西湖凹陷西部斜坡带花港组、平湖组储层裂缝发育特征及有效裂缝测井识别

以西湖凹陷西斜坡花港组、平湖组致密砂岩储层为研究对象,通过录井资料分析及岩心和显微薄片观察,研究裂缝的宏观与微观发育特征及其影响因素.结果显示其主要发育层理缝和构造缝.层理缝主要为水平缝和低角度缝,且已被充填;构造缝主要为垂直缝和高角度缝,充填缝和未充填缝各占一半.裂缝的发育受岩性、单层厚度、断裂及地应力场的综合影响.在交会图法(定性)和概率判别法(半定量)研究的基础上,将岩心观察统计结果与常规测井曲线和成像测井成果相对比,综合预测与评价裂缝发育段,认为有利的裂缝发育层段为花港组下段和平湖组中下段.     

基于机器学习与大数据技术的地球物理测井系统

地球物理测井数据通常来自数值模拟、岩石物理实验、仪器测试、生产实践、测井数据采集、地层综合评价等,但来源不同的数据之间缺乏共享,难以实时获取和应用。为了实现源于测井研究不同领域的各类海量数据互联互通,高效、优质、低成本地解决现场测井技术问题,指导测井仪器设计、测井资料处理与实时评价,以测井大数据和机器学习技术为基础,采用针对不同模型条件下的快速优化算法,建立一个弥补时空差异、知识差异、能实时高效模拟的智能测井系统,通过实例分析了这种智能一体化测井系统的优势和发展趋势。     

高速泥浆脉冲遥传系统研制及应用

针对正脉冲式泥浆脉冲发生器传输速率低(1 bit/s),不能满足实时地质导向和实时地层评价的问题,介绍了一种高速泥浆脉冲遥传系统。通过理论分析、仿真模拟计算及试验,确定在系统中采用旋转阀式脉冲发生器的井下信号发生系统,以进一步提高传输速率和泥浆适应性;针对地面系统高速泥浆脉冲信号被噪声淹没等问题,采用通过高速信号采集处理系统,基于自适应滤波、位同步解码等算法,对采集到的原始信号进行了滤波解码处理;另外,通过现场应用对系统存在的其他问题进行了升级改进。现场应用表明,该系统具有泥浆适应性好、传输速率高(3～5 bit/s)等优点。     

矸石井壁后注浆技术在煤矿生产中的应用

<正>朱集西煤矿设计年生产能力400万吨,工业广场内布置有主井、副井、风井和矸石井共四个井筒,其中主、副、风三井表土段和基岩风化带采用冻结法施工,矸石井表土段和基岩风化带采用钻井法施工,下部基岩段采用地面预注浆法堵水、普通钻爆法施工。矸石井钻井段设计净直径为5.2m,穿过表土冲积层厚度为469.55m,钻井直径7.7m,钻井深度545m,井筒全深1000m。矸石井钻井段井深0~361m为钢筋混凝土井壁,361~541m为双层钢板混凝土复合井     

含钙质结核层沙土地区CFG桩施工方法的研究

在进行CFG桩施工时,会由于场地存在未成层的钙质结核层而引发一些问题,造成了施工困难,影响了施工进度。本文采用汽车钻引孔和步履式长螺旋钻机使用合金钻头相结合的办法,解决了施工困难、进度缓慢的问题,对今后的工程中解决类似问题有一定的借鉴作用。     

自适应遗传算法在二维电磁波散射的MEI方法中的应用研究

MEI(Measured Equation of Invariance)方法是一种有效的用于边界截断的数值计算方法,已在计算电磁学领域得到广泛应用,其中MEI方程的病态性是值得关注的一个问题.该文采用有限元方法求解与二维电磁波散射问题相关的Helmholtz方程,重点研究将自适应遗传算法应用于MEI方程的求解.该文的研究结果表明,应用自适应遗传算法求解MEI方程是有效的.     

浅析物联网石油测井数据传输与控制系统设计

石油测井数据传输在很长一段时间通过七芯电缆完成,这种传输方式存在较多的弊端,主要缺点有:信号失真、信心量少、传输速度慢等。特别是在一些深井的信号传输过程中,各种信号之间的相互干扰问题越发严重,这也成为了阻碍现代测井数据采集系统发展必须解决的问题。     

旋转导向定向探管标定系统软件设计

设计了一套可以提高随钻姿态测量效率和精度的数据采集系统,采用特定的标定方法对测斜探管进行综合标定。该标定系统采用VB、MATLAB、C等语言混合编程设计而成,具有实时可编程数据采集、实时曲线绘制、实时姿态测量显示、数据报表、历史数据回放等功能。具有标定姿态少、标定效率高等特点。研究分析大量的室内实验及现场试验,结果表明该系统具有精度高、稳定性好、易操作、功能全等特点,可以满足旋转导向钻井仪传感器标定需求。     

基于未确知测度理论的定向铅钻遇采空区判识方法研究

老空水害事故是矿井安全生产的重要隐患之一。为确保矿井防治水安全,对老空区的探查与识别必不可少。文章立足于定向钻钻探新技术,根据定向钻观测内容及钻遇采空区的表现特征,确定了钻遇采空区的判识依据,基于未确知测度理论,结合实际案例,研究建立了钻遇采空区综合判识方法。研究结果表明,采用基于未确知测度理论的钻遇采空区判识方法在定向钻钻探过程中能够准确地识别采空区。研究成果对于指导定向钻判识采空区、完善定向钻探查老空区(包括老巷)探查技术体系具有重要参考价值。     

基于机器学习的油气水层随钻识别模型优选

为了解决基于测井数据对油气水层的实时识别这一技术难题,利用计算机科学与现代数学,结合随钻测井技术与机器学习算法进行油气水层的随钻识别。首先,对训练集数据进行相关性分析,剔除弱相关或冗余数据;其次,选择一对多支持向量机、一对一支持向量机以及随机森林算法分别建立油气水层分类识别模型,并使用网格搜索方法及10折交叉验证法对3种分类识别模型参数进行优选;最后,运用参数优选后的各分类识别模型,对随钻测井数据进行油气水层的识别。研究结果表明,3种分类识别模型对研究区块油气水层随钻识别的准确率均达到75%以上。在训练样本较少的情况下,优先选用一对一支持向量机分类识别模型进行油气水层的随钻识别。