基于椭圆基函数动态模糊神经网络的储层特征预测

储层流动单元指数(FZI)能够从岩石物理相的角度体现出孔渗关系,可作为孔渗关系分析的辅助性参数。为了在孔隙度、渗透率未知的情况下对逐个采样点求取FZI,在分析泌阳凹陷白云岩分布区关键井的岩心数据和多种测井资料的基础上,建立了一种基于椭圆基函数(Ellipse Basis Function)的模糊神经网络FZI预测模型,该预测系统可根据学习样本自行创建或删减模糊规则。测井资料信息量庞大,因此这种具有自学习机制的预测系统有利于有效信息的提取和利用,特别对于复杂储层而言,减轻了预测过程中对先验信息的依赖程度,因而效率和精度更高。     

储层流动单元指数的EBF动态模糊神经网络预测模型

储层流动单元指数(FZI)能够从岩石物理相的角度体现出孔渗关系,可作为孔渗关系分析的辅助性参数。为了在孔隙度、渗透率未知的情况下对逐个采样点求取FZI,本文在分析泌阳凹陷白云岩分布区关键井的岩心数据和多种测井资料的基础上,建立了一种基于椭圆基函数(Ellipse Basis Function)的模糊神经网络FZI预测模型,该预测系统可根据学习样本自行创建或删减模糊规则。测井资料信息量庞大,因此这种具有自学习机制的预测系统更有利于有效信息的提取和利用,特别对于复杂储层而言,减轻了预测过程中对先验信息的依赖程度,因而效率和精度更高。     

岩石组分逐点求取方法设计与应用

 在进行较复杂岩性储层的测井评价时,岩石组分的逐点求取非常重要.为快捷而准确地逐点获取岩石组分信息,以泌阳凹陷白云岩储层为例,探讨了一种岩石组分逐点模糊聚类求取方法.首先,利用主成分分析对多种测井参数进行降维处理,其中对分析样本进行常规标准化、均值处理标准化、对数变换标准化后,前3个主因子的累计方差贡献率分别为86.07%、96.97%、96.71%.进而对降维后的分析样本进行聚类处理,并对k-均值聚类算法中类别数目的确定进行了探讨.最终,构建隶属度表达 式,利用模糊数学的思想,实现了利用常规测井资料的岩石组分逐点自动化定量求取.将计算结果与实验结论对比,表明该运算方法针对性强、限制条件少、效果良好.值得一提的是,该方法可在测井新技术资料缺乏的情况下使用.     

水淹层混合地层水宏观俘获截面逐层计算方法

 清污水交替注入型水淹层混合地层水矿化度变化较大.在进行脉冲中子类过套管剩余油饱和度测井解释时,地层水矿化度的多变性将导致地层水宏观俘获截面这一重要参数不易确定.对研究区块水淹层混合地层水的水型和矿化度进行了分析,分析结果表明不同小层间混合地层水矿化度变化较大,因而逐层计算混合地层水宏观俘获截面十分必要.本文以脉冲中子-中子测井评价为例,构建原始含油饱和度解释模型,对地层流体宏观俘获截面进行信息提取,提出了利用动静态测井资料确定混合地层水宏观俘获截面的方法.植入解释程序后,该方法可对同一解释层内水淹程度不一致的地方,分别计算出混合地层水宏观俘获截面.计算过程较好地考虑了层间差异性,提高了计算结果准确性,为利用动静态测井资料联合法对清污混注水淹层进行定量评价提供了思路.