古潜山裂缝性油藏储层参数横向预测

对古潜山裂缝性复杂岩性油藏,任何单一的方法均不能对裂缝作出总体特征描述。将测井资料与地震资料相结合,充分发挥测井资料纵向分辨率高、地震资料横向分辨率高的优点,提出了一套古潜山裂缝识别和储层参数预测的方法。在单井测井资料精细分析和解释的基础上,通过测井与井旁地震资料精细标定、地震属性提取、归一化处理和优选,建立了地震属性与储层参数之间的关系,实现在井约束条件下的地震属性参数向储层参数的空间分布预测。该研究成果已在胜利油田数十口井中进行了推广应用,其有效孔隙度、次生孔隙度、泥质含量预测结果与测井解释结果吻合较好,两者误差相当小,取得了良好的应用效果。     

古潜山裂缝性油藏储层参数横向预测

对古潜山裂缝性复杂岩性油藏，任何单一的方法均不能对裂缝作出总体特征描述。将测井资料与地震资料相结合，充分发挥测井资料纵向分辨率高、地震资料横向分辨率高的优点，提出了一套古潜山裂缝识别和储层参数预测的方法。在单井测井资料精细分析和解释的基础上，通过测井与井旁地震资料精细标定、地震属性提取、归一化处理和优选，建立了地震属性与储层参数之间的关系，实现在井约束条件下的地震属性参数向储层参数的空间分布预测。该研究成果已在胜利油田数十口井中进行了推广应用，其有效孔隙度、次生孔隙度、泥质含量预测结果与测井解释结果吻合较好，两者误差相当小，取得了良好的应用效果。     

基于深度学习的页岩储层总有机碳含量预测方法

页岩储层总有机碳（Total Organic Carbon,TOC ）含量的地震预测普遍采用密度回归拟合法,仅考虑了单因素的线性关系,预测结果误差较大。针对常规方法的不足,提出基于深度学习的TOC含量预测方法。首先,从测井资料中优选出与TOC含量曲线相关度相对较高的多个弹性参数曲线作为样本集输入数据,TOC含量曲线作为样本集输出数据,构建针对TOC含量预测的深度前馈神经网络模型;然后,调试网络模型结构,并利用共轭梯度法进行网络参数寻优;最后,将叠前振幅随偏移距变化（Amplitude Versus Offset,AVO ）反演得到的弹性参数数据体输入到深度前馈神经网络模型,预测得到最终的TOC含量数据体。通过四川盆地页岩储层实际测井、地震资料的应用,对比了该方法相对于常规回归拟合法的优越性,验证了方法的实用性和可行性,为页岩储层TOC含量预测提供了新思路。     

四参数速度分析法及其在垦71区三维转换波处理中的应用

胜利油田垦71地区多分量地震数据采用微型机电系统(MEMS)数字检波器采集,受转换波的非对称路径和各向异性的影响,剖面中非双曲同相轴广泛存在.传统的速度分析法基于各向同性理论,动校正时无法把同相轴拉平.为了实现同相轴的同相叠加,利用不同偏移距的动校正信息估算不同的参数,提出了一种新的四参数速度分析法.四参数指转换波叠加速度vC2、垂直速度比γ0、等效速度比γeff和转换波各向异性系数xeff.应用该方法对胜利油田垦71地区三维多波资料进行了处理.结果表明,该方法处理效果较好,且对该地区多分量资料的成像质量及PP波与PS波同相轴的相关性也有很大的改进.     

运用多地震属性和神经网络预测岩性

利用多地震属性和BP神经网络可以得到胜利油田垦71地区的岩性预测.由井附近的地震道中可以提取井数据和多地震属性,并由此得到岩性信息,再用BP网络对岩性信息进行标定.岩性分布是基于训练好的网络和该地区的多地震属性进行计算的,结果与该区域未参加训练的井资料相比符合率为75%.     

逐步回归分析方法在储层参数预测中的应用

目前,储层参数(孔隙度和渗透率等)分布规律和储层非均质性研究是油气藏描述的核心,储层参数是油层评价的重要依据,储层参数预测在油气勘探开发中具有重要意义。文中通过采用某一个点的测井曲线或地震数据推测出该点的孔隙度或渗透率,基于多种测井信息的多元线性回归方法已成为储层孔隙度定量预测的主要方法,多元逐步回归分析方法的理论正好适用于这种实际问题。它是利用通过特殊仪器测量的测井曲线数据参数与岩芯属性参数(例如孔隙度),建立测井曲线数据参数与多个岩芯属性参数之间的线性关系,这种方法比较简单实用。因此文中采用逐步回归分析方法作为预测方法,重点介绍了回归分析中的逐步回归的基本思想以及具体计算步骤。最后,提出油气勘探中预测孔隙度的问题,并用逐步回归分析优化回归方程并用此方程预测岩芯属性参数。研究表明,该方法预测精度高,方法稳定有效,逐步回归较好的解决了部分测井勘探的实际问题,基于多种测井信息的多元线性回归方法已成为储层孔隙度定量预测的主要方法,该方法可以把非线性问题转化为线性问题,大大减少了技术上的难题。     

四参数速度分析法及其在垦71区三维转换波处理中的应用

胜利油田垦71地区多分量地震数据采用微型机电系统（MEMS）数字检波器采集，受转换波的非对称路径和各向异性的影响，剖面中非双曲同相轴广泛存在。传统的速度分析法基于各向同性理论，动校正时无法把同相轴拉平。为了实现同相轴的同相叠加，利用不同偏移距的动校正信息估算不同的参数，提出了一种新的四参数速度分析法。四参数指转换波叠加速度VC2、垂直速度比γ0、等效速度比γeff，疆和转换波各向异性系数拗。应用该方法对胜利油田垦71地区三维多波资料进行了处理。结果表明，该方法处理效果较好，且对该地区多分量资料的成像质量及PP波与PS波同相轴的相关性也有很大的改进。     

基于Logistic算法的考研成绩变量预测方法

针对传统考研成绩变量预测方法的变量关联性低,导致预测结果存在较大误差的问题,提出基于Logistic算法的考研成绩变量预测方法.收集并处理历年考研成绩数据和学生成绩数据,作为成绩变量预测的初始数据.设置考研成绩的预测变量,建立Logistic回归分类算法模型,通过该模型的运算提高考研成绩变量之间的关联性.综合历年考研成...     

高分辨率地震反演技术及应用

探讨地震反演成果的分辨率和符合率,为钻井资料少、构造和沉积特征变化大地区的油气勘探提供地质依据.通过应用EPS软件独特的拟声波曲线构建、复杂地质建模及测井约束反演等技术,开展了无井约束递推反演、波阻抗反演和储层参数反演等研究工作,提高了研究区砂体反演成果的分辨率,砂体预测结果与验证井符合率较高.研究结果表明研究区内砂体...     

基于地震属性技术的井壁稳定随钻预测新方法

基于地震属性和测井数据之间存在非线性关系,提出一种综合利用地震和测井信息随钻预测井壁稳定性的新方法,即在钻前联合运用遗传算法和BP神经网络算法,从所提取的井旁原始地震属性中优选出对测井特征参数最敏感的地震属性组合,并利用已钻井资料建立起反映所研究区块不同地层中地震属性与测井数据之间关系的一系列神经网络映射模型,实钻时通过分析岩屑录井资料选择适当的映射模型,随钻预测出待钻井段的声波和密度测井数据,进一步预测出钻头下方地层的井壁稳定性.该预测方法具有良好的精确度和时效性,在塔西南地区的实际应用中取得了良好效果.     

贝叶斯-序贯高斯模拟方法

各种静态数据约束下的三维储层模型是指呵以同时满足地震和测井数据的模型。研究了整合中等垂向分辨率地震数据的方法。引入贝叶斯定理的序贯高斯模拟方法，即贝叶斯-序贯高斯模拟，用来整合中等垂向分辨率的地震数据，在给定地震频率的条件下，提高模型的分辨率。模拟结果表明，该方法能很好地整合中等垂向分辨率的地震数据，解决整合地震和测井数据存在的“体支撑”难题，生成高于地震垂向分辨率、低于或等于测井分辨率的三维储层模型。     

贝叶斯序贯高斯模拟方法

各种静态数据约束下的三维储层模型是指可以同时满足地震和测井数据的模型。研究了整合中等垂向分辨率地震数据的方法。引入贝叶斯定理的序贯高斯模拟方法,即贝叶斯序贯高斯模拟,用来整合中等垂向分辨率的地震数据,在给定地震频率的条件下,提高模型的分辨率。模拟结果表明,该方法能很好地整合中等垂向分辨率的地震数据,解决整合地震和测井数据存在的“体支撑”难题,生成高于地震垂向分辨率、低于或等于测井分辨率的三维储层模型。     

地震子波外推方法研究

根据离散反演理论,综合测井和地震资料,充分考虑了地震子波的振幅特点和相位特点,给出了精确计算井旁地震子波的方法。在此基础上,针对测井与地震资料及地层的地质特点,提出了3种无井地震道处地震子波的外推方法,即反距离内插法、相位内插法和虚拟井法。其中反距离内插法是直接按照距离内插井旁子波;相位内插法则只内插井旁子波的相位,无井地震道处的振幅谱通过邻近的地震资料求出;虚拟井法是通过地震层序分析方法,由小波时频分析求出无井地震道处的虚拟反射系数后,进而得到无井地震道处的地震子波。介绍了各种方法的实现步骤,并给出了应用实例。结果表明,尽管各种方法计算的子波不同,但子波的变化是连续的。     

转换横波合成记录制作方法

对转换波地震剖面的解释过程中转换横波的合成记录标定问题进行研究,提出转换横波合成记录制作方法,即将纵横波声波测井曲线相加,得到伪转换波声波测井,从而得到伪转换波反射系数,再用常规的制作合成记录的手段制作转换波合成记录,可以得到时间准确、振幅特征近似准确的结果.该合成记录制作方法简单、快捷,实际资料的应用结果证明了制作方法的有效性和良好的应用前景.     

波阻抗反演技术在孤东地区馆陶组薄储层描述中的应用

根据一维波动方程的拟合迭代法原理 ,给出了求解波阻抗σ(x)的算法。针对孤东地区馆陶组薄储层油藏存在的地层埋深浅、较疏松以及井径变化大泥岩中含有膨化矿物蒙脱石等引起的声波测井速度失真问题 ,采用分段函数法对其进行了校正。将校正后的声波资料进行反演 ,可得到高质量的资料 ,用该校正资料追踪描述的储层与录井结果吻合较好。应用结果表明 ,测井资料在反演中可以补充地震资料缺少的低频和高频分量 ,地震波阻抗反演技术是薄储层描述的有效方法     

应用神经网络技术提高地震资料分辨率

通过神经网络技术以井数据和井旁地震数据作为输入,学习它们之间的褶积关系,利用这种关系可以求出地震子波通过求取子波的逆即得到反子波,使建立在褶积模型基础上的地震数据可以与反子波褶积得到波形压缩提高资料的分辨率。该方法和传统的反褶积方法的区别在于对子波没有最小相位假设,而地震子波一般是混合相位的．同时有井数据的参与使得对目的层的子注求取更为准确,通过反褶积使地震波形得到很好的压缩,提高了分辨率     

罗151井区火成岩储层的地震信息研究

根据沾化凹陷南部罗 15 1井区的火成岩储层特点 ,提出了适合该区的信息评价方法。利用测井和垂直地震剖面 (VSP)资料对地震剖面进行联合标定 ,可以准确地标定出火成岩的顶、底地震反射层。根据测井和地质资料 ,选择了对火成岩储层反映敏感的有效地震属性 ,并利用神经网络储层预测技术预测了本区火成岩储层空间的分布形态。资料对比表明 ,本区火成岩储层的有利分布范围在构造高点附近 ,并受构造运动的张应力的影响 ,在断裂带附近还可以形成裂隙储层     

非线性约束储层反演技术在卫城油田的应用

常规线性地震反演储层预测可以得到区域大套砂体的展布特征,但对于滚动勘探需要的认识到砂组乃至小层级别的要求是不够的.在对地震资料和测井资料进行目标处理的基础上,采用构造—测井共同约束下的非线性反演技术,得到清晰的储层构造认识,为油田部署调整提供依据.在卫城油田卫北地区的滚动勘探目标研究过程中,通过地震和测井资料目标处理,使老资料提高了分辨率,凸现了砂体特征,然后通过更能反映地震资料数学特征的非线性地震反演,清楚地识别出薄层砂体,并得到了钻井资料的良好验证.实践证明通过非线性约束储层反演进行储层预测,对于认识储层和地层对比,解释和验证构造具有重要作用,是滚动勘探开发研究的重要工具.