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由于火成岩种类繁多,各种岩性测井响应特征不明显,因此火成岩测井岩性识别效果不理想,为后期储集层评价带来了极大的困难。火成岩由于其形成机理和矿物成分、结构与沉积岩有较大的差异,测井响应具有独特的模式,火成岩具有很低的放射性;具有比一般沉积岩高的密度读数、含氢指数;并且火成岩的电阻率响应值变化很大,从十几个O·m到上万个O·m;在侵入岩的挤压带应力集中部位电阻率读数最大,反映岩石非常致密,并针对工区具体分布的玄武岩、辉绿岩、火山角砾岩、凝灰岩电性特征进行了总结。在各类岩性电性特征基础上,采用了多种交会图对研究区火成岩岩性进行识别,通过分析,认为孔隙度交会图中最好的为声波-密度交会图,自然伽马-声波时差交会图和M-N交会图也是是识别火成岩岩性的较好方法,但是利用2种或多种交会图组合来识别岩性具有更高的可靠性。 相似文献
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松辽盆地营城组火山岩测井自动识别 总被引：1，自引：0，他引：1
松辽盆地营城组火山岩发育大规模气藏,其储层发育受岩性控制,所以火山岩岩性的测井准确识别是火山岩气藏评价的首要基础.但根据化学成分和结构可将松辽盆地火山岩划分为38种,使得火山岩岩性测井识别变得复杂,常规方法的正判率低.为此根据研究区内20口井500m岩心揭示的岩性特征,将岩性归并为7种,选用9条敏感曲线建立岩性识别模型.利用灰色关联方法进行岩性识别,灰色关联度基本都大于0.8.该方法的分层样本数的正判率高达87.5%、岩性厚度的正判率为94%,错判岩性主要为薄层岩石和角砾/集块岩类.综上所述该方法进行火山岩识别具有较高的可信度,其识别结果为徐深气田火山岩气藏评价提供了依据. 相似文献
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商河地区火成岩储层岩石结构复杂、孔隙结构很复杂、非均质性极强、流体分布规律不明显,油、水层难以识别,本文从火成岩的"四性"即岩性、物性、电性和含油性特征对商河地区火成岩储层进行了概括的描述,提出了对火成岩储集层的有效厚度的划分方法和评价方法。 相似文献
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<正>根据大牛地气田的地质特点,本文结合核磁共振测井实际资料,研究出了一整套计算孔隙度、渗透率、含水饱和度及识别流体性质的解释模型,解决了大牛地气田储层评价的难题。大牛地气田典型含气储层常规测井特征是自然伽马球测井值低,自然电位负异常,深浅侧向电阻率中高值呈微正差异或负差异,声波时差大,密度、中子数值低。在该气田测井评价方面存在的主要问题是:储层岩性复杂,常规测井判断储层存在一定的困难,典型的低孔低渗储 相似文献
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在砂泥岩互层的地层中,泥质砂岩的存在较为普遍。而这类岩性在油气储量计算参数有效厚度的确定时作为干层予以扣除,因此了解它的测井响应特征尤为重要。通过取心井的测井v向应特征研究进行推广应用,从而提高储量计算精度。 相似文献
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运用测井地质学的基本原理和方法,通过对工作区的钻井资料进行分析,在I油组识别出了7个小层序,划分了扇三角洲平原、前缘和前扇三角洲的成因相;分析了沉积体系的空间配置及其在垂向上的演化特征。储层精细对比研究表明,扇三角洲砂体岩性、厚度及其分布明显受物源的控制,可根据物源方向及岩性差异区分开来。 相似文献
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储层流体的识别一直是石油工业中重要的问题,也是长期困扰大家的一个难点。针对测井资料并综合利用各种数学手段,如交会图法、多参数方程、统计分析以及神经网络等方法大大提高了对储层流体识别的准确率。尤其是近些年来BP神经网络技术在储层流体识别中得到了很好的推广和利用。在使用BP神经网络时,很多人倾向选择所有的测井参数作为神经网络的输入。本文利用逐步判别法来优选测井参数作为神经网络的输入,逐步判别法可以优选判别能力强的参数,剔除对区分总体不明显的变量,这样优选测井参数的神经网络收敛速度快,预测准确率高。 相似文献