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题名深层砂砾岩储层测井精细评价
被引量：5
- 1
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作者
陈钢花
王有涛
董维武
张孝珍
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机构
中国石油大学(华东)地球资源与信息学院
中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司地质科学研究院
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出处
《海洋石油》
CAS
2010年第2期82-86,共5页
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文摘
储层岩石物理相是储层岩性和物性特征的综合反映,它对油水分布具有重要的控制作用,同类岩石物理相具有相似的岩石学特征,孔—渗关系呈现出规律性变化,表现出相似的岩电关系和测井响应特征。为此充分分析核磁共振、成像测井等新技术,采用测井相分析技术,将储集层划分为不同类型的岩石物理相,在此基础上分类建立了该区块测井参数精细评价模型和油水层判别标准,使研究区的油水层判别精度从原来的60%提高到了80%以上,基本解决了本区油水层判别困难的难题。
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关键词
砂砾岩
测井响应
岩石物理相
储层参数
油水层识别
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Keywords
glutenite
log response
lithophase
reservoir parameter
oil-water layer recognition
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分类号
P631.81
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络
被引量：2
- 2
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作者
李昌彪
夏克文
宋建平
闾晓晨
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院
华南理工大学物理科学与技术学院
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2006年第7期821-824,828,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(60173058
60377020)
中国石油集团"九五"重点攻关项目(2001-6-1)
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文摘
提出一种基于属性重要性的粗糙RBF神经网络模型,该模型不仅具有明确的生物意义和物理意义,而且简化了拓扑结构,减少了运算量和成本.实际应用结果表明,这种粗糙RBF神经网络在油水层识别中效果显著,其学习训练速度和拟合精度远优于传统的RBF网络算法.
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关键词
粗糙RBF神经网络
粗糙集
属性重要性
油水层识别
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Keywords
Rough RBF neural network
Rough set
Attribute significance
oil-water layer recognition
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名MDT在辽河滩海葵东构造带勘探中的应用
被引量：5
- 3
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作者
张新培
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机构
辽河油田分公司勘探开发研究院
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出处
《断块油气田》
CAS
2008年第5期121-123,共3页
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文摘
模块式地层动态测试仪(MDT)在辽河滩海葵东构造带油气勘探中起到了重要作用。MDT取样和光学流体分析(LFA)可直接识别储层的流体性质,并对常规测井资料进行标定,极大地提高了复杂油气层解释符合率。利用MDT、钻/测井信息及试油、试采结果,准确地确定层状低幅度油藏的含油边界,为储量及时上报打下基础。
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关键词
模块式地层动态测井仪
油水层识别
压力剖面
辽河盆地
滩海
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Keywords
MDT, oil and water layer recognition, pressure profile, Liaohe Basin, tidal zone and shallow water area.
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名下二门油田深层系油水层测井解释方法研究与应用
被引量：2
- 4
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作者
西涛涛
薛国勤
万力
李波
王铭方
赵创业
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机构
中国石油化工股份有限公司河南油田分公司石油勘探开发研究院
中国石油化工股份有限公司河南油田分公司开发事业部
中国石油化工股份有限公司河南油田分公司采油二厂
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出处
《石油实验地质》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期539-542,共4页
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文摘
结合下二门油田深层系最新的压裂试油资料,对该区岩性、物性、含油性和电性特征以及油水层识别方法重新进行了研究,制定出了适合该地区新的油、水、干层识别标准。在此基础上对下二门油田深层系全部47口钻遇井开展了老井复查,发现了一批潜力层,并有2口井进行压裂试油获得了工业油流,取得了较好的经济效益。
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关键词
油水层识别
测井解释方法
深层系
下二门油田
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Keywords
oil-water layer recognition
logging interpretation method
deep reservoir
Xiaermen oil Field
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分类号
TE122.35
[石油与天然气工程—油气勘探]
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题名基于遗传算法的神经网络油水层识别
被引量：2
- 5
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作者
曾黄麟
李娟
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机构
四川理工学院自动化与电子信息学院
山西工商职业学院计算机系
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出处
《四川理工学院学报（自然科学版）》
CAS
2010年第5期590-593,共4页
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基金
国家高技术研究发展计划(863计划)第四批课题(2008AA11A134)
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文摘
文章研究了基于遗传算法的神经网络油水层识别方法,针对神经计算存在因输入信息空间维数较大而使网络结构复杂、训练时间长,以及因冗余属性使网络拟合精度不高等缺点,提出了基于粗集属性约简方法降低了输入信息的空间维数、减少了运算量和简化了神经网络的拓扑结构,利用遗传算法提高神经网络的训练速度。实验结果表明:将混合智能计算方法应用于油水层识别中效果显著,其学习训练速度和拟合精度远优于传统BP神经网络算法。
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关键词
属性约简
神经网络
遗传算法
油水层识别
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Keywords
attribute reduction
neural network
genetic algorithm
oil-water layer recognition
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名哈得逊油田石炭系东河砂岩段油层下限标准研究
被引量：2
- 6
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作者
乔霞
曹洪
孙海航
付志国
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机构
中国石油塔里木油田分公司勘探开发研究院
中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院
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出处
《中外能源》
CAS
2014年第8期40-44,共5页
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文摘
哈得逊油田位于满加尔凹陷哈得逊构造带上,主要开发石炭系东河砂岩段油层。储层的岩石类型为岩屑石英砂岩,孔隙度为13.7%,渗透率为172.7×10-3μm2。油层有效厚度和含油饱和度是容积法地质储量计算的主要参数,而划分油层有效厚度大小的基础是油层的下限标准。油层下限标准也是油层识别和容积法储量计算的前提,可以用能够渗流流体的最小孔隙度与渗透率来度量;油水层识别可以用含油饱和度来度量。采用含油产状法、频率分布法、最小流动孔喉半径法、试油法、阿尔奇公式等方法,对哈得逊油田东河砂岩段油层下限标准进行研究。结果表明,哈得逊油田东河砂岩段油层的岩性和含油性下限为油迹细砂岩,孔隙度下限为8.0%,渗透率下限为5×10-3μm2,含油饱和度下限为42%。研究结果为储量计算提供了依据,对油田的开发生产具有指导作用。
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关键词
哈得逊
东河砂岩
油层下限标准
油水层识别
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Keywords
Hadson
Donghe sandstones
reservoir lower limit standard
oil/water layer recognition
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分类号
P618.13
[天文地球—矿床学]
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题名应用阵列感应资料识别油水层
被引量：1
- 7
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作者
李波
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机构
长城钻探工程有限公司测井公司
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出处
《当代化工研究》
2017年第3期34-35,共2页
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文摘
随着信息化以及经济全球化进程的不断加快,带动了新技术的不断深入研究,我国石油化工业对于石油的探测技术的重视度也是日益趋增。阵列感应不同探测深度的测量值可以将储层流体的径向展布图趋势直观的反应出来,从而实现从阵列感应资料中进行油水层识别。本文首先对阵列感应测井识别油水层的原理进行了介绍,然后通过基于阵列感应资料来建立解释图板,来建立应用阵列感应资料进行油水层识别的方法。
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关键词
阵列感应资料
油水层识别
识别方法
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Keywords
multi array induction data
oil-water layer recognition
recognition methods
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分类号
T
[一般工业技术]
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题名基于隐周期理论的测井油水干层解释研究
- 8
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作者
何艳
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机构
西华师范大学数学与信息学院
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出处
《内江师范学院学报》
2010年第6期39-42,共4页
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文摘
为了测井信号以准确识别储层含流体性质,并评价其油气生产能力,对测井曲线信号进行隐周期分析,利用测井数据周期图的差异对储层的流体性质进行判识.通过对某油田的测井数据进行处理,证实这种方法比较有效,提高了测井解释精度.
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关键词
测井解释
隐周期
油水层识别
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Keywords
logging Interpretation
hidden peroid
oil-water layer recognition
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分类号
TE33
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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题名对应分析在测井解释中的应用
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作者
吴欣松
黄述旺
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机构
石油大学
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出处
《测井技术》
CAS
CSCD
北大核心
1998年第6期431-434,共4页
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文摘
吴欣松，黄述旺．对应分析在测井解释中的应用．测井技术，１９９８，２２（６）：４３１～４３４将多元统计分析引入油水层综合解释，是现代测井解释的重要发展方向，也是提高油水层判别精度的重要手段之一。选择我国东部某一低渗的Ｌ油田为对象，探讨利用对应分析技术进行油水层综合判别的方法和应用效果。结果表明，对应分析技术在合理优选主变量、提高解释符合率、进行成因机理分析等方面，具有很大的优越性。从Ｌ油田油水层解释结果看出，对应分析技术使油水干层的总体解释符合率由原来的８０％提高到８９％，特别是对于一些过渡性的油水层类型，如低产油层等，解释精度得到了明显的提高。
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关键词
多元统计分析
测井解释
对应分析
应用
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Keywords
multivariate statistical analysis analytical method log interpretation oil reservoir water layer recognition
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分类号
P631.84
[天文地球—地质矿产勘探]
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