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几种流量计测井方法的分析比较 被引量：6
1
作者 王迎辉 庞巨丰 董兰屏 《国外测井技术》 2009年第3期61-63,68,共4页
本文介绍了流量计测量方法中的涡轮流量计、电磁流量计、脉冲中子氧活化测井的基本原理、仪器结构、工作方式，着重对氧活化测井方法进行了阐述。通过对以上流量计的测量原理、工作方式的对比分析，对其优缺点进行了阐述，初步确定了各... 本文介绍了流量计测量方法中的涡轮流量计、电磁流量计、脉冲中子氧活化测井的基本原理、仪器结构、工作方式，着重对氧活化测井方法进行了阐述。通过对以上流量计的测量原理、工作方式的对比分析，对其优缺点进行了阐述，初步确定了各种流量计的应用范围及环境，为注入剖面测井在何种环境下应用何种流量计提供参考。 展开更多
关键词 涡轮流量计 电磁流量计 脉冲中子氧活化测井仪 测井
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机器学习算法在地球物理测井中的适用性及应用 被引量：5
2
作者 程希 周军 +1 位作者 傅海成 罗雄民 《西北地质》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期336-348,共13页
机器学习,特别是深度神经网络学习算法的发展,正在改变人们发现知识的方式。目前油气工业正在向转向非常规和深海的油气勘探和开发。基于有限岩石物理参数建立的评价解释模型难以满足反映非常规储层复杂的岩性和结构,这使传统测井评价... 机器学习,特别是深度神经网络学习算法的发展,正在改变人们发现知识的方式。目前油气工业正在向转向非常规和深海的油气勘探和开发。基于有限岩石物理参数建立的评价解释模型难以满足反映非常规储层复杂的岩性和结构,这使传统测井评价技术受到了很大的挑战。以油气大数据为基础、机器学习算法为核心、油气大数据云计算为动力以及油气应用场景为源泉的油气人工智能(Oil&Gas AI)极大地改变传统的油气工业各个领域。笔者以地球物理测井为研究对象,依据数据驱动的地球物理知识发现原理和机器学习属性,按照“数据-算法-平台-知识-应用场景”研究思路,开展机器学习算法在测井技术中的适用性研究。对机器算法的内在特性、原理、质量控制、硬件要求,学习模型选择、测试以及性能评价实现过程进行分析。笔者梳理和总结了机器学习算法在测井中适用性的树状图,尤其是在油气测井的方法研究、数据处理以及地层评价中的应用潜力与机器学习算法对应关系,其中包括数据校正的模拟方法、数据标定的岩石物理分析、测井数据质量控制、综合评价以及油藏评价监测。研究表明,机器学习算法在岩性识别与储层分类、力学评价、以及油藏评价等方面应用有明显的优势,贯穿于测井方法、仪器设计、测井作业及测井解释中。机器学习算法相对于传统的岩石物理建模方法,以数据为纽带综合评价岩石物理的多重属性。这从数据科学角度突破了实验条件和物理属性的限制,具有跨学科、综合性的特点。 展开更多
关键词 机器学习算法 测井大数据 岩性识别 油藏评价
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数据模型与物理模拟驱动的人工智能测井 被引量：5
3
作者 程希 宋新爱 +2 位作者 李国军 包德洲 陈琪泉 《测井技术》 CAS 2021年第3期233-239,共7页
从测井技术的发展历程看,模拟电子通讯、数字电子通讯、电子计算机以及阵列探头和CPU性能的提升,促进测井技术实现跨越式发展,即从模拟测井、数字测井、数控测井发展到成像测井。以大数据、算法以及算力为核心技术的人工智能正在极大地... 从测井技术的发展历程看,模拟电子通讯、数字电子通讯、电子计算机以及阵列探头和CPU性能的提升,促进测井技术实现跨越式发展,即从模拟测井、数字测井、数控测井发展到成像测井。以大数据、算法以及算力为核心技术的人工智能正在极大地改变石油工业,促使测井技术向智能化方向发展。从人工智能引起油气学会的关注,到人工智能在国内外测井技术上的应用现状,以及测井技术发展所面临的挑战等方面,提出人工智能测井概念,分析测井大数据的形成基础、人工智能测井的技术组成。从技术可行性角度,分析人工智能测井的三大核心:数据模型、物理模拟算法、测井人工智能生态的组成和算力支撑条件;研发出测井大数据私有云,实现人工智能算法在大数据私有云上的加载运行处理。从人工智能在测井技术上的应用场景及勘探开发市场需求,总结分析数据模型和物理模拟驱动的人工智能测井技术发展必须经历的3个阶段。 展开更多
关键词 测井大数据 物理模拟 学习算法 人工智能测井
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人工智能测井:基础、原理、技术及应用
4
作者 程希 任战利 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期145-164,共20页
【背景】油气勘探开发的智能化已成为油气工业发展趋势与研究热点。人工智能测井(Artificial intelligence logging,AIL)具有解决非常规油气资源及深地深海等复杂环境勘探开发难题的巨大潜力。然而,AIL技术发展的驱动模式,以及技术发展... 【背景】油气勘探开发的智能化已成为油气工业发展趋势与研究热点。人工智能测井(Artificial intelligence logging,AIL)具有解决非常规油气资源及深地深海等复杂环境勘探开发难题的巨大潜力。然而,AIL技术发展的驱动模式,以及技术发展的基础、实现原理、技术组成以及应用场景还没有开展研究。【目的和方法】为构建完善的AIL测井体系生态,充分挖掘并展现AIL技术的潜力与价值,采用文献分析、理论研究、技术分析以及实例验证的方法。首先从多个维度出发,深入剖析了测井技术与人工智能(Artificial intelligence,AI)融合发展的关键因素,并据此定义了AIL。随后,系统探讨了AIL的基础理论框架、硬件算力需求以及数据物理模型,并通过知识发现的视角,详细阐述了测井方法、仪器、岩石物理及解释等环节在AIL体系中的功能实现机制。在技术层面,深入分析了包括测井大数据技术、智能与快速算法、测井知识图谱、数字孪生、智能仪器及测井物联网在内的多项关键技术,并指出物理模型与智能算法是推动AIL技术发展的核心驱动力。根据AI算法的原理与特性,系统梳理了AIL在测井方法、仪器、采集作业及解释等方面的关键技术,并构建了测井知识图谱树状图及其求解流程。【结果和结论】通过实证研究,验证了AIL在致密砂岩岩性识别及测井模拟中的优势,其精度达到93.8%,明显优于传统方法。在测井评价方面,AIL可同时实现储层和流体的识别,这充分说明了AIL技术的巨大发展潜力与应用优势。基于AIL技术的关键节点,展望了测井技术发展的第五个发展阶段,即智能测井。研究成果为AI在测井领域的深度融合与广泛应用提供坚实的理论基础与实践指导,对促进人工智能测井技术的推广及发展具有重要意义。 展开更多
关键词 人工智能测井 测井大数据 机器学习 地层参数反演 复杂岩性识别
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基于气枪震源激发的陆地深层反射地震资料构造成像研究 被引量：1
5
作者 杨飞龙 姚凤鸣 +2 位作者 任广莹 霍亮 俞岱 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2023年第1期348-360,共13页
为了研究气枪震源在深部构造地震勘探中的应用,通过大功率气枪震源在长江航道进行激发、江岸及外围陆地进行接收的二维非纵地震测线方式采集原始地震资料.受水体流动、深度范围、江河形状以及枪阵尺寸等因素的影响,野外采集的地震资料... 为了研究气枪震源在深部构造地震勘探中的应用,通过大功率气枪震源在长江航道进行激发、江岸及外围陆地进行接收的二维非纵地震测线方式采集原始地震资料.受水体流动、深度范围、江河形状以及枪阵尺寸等因素的影响,野外采集的地震资料信噪比较低.为了提高深层反射地震的成像质量,针对研究区的构造特征以及资料采集特点选择最大覆盖次数连线剖面进行成像处理.成像结果表明,大容量气枪震源激发的地震资料能够反映研究区地壳结构特征,获得了较清晰的莫霍面反射图像,说明气枪震源可用于陆上流动水体的深层地震反射勘探. 展开更多
关键词 气枪震源 深层反射地震 非纵地震测线 地壳结构 成像
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