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国家自然科学基金(49894194-4)

作品数:4 被引量:59H指数:4
相关作者:潘保芝张丽华张平董瑞新张莹更多>>
相关机构:吉林大学中国石油天然气集团公司中国石化更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技重大专项更多>>
相关领域:天文地球更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇天文地球

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇网络
  • 2篇测井
  • 2篇储层
  • 1篇低孔
  • 1篇低孔低渗
  • 1篇低渗
  • 1篇低阻
  • 1篇低阻油层
  • 1篇岩性
  • 1篇岩性识别
  • 1篇腰英台油田
  • 1篇英台油田
  • 1篇油层
  • 1篇油田
  • 1篇山岩
  • 1篇自组织
  • 1篇自组织神经网...
  • 1篇结构参数

机构

  • 4篇吉林大学
  • 2篇中国石油天然...
  • 1篇西北大学
  • 1篇青岛海洋地质...
  • 1篇中国石化

作者

  • 4篇潘保芝
  • 2篇张丽华
  • 1篇闫桂京
  • 1篇黄布宙
  • 1篇王鹏
  • 1篇薛林福
  • 1篇张奉东
  • 1篇印长海
  • 1篇吴海波
  • 1篇张莹
  • 1篇董瑞新
  • 1篇张平

传媒

  • 1篇世界地质
  • 1篇大庆石油地质...
  • 1篇石油物探
  • 1篇Applie...

年份

  • 3篇2009
  • 1篇2008
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
火山岩CO2气层识别与含量预测被引量:4
2009年
火山岩气藏是近年来新的油气勘探开发对象。随着天然气产量的不断提高,我国松辽盆地火山岩气藏CO2的产量也不断增加。正确地识别出烃类气层和CO2气层,并定量地预测CO2在产气中的相对含量对于安全生产以及工程设计具有重要的意义。由于受复杂火山岩岩性的影响,识别烃类气层和CO2气层必须克服岩性的影响。在孔隙度测井交会图上识别出岩性变化方向和孔隙度变化方向,并据此得到声波—中子重叠受岩性影响较小的结论,为区分储层中烃类气和CO2气提供了一种手段。利用中子—密度—声波3种孔隙度重叠图技术定性识别出火山岩的烃类气层和CO2气层。利用气体分析给出的CO2含量与相应深度的测井响应值采用BP神经网络建立非线性关系,预测储层产气中的CO2含量,将预测的CO2 含量与试气结论对比,表明用BP神经网络预测CO2含量具有一定的可靠性。
潘保芝张丽华印长海吴海波
关键词:火山岩BP神经网络
三水模型在腰英台油田储层测井解释中的应用被引量:21
2009年
腰英台油田青山口组储层岩性致密,低孔低渗,孔隙结构复杂,纵向和横向变化大。用传统测井解释模型往往造成解释级别较低,与测试结果吻合率不高等情况。本文对三水模型进行改进,并进行了数据处理和解释评价,利用岩芯分析资料分区块、分层段分别确定模型的参数,克服了三水模型参数多且不易确定的难点。在研究区致密含油层、低阻油层评价及油水界面划分上取得良好的应用效果,提高了油气储层解释的可靠性。
张奉东潘保芝
关键词:腰英台油田低孔低渗低阻油层
Evaluation of volcanic reservoirs with the "QAPM mineral model" using a genetic algorithm被引量:8
2008年
Gas-bearing volcanic reservoirs have been found in the deep Songliao Basin, China. Choosing proper interpretation parameters for log evaluation is difficult due to complicated mineral compositions and variable mineral contents. Based on the QAPF classification scheme given by IUGS, we propose a method to determine the mineral contents of volcanic rocks using log data and a genetic algorithm. According to the QAPF scheme, minerals in volcanic rocks are divided into five groups: Q(quartz), A (Alkaline feldspar), P (plagioclase), M (mafic) and F (feldspathoid). We propose a model called QAPM including porosity for the volumetric analysis of reservoirs. The log response equations for density, apparent neutron porosity, transit time, gamma ray and volume photoelectrical cross section index were first established with the mineral parameters obtained from the Schlumberger handbook of log mineral parameters. Then the volumes of the four minerals in the matrix were calculated using the genetic algorithm (GA). The calculated porosity, based on the interpretation parameters, can be compared with core porosity, and the rock names given in the paper based on QAPF classification according to the four mineral contents are compatible with those from the chemical analysis of the core samples.
潘保芝薛林福黄布宙闫桂京张丽华
自组织神经网络在火成岩岩性识别中的应用被引量:26
2009年
火成岩储层岩性复杂,识别难度大,当已知地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此,基于自组织神经网络(SOM网络)的结构和原理,在松辽盆地南部利用实际测井资料建立了火成岩样本数据集;利用SOM网络对样本数据集进行了训练,得到了数据集的聚类结果;讨论了SOM网络的标准化方式、结构参数和测井曲线对聚类结果的影响,认为利用正态标准化方法、选择合适的结构参数和测井曲线,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对火成岩井段测井资料进行了岩性识别,获得了较好的效果。
张平潘保芝张莹王鹏董瑞新
关键词:火成岩储层自组织神经网络结构参数测井资料岩性识别
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