-
题名基于岩石物理模型和叠前弹性参数反演的孔隙度计算
被引量：12
- 1
-
-
作者
蔡涵鹏
贺振华
何光明
邹文
龙浩
高刚
-
机构
中国石油川庆钻探工程公司地球物理勘探公司
"油气藏地质及开发工程"国家重点实验室.成都理工大学
"地球探测与信息技术"教育部重点实验室.成都理工大学
-
出处
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第9期48-52,共5页
-
基金
国家自然科学基金(编号:41174114)
国家科技重大专项(编号:2011ZX05023-005-010)
-
文摘
地层孔隙度参数的准确求取是油气勘探中储层预测、储层描述、储量估算和油气藏综合研究的一项关键性技术,而运用常规方法对孔隙度进行计算存在精度不高、物理意义不明确等问题。为此,从岩石物理的基本理论和岩石物理测试数据出发,在合理的假设前提下,以Gassmann方程和Eshelby-Walsh方程为基础,推导和建立了利用高信噪比地震资料进行叠前弹性参数反演来计算地层岩石孔隙度的数学模型。选取实际资料的应用结果表明:①利用新模型可以提高碳酸盐岩储层孔隙度精确度约10%;②能够有效地计算预测地层孔隙度的纵横向展布,且符合地质、钻井认识规律;③利用地震资料叠前弹性参数反演获得的横波速度和体积密度剖面纵向分辨率较纵波速度剖面高,在此基础上开展的孔隙度计算能够提高孔隙度剖面的纵向分辨率。该数学模型提供的孔隙度数据为后期的钻井部署、储量估计、油气藏描述等研究提供了技术支撑。
-
关键词
孔隙度
弹性参数反演
GASSMANN方程
Eshelby—Walsh方程
纵波
横波
密度
压缩系数
-
Keywords
porosity, elastic parameter inversion, Gassmann equation, Eshelby Walsh equation, P-wave, S-wave, density, compressibility
-
分类号
P618.13
[天文地球—矿床学]
P631.81
[天文地球—地质矿产勘探]
-
-
题名基于GA-ANFIS的油气储层地震预测方法及应用
被引量：1
- 2
-
-
作者
李勇
李琼
李正文
邵泽辉
-
机构
"地球探测与信息技术"教育部重点实验室.成都理工大学
-
出处
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第5期40-42,共3页
-
文摘
基于GA-ANFIS理论,将遗传算法与模糊神经网络技术有机地相结合,构成一种新的油气储层地震非线性预测方法。这种新的预测方法在油气储层预测中,利用地震数据和测井数据之间的非线性映射关系建立训练样本,将GA算法与ANFIS网络中的学习算法相结合,构成混合算法来优化ANFIS网络的前提参数和结论参数,并在遗传算法中加入禁忌搜索算法,这种混合算法自始至终将各算法按一定概率比例进行,其概率自适应变化,加快了网络收敛速度和提高了网络性能,获得了良好的预测效果。在测井数据约束下,应用所提出的方法对碳酸岩盐储层和砂岩储层分别进行了平面预测和剖面预测,并按储层有效性指数进行了储层分级,这种分级反映了储层的有效性和含油气状况,提高了油气储层的实际预测效果,是对油气储层预测技术的一种新发展,开拓了油气储层预测发展技术。
-
关键词
模糊数学
神经网络
地震数据
碳酸盐岩
储集层
预测
-
Keywords
fuzzy mathematics, neural networks, seismic data, carbonate, reservoir, prediction
-
分类号
P631.4
[天文地球—地质矿产勘探]
-
