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      基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量熵判別的碳酸鹽巖儲(chǔ)集體測(cè)井識(shí)別方法

      文檔序號(hào):9726431閱讀:639來(lái)源:國(guó)知局
      基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量熵判別的碳酸鹽巖儲(chǔ)集體測(cè)井識(shí)別方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明設(shè)及一種測(cè)井方法,具體地說(shuō)是設(shè)及一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量賭判別 的碳酸鹽巖儲(chǔ)集體測(cè)井識(shí)別方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 碳酸鹽巖油氣藏在世界范圍內(nèi)廣泛發(fā)育,油氣產(chǎn)量已占全球油氣總產(chǎn)量的60%。 但碳酸鹽巖油氣藏非均質(zhì)性強(qiáng),儲(chǔ)集空間類(lèi)型多樣,且不同地區(qū)、不同層系差異較大,除不 整合面和古巖溶發(fā)育的溶桐帶、斷裂及其伴生的裂縫發(fā)育帶是前人油氣勘探和開(kāi)發(fā)的優(yōu)選 區(qū)帶外,受原生、次生成因控制的微孔隙微裂縫含油也是近幾年致密油研究的熱點(diǎn)。如何準(zhǔn) 確的識(shí)別不同尺度的有效儲(chǔ)集體類(lèi)型,是后期勘探開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要利用 常規(guī)測(cè)井資料通過(guò)多重分形聚類(lèi)、測(cè)井最優(yōu)化處理、自適應(yīng)有效元法、曲邊單位造型技術(shù)、 多重分形理論和二維有效元數(shù)值模擬、賭函數(shù)動(dòng)態(tài)模糊判別等算法對(duì)碳酸鹽巖的儲(chǔ)層識(shí)別 和定量表征進(jìn)行了研究,但是常規(guī)測(cè)井資料精度有限,單層計(jì)算誤差較大。隨著探測(cè)方法的 不斷改進(jìn),利用成像測(cè)井、斯通利波測(cè)井、遠(yuǎn)探測(cè)測(cè)井、CT掃描Ξ維成像、核磁共振測(cè)井等對(duì) 儲(chǔ)層及其流體進(jìn)行可視化識(shí)別標(biāo)定成為測(cè)井研究的新方向,但新方法測(cè)井畢竟成本較高, 普及較困難,實(shí)際運(yùn)用較為困難。此外學(xué)者們還從縫桐儲(chǔ)層的響應(yīng)特征模擬入手對(duì)測(cè)井資 料進(jìn)行標(biāo)定,但數(shù)值模擬受模型條件約束較為理想化,無(wú)法滿足復(fù)雜的實(shí)際地質(zhì)需求。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0003] 基于上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提供一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量賭判別的碳酸鹽巖 儲(chǔ)集體測(cè)井識(shí)別方法。
      [0004] 本發(fā)明所采用的技術(shù)解決方案是:
      [0005] -種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量賭判別的碳酸鹽巖儲(chǔ)集體測(cè)井識(shí)別方法,包括W下 步驟:
      [0006] a儲(chǔ)集體劃分及基本特征
      [0007] 將碳酸鹽巖儲(chǔ)集體劃分為溶桐型儲(chǔ)集體、縫桐復(fù)合型儲(chǔ)集體和微孔隙型儲(chǔ)集體, 研究不同儲(chǔ)集體的測(cè)井響應(yīng)特征;
      [000引b儲(chǔ)集體測(cè)井識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)的建立
      [0009] bl測(cè)井信號(hào)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解:
      [0010] bll首先將地層進(jìn)行分類(lèi),確定儲(chǔ)集層;對(duì)地層從上到下分別處理,確定需要進(jìn)行 分析的井段后,找出該井段原始測(cè)井曲線s(t)的極大值和極小值點(diǎn),擬合原始包絡(luò)線并計(jì) 算其均值,記為mi(t),得到第一個(gè)本征模態(tài)函數(shù)為:
      [0011] hi(t) = s(t)-mi(t) (1)
      [001 ^ b 12對(duì)第一個(gè)本征模態(tài)函數(shù)hi (t)重復(fù)進(jìn)行上述過(guò)程k次,直到hik( t)的平均值為0; 運(yùn)樣,就得到了第1個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量ci(t),它代表原始信號(hào)s(t)中最高頻率的分量
      [OOU] hi(k-i)(t)-mik(t)=hik(t) (2)
      [0014] ci(t)=hik(t)
      [0015] bl3將ci(t)從s(t)中分離出來(lái),即得到一個(gè)去掉高頻分量的差值信號(hào)ri(t),可得 到殘余函數(shù)
      [0016] ri(t) = s(t)-ci(t) (3)
      [0017] bl4將ri(t)作為原始信號(hào),重復(fù)步驟(1)、(2)和(3),得到第2個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量 C2(t),重復(fù)η次,得到η個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量cn(t),運(yùn)樣就有
      [001 引 C4)
      [0019] blf5當(dāng)Cn(t)或rn(t)滿足終止條件時(shí),循環(huán)結(jié)束,由式(3)和式(4)可得到
      [0020]
      (5)
      [0021] 其中,rn(t)為殘余函數(shù),而各個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量Cl(t),C2(t),…,Cn(t)分別包 含了信號(hào)不同時(shí)間特征尺度大小的成分;
      [0022] b2測(cè)井參數(shù)選取W及能量賭的計(jì)算:
      [0023] b21首先選取能有效反應(yīng)儲(chǔ)層變化的敏感測(cè)井曲線:深側(cè)向電阻率(RD )、淺側(cè)向電 阻率(RS)、自然伽馬(GR)、密度化EN)、中子孔隙度(CNL)、聲波時(shí)差(AC);對(duì)各測(cè)井信號(hào)分別 進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后可得到一系列本征模態(tài)函數(shù),每個(gè)本征模態(tài)函數(shù)包括一個(gè)殘余函數(shù)rn (t)和η個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量ci(t),C2(t),…,Cn(t);本征模態(tài)函數(shù)的能量Ei可由式(6)計(jì) 算,
      [0024]
      [0025] b22通過(guò)本征模態(tài)函數(shù)計(jì)算的能量Ei可W構(gòu)成向量E= [Ei,E2,L,En],對(duì)其進(jìn)行歸 一化處理可得:
      [0026] E'=[pi,p2,L,pn] (7)
      [0027] 其中
      91 = 61作4 = 1,2,^11;該測(cè)井信號(hào)的能量賭可寫(xiě)為:
      [0028]
      (8)
      [0029] b23選取測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得到自然伽馬(GR)、中子孔隙度(CNL)、深側(cè)向電阻率 (RD)、淺側(cè)向電阻率(RS)、聲波時(shí)差(AC)和密度(DEN)的能量賭,分別表示為Hengr、Hencnl、 也NRD、也NRS、也NAC和也NDEN ;
      [0030] c基于F i sher判別的儲(chǔ)集體類(lèi)型劃分
      [0031 ] 義用Fisher方法對(duì)能量賭矩陣X=[化NGR,化NCNL,化NRD,HeNRS,化NAC,化NDEN]進(jìn)行判別分 析,得到每類(lèi)儲(chǔ)集體的判別公式:
      [0032] y激剛綱$= 29.285 X Henrs+12.201 X He 隱巧0.288 X Hem;r+27.426 X Henden (9)
      [0033] +12.309 X Hencnl+15.66 X Henac-9.829
      [0038] 在實(shí)際操作過(guò)程中,對(duì)每個(gè)儲(chǔ)層段分別處理,得到能量賭并應(yīng)用式(9)至式(11)計(jì) 算到y(tǒng)激激廳紹日ytMi旌最大值所對(duì)應(yīng)的類(lèi)型就是所判別的儲(chǔ)集體類(lèi)型。
      [0039] 優(yōu)選的,步驟bl5中:所述終止條件是使rn(t)成為1個(gè)單調(diào)函數(shù)。
      [0040] 本發(fā)明的有益技術(shù)效果是:
      [0041] 與常規(guī)測(cè)井識(shí)別方法相比,本發(fā)明擬棄了單層取典型測(cè)井值的不確定性,有效提 高了解釋精度,識(shí)別效果較好,整體符合率高。
      【附圖說(shuō)明】
      [0042] 圖1為基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量賭判別分析的儲(chǔ)集體類(lèi)型識(shí)別流程圖。
      [0043] 圖2a-圖2f示出經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法能量賭計(jì)算結(jié)果。其中,圖2a為伽馬和中子交會(huì) 圖;圖化為深淺側(cè)向電阻率交會(huì)圖;圖2c為密度和聲波交會(huì)圖;圖2d為伽馬和中子經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài) 能量賭交會(huì)圖;圖2e為深淺側(cè)向電阻率經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)能量賭交會(huì)圖;圖2f為密度和聲波經(jīng)驗(yàn)?zāi)?態(tài)能量賭交會(huì)圖。
      【具體實(shí)施方式】
      [0044] 下面W塔河油田為例,對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)說(shuō)明。
      [0045] 塔河油田位于塔里木盆地,是我國(guó)最大的海相油氣田,其寒武一奧陶系碳酸鹽巖 受多期構(gòu)造作用改造,具有沉積類(lèi)型多樣、埋藏深度大、埋藏-成巖歷史漫長(zhǎng)而復(fù)雜等特點(diǎn), 且不同尺度的碳酸鹽巖儲(chǔ)集體垂向上呈多層樓房式疊置發(fā)育,儲(chǔ)集空間差異較大,油氣富 集規(guī)律不同,造成不同井組不同層位開(kāi)發(fā)規(guī)律認(rèn)識(shí)不清,產(chǎn)量變化較大,含水上升快,水淹 嚴(yán)重,穩(wěn)產(chǎn)較困難。
      [0046] 本發(fā)明針對(duì)塔河油田碳酸鹽巖儲(chǔ)集體類(lèi)型復(fù)雜、常規(guī)測(cè)井識(shí)別難度大等問(wèn)題,首 先通過(guò)巖屯、、薄片等資料將儲(chǔ)集體進(jìn)行精細(xì)刻畫(huà)與分類(lèi),應(yīng)用成像和陣列聲波測(cè)井資料對(duì) 單井儲(chǔ)集體進(jìn)行標(biāo)定,提取典型儲(chǔ)集體的測(cè)井響應(yīng)特征。引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法將常規(guī)測(cè) 井資料轉(zhuǎn)換為多個(gè)頻帶的本征模態(tài)函數(shù)集。計(jì)算每類(lèi)測(cè)井參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)函數(shù)的能量賭, 研究不同儲(chǔ)集體的能量賭特征,應(yīng)用Fisher判別算法實(shí)現(xiàn)碳酸鹽巖儲(chǔ)集體的精確識(shí)別。
      [0047] -種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和能量賭判別的碳酸鹽巖儲(chǔ)集體測(cè)井識(shí)別方法,包括W下 步驟:
      [004引a儲(chǔ)集體劃分依據(jù)
      [0049] 將碳酸鹽巖儲(chǔ)集體劃分為溶桐型儲(chǔ)集體、縫桐復(fù)合型儲(chǔ)集體和微孔隙型儲(chǔ)集體, 研究不同儲(chǔ)集體的測(cè)井響應(yīng)特征。
      [0050] 塔河油田孔-縫-桐等多種類(lèi)型的儲(chǔ)集體呈多成因、多期次、多層樓房式疊置發(fā)育, 且不同類(lèi)型儲(chǔ)集體側(cè)向上相互交替,垂向上相互疊加。塔河油田常見(jiàn)的儲(chǔ)集體類(lèi)型主要為 溶蝕孔桐、裂縫和基質(zhì)孔隙。在前人研究的基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)35口取屯、井1759.6m巖屯、觀察、 2145張普通薄片、24則長(zhǎng)顯微巧光和1357張鑄體薄片,并結(jié)合測(cè)井、地震和錄井資料的研究, 將該區(qū)優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)集體類(lèi)型依次劃分為溶桐型儲(chǔ)集體、巖溶縫桐復(fù)合型儲(chǔ)集體和微孔隙型儲(chǔ)集 體Ξ類(lèi)。
      [0051 ] b儲(chǔ)集體測(cè)井識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)的建立
      [0052] bl測(cè)井信號(hào)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解:經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法化MD)是一種新型自適應(yīng)信號(hào)時(shí)頻 處理方法,依據(jù)數(shù)據(jù)自身的時(shí)間尺度特征將復(fù)雜信號(hào)分解成一系列表征時(shí)間尺度的分量, 得到具有明顯物理意義的瞬時(shí)頻率。該方法與小波變換、傅里葉變換具有本質(zhì)差別,在處理 非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)上具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì),已廣泛應(yīng)用于地震、機(jī)械、航空遙感等學(xué)科。由于不同儲(chǔ) 集體的常規(guī)測(cè)井響應(yīng)差異小,單層選取測(cè)井值時(shí)誤差較大,因此常用的交會(huì)圖法、判別分析 法難W精細(xì)區(qū)分儲(chǔ)集體類(lèi)型。本發(fā)明引入經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法對(duì)測(cè)井曲線進(jìn)行處理,W期得 到對(duì)儲(chǔ)集類(lèi)型敏感的信號(hào)。
      [0053] bll首先找出原始信號(hào)s(t)所有的極大值和極小值點(diǎn),用Ξ次樣條函數(shù)擬合出原 始信號(hào)的包絡(luò)線,并計(jì)算包絡(luò)線的均值,記為mi(t),那么原始信號(hào)的第1個(gè)本征模態(tài)函數(shù) (IMF)可寫(xiě)為:
      [0054] hi(t) = s(t)-mi(t) (1)
      [0化5] bl2理論上,hi(t)是1個(gè)IMF,-般不滿足IMF分量條件。為此,對(duì)hi(t)重復(fù)進(jìn)行上述 過(guò)程k次,直到hi(t)符合本征模態(tài)函數(shù)的定義要求,所得到的均值趨于零為止,運(yùn)樣就得到 了第1個(gè)本征模態(tài)函數(shù)分量ci(t),它代表原始信號(hào)s(t)中最高頻率的分量
      [0056] hi(k-i)(t)-mik(t)=hik(t) (2)
      [0057] ci(t)=hik(t)
      [0058] bl3將ci(t)從s(t)中分離出來(lái),即得到一個(gè)去掉高頻分量的差值信號(hào)ri(t),即有
      [0059] ri(t) = s(t)-ci(t) (3)
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