天然氣儲層氣水識別方法研究及其應(yīng)用

【摘要】：較為準(zhǔn)確地進(jìn)行氣、水層識別一直以來都是油氣勘探開發(fā)中非常關(guān)注的一個問題。如何利用現(xiàn)有測井資料，采取切實可行的技術(shù)方法，正確的識別儲層，對于擴大天然氣儲量及提高已發(fā)現(xiàn)氣藏的勘探價值具有重要意義。氣、水層的準(zhǔn)確識別與評價對于氣田的勘探與開發(fā)更是具有著重要的現(xiàn)實意義。碳酸鹽巖儲層是一種常見的主要儲層，儲層物性差，其縫洞型儲層的非均質(zhì)性、泥漿的侵入、礦化度的高低、擴徑等的影響使得碳酸鹽巖流體性質(zhì)識別更加困難。四川地區(qū)大部分氣田的儲層屬于碳酸鹽巖儲層，其特點是孔隙度小、滲透率低。就目前碳酸鹽巖的測井解釋而言,利用單一的常規(guī)測井解釋方法對低孔低滲儲層的氣、水層識別仍存在著一定的困難。所以在碳酸鹽巖儲層中，對氣、水層的識別與評價方法的研究具有重要意義。國內(nèi)測井公司人工解釋氣、水層的符合率雖然很高，但主要是依賴測井解釋工程師豐富的實際經(jīng)驗，這對氣、水層解釋工作的推廣極為不利。而現(xiàn)有的解釋軟件又未加入人工經(jīng)驗，計算機解釋符合率與人工解釋相差很大。 基于常規(guī)測井資料，本文首先介紹了研究區(qū)域的地質(zhì)特征和儲層物性特征，測井曲線特征參數(shù)的提取，樣本的選取原則和樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法。最終確定了常規(guī)測井曲線特征參數(shù)為中子、聲波、深淺雙側(cè)向電阻率、自然伽馬、密度等6個參數(shù)。選取了18口井中的50個樣本，其中氣層樣本21個，氣水層樣本8個，水層樣本21個。采用極值歸一化方法對建模樣本的屬性值進(jìn)行歸一化處理，最終將樣本的屬性值映射到[0,1]區(qū)間。然后在現(xiàn)有的氣、水層識別研究與評價技術(shù)基礎(chǔ)上，總結(jié)出了常用的四種最有效的識別氣、水層的方法，即逐步判別分析、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊聚類分析、灰色聚類分析，并增加了一種KNN（K最鄰近結(jié)點）智能識別方法。同時詳細(xì)介紹了這5種氣、水層識別方法的原理，分析了這5種方法在高橋地區(qū)馬五1+2氣藏氣、水層識別中的應(yīng)用效果，其中KNN是初次應(yīng)用于氣水層識別。通過對這些方法在研究區(qū)域的應(yīng)用效果進(jìn)行分析對比，優(yōu)選出了逐步判別分析、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和KNN三種有效的適合高橋地區(qū)馬五1+2氣藏的氣、水層識別方法，從而提高了計算機對該區(qū)儲層測井解釋的符合率。這為以后測井解釋中氣、水層識別的研究提供了方法和依據(jù)，具有一定的參考價值。這些方法也可以應(yīng)用于高橋地區(qū)的鄰近區(qū)塊以及儲層性質(zhì)相似的氣藏。 【關(guān)鍵詞】：天然氣儲層 識別方法 測井曲線響應(yīng)特征 氣水識別
【學(xué)位授予單位】：成都理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：P618.13
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 引言10-16
• 1.1 選題依據(jù)及研究意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 研究內(nèi)容及思路12-13
• 1.3.1 研究的主要內(nèi)容12-13
• 1.3.2 研究思路13
• 1.4 主要工作量與成果13-16
• 第2章 研究區(qū)域地質(zhì)概況16-22
• 2.1 區(qū)域地質(zhì)特征16-18
• 2.2 儲層物性特征18-19
• 2.3 水體分布特征19-22
• 第3章 特征參數(shù)的提取與樣本的選取22-28
• 3.1 儲層的分類和特征參數(shù)的提取22-23
• 3.1.1 儲層的分類22-23
• 3.1.2 特征參數(shù)的提取23
• 3.2 儲層樣本的選取23-28
• 3.2.1 樣本的選取和處理原則23-25
• 3.2.2 數(shù)據(jù)歸一化處理25-28
• 第4章 氣、水層識別方法研究及其應(yīng)用28-53
• 4.1 逐步判別分析法28-33
• 4.1.1 逐步判別分析原理28-30
• 4.1.2 判別函數(shù)建立及氣水識別30-33
• 4.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法33-37
• 4.2.1 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別原理34-35
• 4.2.2 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)氣水識別35-37
• 4.3 模糊聚類分析37-42
• 4.3.1 模糊聚類分析原理38-40
• 4.3.2 模糊聚類分析氣水識別40-42
• 4.4 灰色聚類分析42-45
• 4.4.1 灰色聚類分析原理42-43
• 4.4.2 灰色聚類分析氣水識別43-45
• 4.5 KNN分類法45-49
• 4.5.1 KNN分類法原理46-47
• 4.5.2 KNN 分類法氣水識別47-49
• 4.6 高橋地區(qū)馬五1+2古巖溶氣藏氣水識別結(jié)果分析49-53
• 結(jié)論及建議53-54
• 致謝54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀學(xué)位期間取得學(xué)術(shù)成果58-59
• 個人簡介59

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