裂縫性巖石聲波參數(shù)實(shí)驗(yàn)研究及裂縫性?xún)?chǔ)層測(cè)井評(píng)價(jià)
本文關(guān)鍵詞:裂縫性巖石聲波參數(shù)實(shí)驗(yàn)研究及裂縫性?xún)?chǔ)層測(cè)井評(píng)價(jià) 出處:《吉林大學(xué)》2015年碩士論文 論文類(lèi)型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 測(cè)井 裂縫識(shí)別 裂縫參數(shù) 聲波參數(shù) 分水嶺算法 支持向量機(jī)算法 微粒群算法
【摘要】:隨著世界經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,能源的需求量和重要性與日俱增,這對(duì)石油天然氣的勘探開(kāi)采提出了更高的要求,而裂縫性油氣藏作為當(dāng)下重要的開(kāi)采對(duì)象,受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的高度重視。本文對(duì)裂縫性巖石聲波參數(shù)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了研究,并依據(jù)測(cè)井資料對(duì)裂縫參數(shù)提取與計(jì)算工作以及儲(chǔ)層裂縫評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究。 依據(jù)裂縫性巖石聲波參數(shù)實(shí)驗(yàn)以及常規(guī)測(cè)井資料和成像測(cè)井資料,從三方面對(duì)裂縫性?xún)?chǔ)層進(jìn)行了研究。 (1)聲波參數(shù)實(shí)驗(yàn)定量的研究了裂縫性巖石的聲波參數(shù)特征,包括聲波參數(shù)與飽和度的關(guān)系、聲波參數(shù)與裂縫寬度的關(guān)系以及橫波分裂與裂縫寬度的關(guān)系; (2)依據(jù)常規(guī)測(cè)井資料,改進(jìn)微粒群算法,提出新型復(fù)合算法,即自適應(yīng)粒子群-支持向量機(jī)算法,并利用matlab進(jìn)行方法的實(shí)現(xiàn),并預(yù)測(cè)裂縫發(fā)育情況; (3)以裂縫發(fā)育的成像測(cè)井資料為切入點(diǎn),引入分水嶺算法進(jìn)行成像測(cè)井資料的處理,通過(guò)matlab實(shí)現(xiàn)分水嶺算法,對(duì)成像測(cè)井資料包含的裂縫參數(shù)進(jìn)行了提取。 文章最后對(duì)城深地區(qū)A井2820m-2890m深度段的實(shí)際資料進(jìn)行了處理,,利用自適應(yīng)粒子群-支持向量機(jī)算法預(yù)測(cè)裂縫發(fā)育段,并結(jié)合聲波參數(shù)實(shí)驗(yàn)獲得的定量關(guān)系,對(duì)偶極橫波測(cè)井資料處理獲得裂縫參數(shù)信息,對(duì)比依據(jù)Ciflog軟件人工拾取的裂縫參數(shù),并繪制成像測(cè)井資料孔隙度譜進(jìn)行裂縫性?xún)?chǔ)層的評(píng)價(jià),獲得了一定的效果。
[Abstract]:With the rapid development of world economy and increasing demand and importance of energy , this paper puts forward higher demand for exploration and exploitation of oil and natural gas . Based on the fracture rock acoustic wave parameter experiment and conventional logging data and imaging logging data , the fracture reservoir has been studied from three aspects . ( 1 ) The acoustic parameter characteristics of the fractured rocks are studied quantitatively by acoustic parameter experiments , including the relationship between the acoustic parameters and the saturation , the relation between the acoustic parameters and the crack width , and the relation between the transverse wave splitting and the crack width . ( 2 ) According to the conventional log data , improve the particle swarm algorithm , propose a new composite algorithm , namely , the adaptive particle swarm - support vector machine algorithm , and use matlab to implement the method , and predict the fracture development ; ( 3 ) taking the imaging logging data of the crack development as the entry point , introducing the watershed algorithm to process the imaging logging data , realizing the watershed algorithm through matlab , and extracting the crack parameters contained in the imaging logging data . In the end , the actual data of 2820m - 2890m depth section of A well in Chengshen area is processed . The self - adaptive particle swarm - support vector machine algorithm is used to predict the fracture development section , and the quantitative relation obtained by the experiment of acoustic parameters is used to obtain the fracture parameter information for the dipole shear log data processing , and the fracture parameters which are manually picked up according to Ciflog software are compared , and the porosity spectrum of the imaging logging data is drawn to evaluate the fracture reservoir , and a certain effect is obtained .
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類(lèi)號(hào)】:P631.81;P618.13
【參考文獻(xiàn)】
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本文編號(hào):1384895
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