裂缝性岩石声波参数实验研究及裂缝性储层测井评价
本文关键词:裂缝性岩石声波参数实验研究及裂缝性储层测井评价 出处:《吉林大学》2015年硕士论文 论文类型:学位论文
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【摘要】:随着世界经济的迅速发展,能源的需求量和重要性与日俱增,这对石油天然气的勘探开采提出了更高的要求,而裂缝性油气藏作为当下重要的开采对象,受到了国内外学者的高度重视。本文对裂缝性岩石声波参数实验进行了研究,并依据测井资料对裂缝参数提取与计算工作以及储层裂缝评价进行了研究。 依据裂缝性岩石声波参数实验以及常规测井资料和成像测井资料,从三方面对裂缝性储层进行了研究。 (1)声波参数实验定量的研究了裂缝性岩石的声波参数特征,包括声波参数与饱和度的关系、声波参数与裂缝宽度的关系以及横波分裂与裂缝宽度的关系; (2)依据常规测井资料,改进微粒群算法,提出新型复合算法,即自适应粒子群-支持向量机算法,并利用matlab进行方法的实现,并预测裂缝发育情况; (3)以裂缝发育的成像测井资料为切入点,引入分水岭算法进行成像测井资料的处理,通过matlab实现分水岭算法,对成像测井资料包含的裂缝参数进行了提取。 文章最后对城深地区A井2820m-2890m深度段的实际资料进行了处理,,利用自适应粒子群-支持向量机算法预测裂缝发育段,并结合声波参数实验获得的定量关系,对偶极横波测井资料处理获得裂缝参数信息,对比依据Ciflog软件人工拾取的裂缝参数,并绘制成像测井资料孔隙度谱进行裂缝性储层的评价,获得了一定的效果。
[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 .
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:P631.81;P618.13
【参考文献】
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本文编号:1384895
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