基于综合录井资料的水淹层智能评价方法研究
【学位授予单位】:东北石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TE142;TP18
【图文】:
东北石油大学硕士研究生学位论文评价方法。1.未水淹层:气相色谱峰值高,峰形呈正态分布,主峰碳数完整,如图 2.2 所示2.弱水淹层:气相色谱峰值中高,峰型顶部轻微损失,呈不明显的“V”字型,微弱损失,如图 2.3 所示。3.中水淹层:气相色谱峰值中高,正构烷烃损失严重,出现明显的双峰特征,峰碳具有后移趋势,如图 2.4 所示。4.强水淹层:气相色谱峰值低,损失幅度大,扁平峰,峰带窄,如图 2.5 所示。
东北石油大学硕士研究生学位论文评价方法。1.未水淹层:气相色谱峰值高,峰形呈正态分布,主峰碳数完整,如图 2.2 所示2.弱水淹层:气相色谱峰值中高,峰型顶部轻微损失,呈不明显的“V”字型,微弱损失,如图 2.3 所示。3.中水淹层:气相色谱峰值中高,正构烷烃损失严重,出现明显的双峰特征,峰碳具有后移趋势,如图 2.4 所示。4.强水淹层:气相色谱峰值低,损失幅度大,扁平峰,峰带窄,如图 2.5 所示。
1.未水淹层:气相色谱峰值高,峰形呈正态分布,主峰碳数完整,如图 2.2 所示2.弱水淹层:气相色谱峰值中高,峰型顶部轻微损失,呈不明显的“V”字型,微弱损失,如图 2.3 所示。3.中水淹层:气相色谱峰值中高,正构烷烃损失严重,出现明显的双峰特征,峰碳具有后移趋势,如图 2.4 所示。4.强水淹层:气相色谱峰值低,损失幅度大,扁平峰,峰带窄,如图 2.5 所示。图 2.2 未水淹色谱谱图 图 2.3 弱水淹色谱谱图
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 杨静波;;应用饱和烃气相色谱技术识别萨南水淹层[J];西部探矿工程;2015年04期
2 刘海博;刘检华;何永熹;郭崇颖;蒋科;;基于小生境粒子群算法的公差多目标优化设计[J];计算机集成制造系统;2015年03期
3 向斌;魏玉堂;陈永胜;唐新运;武亮;;台北凹陷轻质油储集层热解气相色谱录井综合解释评价方法[J];录井工程;2014年04期
4 刘一丹;;轻烃检测分析技术在吉林油田的应用[J];石油知识;2014年05期
5 邵婷婷;白宗文;周美丽;;基于离散小波变换的信号分解与重构[J];计算机技术与发展;2014年11期
6 刘宝萍;;井壁取心资料在萨北开发区萨零组油水层评价中的应用[J];长江大学学报(自科版);2014年16期
7 李慧民;李振雷;何荣军;闫玉彪;;基于粒子群算法和BP神经网络的冲击危险性评估[J];采矿与安全工程学报;2014年02期
8 李纯子;陈峰;刘书成;王建元;;基于小波变换和LMD算法的变压器振动信号分析[J];电工电能新技术;2013年04期
9 邓平;王丙寅;李玉勤;马红;;地化录井技术在永安油田致密砂岩油气层评价中的应用[J];录井工程;2012年04期
10 刘建华;刘国买;杨荣华;胡文瑜;;粒子群算法的交互性与随机性分析[J];自动化学报;2012年09期
相关博士学位论文 前5条
1 曹怀仁;松辽盆地烃源岩形成环境与页岩油地质评价研究[D];中国科学院大学(中国科学院广州地球化学研究所);2017年
2 章文俊;小波神经网络算法及其船舶运动控制应用研究[D];大连海事大学;2014年
3 李晴;基于优化机器学习算法的模拟电路故障诊断研究[D];湖南大学;2013年
4 张灿欣;基于人工神经网络的黑龙江农垦经济系统优化研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
5 金瑜;基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2008年
相关硕士学位论文 前10条
1 侯兴龙;MFC多文档实现模态参数识别软件的设计及应用[D];南京航空航天大学;2017年
2 侯琳;江苏油田饱和烃与轻烃录井水淹层解释方法[D];东北石油大学;2016年
3 兰晶晶;渤海海区低阻油气层识别方法研究[D];东北石油大学;2015年
4 祝玉芳;色谱峰分析与计算系统的设计与实现[D];东华大学;2015年
5 于均良;气相色谱工作站数据采集及分析软件的研究与实现[D];上海交通大学;2014年
6 元k;轻烃智能分析系统的研究与应用[D];天津大学;2014年
7 姜宗恩;饱和烃、轻烃气相色谱数据处理及应用[D];浙江大学;2010年
8 衡家林;远程网络油田监控系统的设计与实现[D];西安电子科技大学;2008年
9 徐刚;CAD中多行文本图形处理及软件界面设计[D];大连理工大学;2007年
10 刘启;录井水淹层评价技术及在大庆喇萨杏油田的应用研究[D];西南石油学院;2005年
本文编号:2800840
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shiyounenyuanlunwen/2800840.html