本文關鍵詞：裂縫性巖石聲波參數實驗研究及裂縫性儲層測井評價　出處：《吉林大學》2015年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 測井 裂縫識別 裂縫參數 聲波參數 分水嶺算法 支持向量機算法 微粒群算法

【摘要】：隨著世界經濟的迅速發(fā)展，能源的需求量和重要性與日俱增，這對石油天然氣的勘探開采提出了更高的要求，而裂縫性油氣藏作為當下重要的開采對象，受到了國內外學者的高度重視。本文對裂縫性巖石聲波參數實驗進行了研究，并依據測井資料對裂縫參數提取與計算工作以及儲層裂縫評價進行了研究。 依據裂縫性巖石聲波參數實驗以及常規(guī)測井資料和成像測井資料，從三方面對裂縫性儲層進行了研究。 (1)聲波參數實驗定量的研究了裂縫性巖石的聲波參數特征，包括聲波參數與飽和度的關系、聲波參數與裂縫寬度的關系以及橫波分裂與裂縫寬度的關系； (2)依據常規(guī)測井資料，改進微粒群算法，提出新型復合算法，即自適應粒子群-支持向量機算法，并利用matlab進行方法的實現，并預測裂縫發(fā)育情況； (3)以裂縫發(fā)育的成像測井資料為切入點，引入分水嶺算法進行成像測井資料的處理，通過matlab實現分水嶺算法，對成像測井資料包含的裂縫參數進行了提取。 文章最后對城深地區(qū)A井2820m-2890m深度段的實際資料進行了處理，，利用自適應粒子群-支持向量機算法預測裂縫發(fā)育段，并結合聲波參數實驗獲得的定量關系，對偶極橫波測井資料處理獲得裂縫參數信息，對比依據Ciflog軟件人工拾取的裂縫參數，并繪制成像測井資料孔隙度譜進行裂縫性儲層的評價，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 .

【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P631.81;P618.13

【參考文獻】

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本文編號：1384895