各向异性参数反演方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115993658A

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202111215924.X

    申请日:2021-10-19

    Abstract: 本申请提供的一种各向异性参数反演方法、装置、设备及存储介质,包括:建立多矿物混合,复杂孔隙组合,含有各向异性粘土的页岩各向异性的岩石物理模型;进行岩石物理测试,获取岩石物理测试数据和岩石样品各向异性参数;结合岩石物理测试数据,进行岩石物理分析,获得适用页岩岩石结构和理论模型物理机制的岩石物理模型及相关参数;基于岩石物理分析的页岩的岩石物理模型对测井数据进行孔隙纵横比和粘土定向度反演;将反演取得的参数,代入页岩各向异性的岩石物理模型,并结合Thomsen各向异性参数的定义,求取出各向异性参数。本申请中的反演结果即有合理的理论支撑,又有实际岩石物理意义。

    一种基于测井数据概率统计预测油藏流动单元类型的方法

    公开(公告)号:CN110969272A

    公开(公告)日:2020-04-07

    申请号:CN201811136158.6

    申请日:2018-09-28

    Abstract: 本发明提供了一种基于测井数据概率统计预测油藏流动单元类型的方法,属于地球物理解释领域。该方法首先根据训练样本集建立每类流动单元对应的测井曲线的概率密度模板,然后将待预测分类的一组测井曲线值与每类流动单元对应的概率密度模板逐一进行比较,求出每种测井曲线值在每类流动单元中的概率值,最后利用概率值预测待预测分类的一组测井曲线值对应的油藏流动单元类型。本发明仅需提供训练样本数据,对测试数据直接输出分类结果,极大简化了传统的油藏流动单元分类过程。本发明还充分利用了各种测井信息,使得预测结果中蕴含了“不同测井曲线值的大小对不同流动单元类型划分的贡献大小不同”信息,测试结果更加可靠,分析过程更加直观可控。

    基于岩石物理的碳酸盐岩测井校正和横波速度预测方法

    公开(公告)号:CN110703330A

    公开(公告)日:2020-01-17

    申请号:CN201810754627.4

    申请日:2018-07-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于岩石物理的碳酸盐岩测井校正和横波速度预测方法,包括建立密度回归关系模型,获取测井数据校正后的密度曲线;利用岩石物理模型重构模型密度、纵波速度和横波速度曲线,确定合格的模型纵波速度和横波速度曲线;根据岩心测试数据密度和纵波速度的拟合关系,获取拟合的纵波速度曲线,根据岩心测试数据纵波速度和横波速度的拟合关系,获取拟合的横波速度曲线;根据拟合的纵波速度曲线和合格的模型纵波速度曲线,确定测井数据校正后的纵波速度曲线,根据拟合的横波速度曲线和合格的模型横波速度曲线进行分析,确定测井数据校正后的横波速度曲线;根据合格的模型横波速度与拟合的横波速度值交会分析,获取校正后的模型横波速度。

    一种测量页岩中有机质含量的方法

    公开(公告)号:CN106198579A

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201510292456.4

    申请日:2015-06-01

    Abstract: 本发明提供了一种测量页岩中有机质含量的方法,属于岩石物理研究领域。所述包括以下步骤:确定一个岩心样品的有机质的灰度值范围;进行另一岩芯样品的三维图像重构;根据确定的有机质的灰度值范围,拾取所述三维图像中的有机质;统计有机质的像素点数量;计算有机质的含量。针对特定地区的页岩样品,测量页岩中有机质含量的方法首先选择一块岩心样品,采用化学分离的方法提取其中的有机质。在X射线仪上对提取出来的有机质样品进行扫描,从扫描结果中得到有机质的灰度值范围。然后,对需要分析的岩心样品进行CT扫描,在计算机上重构岩芯三维图像,根据已知的有机质灰度值,在岩心的三维图像上识别并标识出有机质,从而统计得到有机质的含量。

    智能化横波速度预测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115983413A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202111188177.5

    申请日:2021-10-12

    Abstract: 本申请提供的一种智能化横波速度预测方法、装置、设备及存储介质,包括:数据采集,获取常规测井数据和已知的横波速度曲线;测井数据质控,对受井眼垮塌影响严重的测井数据进行校正;测井数据标准化,将不同单位、量纲的测井数据转换为同一范围内的无量纲数据;优选主成分,对标准化后的测井数据进行主成分分析,得到测井数据主成分;模型训练,利用所述测井数据主成分和已知的横波速度曲线作为多核相关向量机的输入,构建横波速度预测模型并训练;横波速度预测,采用训练好的横波速度预测模型进行横波速度预测;不确定性评价,通过每个预测点高斯分布的方差量化预测结果的不确定性。本方法有效地提高了横波速度的预测精度,适用性强。

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