天然气储层气水识别方法研究及其应用

【摘要】：较为准确地进行气、水层识别一直以来都是油气勘探开发中非常关注的一个问题。如何利用现有测井资料，采取切实可行的技术方法，正确的识别储层，对于扩大天然气储量及提高已发现气藏的勘探价值具有重要意义。气、水层的准确识别与评价对于气田的勘探与开发更是具有着重要的现实意义。碳酸盐岩储层是一种常见的主要储层，储层物性差，其缝洞型储层的非均质性、泥浆的侵入、矿化度的高低、扩径等的影响使得碳酸盐岩流体性质识别更加困难。四川地区大部分气田的储层属于碳酸盐岩储层，其特点是孔隙度小、渗透率低。就目前碳酸盐岩的测井解释而言,利用单一的常规测井解释方法对低孔低渗储层的气、水层识别仍存在着一定的困难。所以在碳酸盐岩储层中，对气、水层的识别与评价方法的研究具有重要意义。国内测井公司人工解释气、水层的符合率虽然很高，但主要是依赖测井解释工程师丰富的实际经验，这对气、水层解释工作的推广极为不利。而现有的解释软件又未加入人工经验，计算机解释符合率与人工解释相差很大。 基于常规测井资料，本文首先介绍了研究区域的地质特征和储层物性特征，测井曲线特征参数的提取，样本的选取原则和样本数据的预处理方法。最终确定了常规测井曲线特征参数为中子、声波、深浅双侧向电阻率、自然伽马、密度等6个参数。选取了18口井中的50个样本，其中气层样本21个，气水层样本8个，水层样本21个。采用极值归一化方法对建模样本的属性值进行归一化处理，最终将样本的属性值映射到[0,1]区间。然后在现有的气、水层识别研究与评价技术基础上，总结出了常用的四种最有效的识别气、水层的方法，即逐步判别分析、概率神经网络、模糊聚类分析、灰色聚类分析，并增加了一种KNN（K最邻近结点）智能识别方法。同时详细介绍了这5种气、水层识别方法的原理，分析了这5种方法在高桥地区马五1+2气藏气、水层识别中的应用效果，其中KNN是初次应用于气水层识别。通过对这些方法在研究区域的应用效果进行分析对比，优选出了逐步判别分析、概率神经网络和KNN三种有效的适合高桥地区马五1+2气藏的气、水层识别方法，从而提高了计算机对该区储层测井解释的符合率。这为以后测井解释中气、水层识别的研究提供了方法和依据，具有一定的参考价值。这些方法也可以应用于高桥地区的邻近区块以及储层性质相似的气藏。 【关键词】：天然气储层 识别方法 测井曲线响应特征 气水识别
【学位授予单位】：成都理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：P618.13
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 引言10-16
• 1.1 选题依据及研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究内容及思路12-13
• 1.3.1 研究的主要内容12-13
• 1.3.2 研究思路13
• 1.4 主要工作量与成果13-16
• 第2章 研究区域地质概况16-22
• 2.1 区域地质特征16-18
• 2.2 储层物性特征18-19
• 2.3 水体分布特征19-22
• 第3章 特征参数的提取与样本的选取22-28
• 3.1 储层的分类和特征参数的提取22-23
• 3.1.1 储层的分类22-23
• 3.1.2 特征参数的提取23
• 3.2 储层样本的选取23-28
• 3.2.1 样本的选取和处理原则23-25
• 3.2.2 数据归一化处理25-28
• 第4章 气、水层识别方法研究及其应用28-53
• 4.1 逐步判别分析法28-33
• 4.1.1 逐步判别分析原理28-30
• 4.1.2 判别函数建立及气水识别30-33
• 4.2 概率神经网络法33-37
• 4.2.1 概率神经网络模式识别原理34-35
• 4.2.2 概率神经网络气水识别35-37
• 4.3 模糊聚类分析37-42
• 4.3.1 模糊聚类分析原理38-40
• 4.3.2 模糊聚类分析气水识别40-42
• 4.4 灰色聚类分析42-45
• 4.4.1 灰色聚类分析原理42-43
• 4.4.2 灰色聚类分析气水识别43-45
• 4.5 KNN分类法45-49
• 4.5.1 KNN分类法原理46-47
• 4.5.2 KNN 分类法气水识别47-49
• 4.6 高桥地区马五1+2古岩溶气藏气水识别结果分析49-53
• 结论及建议53-54
• 致谢54-55
• 参考文献55-58
• 攻读学位期间取得学术成果58-59
• 个人简介59

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