成像测井资料在裂缝识别中的应用

摘要

安棚深层系砂岩储层裂缝测井评价一直是测井解释中的难点。过去常规测井方法在识别储层裂缝的过程中发挥了重要作用，但是由于裂缝储层的非均质和各向异性的特点，使得常规测井解释产生多解和不确定的结果，而成像测井的出现使得直观有效识别裂缝成为现实，本文以声电和交叉偶极声波成像为基础，结合岩心、常规测井资料对安棚深层系储层裂缝开展了如下的研究： 1.进行了声电成像影响因素分析，建立了地质特征解释模式，得出了安棚地区裂缝的真实性、有效性、填充性及发育产状的综合评价方法。 2.综合常规测井和交叉偶极声波测井资料，根据本地区裂缝发育的特点提出了多种裂缝指标参数，建立了综合裂缝概率模型。 3.综合分析双侧向测井影响因素基础上结合成像测井资料建立了适合本地区的裂缝参数计算模型。并利用频谱分析手段，实现了双孔介质储层有效孔隙度的定量评价。 4.利用图像分割算法剔除了声电成像图中与裂缝发育无关的背景值，实现了利用HOUGH变换对裂缝的自动识别和参数的提取。 5.在综合选取常规和成像测井资料的基础上，利用BP神经网络建立了裂缝综合识别模型。 综合常规和偶极声波成像测井资料建立的综合裂缝概率模型改进了常规综合模型的不足，能较好的定性指示裂缝的发育状况，与岩心和声电成像有很好的一致性，应用所建立的裂缝参数计算模型处理了10余口井，所得到的裂缝参数与实际取心得到的参数值比较接近，说明该模型计算的精度满足生产要求。建立的神经网络裂缝识别模型，处理结果较好，可以解决其它井段特殊资料较少，裂缝识别比较困难的现状。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章前言

1.1裂缝研究的意义

1.2裂缝识别的研究现状

1.3论文课题来源、研究内容和研究思路

1.4论文的主要研究成果

第2章工区储层及裂缝的测井响应特征

2.1地质状况

2.1.1研究层段岩性特征

2.1.2研究层段物性特征

2.2储层裂缝测井响应特征

第3章声电成像测井裂缝综合识别方法

3.1声电成像影响因素分析

3.1.1电成像影响因素分析

3.1.2声成像影响因素分析

3.1.3声电成像测井在裂缝识别中的差别

3.2声电成像测井裂缝识别方法

3.2.1成像测井的图像模式分类

3.2.2裂缝真实性评价

3.2.3裂缝有效性评价

3.2.4裂缝充填性评价

3.2.5裂缝发育的综合评价方法

第4章偶极声波成像测井裂缝综合识别方法

4.1偶极声波资料裂缝识别方法

4.1.1体波

4.1.2斯通利波

4.1.3横波各向异性

4.2裂缝指标的定义和计算

4.3综合概率模型的建立

4.3.1确定权系数

4.3.2裂缝综合概率指数的计算

4.4实例分析

第5章裂缝储层参数评价方法研究

5.1常规测井裂缝储层参数评价

5.1.1裂缝倾角

5.1.2裂缝张开度

5.1.3孔隙度

5.1.4渗透率

5.1.5裂缝线密度

5.1.6含水饱和度

5.1.7储层参数计算结果

5.2成像测井裂缝储层参数评价方法

5.2.1成像测井裂缝参数定量评价方法

5.2.2裂缝地层孔隙度图像分析方法

第6章成像测井裂缝自动识别

6.1裂缝成像图像预处理

6.1.1图像增强

6.1.2图像分割

6.1.3图像细化

6.2 Hough变换识别裂缝

6.3实例分析

第7章神经网络裂缝综合评价方法

7.1算法原理

7.2算法改进

7.3方法实现

7.3.1曲线滤波处理

7.3.2分层识别

7.3.3数据归一化

7.4实例应用

7.4.1曲线参数提取

7.4.2建立网络模型

7.4.3效果检验及应用分析

7.5总结

第8章结论及建议

参考文献

致谢

个人简历、在学期间的研究成果