岩性识别

摘要： 针对松辽盆地北部古中央隆起带基岩储层物性差、岩性多样、孔隙结构复杂,岩性识别及储层参数解释精度低的问题,通过深入研究了基岩井响应机理,首先以岩心和薄片资料为基础,通过刻度测井曲线后选取关键参数,建立了基于“原岩+成分+结构”的岩性识别方法;再在M、N确定动态骨架参数基础上,采用中子、密度孔隙度计算有效孔隙度;最后通过分析基岩的孔-渗关系、岩电实验资料后,根据不同的特征,建立了渗透率及含气饱和度解释模型。通过新井取心及试气资料验证,岩性识别、孔隙度、渗透率及含气饱和度解释精度较高。该方法已应用到基岩储量估算中,为油田提交基岩储量提供了技术保障。

摘要： 为了解决鄂尔多斯盆地下古生界奥陶系马家沟组碳酸盐岩储层岩性类型复杂、变化快、难识别以及部分老井无测井解释剖面,地质研究人员无法快速有效判别岩性等问题,以富县地区马家沟组马五段为研究对象,分析了目前常用的岩性识别方法,通过取心资料确定了主要的岩石类型,结合碳酸盐岩中主要矿物的测井响应数值,得出了可采用光电吸收截面指数曲线与补偿密度曲线、补偿密度与补偿中子曲线两两包络的包络法与聚类分析—最小临近算法实现岩性解读的认识。研究结果表明:(1)包络法操作简便,能快速识别白云岩、石灰岩、石膏,尤其在含膏地层中优势明显,适用于生产中对岩性的预判,其操作关键点在于曲线左右刻度值的调整,其判别准确与否的关键在于曲线质量是否可靠;(2)聚类分析—最小临近算法结果更精确,其预测符合率高达92.31%,更适用于后期科研所需,但是该方法需要一定量的取心数据作为支撑;(3)目前上述两种方法在坍塌角砾岩的识别中都还存在着局限性,对于坍塌角砾岩的识别还需要借助成像测井以及地质认识来实现。

摘要： 岩性识别是地层评价、油藏描述、测井解释等方面的一项重要工作内容。随着计算机计算能力的提升,学者们将人工智能算法应用到岩性识别领域中,并取得了不错的研究成果。首先,基于奇异谱分析对测井数据进行趋势分析,因为SSA对数据缺失具备很好地适合性,从而避免岩性识别出现错误判断;随后,对数据进行了主成分分析,将岩性识别的10种影响因素(不同测井数据)进行了降维处理,只保留了4种;最后,根据BP神经网络搭建了岩性识别模型,利用7000个4种不同岩性的测井数据进行训练,并使用整体数据剩余的60个岩性数据进行测试。测试结果显示,岩性识别结果和实际岩性相一致的占比约为93.3%,共有56个为正确识别,且多数神经网络输出的数值接近1,这说明该方法在岩性识别中具有较高的可靠性。

摘要： 钻井过程中的岩性识别是一个复杂且不断变化的非线性过程,很难建立准确的数学模型。由于传统识别方法存在解释精度低以及难以获得或丢失测井曲线的问题,直接通过传感器获取的钻速、钻压等每个与岩性有直接或间接关系的钻井参数,利用钻井参数进行岩石预测。基于机器学习技术,采用BP神经网络学习算法,根据地层岩性的特点,建立神经网络识别岩性模型,构造钻进参数样本并在MATLAB软件中利用神经网络工具箱进行岩性识别,分析训练集样本数量对模型识别准确率的影响。研究结果表明:BP神经网络输出非常准确,描述了采集到的钻井参数与岩性之间的关系,体现出神经网络的优越性;对钻井过程中岩性的识别具有积极的作用,有利于合理选择钻头类型、及时调整钻井参数和提高钻井效率。该岩性识别方法应用于仿生PDC钻头等方面,在试验和理论相互补充、支撑的同时便于利用该方法针对智能石油钻机开展更深层次的研究。

摘要： 测井数据具有多维、多类、多量等显著特征,是测井资料地质解释工作的重要依据。针对测井数据处理过程中的多维度、非线性问题,文章应用流形学习思想进行测井数据降维,提出基于t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)算法的测井数据解释模型:首先对测井数据进行预处理,并通过计算KL散度优选最佳维数,进而运用t-SNE算法将高维测井数据嵌入到低维空间;再结合支持向量机(support vector machine,SVM),构建t-SNE-SVM岩性解释模型,实现高维测井数据的非线性随机降维和岩性智能识别。实验结果表明,与传统的PCA等线性降维方法相比,经过t-SNE算法处理后的测井数据明显分为3类,进而有效地提高了t-SNE-SVM模型的透明度及可解释性。

摘要： 传统人工识别沉积岩岩心薄片岩性的方法,需要大量的专业人员,耗时耗力,且鉴定结果也受个人感官认识、主观性等诸多因素影响。为此,提出了基于生成对抗网络的岩心薄片岩性智能识别方法:首先利用岩心薄片数据对生成的对抗模型进行对抗训练;然后用训练好的生成器生成模拟图像扩充数据集,扩充原始岩心薄片图像数据集,增加数据集的多样性,可以提高模型预测精度;再将判别器卷积层参数迁移至岩心薄片的岩性识别模型中,保留判别器提取的岩心薄片特征;最后训练模型中2个全连接层和softmax分类层,建立岩心薄片岩性识别模型。“WGAN+判别器参数迁移”的岩心薄片岩性识别方法进一步提高了岩性识别准确率。该模型可以智能识别出岩心薄片的岩性,实现对沉积岩岩性的智能分类。通过实验数据对比分析,该模型的准确率达到了94.93%,优于传统方法,具有较强的实践应用价值。

摘要： 乍得Bongor盆地储层岩性复杂,非均质性强,不同岩性之间孔隙度、渗透率差异较大,直接应用测井资料评价储层渗透率的精度较低。为提高乍得Bongor盆地储层渗透率评价精度,首先以取心井段岩性识别为基础,结合测井响应特征,通过曲线重构,构建岩性指示、孔隙度指示曲线;其次应用构建的指示曲线,建立研究区的岩性识别标准;最后根据不同岩性的孔隙度、渗透率实验资料建立渗透率计算模型。实际应用表明,按不同岩性建立的储层渗透率计算模型其计算结果的精度与通用模型比显著提高。该方法为乍得Bongor盆地复杂砂砾岩储层渗透率评价提供了有效手段,也可应用于其他区块的渗透率计算。

摘要： 准确、高效地识别岩石岩性是大数据时代地球科学研究的必然趋势和发展方向。传统岩石岩性识别方法多依赖人工判别,对相关知识与判别经验的要求很高。针对这一问题,该文提出一种基于Xception网络的自动化岩石图像分类方法,将InceptionV3网络中的卷积操作替换为深度可分离卷积模块,同时引入残差连接机制以大量减少模型参数与计算量,然后结合迁移学习思想提高图像分类准确率。选取嵊州地质调研中人工采集的10类岩石样本图像构建岩石图像数据集进行验证,结果表明,Xception网络模型对岩石岩性识别的准确率达86%,比其他主流的岩石图像分类模型的识别精度更高。

摘要： 岩性预测,特别是致密储层的岩性预测,是石油勘探的一项重要基础任务,因为岩性数据对于地层对比、沉积模拟等地质工作的分析是必不可少的。因此,如何获取可靠的岩性信息逐渐成为地球科学研究的热点。面对大部分老油田由于仪器、井历史长等原因使得部分测井数据丢失,特别是岩性数据;新开发生产井,钻井取心需要投入巨大的成本、人力和物力;这些给油田的开发带来了巨大困难。为此,建立了一种基于深度学习神经网络预测岩性的新方法。对于油田的测井数据不需要经过人为预处理,直接作为神经网络的输入变量以得到对应储层的岩性数据。通过构建全连接神经网络,以鄂尔多斯盆地油田致密储层为研究对象,进行5种岩性的识别并与真实值对比。研究结果表明:该方法不需要建立解释模型和复杂的计算过程,有着较好的适应性和预测精度。通过对中国实际案例的分析,验证了该方法的有效性。其岩性识别精度(71%)满足商业应用要求(70%)。因此,该方法可替代当前的传统方法。

摘要： 我国煤炭产量位居全球前列,随着浅部能源的消耗殆尽,深部地层勘探开发工作势在必行,然而深部地层附带的技术难题也愈发显著,尤其在煤矿深部开采过程中,岩性的识别困扰着各大煤矿企业.以山西某煤矿煤田测井数据为例,采用主成分分析方法,构建两个累计方差贡献率达88.62%的主要成分A1、A2,对比常规岩性识别交汇图与主成分交汇图,证实该方法的有效性.

摘要： 沧东凹陷孔二段是以辫状河三角洲沉积为主，在三角洲前缘主砂带形成常规储层，远端主要是以细粒沉积岩为主的致密油储层，细粒沉积岩发育面积比较大，成环带状分布特征，岩性主要是以混合沉积岩为主，岩石矿物成分复杂、多样且多变，常规岩性识别方法已无法进行有效识别，矿物成分的定量评价更是难上加难.在某井500m系统取芯及配套的岩石物理实验分析基础上,提取岩性敏感曲线,建立了适合于细粒沉积相区的多参数融合的岩性识别方法;并针对老井及多井的岩性识别开展基于测井相的岩性识别方法研究,形成了孔二段不同层位测井相与岩芯的数据库,利用多参数融合岩性识别方法与所建立的测井相岩芯数据库有效的解决了孔二段细粒沉积相区岩性从定性到定量到多井的识别难题.

摘要： 柴达木盆地英西地区E23地层其特殊的沉积环境造成矿物成分多样,岩性混积特征明显.XRF元素录井技术的引进旨在解决该区块的岩性识别难题,元素录井分析仪可以提供地层中众多化学元素的含量,笔者通过选择与矿物密切相关的元素含量,建立了六种矿物与元素含量的多元线性计算模型,该模型计算出的矿物含量与实验室全岩分析数据进行对比,相关性都在0.91～0.95.应用证明,在英西地区建立的XRF元素录井计算模型计算简单,便于快速推广应用,模型计算所得数据与实验室分析数据吻合度较高,也证实了该方法的可靠性;另一个方面由于英西地区井下复杂情况频出,XRF元素录井技术可以基于岩屑资料来实现岩性识别以及岩石矿物的定量评价,解决未测井情况下的岩性识别问题.

摘要： 深层海相碳酸盐岩油气资源作为当前世界油气工业极为重要的储量增长点和战略接替区,膏盐岩下储层勘探已成为近年来国内外的重要方向之一.多年来,对碳酸盐岩储层的评价主要致力于古隆起区局限台地、开阔台地,对于膏盐岩下碳酸盐岩储层的识别与评价技术还属于起步阶段,急需加大储层评价、开采工艺研究等方面的研究.本文以鄂尔多斯盆地奥陶系中下组合为例,分析了膏盐岩下碳酸盐储层的特点及储层评价难点;在实验数据分析的基础上,利用测井方法开展储层岩性识别及有效性评价方法研究,形成了基于矿物组合分类的岩性识别模型;分岩性、分孔隙类型建立了储层参数计算模型;形成了基于储层孔隙结构分类的有效储层下限值法、视波阻抗法、电成像孔隙类型识别三种储层有效性评价方法,为膏盐岩下复杂碳酸盐岩储层的评价提供了新的思路.

摘要： CFD油田1井区东三段砂砾岩储层砂体厚度大、岩性复杂、储层非均质性强,优质储层展布认识不清,制约了下一步的开发部署.通过岩芯的详细观察描述将东三段的岩石类型归纳为细砂岩、中粗砂岩、含砾砂岩、砂砾岩四种类型,根据中子、密度、重构中子测井响应特征,建立了岩石相的定量识别标准,利用聚类分析法对1井东三段的岩石类型进行了连续识别,并对不同岩性储层的渗透率优化解释,提高了储层渗透率解释精度.同时在沉积模式的指导下,运用井震结合层序地层划分与对比方法进行扇三角洲沉积期次划分,从而搭建等时地层格架.以地层格架为单元,利用地震多属性分析技术和波形分类的地震相分析技术预测有利储层的空间分布范围.

摘要： 近年来随着电成像测井技术的成熟,其应用范围越来越广泛.泥页岩勘探作为一个新的领域,电成像测井也得到广泛深入的应用.本文以川渝地区下志留统龙马溪底部—上奥陶统五峰组地层为例,阐述了电成像测井在页岩气勘探中岩相划分、岩性识别、裂缝寻找、地应力方向判断、有利储集段评价等方面的应用,为后续的水平井钻进、完井中压裂改造、区域地质构造以及储层综合描述等研究提供了依据和支持.

摘要： X射线衍射(XRD)矿物录井能够准确分析岩石矿物组成,并通过对岩石矿物组合特征的分析,在岩性识别、层位对比、物源方向识别、措施选层与效果评价等方面发挥独特作用,经过近三年的实际应用,取得了理想效果.

摘要： 基岩潜山油气藏勘探开发的地质需求主要有两点,分别为基底岩性识别和对潜山内幕进行裂缝预测,这就要求地震资料有较高的信噪比以及在各个方位上有足够多的地震信息.本文以伊通盆地伊通地区三维地震采集观测系统设计为例,对信噪比、分辨率和空间采样等几个关键因素进行了分析,论述了针对基岩潜山的三维观测系统设计的优化思路.

摘要： 根据岩心分析、元素录井和岩性扫描测井资料确定川西地区火成岩为基性火成岩.按照组份与结构结合的岩石命名方式,利用岩性扫描、常规及电成像测井资料,将该区火成岩划分为火山细角砾凝灰岩、火山中角砾凝灰岩、火山粗角砾凝灰岩与熔结状玄武岩、块状玄武岩及层状辉长岩六种岩性.分析凝灰质岩类、玄武质岩类的测井响应特征及储集空间,认为主要的储集空间为粒间溶孔与裂缝,有利储层包括孔隙型和裂缝—孔隙型,且有望获得新的发现.

摘要： 根据岩心分析、元素录井和岩性扫描测井资料确定川西地区火成岩为基性火成岩.按照组份与结构结合的岩石命名方式,利用岩性扫描、常规及电成像测井资料,将该区火成岩划分为火山细角砾凝灰岩、火山中角砾凝灰岩、火山粗角砾凝灰岩与熔结状玄武岩、块状玄武岩及层状辉长岩六种岩性.分析凝灰质岩类、玄武质岩类的测井响应特征及储集空间,认为主要的储集空间为粒间溶孔与裂缝,有利储层包括孔隙型和裂缝—孔隙型,且有望获得新的发现.

摘要： 根据岩心分析、元素录井和岩性扫描测井资料确定川西地区火成岩为基性火成岩.按照组份与结构结合的岩石命名方式,利用岩性扫描、常规及电成像测井资料,将该区火成岩划分为火山细角砾凝灰岩、火山中角砾凝灰岩、火山粗角砾凝灰岩与熔结状玄武岩、块状玄武岩及层状辉长岩六种岩性.分析凝灰质岩类、玄武质岩类的测井响应特征及储集空间,认为主要的储集空间为粒间溶孔与裂缝,有利储层包括孔隙型和裂缝—孔隙型,且有望获得新的发现.

摘要： 本发明属于岩性识别技术领域，公开了一种岩性识别剂携带装置及基于其的岩性识别系统和方法，岩性识别剂携带装置包括外壳一端开口，另一端上设置控制器，外壳内部设置内衬单元，内衬单元包括空气腔和防腐蚀内衬管，空气腔上设置第一单向阀，控制器一端伸入外壳内部且与空气腔一端接触，空气腔另一端通过第二单向阀连接防腐蚀内衬管一端，防腐蚀内衬管另一端上设置与外壳开口相适应的开孔；岩性识别系统包括保护罩、气体分析仪和岩性识别剂携带装置。具有结构简单、携带方便、取用快捷、可适用于多种测试环境等功能，达到了快速、安全进行岩性识别的目的。

摘要： 本发明涉及的是岩性特征库匹配的PDC钻头条件下岩屑岩性识别方法，它包括:一、在PDC钻头条件下进行钻井，采集细小岩屑颗粒白光原图和荧光图像；二、将白光原图和荧光图像分别从RGB颜色空间图像转化为HSV颜色空间图像；三、采用阈值分割公式对荧光图像进行分割；四、通过基于分水岭和近邻区域合并的图像分割算法对白光原图分割，分割出整个白光原图的所有岩屑颗粒；五、提取对应位置岩屑颗粒的颜色和纹理特征，构建岩性特征库；六、计算岩性特征库特征与待匹配岩屑特征的巴氏相似度距离，根据相似度距离得到的匹配结果计算特征岩屑所占面积比，完成岩屑岩性的识别。本发明提高了岩屑的特征表达能力，提高了岩屑的识别精度。

摘要： 本发明公开了一种致密储层岩性识别的岩性定量谱方法，包括：基于岩心、岩心分析资料及岩屑录井标定常规测井数据，找出对不同岩性敏感的测井数据，建立不同岩性的常规测井响应关系识别图版；根据不同岩性的测井响应关系与差异，结合数据分离原理，建立不同岩性的识别模型Q，实现岩性的有效区分；根据不同岩性的Q值分布区间不同，通过不同色系代表不同岩性，建立了岩性识别的单边谱和镜像谱，以直观、简洁、智能的方式实现岩性的识别与定量表征。其识别结果与岩心完全吻合，为之后致密储层参数的计算提供了直观、有效的参考依据。使用常规测井资料识别和表征岩性，极大的提高了测井解释的效率、降低了测井解释的成本。

摘要： 本发明公开了一种岩性识别数据库构建方法和岩性识别方法。所公开的方案包括分别构建各种已知岩性的孔内综合数据的三角形隶属度函数和设备综合数据的三角形隶属度函数，并得到各已知岩性的孔内综合数据的临界值和设备综合数据的临界值；根据所构建的相应三角形隶属度函数及临界值计算与判断待识别岩性的隶属度。本发明的方法能够建立精准岩层三维地质模型，得到岩层分布规律。

摘要： 本发明属于岩性识别技术领域，公开了一种岩性识别剂携带装置及基于其的岩性识别系统和方法，岩性识别剂携带装置包括外壳一端开口，另一端上设置控制器，外壳内部设置内衬单元，内衬单元包括空气腔和防腐蚀内衬管，空气腔上设置第一单向阀，控制器一端伸入外壳内部且与空气腔一端接触，空气腔另一端通过第二单向阀连接防腐蚀内衬管一端，防腐蚀内衬管另一端上设置与外壳开口相适应的开孔；岩性识别系统包括保护罩、气体分析仪和岩性识别剂携带装置。具有结构简单、携带方便、取用快捷、可适用于多种测试环境等功能，达到了快速、安全进行岩性识别的目的。

摘要： 本发明公开了一种基于岩性组分三角Z值图的岩性识别方法，包括资料搜集、归类与归一化预处理、绘制三种矿物类型的直方图，确定研究区内主要的岩性类型的含量、建立岩性组分三角Z值图，Z值显示岩性组分三角图中某一三角形网格中样品点的密集程度、画图显示岩性组分三角图Z值，颜色图数值与Z值相关，从而显示研究区主要和次要岩性，快速识别岩性等步骤。优点在于：能够快速、直观显示研究区岩性分布，全面了解研究区的岩性特征，确认研究区主要岩性，同时给地质研究人员提供便捷易行的岩石识别方法，为储层中岩石识别、油藏描述与表征奠定基础。

摘要： 本发明公开了一种致密储层岩性识别的岩性定量谱方法，包括：基于岩心、岩心分析资料及岩屑录井标定常规测井数据，找出对不同岩性敏感的测井数据，建立不同岩性的常规测井响应关系识别图版；根据不同岩性的测井响应关系与差异，结合数据分离原理，建立不同岩性的识别模型Q，实现岩性的有效区分；根据不同岩性的Q值分布区间不同，通过不同色系代表不同岩性，建立了岩性识别的单边谱和镜像谱，以直观、简洁、智能的方式实现岩性的识别与定量表征。其识别结果与岩心完全吻合，为之后致密储层参数的计算提供了直观、有效的参考依据。使用常规测井资料识别和表征岩性，极大的提高了测井解释的效率、降低了测井解释的成本。

摘要： 本发明涉及的是岩性特征库匹配的PDC钻头条件下岩屑岩性识别方法，它包括:一、在PDC钻头条件下进行钻井，采集细小岩屑颗粒白光原图和荧光图像；二、将白光原图和荧光图像分别从RGB颜色空间图像转化为HSV颜色空间图像；三、采用阈值分割公式对荧光图像进行分割；四、通过基于分水岭和近邻区域合并的图像分割算法对白光原图分割，分割出整个白光原图的所有岩屑颗粒；五、提取对应位置岩屑颗粒的颜色和纹理特征，构建岩性特征库；六、计算岩性特征库特征与待匹配岩屑特征的巴氏相似度距离，根据相似度距离得到的匹配结果计算特征岩屑所占面积比，完成岩屑岩性的识别。本发明提高了岩屑的特征表达能力，提高了岩屑的识别精度。

摘要： 本发明涉及一种基于XRF资料数据挖掘算法的变质岩岩性识别方法，包括以下步骤：S1、按岩性分类整理薄片鉴定资料，并提取薄片对应深度的XRF（元素录井）资料，选择7种常见造岩矿物中的元素Si、Al、Fe、Ca、Mg、Na、K，利用主成分分析法（PCA：Principal Component Analysis）对这7种常见造岩矿物元素进行降维处理，优选与岩性相关性较高的几种元素作为敏感性元素；S3、通过PCA选择的敏感性元素作为样本，形成样本文件；S4、利用随机森林算法对样本文件进行训练，并生成判别森林；S5、利用上述生成的判别森林对实际资料处理，并输出处理结果。本发明操作简单，易于推广应用，适用于现场地质人员对变质岩储层岩性进行快速识别。具体流程见说明书摘要附图。

摘要： 本发明公开了一种岩巷岩性智能识别系统及方法，涉及矿山开采技术领域，包括试件台、数据采集系统、数据处理系统、动力控制系统和钻进系统；试件台用于夹持固定岩石试件，试件台与钻进系统设置于同一水平面上，中轴线保持水平；数据采集系统用于采集钻进系统对岩石试件钻进过程中的旋转压力、冲击压力和推进力信号；数据处理系统与数据采集系统电连接，用于接收、处理数据采集系统的传感器信号；动力控制系统为整个试验系统提供工作动力；本发明在矿山巷道掘进、打孔作业领域实现了岩性识别、自动控制、爆破参数优化等智能化试验，大大减少了工作量，改善劳动环境，提高了安全系数和作业效率，具有重要的实际工程与科研意义。