简介:复杂砂砾岩体的岩性多样,缺少效果较好的岩性定量识别方法,为此,通过对大量岩性和测井信息进行比较和定量分析,形成了一套复杂砂砾岩体岩性定量识别的新型实用技术。以CH油田近物源砂砾岩扇体为研究对象,首先利用岩心、粒度分析及铸体薄片等资料精确落实部分岩性,并在此基础上建立交会图图版来确定关键岩性的测井响应值;其次利用阵列感应曲线区分泥岩、泥质砂砾岩和砂砾岩这3种岩性;再利用密度曲线进一步区分出砂岩、砾岩、泥质砂岩和泥质砾岩;最后利用三孔隙度(密度、声波时差、中子)及波阻抗等曲线区分出灰质砂岩与灰质砾岩,进而定量识别出复杂砂砾岩体的7种主要岩性。从识别结果上看,正确率总体在75%以上。
简介:新的钻井工艺或钻井液体系的使用在保证钻井施工顺利进行的同时,也给录井岩屑的岩性识别带来了极大的挑战,其中以膏盐岩地层尤为突出。以塔里木油田大北X井为例,提出了主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合的膏盐岩地层岩性识别方法,利用主成分分析法去除指标变量间的相关性,将原始指标变量重新线性组合为4项综合变量作为RBF神经网络的输入向量;最后建立适于识别膏盐岩地层岩性的RBF神经网络模型。实际识别结果表明,该PCA-RBF神经网络模型对于膏盐岩地层岩性的识别具有较高的准确性,完全可以满足实际应用的要求,具有进一步推广的价值。