地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

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储层预测

5多元统计方法在储层预测中的应用 5.1多元统计方法原理 5.2多元统计方法的应用 6模式识别技术及其在储层预测中的应用 6.1统计模式识别技术的基本原理与应用 6.2人工神经网络基本原理与应用 7边缘检测技术与应用 7.1边缘检测技术的基本原理 7.2基于小波边缘检测技术与应用 7.3基于分形边缘检测技术与应用
8地震波阻抗反演方法理论与应用 8.1波阻抗反演的基本原理 8.2测井约束地震反演方法的应用 9多波多分量地震储层描述与应用 9.1多波多分量地震勘探的理论基础 9.2多波多分量地震资料采集与处理 9.3多波地震资料解释和储层描述 10 四维地震勘探技术与应用 10.1四维地震的可行性与研究前提 10.2四维地震资料处理方法与原则 10.3四维地震资料解释方法
岩石类型
速度（米/秒）
砾岩碎石干砂
200~800
砂质粘土
300 ~ 900
湿砂
600 ~ 800
粘土
1200 ~ 2500
砂岩
1400 ~ 4500
泥灰岩
2000 ~ 3500
石灰岩，白云岩
2500 ~ 6100
泥质页岩
2700 ~ 4100
盐岩
4200 ~ 5500
几种沉积岩的波速
三、地震波速度与岩石密度的关系
k i1
i 1 N
( fi f )2
i 1
K:反映吸收系数的大小
求出自相关函数
N
i 2k
X (n) x(k)e N
i 1
N
S X 2 (n) n1
总能量
X max MAX [x(1), x(2), x(3),..., x(n)]

测井课件

矿场地球物理西安石油大学石油工程学院高辉2009.9绪论• 1 授课安排• 2 矿场地球物理测井及其概况2.1 矿场地球物理测井概念2.2 矿场地球物理测井方法分类2.3 矿场地球物理测井发展史2.4 矿场地球物理测井面临问题• 3 矿场地球物理测井在油气田勘探开发中的应用3.1 矿场地球物理测井过程3.2 矿场地球物理测井用途3.3 储层基本参数概念3.4 应用举例5421 授课安排1 授课安排•课程设计学时：36　•课程总安排：两大部分•第一部分：测井原理及其简单应用目的是为了让学生从理论出发，掌握测井原理、方法、仪器设置及其基本应用，为测井资料的综合解释及应用打下牢固的基础。

•第二部分：测井资料综合解释基本参数及方法主要讲授测井资料综合解释，数字处理过程及其综合应用，掌握测井资料处理过程及综合应用方法，并通过实习巩固所学测井原理资料解释及应用方法。

543绪论• 1 授课安排• 2 矿场地球物理测井及其概况2.1 矿场地球物理测井概念2.2 矿场地球物理测井方法分类2.3 矿场地球物理测井发展史2.4 矿场地球物理测井面临问题• 3 矿场地球物理测井在油气田勘探开发中的应用3.1 矿场地球物理测井过程3.2 矿场地球物理测井用途3.3 储层基本参数概念3.4 应用举例5442.1 矿场地球物理测井概念钻井中进行的各种地球物理勘探方法的统称，由于测井的工作环境、观测方式和需要解决的问题与地面物探方法存在较大差异，因而其成为地球物理学的一个重要分支，是十大石油科学技术之一。

是以物理学、数学、地质学为理论基础，采用先进的电子技术、传感器技术、计算机技术和数据处理技术，借助专门设计的探测设备，沿钻井剖面观测岩层物理性质，了解井下的地质情况，从而发现油气煤、金属与非金属、放射性、地热、地下水等资源的一类方法技术。

545546547测井矿场地球物理地球物理测井勘查/勘探钻井地球物理勘探应用地球物理测井……矿场地球物理测井的名称英文名称Well LoggingBorehole GeophysicsPetrophysics2.2 矿场地球物理测井方法分类•1、按研究的物理性质分类①电法测井：自然电位测井、电阻率测井、侧向测井、感应测井等；②声波测井：声速测井、声幅测井、横波测井、声波全波列测井等；③放射性测井：自然伽马测井、自然伽马能谱测井、补偿密度测井、岩性密度测井、补偿中子测井、中子寿命测井等；④其他测井：井温测井、地层测试、地层倾角测井、气测井等。

BP神经网络在砂岩储层流体识别中的应用

BP神经网络在砂岩储层流体识别中的应用摘要：莫北地区侏罗纪三工河组，岩性主要是中、细砂岩，属低孔低渗储层，所以储层流体性质的识别是该地区急需解决的问题。

针对常规测井储层识别准确率不佳的情况，提出了bp神经网络这种数学方法进行储层的油、气、水、干层的识别。

提出43个试油层段的测井曲线特征值，以对流体性质敏感并且在交会图上具有比较明显区分度的密度值（den）、孔隙度（por）、电阻率值（rt）和含水饱和度值（sw）作为输入向量，经程序训练判别准确率达到满足的要求后根据得到的权值、阈值编写神经网络预测的程序挂接在测井解释软件中，从而实现了bp神经网络在储层中的自动化识别。

关键词：bp神经网络流体识别测井解释中图分类号：p631.8 文献标识码：a 文章编号：1672-3791（2013）02（b）-0011-021 bp神经网络基本原理1.2 bp神经网络构造根据与储层特征相关的测井响应值本文采用4-10-5的神经网络结构，即输入层采用4个节点对应的是4种测井响应值，单隐含层采用10个节点，输出层为4个节点对应的是4种储层类别，分别对应是油层、油水同层、水层、干层并且依次表示为1类、2类、3类、4类，用数字0与1代表其属性，油层表示为[1，0，0，0]，油水同层表示为[0，1，0，0]，水层表示为[0，0，1，0]，干层表示为[0，0，0，1]。

随机初始化神经网络权值和阈值，然后根据误差反馈不断的调整权值阈值。

其中隐含层节点数和迭代资料的选择是在matlab中用数据反复演练，直到得出能够满足实际储层解释判断正确率后得出的准确值。

本文中采用附加动量方法算法网络进行网络收敛弥补神经网络算法的不足，使其学习过程收敛加快。

网络实际输出是一个四维向量，其数值在0和1之间，我们取向量中最接近1所在的数组编号作为类别的输出。

2 bp神经网络实际应用2.1 建立模型网络训练样本设计的好坏，是直接关系到网络识别储层准确率的一个关键环节。

利用神经网络模型预测油藏储量的研究

利用神经网络模型预测油藏储量的研究近年来，随着技术的不断进步和发展，人工智能已成为各个领域的热点话题。

在能源行业，油藏储量的预测一直是一项持续性的工作，而使用神经网络模型预测油藏储量已经成为了一个新的研究领域。

神经网络模型作为人工智能的核心技术之一，其基本原理是模拟人类大脑神经元之间的相互连接和反馈机制，实现对复杂问题的自主处理和分析。

在油藏储量预测中，神经网络模型可以有效地挖掘各类数据之间的潜在关联性，形成合理的预测模型。

首先，油藏储量预测所需要的数据主要有以下几个方面：地质勘探数据、物性参数数据、生产数据和地下水数据等。

神经网络模型可以将这些数据进行深入分析，并通过模式识别和模型训练等技术进行预测。

例如，利用神经网络模型可以将地质勘探数据中的岩石类型、断裂带等因素与储层储量之间的关系进行建模，从而实现对储量的预测。

其次，神经网络模型可以根据已有数据的特征，自动提取关键特征，从而有效地降低模型的复杂度和不确定性。

在油藏储量预测中，神经网络模型可以利用数据集的统计量等信息进行特征提取，并通过不断的优化，找到最优的特征集合，使得预测效果达到最优。

此外，神经网络模型还可以搭建多层神经网络模型，从而进一步提高预测精度。

在油藏储量预测中，多层神经网络模型可以通过逐层抽象从而实现对不同特征的深度挖掘，进一步提高预测效果。

同时，在多层神经网络模型中，还可以通过添加dropout层等技术来避免过拟合现象，使得模型具有更好的泛化性能。

最后，利用神经网络模型进行油藏储量预测需要注意的几个因素。

首先，数据预处理工作需要精细严谨，包括数据清洗、数据归一化等步骤，以尽可能减少模型的噪声干扰和误差。

其次，需要针对不同类型的数据采用不同的模型结构和算法，例如，对于时间序列数据可以采用循环神经网络（RNN）模型等。

最后，对于神经网络模型的训练和优化过程，需要进行多次实验，调节超参数等，以达到最优的预测效果。

总体来说，利用神经网络模型预测油藏储量的研究具有重要的理论和实践意义。

基于U-Net神经网络的声波测井曲线重构

第53卷第8期 2023年8月中国海洋大学学报P E R I O D I C A LO FO C E A N U N I V E R S I T YO FC H I N A53(8):086~092A u g.,2023基于U -N e t 神经网络的声波测井曲线重构❋李枫林1,刘怀山1,2❋❋,杨熙镭1,赵明鑫1,杨宸1,张罗成1(1.中国海洋大学海洋地球科学学院,山东青岛266100;2.中国海洋大学海底科学与探测技术教育部重点实验室,山东青岛266100)摘要: 本文提出了一种基于U -N e t 神经网络的声波测井曲线重构方法㊂通过编码器提取自然伽马(G R )㊁密度(R H O B )等测井曲线的数据特征,利用解码器建立数据特征与声波测井曲线之间的映射关系,实现了声波测井曲线的精准重构㊂实验结果表明,该方法在保留原始声波测井低频信息的基础上,兼顾了输入测井曲线的高频特征,实现了对原始声波测井泥岩层段数据噪音的有效压制,在渤中凹陷东南环测井数据重构中取得了良好的效果,验证了该方法较高的精度和实用性㊂关键词: 声波测井曲线;测井曲线重构;U -N e t 模型;深度学习;卷积神经网络中图法分类号: P 631.4 文献标志码: A 文章编号: 1672-5174(2023)08-086-07D O I : 10.16441/j.c n k i .h d x b .20220239引用格式: 李枫林,刘怀山,杨熙镭,等.基于U -N e t 神经网络的声波测井曲线重构[J ].中国海洋大学学报(自然科学版),2023,53(8):86-92.L i F e n g l i n ,L i uH u a i s h a n ,Y a n g Xi l e i ,e t a l .R e c o n s t r u c t i o n o f a c o u s t i c c u r v e b a s e d o nU -N e t n e u r a l n e t w o r k [J ].P e r i o d i c a l o fO c e a nU n i v e r s i t y of C h i n a ,2023,53(8):86-92. ❋ 基金项目:国家自然科学基金项目(91958206)资助S u p p o r t e d b yt h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c e F o u n d a t i o n o f C h i n a (91958206)收稿日期:2022-04-25;修订日期:2022-05-17作者简介:李枫林(1997 ),男,硕士,研究方向为地震资料处理㊂E -m a i l :l i f e n gl i n @s t u .o u c .e d u .c n ❋❋ 通讯作者:E -m a i l :l h s @o u c .e d u .c n声波测井曲线数据在地震地质标定和波阻抗反演中起着非常重要的作用[1]㊂然而,实际工作中由于受到泥浆浸泡㊁井筒污染㊁地层压实程度及测井仪器等多种因素的影响,声波测井曲线数据部分信息失真或被噪音数据掩盖,难以真实反映地下地层岩性变化,影响后续地球物理工作的开展[2],而重新钻探和测井不仅费用高昂且缺乏现实可行性㊂为此,探索声波测井曲线重构方法具有重要的现实意义㊂理论上可以通过测井曲线之间的内在关系,用多元回归分析的方法把畸变失真的曲线校正到真实的测量范围[3-4],但复杂的地下地质情况很难用简单的曲线相关关系来表达,故基于统计分析的常规测井曲线重构方法难以满足储层精细描述与精确解释的需要㊂近年来,随着深度学习方法在各个领域的广泛应用,利用数据驱动的方法解决之前难以解决的地质问题也成为了一种趋势[5-8]㊂本文利用的U -N e t 神经网络由R o n n e b e r ge r 等[9]在2015年提出,最初用于医疗图像分割任务㊂在地球物理勘探领域,丁建群等[10]基于U -N e t 网络进行了地震初至拾取方法的相关研究㊂W u 等[11]改进了U -N e t 模型,充分利用了三维地震数据特征进行地震断层识别;L i u 等[12]在U -N e t 模型的基础上引入残差模块,进一步提高了断层识别的精度㊂在测井曲线重构方面,杨志力等[13]基于B P 神经网络综合多条测井曲线信息对声波测井曲线进行重构㊂金永吉等[14]在传统B P 神经网络的基础上引入了遗传算法提高了B P 神经网络曲线重构精度㊂郑庆伟等[15]将聚类分析方法应用到了测井曲线重构中,利用该方法对测井曲线进行了保真重构;王俊等[16]兼顾了测井数据前后信息㊁储层深度信息之间的关联性,利用G R U神经网络对纵波曲线进行了预测;张海涛等[17]基于B i -L S T M 神经网络通过增加网络深度的方式增强了网络的表达能力,并评估了四种模型的曲线重构效果㊂测井曲线重构方法在深度学习技术的加持下相较于传统方法已经取得了长足的进步,然而上述方法在应用过程中存在对数据噪音的容忍度低㊁在复杂地质环境情况下的曲线重构精度低等问题,同时在曲线重构流程上未进行系统的重构效果分析,仅停留在神经网络学习效果分析与基本曲线对比㊂本文提出了一种基于U -N e t 网络的声波测井曲线重构方法和一套以深度学习技术为核心的测井曲线重构分析流程㊂利用U -N e t 网络高效的数据特征提取与映射的能力,建立自然伽马(G R )㊁密度(R H O B)等输入测井曲线与声波测井曲线之间的非线性映射关系,实现了声波测井曲线的精准重构㊂实验结果分析表明,Copyright ©博看网. All Rights Reserved.8期李枫林,等:基于U -N e t 神经网络的声波测井曲线重构U -N e t 网络在渤中凹陷东南环区域进行的声波测井曲线重构应用上取得了较好的效果㊂1 测井曲线重构理论与流程1.1数据集预处理与构建1.1.1测井曲线标准化由于研究区内各测井的完钻时间㊁钻井设备㊁钻井技术存在一定差异,导致测井曲线存在系统误差,使得部分地下地质特征差异被掩盖,无法进行准确的弹性参数交会分析㊂针对这一情况,需要首先结合研究区测井数据质量情况,选择目的层段范围内扩径影响小㊁底层特征稳定㊁具备标志性岩性特征的井位数据,以该井位测井数据为基准对其他测井曲线利用频率直方图的形式进行标准化[18-19]㊂从而消除各测井曲线之间的系统误差,使得研究区内所有具有相似沉积背景的测井曲线拥有相似的分布特征㊂1.1.2曲线校正与归一化为避免某条测井曲线的值主导整体声波测井曲线重构过程,不同曲线之间的权重差异过大影响神经网络训练过程的稳定性㊂需要保证研究区各条输入测井曲线具有统一的量纲,为此对输入网络的测井数据进行两个步骤的处理:一是对曲线在深度上存在的问题进行校正,比如泥岩基线校正等;二是采用以下方式对曲线数据进行统一的归一化处理:X i =x i -x m i nx m a x -x m i n㊂(1)其中:x i 为原测井曲线各样点值;x m a x 和x m i n 为选取测井曲线的最大值和最小值;X i 为归一化后的测井曲线各样点值㊂1.1.3数据集构建在数据集构建过程中对不同性质的井位划分为测井曲线标准井(后称标准井)与网络模型泛化应用井(后称泛化井)两种类型㊂采用固定时窗随机取样的方法提取标准井非扩径段数据作为训练集数据,包括自然伽马(G R )㊁密度(R H O B )㊁自然电位(S P)等五条测井曲线㊂将标准井与泛化井全井段测井曲线数据采用与训练集相同时窗㊁相同曲线顺序取样的方法构建测试集,以便于后续网络模型的应用分析㊂1.2神经网络架构本文采用的U -N e t 网络如图1所示,主要由卷积层㊁池化层㊁反卷积层组成,五条测井曲线组成的5通道训练集数据组成网络输入,声波测井曲线作为网络输出㊂网络左侧为编码过程,利用卷积层与池化层进行将输入缩小为原来的1/2,数据通道扩展为原来的2倍,同时提取数据特征;网络右侧为解码过程,利用多组反卷积将数据扩展为原来的2倍,通道缩小为原来的1/2,然后通过c o n c a t e n a t e 函数将解码过程产生的特征图与编码过程提取的特征图进行组合,建立输入测井曲线数据与目标声波测井曲线之间的非线性映射关系,网络解码编码过程的卷积组数保持严格一致㊂通过U -N e t 网络对训练集进行训练,可以获得一个相对稳定的声波测井曲线重构参数模型,从而能够利用该模型对研究区其他井位数据进行声波测井曲线重构研究㊂图1 U -N e t 网络结构示意图F i g .1 S c h e m a t i c d i a gr a mo fU -N e t n e t w o r k s t r u c t u r e 1.3测井曲线重构的验证与分析为了尽可能准确地评价声波测井曲线重构效果,针对重构声波测井曲线,本文从以下三个方面进行定性与定量的分析㊂1.3.1曲线对比分析以测井解释层位为基准,对比分析重构前后声波测井曲线在目的层段整体趋势走向㊁曲线异常值校正㊁砂泥岩薄互层位处曲线分辨率㊁曲线与测井解释层位匹配等问题㊂78Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年1.3.2岩石物理交会分析交会图法是一种快速直观解释岩性的方法,由于其形象直观的特性,适合嵌入测井曲线重构流程中的效果分析部分㊂以重构前后的声波数据与密度数据建立交会图,通过分析测井解释结果约束下的砂泥岩数据分布,判断重构前后曲线在岩性识别中的效果,可以比较直观的说明重构过程对于声波测井曲线的影响㊂1.3.3相关性分析在进行声波测井曲线重构后,需要利用皮尔逊系数对重构前后的曲线进行相关性分析㊂相应的皮尔逊相关系数公式为:F R X A C ,X U n e t A C ()=ðX A C X U ne t A C -ðX A C ðX U n e t A C NðX 2A C -ðX A C ()2N æèçöø÷ðX 2U n e t A C -ðX U n e t A C ()2Næèçöø÷㊂(2)其中:X A C 为原始声波测井曲线;X U n e t A C 为重构声波测井曲线;N 为曲线样本点总数;R X A C ,X U n e t A C ()为原始声波测井曲线和重构声波测井曲线的相关系数,范围为-1到1㊂当两条曲线的相关系数为1时表示完全正相关,-1表示完全负相关,值为0表示两条曲线之间没有任何关系㊂1.4测井曲线重构的工作流程本文声波测井曲线重构包含四个步骤,具体流程图如图2所示㊂图2 曲线重构步骤流程图F i g .2 F l o wc h a r t o f c u r v e -r e c o n s t r u c t i o n s t e ps (1)划分标准井与泛化井,分别进行数据预处理,对已处理测井曲线数据划分训练集和测试集㊂(2)确定U -N e t 神经网络结构及算法参数㊂(3)采用训练集对神经网络进行训练,利用标准井测试集检验模型重构效果,进行曲线验证分析,若满足要求则进入步骤4,否则返回步骤2,调整网络参数,直到满足重构要求㊂(4)利用训练好的模型对泛化井测试集进行重构实验,得到对应泛化井声波测井曲线㊂2 网络训练与重构效果分析本文实验数据来源于渤中凹陷东南环,该区域储层发育特征复杂,测井资料时间跨度长,测井设备种类复杂㊂由于目的层段埋深较浅,在钻井过程中,出现井壁塌陷㊁泥浆浸泡等问题,目的层段存在严重的欠压实效应,不同含流体特征砂岩及围岩测井弹性参数数值范围重合,难以进行有效区分㊂依据研究区测井数据质量情况,结合标准井选取原则,最终选择研究区A 1井作为标准井进行神经网络训练㊂目的层段测井曲线对应深度为900~1300m ,数据采样间隔为0.125m ㊂利用固定时窗随机取样的方法构建大小为64的256组5通道数据集,损失函数采用M S E l o s s 算法,优化算法采用A d a m 算法,学习率设置为10-4㊂图3为对数据集进行训练的趋势图,可见训练误差在100次迭代之前迅速减小,在400次迭代之后趋近于0,达到所设定的训练精度㊂图3 训练收敛趋势图F i g .3 T r a i n i n gt r e n d c h a r t 神经网络输入与输出曲线如图4所示,包括自然伽马曲线(G R )㊁深侧向电阻率曲线(R D )㊁热中子孔隙曲线(T N P H )㊁密度曲线(R H O B )㊁自然电位曲线(S P ),网络输出为重构声波测井曲线(U n e t A C )㊂虽然不同的测井曲线具有不同的地球物理响应,但总体反映的是同一地质体,因此声波测井曲线与其它的测井曲线之间也存在某种映射关系,这种关系就给声波测井曲线重构带来了可能㊂88Copyright ©博看网. All Rights Reserved.8期李枫林,等:基于U -N e t神经网络的声波测井曲线重构图4 网络输入-输出测井曲线F i g .4 N e t w o r k i n p u t -o u t p u t l o gs 图5为A 1标准井测井曲线重构效果对比图,A C 为原始声波测井曲线,U n e t A C 为重构声波测井曲线,C A L 为井径曲线㊂对原始声波测井曲线A C 与重构声波测井曲线U n e t A C 进行相关性分析后得相关系数:R =0.896㊂在深度900~940m 的泥岩层段,原始声波测井曲线出现了强烈的数值跳跃现象,重构声波测井曲线更为稳定㊁一致,更符合该层位的地质规律;在深度990m ㊁深度1155m 处,受扩径影响,原始声波测井曲线出现较大异常值,重构声波测井曲线在该层位处曲线数值基本恢复正常;在深度950㊁1220m 砂泥岩薄互层处,重构声波测井曲线的泥岩低值与砂岩高值对比更为明显,对砂泥岩薄互层的指示效果相比原始曲线更好㊂在对重构前后曲线的分析中可以看出:重构声波测井曲线在与原始声波测井曲线整体趋势基本一致的基础上,在层位分界面处的分辨率更高,在泥岩段更加波动更小,基本避免了数值跳跃,在砂泥岩薄互层段的区分更为突出,相比于原始曲线更加符合地质规律㊂图6是以A 1标准井声波测井数据与密度测井数据为基础建立的交会图㊂原始曲线交会图(见图6(a )),A C -R H O B 的交会分布呈现散乱的状态,部分散点分布出现了明显的偏离,泥岩散点位分布范围为90~135μs /f t ,砂岩散点位分布范围为110~145μs /f t ,泥岩点位与砂岩点位分布难以区分;在对曲线进行重构之后(见图6(b )),U n e t A C -R H O B 的交会分布得到明显的改善,泥岩散点位分布范围为90~125μs /f t,砂岩散点位分布范围为125~145μs /f t,砂泥岩速度分图5 A 1标准井测井曲线重构效果图F i g .5 E f f e c t d i a g r a mo fw e l l A 1l o g g i n g cu r v e r e c o n s t r u c t i on 图6 A 1井重构前后声波-密度交会图F i g .6 C r o s s p l o t o f a c o u s t i c -d e n s i t y be f o r e a n d a f t e r r e c o n s t r u c t i o n o fw e l l A 198Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年布区间更为合理,数据点位更加集中,偏离正常范围的数据也得以收束㊂说明对存在问题数据的声波测井曲线进行重构后,能够有效改善声波测井曲线质量,同时仍然能够基本保留地下岩性及含流体特征变化带来的曲线特征差异㊂3 实际数据应用与效果分析泛化井A 5㊁A 6㊁A 7位于标准井A 1附近,测井曲线种类与A 1井相同,但相比于A 1井,受欠压实效应影响更为严重,声波数据部分失真㊂3.1测井数据预处理图7是以声波㊁密度㊁自然伽马三条测井曲线为例,A 1井为标准井,对A 5㊁A 6㊁A 7井进行标准化前后的频率直方图对比㊂经过标准化处理,声波测井曲线(A C )的数值范围由77.84~157.37μs /f t 统一到了78.17~157.37μs /f t (见图7(a )和7(b )),密度(R H O B )的范围由1.31~2.53g /c m 3统一到了1.94~2.53g /c m 3(见图7(c )和7(d )),自然伽马(G R )的范围由68.41~215.35A P I 统一到了68.17~133.56A P I (见图7(e )和7(f ))㊂进行标准化处理之后,4口井的数值分布范围趋于统一,不同测井之间的系统误差得到一定程度地改善㊂3.2测井曲线重构效果分析在进行研究区目的层段数据特征提取的基础上,利用泛化井测井数据进行声波测井曲线重构实验㊂由于篇幅有限,文中仅以A 7井的实验结果为例进行重构图7 不同井位标准化前后数据频率直方图F i g .7 D a t a f r e q u e n c y h i s t o gr a mb e f o r e a n d a f t e r n o r m a l i z a t i o n f o r d i f f e r e n tw e l l 09Copyright ©博看网. All Rights Reserved.8期李枫林,等:基于U -N e t 神经网络的声波测井曲线重构效果分析㊂图8为A 7井测井曲线重构效果对比图,原始声波测井曲线A C 与重构声波测井曲线U n e t A C 的相关系数:R =0.734,表明重构曲线保留了泛化井原始声波测井曲线一部分特征的同时对曲线进行了相当程度地修正㊂在深度990㊁1011㊁1040m 处,重构声波测井曲线相比于原始曲线对于砂岩层段的响应更为明显;在1060~1110m 扩径泥岩层段,重构声波测井曲线消除了数值跳跃影响,相比于原始曲线更为稳定,更符合泥岩层段速度规律;在1110~1150m 的厚砂岩层段,原始声波测井曲线不清晰㊁不突出,厚砂岩层段难以和上下层段区分,重构声波测井曲线在消除了上下泥岩层段数值跳跃的影响之后对厚砂岩层段反映更为清晰;在深度1150m 处,相比于原始曲线,重构声波测井曲线在该扩径砂岩层段产生了较大的奇异值;在1170m 处,重构声波测井曲线校正了原始曲线的异常值㊂图8 A 7井测井曲线重构效果图F i g .8 E f f e c t d i a gr a mo fw e l l A 7l o g g i n g cu r v e r e c o n s t r u c t i o n 如图9所示,对A 7泛化井以声波测井曲线数据与密度曲线数据为基础建立交会图㊂与A 1标准井重构后岩石物理交会图类似,对A 7泛化井进行声波测井曲线重构后,U n e t A C -R H O B 分布效果得到明显的改善㊂原始测井曲线交会图(见图9(a))中砂岩声波分布更为散乱,在120~140μs /f t 范围内分布大量泥岩声波高值;在声波125μs /f t 附近,砂岩密度分散分布于1.8~2.2g /c m3之间范围;泥岩声波值与砂岩声波值在密度2.1~2.25g /c m3范围内数据,这些现象明显不符合地质规律认识㊂在对曲线进行重构之后(见图9(b)),泥岩声波值集中在95~120μs /f t,砂岩声波值集中在110~135μs /f t,数据分布相比重构之前更为集中㊂总的来说,重构声波测井曲线相比于原始声波测井曲线,砂泥岩点位分布相比原始曲线更为集中,原始曲线的泥岩声波高值得到一定程度的修正,砂泥岩速度分布更为符合实际地质规律认识㊂而网络模型的迁移应用也带来了部分问题:数据驱动的方法过分依赖于输入数据的质量,强烈扩径现象对自然伽马(G R )等输入曲线数据产生的巨大影响,造成了重构声波测井曲线在深度1150m 层段(见图8)产生范围155~165μs /f t 的部分奇异值点位㊂图9 A 7井重构前后声波-密度交会图F i g .9 C r o s s p l o t o f a c o u s t i c -d e n s i t y be f o r e a n d a f t e r r e c o n s t r u c t i o n o fw e l l A 74 结论(1)本文提出了一套以深度学习技术为核心的声波测井曲线重构流程㊂该流程从固定时窗随机取样的标准井数据出发,通过U -N e t 神经网络提取测井曲线数据的数据特征,将其应用于实际声波测井曲线重构㊂19Copyright ©博看网. All Rights Reserved.中国海洋大学学报2023年实验结果表明,研究区域重构声波测井曲线整体趋势保持和原始声波测井曲线基本一致的同时,相较于原始曲线,重构的测井曲线更加符合地层的真实情况㊂(2)本文中U-N e t神经网络的使用避免了常规测井曲线重构过程中的复杂计算,其网络中的编码-解码过程能够高效地利用训练集数据进行网络训练,在声波测井曲线重构的实验中证明了该网络进行测井数据间特征提取的准确性㊁实用性㊂参考文献:[1]朱国军.声波曲线重构技术在储层预测中的应用[J].物探化探计算技术,2017,39(3):383-387.Z h uG u o j u n.A p p l i c a t i o no f a c o u s t i c c u r v e r e c o n s t r u c t i o n i n r e s e r-v o i r p r e d i c t i o n[J].C o m p u t i n g T e c h n i q u e s f o rG e o p h y s i c a l a n dG e-o c h e m i c a l E x p l o r a t i o n,2017,39(3):383-387.[2]贺懿,刘怀山,毛传龙,等.多曲线声波重构技术在储层预测中的应用研究[J].石油地球物理勘探,2008(5):549-556.H eY i,L i uH u a i s h a n,M a oC h u a n l o n g,e t a l.S t u d y o n a p p l i c a t i o n o fm u l t i-c u r v e s o n i c r e c o n s t r u c t i v e t e c h n i q u e i n p r e d i c t i o n o f r e s e r-v o i r[J].O i l G e o p h y s i c a l P r o s p e c t i n g,2008(5):549-556. 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All Rights Reserved.8期徐学范,等:海表浅层水体温度剖面测量设备研发与实现301D e v e l o p m e n t a n dR e a l i z a t i o n o f S u r f a c eS h a l l o w W a t e rT e m p e r a t u r eP r o f i l eM e a s u r e m e n t E q u i p m e n tX uX u e f a n,Z h a n g K a i l i n(C o l l e g e o fM a r i n eT e c h n o l o g y,F a c u l t y o f I n f o r m a t i o nS c i e n c ea n dE n g i n e e r i n g,O c e a n U n i v e r s i t y o fC h i n a,Q i n g d a o 266100,C h i n a)A b s t r a c t:S u r f a c ew a t e r t e m p e r a t u r e i s a n i m p o r t a n t f e a t u r e o f t h e o c e a n.I n o r d e r t o o b t a i n t h e v e r t i c a l t e m p e r a t u r e p r o f i l e o f s u r f a c ew a t e r,t h a t i s,0-10md e p t hb e l o wt h e s e a s u r f a c e,t h i s p a p e r d e s i g n e d a s u r f a c e s u r f a c ew a t e r t e m p e r a t u r e p r o f i l em e a s u r e m e n t d e v i c eb a s e do n t h e i n f r a r e d t e m p e r a t u r em e a-s u r e m e n t p r i n c i p l e.T h e s e a w a t e r t e m p e r a t u r ew a s o b t a i n e d i n d i r e c t l y b y m e a s u r i n g t h e t e m p e r a t u r e o f t h e t e m p e r a t u r e g u i d e p l a t e s i n c o n t a c tw i t h t h ew a t e r b y i n f r a r e d t h e r m a l i m a g e r,a n d t h ew a t e r t e m-p e r a t u r e p r o f i l ew i t hl o w v e r t i c a l r e s o l u t i o n w a so b t a i n e db yp l a c i n g m o r ed e n s et e m p e r a t u r e g u i d e p l a t e s,w i t h t h em i n i m u mt e m p e r a t u r em e a s u r e m e n t p o i n t s p a c i n g u p t o2c m.C o r r e c t i o n b l a c k b o d y i s u s e d i n s i d e t h e e q u i p m e n t f o r r e a l-t i m e c o r r e c t i o n,a n d t h em o r e a c c u r a t e t e m p e r a t u r e o f t h e t e m p e r a-t u r e g u i d e p l a t e i s o b t a i n e d.B l a c k-b o d y c a l i b r a t i o n e x p e r i m e n t a n d l a b o r a t o r y f l u m e s i m u l a t i o n e x p e r i-m e n t h a v e b e e n c a r r i e d o u t i n t h e l a b o r a t o r y,a n d t h e t e m p e r a t u r em e a s u r e m e n t a c c u r a c y c a n r e a c hʃ0.1ħ.T h e e x p e r i m e n t a l r e s u l t s s h o wt h a t t h e d e v i c e h a s a g o o d a c c u r a c y i nm e a s u r i n g w a t e r t e m p e r a-t u r e,a n d i t i s e a s y t od e p l o y,a n d t h e t e m p e r a t u r e p r o f i l ew i t h l o wv e r t i c a l r e s o l u t i o n c a nb e o b t a i n e d w i t h i n t h em e a s u r e m e n t r a n g e.T h e e q u i p m e n t c a n i m p r o v e t h e v e r t i c a l r e s o l u t i o n o f s e aw a t e r t e m p e r a-t u r e p r o f i l e t o a c e r t a i ne x t e n t a n d p r o v i d e r e f e r e n c e f o r f i e l dm e a s u r e m e n t o f S S Te r r o r c o r r e c t i o nb y s a t e l l i t e o b s e r v a t i o n.K e y w o r d s:s u r f a c ew a t e r t e m p e r a t u r e p r o f i l e;i n f r a r e d t h e r m a l i m a g e r;g u i d e t e m p e r a t u r e p l a t e;r e a l-t i m e c o r r e c t i o n;b l a c k b o d y责任编辑庞旻(上接第92页)R e c o n s t r u c t i o n o f A c o u s t i cC u r v eB a s e d o nU-N e t N e u r a l N e t w o r kL i F e n g l i n1,L i uH u a i s h a n1,2,Y a n g X i l e i1,Z h a oM i n g X i n1,Y a n g C h e n1,Z h a n g L u o c h e n g1(1.C o l l e g e o fM a r i n eG e o s c i e n c e s,O c e a nU n i v e r s i t y o f C h i n a,Q i n g d a o266100,C h i n a;2.T h eK e y L a b o r a t o r y o f S u b m a-r i n eG e o s c i e n c e s a n dP r o s p e c t i n g T e c h n i q u e s,Q i n g d a o266100,C h i n a)A b s t r a c t:L o g g i n g d a t a i s n o t o n l y t h e b a s i s o f i d e n t i f y i n g u n d e r g r o u n d l i t h o l o g i c c h a r a c t e r i s t i c s,b u t a l s o t h e c o r e o fw e l l s e i s m i c j o i n t i n v e r s i o n.D u e t o t h e i n f l u e n c e o f g e o l o g i c a l a n dc o n s t r u c t i o nc o n d i-t i o n s i n p r a c t i c a l w o r k,t h e a c o u s t i c l o g g i n g d a t a i s d i s t o r t e d 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3 人工神经网络在测井解释中的应用与优点[ 3 “在测井解释中应用B P模型，以取芯资料作为导师信号，实现由测井参数求取储层物性参数，或自动识别地层类型的高度非线性映射或划分的统一处理，其从理论上讲，是可行和可靠的。

通过对多个油区的实验应用表明，人工神经网计算，和传统方法类似，是建立测井信息与地层参数，或地层类型间的函数映射关系或模式对应关系，但其具有传统方法所不能及的优点。

首先是其高度的非线性映射能力，能更准确地描述实际测井解释中的复杂地质情况。

其次它对输入测井参数在理论上是无限制的，可充分利用测井信息，克服传统相关方法中的单一测井曲线相关弱点：输出参数是以取芯资料为刻度的，可充分利用岩芯资料，克服传统的基于建立模型的计算解释方法不能直接利用取芯资料的弱点。

第三，它具有自动学习的特点，不需事先建立任何理论模型，仅根据对提供的标准取芯参数的学习，自适应地建立测井响应与物性参数间的映射关系，克服传统测井解释方法中的非线性数学建模困难。

还有对于定量地层参数求取和定性地层类型划分，在B P网络模型中可得到高度的统一，仅根据提供的标准学习样本而定。

小结：人工神经网络的引人，将克服传统测井解释方法许多不能逾越的障碍，对发展、丰富和完善测井解释理论及方法具有很大的理论和实际意义。

4 应用人工神经网络模型进行油层孔隙度、渗透率预测嘲为建立孔隙度与渗透率预测模型，选用某地区两口相邻的取心检查井A井和B井资料进行研究，以A井获得的资料进行训练和学习，然后用建立的模型对B井进行孔隙度和渗透率的预测，检验实用效果。

首先对取心资料进行归位，读取相对均质段的孔隙度、渗透率平均值，做为期望输出结果，然后由测井曲线上读取各均质段的曲线值，选用的6条测井曲线分别为自然电位、微电极、0 ．25 m和0 ．4 5 m视电阻率、深三侧向、声波时差。

在此基础上建立一2 建立进化神经网络识别模型在测井解释中，学习样本的真实性、代表性和泛化性是决定识别效果的关键。

储层地球物理

地球物理勘探1、地球物理勘探的研究内容地下赋存的岩(矿)体或地质构造基于它们所具有的物理性质、规模大小及所处的位置，都有相应的物理现象反映到地表或地表附近，这种物理现象是地球整体物理现象的一部分。

地球物理勘探的主要工作内容是利用相适应的仪器测量、接收工作区域的各种物理现象的信息，应用有效的处理方法从中提取出需要的信息，并根据岩(矿)体或构造和围岩的物性差异，结合地质条件进行分析，做出地质解释，推断探测对象在地下赋存的位置、大小范围和产状，以及反映相应物性特征的物理量等，作出相应的解释推断的图件。

地理物理勘探是地质调查和地质学研究不可缺少的一种手段和方法。

地理物理勘探所给出的是根据物理现象对地质体或地质构造做出解释推断的结果，因此，它是间接的勘探方法。

此外，用地球物理方法研究或勘查地质体或地质构造，是根据测量数据或所观测的地球物理场求解场源体的问题，是地球物理场的反演的问题，而反演的结果一般是多解的，因此，地球物理勘探存在多解性的问题。

为了获得更准确更有效的解释结果，一般尽可能通过多种物探方法配合，进行对比研究，同时，要注重与地质调查和地质理论的研究相结合，进行综合分析判断。

2、地震储层研究的内容地震储层研究是指以地震勘探信息为主，综台测井、试井、地质、采油及分析化验等各种资料研究储集层的分布情况、岩性变化、厚度变化、物性特征、所含流体情况和油气藏等一项综合的研究课题其目的是提高勘探开发的整体效益。

地震储层研究工作贯穿于油气勘探、开发的整个过程。

2．1 油气勘探早期的区域性储层研究一个盆地在勘探早期探井不多，处于已有发现井或尚未钻出发现井的时期，主要利用地震资料，结合露头地质资料，应用地震地层学及层序地层学的方法预测有利储层的区域展布。

（1）各种类型湖泊盆地的岩相古地理研究：这项研究的目的是预测各种沉积体系的配置及其空间展布，指出有利储集体的位置，如坡积或滑塌的砂砾岩，洪（冲）积扇、扇三角洲的砂砾岩，河流砂体，三角洲砂体，浊积砂体，滩、坝砂体和生物滩、鲕滩等。

Petrel分模块详细介绍

Petrel是Schlumberger公司研发的以三维地质模型为中心的一体化油藏工作平台。

Petrel 一体化油藏工作平台实现了以地质模型为中心的，从地震综合解释到油藏数值模拟的工作流程。

面对当今日益复杂的油气藏的勘探开发技术挑战，Petrel创造了一个允许地质、地震、测井、油藏、钻井、数据管理多专业共享知识和成果的开放环境，Petrel也成为国际油公司解决油气藏勘探开发技术难题的首选。

Petrel平台使用了国际石油勘探开发领域的先进技术，包括断裂系统自动提取、复杂构造建模、多点相建模、裂缝系统分析、全三维可视化显示和解释、不确定性分析、模型自动更新工作流等功能。

Petrel以其友好的界面、强大的显示功能、无缝的数据整合为研究人员提供了多用户、多学科协同工作环境。

使各学科研究人员更好地共享知识和经验、提高工作效率和成果的准确性。

Petrel作为受到业界广泛应用和认可的软件平台，其一体化的工作理念、开放的研发环境和先进的技术功能已经引领软件发展的潮流。

Petrel平台分地学核心系统、地球物理系统、地质建模系统、油藏工程系统等共20多个功能模块，在地学核心系统和高级核心系统的支持下，系统中的每个模块均可独立运行，用户可以根据工作需求合理组合所需功能模块。

2.1核心模块Geoscience Core地学核心系统，是运行Petrel和其它模块的最基本的必要条件包括基本系统和三维网格建立。

应用它进行三维断层建模、生成层面图以及加载井数据和井的分层数据。

它能用于生成/编辑多边形，同时还可以作为一种方便宜的查询工具。

例如，浏览管理、质量检查以及查询PETREL TM工区等，所有信息的在线帮助系统也是这个模块功能的一部分。

2.2地球物理(1) SEISMIC INTERPRETATION地震解释Seismic Interpretation模块提供了主要的地震解释功能。

包括地震数据体二、三维显示和浏览，使解释人员快速浏览地震数据体，优选研究目标区；断层手工解释和自动解释(Automatic Fault Picking功能)；层位的二、三维手工解释和自动解释追踪功能；构造模型与地震数据体的同时显示，提高对地下地层和构造的了解。

随钻测井资料解释方法研究及应用

随钻测井资料解释方法研究及应用一、本文概述本文旨在探讨随钻测井资料解释方法的研究与应用。

随钻测井技术作为现代石油勘探领域的重要技术手段，对于提高钻井效率、优化油气藏开发策略具有重要意义。

本文将首先介绍随钻测井技术的基本原理及其在石油勘探中的应用背景，阐述其相较于传统测井技术的优势。

随后，文章将重点分析随钻测井资料解释方法的现状与挑战，包括数据处理、信号提取、地层识别等方面的难点问题。

在此基础上，本文将深入探讨随钻测井资料解释方法的研究进展与创新点，包括新型算法的开发、多源信息融合技术的应用以及技术在资料解释中的潜力。

本文将通过具体案例分析，展示随钻测井资料解释方法在实际应用中的效果与价值，为相关领域的科研工作者和工程技术人员提供参考与借鉴。

二、随钻测井资料解释方法基础随钻测井（Logging While Drilling，LWD）是石油勘探领域中的一种重要技术，它通过在钻井过程中实时测量地下岩石的物理性质，为地质评价和油气藏描述提供关键数据。

随钻测井资料解释方法的基础主要建立在对测量数据的准确理解、合理的解释模型以及先进的处理技术上。

随钻测井资料解释需要深入理解各种测井信号的物理含义和影响因素。

例如，电阻率、声波速度、自然伽马等测井参数，它们分别反映了地下岩石的导电性、弹性和放射性等特性。

这些参数的变化不仅与岩石的矿物成分、孔隙度、含油饱和度等地质因素有关，还受到井眼环境、仪器性能等多种因素的影响。

因此，在解释随钻测井资料时，需要充分考虑这些因素，以确保解释的准确性和可靠性。

随钻测井资料解释需要建立合理的解释模型。

这些模型通常基于地质学、地球物理学和石油工程等领域的专业知识，用于将测井数据转化为地质参数和油气藏特征。

例如，通过电阻率测井数据可以推断地层的含油饱和度，通过声波速度测井数据可以估算地层的孔隙度等。

这些模型的建立需要充分考虑地质条件和实际情况，以确保解释的准确性和实用性。

随钻测井资料解释还需要借助先进的处理技术。

神经网络在油气层识别技术中的应用及进展

神经网络在油气层识别技术中的应用及进展作者：贾政来源：《商品与质量·学术观察》2012年第11期摘要：近年来用人工神经网络对储层进行识别与评价成为研究及应用的较为广泛的方法。

它模拟人脑的结构，通过对外界事物的感知及认识实现其判别过程，神经网络具有很强的自适应学习能力。

神经网络对储层进行识别和预测，有着巨大的社会效益和经济效益。

关键词：神经网络油气层识别进展油气勘探具有高投入、高风险的特点，如何利用现有勘探资料，采取切实可行的技术方法，增强测试层位的可靠性和准确性，对于扩大油气储量及提高已发现油气藏的勘探价值具有重要意义。

首先精确地判识油气层位，可以大大减少试油成本及减少投资损失。

其次对于新的勘探区域，如能准确地判识出油气层，则有助于新的油气藏的发现。

因此，对储层进行识别和预测，有着巨大的社会效益和经济效益。

油气层综合解释的任务是要判断储层中所含流体的性质，从而为准确地发现油气层和确定试油层位提供依据。

目前油田常用的解释方法主要有定性解释法和交汇图法，其前者不足是受人为因素影响较大，自动化、系统化程度较低；而后者在解释时只能对参数成对考虑，无法同时综合多个有效参数。

鉴于上述方法的诸多不足，近年来用人工神经网络对储层进行识别与评价成为研究及应用的较为广泛的方法。

1、概述神经网络具有很强的自适应学习能力。

它模拟人脑的结构，通过对外界事物的感知及认识实现其判别过程，如加利福尼亚技术学院J．J．Hopfield提出的Hopfield网络用于地震模式识别油气层系统。

用从有噪声干扰的模拟地震记录中检测亮点模式，识别能力是十分惊人的。

Poultion M．M等人在给定油气层的电磁椭圆图像情况下，用神经网络方法来估算良导体的位置、深度和导电率与面积乘积，效果也是很好的。

模糊识别的优点：①利用测井多参数模糊识别储层时，各测井参数反映储层类型所包含的信息不同，因此综合储层模糊隶属度中各参数所加权值应根据曲线对模式识别贡献的大小来确定。

电阻率各向异性地层的流体饱和度计算方法

电阻率各向异性地层的流体饱和度计算方法岳文正陶果谢然红（中国石油天然气集团公司测井重点实验室石油大学研究室北京１０２２４９）｝Ｌ隙介质电阻率的各向异性反映了介质不同方向电传输特性的差异，是实际地层中普遍存在的现象。

在大斜度井和水平井测井中，电阻率各向异性的测量和解释尤其具有重要意义。

现代新型的三分量感应测井仪可以在电阻率各向异性地层的不同方向上测得不同电阻率值，如果利用传统Ａｒｃｈｉｅ公式将在同一地层得到不同的饱和度。

而饱和度是一个标量，在同一个采样点应当只有一个值。

为了研究各向异性地层饱和度的计算方法，并且考虑到数值方法的灵活性与可靠性，本文采用格子气自动机方法来模拟饱和多相流体电阻率各向异性孔隙介质的导电特性，即采用数值的方法模拟电阻率各向异性介质的Ａｒｃｈｉｅ实验过程。

格子气自动机是一种新型的数值模拟方法，它主要是通过微观的简单行为来研究宏观的复杂运动，并且具有运算速度快，算法极度并行，没有数值误差等优点。

研究表明采用骨架颗粒随机分布的方法无法产生具有电阻率各向异性孔隙介质，而采用矩形骨架定向排列的方法可以产生具有各向异性的孔隙介质。

模拟结果显示｝Ｌ隙介质的各向异性通常导致不同方向上Ａｒｃｈｉｅ公式参数ｎ、ｂ、ｍ、”不同，计算出来的饱和度大小不同。

为了解决这个问题，本文提出适用于电阻率各向异性地层的地层因素Ｆ和孔隙度中、电阻率增大系数Ｉ和含水饱和度Ｓｗ的关系（以二维各向异性为例），暂称为综合各向异性Ａｒｃｈｉｅ公式：Ｆ＝Ｒ。

Ｒ。

／Ｒ０一ｎ／≠”。

（１）Ｊ—Ｒ盯ＲＨ／Ｒ盯Ｒ。

，＝６／Ｓ矗（２）其中Ｒ。

为｝Ｌ隙介质３２方向百分之百含水时的电阻率；Ｒ。

为孔隙介质Ｙ方向百分之百含水时的电阻率；Ｒ。

为水的电阻率；Ｒ“为孔隙介质饱和油水混合液时ｚ方向的地层电阻率；Ｒ。

为孔隙介质饱和油水混合液时Ｙ方向的地层电阻率；ｎ、ｍ、ｂ、ｒ／为参数。

从而得到相应的饱和度计算公式：’ｖ————————————————。

现代声波测井技术及其发展特点

现代声波测井技术及其发展特点【摘要】现代声波测井技术在油气勘探中扮演着至关重要的角色。

本文首先介绍了声波测井的定义、作用以及在现代的重要性。

随后，详细讲述了声波测井技术的发展历程和原理应用，以及现代声波测井技术的特点和在油气勘探中的应用案例。

探讨了声波测井技术未来的发展方向。

结论部分指出，现代声波测井技术的重要性不可忽视，其不断发展推动了油气勘探技术的进步，未来有望取得更大的突破和应用。

现代声波测井技术的不断演进将为油气勘探领域带来更多机遇和挑战。

【关键词】声波测井技术，现代，发展特点，重要性，发展历程，原理，应用，油气勘探，应用案例，未来发展方向，油气勘探领域，进步，突破，应用。

1. 引言1.1 声波测井的定义声波测井是一种利用声波在地下岩石中传播的速度和衰减特性，来对地下岩石进行性质和结构进行测定的技术手段。

通过测量井内传播声波的速度和强度变化，可以得到地层的物理特性参数，如岩石密度、声波速度、声波衰减等信息，从而揭示地下岩石的结构、孔隙度、岩石类型等重要信息。

声波测井可以为地质勘探人员提供珍贵的地下地质信息，帮助他们准确地判断地下岩石的性质、岩性、孔隙度等参数，为油气勘探和生产提供重要的依据。

声波测井技术的定义体现了其在勘探领域中的重要作用和独特优势。

1.2 声波测井的作用1. 地质结构分析：声波测井可以帮助地质学家分析地下岩层的结构，包括不同岩石层的厚度、位置、倾角等，从而为油气勘探提供重要的地质信息。

2. 油气储集层评价：通过声波测井可以确定地下岩石中的孔隙度和渗透率等参数，帮助工程师评价油气储集层的储量和产能，为勘探开发提供重要依据。

3. 钻井方案设计：声波测井结果可以帮助钻井工程师设计钻井方案，确定钻井位置、井深和井径，提高钻井效率和成功率。

4. 油气勘探决策：声波测井数据为油气勘探决策提供科学依据，帮助决策者准确评估勘探风险和前景，制定合理的勘探开发策略。

声波测井作为油气勘探领域的重要技术手段，其作用不仅在于获取地下岩石的物理特性信息，更重要的是为油气勘探工作提供科学依据和技术支持，推动油气勘探活动的顺利进行。

基于深度学习的测井数据处理技术研究

基于深度学习的测井数据处理技术研究深度学习是一种用于模拟人类大脑工作方式的机器学习方法，它在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域得到了广泛应用。

近年来，深度学习逐渐在测井领域崭露头角，成为提高测井数据处理效率和精度的有效手段。

测井技术是勘探和开发石油资源的重要环节，它使用测井工具在井筒内进行物理量测量，获得地层成分和孔隙结构等信息。

这些数据对确定油气储层的空间分布、孔隙度、渗透率等参数具有重要意义。

但是，测井数据中存在诸多干扰和不确定因素，如旋转角度、测量深度、井筒周围地层的非均质性等，这给数据处理带来了困难。

深度学习的出现，为测井数据处理带来了新的思路和手段。

首先，深度学习可以处理高维数据，对于复杂的地质结构，深度学习模型可以适应性地提取特征信息。

其次，深度学习可以自动学习，无需建立繁琐的经验模型和规则，从而提高测井数据处理效率。

最后，深度学习可以进行非线性处理，能够更好地匹配复杂的地质结构。

在测井数据处理的实际应用中，深度学习方法已经得到了广泛应用。

例如，卷积神经网络（CNN）可以处理三维体数据，对于地质结构的提取有一定的优势；循环神经网络（RNN）可以处理序列数据，对于时间序列数据的处理非常有效；深度递归神经网络（DRNN）可以处理多种数据类型，能够实现多角度、跨孔数据融合，从而提高测井数据的精度和可靠性。

然而，深度学习的应用也存在一些问题和挑战。

首先，深度学习的训练需要大量的数据和计算资源，测井数据的获取和加工仍然是制约深度学习应用的瓶颈。

其次，深度学习的运用需要专业的知识和技术，需要在测井数据处理领域与地质、物理等学科进行交叉研究。

此外，深度学习需要具备模型的可解释性，保证数据处理过程的可靠性和可重复性。

因此，在推广和应用深度学习方法的同时，还需要加强数据采集、处理和算法解释等方面的研究，进一步提高测井数据处理技术的水平和质量。

同时，应该注重实践验证和成果转化，将深度学习技术应用于测井数据处理的实际场景中，不断推动测井领域的科技创新和技术进步。

根据测井资料估算储层渗透率的新神经网络方法

明该方法的数据取自韩国海上油田。与常规神经网络的对比研究表明，虽然ＰＮＮ模型
的预测精度会受到测量数据误差的影响，但
有理论和先验指导。这些方法对网络结构参数（隐层大小以及每层神经元激励函数的类型）的选择比
很强，但仍然暴露出一些技术问题。本文提
但是，用扩展数据训练神经网络仍然相当耗时。包括梯度下降方法的向后传播算法，会因局部
小问题的影响而产生不稳定的非收敛解。为了克服常规ＡＮＮ模型的局限性，本文提出了根据测井数
用ＡＮＮ映射复杂的非线性关系时遇到了许多
技术问题，主要问题之一是设计空间的复杂性。网络拓扑和设计参数的确定通常是一个试误过程，没
自动显示数据间的内在关系，增强了最终数据学习模型的数据逼近能力和解释能力。证
测井数据预测非均质地层储层渗透率的一种
非常实用、有效的工具。
主题词储层渗透率遗传算法测井资料
多项式神经网络
综合应用
可能导致的能力；而训练不足则不能掌握输
维普资讯
３Ｏ
国外油田工程第２３卷第４期（０７４２０．）
根据测井资料估算储层渗透率的新神经网络方法
编译：袁爽（大庆油田测试技术服务分公司）审校：张晓波（大庆油田工程有限公司）摘要渗透率是确定油气田储层特性的

大庆油田地球物理测井中的若干应用数学问题(陈国华2010)

3 地球物理测井数值模拟研究的现状
在测井方法的数学模型研究与科学工程计算方面，早期主要靠实验室物理模型（如电法物理模拟装置、各种刻度装置）及其它实验手段完成。随着有限元和有限差分等计算机求解高阶线性代数方程组技术的发展，利用数学模型研究测井方法及计算机模拟测井理论响应的工作也广泛地开展起来。
大庆油田地球物理测井中的若干应用数学问题——学术交流报告
在绝缘表面 u 满足绝缘条件
u 0 n
（5）
（6）
即电位的法向剃度为零，其中 n 为绝缘体表面法向量。在各个电极的表面上，电位与电流应满足等位面条件
u u j
sj
u ds I j n
j 1,2,3, , m
（7）
பைடு நூலகம்
其中 u j 为其电位，通常是未知的。 I j 为第 j 个电极上的总电流， S j 为其电极表面，对于供电电极，电流 I j 为已知值；对于聚焦电极，屏蔽电流
（3）
在外边界处，电位 u 满足如下的边界条件
u ( r, , z ) z Z 0 u ( r, , z ) r R 0
（4）
其中 z=± Z 为 z 方向上、下外边界坐标，r=R 为 r 方向外边界坐标。在方向边界处，电位 u 应满足对称电位导数条件
u ( r , , z ) 0 0 u( r, , z ) 0
4 测井物理方法与数学模型
依据物理学的方法原理，测井基本可分为电阻率测井、电磁波传播测井、声波测井、核物理测井；若从数学的偏微分方程理论对测井方法进行分类，则描述这些测井方法的数学模型基本可分为扩展型 LapLace 方程、亥姆霍茨方程、波动方程、 Boltzmann 迁移方程。这四类方程不仅具有代表性，而且还具有普适性，既其它的测井方法数学模型都可以通过这四类方程的某一类及附加的特殊物理、几何边界条件而得到。因此，理论上研究的各种测井物理方法问题，完全可以等价于研究数值求解 LapLace 方

地球物理勘探中的机器学习技术应用

地球物理勘探中的机器学习技术应用近年来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，机器学习技术逐渐应用于各个领域，包括地球物理勘探。

作为一种自动化的解决方案，机器学习技术在地球物理勘探中的应用已经取得不少成果。

一、地球物理勘探简介地球物理勘探是一种通过地球物理测量和分析来了解地球结构和成分的技术。

地球物理探测技术主要分为地震探测、电磁探测、重力探测和磁性探测等多种类型。

这些技术的应用可以帮助石油、天然气等矿产资源的开采和利用，同时也可以更好地了解地球内部结构和性质。

二、机器学习技术在地球物理勘探的应用1. 地震勘探地震勘探是通过地震波在地下地层内的传播和反射来确定地质构造的技术。

传统的地震勘探需要人工解译和处理大量的数据，成本高效率低。

而机器学习技术可以对大量数据进行快速的自动处理和解译，最终为勘查人员提供更准确和实用的地质信息。

目前，在地震勘探中，机器学习主要用于数据挖掘、数据压缩、地震成像等方面。

2. 电磁勘探电磁勘探技术则是通过电磁波在地下介质中的传播和反射来识别不同介质的导电性质。

电磁探测主要用于石油、天然气等矿产资源的勘探以及水资源的调查。

机器学习在电磁勘探中的应用主要包括自动解译、自动识别和优化模型等。

3. 重力勘探和磁性勘探重力勘探和磁性勘探也是一种重要的地球物理勘探技术，主要是通过测量地表的重力和磁场变化，确定地下物质密度或磁性。

机器学习技术可以对测量数据进行自动识别、划分和筛选，从而更准确地确定地下结构和地质构造。

三、机器学习技术应用的优势和挑战地球物理勘探中的机器学习技术具有许多优势。

首先，它可以处理和分析大量的数据，大幅度提高了勘查效率。

其次，机器学习技术具有自动化和智能化的特点，可以对数据进行自动解译和处理，减少了人力成本和误差率。

第三，机器学习技术能够对勘探数据进行优选和模型优化，提供更可靠和准确的地质信息。

但是，机器学习技术在地球物理勘探中的应用也面临一些挑战。

首先，由于地球物理规律较为复杂，因此需要精确的数据和模型。

基于智能算法的地质勘探优化模型研究

基于智能算法的地质勘探优化模型研究随着科技的发展，智能算法越来越应用于地质勘探的优化模型中。

这种算法能够自动学习并做出预测，大大提高了勘探效率，降低了勘探成本。

本文将探讨基于智能算法的地质勘探优化模型研究。

一、智能算法的概念智能算法是指能够模拟人类智能思维过程，通过学习和适应不断优化算法，并能够解决一些“难题”的算法方法。

智能算法包括神经网络算法、进化算法、遗传算法等多种算法。

这些算法能够了解多样化的数据和习惯性的规律，同时进行数据处理、分析和推导。

二、智能算法在地质勘探中的应用(1)储层识别油气储层识别是重点勘探领域之一。

传统的储层识别方法需要大量的人工参与，费时费力且准确率不高。

利用智能算法进行储层识别可以大幅降低人工参与并提高识别准确率。

(2)油相预测油相预测是油气勘探中的核心问题。

油藏中油相的组成和分布情况对采油方案和勘探效果产生很大影响。

采用智能算法对油相进行预测，不仅省去了复杂的计算过程，还可以在时间和效果上进行优化。

(3)勘探投资的管理勘探投资是一个风险大、投入大的产业。

利用智能算法进行投资管理，能够在风险控制上进行优化，预测油价变化、预测勘探效果等，减少投入，获得更优的效益。

三、基于智能算法的地质勘探优化模型的研究基于智能算法的地质勘探优化模型的研究，需要依托大量的地质数据和算法模型，建立多维度的勘探模型。

(1)大规模数据集的处理地质勘探中涉及到大量数据，包括地质数据、地球物理数据、测井数据等。

然而，这些数据处理十分复杂。

利用智能算法对大规模数据进行分析，能够更快地找到数据之间的联系，准确地抽象出数据模型，提高勘探工作的效率。

(2)算法模型的建立算法模型的建立是建立勘探模型的关键步骤。

数学模型是智能算法的核心。

能否高效、准确地利用大量数据来建立数学模型，是影响模型能否得到优化的关键。

(3)实现算法的优化算法优化是指通过对算法运行过程的优化，最终达到提高算法性能、加速算法执行速度的目的。

petrel以三维地质模型为中心的一体化油藏工作平台介绍

PETREL以三维地质模型为中心的一体化油藏工作平台斯伦贝谢科技服务(北京)有限公司PETREL 综合油藏描述平台实现以地质模型为中心的地震综合解释到油藏数值模拟的工作流程面对当今日益复杂的油气藏的勘探开发技术挑战，Petrel 为您提供了一个以地质模型为中心的综合油藏描述研究的完整工作流程，创造了一个允许地质、地震、测井、油藏、钻井、储量评价和数据管理多专业共享知识和成果的开放环境。

Petrel 也成为国际油公司解决油气藏勘探开发技术难题的首选。

勘探和开发团队的统一工作流程 —— 在相同的地质模型里实现地球物理、地质和油藏工程的无缝整合。

在一个相同的环境和系统里，综合整个团队的专家意见，高效地得到精确的工作成果。

通过以地质模型为中心的工作流程，Petrel 消除了传统系统从一个技术领域到另一个技术技术领域存在的鸿沟。

风险和不确定性分析 —— 通过Petrel 可以容易的进行多个工作场景的试验。

Petrel 从地震到数值模拟工作流程的一个重要部分，就是通过工作流程的编辑来获取参数和数据之间的相关关系。

当新的数据到来的时候，你能够快速的更新模型，通过流程运行管理得到数值模拟历史拟合的细节，或在油田开发方案中存在的风险和不确定性。

能够进行知识和最佳方案的管理 —— 通过流程编辑器，专家能够得到在一个地区的最佳方案，从而帮助其他人快速得到首选的工作流程。

简便的操作和直观的流程意味着减少团队新成员开展工作的曲折。

地球物理师地质工程师油藏工程师钻井工程师采油工程师储量评估目标勘探油藏评价油藏开发油气生产PETREL 主要功能地球物理解释分析¾ 基于Iinux 集群并行技术的地震解释服务器功能 ¾ 三维地震数据体标准化方块格式（ZGY ）存储功能 ¾ 大三维数据体快速磁盘浏览功能¾ 大层位数据的管理以及多分辨率层位显示功能 ¾ 地震混合体制作显示功能 ¾ 二维/三维混合任意线操作功能 ¾ 多达86种地震属性提取分析功能 ¾ 合成地震记录制作功能¾地震反演地质建模¾ 多点地质统计算法 ¾ 高斯随机函数算法 ¾ 序贯高斯模拟 ¾ 序贯指示模拟 ¾ 改进的克里金算法 ¾ 截断高斯模拟算法 ¾ 神经网络综合预测 ¾ 目标模拟 ¾ 分级目标模拟技术 ¾ 裂缝建模¾断层建模的质量控制油藏工程¾ 双孔介质的处理 ¾ 粗化技术的提高 ¾ 井的生产数据管理 ¾ 多段井设计和管理 ¾ 模拟生产曲线的输出 ¾ 优化模拟结果的加载 ¾ 开发方案制定 ¾ 水体的处理 ¾ 岩石压缩系数 ¾生产历史拟合分析实时传输2D/3D复合任意线显示裂缝建模地震与数模成果展示¾ 标准WITSML 格式实时钻井、测井数据传输¾ 通过InterACT 和第三方WITSML 服务器进行井场数据的实时传输 ¾与相关的EDM 相连，传输第三方的井轨迹和测井曲线数据管理¾ 多用户项目数据共享 ¾相关项目数据查询¾ ProSource 成果管理器协同工作环境¾ 肢体移动的跟踪 ¾ 指针鼠标¾三维目标识别和操作配套插件¾ InteractivePetrophysics 测井综合解释插件 ¾ DrillingVisualization 钻井可视化插件¾ ProSource 成果管理插件Ocean 应用软件编程接口Petrel 为勘探开发软件提供了一个开放的.Net 开发平台—Ocean, 用户可以将自己的软件通过Ocean 加入到Petrel 中，强化Petrel 的完善工作流程。

神经网络在勘探地球物理的应用

神经网络在勘探地球物理的应用摘要:地球物理勘探的主要目的是利用现代科学技术深入分析地质结构，为建设项目用地中矿产资源勘探的实施和实施奠定技术基础。

地球物理勘探过程中使用的主要仪器设备是地球物理仪器，目的是详细探测和分析地壳的岩石物理参数。

目前，地球物理勘探技术已应用于地质、煤炭、水电、建筑工程、石油等诸多领域。

，并取得了重要的应用效果。

在此基础上，下面讨论神经网络在地球物理勘探中的应用，以供参考｡关键词:神经网络;勘探地球物理;应用引言地球物理技术在资源勘探领域的应用可以满足应用要求，该技术正处于快速发展阶段，理论体系不断完善，可以有效地将地球物理技术应用于实践，获得足够的技术数据，对资源的勘探和利用起到一定的促进作用。

根据勘探环境和条件，应用效果可能会有很大差异，因此要根据实际情况选择最佳技术，提高水物理技术水平，提高勘探技术水平，保证水物理技术的效果｡1地球物理勘探概述分析从原则上讲，地球物理勘探技术属于岩土技术。

该技术以地球物理学为基础，以技术为基础收集物理场信息，通过改变物理农场实现高效的地质勘探，确定地质景观，确定各种地质变化规律，以确定矿产资源，并允许在考虑到物理条件的情况下对自然灾害进行地质环境监测。

随着时间的推移，地球物理研究方法越来越复杂，应用也越来越多样化。

地球物理学除了在工程开发和矿产领域的应用外，在灾害预测方面也发挥着重要作用。

对于有效促进建设项目的安全。

有效的地球物理研究至关重要。

关于工程项目的建设，工程项目的质量和安全性在世界各地引起了广泛的兴趣。

对于地质和水文信息的分析，水文地质在建设和主体项目中将在稳定地基间隙方面发挥关键作用。

如果在施工过程中找不到有效的水源，施工风险就会增加，特别是在大型建筑项目中。

地球物理学的发展可以为技术基础的规划奠定坚实的基础，并对各种危险因素进行预测。

因此，有效开展地球物理开发十分重要，有关机构应采取各种措施。

为了提高地质工作质量，为环境建设项目的发展作出积极贡献，主要在地球上应用地质应用方法，包括地理导航系统、电子过渡和无私人流动的应用。