复杂岩性模式识别中测井项目优化选择技术
XX项目测井、射孔方案优化设计
XX项目测井、射孔优化方案设计一、装备选型：选用中国石油测井有限公司自主研发的EILog05成套测井装备。
EILog快速-成像测井成套装备由综合化地面仪器、高速数据传输仪器、集成化常规测井仪器、系列化成像测井仪器及套管井测井仪器、特种仪器和工具组成。
能完成裸眼井测井、套管井测井、工程测井，以及射孔和取心等作业。
集成化快速组合测井仪具有稳定性好、纵向分辨率高、探测深度大等特点。
组合测井能力强，测井效率高，一次下井取得全部常规测井资料，测井作业时效平均提高50% 以上。
二、测井服务系列优化方案：（一）裸眼测井系列1、常规测井：包括四岩性、多电阻率、三孔隙度测井、工程测井和三参数测井。
2、优化项目介绍：1）岩性密度PE：通过岩性密度测井得到的PE曲线，可精细划分岩性。
不同岩石的PE值不同，存在明显差别，而且PE受孔隙度的影响小，所以根据PE值可更加准确的划分岩性。
2）阵列感应测井(MIT)：提供3 种纵向分辨率（30cm、60cm、120cm）、5 种径向探测深度（25cm、50cm、75cm、150cm、225cm）共计15条的地层电阻率曲线。
可有效地描述地层剖面的电阻率特征，提供地层视电阻率、地层含水/含油饱和度的二维剖面成像图，能够分析薄层和层内非均质性，直观清晰地描述泥浆侵入特征，判断油水层性质。
他甚至可以在录井和全烃无显示，井眼垮塌，孔隙度曲线失真的情况下，准确识别油层，避免油层漏失。
与常规双感应八侧向测井相比，它的优势在于：纵向分辨率高，分辨率统一，能精细描述侵入剖面，直接识别流体性质，准确确定地层真电阻率。
该项测井技术成熟，目前在大庆、吉林、长庆、华北、青海、吐哈等油田已投产120多支，累计测井6000多口，已成为发现、识别油气层的利器。
3）三孔隙度测井：测井取全、取准三孔隙度测井资料对贵公司油田勘探开发是十分必要的。
由于三孔隙度测井采用了不同的工作原理，在不同的岩性地层有着不同的响应，但在确定地层孔隙方面有着密切的相关性，在计算岩性地层孔隙度及渗透率方面有着比其它测井资料更直接更准确的优势，能更直观的判定储集层的含油性、可动油气和可动水。
基于支持向量机原理的复杂地层岩性识别方法
ｙ （ ．） ｂ一 ＞０ｉｌ２ …， ｊ ｗ ｘ ＋ ］１ ， ，， ｎ ［ ｉ ／ ＝ （） １ 分类 间 隔等 ｌ 求解 的最 优 分 类 面 就 是 Ｊ，
性识别问题 ， 其测井参数数据是非线性的 ， 要获得好 的分类效果 ， 必须采用非线性决策函数 ：
基本 思想 。
问题转变成 满足 约束条件式 （） ２ 的情况下 求 （） ３式的最小值。通过引入Ｌ ｇ ｎｅ ａｒ ｇ 方程 ： ａ
可分区域 ， 么不可分 区域中的样本点就根据决策 那 函数实际值的大小分到与之距离最近的类中。
２ 支持 向量机方法岩性识别步骤
（） ４
（） １ 样本点 和 特征参 数 的选择
空间中构造最优分类超平面 ， 这就是支持向量机的
作者简介 ： 刘跃辉（９ １ ） 男， 士研 究生， １８ 一 ， 硕 毕业 于西 南石 油大学石 油工程 测井专业。现就职于大庆油田勘探 开发研 究院 ， 从
事 测 井评 价 工作 。
２ １ 年第 ４ ０１ 期
刘跃辉 ， ： 等 基于支持 向量 机原理 的复杂地层层性识别方法
满 足 ： 平面 ： Ｘ＋ ≥１Ｈ 平 面 ： Ｘ＋ ≤一 ， ： ＨＩ Ｗ・１ｂ ， ２ ｗ・２ｂ １ 即
其 中Ｃ ０ ＞ 是一个指定 的常数 ， 表示对分类错误 的惩罚 ， 用于调整置信范围和经验误差之间的均衡 ， 较 大 的 ｃ意 味 着较 小 的 经 验误 差 ， 小 的 Ｃ意 味着 而
此时的目标函数是求下式的最小值：
１ 厂』 、
ｉ －１ ／
（ ２ ）
妒ｗ ） ÷ｗｗ＋ ｌ ｊ １， ， （， ＝ （， Ｃ∑ ，ｔ，…１ ） （ ， ｉ ２ ）
复杂井眼条件下的测井环境校正技术
括具有密闭取心资料的 Lu2180、石南 6008 井以及具有阵列侧向测井资料的彩 43 井和具有阵列感应 测井资料的石 121 等共 9 口井资料进行三参数反演，处理结果表明，三参数反演的深电阻率与阵列 侧向或阵列感应深电阻率对应性较好，反演得到的冲洗带电阻率与阵列浅电阻率的对应性较好，尤 其是彩 43 井，对双侧向反演处理得到的深电阻率和冲洗带电阻率与阵列侧向资料对应性很好，对于 Lu2180、石南 6008 井，利用反演资料确定的含水饱和度与密闭取心分析结果对应性很好。 １．２．６ 实例分析 陆 2180 为陆 9 井区开发井， 钻探目的层白垩系呼图壁河组, 该井泥浆滤液电阻率 0.9O• m/44º C, 泥浆滤液矿化度为 4000ppm，地层水矿化度为 13000ppm，地层水电阻率 0.3O• m，地层水矿化度 和泥浆滤液电阻率差异大，自然电位为负异常。 陆 2180 井采用 CSU 常规测井系列， 对双侧向测井资料进行三参数反演， 得到原状地层电阻率、 冲洗带电阻率以及侵入半径，反演结果和阵列感应测井资料对比，验证三参数反演处理成果。 本井处理井段 1170～1420m，为方便起见，本文仅对其中部分井段进行分析。图 3 中的 1401～ 1404.5m 岩性为泥岩，反演的深侧向电阻率和冲洗带电阻率重合，在 1390～1400.5m 反演的原状地 层电阻率比深侧向电阻率高 1-3O• m， 阵列感应电阻率低于双侧向测井电阻率， 储集性能好， 为高孔、 高渗储层，侵入较深，计算的侵入半径 0.3～1.5m。 该井为密闭取心井，图中给出了密闭取心分析的含油饱和度和孔隙度标定结果，数字处理采用 POR 程序，分别用测井的深侧向电阻率和反演的深侧向电阻率进行数字处理，反演后计算的含油饱 和度比反演前计算的含油饱和度高 8%左右, 将密闭取心资料经过深度归位后，以密闭取心分析的孔 隙度和含水饱和度标定数字处理成果，处理孔隙度与岩心分析孔隙度的平均绝对误差小于 1.0%；反 演前的含水饱和度与岩心分析的含水饱和度的平均绝对误差分别为 8%， 反演后的含水饱和度与岩心 分析的含水饱和度基本一致，反演前、后计算的含水饱和度差异较大，说明反演前后的深电阻率差 异大。
随钻测井中岩性识别方法的对比及应用
随钻测井中岩性识别方法的对比及应用陈刚;汪凯斌;蒋必辞;王小龙【摘要】Lithology identification is the basis of formation recognition and reservoir parameter calculation,and the traditional lithology identification method can not meet the needs of actual production because of the complexity and heterogeneity of sedimentary environment.Aiming at the problem of traditional identification method such as the fault tolerance ability is poor,the degree of automation is low and the interpretation accuracy is low.By using the neural network autonomous learning prediction analysis method,the comparison study of several popular lithologic identification methods,a more suitable field practical method was applied to the drilling system.The study found that in the case of the same prediction method and well logging curve,the more the number of standard stratigraphie samples is,the higher the correct rate.By comparing probabilistic neural networks method in the application in the production of better effect,the recognition accuracy rate was high,training and recognition time was the shortest,a high level of recognition can be still maintained when less logging data are got.%岩性识别是对地层认识及储层参数求解的基础,受沉积环境复杂性和非均质性影响,传统岩性识别方法已不能满足实际生产需要.针对传统识别方法容错能力差、自动化程度低和解释精度低的问题,通过应用神经网络自主学习预测分析手段,对比分析当下几种流行的岩性识别方法,选出更为适合现场实用的方法应用到随钻测井系统中.经研究发现,在预测方法及测井曲线相同的情况下,获得标准层段训练样本越多,准确率越高.通过对比得出结果:PNN概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、识别准确率高、训练识别用时最短,在获取较少测井资料信息时,仍能保持较高的识别水平.【期刊名称】《煤田地质与勘探》【年(卷),期】2018(046)001【总页数】5页(P165-169)【关键词】随钻测井;岩性识别;神经网络;PNN【作者】陈刚;汪凯斌;蒋必辞;王小龙【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安710077;中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安710077;中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安710077;中煤科工集团西安研究院有限公司,陕西西安710077【正文语种】中文【中图分类】P631岩性识别为储层评价及求取参数的第一步，也是其他储层信息获取的基础。
复杂井眼轨迹的多目标优化技术研究
复杂井眼轨迹的多目标优化技术研究
复杂井眼轨迹的多目标优化技术研究
井眼轨迹参数优化是石油钻井工程中的关键技术之一,是指在钻井过程中,通过随钻测井、录井等数据,采用科学的最优化方法,分析影响井眼轨迹走向规律的诸多因素,选择最适当的井眼轨迹参数配合,从而使钻进过程达到最优的技术和经济指标。
在实际钻井工程中,在保证钻井安全作业和井身的前提下,以钻井工具、目标靶点、造斜点深度和总的设计垂深等条件为约束,分析比较了现有最优轨迹长度、最优水平井迹、最小磨阻扭矩、最大泄油面积等目标函数,以双增斜七段式复杂井眼轨迹为优化对象,分别建立了单目标井眼轨迹和多目标井眼轨迹优化模型,主要的研究成果和内容如下:(1)以最短井眼轨迹实际测量长度为目标,采用带约束的单目标粒子群算法优化,获得
实际测量长度的全局最优解1.48*10~4ft。
比较优化结果证明,将新算法的引入加快了优化的速度,满足了优化的实时性需求。
(2)以最小实际控制转矩为目标,采用改进的粒子群算法完成井身、井斜角、井斜方位角以及井段曲率等参数的优选,获得实际控制转矩的全局最优解1.18*10~4 N*ft,优化实际控制转矩的结果更优,算法的运行速度快,耗时短。
(3)以最小{实际测量长度,实际控制转矩}为井眼轨迹优化目标,提出了一种改进的多目标粒子群算法,以实际钻具组合和复
杂井身设计约束为限制条件,实现了井身、井斜角、井斜方位角以及井段曲率等井眼轨迹参数的最优组合,指导实际钻井过程。
通过对井眼轨迹单目标、多目标优化模型、优化方法的研究,为进一步实现随钻交互式井眼轨迹多目标动态优化,以及井眼轨迹的精确控制、纠偏、防碰和提高中靶率奠定基础。
岩性扫描测井技术在渤海复杂砂岩储层的应用
岩性扫描测井技术在渤海复杂砂岩储层的应用王培春;吕洪志;崔云江【摘要】复杂砂岩储层储量参数计算及流体识别困难,渤海A油田尝试应用岩性扫描测井技术.与元素俘获能谱测井利用中子俘获反应获取地层元素相比,岩性扫描测井(Litho Scanner)可通过中子非弹性散射反应获得Al、Mg、C等元素.岩性扫描测井能确定复杂砂岩储层矿物类型和含量,估算岩石骨架密度和计算孔隙度、饱和度等参数.利用岩性扫描测井计算得到的饱和度与基于常规电阻率测井计算得到的饱和度相结合,能够有效判别储层流体性质.岩性扫描测井技术为今后其他类似油气田的参数计算和流体判别提供了思路.【期刊名称】《测井技术》【年(卷),期】2016(040)002【总页数】5页(P184-188)【关键词】岩性扫描测井;复杂砂岩;中子非弹性散射;元素;骨架密度;孔隙度;饱和度;流体识别【作者】王培春;吕洪志;崔云江【作者单位】中海石油(中国)有限公司天津分公司,天津300452;中海石油(中国)有限公司天津分公司,天津300452;中海石油(中国)有限公司天津分公司,天津300452【正文语种】中文【中图分类】P631.840 引言斯伦贝谢公司最新推出了岩性扫描测井仪(Litho Scanner)[1-2]。
相比以前的测井仪器,该仪器测量的元素更多,精度更高,可准确测量地层的镁元素,以区分方解石和白云石;准确测量地层碳元素,进而可推导出总有机碳含量。
岩性扫描测井在准确计算地层元素含量,确定岩性及认识非常规油气资源等方面都有了明显的进步。
本文在介绍岩性扫描测井方法的基础上,分析了岩性扫描在渤海油田的应用。
实际资料应用证实,岩性扫描测井有效解决了孔隙度、饱和度计算和储层流体识别等方面的难题。
1 岩性扫描测井技术岩石由不同矿物所组成,根据不同元素具有特定特征能量的伽马射线可测量地层元素,主要包括Si、Ca、Fe、S、Ti、Gd、Mg、C等。
油气行业使用能谱测量技术主要包括2个方面,一是自然伽马能谱测量技术,使用伽马能谱测定放射性元素衰变时放射出的伽马射线的能级来定量分析天然存在于岩石中的铀、钍和钾元素的含量;二是中子诱发伽马射线俘获能谱测量技术,能够探测储层和烃源岩中矿物中最常见的元素含量。
测井系列的选择
第三章测井系列的选择第一节测井系列选择的基本原则1.测井系列选择原则确定要考虑的问题在进行测井最优化系列选取时我们必须考虑区块地质条件、井筒环境（钻井液性能、井眼几何形态、温度、压力等）、测井仪器的技术参数和最优化测井系列的可操作性等实际问题。
其达到的主要目的为：相对区块地质条件有较强的适用性、相对一定时期内大的沉积单元应该有一定稳定性、对代表目前测井技术应该具有一定的先进性，当然具有有效及经济性是我们的目的之一。
所以在测井最优化测井系列中必须以稳定的基本测井项目为基础，以解决特定地质问题的特殊测井项目为辅助，建立健全高效、实用的最优化测井系列。
2.选择测井系列的主要原则（1）能够适应岩性的变化并确定岩性的成分，清楚地划分渗透层；（2）求准储层孔隙度。
对于砂泥岩剖面，至少有一种计算孔隙度的测井方法，对于复杂岩性，至少要有两种计算孔隙度的测井方法。
（3）测准井筒周围径向上深、中、浅地层的电阻率，准确计算饱和度。
（4）能够比较清楚地区别油、气、水层，确定有效厚度和计算地质储量；（5）能够适应井眼环境、泥浆性能的变化，尽量地减少和克服井眼、围岩和钻井液侵入的影响，至少在通常情况下不使测井信息明显失真；（6）完成其它特殊地质目的和工程目的：如裂缝识别、沉积相研究、可动流体分析、岩石力学参数计算等；区块综合研究；（7）满足复杂疑难储层的测井评价需要；（8）在解决预期地质目的前提下，力求测井系列简化和经济，但切忌牺牲解决地质问题的能力去追求系列的过于简化。
第二节针对储层类型和评价目标选择测井系列储层类型主要包括疏松砂岩、固结砂岩、低渗透砂岩、砾岩体、低电阻率、薄互层、裂缝性储层等。
评价目标主要包括储层评价、可动流体分析、地质构造沉积相和地应力分析、裂缝评价、天然气评价、岩石力学分析、地层压力分析及产能预测、源岩评价等。
我们在附表3-2-1中列出了针对不同储层类型和评价目标选择和优化的测井项目。
第三节特殊井筒条件下的测井系列选择随着油田勘探和开发工作的不断深化，为提高投资效益的水平井、为油气层免遭污染从而最大限度保护油气层的欠平衡井、为开发深部油气藏的高温高压井（超深井）以及特殊井筒条件的井的数量迅速增加，而常规测井方式根本无法担当该类井测井的重任。
石油勘探中的岩性识别技术
石油勘探中的岩性识别技术在石油勘探中，岩性识别技术是一项非常重要的技术，它的作用是确定地下储层的岩性类型，为油气勘探提供必要的信息。
岩性识别技术的发展，使得勘探者能够更准确地判断储层的性质，从而提高勘探成功率。
本文将介绍岩性识别技术的原理及其在石油勘探中的应用。
岩性识别技术是通过一系列的勘探方法，来判断地下储层的岩石类型。
目前，在石油勘探中主要采用的岩性识别技术包括测井解释、地震反演、地球物理勘探、岩石学分析等。
下面将详细介绍这些技术的原理及其应用。
首先是测井解释技术。
测井解释是指通过测井仪器在钻井过程中测量地层各项物理性质，并根据这些测量数据进行解释和分析的过程。
常用的测井曲线有自然伽马测井曲线、声波测井曲线、电阻率测井曲线等。
通过对这些曲线的解释和分析，可以判断地层的岩性类型、含油气性质等。
测井解释技术是最常用的岩性识别技术之一，其优点在于观测范围广、数据可靠性高。
其次是地震反演技术。
地震反演技术是指通过地震勘探仪器在地表或水中产生人工地震波，然后根据地层对地震波的反射和折射特征进行解释和分析的过程。
地震反演技术主要依赖地震波在地下岩层中的传播规律进行岩性识别。
通过地震反演技术，勘探者可以获取地层的速度、密度等信息，从而判断地层的岩性。
另外，地球物理勘探技术也是岩性识别中的重要方法。
地球物理勘探技术主要包括电磁方法、重力方法、磁法等。
这些方法通过观测地下岩层中的物理场变化，来判断地下储层的岩性。
地球物理勘探技术具有观测效果好、勘探范围广的特点，被广泛应用于石油勘探中。
最后是岩石学分析技术。
岩石学分析是通过对地下岩石样品的物理性质、化学成分等进行实验室分析和研究的过程。
岩石学分析可以提供地下岩层的物理性质、化学组成等详细信息，从而对地层的岩性进行准确的识别。
岩石学分析技术是岩性识别中最准确的方法，但其需要采集和分析地下岩石样品，工作量较大。
总之，岩性识别技术在石油勘探中起着重要的作用。
通过测井解释、地震反演、地球物理勘探和岩石学分析等技术的应用，可以对地下储层的岩性类型进行准确判断，为石油勘探提供重要的参考依据。
PSO-LSSVM分类模型在岩性识别中的应用
１ 理论与算法
１ １ 粒子 群优 化算 法 ．
粒子 群 优 化 算 法 （ ａ ｉｅＳ ａ ｐｉｉ ｔ ｎ Ｐｒｃ ｗ ｒ Ｏ ｔ ｚ ｉ ， ｔ ｌ ｍ ｍ ａｏ
这些单 元是 经过 相似 的地 质条件 和相 似 的成岩 改造
在 统计 学 习理论基 础 上 发 展 起来 的一 种 实 用算 法 ，
Ｓ Ｍ 是 基于结 构 风险最 小 化原 则 ， 够 较好 地解 决 Ｖ 能
得到 的沉 积物 ． 如果 岩石 能够被适 当地 分类 和定 义 ，
那么就 会通 过油 藏数 值模 拟模 型获得储 层 的真 正动 态特性 ． 井参 数值是 地 下岩石 的矿 物成分 、 构和 测 结
井 响应 和 实际油 气 储 层之 间 的非线 性 关 系 ， 线 性 用 测井 响应 方程 和统计 经验 公式很 难表 征储 层 的真实
大 ， 费时 间等 诸 多不 便 ． 了实 现 Ｌ Ｓ Ｍ参 数 自 耗 为 ＳＶ
动选 择 以及 更好 的进 行 测 井 岩 性识 别 工 作 ， 文 提 本 出基 于粒 子群 优 化 的 Ｌ Ｓ Ｍ 模 型对 测 井 资 料进 行 ＳＶ 岩性 识别 ， 既解 决 了 Ｌ Ｓ Ｍ 参 数 选 择 的难题 ， 提 ＳＶ 又 高 了识别精 度 ．
映射 关 系 ， 识别精 度 高 ， 并提 高 了算 法的 自动化 程度 ．
关 键词 ： 性识 别 ； 井 资料 ； 岩 测 最小二 乘 支持 向量机 ； 粒子群 优化 算 法 中 图分 类号 ：Ｐ ８ Ｔ ３ ９ Ｔ １ ；Ｅ １ 文献标 识码 ： Ａ
基于支持向量机的复杂岩性测井识别方法
它们 之 间的距离 叫分类 间隔．最优 分类线 要求 分类线 不但 能将 两类样 本正 确分 开 ， 而且使 分类 间隔最 大 ， 分类 线方程 为 ・ 训＋６ （ ＝０ ６为常数 ） 对它 进行 归一 化 ， 得 线性 可 分 的样 本集 （ ， ，一 １ ２ … ， ， ， 使 Ｙ ） ｉ ， ， ”
Ｒ ， ∈［ ， ］ 满 足 ］ Ｙ ＋１ 一１ ，
ＹＬ ・ ） ６ （ ＋ 一 １≥ ０ ｉ １ ２ … ， ， ， 一 ，， ” （） １
此 时的分类 间隔 为 ２ ＿ ， ， 间隔最大 ， 际上就是 使 ／』 ｌ 使 ｕ ＿ 实 （ ）一 １ ２ｌ ・ ＝ １ ２ 一 １ ２ 训 ・ ） ／ ｕ ｌ ｌ ｌ ／ｗ 叫 ／（ （） ２ 最大 ．即求 解最优 分类 面就是 求式 （ ） ２ 在式 （ ） １ 约束条 件下 的极 值． 过超 平 面 Ｈ 和 Ｈｚ 的样 本点称 为 支 上
江 大庆 ｌ３ｌ ６ ５ ７）
摘
要 ： 复 杂 岩 性 自动识 别 中 ， 类 分 析方 法 只有 在 样 本 趋 于 无穷 大 时 ． 在 聚 才能 从 理 论 上 保 证 结 果 的 精 度 ， 经 网络 神
容 易 陷 入局 部 最 小 ， 使用 范 围受 到 限 制 ．针 对 复 杂 岩性 识别 中所 面 临 的 问 题 ， 出 了在 解 决 模 式 识 别 小 样本 、 线 性 及 而 提 非 高 维 问题 中具 有 独 特 优 势 的支 持 向 量 机 方 法来 识 别 岩 性 ．通 过 对 巴彦 塔 拉 油 田 部 分层 段 的样 本 进 行 学 习 和预 测 ， 与 实 并 际 取 心 资料 进 行 对 比 ， 合率 平 均 值 为 ９ ， 明支 持 向量 机 在 岩性 识 别 中可 获 得 良好 的应 用 效 果 ． 符 ６ 表 关 键 词 ： 性识 别 ；测 井 解 释 ；支 持 向 量 机 （ ＶＭ） 岩 Ｓ ；模 式 识 别 文 献标 识 码 ： Ａ 文 章编 号 ： ０ ０—１ ９ （ ０ ７ ０ ｏ ｌ １０ ８ １ ２ ０ ） ５一 ｏ ８—０ ３
测井技术在复杂储层评价中的应用、存在问题及改进措施探讨
测井技术在复杂储层评价中的应用、存在问题及改进措施探讨一、测井技术能解决的地质问题及局限性人们把测井称为“地质家的眼睛”。
测井是一门综合性的高科技技术，学科涉及声学、电学、核物理学、计算机等多门学科。
它能快速地测定井下地层的声、电、核物理等特性参数。
通过综合处理分析，计算出地层的岩性、物性参数，为储层评价提供极具参考价值的依据。
1、测井能解决的地质问题1）计算储层的孔隙度、渗透率、含油饱和度2）计算地层的岩石弹性模量，强度参数3）划分地层的岩性4）识别油、气、水层5）测井微相及地层构造分析。
2、测井技术的局限性及难题1）不确定性和多解性这是测井技术本身最大的局限性及缺陷。
各种测井方法都是间接测量地层的某一特性参数，都只能给出一定的范围值，不能很准确地测定反映岩性及油、气、水的唯一数值。
各种岩石、油、气水测井值及骨架值（表一）因而很难用一种或多种测井资料准确无误地判断复杂岩性和油、气、水层，存在诸多的不确定因素和多解性。
2）测井系列不完善测井需要综合多种测井资料和地质信息进行综合分析判断，由于受成本控制，许多复杂地层测井项目不够，增加了解释的难度。
3）测井仪器的探测深度的局限性各种测井系列仪器的探测深度、纵向分辨率由于受探测深度的影响，在泥浆侵入较深的情况下，许多仪器探测不到地层的响应信号，只能探测到冲洗带、侵入带地层的信息，降低了解释的准确度。
4）井眼环境的影响井眼垮塌严重，泥浆比重过大或混油、混重晶石、铁粉等，造成许多干扰信号，降低测井资料的可信度。
5）复杂储层的评价缺乏有效的手段低电阻油气层，火山岩裂缝性储层及深部气层的识别和评价是目前世界上公认的三大难题。
3、测井解释的基本方法 1）图版法（交会图法）兴北3井RT-AC交绘图(1780-1820m)00.050.10.158090100110120AC(us/ft)1/R T气层水层兴北3井RT-AC 交绘图（1780-1890m ）00.050.10.158090100110120AC（us/ft)1/R T油层水层气层2）电阻增大率比较法找出标准水层，在岩性相同的情况下，电阻率比水层大2倍以上的储层可初步视为油气层。
渤海潜山复杂岩性储层岩性综合识别技术
渤海潜山复杂岩性储层岩性综合识别技术朱佳音; 谭忠健; 张国强; 李东【期刊名称】《《石油钻采工艺》》【年(卷),期】2018(040)0z1【总页数】4页(P62-65)【关键词】岩性识别; 潜山复杂储层; 测井响应; 渤中凹陷【作者】朱佳音; 谭忠健; 张国强; 李东【作者单位】中海油田服务股份有限公司油田技术事业部; 中海石油(中国)有限公司天津分公司【正文语种】中文【中图分类】P631.8渤中19-6构造位于渤中凹陷西南部，被渤中西南洼、渤中南洼和渤中主洼包围。
目前本区已钻探数口探井，均见良好油气显示，证实该构造潜山储层发育及储盖组合较好。
本区太古界潜山储层以火成岩、变质岩为主，潜山遭受风化、淋滤、剥蚀，发育大量的构造缝、溶蚀孔洞等，储层类型以裂缝型、裂缝-孔隙型为主，各类裂缝与孔洞的发育程度与储层具体岩性特征息息相关，潜山储层常见花岗岩、花岗片麻岩等，储层非均质性强，岩性种类多样，不同岩性间物理化学性质差异较大，因此，识别岩性是潜山储层评价工作的首要问题［1-6］。
由于火成岩、变质岩的岩性复杂，测井技术适用性遇到了挑战，加之后期次生改造作用对测井曲线的干扰，影响了测井资料对岩性识别的效果［7］。
总结了潜山储层主要岩性常规测井与电成像测井响应特征，结合RoqScan井场矿物实时分析技术，建立了一套适用于潜山复杂岩性储层的岩性识别技术，该技术在本区岩性识别实际工作中取得了良好的应用效果。
1 太古界储层岩性测井识别技术太古界储层岩性复杂，目前常用的复杂岩性储层岩性测井识别技术主要包括常规测井资料统计规律法、电成像特征法［8-13］。
1.1 常规测井资料统计规律法岩性不同，常规测井响应特征会有所差异，可结合自然伽马、电阻率、密度、中子与伽马能谱资料对储层岩性进行初步判断。
在总结不同岩性典型响应特征基础上（表1），提取敏感参数，制作交会图版，可直观地对不同种类岩性进行识别。
由于常规测井为必测项目，资料数量多且便于统计，在不同岩性储层测井响应特征差异较大时能够取得较好的识别效果。
复杂岩性地层测井数据处理解释规范
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本标准的附录 Ａ 、附录 Ｂ为资料性附录 。 本标准由石油测井专业标准化委员会提出并归 口。 本标准起草单位 ：胜利石油管理局测井公司 。 本标准主要起草人 ：程传之、谭茂金、罗景美。
７． ３ ７． ４
测井 环境影响校正 ······························…… ３ ······························ ··· ····· ················· ·· · · ·
测井数 据校正 ································…… ３ ································ ···· ··· ···················· ·····
目Ｌ 介 Ｊ ， ｊ Ｊ Ｌ＋ ｌ勺 』勺
范围 ·····································…… １ ········· ···························· ······ ·················· ··· ·· ·······
规范性引用文件 ································…… １ ·············· ·················· ·············· ················· ·
８ 测井数据处理 ·································…… ３ ································· ········ ·························
基于模糊模式识别的贴近度法判别煤田测井岩性
ａ ｎ ｄ Ｄ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｓ Ｂ Ｓ Ｍ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｘｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ， Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ ２ １ １ １ ６ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
基 于 模 糊 模 式 识 别 的 贴 近 度 法 判 别 煤 田测 井 岩 性
连 增增 ，谭 志祥 ，邓 喀中
（ １ ． 河南理工大学矿 山空 间信息技术 国家测绘地理信息局重点实验室 ，河南 焦作 ４ ５ ４ ０ ０ ０ ；
２ ． 中国矿业大学 国土环境与灾 害监测 国家 测绘 局重 点实验室 ， 江苏 徐州 ２ ２ １ １ １ ６ ）
摘要 ：选取影响岩性识别的 ７个主要参数 ， 结合某地 实际测 井资料 ， 建立 基于模糊 模式识 别法 的岩性 识别标 准模
型 。分别计算了各个待定样本与 ３个标准模型 的格贴近度 、 海明贴近度 、 欧式贴 近度 、 最 大最小贴近度及算 术平均 最小贴近度 。分析 了不同贴近度方法求得 的贴近度 ， 结果表 明 ５种方 法所识 别的结果 都正确 ； 通过 分析对 比 ５种 方法所 求得的最大贴近度 曲线 ， 可知海 明贴 近度 方法所得 结果较 为稳定 、 准确 ， 适合该 次岩性 识别实 验 ； 验证 了应 用模糊 模式识别法进行测井岩性识别 的可行性和科学性 。 关键词 ：测井解释 ； 模糊数 学 ； 模式识别 ；岩性 识别 ； 贴近度
中 图 分 类 号 ：Ｐ ６ ３ １ ． ８ １ 文 献 标 识 码 ：Ａ
Ｃｌ ｏ ｓ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｄｅ ｇ ｒ ｅ ｅ Ｍｅ ｔ ｈｏ ｄｓ ｔ ｏ Ｉ ｄｅ ｎｔ ｉ ｆ ｙ Ｌｏ ｇ ｇ ｉ ｎｇ Ｌｉ ｔ ｈｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ｉ ｎ Ｃｏ ａ ｌ ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ Ｂａ ｓ ｅ ｏ ｎ Ｆｕ ｚ ｚ ｙ Ｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ Ｒｅ ｃ ｏ ｇ ｎｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
基于MRGC聚类方法的测井相分析和岩性识别——以Z油田潜山地层为例
石油地质与工程2022年1月PETROLEUM GEOLOGY AND ENGINEERING 第36卷第1期文章编号：1673–8217（2022）01–0031–08基于MRGC聚类方法的测井相分析和岩性识别——以Z油田潜山地层为例余秋均（中国石油辽河油田分公司勘探开发研究院，辽宁盘锦124010）摘要：为了解决常规岩性识别方法对于较为精细岩性识别和复杂岩性识别困难的问题，通过论述MRGC聚类方法和KNN算法传播器的基本原理，提出基于MRGC聚类方法的测井相分析和岩性识别方法及其流程。
即优选能反映岩性特征的测井曲线，利用MRGC聚类方法进行测井相自动划分，并用录井及岩心等地质资料建立的岩相数据库对所划分的测井相进行标定，建立岩性识别模型；通过KNN算法传播器将模型推广应用于未取心井，实现岩性识别。
该方法在Z油田潜山地层应用，有效地识别出潜山地层中的风化壳角砾岩、硅质砂岩、硅质粉砂岩、硅质泥岩、灰岩、泥质灰岩、灰质泥岩、生物灰岩共8种主要岩性，其结果与录井、取心资料符合率达80%以上，表明其在潜山等地层岩性识别中具有很好的适用性。
关键词：MRGC聚类；测井相分析；岩性识别；风化壳；基岩；潜山中图分类号：P631.8 文献标识码：ALogging facies analysis and lithology identification based on MRGCclustering methodAll Rights Reserved.--by taking buried hill formation of Z oilfield as an exampleYU Qiujun(Exploration & Development Research Institute of Liaohe Oilfield Company, PetroChina, Panjin, Liaoning 124010, China) Abstract: In order to solve the difficulty of conventional lithology identification methods in fine lithologyidentification and complex lithology identification, by discussing the basic principle of MRGC clusteringmethod and KNN algorithm propagator, a logging facies analysis and lithology identification method and itsprocess based on MRGC clustering method are proposed. The logging curves that can reflect the speciallithology are optimized, the logging facies are automatically divided by MRGC clustering method, and thedivided logging facies are calibrated by the lithofacies database established by logging and core geologicaldata, to establish the lithology identification model. The model is extended to non-coring wells through KNNalgorithm propagator to realize lithology identification. The application of this method in buried hill formationof Z oilfield effectively identifies 8 main lithology in buried hill formation, including weathered crust breccia,siliceous sandstone, siliceous siltstone, siliceous mudstone, limestone, argillaceous limestone, calcareousmudstone and biological limestone. The coincidence rate between the results and logging and coring data ismore than 80%, indicating that it has good applicability in lithology identification of buried hill and otherstrata.Key words: MRGC clustering; logging facies analysis; lithology identification; weathering crust; bedrock;buried hill岩性识别是地质研究的重要内容，对于沉积相刻画、储层特征研究、储层预测和地质建模等均具收稿日期：2021–06–15；修订日期：2021–09–20。
复杂岩性储层测井解释中最优化方法的应用
复杂岩性储层测井解释中最优化方法的应用摘要：由于复杂岩储层岩性较为复杂，导致人们在进行储层测井时，难以得出准确的结论，本文通过相关研究，制定出适合该地区研究复杂岩性储层的最优化解释方法，旨在为实际勘探提供相关理论支持。
关键词：复杂岩性储层；最优化解释方法；应用引言：当进行一个地区的岩性检测时，由于该区域复杂的岩性特质，其所表现出的特征也完全不同，要想使解释更加准确，就需要使用现今应用最为广泛的最优化解释方法，来对检测数据进行细化研究，本文通过对最优化方法的解释并利用，来进行复杂岩储层的分析工作。
1.复杂岩储层的地质特征复杂岩储层，通常会存在大量的火山碎屑岩，这是一种处于岩浆岩和沉积岩之间的过渡岩石，是由于火山的喷发所形成的，这种碎屑岩含有大量的岩屑、晶屑和玻屑，由于这种复杂的岩石成分，使得这种岩石层相比于其它岩石层更加难以分析。
2.复杂岩储层的特征2.1岩性特征复杂岩储层的岩性特征主要是指该岩储层中岩石的颗粒大小，岩石成分，岩石结构等。
该岩层主要包含了沉积岩和火山碎屑岩，还可以分为许多不同的岩性类型，比如砂砾岩、砂岩、凝灰质砂岩等，所以在进行相关数据分析时，一定要对每一种岩石特性有所了解，才能帮助我们更好的分析复杂岩储层。
2.2物质特征我们所说的物质特征就是关于该岩层的孔隙度、渗透率和泥沙含量等影响参数。
一般情况下存在一个规律，就是当岩性越粗，则它的物质性就越好，可是，影响岩储层的物质特性还受到了许多其它因素的影响，这些物性特征使得我们在岩储层的分析中，难度变得更大。
2.3电性特征电性特征在我们分析问题时能够帮助我们对岩储层的岩性特征、物性特征和岩储层的含油性进行分析。
如果岩储层中含有的岩石种类越单一，所含成分越稳定，则该岩储层的岩石颗粒物质也就越均匀，同时其孔隙渗透率也就越好。
2.4含油性特征岩储层的含油性特征，是一个对复杂岩储层含油性进行描述的概念，需要了解该岩储层的含油性特征，就需要对该岩储层的含油性进行研究分析，据此我们可以知道岩储层的含油级别，这几个级别分别为含油、油浸、油斑等，如果岩储层具有更高的渗透率，则可能这个区域的含油量也相对较高。
复杂孔隙结构储层测井评价模型与技术
岩相
岩性识别方法
1、TAS图识别方法 2、交会图法 3、自组织神经网络方法 4、主成分分析方法 5、模糊聚类方法
一、TAS图版识别岩性
粗面岩 流纹岩
二、交会图法识别岩性
30 安山岩
沉凝灰岩
25
流纹质熔结凝灰岩
熔结角砾岩
凝灰岩
20
熔结凝灰岩
流纹岩
15
安山质岩石
流纹质岩石
TH
10 玄武质岩石
5
英安质 岩石
II 爆发相 II-3 热碎屑流亚相 II-2 热基浪亚相 II-1 空落亚相
III 喷溢相 III -3 上部亚相 III-2 中部亚相 III-1 下部亚相
IV 侵出相 IV-3 外带亚相 IV-2 中带亚相 IV-1 内带亚相
V 火山沉积相 V-3 凝灰岩夹煤沉积 V-2 再搬运火山碎屑沉积岩亚相 V-1 含外碎屑火山沉积岩亚相
储集空间类型及定量化描述 火山岩导电机理（复杂孔隙结构）及饱和度评价 流体性质识别
获得的成果： 1、通过常规测井曲线及数学工具实现岩性岩相判别； 2、通过“三重孔隙”模型提高饱和度计算精度； 3、通过多指标神经网络自动识别流体剖面。
基础
火山岩岩石物理特征、测井响应
主要 研究 内容
①
井火 响山 应岩 研储 究层
NUMBER 1 2 3 4 5 6 7 8 . . .
183 184 185 186 187
GR 81.225 126.895 122.202 123.372 180.979 134.263 134.263 116.22
. . . 113.403 156.986 114.101 114.814 119.759
岩性扫描测井技术_
行单次脱气后脱气油的组成与注气前的原油进行单次脱气后原油组成对比结果（见表5）。
从表5中可以看出，注入0.4mol/mol 天然气后的原油进行一次脱气后的脱气油的组成与未注气原油进行一次脱气后的脱气油的组成有所变化，主要表现在轻烃组分组成的增加和重烃组分组成的减少，说明天然气更容易溶解到地层油中，注气后能够改善原油的性质，提高原油的流动能力。
表5注天然气0.4mol/mol 后的脱气原油组成与注气前脱气原油的组成对比3结论（1）注入天然气能使地层油饱和压力增大。
随着注气量增加，地层油体积系数、膨胀系数增加，粘度降低，而且注气量越大，地层油高压物性变化越大。
（2）注气后,原油中溶解气量明显增加，原油粘度降低，密度减小，地层油体积膨胀，有利于降低残余油饱和度，提高原油采收率。
（3）注天然气后，天然气对原油的抽提作用并不太严重，相较于N 2，CO 2，烟道气等来说，天然气与原油性质差异性不大，更易于溶解于原油中，注气效果更佳，在西部天然气市场不好的油田，应该因地制宜的合理运用天然气作为气源进行注气开发生产。
参考文献：［1］熊钰，孙雷，李士伦，等.辽河稀油区注二氧化碳提高采收率潜力实验评价［J ］.西南石油学院学报，2000，23（2）：30-32.［2］Brent Thomas.Proposed screening criteria for gas injectionevaluation ［M ］.JCPT ，1998.［3］汤勇，孙雷，熊钰，等.注气混相驱完整P-X 相图模拟计算研究［J ］.西南石油学院学报，2001，23（3）：40-43.［4］Shyeh-Yang J J.注入剂组分和压力对富集烃气驱的影响［A ］.国外油田注气开发实例［C ］.北京：石油工业出版社，2001：3-17.［5］地层原油物性分析方法（SY/T5542-2009）［M ］.北京：石油工业出版社，2010.组分百分含量/%注气前脱气油注天然气0.4mol/mol 后的脱气油C 30.01150.4213iC 40.13980.0738nC 40.12560.5625iC 50.13250.4436nC 5 2.1458 2.7234C 6 2.7458 3.3225C 78.6853 6.4186C 87.134810.0349C 97.73869.1453C 107.859710.2157C 11+63.280656.6384!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!胡振华等天然气注入对原油性质影响实验研究第11期岩性扫描仪器是一种新的地球化学能谱测井仪，结合了非弹性和俘获伽马能谱测量的优点，为详细描述复杂油藏提供了重要手段。
岩性识别:方法、现状及智能化发展趋势
岩性识别：方法、现状及智能化发展趋势许振浩;马文;李术才;林鹏;梁锋;许广璐;李珊;韩涛;石恒【期刊名称】《地质论评》【年(卷),期】2022(68)6【摘要】岩性识别是地质工作中一项基础而又重要的工作。
传统的岩性识别方法过于依赖经验和地质专业知识积累,不仅耗时长、专业性强,还易受主观因素影响,导致准确率不理想。
笔者等首先回顾了传统的岩性识别方法,之后总结了最新涌现的智能化识别方法,最后详细介绍了基于岩石图像、镜下图像、图像与元素信息融合等的智能识别方法。
基于岩石图像的识别方法对于文中的岩石识别准确率可达90%以上,基于图像与元素融合的岩性识别方法可以降低图像相似度高、风化破坏表观特征等因素对识别准确度的影响。
笔者等认为当前岩性智能化识别研究仍处于初级阶段。
综合各类数据源的优势,利用机器学习深度挖掘岩石元素、矿物、光谱和表观特征间的内在关联性,有利于突破单源信息的局限性,实现岩性快速准确识别。
【总页数】15页(P2290-2304)【作者】许振浩;马文;李术才;林鹏;梁锋;许广璐;李珊;韩涛;石恒【作者单位】山东大学岩土与结构工程研究中心;山东大学齐鲁交通学院;中国地质科学院;自然资源部深地科学与探测技术实验室【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.利用逐步判别分析方法识别碳酸盐岩地层岩性的方法探讨--以川东上余家坝构造石炭系地层为例2.基于归一化核极限学习机的复杂岩性层的岩性识别方法3.录井现场岩性识别技术现状及发展趋势探讨4.综合考虑岩心图像和测井曲线的岩性智能化识别技术5.遥感岩性识别研究的发展趋势——遥感与航空放射性信息集成因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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第一作者简介： 张美玲 （ 1967 —） ， 女， 博 士， 地 球 物 理 学 专业教授。 Email： zhangmeiling8@ 163． com
9476
科
学
技
术
与
工
程
Mk
12 卷
纹岩最高； 火山碎屑岩成份很大程度影响了放射性 测井响应值的高低。 对于沉积岩类， 伽马测量值一 粘土） 含量增 般会依据岩层中的细小颗粒（ 如凝灰、 高而增高。 补偿中子测井是岩石中氢含量的反应， 主要和 岩石孔隙度和矿物成份有关。 在火成岩中， 由基性 至酸性， 中子孔隙度值逐渐降低， 并随孔隙、 裂隙流 体的含量而升降。 当岩石发生蚀变时， 常表现出很 高的视中子孔隙度。 补偿密度测井值与岩石颗粒密度、 孔隙中流体 密度及孔隙空间大小有关。 火山碎屑岩的密度要 低于熔岩， 但又由于成份复杂， 略高于同粒度的一 般沉积岩。 岩性密度测井记录了岩石中单位体积 原子的光电吸收截面总和， 一般沉积岩层含钙或钙 熔岩中因富含各种矿物， 质岩层时呈现高值； 泥岩、 呈现比沉积砂岩略高的值。 声波时差测井值主要受岩石的致密程度、 结构 及岩石孔隙中流体性质影响。 熔岩地层中， 声波时 差以致密的玄武岩最低， 酸性的流纹岩稍高； 火山 碎屑岩的声波时差高于熔岩； 正常沉积岩中， 岩石 颗粒越粗， 声波时差一般也随着降低 。 式中 δX =
12 ］ 。 较难确定等问题［11，
。 但对于有
一定勘探规模的复杂岩性区块， 出于成本等因素， 测井项目也仅限于常规 测 井 项 目 （ 包 括 深 浅 双 侧 向、 补偿中子、 补偿密度、 补偿声波、 自然伽马及自 然伽马能谱、 自然电位、 井径曲线等） 。 由常规测井 项目给出高精度岩性识别结果的前提在于岩性类 别较单一、 同一岩性储层沉积厚度较大
第 12 卷 第 35 期 2012 年 12 月 1671 — 1815 （ 2012 ） 35-9475-05
科
学
技
术
与
工
程
Science Technology and Engineering
Vol. 12 No. 35 Dec． 2012 2012 Sci. Tech. Engrg.
复杂岩性模式识别中测井项目优化选择技术
［2 ， 3 ］
。
海拉尔盆地属于火山碎屑 － 沉积岩相发育模 式， 纵向上重点发育大磨拐河、 南屯组、 铜钵庙、 布 达特等油层组
［4 ］
。火山作用形成的火山碎屑， 包括
所携带的正常沉积碎屑在地表或盆地内堆积不可 海拉尔盆 避免地与沉积作用交织在一起［5］。 因此， 地纵向岩 层 的 岩 性 剖 面 复 杂， 主要包括火山碎屑 岩、 一般陆源沉积岩、 火山熔岩及各类岩性间的过 渡岩性。
贝尔凹陷的岩性划分为以下 4 大类［8］。 一般沉积 岩划分为油页岩、 煤、 泥岩、 泥灰岩、 粉砂质泥岩、 泥 质粉砂岩、 粉砂岩、 细砂岩、 粗砂岩、 砂砾岩等 10 类； 火山碎屑沉积岩分为凝灰质泥岩、 凝灰质粉砂岩、
2012 年 8 月 13 日收到 中国国家自然基金（ 41172135 / D0207 ） 资助
k i
槡
( xk ∑ ij j =1
Mk
k )2 珔 pj 珔 X （ 2） ∑ x kij i = Mk j = 1 X i 为第 i 种测井项目， 例如， 自然伽马、 深侧
…， N ； p j 为统计权值， 考虑到每个样本 向等； i = 1 ， 点在集合中的作用相当， 取值为 1 ； k 珔 X i 为第 k 类岩性集合范围内第 i 种测井项目的 数学期望， 即集合均值中心。 构建某一测井项目对 K 类岩性的均匀度平均 参数 ε i （ i = 1 ， …， N）， 反映了第 i 种测井项目对各 种岩性内部均匀程度的平均水平 。 εi = 1 k δX i K∑ k =1
7 ］ 按照岩性划分的地质意义［6， ， 将海拉尔盆地
1
岩性判别的测井响应基本原理［13］
不同测井项目的测量值反映了岩层不同的物
理性质， 岩层颗粒的矿物成份、 排列结构、 粒径粗细 是导致测井曲线变化的重要因素 。 随着岩石颗粒成份复杂、 结构紧密复杂到成份 较单一、 结构较疏松， 从火山岩到火山碎屑岩以及 沉积岩， 电阻率应该呈现依次下降的趋势。 电阻率 同时还会受到岩层中的流体性质的影响， 含水（ 或 束缚水） 的岩层， 电阻率值低。 自然伽马及能谱测井曲线反映了岩层自然放 射性。火山熔岩中主要矿物成份与钍、 铀、 钾含量 具有相关性， 钍和铀含量从酸性、 中性、 基性、 超基 性岩依次减少， 玄武岩放射性最低， 安山岩居中， 流
张美玲 蔺建华 曾 科 杨 陆
（ 东北石油大学地球科学学院， 大庆 163318 ）
摘
要
在利用模式聚类判别方法建立复杂岩性集合判别函数时， 需要优选出对岩性集合敏感的测井项目， 以有效克服所有
测井项目均参与而造成的相互掣肘 、 矛盾现象。依据构建集合内均匀度参数及集合间距离参数， 实现复杂岩性集合判别中测 井项目优化选择技术。以海拉尔盆地的 4 大类岩性集合（ 一般沉积岩 、 火山碎屑岩、 火山碎屑沉积岩、 火山熔岩等） 为应用实 例， 优选后判别符合率明显改善， 说明了方法的有效性 。 关键词 优化选择技术 TE122. 21 ； 复杂岩性识别 均匀度参数 A 距离参数 测井 海拉尔盆地 中图法分类号 文献标志码
复杂岩性剖面的高精度识别往往需要诸如声 电成像、 ECS 等较为丰富的测井信息
［1 ］
凝灰质砂岩、 凝灰质砂砾岩等 5 类； 火山碎屑岩分为 沉凝灰岩、 凝灰岩、 熔结凝灰岩、 复成分砾岩等 4 类； 熔岩类分为安山岩、 玄武岩、 流纹岩等 3 类。 交会图技术仅能考虑两种测量信息之间的关 则需要构 系， 而聚类分析、 神经网络等判别技术［9］， 建与各测井项目有关的综合判别参数。 依据理论， 若各测井项目在不同的岩性类别上具有更好的独 立性， 则判别参数的识别精度也要高， 否则判别效 果较差［10］。尽管采用交会图、 直方图技术可给出不 同岩性间的敏感性测井项目， 但针对岩性种类众多 且复杂的情况下， 存在工作量大、 系统一致性结论