發(fā)布時間：2018-05-14 11:11

  本文選題：測井相 + 特征參數(shù)��； 參考：《科學技術與工程》2017年32期

【摘要】：傳統(tǒng)的沉積微相研究主要是通過巖心觀察或巖屑錄井資料對目的層段的巖性及沉積環(huán)境進行研究,然而巖心及巖屑資料卻是十分有限的。目前利用測井資料進行沉積微相分析已成為沉積學的發(fā)展趨勢,通過研究車排子地區(qū)各沉積微相以及相應的測井響應特征,提取不同微相的測井特征參數(shù)。利用計算機工具,采用現(xiàn)代數(shù)學方法建立的電性-沉積微相判別公式,實現(xiàn)了沉積微相的人機交互識別。結果表明,所得結果與人工識別結果的吻合率達到了87%,由此可見利用測井資料自動識別沉積微相是可行的,不僅能大大彌補人工識別的不足,還可提高儲層解釋的速度和精度。
[Abstract]:The traditional sedimentary microfacies research is mainly through core observation or cuttings logging data to study the lithology and sedimentary environment of the target formation, but the core and cuttings data are very limited. At present, using logging data to analyze sedimentary microfacies has become the development trend of sedimentology. By studying the sedimentary microfacies and the corresponding logging response characteristics in Chepaizi area, the logging characteristic parameters of different microfacies are extracted. By using the computer tools and the electric-sedimentary microfacies discrimination formula established by modern mathematical method, the man-machine interaction recognition of sedimentary microfacies is realized. The results show that the agreement rate between the obtained results and the manual identification results is 87. It shows that it is feasible to automatically identify sedimentary microfacies by using logging data, which can not only make up for the shortcomings of manual identification, but also improve the speed and accuracy of reservoir interpretation.
【作者單位】： 中國石油大學勝利學院;中國石化勝利油田技術檢測中心;
【分類號】：P631.81

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本文編號：1887624