復雜碳酸鹽巖儲層巖石物理與測井評價技術

目 錄
　　第1章碳酸鹽巖的巖石物理特征 1
　　1.1 孔滲特征 1
　　1.1.1 孔隙型儲層 1
　　1.1.2 裂縫型儲層 2
　　1.1.3 裂縫-孔隙型儲層 2
　　1.1.4 裂縫-孔洞型儲層 2
　　1.2 巖電特征 8
　　1.3 基于數(shù)字巖心技術的巖電特征數(shù)值模擬 11
　　1.3.1 碳酸鹽巖數(shù)字巖心建模 11
　　1.3.2 數(shù)字巖心有效導電性的有限元模擬 20
　　1.3.3 溶蝕孔、洞型碳酸鹽巖儲層導電性數(shù)值模擬 25
　　1.3.4 裂縫型碳酸鹽巖儲層導電性數(shù)值模擬 35
　　第2章研究區(qū)復雜巖性儲層及測井響應特征 45
　　2.1 剛果（布）Haute Mer A 區(qū)塊 45
　　2.1.1 巖性特征 46
　　2.1.2 物性特征 48
　　2.1.3 儲層含油性 49
　　2.1.4 測井響應特征 50
　　2.2 伊拉克Missan 油田 54
　　2.2.1 巖性特征 55
　　2.2.2 物性特征 56
　　2.2.3 儲層含油性 59
　　2.2.4 測井響應特征 59
　　2.3 伊拉克Halfaya 油田 64
　　第3章測井相-巖性測井識別方法及測井響應知識庫建立 68
　　3.1 傳統(tǒng)巖性識別方法 68
　　3.1.1 *線重疊法 68
　　3.1.2 交會圖識別法 69
　　3.1.3 巖石組分分析法 73
　　3.2 測井數(shù)據(jù)特征提取及測井相建立 76
　　3.2.1 測井數(shù)據(jù)特征提取 76
　　3.2.2 測井相建立 79
　　3.3 測井相的差異及響應特征 86
　　3.3.1 測井相的差異 86
　　3.3.2 常規(guī)測井響應特征 90
　　3.3.3 成像測井響應特征 94
　　3.4 測井相-巖性的測井識別方法 104
　　3.4.1 貝葉斯識別技術 104
　　3.4.2 Fisher 識別技術 105
　　3.4.3 支持向量機識別技術 108
　　第4章基于測井相-巖性的儲層評價方法 109
　　4.1 剛果（布）Haute Mer A 區(qū)塊評價方法 109
　　4.1.1 孔隙度 109
　　4.1.2 飽和度 112
　　4.2 伊拉克Missan 油田評價方法 115
　　4.2.1 巖性 115
　　4.2.2 孔隙度 118
　　4.2.3 滲透率 120
　　4.3 巴西區(qū)塊評價方法 120
　　4.3.1 巖性 120
　　4.3.2 物性 126
　　第5章復雜碳酸鹽巖儲層測井分類 128
　　5.1 基于核磁共振測井的孔隙結構表征 128
　　5.1.1 核磁共振測井評價孔隙結構的理論基礎 128
　　5.1.2 基于偽毛管壓力*線的孔隙結構表征方法 129
　　5.1.3 基于孔喉體系的孔隙結構表征方法 134
　　5.2 基于孔隙結構的儲層分類 139
　　5.2.1 基于壓汞實驗的儲層分類 139
　　5.2.2 基于核磁孔隙結構參數(shù)的儲層分類 141
　　5.2.3 基于形態(tài)參數(shù)的儲層分類 144
　　5.2.4 基于孔喉體系的儲層分類 151
　　5.3 基于常規(guī)測井的碳酸鹽巖儲層分類 156
　　5.3.1 基于Fisher 判別法的儲層分類 157
　　5.3.2 基于旋轉森林算法的儲層分類 159
　　第6章復雜碳酸鹽巖儲層滲透率測井評價方法 163
　　6.1 研究區(qū)滲透率評價的基本問題 163
　　6.1.1 研究區(qū)滲透率影響因素分析 163
　　6.1.2 滲透率與孔隙度 165
　　6.1.3 滲透率與孔隙結構 175
　　6.1.4 核磁共振滲透率模型 179
　　6.2 基于電成像面孔率的滲透率評價 184
　　6.2.1 預測模型理論基礎 184
　　6.2.2 基于鑄體薄片的模型驗證 187
　　6.2.3 基于電成像面孔率的滲透率評價方法 191
　　6.3 基于次生孔隙度的滲透率評價 198
　　6.3.1 電成像測井孔隙度頻譜生成方法 198
　　6.3.2 孔隙度譜的次生孔隙度提取方法 201
　　6.3.3 基于次生孔隙度的滲透率評價方法 202
　　6.4 細分孔喉體系的核磁滲透率評價 204
　　6.4.1 研究區(qū)孔喉體系的劃分 205
　　6.4.2 區(qū)間孔隙度對滲透率的影響分析 208
　　6.4.3 新孔隙結構參數(shù)的提出 209
　　6.4.4 新滲透率評價模型的構建 210
　　6.5 基于機器學習的滲透率評價 211
　　6.5.1 基于混合模擬退火遺傳和隨機森林的滲透率評價方法 211
　　6.5.2 基于LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡的滲透率評價方法 220
　　第7章薄片孔隙特征參數(shù)自動拾取與儲層分類方法 226
　　7.1 圖像分析技術與特征參數(shù)提取 226
　　7.1.1 圖像預處理 226
　　7.1.2 圖像分割 233
　　7.1.3 形態(tài)學圖像處理 236
　　7.1.4 孔隙特征參數(shù)提取 238
　　7.2 薄片特征參數(shù)分析 240
　　7.2.1 主成分分析 241
　　7.2.2 因子分析 243
　　7.2.3 聚類分析 244
　　7.3 儲層分類預測 248
　　7.3.1 常規(guī)測井數(shù)據(jù)歸一化 248
　　7.3.2 各類儲層的測井響應 248
　　7.3.3 基于隨機森林的儲層類型預測 252
　　7.3.4 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的儲層類型預測 252
　　7.3.5 應用 254
　　第8章 碳酸鹽巖水淹層評價方法 257
　　8.1 碳酸鹽巖水淹層測井響應特征 257
　　8.1.1 典型水淹層測井響應特征 257
　　8.1.2 水淹層的常見規(guī)律 259
　　8.2 基于生產(chǎn)試油資料的水淹層確定 261
　　8.3 水淹層定性識別 265
　　8.4 水淹層定量評價 268
　　8.4.1 儲層油水相對滲透率 268
　　8.4.2 飽和度計算 270
　　8.4.3 水淹層綜合解釋評價 275
　　參考文獻 278