复杂砂岩储层测井分类识别法

通过充分利用大量取心井资料进行统计分析，建立了高煤阶煤岩的测井多参数识别标准。采用灰色关联法定量解释煤岩类型，确保解释结果准确性高且不受人为因素影响。高煤阶煤岩的密度与工业组分含量之间存在密切关系。结合测井多元回归模型和等效体积模型，计算出煤岩的密度和孔隙度，并据此计算各工业组分的含量。该方法基于大量实验数据和理论模型的结合，结果可靠，在实际操作中具备可行性。

为了更好地评估太行山东麓地区的页岩气储层，地球化学参数的研究变得至关重要。本研究选取石炭系上统太原组泥页岩作为研究对象，利用常规测井资料和地球化学参数测试数据，对页岩储层的测井响应特征进行了统计分析。通过分析页岩储层总有机碳含量、镜质体反射率和生烃潜力与测井参数的关系，优选敏感参数并建立相应的测井计算模型。利用所建模型对太行山东麓地区页岩储层的地球化学参数进行了计算，揭示了它们的平面展布特征。研究结果显示，该页岩储层的测井响应特征表现为“三高、一低、一中”的总体特征。总有机碳含量与自然伽马、密度和声波时差相关性良好，而镜质体反射率则与常规测井响应相关性较差，但与深度呈现良好的正相关关系。生烃潜

电成像测井的测量方式进行了深入研究，提出了一种基于电成像低频分量的电阻率刻度公式，结合Archie公式并引入常规测井数据及处理成果，严格推导出一种可直接标定孔隙度的算法。该方法简化了处理过程，消除了Archie公式中的多个参数及浅侧向测井RLLs因素对结果的影响，实现了数据的自适应处理。此外，对孔隙度频谱进行了多种统计分析，并进行了类似核磁共振的区间孔隙度分析，以及类似油藏描述中的渗透率评价。

分类法生成工具是一个为用户提供简单快捷方式的项目，通过交互和可视化创建分类体系。社交媒体数据显示全球人们如何处理环境、污染及海平面上升等社会问题。但如何过滤出有趣的文档是个挑战，例如，有些文档谈到地球变暖而非气候变化。机器学习方法虽多，但需要专业数据挖掘人员，且缺乏明确主题描述，不利于领域专家参与。分类法生成工具为解决此难题的另一选择。

岩芯切片的多向扫描配上二维图像统计和随机模拟，构成了萨北储层孔隙重建的核心流程。你可以理解成——拿到片子后，先多角度扫描，再用图像方法提取孔隙结构，通过模拟技术把整个微观孔网拼出来，蛮像拼乐高模型的过程。这个资源最大的亮点，是它不仅重建了几何结构，还能用这些数据反推储层的宏观物性，比如渗透率、孔隙度等。这些可不是纸上谈兵，是真的能指导三次采油阶段的开发策略，你判断哪里还能挖潜。要注意的是，模拟过程对输入图像质量要求挺高的，最好用高分辨率切片。重建后的结构还能导入到Matlab做进一步运算，跟三次样条插值结合也不错，有几个相关资源你可以看看：MATLAB 实现三次样条插值代码下载基于 Matla

鉴别法与集群法有多相似之处，但又各有特点。鉴别法基于事先已知的类别，通过对已标记样本的属性，寻找最有效的分类函数。比如你手头有一些草本植物和木本植物的样本，鉴别法就能帮你通过它们的属性去推测分类。而集群法就不同了，它假设不知道分类，完全依靠样本的特征去自动分组，像是数据中没有任何标签的情况下，它能自己‘找’出类别。两者虽然都用于分类，但原理和应用场景完全不一样。如果你有分类任务，需要事先知道类别，选择鉴别法；如果没有预设类别，集群法是个更合适的选择。

主控因素：* 岩性：细砂岩物性最佳* 沉积相：临近物源区的物性较好* 溶蚀：碳酸盐、泥质胶结降低物性* 胶结：同上* 构造：断层附近渗透性改善* 埋深：影响较小特点：低孔特低渗

LDA分类算法是一种在人脸识别和表情识别中广泛应用的技术。它通过分析数据中的潜在语义结构，有效地提取和分类特征，从而实现精准的识别和分类。

本研究通过实验和统计分析结合的方法，探讨了大牛地气田上古生界山1段至盒3段低孔低渗储层物性差异的主控因素——沉积相。综合分析岩石矿物成分、泥质质量分数、岩石粒度、砂岩厚度等方面，揭示了不同沉积相对储层的控制特征。研究发现，曲流河分流河道相和辫状河分流河道相是最为有利的沉积相，三角洲分流河道相次之，泛滥平原相等则最不利。其中，盒3段表现出最好的物性，其次为盒2段和盒1段，而山1段和山2段物性较差。本研究成果对于大牛地气田的天然气勘探开发具有重要的参考价值。