测井分析

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煤质测井响应机制及工业分析指标预测模型
河南新郑矿区赵家寨井田研究表明,煤的工业分析指标与其测井参数之间存在显著相关性。 相关性表现: 原煤水分含量与密度和视电阻率呈负相关,与自然电位和自然伽马呈正相关。 灰分与密度、自然伽马和自然电位呈正相关,与视电阻率呈负相关。 原煤挥发分与视电阻率和密度呈负相关,与自然电位和自然伽马呈正相关。 相关性成因: 煤中有机质和无机质的含量、性质、结构以及煤化作用等因素决定了煤质指标与测井参数之间的相关性。 应用: 通过多元统计模型,利用测井曲线预测原煤工业分析指标,服务于煤炭与煤层气勘探开发。
高煤阶煤储层测井综合分析与工业组分计算
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。
复杂砂岩储层测井分类识别法
利用孔隙结构刻度流动带指标FZI,结合储层物性和孔隙结构特征,建立FZI分类标准划分储层类型。通过统计分析,提取测井响应特征中的敏感参数密度和自然伽马,使用Fisher判别模型识别储层类型,符合率达76%。
基于测井约束反演的采区地层压力预测
通过地层超压预测理论和Fillippone压力预测公式, 结合实际数据分析层速度与地层压力的关系, 并对Fillippone公式进行改进。利用测井约束反演方法获取层速度, 预测勘探区内的地层压力异常。研究结果表明, 采用测井约束地震反演方法, 综合测井资料和地震资料得到目的层的层速度, 预测的地层压力总体上体现出与深度的密切关系, 也体现了构造作用等地质因素引起的局部变化。与传统压力梯度计算结果相比, 该方法更接近真实地质情况, 预测结果与实际数据相比误差在5%以内。
电成像测井孔隙度分析技术及其在碳酸盐岩储层产能预测中的应用(2012年)
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。
太行山东麓页岩储层地球化学参数测井评价研究
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。生烃潜力与镜质体反射率、声波时差及自然电位相关性较好。最后,本研究采用多元回归分析方法建立了太行山东麓A区块页岩储层地球化学参数的计算模型,并与实测结果进行了验证,结果显示计算误差较小,表明该计算方法在该区域具有较高的可靠性。
基于地球物理测井数据的煤矿岩层水含量特征研究新途径
为了评估矿区岩层的水含量特征,利用矿区地球物理测井数据,综合分析岩层的测井响应特征,统计多项岩石物理参数,构建有效的流体识别因子。进一步对水含量特征进行敏感性分析,优选出对水含量敏感的岩石物理参数。在此基础上,提出了一种新的岩层水含量特征判别指标。实际应用表明,该指标评估的岩层水含量特征与钻探结果基本一致,显示山西组砂岩裂隙水含量低,而奥陶系灰岩岩溶裂隙水含量较高,为矿区主要的水源之一。该指标充分考虑了岩层水含量对岩石物理参数的影响,是常规水文地质评价方法的有效补充。
Matlab代码分析日期分析
定义数据分析是搜集信息、提取有用信息形成结论、辅助决策过程。数据分析步骤包括:明确目的、设计数据采集、数据清洗储存、数据分析形成业务报告、作出判断采取行动。数据分析广泛应用商业决策、生活中如买房投资等方面。数据分析岗位职责包括商业信息挖掘、数据流程指标设计、数据产品设计、商业问题量化分析、数据看板检测、数据平台研发运维升级、数据建模整理、算法平台构建等。任职要求包括熟练数据分析技术工具使用、逻辑分析能力、书面表达能力、沟通表达能力。
方差分析与回归分析
估计水平均值:ȳi = μ, i = 1, 2, ..., r 估计主效应:yi - y, i = 1, 2, ..., r 估计误差方差:MS. = S^2 / r
ANN模型结果分析回归分析
ANN模型结果分析问题:哪个模型更适合本项研究? A B 1 0