[发明专利]碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正方法及系统有效

专利信息
申请号: 201510441364.8 申请日: 2015-07-24
公开(公告)号: CN105089662B 公开(公告)日: 2018-04-06
发明(设计)人: 王坤;胡素云;石书缘;刘伟;黄擎宇 申请(专利权)人: 中国石油天然气股份有限公司
主分类号: E21B49/00 分类号: E21B49/00
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司11127 代理人: 郭晓宇
地址: 100007 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 碳酸盐 地层 综合 柱状图 校正 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及油气勘探技术领域,具体的,是关于一种碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正方法及系统。

背景技术

地层录井综合柱状图是石油地质研究中最基础的资料。单井沉积相研究依赖准确的岩性剖面,录井剖面越准确,单井相划分越准确。目前,录井剖面的获得主要依赖于岩屑录井。而钻井现场的录井工作受时间、经验、环境的限制,获取的原始录井剖面往往精度差,对于岩性差别较小的碳酸盐岩地层而言更是如此。目前,碳酸盐岩地层录井剖面岩性十分单一,无法反映碳酸盐岩颗粒、灰泥质、晶粒的含量及岩性变化,制约了沉积相及层序地层学研究。岩屑薄片虽然可以对录井剖面进行校正,但费时且费用贵,深度归位存在误差。对于老井、矿权发生变更的井,更是难以利用岩屑进行录井校正。

发明内容

本发明提供了一种碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正方法,所述方法包括以下步骤:

S100,获取待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的测井资料以及取心段碳酸盐岩地层的岩性分类;

S200,根据所述取心段碳酸盐岩地层的岩性分类和所述测井资料,利用Fisher判别方法生成目标判别函数;

S300,利用所述目标判别函数,对所述待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的未取心段的碳酸盐岩地层的岩性进行识别,并根据识别结果校正所述待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的录井综合柱状图。

相应地,本发明还提供一种碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正系统,包括获取模块、生成模块以及校正模块;

所述获取模块,用于获取待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的测井资料以及取心段碳酸盐岩地层的岩性分类;

所述生成模块,用于根据所述取心段碳酸盐岩地层的岩性分类和所述测井资料,利用Fisher判别方法生成目标判别函数;

所述校正模块,用于利用所述目标判别函数,对所述待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的未取心段的碳酸盐岩地层的岩性进行识别,并根据识别结果校正所述待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的录井综合柱状图。

本发明的效果:本发明通过获取待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的测井资料以及取心段碳酸盐岩地层的岩性分类,然后根据取心段碳酸盐岩地层的岩性分类和测井资料,利用Fisher判别方法生成目标判别函数,最后利用目标判别函数,对待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的未取心段的碳酸盐岩地层的岩性进行识别,并根据识别结果校正待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的录井综合柱状图。其充分利用了钻井取心资料与测井资料,建立了岩性与测井响应之间的关系,实现了基于Fisher判别分析的岩性再识别,对原有的精度较低的录井柱状图进行了校正,提高了岩性剖面精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正方法的流程图;

图2为本发明实施例提供的碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正系统的结构图;

图3为图2所示的碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正系统的具体结构示意图;

图4为本发明实施例中的和4井底26筒心的岩心录井综合柱状图;

图5为本发明实施例中的和4井寒武系丘里塔格组碳酸盐岩地层的待进行校正的碳酸盐岩地层的录井综合柱状图;

图6为本发明实施例中的和4井寒武系丘里塔格组碳酸盐岩地层测井曲线的校正结果示意图;

图7为本发明实施例中的和4井寒武系丘里塔格组碳酸盐岩岩性识别样本集的识别效果示意图;

图8为本发明实施例中的校正后的和4井寒武系丘里塔格组碳酸盐岩地层录井综合柱状图。

具体实施方式

以下配合图式及本发明的较佳实施例,进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段。

如图1所示,本发明实施例提供了一种碳酸盐岩地层录井综合柱状图的校正方法,包括以下步骤:

S100,获取待进行录井综合柱状图校正的碳酸盐岩地层的测井资料以及取心段碳酸盐岩地层的岩性分类;

S200,根据取心段碳酸盐岩地层的岩性分类和测井资料,利用Fisher判别方法生成目标判别函数;

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