沉积微相测井资料神经网络判别方法研究

唐为清; 郭荣坤; 王忠东; 王红; 罗安银; 毋学平

ISSN 1000-0550 CN 62-1038/P

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沉积微相测井资料神经网络判别方法研究

唐为清, 郭荣坤, 王忠东, 王红, 罗安银, 毋学平

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唐为清, 郭荣坤, 王忠东, 王红, 罗安银, 毋学平. 沉积微相测井资料神经网络判别方法研究[J]. 沉积学报, 2001, 19(4): 581-585.

引用本文:

唐为清, 郭荣坤, 王忠东, 王红, 罗安银, 毋学平. 沉积微相测井资料神经网络判别方法研究[J]. 沉积学报, 2001, 19(4): 581-585.

TANG Wei Qing, GUO Rong Kun, WANG Zhong Dong, WANG Hong, LUO An ying, WU Xue ping. The Study on Method of Depositional Microfacies Discrimination with Well-logging Information[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 2001, 19(4): 581-585.

Citation:

唐为清, 郭荣坤, 王忠东, 王红, 罗安银, 毋学平. 沉积微相测井资料神经网络判别方法研究[J]. 沉积学报, 2001, 19(4): 581-585.

引用本文:

唐为清, 郭荣坤, 王忠东, 王红, 罗安银, 毋学平. 沉积微相测井资料神经网络判别方法研究[J]. 沉积学报, 2001, 19(4): 581-585.

Citation:

沉积微相测井资料神经网络判别方法研究

1.
石油大学北京 100083;
2.
辽河石油管理局测井公司辽宁盘锦 124011;
3.
四川石油管理局研究院成都 610051;
4.
华北石油管理局测井公司河北任丘 062552;
5.
华北油田测井公司河北廊坊 102801

详细信息

作者简介:
唐为清,男,1962 年出生,讲师（硕士）,应用地球物理

中图分类号: TE121.3 ⁺ 2

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The Study on Method of Depositional Microfacies Discrimination with Well-logging Information

1.
Petroleum University, Beijing 100083;
2.
Company of Well-logging of liaohe Oil Field, Panjin liaoning 124011;
3.
Research Institute of Sichuan Oil Field, Chengdu 610051;
4.
Company of Well-logging of Huabei Oil Field, Rengiu Hebei 062552;
5.
Company of Well-logging of Huabei Oil Field, langfang Hebei 102801

摘要

摘要: 不同的沉积微相可以由不同的相标志组合识别,相标志与沉积微相之间的关系可以采用神经网络通过许多基本处理单元间并行的相互作用建立。沉积微相相标志既可以由地质资料的观察、岩芯分析直接获得,也可以由测井资料间接地求得
- 神经网络 /
- 沉积微相 /
- 相标志 /
- 复杂岩性
Abstract: different depositionaI microfacies can be identified by the combination of facies signs. The reIation between facies signs and depositionaI microfacies can be estabIished by the paraIIeI reaction of NeuraI Network basic processing units. Sedimentary microfacies signs can be obtained directIy by the observation and anaIysis of rock core and it can be aIso got indirectIy by weII Iogging information. In this paper, we use modern artificiaI neuraI network（ANN）pattern recognition technigue to interpret the Iithofacies with conventionaI weII-Iogging data and depositionaI structure with dip weII-Iogging data. In determination of Iithofacies, eight to ten weII-Iogging curve（SP, GR,... ）are used. The coincidence rate of Iithofacies is eighty to ninety percent in the standard weII and seventy to eighty percent in non standard weII. ANN was aIso used to anaIyze Iogging facies and depositionaI environment for singIe-weII or muIti-weII on the same sedimentary background. The method of using Iogging data to automaticaIIy identify the carbonate sedimentary microfacies was found out. In the sedimentary microfacies modeI, 24 facies signs that are the combination of Iithofacies（category and structure ）, sedimentary structure（scoured base, bedding type and the change of Iaminae ）, the direction of paIeocurrent, the IithoIogicaI change, the feature of curve ampIitude, the form of curve, the cycIe of sedimentation, the pattern of angIe and direction of dip, pore structure etc. are used. The modeIs offshore deposit and bioherm facies are buiIt up. The method has been used in the fieId of Si Chuan, Xin Jiang, Liao He and Hua Bei and so on. After testing with some exampIes, the method is proved to be effective to resoIve the probIem of petroIeum expIoration in oiI fieId.
- neuraI network /
- depositionaI microfacies /
- facies signs /
- compIex IithoIogy

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参考文献(1)

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沉积微相测井资料神经网络判别方法研究

1. 石油大学北京 100083;

2. 辽河石油管理局测井公司辽宁盘锦 124011;

3. 四川石油管理局研究院成都 610051;

4. 华北石油管理局测井公司河北任丘 062552;

5. 华北油田测井公司河北廊坊 102801

作者简介:
唐为清,男,1962 年出生,讲师（硕士）,应用地球物理

收稿日期: 2000-08-26
修回日期: 2001-01-09
刊出日期: 2001-12-10

中图分类号: TE121.3 ⁺ 2

关键词:

神经网络 /

沉积微相 /

相标志 /

复杂岩性

摘要: 不同的沉积微相可以由不同的相标志组合识别,相标志与沉积微相之间的关系可以采用神经网络通过许多基本处理单元间并行的相互作用建立。沉积微相相标志既可以由地质资料的观察、岩芯分析直接获得,也可以由测井资料间接地求得

English Abstract

The Study on Method of Depositional Microfacies Discrimination with Well-logging Information

1. Petroleum University, Beijing 100083;

2. Company of Well-logging of liaohe Oil Field, Panjin liaoning 124011;

3. Research Institute of Sichuan Oil Field, Chengdu 610051;

4. Company of Well-logging of Huabei Oil Field, Rengiu Hebei 062552;

5. Company of Well-logging of Huabei Oil Field, langfang Hebei 102801

Received Date: 2000-08-26
Rev Recd Date: 2001-01-09
Publish Date: 2001-12-10

Keywords:

Abstract: different depositionaI microfacies can be identified by the combination of facies signs. The reIation between facies signs and depositionaI microfacies can be estabIished by the paraIIeI reaction of NeuraI Network basic processing units. Sedimentary microfacies signs can be obtained directIy by the observation and anaIysis of rock core and it can be aIso got indirectIy by weII Iogging information. In this paper, we use modern artificiaI neuraI network（ANN）pattern recognition technigue to interpret the Iithofacies with conventionaI weII-Iogging data and depositionaI structure with dip weII-Iogging data. In determination of Iithofacies, eight to ten weII-Iogging curve（SP, GR,... ）are used. The coincidence rate of Iithofacies is eighty to ninety percent in the standard weII and seventy to eighty percent in non standard weII. ANN was aIso used to anaIyze Iogging facies and depositionaI environment for singIe-weII or muIti-weII on the same sedimentary background. The method of using Iogging data to automaticaIIy identify the carbonate sedimentary microfacies was found out. In the sedimentary microfacies modeI, 24 facies signs that are the combination of Iithofacies（category and structure ）, sedimentary structure（scoured base, bedding type and the change of Iaminae ）, the direction of paIeocurrent, the IithoIogicaI change, the feature of curve ampIitude, the form of curve, the cycIe of sedimentation, the pattern of angIe and direction of dip, pore structure etc. are used. The modeIs offshore deposit and bioherm facies are buiIt up. The method has been used in the fieId of Si Chuan, Xin Jiang, Liao He and Hua Bei and so on. After testing with some exampIes, the method is proved to be effective to resoIve the probIem of petroIeum expIoration in oiI fieId.

唐为清, 郭荣坤, 王忠东, 王红, 罗安银, 毋学平. 沉积微相测井资料神经网络判别方法研究[J]. 沉积学报, 2001, 19(4): 581-585.

引用本文:

唐为清, 郭荣坤, 王忠东, 王红, 罗安银, 毋学平. 沉积微相测井资料神经网络判别方法研究[J]. 沉积学报, 2001, 19(4): 581-585.

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1. 石油大学北京 100083;

2. 辽河石油管理局测井公司辽宁盘锦 124011;

3. 四川石油管理局研究院成都 610051;

4. 华北石油管理局测井公司河北任丘 062552;

5. 华北油田测井公司河北廊坊 102801

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作者简介: 唐为清,男,1962 年出生,讲师（硕士）,应用地球物理

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3. 四川石油管理局研究院成都 610051;

4. 华北石油管理局测井公司河北任丘 062552;

5. 华北油田测井公司河北廊坊 102801

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