导读:本文包含了储层物性参数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:物性,参数,孔隙,塔河,岩石,火成岩,油层。
储层物性参数论文文献综述
胡华锋,邓光校[1]（2019）在《基于储层物性参数反演的岩溶古河道充填特征描述》一文中研究指出岩溶古河道是塔河奥陶系碳酸盐岩油藏一种非常重要的储集类型。岩溶古河道储集体非均质性强,岩溶古河道内固态充填物发育,严重影响了储集空间的形成和物性好坏。本文通过测井资料分析,构建塔河碳酸盐岩古暗河充填参数先验分布和能够表征古暗河充填参数同岩石弹性参数先验关系的统计岩石物理模型,在贝叶斯反演框架下,实现古暗河充填参数的联合反演。建立基于储层物性参数概率地震反演的岩溶古河道充填参数地震预测技术流程。以塔河油田主体区为试验区块,实现碳酸盐岩岩溶古河道充填特征地震描述。实际应用表明,相对孔隙度反演结果与岩溶古河道充填程度相关性好,基于泥质含量等岩性参数反演结果可对岩溶古河道充填物性质进行描述,预测结果与实钻吻合度高。(本文来源于《2019年油气地球物理学术年会论文集》期刊2019-11-27）
张琦斌[2]（2019）在《页岩储层岩石物理建模及物性参数预测研究》一文中研究指出页岩是最常见的沉积岩,一种由不同粘土矿物、有机质、和含量不等的石英、方解石、长石等矿物组成的多矿物非均质天然复合物。由于富有机质、裂缝发育、渗透率较低等特点,页岩通常被认为是非常重要的非常规油气储层,是一种巨大的潜在能源,有很大的工业开采价值。因此,需要更进一步的了解页岩储层的矿物组分含量以及微观结构与其宏观地震响应之间的关系,并且获得准确、有价值的储层评价参数,而岩石物理建模在储层识别和评价过程中扮演着基础且最重要的环节。页岩储层有复杂的矿物组分及孔隙空间微观结构,并且通常表现为VTI各向异性。决定页岩储层弹性、力学性质和各向异性的因素主要包括:有机质含量及有机质孔隙发育程度、粘土混合物的含量及微观结构和孔隙空间的微观特征等方面。本文在岩石物理建模过程中重点考虑上微观物性与结构对页岩宏观性质纵波速度V_p、横波速度V_s以及各向异性参数ε和γ的影响。针对富有机质页岩储层,在岩石物理建模过程中充分考虑有机质性质对页岩性质的影响,其中有机质性质主要由有机质孔隙度和有机质混合物形态所决定。因此,在岩石物理模型中重点考虑有机质孔隙度和有机质混合物形态,在建模过程中基于Kuster-Toks?z公式定量分析了有机质孔隙度及孔隙流体对有机质混合物的影响,应用自相容(Self-consistent)近似等效理论量化有机质混合物纵横比对页岩弹性性质的影响。基于岩石物理模型的横波速度预测结果验证了模型对研究区页岩储层的适用性。开发基于岩石物理模型的反演流程,获得有机质孔隙度以及有机质混合物纵横比等重要的储层评价参数。通过岩石物理正演分析,明确了干酪根含量和有机质孔隙度对页岩弹性及力学性质的影响。针对泥页岩储层,粘土微观特征和孔隙空间形态是页岩弹性性质及各向异性的主要控制因素。在岩石物理建模过程中应用Chapman多尺度裂缝模型来定量描述页岩储层孔隙空间中的孔隙和水平裂缝,开发基于模型井中反演方法,获得井中水平裂缝密度e_H,为页岩储层裂缝系统的评价提供信息。在粘土矿物颗粒的定向排列程度是页岩性弹性各向异性主控因素的假设下,在岩石物理建模的Backus理论中引入粘土压实指数CL(Clay Lamination)定量描述粘土颗粒的定向排列程度,并开发基于岩石物理模型的井中反演方法,预测粘土压实指数CL以及页岩各向异性参数。岩石物理建模中基于各向异性等效场理论(Anisotropic Effective Field Theory)考虑伊利石、蒙脱石和粒间软物质组成的粘土混合物的微观结构与物性,解释了页岩储层纵横波速度比V_p/V_s存在高异常值的问题。开发基于岩石物理模型的反演方法,反演粘土混合物中伊利石、蒙脱石以及粒间软物质比例,并进一步计算粘土混合物、固体基质和页岩储层的各向异性参数,为储层力学评价提供依据,也为地震正反演提供各向异性提供速度模型。(本文来源于《吉林大学》期刊2019-06-01）
安鹏,曹丹平,赵宝银,杨晓利,张明[3]（2019）在《基于LSTM循环神经网络的储层物性参数预测方法研究》一文中研究指出储层物性参数是反映储层油气储集能力的重要参数,表征了不同地质时期的沉积特征.地球物理测井参数由深及浅反映了不同地质时期的声、放、电等沉积特征,因而测井参数和泥质含量(孔隙度)之间有很强非线性映射关系,并具有时间序列特征.充分利用多种测井参数预测储层泥质含量和孔隙度对于储层精细描述具有十分重要的意义.深度学习技术具有极强的数据结构挖掘能力,目前,全连接的深度神经网络已经在泥质含量预测进行了初步尝试并取得了较好的效果.而长短时记忆(LSTM)循环神经网络更适合解决序列化的数据问题,因此本文提出基于LSTM循环神经网络利用多种测井参数进行泥质含量和孔隙度预测的方法,预测结果的均方根误差比常规全连接深度神经网络分别下降了42.2%和48.6%,实际应用表明,对于具有序列化特性的泥质含量和孔隙度,LSTM循环神经网络预测的准确性和稳定性要明显优于常规全连接深度神经网络.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2019年05期）
熊山,王学生,张遂,赵涛,庞菲[4]（2019）在《WXS油藏长期水驱储层物性参数变化规律》一文中研究指出吐哈WXS油藏经过24年注水开发,已经进入高含水阶段,注入水对储层的长期冲刷和浸泡导致储层敏感性发生变化。通过X射线衍射、全岩定量分析、高压压汞实验、扫描电镜等方法,在分析目标储层长期注水前后岩石矿物成分和黏土组成、渗透率和孔隙结构等变化的基础上,针对水淹层岩心和油层岩心分别进行储层敏感性评价实验。结果表明,长期注水冲刷容易造成目标储层黏土矿物含量下降,增强储层的非均质性,进而导致储层在长期水驱后敏感性发生不同程度的变化,其变化幅度与敏感类型及储层所属层位的不同而出现差异。在后期注水及储层改造中应针对不同部位储层的敏感性进行相应的调整,以改善油田开发效果。(本文来源于《岩性油气藏》期刊2019年03期）
王渝明,康红庆,杨香艳,孙刚[5]（2018）在《聚合物驱注入参数与储层物性的多因素匹配关系》一文中研究指出大庆油田二类油层投入聚驱开发规模不断扩大,以往适应一类油层的单一相对分子质量注入参数设计方法已经不能完全适应油层条件相对较差的二类油层。通过开展水动力学半径表征聚合物分子尺寸方法研究,分析了相对分子质量、注入质量浓度、配制水矿化度对聚合物注入能力的影响,创建了相对分子质量、注入质量浓度、配制水矿化度与可注入渗透率下限函数关系图版,对聚合物驱油机理认识取得了新突破。技术成果应用到21个二类油层区块,注入参数匹配率由85. 5%提高到93. 5%,平均提高采收率14. 65个百分点。(本文来源于《大庆石油地质与开发》期刊2018年05期）
刘倩,董宁,季玉新,陈天胜[6]（2018）在《基于模型约束逆建模的储层物性参数估计方法》一文中研究指出在油气储层的预测工作中,储层物性参数估计是重要的组成部分,从弹性参数中准确地估计出储层物性参数有助于油气藏品质的评价。以岩石物理理论为基础,基于地震岩石物理建模理论,提出了一种模型约束的岩石物理逆建模方法。针对目标储层的岩石物理特点,通过地震岩石物理模型建立起弹性参数与储层物性参数之间的定量关系。根据这种关系在叁维物性参数域中计算出输入的弹性参数的等值面,利用不同弹性参数的等值面的空间交会进行物性参数的估计。由于输入数据可能包含误差或不确定性,为此在估计方法中加入模型约束,增强估计方法的稳定性,减少估计结果的误差。通过模型数据进行试算证明了方法的准确性和稳定性。将本方法应用于实际工区数据,取得了较好的估计效果,证明方法具有一定的实用性。(本文来源于《物探化探计算技术》期刊2018年04期）
郑冉冉[7]（2018）在《计算油气层物性参数的数学模型及数值算法》一文中研究指出油气层物性参数主要包括孔隙度和渗透率等,前者描述岩石的储集性能,后者表征流体通过的性质,直接影响油气井产量,因此准确计算孔隙度和渗透率对油气井开采具有重要意义。但是,现有计算孔隙度和渗透率的模型和方法还有一定局限性,计算结果的准确度和可靠性较低。例如,计算孔隙度的双侧向测井响应模型未考虑非裂缝因素,同时一些参数(裂缝倾角和电阻率)难以获取,从而造成计算得到的孔隙度误差较大;再如,计算渗透率的压后压降模型只考虑了牛顿型液体的情形,而压后流体通常是幂律型,从而造成计算模型和方法不符合实际情况。本论文针对上述工程背景及存在的问题,拟建立计算孔隙度和渗透率的新数学模型,并开展数学理论和数值方法的研究工作。经过硕士期间的研究工作,本论文主要取得了以下成果:(1)通过对孔隙度影响因素分析,选取测井参数中的密度、中子、自然伽玛和声波作为孔隙度影响因素,建立了计算孔隙度的新数学模型。(2)对新数学模型进行了理论研究,给出了模型解的存在性定理和稳定性条件;同时,对条件数较大的情形提出了适用于新数学模型的数值算法。(3)针对压后流体的实际情况,考虑幂律型流体及相应的Cater滤失模型,建立了计算渗透率的新数学模型。(4)对于建立的偏微分方程及其初始和边界条件,应用Laplace变换,推导出了Laplace象函数的解析解;再应用Laplace反演,推导得到了隐含渗透率的表达式。(5)根据压后压降数据,提出了反演渗透率和幂律指数的自动拟合模型;针对模型的特点,研究和试算了多种最优化算法,优选出了适用于模型特点的松弛搜索算法作为最终的数值求解方法。(本文来源于《西南石油大学》期刊2018-05-01）
周丹蕊[8]（2018）在《储层物性参数对CO_2长期封存能力的影响研究》一文中研究指出为进一步揭示储物层性参数对于CO_2长期封存效果的影响,本文根据鄂尔多斯盆地的地质层条件,使用软件建立了二维模型,针对地质的温度、孔隙、储层厚度、渗透率等参数进行研究,并讨论了这些参数能够细化CO_2羽的分布,进而有利于矿物捕捉。通过计算,确定了储物层的物性参数敏感度,来为技术人员科学选取工程地址提供一些参考。(本文来源于《中国石油和化工标准与质量》期刊2018年05期）
朱勇,余一欣,王双,汪勇[9]（2018）在《火成岩储层物性参数模型及油层判识——以准噶尔盆地车排子凸起石炭系为例》一文中研究指出准噶尔盆地车排子凸起石炭系发育火成岩油藏,但其储层岩性和物性特征十分复杂。运用岩性鉴定、岩心实测、成像测井、常规测井和试油测试等资料,总结出该区石炭系火成岩孔隙-裂缝储集空间组合特点与规律,即总孔隙度为基质孔隙度和裂缝孔隙度之和,总渗透率为基质渗透率和裂缝渗透率之和,对于裂缝不发育的储层总渗透率近似为基质渗透率。以岩心实测为约束,运用叁孔隙度曲线多元回归和FMI成像测井识别有效裂缝等方法,分别建立了基质、裂缝和总体的储层参数测井解释模型。与实测储层物性对比验证,模型合理,为车排子凸起火成岩储层物性评价提供新手段,对其它地区火成岩油藏储层评价提供了借鉴。以储层参数测井解释模型为基础,结合多项钻井、录井和试油资料,建立了车排子地区石炭系火成岩油藏油层判识标准。(本文来源于《石油与天然气地质》期刊2018年01期）
郑宇哲,叶朝辉,刘西恩,赵龙[10]（2018）在《基于深度学习的储层物性参数预测方法研究》一文中研究指出传统的测井解释方法在当今存在一些弊端导致效率不高。本次研究选用已采集的测井数据,使用BP神经网络对其进行储层物性参数预测。训练前的准备包括特征选取、测井数据聚类预处理、确定样本集容量。训练方法上采取了先使用RBM逐层无监督预训练,再使用小批次梯度下降法有监督调优的策略,并引入了"早停止"准则防止过拟合。最终在全井段上对孔隙度进行了预测,得到的结果和测井数据的相关系数达到0.9788。研究结果证明使用深度学习方法进行储层物性参数预测与传统方法相比具有一定优势,在实际生产中有推广应用的价值。(本文来源于《电子世界》期刊2018年04期）
储层物性参数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
页岩是最常见的沉积岩,一种由不同粘土矿物、有机质、和含量不等的石英、方解石、长石等矿物组成的多矿物非均质天然复合物。由于富有机质、裂缝发育、渗透率较低等特点,页岩通常被认为是非常重要的非常规油气储层,是一种巨大的潜在能源,有很大的工业开采价值。因此,需要更进一步的了解页岩储层的矿物组分含量以及微观结构与其宏观地震响应之间的关系,并且获得准确、有价值的储层评价参数,而岩石物理建模在储层识别和评价过程中扮演着基础且最重要的环节。页岩储层有复杂的矿物组分及孔隙空间微观结构,并且通常表现为VTI各向异性。决定页岩储层弹性、力学性质和各向异性的因素主要包括:有机质含量及有机质孔隙发育程度、粘土混合物的含量及微观结构和孔隙空间的微观特征等方面。本文在岩石物理建模过程中重点考虑上微观物性与结构对页岩宏观性质纵波速度V_p、横波速度V_s以及各向异性参数ε和γ的影响。针对富有机质页岩储层,在岩石物理建模过程中充分考虑有机质性质对页岩性质的影响,其中有机质性质主要由有机质孔隙度和有机质混合物形态所决定。因此,在岩石物理模型中重点考虑有机质孔隙度和有机质混合物形态,在建模过程中基于Kuster-Toks?z公式定量分析了有机质孔隙度及孔隙流体对有机质混合物的影响,应用自相容(Self-consistent)近似等效理论量化有机质混合物纵横比对页岩弹性性质的影响。基于岩石物理模型的横波速度预测结果验证了模型对研究区页岩储层的适用性。开发基于岩石物理模型的反演流程,获得有机质孔隙度以及有机质混合物纵横比等重要的储层评价参数。通过岩石物理正演分析,明确了干酪根含量和有机质孔隙度对页岩弹性及力学性质的影响。针对泥页岩储层,粘土微观特征和孔隙空间形态是页岩弹性性质及各向异性的主要控制因素。在岩石物理建模过程中应用Chapman多尺度裂缝模型来定量描述页岩储层孔隙空间中的孔隙和水平裂缝,开发基于模型井中反演方法,获得井中水平裂缝密度e_H,为页岩储层裂缝系统的评价提供信息。在粘土矿物颗粒的定向排列程度是页岩性弹性各向异性主控因素的假设下,在岩石物理建模的Backus理论中引入粘土压实指数CL(Clay Lamination)定量描述粘土颗粒的定向排列程度,并开发基于岩石物理模型的井中反演方法,预测粘土压实指数CL以及页岩各向异性参数。岩石物理建模中基于各向异性等效场理论(Anisotropic Effective Field Theory)考虑伊利石、蒙脱石和粒间软物质组成的粘土混合物的微观结构与物性,解释了页岩储层纵横波速度比V_p/V_s存在高异常值的问题。开发基于岩石物理模型的反演方法,反演粘土混合物中伊利石、蒙脱石以及粒间软物质比例,并进一步计算粘土混合物、固体基质和页岩储层的各向异性参数,为储层力学评价提供依据,也为地震正反演提供各向异性提供速度模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
储层物性参数论文参考文献
[1].胡华锋,邓光校.基于储层物性参数反演的岩溶古河道充填特征描述[C].2019年油气地球物理学术年会论文集.2019
[2].张琦斌.页岩储层岩石物理建模及物性参数预测研究[D].吉林大学.2019
[3].安鹏,曹丹平,赵宝银,杨晓利,张明.基于LSTM循环神经网络的储层物性参数预测方法研究[J].地球物理学进展.2019
[4].熊山,王学生,张遂,赵涛,庞菲.WXS油藏长期水驱储层物性参数变化规律[J].岩性油气藏.2019
[5].王渝明,康红庆,杨香艳,孙刚.聚合物驱注入参数与储层物性的多因素匹配关系[J].大庆石油地质与开发.2018
[6].刘倩,董宁,季玉新,陈天胜.基于模型约束逆建模的储层物性参数估计方法[J].物探化探计算技术.2018
[7].郑冉冉.计算油气层物性参数的数学模型及数值算法[D].西南石油大学.2018
[8].周丹蕊.储层物性参数对CO_2长期封存能力的影响研究[J].中国石油和化工标准与质量.2018
[9].朱勇,余一欣,王双,汪勇.火成岩储层物性参数模型及油层判识——以准噶尔盆地车排子凸起石炭系为例[J].石油与天然气地质.2018
[10].郑宇哲,叶朝辉,刘西恩,赵龙.基于深度学习的储层物性参数预测方法研究[J].电子世界.2018
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