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  • 电测测井曲线图解释

    2019-04-28 11:20:23
    电测测井曲线图解释.pdf
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  • 测井曲线的MATLAB绘制

    2017-06-18 20:03:31
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  • 测井曲线处理程序

    2019-02-13 13:00:39
    测井曲线处理程序,测井曲线处理程序测井曲线处理程序
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    2013-07-23 16:01:30
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  • ASCII测井曲线转换为las文件的工具,方便测井曲线的加载,支持简单的重采样等功能。
  • 测井曲线储量python库lasio解读使用

    千次阅读 2020-09-03 13:33:32
    Lasio是关于las格式测井曲线读写的python库,简介好用。 1、读取LAS文件并显示曲线 pip install lasio即可安装,Lasio读取las文件数据后以numpy的方式存储测井曲线,借助matplotlib显示曲线很方便。 比如通过下面...

    Lasio是关于las格式测井曲线读写的python库,简介好用。

    1、读取LAS文件并显示曲线

    pip install lasio即可安装,Lasio读取las文件数据后以numpy的方式存储测井曲线,借助matplotlib显示曲线很方便。

    比如通过下面的代码即可读取数据,通过matplotlib可以按照测井数据道显示测井曲线

    import  numpy as np
    from matplotlib import pyplot as plt
    import lasio
    
    
    filePath =R'D:\welllog'
    fileName=filePath+"\A10.las"
    print(fileName)
    
    las=lasio.read(fileName)
    print(type(las.data))
    print(las.data.shape)
    
    #以HeadItem的方式显示曲线文件头
    las.version
    #以CurveItem的方式显示曲线道头
    las.curves
    #显示曲线道的名称
    print(las.keys())
    #显示las.data的数据类型
    print(type(las.data))
    #显示测井数据体的形状
    print(las.data.shape)
    #显示测井数据道的数据类型
    print(type(las[1]))
    
    fig = plt.figure()
    trackNum=las.data.shape[1]
    
    for i in np.arange(1,trackNum):
        ax = fig.add_subplot(1,trackNum-1,i)
        ax.plot(las.data[:,i], las.index)
        ax.set_xlabel(las.keys()[i])
        ax.xaxis.tick_top()
        ax.invert_yaxis()
    
    plt.show()
    


     

    运行结果如下:

    <class 'numpy.ndarray'>

    (1835, 6)

    ['DEPT', 'PERM', 'GAMMA', 'POROSITY', 'FLUVIALFACIES', 'NETGROSS']

    <class 'numpy.ndarray'>

    (1835, 6)

    <class 'numpy.ndarray'>

     

    2、lasio库提供的函数

    Lasio提供的函数有这么多,通过这些函数写出las文件,添加曲线道、删除曲线道,可以分辨地进行测井解释工作。

     

    3、通过DataFrame处理测井曲线

    把lasio对象转化为pandas的DataFrame可以使用其更多的方法。

    df=las.df()

    df.head(100)  #可以获取100行的数据示例

    df.tail(100)  #可以获取后100行的数据示例

    df.describe()  #可以获取每道数据的统计信息,包括数据点个数,均值、方差等。

    如果发现某道曲线存在明显的奇异值,可以通过条件化的方法将其赋值为无效值

    比如:

    df[‘GAMN’][df[‘GAMN’]==-2324.48]=np.nan

    可以把’GAMN’曲线道的奇异值-2324.28赋值为无效值np.nan

    df.describe()[‘GAMN’]  #统计’GAMN’测井曲线道

    通过panda的方法pandas.Series.rolling()方法可以很容易地光滑平均得到新的曲线:

    df[‘GAMN_avg’]=df[‘GAMN’].rolling(int(1/las.well.STEP.value), center=True).mean()

    然后再把DataFrame对象df返回给LASFILE对象,

    las.set_data(df)

    再次查看las.curves可以发现已经新添加一道曲线。

    4、通过laio创建LAS文件

    通过抓取数据的方式创建LAS文件

    las=lasio.LASFile()

    会产生一整套默认参数,直接定义所需的数据,然后通过add_curve的方式添加即可:

    depth=np.arange(10,50,0.5)

    synth=np.log10(depth)*5+np.random.random(len(depths))

    下面的语句可以把曲线添加到LASFile对象并写出到LAS文件。

    In [14]: las.add_curve('DEPT', depths, unit='m')

    In [15]: las.add_curve('SYNTH',synth, descr='fake data')

    In [16]: las.write('build_v2.las', version=2)

    In [17]: las.write('build_v1.2.las', version=1.2)

     

    5、lasio的模块组成

    lasio包的模块组成

    lasio.read(file_ref, **kwargs)

    lasio包的7个子模块:

     

    (1)lasio.las module

    class lasio.las.LASFile(file_ref=None, **read_kwargs)类型

    class lasio.las.Las(file_ref=None, **read_kwargs)类型

    class lasio.las.JSONEncoder(*, skipkeys=False, ensure_ascii=True, check_circular=True, allow_nan=True, sort_keys=False, indent=None, separators=None, default=None)

    (2)lasio.las_items module

    class lasio.las_items.HeaderItem(mnemonic='', unit='', value='', descr='', data=None)类型

    class lasio.las_items.CurveItem(mnemonic='', unit='', value='', descr='', data=None)类型

    class lasio.las_items.SectionItems(*args, **kwargs)

    (3)lasio.reader module

    lasio.reader.check_for_path_obj(file_ref)

    lasio.reader.open_file(file_ref, **encoding_kwargs)

    lasio.reader.open_with_codecs(filename, encoding=None, encoding_errors='replace', autodetect_encoding=True, autodetect_encoding_chars=4000)

    lasio.reader.adhoc_test_encoding(filename)

    lasio.reader.get_encoding(auto, raw)

    lasio.reader.read_file_contents(file_obj, regexp_subs, value_null_subs, ignore_data=False)[source]

    lasio.reader.read_data_section_iterative(file_obj, regexp_subs, value_null_subs)

    lasio.reader.get_substitutions(read_policy, null_policy)

    lasio.reader.parse_header_section(sectdict, version, ignore_header_errors=False, mnemonic_case='preserve')

    class lasio.reader.SectionParser(title, version=1.2)类型

    lasio.reader.read_line(*args, **kwargs)

    lasio.reader.read_header_line(line, pattern=None, section_name=None)

    (4)lasio.writer module

    lasio.writer.write(las, file_object, version=None, wrap=None, STRT=None, STOP=None, STEP=None, fmt='%.5f', column_fmt=None, len_numeric_field=None, data_width=79, header_width=60)

    lasio.writer.get_formatter_function(order, left_width=None, middle_width=None)

    lasio.writer.get_section_order_function(section, version, order_definitions={1.2: {'Curves': ['value:descr'], 'Parameter': ['value:descr'], 'Version': ['value:descr'], 'Well': ['descr:value', ('value:descr', ['STRT', 'STOP', 'STEP', 'NULL'])]}, 2.0: {'Curves': ['value:descr'], 'Parameter': ['value:descr'], 'Version': ['value:descr'], 'Well': ['value:descr']}})

    lasio.writer.get_section_widths(section_name, items, version, order_func)

    (5)lasio.excel module

    (6)lasio.defaults module

    (7)lasio.exceptions module

     

     

    展开全文
  • 基于MATLAB与Sym4小波的测井曲线重构与火成岩反演应用.pdf
  • 由于各煤田的地质条件不同,煤岩层的物性存在差异,由于多种原因,常会出现测井曲线的多解性,因此掌握勘探区煤岩层的测井曲线规律,是避免测井工作出现人为误差的基础工作。通过总结陕北侏罗纪煤田中煤层及砂泥岩在4种...
  • 常规测井曲线识别裂缝(10种方法)

    千次阅读 2021-02-15 10:09:44
    1、双侧向测井识别 2、电阻率识别 3、孔隙度识别 4、声波时差响应特征识别裂缝 5、综合概率法识别裂缝 6、基尼系数识别裂缝 7、分型维数法识别裂缝 8、特征参数法 9、小波变换法 10、神经网络法 研究背景...

    目录

    研究背景:

    十种方法:

    1、双侧向测井识别

    2、电阻率识别

    3、孔隙度识别

    4、声波时差响应特征识别裂缝

    5、综合概率法识别裂缝

    6、基尼系数识别裂缝

    7、分型维数法识别裂缝

    8、特征参数法

    9、小波变换法

    10、神经网络法


    研究背景:

    裂缝是一种非常重要的储集空间类型。大多分布在基岩电阻率较高的硬地层中,它既有储集能力,又是油气渗流的主要通道。

    在裂缝中所蕴藏的油气量占据已经探测到的油气总量的 30%左右,这也说明了研究成像测井技术是具有多么重要的实际意义。

    对于裂缝性油气储层的地球物理探测,成像测井技术是最先进和最直观的手段,但是其测量成本非常高,导致普及率有限。

    国内大部分油气田的测井资料还是以常规的测井资料为主,因而在没有成像测井资料的情况下,利用常规测井资料有效地识别裂缝的技术变得非常重要。

    十种方法:

    1、双侧向测井识别

    2、电阻率识别

    3、孔隙度识别

    4、声波时差响应特征识别裂缝

    5、综合概率法识别裂缝

    6、基尼系数识别裂缝

    7、分型维数法识别裂缝

    8、特征参数法

    9、小波变换法

    10、神经网络法

    1、双侧向测井识别

                                  

    图片

    图1 裂缝在双侧向曲线上的响应特征

     

    裂缝的产状与深、浅双侧向的“差异”有着直接关系:

    高角度(一般75°以上)裂缝,双侧向呈“正差异”;

    低角度(一般60°以下)裂缝,双侧向呈“负差异”;

    45°裂缝时双侧向“负差异”,且差异幅度最大;60°-70°,双侧向差异较小或无差异。

     

    裂缝越发育,即裂缝张开度、裂缝密度、裂缝孔隙度、裂缝径向延伸深度越大,双侧向测井电阻率比基质岩石电阻率下降幅度也越大。

     

    2、电阻率识别

    例如嘉陵江组致密灰岩、石膏电阻率2000-10000ohm.m以上,有裂缝存在时由于泥浆侵入的影响其电阻率下降,裂缝越发育泥浆侵入越深,其电阻率下降越明显。

     

    算法:

     

    图片

     

    Frd:裂缝发育程度Rmax:致密层电阻率2000-8000ohm.m

    Rmin:裂缝最发育电阻率30-50ohm.m

     

    3、孔隙度识别

    在碳酸盐岩地层,中子测井主要反映地层总孔隙度,声波测井主要反映地层原生孔隙度,次生孔隙度主要由裂缝引起。

     

    算法:

     

    图片

     

    4、声波时差响应特征识别裂缝

    声波时差一般不反应垂直裂缝,但对水平裂缝、低角度裂缝与异常发育的高角度裂缝由较明显的响应,表现为声波时差异常增大,甚至为周波跳跃。

     

    图片

    图2 利用声波时差响应特征识别裂缝

     

    前人对储层的GR与RT、DT做了回归分析

     

    图片

    图片

    图3 利用自然伽马和声波时差交汇图识别裂缝

     

    并且通过上式得到的参数计算裂缝发育指数

     

    图片

     

    利用上式计算工区内所有井的裂缝发育指数,得到每口井的裂缝综合评价图:

     

    图片

    图4 利用裂缝指数标识裂缝

    5、综合概率法识别裂缝

    1)通过不同的裂缝参数进行分析,得到核心井取心层的参数特征,进而得到影响裂缝的发育厚度hi,其中i=1,2,⋯,m(m为代表裂缝特征参数的个数);

     

    2)计算出特征参数后,可得裂缝厚度的比例pi;

     

    3)通过计算各特征参数,反映裂缝的权系数wi;

     

    图片

     

    4)查找特征参数,考虑裂缝发育的综合指数CWP;

     

    图片

     

    以某口井中某一深度段内的声波时差为例(图5),声波变化率预测出来的裂缝发育段基本都是在声波时差变化比较剧烈的地方,与岩芯数据比较吻合。

     

    图片

    图5 声波时差及其裂缝概率

     

    6、基尼系数识别裂缝

    设定一段深度段某测井曲线的值是t1,t2,t3,…,ti,…,tn,将其从小到达依次排列y1,y2,y3,…,yi,……,yn,其代表的深度间隔分别为△d1,△d2,….△d3,…,△di,△dn,则令:

     

    图片

     

    可得该层段的基尼曲线函数为:

    图片

     

    式中为:

    图片

     

    基尼系数反映岩层非均质性:如图6,横坐标代表测井值所在的深度间隔,其大小可以从0取到1;纵坐标代表测井值的贡献值,也是从0取到1。

     

    曲线AEC可以代表基尼曲线,该曲线与直线AC围成图形表示非均质性程度,并且面积越大,表示测井值越不均匀,非均质性也会随之加强。

     

    当曲线与对角线AC之间的面积为0时,表明岩层均匀。已知S2=1/2,基尼系数为:

     

    图片

    图6 测井曲线的基尼系数

     

    7、分型维数法识别裂缝

     

    图片

     

    式中,l为划分的盒子的大小;对于每一个给定的q值算出f(q)和a(q),f(q)-a曲线就是该多重分形的分形谱。

     

    可以看出储集层构造裂缝中的分数维刀值能够表现其发育程度,并且该值越大,裂缝发育度越明显。

     

    计算测井曲线维度的方式是把需要研究阶段的测井曲线平面进行网格处理,即把测井图中的曲线全部在二维平面纸中画出,并且标示刻度及分割线,进行网格化处理之后,统计曲线经过的网格数N(L1},N(L2},…,N(Li),则有:

     

    图片

     

    式中,n为该层段内曲线数据点数;

        Li:表示第i次通过网格加密之后得到的格数,1ijn;

        V:测井值,电阻率测井一般可以使用测量值的对数表示。

     

    统计关系:

     

    图片

     

    取对数有:

     

    图片

     

    可以运用该方程对公式4进行拟合,从而得出分形维数值D。

     

    唐小梅等对西峰油田合水区庄30井长7油层组底部1888~1925m井段常规测井数据分析(图7), 应用综合概率指数法与分形维数法解释出裂缝发育位置及程度, 将其与成像测井解释裂缝结果对比可以看出。

     

    应用常规测井资料在页岩油储层识别出裂缝的发育位置及程度与成像测井解释描述的裂缝符合性较好, 符合率可达85%以上。

     

    应用常规测井资料在页岩油储层识别出裂缝的发育位置及程度与成像测井解释描述的裂缝符合性较好, 符合率可达85%以上。

     

    图片

    图7 常规测井解释裂缝结果与成像测井解释结果对比(庄30井, 深度1888~1925m)

     

    8、特征参数法

    1)、岩石孔隙结构指数:

     

    图片

     

    m作为阿尔奇公式当中的一个常量,能够直接的反映出岩石的弯曲的程度,岩石的裂缝越发育则m值越小,所以通过测井资料计算出地层的m值可以识别裂缝的发育情况。

     

    A、B为经验系数,用统计方法获得;

    F 为地层因素;

    φ 为孔隙度, 由声波速度或其他方法来得到。

     

    2)地层因素比值法:

     

    图片

     

    R w为地层水电阻率;tR为深侧向电阻率;φ 为孔隙度, 由声波速度或其它方法获得。

     

    在裂缝性地层中, 裂缝越发育则FFR越大,反之越小。

     

    地层因素F通常会受到孔隙的复杂度和地层岩性以及孔隙度这些因素的影响。当岩性固定时,F主要取决于另外两种因素。

     

    可以通过相关的测井方法找出地层因素在不同岩石上所表现不同,引入了地层因素比值来进行衡量。

     

    3)三孔隙度比值法:

    图片

    式中:

       

    图片

     

    当Rp 越大就表明了次生孔隙越多,也就是溶孔或裂缝越多。

     

    9、小波变换法

    小波变换与傅里叶变换相似,它将信号分解为由一系列小波的组合,从而将时域信号变换到小波域。

     

    小波变换有正变换和逆变换2个过程,一般的信号处理过程是先将时域信号变换到小波域,然后在小波域对组合系数进行修改,最后再进行逆变换从而达到对信号的处理目的。

     

    小波变换根据小波函数的不同分成很多种,例如Mallat小波基函数,其快速算法为:

     

    正变换 (分解)

     

    图片

     

    逆变换 (重建)

     

    图片

     

    式中,h0、h1为由小波函数计算得到的系数,一般理解为滤波器系数;c和d为组合系数,c系数代表时域信号中低频成分的能量信息,d系数代表高频成分的能量信息。

     

    图8是中国大陆科学钻探主孔1465-1515m小波分析检测地层裂隙带的综合示意图。

     

    图中前三道为常规测井曲线图,成像测井资料显示该层段发育较多裂缝,见第七道。

     

    井径扩孔现象比较明显且层段较多,在井径变化层段,密度曲线变小,中子曲线变大,是明显的裂缝发育层段。

     

    图片

    图9 小波系数检测地层裂隙带综合示意图(1465~1515)

     

    利用电阻率、井径和声波时差测井曲线对密度测井进行重构,第四道为裂隙综合指数曲线rbio-2.2小波5层分解的最高频小波系数,第五道为高频小波系数能量曲线,第六道为采用本文方法检测的地层裂隙带以及9计算的裂缝密度,第七道为成像测井资料显示的裂隙带以及裂缝密度。

     

    表1是小波变换检测结果与成像测井资料对照表,两者具有较好的一致性。

     

    表1 成像测井与小波检测裂隙带对照表

    图片

     

    10、神经网络法

     

    在对测井曲线进行模式计算的基础上,应用神经网络方法,逐点进行模式识别,将岩芯描述裂缝结果做为学习样本和验证条件,建立裂缝解释模型。

     

    图片

    图10 神经网络示意图

     

    从裂缝测井解释结果分析:

     

    1)2井裂缝密度比1井大,岩芯资料和裂缝梯度显示2井主要发育微裂缝和毛细裂缝(以成岩缝为主),1井主要发育显裂缝(以构造缝为主);

     

    2)2井主要发育微裂缝和毛细裂缝,常规测井纵向分辨率有限,测井裂缝解释结果与薄片观察结果吻合程度相对较低,与地层实际裂缝发育情况相符。

     

    图片

    图12 预测结果


    转载自公众号:石油技术

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjI4ODQ3OA==&mid=2247489693&idx=2&sn=20ad3624d548504cb26cb3eeb5a553c9&chksm=fbc6082cccb1813aed14d88eeb9565f994dfc52d1e62799df64c2708309ff57b99b406e1f22e&xtrack=1&scene=90&subscene=93&sessionid=1612754755&clicktime=1612757124&enterid=1612757124&ascene=56&devicetype=android-29&version=2700163b&nettype=WIFI&abtest_cookie=AAACAA%3D%3D&lang=zh_CN&exportkey=AzFJjgBKoXRJzKPoCoZH%2BgE%3D&pass_ticket=Ip3Bd8Ikt163YwwiT2BigU3a01jFUdw53lY8C2ZYEj7lZSYBoqshE%2Fpbs74%2F3c%2Fm&wx_header=1

     

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  • 能利用目前最流行的walsh函数进行测井曲线分辨率处理

空空如也

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测井曲线