简介:为解决岩石密度计算中考虑的因素比较单一问题,对Gardner经验公式进行了优化,以减小声波时差单一变量的误差对岩石密度的影响。通过电阻率RD和自然伽马GR以及声波时差△t数据建立密度(ρ)的计算模型,如YC1井的优化密度计算式为ρ=1.608160(1000000/△t)^0.012353RD-0.023617GR0.077736,该式密度计算值与实测值之间的复测定系数(r2)为0.73,相关性很好,且其平均误差仅为-0.00013g/cm2,而Gardner经验公式计算的密度值平均误差为-0.11274g/cm3,说明该模型的预测结果更接近实测值。实例分析证明该模型较Gardner公式有更好的地区适用性和准确性。
简介:为了得到更加客观、有效的HSE绩效评价结果,避免模糊Petri网(FuzzyPetriNets,FPN)输入参数初始状态矩阵的确定存在主观随意性问题,综合考虑评价要素的模糊性和随机性,建立了基于云模型的模糊Petri网HSE绩效评价模型。结合绩效评价标准,得到正态云数字特征参数,构建绩效评价云模型。将多位专家打分的均值作为输入云滴,将正向云发生器计算得出的确定度作为FPN的初始状态值,再经过FPN推理得到绩效评价结果。最后通过HSE体系案例分析证明:基于云模型的FPN不仅适用于HSE绩效评价,而且可以为HSE管理提供决策支持。
简介:表征复杂岩性的测井曲线之间的相似度较高,在岩性识别过程中存在着大量信息冗余,造成测井曲线具有一定的模糊性与相关性,干扰识别过程,导致识别效果不理想。以苏里格气田苏东41-33区块马家沟组五段碳酸盐岩测井数据为例,采用一种基于主成分分析与模糊识别相结合的方法解决了这一难题。该方法首先提取声波时差(AC)、自然伽马(GR)、光电吸收截面指数(Pe)、补偿中子(CNL)、补偿密度(DEN)、深侧向电阻率(RLLD)等对岩性变化反映比较敏感的测井曲线参数,通过主成分分析构建出3个综合变量Y1,Y2和Y3,再采用模糊识别方法对研究区的岩性进行识别。与传统识别方法相比,主成分分析与模糊识别相结合的岩性识别方法能有效消除特征曲线间的模糊性与相关性,并使岩性识别的正确率达到86%,是一种实用且有效的识别复杂岩性的方法,具有一定的推广和应用价值。
简介:页岩储层具有影响因素多、孔渗关系复杂、非均质性强、评价难度大等特征,为了确定页岩气储层评价参数权重的大小,以重庆南川地区龙马溪组页岩为例,运用灰色关联分析法与模糊综合评判法对页岩储层进行评价。结果显示:总有机碳含量(TOC)、镜质体反射率(Ro)、有效厚度、孔隙度、脆性矿物含量和渗透率均是影响该区页岩储层质量的主要因素,其权重分别为0.2579,0.1331,0.1191,0.1496,0.1392和0.2011。通过对各参数进行模糊数学计算得到页岩储层的综合评价因子为0.41~0.93,并以此为依据预测了南川地区龙马溪组页岩气储层的分布规律。