【摘 要】
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随着机器学习技术的发展,这种新兴技术已经运用到了石油勘探开发的生产实践中。Y油田的滩坝砂储层与河道砂储层相比具有隐蔽性强,数据分辨率低,储层砂体横向变化大等特征。基于目前的基础资料和传统技术无法满足工区储层预测精度的需要,所以本文尝试将机器学习方法应用到滩坝砂储层中,将随机森林模型和BP神经网络模型、决策树模型进行综合分析和对比,对储层砂体分布进行预测。首先充分利用包含工区地质信息的基础数据,对研
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随着机器学习技术的发展,这种新兴技术已经运用到了石油勘探开发的生产实践中。Y油田的滩坝砂储层与河道砂储层相比具有隐蔽性强,数据分辨率低,储层砂体横向变化大等特征。基于目前的基础资料和传统技术无法满足工区储层预测精度的需要,所以本文尝试将机器学习方法应用到滩坝砂储层中,将随机森林模型和BP神经网络模型、决策树模型进行综合分析和对比,对储层砂体分布进行预测。首先充分利用包含工区地质信息的基础数据,对研究区块进行数据预处理,包括测井曲线的标准化处理,地震数据体插值,时深标定等,再对优选出来的地震属性进行分频处理。然后利用GR、AC、R4、R25、COND这五种曲线优选出对储层参数敏感的地震属性。再用BP神经网络、决策树和随机森林建模,以R—Squared和RMSE等指标为标准综合优选出R—Squared值为0.66的随机森林模型来计算这五个测井曲线的属性映射体,再计算五个测井曲线对岩性的重要性,并把这个重要性作为权重将这五个测井属性体融合成一个数据体,即可得到属性融合体,该融合体的剖面图与原始地震数据剖面图和GR数据体剖面图相比,可观察到更清晰的储层砂体边界,更明显的砂体位置,预测的效果更好。本文利用的方法人为干预少,计算速度快,比较客观真实。
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最近,非常规等各向异性油气田的大量开采以及定向井的应用,使得随钻测井在测井领域发挥着越来越重要的作用。本文主要研究电阻率各向异性地层中的随钻方位电磁波电阻率测井反演问题。首先,阐释了电磁波传播电阻率测井的响应原理、并推导基本公式。然后,建立水平层状各向异性介质地层模型,使用模式波分解法求解该介质地层中的各电磁场分量,并采用快速汉克尔变换法实现高效的数值模拟计算。针对方位电磁仪器,设计地层模型,系统
由于成本低廉以及柔性性能好,有机薄膜晶体管（OTFTs）有望在印刷电子及可穿戴电子领域取得更多应用。包括物联网（IoT）、射频电子标签、可穿戴传感器等在内的多种应用,都要求电子器件可以在较低工作电压内提供足够的电流来驱动电路,或者具有很高的增益,可以用来放大信号。但是,目前要使OTFTs对于碳纳米管薄膜、二维材料和氧化物更具竞争力,依然存在着巨大的挑战。首先,有机半导体的迁移率通常低于无机半导体的
随着油田勘探开发程度的深入,地层水矿化度的多变以及低电阻率油气层的出现,应用常规测井资料结合Archie公式对复杂储层的评价,往往准确度不高。由于油水介电常数差值较大,介电测井在评价非常规及开发后期的储层上显示出了良好的应用效果,尤其是国外油服公司新推出的扫频介电测井仪,其近年来在油田服务效果良好。目前,国内对扫频介电测井的响应机理研究尚不完善且对扫频介电饱和度模型的研究尚处在起步阶段,故本文在充
储层的渗透率模型一直是石油工业生产的重要工具,然而在面对碳酸盐岩、非均质砂岩、火山岩等非均质性较强的储层时,传统的渗透率模型的应用效果并不理想。本文以数字岩心为切入点,解决样品稀少条件下非均质性储层渗透率建模的问题。针对不同岩性的岩心在CT图像上的孔隙类型不同,分别对砂岩和碳酸盐岩两种岩性给出了相应的图像处理与分割方法。在此基础上利用基于最大球法的逾渗网络方法得到各岩心的计算渗透率。通过子块切割的
可拉伸电子器件是当前电子技术发展的重要方向,它超越了传统电子器件刚性的限制,可以在器件弯曲、扭转、拉伸等状态下依然保持正常的功能。得益于可拉伸电子器件具备类皮肤性质的变形能力,可拉伸电子器件在电子皮肤、软体机器人、生物医疗器械等众多领域都具有丰富的应用,弥补了传统刚性器件的不足。其中,可拉伸电致发光器件是可拉伸电子器件的重要组成部分,是可拉伸电子系统的信息输出窗口。在可拉伸发光器件中,基于ZnS:
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背景 深静脉血栓是医院内部非常常见及危险的并发症。其中骨科大手术是院内血栓形成重要的危险因素。因此如何降低骨科大手术围手术期血栓发生是基础和临床研究领域的重点和难点。静脉血栓是一种多因素疾病,主要包括血管内皮损伤、血液高凝状态及血流瘀滞。血管内皮细胞在静脉内部起着至关重要的作用,它通过提供防止循环白细胞和血小板向血管壁募集和附着的表面来预防VTE。因此有研究表明,静脉内皮的激活被认为是血栓形成的始