导读:本文包含了岩性识别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:神经网络,盆地,潜山,莱州,算法,在线,全反射。
岩性识别论文文献综述
薛文卓,陈彪,张哲豪[1]（2019）在《BP-神经网络识别地层岩性-以银额盆地为例》一文中研究指出本文介绍了目前岩性识别方法中较先进的BP神经网络法,提出运用BP神经网络的优化方案,从而使岩性识别的迭代运算更精确。最后对在银额盆地进行的实践应用进行了讨论,结果表明BP神经网络识别率优于交会图法。(本文来源于《石化技术》期刊2019年11期）
何燕,覃素华,孙立志,谢亮,孟阳[2]（2019）在《红星地区火成岩岩性岩相识别技术及效果》一文中研究指出辽河东部凹陷火成岩具有较大的勘探潜力。近几年红星地区部署的多口井在火成岩勘探中取得了较好的勘探效果，随后部署的两口井勘探失利，表明了火成岩勘探的复杂性。本文章以“两宽一高”地震资料为基础，以地震属性融合、非地震（时频电磁反演）及钻井数据分析落实火成岩爆发相为有利相带；在早期期次划分及岩相识别基础上，根据火成岩单井喷发韵律和地震剖面特征，对火山事件细分，钻井、属性等多信息联合确定爆发相火山角砾岩分布；裂缝是火成岩油气成藏和高产的关键因素，应用裂缝预测锁定火成岩油气成藏和高产区。实现沙叁中段火成岩储量升级的同时，进一步明确火成岩下部勘探方向。为火成岩的勘探建立新的研究思路。(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）
李政宏,刘永福,张立强,赵海涛,陈曦[3]（2019）在《数据挖掘方法在测井岩性识别中的应用》一文中研究指出测井岩性识别是油气藏勘探开发的重要基础工作。随着计算机技术的发展,数据挖掘方法越来越多地应用于岩性识别以提高预测准确性。数据挖掘方法可归纳为多元统计算法和智能性算法两大类,其中多元统计算法包括主成分分析、判别分析,智能性算法有神经网络、决策树、支持向量机。目前多元统计算法在测井岩性识别中应用广泛,智能性算法的应用尚处于发展阶段。基于大量文献调研的成果,概述了多元统计算法的原理及应用现状,重点梳理智能性算法的理论和优势,提出在应用智能性算法时需要将测井数据预处理,包括测井参数选择、测井数据归一化和降维。在此基础上,通过实例验证了智能性算法的应用效果,认为这是测井岩性识别领域今后的发展方向。(本文来源于《断块油气田》期刊2019年06期）
马良慧,赵华山,尹杨林,王言龙,何双龙[4]（2019）在《基于仰斜钻孔轴向加速度测井的岩性识别与岩体结构分析》一文中研究指出获取岩土体性质的方法包括现场原位测试、室内土工试验等,原位测试因测试条件、测试成本等要求较高仅在重要工程中采用,室内测试需要取样、运输、制样等环节,时间周期不可忽略。本文基于轴向加速度测井方法,从巷道内对煤层顶板岩层进行随钻碎岩加速度观测,并采用对比孔进行岩体结构、力学性质测试,建立了一套岩性识别与岩体结构分析的快速方法。通过对山寨煤矿二、叁采区煤层顶板进行了岩性识别和岩体结构分析,拟合出随钻测井能量与岩样抗压强度、压缩模量等力学性质的数学模型,初步识别出影响冲击地压的关键岩层及其空间分布的结构特征。试验和分析表明,随钻加速度测井获取的碎岩过程能量变化与岩石岩性和力学性质具有相关性,这种方法可在无取芯条件下完成冲击地压灾害的早期地质条件的快速识别,能够显着缩减测试分析的时间周期和减少岩样测试成本。(本文来源于《中国金属通报》期刊2019年10期）
张婕茹,刘文超,周连德,吕世聪,贾海松[5]（2019）在《基于地层元素测井的混积岩岩性识别模型及应用——以莱州湾凹陷KL油田沙叁下亚段为例》一文中研究指出莱州湾凹陷KL油田沙叁下亚段主要发育辫状河叁角洲相、滨浅湖相以及扇叁角洲相,沉积环境复杂。岩石类型主要为陆源碎屑岩以及陆源碎屑质-碳酸盐混积岩和碳酸盐质-陆源碎屑混积岩两种类型的混积岩,岩性类型多样,不同岩性测井响应特征复杂,因此岩性识别困难。本次研究主要结合研究区岩心观察、井壁取心、铸体薄片、扫描电镜等资料对研究区不同岩性进行了细致的分类识别,在研究区壁心、薄片岩性观察的基础上,结合元素测井对研究区各井岩性进行校正。根据不同岩性测井参数概率密度分布特征绘制了置信度为90%的二维测井参数图,优选出具有代表性测井参数。并利用决策树方法建立了研究区混积岩岩性识别模型,形成了一套莱州湾凹陷KL油田沙叁下亚段混积岩岩性测井识别方法,为后期储层评价及寻找优质储层起到重要作用。(本文来源于《中国海洋大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
吕爱芬,闫晓林[6]（2019）在《新型分析仪提高岩性识别率》一文中研究指出“ZY-LOA型激光在线分析仪已在中原、西北及西南地区的12口井应用，满足了现场施工需要。”中原石油工程公司录井公司技术专家佘明军兴奋地说。佘明军提及的ZY-LOA型激光在线分析仪利用激光技术在线检测钻井液地质信息，突破了录井技术瓶颈。传统的岩性(本文来源于《中国石化报》期刊2019-09-30）
王楠[7]（2019）在《乍得Bongor盆地潜山岩性识别及储层测井综合评价》一文中研究指出潜山油藏作为非常规油藏之一,近年来随着研究的深入,陆续实现突破。Bongor盆地2013年首次发现潜山油藏,针对该盆地潜山岩性复杂,储集空间多样,储层识别和评价难度较大的问题,通过对大量的岩心数据进行分析,基本厘清了Bongor盆地潜山岩性,通过分析不同岩性的测井响应特征,确定了岩性识别定量标准。在此基础上通过岩石力学实验分析其力学性质,优选出了优势岩性,并利用常规测井曲线,结合全烃值和峰基比的方法,首次建立了该盆地潜山油藏储层和油层定性定量识别标准,取得了较好的应用效果。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年27期）
连丽霞,汪孝敬,史乐,黄焕,孟颖[8]（2019）在《分岩性测井识别油层技术在低对比度油层中的应用——以陆梁油田L9井区J_2x_1油藏为例》一文中研究指出陆梁油田L9井区西山窑组J_2x_1油藏自21世纪初探明,但鉴于对油水层识别不清,导致后期投产井相继失利。为此,利用岩心观察、薄片鉴定、X衍射、岩电分析等资料,结合测井、试油试采动态等数据,对L9井区西山窑组油藏低对比度油层开展原因分析及识别方法研究。研究表明,岩性是影响该区物性、含油性、泥质含量、孔喉特征差异的根本因素。鉴于此,利用分岩性重新拟定了孔隙度、阿尔奇公式参数,并建立了分岩性识别低对比度油层的模型。结果表明分岩性识别低对比度油层解释结论与试油试采符合率达到94%,因此该方法在低对比度油层识别中具有较好的实用价值。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年27期）
冯雅兴,龚希,徐永洋,谢忠,蔡惠慧[9]（2019）在《基于岩石新鲜面图像与孪生卷积神经网络的岩性识别方法研究》一文中研究指出目前岩性识别多基于人工判别方法,需要一定的专业背景和丰富的判别经验。该文提出基于岩石新鲜面图像与孪生卷积神经网络结构的深度学习岩性自动识别方法,兼顾岩石数据的全局图像信息和局部纹理信息。首先利用孪生卷积神经网络中的子通道提取岩石图像的全局和局部特征信息,再将特征信息融合以构建统一描述子,最后根据描述子信息识别岩性。选取野外拍摄的岩石图像作为模型验证数据,通过专家命名构建深度学习样本库对模型进行验证和分析。实验结果表明,该文提出的基于AlexNet孪生卷积神经网络对岩石数据的适用性较强,对岩性的识别精度达89.4%,能很好地区分岩石类型。(本文来源于《地理与地理信息科学》期刊2019年05期）
杨占龙,沙雪梅,魏立花,黄军平,肖冬生[10]（2019）在《地震隐性层序界面识别、高频层序格架建立与岩性圈闭勘探——以吐哈盆地西缘侏罗系—白垩系为例》一文中研究指出地震资料识别的层序界面精度低于测井资料建立的空间层序格架精度,难以满足具层圈闭特征岩性圈闭勘探的需求。提出了一种基于井-震时频匹配分析与地震全反射追踪相结合的地震隐性层序界面识别及高频层序格架建立方法,主要包括逐级细化的测井时频分析与井-震标定,得到与测井资料相适应的地震反射旋回变化关系;在小时窗地震时频分析基础上,通过地震全反射追踪技术,建立高频空间层序格架。利用该方法建立的层序格架中的层序界面既具有反映沉积旋回变化特征的明确地质含义,又具有足够的分辨率,能有效识别地震资料中采用常规方法难以识别的隐性层序界面,进而满足岩性圈闭识别、描述等对于层序地层研究的精度要求;结合吐哈盆地西缘地区侏罗系等开展了实例应用并取得了良好效果。该方法的提出有助于深入挖掘现有地震资料的地质解释潜力、开展地震高频层序地层研究和岩性油气藏勘探。(本文来源于《岩性油气藏》期刊2019年06期）
岩性识别论文开题报告
（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：
辽河东部凹陷火成岩具有较大的勘探潜力。近几年红星地区部署的多口井在火成岩勘探中取得了较好的勘探效果，随后部署的两口井勘探失利，表明了火成岩勘探的复杂性。本文章以“两宽一高”地震资料为基础，以地震属性融合、非地震（时频电磁反演）及钻井数据分析落实火成岩爆发相为有利相带；在早期期次划分及岩相识别基础上，根据火成岩单井喷发韵律和地震剖面特征，对火山事件细分，钻井、属性等多信息联合确定爆发相火山角砾岩分布；裂缝是火成岩油气成藏和高产的关键因素，应用裂缝预测锁定火成岩油气成藏和高产区。实现沙叁中段火成岩储量升级的同时，进一步明确火成岩下部勘探方向。为火成岩的勘探建立新的研究思路。
（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。
岩性识别论文参考文献
[1].薛文卓,陈彪,张哲豪.BP-神经网络识别地层岩性-以银额盆地为例[J].石化技术.2019
[2].何燕,覃素华,孙立志,谢亮,孟阳.红星地区火成岩岩性岩相识别技术及效果[C].2019年油气地球物理学术年会论文集.2019
[3].李政宏,刘永福,张立强,赵海涛,陈曦.数据挖掘方法在测井岩性识别中的应用[J].断块油气田.2019
[4].马良慧,赵华山,尹杨林,王言龙,何双龙.基于仰斜钻孔轴向加速度测井的岩性识别与岩体结构分析[J].中国金属通报.2019
[5].张婕茹,刘文超,周连德,吕世聪,贾海松.基于地层元素测井的混积岩岩性识别模型及应用——以莱州湾凹陷KL油田沙叁下亚段为例[J].中国海洋大学学报(自然科学版).2019
[6].吕爱芬,闫晓林.新型分析仪提高岩性识别率[N].中国石化报.2019
[7].王楠.乍得Bongor盆地潜山岩性识别及储层测井综合评价[J].科学技术与工程.2019
[8].连丽霞,汪孝敬,史乐,黄焕,孟颖.分岩性测井识别油层技术在低对比度油层中的应用——以陆梁油田L9井区J_2x_1油藏为例[J].科学技术与工程.2019
[9].冯雅兴,龚希,徐永洋,谢忠,蔡惠慧.基于岩石新鲜面图像与孪生卷积神经网络的岩性识别方法研究[J].地理与地理信息科学.2019
[10].杨占龙,沙雪梅,魏立花,黄军平,肖冬生.地震隐性层序界面识别、高频层序格架建立与岩性圈闭勘探——以吐哈盆地西缘侏罗系—白垩系为例[J].岩性油气藏.2019
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