导读:本文包含了成像测井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:裂缝,柴达木盆地,超声,精准,潜山,变质岩,水泥浆。
成像测井论文文献综述
张磊,韩耀图,张羽臣,林家昱,窦蓬[1]（2019）在《超声兰姆波成像测井仪在海上平台弃置的应用》一文中研究指出固井质量评价作为海上平台弃置时不可缺少的一环,直接影响着弃井成功与否。针对海上某油田C平台弃置时低密度水泥浆固井质量评价的难题,开展了超声兰姆波成像测井仪的研制,并进行了现场应用。研究表明:①超声兰姆波成像测井仪可对套管进行360°全井眼覆盖并成像显示,声阻抗测量精度为±15%,适用于常规及低密度水泥浆的固井质量评价,满足139.7～339.725 mm(5.5～13.375 in)套管内的固井质量评价;②C3井测量实例表明,超声兰姆波测井仪评价结果与现场套管切割后回收断面符合度高,为后续套管切割作业提供了可靠依据。超声兰姆波成像测井仪具有一定的应用推广价值。(本文来源于《石油工业技术监督》期刊2019年11期）
商恩俊[2]（2019）在《昆北地区基岩裂缝成像测井识别》一文中研究指出基岩油气藏已逐渐成为众多油田增储上产、接替区块的重要目标。昆北地区基岩储层裂缝发育,基岩裂缝为该区油气的主要通道,因此对该区开展基岩裂缝识别十分必要,通过成像测井可以准确的识别基岩岩性和储层裂缝。(本文来源于《内蒙古石油化工》期刊2019年10期）
雷均[3]（2019）在《油基泥浆下超声成像测井仪裂缝识别效果探析》一文中研究指出声波幅度的衰减程度除与地层裂缝发育程度有直接关系外,还会受到钻井液泥浆电阻率影响。本文对油基泥浆超声成像测井技术现状进行分析,对井周超声波成像测井仪应用进行了研究,然后对识别裂缝的能力进行探讨。(本文来源于《中国石油和化工标准与质量》期刊2019年20期）
李彦锋,王振宇,屈海洲,孙崇浩[4]（2019）在《塔中北斜坡鹰山组岩溶缝洞成像测井相刻画》一文中研究指出塔里木盆地塔中北斜坡奥陶系鹰山组岩溶发育规模大范围广,岩溶作用类型及岩溶期次复杂,岩溶缝洞发育。通过电成像测井结合常规测井、岩心等资料,将研究区鹰山组划分为8类成像测井相。研究认为鹰山组岩溶体系中的溶蚀洞穴相、溶蚀孔隙相、溶缝-溶沟相、溶缝+溶孔复合相为有利的油气储集空间,溶沟-溶缝、高角度溶缝+溶孔复合相是沟通岩溶体系间的流体通道。(本文来源于《中国石油和化工标准与质量》期刊2019年20期）
张任风,张占松,张超谟,秦瑞宝,周雪晴[5]（2019）在《渤中19-6气田潜山变质岩储层类型特征与电成像测井识别》一文中研究指出渤中19-6气田潜山变质岩储层类型复杂多样,明确不同类型储层特征、准确识别储层类型有利于储层评价。综合利用岩心、实验、测井和测试资料,研究渤中19-6气田潜山变质岩储层的储集空间类型、储层类型、不同类型储层的电成像测井响应特征与储层类型识别方法。结果表明:研究区潜山变质岩储层具有缝、孔双重储集空间,根据储集空间类型和配置关系可将储层类型分为裂缝型储层、孔隙—裂缝型储层和裂缝—孔隙型储层叁类。叁类储层优势储集空间不同,电成像测井响应差异明显,电成像测井孔隙度谱分析法可较好地区分储层类型,提取、优选电成像孔隙度谱参数P_(50)和W_(80-10),建立储层类型划分图版与标准,实现全井段储层类型识别,与测试资料对比,储层类型识别效果良好。该结果对具有双重储集空间的储层评价具有参考意义,为电成像测井资料的定量分析与运用提供一种思路。(本文来源于《东北石油大学学报》期刊2019年05期）
张永庶,张审琴,吴颜雄,杨智,施奇[6]（2019）在《基于成像测井和岩性扫描测井的沉积相研究——以柴达木盆地黄瓜峁地区为例》一文中研究指出柴达木盆地黄瓜峁地区储集层岩性混杂,既有碳酸盐岩、碎屑岩,又有砂、泥、碳酸盐矿物混积的岩性,储集层厚度小,利用常规测井曲线无法有效识别岩性。利用地层微电阻率扫描成像(FMI)测井和岩性扫描(LS)测井可以较好识别出岩石的矿物成分和结构构造,进而确定储集层岩石类型。利用钻井岩心、LS测井、FMI测井和常规测井综合刻度,识别出4种沉积微相类型,并总结了不同微相的测井响应特征:藻席在LS测井上碳酸盐矿物含量一般大于80%,FMI测井具有高亮杂乱或絮状反射特征,常规测井表现为超低自然伽马和低自然电位;灰云坪在LS测井上碳酸盐矿物含量大于50%,FMI测井为弱—强层状,常规测井表现为低自然伽马、低自然电位和中—高电阻率;砂坪在LS测井上长英质矿物含量大于50%,FMI测井为块状结构,常规测井表现为低自然伽马和低—中电阻率;泥灰/云坪矿物成分复杂,砂、泥、碳酸盐矿物互层,LS测井曲线齿化严重,FMI测井为强层状,常规测井表现为中—高自然伽马,曲线呈齿状。基于测井相对黄瓜峁地区沉积微相的空间展布开展刻画,其研究结果对明确该区有效储集层展布有指导性作用。(本文来源于《新疆石油地质》期刊2019年05期）
邹青天[7]（2019）在《井径成像测井技术的应用探讨》一文中研究指出井径成像测井技术的应用比较广泛,主要应用在工程施工过程中,测量关于井径的相关数据,对于井的损坏程度进行测量,检验井的井径,辨识井能否施工,因此此项技术在工程施工过程中非常受欢迎。为了更加了解关于井径测径仪的应用及特点,我国相关技术人员针对井径成像测井技术展开了一系列的深入探讨和研究,希望可以从中得出相关结论,使之优势能够得到最大程度的发挥。针对井径成像测井仪的相关构造和相对优势,并结合具体的实际例子,阐述了测井仪能够精准地检测出各项设备的破坏范围的大小,给测井技术人员和检修人员提供了强有力的条件,能够在第一时间找出问题所在并去解决。(本文来源于《石化技术》期刊2019年09期）
张启元,范雪纯,韩迎鸽[8]（2019）在《定边采油厂精准流量及流体成像测井技术项目课题研究》一文中研究指出本文介绍了精准流量及流体成像测井技术项目在定边采油厂研究的背景、目的及意义,并详细分析了该技术攻关的必要性和市场需求,确定了项目的计划目标及主要研究内容。(本文来源于《石化技术》期刊2019年09期）
焦卫华,张敏,贺洋[9]（2019）在《精准流量及流体成像测井技术在定边采油厂的应用》一文中研究指出精准流量及流体成像测井技术主要是用来确定地层的精准流量,识别大孔道,检查工具位置,验证封隔器漏失量及漏失方向,管外窜槽及窜槽方向,油套管找漏以及给出示踪剂在井筒内的运移轨迹图。(本文来源于《石化技术》期刊2019年09期）
杜小强,刘鑫,薛志波,张伟,张建勇[10]（2019）在《基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法初探》一文中研究指出电成像测井技术将井剖面地质情况直观、细致地呈现出来,是我们深入了解地下情况的最有效测井资料之一。近年来,深度学习在图像分类等方面大放异彩,将其引入到电成像测井裂缝自动识别中来,意义非凡。文章先通过数值模拟生成电成像测井裂缝的图像,之后在DIGITS可视化深度学习框架下,利用AlexNet网络进行裂缝自动识别模型的训练,定性地对电成像测井裂缝的图像进行分类。通过对识别结果的分析,得出该模型对斜交裂缝和高角度缝的识别效果很好,对水平缝和低角度缝的识别效果较好,对实际的电成像测井裂缝也具有一定的识别能力。(本文来源于《化工管理》期刊2019年24期）
成像测井论文开题报告
（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：
基岩油气藏已逐渐成为众多油田增储上产、接替区块的重要目标。昆北地区基岩储层裂缝发育,基岩裂缝为该区油气的主要通道,因此对该区开展基岩裂缝识别十分必要,通过成像测井可以准确的识别基岩岩性和储层裂缝。
（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。
成像测井论文参考文献
[1].张磊,韩耀图,张羽臣,林家昱,窦蓬.超声兰姆波成像测井仪在海上平台弃置的应用[J].石油工业技术监督.2019
[2].商恩俊.昆北地区基岩裂缝成像测井识别[J].内蒙古石油化工.2019
[3].雷均.油基泥浆下超声成像测井仪裂缝识别效果探析[J].中国石油和化工标准与质量.2019
[4].李彦锋,王振宇,屈海洲,孙崇浩.塔中北斜坡鹰山组岩溶缝洞成像测井相刻画[J].中国石油和化工标准与质量.2019
[5].张任风,张占松,张超谟,秦瑞宝,周雪晴.渤中19-6气田潜山变质岩储层类型特征与电成像测井识别[J].东北石油大学学报.2019
[6].张永庶,张审琴,吴颜雄,杨智,施奇.基于成像测井和岩性扫描测井的沉积相研究——以柴达木盆地黄瓜峁地区为例[J].新疆石油地质.2019
[7].邹青天.井径成像测井技术的应用探讨[J].石化技术.2019
[8].张启元,范雪纯,韩迎鸽.定边采油厂精准流量及流体成像测井技术项目课题研究[J].石化技术.2019
[9].焦卫华,张敏,贺洋.精准流量及流体成像测井技术在定边采油厂的应用[J].石化技术.2019
[10].杜小强,刘鑫,薛志波,张伟,张建勇.基于深度学习的电成像测井裂缝自动识别方法初探[J].化工管理.2019
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