李进
- 作品数：5 被引量：16H指数：3
- 供职机构：西南石油大学地球科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 稠油油藏定向井双侧向测井校正方法研究
- 2017年
- 定向井由于井斜角的变化,双侧向测井数据受围岩及层厚、井眼、泥浆等环境因素影响较大,直接影响测井解释结果的准确性,在进行定向井测井解释前,需对测井曲线作校正处理。根据定向井测井特点,选择其邻近直井的标准层对定向井双侧向曲线进行校正。选择多组定向井和直井,利用最小曲率法对定向井作深度校正,选取标准层(泥岩层及致密层);由选取的标准层数据,建立定向井双侧向电阻率校正图版,对定向井双侧向电阻率进行校正处理;进行定向井校正实例分析,并对校正效果进行检验。该方法在新疆FC油田某区齐古组的定向井双侧向测井校正中得到了较好的应用效果,校正后定向井的测井解释结果更符合研究区块的储层参数特征。
- 陈科贵刘鑫杨智张家浩张娅会李进
- 关键词：双侧向测井定向井校正方法稠油油藏
- 水平井测井解释研究——以风城油田齐古组J_3q_2和J_3q_3层段为例
- 2016年
- 以风城油田齐古组J_3q_2和J_3q_3层段为研究对象,根据测井资料和取芯资料建立孔隙度、渗透率解释模型,采用多元回归分析建立饱和度模型,其相关性高于0.9。在对水平井进行测井评价解释时,结合井眼轨迹进行综合评价,效果较好。
- 张娅会钟自强席东李进
- 关键词：水平井井眼轨迹
- 基于主成分分析的极限学习机方法开展杂卤石识别被引量：3
- 2017年
- 川中地区岩性复杂,杂卤石周围广泛发育硬石膏、岩盐和其它非钾盐矿物,常规测井解释方法很难准确识别杂卤石。以极限学习机理论、主成分分析方法和测井解释为基础,把主成分分析得到的影响杂卤石识别的主变量(测井曲线)作为输入,建立极限学习机(PCA-ELM)杂卤石的精确识别模型,对比川中地区录井结果,PCA-ELM的杂卤石识别正确率达到90.74%;再以不同岩石在测井曲线上的响应特征为基础,建立杂卤石分类识别模型,分类识别正确率达到89.56%。与常规测井解释方法相比,具有速度快、操作简单、准确率高等特点。结果表明,在四川盆地钾盐勘探中PCA-ELM法是一种值得推广使用的方法。
- 陈科贵李进陈愿愿王刚
- 关键词：杂卤石主成分分析测井响应极限学习机
- PSO-LIBSVM在钾盐矿层识别中的应用研究被引量：8
- 2019年
- 钾盐的紧缺严重制约了中国农业的发展,加大钾盐的勘探开发力度有助于提高我国钾盐的自给自足能力。四川盆地钾盐资源丰富,是我国目前重要的钾盐勘探开发研究区域之一。杂卤石作为四川盆地最重要的固态钾盐矿物,常夹杂在硬石膏、岩盐和白云岩等岩层中。针对常规测井解释方法难以精确识别杂卤石的问题,因此,提出一种新的基于粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)杂卤石识别方法开展四川盆地杂卤石的分类识别研究。以PSO和SVM理论为基础,结合测井解释方法,选择对杂卤石测井响应灵敏的有效数据作为输入样本,随机产生训练集和测试集,并采用PSO优选出径向基核函数参数,建立杂卤石分类预测模型。与录井结果对比,基于PSO的SVM模型识别准确率达到了97.5758%,在识别精度和速度上明显优于交叉验证方法优化的SVM模型。结果表明,该模型在四川盆地钾盐勘探中具有广阔的应用前景。
- 杨福强陈科贵黄长兵陈愿愿李进马小林
- 关键词：四川盆地测井数据粒子群算法
- BP神经网络在富钾卤水中的应用研究被引量：5
- 2018年
- 富钾卤水是一种重要的液态钾盐资源,是四川盆地主要的找钾方向之一。川东地区三叠纪地层内与含盐系相邻的碳酸盐岩储层卤水矿化度极高,卤水资源丰富,开采潜力巨大,是我国目前钾盐勘探研究的重点区域。针对常规测井解释方法识别卤水层速度慢、准确率不高等特点,提出建立BP神经网络模型开展富钾卤水层的识别与划分。以BP神经网络理论和测井解释原理为基础,对卤水层识别影响最大的测井曲线值作为输入,建立BP神经网络模型,开展深层卤水层和富钾卤水层的识别和划分,并用准确的录井结果验证模型性能。测试发现,模型识别卤水的准确率为85.7%;改进的富钾卤水模型识别准确率为89.1%。结果表明,BP神经网络技术在四川盆地钾盐的勘探开发过程中具有广阔的应用前景。
- 陈科贵李进黄长兵陈愿愿王刚刘阳
- 关键词：富钾卤水BP神经网络模型测井响应
