一种利用工程参数来识别和评价地层裂缝的方法

    公开(公告)号:CN115730188A

    公开(公告)日:2023-03-03

    申请号:CN202211473903.2

    申请日:2022-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种利用工程参数来识别和评价地层裂缝的方法,包括:步骤一、采集正钻井的工程参数和录井参数,计算正钻井的修正钻压指数并进行校正,得到校正的修正钻压指数;步骤二、结合岩屑录井资料和校正的修正钻压指数,划分出变岩质岩段;步骤三、计算变岩质岩段的校正钻压指数平直段的走势,划分出变质岩段的修正钻压指数基线;步骤四、计算裂缝发育指数,根据裂缝发育指数的分布,对裂缝发育情况进行评价。能够实现利用实时的钻井工程参数,在正钻井的同时,通过校正的地层可钻性参数第一时间评价变质岩地层裂缝的发育情况。

    一种利用录井气测入口数据对出口数据进行校正的方法

    公开(公告)号:CN106651611A

    公开(公告)日:2017-05-10

    申请号:CN201610866784.5

    申请日:2016-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种利用录井气测入口数据对出口数据进行校正的方法,不开增压泵时,以录井入口气测数据入库时间为基础,反推作用于井底的入口气体对应的深度,实现气测入口数据与出口数据的同步,进而完成利用录井入口气测数据对出口数据进行的校正。本发明还公开了一种利用录井气测入口数据对出口数据进行校正的方法,开增压泵时,分别计算作用于井底的入口气体数据和作用于隔水导管的入口气体数据,然后将以上两个入口气测数据按各自对应的钻井液排量计算一个加权值,此加权值就是该情况下与气测出口数据同步的入口数据,最后以深度为参考,用气测出口数据减相应的同步后的气测入口数据即实现了入口数据对出口数据的校正。

    基于多组分气测系统的气油比定量预测模型构建方法

    公开(公告)号:CN116792079A

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202310646249.9

    申请日:2023-06-02

    Abstract: 本发明公开了油气勘探开发领域的基于多组分气测系统的气油比定量预测模型构建方法,S1,根据随钻测井采集到的储层流体数据与Flair流体测井采集到的高级泥浆气数据建立两者之间的相关性关系;S2,利用储层流体数据,建立基于BP神经网络的气油比定量预测模型;S3,对钻井时记录的高级泥浆气数据的原始数据进行校验预处理;S4、根据校验后高级泥浆气数据,利用Flair技术测量的C1‑C8、C6H6、C7H8、C7H14组分参数特征来建立GOR定量预测模型;S5、将同一深度高级泥浆气数据的GOR预测值与储层流体数据的测量已知的真实值进行比较,验证模型准确性。本发明提供的方法,能够充分利用C1‑C8、C6H6、C7H8、C7H14烃组分含量,建立轻、中、重烃组分相对含量的派生参数来预测气油比,从而提高气油比预测的精确度。

    一种利用录井气测入口数据对出口数据进行校正的方法

    公开(公告)号:CN106651611B

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201610866784.5

    申请日:2016-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种利用录井气测入口数据对出口数据进行校正的方法,不开增压泵时,以录井入口气测数据入库时间为基础,反推作用于井底的入口气体对应的深度,实现气测入口数据与出口数据的同步,进而完成利用录井入口气测数据对出口数据进行的校正。本发明还公开了一种利用录井气测入口数据对出口数据进行校正的方法,开增压泵时,分别计算作用于井底的入口气体数据和作用于隔水导管的入口气体数据,然后将以上两个入口气测数据按各自对应的钻井液排量计算一个加权值,此加权值就是该情况下与气测出口数据同步的入口数据,最后以深度为参考,用气测出口数据减相应的同步后的气测入口数据即实现了入口数据对出口数据的校正。

    一种智能荧光记录仪
    5.
    实用新型

    公开(公告)号:CN216622170U

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202123095362.8

    申请日:2021-12-10

    Abstract: 本实用新型保护一种智能荧光记录仪,包括荧光发射模块、图像处理模块、图像采集模块以及样品分析室,荧光发射模块内的光谱切换机构预设有多个不用波长的滤光片组,其相互间形成一个轮盘结构,轮盘结构的档位间可进行无缝切换。本实用新型的记录仪可以实现全波段波长照射,更广的接收波长范围,很好地覆盖了轻质油重质油的荧光激发范围;同时,图像分析系统的模块化设计,可以不断添加新的图像分析功能,通过大量的数据样本学习,提高测量精度。

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