录井技术具有“多、快、好、省”四大优势,但行业发展仍面临“基础理论薄弱、高端技术不足、服务存在短板、发展生态欠佳”四大挑战,亟需抓住“思维模式”这个源头,驱动录井技术创新的良性发展。为此,提出了录井技术创新应遵循的理论思维、系统思维、原位思维三种基本思维模式：理论思维包括沿用理论、延伸理论、创新理论三个层次;系统思维包括技术链思维、技术系列思维、技术体系思维三个层次;原位思维包括油气藏原位思维、地质工程一体化原位思维两个层次。三者相辅相成,构成录井技术创新思维的基石。三种基本思维模式对于厚植录井理论体系、深耕录井技术体系、完善录井服务体系,从而改善录井生态体系具有一定的指导与促进作用。

岩石硬度和塑性系数是石油钻探的重要指标,由于全尺寸岩心取心难度大、成本高,利用岩心实验获取该指标的方法受到限制。为此选取某油田青山口组岩心,通过开展静载压入实验和XRF元素实验,构建硬度、塑性系数和元素特征数据集,并运用皮尔逊相关性分析和粒子群优化的BP神经网络（PSO-BP）算法,揭示了岩石硬度和塑性系数的主控元素,建立了基于XRF元素录井的页岩硬度和塑性系数随钻跟踪评价方法。预测结果表明：页岩硬度的主控主量元素为Fe、Al、K、Ca,微量元素为Cr、Rb,页岩硬度与Ca元素呈正相关,与其他主控元素呈负相关;塑性系数的主控主量元素为Ti,微量元素为Cd、Nb、Ni、V,塑性系数与Ti元素呈负相关,与其他主控元素呈正相关;页岩硬度预测模型网络误差为8.06×10^-8,塑性预测模型网络误差为3.02×10^-11,均小于预设阈值。由该方法在页岩油钻井随钻跟踪中的应用可知,工区页岩主体属于中软3级的低塑性岩石,据此推荐了适配的PDC钻头,取得了较高的机械钻速,为钻井动态优化提供了技术支撑。

钻井技术发展大幅提升了钻井效率,导致传统肉眼岩屑识别方法难以满足高效录井,加之现场人员技术水平差异,严重制约了岩屑录井质量提升。为此,构建融合人工智能、图像分析与物联网技术的岩屑数字化智能识别系统,实现了岩屑数据的自动化采集、实时处理与智能解释。该技术集成了高分辨率图像采集、数字图像特征提取和基于深度学习的AI岩性分类模型,在长庆油田的实际应用表明,岩屑数字化智能识别系统的岩性识别准确率提升至90%以上,有效解决了传统人工鉴定中对微小碎屑岩性定名困难的问题。该系统不仅显著提升了岩屑录井的精度与效率,也为推动录井作业由经验型向智能化转型提供了关键技术支撑,对提升整体录井质量具有重要的现实意义,应用前景广阔。

针对深层煤岩地质条件复杂、目的层煤岩易垮塌所导致的测井作业难度大、获取测井资料有限,而录井储层品质综合评价尚不成熟等问题,依托长庆油田近两年多口新钻井的关键录井参数,兼顾岩石品质、烃源岩品质、含气品质、工程品质4个方面,建立了一套基于录井技术的深层煤岩气储层品质评价技术,并成功应用于长庆深层煤岩气15口井的压裂选层方案设计,凸显了录井综合评价的技术优势,实现了地质-工程一体化深度融合。该技术有效满足了深层煤岩气储层勘探开发需求,为水平井轨迹优化及压裂层位优选提供了可靠的技术支撑,验证了其在深层煤岩气评价中的较强优势。

新疆油田、塔里木油田等西部油田地域辽阔,传统传输网络因通信信号覆盖不足,导致部分井场采集的数据无法及时回传,这对于前方井场钻井施工运行优化、后方基地钻井施工实时监控及地质解释研究等产生了一定的影响。为解决因网络覆盖不足导致的录井数据实时传输难题,研发了基于北斗短报文的录井数据实时传输系统。通过解析北斗三号卫星导航系统传输协议、构建北斗录井数据传输测试环境、开发北斗录井数据实时传输系统,实现了录井数据的“采-编-发”一体化闭环传输。该研究不仅解决了传统网络依赖问题,还通过北斗协议的自主可控性降低了能源数据安全风险,为油田数字化转型提供了高可靠、低成本的通信技术支撑,并为北斗系统在能源领域的规模化应用提供了实践范例。

针对油气田井场钻井液出口缓冲罐液位监测中出现的超声波液位传感器易受环境干扰、测量精度不足等问题,提出了一种采用78 GHz调频连续波（FMCW）的雷达液位传感器改进方案。通过波束角优化设计与抗干扰信号处理算法,实现了毫米级测量精度（误差为±3.2 mm）与窄波束（≤6°）覆盖特性。在西南油气田W 204HX-X井的应用表明,该传感器在剧烈液面波动场景下较超声波传感器准确性提高79.6%、数据稳定性提升16.2%,有效克服了高温烟、水雾等环境干扰导致的测量偏差并提升了监测稳定性。研究结果揭示并扩展了高频雷达技术在复杂工业环境中的适用边界,无论从成本还是功效上比较,都可以替代传统的超声波液位传感器,为钻探过程中钻井液液面智能监测装备的研发应用提供了新的技术路径。

随着油气资源勘探开发的不断深入,地层三压力（孔隙压力、坍塌压力、破裂压力）的精准监测显得更为重要。然而,传统地层三压力监测方法虽然已被广泛应用,但存在依赖人为经验和参数设定的局限性。为了实现地层三压力的实时精准监测,以黄骅坳陷北大港潜山构造带4口待监测井为例,基于待监测井周边已完钻井的钻、录、测井资料,结合极端梯度提升（XGBoost）、轻量级梯度提升机（LightGBM）及随机森林（RF）等先进机器学习算法,将钻、录井数据与基于多孔弹性力学理论的测井计算压力相耦合,并采用加权集成（Weighted Ensemble）算法进行了优化,实现了地层三压力的实时精准监测。结果表明：研究区全部实测压力点钻后评价显示,孔隙压力预测的平均相对误差为6.32%,整体监测精度在93%以上,多参数耦合地层三压力监测技术具有较高的预测精度和良好的泛化性能及可行性。鉴于该方法能够实现多岩性、多类型储层、多压力成因地层的随钻三压力精准监测,可推广应用到其他复杂油气藏的随钻三压力监测中,为地质工程一体化风险预测与钻井安全高效施工提供技术支撑。

钻井现场出口钻井液参数监测过程中,因井筒返出钻井液流速快、冲击力大且伴随岩屑沉积,常导致传感器安装不垂直、探头被掩埋,造成测量参数误差大,影响油气显示发现、评价及井筒安全,为此基于自动化控制原理及钻井液定量采集技术,研发了一套出口钻井液参数定量监测系统。该系统通过优化传感器工作环境与监测方式,可确保出口温度、密度和电导率传感器在最佳工作条件下实现定量监测,有效解决了井场工作条件不达标等难题,已在吐哈、新疆、苏里格等油气田的32口井应用,显著提升了出口钻井液参数监测的精准度,为油气田钻井过程中井筒安全把控及后续油气资源开发评价提供了可靠的技术支持。

钻井作业中钻头是否在目的层中穿行,可根据钻井液离子浓度变化判断。然而,常规人工化学滴定测量存在操作周期长、误差大、受人为因素影响大的问题;而部分实验室采用的离子选择电极法测量精度受pH值与温度的影响较大,无法满足现场需求。为此,提出了一种针对钻井液pH值与温度干扰的离子选择电极测量误差补偿方法。在总结离子选择电极的测量原理基础上,通过分析pH值与温度参数对离子选择电极的影响特性,建立氯离子浓度测量的实验方案;随后根据pH值与温度的实验数据与模型分析,在能斯特方程中引入pH和温度线性补偿项来消除待测溶液pH和温度变化对电极测量电位的干扰,建立离子选择电极的pH和温度补偿模型;最后通过实际采集的不同温度与pH值下的离子浓度参数进行模型验证,经过补偿之后的氯离子浓度测量误差均在10%以内,满足现场实际需求。

煤岩气作为新型非常规能源,其勘探开发备受关注。由于煤岩气储层化学组成复杂,影响含气性、吸附能力及开发效果,传统实验室分析和测井方法受限于成本高、周期长及复杂井况适应性差等问题,难以满足深层煤岩气高效开发需求,亟需高效精准的动态评价方法。以鄂尔多斯盆地中东部石炭系本溪组和二叠系山西组煤岩为对象,提出一种基于X射线元素录井技术与气测全烃数据综合评价煤岩工业组分的方法。通过分析36件煤岩样品,首次构建了主量元素含量与灰分的线性正相关模型及其与固定碳的线性负相关模型;针对挥发分与水分受有机质热解控制的特点,引入气测全烃数据实现了挥发分与水分的动态反演。模型应用于M 172、WT 1井,为储层改造提供指导数据,试气产量分别达13.6×10⁴ m³/d和10.4×10⁴ m³/d。该方法突破了传统实验室分析与测井方法的局限性,可实时分析评价复杂井型（水平井、大斜度井）的煤岩工业组分,为深层煤岩气勘探提供了低成本、高效率的技术支撑。

歧口凹陷沙三段页岩油层黏土矿物含量较高,水敏性较沧东凹陷孔二段强,裂缝系统发育,钻进过程中工程异常复杂,自2023年在歧口沙三段水平井开始使用白油基钻井液后,钻探开发效率明显提高,但对气测录井造成很大影响。通过对比分析水基与油基钻井液条件下气测录井响应特征,总结不同气体侵入程度下油基钻井液对全烃及各烃组分的吸附特征规律,基于各组分实测相对百分含量变化率数据,研究气测校正方法,建立了气测解释图板和评价标准,为油基钻井液条件下页岩油甜点评价提供依据。通过投产效果验证,具有一定指导意义。

保定凹陷为华北油田勘探开发重点区带,由于区域内油藏埋深浅,具有甲烷含量高、油质重等低熟油特点,还普遍存在生物降解及水洗破坏现象,使得气测组分特征已不具备评价敏感性,且实物显示级别均较高,录井评价中,P_g等参数均受到一定程度影响,现有录井解释评价技术表现出一定局限性,适用性变差。为有效解决油藏录井响应特征复杂、储层流体性质识别难等问题,通过试油定产数据及各项分析化验数据,整合相关影响因素提取敏感参数,利用统计分析软件进行分类判别并构建线性回归模型,使录井随钻解释符合率达到73.33%,满足了随钻快速评价储层流体性质的需要,并达到在现场推广应用的条件,同时为录井行业数智化转型提供支撑。

四川盆地东缘红星地区吴家坪组页岩气资源潜力大,但各井产能差异显著,影响因素尚未系统量化。鉴于层次分析法（AHP）可有效实现多因素定量评价,建立地质因素与工程因素一级指标层,涵盖轨迹因素、物性因素、储气因素、压裂因素、试气因素5个二级指标层,以及水平段长、总含气量、破裂压力、返排液量等21项三级指标,构建了各级指标层判断矩阵并计算指标权重。选取红星地区典型单井,将单井各指标标准化值与层次分析法算出的权重值相乘,得到各井的综合评价值并与无阻流量及可采储量拟合,验证模型可靠性。研究结果表明：甲烷含量、开井压力、有机碳含量3项指标权重值分别为0.121 8、0.111 1、0.088 9,为气井产能主控因素;各井综合评价值与无阻流量和可采储量拟合效果好,拟合度大于85%。通过研究明确了红星地区吴家坪组页岩气井产能的关键控制参数,可为该区高效开发提供理论依据。

为保障储气库安全平稳运行,有效评价其地质体的密封性,需重点对盖层和断层的稳定性进行评价。以大港Z储气库为研究对象,基于地质气藏特征、生产动态特征、岩石力学实验等资料,结合该库多周期高速交变注采后地应力交替变化的特点,建立四维动态地质力学模型,综合评价Z储气库在经历了30年的开发和20个注采周期后的圈闭密封性。研究结果表明：①Z储气库地质体盖层的极限孔隙压力为48.8 MPa,控圈T断层的极限承压能力为35.1 MPa,Z储气库的运行上限压力为31.5 MPa,在安全范围内;②Z储气库在长期高速交变注采运行过程中,盖层、储层及断层均未发生破坏,但是地质力学模拟显示,控圈T断层出现个别风险点,目前总体仍比较安全;③建议在四维地质力学模型研究的基础上,结合实际的动态监测数据,对Z储气库地质体开展实时动态监测,在Z储气库的T断层风险点上盘部署监测井,加强注采动态监测,保障储气库长期安全平稳运行。

随着南海东部油气勘探开发的深入,低孔低渗储层逐渐成为主要勘探目标。这类储层孔喉结构复杂、孔隙度与渗透率相关性差,导致传统测录井与岩心实验分析解释精度难以满足勘探需求,显著增加了作业成本。为此在南海东部引入随钻微取心和数字岩屑的技术组合,通过深入挖掘数字岩屑敏感参数,基于CT扫描图像和微米级孔喉半径,运用计算机图像处理技术完成数字岩屑重构,实现了储层分类,并利用微米级中值孔喉半径预测流度,建立起西江凹陷番禺4洼低孔低渗储层定性与定量评价体系,有效提高了低孔低渗储层综合解释评价的精细化水平,为南海东部低孔低渗储层勘探提供了新路径。

“双碳”战略加速了石油行业能源结构转型和新能源发展。目前,各大油田均遗留了一定数量的长停油气井,启用长停油气井转为地热井,可盘活资产、降低建产成本,是清洁能源替代的重要举措。以大港油田沧东凹陷沈家铺油田为例,通过收集整理钻井、地质资料,系统分析该油田馆陶组热储分布特征,采用热储体积法和三维地质建模法开展地热资源量评价,建立了长停油气井转地热井潜力定量评价方法。研究结果表明：①研究区馆陶组热储地层厚度大、埋藏适中、分布稳定、热储潜力大,主要发育中低温水热型地热资源,热储温度49.6~64.3 ℃,地热资源总量为0.13×10¹⁸ J,地热水资源量为2.9×10⁸ m³,地热水热量为0.05×10¹⁸ J,地热资源丰度为15×10¹⁵ J/km²,热储资源丰富;②优选构造形态、热储埋深、热储厚度、热储温度等10项评价要素,建立长停油气井转地热井潜力评价定量指标Z_i,对长停油气井进行分类评价,并优选Z_i大于80的地热资源条件优的6口Ⅰ类长停油气井优先实施;③先导试验井J 9井试水试验结果表明,研究区馆陶组地热水最大允许开采量为55.46 m³/h,为中产产能水平。该研究成果将为深化沈家铺油田乃至大港油田馆陶组热储整体认识和推动油区地热资源规模化开发利用提供重要支撑,对于促进油田的可持续利用和推动清洁能源发展具有借鉴意义。

针对传统地层孔隙压力监测方法在生烃增压作用较强地层中存在的不足,提出一种基于地层孔隙压力监测技术与漫反射红外傅里叶变换光谱（DRIFTS）技术协同耦合的新型地层压力趋势判别方法。在随钻地层压力监测过程中,利用测录井参数（如dc指数、声波时差、电阻率等）偏离正常趋势线的特征识别异常压力地层,同时引入DRIFTS技术快速分析岩屑样品的矿物成分、总有机碳含量（TOC）及镜质体反射率（R_o）,揭示有机质生烃增压效应。以珠江口盆地文昌A凹陷B井为例,通过地层压力技术与DRIFTS技术的协同耦合构建图板,进而识别出该井4 350 m为生烃增压拐点,发现地层孔隙压力上升趋势与TOC、R_o的升高趋势高度一致,验证了协同判别方法的有效性。与传统模型相比,该方法能够同时量化欠压实与生烃作用的超压贡献,显著提高了复杂超压机制地层的压力判别精度。DRIFTS技术对矿物与有机质的高分辨率分析能力,与随钻压力监测数据的动态结合,为钻井工程提供了更可靠的地层压力预测与安全指导,具有重要现场应用价值。

录、测井数据在储层流体识别,尤其是随钻阶段的流体识别中起着重要作用。录、测井数据体依赖于区域内井的数量,海上油气勘探在大数据维度上来说样本相对较少,导致在利用机器学习对储层流体进行识别时受限于有标签数据量太小,存在过拟合及泛化能力差等问题。针对上述问题,提出一种融合半监督学习（Self-Train）与马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）算法的流体识别方法。利用少量有标签数据初步训练神经网络模型;结合半监督学习算法为无标签数据生成机器标签（伪标签）,然后使用马尔科夫链蒙特卡洛法随机采样量化模型预测的不确定性,筛选置信度高的机器标签,以扩充高质量训练数据集,最终结合筛选后的机器标签与原有标签数据,采用自适应训练方法调整利用有标签数据建立的神经网络模型,构建适用于小样本条件的录、测井数据储层流体识别模型。对新钻井进行模型验证,符合率达到85%以上,应用效果较好。MCMC方法筛选机器标签后建立的储层识别模型,提升了随钻流体解释模型的准确率与泛化能力,为井场快速识别随钻流体提供了有效的技术支撑。

为满足石油工业生产领域对压力测量精准度的严苛要求,解决传统压力表校验方式的局限性,应用高精度压力传感器、自动化控制技术、机器视觉与图像处理技术及智能算法,从硬件与软件两方面进行智能校验装置开发设计：硬件着重压力源、传感器等模块的关键部件选型与架构搭建;软件实现数据采集、处理、存储及自动校验流程等功能。现场测试与应用表明,该装置校验精度高、稳定性好且操作便捷,能显著提升压力表校验工作的效率,确保压力表的质量,为石油计量工作提供有力的技术支撑。

为降低钻井现场数据采集人员的工作量,充分复用已采集到的钻井数据,实现数据“一方录入、多方共享”的效果,通过数据库触发器感知数据变更,凭借模型转换规则动态配置实现数据异构同步,利用消息队列将数据变更捕获与数据同步两个功能解耦提升系统性能,最终研发了钻井数据异构同步系统。该系统自上线以来,累计同步数据2.8亿条,平均每日实时同步数据61.14万条,大幅减轻了现场人员数据填报负担,使得数据共享更加安全和及时,实现了数据同步统一管理。该系统在打破数据壁垒、消除数据孤岛、提高数据利用率、保障数据一致性、促进跨领域协作等方面成效显著,为企业管理者的分析决策活动提供了强有力的数据支撑。

变质岩潜山是渤海湾盆地油气勘探的重要领域,茨榆坨潜山作为辽河坳陷东部凹陷西侧的地垒式构造,其油气分布受风化壳结构及物性分异显著控制。为明确茨榆坨潜山油气分布不均的原因,利用岩心、薄片、测井及分析化验等资料,对潜山顶面风化壳进行纵向结构划分与特征研究,通过解析其演化过程及物性分布规律,明确风化壳对潜山油气聚集的控制作用。研究表明：茨榆坨潜山风化壳缺失黏土带与风化砂砾岩带,纵向由淋蚀带和崩解带组成;风化壳厚度及物性差异控制“上倾尖灭”圈闭形成,淋蚀带（渗透率>10 mD）为优势运移通道;生烃强度分级模拟显示,高生烃强度（5×10⁶ t/km²）下油气可充注崩解带（厚度>12 m）。研究结果揭示了风化壳对潜山油气聚集的控制作用,为深化潜山成藏规律认识及优化勘探部署提供了重要地质依据。

针对石油钻井工程中数据质量参差不齐、多源异构数据治理困难等问题,设计并实现了一个面向钻井数据的治理系统,以提升数据的一致性、准确性和可用性。系统包含数据管理模块、数据质量评估模块、数据治理模块和视频识别模块。数据管理模块主要实现了数据查询、文件导入、文件下载等功能;数据质量评估模块则通过缺失值、无效值、离群值检测与相关性计算进行质量评估;数据治理模块通过时序分割、工况识别与数据插补,实现对异常数据的修正和补全;视频识别模块通过大模型技术对现场安全提供动态化智能监测。该系统在华北油田试运行表明能够显著提高钻井数据的质量,为后续的分析和决策支持提供可靠的数据基础。

点坝砂体作为X区块曲流河沉积体系中的核心储集空间,其内部构型和空间展布特征复杂多变,外部受成因控制形成的片状厚砂层难以划分。因此,采用储层构型层次分析法,根据砂体空间组合特征和其成因归类,以砂泥岩为界限确定曲流河有效储层复合曲流带的分布范围。从复合曲流带中识别单一河道砂体,根据河道迁徙方向形成砂体的空间配置关系并识别废弃河道;以废弃河道为界,并结合点坝砂体韵律特征确定的坝头、坝尾,划分出点坝范围,进而从平面和剖面上识别出各单一点坝砂体。重点解剖点坝砂体内部特征,通过精细识别侧积泥岩划分点坝沉积期次,基于对子井法定量计算侧积泥岩产状,求得单期侧积层宽度约430 m。通过水平井实钻对比,该方法计算结果与实钻结果相近,应用该方法指导部署K-4 X井,取得良好开发效果。证实其在X区块点坝识别与定量表征中具有较强的实用指导意义。

为提升海上油田录井作业的实时数据解析与智能化水平,构建了面向录井任务的大语言模型OffshoreGPT。该模型依托7 405条结构化领域段落和约6 000条高质量“问答对”进行预训练,并结合监督式微调与指令微调策略,提升了领域术语解析与专业文本生成能力,且全流程训练在配备多卡GPU的高性能服务器环境中完成,可确保在复杂工况下具备稳定性与快速响应能力。测试结果表明,OffshoreGPT在领域知识问答和故障诊断任务中的BLEU-4得分提高81.77%,ROUGE-L得分提高 63.43%,在模拟录井场景中能够实时识别关键作业事件并生成风险提示,从而提高作业准确性与安全性,减少人工干预。该模型在现场技术支持中表现出良好的适配性,表明其在海上油田录井作业智能化应用中兼具可行性与优势。

鄂尔多斯盆地作为我国战略性能源基地,其深层（埋深>2 000 m）煤岩气资源潜力巨大,被视作继页岩气、致密气之后非常规天然气勘探开发的重要接替领域。当前产业发展的核心挑战在于如何通过多维度数据融合与智能化技术手段,精准定位兼具“高含气性、高可压性”特征的甜点层段,以实现资源的经济高效开发。针对这一技术瓶颈,创新性构建了“气体录井-岩石热解录井-元素录井”三位一体评价体系,即通过解析储集性、烃源岩特性、含气性、流动性、脆性,建立含气性动态表征模型、渗流能力分级标准及脆性指数计算方程,最终建立本溪组8^#煤层煤岩气储层分级评价标准（Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类）,形成“数据采集-模型构建-现场验证”的螺旋式认知提升机制。实践表明,该体系显著提升了储层评价效率与精度,甜点识别效率较传统方法提高约20%,典型区块Ⅰ类储层预测准确率超过85%。研究成果已在鄂尔多斯盆地多个重点区块推广应用,展现出良好的适应性和推广价值,为深层非常规气藏开发提供了可复制的技术范式。

随着页岩油气勘探开发的深入,岩相识别成为页岩油储层评价与甜点预测的关键环节。针对传统岩相识别方法（如岩心观察、测井解释）成本高、连续性差等问题,通过X射线衍射（XRD）及有机地球化学测试等录井资料,结合“有机质丰度+沉积构造+无机矿物含量”的“三端元-三级次”岩相划分方法,将南海涠西南凹陷页岩划分为10种岩相类型,在汇编矿物、岩石热解和工程3类录井数据特征指标的基础上,选取黏土矿物、长英质矿物、碳酸盐矿物、总有机碳含量、氢指数、含油饱和度、钻速、扭矩、热解烃、游离烃共10种特征指标,分别采用支持向量机（SVM）和随机森林（RF）算法,构建页岩岩相识别模型。结果表明：随机森林模型能够准确识别页岩岩相,其准确率为92%;模型在现场应用效果良好,符合率达到100%。该研究成果能够随钻快速地实现岩相识别,为页岩储层的甜点评价及压裂分段分簇设计提供指导。

完井地质报告是油气勘探开发的关键成果资料,针对其传统人工编制模式存在的效率低、易出错、规范性差等问题,基于GeoWell软件研发了一套智能生成系统。该系统以中海油EOM数据湖提供的数据为基础,实现录井、测井、测试等多源数据的批量导入与数据解析,以中国海洋石油集团有限公司企业标准为准则,融合地质人员经验,构建可配置规则库与结构化模板,采用“数据接入→规则决策→内容组装→规范输出”闭环架构,结合数据映射、动态内容生成与自动化排版技术,实现从原始数据到标准化报告的一键生成。在渤海油田158口井的规模化应用表明,该系统使报告编制效率提升73%以上,数据准确性与格式规范性显著改善,有效推动地质人员从事务性操作向高价值分析研究转型,为油气地质工作的数字化、智能化提供了范例。

针对渤海湾盆地渤中A构造古生界碳酸盐岩潜山勘探中存在的岩性定名不精准、界面卡取精度低、地层划分与对比困难、优质储层识别缓慢等问题,引入X射线衍射（XRD）录井技术。通过建立岩性定名三角图板,实现了碳酸盐岩过渡岩性的精细定名;基于上覆泥岩矿物含量的“三段式”变化规律,建立了潜山界面预警与识别方法;利用长石含量与自然伽马测井曲线的拟合模型,实现了随钻地层精细划分与对比;结合矿物成分与岩石脆性关系,建立了基于脆性指数的优质储层快速识别方法。该技术在渤中A构造7口探井中应用结果表明,岩性定名符合率达92%,界面卡取精度控制在界面以下的3 m以内,地层层位划分误差不超5 m,优质储层解释符合率达83%,有效支撑了钻井安全与勘探决策。

岩屑荧光检测是判断储层含油性与油气显示级别的重要手段,但传统人工判读存在主观性强、难以量化等问题。为此,提出一种基于HSV色彩空间的荧光图像自动识别方法。通过将RGB图像转换至HSV色彩空间,解耦色调（H）、饱和度（S）和明度（V）,有效抑制光照不均干扰,并结合阈值分割提取荧光区域,统计不同颜色（如黄白、亮黄、浅蓝）的像素占比,可实现荧光特征的定量化表征。进一步融合地质深度信息,构建“深度-图像”剖面图,实现了图像与录井曲线的深度对齐。该方法已用于鄂尔多斯盆地F 25等多口预探井1 286个储层单元的含油性解释与评价,经试油、测压及生产动态资料验证,其中1 103个储层的解释结果与实际流体性质相符,整体符合率达85.8%,较传统人工判读方式提高18%,显著提升了油气判识的客观性、一致性与可视化水平,为智能录井中油气显示的自动识别与分级提供了技术支撑。

原油体积系数是利用容积法计算原油储量的重要参数,对于提高油气田的开发效率、降低经济风险具有重要意义。为解决预测原油体积系数的高压物性取样分析方法存在的高成本、未设计高压物性取样,以及录井气测数据对比法预测精度不高等问题,提出一种结合区域地质资料与录井天然气碳同位素数据,使用耦合了模拟生烃动力学、同位素分馏和排烃过程的IsoBox软件推算气油比,继而通过原油体积系数与气油比相关关系求取地层原油体积系数的方法。利用涠洲X 6油田5口探井的天然气碳同位素录井数据对该方法进行了验证,结果显示计算的原油体积系数与高压物性分析结果相对偏差小于6.3%,表明该方法预测精度较高,具有较好的勘探应用前景。

深层煤岩气作为我国非常规能源体系的重要组成部分,其优质储层的精准识别对确保煤岩气开发效率与经济效益具有重要意义。然而深层煤岩气储层普遍具有“高温、高压、高应力、强非均质”的特征,传统评价方法因时效低、成本高、参数单一等问题,难以满足快速随钻评价需求。为此提出基于热重分析（TGA）技术的优质煤岩气储层评价方法,通过监测井筒返出煤屑样品升温过程的质量变化,同步获取灰分含量、最大失重速率温度、热重质量差、最大失重速率、水分含量5个关键参数,以实现储层品质与含气性的随钻综合解析。该技术已成功应用于多口新钻井,有效储层钻遇率提升8%,压裂选层决策周期缩短12%,为深层煤岩气储层高效勘探开发提供了新的技术途径与决策支持。

多元线性回归等传统的储层孔隙度预测方法,通常难以有效捕捉测井数据的时空特征及掌握测井数据与孔隙度间复杂的非线性关系,导致预测结果与实测数据间存在较大误差。为此,引入卷积神经网络（CNN）-长短期记忆网络（LSTM）混合神经网络方法,阐述基于测井数据的CNN-LSTM混合神经网络储层孔隙度预测原理,采用互信息法筛选出与孔隙度相关性较强的声波时差、体积密度、补偿中子和自然伽马4个测井参数作为模型输入特征,构建CNN-LSTM混合神经网络模型的预测流程,选取样本数据并划分训练集及测试集,通过缺失值处理、标准化和数据重塑对样本数据进行处理,最终建立了基于测井数据与储层孔隙度间非线性映射关系的孔隙度预测模型。模型的测试和评估结果表明：该混合神经网络模型在同井预测的误差指标MAE和RMSE分别降至0.2和0.25以下,比多元线性回归模型低60%以上,比循环神经网络模型低50%以上,比长短期记忆网络模型低40%以上。在未参与训练的C井的现场应用中,预测精度达到92.3%,应用效果良好。

精准预测深部煤层含气量,是优选煤层气“甜点区”、部署开发井位和优化压裂方案的关键依据。然而由于传统预测模型在含气量预测中往往存在明显局限,如对复杂非线性关系的表征能力不足、泛化性能较差且易陷入局部最优解,导致预测精度难以满足实际需求。为此在系统分析煤层含气量与测井参数相关性的基础上,优选出声波时差、补偿中子、自然伽马、密度和电阻率5个测井参数作为输入特征,提出了一种融合随机森林（RF）与遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的集成学习模型,首先采用3σ准则对异常值进行清洗,然后利用随机森林初步完成回归特征重要性评估,进而将其预测结果作为新特征与原始参数融合,输入至经遗传算法优化的BP神经网络进行精细建模。采用5折交叉验证评估模型性能可知,测试集结果为R²=0.894、RMSE=1.698、MAE=1.313。应用井验证结果表明,模型在Y-1、Y-2井含气量的预测绝对误差介于-1.37~1.39 m³/t之间,与实测值吻合良好。该融合模型有效提升了预测精度,表现出良好的鲁棒性和泛化能力,为深部煤层气资源评估提供了可靠技术方法。

钻井液出口流量是录井工程中监测井下溢流与井漏的关键参数之一。鉴于常规靶式流量计等测量方法受非满管流态、现场振动及介质特性影响,测量精度低,预警延迟明显,难以满足高精度安全钻井的需求,通过研发一套基于雷达流速计、雷达液位计、高清摄像头与多参数融合模型的钻井液在线溢漏监测系统,实现了在非满管条件下钻井液出口流量的实时在线测量,较综合录井仪可提前1~3 min发现溢漏异常并报警。井场应用表明,该系统安装便捷、操作简单、维护成本低,有效解决了非满管流量测量精度低的难题,为钻井安全提供了可靠的技术保障。

随着录井分析技术的长足进展,以RoqSCAN为代表的岩屑矿物识别技术已成为录井分析的重要工具。然而,该技术目前仅能测试岩屑颗粒的矿物组成,无法实现岩性自动识别,对复杂岩性更难以鉴定。为此,提出了一种基于数字岩石图像分析的复杂岩性识别方法：利用边缘检测与图像分割技术,实现岩屑颗粒的自动提取;结合颗粒形态和矿物信息,开展颗粒级别的岩性识别;通过对识别结果进行统计与可视化分析,为复杂岩性的识别与分类提供科学、可靠的数据支持。目前,该识别方法已在鄂尔多斯盆地D 2井成功应用,显著提升了复杂地层的识别准确度和效率,为录井现场岩屑高效识别提供了新的技术方法。

氦气是国防建设与高科技产业发展不可或缺的稀缺战略资源,含氦天然气是当前工业化生产氦气的唯一来源。现有氦气检测技术主要依赖实验室质谱仪检测与现场色谱+热导检测器（TCD）检测,前者检测数据不连续,后者分析周期长、检测精度不足,难以满足随钻勘探中实时评价的需求。为破解上述技术瓶颈,进行了氦气随钻快速检测装备研发。该装备主要由质谱检测系统、抗干扰预处理系统及配套控制软件系统构成,核心单元质谱检测系统由电子电离系统、四极杆质量分析器筛选系统及电子倍增器检测系统构成,并配套专用数据处理软件;采用机架式便携设计,可与综合录井仪无缝集成,其氦气最低检出限2×10^-6,分析周期30 s,与综合录井仪实现同步分析、数据处理、成图输出及实时监控,为氦气随钻快速检测与储量评价提供了设备支撑和技术保障。该装备已在鄂尔多斯和下扬子盆地开展现场应用,检测数据与天然气氦气实验室化验结果一致性较好,应用效果显著,为含氦气藏的高效勘探开发提供了重要技术支撑。

针对油气勘探过程中,多组分碳同位素光谱仪在钻井现场复杂温度环境下存在激光波长漂移和测量精度下降的问题,开发了一种基于三级温控策略的高精度温控系统。该系统由外层隔热箱、中层恒温舱与核心激光器温控单元3部分构成,通过逐级热阻隔减缓环境干扰。系统集成测试与现场实测表明：在恒温25 ℃实验室条件下,激光器温度稳定于37.7±0.005 ℃,对应波长漂移小于0.002 nm;在3~38 ℃的野外条件下连续运行72 h,系统稳态控温误差优于±0.01 ℃,使CH₄ δ¹³C₁测量误差减小至±0.5‰以内,显著提高了光谱仪测量稳定性与分辨率,为油气成因分析与储层评价提供了关键技术支撑。

为适应模块化录井仪器发展需求,实现通道信号检测系统的智能化、自动化,研制出了模块化录井仪器多通道信号检测系统。该系统将标准信号发生电路及数据采集电路用于仪器采集系统通道信号的快速、精确、智能检测,计量结果具有可溯源性及可传递性,符合石油行业标准的要求。应用结果表明,该检测系统智能化程度高,检测误差小,功能强大,实现了录井仪器通道信号的精确检测,进一步提升了井场录井服务质量。

钻井过程中环空液面不在井口时,为解决开井状态下井下液面难以连续监测、液面深度缺乏自动识别手段及无法与钻井工程参数联动,指导溢漏全过程决策的技术难题,提出钻录一体化井下液面连续监测技术及应用方案。结合现场实际进行井下液面监测仪传感器化设计及与综合录井深度集成的研究：通过优化安装位置减少声波干扰,解决开井状态下连续监测的难题;采用基于回波周期性衰减特征的相关性算法,解决了井下液面自动识别的难题,提高了连续监测自动化程度。该技术与综合录井系统进行数据交互并实时曲线监控,结合液面深度建立起计算漏速和漏失量的井筒漏失动态模型,实现了井漏失返情况下钻井工程与综合录井的一体化应用,达到对井下状态和溢漏情况进行实时监测、分析、报警、记录等目的。在井场实际应用案例中,开井实时监测取得了较好的应用效果,实现了井漏失返工况下的动态预警并精准指导堵漏决策,为井控安全提供了有力的保障。

针对东海盆地西湖凹陷深层勘探中,因PDC钻头导致地层原始颗粒破坏程度高,难以利用岩屑对碎屑岩粒度进行准确分析,且钻井取心和井壁取心成本高、时效性差等问题,建立一种随钻条件下快速、准确的碎屑岩粒度评价方法。基于元素录井数据与地质机理分析,优选与粒度相关的特征元素组合;再通过机器学习方法,分层系建立预测模型：对花港组采用线性回归,对平湖组上段和中段分别采用决策树与随机森林算法,最终建立了适用于西湖凹陷不同层系的碎屑岩粒度评价方法。实践应用表明,该方法在西湖凹陷花港组及平湖组地层的岩性粒度预测中,总体符合率达89.7%,能够有效识别从泥岩到砂砾岩的7个粒度级别,为西湖凹陷花港组与平湖组碎屑岩储层的随钻甜点评价以及后续作业决策提供了较为可靠的技术手段和参考依据。