针对传统录井解释图板存在依赖人工绘制、标准不统一、解释效率偏低且主观性较强,难以适配复杂油气储层录井精细解释需求的问题,进行了录井解释图板智能生成与智能解释技术研发。以邻井录井资料为核心数据源,收集气测、岩石热解、轻烃等关键录井参数并完成数据清洗与标准化预处理;采用灰色关联分析法筛选与储层含油气性高度相关的敏感性参数,构建智能图板生成模型,并结合贝叶斯加权全局-局部融合方法完成交会图板界线科学划分,联动生成适配研究区域的标准化录井解释图板与量化解释标准;基于熵权法构建多指标综合得分评价模型,将目标井录井数据与生成的图板、标准进行比对分析,通过智能判别算法自动输出目标层位录井解释结论。选取辽河油田G区块多口邻井资料开展试验验证,该技术应用于目标层位解释后,区块小层判别准确率达94.64%,解释符合率较传统人工解释提升5.78%,单井解释效率提升97%以上,提高了录井解释的精准度、一致性与工作效率。实践表明该技术可实现邻井资料高效复用及解释图板、标准的自动化生成,有效提升录井解释的智能化水平与解释精度,适配复杂油气储层录井解释场景,具备良好的工程实用性与推广价值。

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。

针对海上油田录井作业中数据类型多样、专业知识交叉、响应滞后及网络条件复杂等挑战,提出并实现了一种改进型检索增强生成（RAG）智能知识系统——OffshoreRAG,在传统RAG框架基础上首次融合录井曲线等专业数据与多模态知识处理,通过建立基于元数据的知识管理架构,采取结构标签与向量召回的混合检索策略,引入Cross-Encoder（跨编码器）进行细粒度语义重排序,在PostgreSQL中集成pgvector向量列、表分区以及并行执行计划,形成秒级响应机制,实现了从数据采集到问答生成的可追溯闭环流程,并基于真实海上油田1 800余份多模态数据（录井报告、试井设计文件、设备资料）,对1 000个涉及操作流程、设备故障诊断及规范查询类问题进行了实验验证。现场部署应用结果表明,系统有效整合多源信息,显著提升了工程师在高强度作业中的决策效率和应急处理能力。研究证实,面向特定工业场景的多模态RAG系统具备工程可行性与实用优势,未来可通过扩展实时曲线数据接入能力,增加并发与延迟仿真测试,优化曲线特征抽取与存储策略,以进一步增强系统在复杂工况下的稳定性和工程价值。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

当前面向钻探安全的人工智能预警技术仅能处理单一模态数据,难以融合多源信息,且缺乏交叉验证机制,难以构建完整的解释分析链条。为解决油气井筒工程风险领域智能建设过程中的边缘数据清洗、多模态模型研发、模型协同推理等技术难题,全面提升钻井风险预警水平,采用多模型协同推理的漏卡事件自动识别方法,成功研发并应用钻井漏卡风险场景大模型,最终实现按秒级监控12项以上钻井风险相关参数。在辽河、西南油气田应用表明,相较于传统单一风险模型,该模型漏卡风险识别率分别提升至88.89%和89.23%,日均虚警警次控制在10次以下,并实现对50口井的每日实时数据分析与自动化异常报告单生成。该模型的落地服务实践验证了钻井漏卡风险场景大模型在油气井筒工程领域的有效性,为地区公司智能化发展提供技术支撑。

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。

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。

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。

在油气勘探与开发过程中,准确识别地层岩性是评价储层、识别含油气层和指导钻井施工的基础工作。传统岩性识别成本高、周期长、空间连续性差,难以满足现代高效勘探的需求,因而,亟需借助地球物理资料构建高效、自动化的岩性识别方法。基于此,将U-Net网络与残差网络相结合,利用测井数据对岩性进行归位,旨在通过深度学习模型,减少人工工作量,提高识别精度及效率。在模型中引入残差块以提升特征提取的效率与稳定性,引入注意力模块以提升对岩性边界的敏感性。此外,相较于传统的处理流程,在数据预处理阶段对测井曲线进行标准化处理,并通过统计中值提取的方式构建深度切片数据集,增强模型的泛化能力与可解释性。研究结果表明,相比于传统的人工岩性归位,基于深度学习的岩性智能归位结果具有划分精度高、界面识别准确等优势。该方法在中佳区块ZJ 143井进行应用,识别准确率为93.8%,较人工岩性归位提速6~8倍。

深层煤岩气储层含气量的准确评估对资源潜力预测与开发甜点优选至关重要。针对传统取心解吸法成本高、时效差的瓶颈,以鄂尔多斯盆地8^#煤为研究对象,系统剖析了深层煤岩气的赋存机理,明确了宏观煤岩类型、煤岩储层厚度、煤质含量、灰分含量、变质程度、总有机碳含量（TOC）及封盖厚度等7项主控地质因素。在此基础上,利用气测、地球化学及元素录井等随钻数据筛选敏感参数,通过多参数融合方法建立了含气量综合预测模型。该模型在鄂尔多斯盆地X区块的应用中,预测精度超过85%,结合储层可改造性表征参数,形成了地质-工程双甜点综合评价标准,显著提升了甜点识别效率与勘探决策的时效性,为深层煤岩气的经济高效开发提供了新的理论依据与技术手段。

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。

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。

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。

针对我国难动用储量开发中储层非均质性强、工程条件复杂等难题,基于地质工程一体化快慢循环迭代理论,构建了“智能化+多元化”三维地质建模与动态技术体系。该体系通过慢循环（地质建模与方案设计）与快循环（钻井施工与压裂实施）的实时数据互馈与动态迭代,实现了地质认识与工程执行的协同优化。关键技术包括：①基于深度学习的全息拓频断裂识别技术;②“旋转导向+螺杆”复合钻井提速模板;③“密集切割+CO₂蓄能”差异化压裂工艺。在新疆油田D 13区块应用中,钻井周期由133 d缩短至60 d,复杂时效低于1.8%,单井估算最终可采储量（EUR）达4.3×10⁴ t,实现难动用储量经济开发。该成果为非常规油气藏智能开发提供了理论方法和技术模式,对保障国家能源安全具有指导意义。

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。

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。

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。

为保障油气田集气站的高效安全运行,以苏里格气田集气站生产管理为例,基于对集气站现有生产流程、设备管理及安全保障体系的深入剖析,明确了传统管理模式在面对复杂工况与大规模生产时提效的局限性,通过构建“感知-传输-治理-决策-执行”全链路一体化数智管控体系,实现生产全流程的高效协同与智能管控。无人值守集气站的数智化生产管理体系建设主要包含数字化基础建设、一体化智能管理平台建设、智能化分析应用功能建设三大核心内容,与人工操作相比,该数智化体系控制反应速度更快、调节精度更高,大幅提升了集气站的生产管控效率,减少了生产波动,确保了集气站持续稳定地输出天然气。气田无人值守集气站数智化生产管理建设对于优化气田集气站的生产管理,尤其在强化安全保障、提升生产效率、降低运营成本、实现资源优化方面优势突出。

神府区块致密砂岩具有低孔、低渗、小孔喉以及强非均质性特征,导致部分优选储层压裂后实际产能与预测偏差较大。为解决这一核心问题,基于挖掘效应指数、渗透率、全烃含量及储层压力系数等关键参数构建地质甜点指数（D_G）,结合脆性指数与水平应力差异系数构建工程甜点指数（F_E）,进而耦合形成储层地质工程双甜点指数（S_I）评价模型。分析发现：在围压差>3.3 MPa时,S_I>0.44为Ⅰ类甜点区,S_I介于0.35~0.44之间为Ⅱ类甜点区,S_I<0.35为Ⅲ类非甜点区。应用实例验证表明,该双甜点评价模型同步考量围压差异与储层内在品质,可有效筛选优质改造靶区,为致密砂岩储层开发部署及压裂甜点区优选提供了可靠技术支撑。

为解决四川盆地蓬莱气田PX 101井深层超高压复杂井碳酸盐岩地层盲侧侧钻中难以定量控制井眼轨迹的难题,基于高精度元素分析技术,剖析岩屑与水泥塞体元素组成及判识元素,建立多元线性回归判识模型,实现了深层超高压复杂井盲侧侧钻的轨迹控制。研究表明：①地层岩屑与水泥塞体的特征判识元素为Mg、Si、Al、Ca、Fe;②基于特征判识元素,建立了多元线性回归模型计算侧钻系数,依据随钻侧钻系数,可实现多因素综合定量控制井眼轨迹变化。运用元素录井技术建立的多元线性回归模型,能定量评价盲侧侧钻过程中的岩屑占比、井眼轨迹变化及井眼稳定性,在PX 101深层超高压复杂井盲侧侧钻中取得了较好的应用效果。

为实现苏里格气田北部苏X区块深层煤岩气的勘探与开发,采用“实验分析-测井建模-平面展布分析-有利区优选”的研究方法,对该区块本溪组8^#煤层进行了系统评价。基于关键取心井的实验室数据,通过系统分析煤层的含气量、岩石学、物性、微观孔隙结构及岩石力学等特征,明确了该区煤层具有原生-碎裂结构、微孔、割理发育较差、特低渗透率、脆性中等的储层基础;通过岩心实验数据与对应测井曲线的回归分析,建立适用于该区的工业组分、含气量、孔隙度、渗透率等关键参数的测井解释模型,实现了对煤岩气储层的精细、连续评价。在此基础上,综合分析了目标煤层的埋深、厚度及夹矸层空间分布等关键地质条件,并从煤层厚度、平面展布特征、煤岩灰分、煤岩含气量、构造位置、顶板岩性以及夹矸层数等多因素耦合角度,建立了有利区优选评价标准,圈定了煤岩气开发的有利目标区,为该区块深层煤岩气的下一步勘探部署提供了重要依据。

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。

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。

当前传感器检定工作面临数据存储分散、管理标准不统一、跨部门协同低效等问题,导致信息流通受阻、数据整合分析困难,严重制约了检定效率提升与行业数字化进程。为破解上述困境,设计了一套功能完备、操作便捷的录井传感器检定数据管理系统。该系统采用模块化界面架构,集成传感器管理、报告管理等功能模块,通过标准化流程设计,实现了生成传感器检定报告流程的标准化与高效化,以检定数据统一存储打破数据孤岛,以多维度统计分析支撑科学决策,以电子化报告模板确保格式规范统一,以跨部门数据共享机制提升协同效率。实际应用表明,系统可显著提升管理效能,降低人力、物力运营成本,同时通过全生命周期数据追溯功能保障检定结果的可信度与合规性,有力推动了传感器检定工作的规范化、数字化管理进程,为录井行业高质量发展提供了坚实的技术支撑,对提升行业整体效能、促进数据资产化运营具有显著实践价值,为行业的数字化转型提供了可复制的技术范式。

鄂尔多斯盆地伊陕斜坡构造带长7段页岩油储层岩性复杂多样,储层的孔隙度、渗透率等物性参数变化范围大,各类矿物在储层中的含量与分布也呈现出显著差异。为了实现长7段页岩油储层精准评价,为后续勘探开发决策提供坚实依据,现场引入了岩矿扫描录井技术。通过分析同一区块多口井的岩矿扫描数据,建立了长7段页岩油储层综合品质计算方法和页岩油储层“四性”综合评价标准,并在多个关键领域取得了显著应用成效：在微观储层物性定量分析方面,可定量表征储层的孔隙结构和流体分布,为产能评估提供更准确的数据支持;在岩石力学性质精细分析方面,可准确掌握岩石的力学特性,有助于压裂施工方案优化;在水平井地质导向井眼轨迹及时优化方面,可为钻井作业提供及时、准确的地质信息,显著提高钻井效率和成功率;在甜点区预测与评价中,通过对多参数的综合分析,可精准识别高效开发潜力区域;在压裂方案个性化设计方面,可依据不同储层段的特性,定制化设计压裂方案,显著提升压裂效果。以鄂尔多斯盆地伊陕斜坡H 701井的应用为例,验证了岩矿扫描录井技术在页岩油储层评价中的良好适用性,不仅为其他类似盆地或地区的页岩油储层评价积累了宝贵经验,也为更广泛的非常规能源储层评价提供了重要借鉴。

针对大港油田歧口凹陷沙三段泥页岩地层钻井过程中井壁失稳频发的问题,综合运用XRF、XRD、地层压力测试及钻井液评价等技术,揭示了井壁失稳的主控因素并提出优化对策。结果表明：①低Ca（Ca含量4.2%~5.1%）、高Fe（Fe含量3.5%~4.7%）、低Al（Al含量5.7%~7.0%）的元素组合易诱发井壁失稳;②基于元素与矿物特征构建的脆性指数模型表明,掉块段脆性指数显著高于非坍塌段,高脆性是诱发井壁失稳的内在关键因素;③当碳酸盐矿物含量较低（18%~23%）、黏土矿物含量中等（23%~40%）、石英含量较高（25%~40%）时,坍塌风险升高,在此基础上,伊利石含量超过50%时,坍塌风险进一步升高;④降低井斜角并沿最小水平主应力方向钻井可提升稳定性;⑤钻井液实验显示,水基钻井液体系（BH-KSM、BH-WEI）掉块段较非坍塌段页岩膨胀率高出1.43%~3.84%,滚动回收率降低17.85%~18.30%,而油基钻井液体系（BH-OBM）对两类岩屑均展现出优异的综合性能,其在掉块段引发的最大膨胀率仅1.41%左右,回收率损失平均约2.50%,抑制作用效果较好,现场推荐优先级为BH-OBM>BH-KSM>BH-WEI。研究成果为歧口凹陷页岩油安全高效开发提供了理论依据与技术支撑。

靖边气田上古生界为典型的致密砂岩气藏,储量资源丰富,石盒子组盒8段、山西组砂岩地质成藏条件优越,是气田长期稳产的主要接替层,但因储层非均质性强,含气性评价难度大,严重制约了气田的高效开发。为进一步明确致密砂岩储层特征及开发潜力,基于岩心观察、薄片鉴定、物性测试、测井解释等技术,结合试气及生产资料,以研究区盒8段储层为目标,深化储层特征精细研究与含气性测井评价,通过建立测井交会图板确定了储层的含气性下限,并在储层精细分类评价的基础上,对储层含气有利区进行评价预测。结果表明：研究区盒8段岩石类型以岩屑砂岩和岩屑石英砂岩为主,石英砂岩次之,其中石英砂岩的物性优于岩屑石英砂岩和岩屑砂岩;岩屑溶孔、粒间溶孔、晶间孔等次生孔隙控制着有效储集空间的成型;预测储层含气有利区为Ⅱ、Ⅲ两类,分布于研究区中部和东部。研究成果为靖边气田上古生界气藏的开发潜力研究及勘探部署提供了地质依据。

为了解决珠江口盆地开平南油田储层有效性识别难题,从测录井技术特点出发,开发形成了一套具有区域特色的测录井联合低孔渗储层随钻快速评价方法。具体方法：①通过统计地层测压流度数据,建立储层有效性指数（I_D）来快速评价储层有效性;②校正FLAIR气测数据得到校正后单位体积岩石甲烷含量（VC1）,并利用其归一化的异常倍数值（AC1）构建储层含油饱和度指数（X）;③基于区域测压取样及测试数据标定,利用I_D与X构建测录联合解释评价图板和标准,实现了低孔渗储层快速评价。井场应用结果表明,该方法在开平南油田随钻快速解释符合率大于85%,有效地指导了后续的电缆测压取样方案制定与作业决策,已取得可观经济效益,具有广泛的推广应用前景,为复杂储层领域的快速评价探索出一条新路。

在无随钻测井资料条件下,为保证珠江口盆地文昌A凹陷深层高压地层岩性识别、储层物性评价、随钻压力监测的及时性与准确性,以及满足多元技术融合的需求,引入DRIFTS（漫反射傅里叶变换红外光谱）岩屑录井技术。以珠江口盆地文昌A凹陷WC-X 1井应用为例,在剖析技术原理的基础上,优化样品分析处理流程,开展了基于矿物分析的多元线性回归拟合自然伽马（D_FG）研究,基于TOC和成熟度参数评价烃源岩,结合蒙脱石含量、TOC等参数综合评价随钻压力,通过矿物储层品质系数（D_RQI）评价储层质量,并建立基于测井孔隙度和矿物储层品质系数的储层分类标准,用于随钻快速评价和决策,展示了该技术在随钻解释评价领域的优良前景。

随着天然气开发进程不断深入,苏里格气田X区块逐步由富集区向外围区滚动建产,有效储层逐渐减薄,含气性分布复杂,常规叠后地震反演已经难以适应当前储层预测与含气性检测需求。为此,应用共反射点（CRP）道集数据开展叠前弹性参数反演,旨在定量预测盒6、盒8、山1段有效储层分布。首先开展道集优化,应用走时校正方法提高道集资料一致性;进而应用Xu-White模型进行岩石物理建模及横波速度预测,得到满足叠前弹性参数反演需求的横波速度数据;随后开展目的层岩石物理分析,明确纵横波速度比能够有效区分岩性,其与纵波阻抗交会分析能够有效区分含气性;最终通过子波参数优化获得相关系数较高的叠前分角度地震子波,通过叠前弹性参数反演定量预测有效储层厚度及分布。结果表明：①以纵横波速度比1.82为界能够有效区分砂、泥岩,以纵波阻抗11 000 （g/cm³）·（m/s）为界能够有效区分有效储层与干层;②砂岩厚度与纵横波速度比呈负相关,有效砂岩厚度与纵横波速度比及低于纵波阻抗门槛值的交会数据点数呈正相关;③依据反演成果实施井位9口,证明叠前弹性参数反演方法为X区块后续滚动建产及产能接替目标优选提供了可靠依据。

为解释上海佘山流纹岩“类刀砍纹”成因,探讨其对流纹岩储层形成机理与评价方法影响的启示意义,通过野外观察、薄片分析和渤海井下数据分析,划分其发育阶段（裂缝形成期、“I”字形期、“V”字形期、“W”字形期）,并深入解析了流纹岩微观孔隙结构与溶蚀特性。结果表明：流纹岩“类刀砍纹”是长期淡水淋滤作用下裂缝优先溶蚀的产物,证实流纹岩具有高基础可溶蚀性,裂缝显著促进次生溶孔形成,二者构成储层形成的核心机理;基于此提出结合元素录井（K元素表征溶蚀因子、Si元素表征脱玻化因子）及标准化机械比能模型（裂缝因子）的储层评价方法,并通过层次分析法（AHP）建立不同分带（风化壳/母岩带）的综合评价模型,最终在渤海X井应用中与测井解释符合率达91%,为火山岩储层溶蚀-裂缝耦合机制提供了关键实证与理论支撑。

针对现场勘探开发中人眼观察岩屑荧光所存在的不确定性及不稳定性等问题,开展基于图像处理技术的岩屑荧光含量定量计算方法研究。经过对比Robert、Prewitt以及Sobel算子的特点,最后选用Sobel边缘检测算子及形态学算法准确锁定岩屑区域,再将岩屑区域图像进行HSV空间转换,提取出特定的荧光区域,从而实现定量化表征岩屑荧光含量。同时,通过对比可以看出,该方法与人工提取的岩屑区域误差小于5%,而荧光含量的提取误差小于0.2%,现场应用正确率为98.35%,表明该方法具有较高的准确度,可有效克服人眼识别带来的不确定性及量化不足等问题,提高录井作业效率,对推进录井技术智能化发展具有重大意义。