CN113792499A - 基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法 - Google Patents

基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113792499A
CN113792499A CN202111039323.8A CN202111039323A CN113792499A CN 113792499 A CN113792499 A CN 113792499A CN 202111039323 A CN202111039323 A CN 202111039323A CN 113792499 A CN113792499 A CN 113792499A
Authority
CN
China
Prior art keywords
water
aquifer
rich
data
rich property
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111039323.8A
Other languages
English (en)
Inventor
陈陆望
倪建明
庞迎春
胡杰
雷林林
李业
朱缪和
王迎新
彭智宏
侯晓伟
陈逸飞
欧庆华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hefei University of Technology
Huaibei Mining Co Ltd
Original Assignee
Hefei University of Technology
Huaibei Mining Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hefei University of Technology, Huaibei Mining Co Ltd filed Critical Hefei University of Technology
Priority to CN202111039323.8A priority Critical patent/CN113792499A/zh
Publication of CN113792499A publication Critical patent/CN113792499A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/28—Design optimisation, verification or simulation using fluid dynamics, e.g. using Navier-Stokes equations or computational fluid dynamics [CFD]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/15—Correlation function computation including computation of convolution operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/08—Fluids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)

Abstract

本发明属于煤矿防治水技术领域，尤其是基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，现提出如下方案，包括以下步骤：S1确定松散承压含水层富水性等级，并依据松散承压含水层的富水性强弱进行赋值；S2归纳影响松散承压含水层富水性所属等级的影响因素；S3对松散承压含水层的抽放水试验孔含水层沉积特征进行量化；S4收集并整理影响因素数据以及单位涌水量数据，分别构成自变量和分组变量。本发明避免了现场抽放水试验，依据已有的地质勘探钻孔资料就可以确定含水层富水性等级，并且可以根据水位变化实现含水层富水性等级的动态确定，大大减少了人力物力财力的消耗，并且简单易行。

Description

基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法
技术领域
本发明涉及煤矿防治水技术领域，尤其涉及基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法。
背景技术
煤炭是我国重要的矿产资源，在煤炭开采过程中，水害防治是安全生产的重中之重。尤其在松散承压含水层下进行开采活动，含水层距离煤层近且富水性较好，发生突水事故的后果较为严重。因此确定松散承压含水层的富水性显得尤为关键。
现有技术中，确定松散承压含水层富水性的方法主要有抽放水试验法、地球物理勘探法、多因素复合评价法。抽放水试验操作费时费力，且试验结束后要对试验钻孔进行封堵，不可再次进行试验；物探手段进行富水性评价，评价结果会因为解释人员经验与技术水平的不同而不同，且评价结果不能与《煤矿防治水细则》中划定的含水层富水性等级相对应；多因素复合评价法关键在于影响因素的选取以及权重的确定，影响因素要充分体现松散承压含水层富水性的特点，权重的确定要兼顾数据与专家的综合评价。现有技术都没有对含水层的沉积特征与富水性之间的关系进行详细刻画，从而导致富水性的确定过程产生误差，为此需要一种基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法。
发明内容
本发明提出的基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，解决了现有技术中如何实现考虑沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，包括以下步骤：
S1确定松散承压含水层富水性等级，并依据松散承压含水层的富水性强弱进行赋值；
S2归纳影响松散承压含水层富水性所属等级的影响因素；
S3对松散承压含水层的抽放水试验孔含水层沉积特征进行量化；
S4收集并整理影响因素数据以及单位涌水量数据，分别构成自变量和分组变量；
S5根据Fisher判别分析方法，利用SPSS完成判别分析，获得判别分析函数与质心值；
S6整理待确定富水性的松散承压含水层对应的数据，将其代入判别分析函数，根据判别函数值与质心值之间的距离，确定富水性等级。
优选的，所述步骤S1包括：
根据《煤矿防治水细则》附录一，将含水层富水性划分为弱富水性、中等富水性、强富水性以及极强富水性4个等级，并分别进行赋值。
优选的，所述影响因素包括：含水层水位埋深、含水层顶板埋深以及含水层沉积特征。
优选的，所述含水层沉积特征量化结果采用以下步骤得到，其步骤为：
A1对含水层岩性进行分类，并依据其与富水性的正相关性进行赋值；
A2依据现有水文地质资料，对应钻孔柱状图，获取含水层中从浅至深不同岩性的厚度数据；
A3按照岩性,厚度,……,岩性,厚度的格式，整理出钻孔沉积特征的量化结果，为了保证含水层沉积特征量化结果在数据维度上的统一，以维度最大的量化结果为统一标准，维度不足者用岩性为粉砂，厚度为0进行填充。
优选的，所述自变量和分组变量采用以下步骤得到，其步骤为：
B1整理松散承压含水层水位埋深与顶板埋深数据以及对应的单位涌水量数据；
B2将松散承压含水层水位埋深与顶板埋深数据依次填补在对应钻孔的沉积特征量化结果的后方，构成自变量；
B3步骤S1中赋值后的单位涌水量数据构成分组变量。
优选的，所述判别分析函数与质心值采用以下步骤得到，其步骤为：
C1数据输入SPSS软件，选择分析—分类—判别完成判别分析过程；
C2根据输出的Fisher判别分析结果，获取判别分析函数Y以及质心值。
本发明详细刻画了含水层的沉积特征，相较于以往方法中简单的砂泥比、卵砾石比等影响因素更加细致和精确。
另外，本方法确定松散承压含水层富水性时，将含水层水位埋深作为影响因素之一进行考虑，由于地下水位是动态变化的，因此，本发明实施例可以动态地评价松散承压含水层富水性。并且本方法不需要再次进行抽放水试验，所有数据都是根据已有的地质勘探钻孔获得，大大减少了工作量，节约了人力物力。
最后，本发明操作简单，易于实际应用，为松散承压含水层富水性的确定提供了一种新的方法和思路。
附图说明
图1为本发明提出的基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法的原理示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，包括以下步骤：
S1确定松散承压含水层富水性等级，并依据松散承压含水层的富水性强弱进行赋值；
根据2018年国家煤矿安全监察局印发《煤矿防治水细则》附录一规定，含水层富水性根据单位涌水量q值的大小被分为弱富水性(q≤0.1L/(s·m))、中等富水性(0.1L/(s·m)<q≤1L/(s·m))、强富水性(1L/(s·m)<q≤5L/(s·m))、极强富水性(5L/(s·m)<q)这四类，将其分别赋值为“1”、“2”、“3”、“4”。
S2归纳影响松散承压含水层富水性所属等级的影响因素；
根据资料分析与实际生产情况，影响松散承压含水层富水性的影响因素归纳为3个：含水层水位埋深、含水层顶板埋深、含水层沉积特征；
含水层水位埋深
地下水位埋深直接表征含水层的水压力大小，水位埋深越浅即代表含水层水压力越大，单位m；
含水层顶板埋深
含水层顶板埋深代表了上覆应力的大小，顶板埋深越大，上覆应力越大，对地下水产生的压力就越大，富水性就越强，单位m；
含水层沉积特征
沉积特征对松散承压含水层富水性的影响主要体现在以下三个方面：含水层岩性、含水层各岩性厚度以及沉积顺序；含水层岩性、沉积厚度或沉积顺序不同，都会对松散承压含水层的富水性产生较大影响。
S3对松散承压含水层的抽放水试验孔含水层沉积特征进行量化；
含水层沉积特征量化结果采用以下步骤得到，其步骤为：
A1对含水层段的岩性进行分类，并依据其与富水性的正相关性进行赋值,即依据含水层不同岩性的储水能力大小进行赋值，储水能力越强赋值越大，相对应的富水性越强，具体赋值情况见表1：
表1含水层岩性赋值
Figure BDA0003248490350000061
A2依据现有水文地质资料，对应钻孔柱状图，获取含水层中从浅到深各岩性对应的厚度数据；
A3按照岩性,厚度,……,岩性,厚度的格式，整理出含水层沉积特征的量化结果，为了保证含水层沉积特征量化结果在数据维度上的统一，以维度最大的量化结果为统一标准，维度不足的钻孔用岩性为粉砂(赋值为1)，厚度为0进行填充，含水层沉积特征量化结果如表2所示：
表2含水层沉积特征量化结果
Figure BDA0003248490350000062
Figure BDA0003248490350000071
Figure BDA0003248490350000081
S4收集并整理影响因素数据以及单位涌水量数据，分别构成自变量和分组变量；
自变量和分组变量采用以下步骤得到，其步骤为：
B1整理松散承压含水层水位埋深与顶板埋深数据以及对应单位涌水量数据，见下表3：
表3松散承压含水层水位埋深与顶板埋深数据
Figure BDA0003248490350000091
B2将松散承压含水层水位埋深与顶板埋深数据依次填补在对应钻孔的沉积特征量化结果的后方，构成自变量；
B3步骤S1中赋值后的单位涌水量数据构成分组变量。
S5根据Fisher判别分析方法，利用SPSS完成判别分析，获得判别分析函数与质心值；
判别分析函数与质心值采用以下步骤得到，其步骤为：
C1将步骤S3-S4得出的自变量数据和分组变量数据输入SPSS软件，选择分析—分类—判别完成判别分析过程；
C2根据输出的Fisher判别分析结果，获取判别分析函数Y以及质心值。
本次判别选用SPSS 19.0软件，选用的判别分析方法为Fisher判别分析法。
根据判别分析结果得到判别分析函数系数，设自变量数据依次为X1,X2,……X29,X30，则生成的判别分析函数Y为：
Y1＝3.068X1+0.268X2+1.O15X3+2.131X4-0.717X5-0.943X6+0.632X7+1.076X8-0.092X9-0.553X10+0.056X11+0.302X12+1.710X13-0.843X14+0.566X15+0.799X16+2.072X17+2.933X18+25.154X19-0.791X20+0.134X29+0.173X30-47.638
Y2＝4.625X1+0.945X2+1.735X3+2.162X4-0.387X5-1.097X6+0.203X7+0.915X8-1.346X9-0.627X10+0.291X11+0.446X12+2.120X13+0.076X14+0.905X15+0.856X16+5.372X17+3.179X18+22.722X19-1.368X20+0.134X29+0.186X30-60.698
用基于自变量数据的回代估计法对得到的判别分析函数的准确性进行验证，计算判别结果的正确率，验证结果如表4：
表4回代估计法验证结果
Figure BDA0003248490350000111
由表5可得，有5个钻孔判别分析结果错误，根据判别分析回代估计结果可得判别分析的正确率为：90.74％，含水层富水性等级判别效果较好。
根据判别分析结果得到的判别分析函数在各等级的质心值如下表5：
表53种等级质心处判别分析函数值
Figure BDA0003248490350000121
S6整理待确定富水性的松散承压含水层对应的数据，将其代入判别分析函数，根据判别函数值与质心值之间的距离，确定富水性等级。
现针对某矿松散承压第四含水层富水性进行确定，利用该含水层区域内的2021-水15钻孔进行评价，其影响数据见表6：
表6钻孔2021-水15富水性等级确定影响因素数据
Figure BDA0003248490350000122
将其相关数据代入判别分析函数，计算得到的函数值分别为：
Y1＝-44.09，Y2＝-36.52
根据表5可得，两组函数值与各等级质心值之间的距离分别为：
Figure BDA0003248490350000123
Figure BDA0003248490350000131
Figure BDA0003248490350000132
由上式可以确定其与“1”类含水层等级质心值距离最近，即该钻孔含水层等级属于弱富水性级别。
该设计详细刻画了含水层的沉积特征，相较于以往方法中简单的砂泥比、卵砾石比等影响因素更加细致和精确，同时确定松散承压含水层富水性时，将含水层水位埋深作为影响因素之一进行考虑，可以动态地评价松散承压含水层富水性，不需要再次进行抽放水试验，大大减少了工作量，节约了人力物力，操作简单，易于实际应用，为松散承压含水层富水性的确定提供了一种新的方法和思路。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1确定松散承压含水层富水性等级，并依据松散承压含水层的富水性强弱进行赋值；
S2归纳影响松散承压含水层富水性所属等级的影响因素；
S3对松散承压含水层的抽放水试验孔含水层沉积特征进行量化；
S4收集并整理影响因素数据以及单位涌水量数据，分别构成自变量和分组变量；
S5根据Fisher判别分析方法，利用SPSS完成判别分析，获得判别分析函数与质心值；
S6整理待确定富水性的松散承压含水层对应的数据，将其代入判别分析函数，根据判别函数值与质心值之间的距离，确定富水性等级。
2.根据权利要求1所述的基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，其特征在于，所述步骤1包括：
根据《煤矿防治水细则》附录一，将含水层富水性划分为弱富水性、中等富水性、强富水性以及极强富水性4个等级，并分别进行赋值。
3.根据权利要求1所述的基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，其特征在于，所述影响因素包括：含水层水位埋深、含水层顶板埋深以及含水层沉积特征。
4.根据权利要求3所述的基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，其特征在于，所述含水层沉积特征量化结果采用以下步骤得到，其步骤为：
A1对含水层岩性进行分类，并依据其与富水性的正相关性进行赋值；
A2依据现有水文地质资料，对应钻孔柱状图，获取含水层中从浅至深不同岩性的厚度数据；
A3按照岩性,厚度,……,岩性,厚度的格式，整理出钻孔沉积特征的量化结果，为了保证含水层沉积特征量化结果在数据维度上的统一，以维度最大的量化结果为统一标准，维度不足者用岩性为粉砂，厚度为0进行填充。
5.根据权利要求1所述的基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，其特征在于，所述自变量和分组变量采用以下步骤得到，其步骤为：
B1整理松散承压含水层水位埋深与顶板埋深数据以及对应的单位涌水量数据；
B2将松散承压含水层水位埋深与顶板埋深数据依次填补在对应钻孔的沉积特征量化结果的后方，构成自变量；
B3步骤S1中赋值后的单位涌水量数据构成分组变量。
6.根据权利要求1所述的基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法，其特征在于，所述判别分析函数与质心值采用以下步骤得到，其步骤为：
C1数据输入SPSS软件，选择分析—分类—判别完成判别分析过程；
C2根据输出的Fisher判别分析结果，获取判别分析函数Y以及质心值。
CN202111039323.8A 2021-09-06 2021-09-06 基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法 Pending CN113792499A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111039323.8A CN113792499A (zh) 2021-09-06 2021-09-06 基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111039323.8A CN113792499A (zh) 2021-09-06 2021-09-06 基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113792499A true CN113792499A (zh) 2021-12-14

Family

ID=79182599

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111039323.8A Pending CN113792499A (zh) 2021-09-06 2021-09-06 基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113792499A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114460259A (zh) * 2021-12-28 2022-05-10 淮北矿业股份有限公司 松散承压含水层富水性动态确定方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105719027A (zh) * 2016-02-03 2016-06-29 山东科技大学 开采煤层顶底板碎屑岩类含水层富水性定量预测方法
CN113190793A (zh) * 2020-09-17 2021-07-30 合肥工业大学 一种松散承压含水层区域富水性动态确定方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105719027A (zh) * 2016-02-03 2016-06-29 山东科技大学 开采煤层顶底板碎屑岩类含水层富水性定量预测方法
CN113190793A (zh) * 2020-09-17 2021-07-30 合肥工业大学 一种松散承压含水层区域富水性动态确定方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
侯恩科 等: "陕北侏罗纪煤田风化基岩富水性 Fisher模型预测方法", 《煤炭学报》, 30 September 2016 (2016-09-30), pages 2312 - 2318 *
武强;王洋;赵德康;申建军;: "基于沉积特征的松散含水层富水性评价方法与应用", 中国矿业大学学报, no. 03, 31 May 2017 (2017-05-31), pages 15 - 21 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114460259A (zh) * 2021-12-28 2022-05-10 淮北矿业股份有限公司 松散承压含水层富水性动态确定方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103603659B (zh) 利用常规测井资料识别复杂孔隙结构储层流体类型的方法
CN101930082B (zh) 采用电阻率资料进行储层流体类型判别的方法
CN103993871B (zh) 针对薄互层地层的测井资料标准化处理方法及装置
CN110412661B (zh) 细粒岩油气藏甜点段优势段簇的评价方法及装置
CN109653725A (zh) 基于沉积微相和岩石相的混积储层水淹程度测井解释方法
CN103437760B (zh) 一种使用阵列感应数据快速评价油水层的方法
CN103180548A (zh) 描绘地下储层中烃类产气带的特征的系统和方法
CN107589469B (zh) 油水界面的确定方法和装置
CN102830441A (zh) 包含数据挖掘的油气层综合解释评价方法
CN112132454B (zh) 一种煤层顶板或底板含水层富水性综合评价方法
CN104047598A (zh) 非均质古岩溶碳酸盐岩储层产能预测方法
CN105447762A (zh) 一种流体替换的低渗透油藏水淹信息的计算方法
CN103098062A (zh) 用于页岩气储集层中的低硫区标识的系统和方法
CN103376468A (zh) 基于神经网络函数逼近算法的储层参数定量表征方法
CN113792499A (zh) 基于沉积特征的松散承压含水层富水性动态确定方法
CN113190793B (zh) 一种松散承压含水层区域富水性动态确定方法
CN112765527B (zh) 页岩气资源量计算方法及系统
CN110688781B (zh) 一种低渗非均质气藏储层测井解释方法
CN104234706B (zh) 一种含煤性测井敏感参数评价方法
CN116562428A (zh) 一种基于机器学习的压裂施工参数优化方法
CN109814174B (zh) 一种碎屑岩不整合结构体测井综合识别方法
CN113742962B (zh) 一种基于水平井的页岩储层属性三维建模方法
CN111155980A (zh) 一种水流优势通道识别方法及装置
CN112069444B (zh) 一种利用测井资料计算储集层试井渗透率方法及计算机
CN114169671A (zh) 一种潜山气藏气体含量的评价方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination