Identification of Light Oil in 2D NMR Spectra of Tight Sandstone Reservoirs by Using L1/L2 Two-Parameter Regularization
Identification of Light Oil in 2D NMR Spectra of Tight Sandstone Reservoirs by Using L1/L2 Two-Parameter Regularization
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L1/L2二参数正则化识别致密砂岩油藏二维核磁共振谱中的轻质油
DOI：
10.1021/acs.energyfuels.9b02114
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发表时间：
2019-10
期刊：
影响因子：
5.3
通讯作者：
Huifeng Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiangning Meng;Ranhong Xie;Hui Jia;Huifeng Li
本文提出了L1/L2两参数正则化作为致密砂岩储层二维（2D）核磁共振（NMR）谱识别轻质油的有效技术。建立了含轻质油、天然气和地层水的二维核磁共振T2-T1分布模型。采用Carr、Purcell、Meiboom和Gill脉冲序列等多等待时间的方法获得二维核磁共振回波序列。详细分析了利用皮卡德曲线获取二维核磁共振波谱的不适定特性。详细比较了L1/L2两参数正则化和其他三种方法的识别能力。研究表明，即使信噪比在100左右，仍然很难获得二维核磁共振波谱。使用吉洪诺夫正则化和截断奇异值分解不能区分轻质油。L1/L2二参数正则化和L1范数正则化均能识别轻质油，而轻质油的识别…
This work presents L1/L2 two parameters regularization as an efficient technique for the identification of light oil in the two dimensional (2D) nuclear magnetic resonance (NMR) spectra of tight sandstone reservoirs. 2D NMR T2-T1 distribution model containing light oil, natural gas and formation water is constructed. 2D NMR echo trains are obtained by means of multi waiting time Carr, Purcell, Meiboom, and Gill pulse sequence. A detailed analysis of the ill-posed characteristics to obtain 2D NMR specturm is given using Picard curve. The identification abilities of L1/L2 two parameters regularization and three other techniques are compared in detail. The paper demonstrates that even if the signal-to-noise ratio (SNR) is around 100, it is still very difficult to obtain 2D NMR spectrum. Light oil cannot be distinguished using Tikhonov regularization and truncated singular value decomposition. Both L1/L2 two parameters regularization and L1 norm regularization can identify light oil, while the identification ...
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