Test Research of Online Identification of Cuttings Lithology by LIBS Technology
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摘要:
钻井新技术的发展及其推广应用，在提高钻井时效的同时，钻井产生岩屑的粒径变小，给常规岩屑录井带来了困难。近年来，基于激光诱导击穿光谱（LIBS）的岩屑岩性识别技术取得了较好的效果，但该技术仍需要人工采集、清洗岩屑样品，并存在钻遇地层岩屑样品代表性难以准确控制、岩屑岩性识别结果与钻遇地层真实岩性之间具有一定差异等问题。为了解决上述问题，提出了利用LIBS在线识别岩屑岩性的技术构想，在实验室构建了试验平台，探索了激光器光源功率对岩屑样品LIBS信息的影响，通过优选光源功率，提高了岩屑样品LIBS信息的采集精度，进行了干样与湿样、疏松与压实状态下岩屑样品的LIBS检测，发现不同状态下岩屑样品的LIBS特征较为稳定，岩屑样品的LIBS特征与其状态无关。试验结果表明，录井过程中岩屑样品无需处理，可以直接检测，即利用LIBS技术在线识别岩屑岩性可行。
Abstract:With the development and application of new drilling technologies, the drilling time efficiency has effectively improved while producing increasingly small particle sizes of cuttings, which presents challenges to conventional mud logging technologies. In recent years, laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) has achieved good application effect in cuttings lithology identification technology, but this technology still needs the manual collection and flushing of cuttings samples, and it faces the problems such as hard to collect the representative cutting samples for the encountered formation. Further, there have been challenges in resolving the difference between the identification results of cuttings lithology and the actual lithology of encountered formation. In order to solve the problems, the idea of using LIBS to identify cuttings lithology was proposed, and an indoor test platform was built, so as to explore the influence of laser source power on LIBS message. Through optimizing the laser source power, the acquisition accuracy of LIBS information was improved, and conducted LIBS measurement for the dry/wet cuttings samples and loose/compacted cuttings samples, respectively. The test found that the LIBS characteristics of cutting samples were stable under different states, and were in essence irrelevant to their states. The test results showed that the cuttings samples could be directly detected without any pre-treatment in the course of mud logging. Therefore, it is feasible to apply LIBS technology to realize the on-line identification of cutting lithology.
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塔里木油田2022年完钻超深井（6 000 m以上）占比近90%，固井质量是超深井建井的关键环节，也是保证油气井生产寿命的关键所在，对油气田勘探开发效益和产能建设非常重要。超深井由于裸眼段长，固井段温度、压力差异大，地层流体更为复杂，微间隙普遍存在会造成声幅值变高对固井质量评价产生误导，进而可能影响试油作业方案制定。塔里木油田由于存在多套易漏地层，广泛使用低密度水泥浆，低密度水泥浆会使CBL值升高[1–7]，若同时存在微间隙，无法判断是由于微间隙造成的声幅升高还是存在水泥浆窜槽。针对上述难题，塔里木油田对“三高”气井生产套管段实行CBL/VDL和IBC联测的测井方案，以实现固井质量的精确评价。常规声波固井质量评价方法（如水泥胶结测井（CBL）和声波变密度测井（VDL））采用套管波幅度评价水泥的胶结状况，其物理原理是水泥和钻井液的声阻抗差异大，套后胶结水泥时套管波幅度小，若是自由套管，则声幅值明显增大，但声幅测井只能反映井周平均情况；套后胶结低密度水泥时，由于其声阻抗小于常规水泥，有时与井内钻井液声阻抗相当，这会使利用声幅变密度测井评价低密度水泥时的动态响应范围明显变小，灵敏度降低。另外，套管与水泥环之间存在微间隙，但未形成有效连接时，应认为胶结质量好，常规声幅测井易产生误判[8–10]。斯伦贝谢的套后成像测井仪（IBC）是通过斜入射在套管中激发挠曲波与垂直入射激发共振波2种方式联合测井，可较好地识别套管外胶结介质的相态，特别是挠曲波明显提高了套后胶结轻质水泥时固井质量评价的灵敏度[11]。基于此，笔者通过研究CBL套管波、挠曲波及共振波等3种模式波在不同密度水泥、不同微间隙厚度和类型条件下的响应差别，建立了超深井微间隙识别和评价方法，大幅提高了固井质量解释符合率。
1. VDL和IBC测井原理
1.1 VDL测井原理简述
常用的CBL/VDL测井仪采用单发双收声系采集水泥胶结信息，源距分别为914.4和1 524.0 mm，发射频率为20 kHz。其中源距914.4 mm接收换能器采用固定门采集套管波E1波峰幅度（见图1），固定门为在套管尺寸已知后确定的时间窗，取记录波形中此时间窗内的声波峰值，此峰值经过刻度后就是声幅值；源距1 524.0 mm接收换能器采集每一深度点的声波全波列信息，以变密度方式（VDL）记录，用于评价水泥胶结质量。CBL能反映套管−水泥环之间第一界面的胶结情况, 一般认为CBL值越大，第一界面胶结越差；CBL值越小，第一界面胶结越好。VDL不仅能反映第一界面的胶结情况, 而且能反映水泥环−地层之间第二界面的胶结情况（见图2，图中的F和J分别表示发射换能器和接收换能器） 。
1.2 IBC测井原理
IBC套后成像仪（Isolation Scanner）是斯伦贝谢公司用于固井质量及套损评价的仪器[11]，它通过结合2种声波技术：经典的脉冲回波技术和最新的挠弯曲波（Lamb波）成像，适用于评价各种类型水泥，其测量原理如图3所示。脉冲回波技术通过井壁反射波幅度对套管内壁的粗糙度进行成像，井壁反射波到时可反演仪器偏心，套管共振波的频率和衰减可分别用于计算套管厚度和反演套后水泥的声阻抗（见图3（a））。脉冲回波测量时换能器辐射的声波垂直入射到套管内壁，套后成像测井仪器的另外一种测量方式是探头辐射的声波斜入射到套管内壁，在套管中激发挠曲波（Lamb波），沿着套管传播的挠曲波（Lamb波）还会向套管两侧辐射声波，利用2个接收换能器记录泄漏的声波信号计算挠曲波（Lamb波）的衰减（见图3（b））。超声回波和挠曲波（Lamb波）的测量声系在仪器中是背靠背放置的。仪器在井下工作时测量声系通过旋转扫描实现对整个环向的套后介质成像，一般旋转一圈采集36个方位的波形数据。脉冲回波测量反演的声阻抗和挠曲波衰减交会识别套后介质相态（见图3（c）），从而实现套后介质气液固成像。
2. CBL/VDL和IBC对微间隙的响应特征
2.1 CBL/VDL数值模拟
采用经典的弹性波传播理论模拟套管与水泥之间不胶结时，是在套管与水泥之间加入一层流体环（见图4）。
流体环的存在阻断了套管与水泥之间的轴向振动（相对于界面为切向振动），即使流体环为厚度0.01 mm的微间隙，也会使套管波幅度明显增强。套管波相对幅度（各胶结模型下首波的第一个正峰与自由套管模型下首波的第一个正峰的比值）随流体环厚度变化的趋势如图5所示，可以看出，微间隙厚度为0.01 mm时，套管波的幅度已接近自由套管状态下（套管与地层间充填水）套管波幅度的50%。
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图 5 套管波相对幅度与流体环厚度的关系Figure 5. Relationship between relative amplitude of casing wave and fluid ring thickness套管后胶结常规水泥和轻质水泥时，套管波的衰减曲线如图6所示。由图6可知，套管后有微间隙存在时，套管波的衰减接近自由套管状态的衰减值，说明CBL/VDL测井对微间隙非常敏感，微间隙的存在会使套管波幅度明显增大，衰减降低，套管后耦合任意类型水泥时的响应特征都是一致的[8–10]。当井下实际存在厚度较小微间隙时，套管与水泥环之间会存在固体颗粒，有时仍可观测到地层波。如图7所示，L1井在图示井段采用密度1.88 kg/L常规水泥固井，第一次测井时钻井液密度为1.52 kg/L，第二次测井时钻井液密度为1.80 kg/L，2次测井采用同一只测井仪器，2次测井时间间隔24 h。该井X 000～X 045 m段第一次测井平均声幅值（第3道黑色曲线）在40以上，地层波也较为明显；但第二次测井平均声幅值（第3道红色曲线）出现明显下降，声幅平均值在10以下，地层波幅度也明显增大，与裸眼井声波时差曲线对应关系更好。这说明该段固井质量第一界面存在较小的微间隙，且存在固体颗粒，所以第一次测井时虽然声幅值较高，但地层波依然可见。
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图 7 微间隙井段不同钻井液密度条件下CBL/VDL响应特征Figure 7. Response characteristics of CBL/VDL under different drilling fluid densities in microannulus interval2.2 IBC中的共振波和挠曲波的响应特征
S. Zeroug等人[11]提出了通过控制声束入射角的方式来有效激发不同模式波的方法。图8所示为理论计算的不同角度入射时在浸水钢板可激发的模式波的频散曲线，可见在垂直入射时，套管中主要激发的是高阶对称模式S1、S2及S3等；入射角大于30°时，激发的是套管中的挠曲波[12]。
CBL/VDL测井对微间隙敏感，但是垂直入射下的套管共振回波对微间隙不敏感。图9所示为快速水泥无地层模型下计算的共振波幅度随套管与水泥间流体层厚度的变化趋势，从右侧的放大图可见，微间隙厚0.01～0.10 mm时，对共振波基本无影响，这与斜入射下激发的挠曲波的响应规律不同（见图10），对于快速水泥（高阻抗水泥），一旦出现厚度0.01 mm的微间隙，挠曲波的幅度明显下降；随着微间隙厚度增大，其下降幅度还会逐渐增大；从水泥与地层界面的反射波幅度与直达波的幅度变化趋势正好相反，说明沿着套管传播的挠曲波泄露的能量越大，衰减越快，幅度越低，则从水泥环外界面的反射波幅度就越大。
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图 9 套管后耦合常规水泥（快速水泥）时微间隙对共振波的影响Figure 9. Influence of microannulus of conventional cement (fast cement) after coupling behind casing on resonance wave![]()
图 10 套管后耦合常规水泥（快速水泥）时微间隙对挠曲波的影响Figure 10. Influence of microannulus of conventional cement (fast cement) after coupling behind casing on flexural wave套管后胶结慢速水泥（轻质水泥或低密度水泥）时计算的共振波幅度随套管与水泥间流体层厚度的变化如图11所示。由图11（b）可知，厚度为0.01～0.10 mm的微间隙对共振波基本无影响，流体环厚度继续增大，共振波的幅度明显增大。
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图 11 套管后耦合轻质水泥时微间隙对共振波的影响Figure 11. The resonant wave is affected by the microrings when the light cement is post-coupled套管后耦合轻质水泥时，若微间隙厚度小于0.30 mm，其对挠曲波幅度变化的影响很小，但从水泥−地层界面反射的SS波幅度减小明显，P/S或S/P波幅度变化不大；随着微间隙厚度增加，挠曲波的幅度增加明显，衰减明显减小（见图12）。
水泥胶结良好和存在微间隙时，挠曲波衰减率随套后水泥阻抗的变化规律如图13所示。从图13可以看出，胶结良好时，随着水泥声阻抗增大，衰减逐渐增大，阻抗值达到4.7 Mrayls时衰减取得最大值；随着水泥声阻抗继续增大，衰减急剧下降，这与较大声阻抗水泥的纵波速度大于套管挠曲波相速度时只向水泥环辐射横波有关。挠曲波的衰减与水泥速度之间的复杂关系，即相同的衰减率对应套管外不同的声阻抗耦合介质，再次说明不能像SBT测井方法仅依赖挠曲波的衰减来评价水泥环第一界面的胶结质量，应建立声衰减−声阻抗图版来评价固井质量。
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图 13 挠曲波衰减与套管后介质声阻抗关系曲线Figure 13. Relationship between flexural wave attenuation and medium acoustic impedance behind casing套管与水泥环之间微间隙厚度小于0.10 mm、水泥阻抗小于4.7 Mrayls时，衰减稍有降低；水泥阻抗大于4.7 Mrayls时，微间隙的出现降低了套后介质的等效声阻抗，使挠曲波的衰减急剧增大。因此，联合CBL/VDL和IBC测井数据可确定井下是否有微间隙存在，CBL高值或VDL变密度图中套管波幅度强，但IBC测量的衰减值相对较高是固体的响应特征，则可判断井下有微间隙存在[13–16]。
3. 实例分析
H1井是塔里木油田H区块一口开发井，图14中井段采用密度1.88 kg/L的常规水泥固井。根据裸眼井测井资料，X 076.50～X 078.50 m井段解释为油层，X 088.50～X 097.00 m井段解释为水层。为精细评价固井质量，目的层固井后同时采集了CBL/VDL和IBC资料。X 078.50～X 088.50 m井段第9道的声幅值为30～45，表明第一界面胶结不好，VDL显示地层波也不明显，综合评价为差，所以射孔后可能导致窜槽。但从IBC测井资料来看，声阻抗值高，挠曲波衰减大，SLG成像图显示全部为固体填充，所以X 078.50～X 088.50 m井段可能存在液态微间隙，导致声幅值高，对油水层来说并不影响水泥环封隔能力。后期对X 076.60～X 078.40 m井段射孔，产油量53.0 m3/d，不含水，未发生窜槽，验证了微间隙识别方法的准确性。
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图 14 H1井CBL/VDL和IBC测井解释结果Figure 14. Interpretation of CBL/VDL and IBC logging in Well H1塔里木油田M区块M1井某井段采用密度为1.38 kg/L的低密度水泥固井，为精细评价固井质量，固井后采集了CBL/VDL和IBC资料（见图15）。第9道的声幅值高达50～60，指示第一界面胶结不好，且VDL上接箍明显，地层波不可见，综合评价为胶结差；但从IBC测井资料看，波阻抗平均在4 Mrayls左右，挠曲波衰减平均在120 dB/m左右，指示第一界面胶结良好，套管附近为固体填充。综合CBL/VDL和IBC资料，判断X 545～X 580 m井段存在液体填充的微间隙，不影响水泥环封隔性。X 550～X 575 m井段采用封隔器进行射孔验窜作业，不窜，证明水泥胶结好，CBL高值是由于液体填充微间隙造成的。
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图 15 M1井CBL/VDL和IBC测井解释结果Figure 15. Interpretation of CBL/VDL and IBC logging in Well M14. 结 论
1）CBL/VDL测井时激发的套管波沿套管传播时与套管后物质主要以剪切刚度耦合，因此即便是厚度0.01 mm的微间隙，也会使套管波衰减明显降低，接近套管后为流体时的响应特征。因此，CBL/VDL测井时若声幅值出现大段异常高值，可能存在窜槽或者微间隙，可结合IBC测井进一步验证。
2）IBC测井在套管中产生的挠曲波与套管后物质主要以法向刚度耦合，使套管后胶结轻质水泥时的挠曲波对微间隙不敏感，套管后耦合常规水泥时的微间隙会导致挠曲波的衰减明显增强。因此，CBL/VDL和IBC测井二者结合，当CBL套管波幅度较高时，若挠曲波的衰减较高，则可判定为套管与水泥环之间存在微间隙。
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图 2 LIBS在线识别岩屑岩性试验平台
Figure 2. Test platform for LIBS online identification of cuttings lithology
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图 3 岩屑样品干/湿状态下LIBS特征的相关性
Figure 3. Correlation of LIBS characteristics under dry/wet conditions of cutting samples
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图 4 岩屑疏松/压实状态下LIBS特征对比
Figure 4. Comparison of LIBS characteristics under the loose/compacted states of cutting samples
表 1 油基钻井液岩屑样品剥蚀检测结果对比
Table 1 Comparison of the denudation effects of cutting samples in oil-based drilling fluid
波长/nm 原始状态 检测数据/光子 第1次① 第2次① 第3次① 第4次① 287.30 189 297 332 385 361 287.35 185 237 234 229 222 287.41 273 409 516 344 219 287.47 136 226 324 185 278 287.52 153 218 386 297 184 287.58 159 205 366 236 228 287.64 210 159 198 225 334 287.70 268 205 411 303 368 287.75 232 199 256 284 458 287.81 127 163 205 198 240 287.87 235 191 337 209 257 287.92 232 136 175 341 380 287.98 410 352 405 412 456 288.04 947 869 1 133 996 1 130 288.10 3 870 5 917 6 030 6 430 6 934 288.15 8 111 12 936 12 372 14 075 15 359 288.21 3 334 3 436 3 645 3 767 4 659 288.27 854 727 880 811 1 166 288.32 532 448 669 646 604 288.38 468 379 467 421 604 288.44 269 283 364 364 269 288.49 101 268 190 232 153 288.55 204 132 337 402 269 288.61 190 189 309 146 355 注：①为剥蚀次数。 
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[1] 田京燕, 徐玉超. 微心PDC钻头设计及现场试验[J]. 石油钻探技术, 2019, 47(1): 65–68. doi: 10.11911/syztjs.2018134 TIAN Jingyan, XU Yuchao. Design and field application of a micro-coring PDC bit[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2019, 47(1): 65–68. doi: 10.11911/syztjs.2018134
[2] 汪绪刚, 张文华, 李应光, 等. 伊拉克艾哈代布油田快速钻井技术[J]. 石油钻探技术, 2013, 41(1): 35–39. doi: 10.3969/j.issn.1001-0890.2013.01.007 WANG Xugang, ZHANG Wenhua, LI Yingguang, et al. Rapid drilling technology in Ahdeb Oilfield[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2013, 41(1): 35–39. doi: 10.3969/j.issn.1001-0890.2013.01.007
[3] 路辉, 胡晓军, 曹斌, 等. 普铝中Fe, Si元素的激光诱导击穿光谱测试条件及定量分析研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2019, 39(4): 1267–1273. LU Hui, HU Xiaojun, CAO Bin, et al. Investigation on experimental conditions and quantitative analysis for Fe and Si elements in general aluminum by laser induced breakdown spectroscopy technique[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2019, 39(4): 1267–1273.
[4] 檀兵. 激光诱导击穿光谱谱峰元素的自动识别[D]. 无锡: 江南大学, 2018. TAN Bing. Automatic identification of spectral peaks elements in laser-induced breakdown spectroscopy[D]. Wuxi: Jiangnan University, 2018.
[5] 檀兵, 黄敏, 朱启兵, 等. 激光诱导击穿光谱谱峰元素自动识别方法研究[J]. 中国激光, 2018, 45(8): 273–279. TAN Bing, HUANG Min, ZHU Qibing, et al. Method on elements automatic identification of spectral peaks in laser-induced breakdown spectroscopy[J]. Chinese Journal of Lasers, 2018, 45(8): 273–279.
[6] 张海滨. 激光诱导击穿光谱定量分析算法研究[D]. 合肥: 中国科学技术大学, 2018. ZHANG Haibin. Research on quantitative analysis algorithm of laser-induced breakdown spectroscopy[D]. Hefei: University of Science and Technology of China, 2018.
[7] 张斌. LIBS在金属元素定量分析中的应用及其影响因素研究[J]. 中国石油石化, 2017(12): 33–34. ZHANG Bin. Application and research on its influencing factors of LIBS in quantitative analysis of metal elements[J]. China Petrochem, 2017(12): 33–34.
[8] 胡志裕. 利用激光诱导击穿光谱定性与定量分析固体中元素方法研究[D]. 太原: 山西大学, 2013. HU Zhiyu. Study on qualitative and quantitative analytical method for elements in solid state matter by laser-induced breakdown spectroscopy[D]. Taiyuan: Shanxi University, 2013.
[9] 郭志卫, 孙兰香, 张鹏, 等. 基于LIBS技术的水泥粉末在线成分分析[J]. 光谱学与光谱分析, 2019, 39(1): 278–285. GUO Zhiwei, SUN Lanxiang, ZHANG Peng, et al. On-line component analysis of cement powder using LIBS technology[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2019, 39(1): 278–285.
[10] 辛勇, 李洋, 蔡振荣, 等. 激光诱导击穿光谱液态金属成分在线分析仪在线监测熔融铝液中元素成分[J]. 冶金分析, 2019, 39(1): 15–20. XIN Yong, LI Yang, CAI Zhenrong, et al. On-line monitoring of elemental composition in molten aluminum by laser-induced break-down spectroscopy online analyzer for liquid metal composition[J]. Metallurgical Analysis, 2019, 39(1): 15–20.
[11] 钱燕. 激光诱导击穿光谱技术对于煤中有机元素的测量研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2018. QIAN Yan. Research on the measurement of organic elements in coal using laser induced breakdown spectroscopy[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2018.
[12] 于巧玲, 张毅驰. 激光诱导击穿光谱技术在重金属检测中的应用[J]. 化工技术与开发, 2018, 47(10): 26–30, 42. doi: 10.3969/j.issn.1671-9905.2018.10.008 YU Qiaoling, ZHANG Yichi. Application of laser induced breakdown spectroscopy in heavy metals detections[J]. Technology & Development of Chemical Industry, 2018, 47(10): 26–30, 42. doi: 10.3969/j.issn.1671-9905.2018.10.008
[13] 姚平, 王阳恩, 程庆华. 基于激光诱导击穿光谱的油菜籽含油量测定研究[J]. 粮食与油脂, 2018, 31(7): 49–51. doi: 10.3969/j.issn.1008-9578.2018.07.015 YAO Ping, WANG Yang'en, CHENG Qinghua. Study on rapeseed oil content measurement based on laser induced breakdown spectroscopy[J]. Cereals & Oils, 2018, 31(7): 49–51. doi: 10.3969/j.issn.1008-9578.2018.07.015
[14] 李艳, 翟开华, 李艳丽, 等. 基于激光诱导击穿光谱技术的城市土壤重金属含量检测与分析[J]. 湘潭大学自然科学学报, 2018, 40(3): 86–88, 128. LI Yan, ZHAI Kaihua, LI Yanli, et al. Detection and analysis of heavy metal content in urban soil by laser induced breakdown spectroscopy[J]. Journal of Natural Science of Xiangtan University, 2018, 40(3): 86–88, 128.
[15] 杨文斌. 激光诱导击穿光谱技术在气体检测中的应用研究[D]. 成都: 中国科学院大学（中国科学院光电技术研究所）, 2018. YANG Wenbin. Research on the application of laser induced breakdown spectroscopy in gas detection[D].Chengdu: University of Chinese Academy of Sciences (Institute of Photoelectric Techno-logy, Chinese Academy of Sciences), 2018.
[16] 王成皓. 基于LIBS技术的矿石分选装置关键技术研究[D]. 长春: 吉林大学, 2018. WANG Chenghao. Research on key technologies of ore separation equipment based on LIBS technology[D]. Changchun: Jilin Univer-sity, 2018.
[17] 王亚军. 基于激光诱导击穿光谱技术的宝玉石成分分析方法与应用研究[D]. 武汉: 中国地质大学（武汉）, 2017. WANG Yajun. Study on gemstone component analysis methods and applications using laser induced breakdown spectroscopy[D]. Wuhan: China University of Geosciences（Wuhan）, 2017.
[18] 王鑫. 基于激光诱导击穿光谱煤质分析仪的研制[D]. 太原: 山西大学, 2015. WANG Xin. Development of a coal quality analyzer based on laser-induced breakdown spectroscopy[D]. Taiyuan: Shanxi University, 2015.
[19] 张新华, 佘明军, 王舒, 等. 激光技术在录井工程中的应用进展及展望[J]. 石油钻探技术, 2018, 46(6): 111–117. ZHANG Xinhua, SHE Mingjun, WANG Yanshu, et al. The progress and pontential of the application of laser technology in mud logging[J]. Petroleum Drilling Techniques, 2018, 46(6): 111–117.
[20] 佘明军, 付洪波, 贾军伟, 等. 激光诱导击穿光谱判定岩石陆相和海相沉积[J]. 光子学报, 2018, 47(8): 0847009. SHE Mingjun, FU Hongbo, JIA Junwei, et al. Determination of terrestrial and marine sedimentary rocks by laser-induced breakdown spectroscopy[J]. Acta Photonica Sinica, 2018, 47(8): 0847009.
[21] 贾军伟, 付洪波, 王华东, 等. 基于激光诱导击穿光谱技术的岩性识别方法研究[J]. 量子电子学报, 2018, 35(3): 264–270. JIA Junwei, FU Hongbo, WANG Huadong, et al. Lithology identification methods based on laser-induced breakdown spec-troscopy technology[J]. Chinese Journal of Quantum Electronics, 2018, 35(3): 264–270.
[22] 陈楠, 杨燕婷, 田地, 等. 录井专用型激光诱导击穿光谱仪测定岩屑中的8种元素[J]. 分析化学, 2018, 46(1): 74–80. doi: 10.11895/j.issn.0253-3820.171206 CHEN Nan, YANG Yanting, TIAN Di, et al. Determination of eight kinds of elements in cuttings by logging special laser-induced breakdown spectrometer[J]. Chinese Journal of Analytical Chemi-stry, 2018, 46(1): 74–80. doi: 10.11895/j.issn.0253-3820.171206
[23] 陈楠. 基于LIBS技术的录井岩屑定量分析方法及软件研究[D]. 长春: 吉林大学, 2018. CHEN Nan. Study on quantitative analysis methods and software of log rock cuttings based on LIBS[D]. Changchun: Jilin University, 2018.
[24] 佘明军, 李油建, 李胜利, 等. 激光诱导击穿光谱自动识别泥岩颜色试验分析[J]. 录井工程, 2015, 26(1): 5–8. doi: 10.3969/j.issn.1672-9803.2015.01.002 SHE Mingjun, LI Youjian, LI Shengli, et al. Experimental analysis of automatic identification of mudstone color by laser-induced breakdown spectroscopy[J]. Mud Logging Engineering, 2015, 26(1): 5–8. doi: 10.3969/j.issn.1672-9803.2015.01.002
[25] 陈兴龙, 董凤忠, 陶国强, 等. 激光诱导击穿光谱在地质录井岩性快速识别中的应用[J]. 中国激光, 2013, 40(12): 1215001. CHEN Xinglong, DONG Fengzhong, TAO Guoqiang, et al. Fast lithology identification by laser-induced breakdown spectroscopy[J]. Chinese Journal of Lasers, 2013, 40(12): 1215001.
[26] 田野, 王振南, 侯华明, 等. 基于激光诱导击穿光谱的岩屑识别方法研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2012, 32(8): 2027–2031. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2012)08-2027-05 TIAN Ye, WANG Zhennan, HOU Huaming, et al. Study of cuttings identification using laser-induced breakdown spectroscopy[J]. Spec-troscopy and Spectral Analysis, 2012, 32(8): 2027–2031. doi: 10.3964/j.issn.1000-0593(2012)08-2027-05
[27] 任立辉, 李文东, 慈兴华, 等. 基于LIBSVM的石油录井中岩屑岩性识别方法研究[J]. 中国海洋大学学报, 2010, 40(9): 131–136. REN Lihui, LI Wendong, CI Xinghua, et al. A method for identification of cuttings in petroleum logging by LIBSVMs[J]. Periodical of Ocean University of China, 2010, 40(9): 131–136.
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期刊类型引用(6)
1. 邓才，王振华，王立垒. 近圆形高含硫气藏辐射状分支水平井产量公式. 石油地质与工程. 2022(06): 72-76 . 
百度学术
2. 王苏雯，王寿喜，王力，王勇. 火驱尾气回注井筒流动分布规律. 断块油气田. 2020(01): 99-103 . 百度学术
3. 刘人玮，杨天宇，万宇飞，蒋曙鸿，黄喆. 海上平台热采放喷气扩散数值模拟研究. 石油化工高等学校学报. 2020(03): 74-79 . 百度学术
4. 王永佩. 水平井过热蒸汽循环预热井筒传热模拟. 北京石油化工学院学报. 2019(02): 11-16 . 百度学术
5. 聂帅帅，唐世星，刘可，徐康泰，李江飞，王少征. 数据挖掘诊断X油田低渗透稠油油藏压裂效果的主控因素. 石油地质与工程. 2019(06): 90-94 . 百度学术
6. 王永佩. 超临界水井筒非等温管流数值模拟. 北京石油化工学院学报. 2019(04): 6-8 . 百度学术
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