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致密砂岩储层孔隙度低、渗透率低、非均质性强,气层所对应的测井响应特征较为复杂,气层识别和评价难度较大,多解性突出.以三水模型、岩心、地质和试气资料为基础,采用能量谱峰值与能量加权累计法定量分析致密砂岩气层的电阻率与自由流体孔隙度组合曲线的小波多尺度能谱特征,以及小波包能量谱特征.组合曲线的多尺度小波能量谱分析方法在致密砂岩气层识别中气层的能量谱与水层的能量谱明显不同,并用其识别苏里格地区的致密砂岩气层.结果表明识别致密砂岩气层能量加权累计法定量分析比小波能量峰分析效果更好. 相似文献
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鄂尔多斯盆地三叠系延长组长7段为湖盆环境,盆地深湖区以深湖泥岩沉积为背景,普遍发育浊流沉积,沉积范围广、厚度大,近源的先天优势使其成为油气充注的最先储集单元。弄清浊积扇的沉积特征及不同微相形成的砂体对油气聚集具有重要意义。通过野外剖面分析与岩心观察统计,对浊积扇微相进行精细划分,明确浊积岩的形状、展布与沉积特征。根据前人研究成果,将有固定补给水道的浊积扇和无固定补给水道的浊积扇划分为坡移浊积扇和滑塌浊积扇。通过单砂体厚度、浊积岩类型与发育位置的不同,将坡移浊积扇划分为内扇、中扇、外扇3个亚相和主沟道、溢岸沉积等6个微相;滑塌浊积扇相划分出中心扇和边缘扇2个亚相。浊积扇微相的划分及其成因的讨论能够指导测井对有利砂体的解释,区分不同的油气储集体,为寻找有利油气储层的分布提供依据。 相似文献
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致密砂岩气藏在开采时因地层能量衰竭导致有效应力增加,储层物性相应地发生变化,其电学参数也随之改变.以往在常规围压下进行的岩电实验,其结果包含了岩样微裂缝等因素对电阻率的贡献,获取的电学参数不能客观反映原地储层性质.本文以鄂尔多斯盆地上古生界二叠系典型致密砂岩气藏为研究对象,测定了不同有效应力下完全饱和地层水71块致密砂岩样品的电学参数.结果表明,岩样电阻率随有效应力增加而变大,且与常规砂岩相比,致密砂岩电学性质受有效应力影响更大;随有效应力增加,岩性系数a增大,地层胶结指数m减小,原地有效应力(25.86MPa)下a和m分别是常压(3.5MPa)下的2.7和0.7倍;高有效应力状态下,电阻率达到稳定值所需测试时间更长;电阻变化幅度直观表征了其骨架结构变形程度,也是致密砂岩应力敏感时间效应的直接体现.因此,应根据储层原地有效应力确定致密砂岩气藏的电学参数. 相似文献
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低渗透岩性油气藏发育的黏土膜吸附原油造成了储层亲油,电阻率异常高,高阻油水层、水层的存在给储层流体性质识别带来了很大挑战.为了明确不同润湿性储层的电阻率响应特征以及微观导电机理,本文选取了鄂尔多斯盆地西部三叠系延长组长8段的岩心,模拟了油驱水、老化和水驱油过程,并测量了岩心薄片洗油后的接触角.实验结果表明,洗油后异常高阻岩心已表现为不完全亲水,然而,其测量的胶结指数m与正常电阻率岩心相差很小.油驱水至束缚水时,正常电阻率岩心的电阻增大率I_r与含水饱和度Sw的关系在双对数坐标下基本表现为直线的关系,而异常高阻岩心则表现为明显的凸曲线特征.且老化过程前后,异常高阻岩心的电阻率基本不变.结合对异常高阻岩心不同状态下的核磁共振T_2谱的分析,表明在油驱水过程中,岩石的润湿性已经向亲油方向发生转变,老化过程对润湿性的改变影响很小.水驱油至残余油时,异常高阻岩心的I_r-S_w曲线表现为近似直线特征,反映出水驱油过程中岩石的导电结构并未发生改变.基于实验结果的分析与讨论,明确了一种适用于低渗透复杂润湿性储层的成藏模式及其导电机理,说明了高阻水层主要是亲油润湿性条件下的连续导电路径遭到破坏造成的. 相似文献
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火山岩、白云岩储层基质孔隙度计算方法分析(英文) 总被引:3,自引:1,他引:2
火山岩、风化壳白云岩等缝洞储层基质孔隙度计算是测井评价亟需解决的难题之一.本文首先将全直径流纹岩声波实验公式(2005年,李宁)与国内外常用的基质孔隙度计算公式进行了细致的对比;进而就该公式在中基性火山岩、风化壳白云岩等缝洞储层中的适用性进行了深入讨论,并以岩心分析资料为基础,详细给出了该公式与其它公式在计算上述储层基质孔隙度时的误筹分布.误差统计结果表明该公式具有更高的精度.通过中国东部和西部三家油田70口井的实际应用验证,在孔隙度从1.5%到15%范围内,该公式不仅适用于酸性火山岩储层,而且适用于中基性火山岩、风化壳白云岩等缝洞储层基质孔隙度的评价.同时,该公式能够最大限度地减小扩径、岩石蚀变等复杂地质条件对计算结果的影响,实用性更强. 相似文献
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致密砂岩气层压裂产能及等级预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
致密砂岩储层孔隙度小、渗透率低、含气饱和度低,基本上没有自然产能,需要进行压裂,因此进行压裂产能的预测很有必要。笔者研究了鄂尔多斯盆地苏里格东部地区盒8段致密砂岩气层的压裂产能及等级预测。利用反映储层流动性质的测井参数(电阻率、自然伽马、声波时差、中子、密度)与反应压裂施工情况的压裂施工参数(单位厚度砂体积、砂比、砂质量浓度、单位厚度排量、单位厚度入井总液量),选择数学统计方法神经网络法进行致密砂岩气层压裂产能等级预测。分析比较Elman神经网络、支持向量回归(SVR)、广义回归神经网络(GRNN)3个神经网络预测致密砂岩气层压裂产能模型的网络结构参数、回判及预测精度以及运行耗费时间。结果表明:3个模型中,GRNN网络参数只有1个,回判和预测精度最高,运行时间小于1 s。因此,选择GRNN模型预测致密砂岩气层压裂产能,并用于苏里格东部地区致密砂岩气层压裂产能的等级预测。等级预测准确率达到90%。 相似文献
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