利用自然电位与自然伽马测井曲线划分沉积相带及储层分布

自然电位、自然伽马测井曲线形态和特征与沉积相带及其储集砂体关系密切,它们对不同岩性地层特征响应十分敏感.利用自然伽马、自然电位同步减小的较大幅度评价识别渗砂层,指示划分水下分流河道主体沉积微相带;利用自然伽马、自然电位减小的幅度差评价识别低渗砂、致密砂层,指示划分水下分流河道堤泛(侧翼)沉积微相带;并以自然电位比自然伽马减小幅度的相对细小差异识别油水层.在安塞油田沿河湾地区长6自然伽马、自然电位曲线划分沉积相带及储层的应用中,建立了自然伽马、自然电位划分储层的下限标准,有效地评价了特低渗透储层沉积微相带及储层类型,提高和扩大了测井曲线的应用及效果.     

低渗透致密气藏可动流体饱和度研究——以苏里格苏48区块盒8段储层为例

利用高压压汞、恒速压汞、核磁共振等实验,研究分析苏里格苏48区块盒8段储层可动流体饱和度的分布特征及主要控制因素.结果表明,研究区样品T_2谱主要呈左高右低的双峰型及单峰型两种形态,可动流体饱和度与可动流体孔隙度变化幅度较大.根据可动流体饱和度将储层划为3种类型,不同类型储层可动流体饱和度差异较大:Ⅰ类、Ⅱ类储层物性较好,孔隙半径大,喉道较粗,孔喉分布均匀,孔隙连通性好,粘土矿物质量百分数低,可动流体饱和度高;Ⅲ类储层孔隙半径小,孔喉分选差,孔隙之间连通性差,粘土矿物质量百分数高,可动流体饱和度低.可见可动流体饱和度受多种因素综合影响,其中微观孔喉特征是控制可动流体饱和度大小的主要因素,粘土矿物次之,储层物性最弱.孔喉特征参数中,孔隙半径、孔喉半径比、孔喉体积比、分选系数的控制作用最为显著,均值系数以及排驱压力的影响较为明显.在其它孔喉参数相差较小时,喉道对可动流体饱和度的大小起决定性作用;粘土矿物中,高岭石的质量百分数影响最大.     

低渗透致密气藏水锁空间及伤害程度影响因素探析:以苏里格气田苏48区块盒8段储层为例

低渗透致密气藏具有压实作用强烈、黏土矿物含量高、孔喉半径小、孔喉配置关系差、毛细管压力高、压敏效应强、非均质性严重、油气流动阻力大等特点,导致其具有特殊的气水分布形式。利用铸体薄片、扫描电镜、恒速压汞、核磁共振、气水相渗等实验分析资料,分析了苏里格气田苏48区块盒8段低渗透储层的水锁空间及伤害程度。研究表明,研究区的水锁空间为0.003~0.04μm的孔喉空间,水锁伤害率为61.5%,水锁伤害程度受储层物性、微观孔隙结构、可动流体饱和度、填隙物含量、黏土矿物含量以及微裂缝发育程度等因素的综合影响,其表现形式多样。     

低渗透致密气藏微观孔隙结构及渗流特征研究:以苏里格气田苏48和苏120区块储层为例

利用常规与恒速压汞、核磁共振等实验资料,对苏里格气田苏48和苏120区块低渗透储层的储集空间、孔隙结构类型及渗流特征的研究结果表明,溶蚀型次生孔隙为该区的主要储集空间,晶间孔相对发育、残余粒间孔分布较少,伴有微裂缝发育时,晶间孔转化为有利储集空间;该区储层的孔隙结构类型可分为粗态型、偏粗态型、偏细态型及细态型,4种孔隙结构类型的储集空间组合类型依次变差;低渗透储层的品质主要受喉道控制,喉道是决定其开发效果的关键因素;与常规气藏相比,苏里格气田低渗透储层相对渗透率曲线参数特征为:储层的束缚水饱和度较高,等渗点较低,共渗区较窄。其中Ⅰ类、Ⅱ类储层的储集空间类型较好,喉道发育程度较好,可动流体饱和度较高,稳产时间相对较长;Ⅲ类储层的储集空间类型较差,喉道发育程度较差,可动流体饱和度较低,稳产时间相对较短。     

致密气藏成藏动力及成藏模式——以鄂尔多斯盆地L区块山_1储层为例

研究区主力产气层山1储层属于致密气藏,为了摸清有效储集层的形成机制、寻找勘探开发的有利区域,应用铸体薄片、扫描电镜、核磁共振、恒速压汞等实验手段开展成藏动力及成藏模式研究。结果表明:早白垩世为天然气充注的主要成藏期,水相封存天然气分子的最小孔喉半径和天然气充注的孔喉半径下限分别为0.093μm和0.25μm,天然气充注的最大毛细管阻力为1.16MPa,流体过剩压力是致密砂岩气藏天然气运移的主要动力和阻力;天然气主要聚集在过剩压力高值背景下的低值区,山1段过剩压力小于6 MPa的区域有利于天然气的聚集,隔夹层密度越小、厚度越薄的区域含气饱和度越高;研究区天然气充注模式存在4种模式,煤层连续发育厚度大、储层整体特征优,源储层间压差大、储层顶面的隔夹层和大段较厚泥岩产生的欠压实过剩压力有利于储层段的天然气保存,成为天然气开发的"甜点"。     

基于改进原型网络的小样本古生物化石识别研究

传统古生物化石鉴定方法多依赖于古生物学家的经验知识,现有的人工智能识别方法需要大量的化石训练样本才能达到较高的准确率。为解决上述问题,在少量化石图像样本情况下准确识别化石,本文尝试使用残差网络和注意力模块相结合的方法,并将其运用于小样本的化石鉴定。首先以残差网络作为模型的特征提取模块,并在残差网络的残差块中嵌入CBAM卷积注意力模块,提高模型对于化石纹理特征的关注,以提取更为全面的深层次化石图像特征,再使用小样本度量学习中的原型网络对提取特征进行原型计算,最后通过多轮次迭代训练得出最佳的化石判别模型。使用本文方法与5种经典的小样本学习方法进行对比实验,实验结果表明本文方法的识别准确率最高,在样本数量为1和5的情况下,准确率达到了86.32%和94.21%,对稀缺样本下的化石识别具有更显著的优势。     

基于改进原型网络的小样本古生物化石识别研究

传统古生物化石鉴定方法多依赖于古生物学家的经验知识,现有的人工智能识别方法需要大量的化石训练样本才能达到较高的准确率。为解决上述问题,在少量化石图像样本情况下准确识别化石,笔者等尝试使用残差网络和注意力模块相结合的方法,并将其运用于小样本的化石鉴定。首先以残差网络作为模型的特征提取模块,并在残差网络的残差块中嵌入CBAM卷积注意力模块,提高模型对于化石纹理特征的关注,以提取更为全面的深层次化石图像特征,再使用小样本度量学习中的原型网络对提取特征进行原型计算,最后通过多轮次迭代训练得出最佳的化石判别模型。使用本文方法与5种经典的小样本学习方法进行对比实验,实验结果表明本文方法的识别准确率最高,在样本数量为1和5的情况下,准确率达到了86.32%和94.21%,对稀缺样本下的化石识别具有更显著的优势。     

基于岩石物理相分类确定特低渗透油层有效厚度——以安塞油田沿河湾地区长6特低渗透储层评价为例

针对陕北斜坡中部特低渗透储层受沉积环境、成岩作用、构造等因素影响,储层储集性能和渗流结构差异较大,测井响应复杂的特点,利用岩石物理相分类确定特低渗透油层有效厚度。通过安塞油田沿河湾地区长6储层各类测井、岩芯和试油资料,研究评价岩石物理相的多种信息、划分方法及其分类评价,建立不同类别岩石物理相油层有效厚度参数下限的差异、特征及评价标准,分析了微电极曲线提取特低渗储层岩石物理相背景特征。并以实例分析提取特低渗透储层岩石物理相分类表征参数,实现了将非均质、非线性问题转化为相对均质、线性问题解决,提高了测井精细解释油层有效厚度的精度和效果。     

利用注聚合物泥浆伤害岩电实验参数变化评价特低渗透储层

针对鄂尔多斯盆地陕北斜坡长6特低渗透储层受聚合物泥浆伤害,微电极电阻率曲线在渗透层上的正幅度差异不明显,直观指示油气层和水层的深、中,浅探测电阻率在常规储层的有序排列基本消失.通过注聚合物泥浆驱替前后岩石电阻率与孔隙度及含水饱和度实验关系分析,驱替后岩样电阻率显著增大,岩样电阻率随含水饱和度增大而减小的基本规律不复存在.归纳其岩性系数a、电阻率系数b比驱替前大得多,饱和度指数n由正变负,反映出注聚合物泥浆驱替破坏了储层孔隙结构及其基本特征,测井中造成了范围较小的高侵和特高侵地层电阻率带.从而提出在较为致密的低渗砂、致密砂聚合物泥浆伤害储层中,利用微电极负差异及其电阻率曲线不规则增高变化划分特低渗透油层有效厚度,并以实例阐明了利用岩电实验参数变化评价特低渗透储层的方法.     

水平定向钻进在复杂环境中的施工

本文介绍了郑州电力管线定向钻穿越郑汴路工程的施工情况,详细介绍穿越地下各种复杂管线时应注意的问题。