火山岩天然气藏地质储量参数的确定方法

大庆油田东部深层某井区火山岩气藏岩性复杂、储层参数计算以及流体性质识别困难。根据岩性组合规律建立火山岩解释模型,对深层的火山岩测井资料进行处理与解释。联合使用成像测井分析结果、岩性分类和多井对比等方法,提高了测井解释精度和解释符合率。计算的孔隙度、饱和度和渗透率为提交天然气地质储量提供了基础参数。     

低孔低渗储层渗透率测井解释模型研究

采用岩心分析数据与测井曲线相结合的方法,引入泥质含量参数配合声波时差进行多元线性回归分析。建立鄂尔多斯盆地研究区低孔低渗储层渗透率测井解释模型。根据泥质含量特征二次分类后进行多元线性回归,建立两个渗透率测井解释模型相关性良好,对应于研究区两种不同的沉积微相特征;测井解释渗透率与岩心实测渗透率匹配良好,解释模型满足研究区精度要求。在沉积微相背景约束条件下,对研究区储层选择合理参数多元线性回归建立渗透率测井解释模型,可以使低孔低渗储层渗透率解释达到良好应用效果。     

浅层高渗砂岩油藏分级相控地质建模

由于裂谷盆地浅层疏松砂岩储层非均质性强,渗透率级差变化范围巨大,常规相控建模无法表征储层内部非均质性,导致渗透率模拟结果与测井及试井解释难以匹配。为了解决这一难题,在沉积微相研究的基础上,利用流动分层指标(FZI)、孔隙喉道半径(R35)2个参数,将储层细分为4类流动单元,依据各流动单元的孔渗对应关系重新计算测井渗透率。采用分级相控建模的思路,首先建立沉积微相模型,在微相模型的控制下,建立流动单元模型。在此基础上,根据各流动单元的孔渗分布特征,建立各流动单元的孔隙度和渗透率场。该方法建立的三维地质模型,既精细刻画了储层内部非均质性,又能定量表征储层物性空间分布特征,保证渗透率模拟结果与测井及试井结果一致,为油藏数值模拟提供了准确的数据基础。     

基于Fisher判别的储层分类渗透率预测技术

莺歌海盆地中深层储层岩性复杂、非均质性强,孔渗关系趋势较差,导致利用测井资料进行储层渗透率评价技术出现了精度大幅降低或失效的情况。为有效地解决研究区储层渗透率精细评价的问题,利用取心井段岩心分析孔渗资料、测井资料,选用流动单元指数FZI值进行储层分类,建立各类储层的渗透率精细计算模型。优选反映储层特征变化的测井变量,运用Fisher判别分析法建立储层类型判别标准的新方法应用于莺歌海盆地东方13气田中,结果表明:储层渗透率计算精度有了明显提高,为研究区的复杂储层渗透率评价提供了一种有效途径。     

复合渗透率测井评价方法在砂砾岩稠油油藏的应用——以克拉玛依油田某区八道湾组为例

砂砾岩储层孔隙结构复杂、非均质性强,在渗透率计算方面传统的测井解释方法误差较大,目前还没有经典的计算砂砾岩渗透率的测井解释模型。以克拉玛依油田某区八道湾组砂砾岩稠油油藏为例,首先在微观层面上分析了渗透率的主控因素。其次根据本地区的实际情况建立了3套渗透率测井解释方法:一是在前人研究基础上改进了多元回归模型;二是在岩性识别的基础上分不同岩性建立了渗透率模型;三是利用BP神经网络进行了渗透率的预测。最后对传统的经验公式与文中的3种方法进行检验。结果表明,比起传统的经验公式和多元回归模型,基于不同岩性的渗透率模型与BP神经网络在实际应用中效果更好,较大幅度地提高了测井解释精度,在非均质性强的砂砾岩油藏中具有更好的应用前景。     

柴达木盆地七个泉油田E_3~1油藏储层参数测井精细解释

为解决柴达木盆地七个泉油田E_3~1储层参数测井解释难题,综合运用岩心、测井、分析化验以及生产动态等资料,建立了储层参数精细解释模型。首先开展岩心深度归位以及测井资料标准化处理,保证测井资料的可靠性;然后对储层主要岩性砾状砂岩、细砾岩、砾岩、细砂岩、泥质粉砂岩、泥岩进行了定量识别,建立了泥质含量、孔隙度、渗透率以及含油饱和度测井精细解释模型;最终确立了研究区油水层测井解释标准,为后续剩余油挖掘以及地质建模提供了准确的储层参数。     

甘肃镇原地区长7油层组储层特征及测井解释方法

本文从镇原地区长 7油层组储层特征出发 ,研究了岩心分析的岩性、孔隙度、渗透率、相渗等物性参数与排驱压力、饱和度中值压力、退汞效率、平均喉道半径等孔喉结构参数及其与测井电性特征的关系 ,建立了神经网络多组分岩性和孔、渗、饱解释模型 ,以及多元回归孔喉结构参数分析模型 ,取得了一定的应用效果 ,并采用含油产状—物性—电性综合方法 ,确定储层有效厚度。     

低渗油气储层物理参数解释模型——以宝浪油田煤系粗粒低渗储层为例

为了建立宝浪油田粗粒低渗储层的精确渗透率解释模型,从储层物性的影响因素分析入手,确定影响此类储层物性的关键属性参数.从表征岩石结构参数的流动带指数的角度建立了孔隙度和渗透率的关系模型,逐步建立以测井数据为基础的流动单元的判别函数.在流动单元判别的基础上,根据孔隙度和渗透率的关系模型进行了从测井数据到渗透率参数的计算.宝浪油田三工河组储层Ⅲ油组划分出5类流动单元类型,在流动单元控制下解释的储层渗透率值,经实际应用能够满足储层精细描述的要求.     

古潜山火成岩裂缝带划分与孔隙度计算

针对火成岩岩性成分复杂，常规测井难以正确划分岩性，严重阻碍了储层参数的定量计算。本文提出模糊聚类划分岩性，采用综合概率法与混合体积模型计算裂缝孔隙度、有效孔隙度等参数。其测井解释结果与井壁取心和地质描述资料对照，完全吻合。     

一种基于Kozeny-Carmen方程改进的渗透率预测新方法

在计算复杂孔隙结构储层渗透率时,常规采用的孔渗指数方法或流动单元分类方法几乎很难准确评价渗透率。针对这一问题,本文提出一种引入修正迂曲度因子的改进的Kozeny-Carmen方程渗透率计算新方法。首先引入迂曲度因子修正Kozeny-Carmen方程,迂曲度因子可以表达为孔隙度与岩电参数的函数;然后对改进的Kozeny-Carmen方程进行推演变换,得到新的流动单元指数,能够更好地将储层进行分类;最后利用自适应神经模糊推理系统建立取心段岩心渗透率与测井曲线的模型,并将此模型应用到非取心段的渗透率评价中。岩心渗透率与预测渗透率的对比验证了该方法的正确性与有效性,且渗透率计算精度较常规孔渗指数方法和流动单元分类方法有较大提高。该方法在南海西部海域莺歌海盆地东方气田储层评价中应用效果良好。     

羌塘盆地侏罗系碎屑岩储集层综合评价

运用储层综合评判分析方法对羌塘盆地侏罗系碎屑岩储集层进行分析和评价。首先选择影响储层性质的8种参数,包括定性参数,如岩性、成岩作用、储集空间类型和定量参数,如储层厚度、孔隙结构、物性等,对其进行单因素评价。在此基础上,根据各单因素对储层贡献的大小,确定各单因素的加权系数。最后,利用评判分析方法,计算各剖面的综合判别得分。综合判别分析评价表明,北羌塘坳陷中部、东部和中央隆起带北缘发育好储层;北羌塘坳陷西部发育中等储层;而南羌塘坳陷储层较差。     

利用流动单元计算高含水油田渗透率

油田进入高含水期,储层参数发生了变化。用传统的解释方法计算渗透率很难达到理想的精度。作者提出利用储层流体流动单元流动带指标反算渗透率的方法,并应用于辽河油田欢26断块高含水油田储层评价中,取得了良好的应用效果。     

多物源条件下的储层地质建模方法

濮城沙三中油藏具有两个主物源,分别为NE向与SE向。油藏数值模拟需要在一套地质网格中对其进行模拟。经典的地质统计学利用变差函数描述区域化变量的空间几何结构特性。变差函数的计算是基于两点进行统计的,对其描述主要涉及方位角、变程、块金值和基台值。为了在一套模拟网格中模拟出多个物源条件下储层的分布特征,必须在不同的位置设置不同的变差函数参数。文中给出了两种方法实现这一目的:一是采用人为分区,把不同物源影响的区域分成不同的区块,分别对不同的区块设置不同的变差函数参数;二是采用变方位角,即根据不同的位置设置不同的变差函数方位角。这两种方法都实现了在一套网格中模拟具有多个物源方向的储层分布,更真实地再现了储层的空间展布特征。     

渤南洼陷沙四上段非均质性储层“二步建模”方法及应用

渤南洼陷沙四上段油气储层非均质性明显,砂层薄且与泥质间层分布,储层分布规律和空间叠置关系复杂。储层主要受深水盐湖、扇三角洲、滑塌浊积扇、近岸浊积扇、远岸浊积扇五类沉积相控制。利用先进的GridStrat建模软件,采用特殊的"二步建模"处理方法,根据不同沉积相的储层参数分布规律,进行井间插值或随机模拟,建立了沉积相、岩性、孔隙度、渗透率和产能系数模型。沉积相模型显示出扇三角洲及浊积扇是砂体分布的主体,且分布范围广;岩性模型显示出不同岩类的分布受沉积相带、构造位置及不同物源控制。孔、渗模型显示沉积相带和岩性是决定储层孔隙度与渗透率发育程度的主控因素。孔隙度决定了储油气空间的数量,渗透率决定了储层产能系数的大小。产能系数模型显示出产能潜力区为浊积扇和扇三角洲的叠合分布区。研究结论对油田开发部署起到积极指导作用。     

七棵树油田低孔低渗砂岩储层的测井评价

低孔低渗储层的测井评价一直是油田勘探开发的难题。由于沉积作用、压实作用和溶蚀作用等各种成岩作用,七棵树油田储层具有低孔低渗特点,而且储层内次生孔隙发育,非均质性强,增加了储层评价的复杂性。为此,本文根据岩芯实验、地质录井和试油等并综合各种测井资料,确定了储层岩性与物性、含油性与物性关系; 并在孔喉模型的基础上,通过分析物性和电性之间的关系,建立了一个适用于次生孔隙发育的低孔低渗储层的新模型,并进行解释分析。     

Ensemble-Based Seismic and Production Data Assimilation Using Selection Kalman Model

Data assimilation in reservoir modeling often involves model variables that are multimodal, such as porosity and permeability. Well established data assimilation methods such as ensemble Kalman filter and ensemble smoother approaches, are based on Gaussian assumptions that are not applicable to multimodal random variables. The selection ensemble smoother is introduced as an alternative to traditional ensemble methods. In the proposed method, the prior distribution of the model variables, for example the porosity field, is a selection-Gaussian distribution, which allows modeling of the multimodal behavior of the posterior ensemble. The proposed approach is applied for validation on a two-dimensional synthetic channelized reservoir. In the application, an unknown reservoir model of porosity and permeability is estimated from the measured data. Seismic and production data are assumed to be repeatedly measured in time and the reservoir model is updated every time new data are assimilated. The example shows that the selection ensemble Kalman model improves the characterisation of the bimodality of the model parameters compared to the results of the ensemble smoother.

     

川西低孔低渗储层参数评价

川西Y地区低孔低渗储层具有物性差、岩性多变、储集空间类型多样和孔隙结构复杂等特征,传统的储层参数测井评价方法在多方面受到限制,储层参数测井评价已经成为制约储层测井评价的主要因素。通过储层基本特征分析,基于储层物性、孔隙结构特征及概率理论,形成了一套系统的储层参数评价方法。实际应用表明,该套方法不仅大大提高了低孔低渗储层参数评价可靠性,而且扩大了模型的应用范围。     

鄂北杭锦旗地区下石盒子组储层物性特征及评价

杭锦旗地区位于鄂尔多斯盆地北部伊盟隆起杭锦旗断阶带上,下石盒子组为辫状河和河流相沉积。通过薄片观察、岩心物性分析和压汞曲线实验,对岩石学特征、物性特征、孔隙结构特征进行了分析。结果表明:下石盒子组砂岩储层孔隙类型,主要有剩余原生粒间孔、次生孔隙和高岭石晶间隙;裂缝不发育;孔隙结构可分为细喉微孔型、粗喉大孔型和细喉中孔型三类,其中以细喉中孔型为主。储层为中低孔、低渗储层,盒3段物性最好。利用径向基神经网络解释的孔隙度参数在岩心实验校正后进行储层平面分布评价,结果表明:锦2、锦6～锦7井区是下石盒子组有利发育带。