用试井资料研究低渗透裂缝性油藏渗流模式及演化特征——以准噶尔盆地火烧山油田为例

对于注水开发多年,尤其是多次采取增产增注措施后的油藏,如何准确地判定低渗透非均质储集层渗流特征及其演化规律,难度比较大。针对火烧山低渗透裂缝性油藏,根据不稳定试井曲线识别储层模型,分析了不同开发阶段储层渗流系统的演化规律。由于火烧山油田天然裂缝发育,而且多数井采用压裂方式进行投产,开发初期储层模型主要表现为人工裂缝或双孔模型。开发过程中,随着地层压力的降低及调剖堵水措施的实施,油井渗流特征往单孔模型转变、注水井渗流系统向径向复合模型转变;渗流系统的演化改变了储层的有效渗透率,使其整体上呈现降低的趋势。储层初期有效渗透率场与油井水窜特征基本吻合,有效渗透率的逐步下降与油藏含水上升速度的下降基本吻合,从而为油藏下一步开发调整可行性评价提供了重要依据。     

考虑压裂裂缝的煤层气藏井网井距确定方法

煤层气藏具有低渗透率特点, 这使得其在直井排采前须对产层进行压裂改造,而压裂裂缝参数对井距的确定影响很大,因此研究裂缝长度、导流能力与井距的关系具有实际意义。通过对比不同裂缝穿透比和导流能力下的煤层气产量与采出程度,探讨裂缝参数对煤层气产出的影响规律;并以煤层气开采15a采出程度达到50%时的井距作为评价指标,研究压裂效果与井距的关系。研究结果表明,裂缝越长,导流能力越大,井距就越大-尤其在渗透率较小时,裂缝参数对井距的影响更明显。因此,在确定煤层气藏井距时,由于人工裂缝影响,裂缝方向的井距可适当放大。以我国韩城矿区煤层气区块储层参数为例,在给定优化指标下,宜选择矩形井网(350m×300m),或菱形井网(对角线长度为700m×400m)。     

安塞油田塞160井区长6油层组沉积微相研究

为了确定安塞油田塞160井区长6油层组沉积微相展布特征,通过岩心观察、描述和实验分析,对研究区长6油层的沉积微相类型进行细化,对各小层沉积微相的平面展布进行研究。塞160井区长6为湖泊河控三角洲前缘亚相沉积,主要沉积微相为三角洲前缘水下分流河道、分流河口坝、水下分流间湾和前缘席状砂。研究区长6三角洲沉积体系代表了较完整的自旋回过程,长63沉积期,研究区的主体被向湖区方向推进的三角洲前缘水下分流河道占据;长62期,研究区主体仍为水下分流河道沉积,但延伸较长63近;长612期维持与长62沉积模式;长611期三角洲前缘亚相发育完整,分流相带相互叠置。     

马岭地区H148井区长8油藏成藏分析

随着鄂尔多斯盆地油气勘探开发工作的不断深入,油田扩边建产的规模不断扩大,原油产量逐年攀升。H148井区块作为马岭地区新的产建区,主要含油层系为三叠系延长组长8油层组,通过该区钻井、岩心、测井、试采等资料全面深入分析该区有利沉积相带、油气运移及成藏圈闭条件,认识该区长8油藏的成藏规律,为建产及开发提供可靠地质依据。     

姬塬油田罗一区长8油藏低产低效井对策分析

姬塬罗一区长8油藏在开发中后期,油井有效期短,见水快,低产低效井迅速增多,通过研究分析提出增注、堵水调剖等措施,可有效提高单井产能。实践证明,结合研究区储层特征,引进二氧化碳气驱新方法,有效控制了见水井速度与程度,采收率增大显著。     

裂缝性碳酸盐岩油藏裂缝网络的识别方法研究——以胜利油区F潜山油藏应用为例

提出了针对碳酸盐岩裂缝型储层的裂缝识别和类型判别方法:在对常规测井曲线进行小波多尺度分析的基础上,通过求取剩余曲线变化率,以消除岩性对测井曲线的影响,突出裂缝信号,提高常规测井对裂缝的分辨率;以岩心描述和成像测井所识别的裂缝类型为样本,以多测井参数为变量,运用主成分分析和Fisher判别等方法,建立裂缝类型的判别模型。此方法应用于胜利油区F潜山碳酸盐岩储层的裂缝类型判别,效果较好。     

特低渗岩性油藏间连通性表征研究 ——以鄂尔多斯盆地马岭地区长8油藏为例

分析各岩性油藏之间的连通性,可为油藏之间区域寻找新的油气富集区提供依据。以鄂尔多斯盆地马岭地区长8油藏为研究对象,根据砂体发育规模及夹层发育状况分析储层砂体连通性,通过原油全烃色谱分析判断油藏间流体连通性。运用动静结合的方法探讨了马岭地区长8段各个小油藏间的连通性,结果表明:研究区长8段储层砂体叠置样式包括:孤立式、接触式、切叠式,其中切叠式储层砂体间连通性较好;建立了基于夹层的发育状况下砂体连通概率公式,并计算了研究区长8段储层砂体连通概率;通过原油全烃色谱分析可将研究区长8油藏分为三个流体连通系统,每个系统内的小油藏之间相互连通,不同系统内的小油藏间连通性差;根据马岭地区最新的勘探评价成果验证了该方法的有效性,该方法对特低渗岩性油藏间的连通性分析及油气勘探部署具有一定的指导意义。     

鄂尔多斯盆地靖安油田长2油藏储集因素分析及有利圈闭预测

通过岩心观察、薄片鉴定、测井曲线等资料,对靖安油田长2油层组岩石类型、沉积构造和沉积相特征及砂体分布规律对圈闭的影响进行详细研究.结果表明,研究区长2油层组主要为三角洲平原沉积体系,发育主河道与分流河道砂体,靖安油田受沉积相带、鼻状隆起等因素控制.经油藏分析,靖安油田有利圈闭主要以构造圈闭为主,高闭合度鼻状隆起对油气藏形成具重要控制作用,分流河道汇合部位厚砂体是油气富集主要场所,大规模溶蚀作用形成局部高孔、高渗带是油气聚集成藏的有利地区.     

地面微地震监测技术在页岩油水平井压裂效果评价中的应用——以松页油2HF井为例

地面微地震监测是评价水平井压裂效果的有效手段.采用矩形观测系统、高灵敏度检波器深浅结合埋置、覆土耦合压实的采集技术,在2000 m之下的松页油2HF井水平段泥页岩储层中获得明显的压裂微地震信号.利用数据归一化、噪声压制、速度建模、震源定位等关键处理技术,有效提高了泥页岩储层低频信号成像精度.采用高精度反演定位解释技术,客观真实地评价了松页油2HF井的压裂效果,并提出压裂优化建议.     

低幅度构造-岩性边底水油藏特征及其成藏机制——以塞152油藏为例

鄂尔多斯盆地内陕北斜坡构造上延长组长2段油藏分布分散,成藏机制特殊。为指导长2段油藏的下一步勘探,利用岩心、测井、录井和试油资料,研究了塞152油藏的构造、沉积和油藏特征,探讨了油藏成藏机理。研究结果表明塞152油藏为一个发育在低幅度构造上的构造—岩性边底水油藏。砂体展布受三角洲前缘水下分流河道和河口坝微相控制,储层孔隙类型以粒间孔为主,属于中-低孔、低-特低渗储层。油层分布受构造和岩性双重控制。由于构造幅度低且夹层发育,导致油水分异不彻底,不具有统一的油水界面,但发育了边底水。油藏的形成与油气沿延长组顶面不整合面和基底断裂的垂向输导以及目的层内的水平运移关系密切。     

齐家古潜山基岩裂缝的神经网络模式识别

在岩芯裂缝观测基础上,应用岩芯标定测井,分岩性建立了测井解释模型,分析了裂缝发育段在常规测井曲线上的响应特征,并结合钻井泥浆漏失、放空及开发动态资料,识别出典型裂缝段,将其测井响应作为训练样本集,应用神经网络模式识别技术的并行处理、分布式的信息存储、极强的自学习功能和自动调整权值的能力,对齐家古潜山76口井进行了裂缝段的识别,探索出一套综合岩芯、常规测井、测试与动态等信息进行裂缝分布预测的新方法,经钻探证实,效果良好.     

基于神经网络的聚类分析在储层流动单元划分中的应用

以苏里格气田盒8段为研究对象,在细分层和精细沉积学研究基础上,通过对关键井详细研究,以流动层段指标为储层流动单元划分标准,将目的层分为3类流动单元.通过相关性分析结合专家经验,从诸多电性、物性、岩性等参数中优选出表征流动单元的10个特征变量作为预测模型的输入,应用基于神经网络算法的聚类分析方法建立储层流动单元非线性识别模型.通过对其他关键井的回判预测表明,建立的流动单元预测模型可以更全面地考虑各类地质因素与流动单元之间的结构性复杂映射关系,气井产能与流动单元具有较高的对应关系,为气田精细描述与开发井网的优化部署提供可靠基础.     

人工神经网络方法在桩基检测中的应用

提出了一种基于桩基动测波动数据的人工神经网络识别方法,所建立的多层神经网络通过对已知样本的学习,可实现对未学习样本（桩基检测数据）的识别,指出桩基中存在的缺陷。实际检验的结果表明该方法具有良好的应用前景     

用人工神经网络进行变差图的最优拟合

本文提出变差图最优拟合的人工神经网络方法,并选取几个实例作为研究对象,其拟合最大相对误差不超过2％,计算机CPU时间不超过80秒。结果表明,该方法性能良好,在地质统计学上有广泛的应用前景。     

人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展

综述了近年来人工神经网络在环境灾害预测中的应用进展,包括对污染型环境灾害、生态环境灾害、地质环境灾害以及气象环境灾害等灾害的成灾因素分析、危险性预测以及灾情预测和动态演变规律预测,揭示了人工神经网络探索灾害隐含信息方面的优越性,并对其在环境灾害预测中的应用前景和发展趋势进行了展望。     

人工神经网络方法在大气降水氚浓度恢复中的应用

根据人工神经网络能识别输入输出数据间复杂的非线性关系等特性,选用北半球（纬度22~74°）70个站点的IAEA/WMO大气降水氚浓度观测数据,建立了大气降水氚年平均浓度的恢复模型.通过对比认为：人工神经网络恢复的降水氚浓度能客观地反映其真实值,为无资料地区恢复1953年以来大气降水氚浓度提供了一种更好的思路.     

基于BP神经网络的深埋隧洞地应力预测研究

深部地应力的测量一直是工程界难题之一。由于研究手段和测试技术的限制, 深部地应力很难测到, 或者部分数据不理想。本文将BP神经网络方法引入地应力场研究, 选取深度、岩芯密度(天然密度)、岩芯弹模、岩芯的三轴抗压强度(10MPa围压)、岩芯的声发射地应力测值、岩芯裂隙率6个参数作为地应力预测研究的主要指标, 在此模型的基础上对秦岭深埋隧洞地应力测量数据进行了拟合分析, 并对深部的地应力做了预测。结果表明用BP神经网络模型进行深埋隧洞地应力大小的预测是可行的。      

基于混合模糊神经网络储层裂缝地震反演研究

基于储层裂缝系统具有非线性特征,储层裂缝地震反演是由遗传算法(GA)、模糊神经网络(ANF IS)和禁忌搜索算法(TS)有机地结合而构成的自适应混合模糊神经网络技术。该技术在成像测井约束下,形成的自适应混合算法分别训练ANF IS网络的前提参数和结论参数,从而获得满足精度要求的储层裂缝密度的最佳估计值。针对目标储层段,应用储层裂缝地震反演方法对过井地震剖面和联井地震剖面进行了储层裂缝密度反演处理,获得了可用于地质解释和油气预测的视裂缝密度剖面。这种裂缝密度剖面含有裂缝定量信息,其裂缝密度相对误差为:0.8%~24%,满足勘探开发的要求。经与研究区的地质对比分析表明,视裂缝密度剖面上的裂缝展布特征符合研究区的沉积相分布和岩石力学性质的变化特征,对研究区的勘探开发具有重要意义。     

影响水力压裂效果的因素及人工神经网络评价

水力压裂是低渗透油气田提高开采效益的主要技术手段之一,但是影响水力压裂效果的因素较多,如地质特征、储层物性和地层能量等。为了达到理想的压裂效果,就要综合考虑各个影响因素之间的相互关系,找出影响压裂效果的主要因素。本文利用人工神经网络方法建立了数学评估模型并对已有的大量生产数据进行了网络训练和方法验证。结果证明所建立的压裂井潜能评估模型稳定性好,预测精度较高,对油田水力压裂的选井评层及产能预测具有一定的指导意义。      

利用人工神经网络方法检测地震剖面同相轴

在地震勘探中,经过各种处理后最终得到用于解释的地震剖面实际上都可以看作是一些图像。这样,就可以从图像处理的观点来看问题,图像的特征有边缘和区域,那么,地震反射同相轴在地震剖面图像上,可以看作是一边缘。人工神经网络是近年来发展起来的一种新技术,它可以进行二维图像的边缘检测,基于这一点,把神经网络边缘检测技术应用到地震剖面上来检测地震反射界面,压制地震剖面上的随机干扰,从而改善地震图像的质量,达到提高地震资料信噪比和分辨率的目的。运用该技术对实际剖面进行了处理,效果很好,证明了方法的可行性和有效性。