碳酸盐岩台地三级层序界面的讨论

由于碳酸盐岩沉积作用对海平面变化具特有的敏感性及台地类型存在多样性，碳酸盐岩沉积背景下的三级层序界面应在考虑海平面变化阶段、海平面下降幅度和台地暴露程序基础上扩展为四类。其中沉没性质的ＳＲ４常具台地终止性意义，小幅度海平面下降造成的ＳＢ３是台地演化过程中最常见的，这些层序界面可依沉积、地震及叠加的成岩标志加以识别。     

碳酸盐岩古风化壳储集层(体)研究

根据多年来对鄂尔多斯地区和塔里木盆地有关油气田的研究成果和近年来的国内外相关资料,用“古风化壳储集层(体)”的观点系统详细地阐述了碳酸盐岩古风化壳储集层(体)的形成、岩相、岩溶、地球化学、储集性能、演化等特点。古风化壳具有岩溶分带性特点,是一个由表生成岩作用形成的特有的地质体,因而,不等同于不整合面和侵蚀面。典型的碳酸盐岩古风化壳储集层(体)可划分为4个带：破碎带、渗流带、混合带、潜流带,其演化与沉积旋回、海平面的振荡运动和局部构造运动有密切的关系。指出可以利用碳酸盐岩古风化壳储集层(体)测井曲线和地震勘探的响应来识别溶洞和裂缝;运用模糊数学方法对其进行分区、分带的评价,运用多学科和多种技术方法对其进行研究和预测。     

塔里木盆地塔河油田主体区海西早期岩溶台面划分及洞穴层对比*

在现代岩溶地质考察中,岩溶区因多期次幕式构造抬升运动而形成多级岩溶台面,每级岩溶台面的排泄基准面(潜水面)控制一期洞穴发育。塔河油田海西早期形成了复杂的碳酸盐岩岩溶洞穴系统,纵向上呈现多层性特征,是油气勘探的重点。因此,为了深入认识和阐述洞穴层发育机制,以现代岩溶理论为指导,基于三维地震资料,采用水系汇流点法、侵蚀阶地法、上超终止法并结合地貌特征,对塔河油田主体区海西早期岩溶台面进行划分,并在岩溶台面约束下进行洞穴层对比。研究结果表明:(1)塔河油田主体区发育4级岩溶台面。岩溶台面1形成时代最早,台面3面积最大。(2)主要发育3套洞穴层,具有明显的层状分布特征,台面3的洞穴层规模最大。3套洞穴层在垂向上并不构成大范围重叠,仅台面3控制的洞穴溯源侵蚀穿越台面向上游发育,说明洞穴层形成时的构造稳定期长。其他台面洞穴层并未穿跨台面发育,说明洞穴层形成时的构造稳定期短,潜水面控制下洞穴溯源侵蚀范围比较有限。     

川东北飞仙关组白云岩岩石结构演化

根据矿物结晶学理论,白云石可按照晶体大小和晶边形貌划分为不同的结构,其结构的演化主要受原岩化学组成、岩石结构和白云岩化流体的影响。白云岩原岩可分为不同化学组分的泥灰岩和含颗粒泥灰岩,泥灰岩可细分为成分均匀的和含溶孔、胶结物的泥灰岩;含颗粒泥灰岩可细分为未接受任何改造的、发生溶蚀胶结作用的和发生泥晶化等作用的含颗粒泥灰岩。以川东北飞仙关组白云岩为例,在不同浓度的白云岩化流体条件中,讨论不同结构白云岩岩石的演化。结果表明：泥晶化及溶蚀作用是白云石岩石结构演化和形成的基础;大多数鲕粒白云岩在低浓度白云岩化溶液中形成;糖粒状白云岩为外来高浓度的白云岩化流体改造形成。     

塔中西北部顺西地区良里塔格组层序地层格架划分

层序地层格架和沉积旋回的分析是碳酸盐岩储层地质研究的基础。运用小波变换和INPEFA测井旋回分析技术对塔中顺西地区良里塔格组层序旋回进行了研究。结果表明:研究区自下而上可划分为3个层序和8个准层序组。其中,SQ1、SQ2主要分布在良里塔格组中下段,均可进一步划分3个准层序组;SQ3主要分布在良里塔格组上段,可细分为2个准层序组;SQ3几乎对应于良里塔格组泥质条带灰岩段,为一个夭折的层序。基于研究区良里塔格组储层的测井评价,阐述了层序地层格架内储层的分布特征,认为SQ2控制了有利储层的分布。这对于深入探讨良里塔格组储层的分布规律和成因机制具有重要的意义。      

塔里木盆地轮南低凸起断裂系统与复式油气聚集

塔里木盆地轮南低凸起复式油气聚集区的提出对高效指导轮南地区的油气勘探起了促进作用。基于区域石油地质研究成果,充分利用成像测井、高分辨三维地震断裂精细描述和有机地球化学等新技术新方法,本文系统研究了轮南低凸起复式油气聚集成藏的关键地质条件,全面刻画了轮南断裂系统的复杂特征,明确了轮南多含油层系具有相同的寒武系海相烃源,证实了在多期次成藏过程中,断裂系统既是早期成藏的油气充注通道,又是晚期调整气侵的输导体系。对轮南海相碳酸盐岩大型油气田的成藏,断裂系统既是有效的储集空间,又是储集性能改善和连通性增强的重要条件,提出复杂断裂系统多期活动下油气渐进幕式成藏和跨越动态成藏模式。从前提(古隆起)、基础(多套储盖组合)和关键(断裂系统)3方面探讨了复式油气聚集成藏的机理,并指出轮古东走滑断裂带是近期扩大轮南复式油气聚集区规模、实施天然气勘探的现实领域。     

BP神经网络在自喷井井底流压预测中的应用

利用神经网络具有的高度非线性映射能力,将其应用于井底流压的预测,以解决现有各种方法不能完全满足需要的矛盾。从网络的结构和算法、训练样本的选择和处理、网络的学习精度和泛化能力等三个方面对BP神经网络进行研究和改进,建立了井底流压的预测模型,并对某油田的实测井底流压数据进行了精度检验和精度分析。预测结果表明,相对误差最大为2.0821%,平均相对误差为1.5108%,绝对误差一般在0.5~1 MPa,高于其他各种计算方法的精度。