沙南凹陷古近系中深层砂岩储层特征与岩性油气藏勘探

渤海湾盆地沙南凹陷陡坡带古近系沙河街组二段发育辫状河三角洲相砂岩储集层,该储层受构造位置、埋藏速率、古地温变化、断裂作用的影响,在不同构造区特别是中深层,其物性具有明显的差异性。笔者等利用钻井、测井、地震及分析化验等资料,对中深层砂岩储层沉积相、成岩作用及孔隙演化特征进行研究,提出优质储层的主控因素及演化规律。结果表明,研究区中深层砂岩以岩屑长石砂岩为主,孔隙以粒间溶孔、粒内溶孔为主,储层存在中孔中渗型、中孔低渗型、低孔低渗型和低孔特低渗型4类,且以中孔低渗型为主。储层孔隙总体比较发育,储层整体表现为中等孔隙度、中等渗透率,储层物性较好。对区内优质储层发育的控制因素进行研究表明,富含石英、长石的物源区母岩是区内优质储层发育的物质基础,三角洲分流河道沉积相是优质储层发育的主要沉积相类型,成岩晚期方解石胶结物经过强溶蚀作用是优质储层发育的关键因素。对中深层优质储层时空演化规律分析表明,沙南凹陷南次洼曹妃甸14- e构造区发育辫状河三角洲相砂体,且这些砂体都位于有效烃源岩内,油气运聚条件优越,所以岩性油气藏勘潜力较大。已钻井也证明了区内厚油层的存在,说明该区是沙南凹陷岩性油气藏勘探最有利场所。     

储层沉积-成岩过程中物性演化的主控因素

对鄂尔多斯盆地Y25、Zh40区块长6段储层的岩石学特征、微观孔隙结构、成岩作用等进行详细研究.研究发现,胶结作用对储层质量的影响具有双重作用.胶结作用一定程度上提高储层的抗压实能力,也为后期的次生溶蚀提供物质基础,但胶结物的产生也占据一定的孔隙空间.两区块储层成岩作用是物性演化的最主要控制因素,储层类型为次生低渗透储层(或成岩型低渗透储层).Y25区块表现为早期胶结作用和后期的溶蚀作用强;Zh40区块表现为早期压实作用强,后期溶蚀作用、交代作用强.储层形成过程中物性演化的主要控制因素是沉积环境基础上,成岩场和构造应力场共同作用的结果.     

非线性支持向量机在油气预测中的应用

油气预测的传统方法通常是基于经验风险最小化准则,但在有限样本情况下,预测效果并不理想.研究引入基于结构化风险最小化准则的非线性支持向量机方法,通过对推广误差界的最小化达到最大的泛化能力和全局最优,时于小样本数据,该方法具有可靠的预测能力.在对四川观音场构造面新统上部碳酸盐岩储层数据处理中.通过实例试算,结果表明该方法有效可靠,预测精度高,与已知结果吻合较好.     

基于地震叠后反演与属性分析的页岩气有利储层预测

中国南方页岩气勘查区块多为勘探新区,仅部署少量二维地震和地质钻井,且资料品质普遍较差,页岩气储层预测很难像成熟勘探区一样开展系统性研究工作,如何对现有数据进行充分挖掘是解决勘探新区页岩气储层预测的关键。为此,综合利用不依赖初始模型的叠后约束稀疏脉冲反演方法和多种频率类属性分析技术,开展页岩气有利储层预测。地震反演能够获得多种参数参与储层预测,属性分析能够从多种角度识别储层,通过多种信息综合应用和叠合分析以提高储层预测精确性和有效性,为新区页岩气勘探提供了一种新的思路。该项技术应用于南方某区块,圈定了页岩气的有利目标区,在该区部署的两口水平井均获得高产工业气流。     

神木气田二叠系气藏有利区预测

神木气田二叠系储层以低孔、致密为特征,非均质性强,气田开发产能较低、开发难度大.在细分层系的基础上,研究沉积砂体和有效砂体空间展布特征,明确太原组、山西组沉积相类型,以及沉积作用是储层发育的主导因素;综合考虑沉积特征、储层发育程度和试气成果等,明确神木气田的主力层位,以太原组、山2段和山1段为3个单元,进行有利开发区块的优选,优选Ⅰ类有利区块8块,推荐叠合有利区.结果表明:在优选有利区内钻井开发效果好,以苏里格气田标准进行衡量Ⅰ+Ⅱ类井比例达到78%,神木气田分层系、优选有利区的开发思路正确,优选有利区准确,对气田产能建设起到促进作用.     

鄂尔多斯盆地西缘麻黄山地区延8储层特征

通过对延8储层铸体薄片、扫描电镜、孔渗测定、压汞资料等分析,延8储层具有以下特征:研究区北边富长石、南边富石英,具有不同的物源;砂岩粒度以中粒为主,细粒和粗粒次之;主要的储集空间为粒间孔和粒内溶孔;由于大量的长石、岩屑被溶,孔隙度、渗透率不呈正态分布,均偏大,溶蚀作用形成的大量微孔造成高束缚水饱和度,产纯油或含水率极低;砂体厚度、岩石相和成岩作用共同控制着储集层的物性。结果表明,位于河道中部弱胶结的中砂岩具有良好的储集性能。     

融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法

测井资料中包含丰富的岩性信息,相比于取心资料,具有连续性强、成本低等优点。用机器学习方法探索测井曲线与实际取心段样本岩性之间的关系,实现储层岩性的自动识别,降低岩性识别成本,提高识别效率和准确性,可以为储层评价提供有效手段。基于岩性分类依据选择适合样本的分类方案,选取适合岩性分类问题的机器学习方法设计试验方案,提出了融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法,利用深度窗对常规测井数据和已知岩性数据进行了序列采样,生成了训练样本。用逻辑回归、支持向量机、随机森林、卷积神经网络和Stacking集成学习5种不同方法分别建立模型,对新疆某油田的强非均质岩层原始样本进行了岩性识别。结果表明,当深度窗宽度与岩层厚度相匹配时,在原始样本具有强非均衡性的情况下,用本方法对其进行预处理之后,各个机器学习方法获得的岩性识别准确率均有较大提高。深度窗的宽度决定了方法识别岩层厚度的精度,深度窗越小,识别精度越高;深度窗越大能够保留的纵向信息越多,对相应厚度的岩层识别准确率越高。本文的融合储层纵向信息的机器学习岩性识别方法能提升测井资料岩性识别的准确性,给非均质薄岩层的自动有效识别提供了经济有效的参考方案。     

川南地区深层页岩气储层特征及含气性主控因素

深层页岩气是非常规天然气勘探的重要目标。以川南威荣页岩气田五峰—龙马溪组为研究对象,利用地球化学测试、X线衍射矿物分析、场发射扫描电镜、气体吸附实验及含气性测试等方法,分析深层页岩气储层特征及含气性,探讨含气性主控因素。结果表明：深层页岩气储层具有高TOC、高孔隙度、高含气量和高脆性矿物质量分数的特征;深层五峰—龙马溪组页岩主要孔隙类型为迁移有机质孔,存在黏土矿物层间孔,中孔和微孔约占孔体积的88%。纵向含气量具有差异性,呈底部含气量高、顶部含气量低的特征,页岩含气性受多种地质因素控制,TOC质量分数是控制含气性主要因素之一,与含气性呈正相关关系;低矿物质量分数对含气量有利,石英对含气量具有积极作用,黏土和碳酸盐矿物对含气量具有双重作用;岩相对含气量影响明显,富碳硅质页岩含气量最好,为优质岩相类型;高角度裂缝对含气量不利,水平裂缝发育区含气量较高;地层压力越大,页岩含气量越高。该结果对深层页岩气勘探开发具有指导意义。     

塔河油田3区石炭系超深薄层碎屑岩储层预测研究

针对塔河油田3区石炭系卡拉沙依组地震数据很难识别薄砂体的问题,对比分析了采用地震资料提频处理、分频处理、储层高分辨率敏感参数反演等不同手段得到的储层预测结果,筛选出高分辨率储层敏感参数反演作为卡拉沙依组砂泥岩段储层主要预测手段.通过探讨砂泥岩对声波时差的响应,以及对比分析自然电位、自然伽马以及补偿中子孔隙度与声波时差的关系,确定自然电位与声波时差的相关性最好,由此选取自然电位作为最佳电性敏感参数参与高分辨率敏感参数反演预测.从井点、剖面、平面等方面检验和评价高分辨率储层预测成果,结果表明其反演预测效果较好,符合塔河油田3区石炭系的储层预测要求,实现了对石炭系主力砂体空间展布的解释与描述,建立了塔河油田3区石炭系卡拉沙依组储层模型.