Quantitative characterization of different coal rank reservoirs permeability based on NMR and X-CT technology

With the increasing development of coalbed methane (CBM) field, the quantitative characterization and evaluation of coal reservoir physical properties is becoming more and more important to CBM scale development. In order to solve the limitations of conventional methods for testing coal reservoir physical properties, the authors used the high-tech technologies such as nuclear magnetic resonance technology and CT scanning technology to effectively solve the problems of in-situ and integrity of rock samples and acquire the porosity and permeability. Nuclear magnetic resonance and CT scanning experiments of coal samples were carried out to rapidly obtain the pore type, pore size distribution and connectivity, effective porosity, spatial distribution of pore fissures and other refined coal reservoir physical parameters, based on the samples of middle and low rank coal in Shenfu block and high rank coal in Shizhuangnan block. So a set of quantitative characterization analysis technology that can be applied to coal reservoirs with different coal rank was formed.     

贵州织金磷矿岩元素地球化学特征

采用电感耦合等离子体-质谱仪(ICP-MS)对贵州织金戈仲伍剖面戈仲伍组磷矿岩样品的微量、稀土元素含量进行了测定。戈仲伍组磷矿岩主要为生物碎屑白云岩、硅质磷块岩,普遍形成生物碎屑结构,以小壳类动物化石及藻类化石为主。分析结果表明,磷矿岩中As、Sb等微量元素富集,Co/Ni的比值为0.14,明显小于1;U/Th比值介于1.27~7.39之间,平均值为3.40;在lgw(U)-lgw(Th)关系图、Cr-Zr的关系图中样品点几乎都落在热水沉积区,表现出热水沉积成因的地球化学特征。磷矿岩中普遍富集稀土元素,含稀土总量∑REE较高,尤其富集Y重稀土元素;磷矿岩具Ce负异常,指示环境处于氧化程度相对较高状态;稀土元素北美页岩标准化模式曲线为帽状形态,指示在磷矿岩形成过程中有生物或有机质参与作用;磷矿岩普遍具Eu正异常、稀土总量较高、∑LREE/∑HREE比值较高的特征,暗示戈仲伍组磷矿岩具有正常海相沉积伴有海相热水沉积混合成因的特征。     

Elman神经网络在低渗储层敏感性预测中的应用

油气储层敏感性是制约低渗储层有效开发的重要因素之一,但在勘探开发早期储层敏感性预测及分布规律的研究受到资料不足的限制.从实验敏感性分析结果入手,对Elman神经网络预测储层敏感性的过程及方法进行了系统的分析,并提出了通过设置虚拟井来预测储层敏感性平面分布的方法.结果表明:①影响低渗储层敏感性的主要因素有蒙皂石、伊利石、高岭石、绿泥石、伊-蒙混层、石英、长石的体积分数,孔隙度和渗透率;②Elman神经网络能够很好地预测低渗储层的敏感性,预测结果与实测结果绝对误差的平均值均低于0.04,水敏性样品的预测结果与实测结果绝对误差的平均值为0.001;③通过设置虚拟井位,能够很好地预测储层敏感性的平面分布规律.     

页岩储层脆性评价分析及可压裂性定量评价新方法研究

目前绝大部分可压裂性模型以弹性参数脆性指数法为基础评价页岩储层可压裂性,然而通过岩石应力应变特性、岩石力学测试统计结果和矿场压裂实例分析可知,通过弹性参数评价页岩脆性缺乏理论依据,且与实验测试、压裂效果等相悖.针对页岩储层可压裂性定义不统一、不全面的问题,综合分析了影响页岩体积压裂过程中压碎难度、缝网的复杂度、获得较高...     

致密砂岩储层渗透率预测技术研究进展

对于致密砂岩储层而言,渗透率是评价储层物性、渗流特征的重要参数,也是储层产能挖潜和提高采收率的关键.致密砂岩储层孔隙类型多样,孔隙结构复杂,非均质性强,孔渗关系变化复杂,并非简单的线性关系.利用孔渗统计回归和测井解释方法预测精度较低,致密砂岩储层渗透率预测成为一项重要而艰巨的任务.本研究基于孔喉结构是致密砂岩储层渗透率的主控因素,重点利用毛管压力(MICP)、核磁共振(NMR)、岩心物性实验数据及测井资料,对基于统计回归理论、流体流动单元划分(FZI)储层分类理论、分形几何理论及人工智能理论的渗透率预测方法进行综述.最后指出,基于MICP、NMR及常规测井,将流体流动单元划分(FZI)储层分类技术、分形几何数字岩心技术以及人工智能机器学习技术相结合,可形成一套具有岩石物理学意义的致密砂岩储层渗透率评价和预测的有效方法.     

一种用于油气储量评估中渗透率预测新模型

致密砂岩储层因受成岩作用和裂缝分布等地质因素严重影响,其渗透率值很难用带有储层其他参数的显式来准确求取.根据测井解释理论,渗透率是储层地质因素的一种综合影响,从而也能看作是多种测井曲线的一种综合响应,可通过拟合测井曲线来预测.LightGBM模型在数据拟合方面表现出众,其计算效率被证明比传统拟合模型的更高,为此本文采用该模型来预测渗透率.由于该模型在建模时使用了较多的超参数,难以保证预测结果为最优,所以本文采用PSO技术对其进行优化,进而提出PSO-LightGBM.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层为验证对象,并通过设计两个实验来验证提出模型的预测能力.实验结果显示提出模型的预测结果误差和PSO-XGBoost的误差非常接近,都为最小,但PSO-XGBoost的耗时却约是提出模型的21倍.实验结果证明PSO-LightGBM能够在不失精度的情况下快速预测致密砂岩储层渗透率,是一种高效的渗透率拟合预测模型,在测井解释智能化研究方向上具有推广应用价值.     

基于致密气储层水动力特征的渗透率相控模拟

随着产能建设及储层精细表征任务难度的加大,一些常规的分析手段已不能完全满足开发阶段的需要．大牛地气田小壕兔 大16井区H3段致密储层孔、渗相关性差,传统方法针对该类储层的渗透率预测效果不甚理想．为此,结合地学数据挖掘算法和建模技术从一个全新的角度对靶区储层渗透率进行预测表征．表征过程依托测井及岩心分析资料,首先进行取心样点的水力单元识别,通过支持向量机确定未取心段的水力单元参数集,结合渗透率理论公式输出单井尺度上的高分辨率渗透率信息,并在相控环境的约束下构建靶区渗透率空间模型．结果表明,基于致密气储层水动力特征的渗透率相控模拟体系能有效提高储层预测精度,为气藏描述及表征提供更为准确的地质信息．     

油气田开发中油气藏地球物理研究

油气藏地球物理方法应用至油气田开发中,直接关系着构造、储层和流体表征精度和准确度.为了详细梳理油气田开发中油气藏地球物理研究核心内容和新进展,为该项研究推广应用提供参考.从构造解释、储层预测、流体描述等3方面梳理该研究核心内容.结果认为,构造描述中地球物理研究主要包括井震结合构造精细解释、基于密井网资料构造精细解释,储...     

基于扩展弹性阻抗岩石物理分析技术在北康盆地含油气性检测中的应用

南海南部北康盆地具有良好的油气资源条件,但我国无钻井.这里收集了该区内Mulu-1井部分测井曲线以及Talang-1井的钻探结果,利用有限的钻井数据进行该区的储层预测与含油气性检测.引入弹性参数旋转角度,构建了岩性及流体指示因子,并根据反演获得了研究区内两个目标钻井的指示因子.结果表明,通过Mulu-1井测井数据交会分...     

综合多信息进行地震约束储层随机建模——以准噶尔盆地庄1井区J1S2^2砂组为例

针对地震约束储层随机建模中地震反演波阻抗数据体与岩相概率关系差的问题,提出综合多信息、逐级约束、多级建模的思路方法。首先以地震反演数据体约束建立地球物理特征曲线随机参数场,再以每一个地球物理特征曲线参数场为约束建立相模型,最后以优选的相模型和地球物理特征曲线参数场为约束进行储层参数建模。该方法在井距较大的开发前期评价阶段具有较好的应用效果。