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1.
海拉尔盆地贝西斜坡北部地区储层特征及影响因素分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过测井曲线的标准化处理及信息提取、岩心及录井岩屑观察、铸体薄片、物性分析、扫描电镜、压汞分析等技术手段,研究了海拉尔盆地贝西斜坡北部地区南屯组储层的主要岩性特征、物性特征、储集空间类型和影响因素.研究结果表明.海拉尔盆地南屯组以内陆湖相碎屑岩为主,主要包括角砾岩、砾岩、砂砾岩、粗砂岩、细砂岩、粉砂岩、泥质砂岩及泥岩等.南一段储层孔隙度平均值为6.15%,渗透率平均值为0.31 × 10-3μm2,为低孔特低渗型孔隙特征;南二段储层孔隙度平均值为12.18%,渗透率平均值为2.79× 10-3μm2,属于中孔低渗型孔隙特征.储集空间类型以粒间孔隙为主,发育一定的次生孔隙.喉道分为4种类型(Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类).扇三角洲前缘分支水道砂体、扇三角洲平原辫状河道砂体和滨浅湖砂坝微相砂体为该区有利的储层砂体类型.储层性质主要受沉积相和成岩作用影响.  相似文献   
2.
冯宝华 《物探与化探》2008,32(2):171-174
根据酸性凝灰岩和酸性火山事件粘土岩的自然伽马测井曲线,对当前流传的"沉积岩层的放射性强度(或放射性核素的含量)随泥质含量的增加而增高"的概念和用自然伽马值及经验公式求泥质含量提出质凝。酸性凝灰岩的自然伽马曲线有高异常响应,若解释为泥岩显然是误解,故将沉积岩伽马曲线高异常一律解释为泥岩是片面的。各类火山事件粘土岩的伽马值相差悬殊,但其泥质含量几乎相等,用它们的伽马值计算泥质含量误差甚大。最后对铝土矿层的伽马曲线稍加解释,指出核测井应用的远景。  相似文献   
3.
分析聚煤盆地沉积环境,研究聚煤盆地煤层分布规律,对指导煤田预测和指导勘探工作有着重要的作用。充分利用数字测井的视电阻率曲线来分析、解释原始沉积环境,研究聚煤盆地的煤层分布特点,具有一定的现实意义。  相似文献   
4.
影响煤层气固井声幅测井的因素较多,如地层软硬变化大、套管内径或壁厚不均、仪器不居中、发射能量不足、接收灵敏度不够等,这些因素的存在将会导致首波丢失、时差曲线产生周波跳跃或波动现象。为提高煤层气固井声幅测井质量,要尽量保证所用仪器外径接近套管内径,以减少无效传播和能量损失,另外需提高仪器的发射能量及接收灵敏度;在自由套管和声波强吸收地层,必须保证自由套管首波不限幅、声波强吸收地层首波不丢失。在现场解释时,一般以"自由套管"处的偏转幅度值A为标准,将固井声幅曲线幅度的20%A和40%A作为分界点,评价固井效果。  相似文献   
5.
对低阻油气储层的测井响应特征和储层物性特征进行了研究,并针对研究区域低阻储层的特点,以岩心与测井数据的相关性为依据,提出了适合地区特点的储层参数解释方法。通过应用三水导电模型,提高了低阻储层的测井解释精度。  相似文献   
6.
对用负阻抗变换电路同圆锥螺旋天线相结合,构成的有源接收天线进行了理论分析。并给出了该有源天线稳定工作的条件和设计原理。结果表明,用该方法设计的有源接收天线具有很宽的频带、较高的灵敏度和很小的尺寸,是多频电磁波测井较为理想的接收天线。  相似文献   
7.
一种分析砂岩沉积相的新方法——测井相分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
李军  王贵文 《地质论评》1996,42(5):443-447
本文分析了以地层倾角测井资料为核心的各种测井相标志,提出了应用测井资料进行沉积相分析的方法和步骤,并在塔里木盆地三个油田进行了测井地质相分析。  相似文献   
8.
古潜山火成岩裂缝带划分与孔隙度计算   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   
9.
基于MAPGIS的钻孔柱状图绘制软件的编制   总被引:17,自引:4,他引:17  
绘制钻孔地质柱状图是地质工作中的一项重要工作。在计算机没有普及时,主要是通过手工绘制完成的。随着计算机在地质学中的广泛应用,地质工作者就如何利用计算机高效快速地绘制钻孔地质柱状图进行了很多尝试,如使用一些商业绘图软件或编制了一些软件,但往往不尽人意。基于MAPGIS开发一个钻孔柱状图绘制软件,可以方便地读取数据库中的数据进行柱状图绘制,生成图形为MAPGIS文件格式,可以在MAPIS中修改及打印。这里介绍了MAPGIS二次开发平台,并阐述了软件系统设计思路和关键技术的实现方法。  相似文献   
10.
This paper describes a series of tests designed to evaluate the capacity of a personal computer (PC) based statistical curve‐fitting program called MIX to quantify composite populations within multi‐modal particle‐size distributions. Three natural soil samples were analysed by a Coulter Multisizer, and their particle‐size distributions analysed using MIX software to identify the modes, standard deviations and proportions of their composite populations. The particle‐size distributions of the three natural soil samples were then numerically combined in equal proportions using a spreadsheet program to create synthetic particle‐size distributions of known populations. MIX was then tested on the synthetic particle‐size distributions to see if the modes and proportions it identified were similar to those modes and proportions known to characterize the synthetic particle‐size distributions. The main outcome is that MIX can very accurately describe the modal particle size and proportions of the major composite populations within a particle‐size distribution. However MIX has difficulty in identifying small populations (those contributing <10 per cent of a total particle‐size distribution), particularly when they are located in the central sections of particle‐size distributions, overlain by larger populations, or when positioned in the fine tails of distributions. Despite these minor shortcomings, MIX is a valuable tool for the examination and interpretation of particle‐size data. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
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