煤系地层中薄砂岩储层预测

K区块沉积环境以三角洲和滨湖沼泽为主,主要沉积为灰色砂岩、粉砂岩、泥岩和煤系地层,储层薄、横向变化快,且煤层对地震勘探的影响较大。地震资料常规反演方法及流程难以对薄砂岩储层实现有效预测。针对这种情况,文中提出了一套针对该区薄砂岩储层预测流程,有效实现了对薄砂岩储层分布范围及储层物性特征的预测。首先,通过对钻井、测井和地震等资料的综合分析,确定解释岩性的敏感参数,建立岩性解释模板;其次,利用地震波阻抗贝叶斯反演遗传算法以及云变换伽马属性预测技术,得到波阻抗及伽马数据体;最后,综合利用波阻抗和伽马数据体,结合岩性解释模板,实现对储层物性的预测。     

扶余油田中区泉四段储层有效厚度下限研究

扶余油田中区泉四段主要为三角洲相沉积,储层岩性以粉砂岩和细砂岩为主.通过研究区取心井四性关系研究,采用岩心分析、录井及试油资料刻度测井的方法,建立了研究区的泥质体积分数、孔隙度、渗透率和原始含油饱和度测井解释模型.通过取心井岩心分析数据与模型解释数据对比,验证了解释模型的正确性,为进行测井资料二次数字处理,实现储层参数...     

XGBoost算法在致密砂岩气储层测井解释中的应用

传统单一模型的机器学习方法用于致密砂岩气储层测井解释时存在多解性,为此,将XGBoost算法应用于致密砂岩气储层测井解释。基于A工区测井解释资料,以不同种类的测井资料作为输入变量,通过XGBoost算法建立回归预测模型,预测该区孔隙度与渗透率参数,并探讨了XGBoost算法中各类参数的优化。以准确率指标为评价标准,通过XGBoost算法建立的分类预测模型对该区储层类型进行预测,同时与随机森林方法和支持向量机算法进行比较,XGBoost算法的预测效果较好。结果表明XGBoost算法能准确地预测孔隙度、渗透率并对该工区致密砂岩气层进行有效识别。     

渤海渤中34区河流相储层预测与描述技术研究

在渤海渤中34区已发现了若干以新近系明化镇组下段河流相储层为主要目的层的构造-岩性油气藏。为了更好地推动渤中34区的滚动勘探开发,针对该区河流相储层岩性较细(以细砂岩、粉砂岩为主)、厚度薄、横向变化大和连续性差等主要特点,在总结该区河流相储层地球物理特征的基础上,开展了储层预测和描述的地球物理技术方法研究,形成了适合该地区河流相储层预测和描述的技术对策,并取得了很好的应用效果,所作钻前预测已得到3口钻井的证实。     

SHW地区阜三段砂岩储层变参数岩电研究

根据SHW地区岩电实验数据,讨论Archie公式中m、n变化对含水饱和度的影响。结果显示,m变化对饱和度影响较大,特别对低孔储层影响更甚,而n变化对饱和度影响远小于m,因此m的选取对饱和度的解释至关重要。鉴于SHW地区受泥质、灰质影响,含油砂岩储层岩性多样、孔隙结构复杂,研究不同岩性砂岩储层的m分布特征,得出相同岩性储层m与孔隙度在双对数坐标下呈线性正相关,而不同岩性砂岩储层的m与孔隙度关系表现出趋势线斜率不同。基于以上认识,建立不同岩性砂岩储层的岩电参数解释模型,实现变参数解释油层含油饱和度,提高解释精度,在实际应用中取得显著效果。     

储层质量钻前预测方法探讨——以松辽盆地汪家屯地区为例

储层质量钻前预测包括储层孔隙度预测和渗透率预测。碎屑岩储层的孔隙度主要与沉积相和成岩作用有关,但在沉积相相同或岩性相近的条件下,储层孔隙度则主要受成岩作用的控制。据此,该文建立了应用成岩指数I_D预测储层孔隙度的模型,预测误差小于2%,并以松辽盆地汪家屯地区登三段为例说明了这一模型的应用。汪家屯地区登三段属于浅水河道沉积,储层岩性主要为岩屑长石砂岩和长石岩屑砂岩。在东北部登三段储层处于晚成岩阶段 B期,孔隙度最高值可达14%~16%;西部地区登三段处于晚成岩阶段C期,储层物性较差,孔隙度最高值为10%~12%。      

一种新的岩性剖面生成方法

江汉BH地区岩性油藏广泛发育，其储层岩性主要以盐岩、砂岩及泥岩为主。传统的方法是用密度来区分盐岩与砂岩、盐岩与泥岩，但不能用于区分砂岩与泥岩。单纯以声阻抗也不能区分它们。通过对测井资料孔隙度分析，发现该区粉砂岩孔隙度一般在15.0%以上，砂泥岩孔隙度在12%左右，而砂泥岩夹膏质泥岩其孔隙度一般在8%左右。本文采用以密度与孔隙度组成的非线性函数区分物性参数的岩性归属，可将砂岩与泥岩区分开。BH地区y6井附近高分辨率地震测线非线性反演岩性参数生成的岩性剖面，证实此方法可行、有效。     

海安凹陷曲塘次洼阜三段薄层砂岩预测

海安凹陷曲塘次洼阜三段地层埋藏深、砂岩薄(1.3～3.0 m),岩性主要为泥质粉砂岩、粉砂质泥岩,阻抗叠置严重,常规的波阻抗反演不能满足实际生产的需求。为此,用自然伽马重构波阻抗曲线,预测砂岩平面变化趋势,再利用砂地比与波阻抗的分布关系,描述有效砂岩储层数据体,刻画了曲塘次洼阜三段隐蔽油气藏储层空间展布规律,结果显示,该区波阻抗重构反演结果与井震符合较好,储层预测误差小,为岩性、构造–岩性油藏预测提供了有效技术手段。     

成像测井中岩性剖面的对应解释

文章以华北地区现有的录井及成像测井资料为基础,结合地层岩性对比和储层展布的研究,通过成像测井解释方法的研究,建立了细砂岩、粉砂岩、泥质粉砂岩、粉砂质泥岩、泥岩、砂砾岩等岩性的统一成像测井岩性解释模型.通过与实际地层岩性资料的对比,对这一解释模型的准确性进行了验证.     

基于相控地质统计学叠前反演的致密砂岩薄储层含气性预测——以鄂尔多斯盆地临兴中区为例

鄂尔多斯盆地东缘砂岩储层厚度薄、纵向多期叠置、横向变化快,常规确定性反演结果的分辨率难以满足薄储层及其含气性预测的要求。为此,以鄂尔多斯盆地东缘临兴中区为例,根据已钻井资料和地质先验信息,利用贝叶斯判别原理,将地震数据驱动下叠前同步反演得到的敏感弹性参数体转换为砂岩储层岩相概率密度,并以此作为三维空间约束项,添加到三维地质统计学叠前反演过程中,得到更加符合地质、测井、地震认识的岩性预测结果,然后运用协模拟技术获取各个目的层段的孔隙度、渗透率和饱和度参数,形成了一种相控地质统计学叠前反演储层预测技术,最终实现了有利储层的含气性预测。研究结果表明：(1)相控地质统计学叠前反演薄储层预测技术特点在于利用岩性敏感弹性参数建立了三维空间储层先验约束,提高了岩性空间预测的准确性;(2)利用协模拟技术可以将相控地质统计学叠前反演得到的弹性参数体与储层参数孔隙度、渗透率、饱和度建立关系,能够更加直观地反映气层特征;(3)在鄂尔多斯盆地东缘的临兴中区推广应用,该方法实现了5 m薄气层的识别,有效地指导了该区致密气勘探开发。结论认为,在相控地质统计学叠前反演基础上进行协模拟,采用“逐步反演、分级预测”的思...     

海上少井条件下非均质储层复杂岩性三维地质建模——以东海A气田花港组厚砂储层为例

东海盆地西湖凹陷中央背斜带花港组低渗储层具有强非均质性,主要发育有中孔中低渗特征的中砂岩相、粗砂岩相、低孔低渗特征的细砂岩相、粉砂岩相等8种岩性,其叠置组合对应辫状河三角洲前缘心滩坝、主河道、次级河道、水下分流间湾四种沉积微相。井区具有钻井少、井距大、地震反演资料多解性强等特征,运用常规建模方法难以表征井点实际揭示的储层非均质性。为了精细描述非均质储层平面、纵向上的空间展布特征,运用已钻井充足的分析化验资料并用多元测井识别方法识别出复杂岩性,通过垂向组合序列划分四种沉积微相,同时运用地震多属性与地层切片研究明确了相边界。用确定性方法和随机模拟相结合建立了精细相控下的岩性模型,并用基于岩性细化的孔渗关系来约束建立储层属性模型。结果表明,该方法建立的模型具有较高的可靠性,与地质认识较符合,为后期油藏数值模拟提供了精细框架,并指导了下一步开发方案的优化。     

基于参考道的岩性识别与岩性剖面非线性反演

江汉盆地BH地区已发现多个砂岩岩性油藏，需要开展岩性预测工作。应用基于参考道的岩性预测方法，预测了BH地区Y5井与W51井T5＋4．层位的岩性差异，预测结果与实际钻井结果吻合，表明该方法对岩性变化和砂岩尖灭敏感，适用于叠后地震资料的岩性定性研究。但此方法只能预测井点附近的岩性，在分析BH地区测井资料的基础上，提出非线性函数反滇岩性剖面的方法，结合测井资料，建立密度和孔隙度之间的函数关系，在声阻抗反演的基础上反演岩性剖面，减少了常规岩性解释中物性参数值重叠时划分岩性的多解性。用该法直接反演BH地区Y6井附近地震测线的岩性剖面，结果得出目的层位置的岩性是粉砂岩与油浸泥岩，密度为中高值，孔隙度约16％。     

柴达木盆地游园沟油田中浅层油藏四性关系研究

游园沟油田中浅层N1油藏基本为一三角洲前缘亚相沉积体系,储层岩性主要以细砂岩和粉砂岩为主,含砾细砂岩和泥质粉砂岩次之;储层岩相、岩性、物性的差异控制了油藏的富集程度,在岩性、岩相相同的情况下,含油性主要取决于物性的好坏。通过对测井、测试、岩心分析化验资料及水分析资料等的整理及储层四性关系的研究,建立了测井资料处理解释模型,确定了N1油藏有效厚度划分标准及油气水解释标准,提高了油气水解释的符合率,对相邻构造的油气水解释也有重要指导意义。     

Development of artificial neural network models for predicting water saturation and fluid distribution

We have developed artificial neural network (ANN) models to predict water saturation from log data. Two Middle Eastern sandstone reservoirs were investigated. In the first case, an ANN model was tested on the Haradh formation in Oman using wireline logs and core Dean–Stark data. In the second case, the ANN was used to model the saturation–height function in a complex sandstone reservoir.In the first case study, the model is based on a three-layered neural network structure. The model was successfully tested yielding a prediction of water saturation with a root mean square error (RMSE) of around 0.025 (fraction of pore volume P.V.) and a correlation factor of 0.91 to the test data. Furthermore, the ANN model was shown to be superior to conventional statistical methods such as multiple linear regression, which gave a correlation factor of 0.41.In the second case, the model yielded a saturation–height function with an RMSE of 0.079 (fraction P.V.) in saturation when using core porosity and height above free water level. This is a considerable improvement over conventional methods. The error was also greatly reduced when permeability and a lithology indicator were introduced. A minimum error of 0.045 (fraction P.V.) was obtained when using core data such as height, porosity, permeability, lithology and a functional link. We then used gamma ray, neutron, density, resistivity wireline data and the cation exchange capacity as inputs. Our best case which gave an RMSE error of 0.046 (fraction P.V.) was obtained. The ANN was then used to predict the hydrocarbon saturation in the Gharif formation and good results were obtained. The neural network model proved the robustness of saturation prediction in another field for the same formation.     

致密砂岩储层孔隙度定量预测——以鄂尔多斯盆地姬塬地区长8油层组为例

鄂尔多斯盆地姬塬地区长8油层组为典型的低孔、低渗致密砂岩储层。由于其孔隙结构复杂、非均质性强,应用传统的孔隙度计算方法误差较大,结合姬塬地区长8油层组的具体地质特征,运用广义回归神经网络模型对致密砂岩储层孔隙度进行了预测。结果表明,利用该方法预测的孔隙度与利用岩心分析的孔隙度符合率较高。该方法对于未取心井区致密砂岩储层孔隙度的研究具有很好的应用前景。     

鄂尔多斯盆地合水地区长8 段裂缝发育 特征及其对产油量的影响

在岩心观察和电成像测井资料分析的基础上,对鄂尔多斯盆地合水地区长8段裂缝的产状、高度和发育位置进行了统计分析,总结出合水地区长8段裂缝平面分布规律,依据裂缝线密度平面分布特征,将合水地区划分为强裂缝发育区、裂缝发育区、弱裂缝发育区和裂缝不发育区。合水地区长8段裂缝主要分布在粉砂岩和泥岩中,其次分布在细砂岩中。储层物性越好,裂缝越不易发育;同一岩性,岩层厚度越大,裂缝越不发育。长8段强裂缝发育区和裂缝发育区的储层物性均较差,厚度较小,油井产量不高,而在弱裂缝发育区往往有高产油井。这进一步说明,如果储层本身的物性和含油性较差,即使有裂缝发育,也难以获得工业油流;储层围岩裂缝的存在对压裂效果和含油层段产量影响不大,产油量的主控因素是储层本身的岩性、厚度、物性和含油性。     

准噶尔盆地滴西12井区呼图壁河组储层研究

利用岩心常规分析资料研究准噶尔盆地滴西12井区呼图壁河组储层特征,分析油气开发过程中油气储层敏感性因素。滴西12井区呼图壁河组砂岩储层主要岩性为细砂岩和粉砂岩,储层中具膨胀性能的蒙伊混层矿物质量分数高。储集空间主要为原生粒间孔,其次是剩余粒间孔。储层孔渗性分别以中孔高渗-粗喉和中孔低渗-中喉为主。呼图壁河组储集层具有强盐敏、中等水敏和体敏、弱速敏的特征。油田开发措施：提高注入水速度;由于油层水敏为中等,注水前注入稳定剂;注意水的矿化度,防止由于盐敏造成储层的破坏。     

应用最小二乘支持向量机识别J13井区杜家台油层岩性

J13井区杜家台油层的储层岩性以低孔低渗中砂岩、细砂岩和不等粒砂岩为主,常规交会图法难以识别,无法确保按岩性建立的测井评价模型的配套使用.为此,应用最小二乘支持向量机对储层岩性进行了识别.首先分析了最小二乘支持向量机的方法原理和实现流程;其次随机选取了J13井区部分层段的岩性和测井响应建立了学习样本集,采用网格搜索法确定了参数C和δ,自检结果表明识别正确率可达到94％;最后对J13井区储层岩性做了测井识别,与岩心分析资料进行对比,岩性识别正确率达到87.5％.研究表明,最小二乘支持向量机可满足J13井区岩性识别的需要.     

地震孔隙度反演技术在川西砂岩储层中的应用与比较

孔隙度是描述储层品质的一个重要参数，对生产开发和储量估计具有重要的意义。岩石孔隙度和地震波速度之间存在着内在联系，利用地震和测井数据反演井间孔隙度值是储层预测的主要内容之一。文章探讨了单属性和多属性多元线性回归法、神经网络法、几种克里金法、随机模拟法等多种孔隙度反演方法的基本原理、特点和适应条件，并分析对比了孔隙度预测方法在川西BMM构造陆相碎屑岩储层的应用效果。结果表明，在川西地区岩性变化快、砂岩储层非均质性强、孔隙度值变化大的地质条件下，多属性法优于单属性法，数据驱动的克里金法和神经网络法预测效果又优于线性回归法，数据驱动与地质模型约束相结合的随机模拟方法获得了最佳的预测效果，与实际的地质情况非常吻合。     

张天渠油田储层测井响应特征及解释模型的改进

张天渠油田位于鄂尔多斯盆地伊陕斜坡西部中段，该油田含油层系复杂,在岩性地质特征分析时，本着“能确定岩性，划分储层，提供泥质含量、孔隙度、含油饱和度等地质参数，区分油层、水层，以及经济适用”的原则，选用经济适用的声感组合测井系列，通过综合分析砂岩储层的测井响应特征，对传统单孔隙度解释方法进行改进，增加识别多种岩性成份（除砂岩、泥岩外，局部含有煤岩、放射性砂岩、碳酸盐岩等复杂岩性）的功能，建立了适合该油田的测井解释模型，提高了利用常规测井资料识别复杂岩性的能力和测井参数的解释精度，为油田勘探开发提供依据。