庄1井区储层随机建模研究

通过对庄1井区J1S22砂组储层进行研究,建立了J1S22砂组储层辫状河三角洲前缘的沉积模式。在 此基础上,以自然伽马和自然电位场为约束,运用示性点过程方法,建立了砂体和隔夹层三维相模型; 应用相控序贯高斯方法,以第7个相实现为约束,建立了储层参数模型,对J1S22砂组储层的内幕以及控 制油水分布的隔夹层的分布在空间上有了进一步的了解。     

波阻抗约束下的测井信息在储集层岩相随机建模中的应用

在井距较大、完钻井较少的砂泥岩储集层岩相表征中，采用多级建模思路，充分利用地震和测井信息，首先根据波阻抗数据与自然伽马、自然电位之间的相关关系，以地震资料为约束．利用同位协同克里金模拟方法，模拟自然伽马场和自然电位场；然后根据自然伽马场和自然电位场与岩相之间较好的对应关系，对岩相进行三维建模。应用此方法建立了准噶尔盆地中部莫西庄某井区主要储集层三工河组二段二砂层组（J1S2^2）的岩相模型，结果表明，该方法有效地弥补了井间信息不足的缺陷，所建模型能够很好地揭示该区内砂体分布和油水分布。图5表1参8     

页岩气有效储层三维地质建模——以威远地区威202H2平台区为例

国内页岩气资源开发正处于起步发展阶段,实际开发中缺少有效的技术指导,尤其是三维地质建模技术方面。在综合钻测井、地震及分析测试资料的基础上,提出了一套页岩气有效储层三维地质建模技术。通过井震约束,建立有效储层段的构造模型,以GR(自然伽马测井值)、TOC(总有机碳质量分数)、Si质量分数、Ca质量分数与沉积微相的对应关系构建沉积小层相的划分标准;应用序贯指示和序贯高斯模拟方法分别建立起相模型和各重要参数的属性模型;最后通过单位体积含气量累计求和的方法计算页岩气藏地质储量。实例应用表明,构建的三维地质模型有效刻画出了有效储层空间的非均质性变化特征,并指出了各属性参数对应的有利分布区域。该类页岩气藏模型的构建方法和实际应用,对类似气藏的开发部署具有指导意义。     

地震反演与地质建模技术联合储层预测方法

受地震资料和数学方法的限制,常规地震储层反演技术在实际应用中有诸多不足,因此提出了一套综合运用地震反演和地质建模技术的储层预测方法。首先采用稀疏脉冲反演计算相对波阻抗模型,进而用波阻抗反演体约束进行自然伽马建模以提高储层分辨能力,最后在自然伽马模型约束下建立高精度的油藏模型。实际应用结果表明,该方法在保持地震反演横向分辨能力的前提下,提高了其对储层的纵向分辨能力,压制了地震反演的多解性,最终获得的油藏模型为研究成藏规律和油藏特征提供了直接和可靠的基础。     

非均质河道砂体多级相控建模方法探讨

采用多学科信息集成约束的储层建模思路,提出了针对南堡油田非均质河道砂体的多级相控建模方法。通过密井网区的解剖,建立了研究区储层地质知识库,用确定性信息限定随机模拟过程,建立河道砂体骨架模型;在河道砂体骨架模型的严格约束下,分析基准面旋回控制下的河道砂体构成、砂体叠置规律、岩相相序及相比例等河道内部非均质特征,用相控建模思路建立河道砂体岩相模型;最后用变差函数将上述各类信息有机综合在一起,用岩相模型约束,建立高精度的储层参数模型。     

井间约束的储层建模方法——以DND岩性气藏为例

针对岩性气藏建模,充分利用地震资料和沉积相研究成果,通过地震相和沉积相两次控制和约束,削弱随机建模方法上的局限,减小井间模拟的多解性。此研究的特点是：应用地震资料和沉积相作为约束,并以它作为趋势控制岩性展布。经过新井验证,建立的储层模型精度较高。     

鄂尔多斯盆地直罗探区长8~1孔隙度建模方法的探讨

用Petrel软件可以选择多种方法进行井间内插和井外推测来建立储层地质模型。以直罗探区长81为例,选用随机建模、相控建模、趋势面约束建模三种方法分别建立孔隙度模型。相互比较后认为趋势面约束法建模保证了孔隙度模型与孔隙度平面图的匹配关系,无论在平面还是剖面上都表现出了数据的随机分布特征与储层分布的非均质性。因此,本工区使用该方法做的模型效果最好。     

基于Petrel的杏树岗油田X4区西部三维地质精细建模研究

储层三维地质模型可以定量地表征储层的空间几何形态及物性特征,是反映地质特征三维空间变化与分布的数字化模型。采用地质条件约束下的随机建模方法建立杏树岗油田X4区西部三维地质模型。综合利用地质、地震和测井资料建立构造模型;用地质研究的沉积相图采用确定性建模的方法建立储层微相模型;按相控建模的思路,优选球型变差函数模型,以序贯高斯模拟方法对研究区储层参数进行模拟,建立储层参数模型。验证结果表明,杏树岗油田X4区西部三维地质模型与实际地质情况符合较好,为油田开发调整、后期开发方案编制、挖潜剩余油提供了地质依据。     

基于DFN的页岩气储层裂缝建模研究

针对页岩气储层天然裂缝发育的特征,建立采用DFN离散裂缝网络模型的裂缝性储层建模方法和思路。以页岩I区块为例,首先建立页岩气藏三维构造模型,采用序贯高斯模拟方法,建立页岩气藏基质属性模型,奠定了裂缝建模的基础;接着在地震属性体约束下,以裂缝密度、长度、倾角及方位角等数据建立裂缝密度分布模型;最后以裂缝密度模型为控制条件,采用离散裂缝网络技术建立裂缝网络模型及裂缝孔隙度、渗透率等属性模型。通过生产动态分析,该模型满足气藏数值模拟精度要求,能比较真实的描述页岩气储层天然裂缝的几何特征和分布形态。     

对储层建模的研究

储层建模技术主要解决储层表征中诸如建立储层物性非均质模型、储层内部非渗透性隔夹层模型及储层空间连续性模型等问题,为油藏早期评价及制定开发方案服务。储层建模方法有确定性建模和随机建模两种。确定性建模所应用的储层预测方法主要有储层沉积学方法和克里格方法;随机模型分为离散型模型和连续型模型,随机模拟方法可分为基于目标的方法和基于象元的方法。为此,对上述储层建模方法进行了分析比较。为了建立尽量符合地质实际情况的储层模型,提出了3条建模原则:确定性建模与随机建模相结合的原则,等时建模原则,相控储层建模原则。     

应用储层随机建模方法细分沉积相

为保证油田的中、后期开发效果,就要做好油藏地质工作中的细分沉积相研究。提出了细分沉积相研究的新方法,以油藏为研究对象,利用其储层构造、沉积特征、测井数据、储层非均质等研究资料,建立地质数据库,应用储层随机建模的三维可视化技术对油藏构造、沉积微相和油藏属性建立三维模型,并由此对该区域沉积微相划分等地质工作进行验证和修改,建立起符合本研究区储层性质的沉积微相和物性分布,为数值模拟奠定基础。     

鄂尔多斯盆地南缘红河油田长8致密油藏非均质性表征方法

鄂尔多斯盆地南缘红河油田长8致密油成藏条件异常复杂,地质"甜点"小而分散,油藏非均质性极强.以红河36井区为例,从影响油藏富集高产的主控因素出发,重点开展"储层质量、裂缝、含油性"三大强非均质性表征,再结合产能评价建立油藏非均质性综合表征模型,更客观地呈现油藏地质特征.从微观和宏观角度建立基质储层分类标准,探索沉积成岩...     

碳酸盐岩烃源岩气藏的发现及其油气地质意义——以四川盆地涪陵地区中二叠统茅口组一段气藏为例

四川盆地中二叠统茅口组一段(以下简称茅一段)以往一直都被视为一套碳酸盐岩烃源岩,未有针对性地对其开展储层评价与测试工作。近年来,借鉴非常规天然气的勘探思路,借助于兼探井对川东南涪陵地区茅一段进行测试并获得了工业气流。为了进一步弄清该区茅一段的天然气勘探潜力,基于野外剖面实测、钻井系统取心以及实验室分析化验等资料,对其沉积特征、天然气成藏条件及主控因素等进行了研究。研究结果表明:①涪陵地区茅一段气藏源储一体,天然气主要富集在黑灰色灰泥灰岩和瘤状灰泥灰岩中;②储集空间主要为粒缘孔(缝)、成岩收缩孔(缝)、有机质孔和裂缝;③孔隙以纳米级孔为主,主体孔径为5～50 nm,介于页岩储层与常规储层之间,并且非均质性强;④气藏具有源储共生、岩性控藏、大面积层状分布的特点,表现为两段式油气差异富集——"早期层内近源富集"与"晚期层间泄压调整";⑤外缓坡相带中伴随阵发性上升流沉积的黑灰色富有机质细粒灰泥灰岩的发育是天然气成藏的基础,黏土矿物转化控制了相对优质储层的发育,良好的保存条件是天然气成藏的关键,裂缝发育有利于天然气的富集高产。结论认为,该区茅一段是一种特殊类型的气藏——碳酸盐岩烃源岩气藏,并且具有较大的天然气勘探潜力,已有多口井获气;该类气藏的发现,不仅拓展了四川盆地天然气勘探的领域,而且还可以为中国南方其他地区的天然气勘探提供借鉴。     

高分辨率地震约束相建模

以委内瑞拉F油田Z油藏作为研究实例，利用测井资料约束地震数据，建立纵高分辨的三维地球地震波阻抗模型，再用随机反演地震三维数据体和井资料约束随机相建模过程，大大降低了相模型的不确定性；相控建模产生一系列孔隙度及渗透率的实现，在网格粗化后进行了流线模拟，优选出忠实于生产动态资料的实现。经流线模拟与注水动态比较，相控建模－岩石物理参数建模－网格粗化－快速优选（流线模拟）一体化建模产生的岩石物理参数模型与地质，测井，地震，动静态资料比较吻合，图3参3（周丽清摘）。     

濮城沙二段油藏高含水期剩余油分布及挖潜研究

濮城Es2段油藏为复杂断块油藏,进入高含水开发期后,油藏产量递减大,含水上升快,注采系统适应性差,应用测井资料,油层平面非均质性分析,沉积相分析,数值模拟及测井－沉积微相法,对该油藏剩余油分布规律及开采方法展开研究,剩余油挖潜措施实施后,增油效果十分明显,该研究对高含水期同类油藏的开发具有一定的借鉴作用。     

济阳坳陷“相-势”耦合控藏的内涵及其地质意义

通过对济阳坳陷527个砂体的“相”和“势”关系统计,结合二维砂层组合模拟实验和高温高压岩心石油运移和聚集实验,探讨了“相-势”耦合的内涵。不同尺度下,具有不同的“相- 势”耦合控藏特征：砂体尺度下,主要体现在沉积相类型不同,油气聚集特征与油气充满度不同;砂层尺度下,主要体现在砂层的非均质性、砂泥岩组合和渗透率级差不同,油气运移路径和通道与含油层位不同;岩心尺度下,主要体现在视流度不同,油气运移的渗流特征和含油饱和度大小不同。成藏砂体主要位于用能量条件、流动能力和储集能力建立的“相-势”耦合控藏的PFR模式的二高一低区。“相-势”耦合定量模型为幂函数形式,可用来判别砂体含油气程度,进行含油气性预测。     

Multivariate statistical log log-facies classification on a shallow marine reservoir

Sedimentary facies are important in reservoir characterization because flow properties are commonly assigned using facies-specific correlations. Multivariate statistical methods provide a powerful vehicle to extract facies responses from different well logs, to predict facies in uncored wells and evaluate uncertainty.Previous study shows a difficulty in bin selection to accurately reproduce the samples' conditional probability distribution. In this paper, a new method uses empirical beta distributions to model the distribution of petrophysical properties conditional to facies. Petrophysical property distributions are assumed conditionally independent, simplifying the use of Bayes rule.Three multivariate statistical methods (beta-Bayesian, multinomial logistic regression, and discriminant analysis) are examined in this paper using log and facies data from a western African sandstone reservoir. Three derived probability logs compare the prediction performance of the statistical methods as well as illustrate influences of log combinations and sample size. Two-way analysis of variance compares prediction accuracy of the models. For a given dataset, there are no significant differences (with 90% confidence) in predictions by the three methods. Additional logs improve prediction accuracy from 30 to above 80%. Final prediction accuracy is 82 to 90% for these three algorithms. Including 20 to 25% of the complete core and facies data in model construction provides accurate predictions; models were validated against the data not used in model construction. The fitted classification models can generate three-dimensional log-derived facies distributions for geologic modeling and reservoir simulation. The three methods are straightforward, efficient, and have quantifiable prediction errors.     

苏里格气田苏53区块南部地区有效砂体预测

鄂尔多斯盆地苏里格气田苏53区块勘探开发的主力层位为下二叠统石盒子组8段和下二叠统山西组1段,为确定该区块总体低渗透背景下相对高渗透储集砂体的分布规律、优选出天然气相对富集区,在综合利用气藏勘探、开发过程中获得的地震、地质、测井、钻井以及开发动态资料的基础上,应用相控条件随机模拟方法建立了定量的储层地质模型（包括单砂体模型和物性参数模型,其中物性参数模型又包括孔隙度模型、渗透率模型和含气饱和度模型）,对该区块南部地区大面积低渗透、低丰度背景下有效储集砂体的展布规律及井间储层参数进行了预测。结果表明：①该区块有效储层主要分布在中南部和西部,以低孔隙度、低渗透率储层为主,其分布受沉积相控制明显,以河道砂为主的有效储层孔隙度明显高于其他岩性储层;②相对高孔隙度、高渗透率储层在侧向上和纵向均被相对低孔隙度、低渗透率储层所分隔,孔隙度、渗透率井间差异较大。     

基于岩石物理相分类确定致密储层孔隙度——以苏里格气田东区为例

针对鄂尔多斯盆地苏里格气田东区致密储层受多期不同类型沉积、成岩作用及构造等因素影响,储层孔隙空间小、孔隙类型结构和测井响应复杂等问题,分析了致密储层岩石物理相分类评价体系,从而提出利用岩石物理相分类确定致密储层孔隙度的技术思路。利用研究区致密储层各类测井、岩心及试气资料,建立了不同类别岩石物理相储层孔隙度参数解释模型;在分类岩心刻度测井解释模型的数据点分布拟合中,分类模型具有相对集中分布趋势及较好的线性关系;特别是分别利用分类的密度、声波时差孔隙度参数模型的综合拟合值来求取有效孔隙度参数,这集中地体现出岩性、物性、孔隙类型结构及测井响应特征与差异,明显改善和提高了致密储层孔隙度参数的计算精度和效果,克服了致密储层低信噪比、低分辨率的评价缺陷。现场应用效果表明,致密储层分类建模技术实现了将非均质、非线性的问题转化为相对均质、线性的问题来解决,为准确建立致密储层参数模型提供了有效方法。     

THE IMPACT OF DATA INTEGRATION ON GEOSTATISTICAL POROSITY MODELLING: A CASE STUDY FROM THE BERRI FIELD, SAUDI ARABIA

Understanding the spatial distribution of reservoir properties such as lithology and porosity is essential for development drilling, reserves estimation and fluid flow simulation. However, the data typically come from various sources at various scales and have varying degrees of reliability. Data such as wells logs and cores on their own are generally not adequate to produce an accurate model of a reservoir. Geostatistics provides a means for geologists and engineers to analyze this data, and to transfer the resulting analyses and interpretations for the purpose of reservoir modelling and forecasting. The objective of this paper is to assess the added value that is gained by integrating different types of data (such as depositional facies and seismic impedance) with 3‐D geostatistical porosity models. To achieve this goal, four porosity models of the Hanifa Reservoir at the Berri field (Saudi Arabia) were built using different geostatistical modelling algorithms. The first porosity model was based solely on porosity logs from wells. The other three porosity models were generated using different combinations of porosity logs, depositional facies and seismic impedance data. These models were evaluated qualitatively and quantitatively. The results of this study show that facies‐based porosity models result in the better definition of porosity both vertically and laterally compared to the other models. The seismic‐controlled model was the most precise—seismic data has a greater sample density than well data. Porosity from the wells‐only model has the lowest accuracy compared to the other models, which shows the importance of introducing other types of data in porosity modelling. It is concluded that the utilization of different data sources has a pronounced positive impact when modelling areas with low sampling density. Integrating seismic impedance and facies data in porosity modeling improves the overall model accuracy and generates more reliable images about reservoir heterogeneity.