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相似文献
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1.
沉积微相随机模拟方法对比研究及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
沉积微相是决定储层物性好坏的重要因素之一,并是油气分布主要控制因素,因此沉积微相模拟结果的准确性和可靠性研究在精细油藏描述中起着举足轻重的作用。为了对沉积微相不同的随机模拟方法的适应性及其优劣进行量化分析和模拟结果真实性研究,本文以低井控、低渗透的吉林油田高台子油藏为例,采用多点地质统计学算法与普遍使用的序贯指示模拟两种算法对沉积微相进行模拟。其对比结果表明:在辨状河三角洲沉积相带下,运用多点地质统计学方法在低井控条件下模拟结果明显优于序贯指示模拟结果且具有较强的预测性,对油田中后期开发具有较强的指导意义,特别是在井间预测中有较强的指导意义。  相似文献   

2.
通过结合地震、测井和地质研究成果,充分发挥地震资料和井资料分别在平面和纵向上具有高密度采样的特点,依据一定的相模式,选取建模参数,采用基于目标的目标层次建模方法和基于象元的序贯指示模拟方法,逐层建立沉积微相的分布模型;以地质统计学为手段,以与物性具有较好相关性的地震软信息为协约束,利用相控随机建模技术,建立了定量描述储集层孔隙度、渗透率及有效厚度物性空间分布的精细三维地质模型。  相似文献   

3.
序贯指示模拟法是以指示克里金为基础的一种随机模拟方法,它是一种非高斯模拟方法,与传统的方法相比具有很多优点:适用范围更广泛、不用去掉某些奇异值.利用序贯指示模拟法,通过对王家岗孔店组工区实际数据进行分析研究,建立了多个等概率的高精度的储层参数孔隙度的空间分布模型,进一步基于MAT-LAB软件平台进行了算法实现,得到了研究工区储层孔隙度空间展布等值线图,与实际较为吻合.  相似文献   

4.
苏里格气田东区XX区块储层辫状河沉积相发育较好,砂体横向展布非均质性强,储层预测有难度。为此,运用RMS7.4建模软件,用钻井数据进行约束,按照"点—面—体"的思路建立构造模型,采用序贯指示模拟方法构建基于测井解释单井相的沉积微相模型,采用序贯高斯模拟方法构建储层属性模型。  相似文献   

5.
储层沉积微相的随机模拟及其对比研究   总被引:22,自引:0,他引:22  
为了对储层沉积微相不同随机模拟方法的适应性及其优劣进行量化分析,以低渗透储层为例,采用普遍使用的截断高斯模拟和序贯指示模拟技术,进行了沉积微相定量描述的对比研究。结果表明:(1)不同模拟方法建立的微相分布模型的可靠程度不同;(2)截断高斯模拟不能真实真相序关系复杂的微相分布,结果出现局部失真现象;(3)序贯指示模拟适用于非均质性复杂的低渗储层微相展布的描述,结果具有可信性和预测性。  相似文献   

6.
应用序贯指示模拟方法模拟沉积微相   总被引:20,自引:0,他引:20  
沉积微相的正确划分对储层非均质性研究以及储层参数场的分布有重要的指导意义。在以往的沉积微相研究中,微相边界的确定大多是由地质人员根据专家知识推断,具有主观性,难以适应高精度地质模型的要求。引入地质统计学中的序贯指示模拟方法,对沉积微相的平面分布特征进行随机模拟。通过在X油田S2-2小层的沉积微相研究中的应用,可产生多个反映现有微相平面分布的等概率模型,克服了因资料不全等原因而引起的模型的不确定性,结合地质人员的经验,可确定出满意的模型,应用效果良好。  相似文献   

7.
以随机函数理论为基础,采用相控-多参数协同的随机建模方法,建立塔河油气田AT1区块凝析气藏三维地质模型,实现气藏精细三维表征。首先,以钻井和岩芯资料为基础构建储层构造模型;然后,以小层界面为控制条件建立储层结构模型;接着,在沉积相、地质条件的约束下,采用序贯指示模拟法来建立砂体骨架模型;随后,在砂体骨架模型内进行优势相计算,形成最终有效砂体骨架模型;最后,以有效砂体骨架模型为约束,采用序贯高斯模拟法建立储层物性参数模型。结果表明:将物性参数变量与微相分布结合的序贯高斯模拟法建立孔隙度等物性参数的分布模型,以及采用地质分析类比、地质统计分析等方法优选最佳模型是有效的地质建模方法;所建地质模型精确细致地表征了塔河油气田AT1区块凝析气藏构造格架及储层、流体三维分布,反映了辫状水道复合连片,东北向展布,储层物性受相控较明显,非均质性较强。  相似文献   

8.
在对河流相储层随机建模中,再现河道连续弯曲的形态是研究重点,也是检验随机建模方法适用性的一个标准.对新发展的多点地质统计学建模技术中的Simpat方法进行了介绍.指出Simpat虽然考虑多个空间点来再现储层形态,但是在条件数据点较少情况下,随机数据模式的选择导致河道连续性仍然存在一定的问题,需要在数据模式选择中充分考虑地质约束.对Simpat进行了改进,通过引入河道中线模型对数据模式选择进行约束,较好地解决了河道连续性再现问题.对大港油田二区六区块明3-5-1储层建模分析表明,改进后的Simpat方法能够更好地再现河道连续性及分布特征.  相似文献   

9.
以两管相贯相贯线图解法求解为基础,建立了空间多管相贯的数学模型.利用坐标变换、母线比较等方法,形成了求解空间多管相贯相贯线展开方程的新算法.该算法避免了传统算法中联立空间柱面方程求解交线和交点,以及选取由多切管所形成的各相贯线段等复杂运算.基于该算法利用AutoCAD VBA鳊程技术。实现了多管相贯相贯线的计算机自动绘图.  相似文献   

10.
建立储层地质模型是现代油藏描述的核心和关键,它将地质上的认识用一定的数学地质方法在模型中进行预测与表征。通过构造建模,相建模和物性建模建立地质模型。构造建模是通过工区内顶底层的断层建立构造骨架模型;在精细网格骨架下以确定性的方法建立老爷庙油田的沉积相模型;通过沉积相的约束,利用序贯高斯模拟方法建立老爷庙油田的物性参数模型。建立的精细地质模型比较好的反应了地下储层的三维空间展布特征,为后期开发方案的制定提供数据体。  相似文献   

11.
浅水三角洲沉积亚相划分方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对浅水三角洲亚相间存在渐变带,难以准确标定分界线位置,无法满足油田开发需求的问题,在浅水三角洲沉积水动力研究理论的指导下,以达到明确区分各沉积亚相为目的,充分利用取心井岩心资料及密井网测井资料,并进行指相标志平面演变分析,建立了沉积亚相识别标志。分流平原表现为陆上河流作用沉积特征,内前缘以水下分流河道与席状砂组合为沉积特征,外前缘以连片薄层席状砂为特征。制定了“岩心定区、微相定位”的亚相分界线标定方法,实现了沉积亚相的合理界定,为油层分类、储量计算及开发规划等工作奠定了坚实的基础。  相似文献   

12.
13.
河流相储层建模中测井和地震资料整合研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
对于储层非均质性非常严重的河流相储层来说,如何更好的利用三维地震资料一直是一个难点,本文探讨了一种综合地震、测井、地质资料的方法,并以大港油田某区块为例建立了基于地质统计和地震反演的定量储层地质模型.首先通过对测井约束地震反演得到的波阻抗数据体分析,提取三维空间变异函数,利用具外部漂移的泛克里金模拟方法建立出砂体的分布模型;然后以此砂体模型为相控制条件,建立储层物性参数模型.经过验证表明,本方法可以避免常规建模方法中存在的物性分布与岩相分布不匹配的现象,从而获得与地质认识一致的结论.  相似文献   

14.
针对辫状河沉积致密砂岩气藏的强非均质性特点,常规地质建模方法难以准确表征储层“甜点”分布及属性预测。以东海西湖凹陷X气田为例,采用“甜点”相控、多点地质统计、概率体约束方法,将“甜点”以相的形式进行相控建模,针对不同类型“甜点”采用不同方法生成训练图像,并以泊松比数据体和“甜点”概率体为第二约束完成多点相模拟。结果表明,将“甜点”以相的形式进行多点相模拟能克服单一相控的局限并有效表征出“甜点”的空间结构,分段采用不同训练图像模拟的“甜点”符合地质认识,在概率体约束下“甜点”分布预测的精度得到提高。  相似文献   

15.
东海盆地B气田主力储层为浅水三角洲分流河道沉积砂体,储层埋藏深、横向变化快,薄储层、薄夹层发育,常规反演技术无法清晰识别河道和准确分辨薄层,开发井实施面临风险,为此采用叠前地质统计学反演技术来开展储层精细刻画研究。通过对岩相概率和变差函数的精细化分析求取了可靠的地质统计参数,降低了反演的不确定性。反演结果准确预测出了砂体内部7~8 m厚的薄夹层分布,刻画出了4期河道砂体的沉积变迁过程,据此指导了主力层多口水平分支井的实施并获得70.4%~92.3%的高砂岩钻遇率,从而证实了该技术对中深层薄层预测的有效性和准确性。  相似文献   

16.
通过对东濮凹陷卫城油气田沙四段开展沉积微相研究,在扇三角洲沉积中识别出沟道、沟道间、席状砂、深湖一半深湖等微相.依据所建立的主要微相测井相模式进行了单井相识别和划分,研究了测井平面相组合关系,结合砂体分布图,绘制了沙四段的沉积微相平面图.对研究区砂体展布和沉积微相的预测认为,研究区南缘有另一个物源,在卫城深层南部可能分布有分流水道和水道间等较有利的沉积微相区,存在较好的砂体.结合储层预测结果,优选了滚动勘探目标,所部署钻探的4口井均取得了较好的效果,证实该区块的含油前景良好.  相似文献   

17.
选择了渗透率非均质参数和砂岩体非均质参数,采用灰色理论的评价分析方法,对辽河冷家油田S1+2段储层进行了多因素综合评价,克服了评价过程中人为因素的影响。辽河冷家油田S1+2段储层为缓坡型扇三角洲沉积,S1+2段地层内部可以进一步划分为10个小层,通过对冷家油田24口井S1+2段的10个小层的单井储层非均质性灰色理论多因素评价,建立了辽河冷家油田10个小层的储层非均质性平面分布模型,为冷家油田开发方案的编制提供了定量地质模型。  相似文献   

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