基于聚类分析和贝叶斯判别的储层分类评价方法

储层分类评价是气藏开发的重要内容,本文以苏里格气田东区盒8段储层为研究对象,优选储层厚度、储层最大渗透率、储层含气饱和度、储层渗透率均质系数4个评价参数,应用数理统计方法将这些评价参数集合起来进行聚类分析,从而对储层进行分类,在储层分类的基础上,应用贝叶斯判别方法得出储层分类的综合评判函数,建立了储层分类标准。应用该方法对储层进行分类评价,得出的评价结果与试气无阻流量符合率较高,分类评价效果良好。     

聚类分析在砂岩储层评价中的应用——以王集油田东区为例

针对砂岩储层影响因数多,孔渗关系复杂,非均质性较强,储层评价难度大的实际,以王集油田东区的砂岩储层为研究对象,运用聚类分析理论,优选孔隙度、渗透率、含油饱和度和储层的小层厚度等4个变量作为储层评价因数,对该区砂岩储层进行评价,采用聚类分析法确定各评价因数的权重系数,应用聚类综合评价方法对该区目的层段砂岩储层质量进行了分类评价,并研究了其储层平面分布的特征。其评价结果与其他评价方法的结果类似,表明这种基于聚类分析理论的砂岩储层评价的结果是较为可靠的。     

川东北地区碳酸盐岩储层分类与油气识别方法研究

对川东北地区飞仙关组开展了聚类分析研究、储层综合分类研究、气水识别研究,在此基础上进行储层含气性评价.根据飞仙关组测井数据分布特征,将储层聚类分为3类,建立了类中心模型,开展了聚类分析;利用聚类分析结果,结合储层参数特征、储层岩性特征以及测井曲线特征,对储层进行了综合分类研究,将储层分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类;以测试结果为依据,选择典型的含气储层和含水储层为样本,建立了气水差异识别图版,对储层含气水性质进行分辨.综合利用储层分类结果、气水识别结果对储层含气性进行评价.     

基于K-均质聚类分析超低渗透率储层分类研究

介绍了K-均值聚类分析基本原理,给出了对储层进行聚类分析和评价的方法,以松辽盆地南部十屋油田营城组储层为例编写程序进行了分类评价。在储层分类评价标准参数的选取中,采用实验室分析化验数据,选取了反映岩石宏观物理性质的孔隙度、渗透率以及反映油气产出能力的排驱压力和反映岩石微观孔隙结构的平均孔隙半径。根据标准参数值,程序中将储层划分为4个类,即特低渗透率储层、超低渗透率Ⅰ类储层、超低渗透率Ⅱ类储层及非渗透储层。超低渗储层是研究区主要的储层类型。这种方法不仅可以自动识别储层类型,还可推广应用于划分地层岩性等研究中。     

火山岩储层分类方法在克百断裂带一区石炭系的应用

针对克百断裂带一区石炭系火山岩储层分类难度大且分类标准不统一的问题，利用钻井、测井、测试等资料，分析影响该区火山岩储层分类的8个重要参数：岩性、岩相、基质孔隙度、裂缝孔隙度、渗透率、储集空间类型、岩相厚度和火山机构相带，依据研究区储层特征对这些参数赋值并进行相关储层分类数据计算，结合各单井储层分类成果，得到研究区石炭系火山岩储层分类方法和分类标准。研究结果表明，依据火山岩储层分类指标值(RCI)可将一区石炭系火山岩储层分为3类：Ⅰ类(0.6≤RCI<1.0)、Ⅱ类(0.4≤RCI<0.6)、Ⅲ类(0.0≤RCI<0.4),其中Ⅰ类储层最好、Ⅱ类储层较好、Ⅲ类储层最差。将研究成果应用于未参与制订标准的16口井的储层分类中，准确率达到93.8%,表明该分类标准适用于研究区。研究成果对该区石炭系火山岩储层的分类与预测具有重要指导意义。     

川西新场气田JS2^1气藏测井多参数评价方法

针对川西新场气田JS2^1气藏开展了多参数的综合评价研究，多参数包括储层参数、裂缝参数、储层分类厚度参数。首先，开展了储层参数及裂缝参数的计算，以岩心分析结果为依据，建立了孔隙度、渗透率、含水饱和度计算模型。利用铸体薄片进行了微裂缝识别，对样品的裂缝参数和测井曲线进行相关分析，建立了测井计算裂缝参数的数学模型；其次，对储层进行聚类分析，通过聚类将储层分为三类；最后，将计算的裂缝参数、储层分类中的Ⅰ类储层厚度、孔渗饱等参数进行正态化处理，拟和测试的无阻流量与这些参数建立多元回归计算模型，即综合含气指标的数学计算模型。以综合含气指标为主要依据，进行储层综合分类和评价，指出了有利的含气区域和可供挖潜井的建议。该方法在指导气藏开发中获得了良好效果。     

致密油藏储层综合评价新方法

致密油藏开发需要储层评价作为指导,但尚无一套评价方法立足于致密油开发实际。通过对大庆油田和长庆油田典型致密油储层岩心进行实验研究,运用统计学方法和数值模拟方法,优选了平均喉道半径、可动流体百分数、脆性指数、地层压力系数、启动压力梯度、原油黏度６ 个参数用于致密储层评价。在低渗透油藏参数评价界限基础上,补充了地层压力系数和脆性指数分类界限;提出了致密油储层综合分类评价方法,将致密储层按综合分类系数分为４类。应用结果表明,大庆油田龙西区块的扶余油层和高台子油层,长庆油田的长８、长９ 储层为Ⅱ-Ⅲ类储层,有一定开发潜力。     

靖边东南部长2储层特征及储层质量评价

利用岩心观察、薄片鉴定、孔渗分析、扫描电镜及压汞实验等资料,在对研究区储层特征进行研究的基础上,采用了多个因素综合评价的方法对储层质量进行了更为有效的分类评价。研究表明,靖边东南部长2油层组储层以中细粒长石砂岩为主;填隙物主要为铁方解石,胶结类型以薄膜-孔隙式为主;储层孔隙类型以原生孔隙为主,最主要的为残余粒间孔,储层砂岩孔喉连通性较好,且分选性较好;属中低孔、中低渗储层。利用存储系数、地层系数和流动带指数对储层质量进行关键单因素评价,再结合实验分析的微观因素建立储层分类标准,对储层质量进行多因素综合评价,将该区长2储层分为4类。结果表明,长2油层组Ⅲ类储层所占比例最大,其次为Ⅳ类储层,Ⅱ类和Ⅰ类储层比例相对较小。     

靖边下古生界气藏马五段碳酸盐岩储层综合评价

靖边下古生界气藏典型的低渗、低丰度、低产的地质状况,给碳酸盐岩储层的综合评价工作带来了难度。分别从岩性特征,沉积微相特征,成岩作用等角度对储层进行了单因素分类分析,通过优选参数、计算平均值、计算单项参数评价分数、确定权重系数,建立了碳酸盐岩综合评价体系。通过该体系对于下古生界马五段碳酸盐岩储层进行了有效而全面的评价,评价结果符合该地区的客观实际,对于类似的碳酸盐岩储层评价具有借鉴意义。将靖边下古气藏马五段碳酸盐岩储层分为4类,其中马五1 1、马五3 1、马五2 2共3个溶蚀孔洞和构造裂缝发育的层位,证实其将成为重要的目的层和天然气富集有利区。     

姬塬油田马家山地区长4+5油层组储层特征与评价研究

利用岩石铸体薄片鉴定、X射线衍射分析、扫描电镜分析等多种测试手段,对鄂尔多斯盆地姬塬油田马家山地区延长组长4+5油层组储集岩的岩石学特征、物性特征和成岩作用进行了分析.结果表明,该储集岩为粉细-细粒岩屑质长石砂岩,成分成熟度普遍较低,结构成熟度中等-较好;储层岩石经历了压实、胶结、压溶和溶解等一系列成岩作用,具有低孔低渗的特点.结合压汞分析、孔隙组合分析,对储层进行综合分类评价,认为长4+5油层组的储层类型可分为3类,Ⅰ类、Ⅱ类储层为较好的储层,是当前技术条件下主要开发利用的储层.     

浅谈Linux集群在国内石油企业的应用现状及发展趋势

因在性能价格比、可靠性、可扩展性、可管理性和应用支持性等方面的明显优势,Linux集群正成为石油行业的主要解决方案。本文介绍了集群的相关概念,论述了石油行业选择Linux集群作为应用平台的综合因素,分析了Linux集群在国内石油企业中的应用现状,概括总结了Linux集群的应用领域并预测了其发展趋势。     

模糊物元贴近度聚类分析的研究

为了对油气储集层评价分类，在模糊物元分析的基础上，结合贴近度概念，提出了模糊物元贴近度聚类分析方法。建立了油气储集层评价模式和分类标准。实例表明结果与其他方法一致，并与实际相符，可供参考。     

Evaluation of organic matters,hydrocarbon potential and thermal maturity of source rocks based on geochemical and statistical methods: Case study of source rocks in Ras Gharib oilfield,central Gulf of Suez,Egypt

In this study, we apply geochemical and statistical analyses for evaluating source rocks in Ras Gharib oilfield. The geochemical analysis includes pyrolysis data as total organic carbon (TOC%), generating source potential (S2), production index (PI), oxygen and hydrogen indices (OI, HI) and (Tmax). The results show that the Cretaceous source rocks are poor to good source rocks with kerogen of type III and have the capability of generating gas while, the Miocene source rocks are good to excellent source rocks with kerogen of type III–II and type II and have the capability of generating oil and gas. The analyzed data were treated statistically to find some factors, clusters, and relations concerning the evaluation of source rocks. These factors can be classified into organic richness and type of organic matter, hydrocarbon potentiality and thermal maturity. In addition, cluster analysis separated the source rocks in the study area into two major groups. (1) Source rocks characterized by HI >300 (mg/g), TOC from 0.76 to 11.63 wt%, S1 from 0.44 to 9.49 (mg/g) and S2 from 2.59 to 79.61 (mg/g) indicating good to excellent source rocks with kerogen of type III–II and type II and are capable of generating oil and gas. (2) Source rocks characterized by HI <300 (mg/g), TOC from 0.31 to 2.07 wt%, S1 from 0.17 to 1.29 (mg/g) and S2 from 0.31 to 3.34 (mg/g) indicating poor to good source rocks with kerogen of type III and are capable of generating gas. Moreover, Pearson’s correlation coefficient shows a strong positive correlation between TOC and S1, S2 and HI and no correlation between TOC and Tmax, highly negative correlation between TOC and OI and no correlation between Tmax and HI.     

Multivariate statistical analysis for monitoring the hydrocarbon potentiality of the source rocks in the North Western Desert,Egypt

The authors aimed to examine a multivariate statistical analysis approach for monitoring the hydrocarbon potentiality of source rocks in the North Western Desert to recognize the potentiality of source rocks and subsequently investigate the maturation level of the proven potential source formations for oil preservation. To achieve this aim, they applied multivariate statistics analysis (principle component analysis [PCA], cluster analysis, and correlation coefficient) and Rock-Eval pyrolysis analyses. The results showed that both PCA and cluster analyses have showed two types of source rocks. The first is classified as poor to fair source rock and immature to marginally mature source rock, the second is considered as fair to good source rock and mature to post mature source rock. PCA extracted two independent factors, which explained 81.87% of the total variance. The first type of source rock was responsible for 50% of the total variance and was best represented by variables TOC, S2, OI, and R_o, and the second one was responsible for 31.65% of the total variance and was represented by the HI variable. Pearson correlation coefficient showed a significant positive correlation between TOC and S2 or R_o. A positive correlation between S2 and HI or OI and also between OI and R_o was observed, while no significant correlation was noticed between HI and R_o.     

埕岛油田丛式井组泥浆工艺技术

介绍了埕岛油田丛式井组泥浆工艺技术。发现以MHP、SK—Ⅱ、KPAM、RHN715(无荧光润滑剂)、JFF(聚腐复合泥浆粉)、PAC141为主处理剂组成的海水泥浆新体系,具有良好的润滑性和防塌能力,能较好地满足海上丛式井组对泥浆工艺技术的要求。     

丛式井区域性阴极保护试验与研究

对于直井进行区域性阴极保护，国内外都有较成熟的经验，只要将阳极埋设在适当的位置，再提供合适的电流，就可使油水井保护深度达1500m左右。对于斜井如何保护。目前尚未有这方面的相关报道。起初我们在进行新民5号站设计时，根据以往对直井的保护经验，把阳极埋放在距设计井位30m左右处。后来在施工过程中我们发现：按设计井位布置阳极，线路长、投资大。新民5号站89口油水中井，有48口丛式井，它们分布在10个平台井场上，占总井数的53．9％。这些井如能按井口埋设阳极，既方便管理又可以节约大量的资金。     

PC Cluster系统无法运行JSS作业的原因分析及解决方法

本文在简要介绍PC Cluster系统组成的基础上，着重分析了系统不能运行JSS作业的原因——inode被占满了而引起的，并介绍了通过删除mailman软件包排除故障的方法。     

地震属性分析及其在岩性油气藏勘探中的应用

在岩性油气藏勘探中,由于地震属性的实际运用使得地震信息的充分利用成为可能,而地震属性分析是岩性油气藏研究过程中地震属性运用的关键。指出新型的地震属性分析方法一改以往的手工、目测分析方法,充分利用了二维、三维及多维交汇方法,为属性分选、分析提供了便利的操作手段;新型的地震属性方法还运用科学分类方法,综合地震、测井、地质信息,把剖面、平面及分类结果结合到一起,通过三维一体的相互信息映射,在储层预测中的目标初选及目标分析中起到了举足轻重的作用,真正做到了属性分析的科学性、实用性。     

定向钻井技术在焉耆盆地的推广应用

定向钻井技术已是一项成熟的钻井工艺技术，河南油田在新疆焉耆盆地开展了新区定向井和丛式井钻井技术的推广应用工作，取得了较好的经济效益和社会效益，同时，在推广应用过程中也获得了一定的经验教训。本文总结出了焉耆盆地定向井丛式井井眼轨迹规律，讨论了定向井井身剖面的设计和优选，综述了各种底部钻具组合及钻井参数对井眼轨迹的影响，获得了对定向井、丛式井钻井技术推广应用的新认识，并提出了对今后开展定向钻井工作的建议。     

模糊聚类在胡十二块油藏质量评价中的应用

东濮凹胡关集油田胡十二块是一个处于高含水期的断块层状油藏，随着近十年来的注水开发，其油藏质量和储量都在发生变化，目前面临着严峻的开发形势；为了提高油田的最终采收率，必须加强强油藏的质量评价工作，了解各砂组、和小层油藏平面和纵向上的分布特点及剩余油分布规律。文中选用了较符合地持规律的模糊聚类方法，用Ｒ型因子分析方法优选了能够反映本区特点的９种参数，分砂组和小层对该油藏进行了合理的分类和系统的质量评价