沉积微相的定量化实现过程及研究方法

利用测井资料快速准确地确定沉积微相是油田开发中急需研究解决的问题.提出了从测井相识别定量化到成图自动化的具体实现过程及方法.认为与沉积微相最具相关性的5个测井要素是岩性、砂岩百分比、孔隙度、曲线旋同形态及曲线街化程度;根据研究区微相类型确定测井相识别标准,在此基础上自动判断沉积微相;在单砂层测井相识别基础上应用确定性或随机方法进行沉积微相的自动成图,最终结合区域地质背景修正计算机自动完成相图.应用这种思路研究了松辽盆地大安北油田葡萄花油层的沉积微相,取得了一定的效果.     

沉积微相的定量化实现过程及研究方法

利用测井资料快速准确地确定沉积微相是油田开发中急需研究解决的问题。本文提出了从测井相识别的定量化到成图的自动化的具体实现过程及方法。首先认为与沉积微相最具相关性的五个测井要素是岩性、砂岩百分比、孔隙度、曲线旋回形态及曲线齿化程度,其次根据研究区微相类型确定测井相识别标准,在此基础上自动判断沉积微相。接着在单砂层测井相识别基础上应用确定性或随机方法进行沉积微相的自动成图,最终结合区域地质背景修正计算机自动成图,完成相图应用这种思路研究了松辽盆地大安北油田葡萄花油层的沉积微相,取得了一定的效果。     

三角洲体系沉积微相的测井识别方法与应用

沉积微相是沉积体系中最基本的沉积单元,而它的沉积特征可以通过测井曲线来反映。在关键井岩心研究的基础上,从测井响应曲线中提取有用的特征参数,建立一种三角洲测井沉积微相模式。比照测井区的测井曲线特征,进而划分判定三角洲沉积微相。文中主要介绍用SP（自然电位）测井曲线和SHDT（地层倾角）测井的特征进行微相识别。很多油田应用该方法在识别沉积微相方面取得了非常好的效果。     

HSS油田H1储层测井沉积微相研究

在充分利用和分析岩心、录井、分析化验、测井等多种资料的基础上,利用自然电位、自然伽马、电阻率和声波时差等测井曲线的形态、幅度等特征,建立了其与沉积微相之间的对应关系,并对不同沉积微相的测井曲线形态进行描述,从单井分析、剖面对比、平面展布3个层次对H1储层沉积微相进行了研究。研究表明,HSS油田含油层系为河流三角洲沉积体系,主要发育三角洲前缘和滨浅湖亚相。三角洲前缘水下分流河道的测井曲线形态多为箱形、钟形,河口坝的测井曲线形态多为倒雪松形,前缘席状砂的测井曲线多为齿状,滨浅湖测井曲线多为齿状或指状。     

南阳凹陷白秋地区测井相识别模式及沉积微相研究

南阳凹陷白秋地区目的层沉积亚相主要为辫状河三角洲和浅湖-半深湖,但沉积微相类型及展布特征尚不明确,需要进一步识别。根据测井曲线形态建立了白秋地区的测井相识别模式,在此基础上对白秋地区沉积微相进行初步研究,明确了各沉积微相类型及其展布特征,为油田下一步开发调整和剩余油挖潜提供了参考资料。     

综合利用测井资料划分河流沉积微相

通过比较关键井的测井数据、取心资料及其它地质信息,提出了识别河流沉积5种微相的测井曲线形态.利用高分辨率倾角测井和人工神经网络技术,处理了研究区的测井资料,结合曲线形态分析,对河流沉积微相的测井识别提出了一些新的方法和观点,并与地质家的结论吻合较好.     

综合利用测井资料划分河流沉积微相

通过比较关键井的测井数据，取心资料及其它地质信息，提出了识别河流沉积5种微相的测井曲线形态，利用高分辨率倾角测井和人工神经网络技术，处理了研究区的测井资料，结合曲线形态分析，对河流沉积微相的测井识别提出了一些新的方法和观点，并与地质家的结论吻合较好。     

沉积相模糊模式识别法及应用——以大港孔南地区为例

从多种测井曲线提取了反映沉积微相的若干参数,应用模糊模式识别方法建立了大港孔南地区的测井—沉积微相模型。实际测井资料处理结果表明,用此方法识别沉积微相其结果与地质划分结果吻合较好。本方法使相分析过程在计算机上得以实现,为相分析的自动化和定量化提供了一条有效途径。     

碎屑岩油气藏沉积微相的测井参数特征识别研究

位于鄂尔多斯盆的Y油田,地层非均质性强,相邻井产能相差比较悬殊,因此,了解储层的分布形态和砂体叠置关系是该油田开发的关键.为此,提出了利用测井参数特征来评价或解释沉积相的方法.首先对方法的基本原理进行了概述;然后利用综合测井资料物性曲线的形状、幅度、数值等特征参数建立了沉积微相与测井曲线特征参数之间的对应关系,并对不同沉积微相岩性的测井曲线形态特征进行了描述;最后,从单井分析、剖面对比、区域研究3个层次研究了碎屑岩油气藏的沉积微相,勾画出Y油田长612油层组主砂体的形态和展布方向,认为河道砂体沉积区是Y油田勘探和开发的有利区带.     

大庆长垣某区块沉积岩石微相识别方法

基于常规测井资料地质信息丰富、分辨率高、纵向连续性强等特点,分析某区块所包含的3种沉积微相曲线特征,提取了光滑度、迂曲度、微电极幅度差、变差方差根、曲线重心、斜率等反映各测井曲线形态和幅度的特征参数,利用逐步判别法建立了沉积微相判别模型;在充分考虑储层"四性"关系影响下,建立基于沉积微相的岩相识别三角形图版。沉积岩石微相识别符合率达到85%以上,为储层参数精确求取及水淹等级精准判别创造了有利条件。     

河流相沉积微相与测井相研究

在关键井相分析的基础上，通过研究河流各沉积微相的特征及测井曲线上的呼应特征，建立了河流相各种沉积微相的测井相模式，实现了根据测井资料用计算机定量识别井剖面地地层的沉积微相，并对胜利油田的实际井资料进行了处理，其结果与地质专家解释结果相当吻合。     

变差函数在沉积微相自动识别中的应用

提出了一种建立沉积微相测井识别模式的新方法,即利用变差函数对测井曲线的形态进行研究,并将不同方向上的变程作为定量刻画参数,来分析各个方向变程所蕴含的沉积学意义。0º方向的变程反映沉积环境的能量稳定程度;90º方向变程反映水动力动荡程度;45º和135º方向变程分别反映正韵律和反韵律特征。变程星形图可全面地刻画测井曲线的形态特征,反映沉积环境的水动力变化规律。以多方向变程为主要参数建立的定量识别模式,对微相分类明显,易于导入各类模式识别方法中,从而提高微相识别的效率和准确度。     

川西北地区中二叠统栖霞组沉积相与缓斜坡模式

川西北地区中二叠统栖霞组研究成果较多,但在沉积相特征和模式等的认识上存在较大差异,严重制约了其勘探效益。为了深化对研究区栖霞组沉积相特征的认识,提高油气勘探效益,在对9 口井的岩心描述和15 条野外剖面测量的基础上,结合测井相与地震相等资料,对其沉积相特征进行了研究,编制了栖霞组沉积早期和晚期的沉积相平面展布图,认为栖霞组主要发育开阔台地、台地边缘与前缘缓斜坡 等3 种沉积相带及6 种亚相和11 种微相。结合相对海平面变化,沉积微相、亚相和相带的展布特征及其纵、横向演化规律,建立了川西北地区栖霞组缓斜坡台地沉积演化模式,协调了碳酸盐台地模式与碳酸盐缓坡模式之间的关系。     

动静结合储层定量化表征技术在“双高”油田动态研究中的应用——以渤海J油田为例

根据渤海J油田开发中后期剩余油挖潜的研究目标,对J油田进行了储层精细表征。为了降低沉积相研究中的不确定性,综合井资料、地震资料和动态认识进行动静结合的沉积微相分析,确定各单砂层沉积微相分布特征;采用基于目标的沉积相模拟方法表征各微相砂体间的接触关系,并基于此建立油田的三维地质模型;提出了基于沉积微相研究的砂体定量化表征方法,并通过油藏数值模拟验证了该方法的可行性。     

测井沉积微相自动识别与应用

利用测井资料快速准确地确定沉积微相是油田勘探开发需要研究解决的问题.提出了一种方法,根据测井曲线的变化特点,自动划分沉积旋回,并通过描述曲线形态变化的一系列特征参数,自动判断沉积微相.完善了自动划分沉积旋回和沉积微相的计算机程序,处理了苏里格气田的资料,收到了较好的效果.     

NNW 油田长3储层沉积微相研究

NNW 油田油藏主要受沉积微相控制,合理的划分微相类型及给定微相边界值是该区沉积微相研究的关键。在分析传统沉积微相研究方法基础之上,利用优势相分析及离散图方法来划分微相类型及确定微相边界,结果认为长3储层可以划分为分流河道与河道间两种沉积微相,0.5作为长31、长32与长33三个沉积单元的沉积微相边界值较为合理,最后编制了研究区沉积微相平面图。与实际生产对比,微相划分结果较好地印证了研究区生产状况,也验证了研究方法的可行性。     

松辽盆地古龙南凹陷葡萄花油层储层单砂层沉积微相研究及有利砂体预测

根据研究区单井沉积微相、单砂层的厚度、砂地比等空间分布特征,研究其沉积微相空间展布规律。古龙南凹陷葡萄花油层储层发育水下分流河道、分流河道间、河口坝、前缘席状砂、前三角洲泥和浅湖泥沉积微相,物源主要来自于北部和西部。研究区河口坝发育较少,前缘席状砂分布宽阔,为典型的浅水三角洲沉积。从下向上,湖平面下降,各砂层砂岩的厚度、粒度均有增加的趋势,形成了进积式地层序列。且从下向上三角洲前缘席状砂分布范围扩大,席状砂体形状由下部的东西向条带状向上转化为大面积席状,判定其物源早期以北部物源为主,晚期以西部物源为主。凹陷中心早期条带状砂层及晚期片状大型透镜体砂层为有利砂体。     

神经网络自动识别沉积微相在胡状集油田的应用

为提高胡状集油田胡十二断块沙三段各积时间单元沉积微相划分的准确性,在系统取心井单井相研究的基础上,优选并提取了能反映各种沉积微相特征的定量参数,对不同类型的微相进行定量标定。将标定结果输入人工神经网络,应用神经网络的智能功能,并通过自动识别、调整权值、实现对未知沉积时间单元微相的自动识别。用神经网络方法对胡状集油田150多口井95个沉积时间单元进行沉积微相划分,取得了较为理想的结果,避免了仅用测井曲线划分沉积微相的不确定性。     

渤海湾盆地东濮凹陷濮城油田沙一段沉积微相研究

通过岩心观察以及测井、录井资料的研究,对濮城油田沙一段各砂组的沉积特征和沉积微相的平面展布特征进行了分析,识别出研究区发育三角洲相和湖泊相2种相类型。其中三角洲相发育有水下分流河道、河口坝、远砂坝、前缘席状砂和前三角洲泥微相;湖泊相发育有浅湖滩砂、浅湖砂坝和浅湖泥微相。在综合考虑宏观沉积背景及微观沉积特征的基础上,根据沉积相的演化规律,建立了研究区的沉积模式,并得出其沉积特征。     

应用神经网络模式识别技术进行测井沉积学研究

将人工神经网络(ANN)模式识别技术应用于测井沉积学解释中，可以实现井剖面沉积环境的连续自动解释，大大提高解释精度和工作效率。在确定济阳坳陷车镇凹陷关键井8种主要沉积相及测井响应模式的基础上，从测井曲线中提取出10种具有较明确地质意义的特征参数，在岩心观察以及地区经验的基础上优选指示沉积相灵敏性较好的曲线组合，基于神经网络模式识别技术进行井剖面沉积微相自动解释。采用自行开发的软件解释了40余口井的沉积微相，取得了较好的效果。该软件适用于具有一定区域背景知识和地质解释经验的人员。图3表2参16