双孔结构储层油气产能的测井预测方法

介绍了一种基于测井资料预测双孔结构碳酸盐岩储层油气产能的新方法。根据碳酸盐岩剖面中的双孔结构储层的地质和测井特征,提取与储层产能密切相关的多个测井和地质参数,考虑这些参数与产能的非线性相关关系以及产能数据的变化特点,采用BP神经网络技术建立其储层产能的预测模型。处理了轮南油田的多口井测井资料,所预测的储层段产能与试油产能较为一致,效果良好,值得推广应用。     

砂泥岩储层测井产能预测方法及应用

基于渗流力学基本原理,研究了砂泥岩储层测井产能评价及预测方法,建立起预测砂泥岩储层产能的数学模型,实现了利用测井资料预测砂泥岩储层产能的技术方法,对影响产能的储层沉积、构造特性、储层特性、储层含油气性质、储层流体性质等主要因素进行了分析,提出不同泥浆条件下的测井系列。实际资料处理结果表明,测井产能预测技术在优化储层改造方案、缩短海上测试周期等方面有着重要应用前景,对今后勘探和开发实践提供了有意义的指导和借鉴。     

关于测井储层的产能预测研究

油气储层产能评价和预测是编制油田开发方案的重要组成部分。一般说来,产能是油气储层动态特征的一个综合指标,它是油气储层生产潜力和各种影响因素之间在互相制约过程中达到的某种动态平衡,而利用测井储层评价手段所获取的储层参数,主要反映的是储层的静态特征,而对其动态特征极少直接反映,充分应用测井资料来评价由基岩块孔隙和裂缝或溶洞等双重介质组成的双孔结构储层的产能,却一直是测井解释分析家们所致力解决的问题。     

基于测井多参数的特低渗储层产能快速预测

油气储层产能的预测评价是油气储层动态特征的一个综合指标。从产能公式分析出发,推导出有效孔隙度、渗透率、电阻率和有效厚度是影响储层产能的主要因素。以测井资料为基础,建立了储层油气产能与储层渗透率、孔隙度和含油性之间的关系,并引入能够有效反映复杂孔隙结构的储层品质指数,充分利用静态测井数据表征动态产能主要因素。利用模糊关联多参数分析方法建立相对完善的油气储层产能综合分类评价预测模型,达到利用测井手段预测产能,优选试油层位,指导油田勘探开发的目的。对M地区特低渗透储层进行了产能快速预测分析,取得了较好的应用效果。     

致密气藏水平井测井产能预测方法研究

苏里格气田×区具有孔隙度小、渗透率低、孔隙结构复杂、各向异性和非均质性强等特点。在水平井开发过程中,由于测井系列少,水平段物性变化大,难于给出合适的解释标准,多级分段压裂难以优选射孔层段,评价水平井产能成为难点。通过构建综合反映储层物性、岩性、电性的综合指数,对水平段分段分级评估,基于简化油藏渗流模型,利用测井资料分别计算各类储层的产能指数,与试油资料相结合得到了该区的产能预测模型。应用综合指数能很好地划分储层类型并指导射孔层段的优选,该产能预测方法只需测井参数,操作简单,预测精度高。     

利用测井资料进行储层的产能评价

通过室内岩心实验测井资料的分析可知，利用自然电位（SP）曲线和感应电阻率曲线可直接进行储层的产能预测，对于不同的储层，产能指数（PI）与电阻率比率（Rn)呈双对数关系；对于同一储层的不同开发期，产能指数（PI）与电阻率比率（Rn)呈单对数关系。     

LogProp碎屑岩测井油气产能预测软件

中国诸多学者开展了大量测井产能预测研究工作,形成了一些特色产能预测软件模块,并取得了较好的应用效果,但没有形成一个集成化的软件,不利于测井产能预测工作的推广。LogProp软件是集成化的测井油气产能预测软件,软件依托测井综合解释平台,进行整体设计,集成了3大类7种测井产能预测方法,满足高中低孔隙度渗透率、特低孔隙度渗透率碎屑岩储层、自然产出和压裂开发情况下产能预测需要。软件支持测井产能预测全流程,功能覆盖测井数据处理、储层精细评价、产能预测、工程应用各环节。初步应用效果表明,该软件满足碎屑岩储层测井产能预测的要求。     

利用测井资料预测油层自然产能的评价方法

对油层的产能进行定性或定量评价是油气勘探与开发领域的一项基本任务，而实现对储层产能进行定量，产定量的预测评价则仍处在探索阶段，目前，油层产能评价只能通过试油，试采数据或油藏数值模拟等手段进行预测，还没有一套能够利用常规测井资料预测油层产能的成熟方法，因此，以影响储层产能的关键因素（有效孔隙度，渗透率，含油饱和度及有效厚度）为主要评价参数，对海拉尔盆地苏仁诺尔地区油层的自然产能进行了预测评价，给出了利用测井资料预测储层自然产能的定性，定量评价方法，该方法简便适用，既可以检验油气勘探成果，又能为油田开发提供技术依据，实现了通过测井手段预测试油产量，进而达到优选试油层位、指导油田勘探开发的目的。     

环江油田长6储层特征与测井产能评价

针对环江油田长6储层低孔隙度、特低-超低渗透率的储层特征,充分利用测井信息,分析储层测井响应特征.影响储层产能的主要因素是储层有效厚度、含油饱和度、孔隙度以及渗透率等参数,结合试油试采资料、储层电性特征和测井数据处理成果,得到了环江油田长6不同产能级别油水层判别标准.建立已开发井的产能系数与试油日产量的关系图版,将油层产能按每米日产油量划分等级,分别建立产能定量评价模型,精确度更高.对环江地区长6油层产能进行定性识别和定量预测,实现了通过测井手段预测试油产量,进而达到优选试油层位、指导油田勘探开发的目的.     

用测井资料预测储层产能方法综述

基于国内外测井研究人员对储层产能预测进行的大量探索和研究,对各种定性和定量预测方法进行了分析总结,指出了各种方法的适用性。最后总结了现有方法的特点,给出了低孔低渗储层压裂后产能预测的建议。     

盐池地区长6储层特征及测井产能评价

针对盐池地区储层低孔、特低-超低渗透率的储层特征,利用测井信息,在储层合理分类的基础上,评价影响产能的关键地质参数;利用测井多参数标定法对盐池地区长6油层的自然产能进行定性识别和定量预测。通过预测结果与实际测试结果的对比分析表明,基于测井资料的预测结果与实际试油测试结果相关性较好,从而确认产能预测模型的可靠性。     

低渗透储层测井分类和产能预测技术

依据储层特点和生产的需求,在流体性质识别的基础上,采用大量的测井和投产初期测试资料,利用统计学原理,提出储层参数厚度加权平均值概念,建立含油层测井储层参数与井投产产量之间关系,研究综合评价指数储层产能等级分类法,符合率达90.0%以上。在储层分类的基础上,分析储层产能的影响因素,利用平面径向稳态渗流原理,建立低孔隙度低渗透率储层压裂后产能预测模型及其参数计算方法,注重不同类别储层对井产能的贡献率,解决了低渗透储层压裂后投产产能测井预测难题,及其预测符合率达80.0%以上,形成低渗透储层产能预测技术。     

神经网络技术在气田产能评价中的应用

从气田的实际情况出发，讨论了储层的产能与测与响应之间的潜在关系，采用神经网络技术实现了测井对产能的预测评价，从而对气田的开发奠定了一定的基础，进一步拓宽了测井在油气勘探开发中的应用范围。     

利用测井资料预测天然气储层产能方法研究

 由于天然气的基本物性特征在用不同测井方法获取的测井曲线上均有不同的响应，因此综合多种测井曲线的响应特征，可以反映天然气产能。本文给出了以声波、密度、中子测井资料为基础，以反映渗透性的深浅电阻率测井值之比或自然伽马或自然电位曲线为约束条件的天然气判别综合指数积分预测天然气产能的方法，并根据实际测井资料及测试资料的研究结果对未测试层段的产能进行了预测。文中介绍的指数面积法预测天然气产能只是一种近似的方法，预测结果与实际测试结果可能有一定的误差，需要做进一步的研究和探索。     

环江油田长4＋5油层组特征及测井产能评价

进行储层特征研究对于油气藏的合理开发和产能建设具有重要意义。测井信息所获得的地质参数在一定程度上可以反映储层的产能。针对环江油田延长组长4＋5油层组低孔、特低一超低渗透率的储层特征,充分利用测井信息,在储层合理分类的基础上,评价影响产能的关键地质参数。利用测井多参数标定法、基于多参数分析法对长4＋5油层组的自然产能进行定性识别和定量预测。通过预测结果与实际测试结果的对比分析表明,基于测井资料的预测结果与实际试油测试结果相关性较好,从而确认产能预测模型结果的可靠性,实现了通过测井手段预测试油产量,进而达到优选试油层位、指导油田勘探开发的目的。     

基于测井资料的特低渗储层产能预测分类研究

油气储层产能的预测评价是油气储层动态特征的一个综合指标,可为油田开发方案的设计和合理配产提供合理的依据。充分利用测井资料来评价特低渗透储层的产能,却一直是测井解释分析家们所致力解决的问题。笔者从产能公式分析出发,推导出有效孔隙度、渗透率、电阻率和有效厚度是影响储层产能采油指数Jo的主要参数。以测井资料为基础,建立了储层油气产能与储层渗透率、孔隙度和电阻率之间的关系,充分利用静态测井数据表征动态产能主要因素,力图做到动静参数相结合的方法,利用灰色关联多参数分析方法建立相对完善地油气储层产能综合分类评价预测模型,达到利用测井手段预测产能,进而优选试油层位、指导油田勘探开发的目的。对M地区特低渗透储层的进行了产能预测应用,取得了很好的实用效果,具有推广应用价值。     

应用测井曲线包罗面积指数法进行产能预测

鄂尔多斯盆地三叠系长8油层组属于典型的超低渗透储层,储层具有孔隙结构复杂、非均质性强等特点,利用测井信息定量评价储层产能难度大。产能指数法受区域储层参数解释模型精度的限制。提出直接用岩性、物性和电性曲线的包罗面积指数定量计算单井产能的方法。该方法是在油水识别的基础上,利用单井投产前3个月的平均油产量与测井曲线包罗面积指数建立区域产能评价模型,并在同一区块用2种方法对比验证,测井曲线包罗面积指数法产能预测具有简捷、精度高的特点,对其他油田产能预测具有一定的借鉴意义。     

南堡凹陷深层低孔隙度低渗透率储层产能预测方法

以地质认识为指导,充分利用岩心、测井及试油试采资料,开展低孔隙度低渗透率储层岩石物理的孔隙结构表征分析,结合常规测井资料,建立连续定量表征的储层品质评价方法,进一步考虑不同工作制度及配产方式,在储层品质评价的基础上,采用不同的特征产能系数图版建立产能预测模型。形成了深层低孔隙度低渗透率油气藏基于储层品质评价及不同工作制度的产能预测方法。生产应用中评价多口井资料,产能预测结果与实际生产情况吻合,取得较精确的储层综合评价效果。     

常规测井特征比值法在大牛地气田产能评价研究中的应用

从鄂尔多斯盆地北部大牛地气田上古生界致密砂岩天然气储层的地质和岩性特征出发,在储层参数精细解释基础上,完成了一项储层产能分析与评价方法研究.首先把常规测井资料分类处理成几组本地区的测井特征参数比值,包括:岩性测井比值(自然伽马相对比、井径比)、电性测井比值(自然电位相对比、深浅电阻率比)、物性测井比值(时差比、密度比);把这些比值按地区经验加权合成为储气层产能综合比值K;把K和气层厚度H的乘积KH(取名为测井储能特征指数)与气层无阻流量测试数据相拟合,得出相应的经验回归关系.在评价气层时,用K值划分产能级别,用KH值预测产能.实测结果表明该方法效果明显,已在大牛地气田的新井储层产能评价和老井挖潜工作中推广应用.     

神经网络技术在气田产能评价中的应用

从气田的实际情况出发 ,讨论了储层的产能与测井响应之间的潜在关系。采用神经网络技术实现了测井对产能的预测评价 ,从而为气田的开发奠定了一定的基础 ,进一步拓宽了测井在油气勘探开发中的应用范围。