利用测井信息研究YJ油田沉积微相

准噶尔盆地腹部YJ油田西山窑组储层非均质性强、孔渗性差异大,相邻井产能相差悬殊,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。本文提出了利用测井信息来解释或评价沉积相的方法。首先对方法的原理进行了阐述;然后重点利用自然伽马、电阻率和声波时差等测井曲线的形态、幅度、数值等信息,建立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了描述;最后以西山窑组Ⅱ砂组为例,从单井分析、剖面对比、平面展布3个层次研究了沉积微相,勾绘出砂体展布形态,认为三角洲平原分支河道砂体储层是YJ油田勘探和开发的有利区带。     

测井相在核三段沉积微相分析中的应用

综合测井曲线等资料对泌阳凹陷南部核三段沉积微相进行研究。泌阳凹陷南部核三段的平原亚相主要由泥石流沉积、水上分流河道及漫流沉积构成,其中水上分流河道沉积发育较好。扇三角洲前缘亚相主要由碎屑流沉积、水下分流河道沉积、河口砂坝和水下分流河道间组成。前扇三角泥为深灰色及灰黑色泥岩、砂质泥岩、粉砂岩,见水平层理和植物碎屑。     

赵凹油田安棚区中高渗油藏核三段Ⅰ油组沉积微相研究

以岩心相分析为基础,结合测井相分析,建立赵凹油田安棚区核三段I油组内各单层沉积微相的识别标志。研究沉积微相类型,查明研究区主要发育类型以及各单层沉积微相的空间展布与演化特征,总结出赵凹油田安棚区核三段I油组沉积模式。     

基于遗传—ＢＰ神经网络的沉积微相自动识别

提出了一种基于神经网络与图象处理技术相结合的沉积微相自动识别方法,该方法是先将数字化测井曲线和地层参数预处理转化为二值点阵图象模式,经过点阵数据编码压缩提取和记忆曲线所表征的地层模式特征,然后利用超线性ＢＰ算法与遗传算法相结合的方法训练多层前馈神经网络,所得神经网络稳定,学习收敛速度快,同时具有很强的记忆能力和推广能力,此模型对解决沉积微相自动识别问题具有良好的适应性。     

河流-三角洲储层沉积微相模糊推理网络的识别

针对河流-三角洲储层沉积微相自动识别问题,根据取芯井分析资料和专家解释结果,确定研究区块的沉积微相类型和地质规律,建立了标准模式库和专家经验库,选择和提取判别特征指标的基础上,构建了可同时处理定性专家知识和定量数据的加权模糊推理神经网络进行微相判别的方法．考虑过渡性沉积相在识别中存在的多解性,在小层对比基础上,参照邻井同层微相识别结果,依据区块地质规律采用模糊逻辑推理方法确认和修正微相识别类型,保证平面沉积相和小层单井相的一致性．通过对实际资料处理,其方法的符合率达到84．1％．     

八屋油气田深层沉积微相研究

以八屋地区营城组、沙河子组地层为研究对象,目的层营城组总体上可分为5个沉积旋回;沙河子组总体上可分为2个沉积旋回.研究区内主要为三角洲和湖泊相沉积,划分出了8种沉积微相类型,描述了主要沉积微相砂体特征,阐明了沉积微相分布规律和时空演化特征以及相模式,为油田的勘探开发提供地质依据.     

苏丹某区块P油田辫状河沉积微相研究

利用目的层段岩心的薄片、粒度、沉积构造、垂向序列、曲率计算结果及测井响应特征等资料,研究Y组VI砂组发育典型的辫状河沉积。根据薄片鉴定和岩心分析结果,总结了研究区目的层段各沉积微相特征;建立了沉积微相和测井响应关系,并应用到单井沉积相的划分;结合前人研究成果和现代沉积特征,立足研究区目的层段辫状河平面和剖面展布特征,提出了一种关于苏丹某区块P油田Y组VI砂组的辫状河沉积模式,为此类油田的后续开发和挖潜提供指导和依据。     

泌阳凹陷核三段沉积微相研究

泌阳凹陷南部陡坡带核三段发育了4种不同类型的沉积砂体,核三段沉积相的展布揭示出泌阳凹陷在核三段时期发育的沉积相类型,扇三角洲、辫状河三角洲、湖泊相、滑塌浊积扇及其微相,其中主要发育扇三角洲沉积相。通过沉积背景、单井相分析、沉积微相类型、沉积微相的平面分布特征对泌阳凹陷的核三段进行研究。     

长岭气田登娄库组沉积微相研究

利用现有岩芯资料、测井资料和地震资料,对沉积相标志进行综合研究,认为登娄库组沉积属于三角洲沉积体系,亚相类型属于三角洲平原亚相,主要发育分支河道、分支河道间、天然堤、决口扇共四种微相,其中分支河道广泛发育,是最重要的储层微相类型。     

苏里格庙地区盒8段和山1段沉积微相特征

在苏里格庙地区盒8段和山1段发现一套湖泊沉积砂体.它明显分为两层,即辫状河三角洲平原亚相和辫状河三角洲前缘亚相.辫状河三角洲平原亚相发育水上辫状河道、河泛平原微相.辫状河三角洲前缘亚相发育水下分流河道、河口坝、远砂坝、水下分流河道间微相.不同微相储层的物性不同,以辫状河道、水下分流河道微相砂体储集物性最好.     

概率神经网络在丽水——椒江凹陷月桂峰组沉积微相识别中的应用

由于海上钻井取芯较少,所以东海陆架盆地丽水—椒江凹陷古新统月桂峰组地层沉积微相识别存在局限.运用概率神经网络对研究区进行沉积微相识别.首先,通过地震相-沉积相响应分析和测井曲线主成分分析,发现研究区地震相和沉积相之间存在耦合对应关系,因此选择地震相作为概率神经网络输入项中的范畴自变量参数,同时提取出能对沉积微相区分较好的自然伽马、自然电位、声波时差、密度测井、补偿中子、井径测井曲线值作为概率神经网络输入项的数值自变量;然后,选用2 199个学习样本对神经网络进行训练,经过65次试验,搜索出变量的最佳平滑因子,建立研究区20种沉积微相类型的判别模式;最后,利用建立的神经网络对研究区沉积微相进行识别.结果表明：跟岩芯分析的结果对比,运用概率神经网络识别的结果准确率达到90％以上,该方法应用于未取芯井区域沉积微相的识别具有可行性.     

惠民凹陷大芦家地区馆陶组三段沉积微相类型及空间展布

针对惠民凹陷大芦家地区各断块地层单元划分不一致,沉积相认识存在分歧等问题,依据旋回级次?旋回性质等,将馆陶组三段划分出2个四级旋回?4个五级旋回、16个六级旋回;并以岩芯及室内分析资料、测井资料等为主要依据,综合分析岩石类型、粒度及结构特征、垂向粒序变化、层理构造类型及自然电位曲线形态等。结果表明:惠民凹陷大芦家地区馆陶组三段主要发育冲积扇及辫状河;冲积扇主要发育辫流砂岛、辫流沟道、辫流带、漫流席状砂、远端砂丘等微相;辫状河主要发育心滩,辫状河道充填,天然堤、漫滩和道间洼地沉积,泛滥平原沉积,废弃河道等微相;2个四级旋回的沉积相类型及空间展布特征相似;第Ⅰ五级旋回在研究区中偏西部属冲积扇沉积,主要发育辫流砂岛、辫流沟道、辫流带微相,在东部属扇前平原沉积;第Ⅱ五级旋回早期以辫状河沉积为主,河道规模较大,仅在第Ⅱ1六级旋回的东北部位见冲积扇的辫流砂岛及辫流沟道微相;第Ⅱ五级旋回中期属辫状河沉积,河道规模减小,2个河道群自NW向SE方向流动;第Ⅱ五级旋回晚期河道规模更小,逐渐向曲流河沉积过渡。     

范庄油田阜宁组沉积体系及砂体建筑结构分析

受晚白垩世仪征运动和新生代喜马拉雅期吴堡运动的影响,金湖凹陷晚白垩世开始拉张断陷,沉积基准面上升,从而形成了比较完整的范庄退积型三角洲-滨浅湖沉积体系.生物碎屑灰岩、滩坝和分流河口砂坝位于沉积序列的上部,厚度大,物性好,紧靠深湖生油岩,是最有利的储集层.依据层次分析法,在沉积体系内,细分出10种建筑结构单元,平面上有二种接触关系,剖面上有三种拼合形式.     

塔里木两北地区柯坪塔格组沉积相研究

志留系柯坪塔格是两北地区重要的含油气层系,但沉积相认识不足制约着该区的勘探步伐.在岩石学特征研究基础上,认为此地区志留系柯坪塔格组主要为岩屑石英砂岩.结合沉积构造背景、岩心、测井和地震等资料的综合分析,应用孔渗资料评价,认为中-下临滨和涨潮三角洲砂体总体物性相对较好,形成了本区主要储集砂体的有利相带.     

沉积微相研究在坪北-199井区滚动开发中的应用

结合区域地质背景经综合分析表明:安塞油田坪北区199井区三叠系延长组长61砂组主要是发育在大型湖相三角洲沉积体系中的前缘亚相沉积。结合生产测试资料分析认为,该区块河口坝微相为油气储集有利相带。