四川盆地茅口组岩溶缝洞型储层有效性测井评价

针对四川盆地茅口组碳酸盐岩储层非均质性强、储集空间类型多样、储层有效性评价困难等问题,进行了测井评价研究。通过分析该地区茅口组缝洞型储层岩石孔隙结构,基于三孔隙度模型,利用胶结指数与总孔隙度、连通缝洞孔隙度、孤立缝洞孔隙度的关系,进行了储层储集空间划分。在此基础上,结合岩心刻度测井,在微电阻率扫描成像测井信息中提取视孔隙度谱和视地层水电阻率谱的均值与方差,以及裂缝孔隙度等反应孔、洞、缝的敏感性参数,并结合试气资料,建立了储层有效性评价标准:孔隙性、孔洞型储层,电成像视孔隙度谱均值大于1.9、方差大于1.2的为Ⅰ类储层,均值大于1.7、方差大于0.9的为Ⅱ类储层;裂缝性储层,Ⅰ类储层裂缝孔隙度大于0.30,Ⅱ类储层裂缝孔隙度在0.05～0.30。裂缝的连通会明显改善储层的有效性,针对孔隙性–裂缝性、孔洞型–裂缝性储层,Ⅰ类储层视地层水电阻率谱均值大于700、方差大于300,Ⅱ类储层视地层水电阻率谱均值500～700,方差100～300。依据该评价标准,对该地区20口探井进行了二次解释,有效提高了缝洞型储层解释的符合率,取得了较好的应用效果。     

中坝地区雷口坡组白云岩储层测井岩石物理实验分析

四川盆地川西北双鱼石地区雷口坡组雷三³亚段发育厚层藻白云岩储层,平面分布范围广。但其储层含气性一直存在较大争议,原因在于处于相同沉积环境的中坝地区已发现中坝气田雷三³亚段发育相同的藻白云岩储层,且储层物性好,但其气层电阻率下限值却高达1 000Ω·m,远高于传统认识的气层下限值200Ω·m。为了明确雷三³亚段气层异常高电阻率原因,在综合运用薄片、全直径核磁共振和岩电实验、常规测井等资料基础上,针对中坝气田雷三³亚段储层开展实验研究。结果表明,雷三³亚段储层物性整体较好,全直径核磁共振T₂谱表现为明显的双峰或三峰特征,其中,大孔隙占比约30%～60%;胶结指数m值能有效反映储层孔隙结构复杂性,其中,孤立大孔隙的增加导致胶结指数增大;当储层总孔隙度小于10%时,胶结指数随大孔隙占比增大而增大,岩心薄片上见孤立溶孔发育;当储层总孔隙度大于10%,胶结指数则随着大孔隙占比增大而逐渐减小,岩心薄片见明显微裂缝沟通溶蚀孔洞。通过岩石物理实验分析,明确了中坝地区气层高孔...     

胡七南沙三下储层高渗条带研究

胡状集油田储层为中高渗透储层,储层非均质性十分严重,储层内部存在着高渗条带,注水后中高渗储层受注入水影响也可形成高渗条带。本文对高渗条带形成机理,高渗条带渗透率的确定及其位置的确定和高渗条带的储层类型、沉积微相类型作了探索性研究。利用自然电位、自然伽玛、声波三条测井曲线综合判断高渗条带存在的位置、厚度;利用统计方法确定其渗透率大小;存在高渗条带的沉积微相类型主要为河道、河口坝。     

BP神经网络在储层物性预测中的应用——以鄂尔多斯南部镇原区块为例

与传统的数理统计方法对储层物性参数（孔隙度和渗透率）预测相比,BP神经网络由于高度非线性映射能力及极强的自适应和自学习能力,可以更精确地预测储层物性参数。通过建立储层参数与测井信息之间的解释模型,运用BP神经网络的基本原理,对镇原区块延长组长81小层的储层参数进行预测,并对其精度进行检验,检验结果表明,BP神经网络方法对储层参数的预测较常规数理统计方法（多元回归）有较大的提高．显示出BP神经网络在储层参数预测中的优势和潜力。通过由此建立的解释漠型,用BP神经网络对该区储层参数进行预测。     

关于碎屑岩层的去压实校正方法的讨论——兼讨论李绍虎等提出的压实校正法

碎屑岩层的去压实校正的主要问题是建立一个能正确反映岩层压实规律的孔隙度深度函数或密度深度函数。通常用单井或多井中实测的不同岩层在不同深度的孔隙度资料并不能真正代表某一特定岩层的压实曲线。利用单井或多井中观测到的同一岩层的孔隙度深度数据来建立该岩层的孔隙度深度函数,或许可以得到更加理想的去压实校正结果。由于岩层骨架密度与深度无关,同一岩层的孔隙度深度函数与密度深度函数呈线性互补相关,因此也可以利用少数几组可靠的观测数据解析出Athy孔隙度深度函数中的初始孔隙度值和压实系数。     

英买7-9井区下第三系地震储层横向预测

储层横向预测是在少数钻井条件下,主要利用地震资料结合测井及地质信息对储层进行早期研究的投入少、见效快的方法。本文利用二维及三维地震资料对英买7─9井区下第三系底砂岩的储层分布特征、储层厚度、孔隙度、渗透率及含油饱和度进行了预测,取得了良好的效果。地震储层预测的关键是层位的精细标定及制作PIVT剖面。     

火山岩AVO正演及应用

岩石的孔隙度、流体饱和度等信息是影响AVO(地震波振幅随偏移距变化)的重要因素.根据松辽盆地北部某地区全波列测井数据,利用Gassmann方程对含气性地层进行了流体替换研究,分析了孔隙度及含气饱和度变化对地层AVO的影响,正演研究表明,纵横波速度比、泊松比是识别气藏的有效属性.AVO的响应表明,对松辽盆地北部某地区低孔隙度火山岩储层,孔隙度的变化对AVO的影响要大于流体的影响.AVO截距(P)和斜率(G)交会分析表明,P属性对含气饱和度变化要比G属性敏感.     

前缘盆地砂岩孔隙度预测的一种新途经─—孔隙度与深度关系多数学模型选择法

含油气盆地地下砂岩储层物性的分布规律,是沉积和成岩作用等各种地质因素综合作用的结果.在钻井较少的前缘盆地,利用多种数学模型选择法,建立研究区目的层段砂岩孔隙度随深度变化的最佳数学模型,进而预测储层物性的空间变化.本文以TM盆地为例,简述该方法的可行性.     

中国石油勘探开发研究院廊坊分院

<正>联系人:李贵中陈振宏电话:010-69213644 69213650煤层气实验测试技术廊坊分院煤层气实验室拥有国内外先进水平的仪器设备,是目前国内最先进的煤层气实验室,能够全面进行含气量测试、吸附等温线测定、煤层气相关模拟实验、煤岩吸附膨胀测试、工业分析、元素分析、硫含量分析、气组份、Ro、显微组份、密度、渗透率、孔隙度、比表面等专项分析,同时可以开展煤岩及其顶底板力学参数分析、水质分析。     

核岭回归方法解释致密砂岩储层孔隙度

致密砂岩储层的孔隙度解释多为非线性问题,常规基于线性变换的测井解释方法很难表征致密砂岩储层真实特征。提出基于原始数据非线性变换的核岭回归算法(KRR)。将基于核函数的核岭回归方法原理,首次应用于致密砂岩孔隙度解释中,通过对样本曲线选取以及核岭回归参数的优选,吉林红岗油田H90区块的预测孔隙度与真实孔隙度均方根误差为1.413 2,将其结果与一元回归、多元回归、BP神经网络、支持向量机等方法的结果进行对比。应用表明,基于核函数的核岭回归算法具有优秀的回归性能,在致密砂岩储层孔隙度解释上具有更高的准确率,值得推广使用。