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以扶余油田东16-2区块为例,探索了一套在油田开发中后期密井网条件下河流相储层构型的研究方法。在沉积相研究的基础上,结合研究区取心、测井、吸水剖面等静态、动态资料,以层次分析法为指导思想,分3个层次(单一河道、点坝、点坝内部侧积体)对研究区储层构型进行详细解剖。综合现代沉积的研究成果、经验公式以及对子井技术,计算出研究区侧积层的倾角为3°左右,宽度为35~70 m,建立了点坝砂体内部构型定量模式;结合动态资料,进行模式拟合,达到解剖点坝内部构型系统的目的;建立了点坝内部泥质侧积层控制的剩余油模式。点坝构型解剖成果在研究区得到了较好的应用,而且对类似油田储层精细研究以及剩余分布预测都有较好的借鉴作用。 相似文献
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曲流河沉积亚相的地震识别方法 总被引:6,自引:1,他引:6
本文提出利用三维地震资料相干数据分析研究曲流河沉积相的方法,其优点是在地质分析的基础上,对沉积体系有较为明显的识别特征,且在钻井较少的地区尤为实用。该方法在济阳拗陷东北部上第三系应用中取得了较为明显的效果。 相似文献
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河流相砂体横向相变快,连续性和连通性差,储层非均质性强,严重影响了河流相储层的开发效果。依据储层沉积学的研究方法,对苏里格气田苏 14 井区盒 8 段河流相砂体展布与演化规律进行了研究。结果表明:苏 14 井区盒 8 段属于早期辫状河沉积向晚期曲流河沉积逐渐转化的沉积背景,其主要沉积微相包括河道滞留沉积、心滩、边滩、决口扇、天然堤、河漫砂及泛滥泥。 受基准面升降与沉积物供应的共同作用,该区河流相砂体演化呈阶段性变化,大致经历了辫状河繁盛发育期、辫-曲共存转化发育期及曲流河繁盛发育期 3 个阶段,其中辫状河繁盛发育期的心滩砂体与辫-曲共存转化发育期的心滩及边滩砂体是主力含气储层。 研究区优质储集砂体的发育受沉积微相展布与基准面旋回的控制。 相似文献
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利用谱分解技术对原始地震数据体进行相应的数学变换可得到调谐体、时频体和单频体(振幅体和相位体), 进而通过对调谐体、时频体和单频体的解释得到对目标体的地质认识。本文应用最大熵法定量求取储层厚度, 并对误差进行分析,同时运用频率扫描方法定性预测储层厚度变化,并利用广义S变换方法和交会融合预测沉积微相。首先,通过多井对比, 分析测井相和砂体厚度; 然后通过井震结合, 分析各井对应井段的薄层砂岩振幅调谐体, 确定合理的调谐频率, 并对砂体厚度进行分析; 再通过建立响应频率、砂体厚度与沉积微相之间的交会关系, 在测井微相约束下预测沉积微相。应用结果证实,谱分解技术结合井资料可直观地反映河道砂体储层厚度分布和沉积微相区带展布规律。 相似文献
56.
基于改进布尔模拟的曲流河点坝建模 总被引:1,自引:0,他引:1
曲流河点坝是一类非常重要的储集层,其中的泥岩侧积层是控制剩余油分布的一个重要因素,定量表征曲流河点坝内部侧积层的分布对于剩余油的挖潜有着重要意义,目前的建模方法尚难以较好地对其进行模拟。通过对曲流河点坝砂体的细致研究及各种模拟方法的比较,决定采用布尔模拟方法使其模拟效果更好。布尔模拟方法是一种简单的基于目标的随机建模方法。在布尔模拟方法的基础上对其进行了改进,通过改变模拟砂体宽厚比、中心点位置等,使模拟砂体更符合真实的地质体形态,更能够模拟曲流河侧向迁移的过程,进而模拟泥岩侧积层的分布。文中提出的算法从点坝砂体内部泥岩侧积层形成机理出发,较好地模拟了泥岩侧积层的分布。 相似文献
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文章选取长6油层组这一典型的曲流河三角洲作为例案,分析该地区发育的微相类型:水上分流河道、分流间沼泽、水下分流河道、河口坝、分流间湾等,其中以三角洲前缘水下分流河道为主。研究表明了相是沉积物形成条件的物质表现。(1)曲流河三角洲平原弯度大的分流河道与平原相近,分流河道许多向外延展;(2)曲流河三角洲前缘水下分流河道河道短,由于水体浅所以导致了大量的堆积物沉积,河口处冲击力变大,水携带者冲积物缓慢运移,多在水下分流河道的两侧堆积成指状;(3)受曲流河三角洲平原的影响,在其末端垂向沉积上,上粗下细在沉积粘土沉积之上,形成河口坝等厚度的砂体富集体。在沉积相砂体展布中体现了砂体长61发育最强,对于长6油层的开发有指示意义。 相似文献
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Traditionally energy has been a burning issue of mankind, however, this trend has changed with the advent of clean technologies such as wind power. It is common knowledge that wind turbines need to be installed in an open, unobstructed area to obtain the maximal power output. This document attempts to solve the problem of optimization of the layout of large wind farms by the use of nature inspired algorithms. Particular reference is made to the use of the firefly algorithm. A good comparison is made with the past approaches of the use of spread sheets and GA's for optimization. 相似文献