碳酸盐岩储层孔隙结构因子及渗透率敏感性分析

孔隙结构是影响碳酸盐岩储层渗透率的重要因素之一。孔隙结构对地震响应特征的影响主要体现在岩石骨架模型中。从岩石骨架模型中推导出的剪切柔度因子能够表征孔隙结构且对渗透率有一定的敏感性。在岩石物理模型调研基础上,归纳总结了常用的几种模型,并从中推导出新的孔隙结构因子;然后对比了各孔隙结构因子对低孔低渗和高孔高渗碳酸盐岩渗透率的敏感性,优选出对渗透率更敏感的剪切Lee因子;最后进行了剪切Lee因子渗透率敏感机理分析。分析结果表明,剪切Lee因子对渗透率敏感性更高,因此在渗透率预测时考虑剪切Lee因子可以提高预测精度;同时剪切Lee因子与孔隙主尺度之间具有良好的线性关系,这为孔隙主尺度地震预测提供了一条途径。     

电容式电压互感器电磁单元故障分析

二次电压异常是电容式电压互感器(以下简称CVT)常见的故障表象,本文介绍了CVT的工作原理和几起运行中CVT二次电压异常的典型故障实例,通过对故障CVT现场检查、试验测试和解体检查,找出了故障点,并分析得出二次电压异常的原因,为同类故障的分析和处理提供了借鉴,最后还提出了类似故障的防范措施和运检建议.     

散射成像在小尺度缝洞体识别中的应用——以川中古隆起灯影组为例

川中古隆起灯影组的小尺度岩溶缝洞单元在地震剖面上响应特征不明显,灯影组气藏缝洞体的地震刻画异常困难.为了加强小尺度缝洞体的地震反射特征、预测小尺度缝洞体的分布,基于全方位局部角度域成像方法,对全方位共倾角道集进行散射叠加成像,增强了小尺度缝洞体的地震响应.根据小尺度缝洞体在散射成像频谱中表现的强能量谱特征,提取散射成像...     

全方位叠前道集在花岗岩基岩潜山缝洞型储层预测中的应用——以乍得Bongor盆地Baobab潜山为例

花岗岩基岩潜山缝洞型储层的预测存在成像精度低、裂缝预测结果多解性强且分辨率低、洞穴地震响应弱等问题,制约了其内部油气藏的勘探效率。以乍得Bongor盆地Baobab潜山为例,基于全方位局部角度域深度偏移处理方法,应用角度域分解与成像,获取地层真实角度域信息,提取全方位共反射角道集和全方位共倾角道集,以提高潜山成像的精度和裂缝、洞穴预测的准确率。以潜山缝洞型储层发育地质模式为指导,采用全方位共反射角道集预测Baobab潜山的裂缝发育强度,有效提高了裂缝的预测精度、降低了裂缝预测的多解性。对全方位共倾角道集资料进行散射成像处理,加强了超出地震分辨率的几何特征,突出了小尺度地质体的不连续性,可在地震剖面上较清楚地识别溶洞。研究方法在Baobab潜山取得了良好的预测效果,在缝洞型花岗岩基岩潜山储层预测方面具有一定的应用前景和推广意义。     

双孔隙结构因子及其在储层渗透性地震预测中的应用

除孔隙度外，储层渗透率还受到孔隙形态和孔隙尺度等多种因素的影响，因此只有在考虑孔隙结构的基础上才能提高储层渗透性预测的精度。剪切柔度因子作为描述孔隙结构的因子，在渗透率预测中发挥了一定的作用，但单个孔隙结构因子不足以描述复杂孔隙结构对渗透率的影响。根据剪切柔度因子的研究思路，从岩石骨架模型中推导出新的孔隙结构因子(剪切Lee因子),其与孔隙主尺度之间具有良好的线性关系，因此能够近似表示孔隙主尺度。将孔隙纵横比与剪切Lee因子组成双孔隙结构因子，然后利用双孔隙结构因子及遗传算法优化的神经网络(GA-BP)对储层岩相进行分类，最后在岩相分类的基础上采用双孔隙结构因子及GA-BP神经网络对储层渗透率进行预测。实际地震资料预测结果表明，基于双孔隙结构因子的岩相分类和渗透率预测效果都优于单孔隙结构因子。孔隙纵横比和剪切Lee因子从孔隙形态和孔隙尺度两方面描述孔隙结构，其考虑了影响渗透率的多种因素，因此能够提高储层渗透性预测的精度。