五号桩—长堤地区沙河街组砂体储集性及控制因素研究

沙河街组是沾化凹陷东部五号桩-长堤地区重要的储油层系，主要目的层段为沙三段和沙二段。沙三段和沙二段主要发育有浊积扇、水下冲积扇和滩坝沉积体系，在浊积扇、水下冲积扇中发育辫状水道、扇中前缘、辫状水道间以及扇根、扇缘等沉积微相类型，其中辫状水道、扇中前缘砂体物性好，原生孔隙及次生孔隙均较发育，辫状水道间以及扇根砂体物性较差。其储集特征主要受岩性、沉积微相、成岩作用等因素控制，结合该地区实际情况，将沙二段、沙三段储集层划分为好、中、差3种类型。图4表1参7     

鄂尔多斯盆地Y66井区延9油层组砂体连通性评价

鄂尔多斯盆地Y66井区延9油层组属于低孔-低渗储层,注水见效差异显著.为实现该油层组高效开发,利用静态和动态连通性组合分析方法系统评价延9油层组的砂体连通性.基于单砂体叠置类型确定砂体静态连通性,并引入连通厚度与连通系数对砂体连通性进行定量表征.依据开发过程中产能变化和注水响应定量描述井间砂体的动态连通性.综合钻井岩心...     

东营三角洲高频层序特征与岩性圈闭分布

东营三角洲前缘所形成的浊积砂体岩性圈闭是胜利油田沙三段重要的勘探目标之一。运用高分辨率层序地层学理论和分析方法 ,在建立高频层序地层格架的基础上 ,通过三角洲演化过程、构造坡折带发育类型及不同期次三角洲与构造坡折带的配置关系研究 ,总结出与东营三角洲有关的浊积砂体的成因类型及岩性圈闭分布规律 ,从而为该地区岩性油气藏的进一步勘探提供了科学依据。     

泛滥—分流平原相储层中河间砂体的精细描述

应用密井网测井曲线，通过对储层中河间单砂体的追溯对比，在河间沉积中识别出两大类、４种沉积微相。第一类为溢岸沉积砂体：包括天然堤与河漫滩２种沉积微相；第二类为决口沉积砂体：包括决口水道和决口席状砂两种沉积微相。提出河间砂体与主河道砂体３种可能的连通类型（肯定连通型、连通较差型和不连通型）。描述了不同相带位置河间砂体发育的主要类型，并对这类储层在油田开发调整中的作用进行了讨论。     

基于小波多尺度分解与分形分维相结合的方法预测薄层砂体边界

针对薄层砂体的地质和地震特征（单层厚度薄、岩性横向变化快）,结合小波多分辨率分析理论和多方向分形分维理论,以预测薄层砂体的空间展布为目的,研究了不同尺度不同方向的分形分维计算方法来识别薄层砂体的纵横向边界,通过对比分析不同尺度不同方向的分形分维数,得到多尺度多方向的分形维数能更好地反映储层的空间展布,通过制怍地质模型,论证了方法的有效性和实用性,并将其应用到某油田,取得了较好的效果。     

苏里格气田苏53区块南部地区有效砂体预测

鄂尔多斯盆地苏里格气田苏53区块勘探开发的主力层位为下二叠统石盒子组8段和下二叠统山西组1段,为确定该区块总体低渗透背景下相对高渗透储集砂体的分布规律、优选出天然气相对富集区,在综合利用气藏勘探、开发过程中获得的地震、地质、测井、钻井以及开发动态资料的基础上,应用相控条件随机模拟方法建立了定量的储层地质模型（包括单砂体模型和物性参数模型,其中物性参数模型又包括孔隙度模型、渗透率模型和含气饱和度模型）,对该区块南部地区大面积低渗透、低丰度背景下有效储集砂体的展布规律及井间储层参数进行了预测。结果表明：①该区块有效储层主要分布在中南部和西部,以低孔隙度、低渗透率储层为主,其分布受沉积相控制明显,以河道砂为主的有效储层孔隙度明显高于其他岩性储层;②相对高孔隙度、高渗透率储层在侧向上和纵向均被相对低孔隙度、低渗透率储层所分隔,孔隙度、渗透率井间差异较大。     

自然电位曲线重构下的地震反演在薄砂体描述中的应用

在长垣高含水油田开发后期,剩余油挖潜研究的难点是单砂体的精细描述.引入地震资料能够准确预测井间砂体展布,但地震资料的垂向分辨率低且存在多解性,需通过井号震结合开展不同砂体类型的精细研究.在给出杏六区东部Ⅰ块葡Ⅰ1—葡Ⅰ3油层砂体特征的基础上,分析了自然电位曲线重构的三维地震反演资料对不同类型砂体的识别能力,预测了杏北开发区主力油层分流河道砂体的平面分布规律,完善了密井网条件下储层沉积相带图,为指导该区剩余油开发奠定了基础.     

马厂油田沙三下2储层建筑结构特征研究

根据储层建筑结构层次分析原理,把马厂油田的储层细分为九个层次,其中沙三下２厚层主要由水下分支河道砂体,河道间砂体和前缘席状砂体等三种成因砂体组成,以水下分支河道砂体非均质性最强。成因砂体在纵向和平面上的分布控制了储层的平面非均质性,而剩余油的分布决定于储层的层间和平面非均质状况。     

Comparison of interwell connectivity predictions using percolation, geometrical, and Monte Carlo models

Reservoir connectivity is often an important consideration for reservoir management. For example, connectivity controls waterflood sweep efficiency and it affects decisions concerning well placement and spacing. The uncertainty of sandbody distributions, however, can make interwell connectivity prediction extremely difficult. Percolation models are a useful tool to simulate sandbody connectivity behavior to estimate interwell connectivity.This study applies a percolation method to estimate interwell connectivity. Using results derived by Andrade, King, and others for fluid travel time between locations in a percolation model, we develop a method to estimate interwell connectivity. Four parameters are needed to use this approach: the net-to-gross ratio p_sand, the typical sandbody size, reservoir length and well spacing. To evaluate this new percolation method, the results are compared to results from geometrical models, Monte Carlo, and reservoir simulation.These methods were applied to estimate interwell connectivity for three non-communicating stratigraphic intervals in Monument Butte oil field, Utah. The results suggest that the percolation method can estimate the probability of interwell connectivity reliably for thin intervals for any values of p_sand, well spacing, and reservoir length. The geometrical model also performs well, but can only be applied in fields where the well spacing is less than one-half of the sandbody size.The proposed method requires that the reservoir interval for evaluation be sufficiently thin so that 2D percolation results can be applied. For thick intervals or heterogeneous sandbody distributions, the percolation method developed here is not suitable because it assumes thin layers. Future percolation research will be needed to adapt this new method to 3D cases.