简介:伽马曲线是反映泥质含量的重要参数,相比速度资料来说更加稳定,不受所含流体的影响。针对含气层来说,利用地震信息进行伽马反演相对于常规的波阻抗反演所描述的砂体展布更为直观。在对目前常用的伽马反演方法进行总结、讨论的基础上,指出地震体属性分析法具有明确的物理意义,并有效结合了多元逐步回归和交互验证法进行属性的优选和组合,采用褶积因子消除地震信息和测井信息的频率差异,以神经网络为拟合和预测手段,加之具有严谨的理论基础,相比其它几种方法更为准确合理。最后,通过川东T气田伽马反演的实例说明该方法的应用,预测了T气田须家河组砂体展布,取得了较好的效果。
简介:位于阿拉斯加北斜坡的Kuparuk河油田是北美洲最大的油田之一。大约有三分之一的原始石油地质储量在它的C砂岩中,该砂岩是浅海相砂岩,具有强烈的生物扰动和复杂的成岩作用特征。菱铁矿的含量变化很大,导致渗透率、孔隙度和毛细作用变化很大。C砂岩中的矿物学、孔隙度和含水饱和度的电缆测井解释是相对简单的,它提供了粘土、菱铁矿和海绿石含量,并说明了岩心的非均匀性。由于孔隙度一渗透率交会图中点的分布极端分散,要计算实际的渗透率曲线是非常困难的。在用测井孔隙度估计渗透率的地方,关键的孔隙度-渗透率转换关系是糟糕的,因为其结果没有再现岩心分析数据中存在的极端分散状态。油藏描述的最新研究,要求重新估价渗透率模型,以便用一种简单的方式按比例放大来预测需要的特性,并输入到地质孔隙模型中使用。现在已经开发出一种预报渗透率的新方法。它以密度测井(RHOB)和岩相为基础,随机选择数据子群的岩心体积密度值。对每隔半英尺的测井深度点,岩心体积密度值是随机重复选择的,多次重复直到滑动时窗内的平均密度值,在标称的0.05g/cc的预置容限内,与RHOB测井曲线匹配为止。然后,把与选择的岩心体积密度值对应的岩心孔隙度和渗透率值当作为每个深度点选定的最后结果。这个方法复制了岩心孔隙度和渗透率值的统计分布,获得了各半英尺深度点的数值。我们把测量深度转换为SSTVD,并将0.5ft取样间隔按比例放大为1ft和2ft取样间隔。按比例放大的渗透率值与逐井分析的岩心塞得到的kH相匹配,也与从观察许多井的最大流量得到的kH一致。在提供与其他测量的渗透率值匹配情况下,按比例放大的渗透率值也可用在地质孔隙模型上。
简介:摘要:笔者针对克拉美丽气田滴西14井区,滴西323岩体主产层岩相复杂,单一属性对含气性的预测的局限性和多解性,通过对多种属性分类分析,与已钻井结合,优选出能够反映储层特性,含气性特征的属性值域范围,应用多属性融合技术,对属性进行融合,降低了多解性和局限性,提高了预测精度,预测结果与已知井的吻合率达到了90%以上,应用预测结果优化井轨迹设计,实现产能到位率100%。
简介:碳酸盐岩酸压施工中在裂缝壁面产生按一定密度排列的蚓孔,会对产能有一定影响,但是以往酸压直井产能预测模型很少考虑蚓孔的影响,且忽略了酸压裂缝和蚓孔之间的相互干扰,这和实际不相符。在前人研究的基础上,考虑酸压主裂缝上蚓孔的分布对于产能的影响,将蚓孔与人工裂缝做同样的离散化处理并根据复位势理论、势的叠加原理以及数值分析理论,建立了考虑蚓孔的直井产能预测模型。对比不考虑蚓孔和考虑蚓孔情况下的产能,同时对油藏中酸压裂缝长度、蚓孔分布密度以及蚓孔平均长度等影响产能的因素进行了模拟分析,得出其对产能的影响规律,为合理预测酸压井产能提供更科学的预测方法。
简介:最近在Veracruz盆地一个处于开采中后期气田进行的地震勘探,提供了研究深水砂岩储层(由浊积瓣与河道复合体组成)岩石性质的一个难得的机会。我们用常规的层与时窗提取属性技术,成功地使储层的几何形态显像。根据几套地层单元,我们描述和绘制了多次试验和选择的直接烃类显示图。测井曲线上的含气砂岩与阻抗的突然下降有关。在此次研究中,根据地震资料,一种多属性分析用来预测纵波(伪声波)。用两种技术去测定统计数字:线性回归和概率神经网络(PNN),(Hampson等,2001年;Leiphart与Hart,2001年)。由于训练PNN在目的层作出较为成功的拟合,所以这两种技术产生了很好的预测结果。在Rayner,Hunt和Gardner方程的基础上产生纵波速度来计算孔隙度。孔隙度数据体的计算结果导致了储集层的孔隙度变化范围的定量估算。