简介:非常规油气资源的估计最终开采量(EUR)的预测具有举足轻重的意义。尽管Arps标准曲线和扩展指数模型能给出合理的EUR预测,但是仍不足以解释非常规油气藏难以提模的生产动态。本研究引入和应用了一种新EUR半解析法,通过数据模拟加以实现,并采用非常规油气藏的实际数据进行了验证。参照系列同心圆压缩系数要素(类似于电容器元件),得出了计算概念地质体油气产量的连续性方程的解析结果。这种方法模拟了一系列同心储层段对井产量的贡献随其到增产处理储集体(SRV)越来越远而不断递减的情况。解析公式抓住了早期生产特征和SRV主导的流动模式,从而可以更好地预测EUR。
简介:本文给出了一种新的分析技术的研究过程,这项技术可用于确定异常压力气藏的天然气地质储量。这种新方法需要生产数据(-↑P和Gp)——不需要有关以前地层和流体压缩系数数据。这种方法采用基于广义气体物质平衡方程的与压力有关的压缩系数来模拟文献中所提出的岩石塌陷和泥质水侵入理论。本文中介绍两个新的交会函数:·-↑Cc(-↑Pi-P)~(P/Z)/(Pi/Zi);·(P/Z)/(Pi/Zi)~Gp/G。这里,对于受与压力有关的地层压缩系数函数(Fetkovich等)影响的气藏而言,采用广义气体物质平衡方程、结合异常压力气藏P/Z~Gp交会图中所见到的两条直线趋势线来研究上述交会函数。我们用这些新交会函数研究出一种动态标准曲线拟合技术,这项技术可同时确定天然气地质储量(G)。除了用于确定天然气地质储量之外,这项新技术也可用于计算孔隙体积压缩系数与油藏压力的函数关系。我们用数字模拟结果来验证这项新技术,用几个现场实例来说明该方法的应用。
简介:川东北元坝地区二叠系上统长兴组储层具有储层薄、非均质性强、裂缝发育且类型多样的特点。常规叠后波阻抗反演技术难以展示岩性非均质性及识别薄储层,因此,在叠后波阻抗反演基础上,充分利用叠后地震数据及井点处的岩相信息,在井点处建立地震数据与岩性的对应模式,引入深度神经网络预测技术,将井点岩相训练结果推广至井间,再通过贝叶斯判别其对应的岩性概率,实现井间岩性预测;对比相干法裂缝预测,开展了最大似然法裂缝预测,计算每个样点的相似性,保留最小相似值。结果表明:①深度神经网络技术预测岩相与实钻吻合度高,能提高储层横向分辨能力;②最大似然法预测裂缝与相干法预测裂缝相比,可展示裂缝发育细节,表征中小尺度裂缝,与实钻结果具有更高的吻合度。