简介:我们介绍澳大利亚库珀和伊罗曼加盆地区域性盆地倒转、反应力体系变化和微裂缝形成之间成因联系方面的证据。垂向上叠置的库珀和伊罗曼回盆地分别形成于石炭纪-二叠纪和株罗-白垩纪,是澳大利亚主要的陆上油气产区。盆地在渐新世以来的倒转,导致部分地区数百米沉积岩厚度被剥蚀。在库珀-伊罗曼加盆地的微观岩心展示明显的、近水平方向的微裂缝(模型1)。这些天然裂缝均有粘土矿化作用,并且只出现在颗粒支撑的砂岩中,这暗示了颗粒边界的应力集中利于裂缝的形成。在大多数情况下,水平裂缝是封闭的,可能对岩石渗透率没有多大的作用。(sH>sv>sh)和逆断层(sH>sv>sh)之间的过渡型。最小水平应力(sh)和垂直应力(sv)大小相等,但是最大水平应力(sH)明显大于sh和sv。水平裂缝的形成需要有逆断层的应力体系(sH>sv>sh)。水平微裂缝的出现大致与最大倒转区一致。这种现象显示了,水平微裂缝的形成是由远场应力之间的反馈机制所驱动,这引起局部的陆内倒转并导致覆盖层的剥离,这翻过来又减低垂直应力的强度。与倒转有关的覆盖层的剥离可能足以助长逆断裂应力条件(sH>sv>sh)的形成,从而在盆地的倒转部分形成水平微裂缝。
简介:Y101井区沙四段沉积时期处于混合、动荡沉积环境,造成砂体薄互层多,连续性差,具有厚度薄、横向非均质性强和受火成岩反射干扰的特点,造成该区储层识别难度大,制约了该区的勘探进程.为此,从制约储层预测精度的几个因素(地震因素、地质因素、技术方法、主观认识等)入手,逐一分析,最后确定造成研究区储层预测精度低的主原因为地震资料品质差和预测方法不当.通过分频技术处理,提高地震资料的纵向分辨率,并结合测井曲线进行小波变换,建立了该区高分辨率层序地层格架,再通过提取多类属性,优选敏感属性进行多属性融合,完成了该区储层预测,最终将储层预测精度从65%提高至85%,达到了目前精细勘探的需求.
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:对能源行业而言,页岩气藏已成为最重要的天然气资源之一。不过由于页岩本身很复杂,再加上到目前为止页岩气井的生产历史都还较短,使得对这类气藏产量的预测很困难,这一问题在页岩气井生产的早期尤其明显。为了能用于页岩气藏的储量估算和产量预测,我们对阿普斯双曲线方程进行了修改。尽管阿普斯方程因其简便和易操作而在大多数情形下用起来很便捷,但这种方法有自身的局限性[例如其假设条件是边界主导的流动(boundary-dominatedflow),而且井底流动压力、泄油面积、渗透率和表皮因子都是常数]。通过利用产量不稳定分析(RTA)理论对生产数据进行分析,可以建立解析模型,用于页岩气藏的产量和采收率的预测。由于基于RAT的模型不会受到阿普斯方程法的很多假设条件的限制,相较于利用修改后的阿普斯双曲线方程得到的产量递减曲线而言,这些模型得到的结果更精确。本文介绍了一个实用的RTA操作流程,用来确定发育多裂缝的水平页岩气井的关键生产动态参数。这是一种确定性的方法,可用于页岩气井长期生产动态的预测。该方法较阿普斯方程的一个最大的优点是可以在不同的经营策略下进行产量预测。利用这种方法,还可以对不同完井设计方案和作业情景(如压缩装置安装延迟)下的生产和经济影响进行研究。我们利用马塞勒斯页岩区带150多口井的资料对该方法进行了检验。结果表明,其预测结果与利用递减分析和油藏模拟得到的结果有很好的可比性。本文还介绍了这种方法在马塞勒斯页岩区带的应用实例,通过这些实例来说明其工作流程和结果。
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。