简介:苏里格气田苏53区块是苏里格地区唯一采用水平井整体开发的区块,开发对象属于低孔、低渗透气藏。对于采取水平井开发的低渗透气田,水平段在储层中的空间展布与地应力分布规律的有效匹配是提高后期改造效果的有力保证。以现有地质资料为基础,利用有限元数值模拟技术,主要对苏53区块目的层地应力分布特征进行了模拟计算。根据岩石力学特点,结合水平段方位与最大主应力方向匹配关系的方案模拟结果,认为在苏53区块,水平段方位应该与最大主应力方向保持垂直比较合理。同时,通过微破裂四维向量扫描影像技术,对研究区部分水平井进行了裂缝监测。进一步证明在苏里格地区,当水平井水平段与最大主应力方向正交时,能够保证压裂效果、提高单井动用储量。
简介:川西北地区中二叠统茅口组钻井显示频繁,含气性好,但由于对茅口组相带认识不够深入,不了解储层分布特征,一直未获得具有经济开采价值的气藏。根据川西北剑阁—九龙山地区井下岩石的薄片观察及测井解释,认为区内茅口组顶部发育一套深水相有机质泥岩,为海槽相沉积,可与中下扬子地区的孤峰组对比。并以此建立茅口组孤峰段的测井识别标志,井震联合解释,刻画了川西北地区茅口组海槽相及环海槽台缘滩相展布特征。结论认为:①茅口末期已形成开江—梁平海槽雏形;②茅口组孤峰段岩性以薄层状深色有机质泥岩为主,呈北西—南东向展布,是潜在的优质烃源岩;③环海槽发育茅三段台缘滩相沉积,地震响应特征明显,台缘宽度约8~10km;④川西北地区茅三段台缘滩相叠加岩溶作用易形成层状孔隙型储层,同时该套储层与孤峰段深水沉积侧向对接,具有良好的源储配置关系,是茅口组未来勘探的有利方向。
简介:四川盆地北部环开江一梁平海槽区带长兴组生物礁气藏是四川气田未来增储上产的重要领域之一。生物礁气藏系成因较复杂的岩性圈闭气藏,储层非均质性强。受地质认识程度、地震资料品质及处理解释技术的局限,长兴组生物礁储层和圈闭预测有着较大的难度。长期以来,对海槽东侧高峰场地区长兴组生物礁气藏的认识一直存在分歧,这对海槽东侧生物礁气藏滚动勘探开发部署决策有较大的影响。从沉积相、储层特征、地震响应特征以及气藏动态等方面进行研究,认为高峰场地区位于开江一梁平海槽东侧的碳酸盐缓坡相带,峰X井、峰Y井和峰Z井分别钻遇了两个规模较小的点礁,礁体规模有限。高峰场地区长兴组生物礁气藏属于小型的中深埋深、高压无水干气岩性圈闭气藏,在该区内进行生物礁气藏专层井勘探存在较大的风险,需谨慎部署。
简介:沉积环境及沉积相的识别对于古地理的恢复及油气勘探有着非常重要的意义。通过对川东北普光地区长兴组-飞仙关组进行密集取样,利用对沉积环境变化较敏感的地化指标和环境参数Mn/Ti、Mn/Fe、Rb/Sr,研究其在纵向的分布特征和变化规律,来指示它们与海平面变化及其与沉积相的演化的对应关系。认为从长兴组到飞仙关组,微量元素呈有规律的变化,其Mn/Ti、Mn/Fe值逐渐降低,反映了长兴组末期到飞仙关组沉积期海平面降低,代表此期总体上处于海退期。飞仙关组一段、二段,沉积鲕粒白云岩为特征,Rb/Sr值最大,反映海平面较低,其气候湿润,地层出露遭到淋滤,属于台地边缘礁滩相沉积;在飞仙关组三段沉积期,以泥微晶白云岩为特征,Rb/Sr值较小,海平面较低,气候干旱,处于局限台地潮坪相沉积。图5表1参15
简介:通过岩心观察,利用铸体薄片、扫描电镜、图像分析、压汞资料分析、数理统计以及岩心描述等方法,对子北油田理801井区长6油层组油藏储层特征进行研究。结果认为,长6油层组储层属超低渗储层,储层孔隙类型主要以粒间孔和长石溶孔为主;储集能力主要受沉积微相展布规律和成岩作用控制,该区局部发育的微裂缝,且微裂缝的含量与平均渗透率呈正相关性,对改善储层物性起到重要作用;储集性能以水下分流河道砂体物性最好,垂向上演化受成岩作用控制,压实和胶结作用使储层物性明显变差,溶蚀作用产生的次生孔隙改善储层物性,形成有效储层;本区长6油层组储层主要以IVa类储层为主。图7表3参13
简介:内乌肯(Neuquen)盆地上侏罗统一下白垩统瓦卡穆尔塔组(VacaMuerta)(VM)是阿根廷很多常规油气田的重要烃源岩。随着该国页岩油气勘探开发的兴起,很多公司开始对瓦卡穆尔塔组页岩区带进行描述。用于识别页岩区带的特征参数比较多,其中之一就是总有机碳(TOC)含量;TOC较高的地方产量也较高。不过我们无法直接通过地震资料对其进行测量,只能通过间接方法进行估测。考虑到TOC对纵波和横波速度以及密度的影响,地球科学家试图利用TOC与P-波阻抗之间的线性或非线性关系来计算TOC。我们认为,利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述存在较大的不确定性,因此提出了一种不同的描述方法。由于伽马值(GR)和TOC之间可能存在线性关系,所以除P-波阻抗之外,伽马值是另一个可以用来描述瓦卡穆尔塔组的参数。利用P-波阻抗和GR数据体和贝叶斯分类法,基于TOC及其相关的不确定性建立了由不同岩相构成的储层模型。首先,根据由测井数据计算的GR和P-波阻抗的截止值识别不同的岩相。然后利用高斯椭圆法确定GR与P-波阻抗的交会图上数据的分布。接下来,根据高斯椭圆确定每个岩相的二维概率密度函数(PDFs)。将这些PDFs与GR及P-波阻抗数据体相结合,就可以在3D数据体(3Dvolume)内识别不同的岩相。通过基于模型的叠后反演来计算P一波阻抗,同时使用概率神经网络(PNN)法来计算GR。用此方法得到的P-波阻抗和GR与3D数据体内的盲井具有很好的一致性,这增强了我们利用该方法对瓦卡穆尔塔组进行描述的信心。把以曲率线性特征(curvaturelineaments)表示的不连续性叠加在目的层的TOC图上,有助于得出更全面的认识,进而帮助优化水平井的部署方案。