非线性方法在储层参数平面分布预测中的应用

根据神经网络、非参数回归等非线性方法的基本原理 ,对储层参数平面分布进行了预测。结果表明 ,神经网络方法能够根据井点储层参数观测数据与井旁道地震属性之间的内在联系 ,通过自学习功能 ,建立起储层参数与地震属性间较为复杂的关系 ,适应性很强。但该方法对井点储层参数及地震属性的质量要求较高 ;而非参数回归方法不必事先知道储层参数和地震属性之间的关系 ,可以避免由于模型假设与实际情况的偏差而产生的错误预测。该模型包罗广 ,适用面宽 ,能够有效地反映地震属性与储层参数间较为复杂的关系 ,在油气预测以及油藏描述中将会有广阔的应用前景。     

神经网络在储层参数描述中的应用

神经网络是生物神经系统的一种高度简化的计算机模式，已应用于许多领域，包括模式识别、分类和信号处理。文章研究了神经网络应用于石油勘探中储层参数描述的可能性。结果表明，神经网络对储层参数的描述提供了一种简单而又很有潜力、非常有用的工具。     

非线性方法在储层参数平面分布预测中的应用

根据神经网络、非参数回归等非线性方法的基本原理，储层参数平面分布进行了预测。结果表明，神经网络方法能够根据井点储层参数观测数据与井旁道地震属性之间的内在联系，通过自学习功能，建立起储层参数与地震属性间较为复杂的关系，适应性很强。但该方法对井点储层参数及地震属性的质量要求较高；而非参数顺归方法不必事先知道储层参数和地震属性之间的关系，可以避免由于模型假设与实际情况的偏差而产生的错误预测。该模型包罗广，适用面宽，能够有效地反映地震局性与储层参数之间较为复杂的关系，在油气预测以及油藏描述中将会有广阔的应用前景。     

地震属性分析技术在储层预测中的应用

以广西百色地区子寅油田为例，介绍了地震属性分析技术及其在该油田储层预测中的应用。地震属性分析技术包括：①借助于各种数学分析方法，从地震数据中拾取隐藏其中的有关岩性和储层物性的多种属性；②采用基于RS(粗集)理论的地震属性优化技术；③结合工区内测井资料的解释成果进行储层参数转换，并根据各种地震属性及其储层参数预测结果进行储层综合评价。实际资料的应用表明，地震属性分析技术是油田滚动勘探开发的一种有效技术，其研究成果为油田开发提供了可靠的依据。     

苏里格气田储层“甜点”控制因素探讨

通过对沉积相、成岩作用以及生排烃期古构造反演的分析,认识到控制苏里格气田储层“甜点”分布的因素为心滩微相和生排烃期古鼻隆构造的分布.心滩微相控制了有效砂体的分布,生排烃早期至中期(晚三叠世至中侏罗世)的古鼻隆构造控制了储层的选择性溶蚀及有利的高、中孔成岩相分布,生排烃高峰期(晚侏罗世—早白垩世)的古鼻隆构造控制了较高产能气井的分布.     

古潜山裂缝性油藏储层参数横向预测

对古潜山裂缝性复杂岩性油藏,任何单一的方法均不能对裂缝作出总体特征描述。将测井资料与地震资料相结合,充分发挥测井资料纵向分辨率高、地震资料横向分辨率高的优点,提出了一套古潜山裂缝识别和储层参数预测的方法。在单井测井资料精细分析和解释的基础上,通过测井与井旁地震资料精细标定、地震属性提取、归一化处理和优选,建立了地震属性与储层参数之间的关系,实现在井约束条件下的地震属性参数向储层参数的空间分布预测。该研究成果已在胜利油田数十口井中进行了推广应用,其有效孔隙度、次生孔隙度、泥质含量预测结果与测井解释结果吻合较好,两者误差相当小,取得了良好的应用效果。     

地震属性分析技术在储层预测中的应用

以广西百色地区子寅油田为例 ,介绍了地震属性分析技术及其在该油田储层预测中的应用。地震属性分析技术包括 :①借助于各种数学分析方法 ,从地震数据中拾取隐藏其中的有关岩性和储层物性的多种属性 ;②采用基于RS(粗集 )理论的地震属性优化技术 ;③结合工区内测井资料的解释成果进行储层参数转换 ,并根据各种地震属性及其储层参数预测结果进行储层综合评价。实际资料的应用表明 ,地震属性分析技术是油田滚动勘探开发的一种有效技术 ,其研究成果为油田开发提供了可靠的依据。     

储层三维模型在彩9区块油藏描述中的应用

储层三维建模是油藏描述的一项基础内容,在油藏开发中后期的油藏描述中应用很广泛,最基本的应用是为油藏数值模拟提供模拟网格.本文探讨了储三维模型在其它方面的应用.以准噶尔盆地彩南油田彩9区块三工河组丰富的动、静态资料为基础,依次建立构造模型、相模型和属性参数模型.结合大量的生产井资料,讨论了三种模型的应用,从构造模型着手分析微型构造起伏对生产的影响,通过相模型研究微相分布对有利区域的控制,从属性参数模型讨论非渗透区的存在对开发的制约,并提出几个有潜力的井区作为下一步的挖潜目标.     

基于测井曲线无量纲交会法的致密砂岩储层“甜点”识别及预测

基于自然伽马和声波时差曲线对致密砂岩储层具有良好测井响应的原理,采用经验试错法、基于储层非均质性的归一化法和声波孔隙度法3种方式,将鄂尔多斯盆地某油田区块的自然伽马和声波时差曲线变换成新曲线,提出测井曲线无量纲交会法,构建得到非均质性评价指标(HEI)和孔-渗综合评价指标(PPI)两个"甜点"指数,对致密砂岩储层进行定量评价。探索综合运用无量纲交会法和"甜点"指数判别法来识别致密砂岩储层"甜点"的新方法,对研究区储层进行分类评价及"甜点"预测。研究结果与矿场实测数据吻合度较高,可为致密砂岩储层"甜点"预测提供较重要的理论和实践依据。     

BP神经网络在计算储层参数中的应用

人工神经网络近年来在石油行业中广泛使用，以稳定性和计算能力强为特点的BP神经网络更是广为应用。孔隙度和渗透率是储层物性的重要参数，在储层评价中占据重要地位。寻找一种广泛而有效的方法计算孔隙度和渗透率是石油工作者的一项艰巨任务，本文选用了BP神经网络分别建立计算孔隙度和渗透率的模型，并通过与岩芯分析数据作对比，取得了良好的效果，有进一步推广的潜力。     

层序地层学在储层建模中的应用

本文通过文献调研首先介绍了层序地层学的基本发展历程以及目前主要的层序地层学学派;再着重介绍了高分辨率层序地层学的基本原理以及高分辨率与储层建模结合的层次建模的基本原理,再通过模拟具体的研究区需要的数据准备等方法进行了描述,高分辨率层序地层学在储层建模中的应用应该起着更为广泛的作用;最后对层序地层学对储层建模的作用进行了相应的展望。     

基于地震反演的频谱成像方法在储层描述中的应用

F油田为中孔、高渗、高含水油田,其主力油层K层为三角洲沉积相体,储层顶部为一套砂质泥岩和不均匀分布的薄煤层.为了准确描述砂体及煤层的空间分布特征,为水平井眼轨迹设计提供准确的储层信息,利用地震属性反演.首先确定K层主要特征,在此基础上运用频谱成像技术进一步区分煤层和砂层.该研究在F油田成功完钻7口开发K层砂层顶部水平井钻井中起到了重要的参考价值,对于精细描述相似储层分布特征具有很好的参考意义.     

分频技术在塔中地区地震储层边界刻画中的应用

为了减少甚至排除时间域内不同频率成份的相互干扰,将基于短时窗离散傅氏变换或基于Z变换的最大熵谱方法的分频技术应用于塔中某区地震属性分析中,以获取高于传统频谱分析分辨率的解释结果,提高地震储层边界的刻画精度。实测数据分析表明,由分频算法所得到的目的层时-频切片相比于传统的地震属性,其频带界限(对应于能量体的分布或调谐厚度的变化)更清晰,更有利于地震储层的边界刻画及分布预测。     

波阻抗反演在加蓬Z区块储层预测中的应用

加蓬Z区块地层的L.P.C.段和Anguille组油藏呈现在构造背景下的岩性控油特性,砂体横向展布变化快,寻找该目的层的有利储集体是油气突破的关键。钻井证实区块砂岩与泥岩的声波时差与伽玛基本呈线性关系,有效含油砂岩储层对应低伽玛、高声波时差,与泥岩特性有明显差异,表明Z区块的有效储层为高阻抗特征,波阻抗反演可以较为有效的识别储层,应用该技术开展储层预测,给圈闭评价与井位部署提供一定的帮助。     

逐步回归分析方法在储层参数预测中的应用

目前,储层参数(孔隙度和渗透率等)分布规律和储层非均质性研究是油气藏描述的核心,储层参数是油层评价的重要依据,储层参数预测在油气勘探开发中具有重要意义。文中通过采用某一个点的测井曲线或地震数据推测出该点的孔隙度或渗透率,基于多种测井信息的多元线性回归方法已成为储层孔隙度定量预测的主要方法,多元逐步回归分析方法的理论正好适用于这种实际问题。它是利用通过特殊仪器测量的测井曲线数据参数与岩芯属性参数(例如孔隙度),建立测井曲线数据参数与多个岩芯属性参数之间的线性关系,这种方法比较简单实用。因此文中采用逐步回归分析方法作为预测方法,重点介绍了回归分析中的逐步回归的基本思想以及具体计算步骤。最后,提出油气勘探中预测孔隙度的问题,并用逐步回归分析优化回归方程并用此方程预测岩芯属性参数。研究表明,该方法预测精度高,方法稳定有效,逐步回归较好的解决了部分测井勘探的实际问题,基于多种测井信息的多元线性回归方法已成为储层孔隙度定量预测的主要方法,该方法可以把非线性问题转化为线性问题,大大减少了技术上的难题。     

神经网络模式识别技术在井间储层参数预测中的应用

用地震资料和少量测井资料预测储层参数的横向变化,是储层评价和油气勘探开发的重要研究课题。地震资料中蕴含着丰富的储层物性信息,若能建立起地震参数与储层物性参数之间的关系,则可利用地震资料进行储层参数的横向预测。文中提出了一种神经网络模式识别方法,用地震反射资料进行井间储层参数预测。应用结果表明,用网络法对井间孔隙度做出的估算值是准确的,用网络自动建立起来的非线性映射关系可能较好地反映井间孔隙度的分布     

BP神经网络在储层物性参数预测中的应用——以梁家楼油田沙三中为例

在储层四性特征及其四性关系研究的基础上，应用BP神经网络方法，对梁家楼油田沙三中储层的物性参数（孔隙度、渗透率）进行了预测，并对其预测精度进行了检验。将神经网络解释结果与常规数理统计方法精度对比可见，神经网络法的参数预测精度有较大的提高，显示出BP神经网络法在储层参数预测中的优势与应用潜能。     

多参数流动单元在储层评价中的应用

目的 探讨多参数流动单元在储层评价中的应用.方法 应用SPSS统计分析软件,通过对表征储层的8项属性参数来判别流动单元的能力及参数之间的相关性,选取粒度中值、渗透率、流动层指数、储能系数、含油饱和度5项参数作为XZ井区流动单元判别参数,建立流动单元判别函数,研究鄂尔多斯盆地XZ井区延长组长6河流相储层各油层组流动单元特征.结果 本区的河流相储层可以划分为为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ4类流动单元,对应储层分别为好储层、较好储层、中等储层和差储层,分别分布在水下分流河道、河口坝、决口扇、分流间湾和水下天然堤微相中.结论 不同的流动单元具有不同的渗流能力、储集能力和剩余油分布方式,因此,在油田开发生产中应采取不同的开发对策.     

致密砂岩储层裂缝型“甜点”的随钻识别方法

致密砂岩储层裂缝型"甜点"的开发存在很大潜力,为了使裂缝型"甜点"的识别和发育程度描述更具及时性而不失准确性,基于分析基质岩石与裂缝型"甜点"区域岩石的物理性质差异,可以通过度量岩石强度不同所导致的可钻性差异来识别裂缝型"甜点",从而提出应用dc指数法对裂缝型"甜点"进行随钻识别,并定义了裂缝发育系数的概念,结合不同裂缝识别方法利用裂缝发育系数对裂缝型"甜点"的发育程度进行描述。将该方法成功运用于库车坳陷白垩系目的层的三口探井,为致密砂岩储层裂缝型"甜点"的及时准确发现与发育程度描述提供了借鉴作用和依据。     

吐鲁番-哈密盆地吉深1区致密砂岩气藏储层“甜点”预测

提出多相带匹配分析法预测致密砂岩气藏储层"甜点",即以有利的沉积相带、构造相带、储集相带等控带因素为单因子,针对不同地区,综合考虑各单因子的影响程度,依据不同因子控带贡献大小,采用叠合匹配原则,根据匹配程度将"甜点"由好到差分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ类。通过分析吐鲁番-哈密盆地吉深1区中侏罗系西山窑组一段沉积、构造、储层等控带因素认为:研究区有利沉积相带主要为辫状河三角洲平原的辫状河道和河道叠置体微相;有利构造相带主要为南部斜坡带、中部凹陷局部微隆起及断裂发育储层改造区和北部长轴状大型背斜构造带;有利储集相带主要为孔隙度3.2%、渗透率0.1×10-3μm2的储层分布区。通过多相带匹配分析,预测研究区Ⅰ类"甜点"主要位于南部斜坡吉深1井西侧、吉1井附近、中部凹陷带的西侧狭长条带、北部构造带的吉3背斜中部、东深2井背斜西翼及之间的局部小构造。对比分析预测结果与录井及测井解释成果,符合度较高,该方法能够直观有效地预测致密砂岩气藏储层"甜点",对于指导该类油气勘探具有重要意义。