哈南油田阿尔善组油藏测井描述

哈南油田阿尔善组储层发育，油气资源，为哈南油田的主力油藏，在该油藏的研究中，充分利用已有的利测井资料，首先研究了测井资料的标准化以及以测井曲线为基础的岩心归位方法，进而采用神经网络技术将测井信息转化为地质信息，通过该区２７９口井测井资料的综合解释和评价处理，为储层研究提供了基本地质参数和油气评价结论，并采用克里金估计模型绘制了砂体分布，油层有效厚度，孔隙度，渗透率及含油饱和度的平均空间分布图，全面     

突出油气勘探特色,注重内涵发展,建设国家重点学科

本文论述了中国石油大学"矿产普查与勘探"国家重点学科建设基本情况、研究方向、科研特色及发展态势,着重论述学科近10年来基于科技创新取得的建设成效。实践证明,中国石油大学"矿产普查与勘探"学科突出油气勘探特色,注重内涵发展,建设成效显著,发展态势良好,在油气地质与勘探领域取得了创新性成果,构筑起了承担国家重大科学任务的学科平台,形成了勇于攻关的科研团队,培养出高水平的人才,提高了国际学术影响力;已经成为中国油气地质理论与勘探技术方面科技创新、人才培养和学术交流的重要基地。     

精细油藏描述中剩余油研究进展

剩余油表征一直是油田开发中后期研究者关注的重点内容。通过文献调研并结合自身科研实践,总结剩余油研究主要内容包括剩余油分类和发育规律刻画、剩余油成因和分布模式、多种方法描述剩余油、相关学科成果在剩余油研究中的应用、井间剩余油预测、三次采油阶段剩余油描述等。剩余油研究方法主要包括开发地质学、岩心观察和分析测试、水淹层测井解释、四维地震、各种数理统计学、油藏数值模拟、动态监测分析、油藏工程、试井解释方法等,这些方法各有优缺点。剩余油研究主要问题包括9方面:剩余油成因分析难度大、剩余油研究方法各有优缺点、改进剩余油研究方法难度大、井间剩余油预测问题多、相关学科成果应用至剩余油研究中不成熟、三次采油阶段剩余油研究还在探索、复杂岩性油藏剩余油研究问题多、剩余油研究定量化水平不高、微观剩余油研究比较薄弱等。剩余油研究发展趋势包括9方面:加大剩余油成因研究力度、改进剩余油研究方法、明确数理统计分析研究剩余油参数的地球物理意义、提高剩余油井间预测精度、将相关学科成果充分应用至剩余油研究中、探索建立三次采油阶段剩余油研究方法技术体系、加大非常规油藏剩余油研究力度、提高剩余油研究定量化水平、加强微观剩余油研究力度等。     

油气储层三维定量地质建模方法和配套技术

综合运用储层地质研究、储层参数定量求取、计算机、地质统计学等建模方法和技术,提出了一套三维定量地质建模方法和配套技术,运用这些方法和技术分别建立了辽河西部凹陷的冷东油田陡坡重力流、曙光油田缓坡重力流、兴隆台油田湖底扇相和高升油田重力流水道相储层等四种不同成因类型的地质模型.这些模型在油田开发中得到了应用,并取得了良好的效果.     

波阻抗反演在气藏描述中的应用

波阻抗是储集岩的一种重要物性参数,同振幅等反映界面性质的参数相比,具有低的多解性和更高的储层横向预测精度。运用测井约束的地震波阻抗反演,可以较准确地获取储层波阻抗参数;再运用井上测井资料,建立砂体解释模型和储层含气性解释模型,可以获得较准确的砂体等厚度图和波阻抗平面分布图,达到储层横向预测的目的     

随机模拟技术在油田勘探阶段油藏描述中的应用

以塔中 16 16 1井区为例 ,探讨了随机模拟技术在油田勘探阶段油藏描述中的应用。针对勘探阶段油藏钻井少、生产数据缺乏的实际情况 ,对储层随机模拟过程中出现的问题 ,如变异函数求取、模型的筛选等 ,进行了初步的分析 ,并提出了相应的解决方法。利用序贯高斯模拟、指示高斯模拟和模拟退火对该井区的储层参数进行了随机建模 ,较好地描述了储层空间分布的不确定性 ,发现了潜在的油藏延伸带 ,并给出了油气储量的可能分布 ,为油田的下一步勘探及油田的开发风险分析提供了依据     

胜利滩海油田开发技术应用研究

胜利滩海地区已发现并成功开发了飞雁滩、桩106、埕岛、新滩等油田,针对这些油田复杂的自然地理和地质条件,在油藏地质、油藏工程、钻井、采油工艺、地面及海工工程的研究、设计过程中,探索、开发和应用了多种新技术和新方法,并科学编制了开发方案,其部署370口井,钻井成功率100％,累积建产能300万t。形成了一套适合胜利滩海油田高效开发的配套技术。     

油田油藏描述技术

油藏描述发展的特点是管理方式向多学科协同的集约化方向发展、描述软件向集成化方向发展、描述过程向可视化方向发展,同时研究向系统化、理论化、精细化和预测化方向发展。     

机器视觉在油气勘探开发中的应用现状

作为人工智能正在快速发展的技术分支,机器视觉在油气勘探开发中的作用越发显著,已成为"智慧油田"建设不可或缺的组成部分。首先简述了机器视觉技术,然后分析了机器视觉在油气勘探开发领域的应用现状,并重点介绍了基于深度学习的机器视觉技术的应用;最后对机器视觉在油气勘探开发中的应用前景进行了分析。研究表明:相对于人工图像识别,机器识别要更准确、高效;一般原始图像越复杂、解释要求越高,对图像预处理技术、特征提取算法要求越高;仅以形态形式表示信息的图像识别相对简单,原始图像的二值化处理是关键;当大量信息蕴含在图像纹理、色彩中时,智能解释的难度要大得多;基于深度学习的机器视觉技术实现了自动特征识别,未来将在油气勘探开发领域发挥重要作用。