多点地质统计学在河流相建模中研究进展

河流相储层在我国储量丰富，多点地质统计学应用于河流相具有重要的理论和实际意义。本文从多点地质统计学较之前的传统地质统计学的比较开始。指出了多点地质统计学的优点在于应用多点数据样板扫描训练图像以构建检索树，然后从检索树中求取条件概率分布函数，而传统地质统计学是通过变差函数分析并应用克里金方法求取条件概率分布函数。分析了国内外流行的主流算法Snesim方法和Simpat方法的原理及其优点和应用局限性，再重点对基于储层骨架的多点统计学建模进行了论述，指出了通过搜索窗模拟河道中线的分布和利用河道中线指导建立储层骨架模型，进而与多点统计算法相结合进行储层构型预测。分析对比了储层骨架建模相较Snesim方法和Simpat方法具有的优势。针对多点统计算法的特点和应用局限性，最后对多点地质统计学建模进行了若干的展望与建议。     

多点地质统计学在秘鲁D油田地质建模中的应用

应用多点地质统计学和相控建模相结合的方法,以秘鲁D油田V层为例进行了地质条件约束下的地质建模研究。首先根据地质概念模型建立训练图像,然后应用多点地质统计学Snesim算法模拟沉积微相,最后在沉积微相控制下进行储层参数模拟。研究结果表明：多点地质统计学方法不仅忠实于井点数据,而且可以在使用的训练图像中加入地质概念,从而对随机模型进行地质约束;V层沉积微相随机模拟较好地再现了沉积微相的空间结构,其孔隙度模拟实现与相应沉积微相模型吻合较好,且沉积微相对储层参数的空间分布具有较大影响;多点地质统计学方法和相控建模的建模原则有助于从地质的角度对模型进行约束,促进概念模型向定量模型的转化,从而建立合理的反映地下实际情况的三维模型。     

提高储层随机建模精度的地质约束原则

为了提高随机建模的精度 ,降低模拟实现中的不确定性 ,在建模过程中应采取以下地质约束原则 :等时约束建模 ,成因控制建模 ,多步建模 ,应用地质模式选择随机模拟方法 ,应用目标区多学科信息或原型模型确定统计特征参数 ,应用确定性信息限定随机模拟过程。在此基础上 ,提出了地质约束条件下的储层随机建模流程 ,并以长庆安塞油田坪桥水平井区储层随机建模为例 ,进一步阐述了地质约束随机建模的思路和方法     

提高储层随机建模精度的地质约束原则

为了提高随机建模的精度,降低模拟实现中的不确定性,在建模过程中应采取以下地质约束原则：等时约束建模,成因控制建模,多步建模,应用地质模式选择随机模拟方法,应用目标区多学科信息或原型模型确定统计特征参数,应用确定性信息限定随机模拟过程。在此基础上,提出了地质约束条件下的储层随机建模流程,并以长庆安塞油田坪桥水平井区储层随机建模为例,进一步阐述了地质约束随机建模的思路和方法。     

多点地质统计建模在扇三角洲沉积中的应用

K油田处于开发前期方案编制阶段,钻井资料少,地震资料品质较差,储层的空间展布预测存在较大不确定性。综合油田取芯、测井、测压及地震等资料,分析储层为扇三角洲前缘沉积,发育分流河道、溢岸和河口坝等多种沉积微相,采用传统地质建模方法难以精确表征K油田的沉积模式。通过采用多点地质统计建模方法,融入反映地质认识的训练图像,结合已钻井垂向微相组合特征及储层平面展布规律,实现多维约束建立K油田相模型。模拟结果显示,由多点地质统计建模模拟的K油田相模型较好地表征了分流河道的展布形态及沉积微相之间的空间组合关系,且地质不确定性较低,更加符合地质认识,对油田开发方案的编制具有较强的指导意义,同时对类似沉积相建模具有一定推广意义。     

浅水三角洲分流河道三维储层建模方法比较*

以中国西部某油田长8油组浅水三角洲分流河道为例,分别采用序贯指示建模和多点地质统计学方法对分流河道进行表征。从模拟结果看,多点地质统计学方法较好地再现了河道形态特征,建立的河道连续性好,与实际河道具有可比性;而序贯指示建模方法建立的河道较为零散,河道三维形态相对较差。从11个模拟实现计算的储量看,两种方法的储量均值较为接近,但多点地质统计模拟的储量变动范围小,方差也小,反映了多点统计模拟方法整体差异性小于序贯指示建模。方法比较结果表明,多点地质统计学模拟实现的不确定性小,更适合油田开发与决策。     

界面约束法在曲流河储层构型建模中的应用

根据多级界面联合约束的确定性建模方法,应用钻井、地质、测井及生产动态数据,对大港油田某断块曲流河储层进行构型建模研究.首先在沉积微相模型的基础上利用点坝内部构型解剖结果,采用多级界面联合约束、界面间设定构型单元的方法建立储层结构模型,然后结合井点数据分析建立构型约束下的储层参数模型.结果表明:侧积层的间隔、倾角、倾向在其规模范围内有一定变化,在建模过程中需要利用井点数据计算修正;界面约束的建模方法能够很好地体现河道内部侧积夹层分布;储层构型约束下的属性建模是确定和随机相结合的建模方法,建立的模型能合理地反映油藏的实际情况.     

河流相储层建模算法Fluvsim的改进

为了刻画出河道宽度和厚度规律性变化的特征,对Fluvsim方法进行了改进。在保证原有河道形态的基础上引入了河道的物源方向,通过建立河道宽度及厚度各自变化的线性关系,构建相应的分布函数,通过蒙特卡洛抽样得到河道上每一点处的厚度及宽度值,进而刻画河道顺物源方向宽度及厚度规律性变化的特征。克拉玛依油田六中东区冲积扇储层中的流沟构型单元具有河道的几何形态,并且具有顺物源方向流沟宽度逐渐变宽、厚度逐渐变薄的特点。利用改进的Fluvsim方法较好地刻画了流沟的这种规律性变化特征,再现了流沟的真实几何形态。本研究提出的新方法对于其他几何形态呈规律性变化的储层单元的建模具有借鉴意义。     

基于平均熵值的多点地质统计建模参数优选方法

多点地质统计建模方法通过训练图像获取空间结构和相关性统计特征,重建结构复杂的储层地质模型,为提高油气预测效果服务。不同建模参数的选择会直接影响计算效率和模拟结果,因此选择合适的建模参数至关重要。鉴于传统参数灵敏度分析方法的不足,提出一种基于模式均熵的多点地质统计建模参数优选方法,采用Hsim相似度对随机模型和训练图像的模式均熵差异进行量化分析。以多点地质统计建模参数——样板尺寸为例,计算建模参数集和训练图像的空间及结构特征相似度,建立基于模式均熵差异的空间相关性评价指标和建模参数的拟合曲线,将相关性评价曲线趋于平稳的拐点所对应参数值作为最优参数。实验结果表明,相比传统参数优选方法,基于单点熵代替两点熵进行平均熵值计算的新方法可以准确客观地优选出多点地质统计建模算法的参数。     

台13井区八道湾组辫状河储集层三维地质建模

准噶尔盆地台13井区侏罗系八道湾组为辫状河沉积,河道砂体横向分布不稳定.本区波阻抗与沉积相间有很好的概率相关关系,因此提出一种以测井约束波阻抗反演数据体为约束条件,结合储层地质建模技术,对该区辫状河储集层进行三维地质建模的方法.优选出该区储集层岩相和属性建模的最佳方法分别是序贯指示模拟和序贯高斯模拟.建立的该区八道湾组地质模型能很好地反应地下地质体,为八道湾组油藏开发奠定了基础.     

孤岛油田南区馆上段辫状河储层构型表征

孤岛油田南区馆5-6砂层组以辫状河沉积为主,主要发育的沉积微相有心滩、河道充填及溢岸砂。因河道频繁迁移摆动,砂体之间相互切叠,导致砂体内部构型复杂多变,严重制约了油田后续开发方案的调整和剩余油挖潜,迫切需要开展构型的精细解剖,深化对单砂体的叠置关系及分布规律的认识。采用储层构型分析方法将辫状河砂体划分为6个构型级次,重点对单一辫流带级次、心滩及其内部级次进行构型解剖。依据河道砂体在垂向上切叠模式的差异,对辫状河道进行垂向分期。利用河间沉积、河道顶部高程差、测井曲线形态差异,横向上对单一辫状河道进行侧向划界。在经验公式的约束下,利用测井响应特征、相对高程、剖面形态、落淤层产状的差异,准确识别心滩位置和形态。对单一辫流带和心滩相关数据进行统计和分析,提出了适用于稀井网条件下的单砂体识别经验公式。选取密井网井区典型的心滩进行实例解剖,分析不同类型心滩的沉积作用、厚度变化、发育位置和内部落淤层展布特征的差异,以期为不同类型心滩的判别和具有针对性的剩余油挖潜提供地质依据。     

河流相平面非均质储层水平井泄气范围确定方法

为了准确计算河流相平面非均质储层水平井泄气范围大小.通过分析完钻井、录井和测井资料获取气井水平段含气钻遇率及沿水平段不同单元物性参数大小,定量表征井控范围内储层的非均质性.再利用气井产量压力生产数据,采用流动物质平衡方法评价气井动态储量.在此基础上计算井控范围内的气井有效渗流面积,同时结合储层分布特征调整井控泄气范围边界,最终研究形成河流相平面非均质储层气井泄气范围确定方法.研究结果表明:在非均质储层条件下,计算气井泄气半径需综合考虑储层的含气性、物性参数变化和储层分布等因素,通过理论计算和实际井分析对比,可见考虑储层非均质计算的气井泄气半径更符合气井生产实际,泄气范围与有效储层分布契合度高.     

川西致密砂岩气藏“暗点”型河道砂岩识别方法

川西拗陷东部斜坡带沙溪庙组气藏为致密河道砂岩气藏,大多数河道在地震剖面上表现为强波谷振幅、低阻抗的“亮点”反射特征。随着该气藏评价、开发的深入,一些井在非目的层钻遇的河道砂体也有较好的油气显示。但这些河道的在叠后地震资料上具有“中弱波谷振幅”特征,导致地震振幅平面属性上河道外形不清、连续性差、难以识别,称之为“暗点”型河道砂体。首先,通过从“暗点”型河道砂岩地震响应形成机理研究出发,开展正演模型分析,确定了物性差是“暗点”河道形成的关键因素;然后,利用叠前AVO响应特征分析,明确了“暗点”型河道在叠前道集上具有I类或II$_{\rm a}$类AVO特征;最后,利用优势入射角部分叠加技术解决了“暗点”型河道砂体识别问题。实钻证实了该方法的可行性和有效性,有力地推动了该气藏的高效评价建产。     

莺-琼盆地轴向水道沉积演化及勘探前景

莺琼盆地在莺歌海期和黄流期发育大规模的轴向水道沉积体系,但由于对这种轴向水道的成因机制及水道砂体的分布规律缺乏系统认识,勘探一直未能取得商业性突破。针对制约轴向水道沉积体系勘探的物源和储层展布问题,以最具代表意义的轴向水道——琼东南盆地中央峡谷为例,应用地质与地震相结合分析技术、多属性融合技术、适用于峡谷水道体系的地震沉积学等,开展了具有针对性的物源体系、沉积演化、储层展布等方面的研究,阐明了中央峡谷水道的物源、沉积演化及优质储层展布规律,建立了具有储层预测功能的峡谷沉积模式及水道砂叠置方式,指出乐东10-1峡谷水道等4个潜在的大型岩性圈闭群是轴向水道领域的下一步勘探有利区域,提升了轴向水道勘探潜力。     

胜坨地区沙四上亚段砂砾岩类型及储层特征

综合地震、测井、录井、岩芯、薄片及粒度等资料,对东营凹陷胜坨地区沙四上亚段砂砾岩体的沉积特征、成因类型及储层特征进行了研究。胜坨地区沙四上亚段砂砾岩体具有较低的成分成熟度和结构成熟度,粒度概率累积曲线包括上拱形、低斜两段式和低斜多段式等类型,叠覆冲刷、滑塌变形、泥岩撕裂屑、重荷模与火焰构造等反映重力流沉积特征的沉积构造十分发育。砂砾岩体的主要类型包括靠近物源的近岸水下扇、远离物源的湖底扇以及断槽中发育的沟道浊积岩;储层以近岸水下扇和湖底扇的辫状水道砂体物性最好,储集空间以次生孔缝为主,孔隙结构主要表现为中孔中细喉型。     

近岸水下扇相油气分布规律及控制因素研究——以友谊油田沙三上亚段储层为例

大港友谊油田沙三上亚段为近岸水下扇沉积,具有3套独立的油水系统。由于油气分布规律复杂,且对储层认识不清,导致油藏开发效果一直很差。结合区域地质特征分析,以岩心分析资料、测井资料为基础,确定了沙三上亚段油气分布规律及控制因素。研究表明,岩相、沉积微相和成岩作用是沙三上亚段油气分布的主要控制因素,辫状沟道微相内砂岩发育的构造高部位是近岸水下扇储层油气分布的最有利区域。通过地层精细划分对比、相带及砂体展布研究以及岩相识别等技术,认为沙三上亚段有利油气分布区主要集中于庄42井—庄1605井—庄1604井—庄47井区以及庄93X1井区和东北部的辫状沟道砂岩分布区。     

下寺湾油区延长组长7油层湖底扇沉积特征

下寺湾油田三叠系延长组长7油层在深湖相泥岩中发育巨厚的含油浊积砂体,拓宽了油气勘探领域。长7油层组主要发育浊积扇沉积中扇亚相、外扇亚相,中扇亚相可以识别出辫状水道、水道间漫溢、无水道席状砂等微相,其中辫状水道是主要的储集砂体;长7浊积扇为三角洲前缘分流河道沉积物继续滑落至深湖区形成的湖底扇沉积,受控于湖盆底形及其前缘分流河道,呈宽缓带状东北-西南向展布。对鄂尔多斯盆地东南部长7油层浊积沉积体系特征,垂向演化规律和有利储积砂体的分布规律研究,对指导和加快长7油层油气勘探具有重要意义。     

向家坝库区风浪要素计算公式及变化规律

向家坝水库全面形成以后,蓄水至水电站正常运行水位380 m,库区干流航行条件得到本质改善;但随着库区水位与面积扩大,风大浪高现象渐显凸出,影响船舶安全航行。为了掌握库区的风浪要素的变化规律,评价风浪要素对船舶航行、停泊与作业的影响程度,通过国内外各水域的风浪要素计算方法及其计算理论研究分析,结合库区各典型断面的实测数据,拟合得到比较能真实反映向家坝库区库风浪要素变化规律的计算公式,并结合计算结果总结得到库区全年的风浪变化规律,为后期库区航道的建设管理及船型的开发设计提供了必要的基础资料。     

鄂尔多斯盆地白于山井网加密区延长组长4+5特低渗储层沉积特征和储层物性分析

以岩芯、薄片资料为基础, 结合常规测井和成像测井等资料, 综合分析鄂尔多斯盆地白于山井网加密区上三叠统延长组长4+5特低渗储层的沉积特征和储层特征, 进而解剖储层砂体在纵向及平面的展布特征。结果表明, 长4+5储层主要为一套中?细粒长石砂岩, 发育平行层理和交错层理; 储集空间以中小孔径的粒间孔为主, 发育少量裂缝, 储层物性较差。储层砂体在平面上呈较均匀的条带状展布, 厚度在2~5 m之间; 沉积亚相以三角洲前缘为主, 发育水下分流主河道、水下分流浅河道、水下分流浅滩和水下分流间湾4种沉积微相。在纵向上, 水下分流主河道及浅河道交替变化, 在各小层有规律的展布。研究结果对进一步寻找白于山地区的油气富集区有一定的指示意义。     

人工神经网络在储层地质建模中的应用研究

在油田注水开发过程中,储层物性、微观孔隙结构和非均质性都会发生动态变化。通过综合应用多学科的理论方法,利用计算机手段来构建地质模型,研究不同开发环境中储层参数的变化和规律,对预测储层剩余油的分布规律、提高油田开发效果具有十分重要的地质意义。人工神经网络技术具有极强的自适应和自学习能力,其通过很强的非线性映射,能够精确地建立储层参数与测井响应之间的非线性模型。在地质模型中,历史储层资料的基础上,采用神经网络技术,对大量宏观储层数据进行分析、学习与训练,选取具有代表性的储层参数,表示出各井点储层参数随时间的演变规律,进而有效预测剩余油的分布。