新疆鄯善油田碎屑岩中的粘土矿物特征

根据碎屑岩薄片、扫描电镜观察和Ｘ－衍射资料,分析了鄯善油田中侏罗统碎屑岩中的粘土矿物特征。得出了碎屑岩中的自生粘土矿物分为伊／蒙混层、伊利石、绿泥石和高岭石４种基本类型;自生粘土矿物的形成与碎屑岩的碎屑组分有着密切的关系;粘土矿物是影响鄯善油田碎屑岩物性的重要因素。     

鄂尔多斯东部上古生界储层特征及控制因素

鄂尔多斯盆地上古生界主要有太2 、山2 、山1 、盒8 、盒7 五个气层组。对盆地东部佳县—子洲地区的研究表明:该区储层属于低孔低渗、具有较强非均质性的孔隙型、裂缝—孔隙型碎屑岩储层。储层储集空间类型以孔隙为主,孔隙主要为粒间孔、粒间残余孔、粒内溶孔和高岭石晶间孔。较为发育的微裂缝对储层的储集性影响不大,主要改善储层的渗滤性。影响储层储渗性的主要因素包括沉积作用、成岩作用及构造作用。粗粒度和高成熟度的储层具有相对好的物性;压实作用、硅质胶结和高岭石胶结充填作用是导致储层致密的主要因素,埋藏溶蚀作用使储层得到改善;构造破裂产生的微裂缝亦对储层起到一定的改善。     

沉积方式与碎屑岩储层的层内非均质性

砂体的韵律性和砂岩储层层内不连续薄隔层的存在导致砂岩储层层内渗透率差异，从而影响其层内非均质性。本文对八类沉积方式形成的砂体的内部韵律性及泥质薄夹层分布特征进行讨论，建立各类砂体沉积模式与碎屑岩储层层的非均质性的联系。     

宜兴张渚下、中三叠统岩石特征及沉积环境分析

文章详细论述了宜兴张渚下、中三叠统的岩石类型及沉积相特征,重点解剖了几种高密度流的特征、分布及成因。该区的一种特殊类型岩石?大型虫迹灰岩,为台地前缘上斜坡环境的产物;但横向上到宁镇一带变为瘤体灰岩,属下斜坡环境。     

可视化数据挖掘在碎屑岩储层研究中的应用

针对储层研究过程中碎屑岩数据爆炸而知识缺乏的问题,引入数据挖掘思想,结合地理信息系统及Excel二次开发工具,应用Clementine软件对数据进行提取与处理,实现了数据挖掘过程的可视化.借助数据挖掘工具进行砂岩三角形图解的自动化投点和岩性识别,从而实现数据挖掘结果的可视化.     

频散AVO反演方法在致密碎屑岩储层烃类检测中的应用研究

近年来实验室模拟和理论研究均表明含流体填充介质常常导致地震波发生不同程度的频散和衰减,利用地震波衰减方法来预测储层的油气分布情况文献较为常见,而利用含烃储层导致地震波的频散方法来进行储层的流体识别较少。本文从原理出发,推导了频散AVO反演公式,印证了频散AVO近似式应用于地震勘探领域的精度是可行的,应用频散AVO反演方法对大牛地气田致密碎屑岩储层的含气性进行了预测,取得的结果与实际钻井结果吻合很好。     

一种致密碎屑岩储层产能预测的新方法——以新场气田沙溪庙组为例

针对致密碎屑岩储层产能预测精度较低这一难题,首次提出基于支持向量回归的产能预测方法。该方法在处理小样本问题上具有独到的优势,能够处理分类和回归预测问题。以新场气田沙溪庙组致密碎屑岩储层为例,选取33个已知样本（其中23个用于模型构建,10个用于精度检验）,以储层厚度、裂缝张开度、裂缝孔隙度、裂缝渗透率、声波时差差值、测井孔隙度、电阻率差7个影响因素作为支持向量机榆入。以样本储层的自然产能作为输出,构建基于支持向量回归的产能预测模型。模型预测的标准误差和平均绝对误差分别为0．0416和0．0229,表明该模型具有较高的预测精度,为致密碎屑岩储层产能的准确预测探索了又一新方法,对同类地区的研究和开发在一定程度上具有指导作用。     

东营凹陷南斜坡孔店组冲积体系碎屑岩储层特征及评价

孔店组储层为冲积扇、河流、泛滥平原等冲积沉积体系砂岩 ,砂岩类型以岩屑砂岩、岩屑长石砂岩为主 .储层物性较好 ,随深度加大 ,储层物性逐渐变差 ;沉积相、碳酸盐、泥质胶结、溶蚀作用是影响砂岩物性的主要因素 .碳酸盐胶结及压实作用是本区储层物性变差的主要影响因素 ,分为浅埋期碳酸盐和晚期埋藏碳酸盐 (与有机酸脱羧作用有关 )胶结 2种 .泥质基质及黏土薄膜有利于砂岩原生孔隙的保存 ;溶蚀作用有利于储集层物性变好 .根据K/Φ等物性参数将储层划分为 3类 ,孔店组三段主要为Ⅱ类和Ⅲ类 ,孔店组一、二段 3类储集层均有分布 ,有利储层为Ⅰ类河流相的河道砂体 .     

四川盆地西部海相碎屑岩-陆相碎屑岩的转换过程

四川盆地是一个叠合盆地,经历了海相碳酸盐岩到海相碎屑岩、海相碎屑岩到陆相碎屑岩的转换和变迁.这两个转换过程最终结束均发生在四川盆地西部.海相碎屑岩到陆相碎屑岩的转换发生在晚三叠世末,相对应的地层单位为上三叠统须家河组.通过对须家河组厚度和沉积相变化,以及龙门山前砾岩的分布特征研究,认为这一转换主要发生于须家河组沉积末期(T_3x~4-T_3x~6),时间上随地区不同而不同,空间上具有由北往南的先后顺序.这揭示龙门山造山带的造山隆升过程具有由北往南的特点.这一转换过程导致川西前陆盆地内南、北段油气地质条件存在差异.寻找河口沙坝、三角洲平原河道砂等形成的优质储层应是须家河组油气勘探的关键.     

基于数据融合的无人机影像碎屑岩岩性识别

不同类型岩性影像纹理相似性高,基于单一的二维影像进行岩性识别精度较低。本文针对这一问题,开展了顾及影像深度信息的岩性智能识别方法研究。利用无人机影像具有多模态的特性,采用通道叠加、IHS变换、小波变换以及多模态融合四种影像融合方式,将深度信息融入到影像数据中,运用深度卷积神经网络DeepLabv3+进行碎屑岩岩性识别。经人工解译结果对比分析,结果表明,实验区内基于多模态融合影像的岩性识别精度最高,Kappa系数可达76.17%,总体识别精度可提升到91.05%;分析认为,顾及影像深度信息的岩性智能识别方法针对岩层表面不平整,高差落差大的砾岩识别效果有明显提升,但表面平整、高差表现不明显的泥岩和砂岩地层识别效果有待提升,总体为野外碎屑岩露头岩性快速识别提供了新思路。