CN106907140B - 基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法 - Google Patents

基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法 Download PDF

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CN106907140B CN201710297360.6A CN201710297360A CN106907140B CN 106907140 B CN106907140 B CN 106907140B CN 201710297360 A CN201710297360 A CN 201710297360A CN 106907140 B CN106907140 B CN 106907140B
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    • E21BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B47/00Survey of boreholes or wells

Abstract

本发明公开一种基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法通过分析煤层气藏高产地质学因素,从圈闭压力保持程度、气体逸散程度、开发难易程度等方面考虑,利用“岩心刻度法”建立宏观煤岩形态特征、孔隙度及含气量解释模型对开发井钻遇潜在有利层位进行相关参数计算,并结合双侧向测井正/负异常特征指示孔隙内充填介质类型,进而厘定水动力封闭型煤层气高产层位的参数标准,能够准确预测水动力封闭型煤层气高产层位,在煤层气勘探开发的技术领域具有广泛的实用性。

Description

基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法
技术领域
本发明属于煤层气勘探开发的技术领域,更具体的,本发明涉及水动力封闭型煤层气高产层位确定方法的技术领域。
背景技术
煤层气勘探开发领域,目前的重点问题集中于如何提高单井产能。现阶段我国煤层气工业整体上表现出平均单井产能低的特点,而单井产能的影响因素涉及两个方面:一、开发方式,包括排采降压设备及方法、压裂技术等;二、地质因素,即如何利用原地质条件选取具有高产可能性的井位及层位。据煤层气藏的压力形成机制,将其分为水动力封闭型和自封闭型煤层气藏。其中,水动力封闭型煤层气的产能受含气量、物性特征及压力特征共同影响,其中含气量特征决定了煤层气是否达到工业生产标准,物性特征决定了瞬间解吸量,而压力特征决定了圈闭保护程度以及开采难易性。
煤层气高产层位预测的参数获取主要基于地球物理测井技术,并以此建立合适的测井解释方法。地球物理测井技术是获取多种储层地质信息的重要技术手段,其原理是利用储层的电性特征、放射性特征、声学特征等地球物理特征进行参数确定,将原始测井资料转化为可以直接应用于勘探作业的地质信息。测井解释的核心是确定测井资料与地质信息之间的关系,采用正确的方法完成转化。目前测井解释的许多方法在常规石油与天然气的勘探中已达到技术成熟水平,而在煤层气的勘探开发领域还处于起步阶段。
国内对于水动力封闭型煤层气高产层位尚无法准确预测。目前而现阶段许多生产单位仅从含气量特征去判断高产的可能性,存在较大局限性,该方法仅具有有限的参考价值,难以满足合理高效开发的需要。因此,亟需一种新的基于测井综合响应特征的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法。
发明内容
针对现有技术现状的不足,尤其是目前对于水动力封闭型煤层气高产层位无法准确预测、仅从含气量特征去判断高产的可能性,存在较大局限性、无法满足合理高效开发的需要的瓶颈问题,为了解决上述问题,本发明提供了基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法,与现有技术相比,该方法能够准确预测水动力封闭型煤层气高产层位,通过分析煤层气藏高产地质学因素,从圈闭压力保持程度、气体逸散程度、开发难易程度等方面考虑,利用“岩心刻度法”建立宏观煤岩形态特征、孔隙度及含气量解释模型对开发井钻遇潜在有利层位进行相关参数计算,并结合双侧向测井正/负异常特征指示孔隙内充填介质类型,进而厘定水动力封闭型煤层气高产层位的参数标准,在煤层气勘探开发的技术领域具有广泛的实用性。
本发明提供的基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法,具体采用以下技术步骤:
(1)测井数据收集:收集已钻单井的原始测井数据。
(2)煤层筛选:筛选出原始测井数据指示为块煤的层位,取得样品,做每组样品的单井编号与层位深度范围做记录。
(3)含气量条件筛选:对步骤(2)筛选的样品进行符合高产井煤层气含气量标准的层位筛选,得到二次筛选的样品。
(4)孔隙度条件筛选:对步骤(3)二次筛选的样品进行有利于煤层气高产的孔隙度条件筛选,得到三次筛选的样品。
(5)圈闭状态条件筛选:对步骤(4)三次筛选的样品进行有利于煤层气高产的生烃条件及圈闭状态条件筛选,得到最终样品。
(6)结果记录:对步骤(5)最终样品的单井编号与层位深度范围进行记录,确定为水动力封闭型煤层气高产层位。
本发明中,原始测井数据为如下测井序列:自然伽马测井(GR)、密度测井(DEN)、补偿中子测井(CNL)、声波时差测井(AC)、井径测井(CAL)、深侧向测井(RLLD)、浅侧向测井(RLLS)。
本发明中,煤层筛选标准为密度测井(DEN)值小于1.4g/cm-3,声波时差测井(AC)值大于400us/ft,井径测井(CAL)值显示扩径距离小于5cm。
本发明中,含气量条件筛选标准为将层位对应密度测井(DEN)值与自然伽马测井(GR)值带入下式中,并选取出吸附气量Vg值大于5cm3/g的样品。
Vg=-8.561DEN-0.22655GR+24.27
式中,Vg为吸附气量,cm3/g;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;GR为自然伽马测井值,API。
本发明中,孔隙度条件筛选标准为将层位对应密度测井(DEN)值与补偿中子测井(CNL)值带入下式中,并选孔隙度
Figure BDA0001283393800000041
大于4.5%的样品。
Figure BDA0001283393800000042
式中,
Figure BDA0001283393800000043
为煤储层孔隙度,%;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;CNL为补偿中子测井值,%。
本发明中,圈闭状态条件筛选标准为双侧向测井显示为负异常,即浅侧向测井(RLLS)值>深侧向测井(RLLD)值,补偿中子平均值大于80%。
使用本发明提供的技术方案可以达到如下有益效果:
本发明提供的基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法,能够准确预测水动力封闭型煤层气高产层位,通过分析煤层气藏高产地质学因素,从圈闭压力保持程度、气体逸散程度、开发难易程度等方面考虑,利用“岩心刻度法”建立宏观煤岩形态特征、孔隙度及含气量解释模型对开发井钻遇潜在有利层位进行相关参数计算,并结合双侧向测井正/负异常特征指示孔隙内充填介质类型,进而厘定水动力封闭型煤层气高产层位的参数标准,在煤层气勘探开发的技术领域具有广泛的实用性。
附图说明
图1显示为本发明的流程示意图。
图2为密度测井(DEN)值、自然伽马测井(GR)值与吸附气量Vg值关系图。
图3为孔隙度
Figure BDA0001283393800000044
密度测井(DEN)值与补偿中子测井(CNL)值关系图。
图4为高产井(左)与低产井(右)“正/负异常”差异示例图。
图5为某井不同宏观煤岩类型层段测井响应特征。
图6为C3井与F6井“正/负异常”差异性实例图,左为C3井,右为F6井。
具体实施方式
下面结合附图1-4和实施例,对本发明的具体实施方式作进一步详细描述,但本发明不限于下述实施例。
本发明中选用的所有材料、试剂和仪器都为本领域熟知的,但不限制本发明的实施,其他本领域熟知的一些试剂和设备都可适用于本发明以下实施方式的实施。
实施例一:基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法
本发明提供的基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法,具体采用以下技术步骤:
(1)测井数据收集:收集已钻单井的原始测井数据。
(2)煤层筛选:筛选出原始测井数据指示为块煤的层位,取得样品,做每组样品的单井编号与层位深度范围做记录。
(3)含气量条件筛选:对步骤(2)筛选的样品进行符合高产井煤层气含气量标准的层位筛选,得到二次筛选的样品。
(4)孔隙度条件筛选:对步骤(3)二次筛选的样品进行有利于煤层气高产的孔隙度条件筛选,得到三次筛选的样品。
(5)圈闭状态条件筛选:对步骤(4)三次筛选的样品进行有利于煤层气高产的生烃条件及圈闭状态条件筛选,得到最终样品。
(6)结果记录:对步骤(5)最终样品的单井编号与层位深度范围进行记录,确定为水动力封闭型煤层气高产层位。
本发明中,原始测井数据为如下测井序列:自然伽马测井(GR)、密度测井(DEN)、补偿中子测井(CNL)、声波时差测井(AC)、井径测井(CAL)、深侧向测井(RLLD)、浅侧向测井(RLLS)。
本发明中,煤层筛选标准为密度测井(DEN)值小于1.4g/cm-3,声波时差测井(AC)值大于400us/ft,井径测井(CAL)值显示扩径距离小于5cm。
本发明中,含气量条件筛选标准为将层位对应密度测井(DEN)值与自然伽马测井(GR)值带入下式中,并选取出吸附气量Vg值大于5cm3/g的样品。
Vg=-8.561DEN-0.22655GR+24.27
式中,Vg为吸附气量,cm3/g;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;GR为自然伽马测井值,API。
本发明中,孔隙度条件筛选标准为将层位对应密度测井(DEN)值与补偿中子测井(CNL)值带入下式中,并选孔隙度
Figure BDA0001283393800000061
大于4.5%的样品。
Figure BDA0001283393800000062
式中,
Figure BDA0001283393800000063
为煤储层孔隙度,%;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;CNL为补偿中子测井值,%。
本发明中,圈闭状态条件筛选标准为双侧向测井显示为负异常,即浅侧向测井(RLLS)值>深侧向测井(RLLD)值,补偿中子平均值大于80%。
基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法的流程图见说明书附图1。
实施例二:水动力封闭型煤层气高产层位确定方法的优化
1.煤层的筛选
在实际工作中,常规的岩屑录井工作及测井评价体系不包括对宏观煤岩类型的识别。粉煤为粒度范围0—6mm的煤,多为构造煤,即煤层受构造应力作用,原生结构、构造受到强烈破坏而产生碎裂、揉皱、擦光面等构造变动特征的煤。粉煤与块煤只是外形有差别,只要煤种相同,二者化学成份、燃烧性能等都基本相同。通过密度、声波时差、井径三种测井数据,结合实际岩心观察中对块煤、粉煤所在层段的确定,总结不同宏观煤岩类型的测井响应特征,结果显示:总体上粉煤较块煤密度有较小幅度的增加,声波时差测井值较小幅度减小,并且煤的井径测井曲线特征表现为扩径,破碎程度越高扩径现象越明显,由此建立粉煤与块煤的测井识别标准,见表1,其中块煤有利于煤层气高产,煤层筛选标准为密度测井(DEN)值小于1.4g/cm-3,声波时差测井(AC)值大于400us/ft,井径测井(CAL)值显示扩径距离小于5cm。
表1宏观煤岩类型识别标准
Figure BDA0001283393800000071
Figure BDA0001283393800000081
2.含气量条件筛选
煤层气含气量决定了煤层气藏的可开发型及气体逸散程度,并且和煤岩工业组分中的有机质(碳分)和无机矿物质(灰分)关系密切。其中,煤层气主要生成于煤岩中的有机质,且主要吸附于有机质表面的微孔隙上,而无机矿物质吸附煤层气的能力很弱。因此,煤层气含量随着煤岩工业组分中碳分含量的增加而增加,随工业组分中灰分含量的增加而减少,体积密度和自然伽马(归一化)和灰分有很好的正相关性,因此,测井曲线中的体积密度和自然伽马通过工业组分和煤层含气量建立起关系。通过利用实验测试资料进行分析发现,测井密度、归一化的自然伽马和煤岩测试含气量均呈现较好的负相关的关系见说明书附图2。
根据4口单井的38组数据,利用密度测井和自然伽马建立多元回归模型来预测煤层含气量,含气量条件筛选标准为将层位对应密度测井(DEN)值与自然伽马测井(GR)值带入下式中,并选取出吸附气量Vg值大于5cm3/g的样品。
Vg=-8.561DEN-0.22655GR+24.27
式中,Vg为吸附气量,cm3/g;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;GR为自然伽马测井值,API。
3.孔隙度条件筛选
物性是煤层气能否高产的重要指标,由于特殊的“双孔隙”结构,孔隙度的大小决定了煤层气一次性解吸气量的大小,对产能的影响至关重要。在测井中应用补偿中子和密度测井曲线综合评价孔隙度是一种较为有效的方法。但由于煤层与围岩的测井响应特征存在明显不同,因此通过多参数多元统计法建立孔隙解释模型,计算煤层孔隙度,这样不仅能提高估算的精度,而且能在一定程度上补偿碳和灰分在密度和中子测井上的变化。基于多元线性回归方法,建立孔隙度与中子、密度测井值之间的关系见说明书附图3。
通过多元线性回归方法,经多次试验确定孔隙度条件筛选标准为将层位对应密度测井(DEN)值与补偿中子测井(CNL)值带入下式中,并选孔隙度
Figure BDA0001283393800000091
大于4.5%的样品。
Figure BDA0001283393800000092
式中,
Figure BDA0001283393800000093
为煤储层孔隙度,%;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;CNL为补偿中子测井值,%。
4.圈闭状态条件筛选
水封闭型煤层气藏的特点在于地下水对储层两端的封堵作用,因此储层中发现大量的水并不能说明气体逸散,反而具备高产的可能性。排除日产气量小于2000m3/d的钻孔(受增产措施、钻井施工质量、排采方式等影响),确定日产气量大于2000m3/d为基础开发井,日产气量大于5000m3/d为高产井,进而选取典型高产井(如说明书附图4A井,稳产后平均日产量12183m3/d)与基础开发井(如说明书附图4B井,稳产后平均日产量2747m3/d)进行测井曲线响应特征差异性分析:
(1)双侧向测井高产井显示负幅度差,基础开发井显示正幅度差
深浅测向电阻率测井是识别油、气、水层的重要方法,由于探测范围不同,泥浆侵入带电阻率的变化导致了幅度差的产生,而侵入前的储层介质特征差异是造成出现正、负幅度差的主要原因。研究发现,高产井目的层位显示负幅度差(深侧向<浅侧向),指示水层;而基础开发井目的层位显示正幅度差(深侧向>浅侧向),指示气层。分析该“异常”测井响应特征可能与煤层水对圈闭压力的控制作用有关,指示水层证明煤层气所在圈闭未处于开启状态,未造成大量散失,因此易形成高产井。
(2)高产井补偿中子平均值较高
补偿中子测井原理为测量地层对中子的减速能力,测量结果主要反映地层的含氢量。油与水的含氢量近似,而气的含氢量较高;此外,通常情况下含氢量与孔隙度呈正比。因此,补偿中子测井常被用作识别气层和辅助判断孔隙度的重要参数。研究发现,高产井目的层位补偿中子测井值较基础生产井高20%左右,而研究区煤层气类型主要为吸附气,并且高产井含氢量受储层水含量的影响,补偿中子对含气量无直接表征价值,因此判断差异主要与储层物性有关。
总结以上特征,总结出高产井测井响应识别特征:①双侧向测井显示为负异常;②补偿中子平均值较高,大于80%。其中,补偿中子指示生烃能力,双侧向正、负异常指示圈闭状态。
实施例三:水动力封闭型煤层气高产层位确定方法的验证试验
收集某工作区F0、F1、F2、C1、C2、C3等20口参数井的原始测井数据,确定重点层位为39、41、42号煤储层,将每口参数井的重点层位分别进行取芯工作,将取出的样品按照井号、层位、深度标记,根据煤岩宏观形态特征将煤层分为粉状、块状、碎粒状,见说明书附图5。
通过“气测孔渗联测实验”获取煤储层煤储层孔隙度数据,通过“取芯样品含气量解吸实验”获取煤储层岩心含气量数据(表2)。
表2煤储层煤储层孔隙度及岩心含气量数据统计
Figure BDA0001283393800000111
Figure BDA0001283393800000121
根据声波时差及井径测井数据,利用“岩心刻度法”建立工作区块煤储层宏观形态特征解释模型。块煤层密度测井(DEN)值小于1.4g/cm-3,声波时差测井(AC)值大于400us/ft,井径测井(CAL)值显示扩径距离小于5cm。
根据对应的的补偿中子及密度测井数据,利用“岩心刻度法”建立工作区块煤储层孔隙度解释模型对应。孔隙度条件筛选标准为将层位对应密度测井(DEN)值与补偿中子测井(CNL)值带入下式中,并选孔隙度
Figure BDA0001283393800000122
大于4.5%的样品。
Figure BDA0001283393800000123
式中,
Figure BDA0001283393800000124
为煤储层孔隙度,%;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;CNL为补偿中子测井值,%。
根据对应的自然伽马及密度测井数据,利用“岩心刻度法”建立工作区块煤储层含气量解释模型对应。其中20口单井的60组数据,利用密度测井和自然伽马建立多元回归模型来预测煤层含气量,含气量条件筛选标准为将层位对应密度测井(DEN)值与自然伽马测井(GR)值带入下式中,并选取出吸附气量Vg值大于5cm3/g的样品。
Vg=-8.561DEN-0.22655GR+24.27
式中,Vg为吸附气量,cm3/g;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;GR为自然伽马测井值。
利用宏观形态特征解释模型判断开发井钻遇煤储层形态特征,选取工作区内20口参数井中F6、C3参数井的重点煤层测井数据为例,F6参数井39、41、42煤储层密度测井(DEN)值分别为1.21g/cm-3、1.23g/cm-3、1.23g/cm-3,声波时差测井(AC)值分别为425us/ft、432us/ft、472us/ft,井径测井(CAL)值显示扩径距离均小于5cm。C3参数井39、41、42煤储层密度测井(DEN)值分别为1.22g/cm-3、1.25g/cm-3、1.22g/cm-3,声波时差测井(AC)值分别为424us/ft、421us/ft、436us/ft,井径测井(CAL)值显示扩径距离均小于5cm。各井的测井参数值见表3。
表3F6参数井39、41、42和C3参数井39、41、42测井参数表
参数井号 DEN(g/cm<sup>-3</sup>) GR AC(us/ft) CAL(cm) CNL(%)
F6-39 1.21 7.19 425 3.1 84.7
F6-41 1.23 8.54 432 2.8 62.1
F6-42 1.23 7.8 472 4.5 57.1
C3-39 1.22 10.6 424 3.1 62.1
C3-41 1.25 6.17 421 4.9 165.3
C3-42 1.22 5.98 436 2.2 68.8
利用孔隙度解释解释模型计算开发井钻遇煤储层孔隙度分别将F6和C3的块煤层密度测井(DEN)值、补偿中子测井(CNL)值代入解释模型
Figure BDA0001283393800000131
中分别算出39、41、42煤储层的孔隙度
Figure BDA0001283393800000132
F6参数井39、41、42号煤储层孔隙度为10.71%、6.63%、5.73%,C3参数井39、41、42号煤储层孔隙度为6.65%、25.06%、7.85%。
利用含气量解释解释模型计算开发井钻遇煤储层含气量,分别将F6和C3的块煤层密度测井(DEN)值、自然伽马测井(GR)值代入解释模型(Vg=-8.561DEN-0.22655GR+24.27)中分别算出39、41、42煤储层的解吸气量(Vg)。F6参数井39、41、42号煤储层解吸气量(Vg)为12.28cm3/g、11.81cm3/g、11.97cm3/g。C3参数井39、41、42号煤储层解吸气量(Vg)为11.42cm3/g、12.17cm3/g、12.47cm3/g。并将孔隙充填介质分类,其中双侧向正异常为油气层,负异常为水层,C3井与F6井“正/负异常”差异性实例图见说明书附图6。
根据标准进行高产层位预测:C3参数井41号煤储层宏观煤岩形态特征为块煤;孔隙度为区域平均值3倍以上;含气量达到区域平均值;双侧向测井显示负异常,根据标准预测C3参数井41号煤储层为高产层位。后经过生产验证:C3参数井41号煤储层井平均稳产大于1000m3/d;最高可达12000m3/d。
采用上述实施例一提供的基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法,能够准确预测水动力封闭型煤层气高产层位,通过分析煤层气藏高产地质学因素,从圈闭压力保持程度、气体逸散程度、开发难易程度等方面考虑,利用“岩心刻度法”建立宏观煤岩形态特征、孔隙度及含气量解释模型对开发井钻遇潜在有利层位进行相关参数计算,并结合双侧向测井正/负异常特征指示孔隙内充填介质类型,进而厘定水动力封闭型煤层气高产层位的参数标准,在煤层气勘探开发的技术领域具有广泛的实用性。
如上所述,即可较好地实现本发明,上述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述,并非对本发明的范围进行限定,在不脱离本发明设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进,均应落入本发明确定的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于测井资料的水动力封闭型煤层气高产层位确定方法,其特征在于,具体采用以下技术步骤:
(1)测井数据收集:收集已钻单井的原始测井数据;
(2)煤层筛选:筛选出原始测井数据指示为块煤的层位,取得样品,每组样品的单井编号与层位深度范围做记录;
(3)含气量条件筛选:对步骤(2)筛选的样品进行符合高产井煤层气含气量标准的层位筛选,得到二次筛选的样品,含气量条件筛选标准为将层位对应密度测井DEN值与自然伽马测井GR值带入下式中,并选取出吸附气量Vg值大于5cm3/g的样品:
Vg=-8.561DEN-0.22655GR+24.27
式中,Vg为吸附气量,cm3/g;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;GR为自然伽马测井值,API;
(4)孔隙度条件筛选:对步骤(3)二次筛选的样品进行有利于煤层气高产的孔隙度条件筛选,得到三次筛选的样品;
(5)圈闭状态条件筛选:对步骤(4)三次筛选的样品进行有利于煤层气高产的生烃条件及圈闭状态条件筛选,得到最终样品,孔隙度条件筛选标准为将层位对应密度测井DEN值与补偿中子测井CNL值带入下式中,并选孔隙度φ大于4.5%的样品:
φ=-1.66465DEN+0.1789CNL-2.4287
式中,φ为煤储层孔隙度,%;DEN为密度测井体积密度,cm3/g;CNL为补偿中子测井值,%;
(6)结果记录:对步骤(5)最终样品的单井编号与层位深度范围进行记录,确定水动力封闭型煤层气高产层位;
所述已钻单井的原始测井数据为如下测井序列:自然伽马测井GR、密度测井DEN、补偿中子测井CNL、声波时差测井AC、井径测井CAL、深侧向测井RLLD、浅侧向测井RLLS;
所述煤层筛选标准为密度测井DEN值小于1.4g/cm-3,声波时差测井AC值大于400us/ft,井径测井CAL值显示扩径距离小于5cm;
所述圈闭状态条件筛选标准为双侧向测井显示为负异常,即浅侧向测井RLLS值>深侧向测井RLLD值,补偿中子平均值大于80%。
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CN110208860B (zh) * 2019-07-02 2021-03-26 中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院 一种火成岩侵入范围的预测方法及装置
CN112696197A (zh) * 2020-12-30 2021-04-23 中国石油天然气集团有限公司 一种油田储层指数曲线构建方法、系统、设备及存储介质

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US8760657B2 (en) * 2001-04-11 2014-06-24 Gas Sensing Technology Corp In-situ detection and analysis of methane in coal bed methane formations with spectrometers
US7216702B2 (en) * 2003-02-28 2007-05-15 Yates Petroleum Corporation Methods of evaluating undersaturated coalbed methane reservoirs
EP2506039A3 (en) * 2011-03-28 2013-08-14 Conocophillips Company Methods for Seismic Fracture Parameter Estimation and Gas Filled Fracture Identification From Vertical Well Log Data
CN104712302A (zh) * 2015-04-14 2015-06-17 新疆大学 低透性煤层气储层循环冻融增透方法
CN106321088B (zh) * 2015-07-07 2019-12-13 中国石油化工股份有限公司 确定目标煤层的煤层气含量的方法
CN105114068A (zh) * 2015-09-07 2015-12-02 中国地质大学(北京) 一种利用测井资料预测煤层气区块高产水区的方法
CN105822295A (zh) * 2016-03-17 2016-08-03 成都创源油气技术开发有限公司 地层缝洞发育三维建模方法

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