CN107132573B - 一种应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法 - Google Patents
一种应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107132573B CN107132573B CN201710198746.1A CN201710198746A CN107132573B CN 107132573 B CN107132573 B CN 107132573B CN 201710198746 A CN201710198746 A CN 201710198746A CN 107132573 B CN107132573 B CN 107132573B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wavelet
- reservoir
- impedance
- strong
- seismic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000005553 drilling Methods 0.000 claims abstract description 16
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 12
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 7
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 5
- 239000004576 sand Substances 0.000 claims description 16
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 10
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 5
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 claims description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims 1
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 8
- 238000004088 simulation Methods 0.000 abstract description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 208000035126 Facies Diseases 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 2
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 2
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 2
- 241001484259 Lacuna Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/306—Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/62—Physical property of subsurface
- G01V2210/624—Reservoir parameters
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法,属于储层预测技术领域。该方法首先对区块内已钻井进行合成记录制作并完成精细的储层标定,落实强阻抗屏蔽下的储层厚度等已钻井情况,再基于岩石物理分析,应用去砂试验模拟目标储层及其上下岩性组合产生的地震反射,根据产生的地震响应特征分析强阻抗反射同相轴反映的地质结构特征,然后对子波进行筛选,优选参数重构出新的地震道,得到子波分解重构之后的地震数据体,并在此基础上进行层位追踪解释,提取沿层振幅等多种属性,完成储层预测。该方法应用子波分解重构技术,解决了地震强波阻抗屏蔽下储层预测的难题,为此种类型岩性油藏的识别及勘探开发部署提供了依据。
Description
技术领域
本发明涉及一种应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法,属于储层预测技术领域。
背景技术
受地质事件造成的地层缺失或者沉积环境的影响形成的岩性突变在地震剖面中通常表现为高波阻抗的特征,比如不整合面或者煤层发育的地层。而在强波阻抗界面附近的储层往往受其影响无法识别,这种现象在油田勘探开发过程中经常会遇到。并且,这种复杂储层的预测难题往往制约着此类型岩性油藏的发现。
如何去掉强阻抗背景,识别出受其屏蔽影响的储层,是目前油田勘探开发中非常重要的课题。而通常的做法是直接应用原始地震资料标定处的地震属性来预测,但是此时储层所标定的地震反射同向轴所呈现的振幅、相位以及频率信息并不能真实反映目的储层的特征,更多的是反映岩性岩相突变等地质结构单元的反射特征。
公布号CN105116449A的发明专利公开了一种弱反射储层的识别方法,包括:1)对基于地层岩性结构的地震反射特征进行正演模拟,分析地震弱反射岩性油藏形成的地质因素,建立储层与地震响应之间的对应关系;2)对弱反射地震信号进行增强处理以增强地震弱反射信号;3)在精细储层标定的基础上,以解释弱反射储层邻近稳定地震反射同相轴零相位作为标志层,通过选择时窗,提取目的层段地震相识别弱反射储层发育区带;4)对处理后的弱反射地震信号进行频谱分解,提取频谱分解数据体的地震属性并对其进行分析,刻画储层展布特征;5)根据地震相和地震属性得到的弱反射储层发育区带和储层展布特征识别弱反射储层。该方法能有效提高弱反射地质目标识别和精细描述的精度,但是这种弱反射储层的识别方法是基于原始目的层段的弱反射信号进行的一系列增强或者分频处理以及属性提取刻画完成的,没有消除受沉积旋回控制或者岩性突变等地质结构单元变化产生的强阻抗的反射背景。由于该方法只能将标定的储层所处的整个强反射轴做处理分析,而无法将两者剥离出来,因此无法解决强阻抗屏蔽下岩性油藏的识别。
发明内容
本发明的目的是提供一种应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法,以解决此类岩性油藏识别过程中应用原始地震资料属性预测储层不准确的问题。
其中,子波分解重构技术,是把一个地震道分解成不同能量的地震子波的集合,再重新对子波进行筛选重构出新的地震道的技术。应用该技术将对产生强阻抗界面贡献最大的子波去掉后突出目的储层的信息,从而识别出强阻抗屏蔽下的岩性油藏,能够为此类储层的圈闭评价优选和勘探开发部署提供依据。
为了实现以上目的,本发明所采用的技术方案是:
应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法,包括以下步骤:
1)储层精细标定;
2)分析岩石物理特征,并结合去砂试验确定地质结构特征;
3)子波分解筛选及重构
去除对产生强阻抗贡献最大的能量子波,筛选子波重构出新的地震道,得到子波分解重构后的地震数据体;
4)基于步骤3)中地震数据体提取储层属性,完成储层预测。
步骤1)中储层精细标定的目的是落实强阻抗屏蔽下储层厚度等已钻井情况,包括对原始的地震资料进行频谱分析,选取合适的子波对已钻井进行合成记录制作,再精细标定储层。具体操作可参见《基于合成记录的综合层位标定技术》(石油地球物理勘探,2004.2)。
步骤2)中分析岩石物理特征是指根据已钻井统计目的层系储层与围岩间的速度差异。结合去砂试验确定地质结构特征是指应用已钻井的实际曲线结合去砂试验,模拟目标储层及其上、下岩性组合产生的地震反射,根据产生的地震响应特征分析强阻抗反射同相轴反映的地质结构特征,研究地震反射成因。具体操作可参见《岩石物理分析技术在储层预测中的应用》(地球物理学进展,2007.12)。
步骤3)中子波分解筛选及重构的关键是去除对产生强阻抗反射轴贡献最大的一级能量子波,重构其他子波。先分析确定产生强阻抗所对应的能量子波,主要依据步骤2)中储层岩石物理特征分析以及去砂试验结果来确定,分析强波阻抗产生的地质结构或者岩性组合结构特征,以确定需要去除的强阻抗界面所对应的子波。例如,当强阻抗是工区层系之间的不整合界面由于地质年代的沉积间断产生时,则可认为是探区最大一级的地质结构单元,此时需去除第一分量子波,重构分解出来的第二分量到最后一个分量的子波,得到新的地震数据体,以此来去除强阻抗背景。将储层信息在地震资料中凸显有利于后期的储层预测。当强阻抗是由于最大一级的沉积旋回控制时,则需去除第一、第二分量的子波,重构剩余分量子波。而当强阻抗是由于次一级的沉积旋回控制时,以此类推,去除第一、第二和第三分量的子波,重构剩余分量子波。筛选的子波即是指去除强阻抗背景所对应的能量子波后剩余的所有子波。根据地震资料优选参数,选择确定子波类型和子波能量范围,最终得到子波分解重构后的地震数据体。子波能量范围一般在10%~100%范围选择。
步骤4)中提取储层属性是指对处理后的地震资料(即新的地震数据体)进行层位追踪解释,提取沿层振幅、瞬时频率、弧长等多种属性。具体操作可参见《多信息储层预测地震属性提取与有效性分析方法》(石油物探,2002年01期),属常规技术。
在完成储层预测后,可针对目标进行评价优选寻找出岩性油藏。在目标评价优选之前,应通过已钻井对地震剖面和平面属性进行吻合度对比分析,确保子波分解重构选择参数的合理性。
本发明的有益效果:
本发明首先对区块内已钻井进行合成记录制作并完成精细的储层标定,落实强阻抗屏蔽下的储层厚度等已钻井情况,再基于岩石物理分析,应用去砂试验模拟目标储层及其上下岩性组合产生的地震反射,根据产生的地震响应特征分析强阻抗反射同相轴反映的地质结构特征,然后对子波进行筛选,优选参数重构出新的地震道,得到子波分解重构之后的地震数据体,并在此基础上进行层位追踪解释,提取沿层振幅等多种属性,完成储层预测。该方法应用子波分解重构技术,解决了地震强波阻抗屏蔽下储层预测的难题,为此种类型岩性油藏的识别及勘探开发部署提供了依据。
附图说明
图1为本发明应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的技术路线图;
图2为实施例1中探区目的储层标定合成记录图;
图3为实施例1中探区储层与围岩速度对比直方图;
图4为实施例1中探区相关井去砂试验正演分析图;
图5为实施例1中探区子波分解与合成示意图;
图6为实施例1中探区子波分解重构前后井1和井2连井对比剖面图;
图7为实施例1中探区原始地震资料沿层振幅属性图;
图8为实施例1中探区子波分解重构后地震资料沿层振幅属性图。
具体实施方式
下述实施例仅对本发明作进一步详细说明,但不构成对本发明的任何限制。
实施例1
应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法,技术路线图见图1,具体包括以下步骤:
1)储层精细标定
对原始的地震资料进行频谱分析,选择合适的子波对已钻井进行合成记录制作,在此基础上完成储层的精细标定工作。
在本实施例中,合成记录如图2所示,根据地震资料的主频选取65Hz的雷克子波进行合成记录制作。在合成记录道与地震道同相轴数目和能量匹配一致后,发现探区的多口井都有一套油层标定在不整合面顶部强波阻抗的波谷中,地震反射同相轴粗且振幅强、连续性好。对比多口井标定处原始地震资料振幅值发现与实际钻遇的这套砂体情况相关性很差。
2)岩石物理分析及地质结构特征的确定
基于储层与围岩的岩石物理特征分析,结合去砂试验模拟目标储层及其上、下岩性组合产生的地震反射,根据产生的地震响应特征分析强阻抗反射同相轴反映的地质结构特征。
在本实施例中,首先对探区储层及围岩之间的速度根据实际测井资料进行统计分析,如图3所示,砂岩速度总体上小于围岩速度,储层标定在波谷中。同时,应用已钻多口井的实际曲线通过去砂试验分析砂体和不整合面对地震反射同相轴产生强波阻抗的贡献度,进行地震响应特征研究。如图4所示,实际砂体去掉后,地震反射同相轴完全没有变化;而实际地震发射层的强阻抗完全是由不整合界面产生。也就是说所研究目标砂体的反射已经完全被强波阻抗的不整合界面所屏蔽。
3)子波分解筛选及重构
去掉对产生强阻抗贡献最大的能量子波,然后对子波进行筛选,优选参数重构出新的地震道,得到新的子波分解重构之后的地震数据体。图5所示为子波分解与合成示意图。
在本实施例中,产生强波阻抗反射的不整合面是探区最大一级的地质结构单元,而第一能量分量代表在所有输入的地震数据段中具有最大共性、最大能量的子波,其反映覆盖地区最大一级的地质和地层特征。因此,去掉第一分量,重构其他分量后得到新的地震数据体,就已经去掉了不整合面的强阻抗背景,突显出目标砂体的发射特征。根据地震资料选择的子波类型是高斯子波,设置的时窗范围是包含所要分解的强阻抗同相轴,此处标定波谷中间层位的上下各20ms(above:20ms,below:20ms)。从原始的地震资料和子波分解重构之后地震资料的井1和井2连井对比剖面(如图6所示,图中A为原始的过井1-井2的连井地震剖面,B为子波分解重构之后的过井1-井2的连井地震剖面)中可以看出,子波分解重构后不整合面的强波阻抗背景已经消除,新的地震资料反映出砂体与已钻井情况吻合较好。
4)在新的地震数据体提取储层属性
对处理之后的地震资料进行层位追踪解释,提取沿层振幅、瞬时频率、弧长属性,完成储层预测。
在本实施例中,对子波分解重构之后的地震资料进行砂体追踪解释时,由于标定在波谷中,提取到最小振幅属性。一般情况下,具体提取时窗范围根据实际砂体厚度选择,本实施例中目标砂体较薄,在3~6米范围,因此提取时窗为上下各2ms。应用同样的参数提取出的原始地震资料和子波分解重构之后的地震资料振幅属性(如图7~8所示)对比可以看出,子波分解重构之后的振幅属性刻画砂体的细节更加清晰突出,能识别出被强波阻抗屏蔽的岩性油藏范围,与已钻井的吻合度非常好。
此外,应用此技术部署的井2在原始属性上振幅较弱,而子波分解重构之后属性表现为强振幅,实际钻探有6米的油层,与重构之后的振幅属性匹配较好;井3实钻该层为3米多的差油层,原始属性上完全没有反应,而子波分解重构之后属性上则体现出砂体的展布范围。另外根据这技术的应用还储备了两个有待下步井位部署的有利目标,如设计井4和井5所处圈闭。
以上实例都证实了该技术的实用性和高效性,能够应用于同类型受强阻抗屏蔽的储层预测以及岩性油藏的识别,发现更多的油藏,提高勘探开发效益。
Claims (3)
1.应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法,其特征在于:包括以下步骤:
1)储层精细标定;所述储层精细标定包括:对原始的地震资料进行频谱分析,选取子波对已钻井进行合成记录制作,再精细标定储层;
2)分析岩石物理特征,并结合去砂试验确定地质结构特征;所述分析岩石物理特征为:根据已钻井统计目的层系储层与围岩间的速度差异;所述结合去砂试验确定地质结构特征为:应用已钻井的实际曲线结合去砂试验,模拟目标储层及其上、下岩性组合产生的地震反射,根据产生的地震响应特征确定强阻抗反射同相轴反映的地质结构特征,研究地震反射成因;
3)子波分解筛选及重构;所述子波筛选及重构为:先分析确定产生强阻抗所对应的能量子波,依据步骤2)中岩石物理特征分析以及去砂试验结果来确定,分析强波阻抗产生的地质结构或者岩性组合结构特征,以确定需要去除的强阻抗界面所对应的子波,去除对产生强阻抗贡献最大的能量子波,筛选子波重构出新的地震道,得到子波分解重构后的地震数据体;
具体做法为:当强阻抗是工区层系之间的不整合界面由于地质年代的沉积间断产生时,则认为是探区最大一级的地质结构单元,此时去除第一分量子波,重构分解出来的第二分量到最后一个分量的子波,得到新的地震数据体,以此来去除强阻抗背景;当强阻抗是由于最大一级的沉积旋回控制时,则去除第一、第二分量的子波,重构剩余分量子波;当强阻抗是由于次一级的沉积旋回控制时,以此类推,去除第一、第二和第三分量的子波,重构剩余分量子波;子波能量范围在10%~100%范围选择;
4)基于步骤3)中地震数据体提取储层属性,完成储层预测;所述提取储层属性为对新的地震数据体进行层位追踪解释,提取储层属性。
2.根据权利要求1所述的应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法,其特征在于:完成储层预测后,针对目标进行评价寻找出岩性油藏。
3.根据权利要求2所述的应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法,其特征在于:在目标评价优选之前,通过已钻井对地震剖面和平面属性进行吻合度对比分析。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN2017101131460 | 2017-02-28 | ||
CN201710113146 | 2017-02-28 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107132573A CN107132573A (zh) | 2017-09-05 |
CN107132573B true CN107132573B (zh) | 2019-04-26 |
Family
ID=59715925
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710198746.1A Active CN107132573B (zh) | 2017-02-28 | 2017-03-29 | 一种应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107132573B (zh) |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108549103A (zh) * | 2018-04-02 | 2018-09-18 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 饱和多孔介质叠后地震烃类检测方法 |
CN109633744B (zh) * | 2019-01-18 | 2021-07-13 | 中海石油(中国)有限公司上海分公司 | 地震子波的提取方法、装置、设备及存储介质 |
CN112649865B (zh) * | 2019-10-12 | 2024-04-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于特征子波的火山岩储层识别方法及系统 |
CN111158048B (zh) * | 2020-01-04 | 2022-10-04 | 杨林海 | 一种地震波形包络解释提高储层预测精度的分析方法 |
CN112130209B (zh) * | 2020-08-28 | 2024-03-26 | 中国石油天然气集团有限公司 | 岩溶储层预测方法及装置 |
CN114428361B (zh) * | 2020-09-21 | 2024-08-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于低频模型优化的表层岩溶缝洞体预测方法及电子设备 |
CN112255690B (zh) * | 2020-11-10 | 2022-04-15 | 中国海洋石油集团有限公司 | 基于地震相位分解的自适应围岩强反射分离方法 |
CN112698382B (zh) * | 2020-12-04 | 2023-09-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 小尺度断控岩溶型储层地震预测方法及装置 |
CN113341480B (zh) * | 2021-06-04 | 2022-11-29 | 中国科学院海洋研究所 | 分频rgb切片与多属性融合的砂质水合物储层预测方法 |
-
2017
- 2017-03-29 CN CN201710198746.1A patent/CN107132573B/zh active Active
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
强屏蔽层下弱反射储层特征分析及识别方法;张军华 等;《特种油气藏》;20120229;第19卷(第1期);第23-26页 |
高分辨率地震资料在沉积微相与储层研究中的应用;王必金 等;《石油物探》;20060131;第45卷(第1期);第52-56页 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107132573A (zh) | 2017-09-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107132573B (zh) | 一种应用子波分解重构技术识别强阻抗屏蔽下岩性油藏的方法 | |
CN106526670B (zh) | 一种碎屑岩储层中地震属性砂体空间分布描述及评价的方法 | |
CN107121699B (zh) | 一种地震相控制下的沉积微相识别方法 | |
CN108415075B (zh) | 一种少井条件下的储层预测方法 | |
Yasin et al. | Estimation of petrophysical parameters from seismic inversion by combining particle swarm optimization and multilayer linear calculator | |
CN108680951A (zh) | 一种基于地震信息判断煤层气富集沉积控制作用的方法 | |
CN108802812A (zh) | 一种井震融合的地层岩性反演方法 | |
Baytok et al. | Fault and fracture distribution within a tight-gas sandstone reservoir: Mesaverde Group, Mamm Creek Field, Piceance Basin, Colorado, USA | |
CN102736107A (zh) | 一种能量约束非均质储层厚度识别系统 | |
CN105116449B (zh) | 一种弱反射储层的识别方法 | |
Norton et al. | Surface seismic to microseismic: An integrated case study from exploration to completion in the Montney shale of NE British Columbia, Canada | |
CN107861152A (zh) | 一种中生界地层精细对比方法 | |
Thachaparambil | Discrete 3D fracture network extraction and characterization from 3D seismic data—A case study at Teapot Dome | |
CN105989240B (zh) | 砂层预测方法及装置 | |
CN113514884A (zh) | 一种致密砂岩储层预测方法 | |
Ehinola et al. | Seismic attributes mapping and 3D static modeling of reservoirs within “OYA” field, offshore Depobelt, Niger delta sedimentary basin, Nigeria | |
Efetobore et al. | Reservoir characterization and fluid analysis of the Majosa field in the Niger Delta | |
Song et al. | A workflow for turbidite reservoir characterization—a case study of the Macedon member, Northern Carnarvon Basin, NW Australia | |
Walker et al. | Seismic multi-attribute analysis for lithology discrimination in Ganso Field, Oficina Formation, Venezuela | |
Nguyen et al. | Application of artificial neural network and seismic attributes to predict the distribution of Late Oligocene sandstones in the Cuu Long basin | |
Ginanjar et al. | Fault seal analysis to predict the compartmentalization of gas reservoir: Case study of Steenkool formation Bintuni Basin | |
Baoling | Characterization method of channel sand based on Seismic Prediction Technology Characterization method of channel sand based on Seismic Prediction Technology—Taking SP oil layer in H oilfield as an example | |
Chinwuko et al. | Integration of seismic attributes in delineation of channel features in Rence field of Niger Delta, Nigeria | |
Johnson | Utilizing Geophysical Attributes to Investigate the Architecture of a Pinnacle Reef Complex, Michigan Basin, USA | |
Jiang | The technology of effective reservoir prediction in fault development zone |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |