CN109492860A - 一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法 - Google Patents
一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109492860A CN109492860A CN201811126212.9A CN201811126212A CN109492860A CN 109492860 A CN109492860 A CN 109492860A CN 201811126212 A CN201811126212 A CN 201811126212A CN 109492860 A CN109492860 A CN 109492860A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- parameter
- evaluation
- reservoir
- gas well
- tight sandstone
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 121
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 11
- 230000000153 supplemental effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims description 6
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 4
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims description 3
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims description 3
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 claims 1
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 4
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 abstract description 2
- 239000011148 porous material Substances 0.000 abstract 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 5
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 3
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 239000012467 final product Substances 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 2
- 239000011800 void material Substances 0.000 description 2
- 238000012351 Integrated analysis Methods 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 238000009738 saturating Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，包括：S1.评价参数的选取：根据地质资料选择储层厚度、宏观物性参数及微观孔隙结构方面的评价参数；S2.确定各参数的评价分数；S3.确定权重系数；S4.各单项参数评价值的计算；S5.确定各参数的综合评价值；S6.根据各参数的综合评价值REI，建立储层分类评价标准，划分每个分类对应的综合评价值的范围，对储层进行分类评价。本发明以气井产能为出发点，将储层评价与气井生产能力紧密结合；并建立多参数储层评价公式，实现储层的定量化评价。应用证明该方法适用、简便，能够快速准确地对致密砂岩储层进行定量化评价，优选开发有利区，指导油气田开发部署工作。
Description
技术领域
本发明属于油气田勘探与开发技术领域，具体是一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法。
背景技术
沉积微相类型、砂体展布特征和储层特征是基础地质研究的重要内容，储层研究的最终目的是对储层做出符合地质实际的分类和评价，寻找开发潜力区，随着油田勘探开发工作的日益深入，储层评价工作愈来愈受到国内外专家的重视。目前储层评价的方法逐渐由定性向定量化发展，考虑的因素也越来越多，由传统的孔渗向多因素综合分析发展。目前常用的储层评价研究方法有地质经验法、权重分析法、层次分析法、模糊数学法、人工神经网络法、分形几何法、变差函数法、聚类分析法、灰色关联法、各种测井方法和地震方法等11种。国内的储层研究主要集中在优选储层评价参数，利用各种地质统计学方法或数学方法对储层进行综合分类，分析不同类型储层与油气分布的关系，指导油气勘探开发。
目前的储层评价研究主要存在两个方面的问题：1、没有考虑气井的产能，储层的好坏最终体现在气井产能或产量大小，所有的储层评价研究必须与气井产能关联起来，否则就失去储层评价的意义；2、多因素分别予以考虑，没能进行有效整合，现在大多数储层分类评价都是对岩性、物性(孔隙度、渗透率和含气饱和度)、微观孔隙结构和一些重要的测井参数(电阻率、声波时差、密度等)分别给出分类区间，在实际工作中再予以综合考虑，可操作性不强。
发明内容
针对现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法。
本发明的目的一是提供一种基于产能资料的、多参数综合的、定量化致密砂岩储层评价方法，实现对致密砂岩储层的准确评价；目的二是建立多参数储层评价公式，实现储层的定量化评价；目的三是把储层评价和气井产能紧密联系起来，以气井产能为基础开展储层评价，使储层评价更为有效。
为此，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，包括以下步骤：
S1.评价参数的选取：根据地质资料，选择储层厚度、宏观物性参数和微观孔隙结构这三个方面的评价参数；
S2.确定各参数的评价分数：对各个参数进行归一化处理确定各参数的评价分数；
S3.确定权重系数：通过计算各评价参数与气井产能的交会图版，进行线性回归分析，获得各参数与气井产能间的权重系数；
S4.各单项参数评价值的计算：根据步骤S3所得权重系数与步骤S2所得各参数的评价分数，获得各单项参数的评价值；
S5.确定各参数的综合评价值：将步骤S5所得各单项参数的评价值相加求和即得各参数的综合评价值REI；
S6.根据各参数的综合评价值REI，建立储层分类评价标准，划分每个分类对应的综合评价值的范围，对储层进行分类评价。
所述步骤S1中储层厚度、宏观物性参数和微观孔隙结构这三个方面的评价参数的选择是通过灰色关联分析法来确定的。
所述步骤S1中储层厚度方面选择的评价参数为有效厚度，宏观物性参数方面选择的评价参数为孔隙度、渗透率和含气饱和度，微观孔隙结构方面选择的评价参数为排驱压力、中值半径、分选系数和退汞效率。
所述步骤S2中归一化处理采用的是极大值标准化法。
所述极大值标准化法具体为：对于评价数据值越大，反映储层质量越好的指标，用单个参数数据除以本指标的最大值；对于评价数据值越小，反映储层质量越好的指标，先用本参数的极大值减去单项参数数据，用其差值再除以极大值；
所述步骤S4中各单项参数的评价值等于权重系数乘以各参数的评价分数。
所述步骤S5中各参数的综合评价值REI的计算公式为：
式中：
REI—各参数的综合评价值；
ai—归一化处理后的储层评价分数；
Xi—权重系数；
N—储层评价参数个数。
所述步骤S6中储层分类评价标准，由好到差分为三类，分别为Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类。
本发明具有以下有益效果：
本发明提供了一种基于产能资料的、多参数综合的、定量化致密砂岩储层评价方法，实现对致密砂岩储层的准确评价；再者本发明依托于气井产能，将储层评价与气井生产能力紧密结合起来，实现动态资料和静态参数的相结合；并建立多参数储层评价公式，实现储层的定量化评价。通过该方法能够快速准确地开展储层的定量化评价，划分有利开发区，有效支撑了气田开发部署工作。
附图说明
图1是本发明多参数储层定量评价方法流程图。
具体实施方式
实施例1
如图1所示，一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，包括以下步骤：
S1.评价参数的选取：根据地质资料，选择储层厚度、宏观物性参数和微观孔隙结构这三个方面的评价参数；
S2.确定各参数的评价分数：对各个参数进行归一化处理确定各参数的评价分数；
S3.确定权重系数：通过计算各评价参数与气井产能的交会图版，进行线性回归分析，获得各参数与气井产能间的权重系数；
S4.各单项参数评价值的计算：根据步骤S3所得权重系数与步骤S2所得各参数的评价分数，获得各单项参数的评价值；
S5.确定各参数的综合评价值：将步骤S5所得各单项参数的评价值相加求和即得各参数的综合评价值REI；
S6.根据各参数的综合评价值REI，建立储层分类评价标准，划分每个分类对应的综合评价值的范围，对储层进行分类评价。
本发明立足于气井产能资料，根据前人研究成果并结合本地区的实际情况确定储层评价参数，探寻各储层评价参数与气井产能的关系，建立多参数储层评价公式，计算多参数的综合评价值，确定分类标准，对致密砂岩储层予以评价。
实施例2
在实施例1的基础上，所述步骤S1中储层厚度、宏观物性参数和微观孔隙结构这三个方面的评价参数的选择是通过灰色关联分析法来确定的。所述灰色关联分析法是本行业的常规手法，在此不做赘述。其中储层厚度方面选择的评价参数为有效厚度，宏观物性参数方面选择的评价参数为孔隙度、渗透率和含气饱和度，微观孔隙结构方面选择的评价参数为排驱压力、中值半径、分选系数和退汞效率。
所述步骤S2中归一化处理采用的是极大值标准化法：对于评价数据值越大，反映储层质量越好的指标，用单个参数数据除以本指标的最大值；对于评价数据值越小，反映储层质量越好的指标，先用本参数的极大值减去单项参数数据，用其差值再除以极大值；
所述步骤S4中各单项参数的评价值等于权重系数乘以各参数的评价分数。
所述步骤S5中各参数的综合评价值REI的计算公式为：
式中：
REI—各参数的综合评价值；
ai—归一化处理后的储层评价分数；
Xi—权重系数；
N—储层评价参数个数。
所述步骤S6中储层分类评价标准，由好到差分为三类，分别为Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类。
本发明以气井产能为出发点，将储层评价与气井生产能力紧密结合；并建立多参数储层评价公式，实现储层的定量化评价。应用证明该方法适用、简便，能够快速准确地对致密砂岩储层进行定量化评价，优选开发有利区，指导油气田开发部署工作。
实施例3
本发明提供了一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，包括以下步骤：
步骤1)评价参数的选取：参照国内对低渗透砂岩气藏储层评价选取的参数及标准，结合本地区盒8段和山1段地质特点及实际资料情况，本次储层综合评价优选厚度、宏观物性参数和微观孔隙结构三个方面的参数。通过灰色关联分析法对多个地质参数进行优选，在厚度方面选择的参数为储层有效厚度，在宏观物性参数层次选择的参数为孔隙度、渗透率和含气饱和度，在微观孔隙结构方面选择的参数为排驱压力、中值半径、分选系数和退汞效率等。
步骤2)通过归一化确定各参数的评价分数：变换处理原始数据有初值化处理、均值化处理、极大值标准化及归一化等处理方法。原始数据处理的目的是消除其物理意义以及量纲间的差异，本文采用极大值标准化法计算各单项参数的评价分数。极大值标准化根据参数意义不同，处理方法也有所差异，在对研究区的研究过程中分两种情况：①对于评价数据值越大，反映储层质量越好的指标，如渗透率(K)、孔隙度等，用单个参数数据除以本指标的最大值；②对于评价数据，其值越小，反映储层质量越好的指标，如排驱压力(Pd)等，先用本参数的极大值减去单项参数数据，用其差值再除以极大值。
步骤3)各评价参数权重系数的计算：本次储层分类评价是基于气井产能对储层开展评价的，气井产能指标选用前三年平均日产气量。确定各评价参数的权重系数是寻找各评价参数与产能之间的相互关系。各参数的权重大小可以反映该指标单独评价某一层段是否为有利储层的可靠程度,并能较好地反映出所选指标的实用性及合理性。通过各地质参数与前三年平均日产气量的交会图版，进行线性回归分析来确定各参数的权重系数。
步骤4)各单项参数评价值的计算：根据上述各参数的权重系数,分别乘以单项参数的评价分数,求得各单项参数的评价值。
步骤5)确定各参数的综合评价值：将各单项参数的评价值相加,即得到多参数的综合评价值。
步骤6)通过分析综合评价值REI，确定储层分类评价标准，划定各个分类对应的综合评价值范围，对储层展开评价和预测。
Claims (8)
1.一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.评价参数的选取：根据地质资料，选择储层厚度、宏观物性参数和微观孔隙结构这三个方面的评价参数；
S2.确定各参数的评价分数：对各个参数进行归一化处理确定各参数的评价分数；
S3.确定权重系数：通过计算各评价参数与气井产能的交会图版，进行线性回归分析，获得各参数与气井产能间的权重系数；
S4.各单项参数评价值的计算：根据步骤S3所得权重系数与步骤S2所得各参数的评价分数，获得各单项参数的评价值；
S5.确定各参数的综合评价值：将步骤S5所得各单项参数的评价值相加求和即得各参数的综合评价值REI；
S6.根据各参数的综合评价值REI，建立储层分类评价标准，划分每个分类对应的综合评价值的范围，对储层进行分类评价。
2.根据权利要求1所述的一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，其特征在于：所述步骤S1中储层厚度、宏观物性参数和微观孔隙结构这三个方面的评价参数的选择是通过灰色关联分析法来确定的。
3.根据权利要求1所述的一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，其特征在于：所述步骤S1中储层厚度方面选择的评价参数为有效厚度，宏观物性参数方面选择的评价参数为孔隙度、渗透率和含气饱和度，微观孔隙结构方面选择的评价参数为排驱压力、中值半径、分选系数和退汞效率。
4.根据权利要求1所述的一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，其特征在于：所述步骤S2中归一化处理采用的是极大值标准化法。
5.根据权利要求4所述的一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，其特征在于：所述极大值标准化法具体为：对于评价数据值越大，反映储层质量越好的指标，用单个参数数据除以本指标的最大值；对于评价数据值越小，反映储层质量越好的指标，先用本参数的极大值减去单项参数数据，用其差值再除以极大值。
6.根据权利要求1所述的一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，其特征在于：所述步骤S4中各单项参数的评价值等于权重系数乘以各参数的评价分数。
7.根据权利要求1所述的一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，其特征在于：所述步骤S5中各参数的综合评价值REI的计算公式为：
式中：
REI—各参数的综合评价值；
ai—归一化处理后的储层评价分数；
Xi—权重系数；
N—储层评价参数个数。
8.根据权利要求1所述的一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法，其特征在于：所述步骤S6中储层分类评价标准，由好到差分为三类，分别为Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811126212.9A CN109492860A (zh) | 2018-09-26 | 2018-09-26 | 一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811126212.9A CN109492860A (zh) | 2018-09-26 | 2018-09-26 | 一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109492860A true CN109492860A (zh) | 2019-03-19 |
Family
ID=65689925
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811126212.9A Pending CN109492860A (zh) | 2018-09-26 | 2018-09-26 | 一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109492860A (zh) |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110222981A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-10 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 一种基于参数二次选取的储层分类评价方法 |
| CN111101924A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-05-05 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 岩性储层优势相带预测方法及设备 |
| CN112014906A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-12-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种致密储层评价方法 |
| CN112096348A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-18 | 中联煤层气有限责任公司 | 一种天然气产层组非均质性评价方法 |
| CN112305634A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-02-02 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于成因及形态分析的湖底扇含砂率预测方法 |
| CN112392448A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-02-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种多层系致密砂岩气藏射孔井段优选方法 |
| CN112949974A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-06-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种复合沉积气藏分层产量贡献率评价方法 |
| CN113378999A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-09-10 | 西南石油大学 | 一种基于云模型的致密砂岩储层分类定级方法 |
| CN113435066A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-09-24 | 北京润泽创新科技有限公司 | 一种基于数字岩心技术的测井解释储层评价方法 |
| CN114427432A (zh) * | 2020-09-11 | 2022-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种气藏剩余气开发潜力确定方法 |
| CN115330060A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-11-11 | 中国科学院大学 | 基于储层与工程因素分析的页岩油水平井产能计算方法 |
| CN115354992A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-18 | 成都理工大学 | 一种基于岩性组合含气性特征的煤系气储层评价方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103278436A (zh) * | 2013-02-01 | 2013-09-04 | 西安石油大学 | 特低渗透双重介质砂岩油藏微观孔隙结构的定量表征方法 |
| CN104747185A (zh) * | 2015-03-19 | 2015-07-01 | 成都北方石油勘探开发技术有限公司 | 非均质油藏储层综合分类评价方法 |
| CN104809283A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种稠油油藏内的夹层识别方法 |
| WO2018164604A1 (en) * | 2017-03-10 | 2018-09-13 | Limited Liability Company "Termosim" | A method for injectivity profiling of injection wells |
-
2018
- 2018-09-26 CN CN201811126212.9A patent/CN109492860A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103278436A (zh) * | 2013-02-01 | 2013-09-04 | 西安石油大学 | 特低渗透双重介质砂岩油藏微观孔隙结构的定量表征方法 |
| CN104747185A (zh) * | 2015-03-19 | 2015-07-01 | 成都北方石油勘探开发技术有限公司 | 非均质油藏储层综合分类评价方法 |
| CN104809283A (zh) * | 2015-04-22 | 2015-07-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种稠油油藏内的夹层识别方法 |
| WO2018164604A1 (en) * | 2017-03-10 | 2018-09-13 | Limited Liability Company "Termosim" | A method for injectivity profiling of injection wells |
Cited By (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110222981B (zh) * | 2019-06-05 | 2021-08-13 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于参数二次选取的储层分类评价方法 |
| CN110222981A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-10 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 一种基于参数二次选取的储层分类评价方法 |
| CN111101924A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-05-05 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 岩性储层优势相带预测方法及设备 |
| CN112014906A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-12-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种致密储层评价方法 |
| CN112014906B (zh) * | 2020-08-06 | 2022-03-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种致密储层评价方法 |
| CN114427432A (zh) * | 2020-09-11 | 2022-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种气藏剩余气开发潜力确定方法 |
| CN114427432B (zh) * | 2020-09-11 | 2024-04-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种气藏剩余气开发潜力确定方法 |
| CN112096348A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-18 | 中联煤层气有限责任公司 | 一种天然气产层组非均质性评价方法 |
| CN112305634A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-02-02 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于成因及形态分析的湖底扇含砂率预测方法 |
| CN112305634B (zh) * | 2020-10-31 | 2023-11-17 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于成因及形态分析的湖底扇含砂率预测方法 |
| CN112392448A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-02-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种多层系致密砂岩气藏射孔井段优选方法 |
| CN112392448B (zh) * | 2020-11-24 | 2023-05-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种多层系致密砂岩气藏射孔井段优选方法 |
| CN112949974A (zh) * | 2021-01-11 | 2021-06-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种复合沉积气藏分层产量贡献率评价方法 |
| CN112949974B (zh) * | 2021-01-11 | 2024-03-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种复合沉积气藏分层产量贡献率评价方法 |
| CN113378999A (zh) * | 2021-07-12 | 2021-09-10 | 西南石油大学 | 一种基于云模型的致密砂岩储层分类定级方法 |
| CN113435066A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-09-24 | 北京润泽创新科技有限公司 | 一种基于数字岩心技术的测井解释储层评价方法 |
| CN115330060A (zh) * | 2022-08-17 | 2022-11-11 | 中国科学院大学 | 基于储层与工程因素分析的页岩油水平井产能计算方法 |
| CN115354992A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-11-18 | 成都理工大学 | 一种基于岩性组合含气性特征的煤系气储层评价方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109492860A (zh) | 一种基于气井产能的致密砂岩储层多参数定量评价方法 | |
| Höök et al. | Decline and depletion rates of oil production: a comprehensive investigation | |
| CN104747185B (zh) | 非均质油藏储层综合分类评价方法 | |
| Shanley et al. | Factors controlling prolific gas production from low-permeability sandstone reservoirs: Implications for resource assessment, prospect development, and risk analysis | |
| Mahaffie | Reservoir classification for turbidite intervals at the Mars discovery, Mississippi Canyon 807, Gulf of Mexico | |
| CN103590827B (zh) | 基于储层分类的致密碎屑岩天然气井产能预测方法 | |
| CN102041995B (zh) | 复杂油藏水淹状况监测系统 | |
| CN103867194B (zh) | 一种砂体结构的测井表征方法与钻井层段选择方法及装置 | |
| RU2475646C1 (ru) | Способ построения геологической и гидродинамической моделей месторождений нефти и газа | |
| CN106150477A (zh) | 一种确定单井控制储量的方法 | |
| CN104134101A (zh) | 低渗透储层天然气产能预测方法 | |
| CN105913332B (zh) | 一种确定致密气藏开发指标的方法及装置 | |
| CN106156452A (zh) | 一种储层分析方法 | |
| CN106503834A (zh) | 一种湖相超低孔渗储层致密油甜点区的预测方法 | |
| CN107038516B (zh) | 一种中渗复杂断块油藏水驱开发效果定量评价方法 | |
| CN111913220A (zh) | 基于相模式的低渗砂岩相对高渗条带预测方法 | |
| Kuleshova et al. | Estimation of the wells hydrodynamic drag level based on wells geophysical survey data | |
| Ali et al. | Integration of cluster analysis and rock physics for the identification of potential hydrocarbon reservoir | |
| CN110295895A (zh) | 利用宏观流动系数动态评价砂砾岩储层物性的方法 | |
| Agarwal et al. | A streamline-based method for assisted history matching applied to an Arabian Gulf field | |
| Kakouei et al. | Lithological facies identification in Iranian largest gas field: A comparative study of neural network methods | |
| Ma et al. | Coupling spatial and frequency uncertainty analyses in reservoir modeling: example of Judy Creek Reef complex in Swan Hills, Alberta, Canada | |
| Du et al. | Modeling of shear wave velocity in a highly heterogeneous reservoir by classification and regression techniques | |
| Yin et al. | Notice of Retraction: Optimizing Well for Fracturing by Fuzzy Analysis Method of Applying Computer | |
| Jian et al. | Reservoir modeling methods and characterization parameters for a shoreface reservoir: What is important for fluid-flow performance? |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190319 |