CN111396026B - 基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置 - Google Patents
基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111396026B CN111396026B CN202010127001.8A CN202010127001A CN111396026B CN 111396026 B CN111396026 B CN 111396026B CN 202010127001 A CN202010127001 A CN 202010127001A CN 111396026 B CN111396026 B CN 111396026B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- carbonate
- logging
- hypertonic
- layer
- data
- 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
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 title claims abstract description 152
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 84
- 230000035699 permeability Effects 0.000 title claims abstract description 37
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000011160 research Methods 0.000 claims abstract description 14
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 42
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 24
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 17
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 10
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 6
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000013517 stratification Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000011161 development Methods 0.000 description 12
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 10
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 10
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 9
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 description 8
- 239000006028 limestone Substances 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 7
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 4
- 102100027611 Rho-related GTP-binding protein RhoB Human genes 0.000 description 2
- 101150054980 Rhob gene Proteins 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 2
- 230000032798 delamination Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 2
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 2
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 2
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241001075517 Abelmoschus Species 0.000 description 1
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000007795 chemical reaction product Substances 0.000 description 1
- 238000007596 consolidation process Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000149 penetrating effect Effects 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 239000003209 petroleum derivative Substances 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 239000000047 product Substances 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
-
- 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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/30—Assessment of water resources
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置，该方法包括：根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征；根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线；根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型；根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。本发明能够提供一种有效的、具有可操作性的利用水平井测井数据识别、划分碳酸盐岩高渗层的方法及装置。
Description
技术领域
本发明涉及石油、天然气开发技术领域，尤其是复杂孔隙性碳酸盐岩储层的开发技术，具体涉及一种基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置。
背景技术
随着常规和非常规油气勘探、开发的不断深入，国内外多数油气勘探、开发中水平井所占的比例越来越大，尤其是复杂强非均质性孔隙型碳酸盐岩储层。
对于以粒间孔为主的碎屑岩地层，由于孔隙度和渗透率关系明显，一般情况下呈现出高孔对应高渗的特征，因此，利用水平井资料进行碎屑岩储层高渗层的研究相对简单，是一套相对比较成熟的技术。但是，大量研究证明，对于高孔复杂碳酸盐岩储层来说，由于储层储集空间中除了粒间孔隙外，还包括其它类型-粒内孔、晶间孔、铸模孔等，且每类孔隙所占的比例随沉积和成岩作用发生较大的变化，导致对应一个孔隙度值，渗透率会有0.1mD到数个mD间的差异，甚至出现低孔对应高渗的特征。另外，这类储层的储层参数评价需要建立在储层有效识别的基础上。因此，对于孔隙型复杂碳酸盐岩地层来说，仅仅利用孔隙度特征划分高渗层存在极大的不确定性，利用水平井资料开展高渗层研究是一大挑战。
根据文献调研发现，结合中国石油天然气集团有限公司(CNPC)海外合作区块的油田特征，中东地区—包括阿联酋、伊朗、阿曼、伊拉克等，主力油藏均为复杂孔隙型生物碎屑油藏，其中高渗层普遍存在、且厚度较小，有的小于井下测井仪器的纵向分辨率，导致了利用直井测井资料划分高渗层本身就是一种挑战。另外，随着油田的深入开发，考虑到碳酸盐岩油藏的复杂性，油田逐步转化为以水平井开发为主，水平段长度均大于1000m。截止目前，由于水平井资料没有有效用到地质建模中，因此水平井的地质分层和测井评价没有引起人们的重视。但是，随着水平井井数增多，油田开发实际的要求，急需将水平井资料加入到地质建模中，这样就涉及到需要解决一些现实的问题，如：(1)一千多米的水平段钻遇了多少层段，即水平段细分层；(2)水平段穿越多少次高渗层，即高渗层界面的有效划分；(3)水平井储层参数如何解释，流体性质如何识别等。由于部分油田主要通过打水平井钻遇高渗层来提高产量，因此需要重新分析水平井测井系列井下仪器的探测范围和分辨率，优化反映水平井界面的敏感曲线，并与直井资料相结合，开创有效解决利用水平井资料划分高渗层的全新技术思路。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明能够提供一种有效的、具有可操作性的利用水平井测井数据识别、划分碳酸盐岩高渗层的方法及装置。该方法及装置可以提高水平井薄高渗层储层参数解释精度，并有效应用于地质建模中，为油田的有效利用水平井开发提供技术支撑。
为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法，包括：
根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征；
根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线；
根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型；
根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
一实施例中，所述根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征，包括：
根据所述岩心数据以及直径测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的测井响应特征；
根据所述测井响应特征确定所述碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征。
一实施例中，所述测井仪器性能数据包括探测深度以及分辨率。
一实施例中，所述敏感测井曲线包括：浅探测电阻率MSFL、声波时差DT、深探测电阻率ILD，垂直深度TVD；
所述敏感录井曲线包括气测曲线。
一实施例中，所述识别模型包括：直接斜穿模型、穿过顶面进入模型、多次在顶界面往返穿行模型、多次在底界面往返穿行模型以及多次往返穿越顶低界面模型。
一实施例中，所述根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分，包括：
根据所述识别模型以及所述碳酸盐岩高渗层相邻直井测井数据，对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
一实施例中，基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法还包括：
根据多井对比方法在地质模型确定所述碳酸盐岩高渗层的空间分布，以判断对所述碳酸盐岩高渗层的识别及划分结果是否正确。
第二方面，本发明提供一种基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置，该装置包括：
分布特征确定单元，用于根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征；
敏感曲线确定单元，用于根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线；
识别模型建立单元，用于根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型；
高渗层识别单元，用于根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
一实施例中，所述分布特征确定单元包括：
响应特征确定模块，用于根据所述岩心数据以及直径测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的测井响应特征；
分布特征确定模块，用于根据所述测井响应特征确定所述碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征。
一实施例中，所述测井仪器性能数据包括探测深度以及分辨率。
一实施例中，所述敏感测井曲线包括：浅探测电阻率MSFL、声波时差DT、深探测电阻率ILD，垂直深度TVD；
所述敏感录井曲线包括气测曲线。
一实施例中，所述识别模型包括：直接斜穿模型、穿过顶面进入模型、多次在顶界面往返穿行模型、多次在底界面往返穿行模型以及多次往返穿越顶低界面模型。
一实施例中，所述高渗层识别单元具体用于根据所述识别模型以及所述碳酸盐岩高渗层相邻直井测井数据，对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
一实施例中，基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置还包括：
检验单元，用于根据多井对比方法在地质模型确定所述碳酸盐岩高渗层的空间分布，以判断对所述碳酸盐岩高渗层的识别及划分结果是否正确。
第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的步骤。
从上述描述可知，本发明提供的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置，依据岩心和直井常规测井和特殊测井资料确定高渗层的测井响应特征、识别方法及分布特征，从而为开展水平井资料划分高渗层和次高渗层奠定基础；接着，依据不同测井仪器的探测深度和纵向分辨率特性，优选出水平井地质分层的敏感曲线；并建立了典型的穿越薄高渗层界面的标准测井响应特征图版；根据建立的标准图版开展薄高渗层界面的划分。该方法已经成功应用到伊拉克AHDEB、西古尔纳、哈法亚油田的生屑灰岩油藏地质分层中，并取得了很好的应用效果。
综上，本发明能够提供一种有效的、具有可操作性的利用水平井测井数据识别、划分碳酸盐岩高渗层的方法及装置。该方法及装置可以提高水平井薄高渗层储层参数解释精度，并有效应用于地质建模中，为油田的有效利用水平井开发提供技术支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的实施例中的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的流程示意图一；
图2为本发明的实施例中步骤100的流程示意图；
图3为本发明的实施例中步骤400的流程示意图；
图4为本发明的实施例中的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的流程示意图二；
图5为本发明的具体应用实例中基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的流程示意图；
图6为本发明的具体应用实例中高渗层测井响应特征示意图；
图7为本发明的具体应用实例中敏感测井曲线示意图；
图8为本发明的具体应用实例中井眼穿越次高渗层和高渗层的测井响应标准图版示意图；
图9为本发明的具体应用实例中多次穿越次高渗层、高渗层的测井响应标准图版示意图；
图10为本发明的具体应用实例中地质建模中次高渗层、高渗层的分布特征示意图；
图11为本发明的实施例中基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置的结构示意图一；
图12为本发明的实施例中分布特征确定单元结构示意图；
图13为本发明的实施例中基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置的结构示意图二；
图14为本发明的实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的实施例提供一种基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的具体实施方式，参见图1，该方法具体包括如下内容：
步骤100：根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征。
可以理解的是，步骤100中的高渗层是指渗透率大于300×10-3um2的储层。步骤100中的分布特征是指碳酸盐岩高渗层的分布、厚度和顶、底面构造形态。
步骤200：根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线。
可以理解的是，导眼井是在井位地质条件不明确的情况下，为取准资料(数据)，确定准确层位，为水平井井段做基础而打的井，其目的是为了了解目的层的岩性、物性、电性、含油性、油气藏的油水关系、构造情况及其变化，以便确定水平井的A，B…等靶点参数，起到校正设计靶点的作用。但其主要作用还是校正A靶点的位置(A靶点是水平井水平段的起始点)。导眼井可以是直导眼井也可以是斜导眼井。直导眼井距靶A的距离较远，在地质条件比较复杂的情况下，直导眼井不能满足要求，需打斜导眼井。
步骤300：根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型。
优选地，碳酸盐岩高渗层的识别模型为一标准测井响应特征图版，并通过步骤100中碳酸盐岩高渗层的分布特征以及该标准测井响应特征图片对碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
步骤400：根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
具体地，步骤400中的识别及划分是指对碳酸盐岩高渗层的界面进行划分与识别。
从上述描述可知，本发明提供的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法，依据岩心和直井常规测井和特殊测井资料确定高渗层的测井响应特征、识别方法及分布特征，从而为开展水平井资料划分高渗层和次高渗层奠定基础；接着，依据不同测井仪器的探测深度和纵向分辨率特性，优选出水平井地质分层的敏感曲线；并建立了典型的穿越薄高渗层界面的标准测井响应特征图版；根据建立的标准图版开展薄高渗层界面的划分。该方法已经成功应用到伊拉克AHDEB、西古尔纳、哈法亚油田的生屑灰岩油藏地质分层中，并取得了很好的应用效果。
一实施例中，参见图2，步骤100具体包括：
步骤101：根据所述岩心数据以及直径测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的测井响应特征。
可以理解的是，步骤101中的测井响应特征是指由测井数据生成的测井相过渡到具有明显地质含意的沉积相的映射关系，包括岩石组合及层序的测井解释模型和沉积构造、沉积体结构的测井解释模型。
步骤102：根据所述测井响应特征确定所述碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征。
步骤102在实施时，具体为：利用测井曲线幅度特征、形态特征以及层序特征确定碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征。
一实施例中，所述测井仪器性能数据包括探测深度以及分辨率。
这里的分辨率是指测井仪器的垂直分辨率，即测井仪器所能分辨的最薄层厚度。最薄层是指这种测井方法在该层中点所记录的物理量等于该层的真实值，参见表1。
表1测井仪器性能参数表
一实施例中，所述敏感测井曲线包括：浅探测电阻率MSFL、声波时差DT、深探测电阻率ILD，垂直深度TVD；
所述敏感录井曲线包括气测曲线。
优选地，该气测曲线包括总烃TG、C1、C2、C3。
一实施例中，所述识别模型包括：直接斜穿模型、穿过顶面进入模型、多次在顶界面往返穿行模型、多次在底界面往返穿行模型以及多次往返穿越顶低界面模型。
可以理解的是，此处的穿过顶面进行模型是指穿过顶面进入薄高渗层、后从顶面传出(在高渗层内未到达底界面)的情况。
一实施例中，参见图3，步骤400具体包括：
步骤401：根据所述识别模型以及所述碳酸盐岩高渗层相邻直井测井数据，对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
一实施例中，参见图4，基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法还包括：
步骤500：根据多井对比方法在地质模型确定所述碳酸盐岩高渗层的空间分布，以判断对所述碳酸盐岩高渗层的识别及划分结果是否正确。
具体地，在地质模型中利用多井对比分析，查看碳酸盐岩高渗层的空间分布，以此检验高渗层的识别及划分结果是否合理，对于不合理的井进行及时修正。
从上述描述可知，本发明提供的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法，依据岩心和直井常规测井和特殊测井资料确定高渗层的测井响应特征、识别方法及分布特征，从而为开展水平井资料划分高渗层和次高渗层奠定基础；接着，依据不同测井仪器的探测深度和纵向分辨率特性，优选出水平井地质分层的敏感曲线；并建立了典型的穿越薄高渗层界面的标准测井响应特征图版；根据建立的标准图版开展薄高渗层界面的划分。该方法已经成功应用到伊拉克AHDEB、西古尔纳、哈法亚油田的生屑灰岩油藏地质分层中，并取得了很好的应用效果。
综上，本发明能够提供一种有效的、具有可操作性的利用水平井测井数据识别、划分碳酸盐岩高渗层的方法。该方法可以提高水平井薄高渗层储层参数解释精度，并有效应用于地质建模中，为油田的有效利用水平井开发提供技术支撑。
为进一步地说明本方案，本发明以伊拉克AHDEB油田以及西古尔纳油田和哈法亚油田为例，提供基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的具体应用实例，该具体应用实例具体包括如下内容，参见图5。
S1：收集整理基础资料。
具体地，步骤S1包括：岩心资料收集和整理，包括岩心照片、岩心孔隙度和渗透率数据；常规测井资料的收集和整理，包括自然伽马(GR)、井径(CALI)、三电阻率(ILD、ILM、MSFL)、声波时差(DT)、密度(RHOB)、中子孔隙度(NPHI)；特殊测井资料的收集和整理，包括电成像测井资料(XRMI)和核磁共振资料；气测资料的收集和整理，包括总烃TG、C1、C2、C3；井斜和方位资料的收集和整理。
S2：利用岩心数据和垂直井测井资料识别碳酸盐岩高渗层。
具体地，步骤S2进一步包括：根据岩心照片和岩心和孔隙度和渗透率特征，高渗层特征表现为：岩心照片显示为白色、渗透率高、孔隙度低，另外根据渗透率的大小将高渗层分为高渗层和次高渗层；高渗层与地质分层结合表明，高渗层主要分布在Kh2-1-2L，次高渗层分布在Kh2-1-2U；高渗层的成像特征表现为，静态图像呈现为浅色块状，动态图像呈现为明显的小溶洞和小尺度垂直缝存在；高渗层的常规测井响应特征为：低GR、低DT、低NPHI、高ILD和高RHOB，参见图6。
S3：优选水平井测井资料敏感曲线。
在本具体应用实例中，导眼井与相应水平井测井响应对比，优选出敏感测井曲线。敏感测井曲线包括：浅探测电阻率MSFL、声波时差DT、深探测电阻率ILD，垂直深度TVD；敏感录井曲线包括气测曲线，参见图7。
S4：制作水平井穿越高渗层界面测井响应标准图版。
可以理解的是，步骤S4中的测井响应标准图版包括：直接斜穿薄高渗层；穿过顶面进入薄高渗层、后从顶面传出(在高渗层内未到达底界面)；多次在顶界面往返穿行；多次在底界面往返穿行；多次往返穿越顶、低界面(高渗层)，参见图8以及图9。
S5：划分高渗层界面。
S6：确定高渗层在地质模型中的分布特征。
本具体应用实例的碳酸盐岩高渗层在地质模型中的分布特征参见图10。
从上述描述可知，本发明提供的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法，依据岩心和直井常规测井和特殊测井资料确定高渗层的测井响应特征、识别方法及分布特征，从而为开展水平井资料划分高渗层和次高渗层奠定基础；接着，依据不同测井仪器的探测深度和纵向分辨率特性，优选出水平井地质分层的敏感曲线；并建立了典型的穿越薄高渗层界面的标准测井响应特征图版；根据建立的标准图版开展薄高渗层界面的划分。该方法已经成功应用到伊拉克AHDEB、西古尔纳、哈法亚油田的生屑灰岩油藏地质分层中，并取得了很好的应用效果。
本具体应用实例中的方法已经应用到伊拉克AHDEB油田330口水平井的地质分层、以及西古尔纳油田和哈法亚油田的50口水平井地质分层中，以及中东伊朗的南北阿油田、伊拉克AHDEB、西古尔纳、哈法亚油田的生屑灰岩油藏地质分层中，完成可以推广到中东地区所有的生物碎屑油藏中。产生了非常好的效果，对提高水平井测井解释精度和油藏精细描述奠定了基础。另外，由于该方法参考了砂岩油藏水平井地质分层技术，因此，它仍使用于砂岩油藏的水平井地质分层中。
总之，该方法可应用于国内外孔隙型碳酸盐岩和砂岩油藏的水平井地质分层中，具有极大的应用前景。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供了基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置，可以用于实现上述实施例所描述的方法，如下面的实施例所述。由于基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置解决问题的原理与基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法相似，因此基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置的实施可以参见基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
本发明的实施例提供一种能够实现基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置的具体实施方式，参见图11，基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置具体包括如下内容：
分布特征确定单元10，用于根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征；
敏感曲线确定单元20，用于根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线；
识别模型建立单元30，用于根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型；
高渗层识别单元40，用于根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
一实施例中，参见图12，所述分布特征确定单元10包括：
响应特征确定模块101，用于根据所述岩心数据以及直径测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的测井响应特征；
分布特征确定模块102，用于根据所述测井响应特征确定所述碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征。
一实施例中，所述测井仪器性能数据包括探测深度以及分辨率。
一实施例中，所述敏感测井曲线包括：浅探测电阻率MSFL、声波时差DT、深探测电阻率ILD，垂直深度TVD；
所述敏感录井曲线包括气测曲线。
一实施例中，所述识别模型包括：直接斜穿模型、穿过顶面进入模型、多次在顶界面往返穿行模型、多次在底界面往返穿行模型以及多次往返穿越顶低界面模型。
一实施例中，所述高渗层识别单元具体用于根据所述识别模型以及所述碳酸盐岩高渗层相邻直井测井数据，对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
一实施例中，参见图13，基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置还包括：
检验单元50，用于根据多井对比方法在地质模型确定所述碳酸盐岩高渗层的空间分布，以判断对所述碳酸盐岩高渗层的识别及划分结果是否正确。
从上述描述可知，本发明提供的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置，依据岩心和直井常规测井和特殊测井资料确定高渗层的测井响应特征、识别方法及分布特征，从而为开展水平井资料划分高渗层和次高渗层奠定基础；接着，依据不同测井仪器的探测深度和纵向分辨率特性，优选出水平井地质分层的敏感曲线；并建立了典型的穿越薄高渗层界面的标准测井响应特征图版；根据建立的标准图版开展薄高渗层界面的划分。该方法已经成功应用到伊拉克AHDEB、西古尔纳、哈法亚油田的生屑灰岩油藏地质分层中，并取得了很好的应用效果。
综上，本发明能够提供一种有效的、具有可操作性的利用水平井测井数据识别、划分碳酸盐岩高渗层的装置。该装置可以提高水平井薄高渗层储层参数解释精度，并有效应用于地质建模中，为油田的有效利用水平井开发提供技术支撑。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法中全部步骤的一种电子设备的具体实施方式，参见图14，电子设备具体包括如下内容：
处理器(processor)1201、存储器(memory)1202、通信接口(CommunicationsInterface)1203和总线1204；
其中，处理器1201、存储器1202、通信接口1203通过总线1204完成相互间的通信；通信接口1203用于实现服务器端设备、测井仪器设备以及用户端设备等相关设备之间的信息传输。
处理器1201用于调用存储器1202中的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法中的全部步骤，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：
步骤100：根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征。
步骤200：根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线。
步骤300：根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型。
步骤400：根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
从上述描述可知，本申请实施例中的电子设备，依据岩心和直井常规测井和特殊测井资料确定高渗层的测井响应特征、识别方法及分布特征，从而为开展水平井资料划分高渗层和次高渗层奠定基础；接着，依据不同测井仪器的探测深度和纵向分辨率特性，优选出水平井地质分层的敏感曲线；并建立了典型的穿越薄高渗层界面的标准测井响应特征图版；根据建立的标准图版开展薄高渗层界面的划分。该方法已经成功应用到伊拉克AHDEB、西古尔纳、哈法亚油田的生屑灰岩油藏地质分层中，并取得了很好的应用效果。
综上，本发明能够提供一种有效的、具有可操作性的利用水平井测井数据识别、划分碳酸盐岩高渗层的电子设备。该电子设备可以提高水平井薄高渗层储层参数解释精度，并有效应用于地质建模中，为油田的有效利用水平井开发提供技术支撑。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的全部步骤，例如，处理器执行计算机程序时实现下述步骤：
步骤100：根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征。
步骤200：根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线。
步骤300：根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型。
步骤400：根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
从上述描述可知，本申请实施例中的计算机可读存储介质，依据岩心和直井常规测井和特殊测井资料确定高渗层的测井响应特征、识别方法及分布特征，从而为开展水平井资料划分高渗层和次高渗层奠定基础；接着，依据不同测井仪器的探测深度和纵向分辨率特性，优选出水平井地质分层的敏感曲线；并建立了典型的穿越薄高渗层界面的标准测井响应特征图版；根据建立的标准图版开展薄高渗层界面的划分。该方法已经成功应用到伊拉克AHDEB、西古尔纳、哈法亚油田的生屑灰岩油藏地质分层中，并取得了很好的应用效果。
综上，本发明能够提供一种有效的、具有可操作性的利用水平井测井数据识别、划分碳酸盐岩高渗层的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以提高水平井薄高渗层储层参数解释精度，并有效应用于地质建模中，为油田的有效利用水平井开发提供技术支撑。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于硬件+程序类实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
虽然本说明书实施例提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或终端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (14)
1.一种基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法，其特征在于，包括：
根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征；
根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线；
根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型；
根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分；
所述高渗层是指渗透率大于300×10-3um2的储层，所述识别模型为一标准测井响应特征图版；
所述根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征，包括：
根据所述岩心数据以及直径测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的测井响应特征；
根据所述测井响应特征确定所述碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征；
根据所述测井响应特征确定所述碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征，包括：
通过测井曲线幅度特征、形态特征以及层序特征确定碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征。
2.如权利要求1所述的碳酸盐岩高渗层识别方法，其特征在于，所述测井仪器性能数据包括探测深度以及分辨率。
3.如权利要求1所述的碳酸盐岩高渗层识别方法，其特征在于，所述敏感测井曲线包括：浅探测电阻率MSFL、声波时差DT、深探测电阻率ILD，垂直深度TVD；
所述敏感录井曲线包括气测曲线。
4.如权利要求1所述的碳酸盐岩高渗层识别方法，其特征在于，所述识别模型包括：直接斜穿模型、穿过顶面进入模型、多次在顶界面往返穿行模型、多次在底界面往返穿行模型以及多次往返穿越顶低界面模型。
5.如权利要求1所述的碳酸盐岩高渗层识别方法，其特征在于，所述根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分，包括：
根据所述识别模型以及所述碳酸盐岩高渗层相邻直井测井数据，对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
6.如权利要求1所述的碳酸盐岩高渗层识别方法，其特征在于，还包括：
根据多井对比方法在地质模型确定所述碳酸盐岩高渗层的空间分布，以判断对所述碳酸盐岩高渗层的识别及划分结果是否正确。
7.一种基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别装置，其特征在于，包括：
分布特征确定单元，用于根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征；
敏感曲线确定单元，用于根据测井仪器性能数据、导眼井测井数据以及所述导眼井对应的水平井测井数据，确定反映所述碳酸盐岩高渗层的敏感测井曲线以及敏感录井曲线；
识别模型建立单元，用于根据所述分布特征以及所述敏感测井曲线建立所述碳酸盐岩高渗层的识别模型；
高渗层识别单元，用于根据所述识别模型对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分；
所述高渗层是指渗透率大于300×10-3um2的储层，所述识别模型为一标准测井响应特征图版；
所述根据研究区域的岩心数据以及直井测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的分布特征，包括：
根据所述岩心数据以及直径测井数据确定所述碳酸盐岩高渗层的测井响应特征；
根据所述测井响应特征确定所述碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征；
根据所述测井响应特征确定所述碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征，包括：
通过测井曲线幅度特征、形态特征以及层序特征确定碳酸盐岩高渗层的纵向以及平面分布特征。
8.如权利要求7所述的碳酸盐岩高渗层识别装置，其特征在于，所述测井仪器性能数据包括探测深度以及分辨率。
9.如权利要求7所述的碳酸盐岩高渗层识别装置，其特征在于，所述敏感测井曲线包括：浅探测电阻率MSFL、声波时差DT、深探测电阻率ILD，垂直深度TVD；
所述敏感录井曲线包括气测曲线。
10.如权利要求7所述的碳酸盐岩高渗层识别装置，其特征在于，所述识别模型包括：直接斜穿模型、穿过顶面进入模型、多次在顶界面往返穿行模型、多次在底界面往返穿行模型以及多次往返穿越顶低界面模型。
11.如权利要求7所述的碳酸盐岩高渗层识别装置，其特征在于，所述高渗层识别单元具体用于根据所述识别模型以及所述碳酸盐岩高渗层相邻直井测井数据，对所述碳酸盐岩高渗层进行识别及划分。
12.如权利要求7所述的碳酸盐岩高渗层识别装置，其特征在于，还包括：
检验单元，用于根据多井对比方法在地质模型确定所述碳酸盐岩高渗层的空间分布，以判断对所述碳酸盐岩高渗层的识别及划分结果是否正确。
13.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010127001.8A CN111396026B (zh) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010127001.8A CN111396026B (zh) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111396026A CN111396026A (zh) | 2020-07-10 |
| CN111396026B true CN111396026B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=71434062
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010127001.8A Active CN111396026B (zh) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111396026B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105697002A (zh) * | 2014-11-24 | 2016-06-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种用于识别煤系地层岩性的方法 |
| CN107589469A (zh) * | 2017-08-04 | 2018-01-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 油水界面的确定方法和装置 |
| CN107688206A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-02-13 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 一种高分辨率层序地层划分与对比方法 |
| CN110318745A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-10-11 | 中国石油大学(华东) | 一种沉积微相约束下粒径岩性测井评价方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2436615B (en) * | 2006-03-29 | 2008-08-06 | Schlumberger Holdings | Method of interpreting well data |
-
2020
- 2020-02-28 CN CN202010127001.8A patent/CN111396026B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105697002A (zh) * | 2014-11-24 | 2016-06-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种用于识别煤系地层岩性的方法 |
| CN107589469A (zh) * | 2017-08-04 | 2018-01-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 油水界面的确定方法和装置 |
| CN107688206A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-02-13 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 一种高分辨率层序地层划分与对比方法 |
| CN110318745A (zh) * | 2019-06-10 | 2019-10-11 | 中国石油大学(华东) | 一种沉积微相约束下粒径岩性测井评价方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 陈钢花等.卷积神经网络在岩性识别中的应用.《测井技术》.2019,第43卷(第2期),第129-134页. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111396026A (zh) | 2020-07-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3715579B1 (en) | Wellbore trajectory system and method | |
| Milad et al. | Impact of lithofacies variations and structural changes on natural fracture distributions | |
| CN106154322B (zh) | 测井曲线校正方法和装置 | |
| CN106372319A (zh) | 一种地震模型地层划分对比的方法 | |
| Duan et al. | Architectural characterization of Ordovician fault-controlled paleokarst carbonate reservoirs, Tahe oilfield, China | |
| CN112505754B (zh) | 基于高精度层序格架模型的井震协同划分沉积微相的方法 | |
| Dubois et al. | Multiscale geologic and petrophysical modeling of the giant Hugoton gas field (Permian), Kansas and Oklahoma, USA | |
| CN111396026B (zh) | 基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置 | |
| CN112528106A (zh) | 火山岩岩性识别方法 | |
| CN104360386A (zh) | 一种针对花岗岩地层划分对比的面元法 | |
| Zhang et al. | Architecture characteristics and characterization methods of fault-controlled karst reservoirs: A case study of the Shunbei 5 fault zone in the Tarim Basin, China | |
| Tinker et al. | Integrated reservoir characterization of a carbonate ramp reservoir, South Dagger Draw field, New Mexico: Seismic data are only part of the story | |
| REN et al. | Geomodeling technology under multifactor control | |
| Sahoo* et al. | Application of Lithofacies Modelling in Enhancing the Well Productivity; An Example from Eagle Ford Shale | |
| Martin et al. | Memoir 71, Chapter 7: Advanced Reservoir Characterization for Improved Oil Recovery in a New Mexico Delaware Basin Project | |
| Kudryashov et al. | A Comprehensive Study of Unconventional Reservoirs: The Case of Rechitskoe Field Sediments of Rock Units I-III | |
| Deepa et al. | Integrated study of a fractured granitic basement reservoir with connectivity analysis and identification of sweet spots: Cauvery Basin, India | |
| McGeer et al. | Dynamically Conditioned Modeling to Address Development Challenges in a Highly Complex Fractured Basement Reservoir, Yemen | |
| US11783098B2 (en) | System and method to generate wellbore layouts | |
| US20240176043A1 (en) | Methods and systems for automatic well placement planning during reservoir simulation | |
| CN114135269B (zh) | 一种致密砂岩油层识别方法及装置 | |
| Webb et al. | CO2 Storage and EOR Resource Assessment of the Cypress Sandstone Residual Oil Zone Play in the Illinois Basin | |
| Ebeid et al. | Challenges and Mitigation of static and dynamic modelling for single well structures, onshore Abu-Dhabi | |
| CN106291713A (zh) | 一种确定地层岩性的处理方法及装置 | |
| Hou et al. | Comprehensive Evaluation and Modeling of the W Oilfield Reservoir in the Timan–Pechora Basin |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |