CN111474601A - 一种逐级预测火山岩优质储层的方法 - Google Patents

一种逐级预测火山岩优质储层的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111474601A
CN111474601A CN201910067952.8A CN201910067952A CN111474601A CN 111474601 A CN111474601 A CN 111474601A CN 201910067952 A CN201910067952 A CN 201910067952A CN 111474601 A CN111474601 A CN 111474601A
Authority
CN
China
Prior art keywords
volcanic
lithofacies
predicting
reservoir
distribution range
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
Application number
CN201910067952.8A
Other languages
English (en)
Inventor
郭娟娟
王彦君
张虎权
魏彩茹
马德龙
黄林军
齐雯
王斌
黄玉
王国栋
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Petrochina Co Ltd
Original Assignee
Petrochina Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Petrochina Co Ltd filed Critical Petrochina Co Ltd
Priority to CN201910067952.8A priority Critical patent/CN111474601A/zh
Publication of CN111474601A publication Critical patent/CN111474601A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V11/00Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明提供了一种逐级预测火山岩优质储层的方法。所述方法包括如下步骤:(1)精细刻画构造有利区的分布范围;(2)综合识别有利岩相的展布范围;(3)预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。从实际钻探的结果来看,利用逐级控制优质储层预测技术识别的有利储层发育区与钻井结果具有很好的吻合关系。勘探实践证实,该思路和技术预测优质储层是现实可行的,值得在类似的地区推广应用。

Description

一种逐级预测火山岩优质储层的方法
技术领域
本发明属于石油行业中储层预测技术,特别是利用地质-地球物理技术综合预测火山岩储层中优质储层的技术,具体的讲是一种逐级预测火山岩优质储层的方法。
背景技术
自1887年美国加利福尼亚州的圣华金盆地发现了火山岩油气藏,火山岩油气藏在世界各地不断被发现。火山岩储层的成藏机制比较复杂,储层预测是世界性难题。国外针对火山岩的储层预测比较重视微地震技术和地震数据本身的层位解释,中国则比较重视火山岩储层地震预测技术。因火山岩岩相变化快、物性复杂,直接利用地震资料进行火山岩储层预测有很大的难度;火山岩油气藏钻井成本高、风险大,因此对火山岩储层作出准确的预测就显得非常重要。就目前火山岩储层预测方法来说,单一方法很难获得好的预测效果。
发明内容
为了更准确预测优质储层的分布,降低预测多解性,地质-地震资料结合,采用“构造-岩相-裂缝”逐级控制的新思想,形成了一套火山岩优质储层预测技术。
本发明的目的在于提供一种逐级预测火山岩优质储层的方法。
为达上述目的,一方面,本发明提供了一种逐级预测火山岩优质储层的方法,其中,所述方法包括如下步骤:
(1)精细刻画构造有利区的分布范围;
(2)综合识别有利岩相的展布范围;
(3)预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。
本发明利用基于剥蚀量恢复的古地貌刻画技术,精细刻画构造有利区的分布范围;然后采用火山岩岩相多方法逐级识别技术,综合识别有利岩相的展布范围;最后通过应用地层微电阻率扫描测井和相干体切片技术相结合,预测火山岩裂缝发育程度及分布范围,通过多种方法的联合应用,预测火山岩储层中优质储层的分布范围。上述即为“构造-岩相-裂缝”逐级控制预测优质储层的新思路,这种逐级控制预测优质储层的新思路,降低了单一方法预测储层所带来的多解性。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(1)是利用基于剥蚀量恢复的古地貌刻画技术,精细刻画构造有利区的分布范围。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(1)是在地震资料解释的基础上,通过时深转换得到深度域构造图,再通过上下层相减得到残余厚度图,剥蚀区通过印模法恢复,得到相对古地貌图,然后进行倾角校正、压实校正,最后得到原始古地貌图,并精细刻画构造有利区的分布范围。
古地貌恢复即利用地震测井资料恢复出某个年代时的地形形态,揭示有利构造发育区。本次研究在地震资料解释的基础上,通过时深转换得到深度域构造图,再通过上下层相减得到残余厚度图,剥蚀区通过“印模法”恢复,得到相对古地貌图,然后进行倾角校正、压实校正,最后得到原始古地貌图。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(2)是采用火山岩岩相多方法逐级识别技术,综合识别有利岩相的展布范围。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(2)包括如下步骤:
(a)建立RT-GR、AC-DEN岩-电交会图来识别岩性;
(b)总结火山岩地震相特征;
(c)建立三维地层模型以及敏感参数岩性模型;
(d)选取最佳平面属性进行岩相预测,确定有利岩相的展布范围(分布区)。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(a)包括利用岩芯、钻井资料和测井资料来建立RT-GR、AC-DEN岩-电交会图来识别岩性。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(b)包括地震正演总结关键岩相地震响应特征,根据波组-岩性组合关系来总结火山岩地震相特征。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(c)包括结合地震资料,利用Paleoscan相关模块建立三维地层模型,并根据岩-电关系,建立敏感参数岩性模型。
本发明首先利用岩芯、钻井、测井等资料,建立岩-电交会图来识别岩性,进而建立岩-电量版;其次,地震正演总结关键岩相地震响应特征,根据波组-岩性组合关系,总结火山岩地震相特征;第三:结合地震资料,利用Paleoscan相关模块建立三维地层模型,根据岩-电关系,建立敏感参数岩性模型;最后选取最佳平面属性进行岩相预测,确定有利岩相分布区。该方法以钻、测井资料和地震资料的深化运用为主线,引入三维地层模型和岩性模型作为约束,有效降低了岩相预测的多解性。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(3)是通过应用地层微电阻率扫描测井和相干体切片技术相结合,来预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。
根据本发明一些具体实施方案,其中,步骤(3)是利用地层微电阻扫描识别井眼内的裂缝系统,并对裂缝性油气藏进行精确描述,同时识别出裂缝的空间位置、形状、产状和密度;并用相干切片技术获得断层、断裂的信息,以反应微断裂的相对发育程度,通过断裂的密集度和断裂间方位角的变化分析火山岩裂缝发育程度,进而推测火山岩储层发育带;从而预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。
地层微电阻率扫描测井能成功地识别出井眼内的裂缝系统,它能够对裂缝性油气藏进行精细描述,并可识别出裂缝的空间位置、形状、产状和密度等。相干体切片包含了断层、断裂的信息,可直观地反映微断裂的相对发育程度。通过断裂的密集度和断裂间方位角的变化情况,分析火山岩裂缝发育程度,进而推测火山岩储层发育带。从测井和地震两个方面来研究火山岩裂缝分布规律。最后以取心井为基础单元,通过井震标定,将岩心、测井及地震裂缝分析融合在一起,可以看出综合分析解释结果能反映取心井段裂缝的存在,由此可以说明裂缝预测的准确性。
综上所述,本发明提供了一种逐级预测火山岩优质储层的方法。本发明的方法具有如下优点:
该发明提供了一种逐级预测火山岩优质储层的方法,该方法利用地质、钻井、地震资料,多方法逐级控制、相互约束降低了储层预测的多解性,主要包括:(1)“构造-岩相-裂缝”逐级识别优质储层预测的新思路;(2)基于剥蚀量恢复的古地貌刻画技术,明确有利构造发育区;(3)火山岩岩相多方法逐级识别技术,综合识别有利岩相的展布范围;(4)应用地层微电阻率扫描测井和相干体切片技术相结合,预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。现有技术通常运用地震属性分析、测井约束波阻抗反演、建模等一种或两种地震技术结合,方法比较常规单一、未考虑古地貌特征、地质-钻井-地震资料未充分结合、未引入逐级预测的思想、未建立三维模型。
在准噶尔盆地某区,火山岩储集空间非均质性强,储层含油性横向差异大,局部存在优质储层。利用逐级控制优质储层预测的新思路,识别优质储层面积55km2,在优质储层分布的范围内部署多口井,其中92%的井钻遇优质储层,获得工业油流。
从实际钻探的结果来看,利用逐级控制优质储层预测技术识别的有利储层发育区与钻井结果具有很好的吻合关系。勘探实践证实,该思路和技术预测优质储层是现实可行的,值得在类似的地区推广应用。
附图说明
图1为实施例1的古地貌图;
图2和图3为实施例1的岩-电交会图版;
图4为实施例1的岩相预测图;
图5为实施例1的裂缝预测图;
图6为实施例1的优质储层综合预测图。
具体实施方式
以下通过具体实施例详细说明本发明的实施过程和产生的有益效果,旨在帮助阅读者更好地理解本发明的实质和特点,不作为对本案可实施范围的限定。
实施例1
(1)利用基于剥蚀量恢复的古地貌刻画技术,明确有利构造发育区
在地震资料解释的基础上,通过时深转换得到深度域构造图,再通过上下层相减得到残余厚度图,剥蚀区通过“印模法”恢复,得到相对古地貌图,然后进行倾角校正、压实校正,最后得到原始古地貌图(图1)。长期的构造运动使XQ地区石炭系在BST凸起斜坡带形成隆坳相间的格局,同时沿XQ断裂带分为南北两个构造带,北部构造带以XIQ1井为界,以东地区为窄幅的风化残丘和沟谷,以西地区风化残丘和沟谷不明显,这些风化残丘都是有利储层有利区;南部构造带形成三个鼻状凸起:XIQ2井鼻凸、XIQ33井鼻凸和XIQ8井鼻凸,都是有利的储层发育区。
(2)利用火山岩岩相多方法逐级识别技术,综合识别有利岩相的展布范围
首先利用岩芯、钻井、测井等资料,建立RT-GR、AC-DEN岩-电交会图来识别岩性,进而建立岩-电量版(图2和图3);其次,地震正演总结关键岩相地震响应特征,根据波组-岩性组合关系,总结火山岩地震相特征;第三:结合地震资料,利用Paleoscan相关模块建立三维地层模型,根据岩-电关系,建立敏感参数岩性模型;最后选取最佳平面属性进行岩相预测,确定有利岩相的展布范围(分布区)(图4)。该方法以钻、测井资料和地震资料的深化运用为主线,引入三维地层模型和岩性模型作为约束,有效降低了岩相预测的多解性,为有利岩相区预测提供了技术支持,在后续的勘探中发挥了重要作用。利用单井岩屑录井资料进行地震地质解译及表征,结合火山岩喷发模式,北部构造带中心式喷发爆发相近圆形火山口,溢流相在斜坡带,呈长条状分布。南部构造带中心式、裂隙式结合的喷发模式,火山喷发强烈,爆发相、溢流相均呈连片分布特点。
(3)应用地层微电阻率扫描测井和相干体切片技术相结合,预测火山岩裂缝发育程度及分布范围
地层微电阻率扫描测井(FMI)能成功地识别出井眼内的裂缝系统,它能够对裂缝性油气藏进行精细描述,并可识别出裂缝的位置、形状、产状和密度等。XQ地区石炭系多口井都进行了地层微电阻率扫描测井,统计显示沿XQ断裂带直劈裂缝、斜交缝、网状缝都很发育,向南向北斜交缝、网状缝发育。统计显示爆发相火山角砾岩、溢流相安山岩、玄武岩、英安岩等裂缝发育,凝灰岩、凝灰质砂砾岩等裂缝不发育。
相干体切片包含了断层、断裂的信息,可直观地显示微断裂的相对发育程度。通过断裂的密集度和断裂间方位角的变化情况,分析火山岩裂缝缝发育程度。进而推测火山岩储层发育带。通过对XQ地区南北构造带地震属性相干分析(图5),同时结合岩芯裂缝观察完成XQ地区石炭系裂缝分布平面图。XQ地区石炭系南部构造带裂缝发育,北部构造带构造稳定裂缝不发育,与地质认识完全一致。裂缝发育区储层物性好,是储层有利发育区。
(4)优质储层逐级识别
利用(1)圈定有利构造带的分布范围,在有利构造带内,利用(2)确定有利岩相的分布范围,在有利岩相内,利用(3)预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。在构造有利区、岩相有利区,裂缝发育的区域就是优质储层发育区。通过这种逐级控制的新思路,可以有效地预测优质储层的分布(如图6所示)。

Claims (10)

1.一种逐级预测火山岩优质储层的方法,其中,所述方法包括如下步骤:
(1)精细刻画构造有利区的分布范围;
(2)综合识别有利岩相的展布范围;
(3)预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,步骤(1)是利用基于剥蚀量恢复的古地貌刻画技术,精细刻画构造有利区的分布范围。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,步骤(1)是在地震资料解释的基础上,通过时深转换得到深度域构造图,再通过上下层相减得到残余厚度图,剥蚀区通过印模法恢复,得到相对古地貌图,然后进行倾角校正、压实校正,最后得到原始古地貌图,并精细刻画构造有利区的分布范围。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,步骤(2)是采用火山岩岩相多方法逐级识别技术,综合识别有利岩相的展布范围。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,步骤(2)包括如下步骤:
(a)建立RT-GR、AC-DEN岩-电交会图来识别岩性;
(b)总结火山岩地震相特征;
(c)建立三维地层模型以及敏感参数岩性模型;
(d)选取最佳平面属性进行岩相预测,确定有利岩相的展布范围。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,步骤(a)包括利用岩芯、钻井资料和测井资料来建立RT-GR、AC-DEN岩-电交会图来识别岩性。
7.根据权利要求5所述的方法,其中,步骤(b)包括地震正演总结关键岩相地震响应特征,根据波组-岩性组合关系来总结火山岩地震相特征。
8.根据权利要求5所述的方法,其中,步骤(c)包括结合地震资料,利用Paleoscan相关模块建立三维地层模型,并根据岩-电关系,建立敏感参数岩性模型。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,步骤(3)是通过应用地层微电阻率扫描测井和相干体切片技术相结合,来预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,步骤(3)是利用地层微电阻扫描识别井眼内的裂缝系统,并对裂缝性油气藏进行精确描述,同时识别出裂缝的空间位置、形状、产状和密度;并用相干切片技术获得断层、断裂的信息,以反应微断裂的相对发育程度,通过断裂的密集度和断裂间方位角的变化分析火山岩裂缝发育程度,进而推测火山岩储层发育带;从而预测火山岩裂缝发育程度及分布范围。
CN201910067952.8A 2019-01-24 2019-01-24 一种逐级预测火山岩优质储层的方法 Pending CN111474601A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910067952.8A CN111474601A (zh) 2019-01-24 2019-01-24 一种逐级预测火山岩优质储层的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910067952.8A CN111474601A (zh) 2019-01-24 2019-01-24 一种逐级预测火山岩优质储层的方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111474601A true CN111474601A (zh) 2020-07-31

Family

ID=71743589

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910067952.8A Pending CN111474601A (zh) 2019-01-24 2019-01-24 一种逐级预测火山岩优质储层的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111474601A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113433589A (zh) * 2021-08-03 2021-09-24 成都理工大学 一种基于数理统计的风化壳储层底界面识别方法
CN114137633A (zh) * 2020-09-03 2022-03-04 中国石油天然气股份有限公司 火山岩岩相逐级识别方法
CN114252935A (zh) * 2020-09-25 2022-03-29 中国石油天然气股份有限公司 火山岩风化壳风化淋滤的波及深度预测方法及装置

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009027822A2 (en) * 2007-08-29 2009-03-05 Spectraseis Ag Low frequency method for hydrocarbon reservoir localization
US20090248309A1 (en) * 2008-03-28 2009-10-01 Schlumberger Technology Corporation Evaluating a reservoir formation
CN103149589A (zh) * 2013-02-22 2013-06-12 中国石油天然气股份有限公司 火成岩油气勘探方法及装置
CN104914465A (zh) * 2015-06-02 2015-09-16 中国石油天然气股份有限公司 火山岩裂缝定量预测方法及装置
CN105005097A (zh) * 2015-07-17 2015-10-28 中国石油化工股份有限公司 利用重力、磁力、电磁、地震资料综合识别火成岩方法
CN105425316A (zh) * 2015-10-28 2016-03-23 中国石油化工股份有限公司 一种基于印模法的古地貌恢复方法
CN106707340A (zh) * 2016-12-13 2017-05-24 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 一种火山岩岩相的预测方法
CN106772570A (zh) * 2015-11-24 2017-05-31 中国石油化工股份有限公司 火成岩开启缝地震预测方法
CN107991714A (zh) * 2017-11-28 2018-05-04 中国海洋石油集团有限公司 基于湖盆古地形恢复的定量方法
CN108957526A (zh) * 2017-05-17 2018-12-07 中国石油化工股份有限公司 获得裂缝融合数据体的方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009027822A2 (en) * 2007-08-29 2009-03-05 Spectraseis Ag Low frequency method for hydrocarbon reservoir localization
US20090248309A1 (en) * 2008-03-28 2009-10-01 Schlumberger Technology Corporation Evaluating a reservoir formation
CN103149589A (zh) * 2013-02-22 2013-06-12 中国石油天然气股份有限公司 火成岩油气勘探方法及装置
CN104914465A (zh) * 2015-06-02 2015-09-16 中国石油天然气股份有限公司 火山岩裂缝定量预测方法及装置
CN105005097A (zh) * 2015-07-17 2015-10-28 中国石油化工股份有限公司 利用重力、磁力、电磁、地震资料综合识别火成岩方法
CN105425316A (zh) * 2015-10-28 2016-03-23 中国石油化工股份有限公司 一种基于印模法的古地貌恢复方法
CN106772570A (zh) * 2015-11-24 2017-05-31 中国石油化工股份有限公司 火成岩开启缝地震预测方法
CN106707340A (zh) * 2016-12-13 2017-05-24 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 一种火山岩岩相的预测方法
CN108957526A (zh) * 2017-05-17 2018-12-07 中国石油化工股份有限公司 获得裂缝融合数据体的方法
CN107991714A (zh) * 2017-11-28 2018-05-04 中国海洋石油集团有限公司 基于湖盆古地形恢复的定量方法

Non-Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
庞艳君等: "川中乐山一龙女寺古隆起奥陶系风化壳古地貌恢复方法及其特征", 《石油地质与工程》 *
徐世琦等: "古隆起区带寒武系洗象池群成藏条件与勘探前景分析", 《天然气勘探与开发》 *
王建立,等: "渤海海域锦州南变质岩古潜山油藏裂缝储层特征与储层预测研究", 《中国石油学会第六届青年学术年会优秀论文选》 *
赵宁等: "济阳坳陷沾化凹陷古近系沙河街组二段潜山周缘滩坝及物性特征", 《古地理学报》 *
郭娟娟,等: "火山岩岩相多方法逐级识别技术", 《石油地球物理勘探》 *
高艺等: "古地貌恢复及其对滩坝沉积的控制作用-以辽河西部凹陷曙北地区沙四段为例", 《油气地质与采收率》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114137633A (zh) * 2020-09-03 2022-03-04 中国石油天然气股份有限公司 火山岩岩相逐级识别方法
CN114137633B (zh) * 2020-09-03 2023-12-22 中国石油天然气股份有限公司 火山岩岩相逐级识别方法
CN114252935A (zh) * 2020-09-25 2022-03-29 中国石油天然气股份有限公司 火山岩风化壳风化淋滤的波及深度预测方法及装置
CN113433589A (zh) * 2021-08-03 2021-09-24 成都理工大学 一种基于数理统计的风化壳储层底界面识别方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Antonellini et al. A natural analog for a fractured and faulted reservoir in dolomite: Triassic Sella Group, northern Italy
Orlando et al. Architecture of the deep critical zone in the Río Icacos watershed (Luquillo Critical Zone Observatory, Puerto Rico) inferred from drilling and ground penetrating radar (GPR)
CN111474601A (zh) 一种逐级预测火山岩优质储层的方法
Zhang et al. A case study on integrated modeling of spatial information of a complex geological body
Jiskani et al. Integrated 3D geological modeling of Sonda-Jherruck coal field, Pakistan
Barr et al. Pre-development fracture modelling in the Clair field, west of Shetland
Zhu et al. Structural division of granite weathering crusts and effective reservoir evaluation in the western segment of the northern belt of Dongying Sag, Bohai Bay Basin, NE China
Inks et al. Marcellus fracture characterization using P-wave azimuthal velocity attributes: Comparison with production and outcrop data
Slightam Characterizing seismic-scale faults pre-and post-drilling; Lewisian Basement, West of Shetlands, UK
Wilson et al. Fracture model of the Upper Freeport coal: Marshall County West Virginia pilot ECBMR and CO2 sequestration site
Bailey et al. Shale gas prospectivity of the Lawn Hill Platform, Isa Superbasin
CN112282751B (zh) 一种地质工程三维耦合的致密油气水平井开采检测方法
Priya et al. Building 3D subsurface models and mapping depth to weathered rock in Chennai, South India
CN113433589A (zh) 一种基于数理统计的风化壳储层底界面识别方法
Gootee et al. Subsurface Hydrogeologic Investigation of the Superstition Vistas Planning Area, Maricopa and Pinal Counties, Arizona
Meng et al. Structural architecture of the Farnsworth oil unit: Implications for geologic storage of carbon dioxide
CN112180463A (zh) 一种过渡层段砂岩展布的预测方法
Yang et al. Analysis of Cuttings’ Minerals for Multistage Hydraulic Fracturing Optimization in Volcanic Rocks
Prothro et al. Geologic framework model for the Dry Alluvium Geology (DAG) experiment Testbed Yucca Flat, Nevada national security site
Cui et al. Integrated workflow of geological modelling, hydraulic fracturing and reservoir simulation for the evaluation and forecast of unconventional tight oil reservoirs
Hurlow The geology of the central Virgin River basin, southwestern Utah, and its relation to ground-water conditions
CN113267827B (zh) 一种利用石油地震及钻孔资料的地震预测方法与装置
Andersson et al. Testing the methodology for site descriptive modelling. Application for the Laxemar area
Sun et al. Characteristics of Chaotic Weak Reflection in Carbonate Fracture–Cavity Reservoirs: A Case Study of Ordovician Reservoirs in Block 10 of the Tahe Oilfield, Tarim Basin, China
Van Der Zee et al. Improving Sub Salt Wellbore Stability Predictions Using 3D Geomechanical Simulations

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: 20200731