CN112363226A - 一种非常规油气有利区地球物理预测方法 - Google Patents

一种非常规油气有利区地球物理预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112363226A
CN112363226A CN202011228678.7A CN202011228678A CN112363226A CN 112363226 A CN112363226 A CN 112363226A CN 202011228678 A CN202011228678 A CN 202011228678A CN 112363226 A CN112363226 A CN 112363226A
Authority
CN
China
Prior art keywords
shale
geophysical
parameters
processing
area
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
CN202011228678.7A
Other languages
English (en)
Inventor
包燚
陈树民
李奎周
王成
裴江云
张芝铭
于占清
卢广达
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
Daqing Oilfield Co Ltd
Original Assignee
Petrochina Co Ltd
Daqing Oilfield 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, Daqing Oilfield Co Ltd filed Critical Petrochina Co Ltd
Priority to CN202011228678.7A priority Critical patent/CN112363226A/zh
Publication of CN112363226A publication Critical patent/CN112363226A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/40Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
    • G01V1/44Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging using generators and receivers in the same well
    • G01V1/48Processing data
    • G01V1/50Analysing data
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60Analysis
    • G01V2210/61Analysis by combining or comparing a seismic data set with other data
    • G01V2210/616Data from specific type of measurement
    • G01V2210/6169Data from specific type of measurement using well-logging
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V2210/00Details of seismic processing or analysis
    • G01V2210/60Analysis
    • G01V2210/62Physical property of subsurface
    • G01V2210/624Reservoir parameters

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

本发明提供一种非常规油气有利区地球物理预测方法,用于解决现有以地质研究为主导的页岩油勘探有利区预测结果存在多解性和不确定性的问题。包括以下步骤:(1)钻井取芯及全井段测井;(2)室内地质试验和地球化学测量;(3)声学实验室测量;(4)岩石物理模型建立及VSP采集;(5)VSP和正演结果指导约束下的“三高”地震资料处理;(6)地球物理正演、反演预测TOC、Ro、页岩孔隙度、孔隙压力、页岩脆性五个参数;(7)综合分析对比确定页岩油勘探有利区。该发明以地球物理手段为主,有针对性的预测页岩油勘探有利区的5项指标,具有从定性到定量的进步,对非常规油气(页岩油)勘探及相关科学研究具备借鉴意义。

Description

一种非常规油气有利区地球物理预测方法
技术领域
本发明涉及地震勘探技术领域,特别涉及一种非常规油气有利区地球物理预测方法。
背景技术
非常规油气资源勘探是油气田企业的发展方向和必然趋势,以大庆油田为例,深层致密砂砾岩天然气勘探、泥岩油勘探均已取得良好的勘探成果,页岩油勘探是老油田未来增储生产的重要领域,但松辽盆地页岩油成藏机理,富集规律和主控因素尚不明确,以地质研究为主导的页岩油勘探有利区预测研究开展难度大,影响因素众多,预测结果存在多解性和不确定性。
发明内容
本发明在于克服背景技术中存在的现有以地质研究为主导的页岩油勘探有利区预测结果存在多解性和不确定性的问题,而提供一种非常规油气有利区地球物理预测方法。该非常规油气有利区地球物理预测方法,以地球物理技术手段为主,有针对性的预测页岩油勘探有利区的五项指标,具有从定性到定量的进步,对非常规油气勘探及相关科学研究具备借鉴意义。
本发明解决其问题可通过如下技术方案来达到:一种非常规油气有利区地球物理预测方法,包括以下步骤:
S1、钻井取心及全井段测井:根据研究区大比例构造图及泥页岩层等厚图,在泥页岩厚度较大、构造图相对高点区域确定探井井位,钻井过程中泥页岩层全井段密闭取心,岩心描述后选不同类型及不同厚度砂岩夹层的样本若干;完井测井要求测量从井底测至井口,得到测井曲线;完井测井要求加测全井段高分辨率声波时差,得到高分辨率声波时差曲线;
S2、地质试验和地球化学指标测量:实验室分别测量页岩样品孔隙度,有机质丰度TOC,热演化程度Ro,通过岩心薄片分析确定页岩矿物组合,黏土矿物定向排列特征,用于研究研究区页岩油富存机理;
S3、室内声学实验室弹性参数测量:测量纵波速度Vp、横波速度Vs、密度ρ、各弹性参数,各向异性参数;
S4、岩石物理模型建立及VSP采集:利用上述测量结果结合测井曲线建立各向异性岩石物理模型,VSP资料处理后提供tar值、Q值;建立交会图版明确研究区TOC与Vp、TOC与Vp/Vs、TOC与密度等关系;
S5、正演结果指导下的“三高”地震资料处理:利用步骤1得到测井曲线建立地质模型,将步骤2、3得到的页岩样品孔隙度、纵横波速度、密度、各弹性参数,各向异性参数填充进地质模型;通过波动方程方法正演出过井位置的地震单炮记录、正演道集和正演剖面;利用地震资料处理软件处理正演出的地震单炮记录得到处理后的道集和处理剖面;通过与正演得到的正演道集和正演剖面对比分析调整处理流程和参数,以高保真、高信噪比、高分辨率处理成果为目标,通过在处理流程中对处理参数进行优化,使处理道集和处理剖面在频带范围、振幅、保真度、垂向横向分辨率都与正演道集和正演剖面最接近,将处理流程及参数保留,作为该研究区页岩油地震资料处理的标准流程;
S6、地球物理正演分析、反演预测:
地球物理正演:①原始地层模型研究,分析原始地层的AVO异常响应特征;②通过流体替代研究变含油饱和度、变孔隙度和变厚度AVO正演模型;③进行反射系数对角度分析和P-G交汇分析;④总结页岩油AVO响应特征规律;
地球物理反演;预测五个参数在研究区的平面分布:①页岩有机质丰度TOC;②页岩有机质成熟度Ro;③页岩孔隙度预测;④页岩孔隙压力预测;⑤页岩脆性预测。
S7、多参数融合有利区预测:综合分析对比步骤(6)反演得到的五个参数在平面上进行融合分析,将各参数相对高值的平面叠合区确定为页岩油勘探有利区,部署井位。
进一步的,步骤S1测得全井段高分辨率声波时差曲线用于提供实际页岩中的声波旅行时间;交叉偶极子声波测量得到井中连续横波速度Vp,目的层加测核磁测井得到流体及烃类可动性参数。
进一步的,步骤S3中各弹性参数包括杨氏模量E、泊松比σ。
进一步的,步骤S5在处理流程中对处理参数进行优化过程包括:去噪处理时不要压制掉在频率域任何与有效反射信号重叠的面波、线形干扰等噪音;振幅补偿处理步骤时,几何扩散补偿参数要参考步骤S4中VSP资料得到的tar值,叠后拓频反Q滤波处理要参考步骤4中VSP资料得到的Q值。
进一步的,步骤S5重新采集宽方位观测、宽频带激发和接收、高密度采集、大偏移距接收类型的全新三维地震资料。
进一步的,步骤S5如果无法重新采集宽方位、宽频带、高密度的新资料,在已有的多套老地震资料中选择纵横比最高、偏移距最大的那套数据。
本发明非常规油气有利区地球物理预测方法,基于岩心样品的室内实验和声学试验室测量可以获得研究对象准确的各弹性参数、各向异性参数等地球物理表征参数(杨氏模量、体积模量、剪切模量、δ场、ε场等),结合地球物理测井采集获得的测井曲线和横波速度、孔隙度、地层密度和烃类可动性测量结果,可以建立精确的各向异性岩石地球物理模型,以此模型为基础可正演出研究区页岩对应的地震单炮记录、叠前道集和叠后剖面,可以得到精确的页岩地震响应,另一方面,实验室测量得到准确的弱各向异性参数,还能为地震数据处理提供精确的NMO速度,并用于地应力预测。上述基于地球物理技术手段得到的结果具备稳定性、可信度高,以此正演结果为指导,对研究区老地球物理资料或新采集资料进行约束性、指导性的高保真、高信噪比、高分辨率的地震资料处理,可以得到可信的、用于反演的叠前道集和叠后处理成果。
根据对研究区页岩油成藏主控因素和地球物理响应的研究,以上述各向异性岩石地球物理模型正演结果约束下“三高”地震处理成果为基础,反演出研究区五个参数(页岩有机质丰度TOC、页岩有机质成熟度Ro、页岩孔隙度、页岩孔隙压力、页岩脆性),用于后续综合分析有利区的圈定。
本发明与上述背景技术相比较可具有如下有益效果:本发明提供了一种非常规油气有利区地球物理预测方法,该方法以地球物理技术手段为主,并结合钻井、测井、取芯、室内试验及数据处理解释正反演综合预测页岩油勘探有利区,有针对性的预测页岩油勘探有利区的5项指标,对非常规油气勘探及相关科学研究具备借鉴意义。
现有地质研究的基础是野外踏勘和有限的探井资料验证,野外踏勘寻找目的层露头,可以确定研究对象的空间展布和分布范围,大区域内有限数量的探井可以确定研究对象的埋深、厚度、岩性、物性、含油性等特征参数,适用于大面积区域定性研究;但有限探井之间面积巨大的无井区的研究通常靠基于已知资料和地质认识基础上的人为预测(或主观推测),存在多解性和不确定性。本发明的方法,恰好可以对无井区进行相对科学合理的定量研究和定量预测,相对地质研究为主的方法是从定性到定量的进步,具有易于推广应用的价值。
附图说明:
附图1是本发明预测方法的流程图。
具体实施方式
下面结合图1本发明的质控方法流程,阐述本发明一种非常规油气有利区地球物理预测方法实施流程。该方法包括以下步骤:
步骤(1)钻井取心及全井段测井:根据研究区大比例构造图及泥页岩层等厚图,在泥页岩厚度发育区选取科探井位,以松辽盆地北部古龙凹陷青山口组页岩为例,科探井尽可能选在页岩厚度最大的位置,沉积层系最完整的位置;钻井过程中页岩层全井段密闭取心,岩心描述后选不同类型及不同厚度砂岩夹层的样本若干。完井测井要求测井公司测量从井底测至井口(得到测井曲线),加测全井段高分辨率声波时差(得到高分辨率声波时差曲线)、阵列感应、交叉偶极子声波(测量横波速度)、目的层加测核磁(得到孔隙度、孔隙流体可动性等参数),固井施工至井口。
步骤(2)地质试验和地球化学指标测量:实验室分别测量页岩样品孔隙度,有机质丰度TOC,热演化程度Ro,通过岩心薄片分析确定页岩矿物组合,黏土矿物定向排列特征等,用于研究研究区页岩油富存机理。
步骤(3)室内声学实验室岩心弹性参数和各向异性测量:测量纵波速度Vp、横波速度Vs、密度ρ、各弹性参数(杨氏模量E、泊松比σ),各向异性参数;
步骤(4)岩石物理模型建立及VSP测量:利用上述测量结果结合测井曲线建立各向异性岩石物理模型,VSP测量处理后提供精确标定、tar值、Q值;建立交会图版明确研究区TOC与Vp、TOC与Vp/Vs、TOC与密度等关系。
步骤(5)正演结果指导下的“三高”地震资料处理:利用步骤1得到测井曲线建立地质模型,将步骤2、3得到的页岩样品孔隙度、纵横波速度、密度、各弹性参数,各向异性参数填充进地质模型;通过波动方程的方法正演出过井位置的地震单炮记录、正演道集和正演剖面;利用地震资料处理软件处理正演出的地震单炮记录得到处理后的道集和处理剖面;通过与正演得到的正演道集和正演剖面对比分析调整处理流程和参数,以高保真、高信噪比、高分辨率处理成果为目标,通过在处理流程中对处理参数进行优化,使处理道集和处理剖面在频带范围、振幅、保真度、垂向横向分辨率都与正演道集和正演剖面最接近,将处理流程及参数保留,作为该研究区页岩油地震资料处理的标准流程。注意,如果研究区在经济预算和勘探研究周期允许的情况下,研究区可以重新部署宽方位观测、宽频带激发和接收、高密度采集、大偏移距接收类型的全新三维地震资料采集,效果最好。如果无法重新采集宽方位、宽频带、高密度的新资料,应在已有的多套老地震资料中选择纵横比最高、偏移距最大的那套数据。
步骤S5在处理流程中对处理参数进行优化的具体过程包括:去噪处理时不要压制掉在频率域任何与有效反射信号重叠的面波、线形干扰等噪音;振幅补偿处理步骤时,几何扩散补偿参数要参考步骤4中VSP资料得到的tar值,叠后拓频反Q滤波处理要参考步骤4中VSP资料得到的Q值。
步骤(6)地球物理正、反演预测:
地球物理正演:①原始地层模型研究,分析原始地层AVO异常响应特征;②通过流体替代研究变含油饱和度、变孔隙度和变厚度AVO正演模型;③进行反射系数对角度分析和P-G交汇分析;④总结页岩油AVO响应特征规律。
地球物理反演;预测下面五个参数在研究区的平面分布:①页岩有机质丰度TOC;②页岩有机质成熟度Ro;③页岩孔隙度预测;④页岩孔隙压力预测;⑤页岩脆性预测。
①反演页岩有机质丰度TOC:
富含有机质的页岩段,通过计算地球物理测井电阻率和声波两条曲线间距△logR,获得TOC值,反演全区TOC值来预测有机质丰度,计算公式如下:
Figure BDA0002764434420000061
TOC=(△log R)×10(2.297-0.1688×LOM) (2)
式(1)中,R为电阻率测量值,RB为电阻率基线读值,单位均为Ωm;ΔT为声波时差曲线的读值,ΔTB为稳定的声波时差基线读值,单位均为ms/m;上述参数全部由步骤1得到的测井曲线中获取;
式(2)中TOC为有机质丰度值,单位是%。
②页岩有机质成熟度Ro:
地球物理测井得到的孔隙度与页岩有机质成熟度RO之间有以下关系:
Figure BDA0002764434420000062
式(3)中,
Figure BDA0002764434420000063
为步骤1得到的测井曲线提供的实测页岩孔隙度,单位是%;
M为成熟度,可以是TTI也可以是镜质体反射率Ro,均由步骤2在实验室测量得到。
a′、b′值是通过测井曲线读取的孔隙度和实验室镜质体反射率值进行拟合得到的。
利用地球物理反演技术通过地震资料可以得到研究区的Ro平面分布。
③页岩孔隙度预测:
不同页岩样品测量得到的孔隙度测量还应考虑孔隙压力和黏土矿物脱水的影响,地球物理测井预测富有机质页岩测井孔隙度,页岩测井孔隙度的预测也受骨架密度、流体密度和有机质丰度的影响,利用地震资料反演出的孔隙度公式为:
Figure BDA0002764434420000071
式(4)中,ρm是岩石骨架密度,可在步骤3声学实验室对岩心样品的测量中得到,单位是g/cm3
ρb是步骤1得到的测井曲线的密度值,单位是g/cm3
ρf是地层水密度,可在步骤2实验室测量得到,单位是g/cm3;反演得到的孔隙度φ单位是%。
④页岩孔隙压力预测:
压力是页岩油的富集、运移、成藏的重要控制因素,可以通过地震资料准确预测页岩油孔隙压力,进而预测页岩油勘探有利区。以声波测井资料为基础预测页岩孔隙压力,利用压实地层声波测井旅行时和静水压力等参数计算得到,公式如下:
Figure BDA0002764434420000072
式(5)中,Pp为孔隙压力,单位是Mpa;
σv为单位面积上的垂直应力,单位是Mpa;
Ph为静水压力,单位是Mpa;
△tn为研究深度正常压实趋势线的声波旅行时间;
上述4个参数全部通过步骤3声学实验室对岩心样品的测量中得到;
△t为步骤1得到的测井曲线实际页岩中的声波旅行时间;
x为幂指数,需要通过实验室多样本测量结果拟合得到,通常大约为3。
⑤页岩脆性预测:
脆性是表征天然裂缝和评价水力压裂效果的重要指标,是非常规油气有利区最终能否高产和提高采出程度重要的衡量参量。同时,页岩脆性的地震响应特征有利于优选规模压裂的高脆性页岩油储层,是识别页岩油储层甜点的重要属性之一,本发明中应用地震数据反演页岩脆性是应用杨氏模量和泊松比计算脆性的函数关系,页岩脆性指数公式如下:
Figure BDA0002764434420000081
Figure BDA0002764434420000082
Figure BDA0002764434420000083
式(6)中,E是指杨氏模量,BE是杨氏模量的脆性,单位是%,Emax和Emin分别为杨氏模量最大值和最小值;
式(7)中,σ是指泊松比,Bσ为泊松比脆性,单位是%,σmax和σmin分别为泊松比最大值和最小值;
式(8)中,BI为脆性指数,单位是%。
步骤(7)多参数融合有利区预测:综合分析对比步骤(6)反演得到的五个参数在平面上的分布,进行融合分析,将各参数相对高值的平面叠合区确定为页岩油勘探有利区,部署井位。
上述方法中未述及技术内容采取或借鉴已有技术实现即可,不做赘述。
说明:在本发明专利公布的说明书指导下,各领域研究人员会以本专利公布的核心指导思想和研究思路为指导,参考采用全部流程或部分流程,以及做出这样或那样的变化方式,取得与说明书中所述实例的全部或部分效果相同或相近的结果,应同样视为侵权。
上述说明中的变化方式均应视为从本专利中得到启发启示,均应列在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种非常规油气有利区地球物理预测方法,包括以下步骤:
S1、钻井取心及全井段测井:根据研究区大比例构造图及泥页岩层等厚图,在泥页岩厚度较大、构造图相对高点区域确定探井井位,钻井过程中泥页岩层全井段密闭取心,岩心描述后选不同类型及不同厚度砂岩夹层的样本若干;完井测井要求测量从井底测至井口,得到测井曲线;完井测井要求加测全井段高分辨率声波时差,得到高分辨率声波时差曲线;
S2、地质试验和地球化学指标测量:实验室分别测量页岩样品孔隙度,有机质丰度TOC,热演化程度Ro,通过岩心薄片分析确定页岩矿物组合,黏土矿物定向排列特征,用于研究研究区页岩油富存机理;
S3、室内声学实验室弹性参数测量:测量纵波速度Vp、横波速度Vs、密度ρ、各弹性参数,各向异性参数;
S4、岩石物理模型建立及VSP采集:利用上述测量结果结合测井曲线建立各向异性岩石物理模型,VSP资料处理后提供tar值、Q值;建立交会图版明确研究区TOC与Vp、TOC与Vp/Vs、TOC与密度等关系;
S5、正演结果指导下的“三高”地震资料处理:利用步骤S1得到测井曲线建立地质模型,将步骤S2、S3得到的页岩样品孔隙度、纵横波速度、密度、各弹性参数,各向异性参数填充进地质模型;通过波动方程方法正演出过井位置的地震单炮记录、正演道集和正演剖面;利用地震资料处理软件处理正演出的地震单炮记录得到处理后的道集和处理剖面;通过与正演得到的正演道集和正演剖面对比分析调整处理流程和参数,以高保真、高信噪比、高分辨率处理成果为目标,通过在处理流程中对处理参数进行优化,使处理道集和处理剖面在频带范围、振幅、保真度、垂向横向分辨率都与正演道集和正演剖面最接近,将处理流程及参数保留,作为该研究区页岩油地震资料处理的标准流程;
S6、地球物理正演分析、反演预测:
地球物理正演 :①原始地层模型研究,分析原始地层的 AVO 异常响应特征;②通过流体替代研究变含油饱和度、变孔隙度和变厚度 AVO 正演模型;③进行反射系数对角度分析和 P-G 交汇分析;④总结页岩油 AVO 响应特征规律;
地球物理反演;预测五个参数在研究区的平面分布:①页岩有机质丰度TOC;②页岩有机质成熟度Ro;③页岩孔隙度预测;④页岩孔隙压力预测;⑤页岩脆性预测;
S7、多参数融合有利区预测:综合分析对比步骤(6)反演得到的五个参数在平面上进行融合分析,将各参数相对高值的平面叠合区确定为页岩油勘探有利区,部署井位。
2.根据权利要求1所述的一种非常规油气有利区地球物理预测方法,其特征在于:步骤S1测得全井段高分辨率声波时差曲线用于提供实际页岩中的声波旅行时间;交叉偶极子声波测量得到井中连续横波速度Vp,目的层加测核磁测井得到流体及烃类可动性参数。
3.根据权利要求1所述的一种非常规油气有利区地球物理预测方法,其特征在于:步骤S3中各弹性参数包括杨氏模量E、泊松比σ。
4.根据权利要求1所述的一种非常规油气有利区地球物理预测方法,其特征在于:步骤S5在处理流程中对处理参数进行优化过程包括:去噪处理时不要压制掉在频率域任何与有效反射信号重叠的面波、线形干扰等噪音;振幅补偿处理步骤时,几何扩散补偿参数要参考步骤S4中VSP资料得到的tar值,叠后拓频反Q滤波处理要参考步骤4中VSP资料得到的Q值。
5.根据权利要求1所述的一种非常规油气有利区地球物理预测方法,其特征在于:步骤S5重新采集宽方位观测、宽频带激发和接收、高密度采集、大偏移距接收类型的全新三维地震资料。
6.根据权利要求1或5所述的一种非常规油气有利区地球物理预测方法,其特征在于:步骤S5如果无法重新采集宽方位、宽频带、高密度的新资料,在已有的多套老地震资料中选择纵横比最高、偏移距最大的那套数据。
CN202011228678.7A 2020-11-06 2020-11-06 一种非常规油气有利区地球物理预测方法 Pending CN112363226A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011228678.7A CN112363226A (zh) 2020-11-06 2020-11-06 一种非常规油气有利区地球物理预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011228678.7A CN112363226A (zh) 2020-11-06 2020-11-06 一种非常规油气有利区地球物理预测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112363226A true CN112363226A (zh) 2021-02-12

Family

ID=74509498

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011228678.7A Pending CN112363226A (zh) 2020-11-06 2020-11-06 一种非常规油气有利区地球物理预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112363226A (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113820750A (zh) * 2021-08-12 2021-12-21 中海石油(中国)有限公司天津分公司 基于弹塑性力学定量预测泥岩构造裂缝的方法
CN115356772A (zh) * 2022-08-16 2022-11-18 重庆科技学院 一种考虑夹层类型的陆相页岩气储层脆性评价方法
WO2023230946A1 (zh) * 2022-05-30 2023-12-07 佟小龙 陆地地球物理勘探方法、电子设备及可读存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130346040A1 (en) * 2012-06-20 2013-12-26 Schlumberger Technology Corporation Shale gas production forecasting
CN105652323A (zh) * 2015-08-11 2016-06-08 中国石油化工股份有限公司 一种储层预测方法
CN105986816A (zh) * 2015-02-27 2016-10-05 中国石油化工股份有限公司 一种用于识别页岩地层甜点的方法
CN109375269A (zh) * 2018-11-23 2019-02-22 西安石油大学 一种综合地质与地球物理信息建立油/气藏模式的方法
CN110501744A (zh) * 2019-08-26 2019-11-26 中海石油(中国)有限公司上海分公司 烃源岩有机碳地球物理定量预测方法、装置、设备及存储介质
US20200211126A1 (en) * 2018-12-29 2020-07-02 Petrochina Company Limited Prediction method for shale oil and gas sweet spot region, computer device and computer readable storage medium

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130346040A1 (en) * 2012-06-20 2013-12-26 Schlumberger Technology Corporation Shale gas production forecasting
CN105986816A (zh) * 2015-02-27 2016-10-05 中国石油化工股份有限公司 一种用于识别页岩地层甜点的方法
CN105652323A (zh) * 2015-08-11 2016-06-08 中国石油化工股份有限公司 一种储层预测方法
CN109375269A (zh) * 2018-11-23 2019-02-22 西安石油大学 一种综合地质与地球物理信息建立油/气藏模式的方法
US20200211126A1 (en) * 2018-12-29 2020-07-02 Petrochina Company Limited Prediction method for shale oil and gas sweet spot region, computer device and computer readable storage medium
CN110501744A (zh) * 2019-08-26 2019-11-26 中海石油(中国)有限公司上海分公司 烃源岩有机碳地球物理定量预测方法、装置、设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王鑫: "基于正演模拟的目的层段成像及其精度分析", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 基础科学辑》 *
陈美玲: "济阳坳陷古近系页岩油"甜点"地球物理响应特征研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士) 基础科学辑》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113820750A (zh) * 2021-08-12 2021-12-21 中海石油(中国)有限公司天津分公司 基于弹塑性力学定量预测泥岩构造裂缝的方法
CN113820750B (zh) * 2021-08-12 2024-04-16 中海石油(中国)有限公司天津分公司 基于弹塑性力学定量预测泥岩构造裂缝的方法
WO2023230946A1 (zh) * 2022-05-30 2023-12-07 佟小龙 陆地地球物理勘探方法、电子设备及可读存储介质
CN115356772A (zh) * 2022-08-16 2022-11-18 重庆科技学院 一种考虑夹层类型的陆相页岩气储层脆性评价方法
CN115356772B (zh) * 2022-08-16 2023-04-04 重庆科技学院 一种考虑夹层类型的陆相页岩气储层脆性评价方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104502971B (zh) 页岩储层总有机碳含量和脆性空间展布的检测方法
US20120143508A1 (en) Automatic estimation of source rock petrophysical properties
CN1040364C (zh) 采用统计校准技术导出地质特性的地震记录曲线分析方法
Collett et al. Downhole well log and core montages from the Mount Elbert gas hydrate stratigraphic test well, Alaska North Slope
CN105277982B (zh) 一种泥页岩总有机碳含量地震预测方法
US20110144913A1 (en) Source rock volumetric analysis
Yarmohammadi et al. An integrated approach for heterogeneity analysis of carbonate reservoirs by using image log based porosity distributions, NMR T2 curves, velocity deviation log and petrographic studies: A case study from the South Pars gas field, Persian Gulf Basin
CN104514552B (zh) 一种煤层气储层识别与丰度预测的方法
CN112363226A (zh) 一种非常规油气有利区地球物理预测方法
Baumann-Wilke et al. P-wave traveltime tomography for a seismic characterization of black shales at shallow depth on Bornholm, Denmark
Guoqiang Challenges and countermeasures of log evaluation in unconventional petroleum exploration and development
Faraji et al. Integration of core data, well logs and seismic attributes for identification of the low reservoir quality units with unswept gas in the carbonate rocks of the world’s largest gas field
CN111679343A (zh) 地震电磁复合数据采集系统和地下储层油气储量预测方法
JPH0213879A (ja) 坑井中で検層プローブにより記録したデータから堆積岩中の有機物含有量を予測する方法
CN111308558B (zh) 页岩气水平井纵波时差校正方法
Worthington Reservoir characterization at the mesoscopic scale
Deng et al. A new index used to characterize the near-wellbore fracture network in naturally fractured gas reservoirs
Chen et al. Quantitative prediction of total organic carbon content in shale-gas reservoirs using seismic data: A case study from the Lower Silurian Longmaxi Formation in the Chang Ning gas field of the Sichuan Basin, China
Akimbekova et al. Deriving Vp velocity and density properties of complex litho-structural units from the analysis of geophysical log data: A study from the Southern Apennines of Italy
RU2771802C1 (ru) Способ дифференциации пустотности неоднородных карбонатных пластов
CN115586572B (zh) 一种孔隙参数与储层参数的地震岩石物理解析反演方法
RU2225020C1 (ru) Способ геофизической разведки для определения нефтепродуктивности трещинных глинистых коллекторов в межскважинном пространстве
CN110927819B (zh) 一种裂缝发育程度表征方法
CN212364624U (zh) 地震电磁复合数据采集系统
Ayodele An integrated study of the early cretaceous (Valanginian) reservoir from the Gamtoos Basin, offshore South Africa with special reference to seismic cacies, formation evaluation and static reservoir modeling

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
CB03 Change of inventor or designer information
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Zhao Haibo

Inventor after: Bao Yi

Inventor after: Li Kuizhou

Inventor after: Wang Cheng

Inventor after: Pei Jiangyun

Inventor after: Zhang Zhiming

Inventor after: Yu Zhanqing

Inventor after: Lu Guangda

Inventor after: Wang Yangyang

Inventor before: Bao Yi

Inventor before: Chen Shumin

Inventor before: Li Kuizhou

Inventor before: Wang Cheng

Inventor before: Pei Jiangyun

Inventor before: Zhang Zhiming

Inventor before: Yu Zhanqing

Inventor before: Lu Guangda

RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210212