CN112392471A - 一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置 - Google Patents
一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112392471A CN112392471A CN201910745667.7A CN201910745667A CN112392471A CN 112392471 A CN112392471 A CN 112392471A CN 201910745667 A CN201910745667 A CN 201910745667A CN 112392471 A CN112392471 A CN 112392471A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- porosity
- logging
- value
- equation
- carbonate reservoir
- 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.)
- Granted
Links
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 title claims abstract description 56
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 66
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 16
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 13
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 claims description 12
- 239000010459 dolomite Substances 0.000 claims description 12
- 229910000514 dolomite Inorganic materials 0.000 claims description 12
- 239000006028 limestone Substances 0.000 claims description 12
- 239000004927 clay Substances 0.000 claims description 9
- 239000004571 lime Substances 0.000 claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 abstract description 5
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 abstract description 5
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 4
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 6
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 2
- 238000009933 burial Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
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
- 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
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Algebra (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明涉及碳酸盐岩储层评价领域，特别涉及一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置，这种计算方法包括开展岩心标定实验，确定碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征；建立碳酸盐岩储层体积模型和测井响应方程，其中，对于非线性特征，建立非线性方程；上述的测井响应方程联立形成方程组；迭代求解方程组，得到储层孔隙度。本发明提供的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法通过岩心标定实验，确定非线性参数，然后建立测井响应非线性方程组，能够减小孔隙度的计算误差，扩大孔隙度的数据量，更加适用于储层情况复杂的碳酸盐岩地层。
Description
技术领域
本发明涉及碳酸盐岩储层评价领域，特别涉及一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置。
背景技术
碳酸盐岩储层是三大重要的油气储层之一，世界油气资源主要集中分布于碳酸盐岩储层，目前我国碳酸盐岩油气勘探进入新的时代，碳酸盐岩储层具有埋深大、储层致密、非均质性强、厚度薄的典型特征。碳酸盐岩储层复杂的地质特征对储层孔隙度准确计算提出新的要求，目前对于碳酸盐岩储层孔隙度计算，主要有交会法、多矿物模型两种，这方法虽有一定的差异，但其原理均是基于碳酸盐岩孔隙度测井的线性响应方程，计算储层岩石孔隙度。上述两种方法对于储层孔隙高、非均质较小、单层厚度大的碳酸盐岩储层孔隙度计算应用效果和计算精度通常能满足储层评价的要求，但对于目前大多数埋深大、储层致密、非均质性强、厚度薄的碳酸盐岩储层孔隙度计算精度和效果达不到储层评价要求。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中所存在的：针对复杂的碳酸盐岩储层，现有的孔隙度计算方法存在误差较大的问题，提供一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，包括以下步骤：
开展岩心孔隙度实验数据标定，交会拟合建立孔隙度大小与测井值大小之间的关系，确定碳酸盐岩储层孔隙度测井相应非线性特征，对于测井响应非线性特征，找出适合于描述该测井曲线-孔隙度散点分布规律的非线性函数关系；
建立碳酸盐岩储层体积模型和测井响应方程，其中，对于非线性特征，基于非线性函数关系，建立非线性方程；
上述的测井响应方程联立形成方程组；
迭代求解方程组，得到储层孔隙度。
发明人在进行本申请的研究的过程中发现，经综合分析，现行方法对于埋深大、储层致密、非均质性强、厚度薄的碳酸盐岩储层孔隙度计算不适用的主要原因包括：第一、对于碳酸盐岩储层，各种测井响应曲线与孔隙度之间的关系并不完全一致，可能存在部分的测井响应曲线与孔隙度之间的关系不能通过线性关系表征、部分的测井响应曲线与孔隙度之间的关系可以通过过线性关系表征的情形，现有技术中没有对这些测井响应曲线与孔隙度之间的关系分别处理；第二、部分碳酸盐岩储层岩石孔隙度测井响应只在一定的孔隙度范围内满足近似线性关系；第三、碳酸盐岩储层孔隙空间主要以孔、洞为主，孔隙度级差异较大，测井响应非线性关系越突出，则线性方程或方程组求解误差越大；第三、单层厚度越薄测井响应特征受上、下围岩影响越大，测井响应非线性特征越明显，则线性方程或方程组求解误差越大。
本发明提供的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法通过岩心标定实验，交会拟合建立孔隙度大小与测井值大小之间的关系，从而确定非线性参数，然后建立测井响应非线性方程组，能够消除减小孔隙度的计算误差，更加适用于储层情况复杂的碳酸盐岩地层。
作为本发明的优选方案，在所述步骤迭代求解方程组之后，还包括以下步骤：
误差分析，在误差值满足预设要求的情况下，认为计算结果中的储层孔隙度符合要求，在误差值不满足预设要求的情况下，继续迭代求解方程组。
作为本发明的优选方案，在所述误差分析中：
将求解结果带入到方程组中，得到正演测井响应值，令测井得到的测井响应值与正演测井响应值之间的差值为求解误差；
所述预设要求为：
设定误差值标准，求解误差的绝对值小于误差值标准时，满足预设要求。
作为本发明的优选方案，在所述迭代求解方程组中：
利用牛顿法对方程组进行数值求解。
作为本发明的优选方案，在所述开展岩心孔隙度实验数据标定中：将测井曲线和已有的岩心孔隙度置于同一坐标系中，调整岩心孔隙度数据的位置，使得岩心孔隙度随地层深度的变化趋势与测井曲线的变化趋势一致或基本一致。
作为本发明的优选方案，在所述交会拟合建立孔隙度大小与测井值大小之间的关系，确定碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征中：
取同一深度下的孔隙度值和测井曲线值，以孔隙度值为横坐标，测井曲线值为纵坐标，在坐标系中标注出不同深度下的孔隙度值和测井曲线值所对应的散点，若散点的分布规律呈现非线性特点，则该测井曲线即为碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征。
作为本发明的优选方案，所述测井响应方程包括自然伽玛测井响应方程、中子测井响应方程和声波测井响应方程。
作为本发明的优选方案，所述自然伽玛测井响应方程为：
所述中子测井响应方程为：
所述声波测井响应方程为：
其中，GR、CNL、AC分别为测井得到的自然伽玛、中值、声波测井值；
V1、V2、V3、
分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙体积百分比，为待求解的未知数；
GRclay、GRlime、GRdom、GRfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体自然伽玛值，均为已知参数；
CNLclay、CNLlime、CNLdom、CNLfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体中子值，均为已知参数；
ACclay、AClime、ACdom、ACfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体声波值，均为已知参数；
f为岩心标定实验得到的孔隙度与测井响应曲线之间的函数关系。
作为本发明的优选方案，所述自然伽玛测井响应方程为：
所述中子测井响应方程为：
所述声波测井响应方程为：
一种碳酸盐岩储层孔隙度计算装置，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果：通过岩心标定实验，确定非线性参数，然后建立测井响应非线性方程组，能够消除减小孔隙度的计算误差，更加适用于储层情况复杂的碳酸盐岩地层。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
附图说明
图1为标定前的孔隙度实验数据与声波测井曲线的匹配关系；
图2为标定后的孔隙度实验数据与声波测井曲线的匹配关系；
图3为孔隙度实验数据与声波测井曲线之间的交会分析图；
图4为计算得到的孔隙度数据与声波测井曲线的匹配关系。
实施例
本发明实施例提供了一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其包括以下步骤：
S100.开展岩心标定实验，交会拟合建立孔隙度大小与测井值大小之间的关系，确定碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征；
具体的，步骤S100包括：
S110.开展岩心标定实验；
请参阅图1及图2，将测井曲线和已有的岩心孔隙度置于同一坐标系中，调整岩心孔隙度数据的位置，使得岩心孔隙度随地层深度的变化趋势与测井曲线的变化趋势一致或基本一致。
图1为标定前的数据与测井曲线的匹配关系，图2为标定后的数据与测井曲线的匹配关系。
图1及图2中的纵坐标为深度，曲线为声波测井曲线，右侧的线段为相应深度下的孔隙率。其中，AC表示声波测井值，Core_P表示孔隙度，DEPTH与DEP表示深度。
S120.交会拟合建立孔隙度大小与测井值大小之间的关系，确定碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征，对于测井响应的非线性特征，找出适合于描述该测井曲线-孔隙度散点分布规律的非线性函数关系；
请参阅图3，具体的，交会拟合建立孔隙度大小与测井值大小之间的非线性关系：取同一深度下的孔隙度值和测井曲线值，以孔隙度值为横坐标，测井曲线值为纵坐标，在坐标系中标注出不同深度下的孔隙度值和测井曲线值所对应的散点。
碳酸盐岩储层孔隙度测井相应非线性特征是指：若散点的分布规律呈现非线性特点，则该测井曲线即为碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征。
对于测井响应的非线性特征，找出适合于描述该测井曲线-孔隙度散点分布规律的非线性函数关系，即可用于辅助建立非线性响应方程。
在本实施例中，选择自然伽玛测井曲线、中子测井曲线和声波测井响应曲线。
S200.建立碳酸盐岩储层体积模型和测井响应方程，其中，对于非线性特征，基于非线性函数关系，建立非线性方程；
具体的，根据步骤S100中的实验结果，确定非线性特征中，孔隙度和测井相应特征所满足的具体函数关系。
建立所得的自然伽玛测井响应方程为：
中子测井响应方程为：
声波测井响应方程为：
其中：
GR、CNL、AC分别为测井得到的自然伽玛、中值、声波测井值；
V1、V2、V3、
分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙体积百分比，V1、V2、V3、
为需要求解的值；
GRclay、GRlime、GRdom、GRfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体自然伽玛值，为已知参数；
CNLclay、CNLlime、CNLdom、CNLfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体中子值，为已知参数；
ACclay、AClime、ACdom、ACfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体声波值，为已知参数；
f为岩心标定实验得到的孔隙度与测井响应曲线之间的函数关系。
进一步的，在本实施例中，根据岩心标定实验结果，孔隙度与自然伽马测井值之间呈线性关系，孔隙度与中子测井值之间呈对数关系，孔隙度与声波测井值之间呈对数关系(请参阅图3)。因此，可知：
S300.联立以上方程形成方程组；
该非线性方程组为：
S400.迭代求解方程组，得到储层孔隙度；
具体的，通过牛顿法迭代求解非线性方程组，得到的
值即为孔隙度。
S500.误差分析，在误差值满足预设要求的情况下，认为计算结果中的储层孔隙度符合要求，在误差值不满足预设要求的情况下，继续迭代求解方程组。
具体的，误差分析的方法为：
将非线性方程求解结果V1、V2、V3、
带入到方程组中，得到正演自然伽玛测井值、正演中子测井值及正演声波测井值。用测井得到的自然伽玛值减去正演自然伽玛测井值，得到自然伽马求解误差；用测井得到的中子测井值减去正演中子测井值，得到中子求解误差；用测井得到的声波测井值减去正演声波测井值，得到声波求解误差。
根据所需要的计算精度设定自然伽马误差值标准、中子误差值标准和声波求解误差标准。
若自然伽马求解误差小于自然伽马误差值标准，中子求解误差小于中子误差值标准且声波求解误差小于声波求解误差标准，则认为计算结果满足要求，否则再次进行步骤S400。
本发明提供的碳酸盐岩孔隙度计算方法的有益效果在于：
1.通过岩心标定实验，确定非线性参数，然后建立测井响应非线性方程组，能够消除减小孔隙度的计算误差，更加适用于储层情况复杂的碳酸盐岩地层；
2.请参阅图4，图4中的右侧曲线为计算得到的孔隙度曲线，可知，通过计算能够得到连续的储层孔隙度分布曲线，扩大数据量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
开展岩心孔隙度实验数据标定，交会拟合建立孔隙度大小与测井值大小之间的关系，确定碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征，对于测井响应非线性特征，找出适合于描述该测井曲线-孔隙度散点分布规律的非线性函数关系；
建立碳酸盐岩储层体积模型和测井响应方程，其中，对于非线性特征，基于非线性函数关系，建立非线性方程；
上述的测井响应方程联立形成方程组；
迭代求解方程组，得到储层孔隙度。
2.根据权利要求1所述的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，在所述步骤迭代求解方程组之后，还包括以下步骤：
误差分析，在误差值满足预设要求的情况下，则计算结果中的储层孔隙度满足误差要求；在误差值不满足预设要求的情况下，继续迭代求解方程组，直到计算结果中的储层孔隙度满足误差要求。
3.根据权利要求2所述的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，在所述误差分析中：
将求解结果带入到方程组中，得到正演测井响应值，令测井得到的测井响应值与正演测井响应值之间的差值为求解误差；
所述预设要求为：
根据满足实际要求的误差值标准，当求解误差的绝对值小于误差值标准时，满足预设要求。
4.根据权利要求2所述的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，在所述迭代求解方程组中：
利用牛顿法对方程组进行数值求解。
5.根据权利要求1所述的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，在所述开展岩心孔隙度实验数据标定中：
将测井曲线和已有的岩心孔隙度置于同一坐标系中，调整岩心孔隙度数据的位置，使得岩心孔隙度随地层深度的变化趋势与测井曲线的变化趋势一致或基本一致。
6.根据权利要求5所述的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，在所述交会拟合建立孔隙度大小与测井值大小之间的关系，确定碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征中：
取同一深度下的孔隙度值和测井曲线值，以孔隙度值为横坐标，测井曲线值为纵坐标，在坐标系中标注出不同深度下的孔隙度值和测井曲线值所对应的散点，若散点的分布规律呈现非线性特点，则该测井曲线即为碳酸盐岩储层孔隙度测井响应的非线性特征。
7.根据权利要求1-6中任意一项所述的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，所述测井响应方程包括自然伽玛测井响应方程、中子测井响应方程和声波测井响应方程。
8.根据权利要求7所述的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，所述自然伽玛测井响应方程为：
所述中子测井响应方程为：
所述声波测井响应方程为：
其中，GR、CNL、AC分别为测井得到的自然伽玛、中值、声波测井值；
V1、V2、V3、
分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙体积百分比；
GRclay、GRlime、GRdom、GRfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体自然伽玛值，为已知参数；
CNLclay、CNLlime、CNLdom、CNLfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体中子值，为已知参数；
ACclay、AClime、ACdom、ACfluid分别为泥质、灰岩、白云岩、孔隙流体声波值，为已知参数；
f为岩心标定实验得到的孔隙度与测井响应曲线之间的函数关系。
9.根据权利要求8所述的碳酸盐岩储层孔隙度计算方法，其特征在于，所述自然伽玛测井响应方程为：
所述中子测井响应方程为：
所述声波测井响应方程为：
10.一种碳酸盐岩储层孔隙度计算装置，其特征在于，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至9中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910745667.7A CN112392471B (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910745667.7A CN112392471B (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112392471A true CN112392471A (zh) | 2021-02-23 |
| CN112392471B CN112392471B (zh) | 2024-02-02 |
Family
ID=74602656
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910745667.7A Active CN112392471B (zh) | 2019-08-13 | 2019-08-13 | 一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112392471B (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114109352A (zh) * | 2021-06-17 | 2022-03-01 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120065890A1 (en) * | 2010-09-13 | 2012-03-15 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for hydrocarbon gas pay zone characterization in a subterranean reservoir |
| US20150023564A1 (en) * | 2013-07-18 | 2015-01-22 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for estimating porosity distribution in subterranean reservoirs |
| US20170176639A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Schlumberger Technology Corporation | Thermal Maturity Estimation via Logs |
| CN107121448A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-09-01 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 碳酸盐岩储层沥青含量计算方法 |
| CN107327294A (zh) * | 2017-08-28 | 2017-11-07 | 西北大学 | 一种基于致密油储层变骨架参数条件下的孔隙度解释方法 |
| CN109283596A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-01-29 | 中国地质大学（武汉） | 一种碳酸盐岩储层物性解释方法 |
| CN109283597A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-01-29 | 中国地质大学（武汉） | 一种碳酸盐岩地层超压预测方法 |
| CN109458176A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-12 | 西南石油大学 | 碳酸盐岩储层压力的预测方法及其应用 |
-
2019
- 2019-08-13 CN CN201910745667.7A patent/CN112392471B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120065890A1 (en) * | 2010-09-13 | 2012-03-15 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for hydrocarbon gas pay zone characterization in a subterranean reservoir |
| US20150023564A1 (en) * | 2013-07-18 | 2015-01-22 | Chevron U.S.A. Inc. | System and method for estimating porosity distribution in subterranean reservoirs |
| US20170176639A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Schlumberger Technology Corporation | Thermal Maturity Estimation via Logs |
| CN107121448A (zh) * | 2017-04-28 | 2017-09-01 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 碳酸盐岩储层沥青含量计算方法 |
| CN107327294A (zh) * | 2017-08-28 | 2017-11-07 | 西北大学 | 一种基于致密油储层变骨架参数条件下的孔隙度解释方法 |
| CN109283596A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-01-29 | 中国地质大学（武汉） | 一种碳酸盐岩储层物性解释方法 |
| CN109283597A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-01-29 | 中国地质大学（武汉） | 一种碳酸盐岩地层超压预测方法 |
| CN109458176A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-03-12 | 西南石油大学 | 碳酸盐岩储层压力的预测方法及其应用 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 景建恩等: "塔河油田碳酸盐岩缝洞型储层的测井识别与评价方法研究", 地球物理学进展, vol. 18, no. 02, pages 336 - 341 * |
| 陈继华等: "溶孔洞型含气碳酸盐岩储层孔隙度评价方法研究", 石油天然气学报, vol. 33, no. 06, pages 92 - 97 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114109352A (zh) * | 2021-06-17 | 2022-03-01 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法 |
| CN114109352B (zh) * | 2021-06-17 | 2023-11-10 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于曲线相似度预测孔隙度的方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112392471B (zh) | 2024-02-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CA2692425A1 (en) | Method, program and computer system for scaling hydrocarbon reservoir model data | |
| EP2643713A1 (en) | System and method for estimating fluid distribution in a subterranean reservoir | |
| CN110955982B (zh) | 一种变质岩储层渗透率计算方法、装置及计算机存储介质 | |
| CN109870720B (zh) | 一种页岩气微裂缝测井识别方法 | |
| WO2012035036A1 (en) | Method of predicting the pressure sensitivity of seismic velocity within reservoir rocks | |
| EP2839321A2 (en) | System and method for calibrating permeability for use in reservoir modeling | |
| CN108240952A (zh) | 一种解析法计算页岩含气量的方法 | |
| CN108873065B (zh) | 砂岩优质储层预测方法及装置 | |
| CN111008482B (zh) | 一种变质岩储层含水饱和度计算方法及装置 | |
| CN112392471A (zh) | 一种碳酸盐岩储层孔隙度计算方法及装置 | |
| CN105626056A (zh) | 一种确定目标区三维地层孔隙压力的方法和装置 | |
| CN110344822B (zh) | 含钙质致密储层含水饱和度的确定方法 | |
| CN106869915B (zh) | 一种水平井井间隔夹层预测方法及装置 | |
| CN115390155A (zh) | 针对非均质储层的测井解释方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN111963148B (zh) | 碳酸盐岩缝洞型油气藏压力系数与钻井泥浆密度确定方法 | |
| CN113189645B (zh) | 一种基质矿物模量确定方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN116930023A (zh) | 致密砂岩相控分类孔隙度测井精细解释方法和装置 | |
| CN110308488B (zh) | 确定洞穴充填程度的方法及系统 | |
| CN109116440B (zh) | 致密灰岩储层裂缝识别方法 | |
| CN112377184A (zh) | 串珠状缝洞型碳酸盐岩储层物性参数分析方法及装置 | |
| CN110879424A (zh) | 流体性质识别方法及装置 | |
| Amanipoor | Providing a subsurface reservoir quality maps in oil fields by geostatistical methods | |
| CN113075747B (zh) | 储层裂缝发育区域的预测方法及装置 | |
| CN111381279A (zh) | 储层孔隙度定量预测方法及装置 | |
| CN113914853B (zh) | 深水沉积体系砂泥岩薄互层砂岩储层含水饱和度确定方法 |
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 |