CN113495295B - 弱连通缝洞型储层的识别方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

弱连通缝洞型储层的识别方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供一种弱连通缝洞型储层的识别方法、装置、设备及存储介质,包括确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,所述各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层;获取目标储层的基本特征;将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配;当所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将所述目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。该方法简便易行,有利于根据实际资料开展广泛应用,并识别出碳酸盐岩弱连通缝洞型储层,从而有效指导复杂的缝洞型储层的评价与开发。

Description

弱连通缝洞型储层的识别方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及油气勘探开发技术领域,尤其涉及一种弱连通缝洞型储层的识别方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
储层连通性是复杂油气藏勘探开发面临的重大难题,也是油藏地质与开发地质研究的前沿领域。通过地震资料、钻井资料、测试与生产动态等资料判别储层连通性,以及在连通性的模拟等方面取得很多新进展。但在复杂次生孔隙的碳酸盐岩储层中,由于储层具有不规则的储集空间,复杂孔、洞、缝网络,储层的连通性异常复杂,并造成油气水产出的复杂性。
目前主要结合静态与动态的生产资料综合分析碳酸盐岩缝洞型储层是否连通,具体通过压力、干扰试井等动态资料进行井间连通性的识别,并识别出连通缝洞型储层和不连通缝洞型储层,为油气藏的高效开发做基础。
但目前均以连通缝洞型储层与不连通缝洞型储层为基础,忽略了部分介于两者之间的弱连通缝洞型储层,目前还没有碳酸盐岩弱连通缝洞型储层的识别方法,严重影响复杂的缝洞型储层的评价与开发,这是亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种弱连通缝洞型储层的识别方法、装置、设备及存储介质,该方法简便易行,有利于根据实际资料开展广泛应用,并识别碳酸盐岩弱连通缝洞型储层,从而有效指导复杂的缝洞型储层的评价与开发。
第一方面,本发明实施例中提供一种弱连通缝洞型储层的识别方法,包括:
确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,所述各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层;
获取目标储层的基本特征;
将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配;
当所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将所述目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。
可选地,还包括:
将所述目标储层的基本特征确定为所述弱连通缝洞型储层的基本特征;
将所述述弱连通缝洞型储层的基本特征进行存储。
可选地,所述基本特征包括至少一种以下特征:
地震响应特征、井间储层对比特征、流体性质特征、压力特征、生产动态特征以及干扰试井参数。
可选地,若所述基本特征为地震响应特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的地震响应特征为:缝洞体之间的间隔和裂缝密度;
若所述基本特征为井间储层对比特征,则所述弱连通缝洞型储层基本特征中的的井间储层对比特征为:孔洞型储层或裂缝密度;
若所述基本特征为流体性质,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的流体性质特征为:流体的成分与密度;
若所述基本特征为压力特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的压力特征为:压力系统和井间压力变化;
若所述基本特征为生产动态特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的生产动态判别特征为:流体产量、流体性质与含水率;
若所述基本特征为干扰试井参数,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的干扰试井参数为:压力、产量变化,在预设时间内是否检测到示踪剂。
可选地,还包括:
将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配时,验证与校对所述弱连通缝洞型储层的基本特征。
第二方面,本发明实施例中提供一种弱连通缝洞型储层的识别装置,包括:
第一确定模块,用于确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,所述各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层;
获取模块,用于获取目标储层的基本特征;
匹配模块,用于将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层基本特征进行匹配;
第二确定模块,用于当所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将所述目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。
可选地,还包括:
第三确定模块,用于将所述目标储层的基本特征确定为所述弱连通缝洞型储层的基本特征;
存储模块,用于将所述述弱连通缝洞型储层的基本特征进行存储。可选地,所述基本特征包括至少一种以下特征:
地震响应特征、井间储层对比特征、流体性质特征、压力特征、生产动态特征以及干扰试井参数。
可选地,若所述基本特征为地震响应特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的地震响应特征为:缝洞体之间的间隔和裂缝密度;
若所述基本特征为井间储层对比特征,则所述弱连通缝洞型储层基本特征中的井间储层对比特征为:孔洞型储层或裂缝密度;
若所述基本特征为流体性质,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的流体性质特征为:流体的成分与密度;
若所述基本特征为压力特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的压力特征为:压力系统和井间压力变化;
若所述基本特征为生产动态特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的生产动态判别特征为:流体产量、流体性质与含水率;
若所述基本特征为干扰试井参数,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的干扰试井参数为:压力、产量变化,在预设时间内是否检测到示踪剂。
可选地,还包括,
验证模块,用于将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配时,验证与校对所述弱连通缝洞型储层的基本特征。
第三方面,本发明实施例中提供一种电子设备,包括存储器和处理器;
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于读取存储器存储的计算机程序,并根据所述存储器中的计算机程序执行如第一方面提供的弱连通缝洞型储层的识别方法。
第四方面,本发明实施例中提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如第一方面提供的弱连通缝洞型储层的识别方法。
本发明提供一种弱连通缝洞型储层的识别方法,包括确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层;获取目标储层的基本特征;将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配;当目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。由于该方法将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征一一对比,如果目标储层的基本特征既与不连通缝洞型储层的基本特征不匹配,又与连通缝洞型储层的基本特征不匹配,则可以确定出目标储层的类别为弱连通缝洞型储层,该方法简便易行,有利于根据实际资料开展广泛应用,并识别碳酸盐岩弱连通缝洞型储层,从而有效指导复杂的缝洞型储层的评价与开发。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1为本发明实施例提供的一种弱连通缝洞型储层的识别方法的流程示意图;
图2为本发明实施例提供的另一种弱连通缝洞型储层的识别方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的一种弱连通缝洞型储层的识别装置示意图;
图4为本发明实施例提供的另一种弱连通缝洞型储层的识别装置示意图;
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
通过上述附图,已示出本公开明确的实施例,后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本公开构思的范围,而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本公开的概念。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
在本发明的实施例中,“至少一个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况,其中A,B可以是单数或者复数。在本发明的文字描述中,字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本发明实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明实施例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明实施例提供的弱连通缝洞型储层的识别方法适用于复杂储层的油气藏勘探与开发,在油气藏勘探与开发前需要先判断出碳酸盐岩缝洞型储层的连通性,以便根据储层的连通性进行开发,目前主要结合静态与动态的生产资料综合分析并识别碳酸盐岩缝洞型储层是否连通,识别出来的只有连通缝洞型储层和不连通缝洞型储层,忽略了介于两者之间的弱连通缝洞型储层,但是,目前还没有碳酸盐岩弱连通缝洞型储层的识别方法,严重影响复杂的缝洞型储层的评价与开发,这是亟待解决的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供一种弱连通缝洞型储层的识别方法,结合多学科多方法的综合研究,通过地震储层预测、井间储层对比、流体性质对比分析、压力系统分析、开发动态数据与井间干扰试验等多方法结合,判别弱连通缝洞型储层,示例的,确定出连通缝洞型储层与不连通缝洞型储层的基本特征,获取目标储层的基本特征,将目标储层的基本特征与连通缝洞型储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征进行一一对比,对比过程中,如果发现目标储层的基本特征既不是连通缝洞型储层的的基本特征,又不是不连通缝洞型储层的基本特征,就将目标储层的连通性确定为弱连通。该方法简便易行,有利于根据实际资料开展广泛应用,并识别碳酸盐岩弱连通缝洞型储层,从而有效指导复杂的缝洞型储层的评价与开发。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
图1为本发明实施例提供的一种弱连通缝洞型储层的识别方法的流程示意图,该方法的执行主体为弱连通缝洞型储层的识别装置,如图1所示,本发明实施例的方法包括以下步骤:
S101:确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层。
需要说明的是,缝洞型储层是指裂缝、溶孔及溶洞等类型的油气储层。这些裂缝和孔、洞系统对致密岩层中的油气赋存和运移起着控制作用。
示例的,本实施例中通过对地震、钻井与生产等资料进行对比分析,从确定已知缝洞型储层中不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征。
S102:获取目标储层的基本特征。
需要说明的是,目标储层可以包括待开发油田,或者已开发油田。通过实地勘探或查找相关地震资料、钻井资料和生产动态资料,获取目标储层的基本特征。
获取到目标储层的基本特征后,判断出目标储层的连通性,以确定油气藏情况,从而决定下一步的开发方向。
S103:将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配。
示例的,本实施例中,将获取到的目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行一一对比,以根据对比结果确定出目标储层的连通性。
其中,基本特征包括至少一种以下特征:地震响应特征、井间储层对比特征、流体性质特征、压力特征、生产动态特征以及干扰试井参数。
S104:当目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。
示例的,本实施例中,如果出现目标储层的基本特征既与不连通缝洞型储层的基本特征不匹配,又与连通缝洞型储层的基本特征不匹配,就说明目标储层的连通性为弱连通,将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。
本发明提供的弱连通缝洞型储层的识别方法,包括确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层;获取目标储层的基本特征;将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配;当目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。由于该方法将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征一一对比,如果目标储层的基本特征既与不连通缝洞型储层的基本特征不匹配,又与连通缝洞型储层的基本特征不匹配,则可以确定出目标储层的类别为弱连通缝洞型储层,该方法简便易行,有利于根据实际资料开展广泛应用,并识别碳酸盐岩弱连通缝洞型储层,从而有效指导复杂的缝洞型储层的评价与开发。
图2为本发明实施例提供的另一种弱连通缝洞型储层的识别方法的流程示意图,在图1所示实施例的基础上,还增加了确定、存储并验证与校对弱连通缝洞型储层的基本特征的步骤,如图2所示,本发明实施例的方法包括以下步骤:
S201:确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层。
需要说明的是,基本特征包括至少一种以下特征:地震响应特征、井间储层对比特征、流体性质特征、压力特征、生产动态特征以及干扰试井参数。
可以理解的是,本实施例结合多学科多方法的综合研究,通过地震储层预测、井间储层对比、流体性质对比分析、压力系统分析、开发动态数据与井间干扰试验等多方法结合,确定出缝洞型储层中不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征。
示例的,通过地震储层预测的方法确定不连通缝洞型储层与连通缝洞型储层的基本特征:在地震属性、地震储层反演、裂缝预测等地震储层预测与描述的基础上,划分缝洞单元;结合已有钻井资料与生产资料,分析制定研究区连通缝洞型储层与不连通缝洞型储层的标准:以缝洞型储层之间孔洞型储层的发育程度与裂缝密度为主要判别标准;通过缝洞体雕刻与可视化显示,判别缝洞储层之间的连通关系,并确定出缝洞型储层中不连通缝洞型储层的地震响应特征和连通缝洞型储层的地震响应特征以及地震参数数值,用来识别弱连通缝洞型储层。
示例的,通过井间储层对比的方法确定不连通缝洞型储层与连通缝洞型储层的基本特征:利用已有钻井资料,结合生产资料与地震储层预测,进行缝洞型储层的建模;开展井内储层之间的对比,确定井间储层划分连通缝洞型储层与不连通缝洞型储层的标准:仍以孔洞型储层的发育程度与裂缝密度为判别标准;根据判别标准确定出连通缝洞型储层的井间储层对比特征与不连通缝洞型储层的井间储层对比特征。
示例的,通过流体性质对比分析的方法确定不连通缝洞型储层与连通缝洞型储层的基本特征:综合对比连通储层与不连通储层的油气水资料,通过流体性质分析,确定作为对比标准的流体参数,如原油/天然气的组分与密度、气油比、地层水的化学组分等;根据这些流体参数确定出连通缝洞型储层的流体性质特征与不连通缝洞型储层的流体性质特征。
示例的,通过压力系统分析的方法确定不连通缝洞型储层与连通缝洞型储层的基本特征:根据相关压力资料对油藏压降、压力梯度、压力趋势进行分析,确定出连通缝洞型储层和不连通缝洞型储层的压力参数范围,根据压力参数范围确定出连通缝洞型储层的压力系统及变化特征和不连通缝洞型储层的压力系统及变化特征。
示例的,通过开发动态数据的方法确定不连通缝洞型储层与连通缝洞型储层的基本特征:收集生产动态资料,将生产动态的流体性质、压力系统、产量动态曲线进行对比,确定不连通缝洞型储层与连通缝洞型储层的判别标准;根据缝洞型储层的判别标准确定出连通缝洞型储层的生产动态特征和不连通缝洞型储层的生产动态特征。
示例的,通过井间干扰试验的方法确定不连通缝洞型储层与连通缝洞型储层的基本特征:收集干扰试井和类干扰试井相关资料,对干扰试井和类干扰试井相关资料进行分析对比,确定连通和不连通缝洞型储层的判别标准:干扰试井时产量与压力的变化情况,检测到示踪剂所需时间长短;根据判别标准确定出连通缝洞型储层的干扰试井参数特征和连通缝洞型储层的干扰试井参数特征。
S202:获取目标储层的基本特征。
S203:将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配。
可以理解的是,目标储层的基本特征可能为连通缝洞型储层的基本特征,也可能为不连通缝洞型储层的基本特征,还有可能为弱连通缝洞型储层的基本特征。
其中,基本特征包括至少一种以下特征:地震响应特征、井间储层对比特征、流体性质特征、压力特征、生产动态特征以及干扰试井参数。
示例的,将目标储层的地震响应特征与不连通缝洞型储层的地震响应特征和连通缝洞型储层的地震响应特征一一对比;将目标储层的井间储层对比特征与不连通缝洞型储层的井间储层对比特征和连通缝洞型储层的井间储层对比特征一一对比;将目标储层的流体性质特征与不连通缝洞型储层的流体性质特征和连通缝洞型储层的流体性质特征一一对比;将目标储层的压力特征与不连通缝洞型储层的压力特征和连通缝洞型储层的压力特征一一对比;将目标储层的生产动态特征与不连通缝洞型储层的生产动态特征和连通缝洞型储层的生产动态特征一一对比;将目标储层的干扰试井参数与不连通缝洞型储层的干扰试井参数和连通缝洞型储层的干扰试井参数一一对比;通过多个方面的综合对比分析,以识别出目标储层的连通性,最终确定目标储层的类别。
S204:当目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。
示例的,当目标储层的地震响应特征与不连通缝洞型储层的地震响应特征和连通缝洞型储层的地震响应特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;当目标储层的井间储层对比特征与不连通缝洞型储层的井间储层对比特征和连通缝洞型储层的井间储层对比特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;当目标储层的流体性质特征与不连通缝洞型储层的流体性质特征和连通缝洞型储层的流体性质特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;当目标储层的压力特征与不连通缝洞型储层的压力特征和连通缝洞型储层的压力特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;当目标储层的生产动态特征与不连通缝洞型储层的生产动态特征和连通缝洞型储层的生产动态特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;当目标储层的干扰试井参数与不连通缝洞型储层的干扰试井参数和连通缝洞型储层的干扰试井参数均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。
当然,目标储层的基本与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征也会出现匹配的情况,则说明目标储层的连通性为连通或不连通,将目标储层的类别确定为连通缝洞型储层或不连通缝洞型储层。
S205:将目标储层的基本特征确定为弱连通缝洞型储层的基本特征。
需要说明的是,当把目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层时,说明目标储层的基本特征为弱连通缝洞型储层的基本特征,则将目标储层的基本特征确定为弱连通缝洞型储层的基本特征。
示例的,若基本特征为地震响应特征,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的地震响应特征为:缝洞体之间的间隔和裂缝密度,即缝洞体之间有间隔,也有孔洞型储层,还有少量裂缝,可以用裂缝密度量化,其中,裂缝密度,单位长度或单位面积内裂缝的条数或宽度。一般用单位长度内裂缝的条数来表示,又称裂缝频率或视密度。
若基本特征为井间储层对比特征,则弱连通缝洞型储层基本特征中的井间储层对比特征为:孔洞型储层或裂缝密度,即缝洞型储层间有致密的孔洞型储层,还有少量裂缝,可以用裂缝密度量化。
若基本特征为流体性质,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的流体性质特征为:流体的成分与密度,即原油/天然气的组分与密度、气油比、地层水的化学组分等流体性质有差异,油气水分异不明显。
若基本特征为压力特征,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的压力特征为:压力系统和井间压力变化;即不同井之间的压力系统接近,且井间压力变化的轨迹不完全同步,有一定的压力参数数值范围,或一口井内压力变化的速度缓慢。
若基本特征为生产动态特征,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的生产动态判别特征为:流体产量、流体性质与含水率,即油气产量数值上下波动大,流体性质有差异与含水率的数值波动大。
若基本特征为干扰试井参数,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的干扰试井参数为:压力、产量变化,在预设时间内是否检测到示踪剂,即在干扰试井时,压力和产量出现缓慢波动,说明干扰有弱反映,并且用示踪剂跟踪检测时,检测到示踪剂所需要的时间不在预设范围内,预设时间范围根据实际勘探情况确定,本发明实施例中对此不作限定。
需要说明的是,以上弱连通的基本特征中涉及到变化幅度或具体数值范围的特征,均没有固定的范围或数值,根据实际勘探或识别的实时情况确定,本发明实施例中对此不作限定。
S206:将弱连通缝洞型储层的基本特征进行存储。
示例的,本实施例中将确定出来的缝洞型储层的基本特征进行存储,以便在采用各种方法识别弱连通缝洞型储层的过程中,对弱连通缝洞型储层的基本特征进行验证与校对,一种可能的实现方式如下:
将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配时,验证与校对弱连通缝洞型储层的基本特征。
可以理解的是,将目标储层的一个基本特征与不连通缝洞型储层的一个基本特征和连通缝洞型储层的一个基本特征进行匹配时,如果目标储层的这个基本特征既不是不连通缝洞型储层的一个基本特征,又不是连通缝洞型储层的一个基本特征,则说明目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层,进而目标储层的基本特征为弱连通缝洞型储层的基本特征,当用目标储层的另一个基本特征与不连通缝洞型储层的另一个基本特征和连通缝洞型储层的另一个基本特征进行匹配时,如果确定出目标储层的类别不是弱连通缝洞型储层,验证了上一个目标储层的基本特征作为弱连通缝洞型储层的基本特征有误,则将上一个目标储层的基本特征进行校对,又或是这次目标储层的基本特征确定有误,同样也进行相应的校对,使得不断验证与校对弱连通缝洞型储层的基本特征,进而可以提高确定目标储层的类别的准确性。
示例的,如果先用目标储层的流体性质特征与不连通缝洞型储层的流体性质特征和连通缝洞型储层的流体性质特征进行匹配,当目标储层的流体性质特征与不连通缝洞型储层的流体性质特征和连通缝洞型储层的流体性质特征均不匹配时,将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;接着用目标储层的压力特征与不连通缝洞型储层的压力特征和连通缝洞型储层的压力特征进行匹配,当目标储层的压力特征与不连通缝洞型储层的压力特征和连通缝洞型储层的压力特征中的任意一个匹配,则目标储层的类别为不连通缝洞型储层或连通缝洞型储层,此时验证了目标储层流体性质特征可能有误,需要校对。也就是每一个目标储层的基本特征都可以用其他基本特征进行验证与校对。
需要说明的是,本实施例中通过地震储层预测、井间储层对比、流体性质对比分析、压力系统分析、开发动态数据与井间干扰试验等多方法结合,确定目标储层的类别,有些方法可能在有些条件下并不适用,也可能判识标准发生大的变化。因此,需要综合以上几种方法进行弱连通缝洞型储层的判识,并在实践中不断修正、补充与完善综合判识的方法,并可能对弱连通储层进行次级分类,以实现对油气的高效评价与开发。
本发明提供的弱连通缝洞型储层的识别方法,包括确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层;获取目标储层的基本特征;将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配;当目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;将目标储层的基本特征确定为弱连通缝洞型储层的基本特征;将弱连通缝洞型储层的基本特征进行存储;将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配时,验证与校对弱连通缝洞型储层的基本特征,进而可以提高确定目标储层的类别的准确性,由于该方法将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征一一对比,如果目标储层的基本特征既与不连通缝洞型储层的基本特征不匹配,又与连通缝洞型储层的基本特征不匹配,则可以确定出目标储层的类别为弱连通缝洞型储层,该方法简便易行,有利于根据实际资料开展广泛应用,并识别碳酸盐岩弱连通缝洞型储层,从而有效指导复杂的缝洞型储层的评价与开发。
图3为本发明实施例提供的一种弱连通缝洞型储层的识别装置示意图,如图3所示,弱连通缝洞型储层的识别装置30,包括第一确定模块301,获取模块302,匹配模块303和第二确定模块304。
其中,第一确定模块301,用于确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层。
获取模块302,用于获取目标储层的基本特征。
匹配模块303,用于将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层基本特征进行匹配。
第二确定模块304,用于当目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层。
本发明实施例的弱连通缝洞型储层的识别装置30,可以用于执行本发明上述如图1所示的弱连通缝洞型储层的识别方法实施例中的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图4为本发明实施例提供的另一种弱连通缝洞型储层的识别装置示意图,如图4所示,弱连通缝洞型储层的识别装置30,还包括:第三确定模块401,存储模块402和验证模块403。
其中,第三确定模块401,用于将目标储层的基本特征确定为弱连通缝洞型储层的基本特征。
存储模块402,用于将述弱连通缝洞型储层的基本特征进行存储。
可选地,基本特征包括至少一种以下特征:地震响应特征、井间储层对比特征、流体性质特征、压力特征、生产动态特征以及干扰试井参数。
其中,若基本特征为地震响应特征,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的地震响应特征为:缝洞体之间的间隔和裂缝密度;若基本特征为井间储层对比特征,则弱连通缝洞型储层基本特征中的井间储层对比特征为:孔洞型储层或裂缝密度;若基本特征为流体性质,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的流体性质特征为:流体的成分与密度;若基本特征为压力特征,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的压力特征为:压力系统和井间压力变化;若基本特征为生产动态特征,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的生产动态判别特征为:流体产量、流体性质与含水率;若基本特征为干扰试井参数,则弱连通缝洞型储层的基本特征中的干扰试井参数为:压力、产量变化,在预设时间内是否检测到示踪剂。
验证模块403,用于将目标储层的基本特征与不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配时,验证与校对弱连通缝洞型储层的基本特征。
本发明实施例的弱连通缝洞型储层的识别装置30,可以用于执行本发明上述如图2所示的弱连通缝洞型储层的识别方法实施例中的技术方案,其实现原理和技术效果类似,此处不再赘述。
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图,示例的,请参见图5所示,该电子设备50可以包括存储器501和处理器502。
存储器501,用于存储计算机程序;
处理器502,用于读取存储器501存储的计算机程序,并根据存储器501中的计算机程序执行上述任一实施例所示的弱连通缝洞型储层的识别方法。
可选地,存储器501既可以是独立的,也可以跟处理器502集成在一起。当存储器501是独立于处理器502之外的器件时,电子设备还可以包括:总线,用于连接存储器501和处理器502。
可选地,本实施例还包括:通信接口,该通信接口可以通过总线与处理器502连接。处理器502可以控制通信接口来实现上述电子设备的接收和发送的功能。
本发明实施例所示的电子设备50,可以执行上述任一附图所示的实施例中弱连通缝洞型储层的识别方法的技术方案,其实现原理以及有益效果与弱连通缝洞型储层的识别方法的实现原理及有益效果类似,此处不再进行赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行计算机执行指令时,实现如上述任一实施例的弱连通缝洞型储层的识别方法,其实现原理以及有益效果与弱连通缝洞型储层的识别方法的实现原理及有益效果类似,此处不再进行赘述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所展示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元展示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(英文:processor)执行本发明各个实施例方法的部分步骤。
应理解的是,上述处理器可以是中央处理单元(英文:CentralProcessing Unit,简称:CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文:Digital SignalProcessor,简称:DSP)、专用集成电路(英文:Application Specific IntegratedCircuit,简称:ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储NVM,例如至少一个磁盘存储器,还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture,ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component,PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture,EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,本发明附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述计算机可读存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现,如静态随机存取存储器(SRAM),电可擦除可编程只读存储器(EEPROM),可擦除可编程只读存储器(EPROM),可编程只读存储器(PROM),只读存储器(ROM),磁存储器,快闪存储器,磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种弱连通缝洞型储层的识别方法,其特征在于,包括:
确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,所述各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层;
获取目标储层的基本特征;
将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配;
当所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将所述目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;
所述基本特征包括至少一种以下特征:
地震响应特征、井间储层对比特征、流体性质特征、压力特征、生产动态特征以及干扰试井参数;
若所述基本特征为地震响应特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的地震响应特征为:缝洞体之间有间隔,有孔洞型储层,有少量裂缝;
若所述基本特征为井间储层对比特征,则所述弱连通缝洞型储层基本特征中的的井间储层对比特征为:缝洞型储层间有致密的孔洞型储层,有少量裂缝;
若所述基本特征为流体性质,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的流体性质特征为:原油/天然气的组分与密度、气油比、地层水的化学组分这些流体性质有差异,油气水分差异不明显;
若所述基本特征为压力特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的压力特征为:不同井之间的压力系统接近,且井间压力变化的轨迹不完全同步,有一定的压力参数数值范围,或一口井内压力变化的速度缓慢;
若所述基本特征为生产动态特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的生产动态判别特征为:油气产量数值上下波动大,流体性质有差异与含水率的数值波动大;
若所述基本特征为干扰试井参数,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的干扰试井参数为:在干扰试井时,压力和产量出现缓慢波动,则干扰有弱反映,并且用示踪剂跟踪检测时,检测到示踪剂所需要的时间不在预设范围内。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层之后,还包括:
将所述目标储层的基本特征确定为所述弱连通缝洞型储层的基本特征;
将所述述弱连通缝洞型储层的基本特征进行存储。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配时,验证与校对所述弱连通缝洞型储层的基本特征。
4.一种弱连通缝洞型储层的识别装置,其特征在于,包括:
第一确定模块,用于确定缝洞型储层中各类别储层的基本特征,所述各类别储层包括:不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层;
获取模块,用于获取目标储层的基本特征;
匹配模块,用于将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层和连通缝洞型储层基本特征进行匹配;
第二确定模块,用于当所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征均不匹配时,则将所述目标储层的类别确定为弱连通缝洞型储层;
所述基本特征包括至少一种以下特征:
地震响应特征、井间储层对比特征、流体性质特征、压力特征、生产动态特征以及干扰试井参数;
若所述基本特征为地震响应特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的地震响应特征为:缝洞体之间有间隔,有孔洞型储层,有少量裂缝;
若所述基本特征为井间储层对比特征,则所述弱连通缝洞型储层基本特征中的井间储层对比特征为:缝洞型储层间有致密的孔洞型储层,有少量裂缝;
若所述基本特征为流体性质,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的流体性质特征为:原油/天然气的组分与密度、气油比、地层水的化学组分这些流体性质有差异,油气水分差异不明显;
若所述基本特征为压力特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的压力特征为:不同井之间的压力系统接近,且井间压力变化的轨迹不完全同步,有一定的压力参数数值范围,或一口井内压力变化的速度缓慢;
若所述基本特征为生产动态特征,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的生产动态判别特征为:油气产量数值上下波动大,流体性质有差异与含水率的数值波动大;
若所述基本特征为干扰试井参数,则所述弱连通缝洞型储层的基本特征中的干扰试井参数为:在干扰试井时,压力和产量出现缓慢波动,则干扰有弱反映,并且用示踪剂跟踪检测时,检测到示踪剂所需要的时间不在预设范围内。
5.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,还包括:
第三确定模块,用于将所述目标储层的基本特征确定为所述弱连通缝洞型储层的基本特征;
存储模块,用于将所述述弱连通缝洞型储层的基本特征进行存储。
6.根据权利要求4所述的装置,其特征在于,还包括,
验证模块,用于将所述目标储层的基本特征与所述不连通缝洞型储层的基本特征和连通缝洞型储层的基本特征进行匹配时,验证与校对所述弱连通缝洞型储层的基本特征。
7.一种电子设备,其特征在于,包括存储器和处理器;
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于读取存储器存储的计算机程序,并根据所述存储器中的计算机程序执行如权利要求1至3任一项所述的弱连通缝洞型储层的识别方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如权利要求1至3任一项所述的弱连通缝洞型储层的识别方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104818982A (zh) * 2015-04-20 2015-08-05 中国石油天然气股份有限公司 一种缝洞型储层连通性定量分析方法及装置
CN107292074A (zh) * 2016-04-01 2017-10-24 中国石油化工股份有限公司 一种井间连通性判断方法
CN107291667A (zh) * 2016-04-01 2017-10-24 中国石油化工股份有限公司 一种井间连通程度确定方法及系统
CN110007344A (zh) * 2019-04-08 2019-07-12 中国石油化工股份有限公司 一种断溶体储层连通性的地震识别方法及装置
CN110706344A (zh) * 2019-11-04 2020-01-17 西南石油大学 一种碳酸盐岩缝洞储层连通性的3d建模方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104818982A (zh) * 2015-04-20 2015-08-05 中国石油天然气股份有限公司 一种缝洞型储层连通性定量分析方法及装置
CN107292074A (zh) * 2016-04-01 2017-10-24 中国石油化工股份有限公司 一种井间连通性判断方法
CN107291667A (zh) * 2016-04-01 2017-10-24 中国石油化工股份有限公司 一种井间连通程度确定方法及系统
CN110007344A (zh) * 2019-04-08 2019-07-12 中国石油化工股份有限公司 一种断溶体储层连通性的地震识别方法及装置
CN110706344A (zh) * 2019-11-04 2020-01-17 西南石油大学 一种碳酸盐岩缝洞储层连通性的3d建模方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨坚 等.塔里木盆地塔河 4 区缝洞型油藏井间连通程度.石油与天然气地质.2012,第33卷(第3期),摘要,第484-486页. *
王亚青 等.延长测试在深水复杂油藏连通性研究中的应用.重庆科技学院学报(自然科学版).2019,第21卷(第6期),第36页. *

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