RU2014142851A - Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты - Google Patents

Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты Download PDF

Info

Publication number
RU2014142851A
RU2014142851A RU2014142851A RU2014142851A RU2014142851A RU 2014142851 A RU2014142851 A RU 2014142851A RU 2014142851 A RU2014142851 A RU 2014142851A RU 2014142851 A RU2014142851 A RU 2014142851A RU 2014142851 A RU2014142851 A RU 2014142851A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
geological
model
hydrodynamic
reservoir
constructing
Prior art date
Application number
RU2014142851A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2601733C2 (ru
Inventor
Алексей Петрович Кондаков
Владимир Павлович Сонич
Олег Дарвинович Габдраупов
Евгения Андреевна Сабурова
Original Assignee
Открытое акционерное общество "Сургутнефтегаз"
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 Открытое акционерное общество "Сургутнефтегаз" filed Critical Открытое акционерное общество "Сургутнефтегаз"
Priority to RU2014142851/28A priority Critical patent/RU2601733C2/ru
Publication of RU2014142851A publication Critical patent/RU2014142851A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2601733C2 publication Critical patent/RU2601733C2/ru

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05Geographic models
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V9/00Prospecting or detecting by methods not provided for in groups G01V1/00 - G01V8/00

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты и пластов-аналогов, включающий изучение кернового материала с выделением литотипов пород и определением их основных свойств, построение детальной объемной геологической модели двойной среды на основе стохастического пиксельного метода распределения параметров, построение гидродинамической модели двойной среды (модель Каземи) с адаптацией параметров пласта на историю разработки залежи, многовариантные расчеты прогнозных показателей разработки залежи с выбором оптимального варианта и выдачей рекомендаций по проведению геолого-технических мероприятий, отличающийся тем, что для построения геологической модели определяют статистическую вероятность распределения типов ячеек по разрезу каждой зоны продуктивности залежи, для чего осуществляют построение локальных литологических разрезов на основе интерпретации материалов геофизических исследований с выявлением закономерности между геофизическими параметрами и литологическим составом пород, для выделения зон локальной продуктивности дополнительно используют результаты гидродинамических методов исследований скважин, анализа комплексных данных сейсморазведочных работ.

Claims (1)

  1. Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты и пластов-аналогов, включающий изучение кернового материала с выделением литотипов пород и определением их основных свойств, построение детальной объемной геологической модели двойной среды на основе стохастического пиксельного метода распределения параметров, построение гидродинамической модели двойной среды (модель Каземи) с адаптацией параметров пласта на историю разработки залежи, многовариантные расчеты прогнозных показателей разработки залежи с выбором оптимального варианта и выдачей рекомендаций по проведению геолого-технических мероприятий, отличающийся тем, что для построения геологической модели определяют статистическую вероятность распределения типов ячеек по разрезу каждой зоны продуктивности залежи, для чего осуществляют построение локальных литологических разрезов на основе интерпретации материалов геофизических исследований с выявлением закономерности между геофизическими параметрами и литологическим составом пород, для выделения зон локальной продуктивности дополнительно используют результаты гидродинамических методов исследований скважин, анализа комплексных данных сейсморазведочных работ.
RU2014142851/28A 2014-10-23 2014-10-23 Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты RU2601733C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014142851/28A RU2601733C2 (ru) 2014-10-23 2014-10-23 Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2014142851/28A RU2601733C2 (ru) 2014-10-23 2014-10-23 Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014142851A true RU2014142851A (ru) 2016-05-20
RU2601733C2 RU2601733C2 (ru) 2016-11-10

Family

ID=56011806

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014142851/28A RU2601733C2 (ru) 2014-10-23 2014-10-23 Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2601733C2 (ru)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110895704A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 中国石油天然气股份有限公司 微生物丘滩复合体储集层类型识别方法、装置及存储介质
CN113592823A (zh) * 2021-08-02 2021-11-02 中南大学 一种岩层孔隙率分布计算方法
CN114859009A (zh) * 2022-03-22 2022-08-05 中国石油大学(北京) 一种基于岩石宏微观特征的页岩岩相划分方法及装置

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2656303C1 (ru) * 2017-03-06 2018-06-04 Открытое акционерное общество "Сургутнефтегаз" Способ построения геолого-гидродинамических моделей неоднородных пластов с тонким линзовидным переслаиванием песчано-алевритовых и глинистых пород
RU2728000C1 (ru) * 2019-10-10 2020-07-28 Общество с ограниченной ответственностью "ЛУКОЙЛ-Инжиниринг" (ООО "ЛУКОЙЛ-Инжиниринг") Способ проводки горизонтального ствола скважины в целевом интервале осадочных пород на основании элементного анализа шлама
RU2720430C9 (ru) * 2019-11-01 2020-06-02 Общество с ограниченной ответственностью "Газпромнефть Научно-Технический Центр" (ООО "Газпромнефть НТЦ") Способ определения состава и свойств пластового флюида на основе геологических характеристик пласта
RU2731004C1 (ru) * 2020-02-14 2020-08-28 Общество с ограниченной ответственностью "ЛУКОЙЛ-Западная Сибирь" Способ построения геологических и гидродинамических моделей месторождений нефти и газа
RU2757848C1 (ru) * 2020-11-18 2021-10-21 Общество с ограниченной ответственностью «Газпромнефть Научно-Технический Центр» Способ локализации остаточных запасов на основе комплексной диагностики и адаптации ГГДМ

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110895704A (zh) * 2018-09-12 2020-03-20 中国石油天然气股份有限公司 微生物丘滩复合体储集层类型识别方法、装置及存储介质
CN110895704B (zh) * 2018-09-12 2023-04-18 中国石油天然气股份有限公司 微生物丘滩复合体储集层类型识别方法、装置及存储介质
CN113592823A (zh) * 2021-08-02 2021-11-02 中南大学 一种岩层孔隙率分布计算方法
CN113592823B (zh) * 2021-08-02 2023-09-19 中南大学 一种岩层孔隙率分布计算方法
CN114859009A (zh) * 2022-03-22 2022-08-05 中国石油大学(北京) 一种基于岩石宏微观特征的页岩岩相划分方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
RU2601733C2 (ru) 2016-11-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2014142851A (ru) Способ построения геолого-гидродинамических моделей двойной среды залежей баженовской свиты
US10012748B2 (en) Resource production forecasting
Maleki et al. Prediction of shear wave velocity using empirical correlations and artificial intelligence methods
WO2018170035A8 (en) Collaborative sensing and prediction of source rock properties
EA201591343A1 (ru) Система и способ вычислительной геологии
RU2475646C1 (ru) Способ построения геологической и гидродинамической моделей месторождений нефти и газа
Maschio et al. A framework to integrate history matching and geostatistical modeling using genetic algorithm and direct search methods
Odi et al. Applied transfer learning for production forecasting in shale reservoirs
RU2013132991A (ru) Способ прогноза скрытого оруденения, связанного с гранитоидами
CN107290800A (zh) 实用的钻前测井曲线预测方法
US20190284910A1 (en) Systems and methods for optimizing production of unconventional horizontal wells
EP4212916A1 (en) Systems and methods for analyzing clusters of type curve regions as a function of position in a subsurface volume of interest
CA2965871C (en) Defining non-linear petrofacies for a reservoir simulation model
Komin et al. Multivariate Asset Assessment: Fast and Reasonable Decision on Oil Rims Development on the Example of a Unique Field in the Arctic Onshore.
Gongquan et al. Spatial data-mining technology assisting in petroleum reservoir modeling
Srinivasan et al. Examining the Impact of Hydrocarbon Drainage on Completion and In-fill Drilling Strategies in Unconventional Reservoirs
Akpulat Reservoir Characterization and Modeling Strategies from Exploration through Development and Production Life-Cycle
Sharapov Indicators for karst processes evaluation
US12007518B2 (en) Systems and methods for identifying type curve regions as a function of position in a region of interest
Li et al. Three-dimensional reservoir architecture modeling by geostatistical techniques in BD block, Jinhu depression, northern Jiangsu Basin, China
Filchock et al. Impact of Completion Parameters on Marcellus Shale Production
Xiao et al. Data-driven model predictive control for closed-loop refracturing design and optimization in naturally fractured shale gas reservoir under geological uncertainty
US20230204815A1 (en) Systems and methods for identifying type curve regions as a function of position in a region of interest
Carpenter Enhancing Model Consistency in Ensemble-Based History Matching
Killian Characterizing Spatial and Temporal Changes and Driving Factors of Groundwater and Surface-Water Interactions within the Mississippi Portion of the Mississippi Alluvial Plain