RU2014152011A - Способы классификации седиментационных фаций подземных нефтяных и газовых пластов или месторождений - Google Patents
Способы классификации седиментационных фаций подземных нефтяных и газовых пластов или месторождений Download PDFInfo
- Publication number
- RU2014152011A RU2014152011A RU2014152011A RU2014152011A RU2014152011A RU 2014152011 A RU2014152011 A RU 2014152011A RU 2014152011 A RU2014152011 A RU 2014152011A RU 2014152011 A RU2014152011 A RU 2014152011A RU 2014152011 A RU2014152011 A RU 2014152011A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- logs
- classification
- mineral
- analysis
- field
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V11/00—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V9/00—Prospecting or detecting by methods not provided for in groups G01V1/00 - G01V8/00
-
- 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
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
- Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
- Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
- Investigating Or Analyzing Non-Biological Materials By The Use Of Chemical Means (AREA)
- Production Of Liquid Hydrocarbon Mixture For Refining Petroleum (AREA)
Abstract
1. Способ классификации седиментационных фаций, соответствующих подземному нефтяному или газовому пласту либо месторождению, включающий следующие этапы:анализ множества кернов, полученных из множества скважин, пробуренных в зоне пласта или месторождения;анализ множества каротажных диаграмм, полученных в результате исследования множества скважин и содержащих множество различных типов каротажных диаграмм;проведение предварительной классификации седиментационных фаций по меньшей мере для некоторых участков нефтяного или газового пласта либо месторождения на основе результатов анализа кернов и каротажных диаграмм;определение наличия по меньшей мере в некоторых из кернов, подвергнутых анализу по меньшей мере одного диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики;определение по меньшей мере одного типа каротажных диаграмм из множества различных типов каротажных диаграмм, который обеспечивает, по существу, точную идентификацию наличия в скважине по меньшей мере одного диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики, в случае обнаружения по меньшей мере одного диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики по меньшей мере в некоторых из кернов, подвергнутых анализу; ивыполнение повторного анализа и повторной классификации данных предварительной классификации седиментационных фаций на основе результатов анализа кернов, анализа каротажных диаграмм, определения наличия диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристи
Claims (23)
1. Способ классификации седиментационных фаций, соответствующих подземному нефтяному или газовому пласту либо месторождению, включающий следующие этапы:
анализ множества кернов, полученных из множества скважин, пробуренных в зоне пласта или месторождения;
анализ множества каротажных диаграмм, полученных в результате исследования множества скважин и содержащих множество различных типов каротажных диаграмм;
проведение предварительной классификации седиментационных фаций по меньшей мере для некоторых участков нефтяного или газового пласта либо месторождения на основе результатов анализа кернов и каротажных диаграмм;
определение наличия по меньшей мере в некоторых из кернов, подвергнутых анализу по меньшей мере одного диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики;
определение по меньшей мере одного типа каротажных диаграмм из множества различных типов каротажных диаграмм, который обеспечивает, по существу, точную идентификацию наличия в скважине по меньшей мере одного диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики, в случае обнаружения по меньшей мере одного диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики по меньшей мере в некоторых из кернов, подвергнутых анализу; и
выполнение повторного анализа и повторной классификации данных предварительной классификации седиментационных фаций на основе результатов анализа кернов, анализа каротажных диаграмм, определения наличия диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики, и по меньшей мере одного определенного типа каротажных диаграмм с целью получения уточненной классификации седиментационных фаций по меньшей мере для некоторых участков нефтяного или газового пласта.
2. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап применения данных добычи на нефтяном или газовом месторождении либо пласте в качестве дополнительных исходных данных для получения предварительной классификации седиментационных фаций или уточненной классификации седиментационных фаций.
3. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап генерирования модели добычи углеводородов на нефтяном или газовом пласте либо месторождении с применением уточненной классификации седиментационных фаций в качестве по меньшей мере одного вида исходных данных модели.
4. Способ по п. 3, дополнительно включающий этап определения возможного влияния по меньшей мере одного диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики, на параметры добычи из пласта или месторождения и подачи указанных данных в качестве дополнительных исходных данных модели добычи углеводородов.
5. Способ по п. 3, дополнительно включающий этап разработки предварительной модели проницаемости, применяемой в качестве дополнительных исходных данных модели добычи углеводородов.
6. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап применения по меньшей мере сегментов уточненной классификации седиментационных фаций с целью определения классификации литологических фаций по меньшей мере для некоторых участков нефтяного или газового пласта либо месторождения.
7. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап применения по меньшей мере некоторых результатов анализа кернов с целью классификации литологических фаций по меньшей мере для некоторых участков нефтяного или газового пласта либо месторождения.
8. Способ по пп. 6 или 7, дополнительно включающий этап корректировки уточненной классификации седиментационных фаций и классификации литологических фаций с учетом данных влияния профиля проницаемости на добычу, полученных в результате исследования пласта или месторождения.
9. Способ по п. 8, дополнительно включающий этап определения показателя коллекторских характеристик (RQI) пласта или месторождения.
10. Способ по п. 8, дополнительно включающий этап итерационного расчета и повторной корректировки уточненной классификации седиментационных фаций на основе RQI.
11. Способ по п. 8, дополнительно включающий этап итерационного расчета и повторной корректировки классификации литологических фаций на основе RQI.
12. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап повторной классификации кернов на основе уточненной классификации седиментационных фаций.
13. Способ по п. 12, дополнительно включающий этап согласования разрешения повторно классифицированных данных кернов с разрешением каротажных диаграмм для сохранения неоднородности и изменчивости коллекторских характеристик нефтяного или газового пласта либо месторождения.
14. Способ по п. 1, дополнительно включающий применение рентгенодифракционного метода исследований (XRD) для определения по меньшей мере одного диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики.
15. Способ по п. 1, отличающийся тем, что этап обнаружения диагенетического, тяжелого, легкого минерала или минерала, имеющего аномальные характеристики, дополнительно включает обнаружение по меньшей мере одного минерала из группы, содержащей циркон, доломит, карбонат железа, пирит или альбит.
16. Способ по п. 1, отличающийся тем, что множество различных типов каротажных диаграмм содержит по меньшей мере один тип диаграмм из группы, включающей диаграммы гамма-каротажа (GR), диаграммы компенсированного плотностного каротажа (RHOB), диаграммы нейтронного каротажа в масштабе пористости (NPHI), диаграммы акустического каротажа на продольных волнах (DTC) и диаграммы акустического каротажа на поперечных волнах (DTS).
17. Способ по п. 1, отличающийся тем, что этап получения уточненной классификации седиментационных фаций дополнительно включает согласование разрешения результатов анализа кернов и результатов анализа каротажных диаграмм.
18. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап итерационного расчета и повторной корректировки уточненной классификации седиментационных фаций на основе данных каротажных диаграмм.
19. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап применения данных акустического каротажа для повторной корректировки и итерационного расчета уточненной классификации седиментационных фаций.
20. Способ по п. 19, дополнительно включающий этап применения данных акустического каротажа с целью построения предварительной трехмерной модели скоростей распространения сейсмических волн, соответствующей по меньшей мере некоторым участкам пласта или месторождения.
21. Способ по п. 19, дополнительно включающий этап применения данных акустического каротажа с целью построения предварительной трехмерной модели анизотропии скоростей распространения сейсмических волн, соответствующей по меньшей мере некоторым участкам пласта или месторождения.
22. Способ по п. 20 или 21, дополнительно включающий этап корректировки данных акустического каротажа на основе по меньшей мере одной модели из набора моделей, содержащего предварительную трехмерную модель скоростей распространения сейсмических волн и предварительную трехмерную модель анизотропии скоростей распространения сейсмических волн.
23. Способ по п. 1, дополнительно включающий этап устранения артефактов по меньшей мере из некоторых каротажных диаграмм на основе результирующей модели добычи углеводородов.
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US13/485,566 | 2012-05-31 | ||
| US13/485,566 US20130325349A1 (en) | 2012-05-31 | 2012-05-31 | Methods for Generating Depofacies Classifications for Subsurface Oil or Gas Reservoirs or Fields |
| PCT/US2013/042282 WO2013181044A2 (en) | 2012-05-31 | 2013-05-22 | Methods for generating depofacies classifications for subsurface oil or gas reservoirs or fields |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2014152011A true RU2014152011A (ru) | 2016-07-20 |
Family
ID=48576583
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2014152011A RU2014152011A (ru) | 2012-05-31 | 2013-05-22 | Способы классификации седиментационных фаций подземных нефтяных и газовых пластов или месторождений |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20130325349A1 (ru) |
| EP (1) | EP2856217A2 (ru) |
| CN (1) | CN104364674A (ru) |
| AU (1) | AU2013267674A1 (ru) |
| BR (1) | BR112014028099A2 (ru) |
| CA (1) | CA2872952A1 (ru) |
| RU (1) | RU2014152011A (ru) |
| WO (1) | WO2013181044A2 (ru) |
Families Citing this family (31)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9229910B2 (en) * | 2012-10-26 | 2016-01-05 | Schlumberger Technology Corporation | Predicting three dimensional distribution of reservoir production capacity |
| US9892366B2 (en) | 2014-02-28 | 2018-02-13 | Landmark Graphics Corporation | Facies definition using unsupervised classification procedures |
| CA2965867C (en) * | 2014-12-08 | 2019-06-11 | Landmark Graphics Corporation | Determining non-linear petrofacies using cross-plot partitioning |
| US10502863B2 (en) * | 2015-02-13 | 2019-12-10 | Schlumberger Technology Corporation | Diagenetic and depositional rock analysis |
| CN104698500A (zh) * | 2015-04-07 | 2015-06-10 | 成都乔依赛斯石油科技有限公司 | 一种利用地质和测井信息预测储层成岩相的方法 |
| US20180024262A1 (en) * | 2016-07-25 | 2018-01-25 | Chevron U.S.A. Inc. | Methods and systems for quantifying a clathrate deposit |
| US10067252B2 (en) * | 2016-07-25 | 2018-09-04 | Chevron U.S.A. Inc. | Methods and systems for identifying a clathrate deposit |
| CN106777514A (zh) * | 2016-11-22 | 2017-05-31 | 中海石油(中国)有限公司 | 一种油砂隔夹层定量分类识别方法 |
| CN106872669B (zh) * | 2017-04-24 | 2018-10-16 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种花岗岩潜山裂缝储层电性分类方法 |
| CN107728232B (zh) * | 2017-11-06 | 2019-07-09 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种白云岩成因类型的岩石学和地球化学识别方法及系统 |
| CN108090278B (zh) * | 2017-12-15 | 2021-06-01 | 长江大学 | 碎屑岩储层成岩相的划分方法 |
| WO2019243857A1 (en) * | 2018-06-20 | 2019-12-26 | Total Sa | Method for determination of subsoil composition |
| CN108875258B (zh) * | 2018-07-05 | 2022-11-01 | 中海石油(中国)有限公司 | 一种沉积相非优势相编图方法 |
| CN109444379A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-03-08 | 中海石油(中国)有限公司 | 深水重力流砂岩储层的定量分类识别图版构建方法及系统 |
| CN110764161B (zh) * | 2019-10-24 | 2022-04-15 | 西南石油大学 | 一种通过钻探资料判识碳酸盐岩断裂破碎带的综合方法 |
| CN111028095A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-17 | 中国地质大学（武汉） | 一种基于测井曲线的定量识别页岩岩相的方法 |
| CN111190223B (zh) * | 2020-01-08 | 2022-10-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 河流相沉积分散油砂体的识别和开采方法、及其应用 |
| US11566518B2 (en) | 2020-03-02 | 2023-01-31 | Saudi Arabian Oil Company | Method and system for diagenesis-based rock classification |
| CN113589373A (zh) * | 2020-04-30 | 2021-11-02 | 中国石油化工股份有限公司 | 井震联合自适应多参数智能岩相识别方法 |
| CN111734406B (zh) * | 2020-06-30 | 2023-06-27 | 中国石油天然气股份有限公司 | 前缘单砂层平面能量差异表征方法 |
| US11592593B2 (en) | 2020-07-01 | 2023-02-28 | Saudi Arabian Oil Company | Modeling hydrocarbon reservoirs using rock fabric classification at reservoir conditions |
| CN113917532A (zh) * | 2020-07-10 | 2022-01-11 | 中国石油化工股份有限公司 | 分析河流的沉积微相平面展布与沉积演化的方法和系统 |
| CN113960694B (zh) * | 2020-07-21 | 2024-02-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种沉积相识别方法及装置 |
| CN111913220B (zh) * | 2020-08-13 | 2023-04-18 | 中海石油(中国)有限公司 | 基于相模式的低渗砂岩相对高渗条带预测方法 |
| CN112507615B (zh) * | 2020-12-01 | 2022-04-22 | 西南石油大学 | 一种陆相致密储层岩相智能识别与可视化方法 |
| CN112983396A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-18 | 中海石油(中国)有限公司海南分公司 | 一种油气勘探过程中的智能录井分析方法、系统、计算机设备和存储介质 |
| CN113721298B (zh) * | 2021-05-25 | 2023-11-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种沉积末端水下分流河道的储层预测描述方法 |
| CN113669055B (zh) * | 2021-08-27 | 2023-03-03 | 长江大学 | 一种碎屑岩储层分级评价方法 |
| US11953647B2 (en) | 2021-11-05 | 2024-04-09 | Saudi Arabian Oil Company | System and method for radioactivity prediction to evaluate formation productivity |
| CN114114459B (zh) * | 2021-11-26 | 2023-07-25 | 西南石油大学 | 一种相控约束下的深层-超深层碳酸盐岩薄储层预测方法 |
| CN116108368B (zh) * | 2023-02-21 | 2023-09-01 | 北京金阳普泰石油技术股份有限公司 | 一种基于深度学习混合模型的沉积微相识别方法和装置 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6980940B1 (en) * | 2000-02-22 | 2005-12-27 | Schlumberger Technology Corp. | Intergrated reservoir optimization |
| GB2421077B (en) * | 2004-12-07 | 2007-04-18 | Westerngeco Ltd | Seismic monitoring of heavy oil |
| GB2436615B (en) * | 2006-03-29 | 2008-08-06 | Schlumberger Holdings | Method of interpreting well data |
| US9097821B2 (en) * | 2012-01-10 | 2015-08-04 | Chevron U.S.A. Inc. | Integrated workflow or method for petrophysical rock typing in carbonates |
-
2012
- 2012-05-31 US US13/485,566 patent/US20130325349A1/en not_active Abandoned
-
2013
- 2013-05-22 AU AU2013267674A patent/AU2013267674A1/en not_active Abandoned
- 2013-05-22 RU RU2014152011A patent/RU2014152011A/ru unknown
- 2013-05-22 WO PCT/US2013/042282 patent/WO2013181044A2/en active Application Filing
- 2013-05-22 CN CN201380027281.3A patent/CN104364674A/zh active Pending
- 2013-05-22 CA CA2872952A patent/CA2872952A1/en not_active Abandoned
- 2013-05-22 EP EP13726991.6A patent/EP2856217A2/en not_active Withdrawn
- 2013-05-22 BR BR112014028099A patent/BR112014028099A2/pt not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN104364674A (zh) | 2015-02-18 |
| WO2013181044A3 (en) | 2014-05-01 |
| US20130325349A1 (en) | 2013-12-05 |
| WO2013181044A2 (en) | 2013-12-05 |
| CA2872952A1 (en) | 2013-12-05 |
| BR112014028099A2 (pt) | 2017-06-27 |
| AU2013267674A1 (en) | 2014-11-27 |
| EP2856217A2 (en) | 2015-04-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2014152011A (ru) | Способы классификации седиментационных фаций подземных нефтяных и газовых пластов или месторождений | |
| CN108931814B (zh) | 一种基于多属性融合的基岩裂缝预测的方法 | |
| US8706420B2 (en) | Seismic fluid prediction via expanded AVO anomalies | |
| Li et al. | Prediction of fracture density using genetic algorithm support vector machine based on acoustic logging data | |
| CN107748399B (zh) | 利用重力界面反演识别山前带深部构造层方法 | |
| EP3121625A1 (en) | Predicting mechanical and elastic rock properties of the subsurface | |
| CN107515290B (zh) | 岩石矿物组分含量定量计算方法 | |
| CN105697002A (zh) | 一种用于识别煤系地层岩性的方法 | |
| CN104977613A (zh) | 基于多信息的碳酸盐岩岩相古地理重构方法及装置 | |
| RU2541721C1 (ru) | Способ определения зон генерации углеводородов доманикоидных и сланценосных отложений в разрезах глубоких скважин | |
| US20140297186A1 (en) | Rock Classification Based on Texture and Composition | |
| Teixeira et al. | Quantitative seismic interpretation integrated with well-test analysis in turbidite and presalt reservoirs | |
| CN104280773B (zh) | 利用随炮检距变化的时频谱交汇图预测薄层厚度的方法 | |
| Nwaila et al. | Constraints on the geometry and gold distribution in the Black Reef Formation of South Africa using 3D reflection seismic data and Micro-X-ray computed tomography | |
| US11754736B2 (en) | System and method for classifying seismic data by integrating petrophysical data | |
| Mathieu* et al. | Assessment of rock types properties in a south american unconventional shale play | |
| Adizua et al. | Reservoir characterization of an offshore Niger Delta “X” field using well log data | |
| Latif et al. | The assessment of reservoir potential of Permian to Eocene reservoirs of Minwal-Joyamair fields, upper Indus basin, Pakistan | |
| Li et al. | Automatic coal mine roof rating calculation using machine learning | |
| CN105840175A (zh) | 三维裂缝建模方法 | |
| Desjardins et al. | Mudstone reservoir characterization workflows: core calibrated Electrofacies and geochemical-geomechanical cluster analyses | |
| Garcia et al. | Geological Insights from Porosity Analysis for Sustainable Development of Santos Basin’s Pre-Salt Carbonate Reservoir | |
| Zhang et al. | Use of novel 3D seismic technology and machine learning for pothole detection, characterization, and classification—Case study in the Bushveld Complex (South Africa) | |
| US11905809B2 (en) | Determining reservoir heterogeneity for optimized drilling location | |
| KR101557148B1 (ko) | 의사 센서 융합을 이용한 물리 검층 자료의 모델링 방법 및 이 방법을 제공하는 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체 |