RU2598979C1 - Способ прогноза параметров газовых залежей - Google Patents
Способ прогноза параметров газовых залежей Download PDFInfo
- Publication number
- RU2598979C1 RU2598979C1 RU2015115712/28A RU2015115712A RU2598979C1 RU 2598979 C1 RU2598979 C1 RU 2598979C1 RU 2015115712/28 A RU2015115712/28 A RU 2015115712/28A RU 2015115712 A RU2015115712 A RU 2015115712A RU 2598979 C1 RU2598979 C1 RU 2598979C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- gas
- thickness
- map
- anomalies
- parameter
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims abstract description 28
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 claims description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 3
- 238000005553 drilling Methods 0.000 abstract description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 abstract description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 abstract description 2
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 abstract 1
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 6
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 4
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 4
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Изобретение относится к способам комплексной интерпретации данных сейсморазведки и может быть использовано для прогноза параметров газовых залежей. Сущность: используя данные сейсморазведки MOB ОГТ 2Д и 3Д, прогнозируют эффективную газонасыщенную толщину и литологическую неоднородность в газовых залежах апт-альб-сеноманского терригенного комплекса по кинематическим атрибутам. При этом прослеживают от двух и более отражающих горизонтов, один из которых расположен над газовой залежью, а другой или другие - ниже нее. Рассчитывают карты временной толщины ΔT и определяют связь кинематических аномалий интервального времени временной толщины ΔT с газонасыщенной толщиной Нэфг в скважинах. При этом при невысоком качестве горизонта, связанного с подошвой газовой залежи, проводят нормирование серии карт временной толщины ΔT и их сложение с целью усиления полезных аномалий, связанных с Нэфг, и нивелирования неинформативных случайных аномалий. В результате получают карту комплексного кинематического параметра, пересчитываемую по уравнению регрессии в прогнозную карту газонасыщенной толщины Нэфг. Из карты комплексного кинематического параметра выделяют составляющую высоты залежи и локальные аномалии второго порядка, связанные с литологической неоднородностью. Определяют связь карты локальных составляющих с параметром литологии. Изменяя параметры фильтрации тренда временной толщины ΔT, добиваются высокой сходимости локальных составляющих с параметром литологии, прогнозируют его распределение по площади сейсморазведки. Оценивают результат прогноза с априорной степенью литологической неоднородности. Распространяют прогноз на модель подсчета запасов и выделяют участки повышенной песчанистости и ожидаемой высокой продуктивности газовой залежи для планирования бурения эксплуатационных скважин. Технический результат: повышение достоверности прогноза основных параметров газовой залежи, снижение времени при оценке запасов и подготовке газовых залежей к эксплуатации за счет уменьшения количества разведочных скважин, уменьшение техногенной нагрузки на окружающую среду. 2 ил.
Description
Область техники
Изобретение относится к газовой промышленности, к области комплексной интерпретации данных сейсморазведки - бурения и создания геологических моделей газовых залежей для подсчета запасов углеводородов, проектирования и мониторинга разработки.
Уровень техники
Основным промысловым параметром газовой залежи, определяющим запасы и продуктивность, является эффективная газонасыщенная толщина (Нэфг).
Известны различные способы прогноза Нэфг по данным сейсморазведки: AVO-анализ, сейсмическая инверсия, анализ кинематических атрибутов (скорости ОГТ Vогт, интервальной скорости Vинт, временной мощности ΔТ).
В ходе AVO-анализа изучаются изменения амплитуд отраженной волны при различном удалении от источника возбуждения колебаний. Теоретической основой метода является отличие отношения скорости продольных и поперечных волн (Vp/Vs) в газонасыщенных и водонасыщенных пластах, а также в подстилающих и перекрывающих преимущественно глинистых отложениях. AVO-атрибуты (флюид-фактор FF, коэффициент отражения R0, градиент коэффициента отражения G) могут коррелироваться с газонасыщенной толщиной [1. Rutherford S.R., Williams R.H. Amplitude-versus-offset variations in gas sands. - Geophysics, 1989, v. 54, N 6, pp. 680-688. 2. Иноземцев A.H., Коростышевский M.Б., Воскресенский Ю.H., Баранский H.Л., Бадейкин A.H. Влияние спектральных характеристик сейсмических сигналов на образ и класс AVO-аномалий в тонкослоистых средах // Геофизика. - спец. выпуск. Технологии сейсморазведки-II - 2003. - С. 167-172].
Недостатком метода является техническая сложность, увеличение стоимости работ и не всегда достаточно высокая точность прогноза Нэфг.
Сейсмическая инверсия включает два основные вида: инверсия после суммирования и инверсия до суммирования. Результатом первой разновидности инверсии является расчет акустического импеданса (PI), представляющего произведение скорости продольной волны (Vp) и плотности породы (р), и отражающего свойства пластов. Поэтому для PI характерно наличие связей с литологией и флюидонасыщением.
Синхронная инверсия до суммирования, в которой используются множественные угловые или офсетные суммы, в дополнение к акустическому импедансу рассчитывает сдвиговый импеданс (SI) и плотность. Количество пород с одинаковой комбинацией свойств в поле акустического и сдвигового импеданса относительно невелико, что позволяет добиться лучшего разделения литологических разностей и коллекторов с различным насыщением [1. Yakovlev I., Stein Y., Barkov A., Filippova K., Fedotov S. 3D geological model for a gas-saturated reservoir based partial stack onsimultaneous deterministic inversion. First Break. - June 2010. P. 125-133. 2. Haas A., Dubrule O. Geostatistical inversion - a sequential method of stochastic reservoir modeling constrained by seismicdata. 1994. First Break. V. 12, N. 11. P. 561-569].
Недостатком сейсмической инверсии является техническая сложность и высокая стоимость, а также ограничения применения, касающиеся полноты и качества каротажных данных, а также типа пород на площади исследования, среди которых не исключены слабо дифференцированные по физическим свойствам разности.
Наиболее близким аналогом является анализ кинематических атрибутов, таких как скорость суммирования и рассчитанные от нее производные скорости, указывает на возможные нефтяные и газовые залежи [1. Авербух А.Г. и др. Аномалии кинематических и динамических характеристик волн, отраженных от нефтегазовых залежей. Прикладная геофизика, вып. 95, "Недра", 1978, с. 62-75. 2. Авербух А.Г. Выявление макронеоднородностей состава и свойств пород при сейсморазведке в нефтегазоносных бассейнах. / Диссертация, 1984].
Однако метод используется преимущественно для прямых поисков залежей УВ и не направлен на высокоточный прогноз газонасыщенной толщины. Приемы анализа временной толщины ΔT при оценке Нэфг используются довольно ограниченно и произвольно и не собраны в оформленный метод сейсмогеологических исследований в этом направлении.
Раскрытие изобретения.
Задачей, на выполнение которой направлено заявляемое техническое решение, является повышение эффективности геологоразведочных работ на месторождениях с газовыми залежами в сеноманских и апт-альбских терригенных отложениях Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна, повышение срока эксплуатации и газоотдачи залежей.
Поставленная задача решается за счет достижения технического результата, который заключается в повышении достоверности прогноза основных параметров газовой залежи - эффективной газонасыщенной толщины и литологической неоднородности, в снижении времени и сокращении материальных затрат при оценке запасов и подготовке газовых залежей к эксплуатации за счет уменьшения количества разведочных скважин, в уменьшении техногенной нагрузки на окружающую среду.
Указанный технический результат достигается тем, что способ прогноза эффективной газонасыщенной толщины и литологической неоднородности в газовых залежах апт-альб-сеноманского терригенного комплекса по кинематическим атрибутам сейсморазведки MOB ОГТ 2Д и 3Д характеризуется тем, что прослеживают по сейсмическим данным от двух и более отражающих горизонтов, один из которых расположен над газовой залежью, другой (другие) - ниже нее, рассчитывают карты временной толщины (ΔT) и определяют связь кинематических аномалий интервального времени ΔT с эффективной газонасыщенной толщиной Нэфг в скважинах. Проводят нормирование серии карт временной толщины ΔT и их сложение с целью усиления полезных аномалий, из полученной карты комплексного параметра выделяют составляющую высоты залежи и локальные аномалии второго порядка, связанные с литологической неоднородностью, определяют связь карты локальных составляющих с параметром литологии - коэффициентом песчанистости, изменяя параметры фильтрации тренда ΔT, добиваются высокой сходимости локальных составляющих с параметром литологии и прогнозируют его распределение по площади, оценивают результат прогноза с априорной степенью литологической неоднородности, распространяют прогноз на модель подсчета запасов и выделяют участки повышенной песчанистости и ожидаемой высокой продуктивности газовой залежи для планирования бурения эксплуатационных скважин.
Причинно-следственная связь между существенными признаками технического решения и заявляемым техническим результатом следующая: корреляция горизонтов, построение набора карт временной толщины ΔТ, выделение полезных составляющих в аномалиях ΔТ в итоге позволяют зафиксировать эффекты скорости отраженных волн, вызванные интегральным влиянием высоты и литологии газовых залежей. Благодаря высокой корреляционной связи извлеченных из волнового поля параметров временной мощности и эффективной газонасыщенной толщины в скважинах обеспечивается переход к точному прогнозу строения залежи и оценке основного подсчетного параметра - газонасыщенной толщины.
Согласно способу по материалам сейсморазведки МОГТ 2Д и 3Д в интервале до 700 мс картируют временную толщину нескольких сейсмокомплексов с хорошо выраженными границами, внутри которых заключена исследуемая газовая залежь. После анализа результатов и исключения стратиграфического фактора в приращениях временной толщины проводят комплексирование карт кинематического атрибута методом их нормирования и суммирования. Это позволяет усилить полезную составляющую, напрямую связанную с газонасыщенной толщиной, и подавить аномалии, вызванные неоднозначностью корреляции отражающих горизонтов. В результате ожидается рост корреляционной связи комплексного кинематического атрибута с газонасыщенной толщиной. Уравнение регрессии зависимости Нэфг=f(ΔТ) используют для пересчета кинематического атрибута ΔТ в карту эффективной газонасыщенной толщины.
Анализ локальных составляющих ΔТ позволяет выделить из интегральной газонасыщенной толщины области с различной долей коллекторов или выполнить оценку распределения коэффициента песчанистости в газовой залежи.
Краткое описание иллюстративных материалов
На фиг. 1 изображен проходящий через газовую залежь фрагмент временного разреза по линии 2760 сейсморазведки МОГТ 3D, выровненного на отражающий горизонт Г (отражающие горизонты: Г - кровля сеномана, ГВК - газоводяной контакт, ГПК9 - кровля пласта ПК9, ГПК10 - кровля пласта ПК10, М′ - кровля аптского комплекса; стороны света: З - запад, В - восток).
На фиг. 2 изображена схема, иллюстрирующая способ прогноза параметров газовой залежи, а именно: эффективной газонасыщенной толщины и литологической неоднородности сеноманской залежи. Использованы следующие обозначения: "+", "-".
Осуществление изобретения
Данные сейсморазведки MOB ОГТ 2Д и 3Д несут информацию об эффективной газонасыщенной толщине (Нэфг) и литологической неоднородности в залежах, приуроченных к высокопористым пескам и песчаникам апт-альб-сеноманского возраста. Высокоемкие породы-коллекторы при их заполнении газом существенно влияют на кинематические атрибуты сейсмической записи (скорость отраженных волн (ОВ), вариации времени между отражающими горизонтами). Аномалии временной толщины (ΔТ) между сейсмическими границами, согласно исследованиям на многих месторождениях ЯНАО, напрямую связаны с начальной или текущей газонасыщенной толщиной в залежах.
На временные толщины (ΔТ) влияют еще три фактора: компрессионный, седиментационный и поверхностный (фиг. 1). Компрессионный фактор - снижение скорости ОВ в своде структур из-за разуплотнения и роста трещиноватости. Степень влияния компрессионного фактора прямо пропорциональна величине исследуемого интервала.
Седиментационный фактор обусловлен угловыми несогласиями поверхностей. Он может быть исключен простым вычетом седиментационного тренда.
Поверхностный фактор связан с неоднородностями в зоне многолетнемерзлых пород (ММП). Мерзлотные аномалии ΔТ увеличиваются на больших дистанциях между горизонтами из-за различного искривления неглубоких и глубоких горизонтов. Поверхностный фактор становится слабовыраженным при разумном ограничении интервала исследования.
Из трех рассмотренных факторов неоднородности ММП рассматриваются как малозначимые, седиментационный фактор легко исключить, компрессионный фактор можно ограничить, используя для анализа относительно небольшие временные интервалы или серию интервалов в комплексе. Таким образом, вклад газонасыщенных толщин в приращения и вариации ΔТ максимальный и может быть расчетами с картами интервального времени, что позволяет выходить на высокоточный прогноз такого важного промыслового параметра, как Нэфг.
Способ осуществляют следующим образом
По данным сейсморазведки MOB ОГТ 2Д и 3Д анализируют особенности волновой картины в области массивных газовых залежей. Оценивают качество отражающего горизонта (ОГ), связанного с газо-водяным контактом (ГВК) залежи. При хорошей динамической выраженности, непрерывности горизонта ГВК и отсутствии значительных зон неоднозначности прослеживания выбирают способ прогноза параметров газонасыщенной толщины залежи.
Для этого по временным сейсмическим разрезам прослеживают уверенно следящийся отражающий горизонт над залежью (например, ОГ Г (фиг. 1)) и горизонт ГВК. Затем строят карты времени этих горизонтов и как разность (ГВК-Г) рассчитывают карту временной толщины ΔТ. Путем построения кроссплота определяют количественную связь ΔТ и Нэфг в скважинах. При высоком коэффициенте корреляции связи устанавливают линейное уравнение регрессии и используют его для пересчета параметра ΔТ в Нэфг (например, Нэфг=0,8238*ΔТ+9,41). В результате получают карту прогнозной газонасыщенной толщины Нэфг, которая включает две составляющие: высоты залежи (м) и литологических неоднородностей (отн. ед.).
Далее оценивают литологическую составляющую, которая важна для выделения зон высокой продуктивности залежи, например через параметр коэффициента песчанистости (Кпесч), представляющего отношение эффективной газонасыщенной толщины к высоте залежи. Для этого из ранее полученной карты ΔТ путем сильного сглаживания или фильтрации сетки получают карту тренда ΔТтренд. Вычитая из наблюденного временного интервала ΔТтренд получают карту локальных составляющих интервала ΔТлок. Высокочастотные локальные составляющие отражают приращения и сокращения времен второго порядка, вызванные литологическими особенностями (фиг. 2).
Затем оценивают связь ΔТлок с Кпесч в скважинах. Предварительно из выборки скважин исключаются данные приконтурных скважин (из-за искажения тренда результаты в этой зоне наименее достоверные).
При недостаточной тесноте связи строят новый тренд с измененными параметрами фильтрации и повторяют процедуру вычисления ΔТлок и оценки зависимости этого параметра от Кпесч до тех пор, пока коэффициент корреляции связи не станет удовлетворительным. При подборе фильтра следует с осторожностью относиться к сверхшумным (сверхчастотным) результатам расчета ΔТлок, зачастую обладающим повышенной коррелятивностью, но не соответствующим реальной литологической неоднородности.
Вариант карты ΔТлок с максимальной связью с Кпесч, отвечающий ожидаемой априорной степени неоднородности, используют для определения уравнения линейной регрессии и построения по нему карты прогнозного коэффициента песчанистости.
На заключительном этапе прогнозные карты Нэфг и Кпесч увязывают с данными бурения путем расчета невязок в точках скважин, построения карт невязок и суммирования их с предварительными картами. Результирующие карты проверяют на предмет их соответствия реальному коэффициенту песчанистости, пределы которого не могут превышать 1.
В случае слабой выраженности и неоднозначном прослеживании горизонта, связанного с ГВК массивных залежей, при прогнозе Нэфг используют комплексный подход: по временным сейсмическим разрезам прослеживают один отражающий горизонт выше залежи и несколько наиболее выраженных горизонтов ниже залежи в интервале порядка 300-700 мс (см. фиг. 1). Рассчитывают карты времени горизонтов. Из карт времени горизонтов, имеющих выраженный седиментационный наклон (ОГ М′ на фиг. 1), вычитают региональный седиментационный тренд. Как разность вычисляют карты временных интервалов, например ГВК-Г, ГПК9-Г, М′-Г (см. фиг. 1). Далее карты нормируют - приводят к единым пределам измерения, например от 0 до 1. Затем их складывают и получают карту комплексного кинематического параметра. При этом устойчивые локальные аномалии ΔT, связанные с литологическими неоднородностями в залежи, усиливаются, а случайные вариации нивелируются (см. фиг. 2). Этим достигается увеличение корреляционной связи комплексного параметра с эффективной газонасыщенной толщиной.
Далее, как и при анализе одного интервала с уверенными сейсмическими границами, выполняют описанные выше действия: построение кроссплота, определение связи с Нэфг и уравнения регрессии, пересчет карты комплексного параметра в карту прогнозной Нэфг. Литологические неоднородности в залежи картируются по локальным аномалиям ΔT в последовательности, изложенной выше.
После увязки прогнозных карт с данными Нэфг и Кпесч по скважинам получают итоговые карты, которые с высокой точностью отражают участки повышенной песчанистости и ожидаемой высокой продуктивности газовой залежи для планирования бурения эксплуатационных скважин, тем самым уменьшая сроки проведения разведочных работ и их стоимость, а также техногенную нагрузку на окружающую среду.
Claims (1)
- Способ прогноза параметров газовых залежей на основе данных сейсморазведки MOB ОГТ 2Д и 3Д, включающий прогноз эффективной газонасыщенной толщины и литологической неоднородности в газовых залежах апт-альб-сеноманского терригенного комплекса по кинематическим атрибутам, отличающийся тем, что прослеживают от двух и более отражающих горизонтов, один из которых расположен над газовой залежью, другой или другие - ниже нее, рассчитывают карты временной толщины ΔT и определяют связь кинематических аномалий интервального времени временной толщины ΔT с газонасыщенной толщиной Нэфг в скважинах, при этом при невысоком качестве горизонта, связанного с подошвой газовой залежи, проводят нормирование серии карт временной толщины ΔT и их сложение с целью усиления полезных аномалий, связанных с Нэфг, и нивелирования неинформативных случайных аномалий, в результате получают карту комплексного кинематического параметра, пересчитываемую по уравнению регрессии в прогнозную карту газонасыщенной толщины Нэфг, из карты комплексного кинематического параметра выделяют составляющую высоты залежи и локальные аномалии второго порядка, связанные с литологической неоднородностью, определяют связь карты локальных составляющих с параметром литологии, изменяя параметры фильтрации тренда временной толщины ΔT, добиваются высокой сходимости локальных составляющих с параметром литологии, прогнозируют его распределение по площади сейсморазведки, оценивают результат прогноза с априорной степенью литологической неоднородности, распространяют прогноз на модель подсчета запасов и выделяют участки повышенной песчанистости и ожидаемой высокой продуктивности газовой залежи для планирования бурения эксплуатационных скважин.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2015115712/28A RU2598979C1 (ru) | 2015-04-27 | 2015-04-27 | Способ прогноза параметров газовых залежей |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2015115712/28A RU2598979C1 (ru) | 2015-04-27 | 2015-04-27 | Способ прогноза параметров газовых залежей |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2598979C1 true RU2598979C1 (ru) | 2016-10-10 |
Family
ID=57127550
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2015115712/28A RU2598979C1 (ru) | 2015-04-27 | 2015-04-27 | Способ прогноза параметров газовых залежей |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2598979C1 (ru) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2681250C1 (ru) * | 2018-04-10 | 2019-03-05 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпром геологоразведка" | Способ квазитрехмерного моделирования эффективных газо- и нефтенасыщенных толщин залежей углеводородов |
RU2692100C1 (ru) * | 2018-12-03 | 2019-06-21 | Компания "Сахалин Энерджи Инвестмент Компани Лтд." | Способ определения коллекторских свойств тонкослоистых пластов |
RU2718135C1 (ru) * | 2019-09-09 | 2020-03-30 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпромнефть Научно-Технический Центр" (ООО "Газпромнефть НТЦ") | Способ и система прогнозирования эффективных толщин в межскважинном пространстве при построении геологической модели на основе метода кластеризации спектральных кривых |
CN113970796A (zh) * | 2020-07-23 | 2022-01-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 精确恢复沉积盆地古水深的方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2145106C1 (ru) * | 1998-06-16 | 2000-01-27 | Тюменский научно-исследовательский и проектный институт природного газа и газовых технологий | Способ прогнозирования структурного плана глубокозалегающего отражающего горизонта осадочного чехла |
-
2015
- 2015-04-27 RU RU2015115712/28A patent/RU2598979C1/ru active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2145106C1 (ru) * | 1998-06-16 | 2000-01-27 | Тюменский научно-исследовательский и проектный институт природного газа и газовых технологий | Способ прогнозирования структурного плана глубокозалегающего отражающего горизонта осадочного чехла |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
А.А.Нежданов. Сейсмогеологический анализ нефтегазоносных отложений Западной Сибири для целей прогноза и картирования неантиклинальных ловушек и залежей углеводородов. Автореферат диссертации на соискание уч. степ. доктора геолого-минералогических наук, Тюмень, 2004;RU 2145106 С1, 27.01.2000. * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2681250C1 (ru) * | 2018-04-10 | 2019-03-05 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпром геологоразведка" | Способ квазитрехмерного моделирования эффективных газо- и нефтенасыщенных толщин залежей углеводородов |
RU2692100C1 (ru) * | 2018-12-03 | 2019-06-21 | Компания "Сахалин Энерджи Инвестмент Компани Лтд." | Способ определения коллекторских свойств тонкослоистых пластов |
RU2718135C1 (ru) * | 2019-09-09 | 2020-03-30 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпромнефть Научно-Технический Центр" (ООО "Газпромнефть НТЦ") | Способ и система прогнозирования эффективных толщин в межскважинном пространстве при построении геологической модели на основе метода кластеризации спектральных кривых |
WO2021049970A1 (ru) * | 2019-09-09 | 2021-03-18 | Общество с ограниченной ответственностью "Газпромнефть Научно-Технический Центр" (ООО "Газпромнефть НТЦ") | Способ и система для прогнозирования эффективных толщин в межскважинном пространстве |
CN113970796A (zh) * | 2020-07-23 | 2022-01-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 精确恢复沉积盆地古水深的方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US7400978B2 (en) | Method for updating a geologic model by seismic data | |
EP3788412B1 (en) | System and method for mapping hydrocarbon source rock using seismic attributes | |
Yasin et al. | Estimation of petrophysical parameters from seismic inversion by combining particle swarm optimization and multilayer linear calculator | |
RU2661489C1 (ru) | Способ комплексирования исходных данных для уточнения фильтрационного строения неоднородных карбонатных коллекторов | |
CN105759310B (zh) | 复杂非均质储层介质中地震波衰减及速度频散预测方法 | |
Kianoush et al. | Compressional and shear interval velocity modeling to determine formation pressures in an oilfield of SW Iran | |
CN114746774A (zh) | 预测油气和运移路径的综合地质力学模型 | |
Lee et al. | Delineation of gas hydrate reservoirs in the Ulleung Basin using unsupervised multi-attribute clustering without well log data | |
KR102111207B1 (ko) | 셰일가스 스윗 스팟 도출 방법 | |
RU2598979C1 (ru) | Способ прогноза параметров газовых залежей | |
Adekanle et al. | Porosity prediction from seismic inversion properties over ‘XLD’Field, Niger Delta | |
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 | |
Al-Khazraji et al. | Uncertainty analysis to assess depth conversion accuracy: A case study of Subba Oilfield, Southern Iraq | |
Naseer | Delineating the shallow‐marine stratigraphic traps of Lower‐Cretaceous incised valley sedimentation, Pakistan using post‐stack seismic colour inversion | |
CN112505754B (zh) | 基于高精度层序格架模型的井震协同划分沉积微相的方法 | |
RU2572525C1 (ru) | Способ локализации запасов в нефтематеринских толщах | |
Sanda et al. | The integrated approach to seismic attributes of lithological characterization of reservoirs: case of the F3 Block, North Sea-Dutch Sector | |
CN111077578B (zh) | 岩层分布预测方法和装置 | |
Chahooki et al. | Realization ranking of seismic geostatistical inversion based on a Bayesian lithofacies classification-A case study from an offshore field | |
Cho et al. | 3D transdimensional Markov-chain Monte Carlo seismic inversion with uncertainty analysis | |
Ojo et al. | Quantitative modeling of the architecture and connectivity properties of reservoirs in ‘Royal’Field, Niger-Delta | |
CN115755215A (zh) | 一种地质知识引导的智能化油气储层预测方法 | |
CN113376692B (zh) | 致密砂岩气水平井压裂改造方案优化方法及装置 | |
Naseer et al. | Delineation of stratigraphic traps within the basin floor fans of Miocene sedimentary sequences, offshore Indus, Pakistan using inverted acoustic impedance simulations | |
Grant et al. | The application of VSP in the Pilbara |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PC41 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20200819 |