RU2700836C1 - Method of reservoirs saturation prediction based on complex analysis of data cpp, stm, gis - Google Patents
Method of reservoirs saturation prediction based on complex analysis of data cpp, stm, gis Download PDFInfo
- Publication number
- RU2700836C1 RU2700836C1 RU2019101098A RU2019101098A RU2700836C1 RU 2700836 C1 RU2700836 C1 RU 2700836C1 RU 2019101098 A RU2019101098 A RU 2019101098A RU 2019101098 A RU2019101098 A RU 2019101098A RU 2700836 C1 RU2700836 C1 RU 2700836C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- geological
- resistivity
- saturation
- models
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 85
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title description 5
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims abstract description 12
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 29
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 18
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 12
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 10
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 abstract description 10
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 abstract description 9
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 abstract description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 13
- 230000005672 electromagnetic field Effects 0.000 description 7
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 5
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- 241001415846 Procellariidae Species 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000005684 electric field Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000706 filtrate Substances 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 238000009738 saturating Methods 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 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
- G01V1/003—Seismic data acquisition in general, e.g. survey design
-
- 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. analysis, for interpretation, for correction
- G01V1/282—Application of seismic models, synthetic seismograms
-
- 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. analysis, for interpretation, for correction
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/306—Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles
-
- 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
- G01V11/007—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00 using the seismo-electric effect
-
- G01V20/00—
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/08—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with magnetic or electric fields produced or modified by objects or geological structures or by detecting devices
- G01V3/081—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation operating with magnetic or electric fields produced or modified by objects or geological structures or by detecting devices the magnetic field is produced by the objects or geological structures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V3/00—Electric or magnetic prospecting or detecting; Measuring magnetic field characteristics of the earth, e.g. declination, deviation
- G01V3/38—Processing data, e.g. for analysis, for interpretation, for correction
Abstract
Description
Изобретение относится к области геофизики, в частности, к комбинированным способам геофизических исследований при поиске и разведке месторождений углеводородов, выполняемых в составе комплекса геолого-разведочных работ, и может быть использовано для прогнозирования и оценки свойств коллекторов по результатам проведения по единой сети наблюдения высокоплотных площадных сейсморазведочных работ (СРР) и электроразведочных исследований методом зондирования становлением поля в ближней зоне (ЗСБ), а также геофизических исследований скважин (ГИС).The invention relates to the field of geophysics, in particular, to combined methods of geophysical research in the search and exploration of hydrocarbon deposits carried out as part of a complex of geological exploration, and can be used to predict and evaluate the properties of reservoirs based on the results of a high-density areal seismic survey carried out through a single observation network works (СРР) and electrical exploration by the method of sounding the formation of the field in the near zone (ZSB), as well as geophysical studies of the well yn (GIS).
Актуальной задачей при проведении комплекса геолого-разведочных работ является повышение эффективности геофизических исследований и уменьшение рисков непродуктивного бурения.An urgent task in carrying out a complex of geological exploration is to increase the efficiency of geophysical surveys and reduce the risks of unproductive drilling.
При проведении картирования коллекторов в целевой части разреза, оценки параметров и свойств коллекторов (водонасыщенности, эффективной мощности, пористости и др.) используют различные методы геофизических исследований, позволяющие получить фильтрационно-емкостные характеристики целевого интервала.When conducting reservoir mapping in the target part of the section, estimation of reservoir parameters and properties (water saturation, effective power, porosity, etc.), various methods of geophysical studies are used to obtain filtration-capacitive characteristics of the target interval.
Однако недостаточная информативность результатов исследований, обусловленная сложностью геолого-геофизического строения целевых объектов, а также раздельный подход к интерпретации геофизических данных снижают точность полученных на их основе геологических моделей и надежность геофизического прогноза.However, insufficient information content of the research results, due to the complexity of the geological and geophysical structure of the target objects, as well as a separate approach to the interpretation of geophysical data, reduce the accuracy of geological models obtained on their basis and the reliability of the geophysical forecast.
Применение комбинированных способов геологоразведки и комплексного подхода к интерпретации данных позволяет получить независимые характеристики целевого интервала, что позволяет увеличить информативность геологических результатов, а следовательно, увеличить надежность прогноза.The use of combined methods of exploration and an integrated approach to the interpretation of data allows you to obtain independent characteristics of the target interval, which allows to increase the information content of geological results, and therefore, to increase the reliability of the forecast.
Известен способ геофизической разведки при поисках нефтегазовых месторождений [патент №RU 2154847, МПК G01V 11/00, дата публ. 20.08.2000], предназначенный для прямых поисков и разведки нефтегазовых месторождений и направленный на повышение достоверности, точности и надежности их обнаружения. Согласно известному способу проводят сейсмоэлектроразведку по системе радиальных профилей, точку пересечения которых располагают в пределах исследуемого объекта с выходом не менее 1/3 длины профилей за его пределы; проводят комплексную интерпретацию зарегистрированных полей; строят согласованный сейсмоэлектроразведочный временной разрез; определяют стратиграфически увязанные сейсмоэлектрические комплексы; рассчитывают интервальные параметры продольного сопротивления (ρL) и прогнозной интервальной скорости (Vинт) для каждого из комплексов; строят графики зависимости распределения параметров вдоль профиля; выделяют интервалы синхронного поведения этих графиков; рассчитывают корреляционную связь между параметрами в пределах синхронных интервалов и по этой зависимости определяют значения прогнозного продольного сопротивления (ρпр), которые прямо пропорционально зависят от Vинт. По полученным данным рассчитывают комплексный параметр (γ) в соответствии с выражением: γ=ρL-ρпр, где ρL - наблюденные значения продольного сопротивления одного пласта; ρпр - прогнозные значения сопротивления; γ - комплексный параметр. При величине комплексного параметра, превышающей 0,5, делают вывод о наличии нефтегазовых месторождений. В качестве недостатков известного способа следует отметить, что в способе используется сеть радиальных профилей, что, как правило, затруднительно при производстве работ и распределении объемов на площадях, а также не предусмотрен переход на значения параметров коллекторов, характеризующих конкретную геологическую модель. Кроме того, при осуществлении известного способа рассматривается обобщенная модель горизонта, не анализируется вклад основных параметров коллекторов. Указанные факторы обуславливают снижение точности модели и надежности прогноза.A known method of geophysical exploration when searching for oil and gas fields [patent No.RU 2154847, IPC G01V 11/00, date publ. 08/20/2000], intended for direct searches and exploration of oil and gas fields and aimed at increasing the reliability, accuracy and reliability of their detection. According to the known method, seismic exploration is carried out according to a system of radial profiles, the intersection point of which is located within the investigated object with the output of at least 1/3 of the length of the profiles beyond; conduct a comprehensive interpretation of registered fields; building a coordinated seismic-electrical exploration time section; determine stratigraphically linked seismoelectric complexes; calculate the interval parameters of the longitudinal resistance (ρ L ) and the predicted interval velocity (V int ) for each of the complexes; plotting the distribution of parameters along the profile; distinguish intervals of synchronous behavior of these graphs; calculate the correlation between the parameters within synchronous intervals and from this dependence determine the values of the predicted longitudinal resistance (ρ CR ), which are directly proportional to V int . From the data obtained calculate the complex parameter (γ) according to the equation: γ = ρ L -ρ etc. where ρ L - the observed values of the longitudinal resistance of the formation; ρ CR - forecast values of resistance; γ is a complex parameter. When the value of the complex parameter exceeds 0.5, a conclusion is drawn about the presence of oil and gas fields. As disadvantages of the known method, it should be noted that the method uses a network of radial profiles, which, as a rule, is difficult when performing work and distributing volumes in areas, and also does not provide for the transition to the values of reservoir parameters characterizing a specific geological model. In addition, when implementing the known method, a generalized horizon model is considered, and the contribution of the main parameters of the reservoirs is not analyzed. These factors lead to a decrease in the accuracy of the model and the reliability of the forecast.
Известен способ исследования подземных пластов [заявка РСТ №WO 2008032082, МПК G01V 11/00, G01V 1/38, дата публ. 20.03.2008], который сочетает использование двух методов - электроразведки и сейсморазведки. При реализации способа используют приемники электромагнитного поля для измерения электрического поля и сейсмические приемники для измерения сейсмического отклика; приложение электромагнитного поля к пластам с использованием передатчика электромагнитного поля и определение отклика электромагнитного поля с использованием приемников электромагнитного поля; применение сейсмического события к стратам с использованием сейсмического источника и обнаружение сейсмического отклика с использованием сейсмических приемников; анализ откликов электромагнитного поля; анализ сейсмических откликов и согласование двух откликов с целью определения наличия и характера пластов. Однако, известный способ имеет ограниченную область применения - для исследования подземных пластов морского дна.A known method of researching underground formations [PCT application No. WO 2008032082, IPC G01V 11/00,
Известен способ комплексной интерпретации данных сейсморазведки и электроразведки при поисках месторождений углеводородов на шельфе [патент №RU 2614346, МПК G01V 11/00, G01V 1/38, дата публ. 24.03.2017], направленный на повышение точности получаемых данных за счет применения зависимости между двумя методами, выраженной в дополнении результатов одного метода другим, и получение не противоречащих друг другу результатов. Известный способ использует каждый раз полученные результаты как нулевое приближение, причем сейсморазведке придается основная роль в структурных построениях, а электроразведке - в использовании прямых показателей присутствия залежи углеводородов. Сейсморазведка должна иметь предпочтение при структурных и погоризонтных построениях, а прямые показатели присутствия углеводородов находятся в результатах электроразведки. Однако, известный способ имеет ограниченную область применения - при поисках месторождений углеводородов на шельфе. Кроме того, данный способ предусматривает выполнение прогноза на известных структурах, хотя, например, на территории Сибирской платформы превалируют ловушки неструктурного типа. Также следует отметить, что данные сейсморазведки используются только для структурных построений, и при этом нет перехода на значения параметров коллекторов, характеризующих конкретную геологическую модель.There is a method of complex interpretation of seismic and electrical exploration data when searching for hydrocarbon deposits on the shelf [patent No.RU 2614346, IPC G01V 11/00,
Известен способ комплексной обработки геофизических данных, реализуемый при использовании технологической системы «Литоскан» [патент №RU 2490677, МПК G01V 11/00, G01V 1/28, дата публ. 20.08.2013], направленный на повышение детальности и информативности геофизической съемки посредством повышения разрешающей способности, надежности и достоверности данных обработки, позволяющий определять тип флюидонасыщения и оптимизировать размещение скважин на выявленных нефтегазоперспективных объектах малой мощности. Способ может быть использован при разведке месторождений углеводородов с использованием измерений параметров геофизических полей различной природы при обработке данных для определения детальных (тонкослоистых) фильтрационно-емкостных свойств коллекторов и типа их насыщения в межскважинном и околоскважинном пространстве. Способ предусматривает комплексную обработку геофизических данных, позволяющую построить по материалам ГИС и сейсморазведки (СРР) последовательно среднеслоистые и тонкослоистые модели литологии и фильтрационно-емкостных свойств коллекторов углеводородов. Однако, необходимо отметить, что известный способ не предусматривает выполнение исследований методом электроразведки и использование данных электроразведки при построении геологической модели целевого интервала, что обуславливает недостаточную информативность о насыщении целевого интервала.A known method of integrated processing of geophysical data, implemented using the technological system "Litoskan" [patent No.RU 2490677, IPC G01V 11/00, G01V 1/28, date publ. 08/20/2013], aimed at increasing the detail and information content of geophysical surveys by increasing the resolution, reliability and reliability of processing data, which allows to determine the type of fluid saturation and optimize the location of wells at identified low-power oil and gas prospective objects. The method can be used in the exploration of hydrocarbon deposits using measurements of parameters of geophysical fields of various nature when processing data to determine the detailed (thin-layered) reservoir properties of the reservoirs and the type of saturation in the interwell and near-well space. The method provides for the integrated processing of geophysical data, which makes it possible to build sequentially medium-layer and thin-layer models of lithology and filtration-capacitive properties of hydrocarbon reservoirs based on well logging and seismic exploration (СРР) materials. However, it should be noted that the known method does not provide for research using the electrical exploration method and the use of electrical exploration data when constructing the geological model of the target interval, which leads to insufficient information about the saturation of the target interval.
В качестве технического решения (прототипа), наиболее близкого к заявляемому изобретению, предлагается способ прогноза емкостных параметров и типа флюидонасыщения коллекторов [патент №RU 2540216, МПК G01V 11/00, дата публ. 10.02.2015], осуществляемый на основе данных электромагнитных измерений с использованием контролируемого источника электромагнитного поля. Способ направлен на повышение достоверности локализации подземного пласта во вмещающей геологической среде и определения электрофизических параметров на основе электромагнитных зондирований с использованием распределенных пространственно-временных систем наблюдений. При осуществлении известного способа прогноза емкостных параметров и типа флюидонасыщения коллектора получают пространственно-временные и/или пространственно-частотные данные электромагнитных измерений с последующей реконструкцией объемного распределения проводимости геологической модели среды. После чего осуществляют расчет интервальной суммарной продольной электрической проводимости среды, выделение в среде пластов-коллекторов, обладающих аномальной суммарной продольной электрической проводимостью, определение положения осевых поверхностей пластов-коллекторов, определение толщин пластов-коллекторов, соответствующих положениям осевых поверхностей, определение удельного сопротивления через величину интервальной суммарной продольной проводимости пленки внутри пласта для каждой точки измерений. Осуществляют верификацию первоначальной геоэлектрической модели среды и корректировку несоответствий. Определяют вариации интервальных значений удельного электрического сопротивления. В зоне резкого уменьшения удельного сопротивления определяют коэффициент пористости выделенных пластов, с помощью которого определяют емкость пласта-коллектора, а также характер насыщающего флюида на основе интервального удельного сопротивления ρп и петрофизических или статистических данных.As a technical solution (prototype) closest to the claimed invention, a method for predicting capacitive parameters and type of fluid saturation of the collectors [patent No.RU 2540216, IPC G01V 11/00, date publ. 02/10/2015], carried out on the basis of electromagnetic measurements using a controlled source of electromagnetic fields. The method is aimed at increasing the reliability of localization of an underground formation in a host geological environment and determining electrophysical parameters based on electromagnetic soundings using distributed spatio-temporal observation systems. When implementing the known method for predicting capacitive parameters and the type of fluid saturation of the reservoir, spatio-temporal and / or spatial-frequency data of electromagnetic measurements are obtained, followed by reconstruction of the volume distribution of the conductivity of the geological model of the medium. After that, the interval total longitudinal electrical conductivity of the medium is calculated, the reservoir layers having an anomalous total longitudinal electrical conductivity are selected in the medium, the axial surfaces of the reservoir layers are determined, the thickness of the reservoir layers corresponding to the positions of the axial surfaces is determined, the resistivity is determined using the interval the total longitudinal conductivity of the film inside the formation for each measurement point. Verification of the initial geoelectric model of the medium and correction of inconsistencies are carried out. The variations in the interval values of the electrical resistivity are determined. In the zone of sharp decrease in resistivity, the porosity coefficient of the selected reservoirs is determined, with the help of which the reservoir capacity is determined, as well as the nature of the saturating fluid based on the interval resistivity ρ p and petrophysical or statistical data.
Однако, при осуществлении известного способа прогноза насыщения коллекторов не предусмотрено создание многовариантных геоэлектрических моделей, что обуславливает недостаточную информативность о геологической неоднородности целевого интервала, что, в свою очередь, снижает точность геологической модели, а следовательно, снижает надежность геофизического прогноза.However, when implementing the known method for predicting reservoir saturation, multivariate geoelectric models are not provided, which leads to insufficient information about the geological heterogeneity of the target interval, which, in turn, reduces the accuracy of the geological model, and therefore reduces the reliability of the geophysical forecast.
Техническим результатом, достижение которого обеспечивается заявляемым изобретением, является повышение информативности геофизических данных, в частности, электроразведки, обуславливающее повышение точности геологической модели пластов, перспективных на обнаружение нефти и газа.The technical result, the achievement of which is ensured by the claimed invention, is to increase the information content of geophysical data, in particular, electrical exploration, which leads to an increase in the accuracy of the geological model of formations that are promising for the detection of oil and gas.
Для достижения указанного выше технического результата предлагается способ прогноза насыщения коллекторов, включающий:To achieve the above technical result, a method for predicting reservoir saturation is proposed, including:
- проведение сейсморазведки и электроразведки по методу ЗСБ по единой сети наблюдения;- conducting seismic and electrical exploration according to the ZSB method using a single observation network;
- получение пространственно-временных данных сейсморазведки и электроразведки по методу ЗСБ и выполнение их последующей обработки;- obtaining spatio-temporal data of seismic and electrical exploration according to the ZSB method and performing their subsequent processing;
- выполнение структурной интерпретации данных сейсморазведки;- performing structural interpretation of seismic data;
- проведение инверсии обработанных данных электроразведки по методу ЗСБ и расчет продольной проводимости S и удельного электрического сопротивления (УЭС) по разрезу и по площади для целевого интервала с использованием структурной интерпретации данных сейсморазведки;- inversion of the processed electrical exploration data according to the ZSB method and calculation of the longitudinal conductivity S and electrical resistivity (resistivity) by section and area for the target interval using a structural interpretation of seismic data;
- выполнение нормировки полученных данных УЭС и продольной проводимости S на осредненные значения скважинных данных электрического бокового каротажа в целевом интервале;- normalization of the obtained resistivity data and longitudinal conductivity S to the averaged values of the borehole data of the electric lateral logging in the target interval;
- проведение детерминистической, стохастической инверсии данных сейсморазведки и по результатам проведенной инверсии получение набора распределений эффективных толщин коллектора и пористости внутри целевого интервала и по площади;- conducting a deterministic, stochastic inversion of seismic data and, based on the results of the inversion, obtaining a set of distributions of the effective reservoir thickness and porosity within the target interval and over the area;
- кластерный и статистический анализ скважинных данных по результатам испытаний, работы скважин, а также результатам интерпретации ГИС;- cluster and statistical analysis of well data based on test results, well operation, as well as well log interpretation results;
- определение диапазона неопределенности водонефтяных и газоводяных контактов и неопределенности насыщения поисковых объектов;- determination of the range of uncertainty of oil-water and gas-water contacts and saturation uncertainty of search objects;
- сопоставление следующих данных: эффективных толщин, выделяемых по ГИС, насыщения коллекторов по результатам испытаний и результатам интерпретации ГИС, а также линейной емкости целевого интервала с нормированными данными УЭС и продольной проводимости S; (линейная емкость L целевого интервала рассчитывается по известной формуле:- comparison of the following data: effective thicknesses allocated by well logging, saturation of reservoirs according to test results and results of well logging interpretation, as well as linear capacity of the target interval with normalized resistivity and longitudinal conductivity S data; (the linear capacity L of the target interval is calculated by the well-known formula:
L=Кп⋅Кв⋅Нэф, гдеL = Kp⋅Kv⋅Nef, where
Кп - коэффициент пористости, Кв - коэффициент водонасыщенности, Нэф - эффективная толщина);Kp - porosity coefficient, Kv - water saturation coefficient, Neff - effective thickness);
- многовариантное геологическое моделирование, включающее получение кубов литологии, пористости, нефтяного насыщения с использованием геолого-геофизических данных, включающих набор распределений эффективных толщин коллектора и пористости внутри целевого интервала и по площади, полученных в результате инверсии данных сейсморазведки;- multivariate geological modeling, including obtaining cubes of lithology, porosity, oil saturation using geological and geophysical data, including a set of distributions of effective reservoir thicknesses and porosity within the target interval and over the area obtained as a result of inversion of seismic data;
- по результатам выполненного многовариантного геологического моделирования создание многовариантных геоэлектрических моделей целевого интервала, характеризующихся УЭС и продольной проводимостью S, из геологических моделей с использованием петрофизической зависимости УЭС от пористости и водонасыщенности;- based on the results of multivariate geological modeling, the creation of multivariate geoelectric models of the target interval, characterized by resistivity and longitudinal conductivity S, from geological models using the petrophysical dependence of resistivity on porosity and water saturation;
- сравнение полученных параметров УЭС и продольной проводимости S, характеризующих многовариантные геоэлектрические модели целевого интервала, с параметрами УЭС и продольной проводимости S, полученными в результате инверсии обработанных данных электроразведки по методу ЗСБ и нормировки;- comparison of the obtained parameters of resistivity and longitudinal conductivity S, characterizing multivariate geoelectric models of the target interval, with the parameters of resistivity and longitudinal conductivity S obtained as a result of inversion of the processed electrical exploration data by the ZSB method and normalization;
- определение набора геологических моделей, удовлетворяющих исходным геоэлектрическим данным на основе выбранной метрики.- definition of a set of geological models that satisfy the initial geoelectric data based on the selected metric.
Признаками заявляемого способа, отличительными от прототипа, являются:The features of the proposed method, distinctive from the prototype, are:
- выполнение нормировки полученных данных УЭС и продольной проводимости S на осредненные значения скважинных данных электрического бокового каротажа в целевом интервале;- normalization of the obtained resistivity data and longitudinal conductivity S to the averaged values of the borehole data of the electric lateral logging in the target interval;
- кластерный и статистический анализ скважинных данных по результатам испытаний, работы скважин, а также результатам интерпретации ГИС;- cluster and statistical analysis of well data based on test results, well operation, as well as well log interpretation results;
- сопоставление следующих данных: эффективных толщин, выделяемых по ГИС, насыщения коллекторов по результатам испытаний и результатам интерпретации ГИС, а также линейной емкости целевого интервала с нормированными данными УЭС и продольной проводимости S;- comparison of the following data: effective thicknesses allocated by well logging, saturation of reservoirs according to test results and results of well logging interpretation, as well as linear capacity of the target interval with normalized resistivity and longitudinal conductivity S data;
- многовариантное геологическое моделирование, включающее получение кубов литологии, пористости, нефтяного насыщения с использованием геолого-геофизических данных, включающих набор распределений эффективных толщин коллектора и пористости внутри целевого интервала и по площади, полученных в результате инверсии данных сейсморазведки;- multivariate geological modeling, including obtaining cubes of lithology, porosity, oil saturation using geological and geophysical data, including a set of distributions of effective reservoir thicknesses and porosity within the target interval and over the area obtained as a result of inversion of seismic data;
- по результатам выполненного многовариантного геологического моделирования создание многовариантных геоэлектрических моделей целевого интервала, характеризующихся УЭС и продольной проводимостью S, из геологических моделей с использованием петрофизической зависимости УЭС от пористости и водонасыщенности;- based on the results of multivariate geological modeling, the creation of multivariate geoelectric models of the target interval, characterized by resistivity and longitudinal conductivity S, from geological models using the petrophysical dependence of resistivity on porosity and water saturation;
- сравнение полученных параметров УЭС и продольной проводимости S, характеризующих многовариантные геоэлектрические модели целевого интервала, с параметрами УЭС и продольной проводимости S, полученными в результате инверсии обработанных данных электроразведки по методу ЗСБ и нормировки;- comparison of the obtained parameters of resistivity and longitudinal conductivity S, characterizing multivariate geoelectric models of the target interval, with the parameters of resistivity and longitudinal conductivity S obtained as a result of inversion of the processed electrical exploration data by the ZSB method and normalization;
- определение набора геологических моделей, удовлетворяющих исходным геоэлектрическим данным на основе выбранной метрики.- definition of a set of geological models that satisfy the initial geoelectric data based on the selected metric.
Таким образом, заявляемый способ прогноза насыщения коллекторов, в отличие от прототипа, предусматривает: сопоставление характеристик целевого интервала с данными УЭС и продольной проводимости S, полученными в результате выполнения электроразведки по методу ЗСБ; выполнение нормировки данных электроразведки по методу ЗСБ на скважинные данные; многовариантное геологическое моделирование; многовариантное геоэлектрическое моделирование на базе созданных геологических моделей; определение набора геологических моделей, удовлетворяющих исходным геоэлектрическим данным.Thus, the claimed method for predicting the saturation of the collectors, in contrast to the prototype, provides for: comparing the characteristics of the target interval with the data of resistivity and longitudinal conductivity S obtained as a result of performing electrical exploration according to the ZSB method; normalization of electrical exploration data according to the ZSB method for downhole data; multivariate geological modeling; multivariate geoelectric modeling based on created geological models; definition of a set of geological models that satisfy the initial geoelectric data.
Указанные факторы позволяют при осуществлении заявляемого способа обеспечить повышение информативности геофизических данных, а следовательно, повышение точности геологической модели, что в свою очередь, обеспечивает повышение надежности геофизического прогноза и повышение эффективности поисково-разведочного бурения.These factors allow the implementation of the proposed method to increase the information content of geophysical data, and therefore, increase the accuracy of the geological model, which in turn provides increased reliability of the geophysical forecast and increased efficiency of exploratory drilling.
При создании многовариантных геоэлектрических моделей целевого интервала из геологических моделей в качестве петрофизической зависимости УЭС от пористости и водонасыщенности может быть использована зависимость Дахнова-Арчи, которую наиболее часто применяют при построении данной связи.When creating multivariate geoelectric models of the target interval from geological models, the Dakhnov-Archie dependence, which is most often used in building this relationship, can be used as the petrophysical dependence of resistivity on porosity and water saturation.
С целью более полного учета данных электроразведки способ прогноза насыщения коллекторов может дополнительно включать формирование геологической модели, максимально удовлетворяющей параметрам УЭС и продольной проводимости S, полученным в результате инверсии обработанных данных электроразведки по методу ЗСБ и нормировки.In order to more fully take into account electrical exploration data, a method for predicting reservoir saturation may additionally include the formation of a geological model that maximally satisfies the resistivity and longitudinal conductivity S obtained by inverting the processed electrical exploration data by the ZSB method and normalization.
С целью экспресс-прогноза параметров пласта в точке проектной скважины способ прогноза насыщения коллекторов может дополнительно включать выполнение расчета интегральных параметров целевого интервала: коэффициента пористости Кп, коэффициента водонасыщенности Кв, эффективной толщины Нэф, удовлетворяющих параметрам УЭС и продольной проводимости S, полученным в результате инверсии обработанных данных электроразведки по методу ЗСБ и нормировки в точке проектной скважины.For the purpose of express forecasting of reservoir parameters at the point of the project well, the method for predicting reservoir saturation may additionally include calculating the integral parameters of the target interval: porosity coefficient Kp, water saturation coefficient Kv, effective thickness Neff satisfying the resistivity parameters and longitudinal conductivity S obtained as a result of processing electrical survey data according to the ZSB method and normalization at the point of the project well.
С целью получения дополнительной информации о площади нефтеносности и количестве запасов способ прогноза насыщения коллекторов после выполнения многовариантного геологического моделирования может дополнительно включать получение распределения характеристик водонефтяных и газоводяных контактов, количества запасов, площадей нефтеносности.In order to obtain additional information about the area of oil content and the amount of reserves, a method for predicting reservoir saturation after performing multivariate geological modeling may additionally include obtaining a distribution of the characteristics of water-oil and gas-water contacts, the number of reserves, oil-bearing areas.
С целью получения дополнительной информации о площади нефтеносности и количестве запасов способ прогноза насыщения коллекторов после определения набора геологических моделей может дополнительно включать получение распределения характеристик водонефтяных и газоводяных контактов, количества запасов, площадей нефтеносности.In order to obtain additional information about the oil area and the amount of reserves, a method for predicting reservoir saturation after determining a set of geological models may additionally include obtaining a distribution of the characteristics of water-oil and gas-water contacts, the number of reserves, and oil-bearing areas.
С целью получения более полной дополнительной информации о площади нефтеносности и количестве запасов распределение характеристик водонефтяных и газоводяных контактов, количества запасов, площадей нефтеносности может быть получено и после выполнения многовариантного геологического моделирования, и после определения набора геологических моделей. После этого с целью дальнейшего повышения информативности данных электроразведки может быть выполнен статистический анализ и сравнение данных, полученных по результатам многовариантного геологического моделирования и результатам определения набора геологических моделей, удовлетворяющих исходным геоэлектрическим данным на основе выбранной метрики.In order to obtain more complete additional information about the oil-bearing area and the amount of reserves, the distribution of the characteristics of water-oil and gas-water contacts, the number of reserves, oil-bearing areas can be obtained after performing multivariate geological modeling and after determining a set of geological models. After that, in order to further increase the information content of electrical exploration data, a statistical analysis and comparison of the data obtained from the results of multivariate geological modeling and the results of determining a set of geological models that satisfy the initial geoelectric data based on the selected metric can be performed.
Заявляемый способ прогноза насыщения коллекторов на основе комплексного анализа данных сейсморазведки (СРР), электроразведки методом зондирования становлением поля в ближней зоне (ЗСБ), геофизических исследований скважин (ГИС) осуществляют следующим образом.The inventive method for predicting reservoir saturation based on a comprehensive analysis of seismic data (СРР), electrical exploration by the method of sounding near-field formation (ZSB), and geophysical well surveys (GIS) is carried out as follows.
С помощью средств и технологий, традиционно применяемых при получении первичной геолого-геофизической информации, получают данные сейсморазведки, электроразведки по методу ЗСБ, скважинные данные ГИС, результаты испытаний скважин в целевом интервале. Затем осуществляют создание петрофизической модели, по которой получают РИГИС. Далее проводят интерпретацию данных сейсморазведки и электроразведки по методу ЗСБ, в результате которой получают распределение эффективных толщин и пористости (из данных сейсморазведки) и распределение УЭС и продольной проводимости S (из данных электроразведки по методу ЗСБ). После этого выполняют нормировку данных, сопоставление скважинных данных и данных ЗСБ. Далее создают множество геоэлектрических моделей из множества геологических моделей. Затем проводят сравнение созданных моделей с параметрами УЭС и S по заранее определенной метрике. Метрикой может являться, например, значение среднеквадратичного отклонения разницы продольной проводимости (ΔS). После чего определяют набор моделей, удовлетворяющих исходным геоэлектрическим данным на основе выбранной метрики. Полученный набор геологических моделей используется в работе специалистами.Using the tools and technologies traditionally used in obtaining primary geological and geophysical information, seismic data, electrical prospecting according to the ZSB method, well log data, well test results in the target interval are obtained. Then carry out the creation of a petrophysical model, which receive RIGIS. Next, the interpretation of seismic and electrical exploration data by the ZSB method is carried out, as a result of which the distribution of effective thicknesses and porosity (from seismic data) and the distribution of electrical resistivity and longitudinal conductivity S (from the electrical exploration data by the ZSB method) are obtained. After that, the data are normalized, the well data are compared with the ZSB data. Next, a plurality of geoelectric models are created from a plurality of geological models. Then, the created models are compared with the resistivity and S parameters using a predetermined metric. The metric may be, for example, the value of the standard deviation of the difference in longitudinal conductivity (ΔS). After that, a set of models is determined that satisfy the initial geoelectric data based on the selected metric. The resulting set of geological models is used in the work of specialists.
Обработка и интерпретация данных электроразведки по методу ЗСБ могут быть выполнены с помощью программного комплекса SGS-TEM. Многовариантное геологическое моделирование может быть выполнено с помощью ПК Petrel. Многовариантное геоэлектрическое моделирование, имея исходные геологические модели и петрофизические зависимости, выполняют в ПК Petrel или Sw-TEM. Для выполнения расчетов используют ПК Petrel, Sw-TEM, ПО Excel.Processing and interpretation of electrical exploration data using the ZSB method can be performed using the SGS-TEM software package. Multivariate geological modeling can be performed using Petrel PC. Multivariate geoelectric modeling, having initial geological models and petrophysical dependences, is performed in Petrel or Sw-TEM PC. To perform the calculations, PC Petrel, Sw-TEM, Excel software are used.
При выполнении заявляемого способа прогноза насыщения коллекторов может быть уточнено геологическое строение нефтяных пластов, в частности, снижена неопределенность по уровню водонефтяных и газоводяных контактов, залежей, может быть уточнено распространение фильтрационно-емкостных свойств и насыщение по площади, что обеспечивает повышение точности геологической модели.When performing the proposed method for predicting the saturation of reservoirs, the geological structure of oil reservoirs can be clarified, in particular, the uncertainty in the level of water-oil and gas-water contacts, deposits can be reduced, the distribution of filtration-capacitive properties and saturation over the area can be clarified, which improves the accuracy of the geological model.
Пример выполнения заявляемого способа прогноза насыщения коллекторов иллюстрируется графическими материалами.An example of the implementation of the proposed method for predicting the saturation of reservoirs is illustrated by graphic materials.
На фиг. 1 представлена зависимость эффективных толщин скважин поисково-разведочного бурения от УЭС по методу ЗСБ. Цифрами обозначены условные номера скважин. Также на фиг. 1 представлена карта УЭС по методу ЗСБ для одной из площадей месторождений с нанесенными результатами испытаний скважин.In FIG. Figure 1 shows the dependence of the effective thickness of exploratory drilling wells on electrical resistivity using the ZSB method. The numbers indicate the conditional numbers of the wells. Also in FIG. 1 shows a resistivity map according to the ZSB method for one of the areas of the fields with the well test results plotted.
На фиг. 2 показаны значения УЭС по методу ЗСБ в точках скважин. Цветом обозначены результаты испытаний, даны буквенные обозначения:In FIG. 2 shows the resistivity values by the ZSB method at the points of the wells. The color indicates the test results, given letter designations:
«УВ» - углеводороды,"HC" - hydrocarbons,
«УВ+Вода» - наличие углеводородов и воды,"HC + Water" - the presence of hydrocarbons and water,
«ФБР» - фильтрат бурового раствора,"FBI" - mud filtrate,
«СУХО» - сухое испытание, притока не получено.“DRY” - dry test, no inflow received.
На фиг. 3 показан пример (схема) создания из 3D геологической модели геоэлектрической модели.In FIG. Figure 3 shows an example (diagram) of creating a geoelectric model from a 3D geological model.
Пример.Example.
Способ апробирован на одном из месторождений компании «Газпромнефть» в Восточной Сибири.The method was tested at one of the fields of the company "Gazpromneft" in Eastern Siberia.
На участке по единой сети наблюдения были проведены 3D сейсморазведка и 3D электроразведка по методу ЗСБ.3D seismic exploration and 3D electrical exploration according to the ZSB method were carried out at the site using a single observation network.
Выполнена обработка и инверсия геофизических данных.Processing and inversion of geophysical data has been performed.
По результатам инверсии кривых ЗСБ получена геоэлектрическая модель целевого интервала.Based on the results of the inversion of the ZSB curves, a geoelectric model of the target interval is obtained.
В скважинах произведены ГИС, формирование петрофизической зависимости насыщения пласта-коллектора (Дахнова-Арчи). Обработка и интерпретация проведены по стандартным графам. На основе ГИС и испытаний скважин определены диапазоны неопределенностей глубины залегания водонефтяных и газоводяных контактов.Wells performed in wells, the formation of a petrophysical dependence of the saturation of the reservoir (Dakhnova-Archie). Processing and interpretation are carried out according to standard graphs. Based on well logging and well testing, ranges of uncertainties of the depth of occurrence of water-oil and gas-water contacts are determined.
Инверсия кривых ЗСБ произведена с закреплением структурного каркаса по данным СРР, увязанного со скважинами глубокого бурения.The inversion of the ZSB curves was made with fixing the structural frame according to the data of the СРР, linked to the deep-hole wells.
Инверсия данных ЗСБ произведена до достижения минимального уровня невязки и максимального соответствия представлениям о геологическом строении осадочного чехла априорным данным.The inversion of the ZSB data was performed until the minimum level of discrepancy was reached and the maximum correspondence to the ideas about the geological structure of the sedimentary cover with a priori data.
Сформированы предпосылки для применения предлагаемого способа на основе анализа и сопоставления данных: эффективные толщины, выделяемые по ГИС, насыщение коллекторов по испытаниям и РИГИС, линейной емкости L с УЭС по методу ЗСБ (фиг. 1, 2).The prerequisites for the application of the proposed method based on the analysis and comparison of data are formed: effective thicknesses allocated by well logging, saturation of collectors by tests and RIGIS, linear capacity L with resistivity by the method of ZSB (Fig. 1, 2).
По данным СРР, ГИС/РИГИС и петрофизики сформированы геологические модели пластов-коллекторов. Для каждого пласта сформирована модель геоэлектрических параметров коллекторов на основе прогнозной геологической модели с применением зависимости Дахнова - Арчи (фиг. 3).According to the data of СРР, GIS / RIGIS and petrophysics, geological models of reservoir formations have been formed. For each layer, a model of geoelectric parameters of the reservoirs is formed based on the predicted geological model using the Dakhnov – Archie dependence (Fig. 3).
Проведено сравнение геоэлектрических моделей пластов с параметрами УЭС и S, полученными по результатам интерпретации ЗСБ, после чего проведен выбор геологических моделей на основе коэффициента корреляции и среднеквадратичного отклонения (предложенных метрик).The geoelectric models of the reservoirs are compared with the resistivity and S parameters obtained from the interpretation of the FSB, and then the geological models are selected based on the correlation coefficient and standard deviation (proposed metrics).
По результатам применения способа получены геологические модели пластов-коллекторов, учитывающие полный комплекс площадных геофизических данных сейсморазведки и электроразведки.Based on the results of applying the method, geological models of reservoir formations are obtained that take into account the full range of areal geophysical data of seismic and electrical exploration.
Для моделей построены:For models built:
- карты коэффициентов водонасыщения для целевых терригенных коллекторов,- maps of water saturation coefficients for target terrigenous reservoirs,
- карты эффективных толщин коллекторов,- maps of effective collector thicknesses,
- карты коэффициентов пористости коллекторов,- maps of reservoir porosity coefficients,
- распределение характеристик водонефтяных и газоводяных контактов, количества запасов, площадей нефтеносности.- distribution of the characteristics of water-oil and gas-water contacts, the amount of reserves, oil-bearing areas.
Проведено сравнение данных, полученных по результатам многовариантного геологического моделирования и результатам определения набора геологических моделей, удовлетворяющих исходным геоэлектрическим данным на основе выбранной метрики.The data obtained from the results of multivariate geological modeling and the results of determining a set of geological models that satisfy the initial geoelectric data based on the selected metric are compared.
В результате сокращена неопределенность положения водонефтяного контакта пласта с 15 до 2-3 м.As a result, the uncertainty in the position of the oil-water contact of the formation was reduced from 15 to 2-3 m.
Заявляемый способ позволяет: произвести построение геологической модели с учетом данных электроразведки по методу ЗСБ; делать прогноз насыщения и параметров фильтрационно-емкостных свойств пласта в точке при бурении поисковых и разведочных скважин; получать распределение коэффициентов водоносыщенности по площади для целевых коллекторов, а также производить корректировку эффективных мощностей и пористости; определять зоны неопределенности прогноза; выполнить пересчет при получении новой геолого-геофизической информации.The inventive method allows you to: build a geological model taking into account the data of electrical exploration according to the ZSB method; to make a prediction of saturation and parameters of the reservoir properties of the reservoir at a point when drilling prospecting and exploratory wells; obtain the distribution of water saturation coefficients by area for target collectors, as well as adjust the effective capacities and porosity; identify forecast uncertainty zones; perform recount when receiving new geological and geophysical information.
Таким образом, при осуществлении заявляемого способа за счет коррекции емкостных свойств модели коллектора (характеризующихся эффективной толщиной Нэф, а также коэффициентом пористости Кп) и его насыщения (характеризующегося коэффициентом водонасыщенности Кв) при восстановлении геоэлектрических параметров среды, путем комплексирования сейсмических, электромагнитных исследований и петрофизических данных обеспечивается повышение информативности данных электроразведки по методу ЗСБ, а следовательно, повышение точности геологической модели, что, в свою очередь, обеспечивает повышение надежности геофизического прогноза и повышение эффективности поисково-разведочного бурения.Thus, in the implementation of the proposed method due to the correction of the capacitive properties of the reservoir model (characterized by the effective Nef thickness and porosity coefficient Kp) and its saturation (characterized by the water saturation coefficient Kv) during restoration of the geoelectric parameters of the medium by combining seismic, electromagnetic studies and petrophysical data provides an increase in the information content of electrical exploration data by the ZSB method, and therefore, an increase in the accuracy of geological model, which, in turn, provides an increase in the reliability of the geophysical forecast and an increase in the efficiency of exploration drilling.
Claims (21)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2019101098A RU2700836C1 (en) | 2019-01-11 | 2019-01-11 | Method of reservoirs saturation prediction based on complex analysis of data cpp, stm, gis |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2019101098A RU2700836C1 (en) | 2019-01-11 | 2019-01-11 | Method of reservoirs saturation prediction based on complex analysis of data cpp, stm, gis |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2700836C1 true RU2700836C1 (en) | 2019-09-23 |
Family
ID=68063376
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2019101098A RU2700836C1 (en) | 2019-01-11 | 2019-01-11 | Method of reservoirs saturation prediction based on complex analysis of data cpp, stm, gis |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2700836C1 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112068221A (en) * | 2020-09-07 | 2020-12-11 | 中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院 | Coal bed water-rich analysis method |
| CN112946754A (en) * | 2019-12-10 | 2021-06-11 | 中国石油天然气集团有限公司 | Reservoir porosity prediction method and device |
| RU2772312C1 (en) * | 2020-12-15 | 2022-05-18 | Публичное акционерное общество "Газпром нефть" (ПАО "Газпром нефть") | Method for joint inversion of seismic and electrical data |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2253885C1 (en) * | 2004-07-30 | 2005-06-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Инжиниринговый центр" | Method for determining oil productiveness of porous collectors in three-dimensional inter-well space |
| US7330790B2 (en) * | 2005-10-03 | 2008-02-12 | Seismic Sciences, Inc. | Method of seismo electromagnetic detecting of hydrocarbon deposits |
| WO2012031202A2 (en) * | 2010-09-02 | 2012-03-08 | Baker Hughes Incorporated | A resonance method for measuring the electroacoustic constant and permeability of rock formations |
| RU2527322C1 (en) * | 2013-04-12 | 2014-08-27 | Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья" | Method for geophysical exploration of hydrocarbon deposits |
| RU2540216C1 (en) * | 2013-08-09 | 2015-02-10 | Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья" | Method of forecast of capacitive parameters and type of fluid saturation of reservoirs |
| US20170261643A1 (en) * | 2013-10-14 | 2017-09-14 | Hunt Energy Enterprises, L.L.C. | Electroseismic surveying in exploration and production environments |
-
2019
- 2019-01-11 RU RU2019101098A patent/RU2700836C1/en active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2253885C1 (en) * | 2004-07-30 | 2005-06-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Инжиниринговый центр" | Method for determining oil productiveness of porous collectors in three-dimensional inter-well space |
| US7330790B2 (en) * | 2005-10-03 | 2008-02-12 | Seismic Sciences, Inc. | Method of seismo electromagnetic detecting of hydrocarbon deposits |
| WO2012031202A2 (en) * | 2010-09-02 | 2012-03-08 | Baker Hughes Incorporated | A resonance method for measuring the electroacoustic constant and permeability of rock formations |
| RU2527322C1 (en) * | 2013-04-12 | 2014-08-27 | Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья" | Method for geophysical exploration of hydrocarbon deposits |
| RU2540216C1 (en) * | 2013-08-09 | 2015-02-10 | Федеральное Государственное Унитарное Предприятие "Сибирский Научно-Исследовательский Институт Геологии, Геофизики И Минерального Сырья" | Method of forecast of capacitive parameters and type of fluid saturation of reservoirs |
| US20170261643A1 (en) * | 2013-10-14 | 2017-09-14 | Hunt Energy Enterprises, L.L.C. | Electroseismic surveying in exploration and production environments |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112946754A (en) * | 2019-12-10 | 2021-06-11 | 中国石油天然气集团有限公司 | Reservoir porosity prediction method and device |
| CN112946754B (en) * | 2019-12-10 | 2024-03-01 | 中国石油天然气集团有限公司 | Reservoir porosity prediction method and device |
| CN112068221A (en) * | 2020-09-07 | 2020-12-11 | 中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院 | Coal bed water-rich analysis method |
| RU2772312C1 (en) * | 2020-12-15 | 2022-05-18 | Публичное акционерное общество "Газпром нефть" (ПАО "Газпром нефть") | Method for joint inversion of seismic and electrical data |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11209561B2 (en) | Generation of fault displacement vector and/or fault damage zone in subsurface formation using stratigraphic function | |
| AU2011320352B2 (en) | Model based inversion of seismic response for determining formation properties | |
| US8515721B2 (en) | Method for integrated inversion determination of rock and fluid properties of earth formations | |
| US20150088424A1 (en) | Identifying geological formation depth structure using well log data | |
| Dobróka et al. | Interval inversion of well-logging data for objective determination of textural parameters | |
| Liu et al. | Seismic characterization of a carbonate reservoir in Tarim Basin | |
| Nezhad et al. | A new approach to evaluate Organic Geochemistry Parameters by geostatistical methods: A case study from western Australia | |
| RU2700836C1 (en) | Method of reservoirs saturation prediction based on complex analysis of data cpp, stm, gis | |
| RU2630852C1 (en) | Method of forecast of effective capacity of collectors on basis of received polarization parameters and conductivity for selected type of environment | |
| Dobróka et al. | Interval inversion of borehole data for petrophysical characterization of complex reservoirs | |
| Masoudi et al. | Geometric modelling of the volume of investigation of well logs for thin-bed characterization | |
| RU2578733C2 (en) | Method for placement of prospecting, exploration and production wells on oil and gas fields based on multi-variant three-dimensional geological models | |
| Orellana et al. | Influence of variograms in 3D reservoir-modeling outcomes: An example | |
| Wang et al. | Seismic attributes for characterization and prediction of carbonate faulted karst reservoirs in the Tarim Basin, China | |
| RU2595327C1 (en) | Device for seismic survey 2d or 3d, electrical exploration and gis to increase reliability of mapping the roof of salt and for prediction of oil and gas content subsalt deposits in areas with developed salt-dome tectonics | |
| Yanran et al. | Mathematical modeling for total organic carbon content prediction with logging parameters by neural networks: A case study of shale gas well in South China | |
| Ye et al. | Simulation of field injection experiments in heterogeneous unsaturated media using cokriging and artificial neural network | |
| Szabó et al. | Cluster analysis assisted float-encoded genetic algorithm for a more automated characterization of hydrocarbon reservoirs | |
| Haris | Integrated Geological and Geophysical Approach to Reservoir Modeling: Case Study of Jambi Sub-basin, Sumatra, Indonesia | |
| RU2018887C1 (en) | Method for determining character of saturation of oil-trap beds | |
| RU2540216C1 (en) | Method of forecast of capacitive parameters and type of fluid saturation of reservoirs | |
| Al-Khazraji | Depth prediction by using various velocity models of Khasib Reservoir in East Baghdad field, Iraq | |
| US10996357B2 (en) | Downhole interpretation techniques using borehole dips | |
| Hao et al. | A new prediction method of reservoir porosity based on improved Kriging interpolation | |
| Xu et al. | 3D Geological modeling and uncertainty analysis of pilot pad in the Long Lake field with lean zone and shale layer |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| TC4A | Change in inventorship |
Effective date: 20201113 |