鲕滩储层气-水识别因子的构建与应用

在Russell流体识别因子的理论基础上,构建了新的气-水识别因子。利用气-水识别因子判断鲕滩储层含气性的步骤是:首先确定目标,即寻找含气鲕滩储层和含水围岩的地震属性差异;然后通过叠前纵、横波阻抗同时反演获得ρ,Z_P和Z_S等参数,利用这些参数计算全工区的气-水识别因子;最后,利用得到的识别因子和其它参数的交会分析,获得鲕滩储层的含气性显示。结合川东北鲕滩储层的地质、地球物理特征和测井数据对构建的各种流体识别因子的识别能力进行分析,其中流体识别因子ρf/Z_S^2和纵波阻抗的交会结果与井资料的吻合程度较好,可很好地刻画出鲕滩储层的有利含气区域,且较好地去掉了背景值,减少了识别误差。

流体识别因子试验分析及应用

利用地震资料对储层中的流体进行识别是储层预测的重要内容之一。基于流体识别因子实现对流体的识别是对储层中流体进行识别的重要方法之一。为了对储层中的流体进行更好的识别,首先从Gassmann公式出发,分析了填充不同流体时岩石对速度和波阻抗的影响,在此基础上进一步提出了一个新的流体识别因子。利用Hilterman统计出的3种砂岩的参数资料分析了几种流体识别因子,结果表明,新的流体识别因子比其它流体识别因子对流体更为敏感,对砂岩的识别能力更强。将流体识别因子应用于QL地区实际地震资料的反演,结果表明,新的流体识别因子的识别能力好于其它因子,能够在一定程度上识别流体。

江苏南京地质灾害风险评价

地质灾害风险评价是地质灾害风险管控的支撑与依据,对于科学防治地质灾害具有重要意义。以江苏南京为研究区,选取历史灾害点密度等影响因子开展易发性评价,以降雨量作为诱发因素开展危险性评价,结合承灾体易损性,分析划定地质灾害高、中、低三类风险区。结果表明:高风险区主要集中在沿江的老山、幕府山、紫金山、栖霞山以及青龙山等部分人员聚居的山前坡麓一带,面积51.3 km^(2),占比0.8%;中风险区主要集中在低山丘陵中人员较集中的区域,面积371.9 km^(2),占比5.6%;低风险区分布较广,位于其余低山丘陵岗地,面积1740.1 km^(2),占比26.4%。研究成果可有效支撑当地地质灾害防灾减灾以及国土空间规划应用。