评Lee的油气资源量发现过程模型及预测模型的建立

Lee的专著《Statistical Methods for Estimating Petroleum Resources》第4章和第7章的发现过程模型是评价油气资源量的重要理论基础。Lee利用对数正态(Lognormal)分布、威布尔(Weibull)分布、伽马(Gamma)分布、逻辑斯谛(Logistic)分布和帕雷托(Pareto)分布的概率密度函数来描述一个含油气盆地单峰周期资源量的发现过程,但Lee引用的5种概率密度函数,除对数正态分布正确外,其余4种都是错误的,因而,必然影响到发现过程模型的正确性。此外,由于概率密度函数是0-1的无因次量,必须进行量纲的变换,才能建立可靠的预测模型,但Lee在专著中没有提到关于概率密度函数的量纲变换。本文以对比的方式,指出了Lee引用的概率密度分布函数存在的错误,并经过量纲变换和推导,建立了评价油气资源量的预测模型。

油气发现过程模型预测蜀南地区中下三叠统与二叠统勘探前景

油气发现过程模型揭示了钻井数与气田发现数量之间的关系,一般应用于成熟探区的资源评价与勘探预测。通过建立蜀南地区中下三叠统与二叠统老气层的发现过程模型,进行勘探潜力计算结果表明,蜀南地区中下三叠统与二叠统气田原始存在数量66.37个,已经发现53个,预计还有13.37个气田待发现。随着勘探进程,新增气田的发现速度越来越慢。

对数正态发现过程模型参数的敏感性分析

加拿大地质调查局的对数正态分布发现过程模型作为新一代油气资源定量预测的统计模型,已被许多石油公司及有关部门应用。为更深入地了解该模型的特征及应用条件,我们应用计算机模拟的方法对该模型中的关键参数,如油气田总体的分布形式,发现的效率以及勘探程度等对预测结果的影响进行了敏感性分析。本文介绍敏感性分析的结果。

3种重要的油气资源评价方法及应用对比

"中国石油第四次油气资源评价"和"全球油气资源评价与利用研究"两个中国石油天然气股份有限公司重大专项刚刚启动,要求统一评价方法,实现评价结果与国际接轨。为了项目能够更好地开展,有必要解剖重要的油气资源评价方法,对比它们的应用特点。介绍了简单帕内托分布模型(SP)、左偏右截帕内托分布模型(STP)和对数正态发现过程模型(LDP)的研究进展及各自的特点。提出了有效的关键参数研究方法,即用迭代法确定SP分布模型中的最大油藏、油藏分布形态等关键参数,用最小二乘法求取STP分布模型中的油藏中位数、标准方差和油藏分布形态等关键参数。例举SP分布模型、STP分布模型和LDP模型的应用过程,总结出它们的适用范围,对比它们在预测最大油藏(S)、油藏个数(N)和总资源规模(R)三方面的结果,得出:在勘探程度较高、资料达到模型要求时,STP分布模型预测效果最好;在勘探程度较低、资料较少时,SP分布模型具有优势;LDP模型应用范围较宽,在中高勘探程度地区应用有优势。SP分布模型预测的油藏个数偏多,STP分布模型预测的最大油藏比较合理,LDP模型预测的总资源规模和油藏个数效果较好,预测的最大油藏误差较大。

油气田资源量预测3种方法的比较

目的介绍3种油气资源量计算方法及其优缺点。方法根据同样的资料,应用3种方法计算一个地区的资源量。结果油田规模序列法适合预测一个油气体系中大油田的规模序列;发现过程模型法使用到了尽可能多的油田勘探数据,算法严谨,预测效果较好;分阶段的油田序列模型法所需的数据少、弹性大,不同的评价人预测的资源量有较大的差异。结论由于基于模型的不同,不同方法计算出的资源量有较大差别。

油气资源定量预测中多类方法评价结果的相互验证

目前用于成藏组合油气资源定量预测的方法很多,各有所长和不足。每种方法要求有一定数量的地质资料或勘探信息作为预测的依据,因而各受一定应用条件的限制。本文以挪威中部大陆架Halten台地侏罗系成藏组合为例,介绍应用两类不同的方法进行油气资源量和油气田大小规模特征预测的相互验证。