川东沙罐坪气田石炭系储层裂缝识别与预测

四川盆地川东地区石炭系碳酸盐岩气藏天然气储量十分丰富,然而储层总体物性差、非均质强,裂缝发育范围及状况成为制约气井产能的关键因素。根据区内沙罐坪气田石炭系储层岩心裂缝发育情况,将其划分为裂缝发育段、裂缝较发育段和裂缝不发育段。通过分析其常规测井系列的特点,研究储层裂缝所对应的测井响应特征,应用SPSS统计软件对3种裂缝发育模式作多元判识,得到了3类裂缝的判别关系式,回判率达到98。然后利用该模型对研究区内各井裂缝的发育程度进行了判识,并在平面上对裂缝发育状况进行了预测评价。储层裂缝预测结果与各井钻井显示、测试情况较为吻合。该模型在沙罐坪构造取得了较好的应用效果,也为其他地区储层裂缝识别与预测研究提供了参考。

川东地区沙罐坪气田石炭系储集层特征及预测研究

沙罐坪气田石炭系黄龙组主要储集空间为孔隙和裂缝,属于碳酸盐岩低孔低渗型储层,其中,裂缝在改善储层渗透率方面发挥着重要的作用。以测井信息为基础,利用神经网络算法对该区未取芯井储层的孔隙度、渗透率、含水饱和度参数,以及裂缝发育程度进行了预测。使用误差统计法对储层参数预测模型效果进行了评价,其预测效果满足本区所需储层参数计算的精度要求,裂缝预测总体回判率达97.53%。证明了神经网络算法是在测井信息较少的情况下,预测储层的有效手段,为气田评价井、开发井的部署,储量计算及编制气田开发方案,提供了可靠的地质依据。

沙罐坪气田石炭系气藏生产管串适应性分析

在对沙罐坪气田石炭系气藏生产管串分析中发现,绝大部分气井管串下深位置及结构不合理,且修井作业发现油管腐蚀严重,影响气井后期带液生产和修井作业。利用已有的研究成果,通过分析计算,提出下步应采取的措施,对高效、稳定地开发该气田具有十分重要的指导意义。

川东沙罐坪石炭系气藏测井储层评价

石炭系碳酸盐岩气藏是川东地区沙罐坪气田的主力气藏,属于低孔隙度、低渗透率的裂缝～孔隙型气藏。在气藏精细描述研究工作中,由于储层非均质性强,给使用常规方法进行储层评价带来了较大困难。这里使用神经网络建立岩芯刻度的储层物性参数预测模型,预测储层的孔隙度和渗透率参数与岩芯物性分析值基本吻合。根据现场提供的储层分类标准,并结合本地区研究成果,通过建立各类储层电性测井响应交会图版,首次归纳出各类储层的电性响应特征范围,综合运用神经网络参数解释模型、交会图版和电性响应特征标准表,对工区内各井进行处理识别,评价识别结果与产能测试结果有较好的吻合性,为进一步的产能评价、气藏开发方案调整,提供了重要参考。

气田不老 管理有方

天然气气田经过稳产期,随着地层压力下降,就会出现人力不能阻挡的产量自然递减。川东气田上的福成寨、张家场、沙罐坪3个老气田,通过有效管理,不小程度地挽回了产量自然下降所造成的损失。