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多层薄砂储层剩余油预测方法研究
被引量:
1
1
作者
杨为华
《中国新技术新产品》
2009年第4期5-6,共2页
通过深入研究不同地质、开发条件下剩余油成因机理、随开发变化测井响应特征和测井信息分析评价方法,具有较高的推广应用前景。
关键词
剩余油描述模型
多层
薄砂储层
剩余油
测井技术
预测方法
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职称材料
最大熵谱分解技术在A油田薄砂储层厚度预测中的应用
被引量:
9
2
作者
赵卫平
胡光义
+1 位作者
范廷恩
陈飞
《工程地球物理学报》
2018年第4期403-410,共8页
渤海A油田目的层为曲流河沉积,河道砂体厚度薄,砂体厚度精确预测是油田开发方案设计的关键。首先介绍了各种谱分解方法的特点,然后介绍了薄层识别原理,最后应用最大熵谱分解方法对渤海新近系A油田明化镇组下段储层厚度进行了定量预测。...
渤海A油田目的层为曲流河沉积,河道砂体厚度薄,砂体厚度精确预测是油田开发方案设计的关键。首先介绍了各种谱分解方法的特点,然后介绍了薄层识别原理,最后应用最大熵谱分解方法对渤海新近系A油田明化镇组下段储层厚度进行了定量预测。有效预测了厚度小于10m的储层,与已钻井有很好的吻合度。最大熵谱分解方法具有分辨率高、效率高的特点,适合油田勘探及开发初期少井储层预测。
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关键词
最大熵
谱分解
新近系
薄砂储层
厚度预测
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职称材料
匹配追踪算法频谱分解的碎屑岩薄砂体储层预测——以北黄海盆地东部坳陷下白垩统为例
被引量:
7
3
作者
吴淑玉
刘俊
+3 位作者
肖国林
张银国
梁杰
王建强
《海洋地质与第四纪地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期197-207,共11页
在碎屑岩薄砂体油气储层勘探中,由于目标区选择和井位部署的需要,落实薄砂体的横向展布至关重要。北黄海盆地东部坳陷下白垩统发育扇三角洲沉积相,物源多方向,岩性横向变化大,储层较薄,受地震资料自身频率的限制,利用叠后波阻抗反演方...
在碎屑岩薄砂体油气储层勘探中,由于目标区选择和井位部署的需要,落实薄砂体的横向展布至关重要。北黄海盆地东部坳陷下白垩统发育扇三角洲沉积相,物源多方向,岩性横向变化大,储层较薄,受地震资料自身频率的限制,利用叠后波阻抗反演方法难以识别薄储层,而基于匹配追踪算法的谱分解技术具有计算速度快、时频分辨率高的特点,是寻找薄砂体储层最为有利的手段。通过分析井点处下白垩统薄砂体的地震响应,再通过地震资料提频处理,高频段能够区分薄储层,然后用匹配追踪算法对地震资料进行频谱分解和地震沉积旋回分析,最后在高频层序地层上对薄砂体储层进行分频解释。结果表明,下白垩统虽为低孔、特低渗储层,但以指状分布的扇三角洲平原砂岩百分含量高,烃类检测效果好,为下白垩统砂岩储集层圈闭的有利区域。
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关键词
匹配追踪算法
薄砂
体
储层
扇三角洲
北黄海
东部坳陷
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职称材料
松辽盆地葡南油田西缘薄砂体储层地震预测
被引量:
1
4
作者
尹兵祥
邱长星
刘洪涛
《物探化探计算技术》
CAS
CSCD
2015年第4期494-501,共8页
葡南油田开发层属姚一段葡萄花油层,储层为三角洲前缘亚相的水下分流河道砂体、席状砂沉积和湖相滨湖砂沉积,砂体储层窄小,横向变化快,连续性差,地震预测是必不可少的方法。通过建立精细地质模型,进行多井约束波阻抗反演,采用多属性储...
葡南油田开发层属姚一段葡萄花油层,储层为三角洲前缘亚相的水下分流河道砂体、席状砂沉积和湖相滨湖砂沉积,砂体储层窄小,横向变化快,连续性差,地震预测是必不可少的方法。通过建立精细地质模型,进行多井约束波阻抗反演,采用多属性储层预测技术,结合测井解释结果,对葡南油田西部边缘葡331-1区块的储层横向分布进行了预测,预测结果符合砂体分布特征,井点符合率高,对于认识该区油气分布规律和开发井位部署提供了直接的技术支持,对相邻地区的勘探开发具有参考意义。
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关键词
葡南油田
葡萄花油层
薄砂
体
储层
地震预测
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职称材料
题名
多层薄砂储层剩余油预测方法研究
被引量:
1
1
作者
杨为华
机构
南京大学地球科学系
大庆油田有限责任公司第五采油厂
出处
《中国新技术新产品》
2009年第4期5-6,共2页
文摘
通过深入研究不同地质、开发条件下剩余油成因机理、随开发变化测井响应特征和测井信息分析评价方法,具有较高的推广应用前景。
关键词
剩余油描述模型
多层
薄砂储层
剩余油
测井技术
预测方法
分类号
P631.81 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
最大熵谱分解技术在A油田薄砂储层厚度预测中的应用
被引量:
9
2
作者
赵卫平
胡光义
范廷恩
陈飞
机构
中海油研究总院有限责任公司开发研究院
出处
《工程地球物理学报》
2018年第4期403-410,共8页
基金
国家科技重大专项项目(编号:2011ZX05024001)
文摘
渤海A油田目的层为曲流河沉积,河道砂体厚度薄,砂体厚度精确预测是油田开发方案设计的关键。首先介绍了各种谱分解方法的特点,然后介绍了薄层识别原理,最后应用最大熵谱分解方法对渤海新近系A油田明化镇组下段储层厚度进行了定量预测。有效预测了厚度小于10m的储层,与已钻井有很好的吻合度。最大熵谱分解方法具有分辨率高、效率高的特点,适合油田勘探及开发初期少井储层预测。
关键词
最大熵
谱分解
新近系
薄砂储层
厚度预测
Keywords
maximum entropy
spectral decomposition
Neogene system
thin sand reser voir
thickness prediction
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
匹配追踪算法频谱分解的碎屑岩薄砂体储层预测——以北黄海盆地东部坳陷下白垩统为例
被引量:
7
3
作者
吴淑玉
刘俊
肖国林
张银国
梁杰
王建强
机构
中国地质调查局青岛海洋地质研究所国土资源部海洋油气资源与环境地质重点实验室
青岛海洋科学与技术国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室
中国地质大学(武汉)资源学院
出处
《海洋地质与第四纪地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期197-207,共11页
基金
国家海洋局海底重点实验室基金(KLSG1603)
青岛市市南区科技发展资金项目基金(2016-3-009-ZH)
+4 种基金
国土资源部海洋油气资源和环境地质重点实验室基金(MRE201318
MRE201121)
中国地质调查项目(GZH200800503
DD20160152)
国家自然科学基金(41406080)
文摘
在碎屑岩薄砂体油气储层勘探中,由于目标区选择和井位部署的需要,落实薄砂体的横向展布至关重要。北黄海盆地东部坳陷下白垩统发育扇三角洲沉积相,物源多方向,岩性横向变化大,储层较薄,受地震资料自身频率的限制,利用叠后波阻抗反演方法难以识别薄储层,而基于匹配追踪算法的谱分解技术具有计算速度快、时频分辨率高的特点,是寻找薄砂体储层最为有利的手段。通过分析井点处下白垩统薄砂体的地震响应,再通过地震资料提频处理,高频段能够区分薄储层,然后用匹配追踪算法对地震资料进行频谱分解和地震沉积旋回分析,最后在高频层序地层上对薄砂体储层进行分频解释。结果表明,下白垩统虽为低孔、特低渗储层,但以指状分布的扇三角洲平原砂岩百分含量高,烃类检测效果好,为下白垩统砂岩储集层圈闭的有利区域。
关键词
匹配追踪算法
薄砂
体
储层
扇三角洲
北黄海
东部坳陷
Keywords
Matching pursuit
thin sandbody reservoir
fan delta facies
North Yellow Sea basin
eastern depression
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
松辽盆地葡南油田西缘薄砂体储层地震预测
被引量:
1
4
作者
尹兵祥
邱长星
刘洪涛
机构
中国石油大学(华东)地球科学与技术学院
大庆油田有限公司第七采油厂
出处
《物探化探计算技术》
CAS
CSCD
2015年第4期494-501,共8页
基金
国家重大科学工程建设项目计划(2011ZX05009-002-3)
文摘
葡南油田开发层属姚一段葡萄花油层,储层为三角洲前缘亚相的水下分流河道砂体、席状砂沉积和湖相滨湖砂沉积,砂体储层窄小,横向变化快,连续性差,地震预测是必不可少的方法。通过建立精细地质模型,进行多井约束波阻抗反演,采用多属性储层预测技术,结合测井解释结果,对葡南油田西部边缘葡331-1区块的储层横向分布进行了预测,预测结果符合砂体分布特征,井点符合率高,对于认识该区油气分布规律和开发井位部署提供了直接的技术支持,对相邻地区的勘探开发具有参考意义。
关键词
葡南油田
葡萄花油层
薄砂
体
储层
地震预测
Keywords
Punan oilfield
Putaohua oil formation
thin sand reservoir
seismic prediction
分类号
P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多层薄砂储层剩余油预测方法研究
杨为华
《中国新技术新产品》
2009
1
下载PDF
职称材料
2
最大熵谱分解技术在A油田薄砂储层厚度预测中的应用
赵卫平
胡光义
范廷恩
陈飞
《工程地球物理学报》
2018
9
下载PDF
职称材料
3
匹配追踪算法频谱分解的碎屑岩薄砂体储层预测——以北黄海盆地东部坳陷下白垩统为例
吴淑玉
刘俊
肖国林
张银国
梁杰
王建强
《海洋地质与第四纪地质》
CAS
CSCD
北大核心
2017
7
下载PDF
职称材料
4
松辽盆地葡南油田西缘薄砂体储层地震预测
尹兵祥
邱长星
刘洪涛
《物探化探计算技术》
CAS
CSCD
2015
1
下载PDF
职称材料
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