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苏里格气田东二区北部盒8段水体分布及主控因素
被引量:
5
1
作者
金文辉
王林琪
+3 位作者
周文
张春阳
张银德
范玲玲
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期22-25,112,共4页
苏里格气田东二区北部盒8段气藏出水层位多且分散,气田的合理、有效开发难度大。在对储层砂体和水体纵横向对比的基础上,分析了研究区盒8段水体赋存类型及分布特征,并明确了其主控因素。研究区盒8段水体可划分出河道砂体局部边(底)水、...
苏里格气田东二区北部盒8段气藏出水层位多且分散,气田的合理、有效开发难度大。在对储层砂体和水体纵横向对比的基础上,分析了研究区盒8段水体赋存类型及分布特征,并明确了其主控因素。研究区盒8段水体可划分出河道砂体局部边(底)水、河道底部低凹处滞留透镜体水、致密砂岩封隔的透镜体水、孤立砂体形成的透镜体水和致密层残留水5种赋存类型。剖面上,纵向水层多为单个的薄层,横向为孤立的水体或被致密砂岩封隔的水层;平面上,水体分布相对分散,无区域性大面积连片分布的水体。综合分析表明:河道砂体的展布是水体分布的基础;水体分布不受区域构造的控制,在局部独立的气水系统中受局部构造控制,水在构造低部位聚集;储层非均质性使得水体在储层中往往是孤立的,呈透镜状,横向上互不连通。
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关键词
水体类型
边(底)水
透镜体水
残留水主控因素
苏里格气田东二区
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职称材料
苏里格气田东二区山西组砂岩储层特征及主控因素分析
被引量:
10
2
作者
王若谷
廖友运
+1 位作者
尚婷
王妍
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2016年第3期385-392,共8页
苏里格气田东二区是近年来开辟的勘探新区,山西组为其主力储集层之一,查明该区的储层特征及其控制因素具有重大意义。应用薄片鉴定、扫描电镜、高压压汞及核磁共振等资料,对山西组储层特征等进行了研究。结果表明山西组储层以岩屑砂岩...
苏里格气田东二区是近年来开辟的勘探新区,山西组为其主力储集层之一,查明该区的储层特征及其控制因素具有重大意义。应用薄片鉴定、扫描电镜、高压压汞及核磁共振等资料,对山西组储层特征等进行了研究。结果表明山西组储层以岩屑砂岩、岩屑石英砂岩和石英砂岩为主,具成分成熟度中-高而结构成熟度中等的岩石学特点,储集空间以各类溶孔和晶间孔为主,孔喉差异大。山~3_2段储层成分成熟度、结构成熟度均显著高于其余层位,孔隙结构非均质性最强。山西组储层为典型的低孔、特低渗储层,但山~3_2段局部存在较好储集砂体。物源和沉积微相决定了储层砂岩的骨架成分和粒度特征,压实和胶结作用使储层物性明显变差,溶蚀作用使储层物性得到改善。相对优质储层多出现在石英含量高的粗粒边滩砂体中。
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关键词
储层特征
控制因素
山西组
苏里格气田东二区
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职称材料
基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征
被引量:
12
3
作者
姜世一
孙盼科
+7 位作者
张林
贾浪波
何太洪
徐怀民
艾贝贝
张何锋
饶华文
丁遥
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期47-62,共16页
苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征...
苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征的基础上,建立了一种契合岩相及其组合特征、测井数据特征、人工智能算法原理的径向基—多层感知器神经网络联合模型,并开展了储层岩相的精确识别与表征研究。研究结果表明:(1)盒8段发育块状层理砾岩相、槽状交错层理粗砂岩相、板状交错层理粗砂岩相、板状交错层理中砂岩相、平行层理中砂岩相、交错层理细砂岩相、波状层理粉砂岩相、块状层理泥岩相8种岩相类型;(2)盒8上亚段曲流河相储层岩相密度偏小、岩相频率偏高、对应测井数据分布较分散,盒8下亚段辫状河相储层岩相密度偏大、岩相频率偏低、对应测井数据分布较集中;(3)建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型识别准确率可达89.06%,相较于单一神经网络模型、交会图、主成分分析和决策树等方法识别准确率明显提高。结论认为,建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型不仅克服了现有岩相识别方法准确率低且难以推广的缺陷,而且对实现河流相强非均质性致密砂岩储层高效开发具有重要意义。
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关键词
苏里格气田东二区
盒8段
河流相
致密砂岩储层
岩相类型
径向基—多层感知器神经网络
智能化
岩相识别
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职称材料
题名
苏里格气田东二区北部盒8段水体分布及主控因素
被引量:
5
1
作者
金文辉
王林琪
周文
张春阳
张银德
范玲玲
机构
成都理工大学能源学院
成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室
中国石油长庆油田分公司苏里格气田研究中心
出处
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期22-25,112,共4页
基金
国家科技重大专项"鄂尔多斯盆地碎屑岩层系大中型油气田富集规律与勘探方向"(2008ZX05044)
文摘
苏里格气田东二区北部盒8段气藏出水层位多且分散,气田的合理、有效开发难度大。在对储层砂体和水体纵横向对比的基础上,分析了研究区盒8段水体赋存类型及分布特征,并明确了其主控因素。研究区盒8段水体可划分出河道砂体局部边(底)水、河道底部低凹处滞留透镜体水、致密砂岩封隔的透镜体水、孤立砂体形成的透镜体水和致密层残留水5种赋存类型。剖面上,纵向水层多为单个的薄层,横向为孤立的水体或被致密砂岩封隔的水层;平面上,水体分布相对分散,无区域性大面积连片分布的水体。综合分析表明:河道砂体的展布是水体分布的基础;水体分布不受区域构造的控制,在局部独立的气水系统中受局部构造控制,水在构造低部位聚集;储层非均质性使得水体在储层中往往是孤立的,呈透镜状,横向上互不连通。
关键词
水体类型
边(底)水
透镜体水
残留水主控因素
苏里格气田东二区
Keywords
water type
edge (bottom) water
lens water body
residual water
main controlling factors
East-2 of Sulige gasfield
分类号
TE134 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
苏里格气田东二区山西组砂岩储层特征及主控因素分析
被引量:
10
2
作者
王若谷
廖友运
尚婷
王妍
机构
陕西延长石油(集团)有限责任公司研究院
中国煤炭地质总局航测遥感局
西安石油大学石油工程学院
出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2016年第3期385-392,共8页
基金
中国地质调查局地质调查计划项目"鄂尔多斯盆地多种能源综合调查评价"(12120114009201)
文摘
苏里格气田东二区是近年来开辟的勘探新区,山西组为其主力储集层之一,查明该区的储层特征及其控制因素具有重大意义。应用薄片鉴定、扫描电镜、高压压汞及核磁共振等资料,对山西组储层特征等进行了研究。结果表明山西组储层以岩屑砂岩、岩屑石英砂岩和石英砂岩为主,具成分成熟度中-高而结构成熟度中等的岩石学特点,储集空间以各类溶孔和晶间孔为主,孔喉差异大。山~3_2段储层成分成熟度、结构成熟度均显著高于其余层位,孔隙结构非均质性最强。山西组储层为典型的低孔、特低渗储层,但山~3_2段局部存在较好储集砂体。物源和沉积微相决定了储层砂岩的骨架成分和粒度特征,压实和胶结作用使储层物性明显变差,溶蚀作用使储层物性得到改善。相对优质储层多出现在石英含量高的粗粒边滩砂体中。
关键词
储层特征
控制因素
山西组
苏里格气田东二区
Keywords
reservoir characteristics
controlling factor
Shanxi Formation
the East Ⅱ block of Sulige Gas Field
分类号
TE122.221 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征
被引量:
12
3
作者
姜世一
孙盼科
张林
贾浪波
何太洪
徐怀民
艾贝贝
张何锋
饶华文
丁遥
机构
中国石油大学(北京)地球科学学院
“油气资源与探测”国家重点实验室·中国石油大学(北京)
中国石油西部钻探工程有限公司
中国石油长庆油田公司勘探开发研究院
中国石油塔里木油田公司
中国石油西南油气田公司燃气分公司
出处
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期47-62,共16页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目“湖相云质岩致密油储层非均质性特征及其定量表征方法”(编号:41902125)。
文摘
苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征的基础上,建立了一种契合岩相及其组合特征、测井数据特征、人工智能算法原理的径向基—多层感知器神经网络联合模型,并开展了储层岩相的精确识别与表征研究。研究结果表明:(1)盒8段发育块状层理砾岩相、槽状交错层理粗砂岩相、板状交错层理粗砂岩相、板状交错层理中砂岩相、平行层理中砂岩相、交错层理细砂岩相、波状层理粉砂岩相、块状层理泥岩相8种岩相类型;(2)盒8上亚段曲流河相储层岩相密度偏小、岩相频率偏高、对应测井数据分布较分散,盒8下亚段辫状河相储层岩相密度偏大、岩相频率偏低、对应测井数据分布较集中;(3)建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型识别准确率可达89.06%,相较于单一神经网络模型、交会图、主成分分析和决策树等方法识别准确率明显提高。结论认为,建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型不仅克服了现有岩相识别方法准确率低且难以推广的缺陷,而且对实现河流相强非均质性致密砂岩储层高效开发具有重要意义。
关键词
苏里格气田东二区
盒8段
河流相
致密砂岩储层
岩相类型
径向基—多层感知器神经网络
智能化
岩相识别
Keywords
EastⅡBlock of Sulige Gas Field
He8 Member
Fluvial facies
Tight sandstone reservoir
Lithofacies type
Radial basismultilayer perception neural network
Intelligence
Lithofacies identification
分类号
TE37 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
苏里格气田东二区北部盒8段水体分布及主控因素
金文辉
王林琪
周文
张春阳
张银德
范玲玲
《油气地质与采收率》
CAS
CSCD
北大核心
2013
5
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职称材料
2
苏里格气田东二区山西组砂岩储层特征及主控因素分析
王若谷
廖友运
尚婷
王妍
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2016
10
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下载PDF
职称材料
3
基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征
姜世一
孙盼科
张林
贾浪波
何太洪
徐怀民
艾贝贝
张何锋
饶华文
丁遥
《天然气工业》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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