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井眼成像测井在巴西古火山环境表征中的应用及其对油气勘探的意义
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作者 FORNERO S A MILLETT J M +4 位作者 DE JESUS C M DE LIMA E F MARINS G M PEREIRA N F BEVILAQUA L A 《石油勘探与开发》 北大核心 2025年第3期618-637,共20页
传统的成像测井解释方法对圆柱展开投影中呈正弦形态的火山岩线性裂缝识别较为成熟有效,然而对非线性火山岩岩石构造及复杂岩相几何形态的解释则比较困难。为表征与南美大陆形成相关的古火山复杂环境,本研究基于成像测井、岩相学和地震... 传统的成像测井解释方法对圆柱展开投影中呈正弦形态的火山岩线性裂缝识别较为成熟有效,然而对非线性火山岩岩石构造及复杂岩相几何形态的解释则比较困难。为表征与南美大陆形成相关的古火山复杂环境,本研究基于成像测井、岩相学和地震资料分析,提出了一种新的表征方法。该方法使用全球范围典型火成岩的地质露头照片来创建伪图像,模拟直径约31 cm(12.25 in)井眼的井壁二维平面图像;在此基础上,根据这些伪图像和标准露头照片来确定火成岩结构和岩相的形态模式,并与地下火山和次火山岩地质单元的电缆井眼成像测井图像进行对比,进而为火山岩相的地质评价提供了“可视化标尺”,提升了复杂地质结构的识别效率与可信度。应用该新方法,重点分析了巴西坎波斯、桑托斯和帕纳伊巴等盆地不同尺度的柱状节理和枕状熔岩,并辅以绳状熔岩、熔结凝灰岩、火山碎屑岩和各种侵入特征等实例分析,结果显示,该方法提高了次火山、陆上和水下沉积体解释的准确度。通过成像测井解释结果与区域地质认识相结合,并把古环境研究纳入冈瓦纳大陆裂解相关的裂谷岩浆作用体系研究,对油气勘探开发具有重要意义。 展开更多
关键词 井眼成像测井 伪图像 火成岩 油气勘探 岩相 测井解释 火山古环境 桑托斯盆地 坎波斯盆地 巴西盆地
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巴西油气勘探开发历程:从陆上到超深水 被引量：7
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作者 ANJOS Sylvia M C SOMBRA Cristiano L SPADINI Adali R 《石油勘探与开发》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期796-806,共11页
21世纪以来,随着桑托斯盆地深水盐下获得一系列重大油气发现,巴西东部海域成为全球深水油气勘探与生产的热点区域。通过全面回顾巴西油气勘探开发历程,系统阐述了从陆上到海域、从浅水到深水—超深水直至盐下勘探的探索实践、战略转变... 21世纪以来,随着桑托斯盆地深水盐下获得一系列重大油气发现,巴西东部海域成为全球深水油气勘探与生产的热点区域。通过全面回顾巴西油气勘探开发历程,系统阐述了从陆上到海域、从浅水到深水—超深水直至盐下勘探的探索实践、战略转变、重大突破和关键理论技术。巴西国家石油公司(简称巴西国油)自1953年成立以后的15年间,在陆上古生界克拉通盆地和断陷盆地进行了勘探,并于断块和三角洲砂体圈闭获得了一些中小型油气发现。20世纪70年代,应用重力流沉积模式和高质量三维地震等勘探新技术,在坎波斯盆地浅水中发现Namorado和Enchova等油田,随后深水盐上勘探获得突破,成功发现Marlim、Roncador等大型油田。21世纪初,通过盐下含油气系统、碳酸盐岩成储成藏模式和核磁共振测井等理论技术攻关,推动桑托斯盆地下白垩统湖相碳酸盐岩陆续获得Tupi(Lula)、Buzios、Mero等世界级超深水盐下大油田的系列重大发现。在复杂的深水作业环境下,油气开发工程面临巨大挑战,巴西国油通过启动深水研发计划(PROCAP),开发并实施窄压力窗口控压钻井、加压钻井液帽钻井、多段智能完井、水下采油及浮式生产平台开发和流动保障等关键技术,显著提升了钻完井、油气田开发和输运的效率及安全性。此外,在浮式采储卸油系统建产规模受限的情况下,推进全球最大规模的CO_(2)捕集、驱油利用与埋存工程(CCUS-EOR),有效减少温室气体排放并提高了原油采收率。上述理论技术的发展和应用,也为全球深水油气勘探开发提供了宝贵经验。未来巴西油气勘探将继续聚焦深水盐下碳酸盐岩和盐上浊积岩,并在古生界天然气等勘探领域持续寻求新的发现,同时通过技术创新和战略合作,促进巴西石油天然气行业的可持续发展。 展开更多
关键词 巴西 深水盐下勘探 坎波斯盆地 桑托斯盆地 浊积岩 湖相碳酸盐岩 深水开发 流动保障
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基于Transformer算法的智能完井异常检测方法
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作者 ARANHA Esteves Pedro POLICARPO Angelica Nara SAMPAIO Augusto Marcio 《石油勘探与开发》 北大核心 2025年第4期907-918,共12页
提出了一种多变量石油生产时间序列数据异常检测方法,基于Transformer算法识别智能完井过程中与层段控制阀相关的异常事件,并开展应用实例分析。Transformer算法能够有效处理数据漂移、捕捉复杂规律,因此在时间序列异常检测方面具有显... 提出了一种多变量石油生产时间序列数据异常检测方法,基于Transformer算法识别智能完井过程中与层段控制阀相关的异常事件,并开展应用实例分析。Transformer算法能够有效处理数据漂移、捕捉复杂规律,因此在时间序列异常检测方面具有显著优势;采用的自注意力机制能够使相关模型适应数据分布随时间发生的漂移,从而弹性应对时间序列数据的可能变化;能够高效识别复杂的时间依赖关系和长程交互作用,而传统模型通常难以实现这一功能。在桑托斯盆地盐下油藏超深水井中进行了现场测试,结果表明:模型实现了层段控制阀异常的早期识别,从而最大限度地减少非生产时间并保护井筒完整性;准确率达到0.954 4,平衡准确率为0.969 4,F1分数为0.957 4,与以往研究中采用的模型相比提升显著。 展开更多
关键词 异常检测 智能完井 层段控制阀 井筒完整性 油井监测 深度学习 Transformer算法
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