基于决策树方法的砾岩油藏岩性识别

砾岩油藏由于近物源、多水系和快速多变的沉积环境导致储层岩性复杂以及测井响应无规律性变化等特点,岩性的准确识别成为该类油藏调整开发的重点和难点。以克拉玛依油田六中区克下组砾岩油藏为研究对象,利用决策树的分析方法,结合密闭取心资料对砾岩油藏8种岩性的测井曲线敏感性进行研究,优选出原状地层电阻率、声波时差和自然伽马3个测井响应值作为砾岩油藏岩性识别的特征参数,建立决策树岩性识别模型,模型的综合判断准确率达到96.97%,在油田的二次调整开发和水淹层的评价中取得了很好的应用效果。在决策树方法分析结果的基础上,利用地球物理方法制作了砾岩油藏岩性识别图版,数据挖掘方法与地球物理方法的有效结合对解决油田勘探和开发中的复杂问题提供了一种新思路和新方法。     

砾岩油藏水淹层定量识别方法——以新疆克拉玛依油田六中区克下组为例

新疆克拉玛依油田砾岩油藏经过40年的注水开发,目前已进入高含水开发阶段,准确识别水淹层、定量划分水淹级别已经成为老区油藏开发调整的重点和难点。以克拉玛依油田六中区克下组砾岩油藏为研究对象,利用2006年重点调整的3口密闭取心井的岩心资料,结合砾岩油藏的实际地质特点,分析了砾岩油藏各种储层参数的影响因素。选择符合砾岩油藏地质特征和开发规律的测井曲线,基于交会图和多元线性回归的方法,建立了六中区克下组物性、岩性、产水率以及水驱指数等各种解释模型,并从中提取出产水率、含油饱和度和水驱指数3个水淹特征参数。以3个参数为定量判断水淹级别的主要依据,结合水淹层电阻率的定性识别图版,制定了砾岩油藏水淹层定量识别的规则和方法。以上技术应用到六中区克下组实际的水淹层解释中,综合解释符合率为84.36%,达到了实际解释的精度,最终形成了一套砾岩油藏水淹层定量识别的评价技术,提高了水淹层的解释精度和符合率。     

克拉玛依油田三区砾岩油藏水淹模式研究

水淹模式的系统总结是油藏水淹层快速识别和水淹级别准确判断的基础和关键。以克拉玛依油田三区克下组砾岩油藏为研究对象,分析水淹储层地球物理响应变化特征,依据区域测井资料研究水淹层岩石物理响应机理和测井响应特征,归纳出克下组砾岩油藏的5种水淹模式。利用电阻率径向幅度差确定水淹级别的模式有2种,结合2种水淹模式和试油结论制作砾岩油藏水淹级别定性评价的电性图版。砾岩油藏岩性复杂多变和非均质性严重,储层绝对电阻率对水淹级别不是很敏感,深中电阻率的差值可以有效判断水淹级别。基于储层沉积韵律和电性曲线判断水淹部位和水淹强度的模式有2种。沉积环境的变化导致储层纵向上物性和渗流性存在差异,注入水对储层流体的驱替就有选择性,水淹部位和水淹强度也会不同。依据自然电位基线偏移识别水淹部位的模式有1种,不同的泥岩基线偏移代表着储层不同部位的水淹情况。5种水淹模式的综合应用提高了三区砾岩油藏水淹层评价的精度。     

冷家堡油田稠油油藏储层岩性识别模式

方法以冷家堡油田的岩心资料为基础,通过岩—电对比,建立了稠油油藏储层岩性识别图版;依据粒度分析资料,运用统计学方法建立了砾石含量定量划分储层岩性的测井解释模型。目的定量解释稠油油藏复杂的储层岩性。结果该模式可将冷家堡油田稠油储层岩性划分为砂岩、砂砾岩、中—细砾岩和泥质岩四类,与岩心描述划分的岩性类别相吻合。结论该模式的建立不仅为冷家堡油田储层的综合评价奠定了基础,同时也为储层参数及沉积相的深入研究创造了条件     

砾岩油藏水驱开发潜力分级评价

砾岩油藏岩性复杂、非均质性强,为了解决注水开发过程中储层动用程度差异较大等问题,基于砾岩油藏的地质和开发特点,在综合考虑储层非均质性、储层剩余储量和油相流动能力的基础上,建立了砾岩油藏水驱开发潜力评价指标集,进而根据油田的开发动态变化特点,以不同面积单元为研究对象,应用模糊C均值聚类算法对不同单元的开发潜力进行无监督分级,建立了一种客观、合理的综合评价方法。该方法应用于新疆BH油田的开发潜力分级评价,所得的评价结果与油田地质和开发状况（呈区域性分布的特点）相符。其结果有助于分区实施开发调整措施。     

非均质砾岩油藏储量分布及采出程度研究—以克拉玛依油田克上组油藏为例

以克拉玛依油田八区克上组砾岩油藏为例提出了高度非均质砾岩油藏储量计算参数的确定准则及网络积分计算分析方法,利用砾岩油藏测井解释、沉积微相、油藏参数空间分布成果及相应的开发动态分析资料,建立砾岩油藏储量计算参数网格化数据库,分析计算了该区克上组各小层原油地质储量、可采储量、剩余可采储量及采出程度。指出了该区油田开发稳产的重要接替和调整挖潜层位,为改善油田开发效果提供了相应的地质依据。     

蒙古林砾岩油藏储层测井精细解释模型

蒙古林砾岩油藏储层岩石结构复杂,非均质性强,层间差异明显,测井资料解释难度较大.以取心井岩心分析为基础,分别研究砾岩、砂砾岩储层岩石的岩性、物性、电性及含油性两两之间的关系,建立了分岩性的砾岩和砂砾岩孔隙度、渗透率、含油饱和度测井解释模型.应用解释模型对研究区162口井进行了二次解释,结果表明,分岩性建立的解释模型具有较高的精度,该方法对提高砾岩油藏储层测井精细解释的准确性具有实际意义,为进一步的地质建模和剩余油挖潜研究提供基础.     

基于模式识别的稠油油藏复杂岩性识别方法

利用常规测井曲线、交会图等方法识别稠油油藏岩性正确率低,效率不高。选用已采集的油田测井资料,分别采用费歇判别法、BP神经网络、极限学习机3种模式识别法,对稠油油藏岩性进行识别,并利用岩心、录井资料对识别结果进行检验。研究结果表明,费歇识别法正确率为81.2%,BP神经网络识别正确率为90.3%,极限学习机识别正确率为92%。在合理有效提取参数的条件下,极限学习机和BP神经网络的岩性识别符合率要高于费歇判别法,且具有运算速度快、效率高等优点。模式识别法在测井解释岩性识别方面有一定的推广应用价值。     

低渗透砂岩油藏地球化学-测井综合评价--以商河油田基山砂岩油藏为例

低渗透砂岩油藏因其孔隙结构复杂，利用常规方法进行油水层识别和储层评价难度较大。地球化学技术可以直接分析储层样品的流体特征，测井技术特别是核磁共振测井能够提供更为丰富的储层响应特征。以商河油田基山砂岩油藏为例，介绍了以地质为主线，地球化学与地球物理测井相结合，从孔隙结构入手，利用多种资料和手段进行综合研究、评价低渗透砂岩油藏的方法，并在基山砂岩油藏储层的实际评价中取得了较好的效果。     

油藏渗流场地球物理表征方法

油藏渗流场的变化造成了地球物理参数的变化。对于注水开发油田，油藏中油水之间的赋存形式从原始油藏的平衡状态转变成注水开发过程中的相互渗流状态再到注水压力稳定时的再平衡状态。其间渗流场变化造成地球物理响应的变化不仅仅是流体或者某一单一因素的变化，而是一个综合效应，地球物理响应的变化恰恰表征了渗流场的变化。基于岩心、测井、地震等不同尺度数据间相互关系的分析，提出了多尺度动态岩石物理分析方法；重新定义了渗流强度，探索了油藏渗流场地球物理表征方法。通过对研究区油藏渗流地球物理事件的综合研究，利用该方法较好表征了研究区流场强度，为后期引流、限流方案部署、渗流场综合调整提供了依据。