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时间:2020-03-08
《冀东油田柳102断块特高含水阶段储层测井解释模型研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、中图分类号:TE122单位代码:10425学号:Z12010069冀东油田柳102断块特高含水阶段储层测井解释模型研究ResearchontheLoggingInterpretationModelofReservoirwithUltra-waterinLN102FaultBlock工程领域:地质工程研究方向:油气田开发地质作者姓名:杨鹏娜校内导师:赵永军教授现场导师:刘翠琴高工二〇一五年五月ResearchontheLoggingInterpretationModelofReservoirwith
2、Ultra-waterinLN102FaultBlockAThesisSubmittedfortheDegreeofEngineeringMasterCandidate:YangPengnaSupervisor:Prof.ZhaoYongjunCollegeofSchoolofGeosciencesChinaUniversityofPetroleum(EastChina)摘要冀东油田经过二十余年的开发,其油藏内部结构异常复杂,确定油层水淹状况及剩余油的分布需要进行油藏精细解释。前人在水淹层解释与评
3、价方法方面已经做了大量研究工作,目前处于较成熟阶段,但在水淹层测井解释模型建立方面仍多依赖经验公式及一元回归等基本方法。在油田开发已达到高含水、特高含水阶段的今天,经验公式和一元回归等方法对模型的分析力度已不能适应实际地层情况。针对以上问题,本课题主要利用检查井和对比井的区域地质资料、岩心资料、实验室分析化验资料、测井资料和生产动态资料等,在对研究区储层四性特征(包括岩性、物性、电性、饱和度)和储层四性关系进行分析的基础上,选取了泥质含量、孔隙度、渗透率、含水饱和度和剩余油饱和度等参数来建立测井解
4、释模型,并就建立水淹层测井解释模型的方法(包括岩电参数法、数理统计法等)进行大量试验,同时结合储层四性特征及关系的分析结果,优选出多元逐步回归法来建立研究区特高含水阶段储层测井解释模型,避免了依赖经验公式导致的不适用实际地层的问题;最后用交会图、取值分布图和绝对误差三种方法,从定性和定量两方面评价了多元逐步回归法建立的模型在研究区的应用效果,结果证明模型的应用效果良好,均符合生产要求。关键词:水淹层,储层“四性”关系,多元逐步回归,测井解释模型IResearchontheLoggingInterp
5、retationModelofReservoirwithUltra-waterinLN102FaultBlockYangPengna(GeologicalEngineering)DirectedbyProf.ZhaoYongjunAbstractAfterdecadesofdevelopmentofJidongoilfields,weneedforfinereservoirinterpretationbecausethereservoirinternalstructureisextremelyco
6、mplexonaspectofoilandwaterdistribution.Theformerresearchshowsthatalotofworkhasdoneonultra-waterlayerinterpretationandevaluation.Whilethebasicmethodssuchasexperienceformulaandsingleregressionwhicharenotapplicablefortheactualformationonultra-waterphasea
7、restillusedtoestablishlogginginterpretationmodel.Thisarticledidalargenumberofexperimentsatfirsttoestablishthelogginginterpretationmodelincludingshalecontent,porosity,permeability,watersaturationandresidualoilsaturationofultra-waterlayerwithregionalgeo
8、logicaldata,coredata,analysisoflaboratorytestdata,loggingdataandproductiondataoftheinspectionwellandthecontrastwellforstudyingtheadvantagesanddisadvantagesofvariousmethodsandtheirapplicability.Thenchoosemultiplestepwiseregressiontoavoidtheprob
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