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时间:2018-06-11
《大港油田埕海二区薄互层储层地质建模分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、大港油田埕海二区薄互层储层地质建模分析[摘要]大港油田滩海地区井资料少、井距较大,薄互层的储层预测存在困难,基于地震资料的地质建模研究是其关键技术之一。本文通过对埕海油田二区已建立的薄互层地质建模效果评价研究,认为受沉积相影响滩海油田薄互层较发育,比较适合采用井―震结合的方法进行地质建模研究。通过对反映薄互层的岩相模型进行平面和垂向精度分析,优选出符合地质认识的岩相模型。[关键词]埕海二区薄互层储层建模中图分类号:TE324文献标识码:A文章编号:1009-914X(2014)44-0049-017大港埕海油田二区构造位于埕宁隆起向歧口凹陷过渡的斜坡部位埕北断阶区,北
2、邻歧口凹陷,南边为羊二庄油田和赵东开发区,西侧以张北断层为界,东侧以一浅鞍与张东东开发区相连,构造面积为75km2。主力油层为古近系沙二段,沉积环境为三角洲前缘亚相。岩性为深灰、灰色泥岩与浅灰色含砾不等粒砂岩、细砂岩组成互层层序,单砂体厚度较薄,为中孔、低渗储层。研究区井资料少、以地震资料为主,且薄互层较发育,对于薄互层的储层预测存在困难。针对其特点,利用三维储层建模技术,进行建模方法适应性分析,在平面上融合地震数据的空间结构和钻井描述的地质特征,在垂向上则在反演数据的基础上,进一步刻画储层垂向的特征,使其趋于测井的尺度,从而对薄互层建模效果进行评价,最终筛选出适合于
3、研究区的随机模拟方法、地质建模流程,为滩海油田地质建模提供参考。1储层建模思路分析首先进行建模方法适应性分析,对随机模拟算法进行优选,然后应用多种模拟算法井―震结合建立岩相模型,重点反映砂体的空间分布;对地质模型识别砂体情况进行分析,主要包括砂体的垂向分辨率、砂体的平面分布范围;应用新钻井资料,特别是水平井资料分析地质模型的精度,从而对薄互层建模效果进行评价,最终筛选出适合于研究区的随机模拟方法、地质建模流程。(1)建模方法适用性分析。地质建模中的模拟方法有其地质适应性,方法的合理与否将直接影响到地质模型的预测结果。因此,通过开展地质建模方法研究探索针对不同类型储层的
4、模拟方法,对指导今后滩海地区地质建模有着重要的意义。一方面从不同模拟方法的原理入手,对不同方法的地质适应性进行分析;另一方面对典型区块进行不同方法的模拟试验,根据各种模拟结果与实际地质条件的吻合情况对地质建模的效果进行评价。7(2)砂体厚度识别精度分析。在地质模型中对测井、地震反演和地质模型刻画的砂体进行砂体厚度统计与比较,从而对地质模型中砂体的纵向识别能力和有效识别率进行分析。(3)砂体分布范围识别精度分析。在地质模型中对测井、地震反演和地质模型刻画的各小层砂体的平面展布范围进行统计与分析,从而检验地质模型对砂体的平面分布预测精度。(4)地质模型精度评价。通过实际钻
5、井资料特别是水平井段资料的检验,对已建立地质模型的精度进行验证和评价。(5)基于地震资料的薄互层地质建模效果评价。通过研究建立起一套符合滩海地区地质情况和资料特点的地质建模效果评价方法和流程,对整个大港滩海地区以及其他类似地区的地质建模效果评价研究起到参考和指导作用。2建模流程2.1技术原理地质建模方法适用性分析及方法优选依据随机建模的基本思想,采用不同的算法,实7现各种类型变量的随机模拟。目前国内外常用的相建模方法主要有:标点过程法、序贯指示模拟、截断高斯模拟等。但考虑到研究区井资料较少、地震资料覆盖面广,储层非均质较强且属于低渗,选用3种方法建立岩相模型:①采用地
6、震约束的序贯指示模拟方法模拟岩相;②使用序贯高斯同位协同模拟泥质含量,然后采用泥质含量门限值的方法得到岩相模型;③使用序贯高斯同位协同模拟孔隙度,然后采用孔隙度门限值的方法得到岩相模型。2.2薄互层模型的建立由于测井解释工作提供了岩相、泥质含量、孔隙度和渗透率等曲线,同时地震反演工作也提供了泥质含量反演体、岩相反演体和砂体边界,这为建立合理的岩相模型提供了基础。岩相模型是反映砂体分布,影响储层物性变化的一个重要因素,因此,需要首先建立岩相模型。在建立岩相模型时,如何合理地、高效地利用丰富的地震资料进行准确刻画薄互层是目前面临的主要问题,下面是采用不同模拟方法得到的岩相
7、模型,通过岩相模型可以反映研究区的薄互层发育情况。(1)采用序贯指示模拟岩相模型识别薄互层利用测井解释岩相数据,在地震反演岩相数据体的约束下,进行序贯指示模拟,建立岩相模型。(2)采用泥质含量模型识别薄互层利用测井解释泥质含量数据和地震反演泥质含量数据体,进行序贯同位协同模拟,得到泥质含量模型。在泥质含量模型的基础上采用门限值的方法,选取泥质含量的60%为界,泥质含量大于60%定为泥,反之则为砂,建立了三维岩相模型。7(3)采用储层参数模型识别薄互层以测井解释孔隙度、渗透率为硬数据,相应的地震反演数据为软数据,采用序贯高斯同位协同模拟方法模拟出孔隙度
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