资源描述：
《厚层河道砂体储层非均质性研究_以葡萄花油层组PI1_PI4小层为例》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、第22卷第2期Vol.22No.22007年6月地质找矿论丛Jun.2007厚层河道砂体储层非均质性研究———以葡萄花油层组PI1—PI4小层为例121单敬福,路杨,纪友亮(1.同济大学海洋与地球科学学院;2.同济大学建筑与城市规划学院,上海200092)摘要:储层非均质性对油气田的勘探和开发效果影响很大。结合测井资料二次解释的孔隙度(Φ)、泥质含量(Vsh)、粒度中值(Md)、束缚水饱和度(Swi)等资料,借助BP网络对渗透率进行预测。对萨尔图油田中部葡萄花油层组的非均质性进行了定量半定量的研究,认为萨尔图油田中部葡萄花油层组PⅠ2小层层内非均质性最严重,与
2、沉积微相密切相关。单砂层垂向上渗透率的变化以正韵律和复合式韵律为主,局部发育反韵律模式。葡萄花油层组PⅠ1—PⅠ4小层层内非均质性强弱依次为PⅠ2a,PⅠ3,PⅠ2b,PⅠ1,PⅠ4;层间非均质性在PⅠ3和PⅠ4间表现得最强,其他相对要弱;各小层平面非均质性相差无几,整体表现为较强的非均质性。关键词:储层非均质性;综合系数;夹层频数中图分类号:P618.130.21文献标识码:Α文章编号:100121412(2007)0220125206PⅠ1—PⅠ4砂岩组储层,其中PⅠ2层为厚油层,又可分PⅠ2a和PⅠ2b两个小层。0引言2北一区北一二排西部总面积8.9km
3、,地质储4量8407×10t。1963年基础井网采用两套层系投储层的非均质性是指储层的基本性质(岩性、物入开发,一套开采葡萄花油层,采用1100m×500m性、电性以及含油气性)在三维空间上分布的不均一行列注水井网;另一套开采萨尔图油层,采用600m[1]性。储层非均质性对油气田的勘探与开发的效果×500m行列注水井网。1981年对葡二组、高台子影响很大,因此储层非均质性的研究是储层和油藏油层进行一次加密调整,采用250m×300m反九描述中的一个很重要的内容。储层的非均质性在宏点法面积井网。1994年对该地区进行了二次加密观上不仅受古地理背景、地层格架、沉积
4、相带的展调整,分两套开发层系,一套开采萨尔图、葡二组差布、断裂作用的控制,在微观上也受岩石类型、成岩油层,另一套开采高二、三组油层,均采用250m×作用和孔隙结构等微观性质的影响。本文以宏观角300m反九点法面积井网。1996年对葡Ⅰ1-7油度从层内非均质性、层间非均质性及平面非均质性层进行聚合物驱油开采,采用注采井距为250m的来研究储层的非均质性。五点法面积井网。截止到2000年12月,全区累积44产油3902.2×10t,年产油111.1×10t,综合含水86.6%,采出程度37.95%。1地质概况2层内非均质性评价指标的确定研究区位于萨尔图油田中区北一
5、二排段西部,包括有225口井,范围是北部以东B12D42P17井—B12D42P32井、南部以东B1262B021井2B126025372.1渗透率的求取井。研究层段主要是姚一段时期沉积葡Ⅰ油层组的渗透率是最能反映储层物性特征的参数,也是收稿日期:2006203220;改回日期:2006205208基金项目:大庆油田有限责任公司勘探分公司科研项目(编号:12010022002100330)资助。作者简介:单敬福(19772),男,黑龙江肇东人,博士研究生,层序地层学与储层地质学专业。126地质找矿论丛2007年储层参数中最难求准的参数之一。鉴于渗透率的影响因素
6、众多,不确定性、非结构化的特点非常严重,因此利用常规的统计、专家系统等方法解释的渗透[2,3]率精度一直较低。人工神经网络算法是近几年来迅速发展的人工智能新技术,在处理不确定性和非结构化的信息方面具有独特的优势,故在本次研究过程中,考虑利用BP网络对渗透率进行预测。研究表明,渗透率可以视为孔隙度(Φ)、泥质含量(Vsh)、粒度中值(Md)、束缚水饱和度(Swi)的函图1原始渗透率与计算渗透率对比图Fig.1TheoriginalpermeabilityVS数,即K=f(Φ,Vsh,Md,Swi)。由于K值变化较thecalculatedpermeability
7、plot大,取其对数形式,即lgK=f(Φ,Vsh,Md,Swi)。将取心井测试值的孔隙度、泥质含量、粒度中际应用表明,综合系数作为评价储层垂向差异性的值、束缚水饱和度作为4组输入参数,渗透率取对数综合指标,既克服了单个指标(VK,SK,NK)非均质后作为一组输出参数引入神经网络系统中。在回归参数确定权重的主观因素,也避免了只重局部、忽视之前,对学习样本进行了严格筛选,先用线性回归分全局的不足,定量地描述了萨尔图油田中区北一二析,剔除一部分特别异常的样本,然后用聚类方法从排段西部葡萄花油层组储层内部的非均质性。剩余样本中选出有代表性的作为学习样本,其分布2.3
8、评价标准的确定范围与总样本分布基本一致
