简介:峰值预测模型是目前广泛应用的中长期产量趋势预测方法。四川盆地天然气产量增长呈多峰态的特点,采用多峰高斯模型,在产量—时间序列中引入最终可采储量作为边界条件,并首次运用于四川盆地中石油西南气区(以下简称西南气区)中长期产量趋势研究中,定量的进行全生命周期预测。结果表明:①针对西南气区天然气产量呈波浪式前进的特点,多峰高斯模型可以进行全程、精细的拟合;②最终可采储量(URR)是决定未来产量趋势的主控因素,通过天然气开发潜力分析,估算西南气区最终可采储量为(4.1~4.5)×1012m3;③引入边界后,预测结果与勘探开发实际吻合度更高,在未来30年,西南气区天然气产量将快速增长,产量峰值(700~760)×108m3,稳产20年以上,具有广阔的开发前景。
简介:从1977年起,英国石油公司(BP)开始执行统一评价和论证远景圈闭的计划。此后远景圈闭的评价方法有了很大变化,而预测精度也在改变。在开始阶段只有中等成功的预测精度,其间低估成功概率的倾向不足以补偿高估油气体积的倾向。后来BP对上游组织机构进行了扁平化和分散化改革,勘探策略随之调整为关注具有较大储量预期的少数较大投资机会。有关结果表明,提交的储量确实达到了较大的预期,而且预测精度也有相应的提高,但这是以较差的风险和储量预测结果为代价的,而在风险储量层次,它们几乎完全相互抵销。预测精度的其他问题还有:对最大风险的目标圈闭预测成绩较愁,以及在烃类相态不确定的地区存在偏好油的倾向。然而上世纪90年代预测成绩的最重要方面是有很高的总体精度,而且是在评价方法的统一性下降的情况下取得的。评价方法的不一致源于权力下放的组织结构。虽然评价预测程序在细节上可以有差别,但BP通过在不同业务单位间共享信息和经验的若干运作机制,取得了评价内容的基本一致。
简介:我们介绍澳大利亚库珀和伊罗曼加盆地区域性盆地倒转、反应力体系变化和微裂缝形成之间成因联系方面的证据。垂向上叠置的库珀和伊罗曼回盆地分别形成于石炭纪-二叠纪和株罗-白垩纪,是澳大利亚主要的陆上油气产区。盆地在渐新世以来的倒转,导致部分地区数百米沉积岩厚度被剥蚀。在库珀-伊罗曼加盆地的微观岩心展示明显的、近水平方向的微裂缝(模型1)。这些天然裂缝均有粘土矿化作用,并且只出现在颗粒支撑的砂岩中,这暗示了颗粒边界的应力集中利于裂缝的形成。在大多数情况下,水平裂缝是封闭的,可能对岩石渗透率没有多大的作用。(sH>sv>sh)和逆断层(sH>sv>sh)之间的过渡型。最小水平应力(sh)和垂直应力(sv)大小相等,但是最大水平应力(sH)明显大于sh和sv。水平裂缝的形成需要有逆断层的应力体系(sH>sv>sh)。水平微裂缝的出现大致与最大倒转区一致。这种现象显示了,水平微裂缝的形成是由远场应力之间的反馈机制所驱动,这引起局部的陆内倒转并导致覆盖层的剥离,这翻过来又减低垂直应力的强度。与倒转有关的覆盖层的剥离可能足以助长逆断裂应力条件(sH>sv>sh)的形成,从而在盆地的倒转部分形成水平微裂缝。
简介:Y101井区沙四段沉积时期处于混合、动荡沉积环境,造成砂体薄互层多,连续性差,具有厚度薄、横向非均质性强和受火成岩反射干扰的特点,造成该区储层识别难度大,制约了该区的勘探进程.为此,从制约储层预测精度的几个因素(地震因素、地质因素、技术方法、主观认识等)入手,逐一分析,最后确定造成研究区储层预测精度低的主原因为地震资料品质差和预测方法不当.通过分频技术处理,提高地震资料的纵向分辨率,并结合测井曲线进行小波变换,建立了该区高分辨率层序地层格架,再通过提取多类属性,优选敏感属性进行多属性融合,完成了该区储层预测,最终将储层预测精度从65%提高至85%,达到了目前精细勘探的需求.
简介:伽马曲线是反映泥质含量的重要参数,相比速度资料来说更加稳定,不受所含流体的影响。针对含气层来说,利用地震信息进行伽马反演相对于常规的波阻抗反演所描述的砂体展布更为直观。在对目前常用的伽马反演方法进行总结、讨论的基础上,指出地震体属性分析法具有明确的物理意义,并有效结合了多元逐步回归和交互验证法进行属性的优选和组合,采用褶积因子消除地震信息和测井信息的频率差异,以神经网络为拟合和预测手段,加之具有严谨的理论基础,相比其它几种方法更为准确合理。最后,通过川东T气田伽马反演的实例说明该方法的应用,预测了T气田须家河组砂体展布,取得了较好的效果。
简介:位于阿拉斯加北斜坡的Kuparuk河油田是北美洲最大的油田之一。大约有三分之一的原始石油地质储量在它的C砂岩中,该砂岩是浅海相砂岩,具有强烈的生物扰动和复杂的成岩作用特征。菱铁矿的含量变化很大,导致渗透率、孔隙度和毛细作用变化很大。C砂岩中的矿物学、孔隙度和含水饱和度的电缆测井解释是相对简单的,它提供了粘土、菱铁矿和海绿石含量,并说明了岩心的非均匀性。由于孔隙度一渗透率交会图中点的分布极端分散,要计算实际的渗透率曲线是非常困难的。在用测井孔隙度估计渗透率的地方,关键的孔隙度-渗透率转换关系是糟糕的,因为其结果没有再现岩心分析数据中存在的极端分散状态。油藏描述的最新研究,要求重新估价渗透率模型,以便用一种简单的方式按比例放大来预测需要的特性,并输入到地质孔隙模型中使用。现在已经开发出一种预报渗透率的新方法。它以密度测井(RHOB)和岩相为基础,随机选择数据子群的岩心体积密度值。对每隔半英尺的测井深度点,岩心体积密度值是随机重复选择的,多次重复直到滑动时窗内的平均密度值,在标称的0.05g/cc的预置容限内,与RHOB测井曲线匹配为止。然后,把与选择的岩心体积密度值对应的岩心孔隙度和渗透率值当作为每个深度点选定的最后结果。这个方法复制了岩心孔隙度和渗透率值的统计分布,获得了各半英尺深度点的数值。我们把测量深度转换为SSTVD,并将0.5ft取样间隔按比例放大为1ft和2ft取样间隔。按比例放大的渗透率值与逐井分析的岩心塞得到的kH相匹配,也与从观察许多井的最大流量得到的kH一致。在提供与其他测量的渗透率值匹配情况下,按比例放大的渗透率值也可用在地质孔隙模型上。