储层、水淹层精细评价解释及剩余油分布描述新技术应用研究

摘要

该文立足于第一性的岩心、测井、油田开发及地质资料,开展了储层、水淹层评价解释及剩余油分布描述新技术应用研究.通过克拉玛依油田八区克上组、辽河油田沈84块基础性数据处理,提取代表性的学习样本,采用神经网络模型,建立了能够适应研究区测井储层参数提取计算的统计分析模型和神经网络模型.特别是利用了灰色系统理论新的思维方式,建立起灰色系统与神经网络技术精细评价储层、水淹层的解释系统.经对沈84块和八区克上组主要目的层段储层、水淹层进行精细评价,获得了研究区较为可靠的储层描述和测井解释.通过八区克上组砾岩油藏储层沉积微相及其类型和特征分析,研究了该油蒇各小层及单层沉积微相分布规律,制作了克上组各小层及开发层组单层的沉积微相平面分布图件.同时开展了储层非均质性研究,有效地了解了储层参数在储层空间上的分布情况和储层各层组的连通情况,为该区进一步开发调整提供了较可靠的依据.最后建立八区克上组储层参数地质模型.进而利用网格积分法提取砾岩油藏储量计算参数,分析并计算了该区克上组各小层原油地质储量、可采储量、剩余可采储量及储量采出程度.具体地阐述了各层段砾岩油藏储层发育及剩余油分布潜力,指出了剩余油分布富集层位、井区和位置,为合理选择区块开发决策和改善油田开发效果提供了相应的地质依据.

目录

文摘

英文文摘

学位论文创新性声明及学位论文使用授权的说明

第一章绪论

1.1论文选题的目的和意义

1.2国内外现状

1.3研究内容、研究思路、关键技术

1.3.1研究内容

1.3.2研究思路

1.3.3关键技术

第二章储层、水淹层精细评价解释方法研究

2.1神经网络技术在储层、水淹层评价解释中的应用

2.1.1神经网络技术的开发研究

2.1.2神经网络模型及基本算法

2.1.3神经网络技术解释储层、水淹层的基本步骤

2.2克拉玛依油田八区克上组砾岩油藏储层参数解释模型研究

2.2.1研究区砾岩油藏储层特征

2.2.2基础性数据整理

2.2.3主要储层参数解释模型研究

2.3沈84块高凝油藏水淹层剩余油饱和度参数解释模型研究

2.3.1研究区高凝油藏储层特征

2.3.2研究区高凝油藏剩余油饱和度计算

2.3.3研究区高凝油藏剩余油饱和度参数解释模型

2.4灰色系统理论在储层、水淹层精细评价解释中的应用

2.4.1灰色系统理论精细评价储层、水淹层的分析准则和自动处理方法

2.4.2建立八区克上组砾岩油藏灰色系统精细评价参数、标准及权系数

2.4.3建立沈84块水淹层灰色系统精细评价参数、标准及权系数

2.4.4实际应用和效果

第三章克拉玛依油田八区克上组砾岩油藏沉积微相研究

3.1沉积微相研究原理与方法

3.2区域沉积背景

3.3储层沉积微相分析

3.3.1主要沉积相标志

3.3.2八区克上组沉积相划分

3.4八区克上组主要沉积微相类型及特征

3.4.1主要沉积微相类型

3.4.2主要沉积微相特征

3.5八区克上组沉积微相的展布及演化

3.5.1沉积微相平面展布

3.5.2八区克上组沉积微相的演化

第四章克拉玛依油田八区克上组砾岩油藏储层非均质性研究

4.1研究区储层特征

4.1.1岩石学特征

4.1.2物性特征

4.1.3孔隙结构特征

4.2研究区储层非均质性

4.2.1层内非均质性

4.2.2层间非均质性

4.2.3平面非均质性

4.3研究区主力油层S51、S 12连通性研究

第五章克拉玛依油田八区克上组砾岩油藏储层地质模型研究

5.1储层建模的方法和技术

5.1.1储层地质建模类型及建模途径

5.1.2地质统计学克里金方法

5.2研究区储层三维地质模型研究

5.2.1数据准备

5.2.2构造建模

5.2.3储层属性建模

5.2.4图形显示

5.3研究区油藏储量计算

5.3.1计算原油地质储量的参数

5.3.2利用网格积分法计算研究区砾岩油藏各小层储量

第六章克拉玛依油田八区克上组砾岩油藏剩余油分布研究

6.1研究区各层段储层、剩余油分布

6.1.1 S11～S32各小层

6.1.2 S41-1～S52-2各层段

6.1.3八区克上组各小层储量及采出情况

6.2研究区剩余油分布的主要因素及潜力分析

6.2.1剩余油分布的一般规律

6.2.2地质条件是形成剩余油的先决条件

6.2.3开采条件是决定剩余油分布状况的外部因素

6.2.4导致研究区剩余油分布的主要因素

6.2.5研究区剩余油分布的潜力分析

第七章结论

致谢

参考文献

·附录1·神经网络模型算法设计

·附录2·克拉玛依油田八区克上组储层层内非均质参数表

·附录3·攻读硕士学位期间发表的论文