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内分沁科的油藏地质特征及其预测技术

2024-01-25

目录

contents

油藏地质特征概述

油藏地质特征分析

油藏预测技术原理与方法

内分沁科油藏预测技术应用实例

油藏预测技术发展趋势与展望

01

油藏地质特征概述

内分沁科地区位于一个大型沉积盆地中,经历了多期构造运动和沉积作用,形成了复杂的地质背景。

区域地质背景

该地区发育了多套含油气地层,包括古生界、中生界和新生界,具有不同的岩性、物性和含油性。

地层发育特征

内分沁科地区发育了多种构造样式,如背斜、向斜、断层等,这些构造对油气的运移和聚集具有重要影响。

构造特征

根据圈闭成因和储集层性质,内分沁科地区的油藏可分为构造油藏、地层油藏和岩性油藏等类型。

油藏在平面和剖面上具有不同的分布规律,平面上常呈带状、环状或散点状分布,剖面上则表现为多层系、多类型的立体分布格局。

油藏分布

油藏类型

内分沁科地区经历了多期构造运动,形成了复杂的构造格局,包括褶皱、断层、节理等。这些构造对油气的运移、聚集和保存具有重要影响。

地质构造

该地区沉积环境多样,包括河流相、湖泊相、三角洲相、海洋相等。不同沉积环境下形成的砂体具有不同的储集性能和含油性。

沉积环境

02

油藏地质特征分析

岩石类型

内分沁科地区储层主要由砂岩、砾岩等渗透性较好的岩石构成。

孔隙度与渗透率

储层孔隙度一般较高,渗透率中等,有利于油气的储存和运移。

储层非均质性

储层在垂向和平面上存在一定的非均质性,表现为不同层段和平面区域的物性差异。

生油层主要由富含有机质的暗色泥岩、页岩等构成。

岩石类型

有机质丰度与类型

成熟度

生油层有机质丰度较高,类型以腐泥型和混合型为主,有利于生成油气。

生油层成熟度适中,处于成熟阶段,能够生成并排出大量油气。

03

02

01

运移通道

运移方向

聚集条件

03

油藏预测技术原理与方法

通过研究地震波在地层中的传播规律,利用反射、折射等原理来探测地下岩层的结构和性质。

地震波传播理论

使用地震仪记录地震波在地下的传播情况,获得地震记录,为后续处理提供数据基础。

地震数据采集

对采集的地震数据进行处理,提高信噪比,提取有效反射信息,并结合地质、钻井等资料进行综合解释,确定油藏的空间位置和形态。

地震资料处理与解释

测井资料处理与解释

对测井数据进行处理,提取地层岩性、物性、含油气性等关键信息,为油藏评价和预测提供依据。

测井与地震资料的综合应用

将测井资料与地震资料相结合,进行井震联合解释,提高油藏预测的精度和可靠性。

测井方法

包括电法测井、声波测井、核测井等多种方法,用于获取井筒内岩石的物理性质。

地层对比与划分

通过地层对比和划分,确定油藏的纵向分布范围和层位归属。

构造分析与解释

分析区域构造背景和局部构造特征,揭示油藏的构造控制作用。

沉积相与储层评价

研究沉积环境和沉积相类型,评价储层的物性和含油气性。

油气成藏规律研究

综合分析油气来源、运移、聚集等成藏要素,揭示油气的成藏规律和富集规律。

04

内分沁科油藏预测技术应用实例

1

2

3

针对目标油田,进行高分辨率地震资料采集,通过去噪、反褶积等处理手段提高资料品质。

地震资料采集与处理

利用地震属性分析、地震相分析等技术,对地震资料进行解释,识别出油藏构造、断层、储层等地质特征。

地震资料解释

结合地震反演、属性分析等技术,对储层厚度、物性、含油气性等进行预测,为后续的钻探部署提供依据。

储层预测

03

油藏参数计算

基于测井解释结果,计算油藏有效厚度、孔隙度、渗透率等关键参数,为油藏评价和开发方案设计提供依据。

01

测井资料预处理

对原始测井资料进行标准化、环境校正等预处理,消除非地质因素对测井响应的影响。

02

测井资料解释

利用测井响应特征,识别出岩性、物性、含油气性等地质信息,建立测井解释模型。

油藏数值模拟

建立油藏数值模型,模拟油藏开发过程中的动态变化,包括压力、饱和度、产量等参数的时空演变。

历史拟合

通过调整模型参数,使得数值模拟结果与油田实际生产数据相吻合,提高模型的可靠性。

剩余油分布预测

基于历史拟合后的数值模型,预测油田剩余油的空间分布和储量规模,为后续的调整挖潜提供依据。

收集并整合该断块油田的地震、测井、钻井、试油等资料,建立统一的地质数据库。

地质资料整合

构造特征分析

储层特征研究

油气藏类型及分布规律研究

利用地震资料解释技术,识别出断块油田的构造形态、断层展布等构造特征。

结合测井、岩心等资料,分析储层的岩性、物性、微观孔隙结构等特征。

综合地质研究成果,确定油气藏类型及分布规律,为油田开发方案的制定提供地质依据。

05

油藏预测技术发展趋势与展望

多尺度模拟技术能够综合考虑不同尺度下的地质、流体和工程因素,提高模拟精度和效率。

多尺度模拟技术

利用人工智能和机器学习等技术,

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