發(fā)布時間：2018-05-19 17:09

  本文選題：薄層 + 灰質(zhì)砂巖��； 參考：《中國石油大學(華東)》2015年碩士論文

【摘要】：本文依托于勝利油田項目《春風油田淺薄層稠油油藏儲層預測技術研究》,結合春風油田工區(qū)實際資料,對淺薄層油藏儲層進行預測技術研究與應用。本文首先在大量查閱該工區(qū)文獻的基礎上,針對工區(qū)的地質(zhì)情況、測井數(shù)據(jù)以及地震相特征進行分析,對全工區(qū)資料具有全面的認識,這是我們進行構造解釋和巖性解釋的關鍵,也是儲層預測和油氣儲層綜合評價的基礎。目標處理是地震勘探中針對不同的目的進行的特殊處理過程,本工區(qū)由于灰(礫)質(zhì)砂巖的影響,使得儲層的反射受到了一定的干擾。本文利用基于地質(zhì)統(tǒng)計學反演的方法對該工區(qū)進行灰質(zhì)進行去除,取得了一定的處理效果。儲層的定性描述是儲層預測的基礎,也是后續(xù)進行定量預測的關鍵因素,在地震勘探巖性解釋中占據(jù)著不可替代的位置。其中屬性的提取、波阻抗反演正日趨成熟,成為地震勘探巖性解釋的不可缺少的元素。本文利用多種屬性提取,結合調(diào)諧體分頻技術、波形聚類等對工區(qū)的儲層進行定性描述,并取得較好的應用效果,為后續(xù)的儲層定量預測奠定了良好的基礎。在完成了儲層的定性描述以后,開發(fā)人員更加關心的則是儲層的厚度和砂體的邊界分布。本文首先利用了多種統(tǒng)計理論的回歸分析方法,結合錄井資料和前面定性預測的結果,進行儲層的定量預測。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡和支持向量機的回歸方法在砂體厚度預測中取得了較好的應用效果。最后結合儲層定性描述和定量預測的結果,利用層次分析法對儲層分布進行綜合評價,得到有利砂體的空間展布,為開發(fā)人員鉆井提供很好的依據(jù)。
[Abstract]:Based on Shengli oilfield project "study on reservoir prediction technology of shallow and thin layer heavy oil reservoir in Chunfeng Oilfield", combined with the actual data of Chunfeng Oilfield, this paper studies and applies the prediction technology of shallow and thin layer reservoir. On the basis of consulting a large number of documents in this work area, this paper analyzes the geological conditions, logging data and seismic facies characteristics of the working area, and has a comprehensive understanding of the data of the whole working area. This is the key to structural interpretation and lithologic interpretation, and is also the basis of reservoir prediction and comprehensive evaluation of oil and gas reservoirs. Target processing is a special processing process for different purposes in seismic exploration. Due to the influence of grey (gravel) sandstone in this area the reflection of reservoir is disturbed to a certain extent. In this paper, the grey matter is removed from the work area based on geostatistical inversion, and some results are obtained. The qualitative description of reservoir is the basis of reservoir prediction and the key factor of quantitative prediction. It occupies an irreplaceable position in the interpretation of seismic exploration lithology. Among them, the extraction of attributes and wave impedance inversion are becoming more and more mature, and become an indispensable element in lithologic interpretation of seismic exploration. In this paper, we use a variety of attributes extraction, combined with tuned volume frequency division technology, waveform clustering and other qualitative description of the reservoir in the working area, and achieved good application results, which laid a good foundation for the subsequent quantitative reservoir prediction. After completing the qualitative description of the reservoir, the developer is more concerned with the reservoir thickness and the boundary distribution of the sand body. In this paper, the quantitative reservoir prediction is carried out by using multiple regression analysis methods of statistical theory, combined with logging data and the results of qualitative prediction. The BP neural network and the regression method of support vector machine have been applied to sand body thickness prediction. Finally, combined with the results of qualitative description and quantitative prediction of reservoir, the comprehensive evaluation of reservoir distribution is carried out by using analytic hierarchy process (AHP), and the spatial distribution of favorable sand bodies is obtained, which provides a good basis for drilling by developers.
【學位授予單位】：中國石油大學(華東)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P618.13

【參考文獻】

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本文編號：1910945