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高石梯灯四段储层分布地震预测研究

发布时间:2021-07-26 15:08
  碳酸盐岩储层在世界油气生产中占有极其重要的地位。在国外,碳酸盐岩储层受到高度关注。在国内,海相碳酸盐岩已成为中国能源战略的重要接替区,它是中国目前继陆相碎屑岩之后的重要油气开发领域。高石梯区块位于四川省中部遂宁市、重庆市潼南县境内,四川盆地中部,丘陵低山地区,地质构造简单,褶皱平缓。2011年7月,高石1井进行酸化测试,获得了天然气日产上百万方的高产工业气流,使得高石梯区块近年来成为研究的热点地区。本论文依据测井资料、地震资料,以石油与天然气地质学、沉积岩石学、储层地质学、矿物学、地球物理学、地质统计学等多学科理论为指导,地质—地球物理结合为主线,在充分掌握区块地质背景的基础上,进行储层特征分析、储层地球物理响应特征分析、地震敏感属性提取与地震波阻抗反演,最后对储层有利区块进行评价。本论文对后期气藏开发具有重要的指导意义。同时也为后续灯二段气藏开发提供基础准备。通过岩心、薄片观察确定了研究区块岩石类型特征,结合区域地质背景的综合分析,认为该区震旦系灯四段以碳酸盐岩台地相沉积为特征,发育灰泥丘、颗粒滩、泻湖和潮坪四大亚相,其中灰泥丘、颗粒滩为最主要的亚相类型;储集空间类型以次生孔隙为主。... 

【文章来源】:成都理工大学四川省

【文章页数】:79 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

高石梯灯四段储层分布地震预测研究


技术路线图

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8图 2-1 研究区地理位置图(据中国石油西南油气田研究院,2013)(2)构造特征概述高石梯区块主要位于四川盆地中部,包含川中古隆起平缓构造区的威远至龙女寺构造群和南充构造群,东至广安构造,西至威远构造,北至蓬莱镇构造,西

中国石油,四川盆地,构造分区,油气田


图 2-2 四川盆地构造分区图(据中国石油西南油气田研究院,2013)2.2 勘探开发历史(1)钻井勘探概况四川盆地震旦系-下古生界勘探经历了几十年历史,已发现了威远气田(探明储量达 400×108m3)、资阳古圈闭气藏以及高石梯—安平店、龙女寺等含气构

【参考文献】:
期刊论文
[1]密集井网下随机地震反演方案及砂体预测[J]. 朱石磊,杨瑞召,刘志斌,冯娜,李楠,齐春燕.  石油地球物理勘探. 2018(02)
[2]地震反Q滤波应用于碳酸盐岩储层特征描述[J]. 周衍,饶莹.  地球物理学报. 2018 (01)
[3]中国石油天然气股份有限公司近期油气勘探进展及前景展望[J]. 侯启军,何海清,李建忠,杨涛.  中国石油勘探. 2018(01)
[4]基于测井-地震信息的碳酸盐岩储层裂缝预测方法[J]. 葛红旗,金科年,吴沁轩.  石油钻探技术. 2017(05)
[5]中国陆上深层油气资源勘探开发现状及展望[J]. 徐春春,邹伟宏,杨跃明,段勇,沈扬,罗冰,倪超,付小东,张建勇.  天然气地球科学. 2017(08)
[6]高分辨率随钻电阻率成像测井在四川盆地碳酸盐岩储层的应用[J]. 王邦伟,张树东,吉人,赖剑.  测井技术. 2017(03)
[7]地层品质因子Q值地震反演问题剖析[J]. 云美厚,党鹏飞,李伟娜,赵秋芳,聂岩.  石油地球物理勘探. 2017(01)
[8]基于地震反演的烃源岩定量评价方法——以渤海湾盆地辽西凹陷为例[J]. 刘志斌,牛聪,刘方.  中国海上油气. 2016(05)
[9]基于贝叶斯理论的多尺度地震反演方法[J]. 杨千里,吴国忱.  地球物理学进展. 2016(03)
[10]BP神经网络在碳酸盐岩储层参数测井解释中的应用[J]. 龙一慧,杨斌,朱冉,胡洪涛.  山东科技大学学报(自然科学版). 2015(06)

博士论文
[1]裂缝油气藏储层预测方法及应用研究[D]. 汪勇.中国地质大学 2013
[2]川东二叠系生物礁的地质特征与地震预测技术研究[D]. 殷积峰.中国地质大学(北京) 2008
[3]致密碎屑岩储层地震预测研究[D]. 杜增利.成都理工大学 2007

硕士论文
[1]高石梯—磨溪震旦系灯四段碳酸盐岩储层特征研究[D]. 莫勇.成都理工大学 2017
[2]高石梯—磨溪地区震旦系灯四段地层及沉积相研究[D]. 施开兰.西南石油大学 2016
[3]电成像测井资料处理及碳酸盐岩裂缝评价[D]. 陈长安.长江大学 2016
[4]谱分解技术在储层描述中的应用研究[D]. 沈向存.中国石油大学 2010
[5]裂缝性储层预测研究[D]. 何巍巍.中国地质大学(北京) 2010
[6]川东北碳酸盐岩鲕粒滩储层预测研究[D]. 张玺华.成都理工大学 2010
[7]基于Gassmann方程的弹性参数数值模拟研究[D]. 林凯.成都理工大学 2010
[8]青南洼陷古近系地震沉积学研究[D]. 张志敏.中国石油大学 2009
[9]地震属性技术研究及其在胜利富林洼陷储层预测中的应用[D]. 姚维益.成都理工大学 2008



本文编号:3303798

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