排序方式： 共有5条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
不同于常规三角洲以分流河道体系所形成的分流河道、河口坝、席状砂等微相为三角洲朵体的基本单元,叠覆式三角洲以内部结构简单的朵体为基本构成单元,朵体相互叠置,形成复合叠合体,进而构成三角洲骨架。单个朵体由河道扫描或扩展而成,复合朵体则是由单朵体侧向迁移或前(退)积而成。三角洲因大量朵体叠置而形成厚层状、内部结构复杂的复合砂体。不同朵体形成于不同时期,因而不存在统一的分流体系,单一沉积体具有层状特征,但不同期朵体受可容空间和地貌控制,呈三维叠置,而非简单的层状叠加,从而使得三角洲内部呈现出拼合式、立体式特点。单朵体是结构的基本单元,发育范围有限,与相邻朵体发育于不同时间单元,因而只能在复合体约束下小范围追踪。单一朵体接触关系及接触界面的渗流能力决定了油气富集和注水开发响应特征。朵体迁移、叠置造成大面积、巨厚的砂层可形成大型油气藏,而同时朵体间泥岩的不均匀分布也造就了砂体局部不连通或朵体间连通性变化,为岩性油气藏形成创造了条件,并且影响了注水开发中的注采对应性,进而影响水驱采油效果。 相似文献
2.
3.
文章以莱州湾凹陷垦利油田沙河街组储层为例,对传统的回归统计模型和基于BP神经网络的人工智能预测模型评价储层渗透率方法和效果进行了对比研究。目标储量报告里定火沙三段中孔、中渗;岩性（粒度）和孔隙度是储层渗透率的主要影响因素。根据岩心及测井数据,建立了孔隙度——粒度二元回归渗透率统计评价模型和BP神经网络渗透率预测模型。通过检验样本集精度对比,分析了隐含层数、隐含层节点数等网络结构参数变化对模型预测结果的影响,重点分析了不同的测井参数输入对BP神经网络模型预测结果的影响。优化后的BP神经网络模型对检验样本集的渗透率预测结果精度最高,其平均相对误差为37%,比传统的二元回归统计模型精度提高了26%。对目标油田三口井连续处理,BP神经网络模型渗透率预测结果更加合理,可以满足开发层段产能分析等生产需求。 相似文献
4.
结合中联公司前期勘探成果,基于钻井、岩心、测井资料及实验数据,对鄂尔多斯盆地东缘临兴区块本溪组、太原组和山西组泥页岩沉积特征、有机地球化学特征、储层特征以及含气性特征进行了研究,重点讨论了页岩气的富集区。研究成果表明:本溪组和太原组发育潮坪相沉积环境,山西组发育三角洲相沉积环境;整体属于中等-优质烃源岩,太原组烃源岩最好;本溪组和山西组有机质类型主要以腐殖型为主,太原组有机质类型主要以混合型-腐殖型为主;有机质成熟度整体处于成熟-高成熟阶段,具有良好的生烃潜力;储集层微裂隙较发育,属于低孔低渗类型;山西组和太原组的脆性矿物含量在50%以上,有利于后期压裂;研究区泥页岩具有较高的含气量和较强的吸附能力;山西组页岩气富集区主要集中在北部和西南部,太原组页岩气富集区主要集中在北部,且资源潜力最优,本溪组页岩气富集区主要集中在西北部和东北部边缘一小块区域,且资源潜力有限。 相似文献
5.
低渗透储层水平井-直井联合布井技术具有广泛的应用前景,其布井方式至关重要。首先利用劈分流场的方法直观地给出常规储层水平井-直井联合布井的产能评价方法;然后针对低渗透储层的渗流特点,在考虑启动压力梯度条件下建立新的井网渗流物理模型并求解得到产能评价公式;最后经分析计算给出启动压力梯度影响的面积井网极限注采井距关系曲线。研究结果为低渗透储层部署水平井-直井联合井网提供理论依据。 相似文献
1