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基于相控地质统计学反演的薄储层岩性、物性预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对河流相储层厚度薄、纵向叠置严重、横向变化快、常规确定性反演方法受地震频带限制难以准确刻画的特点,尝试应用基于MCMC算法的地质统计学方法进行反演,以提高分辨率和储层预测精度,并全程应用成岩储集相控制建模,以便从储层地质学的角度加强模型约束,促进概念模型向定量模型的转化,建立合理的反映地下实际情况的油藏物性模型。具体实现方法是,首先利用对岩性识别敏感的测井曲线重构拟声阻抗曲线,再以声阻抗为中间变量,对岩性、物性参数空间变异性进行双重变差函数分析,最后基于MCMC算法实现了成岩储集相控制的地质统计学反演。得到的三维岩性、阻抗及孔隙度模型,其纵向分辨率为1ms,既可以很好地展现不同期次砂体的叠置关系、隔夹层的分布以及沉积旋回纵、横向演变规律,又可以实现物性变异方向沿河道砂体弯曲方向变化的趋势,同时可对地震资料的多解性进行有效限制。 相似文献
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柴达木盆地第四纪环境演变、构造变形与青藏高原隆升的关系 总被引:17,自引:6,他引:17
青藏高原北部柴达木盆地发育了巨厚的第四纪河湖相沉积。盆内沉积地层强烈的构造变形以及湖盆环境突变进一步证实了青藏高原经历了多期挤压隆升运动。沉积环境、介形虫和植物孢粉化石及磁性地层研究表明,自距今 2.5Ma以来,青藏高原共经历了距今2.52~2.28Ma,1.94~1.66Ma,1.38~1.1Ma,0.71~0.5Ma和 0.24~0.09Ma 5次强烈的隆升阶段,分别对应于青藏运动B幕和C幕、昆黄运动A幕和B幕以及共和运动。高原内、外 9个盆地的构造—沉积记录对比研究也进一步揭示了青藏高原隆起的整体性和阶段性。 相似文献
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陆相坳陷型和断陷型湖盆层序地层样式探讨 总被引:29,自引:5,他引:29
依据层序地层学基本理论,考虑中国中新生代陆相坳陷型和断陷型湖盆的盆地结构和沉积物充填序列特征,综合利用地质和地球物理资料,以松辽盆地白垩系和准噶尔盆地侏罗系、柴达木盆地第四系和渤海湾盆地第三系为研究实例,将坳陷型湖盆沉积层序细分成可以确定首次湖泛面和不能确定首次湖泛面的两种类型,建立了这两种类型湖盆的层序地层样式。前者由低位、湖侵和高位体系域组成,后者由湖侵和湖退体系域构成。在断陷型湖盆中,可将盆地缓坡由同生断裂活动造成的地势变化带作为地形坡折带(构造坡折带)并用于确定首次湖泛面,进而讨论了首次湖泛面和最大湖泛面的多种识别标志,建立了由低位、湖侵和高位体系域构成的断陷型湖盆层序地层样式。 相似文献
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目前海油低渗探明储量和低渗的产量分别占海油总探明储量和总产量比例虽然小,但在海油实现5 000万t年产后稳产阶段所起的作用将会越来越大。对于海上10~50 mD之间的一般低渗为主要考虑的勘探开发对象,当渗透率是5~10 mD之间的特低渗油田时需要优选出构造相对简单、储层比较连续的区块开发;对于复杂断块特低渗透油田和小于5 mD的超低渗油田,在目前海上经济技术条件下暂不具备勘探开发条件。在海上低渗透油田开发中需考虑压裂、注水的综合应用,尽量采用水平井和分支井开发,并且在开采过程中注意低渗储层的保护。 相似文献
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白垩纪陆相古气候研究已经成为国际地球环境系统研究的重要参考,对银额盆地下白垩统巴音戈壁组进行系统取样,通过岩性观察和孢粉鉴定分析,系统研究了研究区下白垩统古气候演化及有机质富集条件。研究区共鉴定孢粉58属173种,包括裸子植物37属141种,被子植物6属11种,蕨类植物15属21种。孢粉组合中裸子植物花粉占绝对优势,均在90%以上。植被类型主要为针叶林,其次为针阔叶混交林,属于暖温带—北亚热带气候类型,总体表现为半湿润—湿润气候,部分层位为半干旱气候。其中,最有利于研究区有机质富集的气候条件是半湿润气候,其次为湿润气候条件。 相似文献
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目前海油低渗探明储量和低渗的产量分别占海油总探明储量和总产量比例虽然小,但在海油实现5 000万t年产后稳产阶段所起的作用将会越来越大。对于海上10~50 mD之间的一般低渗为主要考虑的勘探开发对象,当渗透率是5~10 mD之间的特低渗油田时需要优选出构造相对简单、储层比较连续的区块开发;对于复杂断块特低渗透油田和小于5 mD的超低渗油田,在目前海上经济技术条件下暂不具备勘探开发条件。在海上低渗透油田开发中需考虑压裂、注水的综合应用,尽量采用水平井和分支井开发,并且在开采过程中注意低渗储层的保护。 相似文献
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岩体变形模量是研究岩体变形特性的重要参数,它对工程岩体稳定性评价与优化设计具有重要意义。本文提出了基于因子分析的BP神经网络预测岩体变形模量的方法。以西藏某水电站为例,在现场调查、室内外试验的基础上,建立了48组包括密度、吸水率、纵波波速、单轴抗压强度、岩块变形模量以及泊松比等因素的数据库,采用因子分析法对6个影响因素进行分析,可得3个公共因子,该3个公共因子作为神经网络的输入参数,采用BP神经网络进行预测。结果表明:利用因子分析法可降维输入数据,消除BP神经网络中由于输入数据太多而影响数据处理速度的缺陷; 把因子分析法和BP神经网络结合进行岩体变形模量的预测,可使预测精度提高; 该研究思路不仅对岩体变形参数的预测是一个有益的尝试,而且对类似岩土工程问题的预测也有借鉴意义。 相似文献
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