大牛地气田上古生界储层物性的沉积相控制研究

本研究以鄂尔多斯盆地大牛地气田上古生界下石盒子组为对象，结合钻井岩心、测井、物性与产能数据，探讨不同岩相-测井相对储集砂体物性与产能的影响。研究发现，(含砾)粗粒砂岩相（箱形）的储集砂体表现出最佳物性与最高产能；其次为粗粒砂岩相-中粒砂岩相（伽马测井曲线为钟形或齿状箱形）的储集砂体，物性良好，产能中等；而细粒砂岩相（漏斗形）的储集砂体物性差、产能低。在对研究区域内700余口单井的优势岩相-测井相进行统计分析的基础上，基于沉积微相与砂体平面分布特征，选取盒3-1小层为例，编制了岩相-测井相的平面分布图，精细刻画该小层的优势岩相分布情况。

主控因素：* 岩性：细砂岩物性最佳* 沉积相：临近物源区的物性较好* 溶蚀：碳酸盐、泥质胶结降低物性* 胶结：同上* 构造：断层附近渗透性改善* 埋深：影响较小特点：低孔特低渗

全球已发现89个古生界海相碳酸盐岩大油气田，分布于中东、前苏联、北美和亚太地区。大油田主要集中在前苏联和北美，大气田则主要分布于中东和亚太。其油气储量占海相碳酸盐岩层系油气总储量的20.9%，对保障能源安全至关重要。

为了更好地评估太行山东麓地区的页岩气储层，地球化学参数的研究变得至关重要。本研究选取石炭系上统太原组泥页岩作为研究对象，利用常规测井资料和地球化学参数测试数据，对页岩储层的测井响应特征进行了统计分析。通过分析页岩储层总有机碳含量、镜质体反射率和生烃潜力与测井参数的关系，优选敏感参数并建立相应的测井计算模型。利用所建模型对太行山东麓地区页岩储层的地球化学参数进行了计算，揭示了它们的平面展布特征。研究结果显示，该页岩储层的测井响应特征表现为“三高、一低、一中”的总体特征。总有机碳含量与自然伽马、密度和声波时差相关性良好，而镜质体反射率则与常规测井响应相关性较差，但与深度呈现良好的正相关关系。生烃潜力与镜质体反射率、声波时差及自然电位相关性较好。最后，本研究采用多元回归分析方法建立了太行山东麓A区块页岩储层地球化学参数的计算模型，并与实测结果进行了验证，结果显示计算误差较小，表明该计算方法在该区域具有较高的可靠性。

利用孔隙结构刻度流动带指标FZI，结合储层物性和孔隙结构特征，建立FZI分类标准划分储层类型。通过统计分析，提取测井响应特征中的敏感参数密度和自然伽马，使用Fisher判别模型识别储层类型，符合率达76%。

鄂尔多斯盆地金庄地区长6油层组储层特征 该研究针对鄂尔多斯盆地南泥湾油田金庄地区上三叠统延长组长6油层组开展储层特征分析。研究表明，该地区储层岩性主要为细砂岩和中-细砂岩，碎屑成分以石英、长石、岩屑为主，杂基含量平均约9%。储层孔隙类型以原生粒间孔和长石溶孔为主，孔喉结构以大孔-细喉型和中孔-微细喉型为主，总体表现为低孔低渗特征。主要的成岩作用包括压实作用、压溶作用、胶结作用和溶解作用。

针对储层建模方法的复杂度大、主观性强、处理速度慢等问题，提出了一种基于多agent的分布式储层地质统计分析系统。系统进行了多agent规划，设计了分层系统模型，并详细阐述了各个agent的功能，最终实现了面向agent的设计。

为了满足相关土壤模型对更真实输入数据的需求，该数据集使用有关地形、气候和地质学的最佳可用数据，开发了高分辨率栅格数据，数据集精度为30角秒（约1公里）。该数据集通过基岩（土壤、风化层和沉积物）上方的渗透层厚度进行了高分辨率估计，包含以下六个tif文件： upland_hill-slope_regolith_thickness.tif：高地风化层（土壤加上完整风化层）厚度栅格（4字节/浮点数），单位为米。根据Pelletier等人（2016年），该产品具有较高不确定性。 upland_hill-slope_soil_thickness.tif：高地山坡土壤平均厚度栅格（4字节/浮点数），单位为米。 hill-slope_valley-bottom.tif：每个网格单元内由山坡与谷底组成的部分区域栅格。在大多数区域，该栅格接近值1.0，因为山坡在多数景观中占据了绝大多数区域。 upland_valley-bottom_and_lowland_sedimentary_deposit_thickness.tif：高地谷底的沉积厚度栅格，单位为米。

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