简介：裂缝性储层非均质性强、成藏条件复杂。为提高该类储层的预测精度，引入了利用地震能量吸收分析技术预测储层的方法，并开发了相应软件。结合地质、钻井资料，将该技术应用于车古201潜山碳酸盐岩和罗42井区泥岩裂缝油藏的储层预测中，得到的吸收系数数据较好地反映了潜山和泥岩裂缝储层的裂缝发育程度及含油气信息。表明该技术在裂缝性储层的评价中具有较好的应用价值。

简介：研究区位于HT盆地东次凹中央洼槽，由于该区岩性复杂，各岩性波阻抗叠置严重，所以单纯利用纵波阻抗不能很好地识别岩性，进而影响砂体展布形态的刻画。叠前同时反演技术利用地震道集近、中、远不同偏移距地震道上的丰富振幅、频率等信息，不仅反演出纵波阻抗和横波阻抗，还可以得到纵横波速度比和泊松比等重要的弹性参数数据，对有利储层预测和岩性识别具有重要作用。在测井和地震资料处理、地震岩石物理分析以及叠前同时反演等方面研究的基础上，有效刻画出有利区带，降低了井位部署风险，并指出了有利勘探靶区。应用结果表明，利用叠前同步反演技术能够较好地预测有利砂岩的分布形态，预测成果在HT盆地岩性勘探中发挥了极大作用。

简介：将组合预测法应用于油气操作成本的预测，用非线性回归模型和灰色模型加权组合建立组合预测模型，并通过平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方误差和均方百分比误差等指标比较，证明组合模型比单一模型的预测效果更好，能提高油气操作成本预测的精度。图1表2参9

简介：在缺少钻井、测井资料的条件下，如何对岩性油气藏主要成藏因素进行有效预测和定量计算一直是石油勘探界致力研究的课题。应用地质统计学等方法对地震相关参数与岩性油气藏成藏关系进行研究，总结地震层速度和砂体反射振幅等地震参数与烃源岩剩余压力、等效排烃压力之间内在的联系，进而用地震速度谱资料计算砂岩体内的孔隙压力和烃源岩剩余围岩压力、用地震反射振幅和频率估算砂体厚度并预测砂体孔隙度、根据经验关系计算等效排烃压力，可实现用地震参数对砂岩透镜体成藏条件的定量评价。

简介：密度反演不受常规预测技术许多缺陷的限制，估算的远景构造规模与实际的油气聚集规模非常接近。密度数据很少有错误的含烃指示，预测时间不会浪费在评估错误的情况上，因此其预测更容易、更快捷、更可信。

简介：在澳大利亚奥特维盆地，断层的活化作用是圈闭完整性的一个重要风险因素。通过三维测试，确定了完全岩化的碎裂断层岩的破裂包络线。地质力学分析表明，已胶结的碎裂岩呈现出显著的粘结强度，同时表明断层的活化作用和圈闭被破坏受到剪切、拉张以及混合式裂缝发育的影响。破裂过程中的力学受岩石颗粒强度和碎裂岩形态的影响。在低应力差条件下，已胶结的碎裂岩由于其粘结强度较低、摩擦系数较大，所以比储集砂岩更加易于断裂。因此，在断裂活化过程中，碎裂断层和未变形的储集层之间的地质力学性质差异可能会大大影响封闭层的完整性。原生破裂岩的封闭能力超过2400psi(16．5MPa)。后期由于高度连通的裂缝网络的形成，活化碎裂岩的封闭能力降低了约95％。碎裂断层的拉张力使得剪切、拉张以及混合式裂缝导致发生破裂。这表明，由于非粘结性、摩擦产生的断裂活化作用对圈闭的破坏，所以用地质力学方法预测这种破坏作用可能会大大低估封闭层的风险。因此，运用多学科研究成果，结合野外和实验室的地质力学分析、显微结构和岩石物理学性质描述，可以有效地增强断层封闭性的风险评价。

简介：当与正常压力剖面在同一深度比较时，过压地层展示以下几种性质（I）utta，2002年）：①较高的孔隙度；②较低的体积密度；③较低的有效应力；④较高的温度；⑤比较低的层速度；⑥较高的的泊松比。测井资料测量了这几种性质并被用于测定过剩压力。此外，地震层速度还受到以上几种性质中的每一种变化的影响并且在地震勘探中根据反射振幅显示这种变化。因此，速度测定是孔隙压力预测的关键。

简介：根据俄罗斯主要8个含油气区的油气分布特征及开采情况,将俄罗斯分为三大区域能源市场:俄欧洲地区、西伯利亚(西西伯利亚和东西伯利亚)及远东地区。分析了未来俄罗斯三大区域市场的生产与消费结构、各个区域的油气生产现状,对未来若干年俄罗斯油气生产基地及产量动态、区域油气市场发展前景、区域间的油气流量,以及在国际油气市场上俄罗斯的油气出口方向及出口潜力进行了分析和预测。认为:未来俄罗斯油气生产、消费及出口都将持续增加,但生产重心逐渐由伏尔加地区向西伯利亚和远东地区转移,出口重心逐渐由欧洲向亚太地区转移。

简介：引言随便预测很容易，但错误预测代价不菲（中国俗语）。

简介：布里坦尼亚(Britannia)凝析气田位于北海中部，大约蕴藏着4．3Tcf的湿气地质储量。该气田正在开发，采用了装配有36个井槽的单一采油、钻井和居住平台(安装在10井槽底盘上)以及约距平台15km的一个海底管汇中心。为了满足销售天然气的需要，当前正在这两个位置预先钻井。预计1998年10月初次产气。根据测井和岩芯数据，本文介绍了该气田井下产能概率估算方法的研究过程。这种方法取决于利用井下动态解析模型的一种决策树处理法，而这个解析模型则已与几口评价井试井的单井径向组分模拟模型进行了拟合。这里的分析处理分三步：(1)把径向组分模拟模型调整为评价井的中途测试(DST)数据，以便为非达西表皮效应和毛细管数效应等提供调整参数。(2)然后利用这些调整参数提供较长期的向井流动动态模拟预测，并且为复制这些较长期预测结果设计一个解析流入方程。(3)结合适当的垂直举升动态关系，将这个解析流入方程纳入决策树中，并通过识别输入数据的不确定性，利用这一方程求出单井产气能力的概率“S”曲线。然后将单井“S”曲线合并在一起，以得出对总体井下产能的概率估算，并用于优化该气田的开发方案。

简介：大牛地气田对污水处理采用回注方法，污水中含有一定量的硫酸根离子，而地层水也有很高的矿化度，主要离子为钾、钠、钙、镁、钡，因此回注污水与原地层水相混，会产生结垢现象，结垢类型主要为硫酸盐垢。文章应用热力学溶解度法和饱和指数法对大牛地气田地层水主要存在的硫酸盐结垢情况进行判断、预测及计算，对大牛地污水处理及注水工艺有重要的指导意义。

简介：在注海水／采出水过程中出现注入能力下降是海上和陆上水驱项目中很普遍的现象。出现这种现象是因为岩石从注入水中俘获了固体颗粒和液体物质导致渗透率下降造成的，并且也是因为在井筒上形成低渗透外泥饼造成的。这两种现象导致注入能力损害。

简介：一维的数字模型已发展到能描述地质参数的演变影响储层气体扩散损失的问题。这些现象的理论模型,是根据物质通过多孔介质的移动方程和气——水体系中的热(动)力学理论提出来的。数字模拟的目的,在于预测整个地质时期储层气体的损失和盖层以及上覆沉积物内的游离气体的分布情况。用修改的水相享利(Henry)定律和气相李——克塞尔(Lee—Kesler)法计算气体的平衡浓度。扩散系数是温度和压力的函数。通过控制体积的方法求解方程,并讨论了数字积分图。模型可处理任何一种边界条件和通过盖层的气相运移通道。模型应用于典型的北海气田盖层。对不同地质假设的甲烷分布进行了计算。

简介：地震多次波衰减分为多次波模拟和多次波减法两个阶段，两阶段相互关联，且都需要优化，以得到最终的理想结果。“通过反演预测多次波（MPI）”对多次波模型进行迭代更新，就像通常我们在处理线性反演问题中做的那样。我们不必清楚地知道地表和地下构造或震源信号等因素的影响就可以模拟多次波波场。在地震勘探中，这些因素的影响通常是不知道的。然而，与常规的地表多次波衰减方法相比，从运动学和动力学上多次波模型的精度得到了提高，因为MPI方法考虑到了地表反射率的空间变化、震源信号、检波器组合和接收点虚反射，也就是所谓的地表算子。当在第一阶段使用MPI法时，还有效地减少了包括没有去除和改变一次波来衰减多次波的第二阶段的非线性问题。通过海上地震的实际数据实例证明了MPI方法的效果。

简介：东营凹陷北部民丰地区深层气藏富集,利用单一叠后振幅信息难以区分气层。以含气砂岩与围岩的岩石物理和地震响应特征分析为基础,利用AVO、弹性阻抗反演、吸收分析等技术研究了深层气藏的地震预测方法,指出弹性阻抗反演得到的泊松比参数可识别气藏;利用吸收异常可在叠后地震资料上识别天然气藏。各项技术的综合应用提高了气层的识别与预测精度,预测结果与实际钻探结果基本吻合,为该区天然气藏勘探开发奠定了基础。

简介：本书结合作者近年来的科研成果，通过共六章的分别阐述，从成藏机理、地质特征、分布规律、勘探预测等方面对深盆气（根源气）进行了系统论述。

简介：介绍了利用地震速度计算异常地层压力的方法、压力预测经验公式和国外孔隙压力地震预测新技术。期望对有关领导和专业人员系统了解与孔隙压力地震预测有关的基本情况与国内外发展现状提供借鉴。

简介：相态可以变化的混合物中的气相和液相,经常有着明显不同的物性。因此迫切需要预测原油在不同环境条件的管道或孔隙介质中流动时,其气、液相饱和度的变化。本文给出了原油物性变化时,气相体积变化的经验公式。认为对于远离临界状态的流体,当压力变化时,气相体积的变化可以用流体饱和压力和无因次压力计算出来,而不用考虑温度以及流体类型。经验证,所计算得到的体积变化值非常准确,可用于地面分离、地面多相泵入泵出和流量计算,并可预测油藏中相饱和度变化。

简介：应用地震资料识别地层中的流体是储层预测的一项重要内容。对地层中流体的识别是通过流体识别因子实现的。依据地震剖面识别储集层中的油、气、水层所使用的流体识别因子是由纵横波速度和介质密度或其函数构成,主要函数有纵横波阻抗、纵横波速度比、泊松比等,其均为基于纵横波速度和介质密度对流体响应的差异而构建的。本文对常用流体识别因子进行了分析和总结,提出了一个高灵敏度流体识别因子。在基于模型的基础上分析比较了不同识别因子对碳酸盐岩储层的识别能力。实际应用结果表明,与其他流体识别因子相比,该因子对流体的识别具有更高的灵敏度。

简介：介绍并比较了两种有监督的机器学习方法：BP神经网络和决策树。用两种方法分别论证了如何利用测井信息非线性地表示孔隙度。与传统的线性回归方法相比,机器学习效果更好,准确性更高。BP神经网络和决策树的应用效果表明,机器学习可以有效预测孔隙度,也可以应用于储层孔隙度预测中。相比之下,神经网络具有更高的准确性和更广阔的前景。