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临兴地区下石盒子组致密砂岩储层成岩作用及有利成岩相研究
被引量：
6
1
作者
赵达
许浩
+3 位作者
汤达祯
孟尚志
李玲
孟艳军
《科技通报》
北大核心
2016年第7期30-35,共6页
根据铸体薄片、扫描电镜、X-射线衍射、高压压汞、物性分析等资料,对临兴地区下石盒子组致密砂岩储层成岩作用和成岩相进行了研究,用定量指标划分了该区成岩相类型,建立了其与测井响应的特征关系。研究区下石盒子组致密砂岩储层主要经...
根据铸体薄片、扫描电镜、X-射线衍射、高压压汞、物性分析等资料,对临兴地区下石盒子组致密砂岩储层成岩作用和成岩相进行了研究,用定量指标划分了该区成岩相类型,建立了其与测井响应的特征关系。研究区下石盒子组致密砂岩储层主要经历了压实、胶结和溶蚀作用,其中压实作用和胶结作用是该区砂岩致密化的主要原因,溶蚀作用在一定程度上改善了储层物性。成岩相类型可划分为中压实中溶解相、中压实弱溶解相、强压实中溶解相、强压实弱溶解相、中压实强胶结相、强压实强胶结相和极强压实相7种成岩相带。相对优质储集层主要集中在中压实中溶解相和中压实弱溶解相,优质成岩相带主要受沉积环境控制,主要集中在曲流河河道砂体中,在平面上呈带状展布。
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关键词
临兴地区
下石盒子组
成岩作用
成岩相
下载PDF
职称材料
BP神经网络在致密砂岩岩石相测井识别中的应用——以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区J72井区盒1段储层为例
被引量：
2
2
作者
郭辉
《石油地质与工程》
CAS
2022年第6期57-61,66,共6页
岩石相是控制致密砂岩储层质量的重要因素,为了解决复杂类型岩石相测井精确识别难度大的问题,以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区J72井区盒1段储层为例,在合理划分岩石相类型的基础上,运用交会图版法和BP神经网络算法对岩石相类型进行识别。结果...
岩石相是控制致密砂岩储层质量的重要因素,为了解决复杂类型岩石相测井精确识别难度大的问题,以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区J72井区盒1段储层为例,在合理划分岩石相类型的基础上,运用交会图版法和BP神经网络算法对岩石相类型进行识别。结果表明:研究区盒1段岩石相可以分为五大类,分别为砾岩相、砾质砂岩相、粗砂岩相、中细砂岩相以及泥岩相,其中粗砂岩相和砾质砂岩相的物性较好;自然伽马、声波时差、补偿中子、补偿密度、地层真电阻率5条测井曲线对不同类型岩石相的响应较好,利用交会图版法识别岩石相的正确率为50.3%,而BP神经网络算法识别岩石相的正确率可达83.5%,BP神经网络算法提高了岩石相识别的精度。通过对研究区目的层岩石相的精确识别,可为后续精细刻画有效砂体提供重要指导。
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关键词
杭锦旗地区
下石盒子组
致密砂岩
岩石相识别
BP神经网络
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职称材料
题名
临兴地区下石盒子组致密砂岩储层成岩作用及有利成岩相研究
被引量：
6
1
作者
赵达
许浩
汤达祯
孟尚志
李玲
孟艳军
机构
中国地质大学(北京)海相储层演化与油气富集机理教育部重点实验室能源学院
页岩气勘查与评价国土资源部重点实验室能源学院
中联煤层气有限责任公司
出处
《科技通报》
北大核心
2016年第7期30-35,共6页
基金
国家科技重大专项(2011ZX05062-001)
文摘
根据铸体薄片、扫描电镜、X-射线衍射、高压压汞、物性分析等资料,对临兴地区下石盒子组致密砂岩储层成岩作用和成岩相进行了研究,用定量指标划分了该区成岩相类型,建立了其与测井响应的特征关系。研究区下石盒子组致密砂岩储层主要经历了压实、胶结和溶蚀作用,其中压实作用和胶结作用是该区砂岩致密化的主要原因,溶蚀作用在一定程度上改善了储层物性。成岩相类型可划分为中压实中溶解相、中压实弱溶解相、强压实中溶解相、强压实弱溶解相、中压实强胶结相、强压实强胶结相和极强压实相7种成岩相带。相对优质储集层主要集中在中压实中溶解相和中压实弱溶解相,优质成岩相带主要受沉积环境控制,主要集中在曲流河河道砂体中,在平面上呈带状展布。
关键词
临兴地区
下石盒子组
成岩作用
成岩相
Keywords
Linxingarea
the
lower
shiheziformation
diagenesis
diageneticfacies
分类号
P586 [天文地球—岩石学]
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职称材料
题名
BP神经网络在致密砂岩岩石相测井识别中的应用——以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区J72井区盒1段储层为例
被引量：
2
2
作者
郭辉
机构
中国石化华北油气分公司
出处
《石油地质与工程》
CAS
2022年第6期57-61,66,共6页
基金
国家重大科技专项“低丰度致密低渗油气藏开发关键技术”(2016ZX05048)。
文摘
岩石相是控制致密砂岩储层质量的重要因素,为了解决复杂类型岩石相测井精确识别难度大的问题,以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区J72井区盒1段储层为例,在合理划分岩石相类型的基础上,运用交会图版法和BP神经网络算法对岩石相类型进行识别。结果表明:研究区盒1段岩石相可以分为五大类,分别为砾岩相、砾质砂岩相、粗砂岩相、中细砂岩相以及泥岩相,其中粗砂岩相和砾质砂岩相的物性较好;自然伽马、声波时差、补偿中子、补偿密度、地层真电阻率5条测井曲线对不同类型岩石相的响应较好,利用交会图版法识别岩石相的正确率为50.3%,而BP神经网络算法识别岩石相的正确率可达83.5%,BP神经网络算法提高了岩石相识别的精度。通过对研究区目的层岩石相的精确识别,可为后续精细刻画有效砂体提供重要指导。
关键词
杭锦旗地区
下石盒子组
致密砂岩
岩石相识别
BP神经网络
Keywords
Hangjinqi
area
lower
shiheziformation
dense
sandstone
rock
facies
identification
BP
neural
network
分类号
P631.8 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
临兴地区下石盒子组致密砂岩储层成岩作用及有利成岩相研究
赵达
许浩
汤达祯
孟尚志
李玲
孟艳军
《科技通报》
北大核心
2016
6
下载PDF
职称材料
2
BP神经网络在致密砂岩岩石相测井识别中的应用——以鄂尔多斯盆地杭锦旗地区J72井区盒1段储层为例
郭辉
《石油地质与工程》
CAS
2022
2
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