火山岩CO2气层识别与含量预测
  • 【DOI】

    10.3969/J.ISSN.1000-3754.2009.06.064

  • 【摘要】

    火山岩气藏是近年来新的油气勘探开发对象.随着天然气产量的不断提高,我国松辽盆地火山岩气藏CO2的产量也不断增加.正确地识别出烃类气层和CO2气层,并定量地预测CO2在产气中的相对含量对于安全生产以及工程设计具有重要的意义.由于受复杂火山岩岩性的影响,识别烃类气层和CO2气层必须克服岩性的影响.在孔隙度测井交会图上识别出岩性变化方向和孔隙度变化方向,并据此得到声波-中子重叠受岩性影响较小的结论,为区... 展开>>火山岩气藏是近年来新的油气勘探开发对象.随着天然气产量的不断提高,我国松辽盆地火山岩气藏CO2的产量也不断增加.正确地识别出烃类气层和CO2气层,并定量地预测CO2在产气中的相对含量对于安全生产以及工程设计具有重要的意义.由于受复杂火山岩岩性的影响,识别烃类气层和CO2气层必须克服岩性的影响.在孔隙度测井交会图上识别出岩性变化方向和孔隙度变化方向,并据此得到声波-中子重叠受岩性影响较小的结论,为区分储层中烃类气和CO2气提供了一种手段.利用中子-密度-声波3种孔隙度重叠图技术定性识别出火山岩的烃类气层和CO2 气层.利用气体分析给出的CO2含量与相应深度的测井响应值采用BP神经网络建立非线性关系,预测储层产气中的CO2 含量,将预测的CO2 含量与试气结论对比,表明用BP神经网络预测CO2含量具有一定的可靠性. 收起<<

  • 【作者】

    潘保芝  张丽华  印长海  吴海波 

  • 【作者单位】

    吉林大学地球探测科学与技术学院/大庆油田有限责任公司勘探开发研究院

  • 【刊期】

    大庆石油地质与开发 ISTIC PKU 2009年6期

  • 【关键词】

    火山岩  CO2气层识别  BP神经网络  预测CO2含量 

  • 【基金项目】

    国家自然科学基金