四川盆地涪陵地區(qū)頁巖裂縫測井定量識(shí)別
[Abstract]:The development of natural fractures in shale reservoir not only affects the gas content of shale reservoir, but also has a direct impact on the effect of later fracturing reconstruction. Taking the macroscopic fractures of the shale reservoir of Wufeng formation and Longmaxi formation in Fuling Shale Gas Field in Sichuan Basin as the main research object, firstly, based on the core data of exploration wells and the data of electrical imaging logging, The response characteristics of conventional logging curves for shale fractures in the study area are summarized, and a variety of conventional logging parameters that can be used to evaluate shale reservoir fractures are selected, and the fracture information provided by electrical imaging logging is analyzed. The quantitative calculation model of shale fractures is constructed, and the quantitative calculation results of shale fractures in exploration wells are fitted with the selected conventional logging information by using probabilistic neural network method, and the fitting results are programmed to realize the logging quantitative identification of shale fractures. By comparing and analyzing the results of shale fracture identification and electrical imaging logging, it is concluded that this method can accurately identify the shale fracture development in the study area. The correlation between the quantitative recognition results of shale fractures in horizontal wells and the gas content of shale reservoirs and the parameters of fracturing operation shows that this method can better evaluate the gas-bearing characteristics of shale reservoirs and predict the effect of later fracturing reconstruction. This study has some reference significance for the exploration and development of marine shale gas resources in southern China.
【作者單位】: 中國石化重慶涪陵頁巖氣勘探開發(fā)有限公司;
【基金】:國家科技重大專項(xiàng)“涪陵頁巖氣開發(fā)示范工程”(2016ZX05060)
【分類號(hào)】:P618.13;P631.81
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10 張R,
本文編號(hào):2259461
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