本文選題：儲層裂縫識別 + 井壁裂縫空間延拓��； 參考：《東北石油大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：徐深氣田構(gòu)造位置位于松遼盆地北部深層構(gòu)造單元東南斷陷區(qū)徐家圍子斷陷升平-興城構(gòu)造帶上,具有火山活動與構(gòu)造運動雙重成因機制。該區(qū)發(fā)育可觀的油氣儲集巖類,具有良好的開發(fā)前景。徐深氣田火山巖儲層具有埋藏深、低孔低滲、非均質(zhì)性嚴(yán)重等特點,孔縫類型主要以氣孔、溶蝕孔、裂縫型組合以及氣孔、裂縫型組合為主,天然裂縫分布、地應(yīng)力變化復(fù)雜,現(xiàn)有的基于構(gòu)造應(yīng)力場法、非線性理論、地震方法對于獲得井周裂縫的密度分布、高密度區(qū)等信息都具有不同程度的局限性,加之氣藏開發(fā)初期井網(wǎng)密度較低,分布不均勻,不易分析井筒周圍裂縫密度狀況,儲層裂縫的刻畫也僅僅局限在井控范圍內(nèi),對于天然裂縫的分布、現(xiàn)今地應(yīng)力場的認(rèn)識帶來了一定的困難。如此情況下,亟需研發(fā)新技術(shù),綜合利用多領(lǐng)域、多方法預(yù)測儲層裂縫,指導(dǎo)油氣田開發(fā)。本文在巖石力學(xué)、構(gòu)造力學(xué)及相關(guān)的裂縫面延伸等理論基礎(chǔ)上,通過對區(qū)塊基礎(chǔ)資料與測井資料的收集,并結(jié)合井壁裂縫空間延拓技術(shù)建立智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,應(yīng)用測井資料結(jié)合進行井壁裂縫識別與統(tǒng)計分析,進行井壁裂縫空間延拓,地應(yīng)力場分析。最終獲得井壁裂縫高密度區(qū)分布規(guī)律,應(yīng)力場分布規(guī)律。
[Abstract]:The structural location of Xushen gas field is located in the Shengping Xingcheng structural belt of Xujiaweizi fault depression in the southeastern fault depression of the deep structural unit in the northern Songliao Basin, which has the dual genetic mechanism of volcanic activity and tectonic movement. There are considerable oil and gas reservoir rocks in this area, which have a good development prospect. The volcanic rock reservoirs in Xushen gas field are characterized by deep burial, low porosity and low permeability, serious heterogeneity and so on. The types of pore fractures are mainly porosity, corrosion pore, fracture type combination and porosity, fracture type combination, natural fracture distribution, complex variation of in-situ stress, etc. On the basis of tectonic stress field method, nonlinear theory and seismic method, there are some limitations in obtaining density distribution of fracture around well and high density area. In addition, the density of well pattern is low and the distribution is uneven in the early stage of gas reservoir development. It is difficult to analyze the fracture density around the wellbore, and the description of reservoir fracture is confined to the well control range. It is difficult to understand the field of in-situ stress for the distribution of natural fractures. In this case, it is urgent to develop new technology, make comprehensive use of many fields and methods to predict reservoir fractures, and guide the development of oil and gas fields. Based on the theories of rock mechanics, structural mechanics and related fracture surface extension, this paper establishes an intelligent neural network model by collecting the block foundation data and logging data, and combining with the spatial extension technology of wellbore fractures. The logging data are used to identify and analyze the borehole wall fractures, and the spatial extension and stress field analysis of the borehole wall fractures are carried out. Finally, the distribution law of high density area and stress field of wellbore fracture are obtained.
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TE37;P618.13

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