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柴达木盆地涩北二号生物气田砂体产能分类评价
田敏1, 董春梅1, 林承焰1, 柴小颖2, 王丽娟2     
1. 中国石油大学地球科学与技术学院, 山东 青岛 266580;
2. 中国石油青海油田勘探开发研究院, 甘肃 酒泉 736202
摘要: 从柴达木盆地涩北二号气田砂泥薄互层滩坝相高孔-中低渗细粒储层特征出发,以气层产能为评价目标,在分析其内涵的基础上,选取孔隙度、渗透率、含气饱和度、有效厚度和泥质体积分数5个地质参数,厘清各参数的影响方式,并建立层次结构模型;以单砂体为基本单元,将消除生产压差影响的"视无阻流量"作为比较参数,采用相关分析结合层次分析法确定参数权重;结合现场生产实际从产能角度将气层分为3类。结果表明:气层分布特征与实际气井产能趋势吻合较好,气层产能分布不但受控于含气丰度、储层条件及原始地层压力,同时也受隔层质量及构造位置的影响。纵向上,由深至浅各气层组的气层数量逐渐增多,但高产能级别气层比例逐渐降低;气层组内部普遍具有气层下少上多,气层产能级别下高上低的特征。平面上,高产能级别气层较多分布在构造高部位即含气面中央部位,向构造边部逐渐过渡为低产能级别气层。通过评价气层产能潜力,可全面了解气层产能分布状况,便于优化调整部署方案。
关键词: 单砂体     相关分析     层次分析法     产能评价     产能分布     柴达木盆地    
Productivity Evaluation Method of Single Sand Body Gas Reservoir in Sebei-2 Biogenic Gas Field, Qaidam Basin
Tian Min1, Dong Chunmei1, Lin Chengyan1, Chai Xiaoying2, Wang Lijuan2     
1. School of Geoscience, China University of Petroleum, Qingdao 266580, Shandong, China;
2. PetroChina Qinghai Oilfield Company, Jiuquan 736202, Gansu, China
Supported by the National Science and Technology Major Project (2011ZX05009-003)
Abstract: The fine-grained reservoir in Sebei-2 gas field is interbedded by the thin sand-shale beach and bar facies with the characteristics of high porosity and moderate-lower permeability. Aim to evaluate the productivity of gas reservoir, the authors analyzed the connotation of gas productivity. Five geological parameters were selected, including porosity, permeability, gas saturation, effective thickness, and clay content; and their influences on gas productivity were clarified. A single sand body was taken as the basic unit, and the "apparent open flow potential", which eliminates the effect of production pressure drop, was applied as a comparative parameter in combination with the correlation analysis and the analytic hierarchy process (AHP). The weight of each parameter was determined. The threshold values of gas reservoir classification criteria were defined with regards to the actual productive requirement; on which the gas reservoirs were divided into 3 categories. The predicted distributions of gas reservoir productivity are coincident with the trend of the actual gas reservoir productivity. The distributions of the gas reservoir productivity are controlled not only by the gas abundance, the reservoir condition, and the original formation pressure, but also the interlayer quality and structure position. Vertically, the quantity of gas reservoirs increases upwardly and gradually, while the proportion of high level productive gas reservoirs reduces gradually; more gas reservoirs occur in the top gas layers than at the bottom within one group of reservoirs, and the productivity level of gas reservoirs at the top is lower than the ones at the bottom. Horizontally, the high level productive gas reservoirs are distributed in the central and high structural section, and the productivity level reduces gradually and transits to the edge of the plane. The research results can provide some references for a fine adjusting development plan so as to improve the enhanced field gas recovery. By this evaluation, the distribution of gas reservoir productivity can be predicted; and this, in turn, can provide support for optimization of a development plan.
Key words: single sand body     correlation analysis     analytic hierarchy process (AHP)     productivity evaluation of gas reservoir     distribution characteristics     Qaidam basin    

0 引言

从“十二五”我国开始提高能源消费结构中天然气的比重以来,天然气的需求不断增长,这对气田的高效开发提出了挑战。合理准确的气层分类评价是制定开发方案的前提,其主要分为储层质量评价和含油气丰度-产能评价两类。前者主要是针对储集空间和渗透性能等储层物性的评价,后者是在储层质量评价的基础上考虑油气藏富集程度和产油气能力的评价。油气层丰度评价较多依赖测井解释方法[1-3],而单井产能可以利用试井资料获得相对准确的评价[4],对于试井资料不足的更多井的产能评价,目前较常使用综合系数法,如组合参数法[5-7]、特殊系数法[8-9]和灰色关联分析法[10]等,但普遍存在分类评价过程与产能评价目标结合不足、对准确性高的产能试井结果利用不够、参数选取不当的问题。其关键是要在充分了解油气藏地质特点的基础上,根据评价目标优选参数,合理赋权值,并善用产能试井结果。本文以湖相滩坝细粒沉积地层的涩北二号气田为例,以气层产能为评价目标,从储层组成结构、含气丰度、储集空间体积等方面入手甄选参数,以消除生产压差影响的“视无阻流量”作为比较参数,采用层次分析法[11-15]结合相关分析确定参数权重,并结合生产实际确定气层分类界限,最后以气层分类结果研究气层产能的垂向及平面分布特征。

1 气田地质概况

涩北气田是我国著名的大型生物成因气田,位于柴达木盆地三湖坳陷北部斜坡带上,涩北二号构造为三级同沉积背斜构造[16]。含气层段为第四系下更新统涩北组,埋深400~1 400 m。由于沉积时间短、埋藏浅、储层普遍压实不足、胶结疏松,尚处于成岩作用早期阶段,多数砂质岩只达到半固结状态[17]。涩北二号气田由于其沉积环境为大型湖泊,湖面开阔,水体能量弱,为典型的非均质多层气藏。在连续沉积且后期无剥蚀的地质背景下,由于湖平面频繁升降,沉积旋回明显,横向上地层大面积稳定分布,纵向上砂泥频繁交互(图 1)。储层主要为浅灰色含泥粉砂岩和泥质粉砂岩,由于沉积及后期成岩差异,层内、平面非均质严重[18];各单砂体间稳定分布的泥岩层既是下伏储层的盖层,又是上覆储层的烃源岩,由于泥岩隔层封闭能力的差异,深部的气层直接充注,浅部气层为深部气层逸散再聚集形成,泥岩封闭性的差异造成了气层分布的不均一性[19]。垂向上各气层面积大小不一,气水界面相对独立。

a.三湖坳陷区域位置示意图;b.三湖坳陷构造单元及第四系沉积相分布;c.涩北二号第四系标准岩性柱状图;d.涩北二号气田K1标准层顶面构造图。 图 1 三湖坳陷及涩北二号背斜沉积、构造和岩性柱状图 Figure 1 Sedimentary, tectonic and lithological column of Sanhu depression and Seibe-2 anticline
2 评价参数的确定

依据研究区气藏地质特点及评价目标,合理选取评价参数,建立层次结构分析模型,处理比较参数及标准化,分配权重系数,计算综合评价值。

2.1 评价参数

评价参数需能从多个角度和层次描述评价对象的核心特征,所有评价参数按照一定的逻辑结构组织起来就构成了综合评价参数体系,而其构建的完善合理与否将直接影响最终的评价结果。

从气体渗流方程的角度考虑评价气层产能,所涉及的参数有反映储层性质的渗透率、有效孔隙度、有效厚度,反映工作制度的生产压差,反映气体性质的天然气压缩因子等;从容积法计算气藏地质储量入手评价气层储量丰度,考虑的参数还有反映容积体积的含气面积、有效厚度,反映含气丰度的含气饱和度等;考虑到涩北二号气田储层泥质体积分数高、岩性复杂、储层中强水敏性的特殊性,还需考虑反映储层组成结构的参数,如泥质体积分数、黏土矿物类型、碳酸盐含量、胶结指数等。

目的层整体为滨、浅湖相沉积。由于湖面开阔、距物源远、沉积水动力条件较弱,沉积物粒度整体较细(粒度均值16.72 μm,粒度中值平均值10.02 μm)。储层主要为含泥粉砂岩和泥质粉砂岩,含少量粉砂岩,整体属于细粒沉积[20-21]。黏土矿物体积分数较高, 为16.0%~54.0%,平均值为36.9%,其中伊利石为主要成分,呈发丝状分布,平均体积分数达51.5%。储层的孔隙类型以原生粒间孔为主,杂基内微孔隙次之,孔隙度总体相差不大,但渗透率变化很大,孔渗相关性较差(图 2),为高孔-中低渗储层,需同时考虑孔隙度、渗透率两个参数。颗粒接触关系为点式接触,胶结类型主要为孔隙式胶结,少量基底-孔隙式胶结,以泥质胶结为主,发育少量钙质胶结物。孔隙度高而渗透率低的原因与黏土体积分数高有关,孔隙吼道中高速气体流动冲散了胶结差的黏土矿物颗粒,堵塞孔喉降低了渗透率,故不能忽视泥质体积分数参数。

图 2 涩3-2-4井岩心孔隙度与渗透率的相关关系 Figure 2 Relationship between porosity and permeability of S3-2-4 well core

除地质静态因素以外,还要考虑生产制度的影响:其一为射开厚度,由于所评价的气层为单砂体级别,射开厚度基本与气层有效厚度相当;其二为生产压差,本文采用无阻流量衡量气层产能,无阻流量是假设井底流压取大气压时所得的产量,一般根据实际情况按无阻流量的1/5~1/3进行配产,故不必将原始地层压力考虑为评价参数,而在之后气层分类时再引入实际地层压力。

参考前人在气层产能评价中采用的参数[2-3, 5-6, 9],并结合涩北二号气田储层地质特点,最终选择5个评价参数:有效孔隙度(φ),反映储层的有效储集空间大小;渗透率(K),反映储层渗流能力的参数,与气层产能直接相关;含气饱和度(Sg),反映赋存于孔隙空间内天然气的丰度,是决定气层含气性优劣的重要指标;有效厚度(h),反映储量的丰度和单个气层储量的大小,研究区经验表明天然气更易于富集在厚层砂岩中,厚层砂岩的开发经济性也更好;泥质体积分数(Vsh),与孔隙发育程度及连通性密切相关。

值得注意的是,不同于其他参数与气层产能的正相关关系,泥质体积分数与气层产能是负相关关系,即泥质体积分数越高,对应的气层产能越低,需在参数标准化的过程中转换为正相关关系,便于统一比较。

2.2 层次结构分析

应用层次分析法解决问题时,首先要把问题条理化、层次化,构造出一个有层次的结构模型。层次结构分析不但是层次分析法的核心,也是合理确定权重的保证。图 3为层次结构图。

图 3 涩北二号气田气层产能评价层次结构图 Figure 3 Hierarchical chart of gas productivity evaluation in Sebei-2 gas field

气层产能是评价的目标层。孔隙度、渗透率、含气饱和度、有效厚度和泥质体积分数5个参数作为指标层。具体到准则层:物性参数反映储层的储集空间发育程度和渗透性好坏,对应的指标层除孔隙度和渗透率之外,还有间接因素(泥质体积分数);体积参数反映储集空间的大小,对应的指标层为孔隙度和有效厚度;结构组分对应的指标层为泥质体积分数,是储层岩性的重要因素,也是储集空间发育和连通的重要影响因素;含气丰度对应的指标层为含气饱和度。由于准则层和指标层间的关系较复杂,并且3层结构的模型求取参数权重的计算量大,故在计算中忽略准则层,按双层模型求取权重。

2.3 视无阻流量及参数标准化

试气得到的无阻流量QAOF能反映气藏的实际动态特征,也直接反映气层的产能和潜力,是气井配产的主要指标之一[22]。为排除生产压差对无阻流量的影响,根据气井产量方程定义视无阻流量QAOF′为

(1)

式中:QAOF’为视无阻流量,104m3/(MPa2·d);QAOF为无阻流量,104m3/d;pR为原始地层压力,MPa;pa为大气压,MPa。

共采用试气数据点36个,其中新井单试数据点8个,合试并且有相应时间产气剖面的主产气层数据点28个。每个数据点计算所采用的无阻流量值都是投产初期的产能试井结果,而孔隙度、渗透率、含气饱和度、有效厚度和泥质体积分数值则采用整个气田所有气井统一标准的二次测井解释结果。在对试气数据点的视无阻流量及其他参数值进行标准化之前,需对渗透率取自然对数,使其服从正态分布,和其余评价参数的相关性都更好。由于都是数值型参数,直接标准化处理得到0~1分布的数值,作为各参数的评价分数。

对有利指标含气饱和度、有效厚度、渗透率、有效孔隙度,直接采用极差标准化:

(2)

对于不利指标泥质体积分数,为了将其与气层产能转换为正相关关系,应用的极差标准化有所不同:

(3)

式中:Ei为第i数据点的本项参数的评价得分值;Xi为第i数据点的本项参数的实际值;Xmax为本项参数最大值;Xmin为本项参数最小值。

2.4 权重系数及综合评价值

权重系数反映各项评价参数的相对重要程度,取值的相对准确性将直接影响评价工作的成败。

对试气数据点的各评价参数与视无阻流量的相关分析比较(图 4)表明,含气饱和度、有效厚度、渗透率、孔隙度、泥质体积分数与气层产能的相关性依次减弱,且普遍偏低。

a.含气饱和度与视无阻流量;b.有效厚度与视无阻流量;c.渗透率与视无阻流量;d.孔隙度与视无阻流量;e.泥质体积分数与视无阻流量。 图 4 各评价参数与气层产能的相关关系 Figure 4 Relationship between gas productivity and different evaluation parameters

层次结构反映各因素之间的关系,相关性分析揭示各指标层参数对评价目标的重要程度。按照相关系数从高到低,确定一级重要参数为含气饱和度和有效厚度;二级重要参数为渗透率;三级重要参数为孔隙度;四级重要参数为泥质体积分数。含气饱和度和有效厚度决定储量丰度,渗透率和有效厚度的乘积(Kh)为反映地层流通能力的地层系数。由图 4可见,涩北二号气田气层产能的影响因素主要是储量丰度,其次才是地层流通因素,而反映储层特征的孔隙度和泥质体积分数相对重要性最弱:一方面是因为储层孔隙度整体偏大且个体差别不大;另一方面由于欠压实疏松砂岩储层的成岩程度差,对含气饱和度差异带来的压力变化敏感,而储层岩石形变又使孔隙度和渗透率有不同程度的变化,气井产能也相应受到影响[23]

根据层次分析法对因子进行两两比较建立成对比较矩阵A=(aij)n×n [11],其中以aij表示两个因子xixj对评价目标Z的影响大小之比,若xixjZ的影响之比为aij,反之xjxiZ的影响之比为aij的值采用数字1~9及其倒数作为标度,数值越大表示因子xixj代表的参数对结果更重要。

对于所选的指标参数,参考各参数与气层产能的相关系数,构建判断矩阵表如表 1所示。

表 1 比较判断矩阵表 Table 1 Judgment matrix of different parameters pairwise comparison
Sg h K φ Vsh
Sg 1 1 2 3 4
h 1 1 2 2 3
K 0.50 0.50 1 1 1
φ 0.33 0.50 1 1 1
Vsh 0.25 0.33 1 1 1

层序单排序是本层次所有因素相对上一层次的重要性进行排序的基础,层次单排序可以归结为计算判断矩阵的特征值和特征向量问题。计算最大特征向量W ={0.683, 0.590, 0.273, 0.251, 0.220},归一化后为{0.341, 0.295, 0.136, 0.125, 0.110},最大特征值λmax=5.052。

对判断矩阵作一致性检验,以决定是否能被接受。计算一致性指标(IC):

(4)

IC值越小(接近于0),表明判断矩阵的一致性越好。其中,n=5,为矩阵阶数。

为了检验判断矩阵是否具有满意的一致性,查表[13]得5阶矩阵的平均随机一致性指标值IR =1.12。

计算一致性比例(RC):

(5)

RC < 0.10时,认为判断矩阵的一致性是可以接受的,否则应对判断矩阵作适当修正。显然判断矩阵具有满意的一致性,求得的权重可以被采用,即含气饱和度权重(WSg)取0.341,有效厚度权重(Wh)取0.295,渗透率权重(WK)取0.136,孔隙度权重(Wφ)取0.125,泥质体积分数权重(WVsh)取0.110。

涩北二号气田气层产能综合评价值(F):

(6)

式中,WSgWhWKWφWVsh皆为无因次量。

将标准化后的各参数值代入公式(6),得到相应数据点的综合评价值。

3 气层分类界限

将试气数据点的综合评价值与视无阻流量进行参数拟合,观察评价模型的拟合结果。如果结果不理想则返回检查,调整层次结构和判断矩阵,进而得到改进的权重系数和评价模型,直到取得满意的结果为止。最终采用的拟合结果如图 5所示,相关性明显高于单因素相关分析的结果。

图 5 视无阻流量与综合评价值的相关关系 Figure 5 Relationship between synthetical evaluation value and apparent absolute open flow potential

拟合公式为一次线性关系:

(7)

代入公式(1),反推得到评价值:

(8)

根据现场实际生产统计及产能建设要求,按无阻流量>20×104m3/d、5×104~20×104m3/d、<5×104m3/d划分,将气层分为3类。不同深度的数据点对应的原始地层压力pR不同,用公式(8) 得到的分类界限也不同,如以pR为15 MPa为例,得到的分类界限见表 2。Ⅰ类气层属于较好气层,F大于0.41,代表含气饱和度高、有效厚度大、渗透率高、有效孔隙度大、泥质体积分数低的气层,预测气层无阻流量高于20×104m3/d;Ⅲ类气层属于较差气层,F小于0.35,代表含气饱和度低、有效厚度小、渗透率低、有效孔隙度小、泥质体积分数高的气层,相当于测井解释的差气层,预测气层无阻流量低于5×104m3/d;Ⅱ类气层是介于Ⅰ类和Ⅲ类之间的气层。

表 2 涩北二号气田气层产能分类界限(pR=15 MPa时) Table 2 Gas sand body productivity classification threshold values in Sebei-2 gas field(pR=15 MPa)
气层分类 QAOF标准/(104m3/d) F标准
Ⅰ类 QAOF>20 F>0.41
Ⅱ类 5≤ QAOF≤20 0.35≤ F ≤0.41
Ⅲ类 QAOF<5 F<0.35
4 气层分类结果与分布特征

对涩北二号气田4个气层组的所有气层点进行分类评价,评价参数采用二次测井解释结果,并以含气单砂体为基本单元,来统计气层分类的纵向与平面分布(图 6a)。

a.单砂体分类气层的分布统计;b.小层单井日产气量。 图 6 涩北二号气田单砂体气层累积分布与某月气井日产气量对比 Figure 6 Cumulative distribution of gas sand body in Sebei-2 gas field vs. daily gas production of gas wells in one month

气层产能评价是气井配产的重要依据,而实际产能受无阻流量和实际气层条件的共同制约。将某月单井平均日产气量与气层的纵向分布进行对比(图 6b),整体上一、二气层组及三气层组上部已投入开发的含气单砂体的单井平均日产气量与气层分布对应关系较好,Ⅰ类、Ⅱ类气层占比大的小层对应的气井日产气量大;而三气层组下部小层虽然气层点数量较少,含气面积小,但由于地层压力大,地层固结好,故实际配产比例大,实际生产压差大,气井日产气量大。

从气层数量纵向分布上看出,○、一气层组的气层点数量最多,二、三气层组的气层点数量依次减少;各气层组内基本也都具有中、上部气层多,下部气层少的特点。在气层分类的分布比例上,三气层组的Ⅰ类气层比例最大,向上依次降低,而一、二气层组的Ⅱ类气层比例较大,整体上看由深至浅气层逐渐变差,Ⅰ类气层比例逐渐降低,Ⅱ类气层比例先增后降,而Ⅲ类气层比例逐渐增高。反映出虽然由浅至深含气饱和度增大、储层质量趋好、地层压力增大,但由于浅层细粒沉积储层的隔层成岩作用弱、封闭能力差,而气层组间厚度相对较大的隔层封闭性大于单砂体间隔层,天然气不断向上逸散-聚集成藏,深部虽易于集中高产能级别的优质气层,但数量相对较少,反而浅部气层数量多,但产能级别较低。

26小层a含气单砂体的气层产能分类平面分布叠合某月气井平均产量的单砂体劈分产量如图 7。分布在Ⅰ类气层分区中的气井日产气量明显高于另两类气层分区中气井;Ⅱ类气层分区中个别气井日产气量较高,但整体低于Ⅰ类气层分区中的气井;Ⅲ类气层分区中气井数量较少,日产气量为最低水平。可见气井实际产能与气层产能分区有较好的对应,说明气层产能分类方法有较好的可靠性。

图 7 26小层a单砂体气层产能分类与某月单井平均日产气量 Figure 7 Gas sand body productivity classification in 26-a sand body and daily gas production of gas wells in one month

涩北二号气田含气单砂体的气层产能平面分布整体上多为Ⅰ类到Ⅱ类、Ⅱ类到Ⅲ类的组合形式,Ⅰ类气层较多分布在构造高部位既含气面积中央部位,而向构造边部逐渐过渡为Ⅱ类气层,再到Ⅲ类气层。构造高部位含气饱和度高、储层物性好,故较多分布高产能级别气层,而接近边部逐渐过渡为含气饱和度低、储层物性差的低产能级别气层,一般多为气水过渡带或差气层。

5 结论与展望

1) 根据气层产能评价目标及气藏地质特征,选取含气饱和度、有效厚度、渗透率、孔隙度和泥质体积分数为评价参数,以消除生产压差影响的“视无阻流量”作为比较参数,采用相关分析结合层次分析法确定参数权重,结合生产实际将单砂体气层从产能角度由好到差分为3类。

2) 气层产能分布不但受控于含气丰度和储层条件,也受隔层质量及构造位置的影响。纵向上,向深部含气饱和度增大、储层质量趋好、地层压力增大,但受天然气不断向上逸散-聚集作用及隔层封闭能力差异的影响,整体上由深至浅各气层组的气层数量逐渐增多,但高产能级别气层比例逐渐降低;气层组内部普遍具有气层下少上多、气层产能级别下高上低的特征。平面上,受构造控制下的气藏分异聚集及物性分布的影响,高产能级别气层较多分布在构造高部位既含气面积中央部位,而向构造边部逐渐过渡为低产能级别气层。

3) 通过评价可全面了解气层产能分布状况,为精细调配产能、优化开发方案提供参考,并在未来研究中进一步筛选评价参数,提高评价模型的相关系数。

参考文献
[1] 金成志, 杨双玲, 舒萍, 等. 升平开发区火山岩储层孔隙结构特征与产能关系综合研究[J]. 大庆石油地质与开发, 2007, 26(2): 38-41.
Jin Chengzhi, Yang Shuangling, Shu Ping, et al. Comprehensive Research on Relationship Between Productivity and Pore Structure Characteristics of Volcanic Reservoir in Shengping Developing Area[J]. Petroleum Geology & Oilfield Development in Daqing, 2007, 26(2): 38-41.
[2] 朱广社, 郭京哲, 史涛, 等. 盐池地区长6储层特征及测井产能评价[J]. 石油地质与工程, 2013, 27(3): 76-78.
Zhu Guangshe, Guo Jingzhe, Shi Tao, et al. Characteristics Research and Logging Production Capacity Evaluation of Chang 6 Reservoir in Yanchi Area[J]. Petroleum Geology and Engineering, 2013, 27(3): 76-78.
[3] 毛志强, 李进福. 油气层产能预测方法及模型[J]. 石油学报, 2000, 21(5): 58-61.
Mao Zhiqiang, Li Jinfu. Method and Models for Productivity Prediction of Hydrocarbon Reservoirs[J]. Acta Petrolei Sinica, 2000, 21(5): 58-61. DOI:10.7623/syxb200005012
[4] 尉亚民, 汪天游, 冯胜利, 等. 涩北气田气井产能试井分析及其在防砂效果评价中的应用[J]. 天然气工业, 2009, 29(7): 82-84.
Wei Yamin, Wang Tianyou, Feng Shengli, et al. A Well Test Analysis of Gas Well Productivity and Its Application in the Evaluation of Sand Control in the Sebei Gas Field[J]. Natural Gas Industry, 2009, 29(7): 82-84.
[5] 葛百成, 文政. 利用测井资料预测油层自然产能的评价方法[J]. 大庆石油地质与开发, 2003, 22(1): 54-56.
Ge Baicheng, Wen Zheng. Evaluating and Predicting Method of Oil Layer's Natural Production Using Well Logging Data[J]. Petroleum Geology & Oilfield Development in Daqing, 2003, 22(1): 54-56.
[6] 邵维志, 王志勇, 张杰, 等. 利用测井资料评价低孔隙度低渗透率气层产能方法研究[J]. 测井技术, 2008(6): 541-545.
Shao Weizhi, Wang Zhiyong, Zhang Jie, et al. Research on Productivity Evaluation in Low Porosity and Permeability Gas Reservoir by Logging Data[J]. Well Logging Technology, 2008(6): 541-545.
[7] 王泽明, 段传丽. 鄂尔多斯盆地苏里格气田苏20区块气层分布特征及分类评价[J]. 石油天然气学报, 2009, 31(5): 186-189.
Wang Zeming, Duan Chuanli. The Distributive Characteristics and Classification Evaluation of Gas Reservoirs of Block Su 20 in Sulige Gas Field of Ordos Basin[J]. Journal of Oil and Gas Technology, 2009, 31(5): 186-189.
[8] 成志刚, 宋子齐, 何羽飞, 等. 岩石物理相分类与致密储层含气层评价:以苏里格气田东区致密储层老井复查为例[J]. 油气地质与采收率, 2013, 20(5): 23-27.
Cheng Zhigang, Song Ziqi, He Yufei, et al. Classification of Petrophysical Facies and Gas Evaluation in Tight Reservoir:Case of Reevaluation of Old Wells in Eastern Sulige[J]. Petroleum Geology and Recovery Efficiency, 2013, 20(5): 23-27.
[9] 宋子齐, 成志刚, 孙迪, 等. 利用岩石物理相流动单元"甜点"筛选致密储层含气有利区:以苏里格气田东区为例[J]. 天然气工业, 2013, 33(1): 41-48.
Song Ziqi, Cheng Zhigang, Sun Di, et al. Identification of Tight Gas Play Fairways According to Flow Unit Sweet Spots of Petrophysical Facies:A Case Study from the Eastern Sulige Gas Field[J]. Natural Gas Industry Journal, 2013, 33(1): 41-48. DOI:10.3787/j.issn.1000-0976.2013.01.006
[10] 龚文, 龚福华, 梁晓伟, 等. 特低渗储层产能快速评价方法初探:以姬塬地区三叠系延长组长81油层为例[J]. 石油天然气学报, 2012, 34(10): 114-117.
Gong Wen, Gong Fuhua, Liang Xiaowei, et al. The Rapid Assessment of Productivity in Ultra-Low Permeability Reservoi:By Taking Chang 81 Reservoir of Yanchang Formation in Jiyuan Area for Example[J]. Journal of Oil and Gas Technology, 2012, 34(10): 114-117. DOI:10.3969/j.issn.1000-9752.2012.10.027
[11] 何海鹰, 胡甜, 赵健. 基于AHP的岩质高边坡风险评估指标体系[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2012(7): 2861-2868.
He Haiying, Hu Tian, Zhao Jian. Risk Assessment Indexes System of High Rock Slope Based on AHP[J]. Journal of Central South University(Science and Technology), 2012(7): 2861-2868.
[12] 金菊良, 魏一鸣, 丁晶. 基于改进层次分析法的模糊综合评价模型[J]. 水利学报, 2004, 3(3): 65-70.
Jin Juliang, Wei Yiming, Ding Jing. Fuzzy Comprehensive Evaluation Model Based on Improved Analytic Hierarchy Process[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2004, 3(3): 65-70.
[13] 韩利, 梅强, 陆玉梅, 等. AHP-模糊综合评价方法的分析与研究[J]. 中国安全科学学报, 2005, 14(7): 86-89.
Han Li, Mei Qiang, Lu Yumei, et al. Analysis and Study on AHP-Fuzzy Comprehensive Evaluation[J]. China Safety Science Journal, 2005, 14(7): 86-89.
[14] Vaidya O S, Kumar S. Analytic Hierarchy Process:An Overview of Applications[J]. European Journal of Operational Research, 2006, 169(1): 1-29. DOI:10.1016/j.ejor.2004.04.028
[15] Ma Fengshan, Wang J, Yuan Renmao, et al. Application of Analytical Hierarchy Process and Least-Squares Method for Landslide Susceptibility Assessment Along the Zhong-Wu Natural Gas Pipeline, China[J]. Landslides, 2013, 10(4): 481-492. DOI:10.1007/s10346-013-0402-8
[16] 金强, 程付启, 张水昌, 等. 柴达木盆地涩北生物气藏充注-散失过程及其富集规律研究[J]. 中国科学:D辑:地球科学, 2007, 37(增刊Ⅱ): 29-35.
Jin Qiang, Cheng Fuqi, Zhang Shuichang, et al. Qaidam Basin Sebei Gas Reservoir Filling-Loss Process and Study on Enrichment Regularity[J]. Science in China:Series D:Earth Sciences, 2007, 37(Sup.Ⅱ): 29-35.
[17] 邓津辉, 史基安, 王琪, 等. 柴达木盆地中东部地区储层特征与天然气成藏条件[J]. 吉林大学学报(地球科学版), 2002, 32(4): 340-344.
Deng Jinhui, Shi Ji'an, Wang Qi, et al. Characteristics of Reservoir and the Forming Condition of Gas Reservoir in Middle-East Area of Qaidam Basin[J]. Journal of Jilin University(Earth Science Edition), 2002, 32(4): 340-344.
[18] 万玉金, 孙贺东, 黄伟岗, 等. 涩北气田多层气藏储量动用程度分析[J]. 天然气工业, 2009, 29(7): 58-60.
Wan Yujin, Sun Hedong, Huang Weigang, et al. Reserves Producing Level Analysis of Multilayer Gas Reservoir in the Sebei Gas Filed[J]. Natural Gas Industry, 2009, 29(7): 58-60.
[19] 孙平, 郭泽清, 张林, 等. 柴达木盆地三湖地区生物气成藏机理与勘探对策[J]. 天然气地球科学, 2013, 24(3): 494-504.
Sun Ping, Guo Zeqing, Zhang Lin, et al. Biologic Gas Accumulation Mechanism and Exploration Strategy in Sanhu Area, Qaidam Basin[J]. Natural Gas Geoscience, 2013, 24(3): 494-504.
[20] 姜在兴, 梁超, 吴靖, 等. 含油气细粒沉积岩研究的几个问题[J]. 石油学报, 2013, 34(6): 1031-1039.
Jiang Zaixing, Liang Chao, Wu Jing, et al. Several Issues in Sedimentological Studies on Hydrocarbon-Bearing Fine-Grained Sedimentary Rocks[J]. Acta Petrolei Sinica, 2013, 34(6): 1031-1039. DOI:10.7623/syxb201306001
[21] 骆杨, 赵彦超, 吕新华. 东濮凹陷柳屯洼陷沙河街组三段上亚段盐间泥页岩储层特征[J]. 石油学报, 2013, 34(2): 293-300.
Luo Yang, Zhao Yanchao, Lü Xinhua. Characterization of the Upper Es3 Inter-Salt Shale Reservoir in Liutun Sag, Dongpu Depression[J]. Acta Petrolei Sinica, 2013, 34(2): 293-300. DOI:10.7623/syxb201302011
[22] 孟万斌, 吕正祥, 唐宇, 等. 基于砂岩组构分类评价的储层渗透率预测[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2013, 37(2): 1-6.
Meng Wanbin, Lü Zhengxiang, Tang Yu, et al. Reservoir Permeability Prediction Based on Sandstone Texture Classification[J]. Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science), 2013, 37(2): 1-6.
[23] 崔思华, 朱华银, 钟世敏. 涩北气田储层应力敏感性及其对开发产能的影响[J]. 天然气地球科学, 2008, 19(1): 141-144.
Cui Sihua, Zhu Huayin, Zhong Shimin. Reservoir Properties Variation Characteristics Stress Sensitivity of Sebei Gas Field and Its Influence on Gas Field Development[J]. Natural Gas Geoscience, 2008, 19(1): 141-144. DOI:10.11764/j.issn.1672-1926.2008.01.141
http://dx.doi.org/10.13278/j.cnki.jjuese.201704108
吉林大学主办、教育部主管的以地学为特色的综合性学术期刊
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文章信息

田敏, 董春梅, 林承焰, 柴小颖, 王丽娟
Tian Min, Dong Chunmei, Lin Chengyan, Chai Xiaoying, Wang Lijuan
柴达木盆地涩北二号生物气田砂体产能分类评价
Productivity Evaluation Method of Single Sand Body Gas Reservoir in Sebei-2 Biogenic Gas Field, Qaidam Basin
吉林大学学报(地球科学版), 2017, 47(4): 1060-1069
Journal of Jilin University(Earth Science Edition), 2017, 47(4): 1060-1069.
http://dx.doi.org/10.13278/j.cnki.jjuese.201704108

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收稿日期: 2016-10-16

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