2. 盎亿泰地质微生物技术(北京)有限公司
2. AE & E Geomicrobial Technologies Inc.
准噶尔盆地油气资源丰富,勘探对象多样,近些年以深层构造油气藏、岩性—地层油气藏、火山岩油气藏等勘探类型为主[1-5]。常用的地震技术主要用于识别地下圈闭目标,尚缺乏经济有效的圈闭含油气性检测技术。近年来,在陆上已逐渐形成以时频电磁法和微生物油气检测技术为代表的烃类检测技术,在降低勘探成本、提高钻探成功率方面正在发挥越来越重要的作用[6-8]。其中,微生物油气检测技术检测以轻烃为碳源的专属氧化菌,直接对应油气藏中的烃类物质,具有适应性广、多解性小、经济快捷等特点[9-10]。在准噶尔盆地深层背斜、火山岩、岩性油气藏等不同领域均开展了微生物油气预测工作,取得了一定的成效。
1 微生物油气检测技术新进展微生物油气检测技术起源于20世纪30年代,以轻烃微渗漏为地质学理论基础(图 1)。油气成藏后,轻烃分子在压力和浮力等驱动力作用下,沿着地层中微裂隙向上运移,运移到地表的轻烃成为土壤中烃氧化微生物的食物(碳源)并被次生碳酸盐包裹,形成与油气藏正相关的微生物异常和地球化学异常。轻烃微渗漏具有普遍性、垂直性、动态性3项基本特征[11-12]。
|
图 1 轻烃微渗漏及微生物异常模型 Fig. 1 Microseepage of light hydrocarbon and microbial anomaly model |
微生物油气检测技术通过采集地表土壤或海底表层沉积物样品,使用微生物学方法和地球化学方法检测样品中专属微生物的数量和群落结构,从而预测地下油气藏的存在和分布范围。据统计,美国地质微生物技术公司在近30年的时间里,采用微生物油气检测技术在全球50余个国家完成了3000多个勘探项目,约有80%的项目在美国本土,先后共钻井1100余口,钻探成果和微生物油气检测成果符合率高于80%[12-13]。国内某地质微生物公司自2007年以来在国内外先后完成了105个陆域和海域的微生物油气检测项目,钻前预测81口探井,预测符合率也在80%以上[14-15](表 1)。
| 表 1 微生物油气检测后的钻井成果统计 Table 1 Statistics of drilling results after microbial oil and gas detection |
近年来,随着微生物油气检测技术的应用和持续研发,出现了一系列新方法(图 2),整个技术体系逐步得到完善和提升。在样品采集领域,微生物现场快速检测技术的出现,可在现场获得微生物检测结果,进行下一步采集方案调整或加密;在样品检测领域,烃氧化微生物基因检测技术近年来发展较快,出现了多种基因检测新方法[16-17];在处理解释领域,研发了消除地表环境影响的环境校正技术;在综合研究领域,研发了应用微生物和地球化学双指标来分析油气保存条件的技术[18]。以下就这几项重要的新技术新进展作详细介绍。
|
图 2 微生物油气检测技术新方法及流程 Fig. 2 New method and workflow of microbial oil and gas detection technology |
常规微生物培养法需将样品运输至实验室,检测周期约为2~3周。微生物现场快速检测技术采用基于液体培养的最大可能数法,将大幅缩短检测时间[19],多数陆地样品在48个小时内即可得到初步结果。此外,微生物现场快速检测技术实验操作简单,适合于野外实验条件。通常分为两步实施,第一步采集现场快速检测交叉测线,发现微生物异常后开展第二步网格化加密采集,再将样品送回实验室检测。现场快速检测数据在分辨率上略低于实验室检测,因此,目前只可作为现场质量控制和下步部署的依据,最终预测结论仍需以实验室检测结果为主。
1.2 烃氧化微生物基因检测技术培养法一直是微生物检测计数“金标准”的经典方法,具有适用范围广、可靠性高、质控方法体系成熟等优势。但同时也存在操作烦琐、检测周期长、不可培养微生物的信息难以获得、选择性培养基驯化作用存在偏差等不足。
20世纪90年代以后,随着分子生物学环境微生物基因组学技术的快速发展,先后出现了一系列基于分子生物学技术的烃氧化微生物基因检测方法,如荧光PCR法、高通量测序法和基因芯片法等[20]。各种常见烃氧化微生物基因检测技术对比见表 2。
| 表 2 各种烃氧化微生物基因检测技术对比 Table 2 Comparison of various genetic detecting technologies for hydrocarbon oxidation microorganisms |
基因检测法具有高通量、信息全的特点,不仅能检测烃氧化微生物的数量信息,还可获取微生物群落结构和功能基因信息。此外,由于不需要培养,还能获得不可培养微生物的信息。但基因检测法也存在一些问题,如DNA提取和仪器检测的偏差会导致检测结果可靠度不高[21-22];基因检测技术尚未发展到工业化和标准化阶段,操作方法和质控体系还不成熟;高通量测序等基因检测技术的数据分析能力仍不足等。
1.3 环境校正技术(Environmental Factor Correction, EFC)烃氧化微生物在近地表的发育程度除受控于地下烃类渗漏量之外,也会受到地表特殊环境因素的影响。因此在数据处理解释阶段,需要识别影响微生物数据的理化因素,进行归一化处理,消除地表环境因素的影响,使其真实反映地下油气微渗漏的情况。
环境影响主控因素识别主要是通过分析地表高程、土壤含水量、盐度、pH值等与微生物值的相关性,从而找出与微生物值相关性高的环境影响因素。环境影响因素消除则是通过建立理化因素和微生物数据的数学关系,采用数据回归等方法将受影响的数据与未受影响的数据进行归一化处理,使其处于可对比的同一级别。
1.4 油气保存条件评价技术油气保存条件研究是油气勘探中的难点问题。烃氧化微生物作为一种活体生物,需要持续不断的碳源(即轻烃供给)才能支撑其生长发育,一旦轻烃供给停止,烃氧化微生物数量会在短时间内大量减少直至与环境本底值一致。而地球化学指标是一种“化石指标”,特别是包裹于次生碳酸盐之中的吸附烃等地球化学指标,代表了历史过程中的烃类渗漏强度。油气保存条件评价技术将微生物数据和地球化学数据相结合,分析正在进行和历史累积的烃类渗漏特点,通过研究不同的微生物值和地球化学值搭配规律来识别渗漏的时期与强度,从而对油气藏的保存条件进行评价[18]。分为4种情况:①微生物值高,地球化学值低,代表现今的烃类微渗漏较强而宏渗漏较弱,表示油气保存条件好;②微生物值高,地球化学值高,代表现今和历史的烃类渗漏都较强,主要以宏渗漏为主,表示油气正在散逸,地下存在残留的油气;③微生物值低,地球化学值高,代表现今的烃类渗漏较弱而历史的烃类渗漏较强,表示油气在历史上经历了破坏和散逸,现今已消散殆尽;④微生物值低,地球化学值低,代表没有油气的富集成藏,历史和现今的烃类渗漏都很微弱。
2 微生物油气检测技术应用实践微生物油气检测技术在准噶尔盆地深层构造、火山岩、岩性油气藏等多个领域得到应用,成功预测了GT1井、CT1井等多口风险探井的含油气性,在火山岩油气藏领域的预测成功率达到80%以上,展现了微生物油气检测技术良好的应用前景。如下介绍几个重点实例。
2.1 深层构造微生物油气检测针对某凹陷深层背斜构造计划部署探井GT1井,设计井深为5980m,为了提前预测该井的含油气性,为下步勘探部署提供依据,在钻探过程中部署了微生物油气检测工作。
为了更准确地评价背斜圈闭的含油气性及可能的流体性质,本次微生物研究工作在开展常规实验室培养法检测的同时,还采用了MQS技术。分为两个阶段实施,第一阶段布设MQS交叉测线,长度约为46km,点间距为250m,对圈闭含油气性进行初探;第二阶段针对MQS技术识别的微生物异常区加密微生物均匀网格,网格测点间距为500m,并开展实验室检测分析,落实微生物有利区及分布范围。如现场检测无微生物异常则不开展第二阶段样品采集。
从MQS成果与主力层位构造图可见(图 3),背斜构造上方微生物异常强度较高,尤其是GT1井井位所在的构造北高点位置最为有利,指示了较好的含油气前景。随后开展第二阶段的样品采集和实验室检测,共采集网格化样品256个,覆盖面积约65km2。第二阶段的核心成果是烃氧化微生物值。进行烃氧化微生物值处理解释时,按照数值大小分别表示超高异常、高异常、中异常、低异常和背景值。超高异常值、高异常值和中异常值连片集中分布则指示油气富集区,以低异常值和背景值为主的区域则为非富集区。异常与背景界限(门槛值)的划分包括数率统计、频率直方图、正演法、数据库类比等方法[15]。通常需要结合频率直方图上异常峰与背景峰交叉的断点、数率统计的均值和偏差,再参考已知井或地质类比体的标定来综合确定门槛值。由于各个地区地貌和地质条件的不同,各区的异常值与门槛值也会有差异。
|
图 3 现场快速检测(MQS)成果与主力层位构造叠合图 Fig. 3 Superimposed map of microbial quick screening (MQS) and structure of main horizon |
第二阶段实验室检测结果指示,构造主体上微生物异常明显,主要集中于目标背斜北高点,呈片状分布,面积约为8km2,与MQS结果一致,证实了GT1井具有良好的含油气性。但构造相对低部位以低异常值和背景值为主(图 4)。实验室检测成果与地震剖面的叠合图也指示在构造主体上方微生物异常明显,且与构造高点具有较好的对应关系(图 5),表明构造轴部具有较好的含油气性。
|
图 4 实验室检测烃氧化微生物值(MV)平面分布图 Fig. 4 Plane distribution of hydrocarbon oxidation microbial value (MV) by lab detection |
|
图 5 微生物折线图与过GT1井地震剖面叠合图(剖面位置见图 4) Fig. 5 The integrated microbial value (MV) with seismic profile cross Well GT1 (profile location is in Fig. 4) |
在GT1井进入目的层前完成了微生物油气预测工作,随后GT1井完钻,测试日产原油1213m3、天然气32.17×104m3,是目前中国陆上深层—超深层碎屑岩储层单井石油产量最高的油井[23-24]。GT1井的成功预测表明微生物油气检测技术在准噶尔盆地超深层油气勘探领域具有良好的适用性。但令人惋惜的是,在该构造后续钻探的3口评价井,均位于微生物低异常值—背景值区,钻探均未达到预期效果。表明该区地质条件非常复杂,可能发育断层复杂化的构造—岩性油气藏,油气分布主要受构造高点控制。因此,需要多种技术的综合研究,降低勘探风险,提高钻探成功率。
2.2 岩性油气藏微生物油气检测某区以侏罗系头屯河组河道砂体为主力勘探目标。随着FD2井和FD5井的成功发现,侏罗系头屯河组展现出良好的勘探前景,但随后钻探的评价井FD051井和FD021井相继出水,表明该区岩性油气藏油水分布复杂。
此次共部署微生物均匀测网131.5km2,点间距为330m[15]。通过环境影响因素分析,发现地表高程、土壤岩性、土壤含水量等因素均未对微生物值造成明显影响,但戈壁盐碱地的样品微生物值都很低,高盐度对微生物有明显的抑制作用。如图 6所示,工区存在戈壁和农田两种地貌(图 6a);通过土壤盐度分布图可以发现,土壤的盐度和地貌相关性很高(图 6b),戈壁土壤盐度明显高于农田;而微生物检测原始结果显示,戈壁高盐度样品微生物值明显低于农田低盐度样品(图 6c),戈壁区内样品数据的分辨率很低,难以区分油气井和水井;通过数学方法对戈壁的微生物数据进行归一化处理,使其回归到和农田土壤微生物数据同一水平,分辨率大幅提升,基本消除了地貌和土壤盐度的影响(图 6d)。随后在戈壁微生物异常区内钻探的FD052井于头屯河组获得高产工业油气流,验证了微生物数据环境因素校正的有效性。
|
图 6 微生物环境影响因素分析图 Fig. 6 Environmental factor correction of microbial data |
校正后的微生物成果共识别出FD5井区、FD2井区和FD8井区3个有利区带(图 7)。在FD8井区的东部发育明显的微生物块状异常,将微生物成果与地震剖面进行叠合研究(图 8),在微生物异常区下伏主力目标层头屯河组并未发现有效目标,但在上覆齐古组顶部识别出明显的地震异常体,与微生物指示的异常平面分布特征较吻合,因而预测齐古组地震异常体具有较好的含油气性。经综合研究,针对齐古组目标部署了FD16井,该井在齐古组获得高产工业油气流,这也是研究区首次在齐古组获得油气突破。基于FD16井的发现,随后调整了测井参数,对老井进行复查,其中针对FD022井进行上返测试,同样在齐古组获得高产工业油气流,证实了研究区齐古组为有利的含油气层系。由上述实例可见,微生物油气检测技术适用于准噶尔盆地岩性油气藏的勘探,除了可预测已识别圈闭的含油气性之外,还可为发现新目标、新层系提供可靠线索。
|
图 7 某区MV有利区带划分图 Fig. 7 Microbial Value (MV) favorable zone identification in a certain block |
|
图 8 微生物折线图与连井地震剖面叠合图(剖面位置见图 7) Fig. 8 The integrated microbial value (MV) with seismic profile cross Wells FD8 and FD16 (profile location is in Fig. 7) |
针对某区断阶区火山岩体计划部署风险井CT1井。由于该区仅有二维地震资料,品质欠佳,且火山岩储层岩性变化多样,导致含油气性预测较困难。为了解决上述困难,采用微生物测线对研究区所在区带进行含油气性初探,主要围绕原CT1井井位共设计3条测线,长度约为39km,点间距为250m。
从微生物成果可见(图 9),原CT1井附近微生物异常零星分布,而圈闭上方测线以微生物低异常值和背景值居多,位于微生物不利区,因此预测原CT1井井位处含油气性可能较差,有一定钻探风险。
|
图 9 CT1井区微生物成果图 Fig. 9 Schematic plane map of microbial oil and gas detection in CT1 well block |
但通过微生物油气检测成果,在原CT1井北部识别出一段连续稳定的微生物异常(图 9),长度约为5.6km,微生物高异常值集中分布,异常条带与下伏石炭系构造有一定的对应关系,可能具有含油气潜力。随后以西部断块区为重点,开展综合研究工作,落实目标,经研究最终将井位调整至微生物指示有利的西部断块区。调整之后的预探井新CT1井在石炭系太勒古拉组试油首获高产工业油气流,展现了该区域石炭系火山岩良好的勘探前景。
由GT1井、CT1井实例可见,在准噶尔盆地针对新区新领域及风险勘探区高投入、高风险等问题,利用微生物油气检测技术高效、灵敏和快捷的特点,将微生物技术与地震技术紧密结合,快速圈定有利区域,优选钻探目标,将有助于加快勘探节奏、降低勘探成本和快速获得勘探突破。
2.3.2 某区石炭系火山岩储层某区以石炭系火山岩储层为主要勘探目标。前期钻探的JL6井、JL10井虽然获得油气发现,证实该区石炭系具有较好的油气勘探前景,但由于火山岩储层岩性变化快,分布杂乱,加上受断裂控制,油水分布规律不清,勘探部署面临难题[15]。
采用均匀网格布设方式部署了微生物油气检测工作,面积约为160km2,覆盖了JL6井、JL10井等圈闭,点间距为330m。该区地貌为戈壁和农田,戈壁区土壤微生物发育受到高盐度的影响,需要采用环境校正技术对微生物数据进行校正。图 10是采用环境校正技术校正前后的微生物成果对比图,可见校正前研究区西北部由于土壤盐度高,微生物发育受到抑制,微生物异常缺失严重,校正后异常得以恢复,与钻井情况吻合较好。
|
图 10 某区微生物环境因素校正前后对比图 Fig. 10 Comparison map of microbial detection results before and after environmental factor correction |
校正后的微生物结果指示了3个油气富集区,对工区内的14口钻井进行含油气性评价,14口井中有12口井位于微生物指示的稳定油气富集区内,最终钻探均获得油气发现;有2口井位于微生物指示的非油气区内,最终钻探均失利。其中5口钻井的微生物与地震叠合剖面如图 11所示,钻探目标为石炭系局部构造,地震资料指示圈闭落实,但从微生物结果看,JL101井、JL103井和JL11井位于微生物异常区内,这3口井钻探后证实为油气井;JL13井微生物异常不明显,该井最终钻探证实为地质报废井;JL12井前期研究认为圈闭可靠,为有利钻探目标,但微生物结果显示为稳定背景值特征,指示该圈闭含油气性较差,最终钻探结果揭示该井为水井,证实了微生物预测结果的准确性。JL12井钻后失利分析认为该目标顶部可能发育断裂,油气藏遭到破坏,该圈闭是无效圈闭。通过该实例可见微生物油气检测技术适用于准噶尔盆地火山岩油气藏的含油气性评价,并可用于区分有效圈闭和无效圈闭。
|
图 11 某区微生物异常平面分布图(左)与地震剖面叠合图(右) Fig. 11 Plane distribution (left) of microbial anomaly and seismic profile (right) of a block |
(1)微生物油气检测技术基于油气藏轻烃微渗漏原理,采用微生物学方法检测近地表土壤和沉积物样品中烃类代谢专属微生物的数量和群落结构,预测地下油气藏的存在、分布。微生物油气检测技术在国内外已多次应用,其技术有效性得到了反复验证,是一项快捷、经济且可靠的油气检测技术。
(2)面对越来越复杂的勘探对象和地质地表条件,近年来通过持续研发,微生物油气检测技术体系中也出现了一些创新性的新技术。其中具有代表性的技术新进展有:现场快速检测技术、环境校正技术、烃氧化微生物基因检测技术和油气保存条件评价技术等。这些新技术的应用提高了微生物油气检测的工作效率,提升了研究的精度和可靠性,拓展了技术的应用范围。
(3)应用微生物油气检测技术在准噶尔盆地深层构造、火山岩及岩性油气藏预测含油气性方面取得了一定的成效,在使用了现场快速检测、环境校正等新技术后,成功预测了深层目标GT1井及其评价井、火山岩目标CT1井和岩性目标FD16井等钻井的含油气性。结合微生物油气检测技术的特点及准噶尔盆地近期勘探重点,认为在南缘下组合背斜、西北缘石炭系火山岩、东部岩性—地层油气藏等领域的油气勘探中,可采用微生物油气检测技术排除无效圈闭,优选有利目标,从而起到降低钻探风险,提高勘探成功率的作用。
(4)微生物油气检测技术可识别油气藏上方的烃类微渗漏信息,但技术的应用受控于近地表微生物的生长发育情况,所以应避开大面积基岩出露区、流沙区、轻烃缺失的稠油油藏等不适合微生物油气检测技术开展工作的区域。同时由于微生物油气检测技术难以直接确定油气藏的深度和层位,在应用时还需要加强与地震、地质等资料的综合研究。
| [1] |
胡素云, 王小军, 曹正林, 等. 准噶尔盆地大中型气田(藏)形成条件与勘探方向[J]. 石油勘探与开发, 2020, 47(2): 247-259. Hu Suyun, Wang Xiaojun, Cao Zhenglin, et al. Formation conditions and exploration direction of large and medium gas reservoirs in the Junggar Basin, NW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2020, 47(2): 247-259. |
| [2] |
何文军, 王绪龙, 邹阳, 等. 准噶尔盆地石油地质条件、资源潜力及勘探方向[J]. 海相油气地质, 2019, 24(2): 75-84. He Wenjun, Wang Xulong, Zou Yang, et al. The geological conditions, resource potential and exploration direction of oil in Junggar Basin[J]. Marine Origin Petroleum Geology, 2019, 24(2): 75-84. DOI:10.3969/j.issn.1672-9854.2019.02.008 |
| [3] |
宋涛, 黄福喜, 汪少勇, 等. 准噶尔盆地玛湖凹陷侏罗系油气藏特征及勘探潜力[J]. 中国石油勘探, 2019, 24(3): 341-350. Song Tao, Huang Fuxi, Wang Shaoyong, et al. Characteristics and exploration potential of Jurassic oil and gas reservoirs in Mahu Sag of the Junggar Basin[J]. China Petroleum Exploration, 2019, 24(3): 341-350. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2019.03.007 |
| [4] |
支东明, 唐勇, 郑孟林, 等. 准噶尔盆地玛湖凹陷风城组页岩油藏地质特征与成藏控制因素[J]. 中国石油勘探, 2019, 24(5): 615-623. Zhi Dongming, Tang Yong, Zheng Menglin, et al. Geological characteristics and accumulation controlling factors of shale reservoirs in Fengcheng Formation, Mahu Sag, Junggar Basin[J]. China Petroleum Exploration, 2019, 24(5): 615-623. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2019.05.008 |
| [5] |
代春萌, 曾庆才, 李波, 等. 准噶尔盆地滴南凸起石炭系古火山机构地震特征及有利区预测[J]. 中国石油勘探, 2019, 24(6): 739-749. Dai Chunmeng, Zeng Qingcai, Li Bo, et al. Seismic characteristics of Carboniferous ancient volcanic edifices and prediction of favorable zones in the Dinan bulge of the Junggar Basin[J]. China Petroleum Exploration, 2019, 24(6): 739-749. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2019.06.006 |
| [6] |
王志刚, 何展翔, 覃荆城, 等. 时频电磁技术的新进展及应用效果[J]. 石油地球物理勘探, 2016, 51(增刊1): 11, 144-151. Wang Zhigang, He Zhanxiang, Qin Jingcheng, et al. Advances of TFEM technique and its application[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2016, 51(S1): 11, 144-151. |
| [7] |
王永涛, 杨战军, 王学慧, 等. 时频电磁多属性图像融合预测油气技术及应用[J]. 物探与化探, 2020, 44(5): 1221-1225. Wang Yongtao, Yang Zhanjun, Wang Xuehui, et al. TFEM multi-attribute image fusion hydrocarbon prediction technique and its application[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2020, 44(5): 1221-1225. |
| [8] |
郝纯, 孙志鹏, 薛健华, 等. 微生物地球化学勘探技术及其在南海深水勘探中的应用前景[J]. 中国石油勘探, 2015, 20(5): 54-62. Hao Chun, Sun Zhipeng, Xue Jianhua, et al. Microbial geochemical exploration technology and prospect for its application in south China sea deepwater exploration[J]. China Petroleum Exploration, 2015, 20(5): 54-62. DOI:10.3969/j.issn.1672-7703.2015.05.006 |
| [9] |
颜承志, 施和生, 庞雄, 等. 微生物地球化学勘探技术在白云凹陷深水区油气勘探中的应用[J]. 中国海上油气, 2014, 26(4): 15-19. Yan Chengzhi, Shi Hesheng, Pang Xiong, et al. Applying a technique of microbiological geochemistry to hydrocarbon exploration in Baiyun Sag deep water area[J]. China Offshore Oil and Gas, 2014, 26(4): 15-19. |
| [10] |
何丽娟, 张迎朝, 梅海, 等. 微生物地球化学勘探技术在琼东南盆地深水区陵水凹陷烃类检测中的应用[J]. 中国海上油气, 2015, 27(4): 61-67. He Lijuan, Zhang Yingzhao, Mei Hai, et al. Applying microbial geochemical exploration technology for hydrocarbon detection of Lingshui Sag in deep water area of Qiongdongnan Basin[J]. China Offshore Oil and Gas, 2015, 27(4): 61-67. |
| [11] |
Abrams M A. Marine seepage variability and its impact on evaluating the surface migrated hydrocarbon seep signal[J]. Marine and Petroleum Geology, 2020, 121(104600): 1-13. |
| [12] |
梅海, 林壬子, 梅博文, 等. 油气微生物检测技术: 理论、实践和应用前景[J]. 天然气地球科学, 2008, 19(6): 888-893. Mei Hai, Lin Renzi, Mei Bowen, et al. Microbial oil-gas detection technologies: theory, practice and application prospect[J]. Natural Gas Geoscience, 2008, 19(6): 888-893. DOI:10.11764/j.issn.1672-1926.2008.06.888 |
| [13] |
林壬子, 梅海, 梅博文. 油气微生物勘探技术的初步实践及其应用前景[J]. 海洋地质动态, 2009, 25(12): 36-42. Lin Renzi, Mei Hai, Mei Bowen. The preliminary practice and application prospect of microbial oil and gas survey technology[J]. Marine Geology Letters, 2009, 25(12): 36-42. DOI:10.3969/j.issn.1009-2722.2009.12.006 |
| [14] |
Ding Li, Wu Yubing, Liu Xuechao, et al. Application of microbial geochemical exploration technology in identifying hydrocarbon potential of stratigraphic traps in Junggar Basin, China[J]. AIMS Geosciences, 2017, 3(4): 576-589. DOI:10.3934/geosci.2017.4.576 |
| [15] |
丁力, 吴宇兵, 刘芬芬. 中拐凸起火山岩油气藏微生物地球化学勘探研究[J]. 特种油气藏, 2018, 25(4): 24-28. Ding Li, Wu Yubing, Liu Fenfen. Microbiological and geochemical exploration for hydrocarbon reservoirs in volcanic rocks of Zhongguai Uplift[J]. Special Oil and Gas Reservoirs, 2018, 25(4): 24-28. DOI:10.3969/j.issn.1006-6535.2018.04.005 |
| [16] |
Zhang Cuiyun, He Ze, Zhang Sheng, et al. A DNA-based analysis of a microbial technique for the prospecting of oil and gas applied to a known Oil Field, China[J]. Geomicrobiology Journal, 2017, 34(1): 63-70. DOI:10.1080/01490451.2016.1139641 |
| [17] |
张翼飞, 许科伟, 符波, 等. 顺北典型油气藏上方土壤甲烷氧化菌菌群特征及其勘探意义[J]. 微生物学报, 2020, 60(6): 1221-1231. Zhang Yifei, Xu Kewei, Fu Bo, et al. Characteristics and exploration significance of soil methane oxidation bacteria above typical oil and gas reservoirs in Shunbei[J]. Acta Microbiologica Sinica, 2020, 60(6): 1221-1231. |
| [18] |
梅海, 郝纯, 丁力, 等. 一种油气保存条件的综合评价方法: CN202010053068.1[P]. 2020-06-09. Mei Hai, Hao Chun, Ding Li, et al. A comprehensive evaluation method for oil and gas preservation conditions: CN202010053068.1[P]. 2020-06-09. |
| [19] |
郝纯, 梅海. 一种微生物相对含量检测计数方法: CN106755287 B[P]. 2020-05-08. Hao Chun, Mei Hai. A method for detecting and counting the relative content of microorganisms: CN106755287 B[P]. 2020-05-08. |
| [20] |
邓诗财, 郝纯, 梅海, 等. 一种用于微生物油气勘探的芯片及其应用: CN106011241 B[P]. 2020-06-30. Deng Shicai, Hao Chun, Mei Hai, et al. A chip for microbial oil and gas exploration and its application: CN106011241 B[P]. 2020-06-30. |
| [21] |
邓平建, 杨冬燕. 探讨降低实时荧光PCR定量分析系统误差的对策[J]. 中国卫生检验杂志, 2011, 21(2): 287-289. Deng Pingjian, Yang Dongyan. The exploration to reduce the system error of real-time fluorescent PCR quantitative analysis[J]. Chinese Journal of Health Laboratory Technology, 2011, 21(2): 287-289. |
| [22] |
邵明瑞, 杨旭, 刘和, 等. 油气田土壤DNA提取方法及油气指示菌基因定量结果的比较[J]. 工业微生物, 2014, 4(2): 57-62. Shao Mingrui, Yang Xu, Liu He, et al. Comparison of DNA extraction methods of oil and gas fields of total soil microorganism with oil and gas indicating gene quantitative methods[J]. Industrial Microbiology, 2014, 4(2): 57-62. DOI:10.3969/j.issn.1001-6678.2014.02.011 |
| [23] |
何海清, 支东明, 雷德文, 等. 准噶尔盆地南缘高泉背斜战略突破与下组合勘探领域评价[J]. 中国石油勘探, 2019, 24(2): 137-146. He Haiqing, Zhi Dongming, Lei Dewen, et al. Strategic breakthrough in Gaoquan anticline and exploration assessment on lower assemblage in the southern margin of Junggar Basin[J]. China Petroleum Exploration, 2019, 24(2): 137-146. |
| [24] |
杜金虎, 支东明, 李建忠, 等. 准噶尔盆地南缘高探1井重大发现及下组合勘探前景展望[J]. 石油勘探与开发, 2019, 46(2): 205-215. Du Jinhu, Zhi Dongming, Li Jianzhong, et al. Major breakthrough of Well Gaotan 1 and exploration prospects of lower assemblage in southern margin of Junggar Basin, NW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2019, 46(2): 205-215. |

