-
公开(公告)号：CN106872669A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710270173.9
申请日：2017-04-24
IPC: G01N33/24
CPC classification number: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种花岗岩潜山裂缝储层电性分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)岩心柱样孔渗关系交会分析确定储层类型；2)敏感电性曲线筛选；3)敏感电性曲线交会及散点图分区；4)典型电性特征分析；5)过渡区样本点的储层类型复查；6)裂缝储层电性分类。本发明强调各类储层过渡区电性资料的分析，使各类储层界限特征更加明显；同时，本发明提供了电性异常点的分析处理方法，使建立的各类储层电性特征更清楚。
-
公开(公告)号：CN110045418A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910360462.7
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明公开了一种点坝侧积体三维地震识别方法，包括以下步骤：设置目标工区及其目的层段；应用三维导航金字塔方法对地震数据进行多尺度多方向分解并输出子带体结果；进行井震标定并根据所述井震标定的结果分析不同子带数据体对点坝内幕结构信息的敏感程度；选择不同的子带体进行组合叠合，形成子带体叠加体等。本发明公开的点坝侧积体三维地震识别方法能更有效地突出点坝侧积体的内部结构信息，为点坝侧积体三维地震识别和表征提供资料保障，进而为油砂优质储层空间识别或预测提供支持，为后续的石油勘探、开发方案部署奠定基础。
-
公开(公告)号：CN109828304A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910174555.0
申请日：2019-03-08
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的利用地震数据预测岩性序列模型的方法。它包括如下步骤：1)测定工区内井上的目的层段的岩性数据以及井旁道地震数据作为训练数据；2)对井旁道地震数据进行归一化处理，将其换算到-1到1的范围；3)将步骤2)处理之后的井旁道地震数据和井上的岩性数据，采取堆栈式循环神经网络模型和序列对序列循环神经网络模型分别进行训练，以井旁道地震数据为观察数据，井上的岩性数据为目标数据，迭代计算使学习模型达到收敛；4)应用步骤3)计算之后的学习模型，输入实际地震数据，即得到预测岩性序列。本发明能在地震数据序列的控制下生成能够有效反映储层分布的岩性数据体，解决井间的储层预测问题，为勘探、开发提供依据。
-
公开(公告)号：CN106872669B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710270173.9
申请日：2017-04-24
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明涉及一种花岗岩潜山裂缝储层电性分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)岩心柱样孔渗关系交会分析确定储层类型；2)敏感电性曲线筛选；3)敏感电性曲线交会及散点图分区；4)典型电性特征分析；5)过渡区样本点的储层类型复查；6)裂缝储层电性分类。本发明强调各类储层过渡区电性资料的分析，使各类储层界限特征更加明显；同时，本发明提供了电性异常点的分析处理方法，使建立的各类储层电性特征更清楚。
-
公开(公告)号：CN109828304B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201910174555.0
申请日：2019-03-08
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的利用地震数据预测岩性序列模型的方法。它包括如下步骤：1)测定工区内井上的目的层段的岩性数据以及井旁道地震数据作为训练数据；2)对井旁道地震数据进行归一化处理，将其换算到‑1到1的范围；3)将步骤2)处理之后的井旁道地震数据和井上的岩性数据，采取堆栈式循环神经网络模型和序列对序列循环神经网络模型分别进行训练，以井旁道地震数据为观察数据，井上的岩性数据为目标数据，迭代计算使学习模型达到收敛；4)应用步骤3)计算之后的学习模型，输入实际地震数据，即得到预测岩性序列。本发明能在地震数据序列的控制下生成能够有效反映储层分布的岩性数据体，解决井间的储层预测问题，为勘探、开发提供依据。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110045418B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910360462.7
申请日：2019-04-30
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
IPC: G01V1/30
Abstract: 本发明公开了一种点坝侧积体三维地震识别方法，包括以下步骤：设置目标工区及其目的层段；应用三维导航金字塔方法对地震数据进行多尺度多方向分解并输出子带体结果；进行井震标定并根据所述井震标定的结果分析不同子带数据体对点坝内幕结构信息的敏感程度；选择不同的子带体进行组合叠合，形成子带体叠加体等。本发明公开的点坝侧积体三维地震识别方法能更有效地突出点坝侧积体的内部结构信息，为点坝侧积体三维地震识别和表征提供资料保障，进而为油砂优质储层空间识别或预测提供支持，为后续的石油勘探、开发方案部署奠定基础。
-
公开(公告)号：CN109541683A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811599274.1
申请日：2018-12-26
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明涉及一种地下点坝倾斜地层模型网格的构建方法及系统，其特征在于包括以下内容：根据倾斜地层的井震信息，确定倾斜地层的倾角和倾向；根据倾斜地层的井震信息，绘制倾斜地层的平面投影线，并设定每一平面投影线上各点的平面坐标；选取一平面投影线作为基准线，设定其纵向深度值，并确定每一平面投影线相对于基准线的纵向深度值；根据每一平面投影线上各点的平面坐标及其对应的纵向深度值，构建倾斜地层模型网格，本发明可以广泛应用于油田开发领域中。
-
公开(公告)号：CN109541683B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201811599274.1
申请日：2018-12-26
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明涉及一种地下点坝倾斜地层模型网格的构建方法及系统，其特征在于包括以下内容：根据倾斜地层的井震信息，确定倾斜地层的倾角和倾向；根据倾斜地层的井震信息，绘制倾斜地层的平面投影线，并设定每一平面投影线上各点的平面坐标；选取一平面投影线作为基准线，设定其纵向深度值，并确定每一平面投影线相对于基准线的纵向深度值；根据每一平面投影线上各点的平面坐标及其对应的纵向深度值，构建倾斜地层模型网格，本发明可以广泛应用于油田开发领域中。
-
公开(公告)号：CN108756857B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810478514.6
申请日：2018-05-18
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
IPC: E21B47/047 , E21B47/00 , E21B43/24
Abstract: 本发明涉及一种油砂成藏时期顶气分布预测方法，包括以下步骤：1)识别并记录各单井油水界面深度值；2)读取并记录单井顶气和顶水的底面深度值；3)选取油水界面深度最浅的一口井作为基准井；4)将其余井与基准井的油水界面深度值做减法，获得每口井的油水界面校正量；5)从单井上读取并记录各单井目的层顶面深度值；6)将步骤5)和4)得出结果做减法，将单井目的层顶面深度近似恢复到成藏时期的深度；7)将步骤2)和4)得出结果做减法，得出校正后的单井顶气和顶水的底面深度值；8)利用步骤6)得出的结果做平面插值，绘制恢复后的顶面构造图；9)利用步骤7)和8)得出结果，确定成藏时期的气油界面，得出成藏时期储层内部顶气的分布范围。
-
公开(公告)号：CN108756857A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810478514.6
申请日：2018-05-18
Applicant: 中国海洋石油集团有限公司 , 中海油研究总院有限责任公司
IPC: E21B47/047 , E21B47/00 , E21B43/24
CPC classification number: E21B47/042 , E21B43/24 , E21B47/00
Abstract: 本发明涉及一种油砂成藏时期顶气分布预测方法，包括以下步骤：1)识别并记录各单井油水界面深度值；2)读取并记录单井顶气和顶水的底面深度值；3)选取油水界面深度最浅的一口井作为基准井；4)将其余井与基准井的油水界面深度值做减法，获得每口井的油水界面校正量；5)从单井上读取并记录各单井目的层顶面深度值；6)将步骤5)和4)得出结果做减法，将单井目的层顶面深度近似恢复到成藏时期的深度；7)将步骤2)和4)得出结果做减法，得出校正后的单井顶气和顶水的底面深度值；8)利用步骤6)得出的结果做平面插值，绘制恢复后的顶面构造图；9)利用步骤7)和8)得出结果，确定成藏时期的气油界面，得出成藏时期储层内部顶气的分布范围。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.045 seconds)
