[发明专利]一种识别地下古代河流类型的方法有效
申请号: | 201810345852.2 | 申请日: | 2018-04-18 |
公开(公告)号: | CN108678735B | 公开(公告)日: | 2021-07-06 |
发明(设计)人: | 袁静;钟剑辉;谢君 | 申请(专利权)人: | 中国石油大学(华东) |
主分类号: | E21B49/00 | 分类号: | E21B49/00;G06F30/20 |
代理公司: | 青岛智地领创专利代理有限公司 37252 | 代理人: | 陈海滨 |
地址: | 266580 山东省青岛*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明提供了一种识别地下古代河流类型的方法,基于对取心井段的岩心观察与描述记录的岩石类型、层理类型、泥岩颜色和垂向层序,根据河流垂向层序中的二元结构发育程度、岩石粒度分析资料和绘制的粒度概率累积曲线综合准确地识别河流类型。总结各类型河流主要沉积微相(砂体)的测井响应特征,并建立相应的测井响应模板,用于非取心井段与非取心井的沉积微相(砂体)的判断。该方法可操作性较强,能有效识别地下发育的河流类型及其主要砂体,为精确描述和预测河流砂体的展布特征提供了地质模型,为高效勘探开发其中的油气提供了地质依据。 | ||
搜索关键词: | 一种 识别 地下 古代 河流 类型 方法 | ||
【主权项】:
1.一种识别地下古代河流类型的方法,其中河流类型为辫状河、曲流河、分汊河或网状河,其特征在于,各个河流类型的确定包括以下步骤:(1)利用河流垂向层序中的二元结构发育程度对河流类型进行判断:①建立河流垂向层序中的二元结构模型:二元结构模型指由河流垂向层序中的顶层沉积和底层沉积的垂向叠置构成,其中,垂向沉积序列的下段为河床亚相的底部滞留沉积和点砂坝沉积组成,该点砂坝一般为河道砂坝,构成河流沉积序列的下部层序,为底层沉积;沉积序列的上段由堤岸亚相和河漫亚相组成,主要是大量的细粒悬浮物质在洪泛时期垂向加积的结果,该细粒悬浮物质一般为泥岩或粉砂岩,构成河流沉积序列的上部层序,为顶层沉积;②利用二元结构模型判断河流类型:若底层沉积与顶层沉积厚度相近或前者略小于后者,则该古代河流为分汊河或曲流河;若底层沉积厚度远大于顶层沉积厚度,即砂包泥,则该古代河流为辫状河;若底层沉积厚度明显小于顶层沉积厚度,即泥包砂,则该古代河流为网状河;(2)利用岩石粒度分析资料对河流类型进行判断:统计每个粒度样品中颗粒直径小于0.074mm组分的百分含量,根据Schumm经验公式:F=255*M‑1.08 (1)P=3.5*F‑0.27 (2)式中,F为宽深比,即河流宽度与河流深度的比值,无量纲;M为颗粒直径小于0.074mm的组分的百分含量,无量纲;P为河流弯曲度,无量纲;若宽深比大于20,弯曲度小于1.5,则该古代河流属于低弯度河流,即辫状河;若宽深比小于20,弯曲度大于1.5,则该古代河流为高弯度河流,为分汊河、曲流河、网状河中的一种;(3)利用粒度资料绘制的粒度概率累积曲线对河流类型进行判断:粒度概率累积曲线反映的流体类型分为A型粒度概率累积曲线、B型粒度概率累积曲线和C型粒度概率累积曲线;其中,所述A型粒度概率累积曲线为“重力流型”,所述B型粒度概率累积曲线为“混合型”,也称作“过渡型”,所述C型粒度概率累积曲线为“牵引流型”,也称作“准牵引流型”;依据粒度概率累积曲线的曲线形态,A型粒度概率累积曲线分为A1型、A2型和A3型三个亚类,B型粒度概率累积曲线分为B1型,C型粒度概率累积曲线分为C1型、C2型和C3型三个亚类;其中,A1型为“上拱弧形”,A2型为“近似上拱弧形”,A3型为“简单一段悬浮式”,B1型为“低斜率两段式或多段式”,C1型为“具过渡段的两段式”,C2型为“两段式”,C3型为“三段式”;当为辫状河时,辫状河的反粒序和正粒序砂岩层段中均见有大量的A型粒度概率累积曲线,其所占百分比大于50%;当为分汊河时,分汊河的反粒序砂岩层段中见有A型粒度概率累积曲线,但正粒序砂岩层段中以发育C1型为主,其所占百分比大于50%;当为曲流河时,曲流河的反粒序砂岩层段中见有A型粒度概率累积曲线,但正粒序砂岩层段中主要发育C2型和C3型粒度概率累积曲线,且两者所占百分比大于70%;(4)根据步骤(1)至(3)的判断结果进行取交集,综合得出准确的河流类型判断。
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