苏里格气田致密砂岩测井精细建模提升储量评估精准度

本文主要探讨了苏里格气田这一低渗透致密砂岩气藏的精细测井建模方法，该气田位于中国鄂尔多斯盆地，是此类特殊地质条件下油气勘探开发的重要案例。研究者们利用先进的自组织神经网络技术，通过对毛细管压力曲线的分析，实现了孔隙结构的自动识别和分类，从而极大地提高了渗透率计算的精度。这种方法对于理解和评估复杂地质条件下气体储层的流动特性具有重要意义。 在储层导电特性的研究基础上，作者提出了一个创新的含水饱和度计算模型，即“三水”并联导电模型，将粘土束缚水、微孔隙水和自由水这三个水相的导电效应相结合。这个模型的引入，使得对储层含气性的评估更为精确，有助于优化气田开发策略。 通过实际测井资料的处理和解释，以及与岩芯分析数据的对比，研究结果的有效性和准确性得到了验证。这表明这种方法不仅理论上有深度，而且在实践中也能够提供可靠的数据支持，对于提升苏里格气田乃至类似低渗透致密砂岩气藏的开发效率和经济性具有重大意义。 因此，本文的关键知识点包括：自组织神经网络在孔隙结构测井中的应用、孔隙结构与渗透率计算的关联、"三水"并联导电模型的构建原理与优势、以及在实际工程中的应用效果验证。这些研究成果不仅对当前的油气勘探开发技术有推动作用，也为其他类似条件下的资源评估提供了科学依据。