智能油田中的被动地震技术与油藏描述新方法

"一种新的油藏描述方法 - K. Amini an等 - 油藏描述 - 使用被动地震技术监测油田活动，特别是在智能油田中，以及应用统计和人工智能（AI）技术，特别是人工神经网络（ANN），来预测渗透率和识别流动单元，以构建精确的油藏模型。文章讨论了在缺乏渗透率数据的情况下，如何基于有限的岩心分析、测井数据和地质解释来描述具有有限数据的油藏，特别是在阿巴拉契亚盆地的废弃或边际油田中的应用。" 在油藏描述领域，准确的油藏模型对于预测油藏动态至关重要。传统的描述方法依赖于岩心分析来获取渗透率信息，但这种方法在许多情况下并不实际，特别是在那些已经废弃或数据不足的油田。K. Amini an等人提出了一种创新的方法，利用被动地震技术来监测与生产相关的微地震活动，这有助于确定流体排泄、水驱前缘、废水注入位置以及检测套管故障。随着智能油田的发展，被动地震技术的应用越来越广泛。 在渗透率预测方面，当缺乏直接的渗透率测量数据时，研究人员利用统计方法和人工智能技术，如人工神经网络(ANN)，结合小型渗透率仪、地质解释和测井数据来识别和预测流动单元。在西弗吉尼亚的一个具体案例中，一个有着有限渗透率数据的油田被选为研究对象。这个油田的历史可以追溯到19世纪末，尽管进行了多次开采，但仍存在大量未开采的石油。通过对6口井的岩心分析，结合伽马射线和密度测井数据，运用ANN来预测渗透率、孔隙度和流动单元分布。 流动单元的定义基于地层内部的渗透率与孔隙度的关系，它们是油藏流动特性的重要决定因素。在特定的岩相内，油藏性质可能存在显著差异，这就需要进一步细分流动单元。岩心地层学和岩相学分析通常用于初始的地层描述，但它们无法捕捉到油藏性质的细微变化。因此，结合统计和AI技术，如ANN，可以更准确地模拟这些复杂性，提高油藏模型的精度，从而更好地评估油田潜力和预测其动态。 K. Amini an等人的研究展示了如何在数据有限的条件下，通过集成现代技术，如被动地震监测和AI算法，来改进油藏描述和管理。这种方法对于重新评估和开发阿巴拉契亚盆地或其他类似地区废弃或边际油田具有重要意义。