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GPTModel軟件在H125區(qū)塊地質(zhì)建模中的實(shí)際應(yīng)用

2021-11-11

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一、區(qū)塊概述

H125區(qū)塊主要發(fā)育青山口油層，青一段頂面構(gòu)造特征為受反向正斷層遮擋的斷鼻構(gòu)造，油藏類型為層狀巖性構(gòu)造油藏。目前注采規(guī)模為27注38采，屬于加密型五點(diǎn)井網(wǎng)。

H125區(qū)塊北主要目的層為青一段7、8、9、11、12、14、15號(hào)小層和泉四段4、5號(hào)小層，青一段為西南物源方向，泉四段物源方向?yàn)闁|南、西南，均為三角洲前緣沉積，各小層主要微相類型為河口壩及河口壩側(cè)緣。

二、研究?jī)?nèi)容及產(chǎn)品功能實(shí)現(xiàn)

油藏地質(zhì)建模技術(shù)主要分為構(gòu)造建模和屬性建模兩個(gè)大方面，其中屬性模型包括沉積相建模型、孔隙度模型、滲透率模型、含油飽和度模型與凈毛比模型五個(gè)小部分，研究工作流程包括以下幾個(gè)步驟：

1、構(gòu)造模型

在地質(zhì)建模中，首先是利用井位數(shù)據(jù)、層位數(shù)據(jù)，進(jìn)行構(gòu)造模型的建立，并通過(guò)井網(wǎng)分布設(shè)置不同的I、J來(lái)趨勢(shì)控制網(wǎng)格的質(zhì)量。并針對(duì)網(wǎng)格，進(jìn)行垂相網(wǎng)格細(xì)分，在垂向上含油小層以0.5米一個(gè)網(wǎng)格為劃分標(biāo)準(zhǔn)，泥質(zhì)隔層及不含油的砂體不進(jìn)行細(xì)分或以固定值2進(jìn)行細(xì)分。

2、屬性模型

在完成構(gòu)造模型的建立后，進(jìn)行屬性建模。屬性建模可以分為沉積相建模和屬性參數(shù)建模兩部分，其中屬性參數(shù)模型包括孔隙度模型、滲透率模型、含油飽和度模型三種。針對(duì)每口井的屬性數(shù)據(jù)，計(jì)算出相應(yīng)的屬性測(cè)井曲線，通過(guò)運(yùn)算，離散到網(wǎng)格中去，以達(dá)到各個(gè)屬性模型的建立。

沉積相建模是按照砂、泥兩種巖相對(duì)相進(jìn)行劃分的，為了保證砂巖劃分的準(zhǔn)確性，每口井的砂巖是根據(jù)單井點(diǎn)的測(cè)井解釋結(jié)論計(jì)算得出的，通過(guò)各種算法結(jié)果比較認(rèn)為，利用克里金的插值方式得到的沉積相模型最為合理。

序貫高斯模擬算法是一種應(yīng)用高斯概率理論和順序模擬算法產(chǎn)生連續(xù)變量空間分布的隨機(jī)模擬方法，使隨機(jī)變量符合正態(tài)分布，被認(rèn)為是模擬連續(xù)型變量的首選方法。所以對(duì)于物性參數(shù)，在沉積相模型的基礎(chǔ)上，采用序貫高斯模擬的算法插值更為合理，并在插值過(guò)程中，需要按照不同的沉積微相進(jìn)行處理，分別建立孔隙度模型、滲透率模型、含油飽和度模型。

模型柵狀圖（1）

模型柵狀圖（2）

最后，按照聲波大于等于15μs/m( AC≥215)，深感應(yīng)電阻率大于等于18Ω•m(RILD≥18)的有效厚度標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算模型的凈毛比。

3、儲(chǔ)量計(jì)算

通過(guò)屬性建模得到的各層有效厚度、孔隙度以及含油飽和度，計(jì)算得出H區(qū)塊模型總體的地質(zhì)儲(chǔ)量為170.5萬(wàn)噸，與通過(guò)容積法計(jì)算得到的試驗(yàn)區(qū)地質(zhì)儲(chǔ)量為163.1萬(wàn)噸相差7.4萬(wàn)噸，誤差為4.3%，小于5%的允許誤差。

三、結(jié)論

最后的模型網(wǎng)格精度平面上為20×20米，主體發(fā)育小層垂向0.5米，網(wǎng)格總數(shù)232.4萬(wàn)個(gè)，并通過(guò)多次模型屬性剖面與實(shí)際油藏剖面對(duì)比，認(rèn)為該模型與實(shí)際的地址認(rèn)識(shí)符合程度較高，能夠很好地反映出儲(chǔ)層的三維展布情況，為油藏?cái)?shù)值模擬提供了可靠的靜態(tài)數(shù)據(jù)。

模型沉積相剖面圖

實(shí)際油藏相剖面圖