卫星油田东北部葡萄花油层沉积微相及砂体结构研究

发布时间：2025-05-04 21:26

　　卫星油田位于大庆长垣与三肇凹陷的相接连的区域,横跨两个二级构造单元,构造上整体表现为向长垣抬升的斜坡区。葡萄花油层是卫星油田的主要生油层之一位于下白垩统姚家组一段。本文根据研究区273 口井的测井数据、岩心数据、三维地震数据等资料,基于随机森林算法及数据挖掘的相关技术,提取、优选21种敏感的地震属性,构建机器学习样本集并以模糊判别法预测13层沉积微相图。同时,垂向上以平剖结合的方式通过分析测井相,进行砂体结构研究,总结归纳不同沉积微相的测井响应特征,对研究区葡萄花油层的砂体特征及展布进行研究。本文共识别出沉积亚相2种,沉积微相6种,主要发育的砂体结构3种。研究区内沉积环境由水进到水退再到水进,PI11-PI2层和PI7-PI9层为三角洲前缘沉积,主要发育孤立式河道、前缘席状砂连接式河道2种类型,PI3-PI6层为三角洲平原沉积,主要发育孤立式河道、垂向加积式河道2种类型。本文采用定量定性相结合的方式,较传统研究方式有一定突破,进一步提高沉积微相垂向及平面形态表征的能力,提高了分析的适用性和精度。为后续井位部署等工作提供良好的地质依据,为沉积微相研究提供新方法及新思路。

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 题目来源
    1.2 选题目的及意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 沉积相研究现状
        1.3.2 机器学习随机森林算法研究现状
    1.4 存在的问题
    1.5 研究内容与技术路线
        1.5.1 研究内容
        1.5.2 技术路线
    1.6 完成工作量
第2章 区域地质概况
    2.1 工区位置
    2.2 区域地质特征
        2.2.1 区域地层特征
        2.2.2 区域沉积特征
        2.2.3 区域构造特征
    2.3 勘探开发概况
        2.3.1 区域勘探概括
        2.3.2 区域开发概况
第3章 沉积微相智能识别方法研究
    3.1 方法原理
    3.2 随机森林优化方法分析
        3.2.1 随机森林相关算法简述
        3.2.2 随机森林算法确立
    3.3 地震属性提取及优选
        3.3.1 常规地震属性及其地质意义
        3.3.2 地震属性提取方式
        3.3.3 改进Mallat小波算法地震记录分频处理
        3.3.4 地震分频处理及表征空间扩充
        3.3.5 有效表征地震属性优选
    3.4 样本点拾取
    3.5 样本集构建
第4章 沉积微相识别结果分析
    4.1 沉积微相模糊判别法
        4.1.1 模糊判别法原理
        4.1.2 各小层概率预测图
    4.2 沉积微相平面展布及特征
        4.2.1 葡下三角洲内前缘沉积
        4.2.2 三角洲分流平原沉积
        4.2.3 葡上三角洲内前缘沉积
        4.2.4 葡上三角洲外前缘沉积
    4.3 沉积微相预测结果分析
        4.3.1 葡萄花油层砂岩组特征
        4.3.2 预测准确率统计
第5章 砂体结构研究
    5.1 沉积微相测井相分析
        5.1.1 三角洲前缘亚相不同沉积微相测井相分析
        5.1.2 三角洲平原亚相不同沉积微相测井相分析
    5.2 砂体结构特征
        5.2.1 孤立式单河道
        5.2.2 前缘席状砂连接式河道
        5.2.3 垂向加积式河道
第6章 结论
参考文献
致谢



本文编号：4042828