岩性油气藏

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二维趋势面约束法在富县地区长8 油层组地质建模中的应用

何星1，杨友运1，李映雁2,3   

  1. 1.西安石油大学； 2.中国地质大学（武汉）； 3.国土资源部海洋油气资源与环境地质重点实验室
  • 出版日期:2012-02-20 发布日期:2012-02-20
  • 第一作者:何星，1982 年生，男，西安石油大学在读硕士研究生，主要研究方向为储层地质学。地址：（710065）陕西省西安市电子二路东 段18 号。E-mail：9402470@qq.com
  • 通信作者: 杨友运，1960 年生，男，教授，硕士生导师，主要从事储层地质学研究。E-mail：yyyang@xsyu.edu.cn

Application of two-dimensional trend surface to geological modeling of Chang 8 oil reservoir set in Fuxian area

HE Xing1， YANG Youyun1， LI Yingyan 2，3   

  1. 1. Xi’an Shiyou University， Xi’an 710065， China； 2. China University of Geosciences， Wuhan 430074， China； 3. Key Laboratory of Marine Hydrocarbon Resources and Environment Geology， Ministry of Land and Resources， Qingdao 266071， China
  • Online:2012-02-20 Published:2012-02-20

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摘要：

由于调整建模的变差函数分析比较复杂，在有些地质情况复杂的地区单纯使用随机建模方法往 往难以得到理想的效果，此时可以考虑导入二维趋势面的方法来控制随机模拟。该文以鄂尔多斯盆地富 县地区长8 油层组为例，采用矢量化沉积相平面图并赋值所生成的二维趋势面进行沉积相建模，同时，使 用等容线内插法生成的二维趋势面来约束孔隙度的随机模拟。结果表明，采用该方法建立的沉积相模型 和孔隙度模型分别与研究区沉积相和孔隙度平面分布特征匹配良好。同时，二维趋势面约束法也可结合
其他的建模约束法来共同约束地质模型。

关键词: 火山岩, 岩相, 地震相, 溢流相, 三塘湖盆地

Abstract:

Due to the complexity of variation function analysis for modeling adjustment, only using stochastic modeling is difficult to obtain ideal effect in areas with complex geological conditions. In this case, we can introduce twodimensional trend surface analysis method to constrain the stochastic modeling. Taking Chang 8 oil reservoir set in Fuxian area as an example, this paper utilized the method of vectoring sedimentary facies map and assigning the generated two-dimensional trend surface to carry out sedimentary facies modeling, and adopt the two-dimensional trend surface generated by isochore interpolation method to constrain the stochastic simulation of porosity. The result shows that the sedimentary facies model and porosity model established by this method respectively match the sedimentary facies and porosity distribution well in the study area. At the same time, the two-dimensional trend surface analysis method can also be combined with other modeling constraint method to constrain the geological model.

Key words: volcanic rocks, lithofacies, seismic facies, overflowfacies, Santanghu Basin

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