樂 靖,井涌泉,梁 旭,范洪軍,蔡文濤

(中海油研究總院有限責任公司,北京 100028)

低滲透是一個相對概念,在低滲透油藏整體低孔隙度、低滲透率的背景中也存在相對高滲、次生孔隙發(fā)育或裂縫發(fā)育的儲層,這就是地質概念中的“甜點”[1]?！疤瘘c”主要受地層層序、沉積相帶、有機酸性水溶蝕等因素影響[2]。地震資料是對“甜點”儲層巖性和物性雙重響應的結果,基于地震資料的“甜點”儲層預測多解性強、預測精度較低?！疤瘘c”預測需要將測井、巖石物理、地質認識、地震等多方面的信息有機融合來提高預測精度。

前人對低滲儲層類型劃分[3]和低滲透油藏的相對高滲透“甜點”儲層預測方法進行了大量研究。操應長等[4]介紹了東營凹陷低滲透儲層特征及相對優(yōu)質儲層成因研究方法;盧歡等[5]對渤海海域低孔低滲儲層的類型進行了詳細劃分,并建立了低滲透儲層成因與儲層敏感性之間的聯系;胡勇等[6]介紹了渤海BZ油田低滲儲層質量主控因素研究思路;NARHARI等[7]通過全方位三維地震數據的疊前各向異性反演,實現對科威特北部上納吉馬組的致密碳酸鹽巖的裂縫表征;HUANG等[8]基于黏土類型、充填物含量、孔隙連通性、孔隙類型和垂直裂縫5個參數建立了致密油的地震巖石物理模型,以此為基礎建立新的脆性指數;SREEDURGA等[9]利用相干、反射曲率、縱波阻抗變化率、瞬時頻率、相位和振幅等疊后地震屬性預測裂縫并且通過多屬性分析預測了印度巴默盆地致密火山巖儲層的孔隙度;孫曉暉等[10]利用地震屬性提取和聚類分析技術,優(yōu)選與儲層參數相關性較高的地震屬性進行“甜點”儲層預測,指導油田開發(fā);韓飛鵬等[11]優(yōu)選出影響“甜點”預測的5個屬性,分類后進行RGB顏色融合研究,獲得“地質甜點”和“工程甜點”預測結果,將二者再次融合得到最終預測結果,指導了準噶爾盆地J0凹陷的井位部署;張明等[12]綜合運用井控Q補償、地震多屬性分析、稀疏脈沖反演并結合相控地質統(tǒng)計學反演等關鍵技術對低滲砂巖儲層的優(yōu)勢儲層進行了預測;李久娣等[13]在建立儲層綜合評價標準和巖石物理分析的基礎上,研究了儲層巖相及“甜點”儲層彈性參數敏感性,通過疊前同時反演確定儲層巖相及優(yōu)質儲層展布;周家雄等[14]介紹了基于約束最小二乘與信賴域算法直接求解包體理論巖石物理方程的儲層參數反演方法,實現了“甜點”儲層分布評價;韓剛等[15]以疊前AVO三參數反演為基礎開展了定量解釋并預測砂體及儲層“甜點”的分布?；诏B前反演的“甜點”儲層預測在實際應用中取得了較好的效果,但是在缺少疊前儲層預測的資料基礎時[16],僅依靠疊后地震資料進行“甜點”預測仍存在較大不確定性[17]。因此,研究地質認識與疊后地震多屬性結合預測“甜點”分布的方法,是提高預測精度的有效途徑。

本文針對渤海N油田,從低滲儲層成因及相對高滲“甜點”分布模式出發(fā),基于相對高滲百分含量(relative high permeability content,RHPC)參數劃分低滲儲層相對高滲條帶類型,進而分析地震機理模型地震響應,獲取相對高滲條帶的敏感地震屬性,形成沉積微相約束的多屬性聚類分析技術,預測低滲儲層中的相對高滲“甜點”平面分布,預測結果與檢驗井基本吻合,為油田井位優(yōu)化提供了重要依據。

1 方法簡介

低滲儲層埋深大,地震分辨率較低,依靠地震資料將儲層刻畫清楚的難度很大,要在儲層預測的基礎上進一步將物性刻畫清楚,更是難上加難。為此,以地震資料為基礎,加入測井資料和沉積相認識,形成一種沉積微相約束多屬性聚類分析的致密砂巖高滲條帶預測方法。首先從宏觀及微觀二方面對研究區(qū)沉積相、物源、砂體展布、巖石學特征、孔隙結構及演化特征等進行系統(tǒng)研究,明確研究區(qū)為中溶蝕弱膠結相,主要成巖作用為壓實和溶蝕,但發(fā)育規(guī)律受到沉積微相的控制,相對高滲儲層主要受沉積控制。類比砂地比的概念來定義相對高滲儲層?；谘芯繀^(qū)所有的巖心測試數據和測井解釋數據確定高滲儲層的下限值K,目的層儲層總厚度設為H,儲層內部滲透率大于K值的高滲儲層總厚度設為h,利用h/H比值來劃分低滲儲層中相對高滲儲層的類型。h/H比值越大,說明儲層內部高滲儲層越多,相應的流動性更好,將滲透率高低與地震屬性的關系轉化為優(yōu)勢儲層儲地比與地震屬性的關系。

為了定量劃分相對高滲“甜點”類型[16],引入相對高滲百分含量(RHPC)來評估低滲儲層包含相對高滲“甜點”的含量,具體公式為:

(1)

公式(1)中定義低滲儲層總厚度為H,根據研究區(qū)儲層滲透率分布規(guī)律和油田開發(fā)需求,低滲儲層中滲透率Perm≥10mD(1mD≈0.987×10-3μm2)的儲層劃分為相對高滲“甜點”,厚度為h。

統(tǒng)計分析已鉆井的儲層類型,建立相對高滲儲層的分布模式,形成單層和多層模式的低滲儲層相對高滲條帶地震機理模型?；?4Hz的雷克子波,采用褶積算法對機理模型進行地震正演。根據正演地震數據提取振幅、能量、波形等地震屬性,統(tǒng)計分析RHPC與地震屬性的相關性,基于相關系數來優(yōu)選RHPC的敏感地震屬性。

采用聚類法進行相對高滲條帶的多屬性聚類分析。該方法將數據分類到不同的類或者簇,同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象則具有很大的相異性。從三維地震數據中提取地震屬性,優(yōu)選出對相對高滲、相對低滲敏感的地震振幅、能量、波形特征屬性,依據波形特征、振幅特征進行聚類劃分,得到表達相對高滲和低滲的平面信息。常規(guī)聚類分析只有地震屬性參與,聚類過程中缺少地質信息的約束,得到的結論往往與地質認識差異較大。根據常規(guī)的地質研究方法,參考區(qū)域地質資料、巖心、測井、地震屬性等信息,形成研究區(qū)的沉積微相圖,對沉積微相圖進行數字化,將沉積微相的邊界信息加入到多屬性聚類分析過程中,即基于沉積微相將相對高滲條帶劃分為若干類型,一種類型就是聚類分析中的一個簇,給定一個0～1的權重參數,通過權重確定某一微相類型邊界內的地震屬性劃分到該類型的比例,依據聚類算法將敏感地震屬性劃分到對應的儲層類型中,得到相對高滲條帶預測結果。

技術流程如圖1所示,具體過程如下:

圖1 聚類分析技術流程

1) 基于巖性、物性和電性數據,求取目的層相對高滲儲層百分含量、砂地比,并根據沉積微相劃分高滲條帶類型;

2) 分別建立相對高滲儲層的單層和多層分布模式,形成對應的正演模型,根據測井數據設置模型參數,通過正演地震響應特征優(yōu)選砂地比和相對高滲儲層的敏感地震屬性,井震結合預測目的層的砂地比平面分布;

3) 基于三維地震數據提取相對高滲儲層的敏感地震屬性,將敏感屬性、砂地比和沉積微相作為輸入數據,進行多屬性聚類分析,預測相對高滲條帶的平面分布;

4) 聚類分析過程中,將沉積相圖作為劃分聚類的約束條件,根據沉積微相類型劃分相對高滲條帶類型,并且不斷調整沉積相在預測過程中的權重,使預測結果盡可能符合沉積規(guī)律;

5) 利用步驟4)中的預測結果指導沉積相圖的修改和細化,將預測結果融合到沉積相圖中,使沉積相圖更加細致和完善,即利用地震預測細化地質認識,使地震預測和地質認識融合為一體;

6) 利用步驟5)中修改完善的沉積相圖進行新一輪的沉積相約束聚類分析,繼續(xù)利用預測結果優(yōu)化沉積相圖,如此多次循環(huán)迭代,直到最后的聚類分析結果變化率小于5%時,終止循環(huán)迭代聚類分析的過程,得到最終的預測結果和沉積相帶分布圖。

2 實際應用

渤海N油田位于渤海南部黃河口凹陷中部,深層沙河街組儲層為辮狀河三角洲沉積。主要含油層段為沙河街組Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ油組,埋深3200～3700m,屬于層狀構造油藏。巖性為長石石英砂巖,磨圓及分選差,膠結物以泥巖為主,孔隙度在8.6%～16.9%。單砂體的平均滲透率范圍為10～30mD,個別單砂體滲透率大于30mD,平均滲透率以小于15mD為主,具有低孔低滲特征。通過低滲儲層成因及控制因素研究,認為油田低滲儲層為中溶蝕弱膠結相[18]。由于油田范圍內壓實和溶蝕作用基本一致,低滲儲層物性差異主要受沉積相帶控制。油田采用注氣開發(fā)方式,確定相對高滲透“甜點”儲層發(fā)育區(qū)是保障油田注氣開發(fā)的關鍵因素。由于目的層埋藏深度大于3200m,地震資料主頻較低(主頻14Hz),有效頻帶寬度僅在6～30Hz,而且地震資料是“甜點”的巖性和物性雙重響應的結果,導致基于地震資料的“甜點”預測精度較低。因此,需要在地震資料的基礎上融合測井、地質、巖石物理等信息,提高“甜點”預測精度。

2.1 相對高滲“甜點”類型劃分

通過統(tǒng)計分析RHPC分布特征,結合地質成因分析、測井曲線、沉積微相、測井解釋滲透率,將本區(qū)低滲儲層相對高滲條帶劃分為3類。

1) 席狀砂(RHPC<20%)。相對高滲“甜點”含量較小(圖2),測井相主要呈指狀,巖性較細,層薄,滲透率相對較小,中部滲透率較大。該類低滲儲層以遠源細粒沉積為主,由于水動力的搬運,在湖相中形成低孔低滲的細砂巖或泥質砂巖,常見水平泥質紋層。

圖2 典型高滲條帶席狀砂分布類型a 典型高滲條帶席狀砂分布曲線特征(上為P8井,下為P4井); b 典型高滲條帶席狀砂分布巖心照片

2) 河口壩或河道側翼(20%≤RHPC≤60%)。相對高滲“甜點”主要為河口壩或河道側翼沉積(圖3),砂體較厚,整體巖性下細上粗,泥質含量相對較高,測井相呈漏斗狀。高滲儲層位于砂體上部,砂體下部滲透率較小。

圖3 典型高滲條帶河口壩分布類型a 典型高滲條帶河口壩分布曲線特征(上為4D井,下為B11井); b 典型高滲條帶河口壩分布巖心照片

3) 河道主體(RHPC>60%)。相對高滲“甜點”主要為近物源河道主體的沉積砂體(圖4),顆粒粗、抗壓強、分選磨圓差,泥粒充填普遍,滲透率較大。河道沉積過程中,下部巖性較粗、物性好,上部隨著巖性的變細,孔滲都會降低。在后期成巖作用改造下,原始沉積顆粒較粗的河道內,下部仍是相對高滲儲層,即相對高滲發(fā)育在主河道中下部位,雜基充填普遍,上部泥質含量相對較高,GR曲線呈齒化狀。

圖4 典型高滲條帶河道主體分布類型a 典型高滲條帶河道主體分布曲線特征(上為P9井,下為5井); b 典型高滲條帶河道主體分布巖心薄片鑒定結果

2.2 相對高滲“甜點”地震正演模擬

N油田低滲儲層物性差異的主控因素為沉積差異,不同沉積模式下的高滲條帶在縱向上的物性分布不一致,可基于不同的沉積模式建立不同的高滲條帶分布模式[19]。基于沉積模式分析砂體疊置特征,結合測井特征和物性特征,建立辮狀河三角洲沉積的低滲儲層相對高滲條帶分布模式。依據單井砂體的縱向分布特征,相對高滲砂體在低滲儲層內的分布方式分別為單層和多層模式[20]。單層模式細分為單層頂部、中部、底部模式?；谙鄬Ω邼B條帶的分布模式建立機理模型,并總結地震正演響應規(guī)律。

基于相對高滲儲層劃分標準,通過22口井的統(tǒng)計分別獲取不同類型儲層的測井參數,并對相應的類型進行地球物理參數評價。高、低滲儲層的聲波、密度、縱波速度、縱波阻抗差異較小。高滲儲層聲波時差主要集中在232～262μs/m,縱波速度主要集中在3800～4300m/s,密度主要集中在2.36～2.44g/cm3;低滲儲層聲波時差主要集中在224～252μs/m,密度主要集中在2.42～2.52g/cm3,縱波速度主要集中在4000～4500m/s(圖5)。通過求取各類參數集中分布范圍內的平均值作為后期機理模型的正演參數,如表1所示?；跍y井統(tǒng)計不同儲層類型的波阻抗參數,為模型正演提供參數,力求接近實際地質情況。但是高滲、低滲儲層的波阻抗差異較小,從波形和能量上直接區(qū)分相對高滲和低滲儲層難度較大。

圖5 高、低滲儲層縱波速度、密度統(tǒng)計結果

表1 巖石物理特征統(tǒng)計結果(平均值)

1) 單層模式機理模型。

該模式儲層為一個單一砂體,在砂體內部由于沉積的差異,砂體巖性和物性差異較大。根據高滲儲層段位于砂體的不同縱向位置,細分為頂部、中部、底部3種類型。頂部型高滲條帶為典型的河口壩砂體,上部巖性粗、物性好,下部巖性較細、物性差;中部型主要為河道側翼和席狀砂,砂體相對較薄,在砂體中部物性較好;底部型高滲條帶為典型河道砂體,底部物性好,上部物性較差。

根據相對高滲條帶單層分布模式,建立機理模型(圖6)。藍色背景為泥巖,綠色為低滲砂巖,紅色為高滲砂巖,砂巖和泥巖的厚度不變。從上往下,高滲條帶分別位于砂巖的頂部、中部和底部,同一個砂體內高滲條帶為楔形分布,從左往右厚度逐漸增大。基于該模型進行正演模擬,并分別提取波形能量、波形面積、均方根振幅和波形長度屬性(圖7)。由圖7可以看到,隨著高滲儲層厚度的增加,振幅、能量、波形等屬性逐漸減弱。因為研究區(qū)的儲量單元厚度小于調諧厚度,波峰-波谷反射時間大于實際的儲層厚度,峰谷位置隨高滲砂體縱向位置變化而變化。厚度一致時,高滲儲層位于頂部和底部時振幅能量與波形特征一致,位于中部時振幅和波形屬性相對略小。

圖6 相對高滲條帶單層分布模式機理模型(a)及其與正演地震記錄疊合顯示結果(b)

圖7 單層模式機理模型正演響應特征

2) 多層模式機理模型。

由于河道遷移,導致多期砂體疊置,砂體整體較厚。砂體內部由于原始沉積的差異,巖性、物性存在差異。經歷統(tǒng)一的后期成巖作用后,砂體內部的物性差異較大,顆粒較粗、較大的砂體抗壓實能力較強,經過溶蝕改善了滲透性,在砂體內部不同位置形成高滲條帶。同一砂體內部高滲條帶縱向上多期疊置,形成多層模式?；谟吞餃y井資料,統(tǒng)計低滲區(qū)域內各井的高滲條帶層數,主要以1～2層為主,單砂體內最多有4層高滲條帶。單砂體內部高滲儲層之間的低滲層厚度為1～5m,主要為1～3m,平均為2.5m。根據這些統(tǒng)計數據建立多層模式機理模型。

建立一個RHPC不變的多層機理模型(圖8)。深灰色背景為泥巖,黃色為砂巖,橘紅色為高滲砂體,砂巖和泥巖的厚度不變。從左往右,高滲砂體的層數不斷增多,但是每個砂體的RHPC值都等于0.3?；谠撃Ｐ瓦M行正演模擬,并分別提取均方根振幅和波形長度屬性(圖8)。從圖8可以看到,有低滲隔夾層時振幅、波形屬性略強于無隔夾層的模式,而且隨著隔夾層的增多,振幅和波形屬性值逐漸降低。

圖8 等RHPC多層模型及正演響應特征

建立一個RHPC漸變的多層機理模型(圖9)。深灰色背景為泥巖,黃色為砂巖,橘紅色為高滲砂體,砂巖和泥巖的厚度不變。從左往右,高滲砂體的層數不斷增多,而且每個砂體的RHPC值也逐漸增大,即高滲條帶厚度逐漸增大?；谠撃Ｐ瓦M行正演模擬,并分別提取均方根振幅和波形長度屬性(圖10)。從圖10可以看出,有低滲隔夾層時,振幅、波形屬性略小于無隔夾層的模式,而且隨著隔夾層的增多和RHPC值的增大,振幅和波形屬性值逐漸降低。

圖9 漸變RHPC多層模型

圖10 漸變RHPC多層模型正演響應特征

機理模型正演分析可知,隨著RHPC的增加,單層和多層模型的地震振幅和波形屬性都呈遞減的趨勢。多層疊置的高滲儲層在RHPC不變時,其不同疊置關系對應的地震屬性絕對差異并不明顯。振幅和波形類屬性能識別單層和多層模式下高滲條帶分布,但難以識別高滲條帶的不同疊置關系。

2.3 相對高滲“甜點”預測

基于相對高滲百分含量的定義表征低滲儲層的相對高滲條帶,即利用h/H比值作為劃分高滲條帶的依據。在所有開發(fā)單元中統(tǒng)計滲透率大于10mD高滲儲層占整體儲層的比例數據,形成h/H比值分布的直方圖。直方圖呈多峰值的變化趨勢,5%,35%,55%為相對含量較高的峰值(圖11)。根據峰值特征定義20%為一種儲層類型臺階值,該臺階值參考不同類型相對高滲條帶的RHPC值來確定。小于20%為相對高滲條帶類型2,20%～40%為相對高滲條帶類型3,40%～60%為相對高滲條帶類型4,60%～80%為相對高滲條帶類型5,大于80%為相對高滲條帶類型6。在低滲區(qū)內,僅有A3D井單元2的h/H值大于80%,其余大于80%的井集中在北中塊高滲區(qū)域內,所以在低滲區(qū)內劃分5級就可滿足預測需求。

圖11 低滲區(qū)井RHPC分布直方圖

將研究區(qū)滲透率大于10mD高滲儲層厚度與h/H比值進行交會分析(圖12),可以發(fā)現二者呈正相關性,隨著h/H增大,優(yōu)勢儲層的厚度也呈增加趨勢。因此通過h/H表征低滲儲層的相對高滲條帶發(fā)育程度是可行的?；谘芯繀^(qū)的地震資料,分別提取開發(fā)單元的振幅和波形地震屬性,通過與已鉆井的h/H比值進行相關分析可知,隨著高滲儲層的含量增加(即h/H比值增大),振幅能量屬性降低(圖13),這與機理模型地震正演模擬規(guī)律一致,證明地震屬性預測低滲儲層中高滲條帶分布是可行的。

圖12 研究區(qū)滲透率大于10mD高滲儲層厚度和h/H交會分析結果

通過散點交會圖分析篩選相對敏感地震屬性。隨著h/H比值增大,均方根振幅、主振幅、波峰最大值、平均瞬時振幅、半能量、波形面積、波形平均彎度有減小的趨勢(圖13),而波形偏態(tài)、波谷最小值呈變大的趨勢。地震頻帶寬度、相位、波形對稱性、波形變異系數、峰谷長度比、能量半衰時屬性與h/H比值相關性較弱,變化規(guī)律不明顯。因此,振幅屬性、能量屬性、波形屬性與h/H比值的相關性相對較好(表2)。

表2 地震屬性與h/H相關性統(tǒng)計結果

圖13 研究區(qū)敏感地震屬性與h/H交會分析結果

綜合地震與已鉆井的h/H比值相關性分析和機理模型地震正演模擬特征,優(yōu)選出均方根振幅、平均瞬時振幅、波峰最大值、波形面積和波形長度作為低滲儲層相對高滲條帶的敏感地震屬性。研究區(qū)的儲層展布形態(tài)、發(fā)育范圍和物性變化主要受沉積微相的控制。沉積微相分析有助于尋找優(yōu)質儲層相帶。河道微相是研究區(qū)最優(yōu)的儲層相帶,其次是河口壩和河道側翼,較差的為遠源席狀砂。采用沉積微相約束的多屬性聚類分析方法進行相對高滲條帶預測。聚類分析過程中,將沉積相圖作為一個關鍵的約束條件加入到聚類過程中,并且不斷調整沉積相在預測過程中的權重,使預測結果盡可能符合沉積規(guī)律。利用初始的預測結果指導沉積相圖的修改和細化,將預測結果融合到沉積相圖中,使沉積相圖更加細致和完善。將修改完善的沉積相圖用于新一輪的相約束聚類分析,繼續(xù)利用預測結果優(yōu)化沉積相圖,如此多次循環(huán)迭代,直到預測結果變化率小于5%時,終止循環(huán)迭代聚類過程,得到最終的預測結果和沉積相帶分布圖。

全部井參與的預測結果如圖14所示,目的層主要的相對高滲條帶類型為3類,高滲儲層比值h/H值域范圍主要為20%～50%。在斷層附近h/H相對較大,即在斷層周邊存在相對高滲條帶,可能是斷層受地質應力作用,在斷層周邊伴生構造裂縫,造成儲層滲透率增大,從而形成高滲條帶。

圖14 高滲條帶預測平面分布(全部井)

減少4口井(A1井、B11井、3井、5井)的預測結果如圖15 所示,其與全部井參與的預測結果整體分布趨勢基本一致,僅在局部存在差異,表明該方法的預測穩(wěn)定性較高。4口檢驗井中,A1井在目的層的相對高滲條帶類型為4類,而減少4口井后在A1井位置預測的相對高滲條帶類型為2類,與已鉆井結果存在差異。其余3口井位置的預測結果與已鉆井結果吻合。

圖15 高滲條帶預測平面分布(少4口井)

3 應用效果

儲層展布形態(tài)、發(fā)育范圍和物性變化主要受沉積微相控制,沉積微相分析有助于尋找優(yōu)質儲層相帶。將沉積微相圖和相對高滲條帶平面分布預測結果進行對比分析(圖16),可以看到,相對高滲條帶平面分布與沉積規(guī)律一致。從已鉆井分析可知,河道主體相對高滲條帶最發(fā)育,相對高滲條帶平面分布預測結果表明,沿河道方向是主要的相對高滲條帶分布區(qū)域,與地質認識一致。

圖16 沉積微相(a)與高滲條帶預測平面分布(b)

油田開發(fā)采用注氣開發(fā)方式,B20井為注氣井,B18、B19、P10井為采油井(圖17)?；谙鄬Ω邼B條帶預測結果,將開發(fā)井位置優(yōu)化到3類高滲條帶區(qū)域,避開滲透率更高的4、5類高滲條帶區(qū)域,以防止注氣過程中高滲條帶導致的氣竄,從而提高油田的采收率?；诟邼B條帶預測結果,指導了研究區(qū)10口開發(fā)井的井位優(yōu)化研究,提高了研究區(qū)的產能和經濟效益。

圖17 基于高滲條帶預測平面分布的井位優(yōu)化

4 結論

地震資料是“甜點”儲層巖性和物性雙重響應的結果,僅基于地震資料的“甜點”預測多解性較大。從研究區(qū)低滲儲層成因及相對高滲“甜點”分布模式出發(fā),基于相對高滲百分含量參數劃分低滲儲層相對高滲條帶類型,通過分析機理模型的地震正演響應確定敏感地震屬性,采用沉積微相約束的多屬性聚類分析技術預測低滲儲層中相對高滲條帶分布范圍,為本區(qū)油田注氣開發(fā)方案的井位優(yōu)化提供了重要技術支撐。本次研究得到以下幾點認識:

1) 采用類似砂地比的概念來定義相對高滲儲層,實現低滲儲層中相對高滲條帶的定量表征,并將滲透率高低與地震屬性的關系轉化為優(yōu)勢儲層的儲地比與地震屬性的關系;

2) 通過機理模型地震正演分析,總結了低滲儲層相對高滲條帶地震響應特征,分析優(yōu)選了以振幅、波形長度為主的4種敏感地震屬性,形成了基于沉積微相約束的低滲儲層相對高滲條帶預測方法及工作流程;

3) 沉積微相約束的多屬性聚類分析技術可實現對低滲儲層相對高滲“甜點”分布范圍的預測,指導井位優(yōu)化,對缺少疊前儲層預測資料的低滲透油藏的相對高滲“甜點”預測有一定的借鑒意義。