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曲流河点坝内部构型的嵌入式建模方法研究
  • ISSN号:1673-5005
  • 期刊名称:《中国石油大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TE319[石油与天然气工程—油气田开发工程]
  • 作者机构:[1]中国石油大学地球科学学院,北京102249, [2]北京泰隆恒业高新技术有限公司,北京100085, [3]中国石化石油勘探开发研究院,北京100083
  • 相关基金:国家科技重大专项课题(2011ZX05009-003);国家自然科学基金项目(40902035);教育部博士点新教师基金项目(20090007120003)
中文摘要:

针对曲流河点坝厚砂体内储层非均质性表征,提出一种点坝内部构型的嵌入式建模方法。该方法以点坝级次三维模型及点坝内部构型分析结果为基础。依次通过基于三维向量场的侧积面模式拟合、侧积面趋势控制的侧积层厚度插值以及网格局部加密的侧积层模型嵌入等3个主要技术环节,形成一套完整的嵌入式构型建模技术流程及算法实现,并应用孤岛油田某区块曲流河点坝储层内部构型的三维建模实例,对建模方法的有效性进行验证。结果表明:嵌入式构型建模方法可建立与井点条件化的点坝内部侧积夹层精细三维模型.并可对井间侧积层分布进行有效预测;采用的网格局部加密侧积层模型嵌入方式优化了不同构型级次及尺寸规模构型单元的三维网格表示。

英文摘要:

A new internal architecture embedding modeling method was proposed for the reservoir heterogeneity of lateral accretion shale beddings (LA) of point bar sand body in meandering river reservoir. Based on the point bar 3D grid model and the internal architecture analysis results,three-order modeling technology links were applied to form a full set of embedding modeling technology process and the algorithm implementation, which includes 3D vector field lateral accretion pattern fitting modeling, the LA thickness distribution interpolation in the control of lateral accretion surface trend and partial grid subdivi- ding model embedding process. And then, the validity of the modeling method was validated. The results show that the em- bedding modeling method can be used to establish fine 3D model of LA which conditions to wells, and the LA distribution be- tween wells can be drawn from this fine model. An optimized grid description of different levels and scale architecture units was provided through partial grid subdividing model embedding technology.

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期刊信息
  • 《中国石油大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中国石油大学(华东)
  • 主编:袁静(执行)
  • 地址:山东省东营市北二路271号
  • 邮编:257061
  • 邮箱:journal@upc.edu.cn
  • 电话:0546-83922495 86983262
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-5005
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1441/TE
  • 邮发代号:24-273
  • 获奖情况:
  • 本刊1996年以来历届山东省优秀期刊奖,曾荣获1999年全国高校学报优秀期刊二等奖,2001年...,2012年获教育部第四届中国高校精品科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,美国石油文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9288