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烃源岩有效性研究新方法——以黄河口凹陷HHK1井为例
  • ISSN号:1671-9727
  • 期刊名称:《成都理工大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TE122.115[石油与天然气工程—油气勘探]
  • 作者机构:[1]中国石油大学资源与信息学院,北京102249, [2]成都理工大学“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室,成都610059
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(40238059)
中文摘要:

黄河口凹陷古近系发育有沙三段、沙一-二段和东三段三套烃源岩,应用常规的烃源岩评价方法可以判断出三套烃源岩为好、好-中等。为了更细致分析古近系烃源岩的有效性,作者提出两种新的算法,即应用局部平均算法和平均相关算法,可以通过数量大小判断出某一段内烃源岩的有效程度。通过有机碳、氯仿沥青“A”、总烃和生烃潜力之间的双相关、三相关和四相关的计算,能更细致准确地反映出三套烃源岩有效性的优劣程度:沙一-二段下部烃源岩最好,沙三段烃源岩次之,再次是东三段下部烃源岩,东三段上部、沙一-二段上部烃源岩相对较差。

英文摘要:

There are three sets of hydrocarbon source rocks (E3s3, E3s1-2, E3d3) in Paleogene strata of the Huanghekou depression in China. By using conventional evaluation methods they can be determined as good and the good-middle. In order to carefully analyze the validity of the Paleogene hydrocarbon source rocks, this article proposes two new algorithms, that is, the partial average algorithm and the average correlation algorithm. These methods can determine the validity degree of the hydrocarbon source rocks in some section in quantity. Particularly, through calculating the pair correlations, three correlations and four correlations among the organic carbon, the chloroform asphalt "A", and the total hydrocarbon and generation hydrocarbon potential, the authors accurately describe the quality degree of the validity of the three sets of hydrocarbon source rocks, the hydrocarbon source rocks of the lower Eas1-2 sections are the best, that of the E2s3 section better, and the order of quality of that of the lower E3d3 section, the upper E3d3 section and the upper E3s1-2 section is the third, fourth and fifth, respectively.

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期刊信息
  • 《成都理工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省教育厅
  • 主办单位:成都理工大学
  • 主编:倪师军
  • 地址:成都市成华区二仙桥东三路1号
  • 邮编:610059
  • 邮箱:xuebaoz@cdut.edu.cn
  • 电话:028-84078973
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-9727
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1634/N
  • 邮发代号:62-24
  • 获奖情况:
  • 2010年10月获得"第三届中国高校精品科技期刊奖",2010年11月获得"百种中国杰出学术期刊"称号,2010年12月获得"首届四川省高校精品科技期刊奖",2011年12月获得"百种中国杰出学术期刊"称号,2011年12月获得"中国精品科技期刊"称号
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国地质文献预评数据库,英国动物学记录,美国石油文摘,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:9176