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松辽盆地火山岩储层裂缝地质特征与地球物理识别

舒萍1,2,曲延明2,王国军2,丁日新2,艾兴波2,纪学雁2,唐华风3,边伟华3,王璞珺3   

  1. 1.西南石油大学 石油工程学院,成都 610500;2.大庆油田勘探开发研究院,黑龙江 大庆 163712;3.吉林大学 地球科学学院,长春 130061
  • 收稿日期:2006-10-10 修回日期:1900-01-01 出版日期:2007-07-26 发布日期:2007-07-26
  • 通讯作者: 王璞珺

Geological features of the volcanic reservoirs of the Songliao Basin and their geophysical detection

SHU Ping1,2, QU Yan-ming2, WANG Guo-jun2, DING Ri-xin2, AI Xing-bo2,JI Xue-yan2, TANG Hua-feng3, BIAN Wei-hua3, WANG Pu-jun3   

  1. 1. Petroleum Engineering Institute, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China;2.Daqing Exploration & Development Institute, Daqing, Heilongjiang 163712, China;3.College of Earth Sciences, Jilin University, Changchun 130061, China
  • Received:2006-10-10 Revised:1900-01-01 Online:2007-07-26 Published:2007-07-26
  • Contact: WANG Pu-jun

摘要: 描述了松辽盆地营城组火山岩储层的储集空间类型及其在地球物理方法上的响应。钻井提示松辽盆地营城组火山岩储层的主要岩石类型有11种,主要储集空间为气孔、溶孔、砾间孔和裂缝。有效火山岩储层总孔隙度多为5%~10%,裂缝孔隙度通常仅0.2%~1%。裂缝的密度和开启程度是渗流性和产能主控因素,其密度和充填程度随岩性岩相变化而变化。在井区,微电阻率扫描成像测井成功识别出裂缝长度和密度,进而估算裂缝视孔隙度。在无井区,叠前裂缝检测方法可以半定量识别裂缝密度和方向。火山岩储层的测井-地震识别成果应用于庆深气田天然气开发井网部署和井下压裂方案,已经取得明显实效。

关键词: 松辽盆地, 火山岩有效储层, 裂缝成像测井, 叠前裂缝检测

Abstract: The authors mainly focus on the description of various spaces in the volcanic reservoir and their response to some geophysical detection methods. Eleven types of volcanic rocks are found to be effective gas reservoirs in the Yingcheng Formation of the Songliao Basin. Association of different pores and fractures forms the reservoirs’ space in different rocks. The fracture density and their opening status controll the permeability and throughput of volcanic reservoirs and change along with the variation in lithology and lightfaces. These fractures are of multi-evolution stages. Micro-resistivity scan logging (MRSL) can be used to identify the length and density of fractures in volcanic reservoirs. The apparent porosity is calculated by using the results of MRSL. Fracture detection at pre-stack helps to identify the density and direction of fractures semi-quantitatively. These results are proven to be helpful in making well development arrangement and underground artificial fracturing.

Key words: Songliao Basin, volcanic reservoirs, image logging, fracture detection at pre-stack

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  • P618.3
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