井中雷达储层渗透率评价方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41674138
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0408.油气地球物理学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

Reservoir evaluation is a significant task in oil exploration and exploration, among which permeability evaluation is difficult to be accurately acquired with a conventional logging method. Geo-radar installed in oil wells has a higher spatial resolution than induction logging or lateral logging for its ability to extract reflective signals from media interface. We propose that a potential application of borehole radar in oil fields is to detect mud invasion depth for reservoir permeability estimation. Based on the electromagnetic wave propagation theory, we investigate some key parameters of high-frequency electromagnetic wave propagating in the reservoirs, e.g., detection depth, work frequency, and spatial resolution. An integrated numerical model is built up by coupling mud invasion and downhole radar models. We propose a solution to relieve electromagnetic interference from metal drill collar, and find out methods to extract useful wavelets from the reflective signals. The invasion depth is calculated from the extracted reflective wavelets. An approximation relation is derived to link the invasion depth with the permeability, and thus the reservoir permeability can be estimated by combining radar logging, conventional logging and coring data.
储层评价是石油勘探开发中一项重要任务,其中渗透率难以通过常规测井准确获得,而准确评估渗透率对于储层产能预测等方面具有重要意义。将探地雷达用于井下油气探测的优势在于可以提取不同介质交界面的反射信号,其径向空间分辨率优于感应测井、侧向测井等传统电测井方法。本研究提出将探地雷达用于油气测井来探测泥浆侵入的深度,再由侵入深度值来估算储层渗透率。首先基于电磁波传播理论研究高频电磁波在储层环境中的传播特性,计算探测距离、工作频率、分辨率等关键参数;建立井下雷达-泥浆侵入联合数值模型,分析金属钻铤对雷达信号干扰成因并提出解决方案,研究泥饼、井壁和侵入前缘在雷达响应中的信号特征,并寻求提取有用信号的方法;用雷达波时间域响应求取泥浆侵入深度,建立储层渗透率与侵入深度的关系,用侵入深度值结合其他常规测井或取芯数据对储层渗透率进行评估。

结项摘要

1、项目背景:. 油气钻井过程中不可避免出现泥浆侵入,侵入的泥浆滤液往往对井周围的储层产生污染,影响了常规测井方式准确的获取真实的地层参数。反过来,泥浆侵入的过程也含有一些有价值的地层信息,如侵入深度就与地层的渗透率有关联。常规的油气测井方法很难直接测量出储层的渗透率,因此,该基金项目提出将基于反射测量的井下雷达借助泥浆侵入效应来评估储层渗透率。首先建立一个接近真实钻井过程的泥浆侵入模型,将其与井下雷达模型进行耦合,由雷达获取的反射波信号计算出泥浆侵入深度,并通过多相流渗流模型建立起储层渗透率和侵入深度的定量关系式,由此进行储层渗透率的定性或者定量估算,为储层评价和后期的生产开发提供参考。.2、研究进展:. 项目开展以来,依照研究计划完成的部分如下:.(1)完成泥浆侵入数值模型的建立。基于隐式压力显式饱和度的有限差分方法进行了多相流多组分渗流公式的数值离散,建立了含泥饼动态增长的泥浆侵入数值模型,可以有效的模拟井下泥浆滤液渗入到储层孔隙中的过程。.(2)完成了雷达测井数值模型的建立。基于时间域有限差分方法建立了井下雷达电磁传播的数值模型,并设置了井下雷达天线配置方案,可以实现高频雷达波在井下有耗介质中的传播和散射的数值模拟。.(3)完成了井下雷达和泥浆侵入模型的耦合。通过混合介质的电性模型实现了电磁模型和流体模型的耦合,从而进行联合数值模拟,以观测泥浆侵入过程在井下雷达接收信号中的电磁响应。.(4)建立了储层渗透率与泥浆侵入深度的定量关系式,确定了利用侵入深度计算渗透率的储层类型和适用范围。.(5)利用井下雷达进行泥浆侵入深度的探测和评估,基于侵入深度值进行渗透率的评估,结果显示与预设值相比有较高的评估精度。.3、成果:. 自基金批复以来,标注了在研基金资助编号的发表期刊论文有5篇、出版国际专著1部、会议论文3篇。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
雷达测井数值模拟及电磁波传播特征分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    地质科技情报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周峰;刘航军
  • 通讯作者:
    刘航军
利用阵列感应测井进行储层渗透率评价
  • DOI:
    10.6038/cjg20161135
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    地球物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    周峰;孟庆鑫;胡祥云;Evert Slob;潘和平;马火林
  • 通讯作者:
    马火林
Estimating reservoir permeability with borehole radar
使用钻孔雷达估算储层渗透率
  • DOI:
    10.1190/geo2019-0696.1
  • 发表时间:
    2020-07
  • 期刊:
    Geophysics
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Feng Zhou;Iraklis Giannakis;Antonios Giannopoul;Klaus Holliger;Evert Slob
  • 通讯作者:
    Evert Slob
Simultaneous Estimation of Rebar Diameter and Cover Thickness by a GPR-EMI Dual Sensor.
通过 GPR-EMI 双传感器同时估算钢筋直径和保护层厚度
  • DOI:
    10.3390/s18092969
  • 发表时间:
    2018-09-06
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhou F;Chen Z;Liu H;Cui J;Spencer BF;Fang G
  • 通讯作者:
    Fang G

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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    刘维民

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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