倪根生
- 作品数：2 被引量：17H指数：2
- 供职机构：成都理工大学沉积地质研究所油气藏地质及开发工程国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程更多>>
- 川西洛带气田遂宁组沉积相及与储集物性关系被引量：15
- 2008年
- 川西洛带气田上侏罗统遂宁组主要为三角洲前缘斜坡亚相和浅湖亚相沉积,并可进一步识别出水下分流河道、河口砂坝、远砂坝、席状砂、分流间湾和浅湖砂坝微相,其物源区为龙门山隆起区。砂体的展布明显受控于沉积微相,大多数含气和产气层均处于浅湖砂坝、河口砂坝、水下分支河道及远砂坝等有利沉积微相较厚的砂体分布范围内。沉积微相与储层物性间的配置关系较好,浅湖砂坝与河口砂坝微相储层具有最优的储集条件。因此,寻找有利沉积微相内的优质储集砂体应为洛带气田今后的主要勘探方向。
- 袁海锋徐国盛倪根生崔建伟张长俊
- 关键词：储集物性沉积微相洛带气田
- 川东云和寨气田石炭系储集层特征及预测被引量：2
- 2009年
- 云和寨气田石炭系黄龙组主要储集空间为孔隙和裂缝,属于低孔低渗型储层,而裂缝在改善储层渗透率方面发挥着重要的作用。以测井信息为基础,利用神经网络算法对该区未取心井储层的孔隙度、渗透率、含水饱和度参数及裂缝发育程度进行了预测。使用误差统计法对储层参数预测模型效果进行评价,预测效果满足本区所需储层参数计算的精度要求,证明了神经网络算法是在测井信息较少的情况下预测储层的有效手段,为气田评价井、开发井的部署、储量计算及气田开发方案的编制提供了可靠的地质依据。
- 倪根生杨斌孟昱璋周存俭
- 关键词：神经网络算法储层预测
