伊拉克Ahdeb油田稠油层测井识别及分布特征研究新方法
2017-05-08陈明江黄婷婷颜其彬汪娟靳松王海峰韩翀
陈明江, 黄婷婷, 颜其彬, 汪娟, 靳松, 王海峰, 韩翀
(1.西南石油大学, 四川 成都 610500; 2.中国石油川庆钻探工程公司地质勘探开发研究院, 四川 成都 610051; 3.绿洲石油公司, 北京 102200)
0 引 言
加拿大和委内瑞拉拥有世界上储量最多的稠油和沥青资源[1-2],中东地区的伊拉克南部、科威特、卡塔尔、沙特阿拉伯的碳酸盐岩油藏中也都发现了稠油层[3-5]。由于稠油流动性差,常常形成低渗透隔层[4,6],明确其在油藏中的空间分布特征对于开发井网部署,降低钻井风险,提高油田采收率具有十分重要的意义。
稠油层的识别和分布特征研究主要依赖于岩心观察、岩心实验、地化分析和测井响应特征[7]。基于岩心的方法相对直观和准确,但费用高,耗时长,且受取心井的限制;基于测井资料的稠油层识别成为许多学者的研究重点。利用不同探测深度的电阻率曲线的差异特征[7-9]、自然电位曲线的偏移[6,8]、自然伽马能谱曲线[8,10-11]、生产测井[8]、随钻测井[12]等资料能定性识别可能的稠油分布层位,但受钻井液性质、储层物性等多种因素的影响,且无法提供稠油在三维空间的分布特征。核磁共振测井资料(NMR)被大量应用于稠油层的识别[13-18],可计算油的黏度,但其探测深度浅,且受黏土矿物和微孔束缚水的影响;另一方面,核磁共振测井费用较高,只有极少数重点井才进行测量,因此限制了其广泛的应用。国内外有关稠油分布特征的研究大多是基于岩心和测井的定性描述,而本文所提出的方法能够利用常规测井资料定量计算稠油含量指数,并在三维空间精细展示稠油相对含量的变化特征。
1 油田简况及开发问题
Ahdeb油田位于伊拉克中部美索不达米亚盆地内,处于勘探程度较低的开发区域[19]。构造呈NW-SE走向,发育3个构造高点,从东向西分别为AD1、AD2和AD4区,地层平缓,倾角小于2°,为低幅度构造。自下而上发育白垩系4套碳酸盐岩油藏,分别为Mauddud、Rumaila、Mishrif和Khasib,其中Khasib油藏含油面积最大,为该油田主要的开发层系[20-21]。Khasib组自上而下划分为Kh1～Kh4段,其中Kh2段为主要油气富集层[22],该段细分为Kh2-1、Kh2-2、Kh2-3,、Kh2-4、Kh2-5共5个小层,其岩性为较纯的灰岩,泥质含量极低(见图1)。
图1 油田地层特征
Khasib油藏自2011年开始采用水平井直线排井网投入开发,随着开发程度的不断提高,所面临的问题也逐渐增多,部分水平井投产失败或产量较低的现象十分突出。生产动态资料、测压数据及取心资料均已表明该油田存在高黏度的稠油,而这些问题井基本都钻遇了稠油油层。实验结果表明,在40 ℃时稠油黏度达到了21 545 cP*非法定计量单位,1 cP=1 mPa·s,下同,即使是在地层温度下(80 ℃)其黏度也达到2 000 cP左右。此外,油田现有7口井在Kh2段进行了完整的取心,其中AD1区4口,AD2区1口,AD4区2口,井位分布覆盖了构造高部位和构造边部。岩心观察结果表明,稠油主要分布在AD1区的Kh2-3和Kh2-4小层,岩心上明显可见黑色的稠油不均匀地分布于溶洞和基质孔隙中,而含轻质油部分颜色相对较浅,呈浅褐色。
2 稠油层的测井响应机理及识别
2.1 稠油的基本性质
由美国、加拿大等5个国家组成的世界石油代表大会(WPC)根据原油的API重度将原油划分成轻质油、中质油、稠油和极稠油[23],石油工程师协会(SPE)也采用了相同的分类标准[24]。轻质油是指黏度小于100 cP,API重度大于22°的原油,主要由烷烃组成;稠油是指在储层条件下很难流动的黏度较高的原油,黏度范围很大,可以从100 cP变化至50 000 cP,甚至更高。稠油具有较高密度和黏度是由于它含有较多的沥青质和胶质这类高分子化合物[25],且含有较多的硫、氮、氧化合物以及重金属等,这些高分子化合物碳原子相对较多而氢原子相对较少。根据稠油流动性差,含氢量相对较低的特点,可以利用不同探测深度的电阻率曲线以及中子孔隙度、密度和核磁共振测井资料识别稠油层。本文所描述的稠油并不是指严格按照黏度和API重度划分的稠油,而是指在储层条件下流动性差,常规生产方法很难开采,测井响应与流动性好、容易开采的轻质油有明显差异的所有原油。
图2 淡水泥浆钻井条件下井筒附近流体分布及电阻率剖面简化模型
2.2 稠油层电阻率响应特征
在钻井过程中,泥浆滤液对渗透层的侵入会在井壁附近形成冲洗带和过渡带[26]。泥浆滤液一方面在一定程度上影响了测井信息的准确性,但另一方面也提供了地层流体性质及流动性的相关信息[27]。测井利用不同探测深度的电阻率曲线的差异特征判别油层和水层。在淡水泥浆钻井条件下,泥浆滤液矿化度低于地层水矿化度(Rmf>Rw),通常在轻质油层形成低侵剖面,而在水层形成高侵剖面。可用如图2所示的简化剖面模型阐述在轻质油层、稠油层和水层井筒附近流体的分布状态和电阻率剖面特征,但值得注意的是实际地层中的流体分布状态和电阻率剖面是渐变的而不是模型所示的阶梯状。
图3 AD1-4井稠油层、轻质油层和水层测井响应特征*非法定计量单位,1 in=25.4 mm; 1 mD=0.987×10-3 μm2,下同
轻质油层[见图2(a)]:轻质油的流动性好,泥浆滤液可驱替冲洗带内大部分的轻质油和部分地层水,造成冲洗带的含水饱和度Sxo高于原状地层的含水饱和度Sw,因此冲洗带电阻率Rxo小于原状地层电阻率Rt,电阻率剖面见图2。
稠油层[见图2(b)]:稠油的流动性差,泥浆滤液无法驱替稠油,但可驱替部分地层水或通过离子交换的方式改变冲洗带附近的地层水矿化度,此时尽管冲洗带的含水饱和度Sxo与原状地层的含水饱和度Sw相等,但冲洗带泥浆滤液和地层水的混合液电阻率Rmix高于地层水电阻率Rw,因此冲洗带电阻率Rxo高于原状地层电阻率Rt。
水层[见图2(c)]:对于纯水层,冲洗带的含水饱和度Sxo与原状地层的含水饱和度Sw相等,但冲洗带混合液的电阻率Rmix高于地层水电阻率Rw,因此冲洗带电阻率Rxo高于原状地层电阻率Rt。
根据上述模型的分析,可以利用不同探测深度的电阻率曲线的差异特征识别稠油层。研究区电阻率测井系列采用的是双感应+微球聚焦组合,深感应RILD探测深度接近2 m,可近似当作原状地层电阻率Rt;中感应RILM探测深度0.8 m左右,主要反映过渡带电阻率;微球聚焦率RMSFL探测深度0.1 m左右,主要反映的是冲洗带电阻率Rxo。如图3中第2道所示,在上部绿色方框所示的轻质油层,不同探测深度的电阻率曲线呈明显的正差异特征,即RILD>RILM>RMSFL,中部红色方框所示的含稠油层则呈明显负差异特征,即RILD
2.3 稠油层中子孔隙度、密度和核磁共振测井响应特征
流体的含氢指数是指流体的含氢量和相同体积纯水的含氢量的比值。纯水的含氢指数为1,轻质油的含氢指数非常接近于1,稠油的含氢指数通常低于轻质油和水,但不同成因的稠油含氢量有一定变化[13,16]。补偿中子测井测量的是地层的含氢指数,其探测深度大于密度测井,主要反映了冲洗带和过渡带地层的含氢指数。根据图2所示的模型,在稠油层,中子测井探测范围内的孔隙流体主要为含氢指数相对较低的稠油,而对于轻质油层和水层,其探测范围内的孔隙流体主要为泥浆滤液和地层水,因此,在储层物性相近的条件下,稠油层的中子孔隙度会略低于轻质油层和水层。
图4 AD1-5井稠油层、轻质油层和水层测井响应特征
原油的密度变化范围较大,在相同温压下,通常随着黏度的增大而相应增大,但大部分稠油的密度通常都小于1.1 g/cm3。研究区大量原油样品的实验分析结果表明,在80 ℃时黏度高于100 cP*非法定计量单位,1 cP=1 mPa·s,下同的样品,密度变化范围在0.97～1.09 g/cm3之间,仍然小于该区地层水密度1.13 g/cm3。密度测井测量的是地层体积密度,但其探测深度浅,通常只能探测井壁附近的冲洗带。根据图2所示的模型可知,在轻质油层,冲洗带内的流体主要为地层水和泥浆滤液的混合流体及少量残余油,而稠油层冲洗带内的流体主要为稠油及少量混合流体,由于稠油的密度小于地层水的密度,因此在储层物性相近的条件下,稠油层的密度测井值会略低于轻质油层。
由上述分析可知,中子孔隙度和密度曲线在轻质油层和稠油层存在一些细微的差异,当把2条曲线按照合适的刻度进行重叠时,可进一步突显这种细微的差异特征。在轻质油层和水层,中子孔隙度曲线和密度曲线基本重合,而在稠油层则出现明显的分离。中子孔隙度和密度曲线的这种分离特征也常常用于判断气层,因为天然气的含氢指数远低于油和水。在图3和图4中的第3道,中子孔隙度曲线NPHI和密度曲线RHOB在上部的轻质油层和下部的水层基本重合,而在中部的含稠油层则出现明显的分离(绿色填充区域),这种分离幅度的大小则随着稠油含量的增加而增加。
核磁共振测井主要反映地层流体的含氢量而不受骨架矿物的影响,根据其测量结果得到的T2谱可计算地层的孔隙度,还可根据储层流体核磁共振特性的差异来区分烃的类型[28]。原油的T2是一个分布范围而不是一个固定的值,其值随着其黏度的增加而减小,当黏度超过1 000 cP之后,核磁共振信号衰减很快,甚至低于仪器的测量范围,因此稠油层的核磁共振孔隙度会低于地层总孔隙度。如图4中的第6道所示,红色方框所示的含稠油层段核磁共振孔隙度PHIT_NMR明显低于中子—密度交会孔隙度PHIT(褐色填充区域),而在上部的轻质油层和下部的水层段,2条孔隙度曲线则基本重合。此外,稠油通常由较多成分的烃类组成,T2谱的分布也变得更宽,随着稠油黏度和含量的增加,T2谱向T2值减小的方向移动,低值区组分将会明显增加,如图4中的第10道所示。稠油的T1弛豫时间很短,而黏度极小的轻质油的T1很长,利用双Tw测井模式得到的T2谱做差谱分析(DSM)可将稠油和黏度极小的轻质油区分开。图4中第11道为差谱分析结果,可明显看出上部轻质油层差谱信号较强,而中部红色方框所示的含稠油层段差谱信号十分微弱。不仅如此,稠油的扩散系数要比水和轻质油都小得多,利用双TE测井模式得到的T2谱做差谱分析也可将稠油和水以及轻质油区分开。如图4中的第12道所示,中部含稠油层段的差谱信号明显比上部轻质油段及下部水层段微弱得多。总之,利用核磁共振测井得到的丰富信息可定性识别稠油层,但在应用时仍需结合常规测井资料及地质资料来排除黏土矿物及孔隙结构变化的影响。
3 稠油含量指数计算
根据上述测井响应特征可定性识别稠油层,但本文的另一主要目的是计算稠油含量指数。将原状地层电阻率RILD和冲洗带电阻率RMSFL分别代入阿尔奇式(1)和式(2),可计算原状地层和冲洗带的含水饱和度,再用式(3)、式(4)计算冲洗带内残余油和可动油的体积含量。
(1)
(2)
VBVRO=(1-Sxo)φ
(3)
VBVMO=(Sxo-Sw)φ
(4)
式中,Sw、Sxo分别为原状地层和冲洗带的含水饱和度(V/V);φ为地层孔隙度(V/V);VBVRO,VBVMO分别为冲洗带残余油和可动油体积含量(V/V);Rw、Rmix分别为地层水电阻率和冲洗带混合液电阻率,Ω·m,其中Rmix可选择纯水层用式(2)进行反演计算得到;RILD、RMSFL分别为深感应电阻率和微球聚焦电阻率,Ω·m;a、m、n分别为阿尔奇公式中的岩性系数、胶结指数和饱和度指数。
如图3中的第6道和图4中的第7道所示,褐色区域为残余油体积,绿色区域为可动油体积,但这部分残余油并不完全是稠油,其中可能包含了部分残留在小孔喉里的轻质油,因此必须进一步结合中子孔隙度和密度曲线的分离幅度来计算残余油中稠油的相对含量。
根据地层的岩性特征选取合适的刻度,确保中子孔隙度曲线NPHI和密度曲线RHOB在纯水层段基本重合,那么在含稠油层段,2条曲线会出现明显的分离。通过与岩心资料及核磁共振测井的对比分析,发现这种分离幅度的大小在某种意义上反映了稠油相对含量的大小。为此,定义无量纲的差异指数Diff为NPHI和RHOB之间分离幅度。由于RHOB与NPHI具有不同的量纲,无法直接计算其差异的大小,因此必须利用式(5)和式(6)对其进行归一化处理,然后利用式(7)计算差异指数Diff,式中max的意思是取两者的最大值。
(5)
(6)
Diff=max(0,NPHInorm-RHOBnorm)
(7)
式中,RHOB、RHOBmax、RHOBmin分别为密度测井值、最大值和最小值(g/cm3),最大值和最小值分别取2.96和1.94;NPHI、NPHImax、NPHImin为中子孔隙度测井值、最大值和最小值(V/V),最大值和最小值分别取0.45和-0.15;RHOBnorm、NPHInorm分别为归一化的密度和中子孔隙度值。
在无法获得可靠的实验分析数据的条件下,如何将该差异指数转换为稠油含量系数成为问题的关键。然而,对于油藏开发而言,稠油的绝对含量并非最核心的问题,其核心问题是稠油的相对含量、分布范围及其对生产的影响。统计结果表明,研究区所有井的差异指数Diff分布在0～0.15之间,且生产动态资料表明,所有Diff值接近0.15的井都无法投产,说明残余油中几乎全部都是稠油。再进一步结合岩心上黑色稠油和浅褐色轻质油的分布特征,最终确定转换系数为0.15,用式(8)计算残余油中稠油的相对含量,再用式(9)计算轻质油相对含量。结果如图3中的第7道和图4中的第8道所示,黑色区域为稠油体积含量,绿色区域为轻质油体积含量。从图中可明显看出,黑色的稠油主要分布在Kh2-3和Kh2-4的上部,Kh2-1和Kh2-2虽然也有少量稠油,但含量极低,该分布特征与岩心观察结果一致。最后,可用式(10)计算稠油含量指数以便更直观的展示稠油和轻质油相对含量的变化,如图3中的第8道和图4中的第9道所示。
(8)
(9)
(10)
式中,VBVLO和VBVHO分别为轻质油和稠油体积含量(V/V);IHO为稠油含量指数。
4 稠油分布特征及其与水平井产能的关系
4.1 稠油的分布特征
将单井稠油含量指数曲线输入Petrel地质建模工区,采用确定性建模技术,可清楚地展示稠油在三维空间的分布特征。通过对研究区148口水平井的井轨迹和生产特征的综合分析,发现井轨迹穿过稠油含量指数高于0.2的区域的水平井都表现出明显的异常,或投产初期产量极低,且很快衰减,或根本无法投产。图5展示了1条贯穿AD1、AD2和AD4区的NW—SE走向剖面,黄色区域指示稠油含量指数小于0.2,深灰色区域指示稠油含量指数高于0.2,且指数越高颜色越深。从图5可以明显看出,稠油主要分布在AD1区的东南部,且构造高部位含量相对较高,边部含量逐渐降低;从稠油分布层位来看,Kh2-1～Kh2-4均有分布,但主要集中分布在Kh2-3和Kh2-4的上部,且Kh2-3和Kh2-4也表现为东南部含量高,西北部含量低的特点。
稠油的这种分布特征与油藏的构造演化和原油的运移特征密切相关。前期研究成果表明,Khasib油藏具有2期原油充注[20],第1期发生于晚白垩世——新近纪,低成熟源岩排出的重质油沿着AD1区与AD2区之间的走滑断层进入Khasib储层,之后发生横向运移,主要运移目标为构造相对较高的AD1区;第2期为新近纪晚中新世后,扎格罗斯造山运动使地层埋深增加,进入高成熟期的烃源岩排出的高成熟轻质原油运移至油藏,并对第1期的重质原油进行了一定程度的溶解和驱替,从而形成稠油现今的分布特征。
4.2 稠油分布与水平井产能关系
图6展示的是AD1区一个平行于××井组的横剖面,从井轨迹的分布层位来看,除了7H井水平段在Kh2-4上部之外,其余各井的水平段均在Kh2-3层。各井的生产特征差异明显,1H井水平段都在稠油指数小于0.2的黄色区域,因此该井投产效果较好,初期日产油达到了1 500桶,稳产1年之后转为注水井;2H井水平段部分井段在稠油指数大于0.2的浅灰色区域,部分井段在黄色区域,该井投产初期日产油近1 000桶,但衰减较快,投产半年左右便转为注水井;3H井基本都在深灰色区域,因此投产不足2月即停产;4H、5H、6H、7H井水平段全部都在稠油含量指数较高的深灰色区域,全部无法投产。上述各井的生产特征与该剖面稠油的分布特征完全吻合。此外,其他多个井组的生产特征也印证了稠油空间展布刻画的可靠性。
图5 Khasib油藏沿构造长轴方向稠油分布特征剖面
图6 Khasib油藏过××井组稠油分布特征剖面
5 结 论
(1) 稠油含有较多的沥青质和胶质这类高分子化合物,使得其在储层条件下很难流动,常规生产方法难以开采,明确其在油藏中的空间分布特征对于开发井网部署、井轨迹优化、降低钻井风险、提高油田采收率具有十分重要的意义。
(2) 利用测井资料识别稠油层是一种经济有效的方法。淡水泥浆钻井条件下,轻质油层的电阻率曲线通常呈明显的正差异特征,中子孔隙度与密度曲线基本重合,核磁共振孔隙度与地层总孔隙度接近;稠油层的电阻率曲线则表现为负差异特征,中子与密度曲线出现明显分离,核磁共振孔隙度小于地层总孔隙度,且T2谱明显变宽,向T2值减小的方向移动。
(3) 利用阿尔奇公式计算冲洗带残余油饱和度结合中子孔隙度与密度曲线的分离幅度,可定量计算稠油含量指数,并将其应用于三维地质模型中,直观地展示了稠油在Khasib油藏的空间分布特征。
(4) Ahdeb油田Khasib油藏的稠油横向上主要分布在AD1区东南部构造高部位,纵向上主要分布在Kh2-3和Kh2-4上部,其他各层位含量较少。该分布特征与油藏的构造演化和原油的两期充注结果密切相关,并与水平井生产特征和岩心观察结果一致。通过对该分布特征的空间刻画为后期水平井井位部署及井轨迹优化调整提供了参考依据。
参考文献:
[1] MAI A, BRYAN J, GOODARZI N, et al. Insights into Non-thermal Recovery of Heavy Oil [J]. Journal of Canadian Petroleum Technology, 2009, 48(3): 27-35.
[2] DUSSEAULT M B. Comparing Venezuelan and Canadian Heavy Oil and Tar Sands [C]∥Petroleum Society’s Canadian International Petroleum Conference, Calgary, Alberta, Canada, June 12-14, 2001.
[3] ALMANSOUR A O, AL-BAZZAZ W H, SARASWATHY G, et al. Investigation of the Physical and Chemical Genesis of Deep Tar-mat Oil and Its Recovery Potential Under Different Temperatures [C]∥SPE-170059-MS presented at the SPE Heavy Oil Conference-Cananda, Alberta, Canada, 10-12 June, 2014.
[4] JEDAAN N M, ABDULMALIK A AL, DESSORT D, et al. Characterization, Origin and Repartition of Tar Mat in the Bul Hanine Field in Qatar [C]∥Paper IPTC-11812 presented at the International Petroleum Technology Conference, Dubai, U. A. E., 4-6 December, 2007.
[5] BENEDEK L, ALI RAZALLY, ALGHAMDI H, et al. Tar Area Development in a Giant Carbonate Field in Saudi Arabia [C]∥Paper SPE-172236-MS presented at the SPE Saudi Arabia Section Annual Technical Symposium and Exhibition, Al-Khobar, Saudi Arabia, 21-24 April, 2014.
[6] MUNN D, JUBRALLA A F. Reservoir Geological Modeling of the Arab D Reservoir in the Bull Hanine Field, Offshore Qatar: Application and Results [C]∥Paper SPE-15699 presented at the Fifth SPE Middle East Oil Show, Manama, Bahrain, March 7-10, 1987.
[7] WILHELMS A, CARPENTIER B, HUC A Y. New Methods to Detect Tar Mats in Petroleum Reservoirs [J]. Journal of Petroleum Science and Engineering, 1994, 12: 147-155.
[8] AZIM SHAIKH ABDUL, AL-ANZI SALAH, HASSAN YAHYA, et al. Identification, Origin, and Distribution of Tar Mats in Upper Zubair Sand Reservoir Raudhatain Field, North Kuwait [C]∥Paper SPE-101303 presented at the Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference, Abu Dhabi, U. A. E., 5-8 November, 2006.
[9] KOPPER R, KUPECZ J, CURTIS C, et al. Reservoir Characterization of the Orinoco Heavy Oil Belt: Miocene Oficina Formation, Zuata Field, Eastern Venezuela Basin [C]∥Paper SPE-69697 presented at the SPE International Thermal Operations and Heavy Oil Symposium, Porlamar, Margarita Island, Venezuela, 12-14 March, 2001.
[10] 陈明江, 任兴国. 含沥青储层的测井识别及评价 [J]. 测井技术, 2012, 36(3): 272-276.
[11] HERRON M M. Mineralogy from Geochemical Well Logging [J]. Clays Clay Miner, 1986, 34: 204-213.
[12] LYNGRA STIG, HURSAN GABOR G, PALMER RICHARD G, et al. Heavy Oil Characterization: Lessons Learned During Placement of a Horizontal Injector at a Tar/Oil Interface [C]∥Paper SPE-172673-MS presented at the SPE Middle East Oil & Gas Show and Conference, Manama, Bahrain, 8-11 March, 2015.
[13] GALFORD J E, MARSCHALL D M. Combining NMR and Conventional Logs to Determine Fluid Volumes and Oil Viscosity in Heavy-oil Reservoirs [C]∥Paper SPE-63257 presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Dallas, Texas, 1-4 October, 2000.
[14] DECOSTER E, CARMONA R. Application of Recent NMR Developments to the Characterization of Orinoco Belt Heavy Oil Reservoirs [C]∥SPWLA 49th Annual Logging Symposium, May 25-28, 2008.
[15] CABRERA S C M, BRYAN J, KANTZAS A. Estimation of Bitumen and Solids Content in Fine Tailings Using Low-field NMR Technique [C]∥Paper JCPT-2007-074 presented at the 8th Canadian International Petroleum Conference (58th Annual Technical Meeting), Calgary, 12-14 June, 2007.
[16] KLEINBERG R L, VINEGAR H J. NMR Properties of Reservoir Fluids [J]. The Log Analyst, November-December 1996: 20-32.
[17] LATORRACA G A, STONARD S W, WEBBER P R, et al. Heavy Oil Viscosity Determination Using NMR Logs [C]∥SPWLA 40th Annual Logging Symposium, May 30-Jun 3, 1999.
[18] NASCIMENTO J DE D S, GOMES RICARDO M R. Tar Mats Characterization from NMR and Conventional Logs, Case Studies in Deep Water Reservoirs, Offshore Brazil [C]∥SPWLA 45th Annual Logging Symposium, Jun 6-9, 2004.
[19] 段海港, 周长迁, 张庆春, 等. 中东油气富集区成藏组合特征及勘探领域 [J]. 地学前缘, 2014, 21(3): 118-126.
[20] 杜洋, 崔燚, 郑丹, 等. 伊拉克中部白垩系油藏油源及运移特征 [J]. 石油实验地质, 2016, 38(1): 76-83.
[21] 杜洋, 汪娟, 方健, 等. 伊拉克中部上白垩统Khasib组岩溶储层演化及异常高渗层成因 [J]. 地质科学, 2015, 50(4): 1218-1234.
[22] 郭睿, 伏美燕, 赵丽敏, 等. 艾哈代布油田Khasib组沉积相及其对储层发育的控制 [J]. 矿物岩石, 2014, 34(1): 95-103.
[23] CRONQUIST C. Estimation and Classification of Reserves of Crude Oil, Natural Gas and Condensate [M]. Society of Petroleum Engineers, 2001.
[24] DESORCY G J. Classification and Nomenclature Systems for Petroleum and Petroleum Reserves [C]∥Paper No 89-40-97 presented at the 40th Annual Technical Meeting of the Petroleum Society of CIM, Banff, May 28-31, 1989.
[25] SPEIGHT J G. Petroleum Asphaltenes Part 1: Asphaltenes, Resins and the Structure of Petroleum [J]. Oil & Gas Science and Technology-Rev IFP, 2004, 5: 467-477.
[26] BORAH N M, MALLICK R K, CHOUDHURI B, et al. Mud Filtrate Invasion Profile-Its Influence on Wireline Logging and Hydrocarbon Productivity: A Case Study [C]∥Paper SPE-39510 presented at the SPE India Oil and Gas Conference and Exhibition, New Delhi, India, 17-19 February, 1998.
[27] ALLEN D, AUZERAIS F, DUSSAN E, et al. Invasion Revised [J]. Oilfield Review, July 1991.
[28] COATES GEORGE R, XIAO L H, Prammer Manfred G. NMR Logging Principles & Applications [M]. Houston: Haliburton Energy Services Publication, 1999.
[29] AKKURT R, MARDON D, GARDNER J S, et al. Enhanced Diffusion: Expanding the Range of NMR Direct Hydrocarbon-Typing Application [C]∥SPWLA 39th Annual Logging Symposium, 1998.
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