Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635212)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений  / №9 2017

ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СТАНДАРТНЫХ МЕТОДОВ ГИС С РАЗЛИЧНОЙ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТЬЮ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ ПОДСЧЕТНЫХ ПАРАМЕТРОВ КОЛЛЕКТОРОВ СО СЛОИСТОЙ ГЛИНИСТОСТЬЮ (400,00 руб.)

0   0
Первый авторМоскаленко
АвторыГильманова Н.В., Боронин П.А.
Страниц5
ID644702
АннотацияУсловия формирования неокомских и юрских отложений на Имилорско-Источном участке недр привели к развитию в разрезе скважин наряду с однородными (массивными) коллекторами слоистых, текстурно-неоднородных коллекторов. В статье рассмотрены возможности использования стандартных методов обязательного комплекса ГИС при выделении границ тонкослоистых прослоев коллекторов и при определении их подсчетных параметров. Выделенные толщины прослоев коллекторов от 0,2 до 0,6 м подтверждаются сопоставлением с фотографиями керна в дневном и ультрафиолетовом свете, а также данными работы скважин после проведения ГРП Выполнено сравнение двух подходов к определению коэффициентов пористости и нефтенасыщенности – с учетом коэффициента слоистой глинистости и без него. Оценка достоверности проведена путем прямых сопоставлений с данными керна для зоны предельного насыщения. Обоснован наиболее оптимальный подход при интерпретации тонкослоистых коллекторов с текстурной неоднородностью в пределах первых десятков сантиметров.
УДК553.83.05
Москаленко, Н.Ю. ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СТАНДАРТНЫХ МЕТОДОВ ГИС С РАЗЛИЧНОЙ РАЗРЕШАЮЩЕЙ СПОСОБНОСТЬЮ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ ПОДСЧЕТНЫХ ПАРАМЕТРОВ КОЛЛЕКТОРОВ СО СЛОИСТОЙ ГЛИНИСТОСТЬЮ / Н.Ю. Москаленко, Н.В. Гильманова, П.А. Боронин // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений .— 2017 .— №9 .— С. 48-52 .— URL: https://rucont.ru/efd/644702 (дата обращения: 10.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
Антиплагиат система на базе ИИ