نشریه علوم زمین خوارزمی

نشریه علوم زمین خوارزمی

تعیین گونه‌های سنگی مخزنی بر مبنای داده‌های پتروفیزیکی و آنالیز ویژه مغزه در یکی از مخازن کربناته خلیج فارس

نویسنده
دانشگاه خوارزمی، دانشکدۀ علوم زمین
چکیده
یکی از مهم‌ترین مراحل بررسی مخازن هیدروکربوری تعیین گونه‌های سنگی است. تعیین نوع سنگ مخزن یا بر مبنای گروه‌بندی مشخصات لیتولوژی، پتروفیزیکی و زمین‌شناسی سنگ مخزن انجام می‌شود و یا بر اساس خواص دینامیک و عبوردهی سیالات در واحد‌های سنگی انجام می‌شود. روش اول بیش‌تر به‌وسیلۀ زمین‌شناسان و متخصصان مربوط به ساخت مدل‌های ریزدانه‌ای زمین‌شناسی پذیرفته شده است حال آن‌که مهندسان مخزن بیش‌تر با تکیه بر اساس رفتار جریان سیال این تقسیم‌بندی را انجام می‌دهند. به‌عبارت دیگر تقسیم‌بندی سنگ مخزنی وابسته به پارامترهای مختلفی نظیر ماتریس سنگ، نوع حفره‌ها، تخلخل، تراوایی، توزیع سایز گلوگاه حفره‌ها و فشار مویینگی است. در این مقاله، به‌صورت یک‌پارچه همۀ اطلاعات مغزه اعم از داده‌های استاتیکی و دینامیکی و هم‌چنین نتایج تفسیر داده‌های نمودارگیری به‌منظور تعیین گونه‌های سنگی در یکی از مخازن کربناته در خلیج فارس استفاده شده است. در این پژوهش از تطابق داده‌های اشباع آب به‌دست آمده از آنالیز ویژه مغزه و تفاسیر پتروفیزیکی به‌منظور تعیین دقیق‌تر گونه‌های سنگی، استفاده شده است.
کلیدواژه‌ها

[1] Cao, Z., Liu, G., Zhan, H., Li, C., You, Y., Yang, C., Jiang, H., 2016. Pore structure characterization of Chang-7 tight sandstone using MICP combined with N 2 GA techniques and its geological control factors. Scientific reports, 6, 36919.
[2] Li, A., Ding, W., He. J., Dai, P., Yin, S., Xie, F., 2015. Investigation of pore structure and fractal characteristics of organic-rich shale reservoirs:A case study of Lower Cambrian Qiongzhusi formation in Malong block of eastern Yunnan Province, South China. Mar. Pet. Geol. 70, 46–57.
[3] Dezfoolian, M.A., 2013. Flow Zone Indicator Estimation Based on Petrophysical Studies Using an Artificial Neural Network in a Southern Iran Reservoir. Pet. Sci. Technol. 31. 1294–1305.
[4] Bustin, R. M., Bustin, A. M. M., Cui, A., Ross, D., Pathi, V. M., 2008. Impact of shale properties on pore structure and storage characteristics. In: SPE Shale Gas Production Conference, Fort Worth, Texas.
[5] Amaefule, J. O., Altunbay, M., Tiab, D., Kersey, D. G., & Keelan, D. K. (1993). Enhanced reservoir description: using core and log data to identify hydraulic (flow) units and predict permeability in uncored intervals/wells. Paper presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition.
[6] Keelan, D. K., & Pugh, V. J. (1975). Trapped-gas saturations in carbonate formations. Society of Petroleum Engineers Journal, 15(02), 149-160.
[7] Tiab D., Donaldson E. C., "Petrophysics: Theory and Practice of Measuring Reservoir Rock and Fluid Transport Properties", Fourth Edition, Gulf Professional Publishing(2015) 918.
[8] Carman P., 1937. Fluid flow through a granular bed, Chemical Engineering Research & Design, 75, S32–S48.
[9] Kozeny J., 1927. Uber kapillare Leitung der Wasser in Boden, in Aufstieg, Versickerung und Anwendung auf die Bewasserung, in Akaddemie der Wissenschaften, Wien, 136, 271–306.
[10] Al-Ajmi, F. A., & Holditch, S. A. (2000). Permeability estimation using hydraulic flow units in a Central Arabia reservoir. Paper presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition.
[11] Dykstra, H., Parsons, R.L. 1950. The prediction of oil recovery by water flooding. In Secondary Recovery of Oil in the United States, second edition, 160–174. Washington, DC: API.
[12] Porras, J. C., Campos, O. 2001. Rock typing: a key for petrophysical characterization and definition of flow units, Santa Barbara Field, Eastern Venezuela Basin. In: SPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference held in Buenos Aires.
[13] Jorge, S.G., Ribeiro, M. T., Christian, J.S., 2008. Carbonate reservoir rock typing-the link between Geology and SCAL. In International Petroleum Exhibition and Conference, Abu Dhabi, UAE.