李潔梅,譚學(xué)群,許華明,張 鵬
(1.中國石化石油勘探開發(fā)研究院,北京100083;2.山東省第五地質(zhì)礦產(chǎn)勘察院,山東泰安271021)
油氣田勘探和開發(fā)的一項(xiàng)重要任務(wù)就是落實(shí)油氣資源的探明程度,預(yù)估油氣儲(chǔ)量的大小。容積法是計(jì)算油氣地質(zhì)儲(chǔ)量的主要方法,它采用油氣藏靜態(tài)資料對(duì)儲(chǔ)量進(jìn)行評(píng)估,因此適用性較好,適用于不同勘探開發(fā)階段、不同的圈閉類型、不同的儲(chǔ)集類型和驅(qū)動(dòng)方式。
從計(jì)算參數(shù)取值的角度來看,容積法儲(chǔ)量計(jì)算包括確定法和概率法。確定法中各計(jì)算參數(shù)取值為各參數(shù)的加權(quán)平均值,對(duì)于已開發(fā)成熟地區(qū),鉆井較完善,資料相對(duì)較豐富,模型的建立比較落實(shí),用確定法估算的儲(chǔ)量結(jié)果是可以接受的。但是對(duì)于勘探新區(qū)、新領(lǐng)域、復(fù)雜地質(zhì)條件等情況,用于研究地下油、氣藏的資料不完備,難于精確的確定油、氣藏的儲(chǔ)量計(jì)算值,也就是說,雖然給定了確定的儲(chǔ)量參數(shù),但是實(shí)際上存在較大不確定性(隨機(jī)性),相應(yīng)地,儲(chǔ)量結(jié)果也就具有不確定性或隨機(jī)性,從而不能正確評(píng)價(jià)油氣勘探開發(fā)中的風(fēng)險(xiǎn)。概率法采用蒙特卡洛模型進(jìn)行儲(chǔ)量計(jì)算,承認(rèn)儲(chǔ)量參數(shù)具有不確定性,并且鑒于各地質(zhì)參數(shù)本身的隨機(jī)性特點(diǎn),將其視為以不同概率在實(shí)數(shù)域上隨機(jī)取值的隨機(jī)變量或隨機(jī)參數(shù)模型。概率法儲(chǔ)量結(jié)果是一個(gè)儲(chǔ)量范圍,涵蓋了從保守到樂觀的估值范圍,從而更準(zhǔn)確地把握了油田儲(chǔ)量狀況,為油田的勘探開發(fā)決策提供了更可靠的依據(jù),降低了油氣勘探開發(fā)過程中決策的風(fēng)險(xiǎn)。
CLFS項(xiàng)目要求按照SPE標(biāo)準(zhǔn)復(fù)算儲(chǔ)量,給出1P(或 1C)、2P(或 2C)和 3P(或 3C)值(圖 1)。SPE標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,資源評(píng)估可采用確定法或概率法,或者為保證預(yù)測結(jié)果的合理性,可結(jié)合使用確定法和概率法。
在概率法中,研究人員針對(duì)輸入的參數(shù),首先給出一個(gè)概率分布類型,并求出該參數(shù)的分布范圍,然后使用容積法計(jì)算地質(zhì)儲(chǔ)量,得到的儲(chǔ)量是一個(gè)區(qū)間。這種方法通常在勘探至開發(fā)早期階段使用[1]。
CLFS項(xiàng)目整體處于未開發(fā)階段,很多含油構(gòu)造上往往只有一口井控制,儲(chǔ)量計(jì)算參數(shù)若取單一值會(huì)有較大的不確定性。因此,在CLFS項(xiàng)目的儲(chǔ)量計(jì)算中采用概率法更為合理。
對(duì)于每種儲(chǔ)量計(jì)算參數(shù),根據(jù)其特點(diǎn)選取合適的概率分布類型,再采用蒙特卡洛模擬確定三級(jí)估值。三級(jí)估值是指參數(shù)的可靠程度,即該參數(shù)P90(低估值或保守值)、P50(最佳值)和 P10(高估值或樂觀值),可對(duì)應(yīng)求取1P(或1C)、2P(或2C)和3P(或3C)儲(chǔ)量。
圖1 SPE儲(chǔ)量分類Fig.1 SPE reserve classification
概率法的基本方法主要是應(yīng)用蒙特卡羅模擬法進(jìn)行儲(chǔ)量計(jì)算。蒙特卡羅模擬是一種概率統(tǒng)計(jì)方法,應(yīng)用隨機(jī)技術(shù)進(jìn)行模擬計(jì)算的方法的統(tǒng)稱,通常被用來模擬服從某種分布的隨機(jī)變量,并實(shí)現(xiàn)隨機(jī)變量之間的運(yùn)算,最終結(jié)果是以隨機(jī)變量分布函數(shù)的形式給出。這種分布函數(shù)不僅代表了全部可能的結(jié)果,而且指出了各種結(jié)果出現(xiàn)的可能性,即概率。
在蒙特卡羅儲(chǔ)量模擬計(jì)算中,參與油氣儲(chǔ)量計(jì)算的各個(gè)地質(zhì)參數(shù)被看成是服從某種分布的隨機(jī)變量(圖2),圖中橫坐標(biāo)為儲(chǔ)量隨機(jī)參數(shù),縱坐標(biāo)為累積(P)概率。從圖中可以看出:儲(chǔ)量計(jì)算公式中的各地質(zhì)參數(shù)不是一個(gè)確定的值,而是隨機(jī)變量的分布函數(shù),儲(chǔ)量即是隨機(jī)變量分布函數(shù)之間的乘積,因此,儲(chǔ)量也是隨機(jī)變量的分布函數(shù),相應(yīng)的計(jì)算石油地質(zhì)儲(chǔ)量公式為:
式中:N為原油的地質(zhì)儲(chǔ)量,m3;A為含油面積,km2;h為有效厚度,m;Ф為有效孔隙度,小數(shù);Swi為含水飽和度,小數(shù);Boi為地層原油體積系數(shù),m3/m3。
基于隨機(jī)參數(shù)的概率法計(jì)算儲(chǔ)量分為3個(gè)步驟:①利用統(tǒng)計(jì)法構(gòu)建各個(gè)參數(shù)的分布函數(shù);②對(duì)隨機(jī)變量分布函數(shù)進(jìn)行隨機(jī)取值并計(jì)算儲(chǔ)量;③計(jì)算儲(chǔ)量并構(gòu)建儲(chǔ)量的隨機(jī)分布函數(shù)[2-5]。
圖2 概率法參數(shù)示意圖Fig.2 Sketch map showing the parameters of probabilistic method
采用容積法計(jì)算原油地質(zhì)儲(chǔ)量,需要確定5個(gè)儲(chǔ)量計(jì)算參數(shù),即含油面積、有效厚度、原油體積系數(shù)、有效孔隙度和含油飽和度(So)。對(duì)于CLFS項(xiàng)目,前3個(gè)參數(shù)由于井少(一個(gè)斷塊上往往就一口井)、數(shù)據(jù)量有限,可采用三角概率分布,首先確定一個(gè)基本值,然后根據(jù)其可靠程度確定變化范圍;后2個(gè)參數(shù)由于是通過測井解釋得到,數(shù)據(jù)點(diǎn)多,可采用連續(xù)型正態(tài)分布。
根據(jù)構(gòu)造、儲(chǔ)層、油(氣)水界面、斷層、地層與巖性邊界、油(氣)藏類型等,確定含油(氣)面積的變化范圍。
對(duì)于受構(gòu)造因素控制的含油邊界,鉆遇油水界面的油藏,取經(jīng)過海拔校正的油水邊界圈定含油面積;對(duì)于鉆遇油底的油藏取經(jīng)過海拔校正的油層底界圈定含油面積;對(duì)于受巖性因素控制的含油邊界,在巖性尖滅區(qū)按巖性尖滅邊界作為有效厚度0線圈定含油面積;對(duì)于斷層遮擋因素控制的含油邊界,在斷層邊界的地方按斷層線確定含油邊界[6-7]。
含油面積采用三角分布,并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度給定取值范圍。不同含油構(gòu)造的取值標(biāo)準(zhǔn)為表1。含油面積和構(gòu)造的落實(shí)程度與油水界面的確定方法關(guān)系密切。
A類:構(gòu)造落實(shí),鉆遇油水界面或通過油水界面通過MDT等可靠的測試資料得到,油水界面清楚。確定含油面積的變化范圍為-5%~5%;
B類:構(gòu)造落實(shí),未鉆遇油水界面,油水界面是通過最低可見油底推斷的,或推斷有效厚度0線,確定含油面積的變化范圍為-10% ~10%;
C類:構(gòu)造不十分落實(shí),推斷油水界面或推斷有效厚度0線,確定含油面積的變化范圍為-20% ~20%。
有效厚度、原油體積系數(shù),采用三角概率分布,首先確定一個(gè)基本值,然后根據(jù)其可靠程度確定變化范圍。有效厚度數(shù)據(jù)有限,給定變化范圍-20%~20%。原油體積系數(shù)一般變化不大,儲(chǔ)量計(jì)算中可將其變化范圍設(shè)定為-5%~5%。
有效孔隙度和含油飽和度是通過測井解釋得到,數(shù)據(jù)點(diǎn)多,可采用連續(xù)型正態(tài)分布。
對(duì)選擇三角分布的參數(shù)變化范圍的合理性進(jìn)行了討論。通常,復(fù)算結(jié)果與上次相差20%就要分析原因,說明20%是一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。由此可以借鑒,不確定性較大的參數(shù)變化范圍定為-20% ~20%,中等的參數(shù)變化范圍定為-10% ~10%,比較確定的參數(shù)變化范圍定為-5%~5%。
表1 不同含油構(gòu)造的取值標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Value-choosing standards for different oil-bearing structures
概率法適用于油田從勘探階段向開發(fā)階段轉(zhuǎn)型的時(shí)期,在國內(nèi)的石油儲(chǔ)量計(jì)算中到目前為止使用的比較少,沒有太多可以借鑒的經(jīng)驗(yàn)。文中通過對(duì)CLFS項(xiàng)目的研究,把概率法具體的應(yīng)用到資料極端缺乏地區(qū)的儲(chǔ)量計(jì)算中,具有很好的指導(dǎo)意義。首先,相對(duì)于確定法,概率法可對(duì)不同儲(chǔ)量值的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化,提供對(duì)應(yīng)于不同累積概率的地質(zhì)儲(chǔ)量估值,為開發(fā)投資提供更加充分的決策參考依據(jù)。其次,每一個(gè)參數(shù)的計(jì)算都充分考慮了該地區(qū)的具體條件,在資料不足的情況下,靈活選擇參數(shù)分布函數(shù),確定合理的取值范圍,較好地保證了研究結(jié)果的可靠程度。
儲(chǔ)量計(jì)算單元主要是根據(jù)平面上以獨(dú)立的油、氣藏,縱向上按含油氣層系作為獨(dú)立的計(jì)算單元?jiǎng)澐?。CLFS項(xiàng)目共劃分了10個(gè)儲(chǔ)量計(jì)算單元。文中選取 Pu-5單元為例說明概率法在CLFS項(xiàng)目儲(chǔ)量計(jì)算中的具體應(yīng)用。
Pu-5單元屬于Pu-NE油藏的一個(gè)計(jì)算單元。Pu-NE構(gòu)造位于AC/L6區(qū)塊Pu地壘東北部的構(gòu)造上,是夾持在北部東西走向北傾的斷層和南部近北東-南西走向南東傾斷層之間,由多個(gè)高點(diǎn)組成的背斜圈閉(圖3),圈閉面積1.2 km2。構(gòu)造軸向走向近南北向,Pu-NE構(gòu)造內(nèi)有幾個(gè)局部小構(gòu)造,高點(diǎn)埋深約為2 020 m。
Pu-NE油藏為常溫、常壓系統(tǒng)。油藏溫度86℃(垂深 TVD 2 053 m),溫度梯度為每百米3.5℃;油藏壓力20.73 MPa(垂深TVD 2 053 m),壓力系數(shù)1.03~1.06。
Pu-NE油藏平面上為一個(gè)含油層系,縱向上有兩套地層K-6和K-7,均為含油層系,其中含油層系K-6就是Pu-5計(jì)算單元,埋深2 000~2 350 m。砂巖為大套塊狀厚層砂巖,在工區(qū)內(nèi)發(fā)育厚度為50~110 m左右。
Pu-5為背斜構(gòu)造油藏,儲(chǔ)層物性好,但平面縱向變化較大,巖心分析測得孔隙度油水界面為-2 034 m(水下真實(shí)垂直深度TVDss),油層含油性好,為油田主力儲(chǔ)層。油藏與底水連通性好,屬大底水且地層能量充足的薄油藏。
圖3 Pu-NE區(qū)Pu-5含油構(gòu)造Fig.3 Pu-5 oil-bearing structure in the Pu-NE block
在概率方法中,首先對(duì)參數(shù)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,確定其概率分布函數(shù)。對(duì)于每一儲(chǔ)量計(jì)算參數(shù),需采用蒙特卡洛概率法計(jì)算三級(jí)估值。因此在地質(zhì)儲(chǔ)量計(jì)算參數(shù)確定過程中,首先依據(jù)構(gòu)造解釋成果、測井解釋結(jié)論得到一個(gè)確定值,然后根據(jù)不同參數(shù)可靠程度或者數(shù)據(jù)分布特征確定該參數(shù)P90(低估值)、P50(最佳值)和P10(高估值)值,可對(duì)應(yīng)求取1P(1C)、2P(2C)或者3P(3C)儲(chǔ)量。
3.1.1 含油面積的確定
Pu-NE油田K-6層:該單元為多種因素共同控制的油藏,南部斷層控制,北部構(gòu)造控制,東部巖性控制,故此單元的概率分布可歸為B類。區(qū)內(nèi)有3口井,Pu-5井、Pu-7和Pu-8ST1井。其中Pu-7和Pu-8ST1井為水平井,只有Pu-5井為直井,解釋有效厚度1層,為8.7 m。根據(jù)壓力測試梯度曲線,Pu油田北東塊K-6有統(tǒng)一的油水界面,深度為TVDss-2 034 m,以TVDss-2 034 m線作為油水邊界,東部及南部分別按巖性及斷層的圈定原則圈定含油邊界。圈定的含油面積為1.22 km2(圖4)。根據(jù)含油面積的取值標(biāo)準(zhǔn)(表1),可以計(jì)算得出其 P90,P50和 P10值分別為1.15,1.22和1.29 km2(圖5)。
圖4 Pu-NE區(qū)Pu-5單元含油面積Fig.4 Pu-5 oil-bearing area in the Pu-NE block
圖5 Pu-NE區(qū)Pu-5單元含油面積概率分布Fig.5 Probability distribution of the Pu-5 oil-bearing area in Pu-NE block
圖6 Pu-5單元有效厚度概率分布Fig.6 Probability distribution of the effective thickness of the Pu-5 unit
圖7 Pu-5單元孔隙度概率分布Fig.7 Probability distribution of porosity of the Pu-5 unit
3.1.2 有效厚度的確定
對(duì)于變化不大或者井控?cái)?shù)據(jù)偏少的參數(shù),如含油面積、有效厚度、原油體積系數(shù),采用三角分布,并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度給定取值范圍。
依據(jù)測井解釋成果確定單井有效厚度,因測井?dāng)?shù)據(jù)有限,通常一個(gè)含油構(gòu)造僅1-2口井,無法采用統(tǒng)計(jì)方法得到有效厚度的取值范圍,故設(shè)定變化范圍 -20% ~20%,從而得到三級(jí)估值(圖6)[8-11]。
3.1.3 有效孔隙度的確定
對(duì)測井解釋中油層的有效孔隙度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,確定其概率分布特征(圖7),可以看出孔隙度為正態(tài)分布,顯示為有偏度,正偏可用對(duì)數(shù)正態(tài)分布。然后選用對(duì)數(shù)正態(tài)分布函數(shù)來計(jì)算含油構(gòu)造單元的有效孔隙度分布范圍,從而確定該含油構(gòu)造有效孔隙度的三級(jí)估值。
3.1.4 含油飽和度的確定
對(duì)測井解釋中油層的含油飽和度數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,確定其概率分布特征(圖8),可以看出原始含油飽和度表現(xiàn)為負(fù)偏,因此可以選用正態(tài)β分布來計(jì)算不同含油構(gòu)造單元的含油飽和度分布范圍,從而確定該含油構(gòu)造的含油飽和度的三級(jí)估值。
圖8 Pu-5單元含油飽和度概率分布Fig.8 Probability distribution of the oil saturation in the Pu-5 unit
圖9 Pu-5單元原油體積系數(shù)概率分布Fig.9 Probability distribution of volume coefficient in the Pu-5 unit
圖10 Pu-5單元儲(chǔ)量概率分布Fig.10 Probability distribution of reserve in the Pu-5 unit
3.1.5 原油體積系數(shù)
對(duì)于變化不大或者井控?cái)?shù)據(jù)偏少的參數(shù),如含油面積、有效厚度、原油體積系數(shù),采用三角分布,并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度給定取值范圍。
根據(jù)Pu-5井高壓物性資料,確定Pu-5單元的原油體積系數(shù)為1.08。原油體積系數(shù)一般變化不大,儲(chǔ)量計(jì)算中可將其變化范圍設(shè)定為-5% ~5%,從而得到三級(jí)估值(圖9)。
將確定的上述各項(xiàng)參數(shù)輸入蒙特卡洛模型中進(jìn)行計(jì)算,即可得到Pu-5單元的儲(chǔ)量分布函數(shù)(圖10)。從計(jì)算結(jié)果可以看出,概率法給出了不同計(jì)算參數(shù)以及儲(chǔ)量結(jié)果的三級(jí)估值,為決策人員提供了一組從保守到樂觀的儲(chǔ)量估值范圍,從而更準(zhǔn)確地把握了油田儲(chǔ)量狀況,更科學(xué)地提供勘探開發(fā)依據(jù)(表2)。
表2 Pu-5單元儲(chǔ)量計(jì)算參數(shù)Table 2 Parameters for reserve calculation of the Pu-5 unit
1)針對(duì)儲(chǔ)量計(jì)算的各項(xiàng)參數(shù),分析其概率分布特點(diǎn),確定不同的計(jì)算方法。按照SPE標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行儲(chǔ)量計(jì)算,采用蒙特卡洛概率法,在Geoknowledge公司的GeoX軟件(版本5.7)程序上完成CLFS項(xiàng)目的儲(chǔ)量復(fù)算。
2)概率法計(jì)算儲(chǔ)量得出Pu-5單元的P50,P10,P90值,相比較之前用容積法計(jì)算得出的儲(chǔ)量結(jié)果,概率法可對(duì)不同儲(chǔ)量值的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化,提供對(duì)應(yīng)于不同累計(jì)概率的地質(zhì)儲(chǔ)量值,為開發(fā)投資提供充分的決策參考依據(jù)[12-15]。
3)概率法在CLFS項(xiàng)目的應(yīng)用過程中,有3個(gè)參數(shù)的分布類型選用了三角分布,首先確定一個(gè)基本值,然后根據(jù)其可靠程度確定變化范圍。在此過程中,我們是把基本值當(dāng)做中值來進(jìn)行計(jì)算的,在實(shí)際情況中基本值并不一定是中值,這是一個(gè)有待解決的局限性,值得進(jìn)一步的探討和研究。
[1]賈成業(yè),賈愛林,鄧懷群,等.概率法在油氣儲(chǔ)量計(jì)算中的應(yīng)用[J].天然氣工業(yè),2009,29(11):83 -85.JIia Chengye,Jia Ailin,Ddeng Huaiqun,et al.Application of the stochastic method to oil and gas reserves estimation[J].Natural Gas Industry,2009,29(11):83 -85.
[2]楊通佑.石油及天然氣儲(chǔ)量計(jì)算方法[M].北京:石油工業(yè)出版社,1990:83 -85.Yang Tongyou.Reserves calculation method of oil and gas[M].Beijing:Petroleum Industry Press,1990:83 -85.
[3]金強(qiáng),王偉鋒,信荃麟.測井多井儲(chǔ)層評(píng)價(jià)與石油儲(chǔ)量計(jì)算[J].石油實(shí)驗(yàn)地質(zhì),1994,16(2):152 -156.Jin Qiang,Wang Weifeng,Xin Quanlin.Reservoir evaluation and petroleum reserve estimation by multirle well-loggings[J].Petroleum Geology & Experimental,1994,16(2):152 -156.
[4]賈承造.美國 SEC油氣儲(chǔ)量評(píng)估方法[M].北京:石油工業(yè)出版社,2004:54-83.Jia Chengzao.American,reserves evaluation methods of oil and gas[M].Beijing:Petroleum Industry Press,2004:54 -83.
[5]劉吉余.油氣田開發(fā)地質(zhì)基礎(chǔ)[M].北京:石油工業(yè)出版社,2006:372 -373.Liu Yuji.Oil and gas field development geological foundation[M].Beijing:Petroleum Industry Press,2006:372 -373.
[6]吳元燕,吳勝和,蔡正旗.油礦地質(zhì)學(xué)(第三版)[M].北京:石油工業(yè)出版社,2005:296-315.Wu Yuanyan,Wu Shenghe,Cai Zhengqi.Oilfield geology(vertion 3)[M].Beijing:Petroleum Industry Press,2006:372 -373.
[7]劉吉余,隋新光,于潤濤.地質(zhì)儲(chǔ)量精細(xì)計(jì)算方法研究[J].海洋地質(zhì)動(dòng)態(tài),2003,19(9):31 -34.Liu Jiyu,Sui Xinguang,Yu Runtao.Method of fine calculation of geologic reserves[J].Marine Geology Letters,2003,19(9):31-34.
[8]趙文智,畢海濱.淺析中國與西方在儲(chǔ)量計(jì)算中確定有效厚度之差異[J].石油勘探與開發(fā),2005,32(3):125 -129.Zhao Wenzhi,Bi Haibin.Differences of net pay estimation between China and SEC[J].Petroleum Exploration and Development,2005,32(3):125 -129.
[9]吳國干,胡允棟,王永祥,等.油氣儲(chǔ)量評(píng)估與油氣藏圈閉成因的主控因素[J].石油學(xué)報(bào),2008,29(6):804 -808.Wu Guogan,Hu Yundong,Wang Yongxiang,et al.Main control factors for estimation of oil and gas reserves and genesis of traps in oil ad gas reservoirs[J].Acta Petrolei Sinica,2008,29(6):804-808.
[10]全國國土資源標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì).GB/T 19492—2004石油天然氣資源/儲(chǔ)量分類[S].北京:中國標(biāo)準(zhǔn)出版社,2004.National Technical Committee on Land and Resources of St andardizat ion Administration of China.GB/T 19492—2004 Classification for pet roleum resources/reserves[S].Beijing:Standards Press of China,2004.
[11]李會(huì)軍,鄢犀利,郭娟,等.柴達(dá)木盆地源自石炭系油氣顯示特征及其意義[J].斷塊油氣田,2011,18(1):14 -17.Li Huijun,Yan Xili,Guo Juan,et al.Characteristics and significance of hydrocarbon shows originated from Carboniferous formation in Qaidam Basin[J].2011,18(1):14 - 17.
[12]胡允棟,蕭德銘,王永祥.按SEC標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行油氣證實(shí)儲(chǔ)量評(píng)估的基本原則[J].石油學(xué)報(bào),2004,25(2):19-24.Hu Yundong,Xiao Deming,Wang Yongxiang.The principles for estimation proven reserves following SEC standards[J].Acta Petrolei Sinica,2004,25(2):19 -24.
[13]SPE,WPC,AAPG,SPEE.Pet roleum res ources management system[EB/OL].[2008 -01 -07].http:www.spe.org/spesit e/spe/spe/indust ry/reserves/Petroleum Resources Management System 2007.pdf.
[14]范昌育,王震亮,李萍.新構(gòu)造運(yùn)動(dòng)對(duì)東濮凹陷北部古近系烴源巖生烴的影響及其對(duì)淺層油氣成藏的意義[J].石油與天然氣地質(zhì),2010,31(3):386 -392.Fan Changyu,Wang Zhenliang,Li Ping.Influence of Neotectonicson hydrocarbon generation in the Paleogene source rocks of the northern Dongpu Depression and its implications for the form ing of oil/gas pools in shallow strata[J].Oil& Gas Geology 2010,31(3):386 -392.
[15]焦翠華,夏冬冬,王軍,等.特低滲砂巖儲(chǔ)層物性下限確定方法— —以永進(jìn)油田西山窯組儲(chǔ)集層為例[J].石油與天然氣地質(zhì),2009,30(3):379 -383.Jiao Cuihua,Xia Dongdong,Wang Jun,et al.Methods for determining the petrophysical property cutoffs of extra-low porosity and permeability sandstone reservoirs—an example from the Xishanyao Formation reservoirs in Yongjin oilfield[J].Oil &Gas Geology,2009,30(3):379 -383.