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J-GLOBAL ID：202002214039780966   整理番号：20A1972126

四川盆地大猫坪構造長興層の検層堆積微相識別【JST・京大機械翻訳】

Logging-based sedimentary microfacies identification of Changxing Formation, Damaoping structure, Sichuan Basin

著者 (5件)： Zhang Hongying (中国石油西南油气田公司勘探開発研究院) ,  Xie Bing (中国石油西南油气田公司勘探開発研究院) ,  Yuan Qian (中国石油西南油气田公司勘探開発研究院) ,  Liu Shumin (中国石油西南油气田公司勘探開発研究院) ,  Wang Liying (中国石油西南油气田公司勘探開発研究院)
資料名： Tianranqi Kantan yu Kaifa  (Tianranqi Kantan yu Kaifa)
巻： 43  号： 2  ページ： 38-44  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4197A  ISSN： 1673-3177  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 四川東上二畳紀長興組は四川盆地の主力ガス層の1つであり、近年、四川東大猫坪長興層の天然ガス探査で良好な進展を遂げた。大猫坪長興層のガス貯留層は主に生物礁相貯留層を発達させた。生物礁発達の有利な相帯を予測するために、検層資料の堆積相分析を展開した。従来の検層資料を用いて岩石タイプを区分し、地層傾角、マイクロ抵抗率スキャン画像資料により生物礁相の形態、岩石構造、礁相組み合わせタイプなどの特徴を述べ、パターン認識分析方法を用いて、検層地球物理情報を地質情報に変換し、堆積相に対して自動識別を行った。大猫坪長興組の生物礁微相を特性化し、描写した。1.礁相地層の堆積モードは、縦方向に礁頂潮坪、礁核、礁間灰泥、礁灘微相に分けられ、良質貯留層は礁干潟に分布する。2.地質、岩心薄片、検層、試油に基づき、大猫坪長興組の生物礁微相の検層識別モデルを構築した。3.パターン認識分析技術を用いて沈積微相を識別し、検層曲線の堆積環境に対する敏感性を分析し、堆積環境の特徴パラメータを抽出し、特徴パラメータを利用して沈積微相識別モデルを構築した。結論:パターン認識分析技術は自動相分析を実現でき、各種の微相を迅速に識別でき、大猫坪長興組の生物礁微相分析に成功裡に応用でき、実掘削井の応用効果は比較的に良い。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電気抵抗率 ,  パターン認識 ,  堆積環境 ,  天然ガス ,  岩石 ,  潮汐 ,  *検層 ,  ガス層 ,  二畳紀 ,  地層 ,  地質 ,  産出試験 ,  礁
準シソーラス用語： 貯留層 ,  *四川盆地 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 油層工学  (UA10030G) ,  石油・ガス鉱床  (DE09050D)

タイトルに関連する用語 (2件)： 検層 ,  堆積