Reservoir Fracture Identification Method Based on Well Logging Curves in Low⁃Permeability Sandstone Reservoirs in Qiuling Oilfield of Tuha

doi:10.12422/j.issn.1672-6952.2025.02.006

Abstract

Abstract:

The low?permeability reservoir in Qiuling Oilfield of Tuha shows that the characteristics of early water discovery and rapid rise of water cut in some wells during water injection development, and dynamic analysis shows that there are dominant channels or the possibility of fractures in the reservoir. In order to further improve the development effect and enhance oil recovery, it is necessary to verify and determine the development of micro?fractures in the reservoir at the later stage of reservoir development. In this paper, based on the description of the core of a water washing inspection well, the development and distribution of reservoir fractures are studied, and a method of identifying the fracture development horizon based on logging curves are proposed. Through the analysis of logging data of two wells and the comparison of water absorption profiles, the method is proved to be feasible and reliable, and the study provides theoretical support for improving the development effect of water drive, effective utilization and recovery of remaining oil in Qiuling Oilfield of Tuha.

Key words: Low?permeability sandstone reservoir, Crack identification, Longitudinal heterogeneity, Logging curve, Fractal method, The fractal dimension

摘要：

吐哈丘陵油田的低渗透油藏在注水开发过程中表现出部分油井见水早、含水上升快的特征，动态分析显示储层中可能存在优势通道或裂缝。为进一步改善油藏开发后期的开发效果，提高原油采收率，有必要核实、确定储层微裂缝发育情况。在水洗检查井岩心描述的基础上，开展了储层裂缝发育及分布研究，提出了一种基于测井曲线的裂缝发育层位的判断方法；分析了2口井测井资料，并对吸水剖面进行了对比。结果表明，该判断方法可行、可靠，为吐哈丘陵油田改善水驱开发效果、有效动用及开采剩余油提供了技术支撑。

关键词: 低渗砂岩油藏, 裂缝识别, 纵向非均质性, 测井曲线, 分形方法, 分形维数

CLC Number:

TE357

Zhipeng XIAO, Libo DAI, Jifan HAN, Haiwei ZUO, Jinsong XIAO, Qidong LIAN, Yulong DANG, Xiangshang ZHAO, Shenglai YANG. Reservoir Fracture Identification Method Based on Well Logging Curves in Low⁃Permeability Sandstone Reservoirs in Qiuling Oilfield of Tuha[J]. Journal of Liaoning Petrochemical University, 2025, 45(2): 46-52.

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Figures/Tables 7

Fig.1 R/S analysis results of well curve of LJ14?211

Fig.2 JL14?211 well fracture comprehensive identification model judgment curve

Table 1 Relevant data of well LJ14?211 suction profile

层位	射孔井段/m	射开厚度/m	绝对吸入量/ （m³·d^-1）	相对吸入量/%	吸水强度/ （m³·d^-1·m^-1）	相对强度/%
S $11$	2 572.7~2 575.7	3.0	5.7	42.5	1.9	34.6
S $11$	2 576.3~2 579.0	2.7	1.9	14.2	0.7	12.7
S $13$	2 607.0~2 609.7	2.7	3.3	24.6	1.2	21.8
S $13$	2 610.3~2 611.7	1.4	2.5	18.7	1.7	30.9

Table 1 Relevant data of well LJ14?211 suction profile

层位	射孔井段/m	射开厚度/m	绝对吸入量/ （m³·d^-1）	相对吸入量/%	吸水强度/ （m³·d^-1·m^-1）	相对强度/%
S $11$	2 572.7~2 575.7	3.0	5.7	42.5	1.9	34.6
S $11$	2 576.3~2 579.0	2.7	1.9	14.2	0.7	12.7
S $13$	2 607.0~2 609.7	2.7	3.3	24.6	1.2	21.8
S $13$	2 610.3~2 611.7	1.4	2.5	18.7	1.7	30.9

Fig.3 Core sampling in well LJ14?211

Fig.4 LJ13?21 well fracture identification model final judgment curve

Table 2 Relevant data of well LJ13?21 suction profile

层位	射孔井段/m	射开厚度/m	绝对吸入量/ （m³·d^-1）	相对吸入量/%	吸水强度/ （m³·d^-1·m^-1）	吸水厚度/m
S $2 4 ⁃ 1$	2 704.9~2 718.9	14.0	9.5	19.0	0.7	14.0
S $3 2 ⁃ 1$	2 768.9~2 777.2	8.3	8.8	17.7	1.2	7.2
S $3 4 ⁃ 1$	2 802.0~2 804.8	2.8	3.3	6.6	1.2	2.8
S $4 1 ⁃ 2$	2 835.1~2 838.6	2.5	3.8	7.6	1.2	3.1
S $2 4 ⁃ 1$	3 019.4~3 031.2	12.0	7.4	14.9	0.6	12.0
$X 12$	3 047.4~3 056.2	8.8	5.5	10.9	0.6	8.8

Table 2 Relevant data of well LJ13?21 suction profile

层位	射孔井段/m	射开厚度/m	绝对吸入量/ （m³·d^-1）	相对吸入量/%	吸水强度/ （m³·d^-1·m^-1）	吸水厚度/m
S $2 4 ⁃ 1$	2 704.9~2 718.9	14.0	9.5	19.0	0.7	14.0
S $3 2 ⁃ 1$	2 768.9~2 777.2	8.3	8.8	17.7	1.2	7.2
S $3 4 ⁃ 1$	2 802.0~2 804.8	2.8	3.3	6.6	1.2	2.8
S $4 1 ⁃ 2$	2 835.1~2 838.6	2.5	3.8	7.6	1.2	3.1
S $2 4 ⁃ 1$	3 019.4~3 031.2	12.0	7.4	14.9	0.6	12.0
$X 12$	3 047.4~3 056.2	8.8	5.5	10.9	0.6	8.8

Fig.5 Core sampling in well LJ13?21

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