深层-超深层碳酸盐岩储层精细地质建模技术进展与攻关方向

doi:10.11743/ogg20230102

摘要/Abstract

摘要：

深层-超深层碳酸盐岩油气是业界普遍关注的热点和重点领域。如何精准刻画深层-超深层碳酸盐岩储集体空间展布及储集参数分布特征，是高效勘探开发面临的重大技术问题。在对储层地质分析、测井评价、地震预测、地质建模等相关技术发展现状分析的基础上，针对深层-超深层碳酸盐岩储层研究面临资料少、品质差、精度低，加之储层非均质性强等难题，深入开展了深层碳酸盐岩优质储层发育机理与分布规律研究，研发集成了深层碳酸盐岩储层描述与建模的关键技术系列，包括：①多尺度、多属性深层碳酸盐岩储层知识库构建技术；②地质分析新技术——从宏观到微观的储层地质观测分析技术，储层微区原位沉积、成岩环境定性-定量分析技术，储层发育机理与过程实验和数值模拟分析技术；③深层碳酸盐岩储层测井解释新技术——基于全域测井仿真的储层类型识别与参数定量评价技术，基于机器学习的沉积微相识别技术；④深层碳酸盐岩储层地震预测新技术——深层碳酸盐岩地震岩石物理建模技术，岩石物理引导的机器学习储层参数预测与不确定性评价技术；⑤深层碳酸盐岩地质建模新技术——多点地质统计学新算法，地质过程模拟技术，人工智能地质建模技术。分别建立了面控、断控、相控型碳酸盐岩储层地质建模技术流程，并选择塔里木盆地塔河、顺北油气田和四川盆地元坝气田进行了有效应用，为勘探开发部署提供了科学依据。最后，提出了深层-超深层碳酸盐岩储层地质建模未来攻关方向：①升级储层地质知识库，提高对建模的支撑力度；②扩充基于地质过程的建模技术，完善应用研究；③发展基于人工智能的地球物理解释、预测技术，提升复杂储层刻画能力；④研发基于人工智能的建模新方法，不断提高储层表征精度和模型的可靠性；⑤创建深层储层地质模型的快速更新技术，不断提高模型更新效率和精度。

关键词: 地质知识库, 储层地质分析, 储层测井评价, 储层地震预测, 人工智能建模, 精细地质建模, 碳酸盐岩储层, 深层-超深层

Abstract:

Exploration and development of deep and ultra-deep carbonate reservoirs have been a hot and key research topic in the industry. Accurately depicting the spatial distribution and physical property parameters of the reservoirs has been a major challenge for an efficient oil and gas exploration and development. Based on an analysis of current development of reservoir geological analysis， logging evaluation， seismic prediction， geological modeling and other related technologies， this study is focused on figuring out the development mechanisms and distribution patterns of high-quality deep carbonate reservoirs by overcoming the data issues （scarcity， low quality and inaccuracy） and the high heterogeneity nature of the reservoir. A series of key technologies for characterization and modelling of the deep carbonate reservoirs have been developed， including technologies for construction of multi-scale and multi-attribute deep carbonate reservoir knowledge base； new technologies for geological analysis such as macroscopic to microscopic geological observation， in-situ micro-area qualitative and quantitative analysis for reservoir sedimentation and diagenetic environment， experiment and numerical simulation technologies for mechanism and process of reservoir development； new logging interpretation technologies， such as reservoir type identification and quantitative parameter evaluation based on global logging simulation， and sedimentary microfacies identification based on machine learning； new seismic prediction methods， such as seismic petrophysical modeling， machine learning technologies for rock physics guided reservoir parameter prediction and uncertainty evaluation； new geological modeling technologies such as new algorithm of multipoint geostatistics， geological process simulation， and geological modeling based on artificial intelligence. The technological processes of geological modeling of carbonate reservoirs under the control of karst unconformity， fault and sedimentary facies have been established respectively and applied to oil and gas reservoirs in Tahe， Shunbei and Yuanba blocks in the Tarim Basin and the Sichuan Basin， providing scientific basis for exploration and development deployment. The future research direction of geological modeling for deep and ultra-deep carbonate reservoirs is also predicted： updating geological knowledge base to support geological modeling； expanding the modeling technology based on geological process and improving its application； developing geophysical interpretation and prediction technologies based on artificial intelligence to improve the ability to depict complex reservoirs； developing new modeling methods based on artificial intelligence to continuously improve the accuracy of reservoir characterization and the reliability of models； and establishing rapid updating technology of geological models for deep reservoirs to continuously improve the efficiency and accuracy of model updating.

Key words: geological knowledge base, reservoir geological analysis, reservoir logging evaluation, reservoir seismic prediction, artificial intelligence geological modeling, fine geological modeling, carbonate reservoir, deep and ultra-deep reservoir

中图分类号:

TE122.2

何治亮,赵向原,张文彪,等. 深层-超深层碳酸盐岩储层精细地质建模技术进展与攻关方向[J]. 石油与天然气地质, 2023, 44(1): 16-33. doi: 10.11743/ogg20230102 Zhiliang HE,Xiangyuan ZHAO,Wenbiao ZHANG,et al. Progress and direction of geological modeling for deep and ultra-deep carbonate reservoirs[J]. Oil & Gas Geology, 2023, 44(1): 16-33. doi: 10.11743/ogg20230102

图/表 6

图1

图2

图3

图4

图5

图6

参考文献 83

1	马永生，黎茂稳，蔡勋育，等. 中国海相深层油气富集机理与勘探开发：研究现状、关键技术瓶颈与基础科学问题［J］. 石油与天然气地质， 2020， 41（4）： 655-672， 683.
	MA Yongsheng， LI Maowen， CAI Xunyu， et al. Mechanisms and exploitation of deep marine petroleum accumulations in China： Advances， technological bottlenecks and basic scientific problems［J］. Oil & Gas Geology， 2020， 41（4）： 655-672， 683.
2	何治亮，马永生，朱东亚，等. 深层-超深层碳酸盐岩储层理论技术进展与攻关方向［J］. 石油与天然气地质， 2021， 42（3）： 533-546.
	HE Zhiliang， MA Yongsheng， Zhu Dongya， et al. Theoretical and technological progress and research direction of deep and ultra-deep carbonate reservoirs［J］. Oil & Gas Geology， 2021， 42（3）： 533-546.
3	赵文智，汪泽成，姜华，等. 从古老碳酸盐岩大油气田形成条件看四川盆地深层震旦系的勘探地位［J］. 天然气工业， 2020， 40（2）： 1-10.
	ZHAO Wenzhi， WANG Zecheng， JIANG Hua， et al. Exploration status of the deep Sinian strata in the Sichuan Basin： Formation conditions of old giant carbonate oil/gas fields［J］. Natural Gas Industry， 2020， 40（2）： 1-10.
4	马永生，何治亮，赵培荣，等. 深层—超深层碳酸盐岩储层形成机理新进展［J］. 石油学报， 2019， 40（12）： 1415-1425.
	MA Yongsheng， HE Zhiliang， ZHAO Peirong， et al. A new progress in formation mechanism of deep and ultra-deep carbonate reservoir［J］. Acta Petrolei Sinica， 2019， 40（12）： 1415-1425.
5	胡勇，彭先，李骞，等. 四川盆地深层海相碳酸盐岩气藏开发技术进展与发展方向［J］. 天然气工业， 2019， 39（9）： 48-57.
	HU Yong， PENG Xian， LI Qian， et al. Progress and development direction of technologies for deep marine carbonate gas reservoirs in the Sichuan Basin［J］. Natural Gas Industry， 2019， 39（9）： 48-57.
6	HOULDING S W. 3D Geoscience modeling： Computer techniques for geological characterization［M］. Heidelberg： Springer， 1994： 1-2.
7	李阳，侯加根，李永强. 碳酸盐岩缝洞型储集体特征及分类分级地质建模［J］. 石油勘探与开发， 2016， 43（4）： 600-606.
	LI Yang， HOU Jiagen， LI Yongqiang. Features and hierarchical modeling of carbonate fracture-cavity reservoirs［J］. Petroleum Exploration and Development， 2016， 43（4）： 600-606.
8	谭学群，廉培庆，邱茂君，等. 基于岩石类型约束的碳酸盐岩油藏地质建模方法——以扎格罗斯盆地碳酸盐岩油藏A为例［J］. 石油与天然气地质， 2013， 34（4）： 558-563.
	TAN Xuequn， LIAN Peiqing， QIU Maojun， et al. Rock type-constrained geological modeling of carbonate reservoirs： A case study of carbonate reservoir A in the Zagros Basin［J］. Oil & Gas Geology， 2013， 34（4）： 558-563.
9	胡向阳，郑文波，游瑜春，等. 四川盆地元坝长兴组礁滩相气藏概率体约束地质建模［J］. 石油与天然气地质， 2020， 41（1）： 157-163.
	HU Xiangyang， ZHENG Wenbo， YOU Yuchun， et al. Probability body-constrained geomodeling of reef-shoal reservoir in Changxing Formation， Yuanba area， Sichuan Basin［J］. Oil & Gas Geology， 2020， 41（1）： 157-163.
10	王松，王贵文，赖锦，等. 塔北地区一间房组碳酸盐岩储层测井识别方法及应用［J］. 地球物理学进展， 2018， 33（6）： 2462-2470.
	WANG Song， WANG Guiwen， LAI Jin， et al. Logging identification method and application of carbonate reservoir in Yijianfang Formation， northern Tarim Basin［J］. Progress in Geophysics， 2018， 33（6）： 2462-2470.
11	王晓畅，张军，李军，等. 基于交会图决策树的缝洞体类型常规测井识别方法——以塔河油田奥陶系为例［J］. 石油与天然气地质， 2017， 38（4）： 805-812.
	WANG Xiaochang， ZHANG Jun， LI Jun， et al. Conventional logging identification of fracture-vug complex types data based on crossplots-decision tree： A case study from the Ordovician in Tahe Oilfield， Tarim Basin［J］. Oil & Gas Geology， 2017， 38（4）： 805-812.
12	赵军，刘彦斌，王菲菲，等. 碳酸盐岩缝洞型储层类型识别与分类预测［J］. 中国岩溶， 2018， 37（4）： 584-591.
	ZHAO Jun， LIU Yanbin， WANG Feifei， et al. Identification and classification prediction of fractured-vuggy reservoir type in carbonate rocks［J］. Carsologica Sinica， 2018， 37（4）： 584-591.
13	任杰. 碳酸盐岩裂缝性储层常规测井评价方法［J］. 岩性油气藏， 2020， 32（6）： 129-137.
	REN Jie. Conventional logging evaluation method for carbonate fractured reservoir［J］. Lithologic Reservoirs， 2020， 32（6）： 129-137.
14	邓少贵，莫宣学，卢春利，等. 缝-洞型地层缝洞的双侧向测井响应数值模拟［J］. 石油勘探与开发， 2012， 39（6）： 706-712.
	DENG Shaogui， MO Xuanxue， LU Chunli， et al. Numerical simulation of the dual laterolog response to fractures and caves in fractured-cavernous formation［J］. Petroleum Exploration and Development， 2012， 39（6）： 706-712.
15	史飞洲，王彦春，陈剑光. 碳酸盐岩地层电成像测井孔隙度谱截止值计算方法［J］. 测井技术， 2016， 40（1）： 60-64.
	SHI Feizhou， WANG Yanchun， CHEN Jianguang. Calculation of porosity spectrum threshold of electrical images in carbonate reservoirs［J］. Well Logging Technology， 2016， 40（1）： 60-64.
16	张宏悦，韩艺. 岩电实验和数值模拟相结合精确评价致密气储层饱和度［J］. 当代化工， 2019， 48（4）： 795-798， 803.
	ZHANG Hongyue， HAN Yi. Accurate evaluation of saturation of tight gas reservoir by combining rock electricity experiment and numerical simulation［J］. Contemporary Chemical Industry， 2019， 48（4）： 795-798， 803.
17	陈义祥，任小锋，牟瑜，等. 基于电成像测井的致密碳酸盐岩储层有效性评价方法［J］. 测井技术， 2020， 44（1）： 49-54.
	CHEN Yixiang， REN Xiaofeng， MU Yu， et al. Effectiveness evaluation method for tight carbonate reservoirs based on electrical imaging logging data［J］. Well Logging Technology， 2020， 44（1）： 49-54.
18	陆云龙，崔云江，关叶钦，等. 基于阵列声波测井的裂缝有效性定量评价方法［J］. 测井技术， 2022， 46（1）： 64-70.
	LU Yunlong， CUI Yunjiang， GUAN Yeqin， et al. Quantitative evaluation method of fracture effectiveness based on array acoustic logging［J］. Well Logging Technology， 2022， 46（1）： 64-70.
19	侯克均，吴见萌，葛祥，等. 基于二维核磁共振弛豫谱的雷四段孔隙度计算方法［J］. 波谱学杂志， 2020， 37（2）： 162-171.
	HOU Kejun， WU Jianmeng， GE Xiang， et al. Calculating porosity from two-dimensional NMR relaxation spectra of the Leikoupo Group’s 4th section［J］. Chinese Journal of Magnetic Resonance， 2020， 37（2）： 162-171.
20	ZHAO Luanxiao， GENG Jianhua， CHENG Jiubing， et al. Probabilistic lithofacies prediction from prestack seismic data in a heterogeneous carbonate reservoir［J］. Geophysics， 2014， 79（5）： M25-M34.
21	徐旺林，张繁昌，郭彦如，等. 贝叶斯全频信息同时反演在鄂尔多斯盆地碳酸盐岩储层预测中的应用［J］. 石油地球物理勘探， 2014， 49（4）： 723-728.
	XU Wanglin， ZHANG Fanchang， GUO Yanru， et al. Bayesian full frequency simultaneous inversion for carbonate reservoir in Erdos Basin［J］. Oil Geophysical Prospecting， 2014， 49（4）： 723-728.
22	周衍，饶莹. 地震反Q滤波应用于碳酸盐岩储层特征描述［J］. 地球物理学报， 2018， 61（1）： 284-292.
	ZHOU Yan， RAO Ying. Seismic inverse Q filtering for carbonate reservoir characterization［J］. Chinese Journal of Geophysics， 2018， 61（1）： 284-292.
23	刘军，任丽丹，龚伟. 叠前各向异性裂缝预测技术在顺南地区碳酸盐岩领域中的应用研究［J］. 工程地球物理学报， 2017， 14（4）： 463-467.
	LIU Jun， REN Lidan， GONG Wei. The application of pre-stack anisotropy fracture predicting technology to carbonate rock in Shunnan area［J］. Chinese Journal of Engineering Geophysics， 2017， 14（4）： 463-467.
24	GHON G， GRANA D， RANKEY E C， et al. Bayesian facies inversion on a partially dolomitized isolated carbonate platform： A case study from Central Luconia Province， Malaysia［J］. Geophysics， 2021， 86（2）： B97-B108.
25	裘怿楠. 石油开发地质方法论（一）［J］. 石油勘探与开发， 1996， 23（2）： 43-47.
	QIU Yinan. The methodology of petroleum development geology （Ⅰ）［J］. Petroleum Exploration and Development， 1996， 23（2）： 43-47.
26	王晖，赵建辉. 油田开发方案设计阶段储集层地质模型的建立［J］. 石油勘探与开发， 2001， 28（3）： 83-85.
	WANG Hui， ZHAO Jianhui. Building reservoir model at the design phase of oilfield development plan［J］. Petroleum Exploration and Development， 2001， 28（3）： 83-85.
27	乔占峰，沈安江，郑剑锋，等. 基于数字露头模型的碳酸盐岩储集层三维地质建模［J］. 石油勘探与开发， 2015， 42（3）： 328-337.
	QIAO Zhanfeng， SHEN Anjiang， ZHENG Jianfeng， et al. Three-dimensional carbonate reservoir geomodeling based on the digital outcrop model［J］. Petroleum Exploration and Development， 2015， 42（3）： 328-337.
28	宋新民，冉启全，孙圆辉，等. 火山岩气藏精细描述及地质建模［J］. 石油勘探与开发， 2010， 37（4）： 458-465.
	SONG Xinmin， RAN Qiquan， SUN Yuanhui， et al. Fine description and geologic modeling for volcanic gas reservoirs［J］. Petroleum Exploration and Development， 2010， 37（4）： 458-465.
29	吴键，曹代勇，邓爱居，等. 三维地质建模技术在油田基础地质研究中的应用［J］. 地球科学与环境学报， 2005， 27（2）： 52-55.
	WU Jian， CAO Daiyong， DENG Aiju， et al. 3D geological modeling in studying oilfield geology［J］. Journal of Earth Sciences and Environment， 2005， 27（2）： 52-55.
30	江同文，唐明龙，王洪峰. 克拉2气田稀井网储层精细三维地质建模［J］. 天然气工业， 2008， 28（10）： 11-14， 134.
	JIANG Tongwen， TANG Minglong， WANG Hongfeng. Fine 3D geologic modelling of reservoirs under control of wide spacing in the Kela-2 Gas Field［J］. Natural Gas Industry， 2008， 28（10）： 11-14， 134.
31	白振强，王清华，杜庆龙，等. 曲流河砂体三维构型地质建模及数值模拟研究［J］. 石油学报， 2009， 30（6）： 898-902， 907.
	BAI Zhenqiang， WANG Qinghua， DU Qinglong， et al. Study on 3D architecture geology modeling and digital simulation in meandering reservoir［J］. Acta Petrolei Sinica， 2009， 30（6）： 898-902， 907.
32	尹艳树，张昌民，李少华，等. 一种基于沉积模式的多点地质统计学建模方法［J］. 地质论评， 2014， 60（1）： 216-221.
	YIN Yanshu， ZHANG Changmin， LI Shaohua， et al. A pattern-based multiple point geostatistics method［J］. Geological Review， 2014， 60（1）： 216-221.
33	刘可可，侯加根，刘钰铭，等. 多点地质统计学在点坝内部构型三维建模中的应用［J］. 石油与天然气地质， 2016， 37（4）： 577-583.
	LIU Keke， HOU Jiagen， LIU Yuming， et al. Application of multiple-point geostatistics in 3D internal architecture modeling of point bar［J］. Oil & Gas Geology， 2016， 37（4）： 577-583.
34	王鸣川，商晓飞，段太忠. 多点地质统计学建模中训练图像建立方法综述［J］. 高校地质学报， 2022， 28（1）： 96-103.
	WANG Mingchuan， SHANG Xiaofei， DUAN Taizhong. A review of the establishment methods of training image in multiple-point statistics modeling［J］. Geological Journal of China Universities， 2022， 28（1）： 96-103.
35	王立鑫，尹艳树，冯文杰，等. 多点地质统计学中训练图像优选方法及其在地质建模中的应用［J］. 石油勘探与开发， 2019， 46（4）： 703-709.
	WANG Lixin， YIN Yanshu， FENG Wenjie， et al. A training image optimization method in multiple-point geostatistics and its application in geological modeling［J］. Petroleum Exploration and Development， 2019， 46（4）： 703-709.
36	陈欢庆，李文青，洪垚. 多点地质统计学建模研究进展［J］. 高校地质学报， 2018， 24（4）： 593-603.
	CHEN Huanqing， LI Wenqing， HONG Yao. Advances in multiple-point geostatistics modeling［J］. Geological Journal of China Universities， 2018， 24（4）： 593-603.
37	黄渊，段太忠，樊太亮，等. 塔河地区寒武纪碳酸盐岩台地沉积演化史与成因机制——来自地层沉积正演模拟的启示［J］. 石油学报， 2022， 43（5）： 617-636.
	HUANG Yuan， DUAN Taizhong， FAN Tailiang， et al. Depositional evolution history and formation mechanism of Cambrian carbonate platforms in Tahe area： Insights from stratigraphic forward modelling［J］. Acta Petrolei Sinica， 2022， 43（5）： 617-636.
38	唐佳凡，唐明明，卢双舫，等. 基于耦合沉积动力学模拟与多点地质统计学方法的河口湾储层三维建模研究［J/OL］. 地球科学： 1-18［2022-09-01］. .
	TANG Jiafan， TANG Mingming， LU Shuangfang， et al. Three-dimensional modeling of estuary reservoir based on coupling sedimentary dynamics simulation and multipoint geostatistics method［J/OL］. Earth Science： 1-18［2022-09-01］. .
39	刘彦锋，张文彪，段太忠，等. 深度学习油气藏地质建模研究进展［J］. 地质科技通报， 2021， 40（4）： 235-241.
	LIU Yanfeng， ZHANG Wenbiao， DUAN Taizhong， et al. Progress of deep learning in oil and gas reservoir geological modeling［J］. Bulletin of Geological Science and Technology， 2021， 40（4）： 235-241.
40	SAIKIA P， BARUAH R D， SINGH S K， et al. Artificial neural networks in the domain of reservoir characterization： A review from shallow to deep models［J］. Computers & Geosciences， 2020， 135： 104357.
41	何治亮，孙建芳，郭攀红，等. 碳酸盐岩储集层知识库构建方法及其在缝洞型油藏地质建模中的应用［J］. 石油勘探与开发， 2021， 48（4）： 710-718.
	HE Zhiliang， SUN Jianfang， GUO Panhong， et al. Construction method of carbonate reservoir knowledge base and its application in fracture-cavity reservoir geological modeling［J］. Petroleum Exploration and Development， 2021， 48（4）： 710-718.
42	何治亮，马永生，张军涛，等. 中国的白云岩与白云岩储层：分布、成因与控制因素［J］. 石油与天然气地质， 2020， 41（1）： 1-14.
	HE Zhiliang， MA Yongsheng， ZHANG Juntao， et al. Distribution， genetic mechanism and control factors of dolomite and dolomite reservoirs in China［J］. Oil & Gas Geology， 2020， 41（1）： 1-14.
43	RESOP J P， LEHMANN L， HESSION W C. Drone laser scanning for modeling riverscape topography and vegetation： Comparison with traditional aerial lidar［J］. Drones， 2019， 3（2）： 35.
44	SONG Lei， NING Zhengfu， DUAN Lian. Research on reservoir characteristics of Chang7 tight oil based on nano-CT［J］. Arabian Journal of Geosciences， 2018， 11（16）： 472.
45	WANG Jingbin， HE Zhiliang， ZHU Dongya， et al. Petrological and geochemical characteristics of the botryoidal dolomite of Dengying Formation in the Yangtze Craton， South China： Constraints on terminal Ediacaran “dolomite seas”［J］. Sedimentary Geology， 2020， 406： 105722.
46	ZHU Dongya， LIU Quanyou， ZHANG Juntao， et al. Types of fluid alteration and developing mechanism of deep marine carbonate reservoirs［J］. Geofluids， 2019， 2019： 3630915.
47	EILER J M. “Clumped-isotope” geochemistry—The study of naturally-occurring， multiply-substituted isotopologues［J］. Earth and Planetary Science Letters， 2007， 262（3/4）： 309-327.
48	RIECHELMANN S， MAVROMATIS V， BUHL D， et al. Controls on formation and alteration of early diagenetic dolomite： A multi-proxy δ^44/40Ca， δ²⁶Mg， δ¹⁸O and δ¹³C approach［J］. Geochimica et Cosmochimica Acta， 2020， 283： 167-183.
49	HANSMAN R J， ALBERT R， GERDES A， et al. Absolute ages of multiple generations of brittle structures by U-Pb dating of calcite［J］. Geology， 2018， 46（3）： 207-210.
50	DROST K， CHEW D， PETRUS J A， et al. An image mapping approach to U-Pb LA-ICP-MS carbonate dating and applications to direct dating of carbonate sedimentation［J］. Geochemistry， Geophysics， Geosystems， 2018， 19（12）： 4631-4648.
51	BRIGAUD B， ANDRIEU S， BLAISE T， et al. Calcite uranium-lead geochronology applied to hardground lithification and sequence boundary dating［J］. Sedimentology， 2021， 68（1）： 168-195.
52	WANG Xiaolin， CHOU Iming， HU Wenxuan， et al. In situ observations of liquid-liquid phase separation in aqueous MgSO₄ solutions： Geological and geochemical implications［J］. Geochimica et Cosmochimica Acta， 2013， 103： 1-10.
53	WANG Xiaolin， CHOU Iming， HU Wenxuan， et al. Raman spectroscopic measurements of CO₂ density： Experimental calibration with high-pressure optical cell （HPOC） and fused silica capillary capsule （FSCC） with application to fluid inclusion observations［J］. Geochimica et Cosmochimica Acta， 2011， 75（14）： 4080-4093.
54	LUQUOT L， GOUZE P， NIEMI A， et al. CO₂-rich brine percolation experiments through Heletz reservoir rock samples （Israel）： Role of the flow rate and brine composition［J］. International Journal of Greenhouse Gas Control， 2016， 48（Part 1）： 44-58.
55	CHOU Iming. In situ observations and quantitative Raman spectroscopic analyses of samples in high-pressure optical cells in hydrothermal experiments［J］. Science Bulletin， 2021， 66（19）： 1933-1935.
56	刘诗琦，陈森然，刘波，等. 基于原位溶蚀模拟实验的四川盆地二叠系栖霞组-茅口组白云岩孔隙演化［J］. 石油与天然气地质， 2021， 42（3）： 702-716.
	LIU Shiqi， CHEN Senran， LIU Bo， et al. Pore evolution of the Permian Qixia-Maokou Formations dolomite in Sichuan Basin based on in-situ dissolution simulation experiment［J］. Oil & Gas Geology， 2021， 42（3）： 702-716.
57	NOIRIEL C， SOULAINE C. Pore-scale imaging and modelling of reactive flow in evolving porous media： tracking the dynamics of the fluid–rock interface［J］. Transport in Porous Media， 2021， 140（1）： 181-213.
58	丁茜，何治亮，王静彬，等. 生烃伴生酸性流体对碳酸盐岩储层改造效应的模拟实验［J］. 石油与天然气地质， 2020， 41（1）： 223-234.
	DING Qian， HE Zhiliang， WANG Jingbin， et al. Simulation experiment of carbonate reservoir modification by source rock-derived acidic fluids［J］. Oil & Gas Geology， 2020， 41（1）： 223-234.
59	MOLINS S， TREBOTICH D， YANG Li， et al. Pore-scale controls on calcite dissolution rates from flow-through laboratory and numerical experiments［J］. Environmental Science & Technology， 2014， 48（13）： 7453-7460.
60	CHEN Li， KANG Qinjun， CAREY B， et al. Pore-scale study of diffusion-reaction processes involving dissolution and precipitation using the lattice Boltzmann method［J］. International Journal of Heat and Mass Transfer， 2014， 75： 483-496.
61	XU Tianfu， SONNENTHAL E， SPYCHER N， et al. TOUGHREACT—A simulation program for non-isothermal multiphase reactive geochemical transport in variably saturated geologic media： Applications to geothermal injectivity and CO₂ geological sequestration［J］. Computers & Geosciences， 2006， 32（2）： 145-165.
62	DENG Hang， SPYCHER N. Modeling reactive transport processes in fractures［J］. Reviews in Mineralogy and Geochemistry， 2019， 85（1）： 49-74.
63	吴天江，杨海恩，陈荣环，等. 基于R/S分析法的调剖注入压力动态变化特征量化评价［J］. 西安石油大学学报（自然科学版）， 2016， 31（2）： 65-69.
	WU Tianjiang， YANG Haien， CHEN Ronghuan， et al. Quantitative evaluation of dynamic varying characteristics of injection pressure in profile control based on rescaled range （R/S） analysis method［J］. Journal of Xi’an Shiyou University（Natural Science Edition）， 2016， 31（2）： 65-69.
64	张子涵，魏文，张杰，等. 基于CT扫描红层砂岩孔隙多标度分形维数的确定方法［J］. 地质科技通报， 2022， 41（3）： 254-263.
	ZHANG Zihan， WEI Wen， ZHANG Jie， et al. Determining method of multiscale fractal dimension of red bed sandstone pores based on CT scanning［J］. Bulletin of Geological Science and Technology， 2022， 41（3）： 254-263.
65	韩存鸽，叶球孙. WEKA平台下的聚类分析算法比较研究［J］. 重庆科技学院学报（自然科学版）， 2019， 21（1）： 90-93， 118.
	HAN Cunge， YE Qiusun. Comparison of clustering analysis algorithms based on WEKA platform［J］. Journal of Chongqing University of Science and Technology（Natural Sciences Edition）， 2019， 21（1）： 90-93， 118.
66	ZHAO Luanxiao， ZOU Caifeng， CHEN Caifeng， et al. Fluid and lithofacies prediction based on integration of well-log data and seismic inversion： A machine-learning approach［J］. Geophysics， 2021， 86（4）： M151-M165.
67	ZOU Caifeng， ZHAO Luanxiao， XU Minghui， et al. Porosity prediction with uncertainty quantification from multiple seismic attributes using random forest［J］. Journal of Geophysical Research： Solid Earth， 2021， 126（7）： e2021JB021826.
68	CHEN Yuanyuan， ZHAO Luanxiao， PAN Jianguo， et al. Deep carbonate reservoir characterisation using multi-seismic attributes via machine learning with physical constraints［J］. Journal of Geophysics and Engineering， 2021， 18（5）： 761-775.
69	WANG Yingying， NIU Liping， ZHAO Luanxiao， et al. Gaussian mixture model deep neural network and its application in porosity prediction of deep carbonate reservoir［J］. Geophysics， 2022， 87（2）： M59-M72.
70	王鸣川，段太忠. 基于图型矢量距离的多点地质统计相建模算法［J］. 石油学报， 2018， 39（8）： 916-923.
	WANG Mingchuan， DUAN Taizhong. Multipoint geostatistical facies modeling algorithm based on pattern vector distance［J］. Acta Petrolei Sinica， 2018， 39（8）： 916-923.
71	段太忠，王光付，廉培庆，等. 油气藏定量地质建模方法与应用［M］. 北京：石油工业出版社， 2019.
	DUAN Taizhong， WANG Guangfu， LIAN Peiqing， et al. Method and application of quantitative geological modeling for oil and gas reservoir［M］. Beijing： Petroleum Industry Press， 2019.
72	刘彦锋，段太忠，龚伟，等. 基于深度学习的沉积模拟代理模型构建与应用［J/OL］. 沉积学报： 1-16［2022-09-01］. . DOI：10.14027/j.issn.1000-0550.2021.152 . doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2021.152
	LIU Yanfeng， DUAN Taizhong， GONG Wei， et al. Construction and application of a proxy model for stratigraphic forward modeling based on deep learning［J/OL］. Acta Sedimentologica Sinica： 1-16［2022-09-01］. . DOI：10.14027/j.issn.1000-0550.2021.152 . doi: 10.14027/j.issn.1000-0550.2021.152
73	沈禄银，潘仁芳，段太忠，等. 基于地层沉积反演的深时海平面变化曲线恢复方法［J/OL］. 地学前缘： 1-12［2022-09-01］. . DOI：10.13745/j.esf.sf.2022.2.64 . doi: 10.13745/j.esf.sf.2022.2.64
	SHEN Luyin， PAN Renfang， DUAN Taizhong， et al. Recovery method of deep time sea level change curve based on stratigraphic inverse modeling［J/OL］. Earth Science Frontiers： 1-12［2022-09-01］. . DOI：10.13745/j.esf.sf.2022.2.64 . doi: 10.13745/j.esf.sf.2022.2.64
74	张文彪，段太忠，刘彦锋，等. 综合沉积正演与多点地质统计模拟碳酸盐岩台地——以巴西Jupiter油田为例［J］. 石油学报， 2017， 38（8）： 925-934.
	ZHANG Wenbiao， DUAN Taizhong， LIU Yanfeng， et al. Integrated sedimentary forward modeling and multipoint geostatistics in carbonate platform simulation： A case study of Jupiter Oilfield in Brazil［J］. Acta Petrolei Sinica， 2017， 38（8）： 925-934.
75	ZHANG Wenbiao， HE Zhiliang， DUAN Taizhong， et al. Architecture characteristics and characterization methods of fault-controlled karst reservoirs： A case study of the Shunbei 5 fault zone in the Tarim Basin， China［J/OL］. Interpretation， 2022： SA47-SA62［2022-09-01］. . DOI： 10.1190/INT-2022-0014.1 . doi: 10.1190/INT-2022-0014.1
76	吕心瑞，孙建芳，邬兴威，等. 缝洞型碳酸盐岩油藏储层结构表征方法——以塔里木盆地塔河S67单元奥陶系油藏为例［J］. 石油与天然气地质， 2021， 42（3）： 728-737.
	Xinrui LYU， SUN Jianfang， WU Xingwei， et al. Internal architecture characterization of fractured-vuggy carbonate reservoirs： A case study on the Ordovician reservoirs， Tahe Unit S67， Tarim Basin［J］. Oil & Gas Geology， 2021， 42（3）： 728-737.
77	胡向阳，李阳，权莲顺，等. 碳酸盐岩缝洞型油藏三维地质建模方法——以塔河油田四区奥陶系油藏为例［J］. 石油与天然气地质， 2013， 34（3）： 383-387.
	HU Xiangyang， LI Yang， QUAN Lianshun， et al. Three-dimensional geological modeling of fractured-vuggy carbonate reservoirs： A case from the Ordovician reservoirs in Tahe-Ⅳ Block， Tahe Oilfield［J］. Oil & Gas Geology， 2013， 34（3）： 383-387.
78	吕心瑞，李红凯，魏荷花，等. 碳酸盐岩储层多尺度缝洞体分类表征——以塔河油田S80单元奥陶系油藏为例［J］. 石油与天然气地质， 2017， 38（4）： 813-821.
	Xinrui LYU， LI Hongkai， WEI Hehua， et al. Classification and characterization method for multi-scale fractured-vuggy reservoir zones in carbonate reservoirs： An example from Ordovician reservoirs in Tahe Oilfield S80 Unit［J］. Oil & Gas Geology， 2017， 38（4）： 813-821.
79	刘彦锋，张文彪，段太忠，等. 基于细胞自动机的断控岩溶过程数值模拟方法［J］. 科学技术与工程， 2021， 21（9）： 3550-3555.
	LIU Yanfeng， ZHANG Wenbiao， DUAN Taizhong， et al. Numerical simulation method for the formation of fault-karst carbonate reservoir process based on cellular automaton［J］. Science Technology and Engineering， 2021， 21（9）： 3550-3555.
80	DUAN Taizhong， ZHANG Wenbiao， LU Xinbian， et al. Architectural characterization of Ordovician fault-controlled paleokarst carbonate reservoirs， Tahe Oilfield， China［J］. Interpretation， 2020， 8（4）： T953-T965.
81	张文彪，段太忠，李蒙，等. 塔河油田托甫台区奥陶系断溶体层级类型及表征方法［J］. 石油勘探与开发， 2021， 48（2）： 314-325.
	ZHANG Wenbiao， DUAN Taizhong， LI Meng， et al. Architecture characterization of Ordovician fault-controlled paleokarst carbonate reservoirs in Tuoputai， Tahe Oilfield， Tarim Basin， NW China［J］. Petroleum Exploration and Development， 2021， 48（2）： 314-325.
82	张文彪，段太忠，何治亮，等. 碳酸盐岩古溶洞层级约束地质建模方法探讨：以塔河油田奥陶系某缝洞单元为例［J］. 地质科技通报， 2022， 41（3）： 273-281.
	ZHANG Wenbiao， DUAN Taizhong， HE Zhiliang， et al. Hierarchical constraint geological modelling method for carbonate paleokarst caves： A case study of Ordovician fracture-cavern unit in Tahe Oilfield［J］. Bulletin of Geological Science and Technology， 2022， 41（3）： 273-281.
83	张文彪，张亚雄，段太忠，等. 塔里木盆地塔河油田托甫台区奥陶系碳酸盐岩断溶体系层次建模方法［J］. 石油与天然气地质， 2022， 43（1）： 207-218.
	ZHANG Wenbiao， ZHANG Yaxiong， DUAN Taizhong， et al. Hierarchy modeling of the Ordovician fault-karst carbonate reservoir in Tuoputai area， Tahe Oilfield， Tarim Basin， NW China［J］. Oil & Gas Geology， 2022， 43（1）： 207-218.

[1]	丁文龙, 李云涛, 韩俊, 黄诚, 王来源, 孟庆修. 碳酸盐岩储层高精度构造应力场模拟与裂缝多参数分布预测方法及其应用[J]. 石油与天然气地质, 2024, 45(3): 827-851.
[2]	曾联波, 巩磊, 宿晓岑, 毛哲. 深层-超深层致密储层天然裂缝分布特征及发育规律[J]. 石油与天然气地质, 2024, 45(1): 1-14.
[3]	屈海洲, 郭新宇, 徐伟, 李文皓, 唐松, 邓雅霓, 何仕鹏, 张云峰, 张兴宇. 碳酸盐岩微孔隙的分类、成因及对岩石物理性质的影响[J]. 石油与天然气地质, 2023, 44(5): 1102-1117.
[4]	刘惠民, 张关龙, 范婕, 曾治平, 郭瑞超, 宫亚军. 准噶尔盆地腹部征沙村地区征10井的勘探发现与启示[J]. 石油与天然气地质, 2023, 44(5): 1118-1128.
[5]	史今雄, 赵向原, 潘仁芳, 曾联波, 朱正平. 川中地区震旦系灯影组碳酸盐岩天然裂缝特征及其对气井产能影响[J]. 石油与天然气地质, 2023, 44(2): 393-405.
[6]	丁茜, 王静彬, 杨磊磊, 朱东亚, 江文滨, 何治亮. 基于模拟实验探讨断裂-流体-岩石体系中的矿物溶解-沉淀过程[J]. 石油与天然气地质, 2023, 44(1): 164-177.
[7]	吕心瑞, 邬兴威, 孙建芳, 夏东领, 李彦普, 丁炎志, 王斌. 深层碳酸盐岩储层溶洞垮塌物理模拟及分布预测[J]. 石油与天然气地质, 2022, 43(6): 1505-1514.
[8]	何治亮, 马永生, 朱东亚, 段太忠, 耿建华, 张军涛, 丁茜, 钱一雄, 沃玉进, 高志前. 深层-超深层碳酸盐岩储层理论技术进展与攻关方向[J]. 石油与天然气地质, 2021, 42(3): 533-546.
[9]	刘永立, 尤东华, 李海英, 高利君, 蒋宏, 张卫峰, 鲍芳. 超深层碳酸盐岩层系硅质岩储层表征与评价——以塔里木盆地塔深6井为例[J]. 石油与天然气地质, 2021, 42(3): 547-556.
[10]	田方磊, 彭妙, 韩俊, 陈槚俊, 马德波, 毛丹凤. 塔里木盆地中部深层-超深层地震波组特征及其地质意义[J]. 石油与天然气地质, 2021, 42(2): 354-369.
[11]	廉培庆, 高文彬, 汤翔, 段太忠, 王付勇, 赵华伟, 李宜强. 基于CT扫描图像的碳酸盐岩油藏孔隙分类方法[J]. 石油与天然气地质, 2020, 41(4): 852-861.
[12]	胡安平, 沈安江, 梁峰, 赵建新, 罗宪婴, 俸月星, 程婷. 激光铀铅同位素定年技术在塔里木盆地肖尔布拉克组储层孔隙演化研究中的应用[J]. 石油与天然气地质, 2020, 41(1): 37-49.
[13]	丁茜, 何治亮, 王静彬, 朱东亚. 生烃伴生酸性流体对碳酸盐岩储层改造效应的模拟实验[J]. 石油与天然气地质, 2020, 41(1): 223-234.
[14]	赫俊民, 王小垚, 孙建芳, 孙小童, 史今雄, 曹东升, 曾联波. 塔里木盆地塔河地区中-下奥陶统碳酸盐岩储层天然裂缝发育特征及主控因素[J]. 石油与天然气地质, 2019, 40(5): 1022-1030.
[15]	丁茜, 何治亮, 沃玉进, 张军涛, 范明, 岳小娟. 高温高压条件下碳酸盐岩溶蚀过程控制因素[J]. 石油与天然气地质, 2017, 38(4): 784-791.