Derzeit stammen mehr als 70 % der weltweit neu entdeckten Erdölreserven aus Tieftwassergebieten. Dabei sind Teile der Reserven aufgrund der geringen Ressourcengröße einzelner Ölfelder, der Einschränkungen der Tief- und Ultratiefwasserumgebung sowie technologischer Engpässe bei der Erschließung wirtschaftlich schwer nutzbar und werden als Randreserven im Tiefseegebiet bezeichnet; die Ölfelder mit solchen Reserven bezeichnet man als Randfelder. Die Randreserven der Randfelder im tiefen Becken Angola-Kongo betragen 40 × 10⁸ Barrel, jedoch führen wenige Bohrungen, unzureichende geologische Forschungsmaterialien und die starke Heterogenität der komplexen turbidityflussartigen Ablagerungspfadproblematik dazu, dass es Mehrdeutigkeiten bei konventionellen Reservorprognosetechniken, Fluididentifikationstechniken und geologischen Modellierungstechniken gibt, die die präzise Charakterisierung der Lagerstätten dieser Randfelder erschweren. Basierend auf begrenzten geologischen, Bohr-, Vermessungs-, 3D-seismischen und Testdaten der Randfelder wurden drei Technologien für die Reservoircharakterisierung komplexer turbidityflussartiger Ablagerungspfade in Tiefwasser entwickelt: ① tiefenlern-basierte Reservoirvorhersagemethode; ② fluididentifikationsmethode basierend auf Zentroidefrequenz; ③ neue mehrpunktstatistische Modellierungstechnik unter quantitativen geologischen Wissensdatenbank-Reservoirkonfigurationsbeschränkungen. Durch den Einsatz dieser Technologien konnten Reservoir- und Fluidvorhersagen, interne Strukturbeschreibungen und geologische Modellierungen einzelner turbidityflussartiger Kanäle in tiefen Wasserschichten der Randfelder PT und CS in Angola erfolgreich durchgeführt werden, wobei die Reservoirheterogenität und die Verteilung der Vorratsmengen quantitativ beschrieben wurden, was eine fundierte Entscheidungsgrundlage für die Erschließung der Randfelder und die effiziente Anordnung von Bohrstellen bietet. Diese Schlüsseltechnologien sind unverzichtbare Mittel für die quantitative Charakterisierung und geologische Modellierung von turbidityflussartigen Sandstein-Reservoiren in tiefsee Randfeldern Angolas und können als technisches Referenzmodell für die Bewertung und effiziente Entwicklung randlicher Ölfelder in ähnlichen, bohrungsschwachen Tiefwasserblöcken weltweit dienen.

maschinelles Lernen;quantitative Reservoircharakterisierung;Randreserven;turbidityflussartige Ablagerungspfade;Tiefseefelder;Kongobecken;Angola