In der Öl- und Gasexploration ist die genaue Interpretation von Logging-Daten entscheidend für die Bewertung der Eigenschaften von Reservoirfluiden. Traditionelle Logging-Methoden basieren auf physikalischen Gesteinsmodellen und stellen eine Beziehung zwischen Parametern wie Porosität, Permeabilität und Öl- und Gassättigung zu den Eigenschaften der Schichtenflüssigkeiten her, um Reservoirklassifizierungen zu ermöglichen. Aufgrund komplexer geologischer Bedingungen im Reservoir weisen die Logging-Daten jedoch häufig Ausreißer, multifaktorielle Kopplungen und verschwommene Fluidgrenzen auf, was die Anpassungsfähigkeit traditioneller Methoden in komplexen Reservoirumgebungen einschränkt und Unsicherheiten in den Interpretationsergebnissen verursacht. Um die Genauigkeit der Bewertung von Reservoirfluiden zu verbessern, wurde auf Grundlage traditioneller Logging-Bewertungsmethoden die Wolkenmodelltheorie eingeführt und eine Reservoirfluidbewertungsmethode basierend auf einem zweidimensionalen Wolkenmodell vorgeschlagen. Diese Methode wählt zwei Schlüssel-Logging-Parameter, Porosität und Gassättigung, nutzt das Wolkenmodell, um die Unschärfe und Zufälligkeit der Logging-Daten zu verarbeiten, und erstellt ein mathematisches Modell zur Klassifizierung von Reservoirfluiden. Zunächst wird basierend auf der Wolkenmodelltheorie ein zweidimensionales Wolkenmodell für die Logging-Bewertung abgeleitet, wobei die geophysikalischen Bedeutungen der mathematischen Parameter (Erwartungswert, Entropie, Hyperentropie) geklärt und mit einem Wolkengenerator eine zweidimensionale Wolkenkarte des Reservoirs erstellt wird. Anschließend wird durch Ähnlichkeitsanalysetechniken eine quantitative Klassifizierung der Reservoirtypen durchgeführt, um die Genauigkeit der Interpretation zu erhöhen. Um die Wirksamkeit der Methode zu überprüfen, wurden Logging-Daten aus der Kuqa-Senke im Tarim-Becken für eine Anwendungsanalyse ausgewählt und die traditionellen Methoden, die Ergebnisse der Wolkenmodellauswertung und die Ergebnisse von Öl- und Gasversuchen verglichen. Die Studie zeigt, dass diese Methode die Merkmale von Reservoirfluiden in komplexen Reservoirs genau beschreiben kann. Im Vergleich zu traditionellen Methoden bietet das zweidimensionale Wolkenmodell nicht nur eine qualitative Beurteilung des Reservoirtyps, sondern quantifiziert auch die Unsicherheit der Fluideigenschaften und verbessert die Stabilität und Zuverlässigkeit der Bewertungsergebnisse. Die auf dem zweidimensionalen Wolkenmodell basierende Reservoirfluidbewertungsmethode kann die Eigenschaften der Reservoirfluide effektiv widerspiegeln und besitzt eine starke Anpassungsfähigkeit in komplexen Reservoirumgebungen. Die endgültigen Bewertungsergebnisse stimmen hochgradig mit den Ergebnissen der Öl- und Gasversuche überein, was die Machbarkeit und Wirksamkeit der Methode bestätigt. Diese Methode kann als wirkungsvolle Ergänzung zur herkömmlichen Logging-Interpretation dienen und neue Ansätze zur Verbesserung der Interpretation von Logging-Daten und zur Optimierung der Erkennung der Fluidigenschaften komplexer Reservoirs bieten.

Kuqa-Senke; zweidimensionales Wolkenmodell; Bewertungsstandards; Logging-Auswertung; Unschärfe