简介:1956年美国计算机科学家约翰麦卡锡组织召开了达特茅斯会议,会议上首次提出“ArtmcialInteuigence”一词,也就是我们沿用至今的“人工智能”一词。直到最近十几年,随着计算机计算能力越来越强大以及互联网的普及,巨大的流量数据成为孕育人工智能领域快速发展的肥沃土壤。石油勘探开发过程中也伴随了庞大数据的产生,对数据的处理和深度挖掘需求日益迫切,建立在机器学习基础上的人工智能也呼之欲出。早在上世纪80年代中期,人工智能技术与计算机硬件体系结构的密切结合,出现了一批适应勘探开发需要的实用技术。这些技术发展到今天,以人工神经网络技术、模糊逻辑、专家系统作为人工智能的典型代表技术应用较为活跃,已渗透到石油勘探开发的各个环节,对石油工业产生了重要的影响。
简介:英国的北海经过30年勘探已成为成熟探区。为了继续发现和开发储量基数较小的油气田,采用新技术是至关重要的。三维地震采集技术的进步能够提高地下成像质量。海底电缆(OBC)地震可以增强对上面有气体通道的油气田的成像。叠前时间和深度偏移有助于更好地确定底辟以下的陡倾勘探目标。振幅随炮检距变化(AVO)可以降低已探明成藏层带的勘探风险。定量解释方法(如地震反演)可用于详细分析成熟探区的储集单元。高分辨率地球化学也有助于开展油藏内的描述。新钻井技术(例如多分支井)可以打开断块、层状油气藏或小型外围油气藏。钻井平台的大位移钻井在成熟探区也很有效。适用于高压/高温和低能流体的远距离海底回接管技术,可以使偏远小油气藏的开发得以实现。壳牌勘探公司的多学科工作组在勘探/保留井设计和设备采办方面都已有了新的成功实践,从而缩短了油气田发现到首次投产的时间。创新的工程设计使小型油气田得到了开发。为了推动新技术在成熟探区的应用,还需要在商业经营方面有创新实践。
简介:1980年代中期一晚期,埃克森勘探公司开展了一系列全球性的区域地质综合研究项目,并发现了多个大油气田。根据这些研究成果,埃克森勘探公司开始实施积极获取勘探区块的战略,及早参与所识别出的高含油气潜力盆地中勘探区块的公开投标。埃克森美孚从一个在安哥拉海域刚果盆地没有任何勘探区块的公司迅速变成了拥有安哥拉最大深水勘探区域的公司。15区块属于安哥拉政府提供的第一批深水招标区块,以埃克森关孚的子公司安哥拉(15区块)埃索勘探公司为首的一个承包商集团中标了该区块,该子公司为经营者。首先在重要的区域采集了2一D地震资料,然后又采集了4000km。的高品质3-D地震资料用于构造走向带编图。1997-2002年间钻了一些初探井,在500-1400m的深水区域获得了13个新发现。该区块估计拥有35×10^8桶油当量以上的可采石油储量,此外还有巨大的待发现潜在资源量。该区块的石油重度为24°~35°API。基松巴(Kizomba)大油田由四个油气发现构成,它们分别是洪古(Hungo)、乔卡霍(Chocalho)、基桑吉(Kissanje)和迪坎kL(Dikanza),其可采石油储量超过20×10^8桶。每一口发现井都钻遇了多层叠置的优质深水河道砂岩,油一水界面受构造溢出点、裂缝渗漏以及顶密封失效的控制,油柱高度近1000m。油层位于海床面之下500~1900m。圈闭类型为构造-地层复合圈闭。北倾的大型构造都是渐新世-中新世伸展构造作用及伴生的阿普第期盐运动的产物,这些构造运动以中中新世至近代的底辟作用而终结。西倾的大型河道复合体边缘的储集岩相的尖灭和上超构成了油藏的侧向封闭。上覆废弃河道岩相或前积斜坡页岩构成了顶部封闭。储集岩的时代为早-中中新世,主要是在中、下陆坡河道复合体中沉积的浊积岩和相关的岩屑流,储集�