Capella油田孔隙-裂缝型储层地质建模研究.pdf

第32 卷增刊12023年6 月文章编号：10 0 4-40 51(2 0 2 3)S1-0126-09Capella油田孔隙-裂缝型储层地质建模研究中国矿业CHINA MINING MAGAZINED0I:10.12075/j.issn.1004-4051.20230160Vol.32,Suppl 1June2023王斌1.2（1中国地质大学（北京），北京10 0 0 8 3；2中国对外经济贸易信托有限公司，北京10 0 0 31)摘要：哥伦比亚Capella油田地质储量潜力大，迫切需要通过进一步油藏评价，探明石油储量。Capella油田的储层是第三系Mirador层、白垩系的Conglomerate层以及前寒武系基岩。Conglomerate层砾岩、砂岩储层为双重介质、孔隙-裂缝型储层。裂缝型油藏常见模型有双孔双渗、双孔单渗和三重介质渗流模型。针对目的储层Conglomerate层特点，利用现有岩芯资料、成像测井研究成果等对Conglomerate砂砾岩裂缝地层建立的了准确的双孔双渗模型，能够定性地预测裂缝，从而作为Conglomerate层砂砾岩裂缝油藏有效开发的重要依据，并将模型中的渗透率与试井解释的油藏动态渗透率对比，对该模型进行了验证。采用裂缝-基质型双孔双渗储层建模方法，建立了符合该油田油藏地质特征的双孔双渗三维地质模型。为储层表征及后续的油藏数值模拟打下了坚实的基础。关键词：Capella油田；双孔双渗；储层建模；三维地质模型WANG Binl-2中图分类号：TE344Study on geological modeling of pore-fracture reservoir in Capella oilfield(1.China University of Geosciences(Beijing),Beijing 100083,China;2.China Foreign Economy and Trade Trust Co.,Ltd.,Beijing 10o03l,China)Abstract:Reservoir geological model includes a structural model,reservoir model,fluid distribution model,etc.Among them,the reservoir geological model is the core of oilfield geological modeling research and thenecessary foundation of reservoir numerical simulation,which runs through every stage of oil and gas fieldexploration and development.Capella oilfield has great geological reserves potential,and it is urgent to findout the oil reserves through further reservoir evaluation.The reservoirs in Capella oilfield are the Miradorlayer of tertiary,conglomerate layer of cretaceous and pre-Cambrian bedrock.Conglomerate and sandstonereservoirs are dual-media,pore-fracture reservoirs.Common models of fractured reservoirs include doubleporosity and double permeability,double porosity and single permeability,and triple medium percolationmodel.According to the characteristics of the target reservoir Conglomerate layer,using the existing coredata and imaging logging research results,an accurate dual-porosity and dual-permeability model isestablished for the Conglomerate Glutenite fracture formation,which can qualitatively predict the fractures.It is an important basis for the effective development of fractured reservoirs,and the model is verified bycomparing the permeability in the model with the dynamic permeability of the reservoir explained by welltesting.Aiming at the characteristics of Conglomerate reservoirs,this paper adopts the method of fracture-matrix dual-porosity and dual-permeability reservoir modeling and establishes a three-dimensional geologicalmodel of dual-porosity and dual-permeability,which accords with the geological characteristics of oilreservoirs in this oilfield.It lays a solid foundation for reservoir characterization and subsequent reservoirnumerical simulation.收稿日期：2 0 2 3-0 3-0 9作者简介：王斌（198 0 一），男，博士研究生，高级工程师，主要从事油气资源产业投资研究工作，E-mail：w a n g b i n s i n o c h e m.c o m。引用格式：王斌.Capella油田孔隙-裂缝型储层地质建模研究 J.中国矿业，2 0 2 3,32（S1）：12 6-134.WANG Bin.Study on geological modeling of pore-fracture reservoir in Capella oilfieldEJJ.China Mining Magazine,2023,32(S1):126-134.文献标识码：A责任编辑：宋菲增刊1Keywords:Capella oilfield;double porosity and double permeability;reservoir modeling;three-dimensional geological model0引言三维地质建模在油气勘探领域最先得到应用，然后向其他相关领域扩展应用。在最近的二十多年里，国内外学者也对三维地质建模的理论与技术进行了不解的研究。由于地质条件复杂、地质建模的不确定性很高，对储层建模结果的定量评价要求较高，因此，定量评价地质建模的不确定性并研究其影响因素具有重要意义 1。目前的分析方法主要是基于地质资料的综合和建模算法的优化。SUVAJIT等 2 考虑了一种基于岩石类型的稳健建模方法，并对属性进行有效的空间控制，基于岩芯数据、测井和整体储层结构的综合分析，概念化了沉积模型。广泛的地质和岩石物理信息可以创建更详细的油田地质模型，并为开发生产性油气藏合理制定最佳解决方案。ZVEREV等 3 认为可靠的地震相和岩相模型是在构建储层的三维地质模型时消除不确定性的工具。AUGUSTINE等 4I研究提出了一种替代工作流方法，用于建模、构建和解释具有多源数据集成的三维地质静态模型。TORO-ALAVA等 5 认为提高静态和动态建模输人数据的质量，有助于确定在油田区块白垩纪储层中勘探。TARASKIN等 6 提出的自适应方法是一种有效的地质参数运行预测工具，可用于解决不同的原始油气问题，石油储层的计算和性能监测。JANPIETER等 7 使用和评估来自不同来源的众多关键参数，为地下环境中的勘探、评价和开发井的未来规划提供了良好的基础。REINALDO等 SI为受3D地震、地质数据和概念、地质力学观测和动态数据约束的天然裂缝储层中的流动模拟建立渗透率模型。SHUSTOV等 9I研究表明裂缝性储层的过滤特征分布受与部分岩体成因相关的地质因素和与生产过程中应力状态及其变化相关的地质力学参数的影响。WU等 10 设计了一种新的建模方法，可应用于复杂地质体建模、矿产资源/储量估算和采矿勘探工程。作为油气藏类型、几何形态、规模、油藏内部结构、储层参数及流体分布的高度概括，油藏地质模型包括构造模型、储层模型、流体分布模型等 11。其中储层地质模型是油田地质建模研究的核心，也是油藏数值模拟必备的基础，贯穿于油气田勘探开发的各个阶段 12 。一个可靠的储层模型是构造组合、钻井资料、沉积环境、储层预测等现有资料的综合反映。王彪等 13 利用三维地质模型分层展示各地层王斌：Capella油田孔隙-裂缝型储层地质建模研究2.1基础数据收集研究工作中建模用到的基础数据主要包括完钻钻井资料、地震层位及断层解释成果、综合地质研究成果、测井处理和解释成果、地震反演及属性分析、油藏特征研究成果。三维地质建模研究的工作流程是根据构造地质学、地质统计学等地质理论，以构造为基础的、相控的、属性建模，集成了地质、地震、测井、油藏等资料，建立构造模型、属性模型和流体模型。C层砾岩、砂岩储层为孔隙-裂缝型储层，储层高角度裂缝发育，岩芯分析渗透率受裂缝影响较小，基本代表基质渗透率。基质渗透率与孔隙度正相关关系较好，根据CP-E8井、CP-B2井两口井2 3块岩芯分析数据，建立C层基质渗透率与孔隙度的关系模型，Conglomerate储层渗透率计算模型如图1所示。渗透率计算公式计算见式(1)。K=10 8.13式中：K为计算渗透率，mD;为计算孔隙度，%。127的空间展布。王刚等 14 总结了基于三维勘探图元的复杂地质面建模方法。李丽慧等 15 利用蒙特卡罗模拟方法建立了研究区域的三维裂缝网络模型。Capella油田地质储量潜力大，级别多，迫切需要通过深人的油藏评价，探明石油储量，编制详细的开发方案。1研究区概况Capella油田主体位于Ombu区块内，西南角位于Durillo区块内，储层是第三系Mirador层、白垩系的Conglomerate层以及前寒武系基岩。Ombu位于哥伦比亚南部，地表植被发育主要为丛林、杂草和牧场，地面海拔10 0 0 130 0 ft；构造上位于Putumayo盆地北部Yali（或Caguan)次盆；原区块面积2 99km。2014年11月2 7 日，退换面积7 0.4km，保留面积为 2 2 8.6 km。Capella油田的储层是第三系Mirador层、白垩系的Conglomerate层以及前寒武系基岩。Capella油田属断背斜油藏，Conglomerate层为裂缝型双重介质砂砾岩背斜构造普通稠油油藏。研究主要是针对 Capella油田的Conglomerate层，Conglomerate层为致密砂岩、含砾砂岩，发育高角度裂缝，成岩作用强烈。2数据与方法(1)12810010F中国矿业成像测井裂缝信息裂缝分析：不同产状裂缝密度曲线第32 卷成像测井裂缝信息工裂缝密度体预测北东、北西、东西向裂缝密度体油藏双孔双渗模型0.10.015图1Conglomerate储层渗透率计算模型Fig.1 Permeability calculation model of Conglomerate2.2裂缝建模过程小尺度缝模拟过程中，裂缝建模流程如图2 所示，裂缝的长度、倾向、倾角等参数均是由均值和方差采用高斯模拟的方法模拟获得。裂缝长度参数在实际工作中难以直接得出，成像测井上观察不到裂缝的长度，因此裂缝密度改用面密度代替。用面密度体进行约束是裂缝建模过程中一项非常合理的约束条件，优势在于降低了对裂缝长度的要求，如果裂缝长度大，裂缝的条数就减少，裂缝尺度和数量的乘积与裂缝面密度成正比，并受裂缝面密度控制。在保证裂缝块转换前后的渗透率是等效的前提下，采用Warren&Root模型，按照模拟单元把复杂的裂缝实际模型转化为由三组相互正交的裂缝组组成的规则的裂缝块模型。详细的转换公式及推导过程可以参考SPE39825，利用裂缝的三维空间模型完成了裂缝静态模型到水动力模型的转换，最后得出了裂缝系统的等效渗透率以及等效的基质块的大小。2.3地质建模流程研究在过去模型的基础上，更新构造解释层面、加入水平井物性解释资料、新反演数据等，使用细化的沉积微相研究成果，进行地质建模，并更新C层的裂缝模型。2.3.1构造建模利用地震解释提供的8 8 条断层数据，选取其中重要的7 9 条用于断层建模，并将其中18 条大断层用于构建油田断裂体系，其他断层用于C层的裂缝预测。根据Capella油田的构造特征及开发特征，平面上将油藏细化为6 个区，便于分区油藏模拟研究,其中 Rom-B2C P-G 9 区十Rom-A1 区为 NA区,CP-E8B2 区十CP-A3C 5 区为 CA1 区,CP-工K=10-xPOR8.13建立裂缝DFN模型R,=0.741 41811岩芯分析孔隙度/%141720图2 Conglomerate储层裂缝建模流程图Fig,2 Conglomerate reservoir fracturemodelingflow chartF7 区为 CA2区,CP-O20D u r illo-A 1 区为 SA 区。利用MU、M L、C U、C M、C M 2 等五个层面，建立Capella油田整体框架模型，如图3所示。其中，MU、M L、C U、C M 四个层为主要含油层，并将MU、ML及CU、C M 分别合并为两个子模型,开展属性建模的研究。纵向网格单元的间距在含油小层内为2 ft左右（M U、M L、CU、CM），非主要含油层位则不细分，共划分了 7 个 Zone(A、M u d、B、C、D、C U 和 CM),68个纵向网格单元，平面上网格间距根据工区面积大小定为50 m50m，网格总数为12 458 3X68=4915856个，共49 2 0 0 0 0 个三维网格单元。2.3.2属性建模根据测井解释结果的含油性，将测井解释的7种岩性简化成3种与储层性质相关度高，且有代表性的岩性，分别是泥岩、粉砂岩、砂岩。将小层沉积微相图加入到Petrel中，建立岩相模型基于储层属性参数与岩相、储层反演成果与岩相均具有一定相关性，确定不同岩相下属性参数的变差函数及垂向变化规律，开展储层反演成果控制十沉积相控模拟，建立孔隙度模型与渗透率模型。孔隙度模型是在岩相模型的基础上，采用孔隙度反演体对储层孔隙度进行平面约束，同时使用从重点井的孔隙度直方图，如图4所示。得到孔隙度分布概率，采用序贯高斯指示模拟建立了M层孔隙度模型，Mirador层孔隙度模型如图5所示。根据油田岩芯取样分析，孔隙度与渗透率有较好的相关性，且与岩性类型有关，Mirador层岩芯统计孔隙度与渗透率图板，如图6 所示。渗透率计算公式见式(2)。增刊1王斌：Capella油田孔隙-裂缝型储层地质建模研究129729000T2IOXIS2601072/00:ABAMudBCMacarenaYesProportionalYesProportionalYesProportionalYesProportionalYesProportionalYesProportional图3Capella油田整体构造框架模型Fig.3Overall structural framework model of Capella oilfieldNumber.oflayers:Number oflayers:Numberof layers:Numberof layers:Number of layers:Numberoflayers;CD6161514131211109876543210-0.025PIGE108.0250.05010Upscaled cells图4孔隙度数据直方图Fig.4Histogram of porosity data6001617Well logs181903300340035003600096T-0008H080221100120013001400150016001700180019002000210022002300240025002600270028002900300031003200330034003500360BC09610002EACE0.50100150200mF7图5Mirador层孔隙度模型Fig.5Porosity model of Mirador-layer0802Porosi0:400.087MudFaciesndy130中国矿业-0.020 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 0.18 0.20 0.22 0.24 0.26 0.28 0.30 0.32 0.34 0.36 0.38 0.40000.01000 1001第32 卷Z-values:Lith-R6 13 SIS GslibFacies000.01000100001MudandymudFinesand1T01001000MudgravelbblysandonglonerateweathemgernustmenlSymbollegend POR vs.PERM vs.Lith-R6.13 SIS Gslib(All cells)-PERM vs POR-0.0200.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 0.14 0.16 0.18 0.20 0.22 0.24 0.26 0.28 0.30 0.32 0.34 0.36 0.38 0.40图6 Capella油田M层岩芯统计孔隙度与渗透率图板Fig.6 Statistical porosity and permeability of layer M in Capella oilfieldPERM=Pow(10,-52 X POR X POR+41.62 X POR-4.245 6)因此，基于岩芯分析数据及孔隙度模型，计算得到了M层渗透率模型。根据测井解释结果，通过储层下限截值（孔隙度15%)得到净毛比(NTG)模型。利用油水界面位置和孔隙度模型，按照测井解释资料得到含油饱和度模型。C层基质的属性建模流程和Mirador层类似，但没有使用沉积相，而是使用反演泥质含量体约束建立泥质含量数据体，再用该数据体和反演孔隙度体共同约束得到孔隙度模型，用孔隙度体计算得到渗透率体，用孔隙度体和构造高度约束得到含水饱和度体。3裂缝建模根据岩芯、测井、录井、生产测试等资料的分析表明，Capella油田C层裂缝较为发育，且分区性较强。在裂缝建模过程中，充分考虑到了断层、地震属性、井信息等对裂缝的影响和反映，提出了多尺度三维裂缝建模的思路。裂缝分布综合分析为从C层地震曲率属性及裂缝产状叠合图及裂缝统计施密特图可见，C层裂缝呈网状，有两组主要的裂缝，一组裂缝倾角大于7 2，另一组裂缝小于7 2。C层裂缝基本为高角度缝，线密度较低且变化较大。综合评价认为该油田为低变密度、高角度、网状缝。从岩芯观察，裂缝含油气性较差，通过试油试采综合分析，C层裂缝主要起渗流作用。对裂缝预测的分析，通过对相干、曲率等多种属性分析后，认为相干反映大尺度裂缝（断裂系统），曲率反映小尺度裂缝。在三维裂缝预测时，从三维断层模型（断裂系统)推导出断层距离大小的趋势体模10.1001000POR,m/m 型，并考虑数据尺度与曲率体数据的差异，先后采用(2)标准化、归一化和多尺度数据整合手段得到了裂缝分布密度趋势体，如图6 所示。在此基础上，利用各井点不同组裂缝密度分布曲线，空间上利用地震曲率体作为约束，由井出发，采用协模拟方法得到裂缝密度体，裂缝密度趋势体如图7 所示。IntensityMean Intensily sel2V1:301.201.101.000.900.800.700.600.500.400.300.200.100有融合大尺度断裂系统及小尺度井点裂缝解释的裂缝密度模型，就能采用基于目标的模拟算法建立裂缝三维模型。大、小尺度缝模拟过程中，裂缝的长度、倾向、倾角等参数均是由均值和方差采用高斯模拟的方法模拟获得。根据综合地质分析，裂缝发育的有利区为砂砾岩分布区，因此，基于裂缝密度体、倾角体、方位体等，并在岩相模型的控制下，完成了C层裂缝模型的建立，裂缝密度体模型如图8 所示。在大、小尺度裂缝表征的基础上，根据地震解释研究成果，认为该油田C层广泛发育有微小断裂系统，即中等尺度裂缝。基于Petrel软件蚂蚁体追踪图7 裂缝密度趋势体Fig.7Crack density trend增刊1技术，通过对原始振幅体先后采取去噪、混沌模拟、相干处理等，最终得到了中尺度裂缝模型（图9）。IntensityMean Intensity set2V1301.201.101.000.900.800.700.600.500.400.300.200.100POBLDO210000240.00700Fig.9Ant tracking mesoscale fracture DFN modelRomercB2王斌：Capella油田孔隙-裂缝型储层地质建模研究孔隙大小/mm强度/(frac/ft)C50.07图：裂缝密度体模型Fig.8Crack density model图9 蚂蚁体追踪中尺度裂缝DFN模型940.000942.000944000946.0000086LSelsmic.(default)1.000.800.60009EL0:400:201.387779ex0.16-0.20-0:40-0.60-0.801.00131在实际模拟过程中，裂缝长度及开度是个非常难以确定的参数，由成像测井上观察不到裂缝的长度,且开度也较难统计，为准确表征裂缝对油藏的渗流能力贡献，通过油藏工程与试井解释的结合，修正了裂缝建模中的相关参数，使得模型中的渗透率结果与试井解释的油藏动态渗透率相一致性，C层裂缝岩芯、测井和成像的裂缝参数见表1。表1C层裂缝岩芯、测井和成像的裂缝参数表Table 1Fracture parameter table for fracture core,logging and imaging of layer C层号B2E8B25HE63HE63HA101HFMI log4裂缝模型裂缝分布综合分析为2 0 14年CP-E63H井和CP-A101H井的C层裂缝倾角数据，图10 展示的是从C层地震曲率属性及裂缝产状叠合图，图11展示的是裂缝统计施密特图。从图10 和图11中可948.000950000952.000954000956000孔隙度/%参数Core0.16Core0.170.350.25.71.501.04.01.500.52.53.500.9105.460.30.8958000008&L009LCore0.402.50CMI0.502.00Open0.501.00Half0.103.20FMI0.011.20000&LCap-A1000L008LCap-F7940.000942.000944.000946.000948 000950.000图10C层地震曲率属性及裂缝产状叠合图Fig.10Seismic curvature attribute and fracture occurrence superposition map of layer CRomerc-A1Cap-E8Cap-L11p-E8Cap-B2Cap-D5Cap-S3bR3008Cap-Z19009Cap-B25H002L0.1 000 2 000 3 000 4.000 5 000 m952.000954.000956000958000132285270255240225210195 180 165Fig.11Fracture schmidt diagram and fracture parameter statistics of layer C in Capella oilfield中国矿业3450153303031545300607510.0907.51055.01202.513500150Dip azinuth图11Capella油田C层裂缝施密特图及裂缝参数统计图第32 卷481216202428.32.36-7.515.0-2.51415.0-2.513031060120180240300360810.07.55.02.500Dip anglc1216202428Fracture type272Fracture typel2040608022022000230202060022000200Payera-1CoP-C510-(a)大尺度(b)中尺度2000L00.2100.00-220Lt02300:00240ub02500.00-2600U00-270BLt10R30(c)小尺度图12 北东向、北西向大、小、中尺度裂缝模型Fig.12North East,North West large,small,mesoscale fracture model增刊1知，在C层裂缝呈网状主要有两组裂缝，一组裂缝走向NESW(平行主断层),另一组裂缝走向 NWSE,其中NESW 为主要裂缝发育方向。C层裂缝基本为高角度缝，线密度较低且变化较大。综合评价认为该油田为低密度、高角度、网状缝。从岩芯观察，裂缝含油气性较差，通过试油试采综合分析，C层裂缝主要起渗流作用。融合大尺度（地震解释的断裂系统）、小尺度（井点裂缝解释的裂缝）、中尺度（Petrel软件蚂蚁体)裂缝，采用基于目标的模拟算法建立裂缝三维模型，各尺度模型如图12 所示。2013年的渗透率模型略小于试井解释结果，2014年的裂缝渗透率模型，通过油藏工程与试井解释的结合，修正了裂缝建模中的相关参数，使得模型中的渗透率结果比试井解释的油藏渗透率略大，裂缝渗透率与试井解释渗透率比较见表2。2 0 13年末到2 0 14年初，针对C层的生产井进行作业，包括CP-E8、CP-B2、CP-A 3、CP-A 1和CP-C5。通过作业将C层裸眼段的防砂管柱拔出，裸眼生产，日产油超过试油产量，说明裂缝模拟的渗透率效果较好。王斌：Capella油田孔隙-裂缝型储层地质建模研究深度/井号层位CP-A1C33053420CP-B2C32603500CP-C5C32703545CP-E8C31263314CP-F7C33843502在综合考虑大尺度断裂体系、中尺度微小断裂系统、小尺度井点裂缝的基础上，利用地震属性体的约束，同时与试井解释渗透率进行匹配分析，最终得到C层裂缝DFN模型，如图13所示。5结果分析表3是Conglomerate油藏裂缝渗透率与试井解释动态渗透率比较情况对照。Conglomerate有3口井有试井解释成果。比较了计算的渗透率和试井解释渗透，发现二者吻合得很好，本文中的值偏小原因是统计的是均值。133表2 C层裂缝渗透率与试井解释渗透率比较Table 2Comparison of fracture permeability andwell test interpretation permeability in C layer试井日产油/渗透率/渗透率/ft桶155.03 493172.07.91231.521484.54.73395.0867裂缝mDmD9 578492515550301301图13Capella油田Conglomerate层大中小尺度融合裂缝DFN模型Fig.13 Capella oilfield Conglomerate layer large,medium and small scale fusion fracture DFN model表3Conglomerate 油藏裂缝渗透率与试井解释动态渗透率比较Table 3 Comparison of fracture permeability and well test interpretation dynamic permeability in Conglomerate reservoir序号井名1CP-B22CP-C53CP-E86结论以Capella油田为例，针对目的层Conglomerate层孔隙-裂缝型储层的特点，采用了裂缝-基质型双孔双渗储层建模方法，完成三维双孔双渗地质建模，为油田开发研究提供了优质的地质模型。Conglomerate试井层位Conglomerate层Conglomerate层Conglomerate层试井渗透率/mD裂缝渗透率/mD基质渗透率/mD基质孔隙度/%裂缝孔隙度/%7757.3498613417113910.9009459层油藏类型为孔隙、裂缝双重介质裂缝型油藏，裂缝十分发育并在Conglomerate层中起主要的渗流通道作用，利用现有岩芯资料、成像测井研究成果等对Conglomerate砂砾岩裂缝地层建立的了准确的双孔双渗模型，能够定性地预测裂缝，能作为Conglomerate层6.42.48.97.714.208.470.180.090.16134砂砾岩裂缝油藏有效开发的重要依据。并将模型中的渗透率与试井解释的油藏动态渗透率对比，对该模型进行了验证，验证结果表明二者吻合得很好，建立的模型可靠，可为数值模拟或物理模拟提供参考依据。本文的储层地质建模研究，对后续的储量评价有一定的指导意义，为Capella油田的大规模开发奠定扎实的基础。参考文献 1J CAI M Y,SU Y L,SUN Z X,et al.Quantitative evaluation offluvial reservoir geologic model uncertainties using virtualoutcropsCJ/Paper Presented at the SPE Annual TechnicalConference and Exhibition,Dallas,Texas,USA,September 2018.2J SUVAJIT C,SATYAPAL N,ALOK K,et al.Static modelingof deepwater syn-rift reservoir using trend analysis and con-ceptual geological model in absence of effective seismic attrib-utes:a case study from Mesozoic reservoir,offshore east coastof IndiaC/Paper Presented at the SPE Oil and Gas IndiaConference and Exhibition,Mumbai,India,April 2017.3 ZVEREV K V,REDINA S A,IBRAGIMOVA S V,et al.Seismiofacies and Petrofacial modeling of the Sigovskaya for-mation as a tool for removing uncertainties in the constructionof a 3D geological model of the reservoirJ.Petroleum Engi-neering,2019(4):20-25.4J A U G U ST I NE A,A FEEZ G,RA D ZU A N J,e t a l.I m p a c t o fgeological interpretation on reservoir 3 d static model:work-flow,methodology approach and delivery processCJ/PaperPresented at the SPE Nigeria Annual International Confer-ence and Exhibition,Lagos,Nigeria,August 2019.5 T O RO-A L A VA J,L U ZU RIA G K,CO RO ZO O,e t a l.Re s e r-voir characterization and geological model for the lower tsandstone and lower u sandstone,Tapi-TTT oilfield,Orientebasin,Ecuador:a core-and log-based studyCJ/Paper pres-ented at the SPE Latin American and Caribbean PetroleumEngineering Conference,Quito,Ecuador,November 2015.6 TARASKIN E N,ZAKHARIAN A Z,URSEGOV S O.Im-plementation of adaptive geological modeling for supervisingdevelopment of the Permian-Carboniferous reservoir of theUsinskoye field(Russian)JJ.Neftyanoe Khozyaistvo,2018(10):36-41.7 JA NPI ET ER V D,A Y O D EJI T A,L U C A D V.Fa u lt a n dfracture network analyses and modeling in a challenging com-plex geological environment-paleozoic tight reservoirs in Alge-riaCJ/Paper Presented at the International Petroleum中国矿业Technology Conference,Dhahran,Kingdom of Saudi Arabia,January2020.8REINALDOJ M,JAMES R G,CHRIS K Z.Seismic,geolog-ic,geomechanics,and dynamic constraints in flow models offractured reservoirsCJ/Paper Presented at the 2018 SEGInternational Exposition and Annual Meeting,Anaheim,Cali-fornia,USA,October2018.9SSHUSTOV D V,KASHNIKOV Y A,ASHIKHMIN S G,etal.3D geological geotechnical reservoir modeling for the pur-poses of oil and gas field deve