数字化测井与地震资料在结构建模和岩石物理分析中的重要性研究：以几内亚湾喀麦隆Rio Del Rey盆地新近系-古近系储层为例

本研究针对喀麦隆Rio Del Rey盆地新近系-古近系储层勘探不足、数据数字化程度低的问题，通过Neuralog软件将模拟测井和地震资料转化为数字格式，结合Petrel和Interactive Petrophysics技术，揭示了储层非均质性、孔隙度(0.08-0.45)和渗透率(1.42->10000 mD)分布规律，发现7条铲状断层控制的油气藏区带，为复杂断陷盆地油气勘探提供了数字化解决方案。

　　

在油气勘探领域，喀麦隆Rio Del Rey盆地作为尼日尔三角洲东延部分，蕴藏着34亿桶原油和93万亿立方英尺天然气资源，但其新近系-古近系储层长期面临勘探程度低、数据保密性强、模拟资料利用率低等挑战。该盆地复杂的断陷结构和海相三角洲沉积环境导致储层呈现强烈非均质性，传统纸质测井曲线和地震剖面难以满足现代储层评价需求。针对这些问题，来自国外研究机构的Mbouemboue Nsangou Moussa Ahmed团队在《Results in Earth Sciences》发表研究，通过创新性数字化技术揭示了该盆地油气藏分布规律。

研究采用Neuralog 2018软件包完成核心技术创新：首先对5口井(L1-L5)的模拟测井曲线进行扫描校准，通过SCTR(扫描-压缩-追踪-校正)流程实现误差<3%的数字化转换；其次利用NeuraMap模块将地震剖面转为SEGY格式，结合Petrel 2017完成7条铲状断层(listric faults)的三维建模；最后采用Interactive Petrophysics生成孔隙度-电阻率交会图，通过公式K=1000·Φ^4.5
/Sw²
计算渗透率。

研究结果可分为四大发现：

1. 储层单元划分：在目标层段识别出S1.0至S1B共6个储层亚单元，主要岩性为砂岩-灰岩-白云岩组合，其中L2井渗透率高达2068.9->10000 mD，但L4井局部低至1.42 mD，显示强烈非均质性。
2. 断层控制机制：7条铲状断层形成"滚动背斜"结构，导致43个油气藏区带被分割为10余个独立封存箱，其中西部和东部边缘区为优选钻探靶区。
3. 岩石物理参数：孔隙度(PHIT)与中子孔隙度(NPHI)交会图显示粘土和气体敏感区，总有机碳(TOC)达2.258-9.5095 wt%，证实烃源岩成熟度；而电阻率(LLD)模型显示66.7-88kppm高矿化度特征。
4. 沉积环境重建：Ypresian(伊普雷斯阶)巨层序识别出进积型(漏斗状GR曲线)和退积型沉积序列，反映海平面频繁波动下的三角洲前缘沉积过程。

讨论部分强调了三重突破：技术层面首次实现Rio Del Rey盆地模拟资料的批量数字化，将纸质测井转化为LAS格式、地震剖面转为SEGY格式；理论层面揭示断层相关圈闭(fault closure)是主要油气藏类型，但断层导通性导致压力系统分隔；应用层面提出规避构造核部、优先开发边缘区的勘探策略。该研究为全球类似盆地的"数据复活"提供了范例，其建立的φ-H(孔隙度-厚度)参数模型(如L5井φ×H=1.38)可直接指导储量计算，对解决油气勘探中"数据沉睡"难题具有普适意义。