Debido a la diversidad de tipos de poros, resulta difícil caracterizar el yacimiento carbonatado cretácico de Oriente Medio o predecir con precisión sus propiedades petrofísicas. En este trabajo, se clasifica primero la estructura de los poros del yacimiento mediante un método exhaustivo. A continuación, basándose en los tipos de estructura de poros identificados, se establece un nuevo modelo de permeabilidad con una alta precisión de predicción. El yacimiento está dominado por 6 tipos de poros, como los poros intergranulares y los poros móldicos, y 6 tipos de roca. La grainstone, la packstone de algas, la wackestone de algas y la wackestone de foraminíferos son tipos de roca porosa, y la wackestone de equinodermos y la mudstone son tipos de roca no porosa. Los tipos de estructura porosa en la zona de estudio pueden dividirse en cuatro tipos. El tipo I tiene una porosidad media-alta y una permeabilidad media-alta debido a su gran garganta, mientras que el tipo II tiene una garganta fina con una porosidad media-alta y una permeabilidad media. Debido a sus poros aislados, la permeabilidad es baja en los tipos III y IV, y de estos dos, el tipo III tiene mejor capacidad de almacenamiento. La saturación de fluido móvil calculada por el método del coeficiente espectral y el rapex puede caracterizar muy bien el límite entre los poros conectados y los poros no conectados en la zona de investigación. No es lo suficientemente preciso clasificar simplemente la estructura de los poros por la permeabilidad y la porosidad. La combinación de porosidad, permeabilidad, rapex, indicador de zona de flujo e índice de calidad del yacimiento puede distinguir y clasificar eficazmente los tipos de estructura de poros en los pozos no perforados. Las características de cada tipo de estructura de poros son coherentes con las de la dimensión fractal, lo que demuestra la eficacia de la clasificación de la estructura de poros. Se proponen nuevos modelos de predicción de la permeabilidad para diferentes tipos de estructura de poros y se obtienen buenos resultados de predicción. Este estudio es de gran importancia para mejorar la recuperación de petróleo.
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