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石油行业的人工智能应用案例改进生产和石油行业的人工智能应用案例改进生产和效率人工智能（Artificial Intelligence，AI）的广泛应用在各个行业中都显示出了其巨大潜力。
在石油行业中，人工智能技术的应用正在改变传统生产方式，提高生产效率，降低成本，并带来了许多创新的解决方案。
本文将介绍一些石油行业中的人工智能应用案例，展示其在改进生产和提高效率方面的巨大潜力。
一、人工智能在勘探与开发中的应用在石油勘探与开发阶段，人工智能技术的应用可以大幅提高勘探效率、降低开发风险。
通过对庞大的地质数据进行深度学习分析，人工智能系统能够准确预测地下石油资源的储量和分布，并辅助工程师做出全面而准确的决策。
例如，油井钻探中的疲劳损伤可通过AI来监测和分析，从而预测井身的剩余寿命。
利用深度学习算法，系统可以根据历史数据和实时监测数据，在不同工况下进行寿命预测和健康状态评估，从而合理规划维护和修复工作，降低钻井事故的风险。
二、人工智能在生产过程中的应用在石油生产的各个环节中，人工智能技术也发挥着重要作用。
通过实时监测和分析数据，AI系统可以提供准确的预测和优化建议，改进生产过程，提高资源利用效率。
举例来说，人工智能在油田生产中的应用可以自动化监测设备运行状态和生产数据，并根据数据分析结果提供运营决策支持。
通过准确的预测模型和实时数据分析，AI系统可以提前发现设备故障和隐患，避免生产事故的发生，并提供优化建议以提升生产效率和降低能耗。
三、人工智能在维护与检修中的应用在石油设备的维护和检修过程中，人工智能技术可以提供全面而准确的支持，帮助工程师进行设备故障的诊断和修复。
通过对海量的维护数据进行深度学习和模式识别，AI系统能够准确预测设备的故障类型和发生概率，并提供优化的维护方案。
例如，在油井采油过程中，AI系统可以通过信号处理和故障检测算法监测泵机组的运行状态，及时识别异常或故障，并进行智能化的维护决策。
通过及时检修和维护，可以降低生产的中断率，延长设备的使用寿命，提高生产效率。
人工智能技术在石油工程的应用提纲：一、人工智能技术在石油勘探开发中的应用现状；二、人工智能技术在石油勘探开发中的优势；三、影响人工智能技术在石油工程中应用的因素；四、未来人工智能技术在石油工程中的发展趋势；五、人工智能技术在石油工程中的应用案例分析。
一、人工智能技术在石油勘探开发中的应用现状在石油勘探开发中，人工智能技术已经得到广泛应用。
其中，最常见的应用包括：油藏预测、勘探定位、地震解释、生产优化、钻井控制、智能油田管理等。
石油勘探中的人工智能技术主要包括机器学习、数据挖掘、人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法等技术。
这些技术可以大大提高勘探效率和勘探精度，并且可以在石油勘探过程中获得更多的信息和数据，为油田开发提供更好的支持。
二、人工智能技术在石油勘探开发中的优势与传统的勘探开发方式相比，人工智能技术的优势主要体现在以下几个方面：1. 增强了勘探开发的智能化程度，提高了勘探开发的效率和质量。
2. 可以在石油勘探过程中获得更多的数据，为决策提供更多的支持，减少随意性和主观性。
3. 可以更好地评估油田储量和开发潜力，为油田开发提供更全面和准确的规划和决策。
4. 通过智能化的数据处理和分析，可以更快地发现现场的异常情况，及时作出反应，提高油田生产的稳定性和安全性。
三、影响人工智能技术在石油工程中应用的因素尽管人工智能技术在石油工程中的应用已经得到广泛认可，但在实际应用中还存在一些限制因素。
这些因素主要包括：1. 数据质量不够高：由于数据采集的及时性、质量等方面的限制，有些数据可能不够完整或准确，这可能影响人工智能算法的精度和效果。
2. 油田生产现场存在些环境特殊，设备和仪器不可靠等因素，这些可能会影响智能设备的应用效果。
3. 由于人工智能技术需要较高的硬件设施和系统支撑，造价高昂，需要相应的高额资额优化和维护成本支出。
4. 对于石油工程人员来说，需要具备一定的技能和专业知识，学习和应用人工智能技术需要有一定的学习曲线和实践经验。
石油行业的人工智能应用利用AI提高效率和创新石油行业的人工智能应用：利用AI提高效率和创新随着科技的快速发展和人工智能技术的日益成熟，石油行业正在积极探索利用人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术来提高效率和创新。
AI能够处理大量数据并利用算法进行分析，从而对石油行业的各个方面产生深远的影响，包括油田开发、勘探与生产、运营和维护、市场预测等。
本文将探讨石油行业中人工智能应用的几个重要领域，并展望未来的发展潜力。
一、油田开发和勘探在油田开发和勘探领域，人工智能技术可以为勘探师提供更可靠和精确的数据分析，提高油田勘探效率。
AI可以通过对大量地震和地质数据的深度学习分析，发现隐藏在地质结构下的油气层及其性质。
同时，AI还可以利用机器视觉技术自动解释地震剖面，帮助勘探师更好地理解地下地质构造，并进行油田开发规划。
二、生产优化和运营维护人工智能技术在石油生产优化和运营维护方面也发挥着重要作用。
AI可以通过对生产和运营数据的实时分析，检测设备故障和异常情况，并及时采取相应措施，避免生产中断和生产效率下降。
此外，AI还可以通过预测维护需求，优化维护计划，提高设备和工程的可靠性和安全性。
三、市场预测和供应链优化人工智能可以利用大数据分析和机器学习算法，预测石油市场价格和需求趋势，帮助企业做出更准确的决策。
AI还可以优化供应链管理，监控库存水平和运输需求，实时调整供应链，降低成本，提高效率。
四、环境保护和可持续发展人工智能技术在石油行业的环境保护和可持续发展方面也发挥着重要作用。
AI可以通过监测和分析设备和生产过程中的环境数据，检测并预防环境污染事故的发生。
此外，AI还可以通过优化生产计划和资源利用，减少能源消耗和废弃物产生，实现石油行业的可持续发展。
未来发展趋势尽管石油行业在人工智能应用方面已经取得了一些成果，但仍然存在一些挑战和机遇。
一方面，石油行业需要提高对AI人才的需求和投入，培养相关技术人员和专家，以推动技术的进一步发展和应用。
人工智能在油气田行业的应用
人工智能在油气田行业的应用主要体现在以下几个方面：
1.石油地震勘探：在油气资源的勘探过程中，一旦掌握油田分布区
域的地下地质情况之后就可以使用地震勘探的方式。
地震专家需要实时监测地壳活动的地震波变化情况，并运用自身专业知识对这些地震波变化情况进行分析，之后便依据分析来推测地下岩层的性质和形态。
2.油田设备维护：石油分布的环境十分恶劣，而油田生产领域所使
用的设备又非常多，如果这些设备长期处于这样的恶劣条件，可能会出现故障。
人工智能和大数据在油田生产领域的出现可以有效对井下环境加以全面分析并预测钻井时出现的异常情况。
分析和预测过程十分重要，可以有效消除计划外停机的次数，进而对设备运行、维修成本实现有效控制。
3.油田产量最大化：如果人工智能技术合理应用在石油工程进行油
田开采、开发，可以不断优化油田生产历史数据的整体开发效果。
人工智能优化模型方式的采用，也会提升整体石油工程的油田产量。
请注意，虽然人工智能在油气田行业的应用前景广阔，但仍需要结合具体的技术、数据和环境进行综合考量。
油田人工智能技术的研究与应用随着全球对于石油能源的需求不断增加，油田的生产效率和产量的稳定性越来越受到关注。
而人工智能技术正是为油田生产提供了一种新的思路和解决方案。
在未来，人工智能技术将成为油田高效、节能、智能化的必要手段。
一、人工智能技术在油田的重要性人工智能技术在油田生产中的应用可以大大提高生产效率，降低生产成本，减少环境污染等一系列问题。
通过人工智能技术，可以实现油田生产的自动化、可视化和智能化。
此外，人工智能技术还可以提高油井的可靠性和安全性，真正实现虚拟化、数字化和智能化。
二、人工智能技术在油田的应用现状目前，人工智能技术在油田的应用主要涵盖了以下三个方面：1. 油藏勘探：人工智能技术可以通过对地震数据、磁测数据等多种勘探数据的分析和处理，提取有用信息，识别油藏分布。
2. 油井监测：通过对油井的监测和分析，可以及时发现油井的异常情况，提前预警，避免事故的发生。
同时，还可以实现油井自动化控制，提高生产效率和可靠性。
3. 油田生产控制：人工智能技术可以根据油田的实时数据和历史数据对油田的生产量、生产效率等进行精确分析，提高油田的生产效率和产能。
三、未来人工智能技术在油田的发展趋势未来，人工智能技术在油田的应用将会更加广泛和深入。
主要体现在以下几个方面：1. 多种技术的整合：未来人工智能技术在油田的应用将会整合全球多种技术，如先进的传感器技术、先进的精细化控制系统等，以达到更好的效果。
2. 直观化显示：未来，油田生产的数据将会以直观化的方式呈现出来，油田生产人员可以更加便捷的获取到有用信息，提高决策的准确性和效率。
3. 智慧化系统：未来，人工智能技术将会应用到油田生产系统中，使其更加智慧化，如大数据分析等，实现全面的智能化生产控制。
四、人工智能技术在油田的应用难点尽管人工智能技术在油田生产中有着广泛的应用前景，但是人工智能技术在油田中的应用还有许多难点需要解决。
首先，人工智能技术在油田中的应用需要能够快速、准确分析海量的数据，如何处理这些数据是一个挑战。
人工智能在油田开发中的应用咱今天就聊聊油田开发里的那些新鲜事儿，就是有个特别厉害的技术在油田开发里大显身手啦。
你知道油田开发可不简单呢，以前都是靠很多传统的办法，又累效率还不高。
现在不一样啦，有一种超酷的技术加入进来了。
这个技术啊，就像一个特别聪明的小助手，它能帮着勘探人员找油呢。
以前勘探人员得费好大劲儿去分析各种数据，到处跑着找油可能的藏身之处。
现在这个技术一来，就像是给勘探人员装上了透视眼。
它能把那些复杂的数据一下子就分析得透透的，告诉勘探人员哪个地方最有可能有油。
在开采的时候呢，这个技术也没闲着。
它就像一个贴心的管家，时刻盯着开采的过程。
要是哪里出了点小问题，它马上就能发现，然后告诉工作人员怎么去解决。
就像你家里的小闹钟一样，到点就提醒你该做什么了。
而且啊，这个技术还能让开采变得更安全。
你想啊，油田开采有时候还是挺危险的，要是有这个聪明的小助手在旁边看着，那大家心里就踏实多啦。
对于提高产量这方面，这个技术更是厉害得不要不要的。
它能算出怎么开采能让油出得更多，就像一个超级聪明的数学家。
它知道什么时候该加把劲开采，什么时候得缓一缓，这样就能让油田一直保持一个比较好的开采状态，不至于一下子把油都采完了，还能多采出不少油呢。
在油田开发的整个过程里，这个技术就像是一个充满活力的小伙伴，一直在帮忙。
它让那些在油田工作的叔叔阿姨们轻松了不少，也让油田的开发变得更高效、更安全、产量更高啦。
它的到来啊，真的是给油田开发带来了全新的活力和希望呢。
还有哦，这个技术还能帮着节约成本呢。
以前啊，为了开采油田得投入好多好多钱，现在有了这个技术，就可以避免很多不必要的浪费啦。
比如说，它能准确地判断哪些设备是需要维修的，哪些是还可以再用一用的。
这就好比你知道自己的鞋子哪里破了需要补，哪里还很结实可以继续穿一样。
这多好呀，钱省下来了，还能做更多的事儿呢。
油田开发有了这个技术的帮忙，就像是一艘本来慢慢悠悠的船装上了超级发动机，跑得又快又稳。
能源管控系统在油气田企业中的应用摘要：能源管控是近年来兴起的一种新型能源管理模式，是提高企业能源科学化管理水平的有效手段。
本文系统介绍了目前国内外油气田企业能源管控系统的应用情况，详细阐述了庆新油田开发有限责任公司能源管控系统的实际应用，期望对油气田企业的能源管控系统建设具有一定的借鉴意义。
关键词：油田能源管控系统建设0引言随着我国经济发展进入新常态和国内外能源供需形势的变化，持续改进能效水平已经成为新常态下能源发展的必然选择。
油气田企业能源消耗量占能源生产量的比例依然较高，整体用能水平与国内外先进水平相比还有较大差距，能源消耗费用在油气生产成本中所占比例较大。
国家高度重视加强能耗在线监测和推进能源管控建设，明确提出要加强高能耗行业的能源管控，推进工业企业能源管控中心建设，推广工业智能化用能监测和诊断技术。
因此，油气田企业应以信息化建设为依托，通过开发能源管控系统，强化能源利用的有效管理与控制，并持续改进，实现能源利用的最优化，促进经济效益的最大化。
1油气田能源管控发展和现状能源管理中心的雏形最早始于20世纪60年代的日本和西德。
其钢铁企业利用模拟仪表形成能源数据采集与监控系统，分别满足能源介质生产和分配的需要。
20世纪70年代，日本钢铁厂利用电子计算机，将各自独立的能源介质网逐步过渡到由动力部门集中管理，达到统一管理能源介质的转换和分配，能源管理中心初步形成。
其后，随着能源管理中心建设得到越来越大的重视，越来越多的国际石油公司开始具有较为完整的能源管理系统，并取得了显著的节能效果。
目前，国际石油公司普遍认为油田能源管控建设不但是数据采集、生产流程的数字化，而且是针对上游业务更高层次的整合与流程再造。
在完善油气田信息化建设的基础上，能源管控建设需要依次经历四个层次，即监测、实时分析、实时优化和经营模式变革。
北海的挪威海域是智能管控技术利用程度最高的地区。
该地区的斯塔特福约尔得油田通过采用实时数据传输、实施控制技术，实现了油田可持续发展。
人工智能在石油行业中的应用随着科技的迅速发展和社会的不断进步，人工智能已经开始应用于许多领域，其中石油行业是一个重要的应用领域。
石油行业是全球最重要的行业之一，因此采用人工智能技术以提高生产效益和智能化水平对整个行业的未来发展具有重要的意义。
人工智能在石油勘探中的应用石油勘探是石油行业最关键的一环。
传统的石油勘探方式需要耗费大量的时间和人力，所需要的数据也非常庞大。
如今，人工智能技术的运用可以大大简化和提高石油勘探的效率和准确率，同时也可以减少对人类的依赖度。
利用人工智能算法对卫星图像和海底地图进行分析，可以迅速定位潜在的油气储藏区，缩短勘探时间和降低勘探成本。
此外，人工智能技术可以优化钻井深度和方位选择，提高生产效率。
人工智能在石油储运中的应用石油行业的储存和运输环节也需要大量质量控制和费用管理的工作。
传统的储油罐监控设备只能提供部分信息，而现代化的人工智能系统可以全面收集储罐的数据，并利用机器学习分析实时监测数据，从而改进储罐管理。
在石油运输方面，人工智能的运用可以帮助制定更加高效的运输路线，并优化油品的装载和卸车操作，增强石油运输效率，同时降低油品泄漏的风险。
人工智能在石油采油中的应用石油采油是石油行业的核心业务，也是使用人工智能的最为广泛的领域。
通过采用大数据分析和人工智能算法，可以更精准预测油产量，需要维护的设备、材料和维护时间。
人工智能技术可以帮助优化油井的操作，降低生产成本，同时提高作业效率和工人的安全。
此外，人工智能系统可以监控油井的实时产出数据，以及环境和设备的状态，及时识别和处理异常事件，并采取有效的措施以减少损失。
人工智能技术的应用创建了石油行业的智能化水平，无论在采油、储运或勘探上都取得了显著成效。
但人工智能技术仍面临许多挑战，特别是与数据保护和安全相关的问题。
因此，需要制定全面的标准和规范，以确保人工智能系统的稳定性和安全性。
未来的人工智能技术将会更加智能化，石油行业也将继续拥抱人工智能技术，建立一个更加高效、智能化、安全和可持续的石油生产链。
油田开发智能油田开发的典范之一——斯塔特福约尔得油田如果说，20世纪80年代掀起的第一次提高采收率研究和应用的热潮，推动了各种EOR技术的进步和成熟，那么斯塔特福约尔得（Statfjord）等油田以油藏模拟、油藏监测、水平井和油藏管理相结合的提高采收率技术，在21世纪初已经掀起了以智能油田为标志的第二次提高采收率技术研究和应用的热潮。
“智能油田”又称数字油田，可以实现实时监测、实时数据采集、实时解释、实施决策与优化的闭环管理，可以将油井、油田及相关资产相互联系起来统筹经营与管理，因此是提高采收率的有效途径和发展方向，特别是在注剂比较昂贵的情况下更是如此。
目前，随着油藏动态监测技术、水平井油井管理以及建立在水平井基础上的油藏管理技术的进步与成熟，智能油田提高采收率前景已经十分明朗。
北海的挪威海域是智能油田技术利用程度最高的地区，该地区的近海平台全都由光缆相连。
该地区最大的油田——斯塔特福约尔得油田正是当代智能油田开发的代表，其开发后期正是通过智能油田开发技术，如：采用实时数据传输、广泛使用四维地震技术提高油藏表征水平、在多分支井上安装流量控制器等有效地提高了采收率，实现了油田可持续发展。
此外，北海的古尔法克斯油田（Gullfaks）采用井下监测控制系统和多分支井技术相结合开发外围油田，埃科弗斯克（Ekofisk）油田由于陆地钻探生产中心的建立，使其采收率已从46%上升到50%至60%。
这些油田都在进行智能油田技术的实践。
一、智能油田技术简介1智能油田的基本概念智能油田展示了油气田开发将进入智能化、自动化、可视化、实时化的闭环新阶段。
智能油田的基本概念和发展方向就是将涉及油气经营的各种资产(油气藏等实物资产、数据资产、各种模型和计划与决策等)，通过各种行动(数据采集、数据解释与模拟、提出并评价各种选项、实施等)，有机地统一在一个价值链中，形成虚拟现实表征的智能油田系统。
人们可以实时观察到油田的自然和人文信息，并与之互动。
2智能油田的基础与核心建立智能油田是一个系统工程，而建立数据银行和信息平台是建立智能油田的基础。
智能油田的核心是将油气发现与开发工作从历史性分类资料的顺序处理改变成实时资料的并行处理，利用实时数据流结合创新型软件的应用和高速计算机系统，建立快速反馈的动态油藏模型，并将这些模型配合遥测传感器、智能井和自动控制功能，让经营者更直接地观察到地下生产动态和更准确地预测未来动态变化，以便提高产量和进行有效的油田管理，实现各种层次的闭环优化管理，最终实现全油田范围的实时闭环资产经营管理(图1)。
图1 智能油田的基本概念与趋势实际上，智能油田并不是遥不可及，也是步步发展与完善的(图2)。
目前国外智能油田也仅发展到第三级，逐步向第四、第五级发展。
图2 智能油田发展分级3智能油田的关键技术促进智能油田发展的关键技术主要包括：（1）遥测技术，主要包括四维地震监测、重力测量、电磁监测、永久型地面检波器网络和永久型光纤井下检波器等；（2）可视化技术，包括综合勘探与生产数据的三维可视技术、虚拟现实技术等；（3）智能钻井与完井技术；（4）自动化技术；（5）数据集成、管理与挖掘技术；（6）集成管理体系等。
4智能油田的发展前景2003年世界著名的剑桥能源研究所(CERA)公布的一项最新研究成果指出，由多项新型数字化技术构成的智能油田，将在未来5～10年内使全球原油储量增加1250×108桶，这将超过伊拉克现有原油储量或拉丁美洲的原油总储量，同时能够提高油气采收率2%～7%，降低举升成本10%～25%，提高产量2%～4%。
壳牌公司正在实施的“智能油田”计划，将使其产量提高10%，采收率提高8%，操作成本降低20%，计划与决策周期时间减少75%。
智能油田技术将大大扩展石油工业的发展空间，为石油行业展示出了一个更广阔、更美好的发展前景。
二、斯塔特福约尔得油田勘探历程斯塔特福约尔得油田沿构造走向距离布伦特油田东北不超过10公里。
1970年将211/24断块和211/25断块租赁给大陆石油公司（Conoco）及其合作者；1973年8月将挪威断块33/9和33/12租赁给美孚石油公司（Mobil）及其合作者。
斯塔特福约尔得油田最初的构造版图特征是在白垩纪基准面沿东北-西南走向。
其勘探历程为：（1）1973年年初，在构造的下倾部位钻了第一口井，UK211/24井，该井钻遇了品位好但含水的中侏罗系布伦特群和上三叠系-下侏罗系的斯塔特福约尔得组的砂体。
（2）1974年年初，在构造顶部的西侧钻了挪威33/12-1号井，偶然发现了该油田。
该井钻遇了布伦特群含油砂体上的一个160米厚的层段，测试日产油量为1369.86吨。
（3）第一口评价井33/9-1，位于构造的下倾部位，稍偏向于发现井北部，钻遇了146米厚的布伦特含油层段。
在2584米处形成了油水界面，由于该油水界面与附近的布伦特油田的油水界面不同，因此，1974年8月宣布该新油田是一个独立的商业性油气藏。
（4）第三口井33/12-2成功地在斯塔特福约尔得组发现重大石油储量，测试日产油量为1671.23吨。
（5）1975年钻了211/24-4井，首次在构造的英国一侧发现石油。
（6）1977年钻了11口评价井中的最后一口，33/9-9井，不仅证实了布伦特群和斯塔特福约尔得组油藏的东北走向，同时也在下侏罗系的杜林群发现一个新的产层，测试日产油量为1138.9吨。
三、油田地质概况斯塔特福约尔得油田是西欧最大的油田。
位于北海北部，距卑尔根西北约210公里，跨挪威和英国边界。
于1979年11月投入开发，原始地质储量8.82×108吨，原始可采储量5.98×108吨。
75%的原始地质储量分布在中侏罗系的布伦特群（Brent），24% 分布在上三叠系-下侏罗系的斯塔特福约尔得组（Statfjord），1% 分布在下侏罗系的杜林群（Dulin）。
这3个油藏具有不同的油水界面，但原油的组成相差无几。
该油田通过3个重力基座平台进行开发，即：斯塔特福约尔得A、B和C。
这3个平台开始产液的时间分别为1979年、1982年和1985年。
所有油藏的天然驱动能量都很弱。
布伦特群在油水界面以下进行注水开发，原油产自上倾斜构造顶部的油井。
斯塔特福约尔得组通过向次生气顶注溶解气进行混相气驱。
布伦特和斯塔特福约尔得油藏的估计采收率分别为55% 和60%。
布伦特群之所以开发效果好，受益于其高品位以及布伦特下部和Tarbet组的滨面砂岩和障壁沙坝砂岩（油田参数见表1）。
斯塔特福约尔得组的开发效果极好，这是受益于渗透率高，具有连通河道和滨面砂岩，而且由于经历混相气驱过程使得剩余油饱和度低。
在油田开发期限内，整个开发策略实际上没有改变。
1987年该油田的产油速度最大，达到103397吨/日，到1994年以前一直保持最高稳产量，超过94780吨/日，之后产量开始下降，1995年降到75824吨/日，此时已采出约73%的可采储量。
到2005年，年产量降至598×104吨，可采储量的采出程度达93.43%。
1构造斯塔特福约尔得油田位于北维京（Viking）地堑的东设得兰盆地。
油田圈闭机理是构造-地层圈闭。
在构造上，这是一个向西倾斜的断块，其侏罗系层呈6~8°角，向西倾斜。
其侏罗系层在东南部，向东下落的主边界断层系以斯塔特福约尔得组高度为准，总断距为1800米。
超覆的上侏罗统与白垩系页岩覆盖着剥蚀断块，并为隐伏露头的布伦特和斯塔特福约尔得储集层提供了地层封闭条件。
在南部，正断层作用和一个构造鞍部把斯塔特福约尔得油田同在西南部与其构造在同一走向上距离约为20公里的布伦特油田分开。
斯塔特福约尔得油田的西部和北部以构造倾斜为界。
该油田长24公里，平均宽4公里，3个油藏发育在同一个构造内，总面积约81平方公里布伦特油层覆盖的面积约61平方公里。
在油田构造顶部和边界断层系之间有一系列北-北东走向的弓形铲状断层，通常穿过杜林组底部。
相对而言，油田西侧无断层。
后来该油田被一系列西北-东南走向的断层切断，这种现象在油田最南部很普遍。
斯塔特福约尔得组位于杜林群砂岩下方，沿油田西北翼的大部分地区形成倾斜闭合，并在其东北和西南末端沿东南方向形成断层封闭。
布伦特群由覆盖在基准不整合面之上的泥岩形成圈闭。
边界断层系沿构造顶部的东南方向形成横向断层封闭。
布伦特油藏在维京组的粘土岩和粉砂岩以及油田大部分地区的白垩系泥岩下方形成倾斜闭合。
3个油藏具有不同的油水界面：布伦特群在2585.8米处，杜林组在大约2600米处，斯塔特福约尔得组在2805.7米处。
2地质情况及油藏物性斯塔特福约尔得油田最古老的岩石属于三叠系Hegre组的陆相红层。
这些岩石整合地被油田最下部的油藏——上三叠系-下侏罗系的斯塔特福约尔得组岩石覆盖。
上覆的杜林组（下侏罗系）泥岩占主导地位，但也含少量Cook层油藏砂岩。
杜林群则整合地被中侏罗系的布伦特群所覆盖，布伦特群是构成油田主要的高产层段。
布伦特群被Heather组的上侏罗系泥岩所覆盖；在下翼地区接触面整合，但在顶部不整合。
曾发生过断块倾斜和抬升，之后上侏罗系Draupne 层（相当于启莫里奇阶粘土层）富含有机质的粘土岩开始沉积，不整合地上覆在较老的地层上。
薄薄的下白垩系沉积保存在油田下倾部位，并被上白垩系和第三系地层不整合地覆盖。
图3是斯塔特福约尔得油田地层图。
（1）斯塔特福约尔得组图3 斯塔特福约尔得油田地层图（改自Robert 等人的成果，1987年）。
① 斯塔特福约尔得组的地层和沉积相斯塔特福约尔得组（瑞提阶-辛涅缪尔阶）包括24%的原始地质储量（1.93×108吨）。
厚度范围为150～250米，平均125米，向西南方向呈现出增厚的趋势。
在晚侏罗系-早白垩系不整合面之下的构造顶部被截断。
总体呈中到粗粒的向上变粗层序，局部为中砾砂岩，夹层有粉砂岩、粘土岩和少量煤。
斯塔特福约尔得层组可以描述为在冲积平原/辫状三角洲环境下的进积和退积间隔沉积。
该组分为3个层：1）Nansen层[S1]： Nanden层平均厚度为8米。
砂岩单元为槽形交错层，厚度为75厘米，通常向顶端呈现流水波痕和交错纹理。
Nansen层为海进、浅海砂席，是早期沉积的再造作用形成的。
2）Eiriksson层[S2]：主要包含层叠的河道砂岩、泛滥平原和废弃的河道泥岩。
泥岩通常为钙结砾岩和根土泥岩，局部为碳质的或含煤的泥岩。
3）Raude层[S3]：包括辫状河与漫流砂岩以及泛滥平原泥岩。
②斯塔特福约尔得组油藏结构斯塔特福约尔得组的平均N/G比是0.58，由Raude层的0.35增加到Eiriksson层的0.75，再增加到Nansen层的1.0。
可通过两个主要的沉积环境来确定油藏结构：冲积环境、浅海环境。
