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南宫火却

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路 菁1,2 李 军1

(1.中国石化石油勘探开发研究院,北京 100083;

2.中国石油大学(北京)博士后流动站,北京 102249)

摘 要 鄂西渝东地区下侏罗统为四川盆地典型的陆相页岩气藏,储层矿物组分及有机碳含量是确定该类气藏工程开采难度与有效性的重要指标。为突破常规储层测井评价方法在复杂矿物储层评价中存在的多解性问题,本研究充分挖掘常规测井资料中蕴含的地质信息,以非线性反演与最优化算法为核心思想,综合评价包含有机碳在内的页岩岩石组分与含量,取得了较好的测井评价结果。研究结果完善了页岩气储层测井评价手段,为推进页岩气勘探开发相关技术发展起到了积极的作用。

关键词 常规测井响应 矿物组分 有机碳含量 非线性反演 最优化方法 测井评价

Logging Evaluation of Mineralogical Constituent and

Total Organic Contents for Gas Shale

LU Jing1,2,LI Jun1

( and Production Research Institute,SINOPEC,Beijing 100083,China;

Center,China University of Petroleum,Beijing 102249,China)

Abstract Formation of lower Jurassic in the western Hubei and East Chongqing is an typical continental facies shale gas reservoir in Sichuan mineral constituents and total organic contents(TOC)are important indicator of the engineering difficulty and its effectiveness for such gas breakthrough the problem of multi -solutions,that always occur when the conventional reservoir logging evaluation methods are used to solve the gas shale reservoir evaluation,this study fully tap the geological information concealed in conventional logging response,use the nonlinear joint inversion and optimization as the core ideas,to evaluate both the mineralogical constituent contents and TOC for gas shale,and achieve a desirable result .This research supplements the logging evaluation methods for gas shale and play a positive role in related technology developments for gas shale exploration and development.

Key words conventional logging;mineralogical constituent;TOC;nonlinear joint inversion;optimization; logging evaluation

鄂西渝东地区是四川盆地周缘页岩气藏有利目标区之一。建南构造位于四川盆地川东褶皱带石柱复向斜中北部,下侏罗统自流井组发育的深湖-半深湖页岩属于典型的陆相页岩气藏。该套页岩区域分布稳定、厚度大、埋藏浅,但相较于海相页岩具有更加频繁的相变特征,储层矿物组分复杂多变。准确把握页岩气储层矿物组分与有机碳含量是后续储层关键参数——脆性与含气性评价的重要基础,也是页岩气测井评价亟待攻克的重点及难点问题。依靠固定的解释模型,采用少部分测井曲线确定储层矿物含量的评价方法,在岩性及矿物较为单一的常规储层中评价效果较好,却无法妥善解决页岩气储层复杂矿物组分与含量的多解性问题。笔者通过深入挖掘各项常规测井资料中蕴含的丰富地质信息,分析建立储层矿物组分模型,以非线性反演与最优化算法评价包含有机碳在内的复杂岩石组分含量,突破了常规测井储层评价的思想,拓展了非常规页岩气储层矿物组分与有机碳含量的测井评价方法,通过实验室岩心全岩组分数据验证,该方法已取得了较好的评价效果。

1 东岳庙段含气页岩岩性及岩石矿物学特征

目标层下侏罗统自流井组东岳庙段泥页岩,区域横向分布稳定,厚度较大,暗色泥页岩厚约60~100m。储层岩性以含灰泥页岩为主,多见灰色粉砂质泥页岩、介壳泥页岩与介壳灰岩夹层(图1);储层矿物成分以黏土矿物、石英及方解石为主(平均含量分别为%、%、%),同时含有少量长石与黄铁矿。自生矿物的存在,表明东岳庙段所处的沉积环境为有利于有机质富集与保存的还原环境,实验室分析结果显示,储层有机碳以Ⅱ型干酪根为主,平均含量2%~3%;储层孔隙结构以矿物粒间孔为主,同时发育少量粒内孔及溶蚀裂隙,大量因有机质热解产生的纳米孔隙,使储层具有较好的天然气吸附与储集性能。

图1 研究区东岳庙段泥页岩典型岩性

2 常规测井响应评价储层岩石组分

测井响应是被测地层物理特性的宏观表现[1],在排除井眼与泥浆侵入等影响的情况下,测井响应本质是测井仪器探测范围内所有岩石微观组分物理特性的综合表现,故各类测井响应实际上涵盖了被测地层所有组分的岩石物理信息。充分挖掘、利用常规测井响应中蕴藏的储层信息评价页岩岩石组分,提供了一条除实验室分析和元素俘获能谱(ECS)测井之外的储层评价思路,同时,弥补了岩心实验室分析无法全井段连续、ECS测井数据采集与解释评价成本高昂等问题[2,3]。

常规曲线非线性联合最优化反演算法

目标函数

区别于利用单一或少数测井曲线与储层某一矿物含量建立函数关系、用以评价其含量的方法,利用常规测井信息开展非线性联合最优化反演评价储层矿物组分的方法与步骤,可简要概括如下:首先,需要对实测响应进行预处理,以期得到接近原始储层真实物理特性的校正测井响应;其次,依据岩心观察与常规评价结果得到的初步认识,圈定解释评价井段内存在的岩石组分类型,并确定其初始含量,形成完整的基于原始假设的储层岩石物理体积模型;再次,依据地区经验或理论参数合理选取各组分的测井响应骨架值,以非线性测井响应方程正演各个常规测井响应,并计算关于校正曲线与正演模拟曲线如式(1)所示的目标函数T(Xj);最后,通过反复迭代调整各矿物组分含量,使目标函数T(X)达到最小值,并将此时的岩石组分与含量模型作为反演的最终结果,即通过解决图2所示的最优化问题,达到求解复杂矿物储层岩石组分与含量问题的目的[4]。

油气成藏理论与勘探开发技术(五)

图2 非线性联合最优化反演算法简图

式中:loggings为第j次迭代后产生的正演曲线组;loggingc为实测曲线经校正产生的校正曲线组;Xj为第j次迭代确定的各个岩石组分含量;W为各测井曲线在目标函数中的权重;α为迭代稳定性控制参数;T(Xj)为反映正演曲线与校正曲线相似程度的目标函数,当该函数达到最小值时,表明正演曲线已逼近校正曲线,此时,即可认为模型求解得到的岩石组分与含量与地层真实情况最为接近。需要说明的是,采用更丰富的测井响应信息,以及岩心分析、常规储层评价取得的地层初步认识等,能够在更大的程度上降低反演算法的多解性。

共轭梯度最优化算法

从上述分析可知,求解页岩复杂岩石组分的测井评价问题,已被转化为求解目标函数T(Xj)最小值的最优化问题。本研究综合考虑目标函数属于多元函数,且测井响应的非线性关系决定了目标函数的非线性特性,故采用共轭梯度法解决目标函数的最优化问题[5]。

对目标函数T(Xj),在极值点X*处作Taylor展开,忽略高效项时,有

油气成藏理论与勘探开发技术(五)

式中:H=▽2T(X*)为T(X)在X*处的二阶偏导数矩阵。因为X*为极值点,故▽T(X*)=0,因而

油气成藏理论与勘探开发技术(五)

可见,任何次的函数T(X)在其极值点附近具有二次函数的特征。设T(X)可以表示为如下所示二次函数

油气成藏理论与勘探开发技术(五)

可以证明具有N阶正定矩阵A的n元二次函数,最多可在n维空间中找到n个彼此关于A的共轭方向(向量),且从任意的初始点出发,依次沿这n个共轭方向作不超过n次的一维搜索,就可以求得目标函数T(X)在n维空间内的极小点。采用上述共轭梯度算法回避了因牛顿法及其改进算法需要计算二阶偏导数矩阵的逆矩阵而带来的巨大运算量,且克服了最速下降法在接近极小点时收敛速度很慢的缺陷,妥善地解决了研究建立的非线性反演算法的求解问题。

东岳庙段页岩岩石组分反演

初始模型假设

图3为研究区某井东岳庙段泥页岩常规测井响应,该井含气页岩岩石组分评价的目的在于,明确包括有机碳在内的岩石重要组分的具体含量。初始模型假设的建立,需要分别确定待求解的储层岩石组分及其初始含量,以及参与岩石组分评价的测井曲线。

依据上节所述实验室全岩分析结果(图3),初始模型假设页岩中不存在除干酪根之外的其他固体有机碳;脆性矿物包括石英、方解石、长石,塑性矿物即为黏土;另外,由于相关研究表明,页岩成岩过程中自生的黄铁矿常结晶于储层层理界面之间,在一定程度上有利于水力压裂形成网状缝,且黄铁矿物具有极好的导电特性、极高的光电俘获截面指数以及较高的密度,即使含量较小,对电阻率、光电截面指数与体积密度等测井响应的影响也十分明显,因此,作为影响页岩力学性质与岩石物理特性的重要矿物,黄铁矿在岩石组分模型中不可忽略;最后,由于该段泥页岩黏土矿物含量较高、有效孔隙度较低,且地层水矿化度不高,自由水对测井响应影响不大,故模型仅考虑黏土束缚水存在且假设页岩储层有效孔隙全部被游离气占据的情况。综合上述考虑,最终确定该井东岳庙段泥页岩需要反演计算的岩石组分如图4所示,依次包含黏土(含黏土束缚水)、石英、方解石、长石、黄铁矿、孔隙(游离气)与有机碳(干酪根)。

图3 建南地区某井东岳庙段泥页岩常规测井响应特征与岩心分析结果

图4 页岩岩石体积模型

综合考查本井可参考的测井曲线条数,以及上述页岩岩石体积模型需要涵盖的组分种类,确定利用光电截面指数(PEF)、自然伽马(GR)、中子孔隙度(NPHI )、体积密度(DEN)、声波时差(DT)、浅侧向电阻率(LLS)、深侧向电阻率(LLD)、铀(URAN)、钍(TH)共9条曲线(图3),反演8种岩石(图4中)组分的含量。可以注意到,如不考虑欠定求解,参加非线性反演的测井曲线条数理论上最多可处理10种岩石组分含量的求解问题,此数大于本模型求解的岩石组分数量,故模型求解结果属于非线性超定解,能够有效降低评价结果的多解性,确保评价结果更加接近页岩气储层的真实情况。

依靠常规储层评价方法,如自然伽马泥质含量Vsb评价方法[6]、密度中子孔隙度Phi评价方法[7]、Pessay有机碳TOC含量评价方法等[8],可以取得黏土、孔隙度、干酪根含量的初步评价结果,对本井岩石组分初始含量 进行赋值, 剩余组分的初始含量——石英含量 根据实验室岩心分析确定的平均含量(石英%、方解石%、长石%、黄铁矿%)按比例分配,结果如图5第2~8道内实线所示。可以注意到,各岩石组分初始含量(棕色实线)与岩心分析结果(黑色圆点)相比,均存在不同程度的偏差。其中方解石、长石两种矿物含量的偏差最为明显;利用中子-密度孔隙度评价的孔隙度结果也明显偏高;此外,利用自然伽马泥质含量评价方法计算的黏土矿物含量,以及电阻率-声波重叠Passey法计算的有机碳含量,在局部深度上还存在一定误差。本研究将通过随后的反演计算逐步降低这些误差,以得到最接近真实地层岩石组分的评价结果。

图5 建南地区某井东岳庙段泥页岩非线性反演初始模型

模型反演结果

经过非线性反演计算,最终确定该井岩石组分的含量如图6所示,图中第2~8道依次为黏土矿物(含黏土束缚水)、石英、方解石、长石、黄铁矿、孔隙及有机碳含量的评价结果(实线)与对应组分实验室分析结果(黑色圆点),图中第9与第10道分别为页岩岩石组分非线性反演结果与岩心实验室分析结果。

图6 建南地区某井东岳庙段泥页岩岩石组分非线性反演成果图

通过图7各组分初始评价结果(黑色方块)与非线性反演计算结果(三角)的对比分析可以发现,非线性反演结果与实验室分析结果具有更好的线性相关性,与初始评价结果相比更集中于45°对角线附近。图6与图7均显示,非线性反演算法显著提高了石英与方解石含量的评价精度;使孔隙度评价结果更加接近实验室分析结果;此外,黏土矿物与有机碳含量各自在局部位置上的误差也得到了较好的修正;在初始模型中,以平均含量为依据粗略估算的长石与黄铁矿含量,这里也得到了进一步细化,评价结果与实验室分析结果在整体趋势上更为吻合。至此,本研究利用建立的非线性反演方法,同时完成了研究区东岳庙段页岩气储层复杂矿物组分与有机碳含量测井评价两个问题,且取得了较高的评价精度,本研究将进一步定量分析测井评价结果,以验证该方法的可靠性与有效性。

非线性反演结果分析

考虑到各项实测测井响应其本质是被测储层岩石组分反映在各类物理场中的宏观物理特性,因此,为验证非线性反演算法及其反演结果的可靠性与有效性,本研究同时分析了非线性反演结果并在反演结果下模拟了测井响应的误差。

图8展示了非线性反演结果下的模拟测井响应(虚线)与环境校正后的测井响应(黑色实线),涉及的测井项目依次为自然伽马GR、铀Uran、钍Th、中子孔隙度Nphi、体积密度DEN、宏观截面指数U、声波时差DT、冲洗带电导率CXO与原状地层电导率CT。从两组测井响应的对比看,非线性反演结果下的模拟测井响应与实测测井响应具有良好的一致性。表1中定量评分析了两组测井响应间的相关系数,各项测井响应的相关系数在~之间,相关系数均值达到,充分反映了反演结果下的岩石组分宏观物理特性与真实储层物理特性的相似性,即说明通过非线性反演得到的岩石组分及其含量已十分接近页岩气储层的实际情况。此外,以实验室分析结果为标准,表2分别统计分析了图8中初始评价结果与非线性反演结果对实验室结果的相关系数,两组相关系数的对比可以说明,本研究建立的非线性反演算法明显提高了页岩各岩石组分评价的精确度。因此,上述两方面分析充分证明,本研究建立的非线性反演算法在解决页岩储层复杂岩石组分与含量评价问题方面的可靠性与有效性。

该方法能够同时解决页岩气储层岩石矿物组分与有机碳含量评价的两大问题,这两项问题的顺利解决对于后续储层脆性、吸附气含量等重要储层参数评价提供了科学的依据与技术保障。

图7 页岩岩石组分初始评价结果与非线性反演计算结果对比

表1 模拟测井响应与实测响应相关系数

图8 建南地区某井东岳庙段泥页岩复杂岩石组分反演质量控制

表2 初始评价及非线性反演评价较岩心分析结果的相关性对比

3 结论

本研究以非线性反演与最优化算法为核心思想建立的页岩气储层岩石组分测井评价方法,在鄂西渝东建南构造东岳庙段的页岩气储层评价中取得了较好的评价效果。该方法充分挖掘了常规测井资料中蕴含的丰富地质信息,同时解决了页岩储层重要矿物与有机碳含量评价两大问题,弥补了岩心分析深度不连续、ECS测井代价高昂的弊端,且极大地提高了测井评价结果的精度,为后续储层脆性与含气性的综合评价提供了科学的依据与重要的技术保障。

参考文献

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[8]Passey Q R,Creaney S,Kulla J B,et practical model for organic richness from porosity and resistivity ,74:1777~1794.

315 评论

米果janicefeng

尚可耘1周祖翼1贾健谊2李家彪3

(1.同济大学海洋地质与地球物理系,上海200092;2.中国石化新星石油公司上海海洋石油局,上海200120;3.国土资源部国家海洋局海底科学重点实验室,上海200000)

【摘要】声波测井可以揭示岩层声波时差的规律性变化,并根据这种规律性变化求解该地层曾经经历过的抬升剥蚀。本文对利用声波测井求取地层剥蚀厚度的基本原理及方法作了简要介绍,并以东海西湖凹陷2口钻井的实测数据为例,对这一方法的适用性进行了探讨。

【关键词】ITT;剥蚀量;声波测井;反转构造

对于盆地历史的恢复,传统的方法是以目前地层和构造的关系为依据,这往往是不完整的,因为总有一定数量的地层在长期以来的构造变动中被剥蚀掉了。而对于由张性向压性转换以后所形成的反转构造而言,这一情况就更为突出。通过对声波测井数据的分析,我们可以更为细致地估算出反转构造所经历的剥蚀程度。这就成为进一步了解盆地形成和反转构造历史的基础。

声波测井法所考虑的是由于地层孔隙度在一定地层范围内随着深度变化而呈现出某种规律性的变化,继而导致声波时差(声波穿过单位厚度地层所需要的时间)也会出现规律性的变化。我们可以根据这种规律性的变化求解出历史上地层曾经经历的抬升剥蚀。本文在对这一方法的基本原理及方法进行简要介绍的基础上,对西湖凹陷2口探井的实际资料进行了处理计算。

1原理

本文所提到的声波测井实际上指的是声波速度测井,这也是目前声波测井工作量最大、并为国内各油田所普遍采用的一种方法。声速测井的一个重要观测值是测量井剖面声波纵波速度CP的倒数[即声波纵波在单位厚度岩层中传播所需的时间,在测井中叫时差,记为∆t=1/CP,也就是ITT(interval transit time)[1]。岩石性质的差异导致了时差的不同,因此利用时差作为区分不同岩性地层的标志。导致声波时差随埋藏深度变化而变化的因素有很多,包括孔隙度、岩石固结状况、埋藏深度等等。在这里我们将抛开埋藏深度以外的因素,重点突出如何确定相对于每一地层单元的ITT随着埋深变化的关系。

Athy曾经在1930年推导出关于这种规律性变化的指数模型[2]:

φ=φ0exp(-bx)其中φ是孔隙度,φ0是在地表的孔隙度,x是深度,b是一个常数。从这个公式我们可以看出,当在地表和在非常大的深度时,这个理论公式与实际的情况是吻合的。当深度为0时,φ是在地表的孔隙度;而当深度趋于无穷大时,孔隙度也趋于0值。

对于由深度作为主导因素所产生沉积物的挤压来说,这个过程是不可逆的,也就是说沉积物的力学性质将忠实地记录下所曾经历过的埋深。因此,那些现在所处深度小于最大埋深的岩层就会表现出异常低的时差。

Magara曾提出过声波时差随深度变化的指数模型【3】:tt=ttoexp(-bx),tt0为地表声波时差,x是深度,tt是随着深度变化而变化的具体的声波时差值。由于这个模型表示当x为无穷大时,也就是说当岩层达到了孔隙度为零的特定情况时,声波时差也为零,这与实际情况不符,因而也就产生了引入转换常数的模型:tt=ttoexp(—bx)+c。

Menpes等认为声波时差随着埋藏深度变化是一个线性的关系:tt=bx+c[4]。在他后来所作的研究中,正是以这一模型为基础的。

2计算方法

依据线性模型的剥蚀量计算方法

这种计算方法由Menpes等[4]提出,建立在声波时差随着埋藏深度正比变化的模型基础之上。

在这种计算方法中,提出了一个概念——视剥蚀量,也就是现在的埋藏深度与曾经达到的最大埋藏深度的差值。这种概念建立在这样一个认识基础之上:由于挤压所形成的岩层的压实程度是一个只会增加不会减少的值,所以曾经经历剥蚀而又处于当前埋藏深度的岩层的声波时差就会是一个与当前深度不相符合的值,实际上它代表的仍然是所曾经达到的埋藏深度处的声波时差。同时,Menpes等还认为[4](图1),由于岩层再经过一段时间的剥蚀后仍然有可能再处于沉积状态,所以总的剥蚀量应该是视剥蚀量加上剥蚀后所经历的埋藏深度。

在这种计算方法中,将所要计算的区域在纵向上根据岩性、孔隙度划分成不同的地层单元,然后根据测井数据计算出各地层单元的声波时差平均值,并将这一平均值作为各地层单元中点处的特征属性。这时,将为每一个地层单元建立一个标准的线性关系,反映了没有经历过剥蚀的岩层中声波时差随埋藏深度变化的规律。所有偏离这一标准关系的声波时差都属于异常值,代表着岩层遭受过剥蚀。

可以通过两种途径来建立上述的声波时差随埋藏深度变化的标准关系:

(1)通过对区域地质历史的研究,找出所选区域中各横向划分的区段在地层单元中未经历剥蚀的标准地层。

(2)通过与裂变径迹、镜质体反射率等其他方法所得研究成果的对比来验证所找出的标准关系。

依据指数模型的剥蚀量计算方法

这种计算方法由Magara提出[3]。Magara认为,在未经历埋藏时声波时差随深度变化存在的标准指数关系并不因为岩层遭受过剥蚀而发生改变。通过对现有声波时差数据的统计拟合可以建立一条标准指数曲线,而这条曲线上各点所对应的埋藏深度值与现有深度的差值就是所经历的剥蚀量(图2(a)、(b)所示)。

图1在线性剥蚀量计算方法中,视剥蚀、最大埋深、现在埋深、总剥蚀、剥蚀后埋深之间的关系最大埋深=视剥蚀+现在埋深总剥蚀=视剥蚀+剥蚀后埋藏深度

A.剥蚀前的地层;C.剥蚀了的或者经历了再次埋藏后的地层

图2指数曲线的剥蚀量计算方法原理图

从模型上来看,这两种方法有很大的不同,但由于适用范围的不同,从国际上公布的资料来看,实际的研究结果还是在人们的期望范围之内的。

上述两种方法都可以应用于区域性的剥蚀程度研究。但由于线性模型的建立需要具有标准(未剥蚀)岩层的测井,这对于测井数量较少的地区来说可能会是一个苛刻的条件;而指数模型方法根据一口井的资料就可以推算出该井处的剥蚀量。

尽管在适用测井数量方面指数模型法具有优势,但这一模型的推导一定需要在近地表处声波时差的数据(近地表处的声波时差数据在很大程度上决定了指数曲线的拟合形状),所以不能针对每一特定岩层建立模型,进而求解出每一特定岩层的剥蚀量。而线性模型方法在这方面的优势使得研究成果能更好地应用于盆地历史的反演和成熟度模型的推导。

3实际应用

西湖凹陷自新生代以来,经历了多次构造运动,包括从早期的拉张应力场转化为中期的挤压应力场、再转化为晚期的剪切应力场3个不同的发展过程。因此,西湖凹陷的反转构造是由多期各种构造作用在一个构造上的联合与叠加所形成的。西湖凹陷复杂的构造历史和典型的反转构造特征,使得人们对于围绕西湖凹陷所展开的油气评价给予了越来越多的关注。而对于西湖凹陷反转构造剥蚀程度的确定是油气评价的重要工作之一。据目前资料来看,由于大范围高密度的测井工作还没有在西湖凹陷地区展开,因而难以仅仅依靠声波测井数据进行区域范围的剥蚀程度的统计和研究。所以本文定位于以下的几个目标:①验证这一方法所基于的数学模型的可靠性;②验证这一方法在选择适用岩层上的可靠性;③讨论研究结果对于研究盆地演化的启示。

合适井位和岩层的选择

选择合适的测井位置和合适的目标岩层,一方面是由研究的目的和范围所决定的,另外也是保证统计结果在合理误差范围内的一个重要方面。

(1)由于测井的分布不可能是非常紧密的,这样就要求研究所选择的地层单元不应该具有大的侧向相变,否则将影响计算结果的正确性。虽然由于测井的数量所限,本次研究的目的并不是量化西湖凹陷整个区域的剥蚀程度,但仍然需要将研究定位在大区域范围具有统一构造变动的岩层。在综合分析现有资料的基础上,我们选定了YQ-2井、CX-1井作为本次研究的目标井。

(2)所选择的地层单元的岩石力学性质一定要能反映出岩层曾经经历的最大埋深和声波时差之间互动的变化关系。某些岩层如盐岩具有不随深度变化而变化的岩层压实程度,所以这些岩层对于这种类型的研究毫无意义,在实际研究过程中应该将这些岩层排除。针对西湖凹陷地区,我们通过自然伽马测井曲线和岩心取样的性质来对目标岩层进行筛选。实际上所选择的几口井所处岩层基本上是泥岩或者砂泥岩互层(每层不过数米),而根据前人在同样性质岩层的研究成果来看,砂泥岩互层并不会对数据统计结果产生不利的影响。

(3)选择合适的测井数据取样的间隔范围和厚度合适的采样地层单元。如果采样的间隔距离短,那么选择较厚的岩层更为理想。因为当整个地层单元的平均时差计算出来以后,对于较厚的岩层可以取得更好的局部的异常声波测井值。由于我们现在得到的资料是图形化的资料(测井图),数字化以后所得的数据资料本来就是近似连续的,所以除了考虑到转换格式时候(从测井图到数字化数据)所产生的误差外,数据取样间隔不会对本次研究产生影响。

(4)我们所面临的有可能对本次研究的结果产生偏差的情况是目前我们所有的测井资料基本上是从井下300m以后开始记录的,而基于指数模型的曲线拟合在愈近地表处的数据愈为重要。如果要达到更大的精确程度,我们还需要更多的近地表处的测井资料。

计算结果

我们所基于的数据模型是Magara所提出的tt=tt0exp(-bx)+c。经过将原来的模型变形为ln(tt-c)=lntt0-bx,实际上是Y=MX+B的线性公式,我们就可以应用最小二乘法对总体数据进行拟合。同时,为了验证转换常数的引入对于具体曲线拟合的影响,我们标志出了两条拟合曲线,一条是未采用转换常数的拟合曲线,一条是采用了最佳转换常数(根据误差统计曲线确定)的拟合曲线。

我们可以通过对所测得的声波时差值和实际计算的声波时差值进行误差统计来检验数据的可靠性。在这次研究中,我们针对不同的转换常数来求取不同的AAV(平均绝对值)和RMS(均方根)。RMS和AAV越小,误差也越小。

均差法(average absolute value,简称AAV)

朱夏油气地质理论应用研讨文集

其中Di表示测量值,Ci表示计算值。

均方根法(root mean square,简称RMS)

朱夏油气地质理论应用研讨文集

当然,由于我们引入转换常数的目的就是将转换常数定义为岩层的基本声波时差值,所以我们不可能刻意地追求最小误差而将转换常数的范围取得过大。一般说来,转换常数的值不能小于39μs/ft[5]。计算结果见图3,4。

图3所拟合的声波时差-深度曲线图

(a)YQ-2井;(b)CX-1井实线表示引入转换常数后所拟合的曲线(根据AAV和RMS确定的最佳转换常数为:μs/ft;μs/ft)

剥蚀量估计为:;(假定纯水的声波时差为180μs/ft)

虚线表示不引入转换常数而拟合的曲线,剥蚀量估计为:;

图4当转换常数从0到100μs/ft时的AAV和RMS值

(a)YQ-2井;(b)CX-1井最后我们选择了μs/ft和μs/ft作为拟合曲线时所采用的转换常数值

4结论

虽然仅仅依靠几口井的资料还不足以确定整个西湖凹陷地区区域性的剥蚀程度,但从测点数据的统计和拟合结果来看,这一种方法具有一定的参考价值。我们相信随着在这一地区勘探范围的拓展和勘探技术的深入,利用声波测井数据量化剥蚀程度的研究方法会有更大的应用前景。

由于在确定声波测井的重要数据ITT与地层最大埋深之间的关系时,所使用的方法从数学定义的角度上来说只能是经验的公式,因此,我们也需要从其他的不同思路和途径(如裂变径迹分析、包裹体分析等)来验证所得出的结果。

参考文献

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