变系数ΔlogR方法及其在泥页岩有机质评价中的应用

为提高△logR方法对陆相地层有机质评价的适应性,通过修改模型系数、引入新的测井参数,提出变系数的△logR方法.研究发现,△logR方法中孔隙度曲线和电阻率曲线间的比例系数与预测结果误差密切相关,将其视为变量并合理地确定其值能明显减少预测误差;有机质具有低波阻抗的特点,对重矿物欠发育地层,利用波阻抗信息和电测信息可以很好地评价有机质含量.将变系数△logR方法应用于罗69井TOC和氯仿沥青"A"评价,应用结果表明,变系数△logR方法有利于减少TOC的预测误差,也适合对氯仿沥青"A"评价,TOC对应的比例系数"K_(TOC)"小于氯仿沥青"A"对应比例系数"K_A",TOC预测相对误差小于氯仿沥青"A"相对误差,与理论分析相符.变系数△logR方法为评价泥页岩残余烃(油)量提供了新的参考方法.     

一种考虑密度因素的广义ΔlogR法预测总有机碳含量——以渤中凹陷西南部陆相深层烃源岩为例

烃源岩总有机碳含量(TOC)的预测是烃源岩有机质丰度评价的重要一环.为解决传统ΔlogR方法应用于陆相深层烃源岩误差较大的问题.本文以ΔlogR法为基础,提出了一种考虑密度因素的广义ΔlogR法预测TOC.传统ΔlogR方法是一种基于测井曲线(声波、电阻率等)和成熟度参数(LOM)的预测TOC的方法,可以获得纵向上连续的有机碳分布,并且在国内外多个地区取得了较好的效果.但是研究表明,由于陆相深层烃源岩受到压实作用等影响,传统ΔlogR方法预测的结果不理想.干酪根有机质的密度远低于烃源岩基质密度,将考虑密度因素的广义ΔlogR法预测TOC的方法应用于渤中凹陷西南部东营组和沙河街组烃源岩,对其TOC进行分段预测,并与传统ΔlogR法、敏感测井多元回归方法预测结果进行对比,结果表明,研究区使用该方法的效果要优于其他两种方法.该方法拓展了传统ΔlogR法的适用范围,为烃源岩TOC的预测提供了新的思路和方法.     

银额盆地居延海坳陷烃源岩TOC测井预测方法优选及应用

由于钻井取心成本以及样品来源等原因的限制,利用测井资料来预测烃源岩中的有机碳含量(TOC)成为一种常用手段.本文剖析了前人提出的关于烃源岩TOC测井预测方法,包括自然伽马法、ΔLogR法及多元回归法,结合居延海坳陷的地质特征以及有关测井参数,对不同方法的预测结果进行误差对比分析,优选认为多元回归法能够较好的应用于研究区烃源岩TOC含量预测,并提出了适用于本研究区的以ΔLogR、深侧向电阻率和自然伽马为基本参数的多元回归预测模型.将该模型应用到研究区额探1井和额探2井的烃源岩TOC含量预测,在白垩系和二叠系识别出了多段厚度大于10 m的优质烃源岩,平均TOC含量都大于1.5%.由此表明优选出的预测模型对于居延海坳陷烃源岩TOC含量的预测具备重要意义,具有良好的应用前景.     

高热演化页岩总有机碳地球物理预测方法研究进展

我国南方高热演化页岩是页岩气增储上产的主力军,其有利区优选是页岩气勘探开发的首要环节.有机碳含量(TOC)是评价页岩生烃潜力最为关键的指标,可以直接影响有利区决策.为探究不同地球物理方法在高热演化页岩(R_o>2.0%)TOC预测中的适用性,通过文献调研系统地归纳了总有机碳含量(TOC)地球物理预测方法原理与技术流程,结合高热演化页岩地质特征与相关钻井实例应用分析,对比不同方法预测精度并分析适用性.研究表明：高热演化页岩以生干气为主且其层间缝与粒间孔占比少,其电阻率与声波时差更低,ΔlogR法不适用其TOC预测.体积密度测井法预测精度较低,地震多属性反演法精度也不高,且操作复杂、多解性很强.实验-测井-地震联合反演方法预测效果相对较好,是获取三维TOC数据体的最可靠的方法.测井、地震资料不足时,自然伽马测井法可以实现TOC粗估;资料丰富时应当优先选取计算精度最高的机器学习法,其次为多元线性回归法.各方法由经验判断向数理统计判断、由地质驱动向数据驱动、由单因素模型向多因素模型发展,未来可进一步建立高演化页岩TOC数据库实现高效准确的TOC智能预测.     

致密油烃源岩有机碳含量测井评价方法优选及应用——以鄂尔多斯盆地延长组长7段烃源岩为例

致密油勘探初期存在烃源岩取心少、实测样品分布不连续等问题;利用测井资料可定量评价烃源岩.烃源岩富含有机质,在测井曲线上常以高伽马、低密度、高声波时差、高电阻率、高中子孔隙度等特征呈现.论文系统介绍了ΔLogR法和多元回归法两种基于测井资料的烃源岩定量评价方法,并建立了相应的预测模型.通过建立的模型对鄂尔多斯盆地姬塬地区延长组长7段烃源岩有机碳含量进行预测,并对计算出的TOC数据(TOC_(计算))与实测TOC数据(TOC_(实测))进行了对比和分析.研究结果表明,研究区ΔLogR法与多元回归法中的双参数模型为较好的预测方法,且ΔLogR法预测结果明显优于多元回归法,优选ΔLogR法为最佳评价方法;并对出现这种情况的原因进行了分析.     

多属性预测在涠西南凹陷烃源岩研究中的应用

寻找隐蔽油气藏是目前涠西南凹陷勘探的新领域,优质烃源岩描述是其中一个重要研究课题.涠西南凹陷流沙港组沉积时期为一断陷湖盆,流沙港组二段沉积阶段是湖盆发育的鼎盛时期,中深湖相泥岩或页岩发育,形成了一套良好的区域性烃源岩.油页岩是涠西南凹陷最重要的烃源岩.除油页岩外,流二段还沉积了厚套的中深湖相暗色泥岩,具备非常好的生烃能力.识别和弄清这些暗色泥岩在凹陷中的分布对定量评价涠西南凹陷的生烃潜力具有重要意义.本文尝试将地震多属性预测技术应用于优势烃源岩的研究.首先通过声波时差和电阻率曲线进行多元线性回归,拟合能够体现优势烃源岩特征的有机化学参数总有机碳TOC曲线,利用层位约束消除油页岩对属性优化的干扰作用,最后通过逐步回归的步聪法算法对多地震属性进行优化,找到最佳属性组合,实现TOC数据体的预测,揭示了流二段优质烃源岩的空间展布特征.     

鄂尔多斯盆地延长组长7段致密油源储配置关系测井评价

源储配置关系是致密油评价的核心组成部分.以鄂尔多斯盆地延长组长7段的岩心、测井资料为基础,经岩—电关系分析,优选深感应电阻率(RILD)与声波时差(AC)测井参数曲线重叠图法来识别烃源岩,并结合地球化学参数进行烃源岩品质评价;同时,开展砂体结构特征研究,并在单井、连井剖面中综合分析烃源岩品质、砂体结构特征、源储配置关系及含油性.研究表明:1)延长组长7段烃源岩发育段在深感应电阻率(RILD)与声波时差(AC)测井曲线重叠图上存在明显幅度差,累计厚度一般5~70 m,分布面积达10×104km;岩心分析及测井模型计算TOC值一般2%~20%,平均11.6%,TOC在平面上分布具较强非均质性;基于测试分析数据和实际生产需求,把鄂尔多斯盆地长7段泥页岩分为4类,优质烃源岩:TOC10%,中等烃源岩:6%TOC10%,差烃源岩:2%TOC6%,非烃源岩:TOC2%.2)影响鄂尔多斯盆地长7致密油富集程度的关键因素是烃源岩有机碳含量,其次是砂体结构,以及砂体与烃源岩之间的距离.一般在优质和中等烃源岩发育区,紧邻烃源岩的块状砂体的每米日产油指数(PI)一般大于2.0 t/m·d,远离优质或中等烃源岩的块状砂体PI一般为1.5t/m·d;不论层状砂体与烃源岩的距离远近,PI一般均为1.0t/m·d.差烃源岩发育区,紧邻或远离烃源岩发育区的块状砂体、层状砂体一般均为差油层或干层.     

基于随机森林算法的陆相沉积烃源岩定量地震刻画:以东海盆地长江坳陷为例

烃源岩的定量地震刻画对于勘探开发区块的优选、盆地油气资源量的估算都具有重要意义.陆相沉积环境下的浅湖或半深湖相的烃源岩横向变化快,其空间展布需要依靠钻井约束下的反射地震进行刻画,但是其地震弹性特征与岩性和有机质含量的映射关系呈现高度非线性化,因而很难利用传统基于地震岩石物理模型驱动的烃源岩地震预测方法进行有效刻画.本文以低勘探区的东海盆地长江坳陷为例,提出了一种在数据驱动的机器学习框架下,综合利用地质约束、钻井录井、测井、地球化学和叠前地震数据进行烃源岩的定量地震刻画的工作流程.其核心思想是利用随机森林集成学习算法对小样本数据表现优异的特征,以井位处的测井弹性数据(纵波速度和密度)、岩性、地球化学标定的总有机碳含量(TOC)为样本标签数据,在地质导向约束下通过随机森林算法生成学习网络,并将该网络与叠前地震反演结果相结合,采取先预测泥岩再预测总有机碳含量的“两步走”策略,完成对烃源岩空间分布及其非均质性的定量地震刻画,并对预测结果的不确定性进行评价.测试结果显示,随机森林算法相较于其他的机器学习算法能够更准确的识别陆相沉积地层的泥岩,并比传统的利用阻抗转化方法获得更可靠的总有机碳含量预测结果.     

致密气藏烃源岩地化参数测井综合评价方法研究

针对塔里木盆地库车坳陷北部侏罗系烃源岩受泥浆污染、分析数据少、样品分布不连续及类型多样等问题突出,利用测井资料来对有机地球化学参数进行评价难度大,无法满足勘探需求.本文阐述了不同类型烃源岩的有机质级别、测井响应特征、有机地球化学参数定量计算及品质评价等多种方法,来研究富集区烃源岩对致密气储层的持续供气能力.文中介绍了煤层、碳质泥岩、暗色泥岩等3种类型烃源岩的有机质级别和测井响应特征.首先,提出分不同岩性烃源岩的ΔlogR法,其计算结果与铀曲线相关法、多元回归法对比,效果最好;再次建立了生烃潜率、氯仿沥青“A”及镜质体发射率等多个有机质地球化学参数的测井评价模型;最终,考虑能够反映烃源岩性质的参数来综合定义烃源岩品质指数,形成了完善的烃源岩测井综合评价方法研究技术.研究表明,利用这套地球物理技术提供了烃源岩定量评价和品质分类研究方法及实际应用案例.     

测井预测TOC方法在页岩储层评价中的运用

总有机碳含量(TOC)是页岩储层评价中的一个重要参数,同时也是烃源岩评价的重要指标.本论文在测井原理的指导下,基于不同岩石类型对测井参数的响应特征,运用自然伽马能谱测井法、多元回归法和△ LogR 法对四川盆地南部龙马溪组页岩的TOC含量进行预测,通过数理统计和误差分析,选出最佳预测方法.研究结果表明:四川盆地南部页岩储层中应用多元回归法和自然伽马能谱测井法预测有机碳含量的效果最好.自然伽马能谱测井法中运用钍/铀比与TOC含量拟合出来的模型比只运用单个放射性元素U与TOC含量拟合出来的模型吻合度高,拟合相关系数高达0.9011,平均绝对误差为29.27％,平均相对误差为19.55％.运用多元回归法的预测结果相关性较高,R2 =0.8934,平均绝对误差为34.59％,平均相对误差为16.81％.两种方法精度都相对较高,满足精度要求.