超浅疏松地层泥质粉砂岩与粉砂质泥岩识别方法——以大庆某地区黑帝庙层为例

超浅疏松地层压实程度低,未压实的粉砂质泥岩具有一定的孔隙度,与泥质粉砂岩的电性特征相接近,不易区分.本文针对这一难题,提出了稳定泥质单元控制下的岩性划分技术.该技术的核心思想是:在测井曲线上将厚层稳定的泥岩段定义为泥质单元,将泥质单元所分隔的大套砂体部分定义为非泥质单元.在泥质单元内采用电阻率的回返率和自然伽马的交会识别泥质粉砂岩和粉砂质泥岩;在非泥质单元内,按照沉积韵律控制下电阻率曲线的相对变化来区分泥质粉砂岩和粉砂质泥岩.而针对不包含在任何韵律内的2种岩性,采用3参数、4种电测曲线交会分区识别.以密闭取心井岩性分析结果为标准,采用该套技术共解释岩性58层,误判4层,岩性判别总符合率达到93.1%.其中,判别泥质粉砂岩和粉砂质泥岩32层,符合率达到87.5%.     

应用最小二乘支持向量机识别广利油田沙四段储层岩性

广利油田沙四段储层岩性以为粉砂岩、细砂岩和不等粒砂岩为主,岩性非均质性较强,应用常规测井交会图识别岩性难度大.本文介绍了最小二乘支持向量机的原理及实现流程,利用网格搜索法确定的参数对δ2(C,δ)=(2000,0.707)开展了广利油田沙四段储层岩性的测井识别.应用效果表明,测井识别岩性与岩心分析资料的符合率达到了86％,可满足广利油田沙四段储层岩性识别的需要.     

GBDT识别致密砂岩储层岩性

岩性识别是一项重要的地质基础研究内容.以交会图为代表的常规岩性识别工具虽然在构建的二维或三维图版中能够依据手动归类的测井数据点集来明确各种岩性的一系列测井响应判定,但却无法适用于致密砂岩储层,其原因是该类储层的岩性成分不仅复杂,且较多岩性的测井响应特征具有相似性.根据机器学习在数据分析上的强大性能,本文提出利用在模式识别方面能力出众的GBDT模型来解决岩性识别问题.本文以姬塬油田西部长4+5段致密砂岩储层测井资料为基础,通过设计两种实验来验证提出模型的岩性识别能力.为提高验证效果,在实验中加入BP、PNN和KNN三种传统模式识别模型进行对比.实验结果显示,GBDT识别准确率最高,分别为90.14％和90.41％.基于GBDT较传统模式识别模型能够给出更为准确的预测值,实验结果充分证明了提出模型不仅能有效识别致密砂岩储层岩性,在岩性识别研究领域上还具有良好的推广应用前景.     

砂泥岩储层岩石物理交会模板构建

岩石物理是研究储层参数和岩石弹性参数之间关系的基础,在储层特性和地震特性之间起到了桥梁作用.为了更加精细的识别岩性,更好的进行砂泥岩储层油气的识别和预测,需要基于岩石物理寻找有效的识别方法.本文基于微分等效介质理论构建了砂泥岩储层岩石物理模型.为了考虑砂泥岩储层流体分布的非均匀性,模型中采用了斑块状饱和理论.文中分析了砂泥岩弹性参数和储层物性之间的关系,给出了各物性参数对弹性参数的影响结果,并根据储层物性的影响绘制了弹性参数交会模板.不同于常规交会分析,该弹性参数交会模板综合考虑了孔隙度、含水饱和度、泥质含量和孔隙纵横比等参数的影响,更加真实地反应了储层的地下特征.该交会模板的优势在于可以合理的界定出储层的砂、泥岩范围,而且根据泥质含量等参数的不同,可以进一步界定储层岩性的范围,为储层岩性的精细识别提供了新的方法.通过实际井资料的应用,该交会模板做到了砂泥岩储层岩性的有效区分,另外根据交会模板中泥质含量的不同,由0.5到0.25,我们可以在地震剖面中做出砂岩储层范围的精细界定,较好地识别了岩性,为寻找储层提供可靠依据.     

基于PSO-SVM的测井岩性识别方法研究——以南图尔盖盆地K油田古生界(Pz)储层为例

南图尔盖盆地K油田古生界(Pz)岩性多样、孔隙结构复杂,针对常规岩性解释方法对该储层岩性识别准确度未达到预期效果,严重制约了测井储层解释等问题,提出基于粒子群算法优化支持向量机(PSO-SVM)的岩性识别方法.通过岩心资料分析不同岩性的测井响应特征,建立测井相识别图版.选择对研究区岩性敏感的自然伽马、阵列感应电阻率、声波、中子、密度与光电吸收截面指数等七条测井曲线参数作为输入特征值,以粒子群算法优选合适的支持向量机参数(惩罚因子和核函数参数)对研究区4口取心井进行样本学习,建立基于PSO-SVM的岩性识别模型,其识别准确率达到了97%.相对于传统SVM算法,PSO-SVM岩性识别模型预测结果的速度更快,精度更高.通过将该模型应用于取心井与试油井,在正确识别岩性的同时,有效提高了测井储层解释的准确性.结果表明,在K油田复杂岩性识别中应用PSO-SVM方法,可为提高测井储层解释的准确性提供较可靠的岩性依据.     

基于地质模式约束的天然裂缝测井识别方法研究

低序级断层及其诱导裂缝的识别是目前研究热点及难点.本文针对大芦湖油田樊162块低序级断层诱导裂缝识别难度大的问题,在地质模式的约束下,开展了低序级断层诱导裂缝的测井识别研究.结合岩心、薄片等资料将低序级断层内部到相邻储层划分为断层核、诱导裂缝带及原状地层三个部分,其相应的岩性特征主要发育断层核的白云岩、诱导裂缝带的白云质砂岩及原状地层的细—中砂岩.在此基础上,通过常规测井、正交偶极子声波等资料对天然裂缝进行了识别研究,建立了常规测井资料定性、定量识别图版、正交偶极子声波识别图版;在常规测井识别图版中利用声波时差曲线、微电极曲线、双感应-聚焦测井曲线、龟裂系数法等综合识别了裂缝;在正交偶极子声波图版中,利用纵波、横波、斯通滤波时差、泊松比、弹性模量及裂缝指数等对高角度裂缝进行了综合识别研究.结果表明,正交偶极子声波测井结合常规测井可以有效的识别发育在断层核部及诱导裂缝带处的天然裂缝,识别结果与岩心、薄片数据匹配较好,为下一步的油水解释及测井储层评价奠定了基础.     

浊积岩储层孔隙结构分类及其测井响应特征——以鄂尔多斯盆地黄陵油田长6储层为例

为判定不同测井系列评价划分储层孔隙结构的能力强弱,进而利用测井资料划分储层孔隙结构类型,筛选储层"甜点"的目的,应用岩芯压汞、物性资料,将鄂尔多斯盆地黄陵油田长6浊积岩储层孔隙结构划分为4种类型.基于此,建立4种孔隙结构样品的岩性、孔隙度与电阻率测井系列响应交汇图,分析不同测井系列识别不同孔隙结构的能力强弱.结果表明,岩性测井系列中,针对Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类孔隙结构储层,其对应自然伽马分布范围及变化幅度差异明显,反映其识别不同类型孔隙结构最为敏感;钍含量、钾含量及光电吸收截面指数对不同孔隙结构分辨力较强,能够识别四种孔隙结构类型;但铀含量测井对不同孔隙结构分辨力整体较差,自然电位测井识别Ⅱ、Ⅲ类孔隙结构能力较弱.孔隙度测井系列中,声波时差、密度、中子测井识别不同孔隙结构能力相当,鉴于经济实用角度评价,可加强声波时差资料的有效挖掘和应用.电阻率测井系列中,鉴于研究区长6储层致密、孔隙结构复杂及储层油水混储等因素影响,双感应和阵列感应测井难以解释不同孔隙结构储层流体性质及含油性判定.经黄陵油田145口井应用检验,自然伽马、钍含量、钾含量及声波时差等敏感测井系列不仅反映浊积岩储层岩性、物性及含油性特征,且有效提高优质储层识别精度和实用效果.     

用地球物理测井方法识别碳酸盐岩储集层的岩性及孔隙结构——以巴西深海J油田案例

位于巴西深J油田的盐下碳酸盐岩岩性及孔隙结构的识别对于区域储层的分布规律十分重要,但由于海外资料的获取量有限,如何最大限度地利用已有资料进行精准有效的岩性识别成为难题.本文在已有的各项地质信息资料的基础上,先利用成像测井资料提取出储层内主要岩性典型的结构标准图版,然后探索各类岩性在常规测井曲线上的响应规律,并提取出识别岩性的敏感参数,建立起常规测井参数的交会图法识别规律.确认其应用在全井段识别中取得效果后,进一步利用数据挖掘软件中的决策树技术,组合成交会图-决策树模型法.将此模型应用于实际井资料的处理,利用薄片资料和成像图像进行验证,得到了更高的岩性识别符合率,证实了模型在仅有常规测井资料中的适用性.     

SG地区叠前地震弹性参数交会定量解释技术预测有效储层的方法

鄂尔多斯盆地SG气田是我国典型的低孔,低渗,致密砂岩气藏的代表.该区地震勘探开发面临着两大难题:一是含气砂岩和围岩的声波阻抗存在较大范围叠置,利用声波阻抗预测储层存在明显的多解性;二是SG气田局部地区气、水关系复杂,地质上不存在统一的气、水层分界面,产水井严重影响产能建设,流体类型的识别是面临的又一难题.为了降低声波阻抗预测砂岩储层的多解性,提高有效储层预测精度,定量识别储层中流体的类型,本文提出了叠前地震弹性参数交会定量解释技术,从横波测井资料不同岩性、流体的岩石物理参数分析入手,优选了能够区分岩性和流体的最佳敏感弹性参数,制作了敏感弹性参数交会模板,通过地震叠前反演获得反映储层物性和含气性的地震弹性参数体,最后进行地震弹性参数交会定量解释预测有效储层和识别流体.勘探实例证实了该技术方法在SG地区对有效储层的预测是有效的,能够为井位优选提供可信的依据.地震弹性参数交会技术将纵向分辨率较高的测井岩石物理分析和横向分辨率较高的地震叠前反演结合在一起,使用了多个弹性参数交会,减少了以往单一弹性参数预测储层的多解性,最终获得比较可靠、更量化的反映储层物性和含气性的地震弹性参数交会体,为有效储层预测和流体识别探索出了新的途径,这一技术的应用和推广可以降低地震解释的风险,提高储层预测精度.     

海拉尔盆地火山碎屑岩的测井响应与应用

海拉尔盆地中生界为熔岩-火山碎屑岩-沉积岩系列岩性组合,是测井解释层位.但是精细的岩心岩石类型描述与测井识别岩性的精度不匹配,岩心精细分层厚度往往小于测井分层的最小厚度0.6 m.研究显示,安山岩、熔结凝灰岩、凝灰岩、沉凝灰岩、凝灰质砾岩、凝灰质砂岩和沉积岩等主要岩性具有各自的测井响应,即有特定的岩-电关系模式.交会图...     

PNN测井方法的蒙特卡罗模拟结果研究

PNN（脉冲中子-中子）测井是利用He-3管记录热中子时间谱,通过获取地层宏观吸收截面来确定含水饱和度的方法.本文利用蒙特卡罗方法（MCNP-4C）模拟了不同地层水矿化度、孔隙度、饱和度和井眼等条件下的热中子时间谱,研究了地层宏观吸收截面与地层水矿化度的关系,从理论上确定PNN测井适合的地层水矿化度范围约为10～100 g/L,在地层水矿化度为50 g/L时适于测井的孔隙度下限约为10%.井眼流体不同,地层的热中子计数率不同,但对地层宏观吸收截面影响较小.利用远近探测器热中子计数比值可以确定孔隙度,并提出了根据不同岩性和饱和度的地层宏观吸收截面与孔隙度的交会图来评价骨架、含水饱和度以及确定油层、水层和气层的方法.PNN测井方法在低地层水矿化度、低孔隙度地层比其他方法具有优势.     

砂岩储层AVO特征影响因素的不确定性研究

传统的地震AVO正演研究多采用参数固定的岩石物理模型,而实际地层属性参数在勘探范围内具有不确定性.本研究以目标地层岩芯样品的实验室测试数据为基础,通过样品孔隙度和干燥状态下纵、横波阻抗的高度线性关系对岩石物理模型进行了简化,并结合实验测量和测井解释建立了主要模型参数的概率密度函数.采用Monte-Carlo随机正演和G...     

基于SVM测井数据的火山岩岩性识别——以辽河盆地东部坳陷为例

辽河盆地东部坳陷储集层由火山多期喷发形成,岩相岩性复杂,岩性以中、基性火山岩为主.本文将火山岩的岩心及岩矿鉴定资料与测井数据进行整合,应用测井数据建立支持向量机(SVM)两分类和多分类岩性识别模式.首先,深入研究支持向量机二分类及"一对一"、"一对多"和有向无环图三种经典多分类算法的基本原理及结构;然后,总结研究区域火山岩岩石特征,分析测井数据的测井响应组合特征,选择40口井中岩心分析和薄片鉴定资料完整、常规五种测井曲线(RLLD,CNL,DEN,AC,GR)齐全的1200个测井数据作为训练样本,构造三种支持向量机岩性识别模式;最后,对4测试井中800个测井数据进行岩性识别,识别结果与取心段岩心描述和岩心/岩屑薄片鉴定资料对比,实验结果表明有向无环图更适合辽河盆地火山岩的识别,识别正确率达到82.3%.     

基于挤喷流效应的Russell流体因子推广及应用

在油气勘探与开发过程中,寻求能够从地震资料中直接识别储层油气的流体指示因子至关重要.由于现存多数流体指示因子都是在Biot理论假设前提下建立起来的,因此在双相孔隙介质条件下不能有效地识别流体.为此,本文基于前人提出的双孔介质统一波动理论,考虑岩石裂缝间挤喷流效应,在经典流体指示因子基础上构建了一种新的流体指示因子.该流体因子能够较好地反映岩石内孔隙流体的变化对波传播产生的影响.在实际资料的应用中,采用多种方法分析、对比该流体识别因子与以Biot理论为基础的传统流体因子的优劣,理论分析与实际资料的验证表明该流体因子对于储层中油气的检测有较高的精度和灵敏度.     

琼东南盆地崖南区少井岩性建模技术研究

崖南区是琼东南盆地已证实的富生烃区,几口已钻井都已证实主要目的层段为高压地层,利用常规的压力预测方法预测新钻井的压力会出现较大的误差.若是从区域应力角度入手预测新钻井的压力误差会减小,其预测基础为岩性模型.对于已开发的油气田,利通常规的岩性建模方法可以建立较好的岩性模型;但是对于崖南区而言,由于地震资料品质不是很好,同时本区钻井较少,很难通过常规的建模方法建立岩性模型,所以本区研究重点是如何利用少井建立岩性模型.通过研究认为若完成崖南区的岩性建模必须改进建模流程,改进的岩性建模流程克服了常规岩性建模在崖南区存在的问题,主要有三方面的优点:1)不采用相模型约束岩性建模,解决了由于研究区相模型划相较粗很难约束岩性模型建立的问题;2)属性模型控制岩性模型的横向变化趋势,解决了几种常规属性与岩性间没有较好关系的问题;3)利用泥质含量结合岩性资料建立岩性体,得到的岩性模型比较接近实际情况.C井钻前完成岩性模型建立,利用C井井点位置提取岩性数据与本井钻后录井岩性数据对比,发现预测岩性与录井岩性的吻合程度很高,证明改进的岩性建模思路在崖南少井区可用.     

常规测井资料识别裂缝性储层流体类型方法研究

裂缝性储层流体类型识别一直是测井界亟待解决的难题．一方面裂缝性储层具有岩性复杂、储集类型多样、物性变化大和非均质性强等特点,因而其测井解释和流体类型识别要复杂和困难得多．另一方面,复杂岩性油气藏越来越得到人们的重视．本次研究中,通过对流体类型影响因素的分析,认识到不同流体类型与电阻率比值的高低、粘土含量的多少以及孔隙度的大小密切相关．提出了综合考虑上述三项因素的流体类型识别参数FTI．该方法应用于辽河盆地大民屯凹陷变质岩和碳酸盐岩潜山地层流体类型识别,效果良好．     

多孔可变临界孔隙度模型及储层孔隙结构表征

碳酸盐岩、致密砂岩和页岩等储层具有孔隙类型多样、孔隙结构复杂和非均质性强等特征,属于典型的多重孔隙储层,孔隙结构表征是多重孔隙储层预测和流体识别的关键.现有的孔隙结构表征方法大多利用孔隙纵横比或者构建一种新参数来描述孔隙结构.岩石临界孔隙度模型是一种常用的岩石物理模型,具有一定的物理意义和地质含义.本文推导了岩石临界孔隙度与岩石孔隙结构(孔隙纵横比)之间的关系,进而利用极化(形状)因子建立临界孔隙度与弹性参数之间的关系,构建了能够包含多种孔隙类型的多孔可变临界孔隙度模型.利用多孔可变临界孔隙度模型由储层的弹性参数反演不同孔隙类型的体积含量.实验室测量数据和实际测井数据表明,多孔可变临界孔隙度模型能够适用于多重孔隙储层岩石物理建模和孔隙结构表征.     

Constraints on velocity-depth trends from rock physics models

Estimates of depth, overpressure and amount of exhumation based on sonic data for a sedimentary formation rely on identification of a normal velocity–depth trend for the formation. Such trends describe how sonic velocity increases with depth in relatively homogeneous, brine‐saturated sedimentary formations as porosity is reduced during normal compaction (mechanical and chemical). Compaction is ‘normal’ when the fluid pressure is hydrostatic and the thickness of the overburden has not been reduced by exhumation. We suggest that normal porosity at the surface for a given lithology should be constrained by its critical porosity, i.e. the porosity limit above which a particular sediment exists only as a suspension. Consequently, normal velocity at the surface of unconsolidated sediments saturated with brine approaches the velocity of the sediment in suspension. Furthermore, porosity must approach zero at infinite depth, so the velocity approaches the matrix velocity of the rock and the velocity–depth gradient approaches zero. For sediments with initially good grain contact (when porosity is just below the critical porosity), the velocity gradient decreases with depth. By contrast, initially compliant sediments may have a maximum velocity gradient at some depth if we assume that porosity decreases exponentially with depth. We have used published velocity–porosity–depth relationships to formulate normal velocity–depth trends for consolidated sandstone with varying clay content and for marine shale dominated by smectite/illite. The first relationship is based on a modified Voigt trend (porosity scaled by critical porosity) and the second is based on a modified time‐average equation. Baselines for sandstone and shale in the North Sea agree with the established constraints and the shale trend can be applied to predict overpressure. A normal velocity–depth trend for a formation cannot be expressed from an arbitrary choice of mathematical functions and regression parameters, but should be considered as a physical model linked to the velocity–porosity transforms developed in rock physics.