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.     

基于神经网络法预测伦坡拉盆地有机碳含量

总有机碳含量(TOC)作为评价烃源岩的重要参数.对于一些勘探开发难度较大的区块,合理预测TOC含量对区块勘探开发具有重要意义.目前预测TOC含量的方法以△logR法为主,但是△logR 法对于异常点处理并没有系统的标准,人为主观性较强,同时在伦坡拉地区△logR 法预测效果一般.因此本文采取BP神经网络法进行TOC含量...     

基于集成学习的烃源岩总有机碳含量测井评价方法研究

总有机碳(TOC)含量是评价烃源岩品质和生烃潜力的重要参数,通常在实验室利用岩石热解仪器对岩心分析化验获得,由于实验费用高和钻井取心难,无法获取随深度连续变化的TOC数据.传统TOC测井评价方法利用有限的测井信息构造物理模型,但在复杂储层中计算精度低.人工智能算法综合多条测井曲线信息预测TOC,但预测结果存在不稳定性.本文提出基于Bagging和Adaboost集成学习预测TOC,采用支持向量回归机作为基学习器,综合多条测井曲线作为输入参数,有效提高预测结果的精确性和泛化性.利用鄂尔多斯盆地姬塬地区的岩心实验测量数据和测井数据验证了模型性能,相比于Schmoker方法、ΔlogR方法、改进ΔlogR方法及支持向量回归机,集成学习具有更高的预测精度.通过处理实际测井资料,进一步验证了方法的可行性和有效性.     

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.     

页岩气储层地球物理测井研究进展

页岩气是储存在页岩中以游离态和吸附态存在的天然气,是一种非常规油气资源.地球物理测井技术具有方法多、纵向分辨率高、信息量大、连续、方便、灵敏等优势,能够获得沿井眼剖面的岩石物理参数,是常规油气资源和非常规油气储层评价的重要手段.文章综述了页岩气储层的地质特点,总结了国内外页岩气测井系列和页岩气的测井响应特征.针对测井信息的处理,给出了基于测井有机碳含量(TOC)计算和成熟度指数(MI)的研究进展,讨论了页岩岩性识别、矿物计算和裂缝的评价方法,并对美国页岩气测井评价实例做了介绍.最后,指出目前页岩气测井技术存在的问题和未来的突破方向和思路,对指导页岩气勘探和经济评价具有重要指导意义.     

基于页岩线性岩石物理模型的TOC反演方法研究

总有机碳含量(TOC)是评价页岩有机质丰度和生烃能力的重要指标.常规TOC预测方法是通过对弹性参数体(例如密度反演体)进行线性拟合得到的,该方法具有地区经验性,并且缺乏有效的理论支撑.针对此问题,本文以岩石物理驱动的物性参数反演作为技术手段,首先对典型页岩的矿物组分以及孔隙流体特征进行分析,得出影响页岩弹性参数变化的四个主要因素分别是等效脆性矿物体积分数、黏土体积分数、TOC以及总孔隙度,进而可有效减少待反演参数个数,提高物性参数反演算法的可行性.在此基础上,将Grana提出的线性化岩石物理模型推广至页岩,建立线性化页岩岩石物理模型,并在贝叶斯理论框架下建立页岩物性参数反演,实现从弹性参数反演体直接提取TOC、总孔隙度以及等效脆性矿物体积分数等多个页岩物性参数,为后续的页岩气甜点(最佳的页岩气勘探与开发的区域或层位)评价提供可靠的数据支撑.模型数据和实际数据测试验证了该反演算法的有效性.     

龙马溪—五峰组富有机质页岩三维岩石物理模板分析及"甜点"预测

为识别四川盆地丁山区龙马溪—五峰组目的层富含页岩气的"甜点区",本文对页岩的有机碳含量、脆性、孔隙度及微裂隙等核心指标进行分析研究.对页岩展开岩石物性特征和岩石物理分析,结果显示"甜点区"具有TOC含量高、高孔隙度、低密度、脆性高(石英含量高)的特点,此外储层的拉梅常数和密度的乘积λρ分布范围是18～30 GPa·g·cm-3,泊松比v范围是0.18～0.22,剪切模量μ范围是13～18 GPa.根据储层的岩石物理特征,同时考虑孔隙度、裂隙纵横比和矿物组分对优质页岩敏感弹性参数的影响,采用等效嵌入体应力平均(EIAS)理论模型构建适合页岩气储层的三维岩石物理模板,进而预测储层的孔隙度、裂隙纵横比和石英矿物含量.基于测井数据,对构建的三维岩石物理模板进行校正,将校正后的模板应用到研究工区,选取过三口井的二维测线和三维区块,进行孔隙度、裂隙纵横比和石英矿物含量的定量预测.对比实际资料分析得出的优质页岩储层孔隙度预测范围与测井结果吻合较好,过三口井的目的层产气情况与预测结果一致性良好,目的层页岩具有高孔隙度、低裂隙纵横比和高石英含量的特征,可有效地指示优质页岩储层分布.     

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.     

基于固体替换模型的有机质含量对页岩弹性性质的影响分析

页岩中的TOC(Total Organic Carbon,总有机碳)含量,对页岩的有效弹性模量以及与之相关的弹性波速度(P波和S波)有重要影响,建立弹性模量与TOC含量关系是页岩气甜点预测的重要手段之一.CS和SM两种固体置换理论主要针对孔隙度较大的砂岩,能否适用于孔隙度低、孔隙形态复杂和非均质性强的页岩目前尚未深入研究.鉴于目前已知的富有机质页岩的TOC赋存形态与裂缝以及孔隙形态类似,有关TOC含量对岩石弹性模量的影响可视为孔隙物质充填问题来研究.本文利用数字岩心技术,构造同一数字岩心不同TOC含量的样本群,基于CS和SM两种固体替换理论模型,通过有限元(FEM)数值模拟交叉验证,详细研究了两种固体替换方程对页岩的适用性和TOC含量对页岩弹性性质的影响.研究表明,由于实际岩心孔隙及TOC分布的非均质性,CS替换方程弹性模量预测值与FEM模拟结果存在差异,而SM替换方程预测值与FEM模拟结果基本一致,两种方程的预测差异揭示页岩非均质强度,利用SM替换方程中的参数α_1,α_2,β_1和β_2可详细分析实际岩心孔隙及TOC分布的非均质特征.     

牛庄洼陷烃源岩TOC新型测井多参数复合评价方法研究

本文结合牛庄洼陷地质特征,剖析了前人关于双孔隙度法、碳氧比法、自然伽马法以及ΔLogR法在该地区烃源岩TOC测井评价的适应性,认为这些方法由于与该地区的岩性特征、方法固有参数及基线选取的误差等关联,使得烃源岩TOC测井评价的精度不高甚至根本不适合.依据牛庄洼陷地区的实测TOC和测井资料,本文通过构建TOC含量与自然伽马、声波时差以及电阻率的关系,从而形成了一套适合本地区且操作方便的测井多参数改进计算模型.结果表明,改进模型TOC的计算值与实测值之间绝对误差小于0.4的点占总数的91.7%,证实该模型求取牛庄洼陷烃源岩TOC值的准确性和可靠性.改进后的模型为牛庄洼陷烃源岩TOC测井评价提供了一种新的方法,具有良好的应用前景.