利用多参数组合产能系数预测安83井区长7储层的产能方法研究

鄂尔多斯盆地安边地区安83井区长7油藏储层属于典型的致密油藏,影响其产能因素很多,对该区进行产能预测有诸多困难。如何有效利用测井资料来评价致密储层的产能是亟待解决的问题。以测井资料为基础,利用影响每口井储层产能的关键因素(储层有效厚度、渗透率、孔隙度、含油饱和度、电阻率和泥质含量)为主要评价参数建立4种多参数组合产能系数预测模型,对该区进行产能预测,将该区致密储层分为低渗和超低渗储层两类。实践结果表明,该区进行产能预测应用取得较好的实用效果,达到利用测井资料预测该区致密储层产能和指导油田勘探开发目的。     

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在边际油气田中,泥质砂岩致密油气田占有相当大的比重,然而,泥质砂岩致密油气田的储层物性预测是该类油气田高效开发的瓶颈问题之一。泥质砂岩致密储集层的储层岩石泥质含量高、粒径小、变化大,由于渗透率特别低,难以应用常规方法进行岩心分析,测定孔隙度、渗透率、饱和度等相当困难,而且不准确;同时,由于泥质含量很高,孔隙度、渗透率、饱和度都很低,各项参数与测井数据的相关性变得很差,甚至不敏感;由于水动力变化剧烈,储层平面非均质强,在进行储层物性的平面预测时,井间外推插值不准确。针对这些问题,文章提供了一套系统实用的解决方法。首先,利用核磁共振成像技术来获得岩心的孔隙度、渗透率、含油饱和度值;之后,应用改进了的遗传人工神经网络建立高精度的孔隙度、渗透率和饱和度的测井解释模型,并对井点测井数据进行逐点解释;最后,利用分形克里格技术对储层参数进行井间外推插值。将这套方法用于某油气田的储层参数预测,处理效果较为理想。     

致密砂岩储层物性参数预测方法研究

致密砂岩储层不同于常规砂泥岩储层,具有低孔、低渗等特征,其地震弹性参数和储层物性参数的关系复杂,储层的岩石物理确定性建模和反演难度大。为了有效预测致密砂岩储层的物性参数,基于岩石物理敏感性参数分析结果,采用核贝叶斯判别法,构建了孔隙度、孔隙尺度和渗透率预测技术流程。首先考虑孔隙尺度对渗透率的影响,提出了等效孔隙尺度求取方法;进而展开岩石物理敏感性参数分析,得到对储层物性敏感的弹性参数;最后利用核贝叶斯判别法求取储层物性参数。所构建的致密砂岩储层孔隙度、等效孔隙尺度和渗透率预测技术流程,保证了渗透率预测的准确性。测井和地震资料试验结果表明预测的孔隙度和渗透率均与测井数据匹配良好,该方法能够有效识别砂岩储层并刻画其孔渗特征,对油气田的勘探开发具有重要的指导意义。     

核磁共振测井在致密含气砂岩中的应用

通过对核磁共振测井的T₂谱及其T₂截至值的合理选取，解释并获得了鄂尔多斯盆地西缘上古生界山西组、石盒子组致密砂岩储集层的总孔隙度、有效孔隙度、毛细管束缚水体积、可动水体积及渗透率等参数，据此预测的储集层孔隙结构特征与岩心分析测试结果很吻合。研究还发现，致密含气砂岩的T₂谱具有分布范围窄-中等，波形及差谱分析谱位置明显后移、分布中等、呈单峰的典型特征。结合常规测井资料，综合研究了致密砂岩储层特征及其含气层的测井响应。经测试验证，致密含气砂岩储层的核磁共振测井解释结果十分可靠，表明核磁共振测井可用于该区致密含气砂岩复杂储集层评价。     

延川南区块致密砂岩气测井识别与评价技术

致密砂岩气储层具有孔隙度较低、渗透性较差、孔隙结构复杂、非均质性较强等特征,地层骨架对测井信息的影响远大于孔隙流体的影响,基于体积模型的中—高孔渗储层参数评价方法不适用于该类储层。为有效评价鄂尔多斯盆地东南缘延川南区块的致密砂岩气,优选了2种基于常规测井资料的视弹性模量系数法和三孔隙度比值法气层识别方法,两者结合能有效识别气层;根据储层特征与岩-电响应关系分析,应用密度-中子加权平均法、粒度中值回归法及变岩-电参数的Archie公式计算致密砂岩储层的孔隙度、渗透率、饱和度,实现了延川南区块致密砂岩气储层参数的高精度定量评价。该方法也适用于其他地区致密砂岩气储层参数的评价。     

YC地区ZJD构造阜一段储层测井评价及横向预测

充分利用测井资料及先进的测井处理解释方法，按孔隙度大小、渗透率高低、泥质含量建立储层分类标准并统计出各井阜一段砂岩储层的主要物性参数；用孔隙度重叠法、电阻率－孔隙度交会法识别流体性质；并对储层进行多井评价。结合地震资料，利用斯伦贝谢油藏描述软件包对地震资料进行测井信息约束反演储层参数，得到储层参数的平面分布结果。对阜一段砂岩储层进行描述和横向预测，确定砂体厚度，得到储层有效厚度、孔隙度、含气饱和度平面分布预测图，并对预测进行主价，确定出最有利储集区带，提出下一步钻探意见。     

中江气田侏罗系致密砂岩气藏测井流体识别及定量评价

四川盆地中江气田中侏罗统沙溪庙组气藏为典型的致密砂岩气藏,其储层具有孔隙度低、渗透性差、孔隙结构复杂、非均质性强的特征,地层骨架对测井信息的影响远大于孔隙流体,致使前期所采用的储层流体识别方法和储层参数评价方法效果较差,影响了气藏的开发效果。为此,在详细分析不同类型储层测井响应特征的基础上,提出了适应于该区致密砂岩气藏测井流体识别的定量评价方法,即采用基于视孔道弯曲度指数、电阻率侵入校正差比等新流体识别因子的多参数组合法和BP神经网络法来开展储层流体识别,采用基于岩心实验分析资料的多元回归法来计算孔隙度、流动单元法计算渗透率、变岩—电参数的Archie公式计算饱和度,进而利用上述技术方法,对该区沙溪庙组气藏进行了储层流体识别与储层参数定量评价。结论认为,该套测井评价技术在中江气田的生产过程中取得了良好的应用效果,测井解释符合率超过90%,证明了其可靠性,可以为四川盆地致密砂岩储层的测井评价提供借鉴。     

低渗透致密砂岩储层测井产能预测方法

以鄂尔多斯盆地苏里格气田盒8段低孔隙度、低渗透率致密砂岩气藏为主要研究层段,利用常规测井资料,提出了基于动态标定静态法的多参数复合图版法、加权储能系数法和基于测井参数回归等致密砂岩气层产能分级预测模型和标准,实现对气井产能的快速分类,从而达到从定性到定量对天然气储层的产能进行评价和预测的目的.实际应用表明该产能预测方法有效、实用.     

塔北志留系浅变质低孔隙度裂缝性砂岩储层测井评价

针对塔里木盆地塔北地区志留系海相浅变质裂缝性砂岩油藏,系统分析、总结了砂岩储层低孔隙度低渗透率的成因以及裂缝对储层渗流能力的影响;指出对致密裂缝性砂岩储层,微电阻率成像测井资料的采集应当作为必测资料,建立了一套基于微电阻率成像测井资料为主体,结合常规测井资料的低孔隙度裂缝性砂岩油藏有效储层测井评价方法与评价标准;借鉴碳酸盐岩储层评价方法的经验,结合储层中裂缝的发育程度与产层的有效下限,给出了该区砂岩储层精确的基质孔隙度下限标准值.由此,提高了塔北志留系储层测井评价精度.     

核岭回归方法解释致密砂岩储层孔隙度

致密砂岩储层的孔隙度解释多为非线性问题,常规基于线性变换的测井解释方法很难表征致密砂岩储层真实特征。提出基于原始数据非线性变换的核岭回归算法(KRR)。将基于核函数的核岭回归方法原理,首次应用于致密砂岩孔隙度解释中,通过对样本曲线选取以及核岭回归参数的优选,吉林红岗油田H90区块的预测孔隙度与真实孔隙度均方根误差为1.413 2,将其结果与一元回归、多元回归、BP神经网络、支持向量机等方法的结果进行对比。应用表明,基于核函数的核岭回归算法具有优秀的回归性能,在致密砂岩储层孔隙度解释上具有更高的准确率,值得推广使用。     

川东云和寨气田石炭系储集层特征及预测

云和寨气田石炭系黄龙组主要储集空间为孔隙和裂缝,属于低孔低渗型储层,而裂缝在改善储层渗透率方面发挥着重要的作用。以测井信息为基础,利用神经网络算法对该区未取心井储层的孔隙度、渗透率、含水饱和度参数及裂缝发育程度进行了预测。使用误差统计法对储层参数预测模型效果进行评价,预测效果满足本区所需储层参数计算的精度要求,证明了神经网络算法是在测井信息较少的情况下预测储层的有效手段,为气田评价井、开发井的部署、储量计算及气田开发方案的编制提供了可靠的地质依据。     

基于XGBoost算法的复杂碳酸盐岩岩性测井识别

碳酸盐岩储层在形成过程中受到多种因素的影响，储层岩性复杂多样，基于测井资料对碳酸盐岩岩性识别具有重要意义。为了解决传统的测井岩性识别方法和机器学习方法对于复杂碳酸盐岩岩性识别准确率不高的问题，以廊固凹陷北部奥陶系碳酸盐岩为例，将XGBoost算法应用于复杂碳酸盐岩岩性识别，并将模型的性能与决策树C4.5算法和支持向量机算法进行对比。结果表明，采用的XGBoost算法的岩性识别模型对研究区碳酸盐岩岩性识别的准确率达到了88.18%，相较于决策树C4.5算法和支持向量机算法准确率均提高了10%左右，且由于XGBoost算法采用多线程和分布式计算的方法，使得训练时间大大缩短。基于XGBoost算法建立的岩性识别模型能够有效地识别复杂碳酸盐岩岩性，为复杂碳酸盐岩岩性的测井识别提供了新的思路。     

改进人工神经网络原理对储层渗透率的预测——以北部湾盆地涠西南凹陷为例

人工神经网络的计算方法是一种非线性处理系统,是根据测井数据进行储层物性参数预测的方法。以往在利用遗传算法预测渗透率的时候,因为只考虑了单一的数据点,没有把临近层位的数据加入学习过程中来,故影响了预测模型的精度和可信度。为弥补这一不足,利用相临多个层位的数据点进行学习,进而建立储层渗透率的预测模型,并在岩心分析化验数据和相关测井曲线数据归一化的基础上,利用改进的开窗技术,借助反馈的神经网络方法对地层的渗透率进行逐点计算。通过北部湾盆地涠西南凹陷的实例实践表明,用该方法预测的渗透率与实测的渗透率的值符合较好。     

利用Stacking模型融合法识别高温、高压储层流体

东方X气田不同流体性质储层的测井响应差异不明显,尤其难以确定不同流体的电阻率下限;利用孔隙度测井曲线识别流体易受物性因素干扰,使不同流体性质的样本数据点存在重叠区域。因此,提出利用Stacking模型融合方法建模,集成了流体识别效果较好的机器学习算法（决策树、支持向量机、随机森林和极端梯度提升）,并利用模型融合方法识别高温、高压储层流体,通过10折交叉验证法对各个算法进行迭代优化,使模型达到最优。相比于单一机器学习算法,Stacking模型融合算法能够考虑不同算法的数据观测与训练原理差异,充分发挥各个模型优势。生产测试结论表明,与表现最优的单一模型极端梯度提升树相比,Stacking模型将预测准确率从87.08%提升到92%,具有更强的学习能力,更适用于高温、高压储层流体识别,为测井解释建模提供了新思路。     

基于成岩储集相分类的致密储层孔隙度建模

致密气储层非均质性极强,孔隙度参数难以利用统一模型准确表征。分析各类成岩储集相的分类评价体系及其对孔隙度变化的主控作用,基于成岩储集相分类确定致密气储层孔隙度。利用分类成岩储集相测井响应特征的匹配关系,建立灰色理论成岩储集相测井多参数定量评价方法和分类成岩储集相储层的孔隙度测井解释模型。建模过程中因各参数对孔隙度进行拟合都具有其合理性,故利用分类模型的偏差度、离散度和相关度多参数联合求取孔隙度,并用实例分析孔隙度计算模型的有效性。结果表明,分类模型中数据点具有相对集中的分布趋势及较为明显的线性关系,为准确建立致密储层参数模型提供了有效方法。     

中低孔隙度渗透率储层钻井液侵入规律研究

针对中低孔隙度渗透率储层钻井液侵入特征的研究较少,没有形成有效的规律性认识。提出了利用5岩心联测实验进行钻井液侵入规律研究的新思路,将动态联测实验数据与实际测井资料相结合,形成了中低孔隙度渗透率储层钻井液侵入规律认识。并建立了不同孔隙度渗透率条件下中低孔隙度渗透率储层钻井液侵入速率计算模型,进而得到钻井液侵入储层深度。在研究区进行了应用,为测井解释、射孔参数优化设计和压裂施工设计提供了指导性建议。     

川西新场气田JS_2~1气藏测井多参数评价方法

针对川西新场气田JS12气藏开展了多参数的综合评价研究,多参数包括储层参数、裂缝参数、储层分类厚度参数。首先,开展了储层参数及裂缝参数的计算,以岩心分析结果为依据,建立了孔隙度、渗透率、含水饱和度计算模型。利用铸体薄片进行了微裂缝识别,对样品的裂缝参数和测井曲线进行相关分析,建立了测井计算裂缝参数的数学模型;其次,对储层进行聚类分析,通过聚类将储层分为三类;最后,将计算的裂缝参数、储层分类中的Ⅰ类储层厚度、孔渗饱等参数进行正态化处理,拟和测试的无阻流量与这些参数建立多元回归计算模型,即综合含气指标的数学计算模型。以综合含气指标为主要依据,进行储层综合分类和评价,指出了有利的含气区域和可供挖潜井的建议。该方法在指导气藏开发中获得了良好效果。     

大牛地气田致密砂岩储层测井评价

针对大牛地气田低渗、低孔致密岩性气藏,建立了一套适用的测井识别与评价技术。通过分析大牛地气田上古生界致密储层的"四性"关系,深化了对大牛地气田上古生界低孔、低渗致密含气储层测井响应特征的认识;分类提取了测井特征参数,建立了大牛地气田的气层测井划分标准和分类评价标准,为正确评价储层及气层提供了技术条件。提出了对储层进行产能预测评价的方法——测井参数优化合成法,利用孔隙度、有效储层厚度、密度、电阻率、泥质含量、声波时差和含气饱和度,分不同层组建立了无阻流量的合成系数公式以及无阻流量的估算公式。实际资料处理结果表明,预测产量与实际产量较吻合,为油气井后期测试投产提供了依据。     

用测井确定储层敏感性

应用测井确定储层敏感性是一个全新的课题.在收集薄片、铸体薄片、粒度、压汞、X-衍射、扫描电镜、物性、敏感性流动实验等各种岩心分析资料的基础上,首次探讨了应用测井确定储层敏感性的问题.从测井信息中提取的石英骨架、长石骨架、岩屑骨架、泥质、蒙脱石、绿泥石、伊利石、高岭石、粒度中值、地层水总矿化度、综合物性参数、孔隙度、渗透率、毛细管半径中值等14个参数,经过岩心标定(即测井建模)后,都可由测井信息连续处理获得.以这些参数为基础进行了储层敏感性与各参数的单相关分析,提出了理论排序表,并提出了单相关系数加权的方法来实现由测井预测储层敏感性.应用该方法对我国西部某油田进行了实际处理分析,结果表明由测井连续处理得到的速敏、水敏、盐敏、土酸敏和碱敏结论与该地区的敏感性流动实验结果基本吻合.它对指导探井泥浆配方设计、及时发现有工业价值的油气层和及时进行油气层保护有重要意义.     

松辽盆地营城组三段火山岩储层的岩石物理特性

本文利用松辽盆地SS2-1井区11口井的测井解释成果以及岩心测试和录井资料,对营城组三段火山岩储层的岩石物理特性进行了较为详细的研究。结果表明:利用地震反射特性的差异性可以识别火山岩岩体,但是要区分不同的火山岩岩性具有很大的困难和不确定性;火山岩储层的纵波阻抗和密度与孔隙度具有良好的统计回归关系,利用地震数据预测孔隙度是切实可行的,但是预测渗透率比较困难;气层、水层、干层的弹性特性具有明显差异,合理利用地震资料区分气层、水层与干层是可行的,但是准确估算含气饱和度十分困难。