页岩储层有机碳含量测井定量评价方法对比研究——以X地区研究为例

有机碳含量是评价页岩气储层资源量的重要参数之一,利用测井资料计算有机碳含量,克服了样本分析测试的离散性和有限性等。通过对测井资料筛选校正,优选出响应特征明显的测井曲线;综合岩心测试分析数据,建立了改进△lgR法、多元回归分析法、BP神经网络法三种定量计算有机碳含量的模型,分析了模型的优缺点与适用性。X地区研究表明,三种有机碳含量评价模型均能在一定程度上满足该地区有机碳含量评价的需要,其中,BP神经网络法计算精度最高,适用性较强;在缺乏分析测试数据条件下,则应选用改进△lgR法。     

基于测井资料识别页岩气储层的方法优选——以四川盆地长宁区块下志留统龙马溪组为例

基于测井资料划分识别页岩气储层的方法有多种,但不同方法的适用性及其识别精度均有差别。因此,优选出页岩气储层的区域性识别方法具有重要意义。通过对四川盆地下志留统龙马溪组页岩气储层特征的综合分析比对,建立了页岩气储层与非储层的识别标准,深入剖析了重叠图法、?lgR识别法、总有机碳含量计算识别法的原理及适用性,并结合岩心分析资料对各方法进行评价、对比和精度分析,最终优选出常规测井资料组合法结合体积密度TOC指示法作为四川盆地龙马溪组页岩气储层的识别方法。结果表明:建立识别标准可为精确划分识别页岩气储层提供重要依据;自然伽马、密度及声波时差重叠曲线对页岩气储层的识别效果较好,而补偿中子由于受黏土影响较大而不适于作为该区的叠合曲线;孔隙度测井曲线重叠法识别非富有机质页岩气层的效果不佳;体积密度TOC指示法的划分成果能满足精度要求,而自然伽马TOC指示法识别精度相对较差。     

鄂尔多斯盆地中南部延长组7段页岩有机碳含量解释模型

鄂尔多斯盆地中南部延长组大多数井缺少自然伽马能谱、中子和密度等测井资料,如何利用自然伽马、声波时差和电阻率等常规测井资料提高页岩有机碳含量测井解释的精度显得尤为重要。通过分析鄂尔多斯盆地中南部延长组7段页岩有机碳含量及其常规测井响应特征,建立合适的有机碳含量解释模型,并根据解释结果分析页岩有机碳含量(TOC)、厚度(H)和(TOC×H)参数的平面分布特征。研究表明,有机碳含量与自然伽马、声波时差、电阻率和ΔLogR参数的相关性不明显,考虑不同井不同深度泥岩基线段对应的自然伽马值的相对变化,选取自然伽马相对值(ΔGR)代替自然伽马,并结合声波时差与有机碳含量进行多元线性回归分析建立相应的测井解释模型,其计算值与实测值吻合程度较高。该多元线性回归有机碳含量解释模型在鄂尔多斯盆地中南部延长组7段的应用效果较好,通过页岩有机碳含量、厚度及(TOC×H)参数的分布特征分析认为,该区富有机质页岩对页岩气储层具有较强的持续供气能力。     

基于测井方法的页岩有机碳含量计算

为了更好地评价页岩气有机质丰度,在分析含有机质页岩的测并响应机理、特征及其影响因素的基础上,以四川盆地某页岩气工区多口井的页岩层有机碳含量计算为例,分析了自然伽马单因素计算模型、岩性密度测井单因素计算模型和声波电阻率多因素计算模型的优缺点,给出了自然伽马、声波时差和电阻率的多因素计算模型。计算结果表明,新提出的计算模型具有分析因素多、参数选择合理、计算结果稳定性好、精度高等特点,为国内其他页岩储层的总有机碳含量评价提供了思路和方法。     

页岩有机碳含量测井评价方法及其应用

根据页岩气的定义,高有机质丰度既是成烃的物质基础,也是页岩气吸附的重要载体.利用页岩纵向高分辨率测井资料估算地层的有机碳含量,克服了因取心不足和受实验分析费用限制而造成的评价页岩的困难.依据页岩在不同测井曲线上的测井响应特征,利用电阻率、声波时差、自然伽马能谱等测井信息,采用△LgR法以及自然伽马能谱法回归计算页岩有机碳含量.最后以四川盆地2口井的页岩层有机碳含量计算为例,对TOC实测数据进行误差分析和检验,结果表明对于陆相页岩层段△LgR与U(铀)曲线叠合法较为适用,对于海相页岩层段这2种方法都取得了较好的效果.     

页岩气储层“四孔隙”模型建立及测井定量表征方法

页岩气储层微观孔隙组分复杂,分为有机孔隙、碎屑孔隙、粘土孔隙和微裂缝。在岩心和测井响应特征分析基础上,提出利用测井资料定量评价页岩储层总孔隙及其微观孔隙组分的方法：①基于体积模型,利用密度测井资料或声波测井资料确定页岩储层总孔隙度;②综合利用常规测井资料和自然伽马能谱测井资料确定有机质体积含量,依据扫描电镜（SEM）技术确定刻度系数,得到有机孔隙度计算方法;③粘土孔隙是束缚水主要赋存空间,利用测井资料逐点确定粘土含量,并与邻近泥岩相关联,得到粘土孔隙度计算方法;④基于微裂缝的双侧向测井响应特征,通过正反演数值模拟计算,得到微裂缝计算方法;⑤总孔隙度与有机孔隙、粘土孔隙和微裂缝之差即为碎屑孔隙度。岩心结果表明,采用上述方法计算各微观孔隙组分与岩心测试结果吻合,表明方法的正确性。     

二叠盆地Wolfcamp页岩油层测井评价研究

以二叠盆地米德兰次盆Wolf camp页岩为例,总结页岩油层测井评价流程、方法和应用,建立适合Wolf camp页岩的测井评价模型.以测井资料和岩心分析资料为基础,分析页岩油层的矿物组成、物性特征,将页岩中有机质视为特殊矿物,应用ELANPlus模块评价页岩储层的矿物含量和孔隙度,建立矿物组分渗透率模型.以岩心分析含水饱和度刻度,确定Indonesia公式评价Wolfcamp页岩储层含水饱和度的计算参数.结合Wolfcamp页岩储层发育灰质夹层的特点,应用Passey法评价富含石英、黏土页岩和体积密度法评价富含方解石页岩总有机碳含量.以纵波时差和横波时差测井评价页岩储层弹性模量、泊松比、岩石脆性指数等力学参数,为水平井初步确定有利压裂段提供依据.利用成像测井资料、偶极声波测井资料确定最大水平主应力方向,结合常规测井资料评价最大、最小水平主应力大小、垂向应力及其与水平主应力的大小关系,确定水平井安全钻井方向.     

有机碳含量测井预测方法在泌阳凹陷的应用

以泌阳凹陷核桃园组三段主力页岩层为研究对象,利用改进的ΔlogR法、CARBOLOG法和多元回归分析法进行有机碳含量预测,将预测结果与有限的岩心分析资料对比。结果表明,多元回归分析法的预测精度和适用性均优于改进的ΔlogR法和CARBOLOG法。多元回归分析法一方面增加了可用测井参数种类,即通过综合考虑多种测井参数后可优选出更能反映有机碳含量变化的测井参数;另一方面可以规避某些受特殊矿物影响的测井参数,当泥页岩中黄铁矿含量较高时往往会导致电阻率减小、密度增大,进而削弱这些测井曲线对有机质的响应程度,以增强预测结果的客观性和可靠性。     

元坝地区大安寨段二亚段页岩气储层有机碳含量计算方法

元坝地区大安寨段二亚段是该区页岩气勘探的新层系,如何提高其有机碳含量计算精度是靶窗优选的关键。在对前期理论方法继承发展的基础上,首次建立了“铀体积法”计算页岩有机碳含量,通过对其它技术方法的适用性分析和应用效果对比研究,认为研究区“拟合模型法”难以建立模型,“岩性扫描测井技术”、“ΔLog R技术”、“ANN技术”、“KNN算法”、“密度体积法”和“铀体积法”计算有机碳含量与实验分析相比,相对误差分别是11.74%、37.28%、5.54%、10.52%、14.09%和1.13%,其中“铀体积法”计算结果误差最小,解释精度最高。结合各方法原理分析认为,“铀体积法”是目前大安寨段二亚段页岩气储层有机碳含量计算最适合的方法。研究成果推动了元坝地区大安寨段二亚段陆相页岩气的勘探部署。     

页岩储层含气量测井解释方法及其应用研究

含气量是页岩储层评价的关键参数,对含气量的解释则是页岩测井评价的核心工作。为此,通过调研文献和综合研究,建立了以等温吸附和体积模型为基础的页岩含气量测井解释模型,并介绍了模型关键参数的测井计算方法。以澳大利亚Eromanga盆地Toolebuc页岩3口页岩气井为例,以岩心实验为基础,测井解释为手段,将相关性模型与经验公式结合起来计算关键参数,进行了Toolebuc页岩的含气量测井解释,并与实验测试结果进行对比分析,证明了含气量解释模型的合理性。结果表明:1基于等温吸附和体积模型的页岩含气量测井解释模型适用于页岩储层,模型中关键参数可以通过实验结果和测井数据的相关性模型或经验公式计算获得;2等温吸附和体积模型解释的含气量与储层实际含气性特征比较吻合,适用性强,尤其是对含气量较低的页岩,误差较小;3相关性模型在不同地区应用,需要根据储层的岩心实验结果和测井数据来不断修正。结论认为,通过测井资料分别计算游离气量、吸附气量是表征页岩含气量的最合理方法。     

四川盆地页岩气储层含气量的测井评价方法

含气量是页岩气储层评价的一项重要参数指标,其值的高低直接影响着页岩气区块是否具有工业开采价值。而页岩气含气量主要由吸附气和游离气组成,其影响因素较多,包括孔隙度、含气饱和度、地层压力、地层温度、总有机碳含量等。为此,针对四川盆地蜀南地区下志留统龙马溪组页岩气储层开展综合研究,形成了一套系统的页岩气储层含气量测井评价方法 :(1)通过页岩岩心等温吸附实验,建立了兰格缪尔方程关键参数计算模型,并对吸附气含量主要影响因素地层温度、地层压力、有机碳含量进行分析及校正,提高了吸附气含量计算精度;(2)开展页岩储层孔隙度和含水饱和度精细评价,为精确计算游离气含量奠定了基础;(3)由于吸附态甲烷占据一定孔隙空间,扣除吸附气体积影响后,总含气量计算精度较高,与岩心分析数据具有较好的一致性。通过实验与理论的结合,所形成的四川盆地页岩气储层含气量评价方法在该区块具有较好的适应性,为现场试油层位的优选和区块资源潜力评价提供有效的技术支撑。     

低阻页岩气层含气饱和度计算新方法

四川盆地涪陵地区焦石坝页岩气田的产层为上奥陶统五峰组—下志留统龙马溪组,其底部一般发育厚度20 m左右、有机质含量和含气丰度均高的优质页岩气层,但是该层段却不具有最高的电阻率数值,较低的电阻率往往会导致利用电法测井信息的Archie等公式计算获得的含气饱和度远远低于实验分析值。为提高页岩气层关键参数的计算精度,开展了寻求利用非电法测井信息计算含气饱和度的方法研究。在深入分析该区页岩气层低阻成因的基础上,剖析了传统电法测井求取含气饱和度的局限性,阐述了利用中子—密度孔隙度重叠计算含气饱和度的可行性。根据页岩气层中子、密度等孔隙度测井响应特征,采用岩心实验刻度,利用密度测井值、密度孔隙度、密度与中子孔隙度的差值,以及通过优化最佳叠合系数的双孔隙度重叠等多种方法建立了页岩气含气饱和度计算模型。该新方法有效避开了电法测井中的低阻因素的影响,从根本上解决了优质页岩气层段含气饱和度计算数值偏低的问题,在实际应用中见到了良好的效果,为该区页岩气储量的准确计算提供了技术支撑。     

富有机质页岩TOC含量的地球物理定量化预测

四川盆地涪陵地区页岩气已经实现了工业化开采,而TOC含量是评价页岩有机质丰度和生烃能力的主要参数之一。利用测井资料评价烃源岩TOC含量, 能够弥补烃源岩取心少、实测样品分布不连续的不足。为了得到连续的、整体的TOC含量数据,达到对页岩含气层位有机碳含量的定量化预测的目的,以涪陵地区A井为例,从目的层五峰-龙马溪组页岩实测TOC含量出发,结合地球物理测井资料,采用多参数优选、交会分析法、多元回归分析及ΔlgR法寻找与TOC相关性最好的参数,并以此建立区域性的统计学方程。利用该拟合关系式,结合三维地震数据体的叠后反演,计算出TOC数据体。结果显示,预测TOC结果与实测值高度吻合,相关性好,误差小。计算得到页岩目的层位TOC含量为0.5%～5.15%。其中目的层第一段TOC含量为1.9%～5.15%,为优势层段。地震反演得到的TOC连井分布和平面分布特征与研究区4口井的实测与计算TOC值连井对比所表现的分布特征一致。表明用岩石测井密度与TOC关系所预测的TOC分布是准确可信的,此方法可以应用于涪陵地区页岩的勘探评价。     

Predicting the total porosity of shale gas reservoirs

The favorable zone with organic-rich shale reserve is the “sweet” in the exploration of shale gas, while the logging evaluation of reservoirs, to which the accurate assessment of total porosity is instrumental, is critical to seek this “sweet.” Taking the reservoirs in the Wufeng-Longmaxi Formation in Jiaoshiba region of Fuling, China as an example, the applicability of Herron Model for total porosity was first analyzed based on the logging data of Well #S1 (including element capture spectroscopy (ECS) and conventional logging) as well as the core analysis data (including total porosity and total organic carbon). Results show that the total porosity of target horizons was not accurately calculated with the Herron Model for the following two reasons: (a) in the calculation of apparent density porosity and apparent neutron porosity, rocks are taken as a simple combination of matrix and pore, neglecting the organic matters in reservoirs; (b) the weight coefficients of apparent density porosity and apparent neutron porosity are constant, ignoring their variation in various geological structures. Based on this analysis, an improved method of evaluating the total porosity of shale gas reservoirs was put forward and used to calculate the total porosity of Well #S2 in Wufeng-Longmaxi Formation in Jiaoshiba. Compared with original Herron Model, the new method offers simpler operation and considerably better accuracy, which make it suitable for wide range of applications.     

四川盆地龙马溪组页岩气储层地震-测井层序分析

四川盆地下志留统龙马溪组为一套黑色页岩沉积,是潜在的页岩气储层发育段。应用层序地层学原理,根据自然伽马和声波测井曲线,结合地震资料,开展了该区龙马溪组层序地层学研究,并预测有利页岩气储层发育段的分布。结果表明,龙马溪组可以划分为5个地震层序和22个测井层序。通过合成记录将测井层序划分结果与地震层序进行对比,并以地震层序框架为约束,开展井间测井层序对比分析,可在该区建立一个３层结构的层序模式,即2个低频超层序、5个中频地震层序和22个高频测井层序。综合分析每口井的伽马测井曲线特征,建立起了该区页岩气储层发育的层序地层模式：伽马曲线表现出升高和降低两种形态,分别解释为海侵体系域和高水位或海退体系域,优质含气页岩主要发育于最大海泛面附近的凝缩层内。根据层序地层学原理,该区有利的页岩气储层主要分布于龙马溪组底部,对应于超层序1或地震层序1的中下段以及测井层序2~5。该研究成果对四川盆地龙马溪组页岩气储层勘探及其他地区页岩气储层的预测具有借鉴作用。     

复杂多矿物组分的页岩气储层横波时差预测方法

测井资料是获取页岩气储层物性参数、矿物组分、总有机碳含量、含气量等关键评价参数的基础资料,在测井资料的工程应用方面,一般通过实际测井的地层纵、横波时差来计算岩石的杨氏模量、泊松比、破碎压力等力学参数,部分页岩气新井和大量老井中无横波时差资料,致使无法计算页岩气地层的岩石力学和脆性指数。为此,把已有的针对简单矿物组分的砂泥岩地层横波时差预测方法拓展应用到复杂多矿物页岩气储层,在准确处理出页岩气储层复杂矿物组分的基础上,基于孔隙介质岩石物理模型和Biot—Gassmann方程,应用VRH模型求得地层的等效弹性模量,再以纵波时差作为约束参数来反演预测页岩气储层的横波时差。应用效果表明:该方法预测结果与实测结果对比误差较小。同时还探讨了区域纵横波时差回归统计法、简化的基于纵波时差来预测横波时差等多种方法预测结果的差异和影响因素,最终优选出的适合页岩气储层的横波预测方法,满足了生产现场解释评价的需要。     

扎哈泉地区上干柴沟组致密油烃源岩测井评价方法

柴达木盆地扎哈泉地区新近系上干柴沟组下段近年来发现了大规模分布的致密油藏,但其源储配置关系尚不明确,急需建立有效的烃源岩评价方法。 综合分析烃源岩岩心实验室分析资料及其常规测井响应特征,优选声波时差、电阻率及铀为反映烃源岩有机质丰度的敏感参数,利用ΔlgR 法与铀-TOC 回归拟合法建立了烃源岩定性及 TOC 含量定量解释模型;同时,探索了利用特殊测井系列岩性扫描测井技术计算地层有机碳含量的方法。 研究表明,铀-TOC 回归拟合模型可以准确反映扎哈泉地区上干柴沟组下段烃源岩 TOC 含量的变化趋势,且计算简便,能够为该区致密油烃源岩评价提供可靠依据;岩性扫描测井方法在该区计算 TOC 含量精度稍低,但该方法不受环境因素控制,可以广泛应用于不同地区油藏岩性及烃源岩精细解释。     

四川盆地焦石坝地区页岩气储层孔隙参数测井评价方法

四川盆地焦石坝地区页岩储层具有孔隙度低、孔隙结构复杂的特点,五峰-龙马溪组页岩储层段发育无机孔隙、有机质孔隙和微裂缝3种孔隙类型,核磁共振测井作为岩石孔隙参数评价的一项有效技术,在该区储层孔隙度和孔隙结构的评价中发挥了重要作用。基于岩心刻度测井解释的方法,通过对常规测井资料和岩心核磁共振实验数据的相关性研究,建立了焦石坝地区页岩储层的总孔隙度和有效孔隙度解释模型。总孔隙度解释模型是将岩心核磁实验的总孔隙度分析结果与测井资料进行最佳深度匹配后,根据最优化数学方法,确定多元线性回归法为最佳计算方法,即总孔隙度与密度测井、声波时差、补偿中子测井进行多元线性拟合;有效孔隙度解释模型是根据岩心核磁实验的有效孔隙度与密度测井具有较好的正相关性,建立根据密度测井求取有效孔隙度的关系式。孔隙度计算结果与岩心实测结果对比显示,91.7%的数据其绝对误差都小于0.5%,实现了对该区页岩储层孔隙参数的较好评价。