元素俘获测井在绥中36-1油田的应用

由于井眼条件、钻井液等因素的影响,利用常规测井资料处理得到的岩性剖面会存在一定偏差,造成储层孔隙度计算不精确甚至流体性质判别失误。元素俘获测井(ECS)是斯伦贝谢公司研发的新一代测量地层元素的测井技术,利用其资料确定黏土含量及类型从而获得精确的岩性剖面,结合常规测井数据可以准确计算地层孔隙度,提高测井解释的符合率。介绍了ECS测井原理及其仪器参数,通过在绥中36-1油田的应用,阐述ECS的测井优势,对该技术的推广应用有着重要意义。     

利用地层体积压缩系数评价气层的方法研究

对气层的评价特别是套管井的气层评价,常采用常规测井分析程序,即利用电阻率和孔隙度测井按骨架、孔隙流体以及泥质等电阻率并联模型,按照各种计算含水饱和度公式计算得出地层的含水饱和度,确定地层的流体性质,对地层作出评价。常规测井程序无法利用现有的资料得出准确的结果。采用压缩系数模型对矿物成分和具有不同压缩性的孔隙流体以及声波等测井资料进行研究,编制了针对气层测井分析程序(CFI)。应用CFI程序结果表明,在现有常规资料条件下,该程序可以准确识别储层中的气体。     

结合地层元素测井和密度测井提高孔隙度评价精度

岩性较复杂的储层中,由于矿物组分及含量的复杂性,利用常规解释方法不能准确计算地层孔隙度。为此,结合地层元素测井和地层密度测井提高孔隙度计算精度。采用基于多目标规划的最优化新方法,将地层元素测井直接测量的元素含量反演得到高精度的矿物含量。根据地层矿物含量准确计算骨架密度值,结合密度测井资料,获取精确的地层孔隙度测井评价结果。将该方法应用到实际测井资料中,并与岩心分析结果对比验证计算结果的准确性。该方法的计算结果与岩心分析结果的相关系数,高于仅利用密度测井以及中子密度测井交会等常规解释方法,证明了该方法提高地层孔隙度评价精度的实用性。     

核磁共振测井在低孔低渗储层解释中的应用

在低孔低渗储层中,用常规的三孔隙度测井资料很难识别储层与非储层.另外,由于低孔低渗储层其岩性对地层电性的影响很大,用电性资料来识别地层流体的性质也有一定的难度.针对NA油藏的低孔低渗储层,利用核磁共振测井所获得的地层束缚流体体积、可动流体体积、地层渗透率等资料,能有效地识别储层和地层流体性质.     

核磁共振测井在低孔低渗储层解释中的应用

在低孔低渗储层中，用常规的三孔隙度测井资料很难识别储层与非储层。另外，由于低孔低渗储层其岩性对地层电性的影响很大，用电性资料来识别地层流体的性质也有一定的难度。针对NA油藏的低孔低渗储层，利用核磁共振测井所获得的地层束缚流体体积、可动流体体积、地层渗透率等资料，能有效地识别储层和地层流体性质。     

岩性扫描测井技术在渤海复杂砂岩储层的应用

复杂砂岩储层储量参数计算及流体识别困难,渤海A油田尝试应用岩性扫描测井技术。与元素俘获能谱测井利用中子俘获反应获取地层元素相比,岩性扫描测井(Litho Scanner)可通过中子非弹性散射反应获得Al、Mg、C等元素。岩性扫描测井能确定复杂砂岩储层矿物类型和含量,估算岩石骨架密度和计算孔隙度、饱和度等参数。利用岩性扫描测井计算得到的饱和度与基于常规电阻率测井计算得到的饱和度相结合,能够有效判别储层流体性质。岩性扫描测井技术为今后其他类似油气田的参数计算和流体判别提供了思路。     

利用核磁共振与常规测井联合反演确定致密储层多矿物组分

常规孔隙度和电阻率测井资料是地层岩性、物性和流体性质的综合反映。常规测井资料反演处理时常采用很多假设或经验模型来计算孔隙度、含油气饱和度等关键参数,这在由复杂矿物组成的致密砂岩储层中往往会产生较大误差,使参数计算的精度和流体识别的符合率降低。核磁共振测井目前仅仅用于储层物性和孔隙结构分析,虽然可以解决致密储层孔渗评价的一些问题,但仍有大量储层地质信息有待挖掘。通过分析常规测井理论响应模型,结合鄂尔多斯盆地延长组7段致密砂岩储层的微图像拼接扫描（MAPS）成像及元素能谱分析,明确了储层主要矿物类型及不同矿物的孔隙发育程度,提出了一种利用核磁共振测井孔隙度数据与常规测井数据进行联合反演的新方法,采用最优化处理算法定量识别和评价致密砂岩储层中的黏土和主要造岩矿物的类型和含量。联合反演方法计算的矿物含量在精度上与元素扫描测井接近,矿物组合在应用于岩石类型判识方面与岩心分析的结果相当,可用于储层的岩性岩相分析。     

核磁共振测井技术在储层评价中的应用

核磁共振成像测井能够直接探测地层物性、含油性和流体类型，解决其他常规测井方法在计算地层孔隙度、渗透率、含油气饱和度时受岩性等因素影响的问题，不仅可以识别地层中不同大小的孔隙而且还可以不依赖于电阻率就直接识别地层中油气水的类型。利用核磁共振测井资料可以更好地评价储层物性，尤其在可动流体分析上具有独到的优势。为此，主要论述了核磁共振测井在储层物性、含油性和储层流体识别中的应用效果，解决了常规测井方法解释储层物性和孔隙结构以及可动流体识别中的难题，达到了解决储层产能问题、更好地为油气田勘探开发服务的目的。     

岩石机械参数在致密砂岩流体识别中的应用

X区块是塔里木盆地天然气勘探开发的主力区块,储层具有低孔隙度、低渗透率、裂缝-微裂隙发育、物性变化大、岩性复杂、储层非均质性强等特点,依据该地区的电性特征及孔隙度测井资料难以准确识别储层流体性质。以声波速度试验为基础,以钻井取心的小岩样为对象,研究了一定压力下声波速度随流体饱和度变化的规律,这一规律为识别流体性质奠定了理论基础。提取阵列声波测井资料中的纵、横波信息,结合常规测井资料计算出反映地层弹性性质的波阻抗、泊松比、拉梅系数、剪切模量、流体压缩系数等岩石机械参数,构建对流体性质敏感性强的组合参数建立交会图版,并将其应用在研究工区中取得了良好的效果。     

介电实验测量与饱和度模型建立及应用

低孔隙度低渗透率储层的孔隙结构比较复杂,当地层水矿化度未知时,难以利用电阻率区分流体性质。介电测井仪器可以测量地层的介电常数,利用含不同流体的地层介电常数之间的差异可以较好地区分地层的含流体性质。基于介电实验以及介电频散分析,建立与ADT阵列介电测井仪器测量频率匹配的2种饱和度解释模型——仿Archie公式和体积模型,应用于近平衡钻井的A井ADT测井资料处理,通过与岩心实验测量及核磁共振束缚水饱和度对等处理结果的对比分析,证实了所建立饱和度模型及实验参数的可靠性。     

元素俘获测井在库车深层致密砂岩中的应用

库车前陆盆地深层砂岩气藏表现为低孔隙度特低渗透率特征,由于钻井取心少,评价复杂岩性储层存在困难。元素俘获测井(ECS)利用矿物成分获取地层岩性和骨架参数,能够指导评价复杂岩性地层。利用元素俘获测井获取的元素干重百分比,建立反演矿物模型求取矿物的含量。用ECS测井资料获得的矿物含量计算地层变骨架密度(地层骨架密度随深度变化而变化),再计算地层孔隙度,其孔隙度结果与岩心孔隙度基本吻合,验证了ECS测井技术求取地层孔隙度方法的可靠性。对库车前陆盆地深层7口井已知数据的验证,提高了地层孔隙度的解释精度。实践表明,ECS测井技术用于求取塔里木盆地库车深层致密砂岩地层中的储层参数,取得了很好的应用效果。     

MAXIS500测井系统在二连盆地储层评价中的应用

MAXIS500测井系统主要包括CMR、AIT、FMI、DSI、ECS、MDT等.DSI测井将偶极技术与单极技术相结合,可提供地层纵横波、斯通利波时差,即使在软地层和井眼条件较差等情况下也能测得可靠的横波时差;ECS元素俘获测井明确了地层的主要矿物含量及分布特点,特别是提供了相对准确的黄铁矿含量及碳酸岩含量;采用优化的ELANPLUS解释模型,核磁共振与阵列感应测井相结合,在流体识别、孔隙结构分析等方面得到了较好的应用效果.     

补偿中子测井估计油气流体密度

用补偿中子含氢指数测井方法估计地层油气流体密度是其应用的新领域.提出油气流体密度与它的含氢指数的新方程、给出冲洗带含水饱和度、流体密度、地层孔隙度对补偿中子测井响应的影响,指出用补偿中子测井响应识别流体性质有它的灵敏区和盲区,提倡在下套管后测量补偿中子测井以提高它的识别油气层的能力.提出补偿中子测井对油气层有特别的附加效应,利用它在定性识别油气层、定量计算油气流体密度等方面的应用见到好的效果;计算油气层流体密度发现在块状厚油层内油气密度分布是不均的,往往在厚油层底部或在油水界面附近有高密度的原油分布.     

磁共振成象测井提供的基本信息及其应用

肖立志．磁共振成象测井提供的基本信息及其应用．测井技术，１９９７，２１（２）：７９～８９当前的磁共振成象测井（ＭＲＩＬ）有Ｃ型和Ｃ／ＴＰ型两种型号。Ｃ型有３种不同的观测方式，即标准Ｔ２测井、ＴＲ测井和ＴＥ测井。Ｔ２测井直接提供的信息有：有效孔隙度ＭＰＨＩ、束缚水孔隙体积ＭＢＶＩ、自由流体孔隙体积ＭＢＶＭ、渗透率，结合电阻率测井确定的地层电阻率以及中子／密度交会总孔隙度，可以计算出油水饱和度。ＴＲ测井与ＴＥ测井根据油气水各相纵向弛豫时间、横向驰豫时间以及扩散系数的差异，对孔隙流体的类型及油气层界面进行定性识别，并且正在发展相应的定量计算油气饱和度的方法。Ｃ／ＴＰ型仪器在Ｃ型基础上进行了较大的改进，除了提供上述信息外，还能够测量泥质束缚水，进而得到地层总孔隙度。弄清这些信息的来源和含义，对正确运用ＭＲＩＬ资料解决油藏地质与开发工程问题将是必需和有益的。文中通过典型应用实例，介绍了这些信息的含义与用途。     

Predicting Log Data by Using Artificial Neural Networks to Approximate Petrophysical Parameters of Formation

Petrophysical characteristics of underlying formation have an important role in reservoir management and drilling wells. One of the most common ways to reach this information is well log analysis. These logs represent important parameters of formation by evaluating some characteristics of rocks. Meanwhile, some time well logging does not implement well or some log data are accompanied by so many errors. Therefore, in these cases using cheaper logs or better data can estimate more expensive log or incorrect data. High-skill experts and lithology information are needed for interpretation and evaluation of data. Therefore, designing a model that is able to evaluate the petrophysical index using well log data without laboratory information will be very economical. The authors solve the problem of well log data and interpretation of logs using artificial neural networks. Running various networks has implied that the selection of appropriate network's input is the most important factor in accurate estimates. After selecting the appropriate input data, many networks were run in order to optimize the number of epoch, hidden layers, neurons in each layer and the proper neural network's training function. First, sonic log (DT) is predicted using neural network system. To do this, neutron porosity (NPHI) and density log (RHOB) are used as input variables. In the second network, porosity index (PHIE) is evaluated and predicted considering NPHI, RHOB, and DT. Finally, in third network, saturation index is estimated by using resistivity log and PHIE is predicted by second network.     

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致密砂岩气层在孔隙度测井曲线上有明显的反映，与含水及含油地层的测井曲线相比较，气层的声波孔隙度、密度孔隙度增大，中子孔隙度减小，用曲线重叠或交会图的方法容易将其识别。当中子孔隙度与密度孔隙度曲线重叠时，会有密度孔隙度远高于中子孔隙度的特征；在中子－密度交会图上，气层的资料点将出现在图的左上方而形成所谓的气层影响区。但是，对埋藏较深的气层而言，由于其孔隙度曲线特征并不明显，故用常规方法识别十分困难，     

利用测井视孔隙度差异识别二氧化碳和烃类气

当孔隙型砂岩储层含气时，使用测井曲线计算的视孔隙度与地层的真孔隙度、含气饱和度以及所含气的组份有关。若地层的真孔隙度和含气饱和度已知，根据中子测井视孔隙度、密度测井视孔隙度之间的差值的高低可区分气体的组份是二氧化碳气还是烃类气。给出视孔隙度差值的计算方法，并使用该方法计算出了在一定含气饱和度、不同的孔隙度的条件下，地层中分别存在二氧化碳和烃类气的理论值。在气井的解释过程中，将实际测量的视孔隙度差值与理论值相对比，看测量值接近那种类型气体的理论值，地层中就含有那种气体。当一口井的不同层位同时存在二氧化碳气和烃类气时，使用该方法来确定气体的类型，效果较好。     

基于地层组分分析的储层孔隙度计算方法研究

针对火山岩、碳酸盐岩、致密砂岩等非均质性极强的储层孔隙度计算这一关键问题,提出基于地层组分分析的孔隙度计算方法。充分利用常规测井、元素俘获谱(ECS)测井等资料,优选出对待求地层组分敏感的测井系列,利用理论值法与交会图法确定出待求地层组分的理论测井响应值。该文根据地层组分分析原理联立方程组,采用最小二乘法求解方程组以获得地层组分的相对体积含量,进而准确确定出孔隙度。该计算方法在三塘湖盆地A研究区火山岩储层评价中取得了理想效果,并为其他非常规储层孔隙度的计算提供了一定的参考。     

利用测井方法识别复杂油气储层的流体性质

地球物理测井能识别储层流体性质的前提条件是油、气、水的物理参数存在差异。但是,油、气、水层能否识别还取决于储层的岩性、孔隙结构等因素。根据电阻率法识别孔隙结构复杂储层流体性质时,主要受孔隙度指数m的影响,利用微电阻率成像测井与常规孔隙度测井相结合的方法可有效地确定m值。此外,针对低阻油气层形成的原因不同,可用不同的识别方法:对于薄互层通过改进数据采集方式解决;对于因孔隙结构和泥质影响造成的低阻油气层,则利用改进的解释模型解决。核磁测井识别流体性质的技术也取得不少进展,在原差谱法的基础上,先后发展完善了时间域分析法、移谱法、强化扩散法以及剪辑扩散法等。