Nuclear magnetic resonance (NMR) microscopic simulation based on random-walk: Theory and parameters analysis简

The microscopic response characteristics of nuclear magnetic resonance （NMR） are widely used for characterizing complex pore structures of rocks. Due to the prohibitive NMR experiment cost, numerical simulation was employed as an alternative approach to verify some theoretical aspects of NMR responses. Firstly, the basic principles of pore-scale NMR simulation based on random-walk method （RWM） were introduced. The RWM-simulated results were benchmarked with the analytical results for an ideal spherical pore model. Then, the effects of two numerical parameters, namely diffusion radius and walk numbers, were studied on the simulation accuracy. The simulation method is then applied to various pore models with different pore sizes and pore shapes filled with different fluids to study the microscopic NMR response characteristics. The numerical experiments are useful for understanding and interpreting NMR measurements and the simulation code provides a numerical tool to perform pixel-based digital rock analysis.     

提高低信噪比核磁共振测井弛豫信息真实性回波处理方法

核磁共振(NMR)测井采集的回波信号(CPMG Echo Trains)不可避免地要受到噪声的影响,表现为在大中孔隙可动流体成分造成基线偏移、在微小孔隙束缚流体成分产生畸变,给反演解释工作带来极大的不确定性。针对低信噪比的核磁共振测井数据处理提出了基于奇异值分解法(SVD)滤波的核磁共振数据变换反演方法 BRD(Butler Reeds Dawson)。该方法利用Hankel矩阵与回波信号的相互构建关系,把回波信号的Hankel矩阵作为SVD滤波处理的信号矩阵,实现了对低信噪比回波信号的分解和滤波。结合BRD反演算法,利用SVD处理后的高信噪比全波列数据反演出流体的T2分布。在随后的模拟数据试验和实际数据处理中分解和滤波在确保可动流体成分和提高束缚流体成分在反演信息准确恢复上是有效的。     

基于可变临界孔隙度Nur模型的页岩气层横波速度预测

准确的横波测井速度是影响地震叠前属性分析及反演质量的重要参数,在缺乏偶极横波测井情况下需要用Krief、Pride等数学模型预测横波,近年来临界孔隙度模型在计算骨架的弹性模量中应用效果较好。在前人研究的临界孔隙度模型的基础上,发展出了可变临界孔隙度的Nur模型,并将遗传算法应用于可变临界孔隙度的计算,最终估算得到了页岩气层的横波速度。实例应用表明,遗传算法可以计算得到沿井眼不同深度的临界孔隙度,而且预测得到的横波与偶极横波测井（DSI）一致性好,证明该方法应用于页岩气的横波估算中是可行的。     

油润湿致密砂岩核磁共振弛豫机理与流体识别方法

核磁共振测井是一种能够进行流体识别的重要测量手段,岩石的润湿性对其具有重要影响。鄂尔多斯延长组长8段致密砂岩储层孔隙度低,渗透率差,为弱油润湿性,现有的核磁共振测井流体判别方法难以适用,解释符合率偏低。考虑润湿性因素的影响,研究了水湿、油湿以及混合润湿条件下的核磁共振驰豫机理,利用数值模拟计算了不同润湿性条件下核磁共振响应特征。分析发现,核磁共振差谱几何均值与有效孔隙度差对流体敏感,用这两个参数构建的交会图能有效区分油层和水层,利用核磁共振测井数据和构建的图版实现了储层流体类型的识别。应用实例表明,该方法能有效实现致密砂岩油润湿储层的流体识别,弥补了现有核磁共振差谱分析判识油润湿储层流体类型的不足。     

基于遗传算法的核磁共振T2分布反演

针对核磁共振回波的正演理论,提出了一种新的基于遗传算法的核磁共振(NMR)弛豫信号多指数反演方法,给出了新方法的具体实现过程,并对理想模型和实际测井数据进行了处理.GA算法与基于奇异值分解的MAPII算法和最小二乘法反演结果对比表明,GA算法与其他方法的结果具有较好的一致性,特别是在信噪比较低的情况下,该算法仍然能保证弛豫谱的真实性.该方法不仅能够满足各种核磁共振测井数据处理的需求,而且也能用于核磁共振岩心分析.     

联合扩径校正在煤层气勘探中的应用

煤层气勘探和开发中普遍应用了声速测井这一测井方法。测井环境的周围因素,特别是井径的无规则变化,对声波时差测井曲线有一定的影响,给声波测井资料的应用带来偏差。对于消除环境因素的影响,前人提出了一些方法,如漫反射声路法,路径校正法,经验公式法等。但是由于井下环境的复杂性,上述方法的效果受到了诸多限制。本文设计了两个理论模拟,分别研究了漫反射声路法和路径校正法在普通均质地层和存在煤层变化的岩性地层的响应特点,综合二者的特点,提出了联合井径校正方法;并应用于煤层气测井资料当中。实际处理结果表明,该方法能有效地消除井径扩径引起的声波时差异常。     

径向基函数神经网络法致密砂岩储层相对渗透率预测与含水率计算

致密砂岩储层具有物性差、孔隙结构复杂、非均质性强等特点,导致利用传统方法难以精确预测或计算其相对渗透率和含水率。为此,文中提出基于径向基函数（RBF）的神经网络预测相对渗透率方法：在介绍RBF神经网络原理的基础上,选择高斯函数和最近邻聚类算法构建网络模型;以含水饱和度、核磁束缚水饱和度、孔隙度、渗透率等四参数为输入,油、水相对渗透率为输出,根据误差分析确定最佳相对渗透率预测网络模型及参数;最后采用分流量方程计算得到储层含水率。将该方法应用于鄂尔多斯盆地陇东地区延长组长8储层,预测的油、水相对渗透率与相渗实验结果一致,计算的含水率与测试结果吻合。     

利用测井技术识别和探测裂缝

在测井新技术中用于裂缝识别与研究的主要是地层微电阻率扫描成像、声波成像和方位侧向成像等成像测井系列.常规测井技术与成像测井技术结合,不但可以识别裂缝,计算裂缝的几何参数,还能给出裂缝的有效性、发育程度等参数,进一步分析裂缝网络的横向展布情况.给出的实例说明了测井技术在探测裂缝方面的实用性.     

胜利老河口油田桩106井区馆陶组成藏规律研究

胜利油区老河口油田桩106井区馆陶组砂层组主要包括河道、堤岸、泛滥平原、废弃河道4种沉积亚相。主力含油层为上第三系馆陶组上亚段曲流河沉积的河道砂体。该区周围被富生油凹陷包围,断层对该区上第三系油气的运移和聚集起到了重要的控制作用。通过大、小断层的连接,油气沿断面和储集层作垂向和横向交替运移,形成网毯状油气运聚模式。丰富的油源、优越的油气运聚条件以及良好的储盖组合在馆陶组形成以岩性油藏、岩性-构造油藏为主的隐蔽油气藏。油气藏自南向北具有含油层系逐渐变多、变深,含油性能逐渐变好的特点。