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.     

应用测井方法计算泥页岩有机碳质量分数

有机碳质量分数(TOC)是评价页岩气资源潜力的重要参数之一。利用测井信息的特殊响应,可以快速识别井下泥页岩地层。依据大量的实测数据,结合测井方法计算泥页岩TOC,可以有效地筛选富有机质泥页岩层段。以塔里木盆地2口井为例,探讨测井方法计算TOC的适用性。研究认为:经典的△lg R法对高—过成熟阶段的海相泥页岩TOC的计算并不适用,对中等成熟阶段的陆相泥页岩TOC的计算具有一定的适用性;对海相、陆相泥页岩利用U曲线法计算TOC具有很好的应用效果;在缺乏成熟度数据的非高—过成熟阶段的泥页岩层段,使用△lg R与U曲线组合法计算TOC,可以提高计算值的精确度。     

测井方法计算总有机碳含量和评价油页岩储层

正壳牌、雪佛龙以及其他油公司已经对新一代油页岩开发技术进行了论证,开发了用测井资料计算总有机碳含量、评价油页岩储量的技术。油页岩实验室分析技术。油页岩岩心分析一般包括矿物分析和化学成分分析。矿物分析包括骨架密度、总有机碳含量、     

基于PCA-CNN模型的页岩储层有机碳含量预测方法

总有机碳含量（TOC）是评价烃源岩有机质丰度和生烃潜力的指标之一。以东营凹陷牛庄洼陷页岩油取心井为例,以实验分析岩心TOC和测录井资料为基础,应用交会图获取TOC相关敏感参数。通过采用常规陆相页岩储层TOC计算模型即Δlog R法和多元回归分析法预测研究区湖相页岩储层TOC,相关性不高,效果不佳。因此提出选用机器学习模型即利用主成分分析（PCA）模型与改进的卷积神经（CNN）模型组合,形成PCA-CNN模型,通过PCA模型对数据降维,去除冗余信息和噪声信息,再利用CNN模型进行页岩储层TOC预测,使样本数据质量和TOC预测精度得以提高。将PCA-CNN模型应用到牛庄洼陷的6口页岩油取心井进行TOC预测,结果表明,对于陆相页岩储层,PCA-CNN模型TOC预测精度较高,符合率最高达96%。     

鄂尔多斯盆地延长组页岩有机碳测井解释方法与应用

富有机质页岩中有机质含量是资源潜力评价的重要参数。为了获取研究区未取心井富有机质页岩有机碳含量,试图通过测井解释方法,建立研究区目的层位关于有机碳含量（TOC）的数学模型。通过对研究区20口井延长组岩心TOC测试结果与相应测井参数相关性分析,发现岩心实测TOC值与自然伽马和电阻率的对数呈现较好的正相关性,但与声波时差相关性不明显。据此,利用多元统计方法,建立研究区关于自然伽马和电阻率的对数解释延长组富有机质页岩TOC含量的数学模型。根据柳评177井TOC测井解释结果与实测TOC误差分析结果,该测井解释模型误差均值为5.35%。利用上述数学模型,对研究区46口未取心井延长组富有机质页岩TOC进行计算,并结合20口取心井的测试结果,分析研究区延长组富有机质页岩TOC空间分布特征。上述TOC分布结果与沉积微相的变化趋势具有良好的吻合性,从侧面表明文中建立的有机碳测井解释模型的可靠性和有效性。     

利用测井资料确定页岩储层有机碳含量的方法优选——以焦石坝页岩气田为例

国内外利用测井资料计算页岩储层有机碳含量的方法众多,但各种计算方法都有其相应的适用性及计算精度的优劣。因此,探讨各种计算方法的适用性并最终确定页岩储层有机碳含量的区域性经验计算模型就显得尤为重要。为此,以四川盆地焦石坝地区上奥陶统五峰组—下志留统龙马溪组页岩储层为例,在继承和发展前人研究成果的基础上,结合区域地质特征,利用改进的ΔlgR技术、体积密度法、自然伽马能谱法、多元拟合法、体积模型法等分别建立了有机碳含量的计算模型,并利用岩心分析资料对模型进行对比优选,最终确立了体积密度法为区域性经验计算模型。实践证明:改进的ΔlgR技术和自然伽马能谱法计算精度相对较差;多元拟合法和体积密度法的计算成果均能满足精度要求,但体积密度法方法更为简单且适用范围更广。为进一步验证经验模型的普适性,应用该方法对焦石坝页岩气田重点井的总有机碳含量开展测井精细解释评价,并利用岩心实测资料进行精度分析,其有机碳含量测井解释符合率介于90.5%~91.0%。     

基于常规测井资料的总有机碳含量预测

总有机碳是烃源岩测井评价中一个非常重要的参数。对于确定烃源岩生烃潜力分析以及吸附气含量预测有重要意义。为了研究总有机碳含量的预测方法,以加拿大H区块烃源岩为例,在收集测井资料、实验分析总有机碳含量基础上,分析总有机碳含量与常规测井资料之间的相关性,以相关性分析结果为依据,选择自然伽玛、补偿密度、中子孔隙度、光电吸收截面、自然伽玛能谱-铀以及深浅电阻率的相对变化作为基础参数,建立总机碳含量的BP神经网络预测模型,对预测的总有机碳含量与实验室分析结果加以对比与分析。应用结果表明:基于测井资料相关性分析建立的总有机碳含量BP神经网络预测模型对于总有机碳含量预测具有较高精度,表现出很好的应用前景。该模型对H区块后续烃源岩的生烃潜力有利区分析和吸附气含气量预测具有积极意义。     

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。     

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。     

页岩中基于孔隙度和有机碳含量的甲烷吸附量计算

根据四川盆地页岩气勘探开发经验,页岩气在地下的赋存状态为吸附态和游离态,以及少量溶解态,其中游离态的含量可达20％～85％.因此,研究地层高压条件下页岩中甲烷吸附特征对页岩储层的准确评价以及储量预测具有重要意义.以四川地区页岩气储层为对象进行等温吸附实验,分析实验结果后发现,甲烷在页岩孔隙中随压力增加其吸附量逐渐增加,...     

A地区页岩气储层总有机碳含量测井评价方法研究

页岩气储层中总有机碳含量（TOC）反映了页岩的生烃潜力,准确获取页岩气储层TOC含量对页岩气的开发具有重要意义.利用测井资料的连续性和纵向分辨率高等特点,建立精度较高的TOC测井评价模型.在分析几种常用TOC测井评价方法限制因素的基础上,结合A地区岩性变化复杂的实际情况,建立了BP神经网络预测TOC、拟合方法计算TOC、基于干酪根含量计算TOC共3种模型,并对该地区X井页岩进行了TOC含量评价.结果表明：在A地区采用BP神经网络预测TOC模型其精度最高,可为岩性复杂地区的TOC含量评价提供技术支持.     

页岩气储层总有机碳含量测井评价新方法

对页岩气储层总有机碳含量(TOC)测井评价新方法进行了探索。利用有机质在电阻率测井和自然伽马测井中的不同响应特征以及数字岩石物理实验模拟的结果,提出了双泥质含量评价TOC含量的方法。利用双泥质含量法对实际资料进行了处理,并对处理结果与岩心TOC进行了验证和对比分析。双泥质含量法评价TOC方法精度较高,且方便易行,对于仅有常规测井曲线的地区可选择该方法进行TOC的评价。     

页岩有机碳含量的测井预测方法应用——以鄂尔多斯盆地X区块长7段为例

页岩中有机碳含量是页岩气地质评价中的重要参数之一,为了尽可能准确获的研究区未取芯井页岩层段有机碳含量,通过对研究区长7段20个有机碳样品的实验室测试结果与相应的测井标准化处理后的测井数据开展分析,结果显示声波时差值和深侧向电阻率值与实验测TOC相关性较好,并通过多元线性回归方法建立研究区目的层位关于预测有机碳含量的数学模型。     

地震多属性反演预测页岩总有机碳含量

在单井评价的基础上,采用地震多属性反演方法可实现对页岩总有机碳（TOC）含量（以下称TOC质量分数）分布的横向预测。从井点出发,在地震资料中提取多种属性,结合多元逐步回归分析和神经网络方法进行属性优化训练,获取最佳属性组合,建立起属性组合和目标属性TOC质量分数之间的数学关系,并将其运用到地震数据体中进行TOC质量分数反演。将该方法应用到建南地区下侏罗统东岳庙段进行页岩TOC质量分数分布预测,TOC质量分数预测值与TOC质量分数实测值符合较好。     

利用总有机碳和孔隙度测井计算含水饱和度

<正>斯伦贝谢公司研发出一种根据非弹性和俘获伽马能谱测井导出的总有机碳和孔隙度测井曲线直接计算含烃饱和度的方法。该方法不同于套管井评价常用的碳氧比方法,与根据脉冲中子测井的非弹性和俘获伽马能谱计算含油饱和度的方法类似。它应用了脉冲中子测井仪的最新研究成果,能提供可靠和准确的含烃饱和度。新方法的主要优点是对已有的测井值进行比较,不需要已知地层水电阻率,不依赖电阻率模型,也不需要大量数据刻度,很大程度上不受黏土和其他岩性的影     

利用核测井资料预测海相页岩储集层总有机碳含量

总有机碳含量是反映页岩储集层资源量的重要参数,而核测井包含着大量烃源岩有机质丰度的信息。分析川东南地区X1井、X2井和X3井的核测井曲线响应值与总有机碳含量的相关关系,并从影响总有机碳含量的地质因素出发,选出对总有机碳含量敏感的核测井曲线和能够反映总有机碳含量地质成因的核测井曲线组合参数。通过BP神经网络建立适用于该地区的总有机碳含量核测井曲线预测模型,预测川东南地区X4井的总有机碳含量,预测结果与113块岩心分析结果的平均相对误差为0.41,模型预测精度较高,能满足该地区生产需求。将该模型应用到川南地区威远区块和永川区块的海相页岩储集层,均取得较好的效果,证明该预测模型可操作性强、通用性较好、评价精度较高,为海相页岩储集层总有机碳含量评价提供了有效的技术手段。     

利用核测井资料预测海相页岩储集层总有机碳含量

总有机碳含量是反映页岩储集层资源量的重要参数,而核测井包含着大量烃源岩有机质丰度的信息。分析川东南地区X1井、X2井和X3井的核测井曲线响应值与总有机碳含量的相关关系,并从影响总有机碳含量的地质因素出发,选出对总有机碳含量敏感的核测井曲线和能够反映总有机碳含量地质成因的核测井曲线组合参数。通过BP神经网络建立适用于该地区的总有机碳含量核测井曲线预测模型,预测川东南地区X4井的总有机碳含量,预测结果与113块岩心分析结果的平均相对误差为0.41,模型预测精度较高,能满足该地区生产需求。将该模型应用到川南地区威远区块和永川区块的海相页岩储集层,均取得较好的效果,证明该预测模型可操作性强、通用性较好、评价精度较高,为海相页岩储集层总有机碳含量评价提供了有效的技术手段。     

页岩有机质特性参数测井计算方法及适用性分析

页岩气储层矿物组成分复杂,富含有机质。测井解释评价主要是针对页岩极低孔低渗,具有很强的非均质性和各向异性的特点,对反映页岩特征的有机碳含量、热成熟度指数、含气量、脆性指数等关键参数的计算方法及适用性进行研究,总结不同页岩地层特点的影响因素及适用条件,形成页岩气储层综合评价方法。绘制的页岩解释处理软件,处理结果和岩屑、岩心分析对比结果一致性较好。主要参数定量评价成果为试气层段优选,压裂方案制定,资源评估等后期勘探开发方面的工作提供技术支撑。