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。     

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%。     

松辽盆地东南隆起区上白垩统青山口组油页岩有机碳含量预测及效果评价

通过建立实测有机碳含量与测井资料之间的关系进行有机碳含量预测,可以克服有机碳含量分析实验取心不全面、测试数据少、测试费用高等缺点.通过分析松辽盆地东南隆起区上白垩统青山口组油页岩测井资料与实测有机碳含量关系,根据自然伽马、电阻率、声波时差、密度与实测有机碳含量的相关性,建立了东南隆起区青山口组油页岩改进△lgR模型、多元逐步回归模型和BP神经网络模型,定量预测了 JFD-8井青山口组油页岩有机碳含量随深度变化关系,分析了 3种模型的预测w(TOC)和实测w(TOC)的误差.研究认为:BP神经网络模型适用于数据量大的地层,受岩性变化和压实作用等因素的影响小,当油页岩层的w(TOC)变化范围大时更具优越性;多元逐步回归模型适用于测井曲线对油页岩层段响应好的地层,显著参数越多预测越精确;改进△lgR模型适用于岩性单一的地层,操作简便,但误差较大;勘探开发初期,当测井及地化资料不充足时建议使用改进△lgR模型和多元逐步回归模型,勘探开发后期,当测井及地化资料充足时建议使用多元逐步回归模型和BP神经网络模型.该研究成果为松辽盆地油页岩勘探开发提供了有力的技术支持.     

优化的ΔlogR技术及其在中—深层烃源岩总有机碳含量预测中的应用

针对利用Δlog R技术预测中—深层烃源岩总有机碳含量效果较差的问题,依据一一映射原理,利用归一化方法对Δlog R技术进行优化,并引入自然伽马参数,建立优化的总有机碳含量预测模型。该模型不仅可预测中—深层烃源岩有机碳含量,也可预测浅层烃源岩总有机碳含量。引入自然伽马参数,有助于减少非烃源岩高阻段对总有机碳含量预测的影响,增强预测模型的抗干扰能力;将所有参数归一化,不仅消除测井仪器不同等因素带来的误差,也降低运算过程中数据的复杂程度。结合渤海湾盆地东濮凹陷西南部洼陷勘探程度较低,使用测井仪器种类较多和沙三段中亚段烃源岩埋藏较深、声波时差较低的勘探现状,分别利用Δlog R技术和优化的Δlog R技术对烃源岩总有机碳含量进行预测。相比Δlog R技术,优化模型相关系数的平方提高了0.371,估计标准误差降低了0.139,表明优化的Δlog R技术能够较好地预测中—深层烃源岩总有机碳含量的变化趋势。另外,利用优化模型预测东濮凹陷西南部洼陷总有机碳含量分布,结果表明研究区北部为有利烃源岩发育区。     

Δlg R技术在烃源岩评价中的应用

有机碳质量分数（TOC）是反映岩石有机质丰度最主要的指标之一。ΔlgR机质岩层总有机质碳的方法。文中简要介绍了ΔlgR录井、地质背景资料,利用声波、电阻率测井资料计算了冀中中生界烃源岩的有机碳质量分数,并对烃源岩层的丰度及展布规律进行了分析研究。实际应用表明,该方法可弥补地化实验资料缺乏的不足,而且简单易行、经济实用,具有广泛的应用前景。     

烃源岩总有机碳含量测井预测模型探讨——以陆丰凹陷文昌组为例

测井参数与烃源岩总有机碳（TOC）含量之间存在某种响应关系,可以利用测井参数对TOC进行预测。建立了陆丰凹陷文昌组烃源岩TOC和电阻率曲线、声波时差曲线、中子孔隙度曲线、自然伽马曲线和密度曲线之间的多元回归模型、BP神经网络模型和曲线叠合模型,探讨了3种模型对TOC预测效果的差异。结果表明,多元回归模型对陆丰凹陷文昌组半深湖亚相、三角洲前缘亚相烃源岩的TOC预测效果较好,对滨浅湖亚相的预测效果较差;BP神经网络模型比多元回归模型预测的效果好;曲线叠合模型预测效果较差。在实际应用中,BP神经网络模型适用于测井参数与TOC难以用显式函数表达,且有足够大数据量的地层;多元回归模型适用于测井参数与TOC有明显相关性的地层;曲线叠合模型适用于伽马曲线对黏土和有机质含量响应明显的地层,并且目标曲线在非烃源岩层能较好叠合。通过对以上模型的分析,可向该坳陷其他次级凹陷推广应用。     

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。     

对烃源岩评价的几个问题的深入探讨

烃源岩评价是关系到一个地区有无、有多少油气资源的基础问题,当前烃源岩评价中的一些认识仍欠缺思量:①以有机碳含量表征烃源岩的丰度忽视了烃源岩地质条件下的非均质性问题,烃源岩丰度的研究需考虑烃源岩的沉积环境,并与测井资料评价(ΔlgR)法预测有机碳含量结果对比分析;②对于腐泥型或混合型干酪根的烃源岩,排烃效率高时,生烃损耗...     

渤海湾盆地渤中凹陷西南部深层烃源岩有机相预测

针对渤海湾盆地渤中凹陷西南部烃源岩层系多、非均质性较强等特点,开展了烃源岩干酪根显微组分、元素分析、岩石热解、气相色谱等地球化学分析测试,在沉积相的约束下对比了ΔlogR系列方法、多元回归法、BP神经网络法预测有机质丰度参数的优劣,优选BP神经网络法进行烃源岩总有机碳含量、裂解烃含量的单井预测,进而计算得到氢指数预测曲线,结合总有机碳含量进行有机相分析,定量刻画各层系烃源岩的有机相,分析烃源岩的优劣和展布特征。结果表明,BP神经网络法的预测精度相对较高,东营组二段下亚段烃源岩主要为Ⅱ₂型干酪根,氢指数为125～400 mg/g,总有机碳含量基本小于3%,其有机相主要为BC相、C相和CD相;东营组三段烃源岩主要为Ⅱ₁—Ⅱ₂型干酪根,沙河街组沙一二段、沙三段烃源岩主要为Ⅰ—Ⅱ₁型干酪根,这三套烃源岩的氢指数为250～650 mg/g,总有机碳含量为3%左右或大于3%,其有机相主要为B相、BC相和C相。沙河街组优质烃源岩主要发育于研究区中南部,是下一步勘探的重点区域。      

下刚果盆地A区块Madingo组烃源岩TOC含量的地球物理定量预测

TOC含量是烃源岩有机质丰度和生烃潜力评价的重要内容,由于受油基泥浆污染,下刚果盆地A区块可用于实测Madingo组烃源岩TOC含量的样品较少,且分布不均匀,难以进行定量评价。而地球物理资料蕴含着烃源岩的多种地球化学信息,可以有效地定量预测TOC含量。以研究区实测TOC含量和测井资料为基础,通过交会分析寻找与TOC相关性较好的测井参数,分别利用多元回归分析法、改进的ΔlgR法和BP神经网络法预测TOC值,并比较预测值与实测值的相关性,优选计算方法并进行单井TOC含量的测井定量预测。结合三维地震数据建立测井预测TOC含量与井旁道地震属性之间的神经网络模型,计算TOC数据体。结果表明：研究区与实测TOC相关性较好的测井参数包括密度、自然伽马和声波时差;BP神经网络法预测效果最好,单井预测TOC结果和实测TOC值相关系数高达0.9542;研究区TOC三维定量预测结果呈“垂向上层状分布,平面上北东低、南西高”的特征。     

吐哈盆地烃源岩有机碳质量分数测井定量预测模型

烃源岩地层通常具有高声波时差、高孔隙度、高电阻率和低密度等测井响应特征。正常情况下,烃源岩有机碳质量分数越高,其在测井曲线上的异常反应就越大。将测井信息与有机碳质量分数之间建立一种定量关系模型,就可以计算出烃源岩有机碳质量分数在纵向上的连续变化值,从而有效地弥补实验室测样的不足。国内外学者对此进行了相关的探讨与研究,提出的定量预测模型可分为单参数型和多参数型。文中依据吐哈盆地地质资料,在Δlg R方法的基础上同时结合多元统计原理,选取了声波时差测井与电阻率测井,建立了两者与有机碳质量分数之间的线性关系式。根据实测值与拟合值的比较,认为建立的定量预测模型拟合效果良好。     

利用地震信息定量预测烃源岩热成熟度——以琼东南盆地乐东—陵水凹陷为例

琼东南盆地深水区钻测井数量少、钻遇层位浅和难以获取高精度地层速度,不利于有机质成熟度的预测。为此,本文从烃源岩镜质体反射率—孔隙度(Ro-Φ)预测模型建立和地层速度提取两个关键环节入手,形成了一套适用于琼东南盆地乐东—陵水凹陷的烃源岩成熟度地震定量预测方法:①采用研究区及邻区烃源岩Ro与Φ的乘方关系,建立了烃源岩Ro-Φ预测模型;②利用有色反演方法确定了相对速度分量与低频速度分量,再将相对速度分量与低频速度分量合成为频带适中的地震绝对速度。对比Ro-TTI方法与本文采用的Ro-Φ方法的烃源岩成熟度预测效果可知:前者预测有机质成熟度精度更高,适用于勘探程度较高的地区;后者主要基于地震、钻井和地质资料,可以从宏观上了解烃源岩的空间展布及生烃潜力,适用于勘探程度较低的地区。古近系烃源岩成熟度的地震定量预测结果表明,古近系烃源岩在凹陷中心部位成熟度较高,向四周逐步降低,表现为:古近系上部渐新统(陵水组、崖城组)烃源岩达到成熟—高成熟阶段,局部地区甚至达到过成熟阶段,现今及成藏期对本区供烃具有重要贡献,其中崖城组烃源岩生烃最为有利;下部始新统烃源岩在全区几乎处于过成熟阶段。     

基于2种机器学习方法的页岩TOC含量评价——以川南五峰组—龙马溪组为例

为了建立合理准确的川南五峰组—龙马溪组页岩TOC含量预测方法,以长宁、泸州等地区的测井曲线及17口井实测TOC含量数据为基础,利用主成分分析法对这些资料进行预处理,基于BP神经网络和梯度提升决策树（GBDT）方法建立2种TOC含量预测模型,并将之与传统TOC含量预测方法进行对比。结果表明： ① 2种新模型的准确度均高于传统方法,预测结果与实际值吻合度均满足要求。②与BP神经网络模型相比,GBDT预测精度更高,均方根误差仅为0.0387。利用GBDT方法所建立的TOC含量预测模型具有低成本、高效、连续等特点,能够快速准确地预测目的层TOC含量。该成果可为提高页岩油气勘探开发效率提供有效技术支撑。     

渤中凹陷西南部烃源岩TOC含量预测

烃源岩总有机碳（TOC）含量是评价有机质丰度的主要指标。地球化学方法的岩心测试仅能获得离散的TOC含量数据,难以实现烃源岩的三维定量评价。结合地球物理测井方法和地震叠前反演方法,针对渤中凹陷西南部陆相深层烃源岩,通过岩石物理交会分析优选对TOC含量敏感的弹性参数,建立TOC含量与纵波速度、密度的地震反演模型;使用拓展ΔlogR方法和地震叠前反演方法分层计算渤中凹陷西南部东营组和沙河街组烃源岩TOC含量,获得TOC含量曲线和TOC含量三维反演体,进而计算东二下段、东三段、沙一二段、沙三段烃源岩TOC含量地震预测平面图。结果表明预测误差较小,证明了该方法的可靠性。研究区烃源岩非均质性较强,总体呈现“层系多、分布广”的特征。东营组烃源岩北部优于南部,且东三段TOC含量值总体高于东二下段;沙河街组TOC含量值整体较高,为研究区的主力烃源岩层,TOC含量呈现自沉积中心向外逐渐降低的趋势,尤以沙一二段A、B、C、E井区及其附近区域、沙三段A、C井区及其西部、南部部分地区TOC含量值最高,具有良好的生烃潜力。     

优质烃源岩识别及其多属性反演技术定量评价——以渤海海域辽东南洼陷为例

以渤海海域辽东南洼陷为例，综合利用地球化学、测井与地震资料，建立了优质烃源岩常规地球化学参数、测井参数与地震反射三级识别标志：常规地化特征主要为总有机碳含量（TOC）大于2%，生烃潜力（S₁+S₂）大于10mg/g，镜质体反射率（R₀）大于0.5%；测井曲线具有高伽马、高电阻率、高声波时差、高中子孔隙度、低密度的特点；地震上具有低频、强振幅、连续、平行反射的特征。利用测井数据，对比交会分析、多元回归法与ΔlgR法，建立单井TOC曲线。再利用地震资料，提取地震属性，运用多元回归分析和神经网络方法进行属性优化训练，优选与TOC相关性较高的属性组合，反演得到TOC数据体。结果表明：研究区各层段的优质烃源岩整体展布范围广，厚度较大。洼陷北部优质烃源岩明显比南部厚，是该区生烃中心，南部则主要沿走滑断层呈串珠状分布，明显受到走滑断层控制。辽东南洼烃源岩发育层系较多、规模较大、生烃潜力大，是渤海海域极具勘探潜力的地区。     

泥页岩有机非均质性评价及其在页岩油资源评价中的应用——以松辽盆地南部青山口组为例

泥页岩存在较强的有机非均质性,实测地化数据受到样品数量的限制,难以精确描述油气在泥页岩体系中的分布特征。基于改进的ΔlgR模型评价泥页岩有机质丰度和残留烃含量,参照页岩油资源评价分级标准,可清楚地刻画页岩油富集、低效、无效资源的空间分布。根据热解色谱分析参数校正实验和组分生烃热模拟实验,确定S₁的重烃、轻烃补偿系数,采用体积法定量评价不同级别页岩油资源量,指明有利的勘探区块。研究结果表明,改进的ΔlgR模型较好地改善了测井资料评价地化参数的精度,可操作性强。应用结果显示,松辽盆地南部青山口组页岩油资源主要富集在青山口组一段中、下部,区域上分布于扶新隆起、红岗阶地和长岭凹陷北部,富集资源量48.08×10⁸ t,约占总资源量的1/3。通过有机非均质性刻画来评价页岩油气资源的分布特征,不仅阐明了页岩油的空间分布特征,而且还节约分析化验的成本,为页岩油下一步勘探开发提供实质性的指导。     

一种新的TOC含量拟合方法研究与应用

由于取样的限制,通常在烃源岩评价中往往只能获得十分有限的实测烃源岩的TOC含量数据。但随着我国多数盆地精细勘探的深入,需要更加精细的烃源岩评价,因此,人们对测井数据拟合烃源岩的TOC含量变化越来越重视。目前该技术最先进的是人工神经网络拟合方法,但多种神经网络在拟合高成熟度碳酸盐岩烃源岩地层的TOC含量时相关性均不够高。针对研究区内烃源岩的特点,尝试了一种用图版分类-模糊排队-BP神经网络联合拟合TOC含量的新方法。利用该方法对鄂尔多斯盆地马家沟组的测井资料和实测总有机碳资料进行数据处理,将结果与ΔlogR方法、模糊神经网络方法的结果相比较,证实该方法的结果与实测值有更好的相关性,为系统了解鄂尔多斯盆地下古生界烃源岩发育提供了一定的科学依据。