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.     

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%。     

辽河油田西部凹陷沙河街组三段致密油气总有机碳含量测井计算方法探讨

烃源岩评价是致密油气的重点评价内容之一,而总有机碳含量是烃源岩评价的重要内容之一。根据辽河油田西部凹陷古近系沙河街组三段（Es3）致密油气特殊的地质条件和测井响应特征,分别考察了不同测井曲线与试验分析总有机碳含量之间的关系,并建立了烃源岩的识别方法和4种不同的总有机碳含量计算模型。通过对比和实际井的处理表明,铀曲线指示法所建立的总有机碳含量计算模型精度要高于其他方法所建立的计算模型,但是理论和实际效果上看,改进的△lgR法计算结果更合理。研究结果为研究区后续烃源岩的研究及寻找“甜点”区域打下了坚实的基础。     

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.     

柴达木盆地西部古近系咸化湖盆烃源岩总有机碳含量预测

针对咸化环境影响柴达木盆地西部地区烃源岩有机碳预测问题,根据盐度变化采取了优化的ΔlgR法、多元回归法、以及BR-BP神经网络方法进行有机碳含量的预测,探讨3种模型对有机碳预测结果的差异.研究结果表明:多元回归模型预测效果较差,优化后ΔlgR模型准确性较多元回归模型有所提高,但普适性较差,BR-BP神经网络模型在高咸化...     

△lg 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.△lgR方法是一种利用测井资料识别和计算含有机质岩层总有机质碳的方法.文中简要介绍了△lgR技术的方法及原理,并结合录井、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.     

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。     

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...     

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.     

有机碳含量在深水沉积物层序划分中的应用

利用电阻率和声波测井资料估算得到的地层中有机碳含量进行层序地层学分析,可弥补深水沉积体系旋回性不明显的不足,为层序地层单元划分和对比提供依据。首先用△lgR法计算了松辽盆地Gu57井青山口组的有机碳含量,然后利用计算出来的有机碳含量曲线的旋回性,在青山口组识别出4个三级层序旋回和9个四级层序旋回,并进一步划分出水进域和高位域。结果表明基于△lgR值求取有机碳含量具有较高的精度和分辨能力,能够满足深水沉积层序划分的需要。依据有机碳含量的垂向变化趋势,得出了古龙凹陷青山口组时期相对湖平面的升降过程。     

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。     

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。     

页岩油烃源岩地化参数测井评价方法及应用

测井资料进行烃源岩识别与有机碳含量评价已得到广泛应用,但由于有机碳含量的计算精度不高且其他地化参数测井定量评价方法相对空缺,烃源岩测井综合评价体系还不完善。基于烃源岩测井响应特征分析,建立有机碳含量、生烃潜率、氯仿沥青“A”、镜质体反射率这4种地化参数的多套测井定量评价模型,创新提出改进的Δlog R法、细分岩性法计算有机碳含量,有效提高计算精度。以鄂尔多斯盆地陇东地区延长组长7₃烃源岩为例,精细构建研究区烃源岩测井评价参数体系,同时基于烃源岩品质综合评价指数,建立研究区长7₃烃源岩分类评价标准,为后续“甜点”评价提供技术支持。     

烃源岩测井识别与评价方法研究

烃源岩测井评价通过纵向连续的高分辨率测井信息估算地层的有机碳含量，弥补了因取心不足而造成的在区域范围内识别与评价烃源岩的困难，为资源量估算及油气勘探决策措施提供地质依据。研究了用△lgR、多元统计分析和人工神经网络方法根据测井信息识别与评价烃源岩的方法，用这些方法对塔里木盆地台盆区21口井寒武-奥陶系进行烃源岩层段识别与评价，将测井资料处理成果与岩心的有机地化、地质录井资料相互检验，证实所用方法基本满足烃源岩评价的需要。     

利用测井信息计算页岩有机质丰度 ——以川南长宁地区龙马溪组为例

充足的有机质是油气生成的物质基础,有机质丰度决定了烃源岩的生烃潜力,因此获取页岩有机质丰度对指导页岩气的勘探开发具有重要作用。在选取川南长宁地区龙马溪组下段泥、页岩作为研究对象的同时,利用总有机碳含量作为有机质丰度评价指标,对泥、页岩样品化验得出的有机碳含量和对应深度的测井数据进行拟合,得出总有机碳含量的计算公式,并依据不同测井响应参数的选取,总结出 3 种测井计算方法,相应地回归出 3 个计算公式,在研究区对计算结果进行验证和误差分析。结果表明：Δ lg R-密度法和密度-铀多元回归法得出的有机碳含量与样品实测的有机碳含量符合程度较高;单井纵向上表现出龙马溪组有机碳含量在下段底部附近较高,具有由底部向上逐渐降低的趋势;密度-铀多元回归公式计算的误差最小,表现出较强的适用性,可在长宁地区推广应用。     

三塘湖盆地芦草沟组致密油烃源岩总有机碳含量计算

三塘湖盆地芦草沟组烃源岩是二叠系油气的主要来源,研究其有机质丰度对评价该区烃源岩具有重要意义。采用Δlog R法可以定性识别生油岩,并计算总有机碳含量;通过分析烃源岩的测井响应特征得到总有机碳含量与测井曲线之间的关系,进行多元线性回归分析,获得烃源岩总有机碳含量的计算模型。经对比分析,多元回归法能准确反映芦草沟组烃源岩总有机碳含量的变化趋势,且计算简便,可广泛用于三塘湖盆地芦草沟组烃源岩定量评价工作。     

△1gR法在生油岩评价中的应用

用测井资料评价生油岩的△lgR法已比较成熟,取得了较好的应用效果.在勘探程度相对较低、地球化学分析资料较少的地区,用测井资料评价生油岩是完全可行的.该方法可以对单井的生油岩从质量、厚度等方面进行评价,再结合少量的地球化学分析资料,就可以对区域上生油岩的生油能力、质量及分布情况等作出评价.     

△lgR法在生油岩评价中的应用

用测井资料评价生油岩的△lgR法已比较成熟,取得了较好的应用效果,在勘探程度相对较低,地球化学分析资料较少的地区,用测井资料评价生油岩是完全可行的,该方法可以对单井的生油岩从质量,厚度等方面进行评价,再结合少量的地球化学分析资料,就可以对区域上生油岩的生油能力,质量及分布情况等作出评价。     

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。     

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。