核磁共振测井在川西低孔隙度低渗透率储层中的应用

以核磁共振岩心实验标定为依据,充分结合谱信息的分布特征,并借助测试资料对核磁共振测井在川西低孔隙度低渗透率储层中的评价技术进行了深入研究,其结果表明,核磁共振测井较易剔除非储层,能够提供可靠的储层参数,较为准确判别储层流体性质,应用效果较好,提高了低孔隙度低渗透率储层的测井解释符合率.     

凝析气田中用核磁共振测井确定渗透率

核磁共振（NMR）技术被用于辅助表征北澳大利亚滨海Bayu-undan油田的含气砂岩储层。基于标准算法的NMR测井渗透率在高孔隙度、低粘土含量的砂岩层段中对岩心渗透率低估达两上数量级之多，     

用核磁共振测井求凝析气田的渗透率

核磁共振技术（ＮＭＲ）用于帮助于了解澳大利亚协作区域近海的Ｂａｙｕ－Ｕｎｄａｎ油田储气砂岩的气层特征，在高孔隙，低粘土含量的砂岩层段中，基于标准算法的ＮＭＲ渗透率比真实的岩心渗透率小两个数量级，而在低孔隙度，薄层交替的泥质的砂岩层段中，这些最初的ＮＭＲ渗透率却比真实的岩心渗透率高，通过调整渗透率算法中的输入量（孔隙度与孔隙大小）可以获得改进的ＮＭＲ渗透率值。在测井仪器敏感区，气态烃的存在及其较低的     

核磁共振测井在致密含气砂岩储层评价中的应用

致密含气砂岩储层的特点是孔隙度小、渗透率低、含气饱和度高,使用常规测井方法很难求准储层的地质参数,如孔隙度、渗透率.核磁共振测井可以准确地提供地层的自由流体体积和束缚流体体积、有效孔隙度及其渗透率,能较好地判断干层、水层及气层.     

运用测井资料确定致密砂岩气层的相对渗透率

运用测井和岩石物性资料确定渗透率的方法,是在比较测井导出过渡带含水饱和度剖面的基础上,找出毛细管压力标准曲线,把曲线中得到的压力数据代入Purcell方程式,便得到相对渗透率曲线。该方法适合于过渡带很长的致密砂岩地层。     

以分段测井资料为基础估计孔隙度和渗透率

本文叙述一种以分段声波测井资料为基础确定孔隙度和渗透率的简单有效的方法。该方法把测井曲线分成许多性质相同的段，再把这些段分成若干个组，每个组声波传播时间值范围相似。利用岩心资料建立每个组声波传播时间至孔隙度的转换关系。类似地再确定孔隙度至渗透率的转换关系。     

用覆压岩心渗透率优化测井渗透率计算模型

渗透率是确定储层产能的关键指标之一,其准确性关系到储层产能评价的准确程度。测井数据相对试井资料更加丰富、成本低,可以有效获得井筒附近地带各小层的静态特征,为小层的产能评价提供参数支持。为了使测井渗透率的计算更为精确,以吉木萨尔致密油地区为例,在前人研究基础上,通过分析对比覆压孔渗实验数据,发现渗透率和有效覆压的无因次乘幂关系比一般认为的指数关系要好。用无因次乘幂关系模型预测地层真实岩心渗透率,进而来拟合测井参数与孔隙度、渗透率的关系,以达到优化测井渗透率计算模型的目的。该方法在吉木萨尔致密油地区的应用效果良好,比直接用地面岩心实验值的计算结果更为接近实际值。     

砂砾岩储层孔隙度和渗透率预测方法

垦西地区沙四段砂砾岩体岩块含量高,矿物多变,孔隙结构复杂,导致测井响应差异大,用传统的统计回归方法和测井解释方法计算储层孔隙度和渗透率精度很低.用基于测井相分析的参数回归法、多矿物模型测井最优化方法和BP神经网络法等方法分别计算砂砾岩孔隙度和渗透率,其目的是提高复杂岩性储层参数的解释精度,满足油藏描述和储量计算对参数精度的要求.通过与岩心分析结果对比,基于测井相分析的参数回归法较一般解释方法的解释精度高,而多矿物模型测井最优化法和BP神经网络法等非参数数学建模方法比前者的效果更好.该方法提高了现有测井信息的利用率,在垦西地区砂砾岩体应用中取得了良好的效果.     

用核磁共振测井资料评价砂砾岩体低孔低渗油气藏

砂砾岩体低孔低渗储集层由于孔隙中流体的测井响应信号弱,常规测井难以识别与评价。核磁共振测井能提供与岩石骨架无关的孔隙度等测井信息,能有效地识别和评价储集层。而且,其多种烃类检测模式及其评价方法能定性评价流体性质和定量计算其流体体积。胜利济阳坳陷东营凹陷陡坡带低孔低渗砂砾岩体测井评价表明,核磁共振测井在储层识别、岩石参数计算、流体性质识别中发挥了很大作用。     

永安砾岩体孔隙度的测井评价方法

郑金安等．永安砾岩体孔隙度的测并评价方法．测井技术，１９９４，１８（３）：２１２～２１８永安油田砾岩体是一套特殊储集层。本文探讨了利用常规测井资料评价这种岩性复杂的特殊储集层孔隙度的方法。     

基于测井资料计算孔渗比的储层评价方法

受早期成藏条件和后期成岩作用的综合影响,使得储层孔隙结构复杂化,导致在勘探过程中经常遇到在试油和试采过程中实际储层产量与产能预测结果不符的情况.实验研究表明,孔隙结构(渗透率与孔隙度的比值)与孔喉半径有良好的相关性.尝试应用测井资料计算得到的孔隙度、渗透率对储层进行正确产能预测,在华北油田取得了较好的地质应用效果.     

中子寿命测井在低孔低渗碳酸盐岩储层的应用

侯哲国．中子寿命测井在低孔低渗碳酸盐岩储层的应用．测井技术，１９９４，１８（５）：３４５～３４９对高矿化地层水中的氯离子敏感是中子寿命测井的独到之处，但低孔低渗碳酸盐岩储层中气、水体积贡献的电性差异之小，给该测井的应用带来困难。本文旨在探索几种简单易行的解释方法，并讨论与精度有关的问题。     

用核磁共振和常规测井资料预测毛细管压力曲线方法

为了连续获取储层毛细管压力曲线以评价储层孔隙结构,针对非常有限的实测资料,以125块不同岩性的岩心压汞分析资料为基础,提出了在没有取心井的研究区域利用核磁共振测井有效孔隙度资料和常规密度测井资料预测岩石最终进汞饱和度模型,建立通过核磁共振T2谱的最大弛豫时间了Tmax预测岩石的排替压力模型;利用对数和线性拟合关系,采用分段的方法构建毛细管压力曲线.该方法解决了现场很难准确获取渗透率资料的操作难题,在油田现场容易实施.经与实测曲线对比发现,利用新方法获得的结果可信度很高.     

高孔隙度低渗透率碳酸盐岩储层测井解释难点分析

根据实验室岩心分析数据，通过对微观孔隙结构分析，讨论了高孔隙度低渗透率型碳酸盐岩储层测井电阻率、孔隙度、渗透率和含水饱和度之间关系的测井响应异常。具体分析了某孔隙型碳酸盐岩油气田B层油气藏的响应特征，从岩心分析资料建立的孔隙度渗透率交会图分析表明，B层的油气储性较差，与原测井响应的高孔隙度、高含油饱和度特征有比较大的差异。例举了数口井的应用实例。     

Intelligent Prediction of Porosity and Permeability from Well Logs for An Iranian Fractured Carbonate Reservoir

Abstract

One of the most important processes in reservoir engineering is reservoir characterization, in which the reservoir parameters such as porosity and permeability are calculated. These parameters have crucial importance in reservoir engineering computations like reserve estimates and reservoir management. Estimation of porosity and permeability from conventional well logs for uncored well intervals is a good suggestion, but the complexity of the fractured carbonate reservoir makes the application of traditional statistical models totally unreliable. In this article the power of the pattern recognition of artificial neural networks (ANNs) has been applied to develop a transformation map from available most related well logs to rock petrophysical properties of Darquvain reservoir in the southwest of Iran. Comparison of the obtained results illustrates that ANN models can yield more reliable results with respect to traditional models of estimating petrophysical properties. An ANN can be utilized as a flexible and powerful tool for reservoir characterization from available well logs in development projects in the oil and gas industry.     

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目前低渗透储层测井评价结果与试油效益并不令人满意，其原因是低渗透储集层类型的差异导致其导电性和测井响应特征不同，而测井解释大多数还是沿用中高孔渗油气藏的解释方法。因此，低渗透储集层的测井解释模型要针对不同的储集层类型建立模型，其核心问题是利用测井资料进行低渗透储集层类型的识别。文章首先应用毛细管压力曲线、岩电实验数据、物性分析数据和相对渗透率曲线等实验资料，结合实际测井和测试资料，采用地质储层分类标准和储层的分形特征对塔中志留系储层进行分类研究，建立了适应井区的测井分类标准；然后，采用BP神经网络方法建立了识别储层类型的测井分类模型；最后应用该方法处理该层系低孔低渗储层的实际测井资料。其处理解释结果与岩心分析结论比较，符合率高达91.89%，试油结果也验证了该方法的实用性、准确性。