CN102262041A - 一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法 - Google Patents
一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102262041A CN102262041A CN 201110099485 CN201110099485A CN102262041A CN 102262041 A CN102262041 A CN 102262041A CN 201110099485 CN201110099485 CN 201110099485 CN 201110099485 A CN201110099485 A CN 201110099485A CN 102262041 A CN102262041 A CN 102262041A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pore
- spectrum
- rock
- rocks sample
- distribution profile
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Abstract
一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法,所述方法包括:对典型岩石样品进行岩心微CT扫描成像,在三维空间定量提取所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱;根据所述典型岩石样品的核磁T2谱,获取所述典型岩石样品的孔隙结构特征;根据所述典型岩石样品的电成像测井数据,生成所述典型岩石样品的孔隙度分布谱;根据所述孔隙半径分布谱、核磁T2分布谱以及电成像孔隙度分布谱,共同确定所述典型岩石样品的孔隙结构类别;根据所述典型岩石样品的孔隙结构类别,确定与所述典型岩石样品对应的饱和度模型,并采用所述饱和度模型确定所述典型岩石样品所在的油气储集层的饱和度。
Description
技术领域
本发明针对火山岩、碳酸盐岩、低孔低渗碎屑岩等复杂储层,提出了一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法。
背景技术
定量计算地层含油饱和度是测井解释评价的基本任务,同时也是油气储集层定量评价的核心。目前测井解释中使用最多的仍然是以电阻率为基础的饱和度评价,虽然其它一些测井技术如核磁共振、阵列感应等也能够提供与储集层饱和度有关的信息,但受这些测井技术应用的成本、多解性、适用性等条件限制,油田现场实际应用较少。
利用电阻率测井资料进行含油气饱和度评价的核心是饱和度模型(或饱和度计算公式)的建立。通过文献调研发现,以往对于饱和度模型的确定大都基于实验室岩石电学性质测量,采用最小二乘法拟合获得,即:将某一油田某一储层段多块岩心的岩电实验结果放在一起,以Archie(阿尔奇)公式或者扩展的Archie公式为基础,利用最小二乘方拟合得到该储层段的饱和度计算公式。通过后来大量的油田现场实践表明:对于物性较好、均质性较强的储层,通过岩电关系拟合的饱和度模型能够取得较好的应用效果。然而,对于目前在油气勘探中广泛遇到的低孔低渗复杂碎屑岩、碳酸盐岩、火山岩等储层,问题远不止这么简单。
申请人前期在复杂岩性特别是东部松辽盆地深层火山岩的测井评价研究中逐渐认识到,不同类型的火山岩,如基性玄武岩、中性安山岩和酸性流纹岩等呈现出不同的电性特征。图1是A、B、C三块岩心的电阻增大率和含水饱和度关系图,其中A为流纹岩,B为安山岩,C为玄武岩。如图1所示,流纹岩A的流纹及气孔等构造比较发育,孔隙性较好,电阻率增大率偏低;玄武岩C基质孔隙度较小,次生孔隙发育程度相对较差,电阻率增大率偏高;中性安山岩B电阻率增大率居中。根据这一认识,申请人之前已经提出了基于岩性的饱和度模型选择及含油气饱和度计算方法,这一方法在松辽盆地,特别是徐家围子火山岩的测井评价中发挥了重要作用。
随着研究的深入,申请人进一步发现,即使岩性相同,当孔隙度不同的时候,岩石的电性差异也比较明显,为此,申请人进一步改进了前期的饱和度计算方法,提出了基于孔隙度变化的饱和度模型选择及含油气饱和度计算方法,该方法在一定程度上提高了饱和度的计算精度。然而随着研究的进一步深入,更多的火山岩储层岩心实验得以完成,深入分析后发现,即使岩性相同,孔隙度与电性特征之间的关系也不是唯一的,制约岩石电性特征的本质在于岩石的孔隙结构类型,因此以孔隙度为核心的饱和度计算方法在非均质复杂储层中的应用也存在局限性。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法,通过将微CT孔隙半径分布谱、核磁T2分布谱以及电成像孔隙度谱结合起来分析,能够更加准确地确定油气储集层的饱和度。
一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法,所述方法包括:对典型岩石样品进行岩心微CT扫描成像,在三维空间定量提取所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱;根据所述典型岩石样品的核磁T2谱,获取所述典型岩石样品的孔隙结构特征;根据所述典型岩石样品的电成像测井数据,生成所述典型岩石样品的孔隙度分布谱;根据所述孔隙半径分布谱、核磁T2分布谱以及电成像孔隙度分布谱,共同确定所述典型岩石样品的孔隙结构类别;根据所述典型岩石样品的孔隙结构类别,确定与所述典型岩石样品对应的饱和度模型,并采用所述饱和度模型确定所述典型岩石样品所在的油气储集层的饱和度。
所述方法还包括:根据岩心数据、核磁测量数据以及电成像测井数据,确定典型岩石样品;所述典型岩石样品反映了不同的岩石类型,其电性实验具备一定的规律性,并在整个研究工区具有普遍性。
所述对典型岩石样品进行岩心微CT扫描成像,在三维空间定量提取所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱包括:对全直径岩样进行高分辨率微CT测试,获得反应次生孔隙结构特征的CT图像;对全直径岩心上钻取的柱塞或者小碎块岩样进行分辨率更高的微CT测试,获得反应基质孔隙特征的CT图像;对获得的两种CT图像进行处理,生成所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱。
对获得的两种CT图像进行处理,生成所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱包括:对获得的两种CT图像进行环状伪影校正、平滑、滤波、二值化及孔隙提取、三维重构和孔隙结构分析,定量获得所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱。
所述根据所述典型岩石样品的电成像测井数据,生成所述典型岩石样品的孔隙度分布谱的步骤的执行主体为:CifSun测井解释平台上集成的成像测井处理解释模块。
根据所述典型岩石样品的核磁T2谱,获取的所述典型岩石样品的孔隙结构特征包括:核磁T2谱的谱峰幅度大小、峰值所处的位置、双峰或者单峰的特征。
所述根据所述孔隙半径分布谱、核磁T2分布谱以及电成像孔隙度分布谱,共同确定所述典型岩石样品的孔隙结构类别包括:利用岩心核磁T2谱刻度CT孔隙半径分布谱,形成能够充分反映微孔隙、基质以及次生孔隙的微CT孔隙半径分布谱;利用刻度后的微CT孔隙半径分布谱来刻度所述电成像孔隙度分布谱,获得能够准确反映地层岩石孔隙结构的电成像谱;通过电成像谱获得连续深度范围内储层的孔隙结构类别。
所述根据所述典型岩石样品的孔隙结构类别,确定与所述典型岩石样品对应的饱和度模型包括:对不同孔隙结构类别的典型岩石样品的岩电实验结果,以及电阻率与含水饱和度之间的一般关系,确定每种类别的典型岩石样品的最佳饱和度模型截短形式。
与以往储层油气饱和度计算方法相比,本发明具有四个显著效果:
1)首次提出了二重CT测试方法,创造性的将全直径岩心微CT测量结果与柱塞或者小碎块岩样微CT测量结果有机结合在一起,避免了单纯的全直径岩心CT测试只能获得裂缝、溶洞等较大尺寸的次生孔隙结构特征,不能获得基质的孔隙结构,而单纯的小岩样CT测试只能获得基质的孔隙特征,无法获得在较大空间内的次生孔隙结构特征的缺陷;
2)本发明建立了一套完整的岩心微CT测量资料的处理流程,并将其成功引入到岩石孔隙结构的分析评价过程中,在一定程度上拓宽了微CT的应用范围和深度;
3)本发明首次提出了基于多谱信息进行岩石孔隙结构分析的思想,其核心内涵是:利用岩心核磁T2谱和核磁测井T2谱刻度CT谱,形成能够充分反映微孔隙、基质以及次生孔隙的微CT谱;利用刻度后的微CT谱来刻度井眼电成像谱,获得能够准确反映地层岩石孔隙结构的电成像谱;从而通过电成像孔隙度谱获得连续深度范围内储层的孔隙结构;
4)本发明首次提出了基于储层孔隙结构的饱和度计算思想,即:在多谱联合确定岩石孔隙结构类别的基础上,根据岩石的电学性质确定不同孔隙结构类别的最佳饱和度模型截短形式,这对于复杂储层的饱和度计算是一项大胆的尝试和创新,对于对油田勘探开发具有非常高的应用价值。
附图说明
图1是A、B、C三块岩心的电阻增大率和含水饱和度关系图;
图2a是A、B、C三块岩心的核磁T2谱;
图2b是A、B、C三块岩心的电成像孔隙度谱;
图2c是A、B、C三块岩心的微CT岩石孔隙半径分布谱;
图3是CifSun多井测井解释软件平台上基于电成像测井的孔隙度谱定量计算流程图;
图4是某油田火山岩储层饱和度计算结果界面图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
近年来,一些新的实验技术手段如CT的引入,使得获得岩石三维孔隙结构的精细信息成为可能,并能对岩石孔隙结构与电性之间的对应关系有了更深的认识。此外,目前一些能够反应储层孔隙结构新的测井技术如核磁、电成像等在油田现场广泛应用,进一步提供了根据储层实际孔隙结构计算含油气饱和度的技术基础。本发明实施例提出了一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法,该方法提出了基于对多谱技术的孔隙结构分析,并在此基础之上进行饱和度定量计算的全新思路,对复杂储层评价具有重要意义。
本发明实施例首次提出基于多谱联合分析确定饱和度计算模型的基本思想,主要包括:首先利用高分辨率微CT孔隙半径谱、岩心核磁T2分布谱、核磁测井谱、电成像孔隙度谱等多谱分析技术从岩心测量和成像测井两方面联合确定岩石的孔隙结构类型,进而根据岩石的孔隙结构类型确定最佳的饱和度模型,从而提出了一种有效的、具有可操作性的基于多谱孔隙结构分析的饱和度计算方法,大幅度提高油田现场解释及试油的符合率。
为了实现上述目的,本发明提供了以下技术方案:
步骤1:收集研究工区的岩心数据、核磁测量数据以及电成像测井资料,梳理出具有代表性的典型岩石样品;所述典型岩石样品反映了不同的岩石类型,其电性实验具备一定的规律性,并在整个研究工区具有普遍性;
步骤2:基于实验室高分辨率微CT测量技术,针对典型岩石样品,开展岩心的微CT扫描成像,在三维空间定量提取岩石的孔隙半径分布谱;
步骤3:基于岩心实验室核磁测量结果,研究核磁T2谱,获取所述典型岩石样品的岩石孔隙结构信息;
步骤4:基于所述典型岩石样品的电成像测井资料,计算出相应岩心的孔隙度分布谱;
步骤5:将微CT孔隙半径分布谱、核磁T2分布谱、电成像孔隙度分布谱结合起来共同确定岩石的孔隙结构类别;
步骤6:根据上述步骤综合确定的岩石孔隙结构类别,确定最佳的饱和度定量计算模型,并采用所述饱和度模型确定所述典型岩石样品所在的油气储集层的饱和度。
所述步骤1中,首先收集研究工区的岩心资料,岩石物理实验资料包括电性、孔隙度、核磁、渗透率等,测井资料除常规资料外还包括电成像、核磁等测井资料;进而从其中梳理出能够反映不同岩石孔隙结构的具有代表性的岩心样品。
所述步骤2中,本发明实施例提出了利用微CT在三维空间精细分析储层岩心孔隙结构特征的新方法,并提出了适用于复杂岩心的全新的测试方法及完整的数据分析、处理流程,其核心在于:
1)首次提出了二重CT测试方法,即:首先对全直径岩样进行高分辨微CT测试,获得反应次生孔隙结构特征的CT图像;然后在全直径岩心上钻取柱塞或者小碎块岩样进行分辨率更高的微CT测试,获得反应基质孔隙特征的CT图像。
单纯的全直径岩心CT测试只能获得裂缝、溶洞等较大尺寸的次生孔隙结构特征,不能获得基质的孔隙结构,而单纯的小岩样CT测试只能获得基质的孔隙特征,无法获得在较大空间内的次生孔隙结构特征,为了解决上述两种测试方式的缺点,本发明实施例创新性的提出了二重CT测试法,该方法既能够获得大尺度次生孔隙的结构特征,又能够获得基质孔隙结构特征,对复杂储层岩石孔隙结构分析具有重要意义;
2)针对CT扫描成像结果,本发明建立了系统的定量提取岩石孔隙结构的处理流程和方法,通过环状伪影校正、平滑、滤波、二值化及孔隙提取、三维重构和孔隙结构分析等步骤定量获得岩石的孔隙半径分布谱。上述步骤的具体实现过程可以参见:1、“CT图像环状伪影校正方法”,作者:李俊江等,北京航空航天大学学报,2007年;2、“基于显微CT试验的岩石孔隙结构算法研究”,作者:李建胜等,岩土工程学报,2010年。
所述步骤3中,核磁共振测井确定地层孔隙度的依据来自观测信号强度与孔隙流体中氢核含量的对应关系。如果观测信号能够正确地反映宏观磁化强度,那么,它在零时刻的数值大小将与地层孔隙的含氢总量成正比,由此,经过合理的标定,即可以将零时刻的信号强度标定为岩层的孔隙度。由于不同孔径孔隙中的流体弛豫时间不同,因而基于岩石核磁T2分布谱,可以区分出不同的孔隙结构类型。
所述步骤4中,电成像孔隙度谱的计算是根据阿尔奇公式进行的。在利用阿尔奇公式,根据电成像数据(实际上是电导率数值)计算孔隙度之前,需要利用浅侧向电阻率刻度电成像数据,刻度之后的电成像实质上反应的是井壁冲洗带的电导率。
由于成像测井仪采用钮扣电极系测量,在井周向和深度上的采样间隔为0.1英寸,分辨率为0.2英寸(FMI井周向有4对电极、每个极板上有12个纽扣电极,纵向上两排排列,一个深度点有192个纽扣电极测量结果)。为了便于统计计算,本发明中采用的是连续取100个深度点数据作为一个数据单元进行孔隙度谱计算,即采样间隔为0.254m。
所述步骤5中,基于步骤2、步骤3和步骤4获得的微CT岩石孔隙半径分布谱、电成像孔隙度谱、核磁T2谱联合确定岩石孔隙结构类型,其具体的确定方法是根据这些谱的孔隙结构特征参数进行划分,如孔隙半径分布谱峰的个数、幅度、谱峰位置及峰值半径等。
在分析时充分发挥不同孔隙结构信息的特征:微CT是目前唯一能够在三维空间直接获得岩石孔隙特征的技术,能够准确刻画孔隙的空间分布及其连通特性;CT孔隙分布谱能够准确反映次生孔隙特征,但对微米数量级以下的微孔隙反映不足;电成像谱、岩心核磁T2谱和核磁测井T2谱均属于基于岩石物理特性的孔隙结构间接评价技术,其对孔隙结构表征的准确性取决于核磁和电导率信息的反演方法。电成像能够直观反映次生孔隙沿井周平面的分布特征及二维连通性,但对三维连通性和基质孔隙反映不充分。岩心核磁T2谱和核磁测井谱能够比较准确反映微孔隙、粒间孔及次生孔洞的体积信息,但对孔隙的空间分布及连通性反映不充分。此外在碳酸盐岩、火山岩等复杂岩性储层中,核磁测井比较少,能够使用的更多是岩心核磁T2谱。
因此,本发明实施例将微CT岩石孔隙半径分布谱、电成像孔隙度谱、核磁T2谱(简称多谱)联合起来评价储层岩石的孔隙结构信息:首先是利用岩心核磁T2谱和核磁测井T2谱刻度CT谱,形成能够充分反映微孔隙、基质以及次生孔隙的微CT谱;其次利用刻度后的微CT谱来刻度井眼电成像谱,获得能够准确反映地层岩石孔隙结构的电成像谱;进而通过电成像谱获得连续深度范围内储层的孔隙结构。
特别值得注意的是:这种多谱分析的思想并不是将几种谱进行简单的叠加,而是将各种谱反应的孔隙结构信息有机的整合起来,共同确定岩石的结构类别。其最显著的特点是利用岩心核磁T2谱和核磁测井T2谱对CT谱进行刻度,然后利用刻度后的CT谱对电成像孔隙度谱进行刻度,从而确保获得储层孔隙结构的准确性。这样做的优势是:一方面多谱孔隙结构联合分析所提取的孔隙结构信息比单独的由电成像孔隙度谱、微CT谱、核磁T2谱等提供的孔隙结构信息更精细、更全面;另一方面也避免了在进行岩石孔隙结构类别划分过程中可能产生的多解性,提高孔隙结构类型判别的精度。
所述步骤6中,制约岩石电学性质变化特征的本质在于岩石的孔隙结构类型,因此基于步骤2至步骤5确定的不同岩石孔隙结构类型,对不同孔隙结构类型的岩电实验结果进行分析,然后根据电阻率与含水饱和度之间的一般关系式(参见“电阻率-孔隙度、电阻率-含油(气)饱和度关系的一般形式及其最佳逼近函数类型的确定”,作者:李宁,地球物理学报,1989年),确定每一组岩电关系的最佳饱和度模型截短形式(参见申请号为201110003814.7,名称为“一种确定典型储层最佳饱和度计算模型的方法”的中国专利申请)。
与以往储层油气饱和度计算方法相比,本发明具有三个显著特点:
1)首次提出了二重CT测试方法,创造性的将全直径岩心微CT测量结果与柱塞或者小碎块岩样微CT测量结果有机结合在一起,避免了单纯的全直径岩心CT测试只能获得裂缝、溶洞等较大尺寸的次生孔隙结构特征,不能获得基质的孔隙结构,而单纯的小岩样CT测试只能获得基质的孔隙特征,无法获得在较大空间内的次生孔隙结构特征的缺陷;
2)本发明建立了一套完整的岩心微CT测量资料的处理流程,并将其成功引入到岩石孔隙结构的分析评价过程中,在一定程度上拓宽了微CT的应用范围和深度;
3)本发明首次提出了基于多谱信息进行岩石孔隙结构分析的思想,其核心内涵是:利用岩心核磁T2谱和核磁测井T2谱刻度CT谱,形成能够充分反映微孔隙、基质以及次生孔隙的微CT谱;利用刻度后的微CT谱来刻度井眼电成像谱,获得能够准确反映地层岩石孔隙结构的电成像谱;从而通过电成像孔隙度谱获得连续深度范围内储层的孔隙结构。
本发明对于复杂储层的饱和度计算是一项大胆的尝试和创新,对于对油田勘探开发具有非常高的应用价值。
下面结合具体的例子对本发明的具体实施方式的每个步骤作进一步的详细说明。
步骤1、基于研究工区的岩心电学测量、核磁测量和电成像测井资料,梳理出具有代表性的典型岩石样品。
例如,筛选出大庆油田某区块目的层位具有代表性的典型岩石岩电实验、核磁测量、相关电成像测井、核磁测井等资料。这里所指的具有代表性的典型样品是指:所选择的岩石样品要能反映不同的岩石类别,其电性实验要具备一定的规律并在整个研究工区具有普遍性。图1是本发明所选取的3块典型样品,其中A块岩样的岩性为流纹岩、B岩样为安山岩、C岩样为玄武岩。
步骤2、基于实验室高分辨率微CT测量技术定量提取岩石的CT孔隙半径分布谱对梳理出的具有代表性的典型岩心进行高分辨率CT分析,采用了全直径、小岩样二重高分辨率CT测试的方法。即,首先对全直径岩心进行CT测试,分辨率在50微米左右,然后在全直径岩样上钻取能够反映基质特征的一小块岩样进行高分辨率CT测试,分辨率在20微米左右。全直径岩样CT分析结果主要反映次生孔隙结构特征,小岩样CT分析结果主要反映基质的孔隙结构特征。在实际对CT切片进行分析时,首先对高分辨率CT测试资料进行预处理,主要包括环状伪影校正、平滑、滤波等操作,并利用岩心实测物理尺寸(全直径岩心直径:100.4mm,柱塞岩样直径:24.8mm)刻度CT图像,获得单位像素所代表的实际长度;其次,对预处理后的CT图像进行二值化处理,通过岩心分析孔隙度刻度确定最佳阈值;进而,在三维空间内提取孔隙半径分布谱、孔隙度分布谱等孔隙特征;最后,将不同分辨率的孔隙半径分布谱、孔隙度分布谱进行整合,获得既能反映次生孔隙特征又能反映基质孔隙特征的岩心尺度CT孔隙半径分布谱。附图2c是根据三块岩心CT测试分析得到的孔隙半径分布。
步骤3、基于岩心实验室核磁测量结果,研究核磁T2谱反应的岩石孔隙结构信息。
从获得的核磁T2谱可以看出,A、B、C三块岩心的孔隙结构特征具有显著的差异(如附图2a所示):A岩心孔隙半径的分布比较集中,呈现不太显著的双峰,主体孔隙半径较大;B岩心孔隙半径分布谱形态与A岩心类似,孔隙半径的分布比较集中,呈显著的单峰分布,主体孔隙半径数值居中;C岩心孔隙半径的分布相对A、B范围更窄,基本以小孔隙半径为主,双峰特征也较为明显。
步骤4、基于电成像测井资料,计算出相应岩心的电成像孔隙度分布谱。
通过在CifSun多井测井解释软件平台上开发的电成像孔隙度谱的计算模块,实现了基于电成像测井的孔隙度谱定量计算。其计算流程如图3所示。
步骤5、根据核磁T2分布谱、电成像孔隙度分布谱和微CT孔隙半径分布谱联合确定岩石的孔隙结构类型。
A、B、C三块岩心各自的核磁T2谱(附图2a)、电成像孔隙度谱(附图2b)和微CT孔隙半径分布谱(附图2c)具有很好的相似性,但不同谱所反映的孔隙结构在细节上存在一些差异。综合利用不同谱所反映的孔隙结构信息,经前述多谱分析表明:岩心A、B的孔隙结构相对简单,孔隙分布谱呈现明显的单峰特征,且岩心B比A岩心更为明显,但岩心A的孔隙半径比岩心B的孔隙半径大;C岩心的孔隙结构最为复杂呈现比较明显的双峰特征,且核磁T2谱、电成像孔隙度谱和微CT孔隙半径分布谱的谱峰出现位置均靠前,主体表现以小孔隙成分为主。
步骤6、根据上述步骤综合确定的岩石孔隙结构类型,确定最佳的饱和度定量计算模型。
在利用核磁T2分布谱、电成像孔隙度分布谱和微CT孔隙半径分布谱联合确定岩石的孔隙结构基础之上,利用课题组所建立的确定几类常见储层最佳饱和度模型的方法(参见申请号为201110003814.7,名称为“一种确定典型储层最佳饱和度计算模型的方法”的中国专利申请),确定的岩心A、B、C所对应的最佳饱和度模型分为别:
附图4是某油田火山岩储层饱和度计算结果,从右边看第三道是利用基于孔隙度变化的饱和度模型计算的饱和度,从右边第二道是利用基于多谱分析岩石孔隙结构变化的饱和度模型计算的饱和度,从右边第一道是油田现场的试油结果(试油段:3268-3291m,日产气4.1万方、水28.8吨)。二者的对比可以看出,基于孔隙度变化计算的油气饱和度值偏低,与油田现场的试油结论不符;而基于岩石孔隙结构的饱和度计算结果与油田现场试油结果完全符合,提高了解释的符合率。
以上实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明实施例进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法,其特征在于,所述方法包括:
对典型岩石样品进行岩心微CT扫描成像,在三维空间定量提取所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱;
根据所述典型岩石样品的核磁T2谱,获取所述典型岩石样品的孔隙结构特征;
根据所述典型岩石样品的电成像测井数据,生成所述典型岩石样品的孔隙度分布谱;
根据所述孔隙半径分布谱、核磁T2分布谱以及电成像孔隙度分布谱,共同确定所述典型岩石样品的孔隙结构类别;
根据所述典型岩石样品的孔隙结构类别,确定与所述典型岩石样品对应的饱和度模型,并采用所述饱和度模型确定所述典型岩石样品所在的油气储集层的饱和度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据岩心数据、核磁测量数据以及电成像测井数据,确定典型岩石样品;所述典型岩石样品反映了不同的岩石类型,其电性实验具备一定的规律性,并在整个研究工区具有普遍性。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对典型岩石样品进行岩心微CT扫描成像,在三维空间定量提取所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱包括:
对全直径岩样进行高分辨率微CT测试,获得反应次生孔隙结构特征的CT图像;
对全直径岩心上钻取的柱塞或者小碎块岩样进行分辨率更高的微CT测试,获得反应基质孔隙特征的CT图像;
对获得的两种CT图像进行处理,生成所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,对获得的两种CT图像进行处理,生成所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱包括:
对获得的两种CT图像进行环状伪影校正、平滑、滤波、二值化及孔隙提取、三维重构和孔隙结构分析,定量获得所述典型岩石样品的孔隙半径分布谱。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述典型岩石样品的电成像测井数据,生成所述典型岩石样品的孔隙度分布谱的步骤的执行主体为:CifSun测井解释平台上集成的成像测井处理解释模块。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述典型岩石样品的核磁T2谱,获取的所述典型岩石样品的孔隙结构特征包括:
核磁T2谱的谱峰幅度大小、峰值所处的位置、双峰或者单峰的特征。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述孔隙半径分布谱、核磁T2分布谱以及电成像孔隙度分布谱,共同确定所述典型岩石样品的孔隙结构类别包括:
利用岩心核磁T2谱刻度CT孔隙半径分布谱,形成能够充分反映微孔隙、基质以及次生孔隙的微CT孔隙半径分布谱;
利用刻度后的微CT孔隙半径分布谱来刻度所述电成像孔隙度分布谱,获得能够准确反映地层岩石孔隙结构的电成像谱;
通过电成像谱获得连续深度范围内储层的孔隙结构类别。
8.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述典型岩石样品的孔隙结构类别,确定与所述典型岩石样品对应的饱和度模型包括:
对不同孔隙结构类别的典型岩石样品的岩电实验结果,以及电阻率与含水饱和度之间的一般关系,确定每种类别的典型岩石样品的最佳饱和度模型截短形式。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,对应于流纹岩A、安山岩B以及玄武岩C的最佳饱和度模型截短形式分别为:
流纹岩A:
安山岩B:
玄武岩C:
其中,I为电阻增大率,Sw为含水饱和度。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201110099485 CN102262041B (zh) | 2011-04-20 | 2011-04-20 | 一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201110099485 CN102262041B (zh) | 2011-04-20 | 2011-04-20 | 一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102262041A true CN102262041A (zh) | 2011-11-30 |
CN102262041B CN102262041B (zh) | 2013-03-13 |
Family
ID=45008755
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN 201110099485 Active CN102262041B (zh) | 2011-04-20 | 2011-04-20 | 一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102262041B (zh) |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103198363A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-07-10 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于ct孔隙分析的储层产气量预测方法及装置 |
CN103325117A (zh) * | 2013-06-17 | 2013-09-25 | 中国石油天然气集团公司 | 一种基于matlab的岩心图像处理方法及系统 |
CN103454200A (zh) * | 2013-08-15 | 2013-12-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 应用计算机断层成像技术测定岩心孔隙参数的方法和装置 |
CN103499679A (zh) * | 2013-09-11 | 2014-01-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种测定孔洞型储层的饱和度的方法及设备 |
CN103592690A (zh) * | 2013-10-24 | 2014-02-19 | 长江大学 | 基于电成像测井孔隙度谱信息自动识别储层裂缝的方法 |
CN103675945A (zh) * | 2013-12-17 | 2014-03-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种测定孔洞型储层的饱和度的方法及设备 |
CN103698803A (zh) * | 2012-09-27 | 2014-04-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩石孔隙结构表征方法及装置 |
CN104729971A (zh) * | 2015-04-08 | 2015-06-24 | 中国石油大学(华东) | 一种岩石纳米ct的孔隙标定方法 |
CN104748906A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-07-01 | 中国石油大学(北京) | 碳酸盐岩毛细管压力确定方法及装置 |
CN105240001A (zh) * | 2015-09-23 | 2016-01-13 | 中国石油大学(北京) | 核磁共振测井孔隙度校正方法及装置 |
CN105279790A (zh) * | 2014-06-13 | 2016-01-27 | 中国石油化工股份有限公司 | 裂缝网络三维数字岩心建模方法 |
CN105487121A (zh) * | 2015-12-03 | 2016-04-13 | 长江大学 | 基于ct扫描图像与电成像图像融合构建多尺度数字岩心方法 |
CN105793698A (zh) * | 2013-11-28 | 2016-07-20 | 艾尼股份公司 | 测量岩石样品中捕集气体饱和率的方法 |
CN106226215A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-12-14 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种碳酸盐岩储层孔洞定量评价的方法 |
CN106383365A (zh) * | 2016-10-28 | 2017-02-08 | 中国地质大学(北京) | 一种利用图版校正火成岩核磁共振孔隙度的方法 |
CN107941670A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-04-20 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩屑孔隙度测定方法 |
CN108444881A (zh) * | 2016-11-03 | 2018-08-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种适用于陆相泥页岩微纳米尺度储集空间的表征方法 |
CN108459034A (zh) * | 2016-11-18 | 2018-08-28 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种砂岩酸岩反应效果可视化定量评价方法 |
CN109916934A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-06-21 | 青岛科技大学 | 一种基于微ct测试图像灰度数据计算多孔介质内三相饱和度的方法 |
CN112462438A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-09 | 中国石油大学(北京) | 基于核磁共振测井定量评价地层流体的方法、装置及设备 |
CN113818867A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-21 | 成都理工大学 | 一种构建伪毛管压力曲线方法、系统、介质、设备及应用 |
CN113848158A (zh) * | 2020-06-28 | 2021-12-28 | 中国石油天然气股份有限公司 | 二维大岩石模型孔隙度分布测试方法及装置 |
CN117253021A (zh) * | 2023-11-15 | 2023-12-19 | 成都英沃信科技有限公司 | 一种碎块岩心裂缝网络重构方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3780302A (en) * | 1971-09-20 | 1973-12-18 | Texaco Inc | Pulsed neutron logging system |
US4868751A (en) * | 1987-09-11 | 1989-09-19 | Mobil Oil Corporation | Method for determining relative permeability of a subterranean reservoir |
US5086643A (en) * | 1990-09-18 | 1992-02-11 | Mobil Oil Corporation | System and method for determining multi-phase relative permeability of a subterranean reservoir |
CN1190741A (zh) * | 1997-02-11 | 1998-08-19 | 西阿特拉斯国际公司 | 确定岩层中烃饱和度及井孔中烃滞留量的方法 |
CN101929973A (zh) * | 2009-06-22 | 2010-12-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 裂缝储层含油气饱和度定量计算方法 |
-
2011
- 2011-04-20 CN CN 201110099485 patent/CN102262041B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3780302A (en) * | 1971-09-20 | 1973-12-18 | Texaco Inc | Pulsed neutron logging system |
US4868751A (en) * | 1987-09-11 | 1989-09-19 | Mobil Oil Corporation | Method for determining relative permeability of a subterranean reservoir |
US5086643A (en) * | 1990-09-18 | 1992-02-11 | Mobil Oil Corporation | System and method for determining multi-phase relative permeability of a subterranean reservoir |
CN1190741A (zh) * | 1997-02-11 | 1998-08-19 | 西阿特拉斯国际公司 | 确定岩层中烃饱和度及井孔中烃滞留量的方法 |
CN101929973A (zh) * | 2009-06-22 | 2010-12-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 裂缝储层含油气饱和度定量计算方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
《地球物理学报》 19890930 李宁 电阻率-孔隙度、电阻率-含油(气)饱和度关系的一般形式及其最佳逼近函数类型的确定(I) 第580-592页 1-9 第32卷, 第5期 * |
《大庆石油地质与开发》 20031031 王成等 徐深1井火山岩、砾岩储层特征研究 第1-4页 1-9 第22卷, 第5期 * |
《石油勘探与开发》 20080229 孙建孟等 测井饱和度解释模型发展及分析 第101-107页 1-9 第35卷, 第1期 * |
《石油天然气学报(江汉石油学院学报)》 20110131 覃豪 基于微观孔隙结构的火山岩储层分类方法研究 第98-102页 1-9 第33卷, 第1期 * |
Cited By (36)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103698803B (zh) * | 2012-09-27 | 2017-02-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩石孔隙结构表征方法及装置 |
CN103698803A (zh) * | 2012-09-27 | 2014-04-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩石孔隙结构表征方法及装置 |
CN103198363A (zh) * | 2013-03-19 | 2013-07-10 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于ct孔隙分析的储层产气量预测方法及装置 |
CN103325117A (zh) * | 2013-06-17 | 2013-09-25 | 中国石油天然气集团公司 | 一种基于matlab的岩心图像处理方法及系统 |
CN103325117B (zh) * | 2013-06-17 | 2016-08-10 | 中国石油天然气集团公司 | 一种基于matlab的岩心图像处理方法及系统 |
CN103454200A (zh) * | 2013-08-15 | 2013-12-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 应用计算机断层成像技术测定岩心孔隙参数的方法和装置 |
CN103499679A (zh) * | 2013-09-11 | 2014-01-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种测定孔洞型储层的饱和度的方法及设备 |
CN103499679B (zh) * | 2013-09-11 | 2015-06-03 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种测定孔洞型储层的饱和度的方法及设备 |
CN103592690A (zh) * | 2013-10-24 | 2014-02-19 | 长江大学 | 基于电成像测井孔隙度谱信息自动识别储层裂缝的方法 |
CN103592690B (zh) * | 2013-10-24 | 2016-09-14 | 长江大学 | 基于电成像测井孔隙度谱信息自动识别储层裂缝的方法 |
CN105793698A (zh) * | 2013-11-28 | 2016-07-20 | 艾尼股份公司 | 测量岩石样品中捕集气体饱和率的方法 |
CN103675945B (zh) * | 2013-12-17 | 2017-03-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种测定孔洞型储层的饱和度的方法及设备 |
CN103675945A (zh) * | 2013-12-17 | 2014-03-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种测定孔洞型储层的饱和度的方法及设备 |
CN105279790A (zh) * | 2014-06-13 | 2016-01-27 | 中国石油化工股份有限公司 | 裂缝网络三维数字岩心建模方法 |
CN105279790B (zh) * | 2014-06-13 | 2018-06-15 | 中国石油化工股份有限公司 | 裂缝网络三维数字岩心建模方法 |
CN104729971A (zh) * | 2015-04-08 | 2015-06-24 | 中国石油大学(华东) | 一种岩石纳米ct的孔隙标定方法 |
CN104729971B (zh) * | 2015-04-08 | 2017-02-22 | 中国石油大学(华东) | 一种岩石纳米ct的孔隙标定方法 |
CN104748906A (zh) * | 2015-04-10 | 2015-07-01 | 中国石油大学(北京) | 碳酸盐岩毛细管压力确定方法及装置 |
CN105240001A (zh) * | 2015-09-23 | 2016-01-13 | 中国石油大学(北京) | 核磁共振测井孔隙度校正方法及装置 |
CN105487121A (zh) * | 2015-12-03 | 2016-04-13 | 长江大学 | 基于ct扫描图像与电成像图像融合构建多尺度数字岩心方法 |
CN106226215A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-12-14 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种碳酸盐岩储层孔洞定量评价的方法 |
CN106383365B (zh) * | 2016-10-28 | 2019-03-19 | 中国地质大学(北京) | 一种利用图版校正火成岩核磁共振孔隙度的方法 |
CN106383365A (zh) * | 2016-10-28 | 2017-02-08 | 中国地质大学(北京) | 一种利用图版校正火成岩核磁共振孔隙度的方法 |
CN108444881B (zh) * | 2016-11-03 | 2020-08-21 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种适用于陆相泥页岩微纳米尺度储集空间的表征方法 |
CN108444881A (zh) * | 2016-11-03 | 2018-08-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种适用于陆相泥页岩微纳米尺度储集空间的表征方法 |
CN108459034A (zh) * | 2016-11-18 | 2018-08-28 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种砂岩酸岩反应效果可视化定量评价方法 |
CN107941670A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-04-20 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩屑孔隙度测定方法 |
CN107941670B (zh) * | 2017-11-03 | 2020-01-07 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩屑孔隙度测定方法 |
CN109916934A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-06-21 | 青岛科技大学 | 一种基于微ct测试图像灰度数据计算多孔介质内三相饱和度的方法 |
CN113848158A (zh) * | 2020-06-28 | 2021-12-28 | 中国石油天然气股份有限公司 | 二维大岩石模型孔隙度分布测试方法及装置 |
CN113848158B (zh) * | 2020-06-28 | 2023-09-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 二维大岩石模型孔隙度分布测试方法及装置 |
CN112462438A (zh) * | 2020-11-16 | 2021-03-09 | 中国石油大学(北京) | 基于核磁共振测井定量评价地层流体的方法、装置及设备 |
CN112462438B (zh) * | 2020-11-16 | 2021-08-24 | 中国石油大学(北京) | 基于核磁共振测井定量评价地层流体的方法、装置及设备 |
CN113818867A (zh) * | 2021-09-17 | 2021-12-21 | 成都理工大学 | 一种构建伪毛管压力曲线方法、系统、介质、设备及应用 |
CN117253021A (zh) * | 2023-11-15 | 2023-12-19 | 成都英沃信科技有限公司 | 一种碎块岩心裂缝网络重构方法 |
CN117253021B (zh) * | 2023-11-15 | 2024-02-09 | 西南石油大学 | 一种碎块岩心裂缝网络重构方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102262041B (zh) | 2013-03-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102262041B (zh) | 一种基于多谱孔隙结构分析的饱和度确定方法 | |
CN102175832B (zh) | 一种确定典型储层最佳饱和度计算模型的方法 | |
CN102141637B (zh) | 一种利用核磁共振测井资料连续定量评价储集层孔隙结构的方法 | |
CN102200008B (zh) | 一种基于电成像测井的储层有效性识别方法 | |
CN103306671B (zh) | 一种四象限储层类型识别方法及系统 | |
CN102434152B (zh) | 一种储层含油饱和度的计算方法 | |
CN103353462B (zh) | 一种基于核磁共振成像的岩石非均质性定量评价方法 | |
Hulea et al. | Carbonate rock characterization and modeling: Capillary pressure and permeability in multimodal rocks—A look beyond sample specific heterogeneity | |
CN104453874A (zh) | 一种基于核磁共振的砂砾岩储层含油饱和度的计算方法 | |
CN110231272A (zh) | 致密砂岩孔径与核磁共振t2值转换关系的确定方法及系统 | |
CN110823962B (zh) | 一种滑坡体的三维成像方法及系统 | |
CN104819923A (zh) | 基于核磁共振的低渗透砂岩储层孔隙结构定量反演方法 | |
CN103198363B (zh) | 一种基于ct孔隙分析的储层产气量预测方法及装置 | |
CN103592690A (zh) | 基于电成像测井孔隙度谱信息自动识别储层裂缝的方法 | |
CN104345346A (zh) | 一种获取裂缝宽度的方法 | |
CN102096944A (zh) | 地质体结构面三维激光扫描点云识别方法 | |
CN103926617A (zh) | 一种缝洞储集体的检测方法和检测装置 | |
CN105114067A (zh) | 一种岩性测井相的方法 | |
CN112363242A (zh) | 基于测录井融合的储层流体识别方法与装置 | |
CN104594888A (zh) | 一种基于致密储层导电因素实验的油层识别方法 | |
Chen et al. | Capillary pressure curve determination based on a 2‐D cross‐section analysis via fractal geometry: a bridge between 2‐D and 3‐D pore structure of porous media | |
CN110672496A (zh) | 孔隙测量方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109738955B (zh) | 一种基于成分-结构分类下的变质岩岩性综合判别方法 | |
CN108956410A (zh) | 岩样孔隙结构快速定性识别方法及装置 | |
CN105604548B (zh) | 一种基于油基钻井液的地层油判识方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant |