CN103670388B - 一种泥页岩有机碳含量的评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种泥页岩有机碳含量的评价方法,其包括:获取测井资料,并划分泥页岩层段的步骤;获得岩性校正系数和放射性校正系数,并获取校正后的测井响应特征值的步骤;建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段,并获取该单元层段的有机碳含量的计算函数的步骤;以及利用所述确定的有机碳含量计算函数,分层段计算泥页岩层段的有机碳含量。本发明的泥页岩有机碳含量的评价方法克服了现有技术中有机碳含量结果存在较大误差的缺陷,能够高准确度、可靠地评价地层中有机碳含量,为页岩油气的勘探开发提供有效技术支持。
Description
技术领域
本发明涉及石油勘探开发的泥页岩油气测井评价领域,具体地,涉及一种泥页岩有机碳含量的评价方法。
背景技术
近年来,随着油气勘探开发由常规油气藏向非常规油气发展,页岩油气逐渐成为油气勘探开发的重要领域。页岩油气勘探开发中,泥页岩有机碳含量是控制页岩油气产能和优选核心区的关键参数,也是页岩油气来源的物质基础。我国页岩油气资源量很大,页岩气可采资源量约为12万亿立方米,页岩油可采资源量超过2000亿吨(来源:中国工程院,2012),页岩油气勘探开发潜力大。
烃源岩是富含有机质并可能或已经大量生成油气与排出油气的岩石。自20世纪80年代以来,国内外学者针对烃源岩做了大量研究工作,通过研究地球化学参数与测井响应特征之间的关系,提出了多种利用测井信息评价其中有机碳含量的方法,参见下述引用文献1~8。
简述之,与本发明相关的现有技术方案主要有2种,即ΔlgR方法和放射性测井方法。
(1)ΔlgR方法
1990年,Passey等人提出了经典的ΔlgR方法,该方法利用测井信息评价有机碳含量,既适用于碳酸盐岩烃源岩,也适用于碎屑岩烃源岩,该方法如下:通过对电阻率曲线和孔隙度曲线进行适当的刻度,将孔隙度曲线叠合于电阻率曲线上,使得在非烃源岩层段(贫有机质)两曲线重合,而在烃源岩层段(富有机质)两条曲线出现一定的幅度差,由于有机质具有低密度、高电阻率、高声波时差、高中子等测井响应特征,因此可以根据两曲线间幅度差的大小判断有机碳含量的多少,幅度差越大,有机碳含量越高;该方法具体可表现为如下公式:
ΔlgR=lg(Rt/R基线)+0.02×(Δt-Δt基线)(1)
TOC=(ΔlgR)×10(2.297-0.1688LOM)(2)
式中,ΔlgR为电阻率和孔隙度曲线的幅度差;Rt为烃源岩地层测井电阻率值,Ω·m;Δt为烃源岩地层测井声波时差值,μs/ft;R基线为非烃源岩层段的测井电阻率值,Ω·m;Δt基线为非烃源岩层段的测井声波时差值,μs/ft;LOM为有机质成熟度指数;TOC为烃源岩中有机碳含量,wt%。
(2)放射性测井方法
现有技术中还有利用伽玛能谱测井信息中的铀浓度和放射性测井信息中的自然伽玛评价有机碳含量方法的技术,这些评价方法大都利用有机碳含量与铀浓度关系,直接建立线性或指数关系实现有机碳含量的计算。
然而,上述方法均是针对类似沉积环境、简单或单一岩性的泥页岩层系如海相沉积环境的碳酸盐岩与泥页岩组合层系、湖相碎屑岩与泥页岩组合层系等,且有机质保存条件类似的泥页岩层系提出的,其有机碳含量与测井响应具有好的一致相关性。
其中,ΔlgR方法和放射性测井方法的适用条件是:沉积环境类似的简单或单一岩性层系地层中,烃源岩有机质生成和埋藏条件类似,纵向上烃源岩有机质含量分布连续,烃源岩有机碳含量与测井响应之间存在好的一致相关性,ΔlgR方法和放射性测井方法能够获得较准确的有机碳含量计算结果。
具体而言,ΔlgR方法是基于沉积环境类似的简单或单一岩性层系地层中,烃源岩有机质生成和埋藏过程中基本上未遭受破坏前提条件下,提出的经验公式,它存在一定的局限性。当同一套烃源岩中纵向上不同位置有机质保存条件和岩性发生较大变化时,导致有机碳含量与测井响应之间一致相关性变差,ΔlgR方法中的声波时差、电阻率组合的幅度与有机碳含量关系变差,利用现有技术计算得到的有机碳含量误差大,导致同一套烃源岩层系内有机碳含量的计算值无法反映真实的有机碳含量纵向分布情况。
放射性测井方法是基于沉积环境类似的简单或单一岩性层系地层中,烃源岩中的放射性与有机碳含量相关性一致提出的,对于这样的烃源岩层有机碳含量计算精度较高,但对于复杂岩性地层有机碳含量与放射性测井响应之间的一致相关性较差的烃源岩层,有机碳含量计算误差较大,方法本身存在较大的局限性。世界范围海相和湖相烃源岩层系中,半数以上同泥页岩层系内常发育多个凝灰岩夹层,凝灰岩层内有机碳含量非常低,但放射性很强,导致放射性测井响应很高,利用放射性测井得到的有机碳含量很高,导致有机碳含量计算误差较大。当有机质生成后在保存过程中,遭受部分破坏,导致有机质损失,但沉积在烃源岩中的放射性物质损失较少,导致烃源岩中的放射性与有机碳含量相关性变差,会导致利用放射性测井计算得到的有机碳含量误差较大。
CN103114840A公开了一种高-过高成熟页岩有机碳含量计算方法,其中对高-过高成熟页岩划分层段,建立每一层有机碳含量的化验分析值与测井响应特征值之间的关系,并确定有机碳含量的化验分析值与测井响应特征值之间的函数关系,利用该函数关系来评价高-过高成熟页岩层中的有机碳含量。
不过,当被处理层段的烃源岩有机质在生成和保存过程中环境条件发生变化,或烃源岩层内发育复杂岩性,如凝灰岩,导致烃源岩有机碳含量与测井响应相关性不一致,ΔlgR方法、放射性测井方法以及CN103114840A公开的方法均很难获得准确的有机碳含量计算值。
由此可见,在遇到具有复杂岩性的烃源岩层时,本领域中还需要一种能够准确评价测井泥页岩有机碳含量的评价方法,以消除误差,为页岩油气勘探提供有效的技术支持。
引用文献列表
[1]PasseyQR,eta1.Apracticalmodelfororganicrichnessfromporosityandresistivitylogs.AAPGBulletin,1990,74(12):1777-1794;
[2]LiuLuofu,etal.Estimationonorganiccarboncontentofsourcerocksbyloggingevaluationmethodasexemplifiedbythoseofthe4thand3thmembersoftheShahejieFormationinwesternsagoftheLiaoheOilfield.Chin.J.Geochem,2012(31):398-407;
[3]中国专利公报CN103114840A,一种高-过高成熟页岩有机碳含量计算方法及装置,发明人:程相志等;
[4]霍秋立等,ΔlgR测井源岩评价方法的改进及其在松辽盆地的应用,吉林大学学报(地球科学版),2011,41(2):586-591;
[5]胡慧婷等,测井资料计算源岩有机碳含量模型对比及分析,沉积学报,2011,29(6):1199-1206;
[6]刘俊民等,改进评价生油岩有机质含量的CARBOLOG法及其初步应用,地球化学,2008,37(6):581-586;
[7]秦建中等,海相高演化烃源岩总有机碳恢复系数研究,地球科学-中国地质大学学报,2007,32(6)853-860;
[8]李延钧等,页岩有机碳含量测井评价方法及其应用,天然气地球科学,2013,24(1):169-176。
发明内容
如上所述,实际地层中往往发育复杂岩性,如凝灰岩层、碳酸盐岩、碎屑岩与泥页岩层系共生等,泥页岩的沉积环境也会发生变化,有机质保存条件往往存在较大差异,复杂条件控制的泥页岩占全部泥页岩的比例超过50%,造成这些泥页岩有机碳含量与测井响应之间好的一致性关系被打破,因而现有方法技术无法利用测井响应直接获得准确的有机碳含量。
有鉴于此,本发明的一个目的是为了克服现有技术中存在的无法准确计算烃源岩有机碳的不足,提供一种泥页岩有机碳含量的评价方法。
为达到上述目的,本发明公开了一种泥页岩有机碳含量的评价方法,来解决现有技术在利用测井资料评价泥页岩有机碳含量时,由于复杂岩系泥页岩、沉积环境或有机质保存条件差异而造成的有机碳含量与测井响应一致性关系不好、算出的有机碳含量结果存在较大误差的缺陷。
根据本发明的一个主要方面,提供了一种泥页岩有机碳含量计算方法,该方法包括:
步骤A:获取测井资料,并划分泥页岩层段;
步骤B:获得岩性校正系数和放射性校正系数,并获得校正后的测井响应特征值:
确定被处理泥页岩层段的测井响应的最大值和最小值,计算被处理泥页岩层段的岩性校正系数;
通过岩心分析化验获得的有机碳含量值分布趋势,选取与该分布趋势呈互补关系且用于计算有机碳含量的测井响应特征值,确定被处理泥页岩层段的测井响应的最大值和最小值,计算泥页岩层段的放射性校正系数;
利用岩性校正系数和放射性校正系数,对用于计算有机碳含量的测井响应特征值进行岩性和放射性影响校正,得到校正后的用于计算有机碳含量的测井响应特征值;
步骤C:建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段,并获得该层段的有机碳含量的计算函数:
依据能够反映有机碳含量旋回变化的测井曲线变化趋势,划分建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段;
在划分的泥页岩单元层段内,获取岩心分析化验的有机碳含量值,以及与岩心分析化验有机碳含量值的深度对应的用于计算有机碳含量的校正后测井响应特征值;
根据划分的泥页岩单元层段内岩心分析化验的有机碳含量与用于计算有机碳含量的校正后测井响应特征值之间的对应关系,采用数学拟合方法确定划分出的泥页岩单元层段的有机碳含量计算函数。
由此,本发明可以在复杂岩性的地层中,利用所述有机碳含量计算函数,评价所述泥页岩层段的有机碳含量。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法还包括步骤D:
利用所述确定的有机碳含量计算函数,分单元层段计算被处理泥页岩层段的有机碳含量。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤B中所述的测井响应特征值包括声波时差、岩性密度、补偿中子、深侧向电阻率等。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤B中,对确定的泥页岩被处理层段,确定声波时差、岩性密度、补偿中子、电阻率测井响应特征值的最大值和最小值,将声波时差、岩性密度、补偿中子、电阻率测井响应特征值进行归一化处理,计算被处理泥页岩层段的岩性校正系数。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤B中,采用岩性密度与声波时差组合、或电阻率与声波时差组合、或电阻率与补偿中子组合、或岩性密度与补偿中子组合,计算岩性校正系数。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤B中,计算放射性校正系数时,所采用的测井响应特征值分布趋势与用于计算有机碳含量的测井响应特征值分布趋势存在互补关系,使得经放射性校正系数校正后的用于计算有机碳含量的测井响应特征值趋势,与岩心分析化验的有机碳含量趋势更接近,具体实施中,用于计算放射性校正系数的测井响应特征值包括钾浓度测井值、无铀伽玛能谱测井值等。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤B中,确定泥页岩层段钾浓度测井响应的最大值、最小值,将选用的用于计算有机碳含量的测井响应特征值进行归一化处理,计算被处理泥页岩层段的放射性校正系数。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤B中,首先利用岩性校正系数,对用于计算有机碳含量的测井响应特征值进行岩性校正,再利用放射性校正系数,在进行岩性校正的基础上,对用于计算有机碳含量的测井响应特征值进行放射性校正,得到用于建立有机碳含量计算函数的校正后测井响应特征值。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤C中,根据能反映沉积环境、有机碳含量、岩石物理化学等因素变化的测井响应变化趋势(降低或升高趋势),确定趋势变化拐点、或同一变化趋势的突变拐点,两个拐点之间即为用于建立泥页岩层段有机碳含量函数关系的单元层段,当被处理泥页岩层段的选用测井响应特征值变化趋势一致时,可作为一个层段进行处理。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤C中,在划分的建立函数关系的单元层段内,获取岩心分析化验的有机碳含量值与对应的校正后用于计算有机碳含量测井响应值。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤C中,获取岩心分析化验的有机碳含量值与对应的校正后用于计算有机碳含量测井响应特征值时,岩心分析化验采用深度归位后的单点数据,岩心分析化验数据深度如果与测井深度完全对应,则取该深度点对应的测井响应特征值,如果岩心分析化验数据深度如果与测井深度不能完全对应,则采用岩心深度上、下的2个测井响应特征值的算术平均值作为该深度点的测井响应特征值。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤C中,根据建立有机碳含量函数的单元层段内,岩心分析化验的有机碳含量值与获取的校正后用于有机碳含量计算的测井响应特征值的关系,建立该单元层段内有机碳含量的计算函数。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤C中,所建立的有机碳含量计算函数,根据每个层段内岩心分析化验值与用于有机碳含量计算的测井响应之间的关系而定,可以是线性、指数或幕次等形式,函数的选取要保障相关系数最大和符合实际数据变化趋势原则;另外,用于计算有机碳含量函数的测井响应特征值为校正后的无铀伽玛、校正后的铀浓度,还可以采用校正后的自然伽玛等测井响应特征值。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法的步骤D中,利用分层段建立有机碳含量计算函数,通过校正后的用于有机碳含量的测井响应特征值,计算被处理泥页岩层段的有机碳含量。
根据本发明的一个实施方式,上述评价方法中,用于计算有机碳含量的测井响应特征值是用于建立有机碳含量计算函数的同一种测井响应特征值,且必须是经岩性校正系数和放射性校正系数校正后的测井响应特征值。
根据本发明的一个实施方式,在步骤A对泥页岩划分层段之前,上述评价方法还包括:获取钻井岩心;获得所述岩心的测井曲线;根据泥页岩层典型岩性特征以及所述岩心的测井曲线,识别出泥页岩层;获取所述岩心分析化验的有机碳含量值。
在具体的实施方式中,在获取钻井岩心后,可以按照《岩石中有机碳分析方法(SY5116-86)》中的标准流程进行实验,测量得到岩心样品的有机碳含量TOC。
如上所述,在本发明的泥页岩有机碳含量的评价方法中,采用岩性校正系数对用于计算有机碳含量的测井响应值进行校正,消除因凝灰岩等复杂岩性放射性高而有机碳含量低,造成利用放射性测井响应值计算有机碳含量而导致的误差;采用放射性校正系数对用于计算有机碳含量的测井响应值进行校正,消除因沉积环境条件变化、有机质保存条件差异等带来的放射性与有机碳含量对应关系不一致,而造成的有机碳含量计算误差;采用分段建立有机碳含量与校正后测井响应的函数关系,进一步消除被处理泥页岩层段内因存在有机碳含量与测井响应关系一致性差异而带来的有机碳含量计算误差。
借助于上述技术方案,本发明以一定地理区域中大量的泥页岩分析化验数据和校正后测井资料为基础,建立有机碳含量分析化验值与校正后测井响应特征值的对应关系,分析岩心分析化验有机碳含量值与校正后测井响应特征值的内在联系,通过数学拟合方法确定泥页岩有机碳含量分析化验值与校正后测井响应特征值之间的函数关系,对沉积环境条件、复杂岩系和保存条件等差异的泥页岩有机碳含量具有计算结果准确度高、结果可靠的特点,可以为页岩油气的勘探开发提供了有效技术支持。
附图说明
以下将参照附图更清楚地说明本发明的技术方案,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,而不会以任何方式限制本发明的范围;对于本领域技术人员而言显而易见的是,可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一个实施方式的泥页岩有机碳含量计算方法的流程图;
图2为本发明的一个实施例中,提供的测井曲线示意图;
图3为现有技术中,自然伽玛方法计算的有机碳含量值与岩心有机碳含量分析化验值对比示意图;
图4为现有技术中,ΔlgR方法计算的有机碳含量值与岩心有机碳含量分析化验值的对比示意图;
图5为根据本发明的一个实施例的泥页岩有机碳含量计算值与岩心分析化验有机碳含量值的对比示意图;
图6为本发明的一个实施例中,本发明的方法与现有技术中的自然伽玛方法和ΔlgR方法计算的有机碳含量值与岩心分析化验有机碳含量值的对比示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下文所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部实施例。基于下文描述,本领域普通技术人员可以意识到本发明并不限于以下实施例,而是可以在不脱离本发明实质和范围的情况下进行改进和变更。本发明的范围由所附的权利要求书及其等同物限定。
术语
以下首先定义本发明上下文中使用的一些技术术语。其中,本发明使用的术语“测井响应”是指测井资料中的各种特征值,其包括但不限于声波时差、岩性密度、补偿中子、深侧向电阻率等。下文中,测井响应还描述为测井曲线值或测井响应特征值。
“测井曲线”是指测井资料中的常用曲线,其也用来指代测井响应特征值。
下文所述的“岩心分析化验有机碳含量”、“有机碳含量的分析化验值”、“有机碳含量的测量值”或“有机碳含量分析数据”均指代通过对获取的岩心进行化学分析而得到的测量值。
“用于计算有机碳含量的测井响应特征值”和“用于计算有机碳含量的测井曲线”均指代用于计算有机碳含量计算函数的测井响应值。
有机碳含量的评价方法
如上文所述,本发明的泥页岩有机碳含量的评价方法主要包括以下步骤:
步骤A:获取测井资料,并划分泥页岩层段;
步骤B:获得岩性校正系数和放射性校正系数,并获得校正后的测井响应特征值:
步骤C:建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段,并获得该层段的有机碳含量的计算函数;
由此利用所述有机碳含量计算函数,评价所述泥页岩层段的有机碳含量。
本发明的评价方法所依据的原理为:正常沉积的烃源岩中有机质形成后保存条件较好情况下,有机碳含量与测井响应存在很好的一致性关系,这是利用测井响应计算泥页岩有机碳含量的原理和基础。泥页岩中非正常沉积的凝灰岩等岩性的放射性与有机碳含量没有关系,有机质形成后的保存条件不好时,有机碳含量降低,但其中的粘土含量影响较小,对自然伽玛、无铀伽玛、铀浓度等的放射性测井响应影响较小,因此,有机碳含量与测井响应一致性关系被改变,导致岩性密度、补偿中子、声波时差等测井响应特征与有机碳含量的相关性变差,这些改变打破了有机碳含量与测井响应之间的一致性关系。现有技术方案的方法技术计算的有机碳含量误差较大。根据泥页岩层段内不同情况下与有机碳含量变化与测井响应之间的关系,对测井响应进行岩性影响校正和放射性影响校正,从而消除凝灰岩等岩性、有机质形成后保存条件不好等因素造成的有机碳含量与测井响应关系不一致性,重建有机碳含量与校正后测井响应之间的一致性关系,实现对有机碳含量的准确计算。
由此可见,本发明提供的泥页岩有机碳含量的评价方法是通过对大量校正后的测井资料和岩心分析化验有机碳含量数据进行统计分析,并通过数学拟合方法确定有机碳含量与校正后测井响应特征值之间的函数关系。由于不同地理区域泥页岩层的岩性特征有所差别而同一地理区域多个钻井中的泥页岩层具有大致相同的岩性特征,因此,本发明的评价方法具有地域性,即,根据同一地理区域内一个或多个钻井的泥页岩校正后测井资料和岩心分析化验数据确定的函数关系,只适用于该地理区域的泥页岩有机碳含量计算,对其他地理区域的泥页岩有机碳含量计算则需要重新确定函数关系。
另外,本发明提供的泥页岩有机碳含量的评价方法,可适用于除了煤系地层之外的所有泥页岩有机碳含量计算。
图1示出了本发明的泥页岩有机碳含量评价方法的实例,其中,该方法包括:
步骤S101,划分泥页岩层段;
步骤S102,确定被处理泥页岩层段的声波时差、岩性密度、补偿中子、深侧向电阻率等测井响应的最大值和最小值,计算被处理泥页岩层段的岩性校正系数;
步骤S103,选取与岩心分析化验有机碳含量值分布趋势呈互补关系,用于计算有机碳含量的测井响应,确定被处理泥页岩层段的测井响应最大值和最小值,计算泥页岩层段的放射性校正系数;
步骤S104,利用岩性校正系数和放射性校正系数,对用于计算有机碳含量的测井响应值进行岩性和放射性影响校正,得到校正后的用于计算有机碳含量的测井响应值;
步骤S105,依据能够反映有机碳含量旋回变化的测井曲线变化趋势,划分建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段;
步骤S106,在划分的泥页岩单元层段内,获取岩心分析化验的有机碳含量值、岩心分析化验有机碳含量值深度对应的用于计算有机碳含量的校正后测井响应值;
步骤S107,根据划分的泥页岩单元层段内,岩心分析化验的有机碳含量与校正后用于计算有机碳含量的测井响应值之间的对应关系,采用数学拟合方法确定划分出的泥页岩层段的有机碳含量计算函数关系;以及
可选的步骤S108,利用所述确定的有机碳含量计算函数,分单元层段计算被处理泥页岩层段的有机碳含量。
如上所述,本发明的评价方法通过求取被处理泥页岩层段的岩性校正系数、放射性校正系数,利用岩性校正系数和放射性校正系数,对用于计算有机碳含量的测井响应进行岩性和放射性影响校正,得到校正后的测井资料,依据能够反映有机碳含量旋回变化的测井资料变化趋势划分被处理泥页岩层段,以一定地理区域中一定量的泥页岩岩心分析化验有机碳含量数据与校正后测井资料为基础,分层段建立有机碳含量分析化验值与校正后测井响应特征值的对应关系,分析泥页岩有机碳含量与校正后测井响应特征值的内在联系,通过数学拟合方法确定出有机碳含量与校正后测井响应特征值之间的函数关系,实现对泥页岩有机碳分布的求取,对计算泥页岩的有机碳含量具有准确度高、结果可靠的特点,为页岩油气勘探开发提供了有效的技术支持。
首先,步骤S101中,在获取测井曲线等资料后,划分泥页岩层段。
常见的测井响应特征值为以下几种参数:电阻率、声波时差、补偿中子、岩性密度、自然伽玛、伽玛能谱等测井值;其中,所述伽玛能谱测井值包括铀浓度、钍浓度、钾浓度、无铀伽玛测井值。
步骤S102中,优选的是,在获得岩性校正系数时,所用曲线包括:电阻率、声波时差、补偿中子、岩性密度测井值。
具体而言,对确定的泥页岩被处理层段,确定声波时差、岩性密度、补偿中子、电阻率等测井值的最大值和最小值,将声波时差、岩性密度、补偿中子、电阻率等测井值进行归一化处理,计算被处理泥页岩层段的岩性校正系数。
优选的是,采用岩性密度与声波时差组合、或电阻率与声波时差组合、或电阻率与补偿中子组合、或岩性密度与补偿中子组合,来计算岩性校正系数。
步骤S103中,优选的是,用于放射性校正系数计算的测井曲线包括:钾浓度测井值和无铀伽玛能谱测井值。
在利用钾浓度测井值计算放射性校正系数时,确定泥页岩层段的钾浓度中与岩心分析化验有机碳含量值分布趋势呈互补关系的测井响应最大值和最小值,将选用的用于计算有机碳含量的测井曲线进行归一化处理,计算被处理泥页岩层段的放射性校正系数。
在选取用于放射性校正系数计算的测井曲线时,所采用的测井曲线分布趋势,与计算有机碳含量所用测井曲线分布趋势存在互补关系,使得经放射性校正系数校正后的用于计算有机碳含量的测井曲线趋势,与岩心分析化验的有机碳含量趋势更接近。
步骤S102和S103中,作为测井响应的最大和最小值的选取,是针对被处理的泥页岩整个层段的某一测井响应的最大值、最小值。
步骤S104中,对用于计算有机碳含量的测井响应值进行岩性和放射性影响校正。其中,优选的是,用于计算有机碳含量的测井曲线包括:无铀伽玛、铀浓度、自然伽玛等测井值。
步骤S105中,在被处理泥页岩层段内,根据反映有机碳含量旋回变化的测井响应变化趋势,将被处理泥页岩层段划分出需要建立有机碳含量计算函数关系的单元层段。优选的是,如图5所示,根据无铀伽玛的旋回变化趋势划分单元层段。不过,划分单元层段时也可用铀浓度、自然伽玛、声波时差、岩性密度、补偿中子、电阻率等能反映沉积环境、有机碳含量与测井响应相关关系的测井曲线进行。
在划分单元层段时,根据能反映沉积环境、有机碳含量、岩石物理化学等因素变化的测井响应变化趋势(降低或升高趋势),在降低或升高趋势变化拐点,或同一变化趋势的突变拐点,两个拐点之间即为用于建立泥页岩层段有机碳含量函数关系单元层段,当被处理泥页岩层段的选用测井曲线变化趋势一致时,可作为一个层段进行处理。
步骤S106中,在划分的建立函数关系单元层段内,获取岩心分析化验的有机碳含量值与对应的校正后用于计算有机碳含量测井响应值。其中,在获取岩心分析化验的有机碳含量值与对应的校正后用于计算有机碳含量测井响应值时,岩心分析化验采用深度归位后的单点数据,岩心分析化验数据深度如果与测井深度完全对应,则取该深度点对应的测井响应值,如果岩心分析化验数据深度如果与测井深度不能完全对应,则采用岩心深度上、下的2个测井响应值的算术平均值作为该深度点的测井响应值。
步骤S107中,在建立的有机碳含量的单元层段内,根据岩心分析化验的有机碳含量值与校正后的用于有机碳含量计算的测井响应值的关系,建立该单元层段内计算有机碳含量的计算函数关系。
其中,所建立的有机碳含量计算函数,根据每个层段内岩心分析化验值与用于有机碳含量计算的测井响应之间的关系而定,可以是线性、指数、幕次等形式,函数的选取要保障相关系数最大和符合实际数据变化趋势原则。
而且,用于计算有机碳含量模型的测井曲线为校正后的无铀伽玛、校正后的铀浓度,还可以采用校正后的自然伽玛等测井曲线。
在可选的步骤S108中,利用分单元层段建立的有机碳含量的计算函数,通过校正后的用于有机碳含量的测井响应计算被处理泥页岩层段的有机碳含量。
其中,用于计算有机碳含量的测井曲线必须是用于建立有机碳含量计算函数的同一种测井曲线,且必须是经岩性校正系数和放射性校正系数校正后的测井曲线值。
优选的是,本发明的评价方法中,在步骤S101对泥页岩划分层段之前,还包括预备步骤:
对获取钻井取心的岩心;
获取所述岩心的测井曲线;
根据泥页岩层典型岩性特征以及所述岩心的测井曲线,识别出泥页岩层。
具体而言,要获得一定地理区域中大量的泥页岩层有机碳含量分析化验值和测井响应特征值,首先要在该地理区域的地层中识别出泥页岩层。在目标地理区域内的所有钻井中选取目标井,对目标井钻孔取出岩心(以下简称目标井岩心),通过测井仪器获取目标井岩心的测井曲线,将目标井岩心的测井曲线与泥页岩层的典型岩性特征进行对比,确定出泥页岩层的井深位置,即识别出泥页岩层。通过岩性识别,在地层中定位出泥页岩层,排除其他岩层,为后续在实验室内进行获得有机碳含量分析化验值和测井响应特征值奠定基础。
作为上述识别方法的一个具体实例,例如,在以无铀伽玛测井值为判断标准时,在碳酸盐岩地层中,灰岩、白云岩的无铀伽玛测井值一般低于15API,无铀伽玛测井值大于15API的层段,可定为泥页岩层,因此,就可根据目标井岩心的测井曲线确定出泥页岩的井深位置,识别出目标井岩心中的泥页岩层段。不过,在碎屑岩、火山岩、变质岩与泥页岩组合的层系中,识别泥页岩层的无铀伽玛测井值并非大于15API,其值根据地区和岩性组合而不同。
还可利用多种测井曲线组合,综合识别泥页岩层。优选的是,用于识别泥页岩的测井曲线还包括:自然伽玛曲线、伽玛能谱曲线、声波时差曲线、补偿中子曲线、岩性密度曲线、电阻率曲线。
具体来说,现有技术中基本上是以自然伽玛、伽玛能谱曲线为主对地层中不同岩层进行识别的,但是对于岩性复杂岩层,则还要参考声波时差曲线、补偿中子曲线、岩性密度曲线、电阻率曲线等测井资料辅助进行识别。
优选的是,上述预备步骤中还包括:在识别出泥页岩后,获得岩心分析化验数据,特别是有机碳含量分析数据。优选的是,按照《岩石中有机碳分析方法(SY5116-86)》中的标准流程进行实验,测量得到岩心样品的有机碳含量TOC。
优选的是,本发明的评价方法还包括:
利用目标井之外其它井的岩心资料,对所述确定的函数关系进行优化;所述其他井的岩心资料包括所述其他井中泥页岩的有机碳含量分析化验值和校正后测井应响特征值。
具体而言,为了使得最终确定的函数关系准确反映出目标井所在地理区域中泥页岩的有机碳含量分析化验值与校正后测井响应特征值之间的关系,并且利用该函数关系能准确计算出目标井所在地理区域中泥页岩的有机碳含量,本发明还提出利用目标井之外其它井的岩心资料对所述函数关系进行标定来达到优化的目的。
作为一个实例,上述优化过程可包括:利用已经确定的函数关系和所述其它井岩心资料中记载的泥页岩的测井应响特征值,计算对应的有机碳含量,再将计算得到的有机碳含量(计算值)与所述其他井岩心资料中记载的有机碳含量分析化验值(实际测量值)相比较,通过分析比较结果,对所述函数关系进行优化。
实施例
现将通过以下实施例和比较例具体描述本发明的实施方式,以进一步揭示本发明所能够取得的技术效果。
在本实施例中,泥页岩有机碳含量的评价方法包括图1所示的步骤S101~S108。具体而言,首先,获得EagleFord的A井测井资料。本实施例的测井曲线如图2所示,根据图2,根据上文所述的泥页岩识别方法,通过岩性识别,在地层中定位出泥页岩层。
在确定出被处理的泥页岩层后,本实施例利用岩性密度与声波时差组合在凝灰岩层段、有机质遭受破坏层段、有机质正常保存层段及岩性复杂层段中的相关关系(如图5所示),建立岩性校正系数公式,如下式(3)所示。在本发明的另一些实施例中,也可利用电阻率与声波时差组合、电阻率与补偿中子组合、岩性密度与补偿中子组合,利用式(3)模式建立岩性校正系数。
在本实施例中,上式(3)中ρ为被处理层段的岩性密度测井值,g/cm3;ρmin、ρmax为被处理层段的岩性密度最小、最大测井值,g/cm3;Δt为被处理层段的声波时差测井值,μs/m;Δtmin、Δtmax为被处理层段的声波时差最小、最大测井值,μs/m;LITHIndex为岩性校正系数。
然后,本实施例使用钾浓度测井值来计算放射性校正系数。具体来说,利用凝灰岩层段、有机质遭受破坏层段、有机质正常保存层段及复杂岩性层段中能谱测井的钾浓度、与用于计算有机碳含量的测井响应(此实施例中为无铀伽玛值)在有机碳含量分布趋势上呈互补关系的特点,通过钾浓度建立放射性测井响应的放射性校正系数(图5、式4)。
式(4)中,K为被处理层段的钾浓度测井值,ppm;Kmin、Kmax为被处理层段的岩钾浓度最小、最大测井值,ppm;RADIOIndex为放射性校正系数。
其中,上式(3)和式(4)中测井响应的最大、最小值,是针对被处理的泥页岩整个层段的某一测井响应的最大值、最小值。
然后,利用所得的岩性校正系数LITHIndex和放射性校正系数RADIOIndex,利用下式(5)对被处理泥页岩层段的用于计算有机碳含量的测井响应数据进行岩性和放射性影响校正;在本实施例中,用于计算有机碳含量的测井响应例如为无铀伽玛测井值。
式(5)中,KTH为被处理层段的无铀伽玛测井值,API。
然后,在被处理的泥页岩层段内,根据图5所示的无铀伽玛的旋回变化趋势划分出5个需要建立有机碳含量函数关系的单元层段。
在本领域中,建立有机碳含量计算函数单元层段的划分原则如下:无铀伽玛降低旋回代表水退体系域的沉积环境,无铀伽玛升高旋回代表水进体系域的沉积环境,不同沉积环境中沉积的物源、岩性、水体、微生物、有机质保存条件等存在差别,不同沉积地层内有机碳含量与无铀伽玛测井响应的关系存在差别。如果用被处理泥页岩整个层段的有机碳含量与无铀伽玛建立统一的有机碳含量计算模型,不能很好的反映出沉积环境、有机碳含量与测井响应间的关系,有机碳含量计算精度会降低。
不过,本发明人利用数理统计方法分析泥页岩层岩心有机碳含量分析化验值与测井响应特征值之间的关系发现:页岩层有机碳含量与自然伽玛、伽玛能谱、电阻率、声波、中子、密度等参数之间都有一定相关性,但在复杂岩性和有机质保存条件存在差异的泥页岩地层中,有机碳含量与校正后的无铀伽玛测井值关系最为密切;基于这种发现,本实施例主要利用测井资料中的校正后的无铀伽玛测井曲线(表示不同井深处的无铀伽玛测井值),结合实验室得到的有机碳含量分析化验值,确定一一对应的有机碳含量分析化验值与无铀伽玛测井值,分析其内在联系,并通过数学拟合方法确定有机碳含量与无铀伽玛测井值的函数关系式。
例如,本实施例采用了通过数学拟合方法得到的下述关系式:
TOC=a×KTHadjust+b(6)
式中TOC为有机碳含量,单位为wt%;a、b分别为经验系数,在本例中,通过岩心分析的TOC与对应深度的测井特征值,利用Matlab软件,通过最小二乘法回归获得利用KTH计算TOC的函数。实施例中5个被处理层段的a、b值见表1所示。
表1实施例中5个被处理层段的a、b参数值
图5示出了通过上述方法获得的泥页岩层段的有机碳含量的分布曲线。从图5可以看出,由上述方法获得有机碳含量的分布趋势与岩心分析化验所得的有机碳含量一致。
比较例
对于上述EagleFord的A井测井曲线,图3和图4示出了根据现有技术GR法和ΔlgR法计算而得的泥页岩层段中有机碳含量的分布曲线。其中,计算方法是本领域中公知的方法。由图3和图4可以看出,在同一泥页岩层段中存在复杂岩性、有机质保存条件差异等因素时,现有技术GR法和ΔlgR法获得的有机碳含量的评价数据与岩心分析化验所得的有机碳含量存在较大差异,存在评价数据大于实际测量数据的缺陷。
图6在一张示意图中绘出了本发明技术计算的有机碳含量结果、现有技术中自然伽玛法计算的有机碳含量结果、现有技术中ΔlgR法计算的有机碳含量结果与岩心有机碳含量分析化验值对比示意图。由图6可见,本发明技术计算的有机碳含量结果与岩心分析化验的结果最接近,精度最高。
从上述实施例和比较例可以看出,本发明实施例的泥页岩有机碳含量计算方法针对凝灰岩等复杂岩性放射性测井值高但真实有机碳含量低、有机碳含量与测井值不匹配、现有方法技术中无法得到真实有机碳含量的缺陷,采用岩性校正系数,消除了现有方法技术中直接利用自然伽玛等放射性测井计算得到的有机碳含量偏高的缺陷,得到能够真实反映复杂岩性段有机碳含量;针对同一泥页岩层段中存在复杂岩性、有机质保存条件差异等因素导致有机碳含量与测井响应不匹配的现象、造成现有方法技术无法完全兼顾所有条件且计算的有机碳含量与真实数据相比误差较大的缺陷,采用岩性校正系数和放射性校正系数,消除了复杂岩性、有机质保存条件等差异造成的有机碳含量与测井响应不匹配现象,能够得到近似于地下真实条件,误差较小的有机碳含量计算值。
上述实施例中虽然使用了岩性密度与声波时差组合计算岩性校正系数,使用钾浓度值计算放射性校正系数,并采用无铀伽玛测井值作为用于计算有机碳含量的测井响应;但是,本领域技术人员通过上述实施例,可以意识到,本发明的评价方法还可以采用上述其他测井响应来计算岩性校正系数、放射性校正系数,并作为用于计算有机碳含量的测井响应,来得到被处理泥页岩的有机碳含量计算函数。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (19)
1.一种泥页岩有机碳含量的评价方法,该方法包括:
步骤A:获取测井资料,并划分泥页岩层段;
步骤B:获得岩性校正系数和放射性校正系数,并获得校正后的测井响应特征值:
确定被处理泥页岩层段的测井响应的最大值和最小值,计算被处理泥页岩层段的岩性校正系数;
通过岩心分析化验获取的有机碳含量值分布趋势,选取与所述分布趋势呈互补关系且用于计算有机碳含量的测井响应特征值,确定被处理泥页岩层段的测井响应的最大值和最小值,计算泥页岩层段的放射性校正系数;
利用岩性校正系数和放射性校正系数,对用于计算有机碳含量的测井响应特征值进行岩性和放射性影响校正,得到校正后的用于计算有机碳含量的测井响应特征值;
步骤C:建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段,并获得该泥页岩单元层段的有机碳含量计算函数:
依据能够反映有机碳含量旋回变化的测井曲线变化趋势,划分建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段;
在划分的泥页岩单元层段内,获取岩心分析化验的有机碳含量值,以及与岩心分析化验有机碳含量值的深度对应的、用于计算有机碳含量的校正后测井响应特征值;
根据划分的泥页岩单元层段内岩心分析化验的有机碳含量值与用于计算有机碳含量的校正后测井响应特征值之间的对应关系,采用数学拟合方法确定泥页岩层段有机碳含量计算函数;
利用所述有机碳含量计算函数,评价所述泥页岩层段的有机碳含量。
2.如权利要求1所述的评价方法,所述评价方法还包括步骤D:
利用所述有机碳含量计算函数,分单元层段计算被处理泥页岩层段的有机碳含量。
3.如权利要求1所述的评价方法,其中,步骤B中所述的测井响应特征值包括声波时差、岩性密度、补偿中子、深侧向电阻率。
4.如权利要求1所述的评价方法,其中,步骤B中,对确定的被处理泥页岩层段,确定声波时差、岩性密度、补偿中子、电阻率测井响应特征值的最大值和最小值,将声波时差、岩性密度、补偿中子、电阻率测井响应特征值进行归一化处理,计算被处理泥页岩层段的岩性校正系数。
5.如权利要求4所述的评价方法,其中,步骤B中,采用岩性密度与声波时差组合、或电阻率与声波时差组合、或电阻率与补偿中子组合、或岩性密度与补偿中子组合,计算所述岩性校正系数。
6.如权利要求1所述的评价方法,其中,步骤B中,计算放射性校正系数时,所采用的测井响应特征值分布趋势与用于计算有机碳含量的测井响应特征值分布趋势存在互补关系,使得经放射性校正系数校正后的用于计算有机碳含量的测井响应特征值分布趋势,与岩心分析化验的有机碳含量值分布趋势更接近,其中,用于计算放射性校正系数的测井响应特征值包括钾浓度测井响应值。
7.如权利要求6所述的评价方法,其中,步骤B中,确定泥页岩层段的钾浓度测井响应值的最大值、最小值,将选用的用于计算有机碳含量的测井响应特征值进行归一化处理,计算被处理泥页岩层段的放射性校正系数。
8.如权利要求1所述的评价方法,其中,步骤B中,首先利用岩性校正系数,对用于计算有机碳含量的测井响应特征值进行岩性校正,再利用放射性校正系数,在进行岩性校正的基础上,对用于计算有机碳含量的测井响应特征值进行放射性校正,得到用于建立有机碳含量计算函数的校正后测井响应特征值。
9.如权利要求1所述的评价方法,其中,步骤C中,根据能反映沉积环境、有机碳含量、岩石物理化学因素变化的测井曲线变化趋势,确定变化拐点、或同一变化趋势的突变拐点,两个拐点之间即为用于建立泥页岩层段有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段,当被处理泥页岩层段的选用测井响应特征值变化趋势一致时,作为一个泥页岩单元层段进行处理。
10.如权利要求9所述的评价方法,其中,所述测井曲线变化趋势为降低或升高趋势。
11.如权利要求1所述的评价方法,其中,步骤C中,在划分的建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段内,获取岩心分析化验的有机碳含量值与对应的校正后用于计算有机碳含量的测井响应特征值。
12.如权利要求11所述的评价方法,其中,步骤C中,获取岩心分析化验的有机碳含量值与对应的校正后用于计算有机碳含量的测井响应特征值时,岩心分析化验采用深度归位后的单点数据,岩心分析化验数据深度如果与测井深度完全对应,则取该深度点对应的测井响应特征值,如果岩心分析化验数据深度如果与测井深度不能完全对应,则采用岩心深度上、下的2个测井响应特征值的算术平均值作为该深度点的测井响应特征值。
13.如权利要求1所述的评价方法,其中,步骤C中,根据建立有机碳含量计算函数的泥页岩单元层段内,岩心分析化验的有机碳含量值与获取的校正后用于有机碳含量计算的测井响应特征值的关系,建立该泥页岩单元层段内有机碳含量计算函数。
14.如权利要求1所述的评价方法,其中,步骤C中,所建立的有机碳含量计算函数选自线性、指数或幕次的形式。
15.如权利要求14所述的评价方法,其中,有机碳含量计算函数的选取要保障相关系数最大和符合实际数据变化趋势原则。
16.如权利要求14或15所述的评价方法,其中,用于有机碳含量计算函数的测井响应特征值为校正后的无铀伽玛、校正后的铀浓度或校正后的自然伽玛测井响应特征值。
17.如权利要求2所述的评价方法,其中,步骤D中,利用分层段建立有机碳含量计算函数,通过校正后的用于计算有机碳含量的测井响应特征值,计算被处理泥页岩层段的有机碳含量。
18.如权利要求1所述的评价方法,其中,用于计算有机碳含量的测井响应特征值是用于建立有机碳含量计算函数的同一种测井响应特征值,且是经岩性校正系数和放射性校正系数校正后的测井响应特征值。
19.如权利要求1所述的评价方法,其中,在步骤A对泥页岩划分层段之前,上述评价方法还包括:对目标井钻井取心,获得岩心;获得所述岩心的测井曲线;根据泥页岩层典型岩性特征以及所述岩心的测井曲线,识别出泥页岩层;获取所述岩心的岩心分析化验有机碳含量值。
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CN104533399A (zh) * | 2014-11-14 | 2015-04-22 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 随钻计算地层有机碳含量的方法 |
CN104533405B (zh) * | 2014-12-19 | 2018-02-02 | 中国石油天然气集团公司 | 泥页岩储层有机碳含量的检测方法和装置 |
CN104727813B (zh) * | 2015-02-12 | 2017-08-29 | 中国石油大学(华东) | 一种源储共生型地层的孔隙度测量方法 |
CN104656162A (zh) * | 2015-02-13 | 2015-05-27 | 西安石油大学 | 一种富铀烃源岩铀含量及有机碳含量确定方法 |
CN104849427A (zh) * | 2015-04-27 | 2015-08-19 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种泥页岩层系有机碳含量的测定方法 |
CN106168677A (zh) * | 2015-05-18 | 2016-11-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种页岩中总有机碳含量的识别方法 |
CN105221133B (zh) * | 2015-08-20 | 2018-12-25 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于测井多参数确定烃源岩有机碳含量的方法和装置 |
CN106568918B (zh) * | 2015-10-08 | 2020-07-14 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩有机碳含量toc预测方法 |
CN105370272A (zh) * | 2015-12-07 | 2016-03-02 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司 | 页岩气储层的测井评价方法 |
CN105738969A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-07-06 | 中国石油大学(北京) | 烃源岩的评价方法及装置 |
CN105804740A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-07-27 | 成都创源油气技术开发有限公司 | 页岩气储层有机碳含量与测井参数关系的评价方法及应用 |
CN105822301B (zh) * | 2016-03-23 | 2019-09-27 | 中国石油大学(北京) | 一种有机碳含量的测井预测数学模型建立方法 |
CN106019403B (zh) * | 2016-06-08 | 2018-05-01 | 西北大学 | 自生自储油气层孔隙度测量方法 |
CN107247860B (zh) * | 2016-07-20 | 2020-08-07 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种求取页岩储层有机孔隙度的测录井方法 |
CN107765335A (zh) * | 2016-08-18 | 2018-03-06 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种识别陆相页岩气储层的方法 |
CN107894446A (zh) * | 2017-11-08 | 2018-04-10 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司物探研究院 | 总有机碳含量预测方法及装置 |
CN110940790B (zh) * | 2018-09-21 | 2022-08-12 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种判识高效烃源岩的方法及装置 |
CN109543915B (zh) * | 2018-11-30 | 2021-06-25 | 中国海洋石油集团有限公司 | 基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法 |
CN112147713B (zh) * | 2019-06-28 | 2022-06-21 | 中国石油化工股份有限公司 | 泥页岩总有机碳含量分段预测方法 |
CN112666610B (zh) * | 2019-10-16 | 2022-07-12 | 中国石油化工股份有限公司 | 地层有机碳含量计算方法及系统 |
CN113763194B (zh) * | 2020-06-03 | 2024-04-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩单井含气丰度预测方法及系统 |
CN113836870B (zh) * | 2020-06-08 | 2024-01-30 | 中国石油天然气股份有限公司 | 陆棚沉积亚相确定方法及装置 |
CN111984928B (zh) * | 2020-08-18 | 2024-02-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种测井资料计算页岩油储层有机碳含量的方法 |
CN113030192B (zh) * | 2021-03-16 | 2022-09-27 | 中国地质调查局发展研究中心 | 一种页岩有机质石墨化程度的定量判断方法及系统 |
CN114441409B (zh) * | 2022-01-26 | 2024-03-26 | 中国人民解放军63653部队 | 获取Pu(IV)在压实粘土柱中动态分配系数的方法 |
CN115045646B (zh) * | 2022-06-07 | 2023-06-06 | 中国地质调查局油气资源调查中心 | 一种页岩气井位优选方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4691772A (en) * | 1985-04-22 | 1987-09-08 | Union Oil Company Of California | Process for obtaining permeability logs using radioactive drilling mud additives |
US7615741B2 (en) * | 2006-06-29 | 2009-11-10 | Baker Hughes Incorporated | Determining organic carbon downhole from nuclear spectroscopy |
CN103278866A (zh) * | 2013-06-07 | 2013-09-04 | 中国石油大学(华东) | 一种泥页岩层系内页岩油资源潜力评价方法 |
CN103352693A (zh) * | 2013-06-20 | 2013-10-16 | 中国石油天然气集团公司 | 一种基于含油气含量的产能预测系统及其方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7168310B2 (en) * | 2004-08-26 | 2007-01-30 | Saudi Aramco | Accuracy of shaly sand formation evaluation |
WO2010148320A1 (en) * | 2009-06-19 | 2010-12-23 | Conocophillips Company | Source rock volumetric analysis |
-
2013
- 2013-12-12 CN CN201310682620.3A patent/CN103670388B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4691772A (en) * | 1985-04-22 | 1987-09-08 | Union Oil Company Of California | Process for obtaining permeability logs using radioactive drilling mud additives |
US7615741B2 (en) * | 2006-06-29 | 2009-11-10 | Baker Hughes Incorporated | Determining organic carbon downhole from nuclear spectroscopy |
CN103278866A (zh) * | 2013-06-07 | 2013-09-04 | 中国石油大学(华东) | 一种泥页岩层系内页岩油资源潜力评价方法 |
CN103352693A (zh) * | 2013-06-20 | 2013-10-16 | 中国石油天然气集团公司 | 一种基于含油气含量的产能预测系统及其方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
提高油藏数值模拟历史拟合精度的方法;朱焱等;《石油勘探与开发》;20080430;225-229 * |
页岩气测井解释和岩心测试技术——以四川盆地页岩气勘探开发为例;吴庆红等;《石油学报》;20110531;484-488 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103670388A (zh) | 2014-03-26 |
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