CN103775072A - 基于测井资料的煤岩类型确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于测井资料的煤岩类型确定方法，其特征是：分别采集取心井和未知井的参数资料；选择对煤岩类型敏感的补偿密度测井、补偿声波时差测井、补偿中子测井和井径测井曲线作为基本参数，通过取心井的岩心归位，统计不同煤岩类型的电性参数分布区间，建立煤岩测井分类标准和煤岩识别图版，采用图版法或灰色关联统计法确定未知井的煤岩类型。其优点是：解决了不取岩心不能确定煤岩类型的难题，弥补了靠取岩心肉眼观察确定煤岩类型成本高的不足，实现了煤层气井不取岩心的情况下的煤岩类型的快速、连续识别。

Description

基于测井资料的煤岩类型确定方法

技术领域

本发明属于煤田勘探和煤层气的勘探开发领域，具体涉及一种基于测井资料的煤岩类型确定方法。

背景技术

煤岩通常可划分为光亮煤、半亮煤、半暗煤和暗淡煤四种类型，不同类型的煤岩煤质不同，物理性质不同，孔隙度、渗透率不同，含气量不同，投产后的产气量不同。所以煤岩类型的识别是煤层气勘探开发过程中一项重要的基础工作。

现阶段，煤岩类型的识别主要是通过钻井取岩心资料或通过煤矿坑道取样，肉眼观察确定。通过取心观察的方法比较准确，但是取岩心过程成本很高，在一个矿区只有少数井取岩心，大部分井不取岩心，所以不取岩心的井就无法确定煤岩的类型，影响煤层气开发方案的设计和措施的实施。

发明内容

本发明的目的是在上述背景下为解决煤田勘探和煤层气勘探开发中的难题，提供一种基于测井资料的煤岩类型确定方法，本发明的方法能够实现在不取心的情况下煤岩类型的快速识别，降低煤层气的勘探开发成本。

本发明的技术方案的基本构思是：根据对不同煤岩类型物理性质和煤岩与测井电性之间关系的研究，优化测井曲线类型，通过图版法或灰色关联统计法确定煤岩类型。

本发明的技术方案如下：

分别采集取心井和未知井的参数资料；选择对煤岩类型敏感的补偿密度测井、补偿声波时差测井、补偿中子测井和井径测井曲线作为基本参数，通过岩心归位，统计不同煤岩类型的电性参数分布区间，建立煤岩测井分类标准和煤岩识别图版，进而采用图版法或灰色关联统计法确定未知井的煤岩类型。

所述的参数资料包括：补偿密度、补偿声波时差、补偿中子、井径扩径率。

所述图版法是利用补偿声波时差测井为横坐标、补偿密度测井为纵坐标，井径测井为肋线，依据取心井资料，划分出不同煤岩类型的分布区间图，将未知井的参数资料投影到不同煤岩类型的分布区间图上，落在哪个区间就属于哪一种煤岩类型。

所述灰色关联统计法是把未知样品的参数资料与分类标准对比，建立关联矩阵，求出关联度，与哪类煤岩的关联度最大的就属于哪类煤岩。

本发明的优点是：解决了不取岩心不能确定煤岩类型的难题，弥补了靠取岩心肉眼观察确定煤岩类型成本高的不足，实现了煤层气井不取岩心的情况下的煤岩类型的快速、连续识别。

附图说明

图1是煤岩测井识别图版图；

图2是实施例中灰色关联统计法的煤岩类型图。

具体实施方式

本发明的实施分三个步骤：

（1）煤岩的测井响应关系确定及分类标准建立

由于煤岩类型不同，工业组分不同和物理性质不同，对测井的响应关系上也存在较大差别。

根据对大量煤岩资料的观察以及实验资料的分析总结，不同类型煤岩的物理性质存在很大差别。光亮煤光泽强，脆度大，机械强度小，易破碎，内生裂隙发育，密度小，灰分含量低，含气量高。半亮煤脆度大，机械强度小，易破碎，内生裂隙较发育，密度较小，灰分含量低，相对于光亮煤其结构不均一，含气量较高。半暗煤光泽较弱，比较坚硬，密度较大，内生裂隙不发育，灰分含量较高，含气量较低。暗淡煤光泽暗淡，质地坚硬，密度大，内生裂隙不发育，矿物质含量，高含气量低。从光亮煤到暗淡煤，补偿密度测井值逐渐增大，补偿声波时差值逐渐减小，补偿中子测井值逐渐降低，扩径率逐渐降低。根据取心井资料，统计出不同煤岩类型的测井分布区间，建立煤岩测井分类标准。

（2）图版建立及煤岩类型识别

声波时差和密度曲线对煤岩类型响应最为敏感，其他依次为井径测井、中子测井。因此选择声波时差为横坐标、密度为纵坐标，井径为肋线，绘制坐标，把取心描述资料作为已知数据，绘制在坐标图上，根据已知数据点的分布规律可以划分出光亮煤、半亮煤、半暗煤、暗淡煤和夹矸的分布区间。把需要判断的未知井数据投影到图版上，落在哪个区间就属于该煤岩类型。

（3）煤岩的灰色关联判别

把被判断井的测井参数与煤岩测井分类标准一起建立关联矩阵，通过标准化处理，然后求出差序列矩阵，求得两级最大差和两级最小差，得到关联系数矩阵，最后计算出被判断井与各煤岩测井分类标准之间的关联度。关联度最大者即属该类型煤岩。

以下以韩城矿区资料为例，说明本发明的实施方法和步骤。

依据取心资料（韩城地区33个井层的样品）统计出了不同煤岩类型的测井分布区间（表1）。光亮煤：补偿密度测井一般<1.30g/cm³，声波时差测井>430μs/m，补偿中子测井>39PU，井径扩径率>30%；半亮煤：密度测井1.30～1.50g/cm³，声波时差测井410～440μs/m，补偿中子测井37～39PU，井径扩径率20%～30%；半暗煤：密度测井1.45～1.65g/cm³，声波时差测井390～420μs/m，补偿中子测井35～37PU，井径扩径率10%～20%；暗淡煤：密度测井1.60～1.75g/cm³，声波时差测井360～400μs/m，补偿中子测井30～35PU，井径扩径率<10%；夹矸：密度测井>1.75g/cm³，声波时差测井<370μs/m，补偿中子测井<30PU，几乎不扩径。

表1不同煤岩类型的电性参数表

序号	煤岩类型	密度/（g·cm-3）	声波时差/（μs·m-1）	补偿中子/PU	井径扩径率/%
						Ⅰ	光亮煤	<1.30	>430	>39	>30
Ⅱ	半亮煤	1.30～1.50	410～440	37～39	20～30
						Ⅲ	半暗煤	1.45～1.65	390～420	35～37	10～20
Ⅳ	暗淡煤	1.60～1.75	360～400	30～35	<10
						Ⅴ	夹矸	>1.75	<370	<30	0

图版建立：

以33个样品为基础，补偿声波时差为横坐标，补偿密度为纵坐标，把观察点数据投影到坐标上，根据扩径率画出肋线，划分出5个不同的区间，右下角为光亮煤，向上依次为半亮煤、半暗煤、暗淡煤，左上角为夹矸。图版建立完成（附图1）。

新钻井完成后，读出煤层的测井数据，例如某井的3号煤层埋藏深度390.5～392m，厚度1.5m，扩径率32.74%；密度1.49g/cm³；声波时差432.90μs/m；补偿中子37.22PU，投影到图版上，落在半亮煤区，因此判断该煤层为半亮煤。

图版法直观、快速、方便。

灰色关联分析：

以某口井某层的测井参数为例介绍灰色关联判断煤岩类型的方法。某层的补偿密度测井值为1.60g/cm³，声波时差测井值为411μs/m，补偿中子测井为34.4PU，井径扩径率为23%。

首先写出评价对象与分级标准的数据矩阵

$\left[\begin{array}{c}y\left(k\right)\\ X_i\left(k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}1.60& 411& 34.4& 23\\ 1.30& 430& 39& 30\\ 1.40& 425& 38& 25\\ 1.55& 405& 36& 15\\ 1.675& 380& 32.5& 10\\ 1.75& 370& 30& 0\end{array}\right]---\left(1\right)$

矩阵（1）中的第1行是被评价层的测井参数；第2到第6行为煤岩电性标准参数区间的平均值；第1列为补偿密度、第2列为补偿声波时差、第3列为补偿中子、第4列为扩径率。

对矩阵（1）进行列归一化处理（除以每列的最大值），得到

$\left[\begin{array}{c}{y}^{\&prime;}\left(k\right)\\ X_i^{\&prime;}\left(k\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}0.914& 0.956& 0.882& 0.767\\ 0.743& 1.000& 1.000& 1.000\\ 0.800& 0.988& 0.974& 0.833\\ 0.886& 0.942& 0.923& 0.500\\ 0.957& 0.884& 0.833& 0.333\\ 1.000& 0.860& 0.769& 0\end{array}\right]---\left(2\right)$

按照公式Δ_1i(k)=|y′(k)-x′_i(k)|求得差序列矩阵

${\mathrm{\&Delta;}}_{\mathrm{li}}\left(k\right)=\left[\begin{array}{cccc}0.171& 0.044& 0.118& 0.233\\ 0.114& 0.032& 0.092& 0.066\\ 0.028& 0.014& 0.041& 0.267\\ 0.043& 0.072& 0.049& 0.434\\ 0.086& 0.096& 0.113& 0.767\end{array}\right]---\left(3\right)$

由矩阵（3）求得两级最大差和两级最小差

${\mathrm{\&Delta;}}_{\max }=\underset{i}{\max }\underset{k}{\max }|y^{\&prime;}\left(k\right)-x_i^{\&prime;}\left(k\right)|=0.767---\left(4\right)$

${\mathrm{\&Delta;}}_{\min }=\underset{i}{\min }\underset{k}{\min }|y^{\&prime;}\left(k\right)-x_i^{\&prime;}\left(k\right)|=0.014---\left(5\right)$

由关联矩阵系数得到关联系数矩阵

$\left[{\mathrm{\&xi;}}_{\mathrm{li}}\left(k\right)\right]=\left[\begin{array}{cccc}0.717& 0.930& 0.793& 0.645\\ 0.799& 0.956& 0.835& 0.884\\ 0.965& 1.000& 0.936& 0.611\\ 0.932& 0.872& 0.920& 0.486\\ 0.847& 0.830& 0.801& 0.346\end{array}\right]---\left(6\right)$

根据关联度公式

求得关联度

r_1i={0.771,0.868,0.878,0.803,0.706}    （7）

最大关联度为r₁₃=0.878，表明该层属于Ⅲ类，即半暗煤。

灰色关联法考虑因素全面，通过软件可以实现计算机自动识别和逐点解释（附图2）。

Claims (4)

1.一种基于测井资料的煤岩类型确定方法，其特征是：分别采集取心井和未知井的参数资料；选择对煤岩类型敏感的补偿密度测井、补偿声波时差测井、补偿中子测井和井径测井曲线作为基本参数，统计已取心井不同煤岩类型的电性参数分布区间，建立煤岩测井分类标准和煤岩识别图版，采用图版法或灰色关联统计法确定未知井的煤岩类型。

2.根据权利要求1所述的基于测井资料的煤岩类型确定方法，其特征是：所述未知井的参数资料包括：补偿密度、补偿声波时差、补偿中子、井径扩径率。

3.根据权利要求1所述的基于测井资料的煤岩类型确定方法，其特征是：所述图版法是利用补偿声波时差测井为横坐标、补偿密度测井为纵坐标，井径测井为肋线，划分出不同煤岩类型的分布区间图，将未知井的参数资料投影到不同煤岩类型的分布区间图上，落在哪个区间就属于哪一种煤岩类型。

4.根据权利要求1所述的基于测井资料的煤岩类型确定方法，其特征是：所述灰色关联统计法是把未知样品的参数资料与分类标准对比，建立关联矩阵，求出关联度，与哪类煤岩的关联度最大的就属于哪类煤岩。

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