CN103993871B - 针对薄互层地层的测井资料标准化处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种针对薄互层地层的测井资料数据处理方法,其包括以下步骤:基于勘探需求确定待标准化处理的测井曲线;基于测井资料选择关键井;针对关键井进行分析,判断其中是否含有满足预设标准层条件的地层;基于所判断的结果选择准标准层,并通过直方图平移法对准标准层的测井曲线进行粗略标准化;建立泥岩基线,基于泥岩基线提泥岩段的测井曲线;对泥岩段的测井曲线进行精细标准化校正处理,以得到符合储层反演需求的标准化的测井曲线。采用本发明可以降低对标准层的依赖,对复杂地层的适应性更强,提高砂泥岩薄互层地层测井资料标准化处理的准确度,使测井曲线更加接近真实值。
Description
技术领域
本发明涉及石油测井技术邻域,具体说,涉及一种针对薄互层地层的测井资料标准化处理方法及装置。
背景技术
薄互层,具体说是砂泥岩薄互层油藏由于开发难度大,蕴藏量相对较小,多年一直处于油气勘探的边缘。随着世界范围内常规厚套砂岩储层、溶洞型储层的逐步勘探开采,加上对油气需求的不断上涨,砂泥岩薄互层油藏逐渐受到重视。近年来,随着相关配套勘探技术也在不断的发展,给砂泥岩薄互层油藏的开采提供了可能。
随着测井解释技术的提高和油气勘探开发的深入,老区挖潜日益显得重要。这就需要对某一区块上的大量测井资料进行解释评价与认识。但是油气田勘探开发周期较长,测井技术不断发展进步,这些资料通常多种测井系列长期并存。由于同一区块上的测井资料往往来自不同的测井系列,存在刻度不统一和资料不匹配的问题。实践表明,即使经过了严格资料验收甚至环境校正的测井曲线,依然存在刻度错误等造成的特殊误差。因此需要对测井资料进行标准化处理,以便使资料在井间具备可比性。
因此,测井资料标准化是油藏描述中必不可少的基础工作,是实现由单井解释到多井评价的关键。为了提高和保证储层参数及储量计算精度,在进行测井资料综合解释之前,常要考查测井资料的质量,对有质量问题的测井资料进行标准化校正。这种校正除了对测井仪器进行标准化刻度和校验外,还必须通过多井资料的对比研究,利用关键井标准层的测井数据,对非关键井原始测井曲线数据进行测量误差鉴别和刻度标定,尽可能消除由于仪器刻度不准、井下测量条件不一致、环境校正等人为因素所带来的各种误差,实现油田范围内各井达到统一的地质刻度。
但是,由于薄互层地层例如砂泥岩薄互层的特殊性,对测井资料提出了较高的要求。由于该类油藏发育区往往缺乏全区厚套,而且稳定的泥岩或灰岩段满足不了测井资料标准化过程中标准层的要求。因此,在以往的处理中不得不针对地区特征适当降低对上述标准层的要求。但这种降低标准的代价就会使得测井标准化校正的误差会明显增大,进而影响到井间储层横向预测的精确性。
因此,需要提供一种针对薄互层地层尤其是砂泥岩薄互层地层的测井资料进行标准化处理以对复杂地层具有更强适应性的方法。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提出了一种针对薄互层地层的测井资料数据处理方法,其包括以下步骤:
测井曲线选取步骤,基于勘探需求确定待标准化处理的测井曲线;
关键井选取步骤,对来自某研究区的各个井的测井资料进行分析,选择其中测井资料齐全、质量可靠并有钻井取心和录井、试油资料的井作为关键井;
标准层判断步骤,针对所述关键井进行分析,判断其中是否含有满足预设标准层条件的地层;
粗略标准化步骤,基于所判断的结果选择最接近所述标准层条件的地层作为准标准层,并通过直方图平移法对所述准标准层的测井曲线进行粗略标准化,使得针对所述关键井的所述测井曲线的主峰重合于同一值;
岩性识别步骤,应用神经网络算法对某深度的岩性敏感测井曲线进行学习以建立泥岩基线,基于所述泥岩基线提取所有的经粗略标准化的测井曲线中处于所述基线以上的测井曲线作为识别的泥岩段的测井曲线;
精细标准化步骤,对所述泥岩段的测井曲线进行精细标准化校正处理,以得到符合储层反演需求的标准化的测井曲线。
根据本发明的一个实施例,所述测井曲线包括自然伽玛曲线、声波时差曲线,密度曲线。
根据本发明的一个实施例,基于所研究区的地层沉积特征并结合各个关键井的岩性、录井资料,建立预设的标准层条件为:
(a)各关键井的地层中是否存在同一地层连续沉积厚度大于5米的泥岩或者灰岩;以及
(b)该层是否构造稳定,无缺失或断裂。
根据本发明的一个实施例,在粗略标准化步骤中,当判断的结果为否时,选择最接近所述标准层条件的地层作为准标准层。
根据本发明的一个实施例,在所述粗略标准化步骤中,通过使所述准标准层上的各测井曲线的标准方差和均值保持一致来进行粗略标准化。
根据本发明的一个实施例,在所述精细标准化步骤中,进行标准化方法优选,确定出各个关键井之间的偏移量,并将所述偏移量叠加到所有测井曲线中,从而得到对全井的测井曲线的标准化处理。
根据本发明的一个实施例,进一步采用直方图平移进行进行精细标准化,将所述测井曲线的方差和均值进行归一化,从而获得所述偏移量。
根据本发明的的一个实施例,在精细标准化步骤中,如果精细化处理的测井曲线中存在不符合储层反演要求的曲线,则该处理方法返回到所述粗略标准化步骤中,重新选取准校准层进行粗略表转化处理。
根据本发明的另一方面,还提供了一种针对薄互层地层的测井资料数据处理装置,其包括
测井曲线选取单元,基于勘探需求确定待标准化处理的测井曲线;
关键井选取单元,对来自某研究区的各个井的测井资料进行分析,选择其中测井资料齐全、质量可靠并有钻井取心和录井、试油资料的井作为关键井;
标准层判断单元,针对所述关键井进行分析,判断其中是否含有满足预设标准层条件的地层;
粗略标准化单元,基于所判断的结果选择最接近所述标准层条件的地层作为准标准层,并通过直方图平移法对所述准标准层的测井曲线进行粗略标准化,使得针对所述关键井的所述测井曲线的主峰重合于同一值;
岩性识别单元,应用神经网络算法对某深度的岩性敏感测井曲线进行学习以建立泥岩基线,基于所述泥岩基线提取所有的经粗略标准化的测井曲线中处于所述基线以上的测井曲线作为识别的泥岩段的测井曲线;
精细标准化单元,对所述泥岩段的测井曲线进行精细标准化校正处理,以得到符合储层反演需求的标准化的测井曲线。
本发明带来了以下有益效果:
(1)降低对标准层的依赖,对复杂地层的适应性更强;
(2)提高砂泥岩薄互层地层测井资料标准化处理的准确度,使测井曲线更加接近真实值。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
图1显示了现有技术中常规的测井曲线标准化的方法流程图;
图2显示了砂泥岩薄互层地层的测井资料标准化的方法流程图;
图3显示了某井的测井曲线及岩性特征图;
图4显示了初次标准化前的自然伽玛曲线的正态分布图;
图5显示了初次标准化后的自然伽玛曲线的正态分布图;
图6显示了精细标准化前的自然伽玛曲线的正态分布图;以及
图7显示了精细标准化后的自然伽玛曲线的正态分布图。
具体实施方式
以下将结合附图来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是,只要不构成冲突,本发明各实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
标准化方法大致可分为直方图平移法和趋势面法两类。这两类方法的共同依据是:具有相同沉积环境的沉积物其岩性、电性往往类同,也就是反映同一套地层的某种测井曲线响应特征的频率直方图或频率交会图特征在不同井上是相同或相似的,其测井响应特征值通常显示出相似的频率分布。不同点是直方图平移法认为不同稳定地层单元的测井响应是一定值,不随井位的变化而变化,即使变化也是在一个很窄的范围变。而趋势面分析法认为即使是同一标准层,其测井响应也不是一成不变的,其在平面上的变化往往遵循一定的变化趋势。
目前常规测井资料标准化处理过程包括:处理曲线选择、关键井分析、标准层选择、标准化方法优选、处理结果检验等,如图1所示。
首先,选取待标准化处理的测井曲线。大多数测井数据的采集方式是以某种形式进行外部刻度,因此需要考虑不同系列仪器的刻度问题特别是岩性与孔隙度测井曲线,受到测井系列测井时间目的层埋深差异及空间展布的影响较大,一般需要进行统一的刻度,如自然伽马(GR)、声波时差(AC)、补偿密度(DEN)、补偿中子(CNL)。
接下来,一般需要选取关键井以及确定标准层:关键井选取是区块标准化处理的重点内容。它提供了全区各资料追踪对比的标准,在勘探初期尤为重要。标准层是一切标准化方法所依赖的地质基础,标准层的选取应满足下列条件:沉积特征稳定具有一定厚度;岩性电性特征明显;在区块内广泛分布;以及,靠近解释层位。一般来说,大套稳定泥岩致密砂岩及致密灰岩可以作为良好的标准层。
最后进行的是处理方法对比与优选。标准化方法优选主要是分析区块特征与不同标准化方法的适用条件。在勘探初期,井资料较少的情况下,较多采用的是定性标准化处理技术。而在勘探中后期,资料较多,同时也需要对区块进行高精度评价,因此往往采用定量标准化方法。
由于地质标准层的选取非常严格,选择结果也直接影响到标准化的校正值,因此国内石油勘探领域在测井资料的标准化中均要确定至少一个标准层,如果地质条件允许为了提高标准化精度可以选择两个标准层。
例如,滑爱军对于大牛地气田测井资料标准化中,运用直方图法选择石炭系太原组顶部灰岩与奥陶系灰岩同时作为标准层,增强了各井测井资料的可比性,提高了地质参数计算值的准确性(2006)。柴愈坤对大庆油田密井网区测井资料标准化方法研究中,选取了姚家组一段底部全区分布稳定厚度约10m的泥岩层作为测井资料标准化的标准层。在综合考虑测井响应趋势与区域地质背景后,运用趋势面模拟技术进行了标准化校正。该技术适合于勘探后期、井网密集、地层地质特征明显的油区(2013)。张华对克拉玛依五二区油藏克下组测井资料标准化方法研究中,进行了直方图法和趋势面法的应用对比。该方法认为针对该地区而言直方图法做出的结果误差比较小,得出的校正量也比较真实,最终所得的每口井校正后的值也比较接近真实值(2009)。范宜仁在测井资料标准化方法适用性分析与优选策略研究中,认为在区块勘探开发初期,井眼数量与测井资料较少时,一般采用直方图法或重叠曲线法进行测井资料标准化;在区块勘探开发中后期,井眼数量与测井资料较多时,测井响应受深度与空间展布控制,应根据区块标准层分布特征,选取构造深度趋势法或趋势面法进行标准化(2013)。
综上分析,本发明由于针对薄互层,具体说针对砂泥岩薄互层的标准化处理。因此,其主要基于直方图平移法进行两次以上的校准处理,从而得到比较符合真实地层结构的测井曲线,以利于后期对地质资料的分析。
以下详细介绍本发明的原理。
如图2所示,其中显示了本发明的砂泥岩薄互层地层的测井资料标准化的方法流程图。可以理解的是,本发明并不限于砂泥岩性质的薄互层,事实上,对于小于5米的其他类型的岩层也适合本发明。
在图2所示的方法步骤中,该方法开始于步骤S201。在该步骤中,进行测井曲线的选取。通常,根据石油地质勘探需求来确定待标准化处理的测井曲线。这些测井曲线例如包括上述的自然伽玛曲线、声波时差曲线、密度曲线。
接下来,进行关键井的选取(S202)。在该步骤中,对来自某研究区的各个井的测井资料进行分析,选择其中测井资料齐全、质量可靠并有钻井取心和录井、试油资料的井作为关键井。
在标准层判断步骤(S203)中,针对上面选择的关键井进行分析,判断其中是否含有满足预设标准层条件的地层。这里预设的标准层条件可以基于所研究区的地层沉积特征并结合各个关键井的岩性、录井资料而建立。这些建立的预设的标准层条件例如为:
(a)各关键井的地层中是否存在同一地层连续沉积厚度大于5米的泥岩或者灰岩;以及
(b)该层是否构造稳定、无缺失或断裂,其具体表现是该层岩性是否在构造演化过程中均匀压实、未受剥蚀、无断层以及无剧烈构造形变等。
如果两者均满足,说明对关键井分析的结果是可以找到符合条件的标准层。在这种情况下,可以基于现有的标准化处理就能达到测井资料校正的目的。也就是说,根据找到的标准层进行标准化方法优先,确定各关键井的偏移量,从而进行全井的测井资料校正。
而如果两者任何一个条件都不满足,那么说明不存在这样的标准层。现有的方法无法进行下去。上述条件不满足的一个主要原因是,遇到了薄互层,具体说是砂泥岩薄互层。为了对该层储藏情况进行分析,可以在标准化处理之前,进行粗略的定性分析。该过程也可称为粗略标准化步骤(S203)。在该步骤中,选择最接近上述标准层条件的地层作为准标准层。这里考虑准标准层例如为同一时期连续沉积厚度为3至4米的地层。或者选择单层厚度相对较厚的一套薄互层地层作为准标准层,例如单层厚度为3至4米间隔的砂泥岩互层地层。然后,通过例如直方图平移法对该准标准层的测井曲线进行粗略标准化。在粗略标准化中,使各关键井的测井曲线在该准标准层的标准方差σ和均值保持一致,即(σ1=σ2=…=σn,)。最后通过直方图平移使得针对各条测井曲线的主峰重合于同一值。
为了找到泥岩段的测井曲线,还要执行岩性识别步骤。该步骤如图2所示,在步骤S204中,应用神经网络算法对某深度的岩性敏感测井曲线进行学习以建立泥岩基线,基于泥岩基线提取所有的经粗略标准化的测井曲线中处于基线以上的测井曲线作为识别的泥岩段的测井曲线。神经网络算法可以是BP神经网络算法,该算法在现有发表的一些论文中均有涉及,本发明未对其进行改进,直接将其应用于本发明的泥岩基线的建立。
由于,上述方法仅进行了粗略的标准化。获得的测井曲线,尤其是泥砂岩薄互层的曲线还不够精确,不能用来对该储层的精确分析。因此,还须进行下一步的精细标准化步骤以得到符合储层反演需求的标准化的测井曲线。在图2中用标记S205表示。在该步骤中,对泥岩段的测井曲线进行的精细标准化校正处理,是通过以下方式进行的:进行标准化方法优选,确定出各个关键井之间的偏移量,并将所述偏移量叠加到所有测井曲线中,从而得到对全井测井曲线的标准化处理。
通常而言,采用直方图平移进行进行精细标准化,将所述测井曲线的方差和均值进行归一化,从而获得所述偏移量。
在上述精细标准化步骤中,如果精细化处理的测井曲线中存在不符合储层反演要求的曲线,则该处理方法返回到粗略标准化步骤中,重新选取准校准层进行粗略表转化处理。
按照上述方法进行的测井曲线校准,可以使得薄互层的曲线能够反映该地层真实结构,有利于勘探工程的进行。
以下通过对四川盆地某油田的砂泥岩薄互层地层的测井资料处理来说明:
按照勘探需求,本次标准化处理测井曲线为自然伽玛(GR)、声波时差(AC)、密度(DEN)三条曲线。研究区地层构造特征稳定,无重大断裂及剥蚀不整合面,但地层砂泥岩薄互层特征明显,在全区范围内未发现厚度超过5米的同一套泥岩,因此判定为无合格标准层(图3)。
通过直方图平移法进行快速标准化处理。首先以自然伽玛曲线(GR)为例,图4为原始的自然伽玛曲线直方图,由图中可以看出,原始数据各井主峰差异,次峰不明,正态分布曲线不统一。经过快速处理后可以看出,整体数值区间依然介于20~160,主峰数值范围为60~110(图5),可以明显区分出主、次峰,整体数值分布更趋集中。
通过神经网络岩性识别,划定泥岩基线为GR>80,将各井自然伽玛大于80的曲线进行提取,作正态分布图,如图6。从图中可以看出,各井(不同颜色代表不同的井)正态分布曲线形态以及主峰位置不一致,对于纯泥岩各井响应存在差异,而这种差异性的表现就是校正的目的。
由于研究区尚处于勘探前期阶段,井区内钻井数量较少,无法拟合出精确的趋势面,因此依然选用直方图方法进行二次标准化。精细标准化将方差σ、均值进行归一化(图7),获得标准化偏移量数值,再将标准化偏移量反馈到原始曲线整体,即可得标准化处理后的最终曲线,应用于储层反演等研究,若经由应用检验依然有个别或部分井曲线影响到储层预测结果,则可将二次标准化的曲线重新进行第三次标准化处理,直至满足要求。
这里,仅以伽玛曲线来说明本发明对测井曲线的标准化处理过程。而对于其他类测井曲线,例如声波时差曲线与密度测井曲线的标准化处理过程与上述相同,这里不再赘述。
本发明提供的方法可以在计算机中以软件程序的形式来实现,也可以通过逻辑集成电路来实现。因此,本发明在由这些软硬件结合实现的时候,可以表现为一些单元部件的构成,它们的连接关系通过处理的数据信号流来体现。
在本发明的一个例中,针对薄互层地层的测井资料数据处理装置包括测井曲线选取单元、关键井选取单元、标准层判断单元粗略标准化单元、岩性识别单元、精细标准化单元。
在测井曲线选取单元中,基于勘探需求确定待标准化处理的测井曲线。在关键井选取单元中,对来自某研究区的各个井的测井资料进行分析,选择其中测井资料齐全、质量可靠并有钻井取心和录井、试油资料的井作为关键井。在标准层判断单元中,针对所述关键井进行分析,判断其中是否含有满足预设标准层条件的地层。在粗略标准化单元中,基于所判断的结果选择最接近所述标准层条件的地层作为准标准层,并通过直方图平移法对所述准标准层的测井曲线进行粗略标准化,使得针对所述关键井的所述测井曲线的主峰重合于同一值。而在岩性识别单元中,应用神经网络算法对某深度的岩性敏感测井曲线进行学习以建立泥岩基线,基于所述泥岩基线提取所有的经粗略标准化的测井曲线中处于所述基线以上的测井曲线作为识别的泥岩段的测井曲线。在精细标准化单元中,对所述泥岩段的测井曲线进行精细标准化校正处理,以得到符合储层反演需求的标准化的测井曲线。
虽然本发明所揭露的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本发明的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (9)
1.一种针对薄互层地层的测井资料数据处理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
测井曲线选取步骤,基于勘探需求确定待标准化处理的测井曲线;
关键井选取步骤,对来自某研究区的各个井的测井资料进行分析,选择其中测井资料齐全、质量可靠并有钻井取心和录井、试油资料的井作为关键井;
标准层判断步骤,针对所述关键井进行分析,判断其中是否含有满足预设标准层条件的地层;
粗略标准化步骤,基于所判断的结果选择最接近所述标准层条件的地层作为准标准层,并通过直方图平移法对所述准标准层的测井曲线进行粗略标准化,使得针对所述关键井的所述测井曲线的主峰重合于同一值;
岩性识别步骤,应用神经网络算法对某深度的岩性敏感测井曲线进行学习以建立泥岩基线,基于所述泥岩基线提取所有的经粗略标准化的测井曲线中处于所述基线以上的测井曲线作为识别的泥岩段的测井曲线;
精细标准化步骤,对所述泥岩段的测井曲线进行精细标准化校正处理,以得到符合储层反演需求的标准化的测井曲线。
2.如权利要求1所述的测井资料数据处理方法,其特征在于,所述测井曲线包括自然伽玛曲线、声波时差曲线,密度曲线。
3.如权利要求2所述的测井资料数据处理方法,其特征在于,基于所研究区的地层沉积特征并结合各个关键井的岩性、录井资料,建立预设的标准层条件为:
(a)各关键井的地层中是否存在同一地层连续沉积厚度大于5米的泥岩或者灰岩;以及
(b)该层是否构造稳定,无缺失或断裂。
4.如权利要求3所述的测井资料数据处理方法,其特征在于,在粗略标准化步骤中,当判断的结果为否时,选择最接近所述标准层条件的地层作为准标准 层。
5.如权利要求1所述的测井资料数据处理方法,其特征在于,在所述粗略标准化步骤中,通过使所述准标准层上的各测井曲线的标准方差和均值保持一致来进行粗略标准化。
6.如权利要求1所述的测井资料数据处理方法,其特征在于,在所述精细标准化步骤中,进行标准化方法优选,确定出各个关键井之间的偏移量,并将所述偏移量叠加到所有测井曲线中,从而得到对全井的测井曲线的标准化处理。
7.如权利要求6所述的测井资料数据处理方法,其特征在于,进一步采用直方图平移进行精细标准化,将所述测井曲线的方差和均值进行归一化,从而获得所述偏移量。
8.如权利要求1-7中任一项所述的测井资料数据处理方法,其特征在于,在精细标准化步骤中,如果精细化处理的测井曲线中存在不符合储层反演要求的曲线,则该处理方法返回到所述粗略标准化步骤中,重新选取准标准层进行粗略表转化处理。
9.一种针对薄互层地层的测井资料数据处理装置,其特征在于,包括
测井曲线选取单元,基于勘探需求确定待标准化处理的测井曲线;
关键井选取单元,对来自某研究区的各个井的测井资料进行分析,选择其中测井资料齐全、质量可靠并有钻井取心和录井、试油资料的井作为关键井;
标准层判断单元,针对所述关键井进行分析,判断其中是否含有满足预设标准层条件的地层;
粗略标准化单元,基于所判断的结果选择最接近所述标准层条件的地层作为准标准层,并通过直方图平移法对所述准标准层的测井曲线进行粗略标准化,使得针对所述关键井的所述测井曲线的主峰重合于同一值;
岩性识别单元,应用神经网络算法对某深度的岩性敏感测井曲线进行学习以建立泥岩基线,基于所述泥岩基线提取所有的经粗略标准化的测井曲线中处于所 述基线以上的测井曲线作为识别的泥岩段的测井曲线;
精细标准化单元,对所述泥岩段的测井曲线进行精细标准化校正处理,以得到符合储层反演需求的标准化的测井曲线。
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