CN104198516B - 应用核磁共振t2几何平均值预测横波速度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及预测横波速度领域，特别涉及一种应用核磁共振T₂几何平均值预测横波波速的方法，是一种利用岩心刻度测井建立T₂几何平均值与横波波速关系模型预测横波速度的方法。本发明的预测方法不仅包含孔隙度的影响，而且还考虑了孔隙尺度、比表面等孔隙结构的影响，因此，该方法岩石物理基础更完善，物理意义更明确，预测精度更高。本发明模型建立简单，预测效果能达到地球物理应用对横波速度应用的要求，相对理论模型预测法更简单实用。

Description

应用核磁共振T2几何平均值预测横波速度的方法

技术领域

本发明涉及预测横波速度领域，特别涉及一种应用核磁共振T₂几何平均值预测横波速度的方法。

背景技术

横波是传播方向与质点震动方向垂直的波，横波速度是用于研究地层性质重要参数，但其测量比较困难，因此，借助其他手段进行地层横波速度预测具有重要意义。目前横波速度预测方法分为两大类：第一种是回归经验公式预测法，通过对大量的横波速度数据和其他数据进行统计分析回归得到横波速度经验关系式。比较常用的经验公式有，Castagna等给出了不同条件下的横波速度经验公式；han等，基于75块砂岩岩样在不同压力下的测量结果，给出了纵波速度和横波速度经验公式。Castagna和Backus对横波速度经验公式进行了总结，分别给出饱含水石灰岩、白云岩、砂岩以及泥岩的横波速度回归公式。经验公式预测法大部分涉及纵横波速、孔隙度等之间的关系，未考虑孔隙结构，缺乏明确的物理意义，往往精度有限。第二种是理论模型预测法，1995年Xu和White联合K-T模型，微分等效介质理论，以及Gassmann理论，提出了砂、泥岩混合岩石的理论模型。该模型考虑了孔隙形状对纵波、横波速度的影响，具有较高的精度。为了减小Xu-White模型参数提取误差对预测精度的影响，乔悦东、高云峰等在理论研究的基础上，通过引进虚拟孔隙度变量和非线性优化算法，形成了一种基于Xu-White模型的优化测井横波速度预测技术。孙福利等采用Biot-Gassmann低频速度模型，以及Pride公式建立起基质弹性模量与骨架弹性模量关系，通过迭代方式计算出合适的固结系数，进而得到横波速度大小。理论模型具有较好的物理基础和明确的物理意义，但理论模型通常比较复杂且计算量较大。

现有技术的缺点：

(1)预测地层横波速度经验公式，如利用纵波速度、密度、泥质含量等参数来预测横波速度，它们共同的切入点是基于岩石孔隙度，这是因为这些参数均与孔隙度有关，需要指出的是孔隙度只是一个相对体积概念(孔隙体积占岩石总体积的比例)，它不存在孔隙形态、尺度的影响，但是横波是一种剪切波，横波速度不仅要考虑孔隙度，还要考虑孔隙尺度、比表面等孔隙结构参数影响。因此，目前常见的利用纵波速度、泥质含量、密度等预测横波速度方法，虽然计算效率较快，但其岩石物理基础存在明显缺欠，精度较差。

(2)理论模型计算考虑了孔隙形状等对横波速度的影响，计算精度较高，但是由于计算参 数较多或者要求给定基质矿物弹性参数等，数据不充分、结果多解性较强、横波速度预测计算量较大、计算效率低。

发明内容

本发明针对现有技术的不足，提供一种计算简单、预测准确的，利用岩心刻度测井建立T₂几何平均值与横波速度关系模型预测横波速度的方法。

本发明的技术方案是：

一种应用核磁共振T₂几何平均预测值横波速度方法，所述的方法如下：

步骤1：T₂几何平均值的获取

对工区的岩石样品在进行核磁共振测量，得到核磁共振T₂谱；通过得到的核磁共振T₂谱，得到T₂分布点和对应孔隙度分量，结合公式(1)得到T₂几何平均值；

$T_{2\mathrm{gm}}=\sqrt[\mathrm{\φ}]{{T_{21}}^{{\mathrm{\φ}}_1}{T_{22}}^{{\mathrm{\φ}}_2}{T_{23}}^{{\mathrm{\φ}}_3}...{T_{2i}}^{{\mathrm{\φ}}_i}}---\left(1\right)$

式中：T_2gm为几何平均值，φ为岩石总孔隙度，T_2i为各T₂分布点，φ_i为各T₂分布点对应的孔隙度分量；

其中，核磁共振测量方法为：使用主频为2MHz的核磁共振采集仪器，采用回波间隔0.37ms，等待时间6000ms，累加次数128次，回波个数4096的采集参数进行核磁共振信号采集；采用SIRT反演方法，迭代次数5000进行T2谱反演。

步骤2：横波速度测量

对工区的岩石样品进行横波速度测量，得到相应的横波速度；

其中，横波速度测量方法为：使用计算机脉冲信号发生接收器产生和接受脉冲信号；应用Olympus横波探头测量横波信号；使用混合信号示波器采集横波波形，根据横波波形判断横波到时，并由此计算横波速度。

步骤3：建立T₂几何平均值和横波速度的关系模型

根据不同岩性和层段建立T₂几何平均值和相应的横波速度关系模型：

v_s＝AT_2gm ^-a   (2)

其中，v_s为横波速度，T_2gm为几何平均值，A为系数，a为指数；

其中，

(3)式是在理想的岩石物理体积模型子下得出的，A为化简后的系数。(2)式是真实地层中T₂几何平均值与横波速度关系式，系数A以及T₂的指数大小a，与孔隙形状因子、 比面、岩性等有关，需要根据不同地区实验数据拟合得出。在真实地层中，孔隙结构一般较复杂，故T₂的指数的绝对值一般小1。

步骤4：横波速度预测

将步骤3建立的T₂几何平均值和相应的横波速度关系模型加载到测井解释软件平台中，带入计算得到的T₂几何平均值，得到预测横波速度曲线。

本发明的有益效果是：

利用核磁共振T2几何平均值预测横波速度，其优势在于它不仅包含孔隙度的影响，而且还考虑了孔隙尺度、比表面等孔隙结构的影响，因此，该方法岩石物理基础更完善，物理意义更明确，预测精度更高。本发明模型建立简单，预测效果能达到地球物理应用对横波速度应用的要求，相对理论模型预测法更简单实用。

利用本发明的方法，根据核磁共振进行横波速度预测处理，并将其同偶极横波测井实测横波速度进行对比，结果如图5，显示利用本方法预测的横波速度同实际情况非常吻合。

附图说明

附图1为本发明具体实施例1的Vs-T_2gm关系曲线； 

附图2为本发明具体实施例2的Vs-T_2gm关系曲线； 

附图3为本发明具体实施例3的Vs-T_2gm关系曲线； 

附图4为本发明具体实施例4的Vs-T_2gm关系曲线； 

附图5为本发明所采取的华北某井砂岩段横波速度预测成果图。

具体实施方式

本发明的以华北某砂岩为例，具体实施方式如下：

实施例1：砂岩

步骤1：T2几何平均值的获取

对工区的岩石样品在进行核磁共振测量，得到核磁共振T2谱；通过得到的核磁共振T2谱，得到T2分布点和对应孔隙度分量，结合公式(1)得到T2几何平均值；

$T_{2\mathrm{gm}}=\sqrt[\mathrm{\φ}]{{T_{21}}^{{\mathrm{\φ}}_1}{T_{22}}^{{\mathrm{\φ}}_2}{T_{23}}^{{\mathrm{\φ}}_3}...{T_{2i}}^{{\mathrm{\φ}}_i}}---\left(1\right)$

式中：T_2gm为几何平均值，φ为岩石总孔隙度，T_2i为各T2分布点，φ_i为各T2分布点对应的孔隙度分量；

其中，核磁共振测量方法为：使用主频为2MHz的核磁共振采集仪器，采用回波间隔 0.37ms，等待时间6000ms，累加次数128次，回波个数4096的采集参数进行核磁共振信号采集；采用SIRT反演方法，迭代次数5000进行T2谱反演。

步骤2：横波速度测量

对工区的岩石样品进行横波速度测量，得到相应的横波速度；

其中，横波速度测量方法为：使用计算机脉冲信号发生接收器产生和接受脉冲信号；应用Olympus横波探头测量横波信号；使用混合信号示波器采集横波波形，根据横波波形判断横波到时，并由此计算横波速度。

实验数据如下:

岩样编号	T2几何平均值(ms)	横波速度(m/s)
			1	2.6522	2339.241
2	2.66579	2271.774
			3	7.1105	2012.291
4	2.74471	2412.414
			5	17.57908	1927.041
6	28.788	1894.083
			7	7.91401	2132.749
8	19.48719	1868.297
			9	3.42875	2547.712
10	2.35947	2487.5
			11	7.59156	2067.021
12	2.45175	2538.983
			13	2.87476	2670.548
14	7.04889	2024.51
			15	6.47566	2049.189
16	5.90399	2117.614
			17	6.12803	2269.737
18	39.2503	1793.103
			19	15.0718	2016.548
20	11.67429	2136.449
			21	15.07156	1967.624

步骤3：建立T2几何平均值和横波速度的关系模型(如图1)

根据不同岩性和层段建立T2几何平均值和相应的横波速度关系模型：

v_s＝2796.6T_2gm ^-0.125

其中，v_s为横波速度，T_2gm为几何平均值。

步骤4：横波速度预测

将步骤3建立的T2几何平均值和相应的横波速度关系模型加载到测井解释软件平台中，带入计算得到的T2几何平均值，得到预测横波速度曲线。

实施例2：深灰色油斑含砾不等粒砂岩：横波速度预测过程同实施例1。实验数据如下：

岩样编号	T2几何平均值(ms)	横波速度(m/s)
			1	11.58283	1948.01388
2	15.31018	1849.36783
			3	6.93642	2039.66712
4	5.20351	2345.05009
			5	21.73941	1740.66274
6	18.70473	1701.51255
			7	20.03811	1639.06962
8	3.6627	2481.98277
			9	10.17297	1851.66382
10	7.69804	1843.87433
			11	15.21751	1743.67129

建立T2几何平均值和横波速度的关系模型(如图2)

根据不同岩性和层段建立T2几何平均值和相应的横波速度关系模型：

v_s＝3128.3T_2gm ^-0.207

实施例3：灰岩：横波速度预测过程同实施例1。

实验数据如下：

岩样编号	T2几何平均值(ms)	横波速度(m/s)
			1	2.603	2796.2963
2	2.26	2665.83072
			3	2.356	2766.76602
4	52.475	1420.04
			5	18.488	1876.33588
6	10.361	2205.19
			7	12.896	1942.18
8	2.494	2809.7166
			9	2.55	3002.11864
10	1.921	3060.31746

建立T2几何平均值和横波速度的关系模型(如图3)

根据不同岩性和层段建立T2几何平均值和相应的横波速度关系模型：

v_s＝3437.8T_2gm ^-0.215

实施例4：云岩：横波速度预测过程同实施例1。

实验数据如下：

岩样编号	T2几何平均值(ms)	横波速度(m/s)
			1	5.551	3126.82927
2	34.702	3059.88858
			3	196.753	2658.31296
4	195.11	2582.0802
			5	264.045	2549.25373
6	351.368	2552.49267
			7	357.229	2646.30422
8	20.65	3113.74738
			9	21.155	3418.81919
10	229.855	2692.69207
			11	120.079	2783.06092
12	148.149	2657.45192
			13	534.107	2514.62687
14	409.972	2502.1565

建立T2几何平均值和横波速度的关系模型(如图4)

根据不同岩性和层段建立T2几何平均值和相应的横波速度关系模型：

v_s＝3776T_2gm ^-0.066

如图5所示，对四个层段的砂岩通过该方法进行横波预测，将计算的横波速度曲线与实际测得的横波速度曲线进行比较，两条曲线基本吻合，预测结果能够满足实际工作需要。在岩性变化较大或井径扩井的地方预测效果会受到影响。在缺少测井横波资料的地区，利用该技术能够提供储层岩性、流体识别等技术研究和应用所需要的测井横波速度数据。

需要注意的是，不同的岩性或相同岩性不同的地区建立的T₂几何平均值与横波速度计算模型不同，如图1-图4。因此，对工区建立模型时，应划分不同的岩性，并结合不同的流体性质进行建立，以提高横波速度预测精度。另外，井孔扩径段或仪器高度偏心，核磁共振测得的回波信号会受到井眼泥浆信号的影响，造成NMR孔隙度大于地层真实孔隙度，此时NMR测井资料失真，利用T₂几何平均值预测横波速度会受到影响，需要进行必要的修正。

Claims (1)

1.一种应用核磁共振T₂几何平均预测值横波速度方法，所述的方法如下：

步骤1：T₂几何平均值的获取

对工区的岩石样品在进行核磁共振测量，得到核磁共振T₂谱；通过得到的核磁共振T₂谱，得到T₂分布点和对应孔隙度分量，结合公式(1)得到T₂几何平均值；

$T_{2\mathrm{gm}}=\mathrm{\φ}\sqrt{{T_{21}}^{{\mathrm{\φ}}_1}{T_{22}}^{{\mathrm{\φ}}_2}{T_{23}}^{{\mathrm{\φ}}_3}...{T_{2i}}^{{\mathrm{\φ}}_i}}---\left(1\right)$

式中：T_2gm为几何平均值，φ为岩石总孔隙度，T_2i为各T₂分布点，φ_i为各T₂分布点对应的孔隙度分量；

步骤2：横波速度测量

对工区的岩石样品进行横波速度测量，得到相应的横波速度；

步骤3：建立T₂几何平均值和横波速度的关系模型

根据不同岩性和层段建立T₂几何平均值和相应的横波速度关系模型：

v_s＝AT_2gm ^-a    (2)

其中，v_s为横波波速，T_2gm为几何平均值，A为系数，a为指数；

步骤4：横波速度预测

将步骤3建立的T₂几何平均值和相应的横波速度关系模型加载到测井解释软件平台中，带入计算得到的T₂几何平均值，得到预测横波速度曲线。