CN104234706B - 一种含煤性测井敏感参数评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种含煤性测井敏感参数评价方法，属于非常规油气勘探开发领域。所述方法基于煤心刻度测井，以自然伽马测井值、密度测井值结合灰岩地层密度测井平均值，提取并建立含煤性测井快速评价指标，并形成解释模式。本发明方法实现了对煤层气储层进行快速、直观的解释。

Description

一种含煤性测井敏感参数评价方法
技术领域
本发明属于非常规油气勘探开发领域，具体涉及一种含煤性测井敏感参数评价方法。
背景技术
评价煤层气储层含煤性和含气性最直接的方法是通过钻取煤心，测定岩心镜煤反射率、碳、氢含量和发热量等参数，依据煤阶划分标准确定煤阶；利用解析法、艾瑞法、等温吸附线法、开姆法等多种方法求得储层含气量。这也是一个区块在勘探开发初期为准确评价煤储层必不可少的工作，但这种方法成本高，数据不连续，历时时间长，效率低下，实际执行起来有较大的难度。而测井资料具有数据连续，携带地质信息丰富的特点，从而为利用测井资料评价煤储层提供了良好的基础。
利用测井资料评价煤储层的含煤性和含气性主要依靠定量解释和综合评价技术。虽然煤层气储层含碳量和含气量的定量计算也发展了几种方法，如有基于体积模型的定量解释，基于概率统计模型的多元线性与非线性回归分析法和基于现代非线性处理技术的神经网络法。后两种方法需要大量的丰富的测井资料，统计规律或建立的模型具有区域局限性。而体积模型法主要是借鉴常规天然气储层定量计算的思维模式，应用效果较差。
虽然上述3种方法都有各自的使用条件，但如果以煤岩体积模型法为基础，结合测井概率模型法、配合一定量的煤样实验室分析数据，通过深入的敏感特征对比和分析，建立测井特征参数与储层含碳量和含气量之间的线性或非线性关系，寻求最能反映煤储层特性的敏感参数，建立固定的煤层参数的解释模型，形成自成一体的快速直观解释方法，实现优势互补，最大限度地提高煤储层含煤性和含气性的评价精度。
煤层气由于自身的特点，使其测井资料往往受多种因素控制，采用单一测井信息进行煤层气解释评价研究，除了在一些特殊情况下可以取得满意效果外，很难普遍推广应用。当前的最佳选择是组合利用测井资料进行煤层气综合评价。
常规测井是煤层气储层测井评价的一个重要组成部分。孔隙和含气的存在，会使常规测井的响应特征发生变化，但是，由于单一测井信息受诸多因素的影响，其解释往往是多解性的、不确定的。
发明内容
本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种含煤性测井敏感参数评价方法，拓开煤层气测井解释思路，基于煤心刻度测井，通过煤层气储层测井响应分析，利用测井比值变换等方法，从含煤性-含气性这一主线进行测井敏感性研究，提取一套煤层气测井特征参数，建立煤层气储层含煤性及含气性测井快速评价指标及统一的处理解释模式。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种含煤性测井敏感参数评价方法，基于煤心刻度测井，以自然伽马测井值、密度测井值结合灰岩地层密度测井平均值，提取并建立含煤性测井快速评价指标，并形成解释模式。
所述含煤性测井快速评价指标包括自然伽马特征参数K1、密度特征参数K2以及煤储层密度和灰岩密度比值参数K3；
其中，自然伽马特征参数K1＝a1*GR+b1，GR为煤储层的自然伽马测井值，其单位是AP工；
密度特征参数K2＝a2*DEN+b2，DEN为煤储层的密度测井值，其单位是g/cm3；
煤储层密度和标志层灰岩密度比值参数K3＝DEN/DENave，DENave为标志层灰岩地层密度测井平均值，其单位是g/cm3。
所述a1＝0.2722，b1＝2.313，a2＝68.59，b2＝-79.45。
所述解释模式包括：
④利用K1计算固定碳和含气量关系
K1＝0.2722GR+2.313
Carb＝-1.022K1+90.62
Sg(K1)＝1.13Carb-80.66
⑤利用K2计算固定碳和含气量关系
K2＝68.59DEN-79.45
Carb＝-0.8532K2+91.086
Sg(K2)＝1.13Carb-80.66
⑥利用K3计算固定碳和含气量的关系
K3＝DEN/DENave
Carb＝-116.61K3+138.35
Sg(K3)＝1.13Carb-80.66
Carb为固定碳含量，Sg为含气量；
最后，计算Sg(K1，K2，K3)＝C1Sg(K1)+C2Sg(K2)+C3Sg(K3)；Sg(K1，K2，K3)属于综合测井响应优化计算值，即Sg(K1，K2，K3)通过敏感系数由Sg(K1)、Sg(K2)和Sg(K3)加权计算得到；
其中：C1+C2+C3＝1，C1、C2、C3分别为K1、K2、K3对应测井敏感权系数。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本项方法适应性强，具有良好的理论基础，可一广泛应用于煤层气储层；实现了对煤层气储层进行快速、直观的解释。
(2)本项方法可操作性强，各关系式明确，易于计算机编程计算，易于快速实现；
(3)本项方法计算精度高，模型参数依据煤心实验分析数据确定，特征值与储层参数敏感性强，保证了计算精度。
附图说明
图1-1 是灰分含量与自然伽马(GR)关系。
图1-2 是灰分含量与补偿密度(DEN)关系。
图1-3 是固定碳与灰分含量关系。
图1-4是固定碳与自然伽马测井特征参数(K1)关系。
图1-5是固定碳与密度测井特征参数(K2)关系。
图1-6是固定碳与密度测井比值特征参数(K3)关系。
图2是H2井15号煤储层固定碳解释与测试结果对比。
图3是本发明方法的步骤框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细描述：
利用相关性小的(正交的)多种测井信息进行组合或变换，提取高分辨率的储层组合特征参数，用于分析地层岩性、煤质等；结合测试资料进行识别对比还可以对储层含气性做出分析评价，从而实现对煤层气储层进行快速、直观的解释。
如图3所示，本发明包括：
(1)含煤性特征参数提取方法
当沉积的泥炭被掩埋，随温度和压力的增加而转化成煤时，它的物理和化学性质都发生了质的变化。不同的演化阶段对应着相应的“煤阶”，各个阶段具有特殊的属性。随着煤从褐煤、亚烟煤、烟煤到无烟煤逐渐过度，对应镜质组反射率明显变化。煤阶是煤演化程序的重要的定性指标，评价指标包括含碳量、含氢量或挥发分含量等，可以用来确定煤阶。通过分析测井响应特征，可知自然伽马、密度与工业组分固定碳含量及镜质组反射率关系密切，因此，以此评价储层含煤性。
基于煤心刻度测井(是指通过井中煤岩岩心物理测量值标定或刻度测井测量值)，利用测井比值变换等方法(指通过不同地层测量物理量比值变换建立特征参数。)，以自然伽马、密度测井结合煤储层顶底板灰岩及泥岩特征，提取并建立了含煤性测井快速评价指标，形成了对应解释模式。该方法不受地区局限，可取代煤心测试，社会和经济效益明显。
①自然伽马特征参数
自然伽马测井是测量地层中放射的自然伽马射线，即记录地层内的天然放射性。其伽马射线数量的大小，取决于岩石中钾、钍和铀的含量。含煤地层中砂岩、页岩和煤的总天然放射性不同。一般而言，岩层发射的自然伽马射线量越高，作为潜在储层的可能性越低。泥岩通常渗透性很低或没有渗透性，也不可能有流体存在，其放射性要高于有效孔隙空间良好发育的岩石。
灰分是煤燃烧留下的物质，包含粘土、碳酸盐、硫化物及其化矿物质。随着灰分含量增加，煤的吸附能力变差，煤层割理、裂隙数量相对减少，同时降低了含气量和渗透率，因此灰分含量是在煤层气储层中需要定量测定的关键参数。由前述工业组分与测井曲线响应关系可知，自然伽马与灰分有较好的对应关系，因为煤层中粘土矿物含量越高，灰分含量越高，其自然伽马值越高，反之亦然。因此，可以利用自然伽马计算地层的灰分含量，而灰分与固定碳呈负相关，因此，可以使用自然伽马特征值较好地反映煤储层的含煤性。以此设置自然伽马特征值K1：
K1＝a1*GR+b1
式中：GR为煤储层的自然伽马测井值(由测井仪器直接测量得到。)，其单位是API。
②密度特征参数
密度测井是以研究岩层对入射伽马射线的散射和吸收为基础的一种测井方法。它所测量的是被岩层所散射的伽马射线强度，由于被测定的散射伽马射线强度与岩石的密度有关，故称为密度测井。因煤层密度与钻孔剖面上其它岩层的密度差别很大，故密度测井可用来区分煤层并确定煤层厚度，高分辨密度测井可使垂向分辨率达到15.2cm。而且，密度测井对评价煤特性(如工业分析，包括固定碳、灰分、挥发分、水分)十分有效。煤层密度受灰分含量影响，灰分含量越高，对测井的密度影响也越高。
通常，可通过比较煤层的体积密度与其它地层的体积密度来识别煤层。由于煤基质密度低，密度测井显示低密度值，灰成分，如细粒石英的增加能引起密度值的增加，因此，煤层密度受灰分含量影响，灰分含量越高，对测井的密度影响也越高，所以，煤储层的含煤性可采取密度估算灰分含量来反映。由此设置密度特征参数K2：
K2＝a2*DEN+b2
式中：DEN为煤储层的密度测井值(由测井仪器直接测量得到。)，其单位是g/cm3。
③煤储层密度和FK2灰岩密度比值参数
对于同一次测井的各个项目来说，测井仪器是比较稳定的，所采集的信号受环境影响是一致的，而海相地层标志层FK2灰岩层由于岩性致密，其井眼条件好，所测量的测井响应特征相对可靠，而且作为区域性的标志层，它的电性特征是较稳定的，灰岩层越致密，表明封盖条件越好，而煤的密度低表明其煤的演化程度高，其含碳量也会有所增加，因此，利用煤储层的密度值和海相组段标志层FK2灰岩层密度值，可以较好地反映出地层的含煤性。由此设置煤层气特征识别参数K3：
K3＝DEN/DENave
式中：DEN为煤储层密度测井值，g/cm3；DENave：为FK2灰岩密度值(标志层FK2灰岩地层密度测井平均值，由测井仪器直接测量得到的地区经验值。)，g/cm3。
上式表明，煤储层固定碳含量与密度的关系密切，其K3值越小，煤储层含煤性越好；反之，储层灰质含量增加，则K3值越大。
(2)含煤性测井敏感参数评价应用
根据上述解释方法，对中石化和顺示范区进行了煤层气储层固定碳、含气量参数的测井分析应用，建立的解释评价模式如下：
①K1计算固定碳和含气量关系
K1＝0.2722GR+2.313
Carb＝-1.022K1+90.62
Sg＝1.13Carb-80.66
②K2计算固定碳和含气量关系
K2＝68.59DEN-79.45
Carb＝-0.8532K2+91.086
Sg＝1.13Carb-80.66
③K3计算固定碳和含气量的关系
K3＝DEN/DENave
Carb＝-116.61K3+138.35
Sg＝1.13Carb-80.66
以上述所构建的煤储层特征参数，开展了示范区应用，取得了良好地质效果，如表1和图2所示。
Sg(K1，K2，K3)＝C1Sg(K1)+C2Sg(K2)+C3Sg(K3)
其中：C1+C2+C3＝1
式中：C1、C2、C3(根据测井响应敏感性由实验求取，目前采用加权平均值。)分别为K1、K2、K3对应测井敏感权系数。
通过建立含煤性测井评价指标，形成了固定碳和含气量的统一解释模式，在某煤层气勘探开发示范区应用表明，含煤性参数计算精度达到储量计算要求，含气量解释符合率达到85％以上，为煤层气储量评估、储层改造和开发方案设计提供技术支撑。该方法不受地区局限，可一以取代煤心测试，社会和经济效益明显。
本发明方法可应用于非常规油气勘探开发，使用常规测井数据，方法清晰明确，计算精度高，对于快速有效评价煤层气提供了有利支持，应用前景广泛。
基于GR及DEN的变换，K1-K3反映煤储层的煤质(碳分含量)的高低。GR与灰分呈正相关，灰分与固定碳含量呈负相关；K2灰岩层密度高，表明岩性致密，封盖条件好，而煤的密度低表明其煤演化程度高，含碳量增加。如图1-1至图1-6所示。
根据上述所构建的煤储层特征参数，编写了相应的特征参数处理模块，并由该模块对示范区块的井进行了处理解释。根据15#煤储层和K2灰岩层及上覆泥岩的参数值，分别计算了和顺区块15#煤层的固定碳和含气量(见表1和图2)。由表1(排采井E1～E4计算含气量均符合地区规律(含气量变化范围在7.9-18.2m3/t))和图2可见，特征参数所计算固定碳、含气量和测试数据一致(排采井计算值均符合地区规律)，精度达到储量计算要求，为煤层气储量评估、开发设计提供了技术支撑。
表1
基于煤层气测井试验及煤心测井岩石物理实验，通过煤层气储层测井响应分析，利用测井比值变换等方法，以自然伽马、密度测井结合煤储层顶底板灰岩及泥岩特征，提取并建立了含煤性测井快速评价指标，形成了固定碳和含气量的统一解释模式。本方法不受地区局限，可以取代煤心测试，社会和经济效益明显。
通过某测井评价应用证明利用本发明方法含煤性参数计算精度达到储量计算要求，含气量解释符合率达到85％以上，有力地支撑了中石化煤层气勘探开发示范区建设。
上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (2)

1.一种含煤性测井敏感参数评价方法，其特征在于：所述方法基于煤心刻度测井，以自然伽马测井值、密度测井值结合标志层灰岩地层密度测井平均值，提取并建立含煤性测井快速评价指标，并形成固定碳和含气量的解释模式；
所述含煤性测井快速评价指标包括自然伽马特征参数K1、密度特征参数K2和煤储层密度和标志层灰岩密度比值参数K3；
其中，自然伽马特征参数K1＝a1*GR+b1，GR为煤储层的自然伽马测井值，其单位是API；
密度特征参数K2＝a2*DEN+b2，DEN为煤储层的密度测井值，其单位是g/cm3；
煤储层密度和标志层灰岩密度比值参数K3＝DEN/DENave，DENave为标志层灰岩地层密度测井平均值，其单位是g/cm3；
a1＝0.2722，b1＝2.313，a2＝68.59，b2＝-79.45。
2.根据权利要求1所述的含煤性测井敏感参数评价方法，其特征在于：所述解释模式包括：
①利用K1计算固定碳和含气量关系
K1＝0.2722GR+2.313
Carb＝-1.022K1+90.62
Sg(K1)＝1.13Carb-80.66
②利用K2计算固定碳和含气量关系
K2＝68.59DEN-79.45
Carb＝-0.8532K2+91.086
Sg(K2)＝1.13Carb-80.66
③利用K3计算固定碳和含气量的关系
K3＝DEN/DENave
Carb＝-116.61K3+138.35
Sg(K3)＝1.13Carb-80.66
Carb为固定碳含量，Sg为含气量；
最后，计算Sg(K1,K2,K3)＝C1Sg(K1)+C2Sg(K2)+C3Sg(K3)；
其中：C1+C2+C3＝1，C1、C2、C3分别为K1、K2、K3对应测井敏感权系数。
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