CN104636588A - 计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置 - Google Patents
计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104636588A CN104636588A CN201410421357.7A CN201410421357A CN104636588A CN 104636588 A CN104636588 A CN 104636588A CN 201410421357 A CN201410421357 A CN 201410421357A CN 104636588 A CN104636588 A CN 104636588A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- index
- limestone
- shale
- logging curve
- density
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置,属于石油地质勘探领域。所述方法包括:根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示;根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示;根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数;根据所述第一泥质含量指示、所述第二泥质含量指示和所述岩性指数,从所述砂泥岩中识别烃源岩;根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算所述烃源岩中的有机碳含量。所述装置包括:第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块、识别模块和第四计算模块。本发明通过多条测井曲线,提高了计算烃源岩中的有机碳含量的精确度。
Description
技术领域
本发明涉及石油地质勘探领域,特别涉及一种计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置。
背景技术
烃源岩也叫生油岩,是富含有机质、大量生成油气与排出油气的岩石。为了开采出大量的油气,需要准确地识别出烃源岩。然而,有机质丰度是评价烃源岩生成油气的重要参数之一,且有机碳含量是反映烃源岩有机质丰度的主要指标,所以,计算烃源岩中有机碳含量的方法受到了广泛的关注。
目前,计算烃源岩中有机碳含量的过程具体为:野外测得电阻率测井曲线和声波时差测井曲线。根据电阻率测井曲线和声波时差测井曲线,计算电阻率和声波时差异常差值的加权平均值。将计算的加权平均值用地化分析数据标定为烃源岩中有机碳含量。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:
对于复杂岩性的岩层,由于声波时差测井曲线和电阻率测井曲线受岩性、含油气性和孔隙结构的影响,所以,根据上述方法计算有机碳含量时,降低了计算精度。
发明内容
为了解决现有技术的问题,本发明实施例提供了一种计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置。所述技术方案如下:
一方面,提供了一种计算烃源岩中有机碳含量的方法,所述方法包括:
根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示;
根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示;
根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数;
根据所述第一泥质含量指示、所述第二泥质含量指示和所述岩性指数,从所述砂泥岩中识别烃源岩;
根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算所述烃源岩中的有机碳含量。
可选地,所述根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数,包括:
根据中子测井曲线,计算视灰岩中子孔隙度指数;
根据密度测井曲线,计算视灰岩密度孔隙度指数;
根据声波时差测井曲线,计算视灰岩声波孔隙度指数;
根据所述视灰岩中子孔隙度指数、所述视灰岩密度孔隙度指数和所述视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数。
可选地,所述根据所述视灰岩中子孔隙度指数、所述视灰岩密度孔隙度指数和所述视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数,包括:
计算所述视灰岩中子孔隙度指数与所述视灰岩密度孔隙度指数之间的第一差值;
计算所述视灰岩中子孔隙度指数与所述视灰岩声波孔隙度指数之间的第二差值;
计算所述视灰岩密度孔隙度指数与所述视灰岩声波孔隙度指数之间的第三差值;
根据所述第一差值、所述第二差值和所述第三差值,计算砂泥岩的岩性指数。
可选地,所述根据所述第一泥质含量指示、所述第二泥质含量指示和所述岩性指数,从所述砂泥岩中识别烃源岩,包括:
从所述砂泥岩中选择所述第一泥质含量指示大于第一阈值、所述第二泥质含量指示大于第二阈值且所述岩性指数大于第三阈值的岩层;
将选择的岩层确定为烃源岩。
可选地,所述根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算所述烃源岩中的有机碳含量,包括:
根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,按照如下公式计算所述烃源岩中的有机碳含量;
TOC=(a lg Rt+bΔt+c)/ρ
其中,上述公式中,TOC为所述烃源岩中的有机碳含量,Rt为所述电阻率测井曲线中的电阻率值,Δt为所述声波时差测井曲线中的声波时差,ρ为所述密度测井曲线中的密度值,a、b和c是已知系数。
另一方面,提供了一种计算烃源岩中有机碳含量的装置,所述装置包括:
第一计算模块,用于根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示;
第二计算模块,用于根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示;
第三计算模块,用于根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数;
识别模块,将用于根据所述第一泥质含量指示、所述第二泥质含量指示和所述岩性指数,从所述砂泥岩中识别烃源岩;
第四计算模块,用于根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算所述烃源岩中的有机碳含量。
可选地,所述第三计算模块包括:
第一计算单元,用于根据中子测井曲线,计算视灰岩中子孔隙度指数;
第二计算单元,用于根据密度测井曲线,计算视灰岩密度孔隙度指数;
第三计算单元,用于根据声波时差测井曲线,计算视灰岩声波孔隙度指数;
第四计算单元,用于根据所述视灰岩中子孔隙度指数、所述视灰岩密度孔隙度指数和所述视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数。
可选地,所述第四计算单元包括:
第一计算子单元,用于计算所述视灰岩中子孔隙度指数与所述视灰岩密度孔隙度指数之间的第一差值;
第二计算子单元,用于计算所述视灰岩中子孔隙度指数与所述视灰岩声波孔隙度指数之间的第二差值;
第三计算子单元,用于计算所述视灰岩密度孔隙度指数与所述视灰岩声波孔隙度指数之间的第三差值;
第四计算子单元,用于根据所述第一差值、所述第二差值和所述第三差值,计算砂泥岩的岩性指数。
可选地,所述识别模块包括:
选择单元,用于从所述砂泥岩中选择所述第一泥质含量指示大于第一阈值、所述第二泥质含量指示大于第二阈值且所述岩性指数大于第三阈值的岩层;
确定单元,用于将选择的岩层确定为烃源岩。
可选地,所述第四计算模块包括:
第五计算单元,用于根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,按照如下公式计算所述烃源岩中的有机碳含量;
TOC=(a lg Rt+b△t+c)/ρ
其中,上述公式中,TOC为所述烃源岩中的有机碳含量,Rt为所述电阻率测井曲线中的电阻率值,Δt为所述声波时差测井曲线中的声波时差,ρ为所述密度测井曲线中的密度值,a、b和c是已知系数。
在本发明实施例中,根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示。根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示。根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数。然后,根据第一泥质含量指示、第二泥质含量指示和岩性指数,从砂泥岩中可以识别出烃源岩。最后,根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算烃源岩中的有机碳含量。由于在本发明实施例中不仅仅是根据电阻率测井曲线和声波时差测井曲线进行有机碳含量的计算,还包括自然电位测井曲线、自然伽马测井曲线、中子测井曲线、密度测井曲线等多个测井曲线,提高了计算烃源岩中的有机碳含量的精确度,为油气勘探中精细描述烃源岩有机质空间分布及预测有利油气勘探远景区提供支撑。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种计算烃源岩中有机碳含量的方法流程图;
图2是本发明实施例二提供的一种计算烃源岩中有机碳含量的方法流程图;
图3是本发明实施例二提供的烃源岩中有机碳含量的计算值与分析值之间的对比结果示意图;
图4是本发明实施例三提供的一种计算烃源岩中有机碳含量的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
在对本发明实施例进行详细地解释说明之前,先对烃源岩相关的概念和结构组成予以介绍。
烃源岩通常为泥岩或页岩,它是颗粒直径小于1/256mm的一类沉积岩。通常,泥岩呈块状构造,页岩具层理构造,从成份和粒度上看二者没有严格的差别,为表述方便,下面将两者统称为烃源岩。碎屑岩储层中,绝大多数烃源岩是以泥岩、页岩为主的细粒沉积岩,这类岩石的最大特点是富含有机质、孔隙的连通性较差,尤其是孔隙尺寸细微,导致岩石的渗透率非常低,因此,烃源岩还是最常见的隔层或盖层。从油气生成的角度看,泥岩或页岩是烃源岩,它是石油或天然气生成的场所。与之泥岩和页岩相比,颗粒粒径较大的砂岩、砾岩,在沉积岩地层中所占比例很低,但由于其孔隙的连通性好,孔隙的尺寸比较大,渗透率高,成为石油、天然气或地下水的重要储集空间,即油气业界或水文工程业界所称的“储层”。
有机质和粘土矿物是泥质烃源岩的两大组成部分。其中,有机质常以分散状、顺层富集状、局部富集状和生物残体等形式赋存于粘土矿物中。有机质、粘土矿物是对烃源岩测井响应产生主要贡献的两个重要组分。测井对岩石中有机质和粘土矿物的类型、丰度、压实程度、富集状态、成熟演化以及充填在孔隙中的流体组分不同而产生的岩石物理、电化学性质的差异,是利用测井曲线识别和评价烃源岩的理论基础。
有机地球化学理论认为干酪根是烃源岩中有机质的主体,干酪根虽属烃源岩中的有机质,但它脱离了与之共存的无机矿物,不能很好地反映有机质的赋存状态以及不同类型有机质含量的多少。实验室裂解分析显示,赋存于沉积岩石中的有机质主要由两部分组成,即可溶有机质和不溶有机质(干酪根),它们一起构成一个有机联系的整体,共同反映着沉积有机质的面貌。其中可溶有机质是与粘土矿物通过化学键合在一起的。有机地球化学界取得的研究成果中值得关注的是低熟油的发现,并认为可溶有机质对低熟油的形成有很大的贡献,而可溶有机质的丰度及赋存状态对声、电测井的响应有一定的影响,这为运用测井信息识别与评价低熟油提供了依据。同时,有机质本身具有低密度和吸附性等特征,因此对放射性测井也存在一定的影响。
实施例一
图1是本发明实施例提供的一种计算烃源岩中有机碳含量的方法流程图。参见图1,该方法包括:
步骤101:根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示。
步骤102:根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示。
步骤103:根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数。
步骤104:根据第一泥质含量指示、第二泥质含量指示和该岩性指数,从砂泥岩中识别烃源岩。
步骤105:根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算烃源岩中的有机碳含量。
在本发明实施例中,根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示。根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示。根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数。然后,根据第一泥质含量指示、第二泥质含量指示和岩性指数,从砂泥岩中可以识别出烃源岩。最后,根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算烃源岩中的有机碳含量。由于在本发明实施例中不仅仅是根据电阻率测井曲线和声波时差测井曲线进行有机碳含量的计算,还包括自然电位测井曲线、自然伽马测井曲线、中子测井曲线、密度测井曲线等多个测井曲线,提高了计算烃源岩中的有机碳含量的精确度,为油气勘探中精细描述烃源岩有机质空间分布及预测有利油气勘探远景区提供支撑。
可选地,根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数,包括:
根据中子测井曲线,计算视灰岩中子孔隙度指数;
根据密度测井曲线,计算视灰岩密度孔隙度指数;
根据声波时差测井曲线,计算视灰岩声波孔隙度指数;
根据视灰岩中子孔隙度指数、视灰岩密度孔隙度指数和视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数。
可选地,根据视灰岩中子孔隙度指数、视灰岩密度孔隙度指数和视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数,包括:
计算视灰岩中子孔隙度指数与视灰岩密度孔隙度指数之间的第一差值;
计算视灰岩中子孔隙度指数与视灰岩声波孔隙度指数之间的第二差值;
计算视灰岩密度孔隙度指数与视灰岩声波孔隙度指数之间的第三差值;
根据第一差值、第二差值和第三差值,计算砂泥岩的岩性指数。
可选地,根据第一泥质含量指示、第二泥质含量指示和岩性指数,从砂泥岩中识别烃源岩,包括:
从砂泥岩中选择第一泥质含量指示大于第一阈值、第二泥质含量指示大于第二阈值且岩性指数大于第三阈值的岩层;
将选择的岩层确定为烃源岩。
可选地,根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算烃源岩中的有机碳含量,包括:
根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,按照如下公式计算烃源岩中的有机碳含量;
TOC=(a lg Rt+bΔt+c)/ρ
其中,上述公式中,TOC为烃源岩中的有机碳含量,Rt为电阻率测井曲线中的电阻率值,Δt为声波时差测井曲线中的声波时差,ρ为密度测井曲线中的密度值,a、b和c是已知系数。
上述所有可选技术方案,均可按照任意结合形成本发明的可选技术方案,本发明在此不再一一赘述。
实施例二
图2是本发明实施例提供的一种计算烃源岩中的有机碳含量的方法流程图。参见图2,该方法包括:
步骤201:根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示。
具体地,根据自然电位测井曲线,按照如下的公式(1)计算第一泥质含量指示;
其中,在上述公式(1)中,ISP为第一泥质含量指示,SPmax为自然电位在纯砂岩上的幅度,SPmin为自然电位在泥岩层上的基线值,SP为自然电位测井曲线上的自然电位测井值。另外,当ISP值越大时,指示岩层中的泥质含量越大,反之,当ISP值越小时,指示岩层中的泥质含量越小。当岩层中的泥质含量越小时,该岩层为渗透性越好的砂岩层。
其中,在砂泥岩剖面中,砂岩层的渗透性相对较好,在自然电位测井曲线上表现出明显的幅度差,因此,在井剖面上地层水矿化度较为稳定时,可以用自然电位的相对幅度差定义自然电位测井曲线的泥质含量指示,如上述第一泥质含量指示的公式。
其中,自然电位测井曲线是自然电位随井深而变化的曲线。
步骤202:根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示。
具体地,根据自然伽马测井曲线,按照如下公式(2)计算第二泥质含量指示;
其中,在上述公式(2)中,IGR为第二泥质含量指示,GRmax为自然伽马在泥岩层上的幅度,GRmin为自然伽马在纯砂岩层上的基线值,GR为自然伽马测井曲线上的自然伽马测井值。另外,当IGR值越大时,指示岩层中的泥质含量越大,反之,当IGR值越小时,指示岩层中的泥质含量越小。
其中,烃源岩层一般富含碳,可以吸附较多的放射性元素,如吸附特殊元素铀,从而烃源岩在自然伽马测井曲线上表现为高异常,所以,可以利用自然伽马测井曲线来识别烃源岩。但是,铀的含量不仅与有机质丰度有关,还受裂缝分布的影响,因此,如果单独使用自然伽马测井曲线来识别烃源岩会降低精度。同样,在地层基质和孔隙中没有放射性矿物的井剖面上,自然伽马测井曲线的相对幅度可以指示泥质含量的大小,所以,可以根据自然伽马测井曲线,定义上述的第二泥质含量指示的公式。
其中,自然伽马测井曲线是在井内测量岩层中自然存在的放射性核素衰变过程中放射出来的γ射线的强度,且自然伽马测井曲线也是随井深而变化的曲线。
步骤203:根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数。
具体地,本步骤可以根据如下(1)-(4)的步骤来实现,包括:
(1)、根据中子测井曲线,计算视灰岩中子孔隙度指数。
具体地,根据中子测井曲线,按照如下公式(3)计算视灰岩中子孔隙度指数;
其中,在上述公式(3)中,为视灰岩中子孔隙度指数,CNLma为灰岩骨架的中子孔隙度响应值,CNLf为地层水的中子孔隙度响应值,CNL为中子测井曲线上的中子测井值。另外,当值越大时,指示岩层中的含水孔隙度越大,反之,当值越小时,指示岩层中的含水空隙度越小。
其中,灰岩骨架为无孔隙度的灰岩。
其中,在泥质砂岩储层中,中子、密度和声波三孔隙度测井对砂岩和泥质存在较大差异。中子测井主要响应地层中的含氢指数,其幅度大小与地层中的含氢量成正比。在砂泥岩剖面上,纯砂岩储层段的中子响应基本反映储层孔隙度,而在泥岩段上,中子响应主要反映泥岩的束缚水孔隙度。在泥质砂岩储层上,是两者的体积分数的加权平均值。由于泥岩层含有较大的束缚水孔隙度,实测曲线上会出现比砂岩储层还大的测井响应。所以,可以定义上述的视灰岩中子孔隙度指数的公式。
(2)、根据密度测井曲线,计算视灰岩密度孔隙度指数。
具体地,根据密度测井曲线,按照如下公式(4)计算视灰岩密度孔隙度指数;
其中,在上述公式(4)中,为视灰岩密度孔隙度指数,DENma为灰岩骨架的密度值,DENf为地层水的密度值,DEN为密度测井曲线上的密度测井值。另外,在储层段岩性稳定的条件下,当值越大时,指示岩层中的孔隙度越大,反之,当值越小时,指示岩层中的孔隙度越小。
其中,密度测井主要反映地层中与放射源伽马射线作用的电子密度大小,它近似与地层密度成正比。在砂泥岩剖面上,纯砂岩储层段的密度大小基本反映储层孔隙度,而在泥岩段上,由于粘土的密度常比石英、长石等的密度大,因此,利用统一的骨架时差计算的密度孔隙度明显比实际地层的束缚水孔隙度小,所以,可以定义上述视灰岩密度孔隙度指数的公式。
(3)、根据声波时差测井曲线,计算视灰岩声波孔隙度指数。
具体地,根据声波时差测井曲线,按照如下公式(5)计算视灰岩声波孔隙度指数;
其中,在上述公式(5)中,为视灰岩声波孔隙度指数,ACf为地层水的声波时差响应值,ACma为灰岩骨架的声波时差响应值,AC为声波时差测井曲线上的声波时差测井值。另外,在储层段岩性稳定的条件下,当值越大时,指示岩层中的孔隙度越大,反之,当值越小时,指示岩层中的孔隙度越小。
其中,声波时差测井主要反映地层中纵波的传播时,其大小与地层中骨架岩性和孔隙度相关。在砂泥岩剖面上,在胶结较好的纯砂岩储层段的声波时差基本反映储层孔隙度,而在泥岩段上,声波时差是泥质类型、分布方式和束缚水孔隙度的综合响应。由于泥岩层含有较大的束缚水孔隙度,实测曲线上会出现比砂岩储层还大的声波时差。,所以,可以定义上述视灰岩声波孔隙度指数的公式。
(4)、根据视灰岩中子孔隙度指数、视灰岩密度孔隙度指数和视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数。
具体地,计算视灰岩中子孔隙度指数与视灰岩密度孔隙度指数之间的第一差值。计算视灰岩中子孔隙度指数与视灰岩声波孔隙度指数之间的第二差值。计算视灰岩密度孔隙度指数与视灰岩声波孔隙度指数之间的第三差值。根据第一差值、第二差值和第三差值,计算砂泥岩的岩性指数。
其中,根据第一差值、第二差值和第三差值,按照如下公式(6)计算砂泥岩的岩性指数;
其中,在上述公式(6)中,Ilith为岩性指数,为第一差值,为第二差值,为第三差值,为第一数值与第二数值的差值,第一数值为纯砂岩段的中子视灰岩孔隙度与密度视灰岩孔隙度之和,第二数值为泥岩段的中子视灰岩孔隙度与密度视灰岩孔隙度之和。另外,对于纯砂岩储层段Ilith较小,接近于0,而对于泥页岩段Ilith较大,且接近于1。
需要补充说明的是,在本发明实施例中,第一差值、第二差值和第三差值均为正数,即为差值的绝对值。
其中,在砂岩储层段,中子、密度和声波三个视灰岩孔隙度都可反映储层的实际孔隙度。而在泥岩段,中子和声波的视灰岩孔隙度将比密度视灰岩孔隙度大许多。因此,利用三个视灰岩孔隙度的两两差值可以构造判识储层岩性的指标,以划分泥页岩段。
步骤204:从砂泥岩中选择第一泥质含量指示大于第一阈值、第二泥质含量指示大于第二阈值且岩性指数大于第三阈值的岩层。
其中,第一阈值、第二阈值和第三阈值均为事先设置的,本发明实施例对此不做具体限定。
步骤206:将选择的岩层确定为烃源岩。
需要补充说明的是,在常见的砂泥岩储层中,烃源岩主要为泥岩和页岩,也有煤系烃源岩。而煤系烃源岩在测井曲线上表现为“三高三低”的特征,即,高中子、高声波时差、高电阻率、低密度、低自然电位、低自然伽马(由于煤层的放射性弱)。因此,上述的第一差值、第二差值和第三差值不能用于煤系烃源岩的识别,在此,可以利用煤系地层的电阻率和含水储层电阻率的差异、自然放射性极地和密度低的特征识别煤系烃源岩。
另外,当烃源岩为泥岩时,可以包括碳质泥岩和暗色泥岩。碳质泥岩和暗色泥岩的测井响应表现为“五高一低”特征,即高中子、高声波时差、高电阻率(高于围岩泥岩)、高自然伽马、高铀含量、低密度,并且有机碳含量高的层段其自然伽马和铀曲线值相对较高。所以,除了利用上边分析的几个指标外,还需要单独建立其它的判别指标来识别碳质泥岩和暗色泥岩。
其中,根据上述步骤从砂泥岩中识别出烃源岩之后,可以根据下述的步骤计算烃源岩中的有机碳含量。
步骤207:根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算烃源岩中的有机碳含量。
具体地,根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,按照如下公式(7)计算烃源岩中的有机碳含量;
TOC=(a lg Rt+bΔt+c)/ρ (7)
其中,上述公式(7)中,TOC为烃源岩中的有机碳含量,Rt为电阻率测井曲线中的电阻率值,Δt为声波时差测井曲线中的声波时差,ρ为密度测井曲线中的密度值,a、b和c是已知系数。
需要补充说明的是,在本发明实施例中,富含有机质的烃源岩密度较低,密度测井测量的是地层的体积密度,包括骨架密度和流体密度。烃源岩中有机质的密度(1.03~1.1g/cm3)明显低于围岩基质的密度(粘土骨架的密度为2.3~3.1g/cm3),使烃源岩密度测井值降低。富含有机质的低孔泥页岩中,地层密度的变化与有机质丰度的变化存在一定的对应关系。在岩性变化较小的剖面上,泥页岩的有机质丰度和地层密度存在负相关关系。但当重矿物富集时,密度测井就不可能是有机质的可靠指标。所以,可以采用密度测井曲线对有机碳含量的计算公式进行校正。
另外,声波时差测井曲线也即是声波测井曲线,所以,Δt为声波时差测井曲线中的声波时差值。另外,a、b和c三个参数可以通过对研究区系统采集样品后,采用最小二乘法拟合求得的,并且,为了准确获取a、b和c的值,可选取泥岩取芯段较长、TOC分析数据较多且深度对应较准确的井段进行回归拟合。
其中,在本发明实施例中,通过上述公式(7)计算有机碳含量时,由于电阻率测井曲线和声波时差测井曲线对孔隙度的变化比较灵敏,一旦某一岩性的基线确定,孔隙度的变化会直接引起这两条测井曲线的响应,所以可不需岩芯实验分析就可以直接计算TOC。
其中,上述描述中提到基线,然而,基线的确定方法可以为:声波时差测井曲线采用算术坐标,电阻率测井曲线采用对数坐标,当两条测井曲线在某一深度内平行或者重叠时,将该深度内的测井曲线确定为基线。
测井曲线对岩层有机碳含量和充填孔隙流体物理性质差异的响应,是利用测井曲线识别和评价烃源岩的基础。正常情况下,有机碳含量越高的岩层在测井曲线上的异常越大,测定异常值就能反算出有机碳含量。当沉积岩中总有机质重量百分含量超过30-35%时,岩石即具有有机岩类的特征。由于其中分散的有机质干酪根具有特殊的物理性质,如它的导电性差、自然放射性强、密度接近于水的密度、属于轻组分,声波时差接近550μs/m、含氢指数接近67%。因此,好的生油岩,其有机碳TOC含量接近30%,在测井曲线上有明显的反映,而较差的生油岩,有机碳TOC含量为小于30%,测井曲线虽没有特明显的异常,但还是可以反映出来的。所以,在本发明实施例中可以采用上述的测井曲线计算烃源岩中的有机碳含量。
另外,为了精细评价烃源岩的分布状况,根据研究区烃源岩的沉积相特征,按照有机碳含量将烃源岩划分为优质、中等和差三类。通常TOC≥2%为优质烃源岩;1%≤TOC≤2%为中等烃源岩;0.3%≤TOC≤1%为差烃源岩。通过这一分类,可将连续评价的烃源岩分布表征为不同等级的TOC层段,结合有机地球化学分析实现测井和有机地化一体化评价的烃源岩厚度图,在空间上能够实现烃源岩的精细评价和解决烃源岩的非均质性评价难题。
图3是冀中凹陷岔深80井深部层段稿有机碳层段的地球化学分析值与测井响应计算值的对比,其中,TOC那条连续的曲线是根据本发明实施例提供的方法计算得到的有机碳含量的曲线,而TOC那条曲线上的横向的短线为通过地球化学分析得到的有机碳含量。由此可以看出,此高有机碳含量层段,通过本发明实施例提供的方法计算的有机碳含量和地球化学分析值吻合较好,因此,本发明实施例提供的方法对不同有机碳含量的烃源岩也可以取得较好的效果。
其中,自然伽马能谱测井能提供地层总自然伽马和去铀伽马计数率,两者之差即为铀浓度指数,用于反映地层中的铀含量,可以通过如下公式(8)计算得到,
ΔGR=SGR-CGR (8)
其中,在上述公式(8)中,ΔGR为铀浓度指数,SGR为总自然伽马测井值,CGR为去铀自然伽马测井值。
大量研究表明,铀含量与有机质丰度之间有较好的相关关系,因此,ΔGR间接反映了有机质丰度。通过实验室岩心分析的有机质含量对ΔGR的刻度可以得到连续分布的有机质含量预测值。
在本发明实施例中,根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示。根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示。根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数。然后,根据第一泥质含量指示、第二泥质含量指示和岩性指数,从砂泥岩中可以识别出烃源岩。最后,根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算烃源岩中的有机碳含量。由于在本发明实施例中不仅仅是根据电阻率测井曲线和声波时差测井曲线进行有机碳含量的计算,还包括自然电位测井曲线、自然伽马测井曲线、中子测井曲线、密度测井曲线等多个测井曲线,提高了计算烃源岩中的有机碳含量的精确度,为油气勘探中精细描述烃源岩有机质空间分布及预测有利油气勘探远景区提供支撑。
实施例三
图4是本发明实施例提供的一种计算烃源岩中有机碳含量的装置结构示意图。参见图4,该装置包括:第一计算模块401、第二计算模块402、第三计算模块403、识别模块404和第四计算模块405;
第一计算模块401,用于根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示;
第二计算模块402,用于根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示;
第三计算模块403,用于根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数;
识别模块404,将用于根据第一泥质含量指示、第二泥质含量指示和该岩性指数,从砂泥岩中识别烃源岩;
第四计算模块405,用于根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算烃源岩中的有机碳含量。
可选地,第三计算模块403包括:
第一计算单元,用于根据中子测井曲线,计算视灰岩中子孔隙度指数;
第二计算单元,用于根据密度测井曲线,计算视灰岩密度孔隙度指数;
第三计算单元,用于根据声波时差测井曲线,计算视灰岩声波孔隙度指数;
第四计算单元,用于根据视灰岩中子孔隙度指数、视灰岩密度孔隙度指数和视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数。
可选地,第四计算单元包括:
第一计算子单元,用于计算视灰岩中子孔隙度指数与视灰岩密度孔隙度指数之间的第一差值;
第二计算子单元,用于计算视灰岩中子孔隙度指数与视灰岩声波孔隙度指数之间的第二差值;
第三计算子单元,用于计算视灰岩密度孔隙度指数与视灰岩声波孔隙度指数之间的第三差值;
第四计算子单元,用于根据第一差值、第二差值和第三差值,计算砂泥岩的岩性指数。
可选地,识别模块404包括:
选择单元,用于从砂泥岩中选择第一泥质含量指示大于第一阈值、第二泥质含量指示大于第二阈值且岩性指数大于第三阈值的岩层;
确定单元,用于将选择的岩层确定为烃源岩。
可选地,第四计算模块405包括:
第五计算单元,用于根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,按照如下公式计算烃源岩中的有机碳含量;
TOC=(a lg Rt+bΔt+c)/ρ
其中,上述公式中,TOC为烃源岩中的有机碳含量,Rt为电阻率测井曲线中的电阻率值,Δt为声波时差测井曲线中的声波时差,ρ为密度测井曲线中的密度值,a、b和c是已知系数。
在本发明实施例中,根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示。根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示。根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数。然后,根据第一泥质含量指示、第二泥质含量指示和岩性指数,从砂泥岩中可以识别出烃源岩。最后,根据密度测井曲线、声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算烃源岩中的有机碳含量。由于在本发明实施例中不仅仅是根据电阻率测井曲线和声波时差测井曲线进行有机碳含量的计算,还包括自然电位测井曲线、自然伽马测井曲线、中子测井曲线、密度测井曲线等多个测井曲线,提高了计算烃源岩中的有机碳含量的精确度,为油气勘探中精细描述烃源岩有机质空间分布及预测有利油气勘探远景区提供支撑。
需要说明的是:上述实施例提供的计算烃源岩中有机碳含量的装置在计算烃源岩中有机碳含量时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的计算烃源岩中有机碳含量的装置与计算烃源岩中有机碳含量的方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种计算烃源岩中有机碳含量的方法,其特征在于,所述方法包括:
根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示;
根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示;
根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数;
根据所述第一泥质含量指示、所述第二泥质含量指示和所述岩性指数,从所述砂泥岩中识别烃源岩;
根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算所述烃源岩中的有机碳含量。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数,包括:
根据中子测井曲线,计算视灰岩中子孔隙度指数;
根据密度测井曲线,计算视灰岩密度孔隙度指数;
根据声波时差测井曲线,计算视灰岩声波孔隙度指数;
根据所述视灰岩中子孔隙度指数、所述视灰岩密度孔隙度指数和所述视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述视灰岩中子孔隙度指数、所述视灰岩密度孔隙度指数和所述视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数,包括:
计算所述视灰岩中子孔隙度指数与所述视灰岩密度孔隙度指数之间的第一差值;
计算所述视灰岩中子孔隙度指数与所述视灰岩声波孔隙度指数之间的第二差值;
计算所述视灰岩密度孔隙度指数与所述视灰岩声波孔隙度指数之间的第三差值;
根据所述第一差值、所述第二差值和所述第三差值,计算砂泥岩的岩性指数。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一泥质含量指示、所述第二泥质含量指示和所述岩性指数,从所述砂泥岩中识别烃源岩,包括:
从所述砂泥岩中选择所述第一泥质含量指示大于第一阈值、所述第二泥质含量指示大于第二阈值且所述岩性指数大于第三阈值的岩层;
将选择的岩层确定为烃源岩。
5.如权利要求1-4任一权利要求所述的方法,其特征在于,所述根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算所述烃源岩中的有机碳含量,包括:
根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,按照如下公式计算所述烃源岩中的有机碳含量;
TOC=(a lg Rt+bΔt+c)/ρ
其中,上述公式中,TOC为所述烃源岩中的有机碳含量,Rt为所述电阻率测井曲线中的电阻率值,Δt为所述声波时差测井曲线中的声波时差,ρ为所述密度测井曲线中的密度值,a、b和c是已知系数。
6.一种计算烃源岩中有机碳含量的装置,其特征在于,所述装置包括:
第一计算模块,用于根据自然电位测井曲线,计算第一泥质含量指示;
第二计算模块,用于根据自然伽马测井曲线,计算第二泥质含量指示;
第三计算模块,用于根据中子测井曲线、密度测井曲线和声波时差测井曲线,计算砂泥岩的岩性指数;
识别模块,将用于根据所述第一泥质含量指示、所述第二泥质含量指示和所述岩性指数,从所述砂泥岩中识别烃源岩;
第四计算模块,用于根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,计算所述烃源岩中的有机碳含量。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第三计算模块包括:
第一计算单元,用于根据中子测井曲线,计算视灰岩中子孔隙度指数;
第二计算单元,用于根据密度测井曲线,计算视灰岩密度孔隙度指数;
第三计算单元,用于根据声波时差测井曲线,计算视灰岩声波孔隙度指数;
第四计算单元,用于根据所述视灰岩中子孔隙度指数、所述视灰岩密度孔隙度指数和所述视灰岩声波孔隙度指数,计算砂泥岩的岩性指数。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第四计算单元包括:
第一计算子单元,用于计算所述视灰岩中子孔隙度指数与所述视灰岩密度孔隙度指数之间的第一差值;
第二计算子单元,用于计算所述视灰岩中子孔隙度指数与所述视灰岩声波孔隙度指数之间的第二差值;
第三计算子单元,用于计算所述视灰岩密度孔隙度指数与所述视灰岩声波孔隙度指数之间的第三差值;
第四计算子单元,用于根据所述第一差值、所述第二差值和所述第三差值,计算砂泥岩的岩性指数。
9.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述识别模块包括:
选择单元,用于从所述砂泥岩中选择所述第一泥质含量指示大于第一阈值、所述第二泥质含量指示大于第二阈值且所述岩性指数大于第三阈值的岩层;
确定单元,用于将选择的岩层确定为烃源岩。
10.如权利要求6-9任一权利要求所述的装置,其特征在于,所述第四计算模块包括:
第五计算单元,用于根据所述密度测井曲线、所述声波时差测井曲线和电阻率测井曲线,按照如下公式计算所述烃源岩中的有机碳含量;
TOC=(a lg Rt+b△t+c)/ρ
其中,上述公式中,TOC为所述烃源岩中的有机碳含量,Rt为所述电阻率测井曲线中的电阻率值,Δt为所述声波时差测井曲线中的声波时差,ρ为所述密度测井曲线中的密度值,a、b和c是已知系数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410421357.7A CN104636588B (zh) | 2014-08-25 | 2014-08-25 | 计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201410421357.7A CN104636588B (zh) | 2014-08-25 | 2014-08-25 | 计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN104636588A true CN104636588A (zh) | 2015-05-20 |
CN104636588B CN104636588B (zh) | 2017-10-17 |
Family
ID=53215329
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201410421357.7A Active CN104636588B (zh) | 2014-08-25 | 2014-08-25 | 计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN104636588B (zh) |
Cited By (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104989392A (zh) * | 2015-07-10 | 2015-10-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩性识别方法 |
CN105221133A (zh) * | 2015-08-20 | 2016-01-06 | 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 |
CN105467465A (zh) * | 2015-10-26 | 2016-04-06 | 西南石油大学 | 利用孔隙度差值计算粘土含量的方法 |
CN105653854A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-06-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 计算碳酸盐岩烃源岩有机碳含量的方法和装置 |
CN106154351A (zh) * | 2016-08-09 | 2016-11-23 | 中国石油天然气集团公司 | 一种低孔渗储层渗透率的估算方法 |
CN106285623A (zh) * | 2015-06-08 | 2017-01-04 | 中国石油化工股份有限公司 | 确定总有机碳含量的方法及系统 |
CN106326516A (zh) * | 2015-07-02 | 2017-01-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 烃源岩的排烃函数与排烃指数函数的构建方法 |
WO2017024530A1 (zh) * | 2015-08-11 | 2017-02-16 | 深圳朝伟达科技有限公司 | 一种计算烃源岩中有机碳含量的方法 |
CN106568918A (zh) * | 2015-10-08 | 2017-04-19 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩有机碳含量toc预测方法 |
CN107247860A (zh) * | 2016-07-20 | 2017-10-13 | 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 |
CN107703560A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-16 | 西南石油大学 | 一种基于三重信息的泥页岩岩相精细识别方法 |
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 |
CN108035709A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-05-15 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩储层质量的确定方法及装置 |
CN109632597A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-04-16 | 广州海洋地质调查局 | 一种水合物与游离气存在状态的显示方法及处理终端 |
CN110346416A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 北京金海能达科技有限公司 | 基于声波和电阻率的特征参数曲线识别火山岩岩性的方法 |
CN110399649A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-11-01 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于成岩指示元素的变质岩量化识别方法 |
CN111042811A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-04-21 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 一种基于敏感参数叠合的页岩油产能评价方法 |
CN111058837A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-04-24 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 一种基于多元逐步回归的页岩油岩性评价方法 |
CN111123378A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 确定划分岩性类型的伽马射线强度临界值的方法及装置 |
CN111188612A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-22 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 一种测井多参数融合的页岩油甜点快速识别方法 |
CN111415713A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-14 | 东北石油大学 | 一种利用有效介质理论评价泥岩总有机碳含量的方法 |
CN111859675A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-30 | 东华理工大学 | 一种基于铀裂变瞬发中子测井数据泥浆密度修正方法 |
CN112130226A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 中国地质大学(北京) | 一种地表水侵入型储集层识别方法及系统 |
CN112147711A (zh) * | 2019-06-28 | 2020-12-29 | 中国石油化工股份有限公司 | 野外快速获取海相页岩总有机碳方法及系统 |
CN113622904A (zh) * | 2020-04-21 | 2021-11-09 | 中国石油天然气股份有限公司 | 用元素俘获谱测井氯离子含量识别测井流体类型的方法 |
CN113720745A (zh) * | 2020-05-26 | 2021-11-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 含碳屑碎屑岩储层地球物理测井计算孔隙度的方法 |
CN114109349A (zh) * | 2020-08-11 | 2022-03-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种致密砂岩储层孔隙度指数/饱和度指数的确定方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101832133A (zh) * | 2010-01-28 | 2010-09-15 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 密度孔隙度和中子孔隙度差值储层流体类型判别方法 |
-
2014
- 2014-08-25 CN CN201410421357.7A patent/CN104636588B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101832133A (zh) * | 2010-01-28 | 2010-09-15 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 密度孔隙度和中子孔隙度差值储层流体类型判别方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
张德梅 等: ""测井曲线组合法求取泥质含量探讨"", 《测井技术》 * |
杨凡: ""新疆某油田A井储层岩性和物性的常规测井曲线解释"", 《长江大学学报(自然版)》 * |
王艳茹 等: ""鄂尔多斯盆地长7烃源岩有机碳测井评价"", 《岩性油气藏》 * |
Cited By (41)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106285623B (zh) * | 2015-06-08 | 2019-08-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 确定总有机碳含量的方法及系统 |
CN106285623A (zh) * | 2015-06-08 | 2017-01-04 | 中国石油化工股份有限公司 | 确定总有机碳含量的方法及系统 |
CN106326516A (zh) * | 2015-07-02 | 2017-01-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 烃源岩的排烃函数与排烃指数函数的构建方法 |
CN104989392A (zh) * | 2015-07-10 | 2015-10-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩性识别方法 |
CN104989392B (zh) * | 2015-07-10 | 2018-01-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种岩性识别方法 |
WO2017024530A1 (zh) * | 2015-08-11 | 2017-02-16 | 深圳朝伟达科技有限公司 | 一种计算烃源岩中有机碳含量的方法 |
WO2017024700A1 (zh) * | 2015-08-11 | 2017-02-16 | 深圳朝伟达科技有限公司 | 一种计算烃源岩中有机碳含量的装置 |
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 |
CN105221133A (zh) * | 2015-08-20 | 2016-01-06 | 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 |
CN106568918A (zh) * | 2015-10-08 | 2017-04-19 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩有机碳含量toc预测方法 |
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 |
CN105467465A (zh) * | 2015-10-26 | 2016-04-06 | 西南石油大学 | 利用孔隙度差值计算粘土含量的方法 |
CN105653854A (zh) * | 2015-12-29 | 2016-06-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 计算碳酸盐岩烃源岩有机碳含量的方法和装置 |
CN107247860A (zh) * | 2016-07-20 | 2017-10-13 | 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 |
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 |
CN106154351A (zh) * | 2016-08-09 | 2016-11-23 | 中国石油天然气集团公司 | 一种低孔渗储层渗透率的估算方法 |
CN107703560A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-16 | 西南石油大学 | 一种基于三重信息的泥页岩岩相精细识别方法 |
CN107703560B (zh) * | 2017-09-29 | 2019-12-13 | 西南石油大学 | 一种基于三重信息的泥页岩岩相精细识别方法 |
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 |
CN108035709A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-05-15 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩储层质量的确定方法及装置 |
CN109632597B (zh) * | 2018-11-06 | 2019-08-16 | 广州海洋地质调查局 | 一种水合物与游离气存在状态的显示方法及处理终端 |
CN109632597A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-04-16 | 广州海洋地质调查局 | 一种水合物与游离气存在状态的显示方法及处理终端 |
CN112147711A (zh) * | 2019-06-28 | 2020-12-29 | 中国石油化工股份有限公司 | 野外快速获取海相页岩总有机碳方法及系统 |
CN110399649A (zh) * | 2019-07-03 | 2019-11-01 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种基于成岩指示元素的变质岩量化识别方法 |
CN110346416A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 北京金海能达科技有限公司 | 基于声波和电阻率的特征参数曲线识别火山岩岩性的方法 |
CN111058837A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-04-24 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 一种基于多元逐步回归的页岩油岩性评价方法 |
CN111123378B (zh) * | 2019-12-25 | 2022-06-03 | 中国石油天然气股份有限公司 | 确定划分岩性类型的伽马射线强度临界值的方法及装置 |
CN111123378A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-08 | 中国石油天然气股份有限公司 | 确定划分岩性类型的伽马射线强度临界值的方法及装置 |
CN111188612A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-22 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 一种测井多参数融合的页岩油甜点快速识别方法 |
CN111188612B (zh) * | 2020-01-13 | 2022-12-13 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 一种测井多参数融合的页岩油甜点快速识别方法 |
CN111042811A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-04-21 | 中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司 | 一种基于敏感参数叠合的页岩油产能评价方法 |
CN111415713B (zh) * | 2020-03-25 | 2021-02-19 | 东北石油大学 | 一种利用有效介质理论评价泥岩总有机碳含量的方法 |
CN111415713A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-07-14 | 东北石油大学 | 一种利用有效介质理论评价泥岩总有机碳含量的方法 |
CN113622904A (zh) * | 2020-04-21 | 2021-11-09 | 中国石油天然气股份有限公司 | 用元素俘获谱测井氯离子含量识别测井流体类型的方法 |
CN113720745A (zh) * | 2020-05-26 | 2021-11-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 含碳屑碎屑岩储层地球物理测井计算孔隙度的方法 |
CN111859675A (zh) * | 2020-07-23 | 2020-10-30 | 东华理工大学 | 一种基于铀裂变瞬发中子测井数据泥浆密度修正方法 |
CN111859675B (zh) * | 2020-07-23 | 2022-09-13 | 东华理工大学 | 一种基于铀裂变瞬发中子测井数据泥浆密度修正方法 |
CN114109349A (zh) * | 2020-08-11 | 2022-03-01 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种致密砂岩储层孔隙度指数/饱和度指数的确定方法 |
CN114109349B (zh) * | 2020-08-11 | 2024-04-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种致密砂岩储层孔隙度指数/饱和度指数的确定方法 |
CN112130226A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 中国地质大学(北京) | 一种地表水侵入型储集层识别方法及系统 |
CN112130226B (zh) * | 2020-09-22 | 2021-07-16 | 中国地质大学(北京) | 一种地表水侵入型储集层识别方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN104636588B (zh) | 2017-10-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104636588B (zh) | 计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置 | |
WO2017024700A1 (zh) | 一种计算烃源岩中有机碳含量的装置 | |
CN101930082B (zh) | 采用电阻率资料进行储层流体类型判别的方法 | |
Shipton et al. | Structural heterogeneity and permeability in faulted eolian sandstone: Implications for subsurface modeling of faults | |
CN110501744A (zh) | 烃源岩有机碳地球物理定量预测方法、装置、设备及存储介质 | |
CA2867583C (en) | Fracking method for fracking intervals of a horizontal drilling zone in a sweet spot range based on measurements of resistivity and neutron logging data in the horizontal drillingzone | |
Awolayo et al. | A cohesive approach at estimating water saturation in a low-resistivity pay carbonate reservoir and its validation | |
Simpson et al. | Using advanced logging measurements to develop a robust petrophysical model for the Bakken petroleum system | |
CN103982178A (zh) | 一种基于矿物含量的页岩气储层脆性评价方法 | |
CN104620134A (zh) | 用于对岩层的组分和纹理结构同时执行岩石物理分析的系统和方法 | |
Jameel et al. | Petrophysical Properties of Khasib Formation in East Baghdad Oil Field Southern Area | |
Richardson | Well correlation and Petrophysical analysis, a case study of “Rickie” field onshore Niger Delta | |
Amjad et al. | Sembar Formation as an Unconventional Prospect: New Insights in Evaluating Shale Gas Potential Combined with Deep Learning | |
Adepehin et al. | Shale Volume Effect on Hydrocarbon Prospectivity of Green Field, Niger Delta, Nigeria | |
Adiguna | Comparative study for the interpretation of mineral concentrations, total porosity, and TOC in hydrocarbon-bearing shale from conventional well logs | |
Kadhim et al. | Correlation between cementation factor and carbonate reservoir rock properties | |
Jassam et al. | Petrophysical Analysis Based on Well Logging Data for Tight Carbonate Reservoir: The SADI Formation Case in Halfaya Oil Field | |
Mennan | Well Log Interpretation and 3D Reservoir Property Modeling of the Maui-B Field, Taranaki Basin, New Zealand | |
Al-Aradi et al. | Reservoir properties of the upper sand member of the Zubair Formation in North Rumaila Oil Field | |
Yilmaz et al. | Tight gas development in the Mezardere Formation, Thrace Basin Turkey | |
Bakelli et al. | Integrated Reservoir Simulation and Discrete Fracture Network Modeling for Produced Water Source Identification in Tight Reservoirs, Case Study from the Bakken Formation, Williston Basin | |
Al Ibrahim | Petroleum system modeling of heterogeneous organic-rich mudrocks | |
Masoud et al. | Reservoir Characterization and Geostatistical Model of the Cretaceous and Cambrian-Ordovician Reservoir Intervals, Meghil Field, Sirte Basin, Libya | |
Mehdipour et al. | Determination and distribution of petro physical parameters (PHIE, Sw and NTG) of Ilam Reservoir in one Iranian oil filed | |
Haagsma et al. | Well logging in fractured media |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |