CN104914482A - 一种复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，该复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法包括：步骤1，划分岩相组合类型，并进行定量描述；步骤2，利用岩心标定成像测井响应特征；步骤3，利用岩心和成像测井数据约束常规测井响应特征；步骤4，选取敏感性常规测井曲线；步骤5，构建砂砾岩岩相识别曲线；以及步骤6，建立岩相组合类型判识模板，对砂砾岩岩相组合类型进行识别。该复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法选取敏感性常规测井曲线构建砂砾岩岩相组合识别曲线，克服了砂砾岩测井相应特征不明显的问题。
Description
技术领域
本发明涉及岩相组合类型划分和测井方法技术应用领域，特别是涉及到一种复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法。
背景技术
砂砾岩体具有沉积厚度大，岩相复杂、非均值性强等显著特点，其测井响应特征不明显、地质录井粗糙，地震分辨率低，在地震剖面上呈杂乱反射。砂砾岩油藏具有上倾扇根亚相物性差、不含油，而低部位扇中亚相物性好、可富集油气的特点，形成扇根与扇中物性差异封闭的岩性油藏，因此，砂砾岩不同相带岩相组合类型的识别已成为深化砂砾岩油藏勘探的关键问题之一。 目前，对于砂砾岩体的研究主要集中在期次的划分上，对于单期次砂体内部岩相组合的分类描述及定量识别尚缺少有效的方法。要解决这一问题，首先要获取更加准确的岩石组构描述参数，从而对其进行分类并建立可操作性强的识别方法。
前人对砂砾岩岩石组构的描述通常借助于实验室粒度分析资料，砂砾岩具有覆模态结构，常规的粒度分析取样往往忽略粒级大的组分，很难准确测定砾石组分的粒径范围。针对砾石组分的特殊性，采取对岩心1:1精描的方法，能够较准确的表征砾级颗粒的结构特征；对于砂级颗粒组分，仍利用实验室粒度分析数据来表征。两者的有机结合可以更好的表征砂砾岩组分的结构特征。根据定量参数可进行岩相组合类型的分类及定量描述。
利用岩心资料识别划分砂砾岩岩相组合类型准确性高，但受取心数量的限制，不便于广泛应用于科研生产，为此我们发明了一种新的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，解决了以上技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种克服了砂砾岩测井相应特征不明显的问题的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法。
本发明的目的可通过如下技术措施来实现：复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，该复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法包括：步骤1，划分岩相组合类型，并进行定量描述；步骤2，利用岩心标定成像测井响应特征；步骤3，利用岩心和成像测井数据约束常规测井响应特征；步骤4，选取敏感性常规测井曲线；步骤5，构建砂砾岩岩相识别曲线；以及步骤6，建立岩相组合类型判识模板，对砂砾岩岩相组合类型进行识别。
本发明的目的还可通过如下技术措施来实现：
该复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法还包括，在步骤1之前，定量获取砂砾岩岩相组构参数。
在定量获取砂砾岩岩相组构参数的步骤中，采用岩心等比例精描的手段获取砾石组分的粒径范围，结合实验室粒度分析数据，对砂砾岩岩相组构特征进行全面量化表征。
在步骤1中，根据不同相带优势岩相递变特征划分岩相组合类型，根据粒度参数特征及其在单一相序中的递降度，进行不同砂砾岩岩性组合类型的定量描述。
在步骤2中，用岩心对FMI图像进行刻度，找出岩心所反映的特定地质现象在成像图的响应特征，建立砂砾岩体典型岩相和主要沉积构造的成像测井解释图版。
在步骤4中，观察各测井曲线的形态特征及变化规律与岩相的对应关系，优选对岩相敏感的测井曲线组合。
在步骤5中，利用中子与密度交会初步计算孔隙度，利用威利公式反算岩点的骨架声波时差，统计绘制岩点骨架声波时差ACma与GR和Rd的交会图，采用骨架声波时差ACma先与深侧向电阻率Rd交会，得到岩性识别中间变量Rama，后与自然伽马GR二次交会的方式，建立综合的砂砾岩岩相识别曲线。
在步骤6中，综合岩心资料、成像测井资料，以岩相组合类型量化识别标准为基础，根据曲线的形态、递变特征，建立了岩相组合类型判别模板，对砂砾岩岩相组合类型进行识别。
本发明中的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，为了有效预测未取心井或未取心井段的砂砾岩岩相组合类型，利用岩心标定成像测井响应特征、岩心与成像测井响应特征约束常规测井特征，选取敏感性常规测井曲线构建砂砾岩岩相组合识别曲线的方法，克服了砂砾岩测井相应特征不明显的问题。
附图说明
图1为本发明的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法的一具体实施例的流程图；
图2为本发明的一具体实施例中砂砾岩岩相组合类型判识模板中的Ⅰ1型；
图3为本发明的一具体实施例中砂砾岩岩相组合类型判识模板中的Ⅱ1型；
图4为本发明的一具体实施例中砂砾岩岩相组合类型判识模板中的Ⅱ2型；
图5为本发明的一具体实施例中砂砾岩岩相组合类型判识模板中的Ⅱ3型。
具体实施方式
为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
如图1所示，图1为本发明的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法的一具体实施例的流程图。
在步骤101，定量获取砂砾岩岩相组构参数。采用岩心等比例精描的手段获取砾石组分的粒径范围，结合实验室粒度分析数据，对砂砾岩岩相组构特征进行全面量化表征。流程进入到步骤102。
在步骤102，划分岩相组合类型，并进行定量描述。根据不同相带优势岩相递变特征划分岩相组合类型，根据粒度参数特征及其在单一相序中的递降度，进行不同砂砾岩岩性组合类型的定量描述。流程进入到步骤103。
在步骤103，利用岩心标定成像测井响应特征。用岩心对FMI图像进行刻度，找出岩心所反映的特定地质现象在成像图的响应特征（形态和颜色），建立砂砾岩体典型岩相和主要沉积构造的成像测井解释图版。流程进入到步骤104。
在步骤104，利用岩心和成像测井数据约束常规测井响应特征。流程进入到步骤105。
在步骤105，选取敏感性常规测井曲线。观察各测井曲线的形态特征及变化规律与岩相的对应关系，优选对岩相敏感的测井曲线组合。流程进入到步骤106。
在步骤106，构建砂砾岩岩相识别曲线。利用中子与密度交会初步计算孔隙度，利用威利公式反算岩点的骨架声波时差，统计绘制岩点骨架声波时差ACma与GR和Rd的交会图，采用骨架声波时差ACma先与深侧向电阻率Rd交会，得到岩性识别中间变量Rama，后与自然伽马GR二次交会的方式，建立综合的岩相识别曲线。流程进入到步骤107。
在步骤107，建立岩相组合类型判识模板，对砂砾岩岩相组合类型进行识别。综合岩心资料、成像测井资料，以岩相组合类型量化识别标准为基础，根据曲线的形态、递变特征，建立了如图2到5所示的岩相组合类型判别模板，对砂砾岩岩相组合类型进行识别。
Claims (8)
1.复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，其特征在于，该复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法包括：
步骤1，划分岩相组合类型，并进行定量描述；
步骤2，利用岩心标定成像测井响应特征；
步骤3，利用岩心和成像测井数据约束常规测井响应特征；
步骤4，选取敏感性常规测井曲线；
步骤5，构建砂砾岩岩相识别曲线；以及
步骤6，建立岩相组合类型判识模板，对砂砾岩岩相组合类型进行识别。
2.根据权利要求1所述的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，其特征在于，该复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法还包括，在步骤1之前，定量获取砂砾岩岩相组构参数。
3.根据权利要求2所述的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，其特征在于，在定量获取砂砾岩岩相组构参数的步骤中，采用岩心等比例精描的手段获取砾石组分的粒径范围，结合实验室粒度分析数据，对砂砾岩岩相组构特征进行全面量化表征。
4.根据权利要求1所述的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，其特征在于，在步骤1中，根据不同相带优势岩相递变特征划分岩相组合类型，根据粒度参数特征及其在单一相序中的递降度，进行不同砂砾岩岩性组合类型的定量描述。
5.根据权利要求1所述的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，其特征在于，在步骤2中，用岩心对FMI图像进行刻度，找出岩心所反映的特定地质现象在成像图的响应特征，建立砂砾岩体典型岩相和主要沉积构造的成像测井解释图版。
6.根据权利要求1所述的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，其特征在于，在步骤4中，观察各测井曲线的形态特征及变化规律与岩相的对应关系，优选对岩相敏感的测井曲线组合。
7.根据权利要求1所述的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，其特征在于，在步骤5中，利用中子与密度交会初步计算孔隙度，利用威利公式反算岩点的骨架声波时差，统计绘制岩点骨架声波时差ACma与GR和Rd的交会图，采用骨架声波时差ACma先与深侧向电阻率Rd交会，得到岩性识别中间变量Rama，后与自然伽马GR二次交会的方式，建立综合的砂砾岩岩相识别曲线。
8.根据权利要求1所述的复杂砂砾岩岩相组合类型定量识别方法，其特征在于，在步骤6中，综合岩心资料、成像测井资料，以岩相组合类型量化识别标准为基础，根据曲线的形态、递变特征，建立了岩相组合类型判别模板，对砂砾岩岩相组合类型进行识别。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
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Application publication date: 20150916 |