CN104950004A - 一种定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法。该方法包括：对目的层段的储层采样，将采集的碳酸盐岩样品磨制成薄片，每块碳酸盐岩薄片随机选取至少一个的视域位置，采集视域位置的图像；对采集的视域位置的图像进行分析，明确采集的视域位置的图像中沥青的分布形态；突出沥青的显示；获取单一视域位置的图像中沥青的百分含量；根据得到的单一视域位置的图像中沥青的百分含量，结合特定深度随机采集的图片数，得到特定深度沥青的百分含量；从纵向上和平面上的分别统计沥青的百分含量，做出沥青分布柱状图和平面分布图。本发明的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，能够得到古老碳酸盐岩储层中沥青的含量。

Description

一种定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法

技术领域

本发明涉及一种定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，属于石油天然气勘探技术领域。

背景技术

储层中沥青含量的分布是研究古油藏中源外分散液态烃分布的一个重要条件。前人在沥青的分类方面已经做了相关的研究。通常研究沥青分布的方法以计点法统计碳酸盐岩储层薄片中沥青含量及分布形态。以人为因素和经验为基础的统计计点法统计误差相对较大，取决于研究者的主观意识，结果相对不准确。

近年来有不少学者开始将图形识别技术引入石油地质领域进行相关研究，专利CN102565104A公开了一种烃源岩有机碳含量的测定方法，但该方法主要是针对烃源岩中有机质的含量进行测定，且在取样过程中未强调样品制作过程及取样方法，未对涉及到油气成藏过程的沥青进行研究，也未在计算过程中利用统计学的规律，随机采集图像。同时，针对较年轻的碳酸盐岩储层，还有张学丰等提出了采用photoshop中的相关技术处理定量计算孔隙度的方法。

图像识别原理的应用已经成为一种趋势，但在针对现在的油气资源的评价的过程中，仅按照传统的方法仅仅计算烃源岩中的生气量，已经不能满足勘探理论指导的需求。许多学者提出了通过明确分散液态烃的方法进而用于计算资源量(李永新等，2010，影响烃源岩中分散液态烃滞留数量因素研究，油气地质与采收率；王兆云等，2009，深层海相天然气成因与塔里木盆地古生界油裂解气资源，沉积学报)。分散液态烃定量评价包括源内分散液态烃和源外分散液态烃的评价，而对于古老海相碳酸盐岩，由于其经历的地质历史时期长，演化阶段和时间长，故对其评价中重要的步骤是要对源外分散液态烃进行评价。而对源外分散液态烃的确定的重要的步骤在于通过沥青反推出源外分散液态烃的含量。

发明内容

鉴于上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的是提出一种定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，能够得到古老碳酸盐岩储层中沥青的含量，从而能够以古老碳酸盐岩储层中沥青的含量反推评价源外分散液态烃的含量。

本发明的目的通过以下技术方案得以实现：

一种定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，包括如下步骤：

步骤一，对目的层段的古老碳酸盐岩储层、纵向范围内采集不同深度的样品，将采集的碳酸盐岩样品磨制成薄片，采用光学电子显微镜对磨制得到的碳酸盐岩薄片进行观测，每块碳酸盐岩薄片随机选取至少一个的视域位置，采集视域位置的图像；

步骤二，根据能谱像素识别原理、以颜色差异为主要依据，对步骤一所有采集的视域位置的图像进行分析和预处理，突出沥青的显示；

步骤三，获取单一视域位置的图像中沥青的像素值，同时记录下该视域位置的图像的总像素值，从而得到单一视域位置的图像中沥青的百分含量；

步骤四，根据步骤三得到的单一视域位置的图像中沥青的百分含量，结合步骤一中对目的层段特定深度的碳酸盐岩薄片随机采集的图片数，利用加权平均值的方法计算得到目的层段中该特定深度的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量；

步骤五，根据前述步骤对所有的碳酸盐岩样品薄片的沥青的百分含量进行计算，确定单井上从上到下各个不同深度的沥青百分含量，得到单井沥青含量分布柱状图；或者，确定多井上从上到下各个不同深度的沥青百分含量，得到多井沥青含量分布柱状图，并进行关联得到连井沥青含量分布图(通过连井剖面图，可以研究沥青在纵向上的分布范围，包括旋回性特征及受控要素)；

步骤六，根据步骤五得到的沥青百分含量计算单井单位深度沥青含量值，进一步利用等值线勾绘内插值方法确定沥青平面分布图(可以用来明确沥青分布有利区)。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，沥青的像素值是指视域位置的图像中沥青图像的像素值。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，对目的层段的古老碳酸盐岩储层、纵向范围内采集不同深度的样品，是指在目的层段的古老碳酸盐岩储层范围内、在一个井或多个井的纵向方向上，上下采集不同深度位置处的样品。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，一个碳酸盐岩样品磨制成一个薄片。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，特定深度是指纵向不同深度中的某一个用于计算的深度位置的深度。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，不同类型碳酸盐岩取样规则不一致，与宏观定量初步判别的含量也有关系，可由研究者自行决定。不同类型碳酸盐岩储层，纵向范围内采集样品的密度可以不一致；而在特定深度处，也可以平行采集多个样品。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，优选的，所述采集不同深度的样品为密集取样，为每隔0.5m或者1m取一个样品。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，随机采样及选取采集视域位置图像时遵循统计学原理，随机次数越多，最终得到的结果越准确。在实际操作中，为了减少统计学上的工作量及微观薄片拍照的时间，可以适当减少采集数量。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，其特征在于：步骤一中，每块碳酸盐岩薄片随机选取6-15个视域位置。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，优选的，步骤二中，以颜色差异为主要依据是指沥青在视域位置的图像中呈现黑色，而储层不呈现黑色。

根据具体实施方案，沥青无论是在宏观岩心上还是微观照片中，均呈现出黑色，而正常的储层都不呈现黑色，这样较为容易形成区分。上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，步骤二对步骤一所有采集的视域位置的图像进行分析和预处理，按照常规方法分析沥青各种形态，并进行预处理，突出沥青的显示，从而明确沥青形态特征和该薄片上视域位置的图中沥青的充满程度，方便后期建立定量计算结果与形态学特征之间的对应关系，实现像素统计。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，步骤二中，所述分析为初步分析碳酸盐岩薄片上沥青的形态特征。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，优选的，所述预处理为对所有采集的图像利用不同颜色能谱值的不同，采用伪色彩增强的方式进行预处理。这里的预处理能够突出图像中沥青的显示。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，预处理可以采用不同类型的软件，如Photoshop、ImageJ等。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，优选的，步骤三中，得到单一视域位置的图像中沥青的百分含量所采用的计算公式如式(1)所示：

V-bitumen＝P_bitumen/P_all×100％  (1)

式(1)中，P_bitumen为沥青在图像中分布的像素值；P_all为整个图像的像素值；V-bitumen为单个图像中沥青的百分含量。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，步骤四中，对特定深度的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量的计算，采用了概率分布的统计学方法，对随机选择的多个视域图像进行算术平均，计算沥青分布的百分含量值。优选的，步骤四中，利用加权平均值的方法计算得到目的层段特定深度的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量，所采用的计算公式如式(2)所示：

式(2)中，Vol_bitumen为目标层段特定深度的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量；P_i-bitumen为随机的第i个单一视域位置的图像中的沥青在图像中分布的像素值；P_i-all为对应的第i个单一视域位置的图像的整个图像的像素值；n为每块碳酸盐岩样品薄片随机采集的视域位置图像的总个数；i为第i个随机图像，取值范围在1到n之间。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，n的取值可以根据具体实际测量的需要进行调整，优选n取值6-15。

上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法中，沥青纵向上的百分含量统计应该考虑均匀分布的原理，方便后期百分含量等值线图的勾绘，明确沥青的平面分布特征。在纵向上统计沥青含量应该对具体单井分层段(如不同的深度)统计，以反映沥青在纵向上的演化规律；而在进行平面分布统计时，对单井特定层段(含有碳酸盐岩样品的层段)选取平均值，以特定单井中的沥青总含量除以特定单井的计算深度，以反映平面上沥青分布值的变化规律，得到沥青的平面分布图，以此明确古老碳酸盐岩中源外分散液态烃的生气潜力。

优选的，步骤六中，根据步骤五得到的沥青百分含量计算单井单位深度沥青含量值所用的公式如式(3)所示：

其中，Vol_avg-bitumen表示单位深度沥青的含量值；m表示目标层段、单井纵向深度范围内，所有采集的碳酸盐岩样品磨制的薄片的总数目；j表示第j个特定深度位置处的碳酸盐岩样品磨制的薄片，取值范围从1到m；Vol_j-butimen表示第j个特定深度位置处的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量；Depth表示目标层段、单井纵向总深度(含有碳酸盐岩样品的单井层段纵向总深度)。

本发明还提供上述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法在明确源外分散液态烃的含量中的应用。

本发明的技术方案从岩石薄片制作开始，利用随机性原理，同一块薄片从多个角度采集图像，避免单个图像代表的局限性，从而造成结果的绝对偏差，自行设计了沥青含量计算系列公式可得到沥青在平面和剖面上(纵向不同深度)的分布情况，进而为判别油气成藏规律提供基础性认识。

本发明的突出效果为：

本发明通过等间距取样，并随机采集薄片图像，避免了单一图像的代表性问题；所涉方法能够快速、准确的定量评价碳酸盐岩储层中沥青含量，进而可准确计算源外分散液态烃的数量，从而更准确计算油气资源量，服务于勘探选区，为油气勘探开发决策提供参考依据。

附图说明

图1是实施例定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法的流程图；

图2是实施例mx17井4636.37m处采集原始碳酸盐岩储层沥青薄片图像；

图3是实施例mx17井4636.37m处采集图像处理后突出沥青黑色显示图；

图4是实施例mx17井沥青分布图；

图5a-5f是实施例mx32-mx203-mx17-mx202-mx16-mx23井的连井沥青剖面图的拆分图；

图6是实施例的沥青平面分布图。

具体实施方式

为了对本发明的技术特征、目的和有益效果有更加清楚的理解，现对本发明的技术方案进行以下详细说明，但不能理解为对本发明的可实施范围的限定。下述实施例中所述实验方法，如无特殊说明，均为常规方法；所述试剂和材料，如无特殊说明，均可从商业途径获得。

实施例

本实施例提供一种定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，如图1所示，包括如下步骤：

步骤一、对目的层段的古老碳酸盐岩储层(川中古隆起mx32井、mx203井、mx17井、mx202井、mx16井和mx23井等)纵向范围内采集不同深度的样品，如mx17井，在mx17井目标层段，在深度4608.2m到4657.8m之间取样，在纵向不同深度每隔半米取一块碳酸盐岩样品，从上到下共取样55块，磨制成普通薄片，采用电子显微镜对碳酸盐岩储层薄片进行观测，对每块碳酸盐岩薄片随机选取6个视域位置，采集视域位置的图像，如对在4636.37m深度位置上采集的碳酸盐岩样品，制成薄片后进行观测，共采集6张视域位置的图像照片，如图2所示，按照类似的操作对mx17井目标层段各个深度采集得到的所有碳酸盐岩薄片均各自采集6张视域位置的图像，最终共拍摄图像330张；同样的，如mx202井，从深度4645-4735.66m层段取样，共采集样品115块，与mx17井中采用类似的方法，得到最终图像690张；对mx32井等采用类似方法进行处理，在此不详细描述。

步骤二、根据能谱像素识别原理、以颜色差异为主要依据，对步骤一采集的视域位置的图像进行分析，分析不同形态的沥青及其分布状态，如对mx17井，从图2中可以看出，在4636.37m处沥青可以呈现分散状态，沿着溶孔、裂缝和溶洞分布，可从定性角度对沥青含量进行初步估算明确沥青的充满程度在2％左右。可以进行预处理。对单一图片进行计算，采用图形处理软件(如Photoshop和ImageJ等)，对图2中的沥青突出显示处理，从而得到了如图3所示的图像。

步骤三、通过软件相关功能首先记录图像的总像素值，进一步对黑色的像素值进行记录，从而得到了单个图片中沥青的百分含量，如图3所示，图3中展示的沥青含量分别为3.58％，2.46％，1.57％，1.49％，1.15％和3.32％。

步骤四、按照公式(2)计算得到mx17井4636.37m沥青含量为2.26％。

步骤五、以mx17井为例，从深度4608.2m到4657.8m，共计55个深度点计算沥青的含量，如，在4608.2m深度处通过上述步骤计算结果为1.12％，依次对所有深度点进行计算后，可得到mx17井沥青含量分布柱状图，如图4所示。进一步对mx32、mx203、mx202、mx16和mx23分别制作沥青分布单井柱状图，从而得到了沥青分布的连井剖面图，如图5a-5f所示(图5a-5f为实施例mx32-mx203-mx17-mx202-mx16-mx23井的连井沥青剖面图的拆分图，原为一张图，为清楚显示进行拆分，是通过图中的横向贯穿的线条相关联的)，通过连井剖面图，可以研究沥青在纵向上的分布范围，包括旋回性特征及受控要素。

步骤六、按照发明步骤中的计算公式(3)得到mx17井的单位深度沥青含量平均值为0.85％。依次对mx32井、mx203井、mx202井、mx16井和mx23井等计算其单位深度内沥青含量分布平均值，投影到构造平面图上，按照等值线图勾绘内插值的方法，得到沥青平面等值线分布图，如图6所示，可以用来明确沥青分布有利区。

由上可见，本发明实施例的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法通过等间距取样，并随机采集薄片图像，避免了单一图像的代表性问题；所涉方法能够快速、准确的定量评价碳酸盐岩储层中沥青含量，进而可用于准确计算源外分散液态烃的数量，从而更准确计算油气资源量，服务于勘探选区，为油气勘探开发决策提供参考依据。

Claims (8)

1.一种定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，包括如下步骤：

步骤一，对目的层段的古老碳酸盐岩储层、纵向范围内采集不同深度的样品，将采集的碳酸盐岩样品磨制成薄片，采用光学电子显微镜对磨制得到的碳酸盐岩薄片进行观测，每块碳酸盐岩薄片随机选取至少一个的视域位置，采集视域位置的图像；

步骤二，根据能谱像素识别原理、以颜色差异为主要依据，对步骤一所有采集的视域位置的图像进行分析和预处理，突出沥青的显示；

步骤三，获取单一视域位置的图像中沥青的像素值，同时记录下该视域位置的图像的总像素值，从而得到单一视域位置的图像中沥青的百分含量；

步骤四，根据步骤三得到的单一视域位置的图像中沥青的百分含量，结合步骤一中对目的层段特定深度的碳酸盐岩薄片随机采集的图片数，利用加权平均值的方法计算得到目的层段中该特定深度的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量；

步骤五，根据前述步骤对所有的碳酸盐岩样品薄片的沥青的百分含量进行计算，确定单井上从上到下各个不同深度的沥青百分含量，得到单井沥青含量分布柱状图；或者，确定多井上从上到下各个不同深度的沥青百分含量，得到多井沥青含量分布柱状图，并进行关联得到连井沥青含量分布图；

步骤六，根据步骤五得到的沥青百分含量计算单井单位深度沥青含量值，进一步利用等值线勾绘内插值方法确定沥青平面分布图。

2.根据权利要求1所述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，其特征在于：所述采集不同深度的样品为密集取样，为每隔0.5m或者1m取一个样品。

3.根据权利要求2所述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，其特征在于：步骤一中，每块碳酸盐岩薄片随机选取6-15个视域位置。

4.根据权利要求1所述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，其特征在于：步骤二中，以颜色差异为主要依据是指沥青在视域位置的图像中呈现黑色，而储层不呈现黑色。

5.根据权利要求1所述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，其特征在于：步骤二中，所述预处理为对所有采集的图像利用不同颜色能谱值的不同，采用伪色彩增强的方式进行预处理。

6.根据权利要求1所述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，其特征在于：步骤三中，得到单一视域位置的图像中沥青的百分含量所采用的计算公式如式(1)所示：

V-bitumen＝P_bitumen/P_all×100％  (1)

式(1)中，P_bitumen为沥青在图像中分布的像素值；P_all为整个图像的像素值；V-bitumen为单个图像中沥青的百分含量。

7.根据权利要求1所述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，其特征在于：步骤四中，利用加权平均值的方法计算得到目的层段特定深度的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量，所采用的计算公式如式(2)所示：

${\mathrm{Vol}}_{bitumen}=1/n\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{P}_{i-butimen}/P_{i-all}\×100\%---\left(2\right)$

式(2)中，Vol_bitumen为目标层段特定深度的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量；P_i-bitumen为随机的第i个单一视域位置的图像中的沥青在图像中分布的像素值；P_i-all为对应的第i个单一视域位置的图像的整个图像的像素值；n为每块碳酸盐岩样品薄片随机采集的视域位置图像的总个数；i为第i个随机图像，取值范围在1到n之间。

8.根据权利要求1所述的定量评价古老碳酸盐岩储层中沥青含量的方法，其特征在于：步骤六中，根据步骤五得到的沥青百分含量计算单井单位深度沥青含量值所用的公式如式(3)所示：

${\mathrm{Vol}}_{avg-bitumen}=\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{Vol}}_{j-butimen}/Depth---\left(3\right)$

其中，Vol_avg-bitumen表示单位深度沥青的含量值；m表示目标层段、单井纵向深度范围内，所有采集的碳酸盐岩样品磨制的薄片的总数目；j表示第j个特定深度位置处的碳酸盐岩样品磨制的薄片，取值范围从1到m；Vol_j-butimen表示第j个特定深度位置处的古老碳酸盐岩储层中沥青的百分含量；Depth表示目标层段、单井纵向总深度。