CN106285623B - 确定总有机碳含量的方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种确定总有机碳含量的方法及系统,方法包括:获取总伽马强度曲线、去铀伽马强度曲线、钍含量曲线和铀含量曲线;对总伽马强度曲线和去铀伽马强度曲线进行重叠并识别富有机质井段;对于富有机质井段的每个井下采样点,计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在该井下采样点的分离度;计算钍含量曲线和铀含量曲线在该井下采样点的钍铀比;根据分离度和钍铀比,确定富有机质井段内各井下采样点的总有机碳含量。本发明具有较强的实用性与通用性,丰富了非常规页岩储层有机质评价方法,为复杂地质条件下不适用于传统有机质评价方法的富有机质岩石的有机碳含量定量评价提供了有效的技术手段。

Description

确定总有机碳含量的方法及系统
技术领域
本发明涉及非常规油气勘探开发技术领域,尤其涉及一种确定总有机碳含量的方法,还涉及一种确定总有机碳含量的系统。
背景技术
依据测井资料识别并评价富有机质页岩中的总有机碳含量(Total OrganicCarbon,TOC),是油气勘探领域的重要内容。对于非常规页岩气储层,TOC评价是勘探开发精细化评价的核心要素。目前,借鉴较为成熟的富有机质岩石(烃源岩)TOC评价方法,开展页岩气储层TOC测井评价,其方法主要分为地质统计法和经验公式法两大类。在某些特殊地质条件下,应用上述传统方法评价页岩气储层TOC,应用难度较大,评价结果精度较低。
具体地,早在20世纪50年代,大量地质研究者就已开始利用岩石天然放射性识别并发现富有机质岩石,随后,Schnoker(1979),Fertl和Chilinger等(1988)学者,在此基础上逐步发展出利用区域地质统计,建立岩心有机碳含量与单一(或多重)测井响应,如岩石体积密度、岩石自然伽马等的经验关系,开展TOC测井评价的方法。对于矿物组分较为稳定的岩石,该类方法在区域上的应用效果较好且评价方法相对简单,但此类方法具有显著的地区局限性,极大限制了其应用的广泛性与准确性。
另外,利用传统烃源岩评价普遍采用的Passey法(1990)及其改进(变型)方法(Sondergeld等(2010),朱光有等(2003))开展页岩TOC评价时,其评价结果受到诸多因素的影响,限制了这类TOC测井评价方法在页岩气储层勘探开发精细评价中的通用性与准确性。分析该方法在复杂储层条件下,应用效果受到限制的根本原因不难发现,由于该方法利用孔隙度测井和电阻率测井交会作为分析基础,在合理选择“泥岩基线”排除岩性及含油气影响的情况下,假定引起曲线分离的原因即为低密度、低声波传播速度有机质造成的视孔隙度增大以及电阻率的升高。然而实际应用过程中,岩性与矿物变化、导电矿物(如黄铁矿等)种类与含量、岩石压实程度、含油气性、含水性、地层水矿化度,以及有机质成熟度等“非有机碳含量因素”均会显著影响实际孔隙度曲线与电阻率曲线“泥岩基线”的位置,以及电阻率与孔隙度曲线分离面积的大小。
发明内容
针对现有复杂页岩气储层TOC评价存在的问题,本发明以岩石天然放射性与核测井原理为基础,提出一种确定总有机碳含量的方法及系统。
根据本发明的一个方面,提供了一种确定总有机碳含量的方法,其包括:
获取总伽马强度曲线、去铀伽马强度曲线、钍含量曲线和铀含量曲线;
将所述总伽马强度曲线和所述去铀伽马强度曲线以1:1的比例进行重叠,以使重叠后的总伽马强度曲线位于重叠后的去铀伽马强度曲线的右侧,并使重叠后的总伽马强度曲线与重叠后的去铀伽马强度曲线的交集非空;
根据所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线,识别富有机质井段;
对于所述富有机质井段的每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度;
计算所述钍含量曲线在所述井下采样点的取值与所述铀含量曲线在所述井下采样点的取值的比值,得到所述井下采样点的钍铀比;
根据所述分离度和所述钍铀比,确定所述井下采样点的总有机碳含量。
优选的是,根据重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线,识别富有机质井段,包括:
对于每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值减去所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值的差值;
判断出所述差值大于预设阈值时,将所述井下采样点标记为富有机质采样点;
根据标记的富有机质采样点来识别所述富有机质井段。
优选的是,对于所述富有机质井段的每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度,包括:
提取所述重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应所述富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到总伽马强度、第一左端刻度和第一右端刻度;
提取所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应所述富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度;
根据所述总伽马强度、第一左端刻度、第一右端刻度、去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度。
优选的是,根据所述总伽马强度、第一左端刻度、第一右端刻度、去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度,包括:
计算所述总伽马强度减去所述第一左端刻度的差与所述第一右端刻度减去所述第一左端刻度的差的比值,得到第一比值;
计算所述去铀伽马强度减去所述第二左端刻度的差与所述第二右端刻度减去所述第二左端刻度的差的比值,得到第二比值;
将所述第一比值减去所述第二比值的差作为所述分离度。
优选的是,根据所述分离度和所述钍铀比,确定所述井下采样点的总有机碳含量,包括:
根据TOC=δ*10a+b*Th/U确定所述井下采样点的总有机碳含量TOC;
其中,δ表示所述井下采样点的分离度,Th/U表示所述井下采样点的钍铀比;a和b均为预设的小于1的实数。
根据本发明的另一个方面,提供了一种确定总有机碳含量的系统,其包括:
获取模块,获取总伽马强度曲线、去铀伽马强度曲线、钍含量曲线和铀含量曲线;
重叠模块,将所述总伽马强度曲线和所述去铀伽马强度曲线以1:1的比例进行重叠,以使重叠后的总伽马强度曲线位于重叠后的去铀伽马强度曲线的右侧,并使重叠后的总伽马强度曲线与重叠后的去铀伽马强度曲线的交集非空;
识别模块,根据所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线,识别富有机质井段;
分离度计算模块,对于所述富有机质井段的每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度;
钍铀比计算模块,计算所述钍含量曲线在所述井下采样点的取值与所述铀含量曲线在所述井下采样点的取值的比值,得到所述井下采样点的钍铀比;
确定模块,根据所述分离度和所述钍铀比,确定所述井下采样点的总有机碳含量。
优选的是,所述识别模块包括:
差值计算单元,对于每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值减去所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值的差值;
标记单元,判断出所述差值大于预设阈值时,将所述井下采样点标记为富有机质采样点;
识别单元,根据标记的富有机质采样点来识别所述富有机质井段。
优选的是,所述分离度计算模块包括:
第一提取单元,提取所述重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应所述富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到总伽马强度、第一左端刻度和第一右端刻度;
第二提取单元,提取所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应所述富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度;
分离度计算单元,根据所述总伽马强度、第一左端刻度、第一右端刻度、去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度。
优选的是,所述分离度计算单元包括:
第一比值计算子单元,计算所述总伽马强度减去所述第一左端刻度的差与所述第一右端刻度减去所述第一左端刻度的差的比值,得到第一比值;
第二比值计算子单元,计算所述去铀伽马强度减去所述第二左端刻度的差与所述第二右端刻度减去所述第二左端刻度的差的比值,得到第二比值;
分离度计算子单元,将所述第一比值减去所述第二比值的差作为所述分离度。
优选的是,所述确定模块具体根据TOC=δ*10a+b*Th/U确定所述井下采样点的总有机碳含量TOC;
其中,δ表示所述井下采样点的分离度,Th/U表示所述井下采样点的钍铀比;a和b均为预设的小于1的实数。
与现有技术相比,上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果:
本发明具有较强的实用性与通用性,丰富了非常规页岩储层有机质评价方法,为复杂地质条件下不适用于传统有机质评价方法的富有机质岩石的有机碳含量定量评价提供了有效的技术手段。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例共同用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1示出了本发明实施例确定总有机碳含量的方法的流程示意图;
图2示出了在本发明实施中确定总有机碳含量的方法中,总有机碳含量与分离度和钍铀比的关系示意图;
图3示出了本发明实施例中识别富有机质井段的方法的流程示意图;
图4示出了本发明实施例中识别富有机质井段的示意图;
图5示出了本发明实施例中计算总伽马强度曲线和去铀伽马强度曲线在某一井下采样点的分离度的方法的流程示意图;
图6示出了本发明实施例应用于海相页岩气储层总有机碳含量评价的示意图;
图7示出了本发明实施例应用于陆相页岩气储层总有机碳含量评价的示意图;
图8示出了本发明实施例确定总有机碳含量的系统的结构示意图;
图9示出了本发明实施例中识别模块的结构示意图;
图10示出了本发明实施例中分离度计算模块的结构示意图;以及
图11示出了本发明实施例中分离度计算单元的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是,只要不构成冲突,本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
针对现有复杂页岩气储层TOC评价存在的问题,本发明实施例以岩石天然放射性与核测井原理为基础,提出一种确定总有机碳含量的方法。
如图1所示,是本发明实施例的确定总有机碳含量的方法的流程示意图。本实施例确定总有机碳含量的方法,主要包括以下步骤101~106。
步骤101:获取总伽马强度曲线、去铀伽马强度曲线、钍含量曲线和铀含量曲线。
具体地,自然伽马能谱测井以天然伽马辐射场为基础,认为地层的自然伽马放射性是由它所含放射性矿物的种类与含量确定的。自然伽马能谱测井不仅能够测量总伽马强度,还能分析伽马能谱,用以帮助确定天然放射性的构成与来源。
用于采集测井数据的采集装置包括彼此通讯连接的井下仪器和地面仪器。具体地,井下仪器包括伽马射线探测器(将接收到的伽马射线转换成电脉冲的装置)、供给该探测器所需的高压电源,以及将探测器输出的电脉冲进行放大的放大器等。地面仪器主要包括将来自井下仪器的一连串电脉冲转换成连续电流的一整套电路,以及记录仪和电源等。
采集装置的工作原理为:当井下仪器在井内由下向上提升时,来自岩层的自然伽马射线穿过钻井液和仪器外壳进入探测器,经过闪烁计数器,将伽马射线转化为电脉冲信号,放大器把电脉冲放大后由电缆送到地面仪器。地面仪器把每分钟电脉冲数转变成与其成正比例的电位差进行记录,井下仪器沿井身移动,就连续记录出井剖面上自然伽马测井数据,单位是脉冲/分,在仪器标准化后,曲线单位是API。
利用多道脉冲幅度分析器对采集的测井数据进行能谱分析,从而可以定量测量钍、铀、钾的含量,同时给出地层总的伽马放射性强度(即总伽马强度曲线)和无铀自然伽马强度(即去铀伽马强度曲线),用以解决更多的地层问题。这里,总伽马强度(GRSL)曲线综合反映钾、钍、铀三者的总放射性强度,而去铀伽马强度(KTH)曲线综合反映钾、钍的放射性强度之和。由于本步骤涉及的利用多道脉冲幅度分析器对采集的测井数据进行能谱分析,得到总伽马强度曲线、去铀伽马强度曲线、钍含量曲线和铀含量曲线为本领域技术人员的惯用手段,故在本文中不对本步骤涉及的能谱分析方法进行展开说明。
步骤102:将总伽马强度曲线和去铀伽马强度曲线以1:1的比例进行重叠,以使重叠后的总伽马强度曲线位于重叠后的去铀伽马强度曲线的右侧,并使重叠后的总伽马强度曲线与重叠后的去铀伽马强度曲线的交集非空。
具体地,为了后续识别富有机质井段以及确定富有机质井段内各个井下采样点的总有机碳含量,首先要对总伽马强度曲线和去轴伽马强度曲线进行重叠。
在具体实施过程中,可编程使得位于右侧的总伽马强度曲线逐渐向位于左侧的去轴伽马强度曲线水平移动,直到两曲线有交集或者交集满足预设条件时为止。此时得到重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去轴伽马强度曲线。在具体实施过程中,本领域技术人员可灵活设定上述预设条件。
特别地,本步骤将总伽马强度曲线和去铀伽马强度曲线以1API:1API的比例进行重叠。这里,当然也可以将API替换为其它单位,只要保证总伽马强度曲线和去铀伽马强度曲线按1:1的比例进行重叠即可。
步骤103:根据重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线,识别富有机质井段。
具体地识别方法将在下文中结合图3进行详细地阐述。
下述步骤104~106旨在确定富有机质井段内每个井下采样点的总有机碳含量。
步骤104:对于富有机质井段的每个井下采样点,计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在该井下采样点的分离度δ。此步骤涉及的计算方法将在下文中结合图5进行详细地阐述。
步骤105:计算钍含量曲线在该井下采样点的取值Th与铀含量曲线在该井下采样点的取值U的比值,得到该井下采样点的钍铀比Th/U。
步骤106:根据分离度δ和钍铀比Th/U,确定该井下采样点的总有机碳含量。
具体地,本发明一优选的实施例利用沉积环境不同的海相与陆相页岩油储层岩心总有机碳含量分析资料,研究页岩总有机碳含量TOC与分离度δ之间的关系,可建立页岩总有机碳含量评价模型如下式所示:
TOC=δ*10a+b*Th/U
式中,a和b均为预设的小于1的实数。优选地,常数a的取值优选为0.7483,常数b的取值优选为0.1124。另外,钍铀比Th/U可反映沉积环境。通常地,Th/U<2对应海相还原环境;2<Th/U<7对应海相沉积,氧化还原过度带;Th/U>7对应陆相沉积环境。具体如图2所示,图2是总有机碳含量TOC和分离度δ和钍铀比Th/U的关系示意图。参照图2,总有机碳含量TOC和分离度δ呈线性关系,且该线性关系的斜率与页岩沉积环境直接相关。
综上所述,本实施例利用自然伽马能谱测井数据中的钍铀比信息评价页岩沉积环境;综合考虑总伽马强度曲线和去铀伽马强度曲线的分离度,以及页岩沉积环境,确定页岩的总有机碳含量。本发明方法具有较强的实用性与通用性,丰富了非常规页岩储层有机质评价方法,为复杂地质条件下不适用于传统有机质评价方法的富有机质岩石的有机碳含量定量评价提供了有效的技术手段。
具体地,本实施例所述的确定总有机碳含量的方法的有益效果在于:
(1)本方法丰富了非常规页岩有机质评价方法,为复杂地质条件下不适用于传统有机质评价方法的页岩气储层有机碳含量定量评价提供了有效途径;
(2)本方法不受有机质成熟度、导电矿物、岩石压实程度、含油气性、含水性、地层水矿化度等“非有机碳含量因素”影响,为高效勘探开发非常规油气资源提供可靠技术支持;
(3)本方法适应性强,可应用于页岩气储层、页岩油储层、非泥页岩类富有机质岩石及烃源岩的有机碳含量的评价。
在本实施例中,如图3所示,是本发明实施例识别富有机质井段的方法的流程示意图。本实施例的识别富有机质井段的方法,主要包括以下步骤201~204。
步骤201:对于每个井下采样点,计算重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值减去重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值的差值。
步骤202:判断差值是否大于预设阈值。
步骤203:判断出差值大于预设阈值时,将所述井下采样点标记为富有机质采样点。
步骤204:根据标记的富有机质采样点来识别富有机质井段。
具体地,研究表明地层自然伽马放射性主要由岩石中铀、钍和钾的含量确定。铀的沉积主要与有机质吸附作用及还原环境有关,因此处于还原环境的富有机质粘土岩铀含量最高,且其中绝大多数的铀均以吸附形式赋存于有机质中。钍的沉积主要与粘土矿物对钍的选择性吸附以及钍在稳定矿物中的存在有关,因此粘土矿物中的钍是控制岩石钍含量的最主要因素。钾的离子半径较大,极化率高,易于被粘土矿物所吸收,所以钾能大量停留于粘土含量丰富的沉积岩中。
利用上述岩石自然放射性物质在各类岩石组分中的赋存特点,可以利用自然伽马能谱测井数据,建立富有机质页井段的识别方法。首先,由于粘土矿物对于钾、钍两元素的吸附与固定作用,可知自然伽马能谱测井中的钾、钍响应在一般情况下来源于富有机质页岩中的粘土矿物,因此,综合反映钾、钍含量的去铀伽马强度(KTH)则可用于反映粘土矿物对总伽马强度的贡献。其次,由于有机质对于铀元素的吸附作用,自然伽马能谱测井中的铀响应则主要来源于富有机质页岩中的有机质,所以反映钾、钍、铀三者总放射性强度的总伽马强度(GRSL)与去铀伽马(KTH)之间的差异即可用于反映有机质对总伽马强度的贡献。据此,利用自然伽马能谱中的总伽马强度曲线(GRSL)与去铀伽马曲线(KTH)重叠法,可识别出有机质富集的页岩井段。
下面结合步骤201~204详细阐述利用上述重叠法识别富有机质井段的过程。
首先针对每个井下采样点,计算重叠后的总伽马强度曲线在该采样点的取值与重叠后的去铀伽马强度曲线在该采样点的取值的差值。该差值用来描述两曲线在该采样点的差异。如果差值大于预设阈值,则意味着两曲线在该采样点的差异较大,即该采样点的铀含量(有机质含量)满足要求,此时对该采样点进行标记,将该采样点标记为富有机质采样点。
在对所有井下采样点都进行标记后,针对预设的每个待识别的井段,判断该井段内被标记为富有机质采样点的个数是否满足要求,如果满足要求,则确定该井段为富有机质井段。当然,在对所有井下采样点都进行标记后,本领域技术人员也可采用其它识别的方式,利用这些标记进行富有机质井段的识别。
图4示出了本发明实施例中根据重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线识别富有机质页岩的示意图。参照图4,首先,总伽马强度曲线(如图4中第1列的虚线所示)与去铀伽马强度曲线(如图4中第1列的实线所示)按1API对1API的比例重叠,当两曲线在不含有机质的灰岩井段(2410m以深)发生重合时,富有机质井段内将出现两曲线分离的现象,相比现有技术的Passey法(声波电阻率重叠法,其易受储层导电矿物与岩性等因素影响),具有更好的富有机质井段识别效果。
在本实施例中,如图5所示,是本发明实施例中计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在某一井下采样点的分离度的方法的流程示意图。本实施例的计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在某一井下采样点的分离度的方法,主要包括以下步骤301~303。
步骤301:提取重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到总伽马强度、第一左端刻度和第一右端刻度。
步骤302:提取重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度。
步骤303:根据总伽马强度、第一左端刻度、第一右端刻度、去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度,计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度。特别地,根据下式计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在该井下采样点的分离度:
式中,δ表示两曲线在富有机质井段的某个井下采样点的分离度。GRSL表示重叠后的总伽马强度曲线在该井下采样点的取值(即实测数据,单位为API);GRSLmin表示重叠后的总伽马强度曲线对应富有机质井段的左端刻度(单位为API),即第一左端刻度;GRSLmax表示重叠后的总伽马强度曲线对应富有机质井段的右端刻度(单位为API),即第一右端刻度。类似地,KTH表示重叠后的去铀伽马强度曲线在该井下采样点的取值(即实测数据,单位为API);KTHmin表示重叠后的去铀伽马强度曲线对应富有机质井段的左端刻度(单位为API),即第二左端刻度;KTHmax表示重叠后的去铀伽马强度曲线对应富有机质井段的右端刻度(单位为API),即第二右端刻度。
换言之,作为对上述计算分离度的表达式的文字描述,计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在富有机质井段的某一井下采样点的分离度的方法为:首先,计算总伽马强度减去第一左端刻度的差与第一右端刻度减去第一左端刻度的差的比值,得到第一比值。其次,计算去铀伽马强度减去第二左端刻度的差与第二右端刻度减去第二左端刻度的差的比值,得到第二比值。最后,将第一比值减去第二比值的差作为重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在该井下采样点的分离度。
为验证本发明方法对富有机质页岩储层的适应性与有效性,将本方法分别应用于页岩气储层与页岩油储层,并与岩心分析结果进行对比。
具体地,图6示出了本发明实施例应用于海相页岩气储层总有机碳含量评价的示意图。参照图6,利用本发明方法对海相页岩气储层有机碳含量进行评价。
首先,使总伽马强度曲线(如图6中第1列的虚线所示)与去铀伽马强度曲线(如图6中第1列的实线所示)按1API对1API关系、在4410m以下灰岩井段内重叠,识别富有机质井段,并确定重叠后的总伽马强度曲线对应富有机质井段的左端刻度和右端刻度分别为0和250API,确定重叠后的去铀伽马强度曲线对应富有机质井段的左端刻度和右端刻度分别为0和250API。其次,利用上述分离度的计算公式得到两曲线在富有机质井段内的各个井下采样点的分离度δ。第三,利用钍含量曲线与铀含量曲线得到在富有机质井段内的各个井下采样点的钍铀比Th/U(如图6中第4列的实线所示,虚线为钍铀比为2标识线)。最后,利用得到分离度δ与钍铀比Th/U,按照上述总有机碳含量的计算式得到富有机质井段内各个井下采样点的总有机碳含量(如图6中第5列的虚线曲线所示)。
将依照本发明方法得到的富有机质井段内各个井下采样点的总有机碳含量与岩心分析的总有机碳含量(如图6中第5列的黑色杆状线所示)进行对比,两者非常接近,从而证明了本发明方法应用于海相页岩气储层的有效性。
图7示出了本发明实施例应用于陆相页岩油储层总有机碳含量评价的示意图。参照图7,利用本发明方法对陆相页岩油储层有机碳含量进行评价。
首先,使总伽马强度曲线(如图7中第1列的虚线所示)与去铀伽马强度曲线(如图7中第1列的实线所示)按1API对1API关系、在该井内较浅(与较深)的非有机质砂岩井段内重叠,识别富有机质井段,并确定重叠后的总伽马强度曲线对应富有机质井段的左端刻度和右端刻度分别为0和250API,确定重叠后的去铀伽马强度曲线对应富有机质井段的左端刻度和右端刻度分别为0和250API。其次,利用上述分离度的计算公式得到两曲线在富有机质井段的各个井下采样点的分离度δ。第三,利用钍含量曲线与铀含量曲线得到富有机质井段内各个井下采样点的钍铀比Th/U(如图7中第4列的实线所示,虚线为钍铀比为2的标识线)。最后,利用得到的分离度δ与钍铀比Th/U,按照上述总有机碳含量的计算式得到富有机质井段内各个井下采样点的总有机碳含量(如图7中第5列的虚线曲线所示)。
将依照本发明方法得到的富有机质井段内各个井下采样点的总有机碳含量与岩心分析的总有机碳含量(如图7中第5列的黑色杆状线所示)进行对比,两者非常接近,从而证明了本发明方法应用于陆相页岩油储层的有效性。
相应地,本发明实施例还提供了一种确定总有机碳含量的系统。
如图8所示,是本发明实施例确定总有机碳含量的系统的结构示意图。本实施例的确定总有机碳含量的系统主要包括获取模块401、重叠模块402、识别模块403、分离度计算模块404、钍铀比计算模块405和确定模块406。其中,获取模块401分别与重叠模块402和钍铀比计算模块405电连接,重叠模块402分别与识别模块403和分离度计算模块404电连接,识别模块403分别与分离度计算模块404和钍铀比计算模块405电连接,确定模块406分别与分离度计算模块404和钍铀比计算模块405电连接。
具体地,获取模块401,设置为获取总伽马强度曲线、去铀伽马强度曲线、钍含量曲线和铀含量曲线。
重叠模块402,设置为将总伽马强度曲线和去铀伽马强度曲线以1:1的比例进行重叠,以使重叠后的总伽马强度曲线位于重叠后的去铀伽马强度曲线的右侧,并使重叠后的总伽马强度曲线与重叠后的去铀伽马强度曲线的交集非空。
识别模块403,设置为根据重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线,识别富有机质井段。
分离度计算模块404,设置为对于富有机质井段的每个井下采样点,计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度。
钍铀比计算模块405,设置为计算钍含量曲线在所述井下采样点的取值与铀含量曲线在所述井下采样点的取值的比值,得到所述井下采样点的钍铀比。
确定模块406,根据分离度和钍铀比,确定所述井下采样点的总有机碳含量。
在本实施例中,参照图9,识别模块403包括依次电连接的差值计算单元501、标记单元502和识别单元503。
具体地,差值计算单元501,设置为对于每个井下采样点,计算重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值减去重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值的差值。
标记单元502,设置为判断出差值大于预设阈值时,将所述井下采样点标记为富有机质采样点。
识别单元503,设置为根据标记的富有机质采样点来识别富有机质井段。
本实施例中,参照图10,分离度计算模块404包括第一提取单元601、第二提取单元602和分别与这两个提取单元电连接的分离度计算单元603。
具体地,第一提取单元601,设置为提取重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到总伽马强度、第一左端刻度和第一右端刻度。
第二提取单元602,设置为提取重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度。
分离度计算单元603,设置为根据总伽马强度、第一左端刻度、第一右端刻度、去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度,计算重叠后的总伽马强度曲线和重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度。
本实施例中,参照图11,分离度计算单元603包括第一比值计算子单元701、第二比值计算子单元702和均与这两个比值计算子单元电连接的分离度计算子单元703。
具体地,第一比值计算子单元701,设置为计算总伽马强度减去第一左端刻度的差与第一右端刻度减去第一左端刻度的差的比值,得到第一比值。
第二比值计算子单元702,设置为计算去铀伽马强度减去第二左端刻度的差与第二右端刻度减去第二左端刻度的差的比值,得到第二比值。
分离度计算子单元703,设置为将第一比值减去第二比值的差作为分离度。
本实施例中,确定模块406具体设置为:根据TOC=δ*10a+b*Th/U确定富有机质井段的某一井下采样点的总有机碳含量TOC。其中,δ表示该井下采样点的分离度,Th/U表示该井下采样点的钍铀比;a和b均为预设的小于1的实数。
上述各模块中的操作的具体细化,可参见上面结合图1至图7对本发明方法的说明,在此不再详细赘述。
本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
虽然本发明所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本发明的保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (8)

1.一种确定总有机碳含量的方法,其特征在于,包括:
获取总伽马强度曲线、去铀伽马强度曲线、钍含量曲线和铀含量曲线;
将所述总伽马强度曲线和所述去铀伽马强度曲线以1:1的比例进行重叠,以使重叠后的总伽马强度曲线位于重叠后的去铀伽马强度曲线的右侧,并使重叠后的总伽马强度曲线与重叠后的去铀伽马强度曲线的交集非空;
根据所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线,识别富有机质井段;
对于所述富有机质井段的每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度;
计算所述钍含量曲线在所述井下采样点的取值与所述铀含量曲线在所述井下采样点的取值的比值,得到所述井下采样点的钍铀比;
根据所述分离度和所述钍铀比,确定所述井下采样点的总有机碳含量,
根据TOC=δ*10a+b*Th/U确定所述井下采样点的总有机碳含量TOC;
其中,δ表示所述井下采样点的分离度,Th/U表示所述井下采样点的钍铀比;a和b均为预设的小于1的实数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线,识别富有机质井段,包括:
对于每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值减去所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值的差值;
判断出所述差值大于预设阈值时,将所述井下采样点标记为富有机质采样点;
根据标记的富有机质采样点来识别所述富有机质井段。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,对于所述富有机质井段的每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度,包括:
提取所述重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应所述富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到总伽马强度、第一左端刻度和第一右端刻度;
提取所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应所述富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度;
根据所述总伽马强度、第一左端刻度、第一右端刻度、去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述总伽马强度、第一左端刻度、第一右端刻度、去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度,包括:
计算所述总伽马强度减去所述第一左端刻度的差与所述第一右端刻度减去所述第一左端刻度的差的比值,得到第一比值;
计算所述去铀伽马强度减去所述第二左端刻度的差与所述第二右端刻度减去所述第二左端刻度的差的比值,得到第二比值;
将所述第一比值减去所述第二比值的差作为所述分离度。
5.一种确定总有机碳含量的系统,其特征在于,包括:
获取模块,获取总伽马强度曲线、去铀伽马强度曲线、钍含量曲线和铀含量曲线;
重叠模块,将所述总伽马强度曲线和所述去铀伽马强度曲线以1:1的比例进行重叠,以使重叠后的总伽马强度曲线位于重叠后的去铀伽马强度曲线的右侧,并使重叠后的总伽马强度曲线与重叠后的去铀伽马强度曲线的交集非空;
识别模块,根据所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线,识别富有机质井段;
分离度计算模块,对于所述富有机质井段的每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度;
钍铀比计算模块,计算所述钍含量曲线在所述井下采样点的取值与所述铀含量曲线在所述井下采样点的取值的比值,得到所述井下采样点的钍铀比;
确定模块,根据所述分离度和所述钍铀比,确定所述井下采样点的总有机碳含量,所述确定模块具体根据TOC=δ*10a+b*Th/U确定所述井下采样点的总有机碳含量TOC;
其中,δ表示所述井下采样点的分离度,Th/U表示所述井下采样点的钍铀比;a和b均为预设的小于1的实数。
6.根据权利要求5所述的系统,其特征在于,所述识别模块包括:
差值计算单元,对于每个井下采样点,计算所述重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值减去所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值的差值;
标记单元,判断出所述差值大于预设阈值时,将所述井下采样点标记为富有机质采样点;
识别单元,根据标记的富有机质采样点来识别所述富有机质井段。
7.根据权利要求5或6所述的系统,其特征在于,所述分离度计算模块包括:
第一提取单元,提取所述重叠后的总伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应所述富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到总伽马强度、第一左端刻度和第一右端刻度;
第二提取单元,提取所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的取值、以及对应所述富有机质井段的左端刻度和右端刻度,依次得到去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度;
分离度计算单元,根据所述总伽马强度、第一左端刻度、第一右端刻度、去铀伽马强度、第二左端刻度和第二右端刻度,计算所述重叠后的总伽马强度曲线和所述重叠后的去铀伽马强度曲线在所述井下采样点的分离度。
8.根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述分离度计算单元包括:
第一比值计算子单元,计算所述总伽马强度减去所述第一左端刻度的差与所述第一右端刻度减去所述第一左端刻度的差的比值,得到第一比值;
第二比值计算子单元,计算所述去铀伽马强度减去所述第二左端刻度的差与所述第二右端刻度减去所述第二左端刻度的差的比值,得到第二比值;
分离度计算子单元,将所述第一比值减去所述第二比值的差作为所述分离度。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107121358B (zh) * 2017-06-14 2020-05-05 中国石油大学(北京) 测定海相页岩石墨化的方法
CN109612794B (zh) * 2018-12-06 2021-05-11 同济大学 一种烃源岩中不同赋存态有机质的分离与定量方法
CN112012726B (zh) * 2019-05-30 2023-12-12 中石化石油工程技术服务有限公司 一种岩性识别方法
CN114167510B (zh) * 2020-09-10 2024-05-07 中国石油化工股份有限公司 一种确定页岩气储层粘土矿物含量的方法
CN112523741B (zh) * 2020-11-24 2023-04-14 东华理工大学 一种基于能谱测井交叉谱段的铀矿定量刻度系数求法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2776070A1 (en) * 2011-05-11 2012-11-11 Encana Oil & Gas (Usa), Inc. Method for detecting hydrocarbon zones in a geological formation
CN103114840A (zh) * 2013-01-09 2013-05-22 中国石油天然气股份有限公司 一种高-过高成熟页岩有机碳含量计算方法及装置
CN103792338A (zh) * 2014-01-28 2014-05-14 中国石油天然气股份有限公司 一种烃源岩有机碳含量的确定方法和装置
CN103883322A (zh) * 2014-04-16 2014-06-25 中国地质大学(北京) 页岩气储层勘探方法及装置
CN104047597A (zh) * 2014-01-26 2014-09-17 中国石油大学(华东) 含油气泥页岩地层测井曲线标准化方法
CN104636588A (zh) * 2014-08-25 2015-05-20 中国石油天然气股份有限公司 计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置
CN104656162A (zh) * 2015-02-13 2015-05-27 西安石油大学 一种富铀烃源岩铀含量及有机碳含量确定方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2776070A1 (en) * 2011-05-11 2012-11-11 Encana Oil & Gas (Usa), Inc. Method for detecting hydrocarbon zones in a geological formation
CN103114840A (zh) * 2013-01-09 2013-05-22 中国石油天然气股份有限公司 一种高-过高成熟页岩有机碳含量计算方法及装置
CN104047597A (zh) * 2014-01-26 2014-09-17 中国石油大学(华东) 含油气泥页岩地层测井曲线标准化方法
CN103792338A (zh) * 2014-01-28 2014-05-14 中国石油天然气股份有限公司 一种烃源岩有机碳含量的确定方法和装置
CN103883322A (zh) * 2014-04-16 2014-06-25 中国地质大学(北京) 页岩气储层勘探方法及装置
CN104636588A (zh) * 2014-08-25 2015-05-20 中国石油天然气股份有限公司 计算烃源岩中有机碳含量的方法及装置
CN104656162A (zh) * 2015-02-13 2015-05-27 西安石油大学 一种富铀烃源岩铀含量及有机碳含量确定方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
利用测井资料确定页岩储层有机碳含量的方法优选;黄仁春;《地质勘探》;20141231;25-31页
地层有机碳含量测井评价方法综述;袁超;《地球物理学进展》;20141231;2831-2837页
用测井资料识别烃源岩;张立鹏 等;《测井技术》;20011231;146-152页
页岩有机质特性册数测井计算方法及适用性分析;罗安银 等;《国外测井技术》;20141231;32-36页

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