CN106285646B - 基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,属于钻井勘探领域,能够根据漏失发生必备条件能够准确确定漏失发生层位及计算漏层性质参数。本发明的基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,具体步骤包括:(一)根据钻井液总结和录井综合记录资料,锁定漏失发生的深度范围及在其深度范围内地层所发育的岩性;(二)利用测井、地质资料对上述步骤中锁定的漏失发生的深度范围内岩性、物性参数进行解释及计算;(三)利用测井及工程资料计算钻井液当量循环密度、地层孔隙压力当量密度及地层破裂压力当量密度;(四)根据上述步骤(一)‑(三)获得的数据整理绘制得综合成果图,通过综合成果图进行漏失层位识别,分析漏失机理。
Description
技术领域
本发明涉及钻井勘探领域,尤其涉及一种基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法。
背景技术
井漏是在钻井等井下作业过程中,各种工作液(包括钻井液、水泥浆、完井液等)在压差的作用下流进地层的一种井下复杂情况,是钻井过程中最普遍最常见的技术难题之一。井漏具有很大的危害:导致大量工作液漏入地层,直接造成巨大物资损失,延误钻井时间,延长钻井周期;井漏还会对储层的产能照成损害,干扰地质录井工作,甚至会引起卡钻、井喷、井塌等各种井下复杂情况。因此,对漏层位置的识别以及漏层性质的认识具有十分重要的意义。
目前,应用较为广泛的漏层识别技术主要有两种:第一种是观察经验法,主要应用在钻井施工现场,即主要通过直接观测,对钻进、岩屑录井、钻井液面变化情况,结合钻井过程中泵量等参数以及压井、试井时钻井液性能变化情况,综合分析,确定漏层发生位置及漏层性质。但此方法适用于漏失层位单一,裸眼井段压力系统简单地层情况,对于多套压力层系,漏失情况复杂地层,观察经验法难以有效进行漏层识别。第二种是水动力学测试法,水动力学测试法基本原理为井漏对钻井液循环的破环所表现出的水动力学特征,如钻井液环空返速的变化和立管压力的变化等,基于此水动力学特征,相关学者研究了钻井液正反循环测试法、钻井液迟到时间计算法、井漏前后泵压(立管压力)变化测试法等方法来进行漏层层位识别。此方法可以较为准确的识别漏层层位,但是对漏层性质无法进行描述,例如漏层岩性、孔隙度和渗透率等漏失通道性质参数。
申请人在先发表的文献(“井漏层位确定方法探讨”,陈钢花等,钻井液与完井液,第26卷第2期,2009年3月)虽然研究了井漏层位的确定方法,但是由于其考虑的因素有限,仅考虑压力,没有对可能发生漏失层位地层的岩性、物性及裂缝参数进行精细计算,对于地层岩性分析直接应用了录井岩性结果,但一般录井岩性结果与实际地层岩性相比存在较大误差;对于物性及裂缝参数计算没有详细计算模型,因此对漏失层位判断准确程度不够,尤其在裂缝发育地层漏失层位判别准确性略有不足。而且无法对漏失机理等进行分析和描述。
发明内容
本发明针对上述现有技术的不足,基于钻井、地质录井及测井资料,识别漏失层段岩性、物性并计算钻井液当量循环密度,地层孔隙压力当量密度以及井壁破裂压力当量密度,提供一种基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,根据漏失发生必备条件能够准确确定漏失发生层位及计算漏层性质参数。
本发明基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,具体步骤包括:
(一)根据井史资料和录井综合记录资料,锁定漏失发生的深度范围及在其深度范围内地层所发育的岩性;
(二)利用测井、地质资料对上述步骤中锁定的漏失发生的深度范围内岩性、物性参数进行解释及计算;
(三)利用测井及钻井资料计算钻井液当量循环密度ρECD、地层孔隙压力当量密度ρP及地层破裂压力当量密度ρf;
(四)根据上述步骤(一)-(三)获得的数据整理绘制得综合成果图,通过综合成果图进行漏失层位识别,分析漏失机理。
优选的,步骤(一)锁定范围后根据测井曲线的响应特征分析缩小范围;
优选的,步骤(二)中的物性参数为深度范围之内的矿物成分、孔隙度、渗透率参数以及裂缝发育参数,所述裂缝发育参数包括裂缝孔隙度、裂缝密度及裂缝张开度等。
优选的,步骤(二)中的具体解释及计算过程如下:
①矿物成分和孔隙度计算
通过声波、密度和中子两两交会计算地层矿物成分及孔隙度,用声波测井和中子测井交会方程组为:
式(1)中:φ、φN、φNi—分别为地层有效孔隙度、中子孔隙度及第i种骨架矿物中子孔隙度;Δt、Δtf、Δtci—分别为地层、流体及第i种骨架矿物的声波时差;Vci—第i种骨架矿物体积含量,i=1、2。
②地层渗透率估算
由岩心实验数据建立渗透率与孔隙度之间统计关系来估算,如果缺乏岩心数据,也可根据TIMUR公式来计算,公式如下:
式(2)中:Swb—束缚水饱和度,单位:%,可由自然伽马或自然电位与束缚水饱和度统计关系求出;φ—孔隙度,单位:%;K—绝对渗透率,单位:10-3μm2。
③裂缝参数计算
裂缝孔隙度计算公式:
式(3)和式(4)中:φf—裂缝孔隙度;RLLS、RLLD—分别为浅、深侧向测井电阻率;Rmf、Rw—分别为泥浆滤液和地层水电阻率;Rb—为基块电阻率,可从解释层邻近致密层读取;mf—裂缝孔隙度指数,取值范围为1-1.5。
裂缝张开度计算公式:
式(5)和式(6)中:RLLS、RLLD—分别为浅、深侧向测井电阻率;Rmf为泥浆滤液电阻率,Rb—为基块电阻率,可从解释层邻近致密层读取。
优选的,步骤(三)计算钻井液当量循环密度的公式为:
式(7)中:ρECD—钻井液当量循环密度,单位:g/cm3;ρm—钻井液密度,单位:g/cm3;L—井深,单位:m;D—钻杆内径,单位:mm;τ0—流体屈服值,单位:Pa;μp—塑性粘度,单位:Pa·S;υ—平均流速,单位:m/s;HV—井深L处的垂深,单位:m;g—重力加速度。
优选的,步骤(三)中地层孔隙压力当量密度计算公式如下:
ρP=[GoHV+(Gn-Go)He]×103/gHV (8)
式中:ρP—地层孔隙压力当量密度,单位:g/cm3;Go—上覆岩层压力梯度,单位:MPa/m,可由密度测井资料求得;Gn—静水压力梯度,单位:MPa/m,可由工区地层水资料得到;HV—地层垂深,单位:m;He—等效深度,单位:m,可由声波测井资料求得;g—重力加速度。
优选的,步骤(三)中地层破裂压力当量密度计算公式如下:
ρf=[3σH-σh-ΦPp+St]×103/gHV (9)
式中:ρf—地层破裂压力当量密度,单位:g/cm3;σH、σh—分别为最大、最小水平主应力,单位:MPa,可由公式(10)、(11)求得;A、B—地质构造应力系数,由研究区破裂实验获得;μ—岩石泊松比,由测井声波资料求得;Pp—地层孔隙压力,单位:MPa;Φ—地层孔隙压力贡献系数;St—岩石抗拉强度,单位:MPa,由岩石力学实验获得;g—重力加速度。
优选的,步骤(四)中通过综合成果图进行漏层识别,分析漏失机理的具体方法为,根据综合成果图中钻井液当量循环密度ρECD与地层破裂压力当量密度ρf来判断:
当ρECD>ρf,层位发生漏失;
当ρECD≤ρf:
若ρECD-ρP>ρcon,则通过孔隙度、渗透率及裂缝是否发育进行判断,若裂缝发育则层位发生漏失,若裂缝不发育则层位不会发生漏失;
若ρECD-ρP≤ρcon,层位不会发生漏失;
其中ρP为地层孔隙压力当量密度,ρcon为区域漏失临界压力差当量密度,根据区域资料获得,同一区域为常数。
本发明的有益效果在于,从漏失发生的根本驱动力-正压差,漏失发生的必要条件—孔隙或裂隙出发,准确识别漏失发生层位,分析漏失机理。该方法不仅可以确定漏层位置,而且可以识别漏层层位岩性,计算漏层孔隙度、渗透率等特征参数为钻井施工方案和防漏与堵漏方案的制定提供依据。此外,本发明的方法不仅考虑压力差,还对反映漏失发生另两个必备条件:漏失通道及漏失空间的参数进行了准确计算,如孔隙度、渗透率及裂缝参数,充分考虑影响漏失发生各种因素,更加准确识别漏层位置。并且对漏层岩性基于多矿物模型进行精细描述,有助于进一步对漏失机理分析和描述。
附图说明
图1为本发明漏失层位识别的流程图;
图2为本发明实施例的综合成果图;
图3为根据综合成果图判断漏失层位的判定流程图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,具体步骤包括:
S1根据井史资料和录井综合记录资料,锁定漏失发生的深度范围及在其深度范围内地层所发育的岩性,然后根据测井曲线的响应特征分析缩小范围。
本步骤中,在裂缝性较为发育的地层,自然伽马为低值;双侧向测井值较低,且有正差异;密度较低,中子、声波较大,这类地层为漏失可能发生层段。但是,该步骤中锁定的漏失深度段范围较大,一般几十米到百米,并不能准确确定漏失发生层位,需要与下述步骤配合来识别和判断。
S2利用测井、地质资料对上述步骤中锁定的漏失发生的深度范围内岩性、物性参数进行解释及计算。
本步骤中重点解释对象为深度范围之内的矿物成分、孔隙度、渗透率参数,因研究区域为裂缝发育地层,故其裂缝发育参数如裂缝孔隙度、裂缝密度及裂缝张开度等也为解释重点。
具体解释和计算方法为:
①矿物成分和孔隙度计算
由测井原理可知,孔隙度测井中声波时差测井主要反映岩石基质孔隙度,中子、密度测井反映地层总孔隙度,因此,可以通过声波、密度和中子两两交会计算地层矿物成分及孔隙度,利用公式(1)即可求的地层岩石矿物成分及孔隙度,当地层岩性较为复杂、岩石矿物在两种以上时,就需要声波、密度、中子等多种测井信息建立方程组来计算矿物成分及孔隙度。
②地层渗透率估算
渗透率—描述地层孔隙或裂缝渗流能力参数,主要受到孔隙结构,孔隙几何形状、裂缝发育程度等诸多因素影响,一般可由岩心实验数据建立渗透率与孔隙度之间统计关系来估算,如果缺乏岩心数据,也可根据TIMUR公式来计算。
③裂缝参数计算
对于裂缝发育地层,其裂缝的发育程度为钻井液漏失程度重要影响因素,因此需要对裂缝孔隙度及裂缝张开度进行解释与描述。
S3利用测井及钻井资料计算钻井液当量循环密度ρECD、地层孔隙压力当量密度ρP及地层破裂压力当量密度ρf。
本步骤中,由于漏失发生根本条件为井筒内压力与地层压力之间存在压力差,使得钻井液由于压力差的作用流向地层中,因此对井筒中压力及地层压力或破裂压力计算具有重要意义。而将钻井液当量循环密度、地层孔隙压力当量密度和地层破裂压力当量密度代表以上三种压力可以更好指导钻井中的钻井液密度配置,避免发生井漏事件。
具体计算方法如下:
①钻井液当量循环密度
钻井液的当量循环密度其定义钻井液在环空循环时的流动阻力折算成相当的密度与钻井液自身密度之和。钻井液当量循环密度可以代表在钻井施工过程中,由于钻井液密度和钻井液循环所产生的压力对地层作用。
②地层孔隙压力当量密度
地层孔隙压力当量密度是指某深度地层压力与等高液柱压力等效时相当的液体密度,可以指示地层孔隙压力大小。
③地层破裂压力当量密度
地层破裂压力当量密度是指某深度地层破裂压力与等高液柱压力等效时相当的液体密度,可以指示地层抗压能力。
S4根据上述步骤(1)-(3)获得的数据整理绘制得综合成果图,通过综合成果图进行漏失层位识别,分析漏失机理。
根据综合成果图中钻井液当量循环密度ρECD与地层破裂压力当量密度ρf来判断:
当ρECD>ρf,层位发生漏失;
当ρECD≤ρf,
若ρECD-ρP>ρcon,则通过孔隙度、渗透率及裂缝是否发育进行判断,若裂缝发育则层位发生漏失,若裂缝不发育则层位不会发生漏失;
若ρECD-ρP≤ρcon,层位不会发生漏失;
其中ρP为地层孔隙压力当量密度,ρcon为区域漏失临界压力差当量密度,根据区域资料获得,同一区域为常数。
为了更清楚详细地介绍本发明实施例所提供的基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,以下将结合具体实施例进行说明。
根据步骤(一)-(四)进行分析和计算,流程参见图1,对大港油田某区块A井进行处理,综合成果图如图2所示,根据综合成果图的判断流程如图3所示。
图中岩性、物性及孔隙性曲线为原始测井曲线,而孔渗关系、裂缝参数、压力当量密度及岩性剖面是据步骤(一)-(三)所给出公式方法求得。由A井综合成果图可知,深度段1851-1872m地层为发生漏失层段,其判断依据为:地层岩性为生物灰岩,通过孔渗关系及裂缝参数曲线可知,该段孔隙和裂缝较为发育、渗透率较高,由孔隙和裂缝提供漏失发生的漏失通道和漏失空间;由当量密度可知钻井液当量循环密度明显大于孔隙压力当量密度,并小于破裂压力当量密度说明由井筒中钻井液对地层所产生压力大于地层孔隙流体压力,这一部分压力差可以提供漏失发生驱动力,并且钻井液对地层产生压力并没有压裂地层。该层段完全满足漏失发生三个必备条件:漏失通道,漏失空间及漏失正压差,因此判断该层段为漏失发生层段,漏失机理为该段生物灰岩孔隙、裂缝发育,由井筒中钻井液压力与地层孔隙压力之差提供驱动力,使得钻井液进入地层,发生漏失。
该井在实际钻井过程中,钻进至1854m时发现15分钟漏失0.5m3,漏速2.0m3/h。加快加入单封速度,继续钻进至1859m,漏速突然变大到120m3/h,井口失返。由此可验证本发明的方法分析结果与实际相吻合,准确有效,同时本发明的方法不仅可以确定漏层位置,而且可以识别漏层层位岩性,计算漏层孔隙度、渗透率等特征参数为钻井施工方案和防漏与堵漏方案的制定提供依据。
Claims (5)
1.基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,其特征在于,具体步骤包括:
(一)根据井史资料和录井综合记录资料,锁定漏失发生的深度范围及在其深度范围内地层所发育的岩性;
(二)利用测井、地质资料对上述步骤中锁定的漏失发生的深度范围内岩性、物性参数进行解释及计算;
(三)利用测井及钻井资料计算钻井液当量循环密度ρECD、地层孔隙压力当量密度ρP及地层破裂压力当量密度ρf;
(四)根据上述步骤(一)-(三)获得的数据整理绘制得综合成果图,通过综合成果图进行漏失层位识别,分析漏失机理;
步骤(二)中的物性参数为深度范围之内的矿物成分、孔隙度、渗透率参数以及裂缝发育参数,所述裂缝发育参数包括裂缝孔隙度、裂缝密度及裂缝张开度;
步骤(二)中的具体解释及计算过程如下:
①矿物成分和孔隙度计算
通过声波、密度和中子两两交会计算地层矿物成分及孔隙度,用声波测井和中子测井交会方程组为:
式(1)中:φ、φN、φNi—分别为地层有效孔隙度、中子孔隙度及第i种骨架矿物中子孔隙度;Δt、Δtf、Δtci—分别为地层、流体及第i种骨架矿物的声波时差;Vci—第i种骨架矿物体积含量,i=1、2;
②地层渗透率估算
由岩心实验数据建立渗透率与孔隙度之间统计关系来估算,如果缺乏岩心数据,也可根据TIMUR公式来计算,公式如下:
式(2)中:Swb—束缚水饱和度,单位:%,可由自然伽马或自然电位与束缚水饱和度统计关系求出;φ—孔隙度,单位:%;K—绝对渗透率,单位:10-3μm2;
③裂缝参数计算
裂缝孔隙度计算公式:
油层:
式(3)和式(4)中:φf—裂缝孔隙度;RLLS、RLLD—分别为浅、深侧向测井电阻率;Rmf、Rw—分别为泥浆滤液和地层水电阻率;Rb—为基块电阻率,可从解释层邻近致密层读取;mf—裂缝孔隙度指数,取值范围为1-1.5;
裂缝张开度计算公式:
式(5)和式(6)中:RLLS、RLLD—分别为浅、深侧向测井电阻率;Rmf为泥浆滤液电阻率,Rb—为基块电阻率,可从解释层邻近致密层读取;
步骤(四)中通过综合成果图进行漏层识别,分析漏失机理的具体方法为,根据综合成果图中钻井液当量循环密度ρECD与地层破裂压力当量密度ρf来判断:
当ρECD>ρf,层位发生漏失;
当ρECD≤ρf:
若ρECD-ρP>ρcon,则通过孔隙度、渗透率及裂缝是否发育进行判断,若裂缝发育则层位发生漏失,若裂缝不发育则层位不会发生漏失;
若ρECD-ρP≤ρcon,层位不会发生漏失;
其中ρP为地层孔隙压力当量密度,ρcon为区域漏失临界压力差当量密度,根据区域资料获得,同一区域为常数。
2.根据权利要求1所述的基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,其特征在于,步骤(一)锁定范围后根据测井曲线的响应特征分析缩小范围。
3.根据权利要求1所述的基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,其特征在于,步骤(三)计算钻井液当量循环密度的公式为:
式(7)中:ρECD—钻井液当量循环密度,单位:g/cm3;ρm—钻井液密度,单位:g/cm3;L—井深,单位:m;D—钻杆内径,单位:mm;τ0—流体屈服值,单位:Pa;μp—塑性粘度,单位:Pa·S;υ—平均流速,单位:m/s;HV—井深L处的垂深,单位:m;g—重力加速度。
4.根据权利要求1所述的基于多信息融合的钻井漏失层位识别方法,其特征在于,步骤(三)中地层孔隙压力当量密度计算公式如下:
ρP=[GoHV+(Gn-Go)He]×103/gHV (8)
式中:ρP—地层孔隙压力当量密度,单位:g/cm3;Go—上覆岩层压力梯度,单位:MPa/m,可由密度测井资料求得;Gn—静水压力梯度,单位:MPa/m,可由工区地层水资料得到;HV—地层垂深,单位:m;He—等效深度,单位:m,可由声波测井资料求得;g—重力加速度。
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