CN107451313A - 一种基于自适应模型的地层泥浆侵入判断方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于自适应模型的地层泥浆侵入判断方法及系统,该方法包括数据采集步骤,采集对应不同地层深度的测井曲线;电阻率模型建立步骤,构建包括第一待求参数的自适应电阻率模型;阵列感应测井曲线构建步骤,根据自适应电阻率模型构建包括第二待求参数的阵列感应测井响应曲线;待求参数确定步骤,根据不同地层深度测井曲线对阵列感应测井曲线进行反演,以确定第一待求参数和第二待求参数;侵入判断步骤,根据第一待求参数和第二待求参数判断地层侵入关系。本发明可以准确地反演出地层的实际侵入状态,提高了反演的准确性和精度。
Description
技术领域
本发明属于石油勘探开发技术领域,具体地说,涉及一种基于自适应模型的地层泥浆侵入判断方法及系统。
背景技术
阵列感应测井曲线反演出地层冲洗带电阻率、原状地层电阻率、侵入带电阻率和泥浆侵入半径,其形状取决于反演过程中所采用的电阻率模型。现有的反演模型有线性的模型,也有非线性的模型。
目前,通常采用的地层过渡带为线性变化模型,该模型与泥浆实际侵入地层的过程不一致,因此国外有人提出了指数形式的倒数模型。
倒数模型是一种常用的非线性反演模型,如Baker Atlas就是采用该模型,其表达式为:
其中,Li为侵入半径中值;n为过渡带指数;L为侵入深度,Ct为地层真电导率;Cxo为冲洗带电导率;C为侵入带电导率。
该模型的关键是如何计算得到n,其值的确定方法是通过过渡带内、外半径得到:
Li1=Li·(1-(2/n))
Li2=Li·(1+(2/n)) (2)
其中,Li1为侵入的内径;Li2为侵入的外径。
该倒数模型与大部分的泥浆实际侵入地层的形态基本一致,模型中指数n为常数,这样使得反演后电阻率剖面存在不连续。
现有模型只能反演地层泥浆侵入过程中的线性和非线性侵入的高侵和低侵现象,但无法反演地层中存在低阻环带和高阻环带现象。当地层侵入过程中形成低阻环带或高阻环带时,以上模型无法反演出准确的地层电阻率变化情况,会得出错误的结论。
发明内容
为解决以上问题,本发明提供了一种基于自适应模型的地层泥浆侵入判断方法及系统,用于准确地反演出地层的实际侵入状态,提高了反演的准确性和精度。
根据本发明的一个方面,提供了一种基于自适应模型的地层泥浆侵入判断方法,包括:
数据采集步骤,采集对应不同地层深度的测井曲线;
电阻率模型建立步骤,构建包括第一待求参数的自适应电阻率模型;
阵列感应测井曲线构建步骤,根据所述自适应电阻率模型构建包括第二待求参数的阵列感应测井响应曲线;
待求参数确定步骤,根据不同地层深度测井曲线对所述阵列感应测井曲线进行反演,以确定所述第一待求参数和所述第二待求参数;
侵入判断步骤,根据所述第一待求参数和所述第二待求参数判断地层侵入关系。
根据本发明的一个实施例,所述自适应电阻率模型表示为:
RI=a(L-b)2+c
其中,a、b、c为第一待求参数,a表示侵入后的电阻率形态,b表示侵入过程中极值点位置,c表示极值点的数值,L为泥浆侵入深度,RI为侵入带深度的电阻率。
根据本发明的一个实施例,所述阵列感应测井响应曲线表示为:
其中,Li1、Li2、Cxo、CI、Ct为第二待求参数,i表示对应阵列感应测井响应的第i条不同探测深度的曲线,Ci(x)表示重构测井响应地层探测深度为x的电导率,Cxo表示冲洗带电导率、CI表示侵入带电导率、Ct表示地层真电导率,Gi(xo)表示冲洗带几何因子,Gi(I)表示侵入带几何因子,Gi(r)表示积分几何因子,Li1表示泥浆冲洗深度,Li2表示泥浆侵入深度。
根据本发明的一个实施例,
CXO=1/RXO
CI=1/RI
Ct=1/Rt
其中,RXO表示冲洗带电阻率,RI表示过渡带电阻率,Rt表示地层真电阻率。根据本发明的一个实施例,所述侵入判断步骤进一步包括:
若a>0,则侵入过程为低侵,若a<0,则侵入过程为高侵;
若a>0且c<Rxo且c<Rt,则地层侵入过程中形成了低阻环带;
若a<0且c>Rxo且c>Rt,则地层侵入过程中形成了高阻环带。
根据本发明的另一个方面,还提供了一种基于自适应模型的地层泥浆侵入判断系统,包括:
数据采集模块,采集对应不同地层深度的测井曲线;
电阻率模型建立模块,构建包括第一待求参数的自适应电阻率模型;
阵列感应测井曲线构建模块,根据所述自适应电阻率模型构建包括第二待求参数的阵列感应测井响应曲线;
待求参数确定模块,根据不同地层深度测井曲线对所述阵列感应测井曲线进行反演,以确定所述第一待求参数和所述第二待求参数;
侵入判断模块,根据所述第一待求参数和所述第二待求参数判断地层侵入关系。
根据本发明的一个实施例,所述自适应电阻率模型表示为:
RI=a(L-b)2+c
其中,a、b、c为第一待求参数,a表示侵入后的电阻率形态,b表示侵入过程中极值点位置,c表示极值点的数值,L为泥浆侵入深度,RI为侵入带深度的电阻率。
根据本发明的一个实施例,所述阵列感应测井响应曲线表示为:
其中,Li1、Li2、Cxo、CI、Ct为第二待求参数,i表示对应阵列感应测井响应的第i条不同探测深度的曲线,Ci(x)表示重构测井响应地层探测深度为x的电导率,Cxo表示冲洗带电导率、CI表示侵入带电导率、Ct表示地层真电导率,Gi(xo)表示冲洗带几何因子,Gi(I)表示侵入带几何因子,Gi(r)表示积分几何因子,Li1表示泥浆冲洗深度,Li2表示泥浆侵入深度。
根据本发明的一个实施例,
CXO=1/RXO
CI=1/RI
Ct=1/Rt
其中,RXO表示冲洗带电阻率,RI表示过渡带电阻率,Rt表示地层真电阻率。根据本发明的一个实施例,所述侵入判断模块通过以下步骤进行侵入判断:
若a>0,则侵入过程为低侵,若a<0,则侵入过程为高侵;
若a>0且c<Rxo且c<Rt,则地层侵入过程中形成了低阻环带;
若a<0且c>Rxo且c>Rt,则地层侵入过程中形成了高阻环带。
本发明的有益效果:
本发明提供的自适应侵入模型侵入带电阻率是非线性变化的,该模型不仅适用于地层泥浆侵入过程中高侵和低侵情况,还适用于地层中的低阻环带和高祖环带情况,通过自适应模型能准确地反演出地层的实际侵入状态,提高了反演的准确性和精度。
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
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的附图做简单的介绍:
图1是过渡带倒数模型侵入示意图;
图2是泥浆侵入下形成的低阻环带示意图;
图3是泥浆低侵条件入下形成的地层电阻率分布示意图;
图4是泥浆侵入下形成的高阻环带示意图;
图5是泥浆高侵条件入下形成的地层电阻率分布示意图;
图6是根据本发明的一个实施例的方法流程图;
图7是阵列感应测井仪器的积分几何因子示意图;
图8是现有倒数模型反演结果示意图;
图9是本发明的反演结果示意图。
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。
阵列感应反演过程中,反演模型对反演结果和精度有非常大的影响。目前,常采用地层过渡带为线性变化模型,该模型与泥浆实际侵入地层的过程不一致,同时,国外有人提出了指数形式的倒数模型,由于模型中指数n为常数,这样使得反演后电阻率剖面存在不连续。如图1所示,对应不同指数n在过渡带产生的模型与实际泥浆侵入过程不符合。
当地层侵入过程中形成低阻环带或高阻环带时,如图2-图5所示,以上模型无法反演出准确的地层电阻率变化情况,会得出错误的结论。
因此,本发明对倒数模型进行了进一步的修正,使得修正后的模型能自动适应地层情况,反演结果不仅与泥浆侵入地层的形态相一致,而且提高反演地层电阻剖面精度,减小反演误差。如图6所示为根据本发明的一个实施例的方法流程图,以下参考图1来对本发明进行详细说明。
首先是步骤S110数据采集步骤,采集对应不同地层深度的测井曲线。具体的,收集阵列感应测井仪器测量的测井数据,例如可以选择其中五条测井曲线:R20,R30,R60,R90,R120,这五条表示探测深度分别为20、30、60、90和120in的测井响应曲线。当然,选择的探测深度不限于以上的5个深度,可以根据收集数据适当选择。
接着是步骤S120电阻率模型建立步骤,构建包括第一待求参数的自适应电阻率模型。
具体的,该自适应电阻率模型表示为:
RI=a(L-b)2+c (1)
其中,a、b、c为第一待求参数,a表示侵入后的电阻率形态,b表示侵入过程中极值点位置,c表示极值点的数值,a和b、c为第一待求参数,第一待求参数决定了侵入带的形态,L为泥浆侵入深度,RI为侵入带深度的电阻率。选择该模型是因为该模型为抛物线模型,有利于反演高阻或低阻环带情况,当极值点在冲洗带以内或侵入深度以外时,跟其他的模型相差不大
接下来是步骤S130阵列感应测井曲线构建步骤,根据电阻率模型构建包括第二待求参数的阵列感应测井响应曲线。
具体的,根据自适应地层电阻率模型构建的阵列感应测井响应曲线表示为:
其中,i表示对应阵列感应测井响应的第i条不同探测深度的曲线;Ci(x)、Cxo、CI、Ct分别表示电导率、冲洗带电导率、侵入带电导率和地层真电导率,x表示地层探测深度;Gi(xo)、Gi(I)分别表示冲洗带几何因子、侵入带几何因子,其值与探测深度有关,如图7所示。Ci()、Gi()分别表示重构测井响应和积分几何因子。
其中,CXO=1/RXO,CI=1/RI,Ct=1/Rt,RXO、RI、Rt分别表示冲洗带电阻率、过渡带电阻率和地层真电阻率,Li1、Li2分别表示泥浆冲洗深度和侵入深度。其中,Li1、Li2、Cxo、CI、Ct为第二待求参数,第二待求参数中的Li1和Li2决定了侵入带的位置。
接下来是步骤S140待求参数确定步骤,根据不同深度测井曲线对阵列感应测井曲线进行反演,以确定第一待求参数和所述第二待求参数。待求参数的确定方法采用常用的变尺度法和抛物线插值法相结合的最优化方法。
最后是步骤S150侵入判断步骤,根据第一待求参数和第二待求参数判断地层侵入关系。具体的,若a>0,则侵入过程为低侵,若a<0,则侵入过程为高侵;若a>0且c<Rxo且c<Rt,则地层侵入过程中形成了低阻环带;若a<0且c>Rxo且c>Rt,则地层侵入过程中形成了高阻环带。
以下通过一个具体的实施例来对本发明进行验证说明。利用现有倒数模型的反演变量有五个分别为(Cxo,CT,Dxo,DI,n),反演结果如图8所示。从图8中看出,与本发明的指数模型反演结果不同的是第五道反演模型中系数n的变化范围为-20~-15。图中采用现有技术中模型(1)反演出RXO、RT、DXO、DI和n共5个参数,侵入带深度内电阻率从RXO到RT是逐渐变化的,无法反演出地层存在低阻或高阻环带的情况。
某井储层电阻率值低于上下围岩的电阻率值,是属于电阻率相对围岩电阻率较低的低阻油气层,油水层识别难度大,在这之前该层未作出任何解释。采用本发明对该井反演的结果如图9所示,图中第一道为深度道,第二道为正演的阵列感应曲线,第三道为测量的阵列感应曲线,第四道为反演的电阻率曲线,包括冲洗带电阻率Rxo,地层电阻率RT和低阻环带的极值c,第五道为反演出的泥浆冲洗带深度Dxo和侵入深度DI,还包括低阻环带的位置b,以及反演模型的二次项系数a。通过阵列感应中的高频等参数感应测井表明,冲洗带电阻率大于地层电阻率为增阻侵入,通常意义上来看不是含油层,利用本发明中模型反演后发现,2306-2308m深度段冲洗带电阻率为10Ω·m左右,地层真电阻率为8-10.2Ω·m之间,侵入带电阻率最低为5.3-7.6Ω·m之间,存在侵入带电阻率小于冲洗带电阻率和地层电阻率,说明地层形成了低阻环带,则储层中含有油气,综合分析解释为油水同层。经测试证实了地层含油,日产油为10t,含水57%。该油气层的发现在该区块发现了一个新的含油层。
本发明提供的自适应侵入模型侵入带电阻率是非线性变化的,该模型不仅适用于地层泥浆侵入过程中高侵和低侵情况,还适用于地层中的低阻环带和高祖环带情况,通过自适应模型能准确地反演出地层的实际侵入状态,提高了反演的准确性和精度。
根据本发明的另一个方面,还提供了一种基于自适应模型提高阵列感应反演精度的系统,包括数据采集模块、电阻率模型建立模块、阵列感应测井曲线构建模块、待求参数确定模块和侵入判断模块。其中,数据采集模块采集对应不同地层深度的测井曲线;电阻率模型建立模块构建包括第一待求参数的自适应电阻率模型;阵列感应测井曲线构建模块根据自适应电阻率模型构建包括第二待求参数的阵列感应测井响应曲线;待求参数确定模块根据不同地层深度测井曲线对阵列感应测井曲线进行反演,以确定第一待求参数和第二待求参数;侵入判断模块根据第一待求参数和第二待求参数判断地层侵入关系。
在本发明的一个实施例中,自适应电阻率模型如式(1)所示。
在本发明的一个实施例中,阵列感应测井响应曲线如式(2)所示。
在本发明的一个实施例中,侵入判断模块通过以下步骤进行侵入判断:若a>0,则侵入过程为低侵,若a<0,则侵入过程为高侵;若a>0且c<Rxo且c<Rt,则地层侵入过程中形成了低阻环带;若a<0且c>Rxo且c>Rt,则地层侵入过程中形成了高阻环带。
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,但本发明的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种基于自适应模型的地层泥浆侵入判断方法,包括:
数据采集步骤,采集对应不同地层深度的测井曲线;
电阻率模型建立步骤,构建包括第一待求参数的自适应电阻率模型;
阵列感应测井曲线构建步骤,根据所述自适应电阻率模型构建包括第二待求参数的阵列感应测井响应曲线;
待求参数确定步骤,根据不同地层深度测井曲线对所述阵列感应测井曲线进行反演,以确定所述第一待求参数和所述第二待求参数;
侵入判断步骤,根据所述第一待求参数和所述第二待求参数判断地层侵入关系。
2.根据权利要求1所述的判断方法,其特征在于,所述自适应电阻率模型表示为:
RI=a(L-b)2+c
其中,a、b、c为第一待求参数,a表示侵入后的电阻率形态,b表示侵入过程中极值点位置,c表示极值点的数值,L为泥浆侵入深度,RI为侵入带深度的电阻率。
3.根据权利要求2所述的判断方法,其特征在于,所述阵列感应测井响应曲线表示为:
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</mrow>
其中,Li1、Li2、Cxo、CI、Ct为第二待求参数,i表示对应阵列感应测井响应的第i条不同探测深度的曲线,Ci(x)表示重构测井响应地层探测深度为x的电导率,Cxo表示冲洗带电导率、CI表示侵入带电导率、Ct表示地层真电导率,Gi(xo)表示冲洗带几何因子,Gi(I)表示侵入带几何因子,Gi(r)表示积分几何因子,Li1表示泥浆冲洗深度,Li2表示泥浆侵入深度。
4.根据权利要求3所述的判断方法,其特征在于,
CXO=1/RXO
CI=1/RI
Ct=1/Rt
其中,RXO表示冲洗带电阻率,RI表示过渡带电阻率,Rt表示地层真电阻率。
5.根据权利要求4所述的判断方法,其特征在于,所述侵入判断步骤进一步包括:
若a>0,则侵入过程为低侵,若a<0,则侵入过程为高侵;
若a>0且c<Rxo且c<Rt,则地层侵入过程中形成了低阻环带;
若a<0且c>Rxo且c>Rt,则地层侵入过程中形成了高阻环带。
6.一种基于自适应模型的地层泥浆侵入判断系统,包括:
数据采集模块,采集对应不同地层深度的测井曲线;
电阻率模型建立模块,构建包括第一待求参数的自适应电阻率模型;
阵列感应测井曲线构建模块,根据所述自适应电阻率模型构建包括第二待求参数的阵列感应测井响应曲线;
待求参数确定模块,根据不同地层深度测井曲线对所述阵列感应测井曲线进行反演,以确定所述第一待求参数和所述第二待求参数;
侵入判断模块,根据所述第一待求参数和所述第二待求参数判断地层侵入关系。
7.根据权利要求6所述的判断系统,其特征在于,所述自适应电阻率模型表示为:
RI=a(L-b)2+c
其中,a、b、c为第一待求参数,a表示侵入后的电阻率形态,b表示侵入过程中极值点位置,c表示极值点的数值,L为泥浆侵入深度,RI为侵入带深度的电阻率。
8.根据权利要求7所述的判断系统,其特征在于,所述阵列感应测井响应曲线表示为:
<mrow>
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<mi>C</mi>
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其中,Li1、Li2、Cxo、CI、Ct为第二待求参数,i表示对应阵列感应测井响应的第i条不同探测深度的曲线,Ci(x)表示重构测井响应地层探测深度为x的电导率,Cxo表示冲洗带电导率、CI表示侵入带电导率、Ct表示地层真电导率,Gi(xo)表示冲洗带几何因子,Gi(I)表示侵入带几何因子,Gi(r)表示积分几何因子,Li1表示泥浆冲洗深度,Li2表示泥浆侵入深度。
9.根据权利要求8所述的判断系统,其特征在于,
CXO=1/RXO
CI=1/RI
Ct=1/Rt
其中,RXO表示冲洗带电阻率,RI表示过渡带电阻率,Rt表示地层真电阻率。
10.根据权利要求9所述的判断系统,其特征在于,所述侵入判断模块通过以下步骤进行侵入判断:
若a>0,则侵入过程为低侵,若a<0,则侵入过程为高侵;
若a>0且c<Rxo且c<Rt,则地层侵入过程中形成了低阻环带;
若a<0且c>Rxo且c>Rt,则地层侵入过程中形成了高阻环带。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109989743A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-07-09 | 中海油田服务股份有限公司 | 一种确定泥浆滤液侵入深度的方法及系统 |
CN111177950A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-05-19 | 成都理工大学 | 阵列感应测井曲线环境影响规律的信息处理系统及方法 |
CN111810115A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-23 | 中国海洋石油集团有限公司 | 地层水污染率井下实时监测方法与装置 |
CN112711076A (zh) * | 2019-10-25 | 2021-04-27 | 中国石油天然气股份有限公司 | 提取石油钻井中泥浆侵入地层深度的方法和装置 |
CN117365437A (zh) * | 2023-09-27 | 2024-01-09 | 广东海洋大学 | 储层电阻率剖面信息分析方法、系统、装置及存储介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102678102A (zh) * | 2012-03-31 | 2012-09-19 | 中国石油大学(华东) | 基于阵列电成像测井的储层油水识别方法及识别系统 |
CN102789003A (zh) * | 2012-08-15 | 2012-11-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 利用阵列感应测井资料进行地层参数反演的方法及装置 |
CN103883318A (zh) * | 2014-03-05 | 2014-06-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种中低矿化度地层水储层的参数反演方法及装置 |
-
2016
- 2016-06-01 CN CN201610379468.5A patent/CN107451313B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102678102A (zh) * | 2012-03-31 | 2012-09-19 | 中国石油大学(华东) | 基于阵列电成像测井的储层油水识别方法及识别系统 |
CN102789003A (zh) * | 2012-08-15 | 2012-11-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 利用阵列感应测井资料进行地层参数反演的方法及装置 |
CN103883318A (zh) * | 2014-03-05 | 2014-06-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种中低矿化度地层水储层的参数反演方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李虎 等: "基于阵列感应与自然电位联合反演地层水电阻率", 《地球物理学报》 * |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109989743A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-07-09 | 中海油田服务股份有限公司 | 一种确定泥浆滤液侵入深度的方法及系统 |
CN112711076A (zh) * | 2019-10-25 | 2021-04-27 | 中国石油天然气股份有限公司 | 提取石油钻井中泥浆侵入地层深度的方法和装置 |
CN112711076B (zh) * | 2019-10-25 | 2023-08-22 | 中国石油天然气股份有限公司 | 提取石油钻井中泥浆侵入地层深度的方法和装置 |
CN111177950A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-05-19 | 成都理工大学 | 阵列感应测井曲线环境影响规律的信息处理系统及方法 |
CN111177950B (zh) * | 2020-01-17 | 2022-06-21 | 成都理工大学 | 阵列感应测井曲线环境影响规律的信息处理系统及方法 |
CN111810115A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-10-23 | 中国海洋石油集团有限公司 | 地层水污染率井下实时监测方法与装置 |
CN111810115B (zh) * | 2020-06-23 | 2023-08-15 | 中国海洋石油集团有限公司 | 地层水污染率井下实时监测方法与装置 |
CN117365437A (zh) * | 2023-09-27 | 2024-01-09 | 广东海洋大学 | 储层电阻率剖面信息分析方法、系统、装置及存储介质 |
CN117365437B (zh) * | 2023-09-27 | 2024-05-14 | 广东海洋大学 | 储层电阻率剖面信息分析方法、系统、装置及存储介质 |
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