CN108252709A - 一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法及系统 - Google Patents
一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108252709A CN108252709A CN201611235672.6A CN201611235672A CN108252709A CN 108252709 A CN108252709 A CN 108252709A CN 201611235672 A CN201611235672 A CN 201611235672A CN 108252709 A CN108252709 A CN 108252709A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- porosity
- neutron
- acoustic
- curve
- neutron porosity
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 239000004519 grease Substances 0.000 title claims abstract description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 26
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims abstract description 39
- 239000003921 oil Substances 0.000 claims description 52
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 34
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 27
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 14
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 13
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 11
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 239000010779 crude oil Substances 0.000 claims description 4
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims description 4
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 3
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 10
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 10
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 10
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 7
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 description 3
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 2
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 description 1
- 238000009412 basement excavation Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000013505 freshwater Substances 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 239000006028 limestone Substances 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明提供了一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法,包括:S1.采集声波时差和中子测井资料,并转换为相对应的声波孔隙度和中子孔隙度曲线;S2.对转换得到的声波孔隙度和中子孔隙度曲线进行校正,使声波孔隙度和中子孔隙度曲线在泥岩层叠合,构建流体指示曲线;S3.根据流体指示曲线中的声波孔隙度和中子孔隙度的差值,确定致密砂岩油藏的油水性质判别标准,对油水性质识别。采用本发明提供的方法,能够快速、准确识别储层流体性质,大幅提高测井技术在致密砂岩储层流体识别的准确度。
Description
技术领域
本发明属于石油勘探开发领域,涉及一种适用于致密砂岩油藏的油水性质识别方法及系统。
背景技术
电阻率测井和三孔隙度测井(声波、中子和密度)识别油气藏储层流体性质是石油勘探开发过程中常用的测井方法。但是电阻率测井容易受到岩性、井眼条件、泥浆浸入等非流体因素的影响,特别是致密砂岩油藏中影响电阻率变化的因素复杂,普遍存在高阻水层、低阻油层等特殊类型储层,利用常规砂岩油藏中“油层高阻、水层低阻”的规律很难准确识别储层流体性质,符合率往往低于50%。三孔隙度测井的中子孔隙度测井曲线在地层含气时会产生“挖掘效应”现象,声波孔隙度曲线受天然气影响会产生“周波跳跃”现象。然而,在油藏中这些现象并不明显,直接利用三孔隙度曲线的形态判别储层油水层的符合率很低,给致密砂岩油藏有效开发带来很大困难。
因此,对于岩性和孔隙结构复杂的致密砂岩油藏,如何有效识别油层、水层以及油水同层,是本领域急需解决问题。
发明内容
本发明针对致密砂岩油藏油水层识别困难的问题,提出了致密砂岩油藏的油水性质识别方法及系统,通过声波孔隙度和中子孔隙度在一定条件下进行叠合,利用声波孔隙度-中子孔隙度差值,能够实现直观、快速、准确识别油藏流体性质的目的。
根据本发明的一个方面,提供了一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法,包括:
S1采集声波时差和中子测井曲线,并转换为相对应的声波孔隙度和中子孔隙度曲线;
S2对转换得到的声波孔隙度和中子孔隙度曲线进行校正,使声波孔隙度和中子孔隙度曲线在泥岩层叠合,构建流体指示曲线;
S3通过流体指示曲线中声波孔隙度和中子孔隙度的差值,建立致密砂岩油藏的油水性质判别标准,对油水性质识别。
本发明中,中子测井曲线由中子孔隙度测井仪器得到,中子孔隙度测井是用中子探测器测量热中子或超热中子计数率,并将计数率换算成视石灰岩孔隙度的一类测井方法。热中子或超热中子计数率主要决定于地层含氢量,直接与地层孔隙度和孔隙流体性质有关。因此,中子孔隙度测井引入了含氢指数的概念,并规定淡水(纯水)含氢指数为1,而任何其它物质的含氢指数与其单位体积内的氢核数成正比,即
式中:
H:含氢指数;
ρ:介质密度,g/cm3;
x:介质分子中的氢原子数;
M:介质的分子量。
油气的含氢指数可根据其组分和密度来估算,对于分子式为CHx(分子量为12+x)和密度为ρo的烃,其含氢指数为
式中:
Ho:油气的含氢指数;
ρo:油气的密度,g/cm3;
x:介质分子中的氢原子数。
对于成分以CnHnx为主的石油(ρo>0.25g/cm3)来说,根据原油化学分析结果有
x=4-2.5ρo
式中:
Ho:油气的含氢指数;
ρo:油气的密度,g/cm3;
x:介质分子中的氢原子数。
以鄂南渭北油田长3致密砂岩油藏为例,原油密度ρo=0.838g/cm3,则Ho=1.033。与纯水层的含氢指数相差很小。表明当地层的岩石骨架、孔隙度和井眼条件完全相同的情况下,储层含油或者含水对中子测井的影响不大,即含油层的中子孔隙度值与含水层的中子孔隙度值差异很小。
本发明中,声波时差是通过声波测井仪器得到,声波测井是通过测量声波在井壁地层中传播速度来判断地层的地质特性的测井方法。在相同井眼条件、地层骨架和孔隙度等环境下,其测量值大小只与孔隙内的流体性质有关。例如密度为1g/cm3的纯水层,其声波时差值为189μs/ft;原油密度为0.88g/cm3的油层,其声波时差值为235μs/ft。这就表明,当地层的岩石骨架、孔隙度和井眼条件完全相同的情况下,储层声波时差值随着地层含油饱和度的增加而增加,即含油层的声波孔隙度值大于含水层的声波孔隙度值。
中子孔隙度测井和声波孔隙度测井在储层不同含油情况下测量差异就为利用声波孔隙度-中子孔隙度差值识别同一地层的流体性质提供了理论依据。如果将两条孔隙度曲线在纯水层或者泥岩层(正常情况下测井技术认为泥岩层含水饱和度为100%)在一定刻度下重合,那么会出现随着地层含油饱和度的增大,声波孔隙度值大于中子孔隙度值的现象,即水层两者差异最小,油层两者差异最大,油水同层两者差异居中。
进一步地,通过以下公式将声波时差和中子测井曲线转换为相应的孔隙度曲线:
声波孔隙度转换公式为:
式中:
φs:声波孔隙度,%;
Δt:目的层声波时差测井值,单位μs/ft;
Δtmac:地层岩石骨架声波时差值,单位μs/ft;
Δtf:地层流体声波时差值,单位μs/ft;
中子孔隙度转换公式为:
式中:
φN:中子孔隙度,%
ΦN:目的层中子测井值,单位p.u;
ΦNmac:地层岩石骨架中子值,单位p.u;
ΦNf:地层流体中子值,单位p.u。
进一步地,所述声波孔隙度和中子孔隙度曲线校正方法为:
将声波孔隙度和中子孔隙度曲线的坐标轴范围设为0至M%,以储层泥岩层的声波孔隙度曲线作为基线,如果该泥岩层的声波孔隙度值为A%,中子孔隙度值为B%,B-A=C,说明中子孔隙度比声波孔隙度计算值相差C%,调整中子孔隙度坐标轴范围,将中子孔隙度坐标轴范围改为(0+C)%至(M+C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度绝对值的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;
或调整声波孔隙度坐标轴范围,将声波孔隙度坐标轴范围改为(0-C)%至(M-C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度绝对值的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;完成孔隙度测井曲线的校正。
进一步地,所述致密砂岩油藏的判别标准为:按照声波孔隙度的刻度读数结果,在相同深度下,
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在2%-6%之间时,为油层;
中子孔隙度在8%-10%之间,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在1-4%之间,为油水同层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为水层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为泥质干层;
中子孔隙度小于10%,声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度和中子孔隙度差值在3%-6%之间,为物性干层。
根据本发明的另一方面,提供了一种致密砂岩油藏的油水性质识别系统,包括:
油藏资料采集装置,用于采集油藏测井资料;
声波时差和中子测井资料转换装置,用于选取声波时差和中子测井曲线,并转换为相应的声波孔隙度和中子曲线;
测井资料重构装置,用于将声波孔隙度和中子孔隙度曲线校正,使声波孔隙度曲线和中子孔隙度曲线在储层上覆或下覆泥岩层叠合,构建流体指示曲线;
储层性质分析装置,用于对流体指示曲线分析,确定致密砂岩油藏的油水性质。
其中,所述油藏测井资料包括自然电位、自然伽马、井径、电阻率曲线和三孔隙度曲线。
进一步地,所述声波时差和中子测井资料转换装置通过以下公式将声波时差和中子测井曲线转换为相应的孔隙度曲线:
声波孔隙度转换公式为:
式中:
φs:声波孔隙度,%;
Δt:目的层声波时差测井值,单位μs/ft;
Δtmac:地层岩石骨架声波时差值,单位μs/ft;
Δtf:地层流体声波时差值,单位μs/ft;
中子孔隙度转换公式为:
式中:
φN:中子孔隙度,%
ΦN:目的层中子测井值,单位p.u;
ΦNmac:地层岩石骨架中子值,单位p.u;
ΦNf:地层流体中子值,单位p.u。
进一步地,所述测井资料重构装置,通过以下方式实现声波孔隙度和中子孔隙度测井曲线校正:
将声波孔隙度和中子孔隙度曲线的坐标轴范围设为0-M%,以储层泥岩层的声波孔隙度曲线作为基线,如果该泥岩层的视声波孔隙度值为A%,视中子孔隙度值为B%,B-A=C,说明中子孔隙度比声波孔隙度计算值相差C%,将中子孔隙度坐标轴范围改为(0+C)%至(M+C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度绝对值的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;
或调整声波孔隙度坐标轴范围,将声波孔隙度坐标轴范围改为(0-C)%至(M-C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度绝对值的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;完成孔隙度测井曲线的校正。
进一步地,储层性质分析装置确定致密砂岩油藏的油水性质的方法为:
利用声波时差和中子测井资料对于原油和地层水的响应差异,通过比较声波孔隙度和中子孔隙度的大小来建立判别油藏中油水性质的标准,进行油水性质识别。
进一步地,所述判别油藏中油水性质的标准是:按照声波孔隙度的刻度读数结果,相同深度下,
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在2%-6%之间时,为油层;
中子孔隙度在8%-10%之间,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在1-4%之间,为油水同层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为水层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为泥质干层;
中子孔隙度小于10%,声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度和中子孔隙度差值在3%-6%之间,为物性干层。
本发明利用声波、中子孔隙度资料在致密砂岩油藏中识别油水层的方法,避免了传统的电阻率和三孔隙度测井油水识别方法中由于岩性、井眼条件、泥浆等非流体因素的影响,能够快速、准确识别储层流体性质,大幅提高测井技术在致密砂岩储层流体识别的准确度。大大提高了对油气田开发的指导作用。
附图说明
图1是测井曲线剖面图。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明进行详细说明,但本发明并不受下述实施例限定。
实施例1
一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法,包括:
S1采集油藏测井资料,将声波时差和中子测井曲线根据各自的响应方程分别计算得到相对应的声波孔隙度和中子孔隙度曲线;
声波孔隙度转换公式为:
式中:
φs:声波孔隙度,%;
Δt:目的层声波时差测井值,单位μs/ft;
Δtmac:地层岩石骨架声波时差值,单位μs/ft;
Δtf:地层流体声波时差值,单位μs/ft;
中子孔隙度转换公式为:
式中:
φN:中子孔隙度,%
ΦN:目的层中子测井值,单位p.u;
ΦNmac:地层岩石骨架中子值,单位p.u;
ΦNf:地层流体中子值,单位p.u。
S2对声波孔隙度和中子孔隙度曲线进行校正,使声波孔隙度和中子孔隙度曲线在泥岩层叠合,构建流体指示曲线;
具体的操作是:首先将声波孔隙度和中子孔隙度曲线的坐标轴范围设为0-50%,以储层上覆泥岩层的声波孔隙度曲线作为基线,如果该泥岩层的视声波孔隙度值为10%,视中子孔隙度值为15%,说明中子孔隙度比声波孔隙度计算值大5%,对中子孔隙度坐标轴范围进行调整。把中子孔隙度坐标轴范围改为5%-55%,则上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现了重合,而中子孔隙度绝对值的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数。
因此,在分析过程中利用声波时差和中子测井资料对于原油和地层水的响应差异,通过比较流体指示曲线中声波孔隙度和中子孔隙度的在相同深度下差值大小来建立致密砂岩油藏中油层、油水同层、水层以及干层判别标准,进行油水性质识别。
所述致密砂岩油藏的判别标准为:按照声波孔隙度的刻度读数结果,相同深度下,
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在2%-6%之间时,为油层;
中子孔隙度在8%-10%之间,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在1-4%之间,为油水同层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为水层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为泥质干层;
中子孔隙度小于10%,声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度和中子孔隙度差值在3%-6%之间,为物性干层。
利用本发明提供的方法对某致密砂岩油田进行单井测井解释,如图1所示,其中2、4为油层,6、8为油水同层,10为水层,7为泥质干层,1、3、5、9为物性干层,测井解释情况与单层测试结果一致,证明了本发明的实用性和准确性。
实施例2
一种致密砂岩油藏的油水性质识别系统,包括:
油藏资料采集装置,用于采集油藏测井资料;所述油藏测井资料包括自然电位、自然伽马、井径、电阻率曲线和三孔隙度曲线。
声波时差和中子测井资料转换装置,用于选取声波时差和中子测井曲线,并转换为相应的声波孔隙度和中子孔隙度曲线;
其中,使用的转换公式为:
声波孔隙度转换公式为:
式中:
φs:声波孔隙度,%;
Δt:目的层声波时差测井值,单位μs/ft;
Δtmac:地层岩石骨架声波时差值,单位μs/ft;
Δtf:地层流体声波时差值,单位μs/ft;
中子孔隙度转换公式为:
式中:
φN:中子孔隙度,%
ΦN:目的层中子测井值,单位p.u;
ΦNmac:地层岩石骨架中子值,单位p.u;
ΦNf:地层流体中子值,单位p.u。
测井资料重构装置,用于将声波孔隙度和中子孔隙度曲线校正,使声波孔隙度曲线和中子孔隙度曲线在储层上覆或下覆泥岩层叠合,构建流体指示曲线,与其他测井资料构成测井曲线剖面图;
其中,通过以下方式实现声波孔隙度和中子孔隙度测井曲线校正:
将声波孔隙度和中子孔隙度曲线的坐标轴范围设为0-M%,以储层泥岩层的声波孔隙度曲线作为基线,如果该泥岩层的视声波孔隙度值为A%,视中子孔隙度值为B%,B-A=C,说明中子孔隙度比声波孔隙度计算值相差C%,调整中子孔隙度的坐标轴范围为(0+C)%至(M+C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度绝对值的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;
或调整声波孔隙度坐标轴范围,将声波孔隙度坐标轴范围改为(0-C)%至(M-C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度绝对值的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;完成孔隙度测井曲线的校正。
储层性质分析装置,用于对流体指示曲线分析,确定致密砂岩油藏的油水性质。
储层性质分析装置确定致密砂岩油藏的油水性质的方法为:
利用声波时差和中子测井资料对于原油和地层水的响应差异,通过比较流体指示曲线中声波孔隙度和中子孔隙度的大小来建立判别油藏中油水性质的标准,进行油水性质识别。
其中,建立的判别油藏中油水性质的标准是:按照声波孔隙度的读数结果,相同深度下,
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在2%-6%之间时,为油层;
中子孔隙度在8%-10%之间,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在1-4%之间,为油水同层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为水层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为泥质干层;
中子孔隙度小于10%,声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度和中子孔隙度差值在3%-6%之间,为物性干层。
虽然在上文中已经参考了一些实施例对本发明进行了描述,然而在不脱离本发范围的情况下,可以对其进行各种改进,本发明所披露的各个实施例中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用,在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此,本发明并不局限于文中公开的特定实施例,而是落入权利要求的范围的所有技术方案。
Claims (10)
1.一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法,包括:
S1采集声波时差和中子测井资料,并转换为相对应的声波孔隙度和中子孔隙度曲线;
S2对转换得到的声波孔隙度和中子孔隙度曲线进行校正,使声波孔隙度和中子孔隙度曲线在泥岩层叠合,构建流体指示曲线;
S3根据流体指示曲线中的声波孔隙度和中子孔隙度的差值,确定致密砂岩油藏的油水性质判别标准,对油水性质识别。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S1中,通过以下公式将声波时差和中子测井曲线转换为相应的孔隙度曲线:
声波孔隙度转换公式为:
式中:
φs:声波孔隙度,%;
Δt:目的层声波时差测井值,单位μs/ft;
Δtmac:地层岩石骨架声波时差值,单位μs/ft;
Δtf:地层流体声波时差值,单位μs/ft;
中子孔隙度转换公式为:
式中:
φN:中子孔隙度,%
ΦN:目的层中子测井值,单位p.u;
ΦNmac:地层岩石骨架中子值,单位p.u;
ΦNf:地层流体中子值,单位p.u。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述S2中,声波孔隙度和中子孔隙度曲线校正方法为:
将声波孔隙度和中子孔隙度曲线的坐标轴范围设为0至M%,0<M<100,以储层上覆或下覆泥岩层的声波孔隙度曲线作为基线,记中子孔隙度与声波孔隙度差值为C%,则调整中子孔隙度坐标轴范围,将中子孔隙度坐标轴范围改为(0+C)%至(M+C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;
或调整声波孔隙度坐标轴范围,将声波孔隙度坐标轴范围改为(0-C)%至(M-C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;完成孔隙度测井曲线的校正。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述S3中,致密砂岩油藏的判别标准为:按照声波孔隙度刻度读数结果,相同深度下,
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在2%-6%之间,为油层;
中子孔隙度在8%-10%之间,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在1-4%之间,为油水同层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为水层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为泥质干层;
中子孔隙度小于10%,声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度和中子孔隙度差值在3%-6%之间,为物性干层。
5.一种致密砂岩油藏的油水性质识别系统,包括:
油藏资料采集装置,用于油藏测井资料;
声波时差和中子测井资料转换装置,用于选取测井资料中声波时差和中子测井曲线,并转换为相应的声波孔隙度和中子孔隙度曲线;
测井资料重构装置,用于将声波孔隙度和中子孔隙度曲线校正,使声波孔隙度曲线和中子孔隙度曲线在储层上覆或下覆泥岩层叠合,构建流体指示曲线;
储层性质分析装置,用于对流体指示曲线分析,确定致密砂岩油藏的油水性质。
6.根据权利要求5所述的识别系统,其特征在于,所述油藏测井资料包括自然电位、自然伽马、井径、电阻率曲线和三孔隙度曲线。
7.根据权利要求5或6所述的识别系统,其特征在于,所述声波时差和中子测井资料转换装置通过以下公式将声波时差和中子测井曲线转换为相应的孔隙度曲线:
声波孔隙度转换公式为:
式中:
φs:声波孔隙度,%;
Δt:目的层声波时差测井值,单位μs/ft;
Δtmac:地层岩石骨架声波时差值,单位μs/ft;
Δtf:地层流体声波时差值,单位μs/ft;
中子孔隙度转换公式为:
式中:
φN:中子孔隙度,%
ΦN:目的层中子测井值,单位p.u;
ΦNmac:地层岩石骨架中子值,单位p.u;
ΦNf:地层流体中子值,单位p.u。
8.根据权利要求5-7任一项所述的识别系统,其特征在于,所述测井资料重构装置,通过以下方式实现声波孔隙度和中子孔隙度测井曲线校正:
将声波孔隙度和中子孔隙度曲线的坐标轴范围设为0-M%,以储层上覆或下覆泥岩层的声波孔隙度曲线作为基线,记中子孔隙度与声波孔隙度差值为C%,则将中子孔隙度坐标轴范围改为(0+C)%至(M+C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;
或调整声波孔隙度坐标轴范围,将声波孔隙度坐标轴范围改为(0-C)%至(M-C)%,使上述两条孔隙度曲线在泥岩层实现重合,中子孔隙度的大小按照声波孔隙度的刻度重新读数;完成孔隙度测井曲线的校正。
9.根据权利要求5-8任一项所述的识别系统,其特征在于,储层性质分析装置,确定致密砂岩油藏的油水性质的方法为:
利用声波时差和中子测井资料对于原油和地层水的响应差异,通过比较流体指示曲线中声波孔隙度和中子孔隙度的大小来建立判别油藏中油水性质的标准,进行油水性质识别。
10.根据权利要求9所述的识别系统,其特征在于,所述判别油藏中油水性质的标准是:按照声波孔隙度刻度读数结果,相同深度下,
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在2%-6%之间时,为油层;
中子孔隙度在8%-10%之间,且声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度与中子孔隙度差值在1-4%之间,为油水同层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为水层;
中子孔隙度大于10%,且声波孔隙度与中子孔隙度差值等于0%,为泥质干层;
中子孔隙度小于10%,声波孔隙度大于中子孔隙度,声波孔隙度和中子孔隙度差值在3%-6%之间,为物性干层。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611235672.6A CN108252709B (zh) | 2016-12-28 | 2016-12-28 | 一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611235672.6A CN108252709B (zh) | 2016-12-28 | 2016-12-28 | 一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108252709A true CN108252709A (zh) | 2018-07-06 |
CN108252709B CN108252709B (zh) | 2021-12-14 |
Family
ID=62720115
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201611235672.6A Active CN108252709B (zh) | 2016-12-28 | 2016-12-28 | 一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN108252709B (zh) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111781663A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-16 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种快速判断砂岩储层流体性质的方法及模型 |
CN111783847A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-10-16 | 中国石油大学(北京) | 一种低对比度油气层识别方法、装置、设备及系统 |
CN111983707A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-24 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种致密砂岩气层可动水识别方法及系统 |
CN112130227A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 中国地质大学(北京) | 一种地表水侵入型储集层中油水层识别方法 |
CN112302623A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-02-02 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于测井资料的花岗岩潜山风化壳结构划分方法 |
CN112539057A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-03-23 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种识别致密砂岩储层流体性质的模板及方法 |
CN113236237A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-08-10 | 西南石油大学 | 一种基于常规测井曲线的致密砂岩储层有效性评价方法 |
CN113376070A (zh) * | 2020-03-10 | 2021-09-10 | 中国石油天然气股份有限公司 | 砂岩地层中流体性质的检测方法 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2716196A1 (en) * | 2008-04-09 | 2009-10-15 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for generating anisotropic resistivity volumes from seismic and log data using a rock physics model |
CN101787884A (zh) * | 2010-01-28 | 2010-07-28 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 声波孔隙度和中子孔隙度差值储层流体类型判别方法 |
US20110054795A1 (en) * | 2009-08-27 | 2011-03-03 | Conocophillips Company | Petrophysical Evaluation of Subterranean Formations |
CN102012526A (zh) * | 2010-09-09 | 2011-04-13 | 四川德阳西德电器有限公司 | 采用电阻率资料进行储层流体类型判别的方法 |
US20110108325A1 (en) * | 2009-11-11 | 2011-05-12 | Baker Hughes Incorporated | Integrating Multiple Data Sources for Drilling Applications |
CN103603659A (zh) * | 2013-12-09 | 2014-02-26 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 利用常规测井资料识别复杂孔隙结构储层流体类型的方法 |
CN104533397A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-04-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种砂岩气层定量识别方法 |
CN104636819A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-05-20 | 中国石油天然气集团公司 | 一种利用储层有效厚度加权系数进行储层定量产能预测的方法 |
CN104863574A (zh) * | 2014-02-20 | 2015-08-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种适用于致密砂岩储层的流体识别方法 |
CN105464655A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-04-06 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种流体测井识别方法 |
US20160320523A1 (en) * | 2015-04-29 | 2016-11-03 | Baker Hughes Incorporated | Density measurements using detectors on a pulsed neutron measurement platform |
CN106154351A (zh) * | 2016-08-09 | 2016-11-23 | 中国石油天然气集团公司 | 一种低孔渗储层渗透率的估算方法 |
-
2016
- 2016-12-28 CN CN201611235672.6A patent/CN108252709B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2716196A1 (en) * | 2008-04-09 | 2009-10-15 | Exxonmobil Upstream Research Company | Method for generating anisotropic resistivity volumes from seismic and log data using a rock physics model |
US20110054795A1 (en) * | 2009-08-27 | 2011-03-03 | Conocophillips Company | Petrophysical Evaluation of Subterranean Formations |
US20110108325A1 (en) * | 2009-11-11 | 2011-05-12 | Baker Hughes Incorporated | Integrating Multiple Data Sources for Drilling Applications |
CN101787884A (zh) * | 2010-01-28 | 2010-07-28 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 声波孔隙度和中子孔隙度差值储层流体类型判别方法 |
CN102012526A (zh) * | 2010-09-09 | 2011-04-13 | 四川德阳西德电器有限公司 | 采用电阻率资料进行储层流体类型判别的方法 |
CN103603659A (zh) * | 2013-12-09 | 2014-02-26 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 利用常规测井资料识别复杂孔隙结构储层流体类型的方法 |
CN104863574A (zh) * | 2014-02-20 | 2015-08-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种适用于致密砂岩储层的流体识别方法 |
CN104533397A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-04-22 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种砂岩气层定量识别方法 |
CN104636819A (zh) * | 2014-12-31 | 2015-05-20 | 中国石油天然气集团公司 | 一种利用储层有效厚度加权系数进行储层定量产能预测的方法 |
US20160320523A1 (en) * | 2015-04-29 | 2016-11-03 | Baker Hughes Incorporated | Density measurements using detectors on a pulsed neutron measurement platform |
CN105464655A (zh) * | 2015-12-15 | 2016-04-06 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种流体测井识别方法 |
CN106154351A (zh) * | 2016-08-09 | 2016-11-23 | 中国石油天然气集团公司 | 一种低孔渗储层渗透率的估算方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
李冀秋等: "开发中后期水淹层测井系列的确定", 《断块油气田》 * |
钟兴水: "《测井资料计算机处理解释方法》", 30 November 1986, 石油工业出版社 * |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113376070B (zh) * | 2020-03-10 | 2023-04-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 砂岩地层中流体性质的检测方法 |
CN113376070A (zh) * | 2020-03-10 | 2021-09-10 | 中国石油天然气股份有限公司 | 砂岩地层中流体性质的检测方法 |
CN111783847A (zh) * | 2020-06-15 | 2020-10-16 | 中国石油大学(北京) | 一种低对比度油气层识别方法、装置、设备及系统 |
CN111783847B (zh) * | 2020-06-15 | 2023-08-25 | 中国石油大学(北京) | 一种低对比度油气层识别方法、装置、设备及系统 |
CN111983707B (zh) * | 2020-07-16 | 2023-04-25 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种致密砂岩气层可动水识别方法及系统 |
CN111983707A (zh) * | 2020-07-16 | 2020-11-24 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种致密砂岩气层可动水识别方法及系统 |
CN111781663A (zh) * | 2020-07-30 | 2020-10-16 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种快速判断砂岩储层流体性质的方法及模型 |
CN111781663B (zh) * | 2020-07-30 | 2023-06-09 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种快速判断砂岩储层流体性质的方法及模型 |
CN112130227A (zh) * | 2020-09-22 | 2020-12-25 | 中国地质大学(北京) | 一种地表水侵入型储集层中油水层识别方法 |
CN112302623B (zh) * | 2020-10-31 | 2023-07-28 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于测井资料的花岗岩潜山风化壳结构划分方法 |
CN112302623A (zh) * | 2020-10-31 | 2021-02-02 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种基于测井资料的花岗岩潜山风化壳结构划分方法 |
CN112539057A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-03-23 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种识别致密砂岩储层流体性质的模板及方法 |
CN112539057B (zh) * | 2021-01-21 | 2023-11-28 | 陕西延长石油(集团)有限责任公司 | 一种识别致密砂岩储层流体性质的模板及方法 |
CN113236237B (zh) * | 2021-05-11 | 2022-05-03 | 西南石油大学 | 一种基于常规测井曲线的致密砂岩储层有效性评价方法 |
CN113236237A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-08-10 | 西南石油大学 | 一种基于常规测井曲线的致密砂岩储层有效性评价方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN108252709B (zh) | 2021-12-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108252709A (zh) | 一种致密砂岩油藏的油水性质识别方法及系统 | |
CN106468172B (zh) | 一种超低渗砂岩油藏低阻储层测井解释方法 | |
CN104278991B (zh) | 盐湖相烃源岩有机碳和生烃潜量的多元测井计算方法 | |
Russell et al. | Rock types and permeability prediction from dipmeter and image logs: Shuaiba reservoir (Aptian), Abu Dhabi | |
Yarmohammadi et al. | An integrated approach for heterogeneity analysis of carbonate reservoirs by using image log based porosity distributions, NMR T2 curves, velocity deviation log and petrographic studies: A case study from the South Pars gas field, Persian Gulf Basin | |
CN105122087B (zh) | 通过管中子测量方法及其设备、系统和使用 | |
Mondol | Well logging: Principles, applications and uncertainties | |
Mirzaei-Paiaman et al. | A new framework for selection of representative samples for special core analysis | |
Barrash et al. | Boise Hydrogeophysical Research Site (BHRS): objectives, design, initial geostatistical results | |
Fan et al. | Using image logs to identify fluid types in tight carbonate reservoirs via apparent formation water resistivity spectrum | |
Schlanser et al. | Lithofacies classification in the Marcellus Shale by applying a statistical clustering algorithm to petrophysical and elastic well logs | |
Cluff et al. | Petrophysics of the Lance sandstone reservoirs in Jonah field, Sublette County, Wyoming | |
Mondal et al. | Core-log integration and application of machine learning technique for better reservoir characterisation of Eocene carbonates, Indian offshore | |
Ahammod et al. | Petro-physical analysis of reservoir rock of Fenchuganj Gas Field (Well# 03) using wireline log | |
AU2017279838B1 (en) | Method for classifying deep rock geofacies based on data mining | |
Freedman et al. | A Modern Method for Using Databases To Obtain Accurate Solutions to Complex Reservoir-Characterization Problems | |
Szabó et al. | Hydrogeophysical characterization of groundwater formations based on well logs: case study on cenozoic clastic aquifers in East Hungary | |
Nooh et al. | Comparison of quantitative analysis of image logs for shale volume and net to gross calculation of a thinly laminated reservoir between VNG-NERGE and LAGIA-EGYPT | |
RU2672696C1 (ru) | Способ оценки фазового состояния углеводородов и их насыщения в пластах-коллекторах обсаженных газовых и нефтегазовых скважин | |
Slack et al. | Electric log interpretation in exploring for stratigraphic traps in shaly sands | |
Biniwale | An integrated method for modeling fluid saturation profiles and characterising geological environments using a modified FZI approach: Australian fields case study | |
Haagsma et al. | Well logging in fractured media | |
Alizadeh et al. | How to measure the various types of geologic porosities in oil and gas reservoirs using image logs | |
Masoudi et al. | Clustering as an efficient tool for assessing fluid content and movability by resistivity logs | |
Xu et al. | Interpretation of hydraulic rock types with resistivity logs in Tertiary deepwater turbidite reservoirs: Pore-scale modeling verified with field observations in the Gulf of Mexico, USA |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |