CN108829980B - 利用pnn测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法 - Google Patents

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Abstract

利用PNN测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法,包括以下步骤:1)通过常规测井数据获取泥质含量、地层水矿化度、孔隙度;2)优化PNN测井数据,得到地层真实的宏观俘获截面,计算含水饱和度;3)建立基于岩心实验数据的烃类、水、骨架和泥质的占比关系式;4)建立测井数据和岩心分析数据的关系,得到碳氧比、碳氢比模型;5)根据碳氧比、碳氢比解释模型,确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准。本发明在已有PNN测井资料的基础上,不需要进行碳氧比能谱测井,即可建立碳氧比、碳氢比模型,并划分水淹级别,减少测井作业次数,克服碳氧比能谱测井测量距离短的不足,提高解释精度。

Description

利用PNN测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法
技术领域
本发明属于石油测井技术领域,具体涉及一种利用PNN测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法。
背景技术
注水驱油是一种常规的油气开采方式,随着时间推移,目前已导致较为严重的水淹问题,而常规的测井解释方法不能有效区分油层和水淹层;同时经过多年的注水开发和措施调整,地层水变化复杂,现在采用碳氧比能谱测井仪,可以直接测量碳氧比、碳氢比,但是仪器体积较大,测量距离较短;为了准确反映地层水变化特征,现在大部分油田引进脉冲中子—中子(PNN)测井仪对储层进行评价,该测距仪与碳氧比能谱测井仪在原理上均属于中子测井范畴,两者较为相似,大部分油田都进行了PNN测井;为了充分利用该测井资料以及减少测井作业次数、降低测量成本,进行了本发明的研究,以期建立新的识别油层和水淹层的方法,并划分水淹级别,提高解释精度。
发明内容
本发明的目的是提供一种利用PNN测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法,在已有PNN测井资料的基础上,不需要进行碳氧比能谱测井,即可建立碳氧比、碳氢比模型,并划分水淹级别,减少测井作业次数,克服碳氧比能谱测井测量距离短的不足,提高解释精度。
本发明采取的技术方案是:
利用PNN测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法,包括以下步骤:
步骤一:获取基础数据
(1-1)通过伽马测井曲线计算地层的泥质含量;
(1-2)采用地层测试仪测量地层水矿化度;
(1-3)选用补偿密度测井,求取孔隙度;
步骤二:优化PNN测井数据并计算含水饱和度
(2-1)热中子俘获后剩余量(N(t)/N)与衰减系数(λ)、热中子俘获时间(t)的关系如式(1)所示:
Figure BDA0001701740250000011
(2-2)热中子寿命τ和宏观俘获截面Σ的数学关系式为:
τ=C/Σ (2)
C为特定温度条件下、与对应热中子速度相应的常数;
(2-3)取纯水层数据,建立宏观俘获截面Σ和地层水矿化度K的关系式
Σ=aK+b (3)
a、b为常数;
(2-4)衰减系数λ与热中子寿命τ是倒数关系,再结合式(1)~(3)得到热中子俘获后剩余量(N(t)/N)与地层水矿化度(k)、热中子俘获时间(t)的关系:
Figure BDA0001701740250000021
(2-5)在公式(4)的基础上,根据时间和矿化度的变化,时间取0~1000μs,矿化度取0~200000ppm,建立热中子俘获后剩余量与时间、矿化度的关系曲线图;从曲线图上确定PNN测井仪计时开始的时间点,以消除井筒流体的影响,得到地层真实的宏观俘获截面;
(2-6)根据获得的宏观俘获截面数据,求取含水饱和度(SW)
Figure BDA0001701740250000022
其中,SW为含水饱和度,Σo为地层宏观俘获截面,Φ为孔隙度,Vsh为泥质含量,Σma为所有干固体(骨架,粉砂、干粘土胶体)的宏观俘获截面,Σsh为泥质的宏观俘获截面,Σh为烃类的宏观俘获截面,Σw为为水的宏观俘获截面;
步骤三:建立基于岩心实验数据的烃类、水、骨架和泥质的占比关系式
(3-1)对岩心数据分析,获取黏土矿物中的元素,确定各个黏土矿物的分子式
黏土矿物主要成分为蒙脱石(X[Sl4O10](OH)2·H2O)、伊利石(K0.75(Al1.75X)[Si3.5Al0.5O10](OH)2)、高岭石(Al4[Si4O10](OH)8)和绿泥石(X3[Z4O10](OH)2·X3(OH)6),其中,X、Z为Al、Mg、Fe、Si中的一种;利用场发射环境电子显微镜对取出的岩心资料分析,根据特征峰,确定X、Z元素,进而确定黏土矿物种类和含量,求取体积物理模型中泥质的氢、氧原子数;
(3-2)建立岩石物理体积模型,确定烃类、水、骨架和泥质各自的占比,其中,烃类、水、骨架和泥质占比相加为100%;
步骤四:在步骤一~步骤三的基础上,建立测井测量数据和实验岩心分析数据的关系,进而得到碳氧比、碳氢比模型
(4-1)根据物质的量(m/M)与阿伏伽德罗常数(NA)和原子数(N)的关系,推算出原子数(N)与物质的质量(m)和摩尔质量(M)的关系
N=NA×(m/M) (6)
(4-2)根据4-1中的关系,取烃类、水、骨架和泥质的体积分别为单位体积,计算各部分在单位体积条件下的碳、氧、氢的原子数;再结合测井计算的孔隙度和含水饱和度,求取储层中各组成部分的碳、氧、氢的原子数;
Figure BDA0001701740250000031
其中,NC为储层中的碳原子数,P为黏土矿物的氧原子数,Q为黏土矿物的氢原子数,No为储层中的氧原子数,NH为储层中的氢原子数,d、f、g、h、i、j、k为常数;
(4-3)通过4-2中计算的各部分的碳、氧、氢的原子数,最终得出碳、氧、氢原子数与含水饱和度、孔隙度和泥质含量的关系,即碳氧比和碳氢比模型
Figure BDA0001701740250000032
步骤五:根据步骤四中建立的碳氧比、碳氢比解释模型,确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准
(5-1)通过碳氧比、碳氢比解释模型计算的曲线,对油田采油井进行测井解释;
(5-2)将采油井射孔层的测井解释数据与5-1的测井解释结果进行交会图分析,确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准,并通过其他射孔层进行验证。
本发明的有益效果
本发明基于PNN测井仪测量的数据和实验岩心分析数据,建立碳氧比、碳氢比解释模型,对于同一油田不同的地区,只要重新分析黏土矿物的种类和含量即可进行水淹层解释,无需进行额外的测井作业,可以节约购买仪器的成本、减少测井作业次数以及测井作业时调试仪器的时间,大幅度提高解释效率;本发明建立模型的过程中,还充分考虑了泥质含量的影响,相比于现有的没有考虑泥质含量影响的碳氧比和碳氢比模型,解释结果更加符合实际情况,通过对实际水淹层的解释,符合率达87%,解释精度有很大提高,可以有效解决油田水淹解释效果差的问题;由于目前国内大多数油田都存在水淹严重的问题,所以本方法适用范围较广;同时,克服了现在采用碳氧比能谱测井仪仪器体积较大不易操作、测量距离较短的不足。
附图说明
图1为热中子俘获后剩余量与时间、矿化度的关系曲线图;
图2为水淹层解释图版。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明。
实施例
本实施例以跃进二号油田一口井的应用为例,利用PNN测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型,具体过程包括以下步骤:
1、获取基础数据
(1-1)通过伽马测井曲线计算地层的泥质含量;
(1-2)采用地层测试仪测量地层水矿化度;
(1-3)选用补偿密度测井,求取孔隙度;
2、优化PNN测井数据并计算含水饱和度
(2-1)热中子俘获后剩余量(N(t)/N)与衰减系数(λ)、热中子俘获时间(t)的关系式为:
Figure BDA0001701740250000041
(2-2)在25℃下,热中子速度为2.2×105cm/s,以此为条件得到中子寿命τ和宏观俘获截面Σ的数学关系式为:
Figure BDA0001701740250000042
(2-3)取纯水层数据,建立宏观俘获截面Σ和地层水矿化度K的关系式
Σ=3.4101K+19.42
(2-4)衰减系数λ与热中子寿命τ是倒数关系,进而得到热中子俘获后剩余量(N(t)/N)与地层水矿化度(k)、热中子俘获时间(t)的关系:
Figure BDA0001701740250000043
(2-5)根据时间和矿化度的变化,时间取0~1000μs之间,矿化度取0~200000ppm之间,建立热中子俘获后剩余量与时间关系曲线图(见图1);
(2-6)由于井筒流体的影响,且跃进二号油田的地层水矿化度高,所以热中子在井眼中的寿命比在地层中小很多,井眼计数衰减很快,即热中子在井眼中的俘获速率快于地层,由图1分析看出,当PNN测井仪在100微秒开始计数时,可以避免地层流体的影响,得到地层真实的宏观俘获截面;
(2-7)根据测量的宏观俘获截面数据,求取含水饱和度(SW);
Figure BDA0001701740250000044
3、岩心实验数据;
(3-1)常规的碳氧比、碳氢比模型没有考虑泥质含量的影响,并且含水饱和度是用Archie公式计算所得,所以不能用于含泥质的地层;为了保证建立的碳氧比、碳氢比模型的准确行,对岩心数据分析,以求出黏土矿物中的元素,确定各个黏土矿物的分子式;
(3-2)黏土矿物主要是蒙脱石(X[Sl4O10](OH)2·H2O)、伊利石(K0.75(Al1.75X)[Si3.5Al0.5O10](OH)2)、高岭石(Al4[Si4O10](OH)8)和绿泥石(X3[Z4O10](OH)2·X3(OH)6),其中X、Z为未知元素,一般为Al、Mg、Fe、Si中的一种。
(3-3)利用场发射环境电子显微镜对取出的岩心资料分析,确定黏土矿物种类和含量,发现Al和Si有明显的特征峰,因此确定X为Al元素、Z为Si元素;通过确定未知元素可以确定黏土矿物的分子式,便于求取体积物理模型中泥质的氢、氧原子数。
(3-4)建立岩石体积物理模型,确定烃类、水、骨架和泥质的占比;
4、最后在上述三部分的基础上建立测井数据和实验数据的关系,进而得到碳氧比碳氢比模型;
(4-1)根据物质的量(m/M)与阿伏伽德罗常数(NA)和原子数(N)的关系,推算出原子数与物质的质量和摩尔质量的关系(m-物质质量;M-摩尔质量);
N=NA×(m/M)
(4-2)根据4-1中的关系,取烃类、水、骨架和泥质的体积分别为单位体积,计算各部分在单位体积条件下的碳、氧、氢的原子数,同时在岩石物理体积模型中烃类、水、骨架和泥质的占比相加为100%;通过测井计算的孔隙度和含水饱和度,求取储层中各组成部分的碳、氧、氢的原子数,NC为储层中的碳原子数,P为黏土矿物的氧原子数,Q为黏土矿物的氢原子数,No为储层中的氧原子数,NH为储层中的氢原子数。
NC=3.74×1022×Φ×(1-Sw)
P=4.7946×Vsh×1022
Q=1.2916×Vsh×1022
NO=(3.35×Φ×Sw+5.32×(1-Φ-VSH))×1022+P
NH=(6.7×Φ×Sw+7.48×(1-Sw))×1022+Q
(4-3)通过4-2中计算的各部分的碳、氧、氢的原子数,最终得出碳、氧、氢原子数与含水饱和度、孔隙度和泥质含量的关系;
Figure BDA0001701740250000051
Figure BDA0001701740250000052
5、建立碳氧比、碳氢比解释模型,并确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准
(5-1)将孔隙度、含水饱和度、泥质含量代入4-3构建的碳氧比、碳氢比解释模型中,得到曲线图,进而对油田采油井进行测井解释;
(5-2)取出采油井射孔层的测井解释数据,与5-1的测井解释结果进行交会图分析(见图2),确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准(见表1),最终通过其他射孔层的验证,准确率达84%,满足油田解释的要求。
表1水淹级别划分标准表
Figure BDA0001701740250000053
Figure BDA0001701740250000061

Claims (1)

1.利用PNN测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:获取基础数据
1-1通过伽马测井曲线计算地层的泥质含量;
1-2采用地层测试仪测量地层水矿化度;
1-3选用补偿密度测井,求取孔隙度;
步骤二:优化PNN测井数据并计算含水饱和度
2-1热中子俘获后剩余量与衰减系数、热中子俘获时间的关系如式(1)所示:
Figure FDA0003592841630000011
式(1)中,N(t)/N为热中子俘获后剩余量,λ为衰减系数,t为热中子俘获时间;
2-2热中子寿命和宏观俘获截面的数学关系式为:
τ=C/Σ (2)
式(2)中,τ为热中子寿命,Σ为宏观俘获截面,C为特定温度条件下、与对应热中子速度相应的常数;
2-3取纯水层数据,建立宏观俘获截面和地层水矿化度的关系式
Σ=aK+b (3)
式(3)中,K为地层水矿化度,a、b为常数;
2-4衰减系数与热中子寿命是倒数关系,再结合式(1)~(3)得到热中子俘获后剩余量与地层水矿化度、热中子俘获时间的关系:
Figure FDA0003592841630000012
2-5在公式(4)的基础上,根据时间和矿化度的变化,时间取0~1000μs,矿化度取0~200000ppm,建立热中子俘获后剩余量与时间、矿化度的关系曲线图;从曲线图上确定PNN测井仪计时开始的时间点,以消除井筒流体的影响,得到地层真实的宏观俘获截面;
2-6根据获得的宏观俘获截面数据,求取含水饱和度
Figure FDA0003592841630000021
式(5)中,SW为含水饱和度,Σo为地层宏观俘获截面,Φ为孔隙度,Vsh为泥质含量,Σma为所有干固体为骨架,粉砂和干粘土胶体的宏观俘获截面,Σsh为泥质的宏观俘获截面,Σh为烃类的宏观俘获截面,Σw为水的宏观俘获截面;
步骤三:建立基于岩心实验数据的烃类、水、骨架和泥质的占比关系式
3-1对岩心数据分析,获取黏土矿物中的元素,确定各个黏土矿物的分子式,黏土矿物主要成分为蒙脱石X[Sl4O10](OH)2·H2O、伊利石K0.75Al1.75X[Si3.5Al0.5O10](OH)2、高岭石Al4[Si4O10](OH)8和绿泥石X3[Z4O10](OH)2·X3(OH)6,其中,X、Z为Al、Mg、Fe、Si中的一种;利用场发射环境电子显微镜对取出的岩心资料分析,根据特征峰,确定X、Z元素,进而确定黏土矿物种类和含量,求取体积物理模型中泥质的氢、氧原子数;
3-2建立岩石物理体积模型,确定烃类、水、骨架和泥质各自的占比,其中,烃类、水、骨架和泥质占比相加为100%;
步骤四:在步骤一~步骤三的基础上,建立测井测量数据和实验岩心分析数据的关系,进而得到碳氧比、碳氢比模型
4-1根据物质的量与阿伏伽德罗常数和原子数的关系,推算出原子数与物质的质量和摩尔质量的关系
N=NA×(m/M) (6)
式(6)中,N为原子数,NA为阿伏伽德罗常数,m为物质的质量,M为摩尔质量;
4-2根据式(6)的关系,取烃类、水、骨架和泥质的体积分别为单位体积,计算各部分在单位体积条件下的碳、氧、氢的原子数;再结合测井计算的孔隙度和含水饱和度,求取储层中各组成部分的碳、氧、氢的原子数
Figure FDA0003592841630000022
其中,NC为储层中的碳原子数,P为黏土矿物的氧原子数,Q为黏土矿物的氢原子数,No为储层中的氧原子数,NH为储层中的氢原子数,d、f、g、h、i、j、k为常数;
4-3通过4-2中计算的各部分的碳、氧、氢的原子数,最终得出碳、氧、氢原子数与含水饱和度、孔隙度和泥质含量的关系,即碳氧比、碳氢比模型
Figure FDA0003592841630000031
步骤五:根据步骤四中建立的碳氧比、碳氢比解释模型,确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准
5-1通过碳氧比、碳氢比解释模型计算的曲线,对油田采油井进行测井解释;
5-2将采油井射孔层的测井解释数据与5-1的测井解释结果进行交会图分析,确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准,并通过其他射孔层进行验证。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109931057A (zh) * 2019-02-21 2019-06-25 中国石油天然气集团有限公司 一种改进的中子寿命测井解释模型及基于模型的储层含油饱和度求解方法
CN111852442B (zh) * 2019-06-06 2022-05-27 重庆科技学院 油气砂三相流体在水平段内流动能力的评价方法
CN111123378B (zh) * 2019-12-25 2022-06-03 中国石油天然气股份有限公司 确定划分岩性类型的伽马射线强度临界值的方法及装置
CN113128013B (zh) * 2019-12-30 2024-09-20 富联精密电子(天津)有限公司 环境状态分析方法、装置、计算机装置及存储介质
CN112302622B (zh) * 2020-10-29 2022-06-17 大庆油田有限责任公司 一种脉冲中子全谱测井综合解释剩余油饱和度的方法
CN113933908B (zh) * 2021-10-15 2023-08-11 中海油田服务股份有限公司 二氧化碳气层识别方法、装置、计算设备及存储介质
CN114778796B (zh) * 2022-04-02 2023-12-05 江苏省地质调查研究院 一种推演弱透水层孔隙水水化学组分的方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101680295A (zh) * 2007-02-15 2010-03-24 高真工程公司 流体运移剖面获取方法及设备
CN103744121A (zh) * 2013-10-28 2014-04-23 王振信 碳氢比地层流体饱和度测井方法
CN106133732A (zh) * 2015-06-26 2016-11-16 西南石油大学 一种岩石含水饱和度计算方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030226962A1 (en) * 2001-10-24 2003-12-11 Arnold Lasky Method for generating neutrally charged stable compound particles beyond the energy range of the first family of matter

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101680295A (zh) * 2007-02-15 2010-03-24 高真工程公司 流体运移剖面获取方法及设备
CN103744121A (zh) * 2013-10-28 2014-04-23 王振信 碳氢比地层流体饱和度测井方法
CN106133732A (zh) * 2015-06-26 2016-11-16 西南石油大学 一种岩石含水饱和度计算方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PNN测井在肯基亚克油田适应性分析;赵秀峰;《测井技术》;20171020(第05期);第1-4节 *
Study on the Influence of Furnace Arch Structure on the Combustion Characteristics of Chain Furnace;Shan Jiang等;《Advances in Engineering Research》;20171231;第67-72页 *
准噶尔盆地砾岩油藏水淹层的测井评价方法研究;鞠武等;《地球物理学进展》;20090630;第24卷(第3期);第974-980页 *
碳氧比测井在中原油田的应用;余丹等;《断块油气田》;20061231(第06期);第1-3节 *
鹿角场―李子坝嘉陵江组含气碳酸盐储层测井研究;廖茂杰等;《四川地质学报》;20121226(第04期);第1-3节 *

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