CN109444189A - 利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于地质勘探技术领域，公开了利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，包括：步骤1，样品的制备；步骤2，对样品进行扫描得到精细成像图；步骤3，在精细成像图上选取有代表性的区域进行逐点自动扫描分析，得到样品的元素特征及含量；步骤4，对样品的元素特征及含量进行解谱分析，得到样品的矿物组成及含量；步骤5，获取样品区域的地层对比标准层；步骤6，基于标准层的可对比的元素特征及矿物组成特征，分析样品之间的相关性；步骤7，根据相关性得到地层对比结果。本发明通过对岩石进行扫描、能谱检测，精细、定量分析岩石的元素及矿物含量，较好的完成复杂地层对比与评价。

Description

利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法
技术领域
本发明属于地质勘探技术领域，具体涉及利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法。
背景技术
地层对比与评价是指在一个勘探或开发的区域将收集到的地震、钻井、录井和测井等各项地质资料，通过单井地质剖面的综合分析和对比，找出层位相当的地层，把各井地质剖面联系起来，整体上认识沉积地层在纵横向上的分布与特征，其目的是建立具有等时性各级地层格架单元。地层对比主要方法包括岩性对比法、古生物对比法、矿物对比法、沉积旋回对比法。在日常石油勘探生产过程中,难以获得可应用于多井对比的岩芯、井壁取芯资料，难以应用古生物法和矿物对比法，当储层岩性复杂、构造变化大、沉积旋回不清晰时，选用岩性对比法、沉积旋回地层对比法效果较差。
数字岩心(屑)技术是近年兴起的岩心分析的有效方法，基本原理是基于高倍的二维扫描电镜图像或三维CT扫描图像，运用计算机图像处理技术，通过一定的算法完成数字岩心重构，从而可以快速得到一系列岩心物理参数，包括矿物类型及含量、各种孔隙结构参数、岩心声学特征参数、岩心电学特征参数以及岩心渗流特征参数等。该方法具备定量获取各种参数的特点，另外，因为几乎所有井都保留有岩屑、井壁取心、钻井取心等岩石资料，利用这些岩石进行矿物或元素分析，不但精度高而且取材简单。
发明内容
为了解决现有技术存在的上述问题，本发明目的在于提供一种利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，通过对岩石进行扫描、能谱检测，精细、定量分析岩石样品的元素及矿物含量，较好的完成复杂地层对比。
本发明所采用的技术方案为：利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，包括如下步骤：
步骤1，岩石样品的制备；
步骤2，对岩石样品进行扫描，得到岩石样品表面的精细成像图；
步骤3，在岩石样品表面的精细成像图上选取有代表性的区域进行逐点自动扫描分析，得到岩石样品的元素特征及含量；
步骤4，对岩石样品的元素特征及含量进行解谱分析，得到岩石样品的矿物组成及含量；
步骤5，获取岩石样品区域的地层对比标准层；
步骤6，基于地层对比标准层的可对比的元素特征及矿物组成特征，分析岩石样品之间的相关性；
步骤7，根据岩石样品之间的相关性，分析岩石样品在复杂地层中的分布位置，得到复杂地层对比结果。
作为优选方式，在步骤1中，岩石样品的制备包括如下步骤：
岩石筛选，结合测井曲线和录井岩性对岩石进行综合分析，得到合适的岩石，岩石可来自于录井岩屑、井壁取心、钻井取心、地表野外露头等。
岩石样品制作，用可塑性易凝胶将岩石固结成规则的形状，对其一面进行切割抛光，使岩石显现出原始地层岩石的沉积状态。
作为优选方式，所述可塑性易凝胶为环氧树脂。
作为优选方式，在步骤6中，对元素特征及矿物组成特征进行优选，利用优选后的元素特征及矿物组成特征，分析岩石样品之间的相关性。
作为优选方式，对于砂岩岩石样品优选的矿物为绿泥石、磷灰石、金红石，对于泥岩岩石样品优选的矿物为斜绿泥石、伊蒙混层60-40、磷灰石、金红石。
作为优选方式，对于砂岩岩石样品优选的元素为Mg、Ti和Ca，对于泥岩岩石样品优选的元素为Mg、Ti和Na。
作为优选方式，分析岩石样品之间的相关性包括计算岩石样品之间的排斥度。
作为优选方式，排斥度包括平均矿物排斥度和平均元素排斥度，平均矿物排斥度的计算具体为：
X1＝[(A1-A2)/AAVE+(B1-B2)/BAVE+(C1-C2)/CAVE+…]/n
其中，X1为岩石样品之间的平均矿物排斥度，A1、B1、C1分别为样品1选取的A类、B类和C类矿物含量，A2、B2、C2为样品2选取的A类、B类和C类矿物含量，AAVE、BAVE、CAVE为所有样品的A类、B类和C类矿物平均含量，n为样品1或者样品2选取的矿物的总类数；
平均平均元素排斥度的计算具体为：
X2＝[(E1-E2)/EAVE+(F1-F2)/FAVE+(G1-G2)/GAVE+…]/n
其中，X2为岩石样品之间的平均元素排斥度，E1、F1、G1为样品1选取的E类、F类和G类元素含量，E2、F2、G2为样品2选取的E类、F类和G类元素含量，AAVE、BAVE、CAVE为所有样品的E类、F类和G类元素平均含量，n为样品1或者样品2选取的元素的总类数。
作为优选方式，排斥度还包括综合排斥度，综合排斥度为平均矿物排斥度和平均元素排斥度的平均值。
本发明的有益效果为：
本发明主要是针对地层资料较少、地层对比复杂的技术问题，通过对岩心、井壁取心、岩屑等岩石资料进行制样、电镜扫描、能谱分析的技术手段，精细、定量分析地层的元素及矿物含量，再根据同一地层具备相同的、定量的矿物组合和元素组合特征，较好的完成复杂地层对比，为后续井位的部署、分层系开发等工作打下坚实基础。值得说明的是，本发明利用现场的岩石资料，进行岩石选样、制样、电子扫描、能谱分析、元素含量及矿物含量分析、典型可对比标准层的元素及矿物组合特征分析，建立同套沉积地层对比的矿物及元素特征的对比图版，完成复杂地层对比与评价。根据地层对比的结果，找出层位相当的地层，把各井地质剖面联系起来，整体上认识沉积地层在纵横方向上的分布与特征，建立具有等时性各级地层格架单元。
附图说明
图1是本申请实施例的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法的流程示意图。
图2是本申请实施例的第二口井和第三口井地层对比结果示意图。
图3是本申请实施例的第一口井、第五口井、第六口井和第七口井地层对比结果示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步阐述。
本实施例在同一地区选取7口井进行试验，第一口井(BA6S)选取的岩石样品编号为1-1、1-2、1-3、1-4、1-5、1-6、1-7、1-8、1-9、1-10、1-11、1-12、1-13、1-14；第二口井(PH13)选取的岩石样品编号为2-1、2-2、2-3、2-4、2-5、2-6、2-7、2-8、2-9、2-10、2-11、2-12、2-13、2-14、2-15、2-16；第三口井(PH1)选取的岩石样品编号为3-1、3-2、3-3、3-4、3-5、3-6、3-7、3-8、3-9、3-10、3-11、3-12、3-13、3-14；第四口井(BG4)选取的岩石样品编号为4-1；第五口井(PH6)选取的岩石样品编号为5-1和5-2；第六口井(PH4)选取的岩石样品编号为6-1和6-2；第七口井(BG3)选取的岩石样品编号为7-1和7-2。
其中，属于砂岩层的岩石样品有：1-2、1-4、1-5、1-7、1-9、1-10、1-11、1-12、1-13、1-14、2-7、2-8、2-9、2-13、2-15、2-16、3-1、3-7、3-8、3-14、4-1、5-1、6-1、6-2、7-1、7-2。属于泥岩层的岩石样品有：1-1、1-3、1-6、1-8、2-1、2-2、2-3、2-4、2-5、2-6、2-10、2-11、2-12、2-14、3-2、3-3、3-4、3-5、3-6、3-9、3-10、3-11、3-12、3-13、3-14、5-2。
如图1所示，对选取的岩石样品采用如下步骤进行处理：
步骤1，岩石样品的制备。
步骤2，对岩石样品进行扫描，得到岩石样品表面的精细成像图。采用BSE对岩石样品进行背散射电子和二次电子成像，选取岩石样品有代表性的区域进行逐点二次电子和背散射电子扫描，得到岩石样品表面的精细成像。
步骤3，在岩石样品表面的精细成像图上选取有代表性的区域进行逐点自动扫描分析，得到岩石样品的元素特征及含量。利用能谱仪对岩石样品进行逐点自动扫描分析，在每个测量点均进行2000次以上重复测量并叠加生成X射线能量色散谱，能谱仪自动识别元素特征及含量。
步骤4，对岩石样品的元素特征及含量进行解谱分析，得到岩石样品的矿物组成及含量。用专业软件进行解谱分析，自动获得岩石样品的矿物组成及含量。
步骤5，获取岩石样品区域的地层对比标准层。
步骤6，基于地层对比标准层的可对比的元素特征及矿物组成特征，分析岩石样品之间的相关性。利用同一区域的地层对比标准层，可排除岩石样品中无关的分析物质，减少工作量，提高分析准确性。
步骤7，根据岩石样品之间的相关性，分析岩石样品在复杂地层中的分布位置，得到复杂地层对比结果。
在本实施方式中，在步骤1中，岩石样品的制备包括如下步骤：
岩石筛选，结合测井曲线和录井岩性对岩石进行综合分析，得到合适的岩石；
岩石样品制作，用环氧树脂将岩石固结成规则的形状，对其一面进行切割抛光，使岩石显现出原始地层岩石的沉积状态。
岩石在筛选时，要尽量避免煤样本，因为制样用的环氧树脂的性质和煤的性质非常接近，电镜对煤的样本识别率稍差。还要结合岩石的形态、大小、成分变化，区分真假岩石，最终筛选出合适的岩石。
在本实施方式中，在步骤6中，对元素特征及矿物组成特征进行优选，利用优选后的元素特征及矿物组成特征，分析岩石样品之间的相关性。对矿物组成特征进行优选时，遵循以下原则：地质上尽可能受沉积搬迁运移及成岩影响小，稳定性好，岩屑录井中误差较小，仪器扫描解谱精度高，岩石中分布较均匀。
在本实施方式中，分析岩石样品之间的相关性包括计算岩石样品之间的排斥度。排斥度包括平均矿物排斥度和平均元素排斥度，平均矿物排斥度的计算具体为：
X1＝[(A1-A2)/AAVE+(B1-B2)/BAVE+(C1-C2)/CAVE+…]/n
其中，X1为岩石样品之间的平均矿物排斥度，A1、B1、C1分别为样品1选取的A类、B类和C类矿物含量，A2、B2、C2为样品2选取的A类、B类和C类矿物含量，AAVE、BAVE、CAVE为所有样品的A类、B类和C类矿物平均含量，n为样品1或者样品2选取的矿物的总类数。
平均元素排斥度的计算具体为：
X2＝[(E1-E2)/EAVE+(F1-F2)/FAVE+(G1-G2)/GAVE+…]/n
其中，X2为岩石样品之间的平均元素排斥度，E1、F1、G1为样品1选取的E类、F类和G类元素含量，E2、F2、G2为样品2选取的E类、F类和G类元素含量，AAVE、BAVE、CAVE为所有样品的E类、F类和G类元素平均含量，n为样品1或者样品2选取的元素的总类数。优选地，排斥度还包括综合排斥度，综合排斥度为平均矿物排斥度和平均元素排斥度的平均值。
在本实施方式中，51个样品的元素特征及含量如表1所示。
表1 51个岩石样品的元素分析统计表
对51个岩石样品的元素特征及含量进行解谱分析，得到51个岩石样品的矿物组成及含量，51个样品的矿物组成及含量如表2所示。
表2 51个岩石样品的矿物分析统计表
分析岩石样品之间的相关性时，不考虑分布极其不均的矿物：高岭石、黄铁矿；不考虑含量极少的矿物：锆石、独居石石膏、钛铁矿等；最终，对砂岩岩石样品优选的矿物为绿泥石、磷灰石、金红石，其中磷灰石的含量为磷灰石F和磷灰石CL含量的总和，对于泥岩岩石样品优选的矿物为斜绿泥石、伊蒙混层60-40、磷灰石、金红石。选取两个样品为一组，先计算两个样品之间每种矿物的矿物排斥度，再计算两个样品之间的平均矿物排斥度，得到两个样品之间的相关性，在本实施方式中，进行两次岩石样品的选取和计算，第一次选取的岩石样品的计算结果如表3所示。
表3第一次选取的岩石样品之间的平均矿物排斥度统计表
分析岩石样品之间的相关性时，还可以根据平均元素排斥度得到结果，不考虑分布极其不均的元素：S、Fe、Sr、Ba；不考虑含量极少的元素：P、Mn、Zr等；最终，对于砂岩岩石样品优选的元素为Mg、Ti和Ca，对于泥岩岩石样品优选的元素为Mg、Ti和Na。对第一次选取的岩石样品，先计算两个样品之间每种元素的元素排斥度，再计算两个样品之间的平均元素排斥度，计算结果如表4所示。
表4第一次选取的岩石样品之间的平均元素排斥度统计表
根据平均矿物排斥度和平均元素排斥度计算综合排斥度，计算结果如表5所示。
表5第一次选取的岩石样品之间的综合排斥度统计表
如图2所示，由表5可以看出，2-13和3-8的平均矿物排斥度较小，其平均元素排斥度也较小，综合排斥度也较小，因此可以得到2-13和3-8为同一砂层。2-5和3-12的平均矿物排斥度较小，其平均元素排斥度也较小，综合排斥度也较小，因此2-5和3-12为同一砂层。3-9和2-10的平均矿物排斥度较小，其平均元素排斥度也较小，综合排斥度也较小，因此3-9和2-10为同一砂层。
第二次全部选取砂岩层的样品，根据其平均矿物排斥度和平均元素排斥度计算综合排斥度，计算结果如表6所示。
表6第二次选取的岩石样品之间的综合排斥度统计表
如图3所示，由表6可以看出，7-2同6-1、1-14的平均矿物排斥度较小，其平均元素排斥度也较小，综合排斥度也较小，因此7-2、6-1和1-14为同一砂层。1-13与5-1的平均矿物排斥度较小，其平均元素排斥度也较小，综合排斥度也较小，因此1-13与5-1为同一砂层。
本发明主要是针对地层资料较少、地层对比复杂的技术问题，通过对岩心、井壁取心、岩屑等岩石资料进行制样、电镜扫描、能谱分析的技术手段，精细、定量分析地层的元素及矿物含量，再根据同一地层具备相同的、定量的矿物组合和元素组合特征，较好的完成复杂地层对比，为后续井位的部署、分层系开发等工作打下坚实基础。值得说明的是，本发明利用现场的岩石资料，进行岩石选样、制样、电子扫描、能谱分析、元素含量及矿物含量分析、典型可对比标准层的元素及矿物组合特征分析，建立同套沉积地层对比的矿物及元素特征的对比图版，完成复杂地层对比与评价。根据地层对比的结果，找出层位相当的地层，把各井地质剖面联系起来，整体上认识沉积地层在纵横方向上的分布与特征，建立具有等时性各级地层格架单元。
本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于解释权利要求书。

Claims (9)

1.利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，岩石样品的制备；
步骤2，对岩石样品进行扫描，得到岩石样品表面的精细成像图；
步骤3，在岩石样品表面的精细成像图上选取有代表性的区域进行逐点自动扫描分析，得到岩石样品的元素特征及含量；
步骤4，对岩石样品的元素特征及含量进行解谱分析，得到岩石样品的矿物组成及含量；
步骤5，获取岩石样品区域的地层对比标准层；
步骤6，基于地层对比标准层的可对比的元素特征及矿物组成特征，分析岩石样品之间的相关性；
步骤7，根据岩石样品之间的相关性，分析岩石样品在复杂地层中的分布位置，得到复杂地层对比结果。
2.根据权利要求1所述的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，在步骤1中，岩石样品的制备包括如下步骤：
岩石筛选，结合测井曲线和录井岩性对岩石进行综合分析，得到合适的岩石；
岩石样品制作，用可塑性易凝胶将岩石固结成规则的形状，对其一面进行切割抛光，使岩石显现出原始地层岩石的沉积状态。
3.根据权利要求2所述的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，所述可塑性易凝胶为环氧树脂。
4.根据权利要求1所述的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，在步骤6中，对元素特征及矿物组成特征进行优选，利用优选后的元素特征及矿物组成特征，分析岩石样品之间的相关性。
5.根据权利要求4所述的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，对于砂岩岩石样品优选的矿物为绿泥石、磷灰石、金红石，对于泥岩岩石样品优选的矿物为斜绿泥石、伊蒙混层60-40、磷灰石、金红石。
6.根据权利要求4所述的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，对于砂岩岩石样品优选的元素为Mg、Ti和Ca，对于泥岩岩石样品优选的元素为Mg、Ti和Na。
7.根据权利要求1所述的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，分析岩石样品之间的相关性包括计算岩石样品之间的排斥度。
8.根据权利要求7所述的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，排斥度包括平均矿物排斥度和平均元素排斥度，平均矿物排斥度的计算具体为：
X1＝[(A1-A2)/AAVE+(B1-B2)/BAVE+(C1-C2)/CAVE+…]/n
其中，X1为岩石样品之间的平均矿物排斥度，A1、B1、C1分别为样品1选取的A类、B类和C类矿物含量，A2、B2、C2为样品2选取的A类、B类和C类矿物含量，AAVE、BAVE、CAVE为所有样品的A类、B类和C类矿物平均含量，n为样品1或者样品2选取的矿物的总类数；
平均元素排斥度的计算具体为：
X2＝[(E1-E2)/EAVE+(F1-F2)/FAVE+(G1-G2)/GAVE+…]/n
其中，X2为岩石样品之间的平均元素排斥度，E1、F1、G1为样品1选取的E类、F类和G类元素含量，E2、F2、G2为样品2选取的E类、F类和G类元素含量，AAVE、BAVE、CAVE为所有样品的E类、F类和G类元素平均含量，n为样品1或者样品2选取的元素的总类数。
9.根据权利要求8所述的利用数字岩石分析技术开展复杂地层对比与定量评价方法，其特征在于，排斥度还包括综合排斥度，综合排斥度为平均矿物排斥度和平均元素排斥度的平均值。
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