CN109543915B - 基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法：收集单井测井数据和单井泥岩岩心或壁心总有机碳含量数据；对总有机碳含量数据进行整理去除异常总有机碳含量数据；制作单井综合柱状图；建立总有机碳含量与测井参数的回归方程；用80％的去除异常后总有机碳含量数据与对应深度的单井测井数据求得总有机碳含量与测井参数估计方程中的各模型参数值，并代入回归方程中得到测井预测模型；将全井烃源岩层段测井参数带入总有机碳含量的测井预测模型，得到该井烃源岩层段连续的总有机碳含量预测值；将剩余的20％的去除异常后总有机碳含量数据，用于总有机碳含量预测值的预测效果检验。本发明方法较目前常用方法预测准确率有明显提升。

Description

基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法
技术领域
本发明涉及一种烃源岩总有机碳含量的识别方法。特别是涉及一种基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法。
背景技术
烃源岩有机碳丰度在评价沉积盆地的生油能力，估算油气储量中具有十分重要的地位。常规方法主要依靠实验室的地球化学分析化验试获。但该方法存在明显缺陷：受钻井取芯的限制，通过样品分析得到的数据为离散数据，难以获得连续的地化评价数据。通常通过数口探井的地化分析数据来评价整套烃源岩的生烃能力，但由于烃源岩存在明显的非均质性，因而这种评价往往会产生较大的误差。
为了克服该误差，研究人员另辟蹊径通过测井资料对烃源岩有机碳丰度进行评价。自20世纪80年代，国内外学者就开始研究利用测井资料评价源岩。Schmoker利用伽马测井资料计算烃源岩的有机质含量；Autric等采用伽马和声波资料评价源岩有机质丰度；Mann等利用伽马(GR)、密度(DEN)、声波(DT)及电阻率(RD)测井资料评价源岩；Passey等总结了前人的研究成果及EXXON/ESSO公司测井评价有机碳的应用成果，提出ΔlogR测井评价有机碳丰度算法。国内学者许晓宏等、王贵文等、顾红英、岳炳顺等及贺君玲等基于ΔlogR方法分别对不同地区烃源岩或油页岩进行了评价研究。
但无论哪种烃源岩有机质含量的测井计算方法，由于方法自身的限制，只能在一定程度上大致预测烃源岩有机质丰度。因此想要更真实准确的通过测井资料预测烃源岩，就需要在研究中分析总结，对已存在的方法进行不断的完善。
目前较为常用的两种烃源岩总有机碳含量的测井预测方法是Δlog R法和多元回归方程预测方法，但二者数学模型结构都存有明显的缺陷，并且预测结果效果欠佳。
所述的ΔlogR法通过声波时差和电阻率两个测井参数来预测烃源岩有机碳丰度，选取特定的系数将声波时差曲线与电阻率曲线叠合在一起，并将非烃源岩泥岩段为基线，使声波时差曲线和电阻率曲线基本重合。在烃源岩段，两条曲线则出现明显的幅度差。通过声波时差、电阻率资料计算烃源岩有机碳的方程为：Δlog R法模型为：
ΔlogR＝log(R/R基线)+K(Δt－Δt基线) (1)
TOC＝ΔlogR×10(2.297-0.1688LOM)+ΔTOC (2)
在该方程中，R为实测电阻率(Ω.m)；Δt为实测声波时差(μs/ft)；R基线为基线对应的电阻率(Ω.m)；Δt基线为基线对应的声波时差(μs/ft)；K＝0.02，为电阻率和声波时差的叠合系数。LOM与有机质成熟度有关；ΔTOC为有机碳含量的背景值，需根据不同地区不同烃源岩进行人为确定。该方法反映出电阻率和声波时差这两个测井参数对烃源岩总有机碳有较好的响应特征，但在基线值、有机碳背景值ΔTOC和成熟度值LOM等几个参数的选取上存在较大的主观性与随意性，严重制约预测结果的准确性。
所述的多元回归方程预测方法是找出对有机质较为敏感的测井参数(声波时差，电阻率，自然伽马，密度)，对烃源岩总有机碳含量的响应特征，建立多元回归方程。通过已测样品数据来预测未测烃源岩层的总有机碳含量，其模型为：
TOC＝a×log R+b×DT+c×GR+d×ZDEN+e (3)
不同于Δlog R法，该方法避免了一些需做主观判断的参数的选取，使结果更为客观。但其缺点是没有考虑不同测井参数对于烃源岩总有机碳含量的敏感性的不同，将这几个参数的响应特征视为等同。这一问题限制了预测结果的准确性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够大幅提升预测准确率的基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法。
本发明所采用的技术方案是：一种基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法，包括如下步骤：
1)收集单井测井数据和单井泥岩岩心或壁心总有机碳含量数据；
2)对总有机碳含量数据进行整理，甄别并去除异常总有机碳含量数据；
3)制作单井综合柱状图；
4)建立总有机碳含量与测井参数的回归方程；
5)用80％的去除异常后总有机碳含量数据与对应深度的单井测井数据求得总有机碳含量与测井参数的回归方程中的a、b、c、d、e、f模型参数值，并代入总有机碳含量与测井参数的回归方程中得到的方程即为总有机碳含量的测井预测模型；
6)将全井烃源岩层段测井参数带入总有机碳含量的测井预测模型，得到该井烃源岩层段连续的总有机碳含量预测值；
7)将剩余的20％的去除异常后总有机碳含量数据，用于总有机碳含量预测值的预测效果检验。
步骤1)所述的测井数据包括地层的电阻率数据、自然伽马数据、声波时差数据和密度数据。
步骤4)所述的总有机碳含量与测井参数的回归方程是基于自变量log R×DT建立的，其中R为地层电阻率，DT为声波时差，所述的回归方程为：
TOC＝a×logR+b×DT+c×GR+d×ZDEN+e×logR×DT+f
式中，TOC为总有机碳含量；a、b、c、d、e、f为模型参数，a、b、c、d、e、f均是通过将总有机碳含量数据及对应深度的测井数据代入所述的回归方程获得；GR为自然伽马；ZDEN为地层密度。
本发明的基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法，既避免了预测过程中主观因素的干扰，又合理的反映了不同测井参数对于烃源岩总有机碳含量的响应程度的不同。使最终的预测准确率大幅提升。相对于ΔlogR法中的基线值、有机碳背景值ΔTOC和成熟度值LOM等几个参数选取上存在的较大主观性与随意性，本发明方法完全规避了计算过程中的主观参与，预测结果完全基于客观的数据；相对于多元回归方程预测法中没有考虑不同测井参数对于烃源岩总有机碳含量的敏感性的不同，本发明方法既考虑到对总有机碳含量有影响的测井参数，又考虑到不同测井参数对烃源岩总有机碳含量的响应程度不同，强调了对总有机碳含量响应强烈的参数的在预测过程中的重要性。对比三种不同方法的预测结果，可见本发明预测方法较目前常用方法预测准确率有明显提升。
附图说明
图1是本发明基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法的流程图；
图2是应用本发明预测效果与现阶段使用方法预测效果对比图；
图3是采用本发明方法的预测结果与采用现有技术方法预预测结果误差分析对比图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图对本发明的基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法做出详细说明。
如图1所示，本发明的基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法，包括如下步骤：
1)收集单井测井数据和单井泥岩岩心或壁心总有机碳含量数据；所述的测井数据包括地层的电阻率数据、自然伽马数据、声波时差数据和密度数据。
2)对总有机碳含量数据进行整理，甄别并去除异常总有机碳含量数据；这是由于分析化验过程中，会存在一定范围的误差，以及特殊地质情况会引起实测值异常。对泥岩岩心(壁心)总有机碳含量数据进行分析，分析异常样品点，由于实验技术问题和特殊地质情况导致的异常样品将不参与全井段烃源岩总有机碳含量预测。
3)制作单井综合柱状图；
4)建立总有机碳含量与测井参数的回归方程；
所述的总有机碳含量与测井参数的回归方程是基于自变量log R×DT建立的，其中R为地层电阻率，DT为声波时差，所述的回归方程为：
TOC＝a×logR+b×DT+c×GR+d×ZDEN+e×logR×DT+f
式中，TOC为总有机碳含量；a、b、c、d、e、f为模型参数，a、b、c、d、e、f均是通过将总有机碳含量数据及对应深度的测井数据代入所述的回归方程获得；GR为自然伽马；ZDEN为地层密度。
5)用80％的去除异常后总有机碳含量数据与对应深度的单井测井数据求得总有机碳含量与测井参数的回归方程中的a、b、c、d、e、f模型参数值，并代入总有机碳含量与测井参数的回归方程中得到的方程即为总有机碳含量的测井预测模型。
6)将全井烃源岩层段测井数据带入测井预测模型，得到该井烃源岩层段连续的总有机碳预测值；
7)将剩余的20％的去除异常后总有机碳含量数据，用于总有机碳含量预测值的预测效果检验。
图2是应用本发明预测效果与现阶段使用方法预测效果对比图，图3是采用本发明方法的预测结果与采用现有技术方法预测结果误差分析对比图，如图2、图3所示，可以看到采用本发明的方法获得的全井段烃源岩总有机碳含量的准确率高于采用现有技术的预测值。

Claims (2)

1.一种基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)收集单井测井数据和单井泥岩岩心或壁心总有机碳含量数据；
2)对总有机碳含量数据进行整理，甄别并去除异常总有机碳含量数据；
3)制作单井综合柱状图；
4)建立总有机碳含量与测井参数的回归方程；
所述的总有机碳含量与测井参数的回归方程是基于自变量log R×DT建立的，其中R为地层电阻率，DT为声波时差，所述的回归方程为：
TOC＝a×logR+b×DT+c×GR+d×ZDEN+e×logR×DT+f
式中，TOC为总有机碳含量；a、b、c、d、e、f为模型参数，a、b、c、d、e、f均是通过将总有机碳含量数据及对应深度的测井数据代入所述的回归方程获得；GR为自然伽马；ZDEN为地层密度
5)用80％的去除异常后总有机碳含量数据与对应深度的单井测井数据求得总有机碳含量与测井参数的回归方程中的a、b、c、d、e、f模型参数值，并代入总有机碳含量与测井参数的回归方程中得到的方程即为总有机碳含量的测井预测模型；
6)将全井烃源岩层段测井参数带入总有机碳含量的测井预测模型，得到该井烃源岩层段连续的总有机碳含量预测值；
7)将剩余的20％的去除异常后总有机碳含量数据，用于总有机碳含量预测值的预测效果检验。
2.根据权利要求1所述的基于测井信息对全井段烃源岩总有机碳含量的识别方法，其特征在于，步骤1)所述的测井数据包括地层的电阻率数据、自然伽马数据、声波时差数据和密度数据。
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