CN110245686A - 一种计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法 - Google Patents
一种计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，包括如下步骤：1)获取石英、长石及岩屑的碎屑组分信息；2)确定研究区储层的砂岩类型；3)建立基于石英相对百分含量确定砂岩类型的划分标准；4)选取补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率作为反映储层岩性的敏感性测井曲线；5)建立补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型；6)确定预测井中的石英相对百分含量，再根据基于石英相对百分含量确定砂岩类型的划分标准进行岩性识别，该方法能够基于石英相对百分含量准确实现石英岩性的快速识别。
Description
技术领域
本发明属于储层评价技术领域，涉及一种计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法。
背景技术
储层岩性识别是储层测井评价的重要任务之一，是求解储层参数和判识流体性质的基础。目前，用测井资料识别岩性的方法很多，如交会图版法、fisher判别法、贝叶斯聚类分析法等，但这些方法在碎屑岩储层中只是从粒级角度对岩性进行识别，并没有从岩石组分含量的角度进行岩性识别。一般认为，碎屑岩储层的岩性较为简单，但是，结合研究区目的储层薄片鉴定分析资料和测井响应特征，目的储层以石英砂岩和岩屑石英砂岩为主，含少量的岩屑砂岩，不同的砂岩类型造成了测井响应的背景差异，导致测井解释评价难度大。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，该方法能够基于石英相对百分含量准确实现石英岩性的快速识别。
为达到上述目的，本发明所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法包括如下步骤：
1)对研究区目的储层的岩心进行薄片鉴定实验，获取石英、长石及岩屑的碎屑组分信息；
2)对岩心薄片鉴定实验获取的石英、长石、岩屑的碎屑组分信息进行归一化，计算石英的相对百分含量，再根据石英的相对百分含量确定研究区储层的砂岩类型；
3)根据研究区储层的砂岩类型，结合《岩石薄片鉴定标准(SYT5368-2000)》砂岩分类表，建立基于石英相对百分含量确定砂岩类型的划分标准；
4)通过岩心刻度测井方法，提取岩心薄片鉴定对应深度的测井响应特征值，再将该深度的测井响应特征值与石英相对百分含量进行单相关性分析，选取补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率作为反映储层岩性的敏感性测井曲线；
5)根据步骤4)选取的敏感性测井曲线的测井响应特征值及步骤2)中的石英的相对百分含量，建立补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型；
6)根据步骤5)建立的非线性映射关系模型对区域中预测井进行计算，确定预测井中的石英相对百分含量，然后根据步骤3)中建立的基于石英相对百分含量确定砂岩类型的划分标准进行岩性识别。
步骤1)中薄片鉴定实验按照《岩石薄片鉴定(SYT5368-2000)》标准规定的流程进行实时。
步骤2)中采用砂岩岩石三角分类图版确定研究区储层的砂岩类型。
步骤3)中砂岩类型的划分标准为：当石英相对百分含量大于90％时，该石英为石英砂岩，当石英相对百分含量为75％～90％时，该石英为岩屑石英砂岩；当石英相对百分含量小于75％时，该石英为岩屑砂岩。
步骤4)对岩心薄片鉴定进行深度归位，提取对应深度的测井响应特征值，再将深度的测井响应特征值与石英相对百分含量进行单相关性分析。
石英相对百分含量与补偿密度及光电吸收截面指数成正相关，石英相对百分含量与深电阻率成负相关。
步骤5)采用模糊聚类方法建立补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型，具体操作过程为：
根据所述研究区储层的砂岩类型，将石英相对百分含量样本值进行分类，并设置样本的模糊识别矩阵U及中心指标向量S，然后通过循环迭代求解最优模糊识别矩阵U·、最优模糊聚类中心指标S·及变量权重W·，从而确定样本值特征值向量H，以建立补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型，其中，该非线性映射关系模型的表达式为：
y＝a×H+b；H＝f(DEN、PE、Rt、U·、S·、W·、ρ)
其中，y为石英相对百分含量，a及b为模型的系数，f为映射的函数关系，DEN、PE及Rt分别为归一化后的补偿密度、光电吸收截面指数及电阻率测井数据，ρ为相关系数，S·为最优模糊聚类中心矩阵，W·为变量权重。
a＝8.8463,b＝70.7391。
W·＝(0.3327 0.4728 0.1945)，ρ＝0.9424。
本发明具有以下有益效果：
本发明所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法在具体操作时，结合研究区薄片鉴定分析资料和测井响应特征，选取反映储层岩性的敏感性测井曲线，采用模糊聚类数学方法建立补偿密度、光电吸收截面指数和深电阻率的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型，以实现基于石英相对百分含量的岩性识别的快速定量评价。经研究区8口井的31块岩心鉴定薄片分析资料检验，平均绝对误差为3.66％，岩性识别符合率达到90.32％，满足实际生产需求，为后续的储层参数精细建模和分岩性建立流体识别图版奠定坚实的基础。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为实施例一中研究区砂岩岩石三角分类图；
图3为实施例一中基于计算石英相对百分含量的岩性快速识别成果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
参考图1，本发明所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法包括以下步骤：
1)对研究区目的储层岩心进行薄片鉴定实验，获取石英、长石、岩屑等碎屑组分的岩心实验分析数据，岩心薄片鉴定实验数据按照《岩石薄片鉴定(SYT5368-2000)》标准规定的流程进行获取的。
2)利用步骤1)中获取的石英、长石、岩屑等碎屑组分进行归一化，计算石英相对百分含量，采用砂岩岩石三角分类图版确定研究区储层的砂岩类型，研究区目的储层砂岩类型以石英砂岩和岩屑石英砂岩为主，含少量的岩屑砂岩，如图2所示。
3)结合研究区的砂岩类型和《岩石薄片鉴定标准(SYT5368-2000)》砂岩分类表，如表1所示，建立基于石英相对百分含量确定研究区砂岩类型的划分标准：石英相对百分含量大于90％为石英砂岩；介于75～90％为岩屑石英砂岩；小于75％为岩屑砂岩。
表1
4)通过岩心刻度测井方法，对岩心薄片鉴定进行深度归位，提取岩心分析薄片鉴定对应深度的测井响应特征值，与石英相对百分含量进行单相关性分析，如表2所示，补偿密度(DEN)、光电吸收截面指数(PE)及深电阻率(Rt)3条反映储层岩性的敏感性测井曲线：其中，石英相对百分含量与补偿密度(DEN)及光电吸收截面指数(PE)成正相关，石英相对百分含量与深电阻率(Rt)成负相关。
表2
5)所述敏感性测井曲线的测井响应特征值，结合步骤2)中的石英相对百分含量，采用模糊聚类数学方法建立补偿密度(DEN)、光电吸收截面指数(PE)和深电阻率(Rt)的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型，模型中，a＝8.8463，b＝70.7391；
采用模糊聚类数学方法确定最优模糊聚类中心矩阵S·，得
采用模糊聚类数学方法确定变量权重W·，得W·＝(0.3327 0.4728 0.1945)；ρ＝0.9424。
6)根据步骤五所述非线性映射关系模型对区域中预测井进行计算，确定预测井中的石英相对百分含量，结合步骤3)的砂岩类型划分标准，从而可以快速进行岩性识别。
实际资料处理过程中，基于计算石英相对百分含量的岩性快速识别新方法是通过编写程序实现。图3为基于计算石英相对百分含量的岩性快速识别成果图，图3中第5道杆状条为岩心薄片鉴定实验分析的石英相对百分含量，曲线为模糊聚类数学方法计算的石英相对百分含量。从图3中可以看到，模糊聚类数学方法计算的石英相对百分含量无论是在形状变化上还是数值上都与岩心分析有很好的一致性，48、49和54号层计算的石英相对百分含量分别为82.31％、86.56％和92.25％，岩心薄片鉴定实验分析的石英相对百分含量分别为87.22％、86.42％和93.14％，两者绝对误差分别为4.91％、0.14％和0.89％。结合砂岩类型的划分标准，本发明岩性识别的结果与岩心薄片鉴定实验分析结果一致，对研究区8口井的31块岩石鉴定薄片样品资料点采用上述方法进行了检验，如表3所示，检验结果表明：平均绝对误差为3.66％，岩性识别符合率达到了90.32％，满足了实际生产需求，验证了基于计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法的有效性，具有较好的应用效果。
表3
最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
1)对研究区目的储层的岩心进行薄片鉴定实验，获取石英、长石及岩屑的碎屑组分信息；
2)对岩心薄片鉴定实验获取的石英、长石、岩屑的碎屑组分信息进行归一化，计算石英的相对百分含量，再根据石英的相对百分含量确定研究区储层的砂岩类型；
3)根据研究区储层的砂岩类型，结合《岩石薄片鉴定标准(SYT5368-2000)》砂岩分类表，建立基于石英相对百分含量确定砂岩类型的划分标准；
4)通过岩心刻度测井方法，提取岩心薄片鉴定对应深度的测井响应特征值，再将该深度的测井响应特征值与石英相对百分含量进行单相关性分析，选取补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率作为反映储层岩性的敏感性测井曲线；
5)根据步骤4)选取的敏感性测井曲线的测井响应特征值及步骤2)中的石英的相对百分含量，建立补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型；
6)根据步骤5)建立的非线性映射关系模型对区域中预测井进行计算，确定预测井中的石英相对百分含量，然后根据步骤3)中建立的基于石英相对百分含量确定砂岩类型的划分标准进行岩性识别。
2.根据权利要求1所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，步骤1)中薄片鉴定实验按照《岩石薄片鉴定(SYT5368-2000)》标准规定的流程进行实时。
3.根据权利要求1所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，步骤2)中采用砂岩岩石三角分类图版确定研究区储层的砂岩类型。
4.根据权利要求1所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，步骤3)中砂岩类型的划分标准为：当石英相对百分含量大于90％时，该石英为石英砂岩，当石英相对百分含量为75％～90％时，该石英为岩屑石英砂岩；当石英相对百分含量小于75％时，该石英为岩屑砂岩。
5.根据权利要求1所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，步骤4)对岩心薄片鉴定进行深度归位，提取对应深度的测井响应特征值，再将深度的测井响应特征值与石英相对百分含量进行单相关性分析。
6.根据权利要求5所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，石英相对百分含量与补偿密度及光电吸收截面指数成正相关，石英相对百分含量与深电阻率成负相关。
7.根据权利要求1所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，步骤5)采用模糊聚类方法建立补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型，具体操作过程为：
根据所述研究区储层的砂岩类型，将石英相对百分含量样本值进行分类，并设置样本的模糊识别矩阵U及中心指标向量S，然后通过循环迭代求解最优模糊识别矩阵U·、最优模糊聚类中心指标S·及变量权重W·，从而确定样本值特征值向量H，以建立补偿密度、光电吸收截面指数及深电阻率的测井曲线与石英相对百分含量之间的非线性映射关系模型，其中，该非线性映射关系模型的表达式为：
y＝a×H+b；H＝f(DEN、PE、Rt、U·、S·、W·、ρ)
其中，y为石英相对百分含量，a及b为模型的系数，f为映射的函数关系，DEN、PE及Rt分别为归一化后的补偿密度、光电吸收截面指数及电阻率测井数据，ρ为相关系数，S·为最优模糊聚类中心矩阵，W·为变量权重。
8.根据权利要求7所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，a＝8.8463,b＝70.7391。
9.根据权利要求7所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，
10.根据权利要求7所述的计算石英相对百分含量的岩性快速识别方法，其特征在于，W·＝(0.3327 0.4728 0.1945)，ρ＝0.9424。
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|---|---|
| CN (1) | CN110245686A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111028095A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-17 | 中国地质大学（武汉） | 一种基于测井曲线的定量识别页岩岩相的方法 |
| CN111862778A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-10-30 | 中国地质科学院 | 一种浅层岩性地质图生成方法、装置、储存介质及设备 |
| CN114577833A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-06-03 | 克拉玛依禾鑫石油科技有限公司 | 快速定量分析砂砾岩岩屑基质中黏土矿物的方法及应用 |
| CN116519906B (zh) * | 2023-04-24 | 2023-10-31 | 中国地质大学（北京） | 一种岩性地球化学分支基因lg11及其构建方法和应用 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106370814A (zh) * | 2016-09-09 | 2017-02-01 | 中国海洋石油总公司 | 基于成分‑结构分类的湖相混积岩类储层测井识别方法 |
| CN107644383A (zh) * | 2016-07-21 | 2018-01-30 | 中国石油天然气股份有限公司 | 碳酸盐岩的定性方法 |
| CN108388709A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-08-10 | 长江大学 | 基于成岩相预测的储层孔隙度定量模拟方法 |
-
2019
- 2019-05-16 CN CN201910405637.1A patent/CN110245686A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107644383A (zh) * | 2016-07-21 | 2018-01-30 | 中国石油天然气股份有限公司 | 碳酸盐岩的定性方法 |
| CN106370814A (zh) * | 2016-09-09 | 2017-02-01 | 中国海洋石油总公司 | 基于成分‑结构分类的湖相混积岩类储层测井识别方法 |
| CN108388709A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-08-10 | 长江大学 | 基于成岩相预测的储层孔隙度定量模拟方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 罗少成 等: "基于岩性分析的复杂气水识别方法", 《HTTPS://WWW.XUESHU.COM/CJJS/201903/35511469.HTML》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111028095A (zh) * | 2019-12-19 | 2020-04-17 | 中国地质大学（武汉） | 一种基于测井曲线的定量识别页岩岩相的方法 |
| CN111862778A (zh) * | 2020-06-04 | 2020-10-30 | 中国地质科学院 | 一种浅层岩性地质图生成方法、装置、储存介质及设备 |
| CN114577833A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-06-03 | 克拉玛依禾鑫石油科技有限公司 | 快速定量分析砂砾岩岩屑基质中黏土矿物的方法及应用 |
| CN116519906B (zh) * | 2023-04-24 | 2023-10-31 | 中国地质大学（北京） | 一种岩性地球化学分支基因lg11及其构建方法和应用 |
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| PB01 | Publication | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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