CN110725679B - 利用岩层破裂指数判别非常规油气层压裂改造潜力的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用岩层破裂指数判别非常规油气层压裂改造潜力的方法,包括如下步骤:1)通过优选钻井地质参数,确定参与钻时预处理的关键工程参数,并完成钻时数据的预处理;2)使用预处理后的钻时数据计算破裂指数;3)建立有利压裂段的判别模式,并根据该判别模式确定有利压裂段;4)根据上述步骤完成具备可压裂潜力的井段的确定。本发明通过分析利用钻井地质关键参数并进而计算岩层破裂指数,寻找钻井过程中岩层可钻性与钻后储层改造的压裂情况间联系,即将破裂指数作为联系可钻性和可压裂性的桥梁和纽带,从而实现快速评价和预测非常规气藏储层储层改造潜力。
Description
技术领域
本发明涉及一种利用岩层破裂指数判别非常规油气层压裂改造潜力的方法,属于机电领域石油天然气工业勘探开发范畴钻井地质数据测量和处理技术领域。
背景技术
当前,非常规油气储层由于储层超压、孔隙压力较高,且由于埋藏较深、地层较致密,通常采用地层钻揭完毕后进行加砂压裂改造便于扩展包括裂缝和孔隙在内的储集空间系统、提高井下有用烃类流体的渗流通道、方便产量测试和油气资源开发。但由于致密油气层和页岩气等非常规油气层压裂施工普遍且规模通常较为客观、储层经改造后测试结论和试采产量等宏观表现以及缝网分布和孔隙结构等微观特征均可能出现与储层改造截然不同的情况。
由此,可能造成地质工程和测试开发被压裂工序陡然分隔,地质评价较好的易于开发的地层经压裂改造后进行测试和开采多数情况下得到不尽相似甚至完全不同的结果。由此可见,亟需建立钻井地质和测试开发关联的关键计算参数。
现有技术中:(1)“计算页岩全角度各向异性脆性指数的方法及系统(专利号201910031979.1)”:使用测井岩石物理方法计算全角度岩层脆性指数,并不具备随钻判识的能力;(2)“一种岩石脆性指数的获取方法及岩石的脆性评价方法(专利号20171013576.6)”:系一种实验分析方法,以花费高昂的代价获取岩心或岩块样品为前提。上述专利技术着重解决钻后非常规油气藏包括脆性在的一部分岩石物理性质的分析问题,并不具备基于钻井地质资料的随钻快速解释能力。
另外,多篇关于评价非常规油气藏岩层可钻性和岩石物理性质的论文见诸专业报刊公开发表:(1)《基于矿物组分与断裂韧度的页岩地层脆性指数评价模型》 (廖东良,肖立志,张元春.基于矿物组分与断裂韧度的页岩地层脆性指数评价模型[J].石油钻探技术,2014(4):37-41):引入断裂韧度作为各类矿物的加权系数,建立页岩地层脆性指数评价计算模型,其技术特征包括该文献建立的断裂韧度和岩石脆性指数呈负相关关系,数据依赖元素俘获测井和常规测井等测井资料;(2)《致密砂岩脆性指数测井评价方法——以鄂尔多斯盆地陇东地区长7 段致密砂岩储集层为例》(李华阳,周灿灿,李长喜,等.致密砂岩脆性指数测井评价方法——以鄂尔多斯盆地陇东地区长7段致密砂岩储集层为例[J].新疆石油地质,2014,35(5):593-597.):文献介绍了一种通过对岩性岩石弹性参数法和矿物成分法两种脆性指数测井评价方法确定致密砂岩脆性指数的方法,该方法应用岩石力学实验和全岩X衍射分析实验标定,建立应用常规测井的多矿物模型确定致密砂岩脆性指数:(3)《基于成像矿物谱的页岩气储层脆性指数计算方法——以四川盆地南部下志留统龙马溪组为例》(颜磊,何传亮,侯克均.基于成像矿物谱的页岩气储层脆性指数计算方法——以四川盆地南部下志留统龙马溪组为例[J].天然气工业,2019,39(02):60-66.):该文献以四川盆地南部下志留统龙马溪组页岩气储层为研究对象,首先对该区的成像测井数据进行分析和校正、进行图像的直方图加强,将成像测井图像刻度为成像矿物谱;然后基于正态分布理论,并结合实验分析数据,通过解析成像矿物谱,获得了页岩气储层矿物含量;进而结合裂缝特征等建立了脆性指数的计算模型,形成了矿物含量及脆性指数的计算方法。通过对上述公开文献分析可知,目前主流的脆性矿物计算数据来源基于钻后测井数据,并且部分依赖实验室实物分析资料进行标定和校正,不具备基于钻井地质进行随钻快速评价分析的能力。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的上述问题,提供一种利用岩层破裂指数判别非常规油气层压裂改造潜力的方法。本发明通过分析利用钻井地质关键参数并进而计算岩层破裂指数,寻找钻井过程中岩层可钻性与钻后储层改造的压裂情况间联系,即将破裂指数作为联系可钻性和可压裂性的桥梁和纽带,从而实现快速评价和预测非常规储层改造潜力。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种利用岩层破裂指数判别非常规油气层压裂改造潜力的方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)通过优选钻井地质参数,确定参与钻时预处理的关键工程参数,并完成钻时数据的预处理;
2)使用预处理后的钻时数据计算破裂指数;
3)建立有利压裂段的判别模式,并根据该判别模式确定有利压裂段;
4)根据上述步骤完成具备可压裂潜力的井段的确定。
所述步骤1)中,设待解释段深度段长度为n,n∈Z﹢,某米钻压数据为WOBi,转速数值为Ri,钻头新度数据为Xi,钻头类型数据为Ti,立压数据为Li,对应该米待预处理的钻时数据为Pi,设钻时预处理系数为Di,预处理后的钻时数据为Oi,上述i∈Z﹢,i=1,2,3,…,n;则有:
a.选择与钻井地质钻时数据关联度最高的工程参数;
优选钻井地质参数为钻压(kN·m)、转速(Rand/s)、钻头新度(%)、钻头类型和立压(MPa);分别求取上述钻井地质参数关于钻时数据的熵值:钻压熵值 (ZYS)、转速熵(ZSS)、立压熵(LYS)、钻头类型熵(ZTS)和钻头新度熵(ZXS);
b.求取钻压-立压综合指数Bi;
c、通过步骤a、b求取数据,对原始钻时进行校正处理。
所述步骤a中,将上述钻井地质参数进行归一化处理,并将待解释段钻时数据按照从小至大排序,以四分位数、中位数和四分之三位数进行分组,得到四组数据,代号数值分别为1、2、3、4;同理,分别将待解释段钻压、转速及立压数据按照大小顺序从小至大排序,以四分位数、中位数和四分之三位数进行分组,分别得到四组数据,其代号数值分别为1、2、3、4;钻头类型分为牙轮和PDC 两类,设定对应数值为1和2;钻头新度参数依据75%、50%为界,新度大于75%设定为新,新度大于50%且小于75%设定为一般,新度小于50%设定为旧,设定其对应数值标记分别为3,2,1。
所述步骤a中,以钻压熵值为例,其求取方式如下:
设将钻时分为v类,钻压分为y类,待解释段总样本数为c,对应每种钻时分类的对应样本数为wv,各类钻时分类对应的钻压各级样本数为Gjj,则总熵TS计算方式如下:
则对应钻压的熵ZYS为:
同理,分别计算转速熵(ZSS)、立压熵(LYS)、钻头类型熵(ZTS)和钻头新度熵(ZXS)。
所述步骤b中,按照排序选择熵值最低的2项参数,设熵值最低的两项参数为A和C,对应参数数列表示为Ai和Ci,其中,i=1,2,3,…,n,设对应熵值为 AS和CS,其中AS大于CS;
则,权系数S按下式求取:
则
Bi=AiS+Ci(1-S)。
所述步骤c中,钻时数据预处理如下:
设BHi为某米钻压-立压综合指数在待解释井段深度范围内求得的标准化后的百分位数,则
则有,
其中,j=1,2,3,…,i/2
则恢复与钻压百分位数和钻时百分位数有关的特征钻时补偿系数RRm计算方式如下:
其中,m=0,2,4,…,2j
通过特征钻时补偿数RRm对原始钻时进行校正处理,由于m与i均为零到n的正整数,因此,RRm可改写为RRi,并通过下式得到Oi:
Oi=(1+RRi)Pi。
所述步骤2)具体包括:
设去趋势化后的钻时数据为ROPt′:
ROPt′=Oi-Oi-1
去中心化后的钻时数据为ROPq:
ROPq=ROPt′-aver(ROPt′)
则破裂指数CFf的计算方式如下:
其中,min(ROPt′)、max(ROPt′)、aver(CFj)分别为从待解释井段第一个深度点到对应计算点的局部最小值、最大值和平均值。
所述步骤3)具体包括:
所述步骤4)具体包括:
当
为具备可压裂潜力的深度点;多个井深连续的具备可压裂潜力的深度点则视为具备可压裂潜力的井段。
所述步骤4)中,根据其形态确定,充填面积越大则相应地更有利于压裂施工。
采用本发明的优点在于:
与“一种通用的地层破裂压力预测方法(以下简称破压预测法),专利申请号:201811116371.0”相比,本发明具有以下优点:
1、本发明利用钻井地质资料方面具有及时性优势,钻井地质资料早于“破压预测法”所依赖的实验室分析化验数据,本发明能够基本实现钻揭即分析,而“破压预测法”不能。
2、本发明应用成本低,不需额外取样或取心,降低大量成本的同时获取压裂(破裂)性质与测井较为接近的分析效果,而“破压预测法”则需要耗费大量资金进行采样和试验分析。
3、本发明应用场景更为广泛。“破压预测法”为应用场景要求进行大量岩矿实物采样和分析,应用场景苛刻,实现的成本较高,本发明能够在记录钻井地质参数的任何地质钻孔井眼进行可压裂潜力的分析和判定。
4、本发明直观简明,便于钻井地质工作人员现场操作和实现,而“破压预测法”需具有极强专业操作技能的人员通过实验和复杂计算获取预测结果。
附图说明
图1为本发明破裂指数应用效果及优势压裂井段判断示意图。
具体实施方式
本发明系一种利用岩层破裂指数判别非常规油气层压裂改造潜力的方法,其步骤如下:
1)通过优选钻井地质参数,确定参与钻时预处理的关键工程参数,并完成钻时数据基于上述优选参数的预处理;
2)使用预处理后的钻时数据计算破裂指数;
3)建立有利压裂段的判别模式,并根据该判别模式确定有利压裂段;
4)根据上述步骤完成具备可压裂潜力的井段的确定。
以下对上述步骤做详细说明:
1)通过优选钻井地质参数,确定参与钻时预处理的关键工程参数,并完成钻时数据基于上述优选参数的预处理;
确定备选钻井地质工程参数为钻压(单位kN·m)、转速(单位Rand/s)、钻头新度(%)、钻头类型(牙轮和PDC)及立压(MPa),对于待预处理钻时而言,单位为min/m。由于钻时与上述钻井地质工程参数的关系尚不确定,因此,采用下述步骤分别完成各项钻井地质工程参数的统计、分析和选择。
设待解释段深度段长度为n,n∈Z﹢,某米钻压数据为WOBi,转速数值为Ri,钻头新度数据为Xi,钻头类型数据为Ti,立压数据为Li,对应该米待预处理的钻时数据为Pi。设钻时预处理系数为Di,预处理后的钻时数据为Oi,上述i∈Z﹢,i=1, 2,3,…,n。通过特征钻时补偿数RRi对原始钻时进行校正处理,具体如下:
a.选择与钻井地质钻时数据关联度最高的工程参数
将上述钻井地质参数进行归一化处理,并将待解释段钻时数据按照大小顺序从小至大排序,以四分位数、中位数和四分之三位数进行分组,得到四组数据,分别是低钻时(从小到大排序,低于25%即四分之一位数的情形)、较低值钻时 (从小到大排序,高于或等于25%且低于50%的情形)、较高值钻时(从小到大排序,高于或等于50%且低于75%的情形)以及高钻时(即从小到大排序,高于或等于75%的情形),代号数值分别为1、2、3、4;同理,分别将待解释段钻压、转速及立压数据按照大小顺序从小至大排序,以四分位数、中位数和四分之三位数进行分组,分别得到四组数据,其代号数值分别为1、2、3、4;由于钻头类型仅有两种,因此分为牙轮和PDC两类,设定对应数值为1和2;钻头新度参数依据75%、50%为界设定为新(新度大于75%)、一般(新度大于50%小于75%)和旧(新度小于50%),设定其对应数值标记分别为3,2,1。
应用决策树ID3算法对上述参数进行优选,分别求取上述钻井地质参数关于钻时数据的熵值:钻压熵值(ZYS)、转速熵(ZSS)、立压熵(LYS)、钻头类型熵 (ZTS)和钻头新度熵(ZXS)。
以钻压熵值为例,设钻压与钻时对应关系如下表,其求取方式如下,
设将钻时分为v类,钻压分为y类,待解释段总样本数为c,对应每种钻时分类的对应样本数为wv,各类钻时分类对应的钻压各级样本数为gjj,则总熵TS计算方式如下:
则对应的钻压熵值ZYS为:
同理,分别计算转速熵(ZSS)、立压熵(LYS)、钻头类型熵(ZTS)和钻头新度熵(ZXS)。
b.钻压-立压综合指数Bi求取
按照排序选择熵值最低的2项参数,设熵值最低的两项参数为A和C,对应参数数列表示为Ai和Ci,其中,i=1,2,3,…,n,设对应熵值为AS和CS,其中AS大于CS。
则,权系数S按下式求取:
则
Bi=AiS+Ci(1-S)
c.完成钻时数据预处理
其中,BHi为某米钻压-立压综合指数在待解释井段深度范围内求得的标准化后的百分位数,
则有,
则j=1,2,3,…,i/2
则恢复与钻压百分位数和钻时百分位数有关的特征钻时补偿系数RRm计算方式如下:
其中,m=0,2,4,…,2j
由于m与i均为零到n的正整数,因此,RRm可改写为RRi。
由此求得Oi:
Oi=(1+RRi)Pi。
2)使用预处理后的钻时数据计算破裂指数;
设去趋势化后的钻时数据为ROPt′:
ROPt′=Oi-Oi-1
去中心化后的钻时数据为ROPq:
ROPq=ROPt′-aver(ROPt′)
则破裂指数CFf的计算方式如下:
其中,min(ROPt′)、max(ROPt′)、aver(CFj)分别为从待解释井段第一个深度点到对应计算点的局部最小值、最大值和平均值。
破裂指数与测井岩石力学解释垂直(水平)脆性指数呈一定相关关系。
3)建立有利压裂段的判别模式,并根据该判别模式确定有利压裂段;
4)根据上述步骤完成具备可压裂潜力的井段的确定。
当
为具备可压裂潜力的深度点;多个井深连续的具备可压裂潜力的深度点则视为具备可压裂潜力的井段。
此外,可根据其形态确定,充填面积越大则相应地更有利于压裂施工。
Claims (2)
1.一种利用岩层破裂指数判别非常规油气层压裂改造潜力的方法,其特征在于,包括如下步骤:
1)通过优选钻井地质参数,确定参与钻时预处理的关键工程参数,并完成钻时数据的预处理;
2)使用预处理后的钻时数据计算破裂指数;
3)建立有利压裂段的判别模式,并根据该判别模式确定有利压裂段;
4)根据步骤1)-3)完成具备可压裂潜力的井段的确定;
所述步骤1)中,设待解释段深度段长度为n,n∈Z﹢,某米钻压数据为WOBi,转速数值为Ri,钻头新度数据为Xi,钻头类型数据为Ti,立压数据为Li,对应该米待预处理的钻时数据为Pi,设钻时预处理系数为Di,预处理后的钻时数据为Oi,上述i∈Z﹢,i=1,2,3,…,n;则有:
a.选择与钻井地质钻时数据关联度最高的工程参数;
选取的钻井地质参数为钻压、转速、钻头新度、钻头类型和立压;分别求取上述钻井地质参数关于钻时数据的熵值:钻压熵值ZYS、转速熵ZSS、立压熵LYS、钻头类型熵ZTS和钻头新度熵ZXS;
b.求取钻压-立压综合指数Bi;
c.通过步骤a、b求取数据,对原始钻时进行校正处理;
所述步骤a中,将上述钻井地质参数进行归一化处理,并将待解释段钻时数据按照从小至大排序,以四分位数、中位数和四分之三位数进行分组,得到四组数据,代号数值分别为1、2、3、4;同理,分别将待解释段钻压、转速及立压数据按照大小顺序从小至大排序,以四分位数、中位数和四分之三位数进行分组,分别得到四组数据,其代号数值分别为1、2、3、4;钻头类型分为牙轮和PDC两类,设定对应数值为1和2;钻头新度参数依据75%、50%为界,新度大于75%设定为新,新度大于50%且小于75%设定为一般,新度小于50%设定为旧,设定其对应数值标记分别为3,2,1;
所述步骤a中,以钻压熵值为例,其求取方式如下:
设将钻时分为v类,钻压分为y类,待解释段总样本数为c,对应每种钻时分类的对应样本数为wv,各类钻时分类对应的钻压各级样本数为Gjj,则总熵TS计算方式如下:
则对应钻压的熵ZYS为:
同理,分别计算转速熵ZSS、立压熵LYS、钻头类型熵ZTS和钻头新度熵ZXS;
所述步骤b中,按照排序选择熵值最低的2项参数,设熵值最低的两项参数为A和C,对应参数数列表示为Ai和Ci,其中,i=1,2,3,…,n,设对应熵值为AS和CS,其中AS大于CS;
则,权系数S按下式求取:
则
Bi=AiS+Ci(1-S);
所述步骤c中,钻时数据校正处理如下:
设BHi为某米钻压-立压综合指数在待解释井段深度范围内求得的标准化后的百分位数,则
则有,
其中,j=1,2,3,…,i/2
则恢复与钻压百分位数和钻时百分位数有关的特征钻时补偿系数RRm计算方式如下:
其中,m=0,2,4,…,2j
通过特征钻时补偿数RRm对原始钻时进行校正处理,由于m与i均为零到n的正整数,因此,RRm改写为RRi,并通过下式得到Oi:
Oi=(1+RRi)Pi;
所述步骤2)具体包括:
设去趋势化后的钻时数据为ROPt′:
ROPt′=Oi-Oi-1
去中心化后的钻时数据为ROPq:
ROPq=ROPt′-aver(ROPt′)
则破裂指数CFf的计算方式如下:
其中,min(ROPt′)、max(ROPt′)、aver(CFj)分别为从待解释井段第一个深度点到对应计算点的局部最小值、最大值和平均值;
所述步骤3)具体包括:
所述步骤4)具体包括:
当
为具备可压裂潜力的深度点;多个井深连续的具备可压裂潜力的深度点则视为具备可压裂潜力的井段。
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