CN110857926B - 一种计算地层矿物含量的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种计算地层矿物含量的方法，构造线性规划数学模型，利用线性规划方法计算地层矿物含量，包括：利用X射线荧光录井/测试数据作为约束条件；以地层矿物类型作为决策变量；针对地层矿物含量构造目标函数。本发明利用X射线荧光录井/测试数据，通过构建适当的目标函数，利用元素响应方程的不等式约束和等式约束，应用线性规划方法快速、准确地反演地层体积含量，节省了费用和时间，为加快国内页岩地层勘探、开发起积极作用。

Description

一种计算地层矿物含量的方法
技术领域
本发明涉及地质勘探领域，具体涉及一种计算地层矿物含量的方法。
背景技术
地层中矿物的种类及含量对地层识别、岩性划分、确定地层黏土含量与类型、计算骨架参数以及研究沉积环境等方面，均有着非常重要的意义。
在现有技术中，通常是基于测井数据计算地层矿物含量。测井，也叫地球物理测井或石油测井，简称测井，是利用岩层的电化学特性、导电特性、声学特性、放射性等地球物理特性，测量地球物理参数的方法。一般的，测井是把专用的测井仪器下放到井底再拉上来，在拉上来的过程中收集测井数据。受限与钻探现场条件、测井仪器成本等制约，获取详细的测井数据需要消耗大量人力物力成本。而测井数据的详细程度直接影响到地层矿物含量的计算正确度以及精度。因此，在现有技术中，计算地层矿物含量需要消耗相当一部分资源在测井数据的获取上。
发明内容
本发明提供了一种计算地层矿物含量的方法，构造线性规划数学模型，利用线性规划方法计算地层矿物含量，包括：
利用X射线荧光录井/测试数据作为约束条件；
以地层矿物类型作为决策变量；
针对地层矿物含量构造目标函数。
在一实施例中，利用X射线荧光录井/测试数据作为约束条件，其中，采集井下、地面录井和/或实验室测量的X射线荧光数据。
在一实施例中，利用X射线荧光录井/测试数据作为约束条件，其中，利用X射线荧光录井/测试数据建立地层矿物模型下的常规响应不等式/等式方程作为约束条件。
在一实施例中，通过对页岩地层矿物含量问题的一般线性规划问题转化为线性规划问题的标准形式来构造所述线性规划数学模型。
在一实施例中，X射线荧光数据响应方程用地层矿物模型来表征：
Figure BDA0001773831020000021
其中：
Yj为元素测量结果；
Vi为地层矿物含量，
Figure BDA0001773831020000022
MCij为价值系数。
在一实施例中，线性规划问题的标准形式为：
Figure BDA0001773831020000023
在一实施例中，还包括：
根据地层矿物与元素含量关系确定目标函数的价值系数。
在一实施例中，利用线性规划方法中的单纯形方法计算页岩地层矿物含量。
在一实施例中，利用线性规划方法中的单纯形方法计算页岩地层矿物含量，其中：
判断计算结果是否为最优解，其中，计算结果与地层实际矿物结果相比较，如果与实际矿物含量相差小于3％，即为最优解；
如不是最优解，则修改目标函数并再次求解。
在一实施例中，还包括：
把地层矿物归纳为泥质、硅质、钙质和铁质矿物，其中：
泥质矿物包含伊利石、绿泥石、蒙脱石、高岭石；
硅质矿物包含石英和长石；
钙质包含白云石和方解石；
铁质矿物包含黄铁矿、赤铁矿。
本发明利用X射线荧光录井数据，通过构建适当的目标函数，利用元素响应方程的不等式约束和等式约束，应用线性规划方法快速、准确地反演地层体积含量，节省了费用和时间，为加快国内页岩地层勘探、开发起积极作用。
本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本发明的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本发明而被了解。本发明的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1以及图2是根据本发明实施例的方法流程图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此本发明的实施人员可以充分理解本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本发明。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
地层中矿物的种类及含量对地层识别、岩性划分、确定地层黏土含量与类型、计算骨架参数以及研究沉积环境等方面，均有着非常重要的意义。
在现有技术中，通常是基于测井数据计算地层矿物含量。测井，也叫地球物理测井或石油测井，简称测井，是利用岩层的电化学特性、导电特性、声学特性、放射性等地球物理特性，测量地球物理参数的方法。一般的，测井是把专用的测井仪器下放到井底再拉上来，在拉上来的过程中收集测井数据。受限与钻探现场条件、测井仪器成本等制约，获取详细的测井数据需要消耗大量人力物力成本。而测井数据的详细程度直接影响到地层矿物含量的计算正确度以及精度。因此，在现有技术中，计算地层矿物含量需要消耗相当一部分资源在测井数据的获取上。
针对上述问题，本发明提出了一种计算地层矿物含量的方法。
录井是记录、录取钻井过程中的各种相关信息的操作。录井技术是油气勘探开发活动中最基本的技术,是发现、评估油气藏最及时、最直接的手段，具有获取地下信息及时、多样，分析解释快捷的特点。一般的，相较于测井操作，录井操作的成本以及执行难度相对较低。
在本发明中，基于录井数据计算地层矿物含量，从而大大降低了原始、真实含量获取的成本和难度。
具体的，录井包括X射线荧光(XRF)录井。在现有技术中，尚锁贵、谭忠健等(元素录井岩性识别技术及其在渤海油田的应用，中国海上油气，2016，28(4)30-34)建立了渤海油田元素录井岩性判别函数，首先利用统计学方法对典型碎屑岩、碳酸盐岩和岩浆岩的X射线荧光(XRF)录井元素组合参数进行定量化分析，筛选出对各类岩性较为敏感的元素变量组合；然后将敏感元素变量输入软件进行训练，求取不同元素变量参数的系数，建立岩性判别函数；最后根据Fisher判别准则，代入某一深度点对应的元素序列值，岩性判别函数值最大者为该深度点对应的真实岩性。
李春山，陈英毅，孙卫(利用元素录井资料的随钻岩性判别方法，2011，35(6)66-70)利用X射线荧光(XRF)测量的微细岩屑中的元素含量、谱图和测井资料，对随钻录井岩性判别方法进行研究。
基于对现有技术的分析，X射线荧光录井数据与地层矿物含量的相关性较高，因此，在本发明的方法中，基于X射线荧光录井数据计算地层矿物含量。
进一步的，在现有技术中，线性规划(Linear Programming，缩写为LP)是运筹学的重要分支之一，在实际中应用得较广泛，其方法也较成熟，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。利用线性规划方法解决问题的目标函数是多个决策变量的线性函数，求目标函数的最大值或最小值；解决问题的约束条件是一组多个决策变量的线性不等式或等式。这些问题与确定地层矿物含量过程中所遇到的问题是一致的。因此，在本发明的方法中，运用线性规划方法解决地层矿物体积含量。
具体的，建立数学模型是线性规划的关键一步。线性规划数学模型(MathematicalModel of Linear Programming)由决策变量(Decision variables)、目标函数(Objectivefunction)和约束条件(Constraints)三个要素构成。一般假设线性规划数学模型中有m个约束、n个决策变量xj，j＝1，2，…，n，目标函数的变量系数用cj表示，cj称为价值系数。约束条件的变量系数用aij表示，aij称为工艺系数。约束条件右端的常数用bi表示，bi称为资源系数。则线性规划数学模型的一般表达式可写成：为
Figure BDA0001773831020000051
Figure BDA0001773831020000052
xj≥0(j＝1,2,K,n) (3)
其中：
c＝(c1,c2,...,cn,)为价值变量；
x＝(x1,x2,...,xn,)为决策变量。
在本发明中，利用X射线荧光录井/测试数据作为约束条件、以地层矿物类型作为决策变量、针对地层矿物含量构造目标函数从而构造线性规划数学模型，利用线性规划方法计算页岩地层矿物含量。
本发明利用X射线荧光录井/测试数据，通过构建适当的目标函数，利用元素响应方程的不等式约束和等式约束，应用线性规划方法快速、准确地反演地层体积含量，节省了费用和时间，为加快国内页岩地层勘探、开发起积极作用。
接下来基于附图详细描述根据本发明实施例的方法的详细流程，附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
具体的，如图1所示，方法包括：
S110，构造线性规划数学模型，包括，利用X射线荧光录井/测试数据作为约束条件(S111)，以地层矿物类型作为决策变量(S112)，针对地层矿物含量构造目标函数(S113)；
S120，利用线性规划方法计算页岩地层矿物含量。
具体的，在一实施例中，采集井下、地面和/或实验室测量的X射线荧光录井数据。
进一步的，在一实施例中，在利用X射线荧光录井数据作为约束条件的过程中，利用X射线荧光录井/测试数据建立地层矿物模型下的常规响应不等式/等式方程作为约束条件。
进一步的，在一实施例中，根据地层矿物与元素含量关系确定目标函数的价值系数。
具体的，在一实施例中，根据表1(地层矿物中所含元素比重表)确定目标函数的价值系数。
矿物 Al Ca Fe K Mg Na S Si
石英 0 0 0 0 0 0 0 0.467
钙长石 0.194 0.144 0 0 0 0 0 0.202
方解石 0 0.4 0 0 0 0 0 0
白云石 0 0.217 0 0 0.132 0 0 0
高岭石 0.204 0.001 0.008 0.001 0.001 0.001 0 0.21
伊利石 0.132 0.005 0.048 0.045 0.012 0.004 0 0.249
蒙脱石 0.07 0.007 0.015 0.006 0.015 0.008 0 0.205
黄铁矿 0 0 0.466 0 0 0 0.535 0
表1
具体的，在一实施例中，X射线荧光录井数据响应方程用地层矿物模型来表征：
Figure BDA0001773831020000061
其中：
Yj为元素测量结果；
Vi为地层矿物含量，
Figure BDA0001773831020000062
MCij为目标函数的价值系数。
具体的，在一实施例中，MCij为表1中对应的价值系数。
进一步的，在一实施例中，通过对页岩地层矿物含量问题的一般线性规划问题转化为线性规划问题的标准形式来构造所述线性规划数学模型。
具体的，在一实施例中，线性规划问题的标准形式为：
Figure BDA0001773831020000071
进一步的，在一实施例中，利用线性规划方法中的单纯形方法计算页岩地层矿物含量。
具体的，在一实施例中，基于构造的线性规划数学模型计算页岩地层矿物含量，判断计算结果是否为最优解，如不是，则修改目标函数并再次求解。
具体的，在一实施例中，判断是否为最优解的方法：计算结果与地层实际矿物结果相比较，如果与实际矿物含量相差小于3％，即为最优解；否则重新修改目标函数。
具体的，如图2所示，在一实施例中，方法包含以下步骤：
S211，收集包含井下、地面或实验室测量的其中一种XRF数据；
S212，获取地层矿物类型，设定线性规划数学模型的决策变量；
S213，确定地层矿物与元素含量关系；
S214，根据地层矿物与元素含量关系确定目标函数中的价值系数；
S220，利用XRF数据响应为决策变量施加约束条件，建立不等式方程，获取线性规划数学模型的不等式约束条件，构建所求解变量的极值目标函数，建立线性规划数学模型；
S230，利用线性规划法计算地层矿物含量；
S240，判断S230中所求解是否存在唯一最优解，如果不存在最优解，修改目标函数(返回步骤S220)并重新计算(S230)，直到获取最优解；
S250，如果是最优解，输出地层矿物含量计算结果。
进一步的，考虑到地层矿物种类繁多，为了在满足研究分析需求的前提下简化计算过程以及清晰化计算结果，在一实施例中，根据研究分析需求将地层矿物归纳为几大类，这样最终输出的计算结果就是地层中各大类矿物的含量。
具体的，在一实施例中，把地层矿物归纳为泥质、硅质、钙质和铁质矿物，其中：
泥质矿物包含伊利石、绿泥石、蒙脱石、高岭石；
硅质矿物包含石英和长石；
钙质包含白云石和方解石；
铁质矿物包含黄铁矿、赤铁矿。
具体的，根据本发明一实施例的方法，在一具体应用场景中，某地层包含高岭石、伊利石、砂岩、长石、方解石、白云岩、黄铁矿成分，即线性规划中基解变量有7个未知数为决策变量，用8个元素测量结果为不等式约束条件和1个等式约束方程，目标函数中的价值系数根据表1得出，求解出页岩地层7种矿物含量，最后归纳为硅质、钙质、泥质和黄铁矿。
表2为某地层利用线性规划求解地层矿物含量，3680-3697.5米计算出以砂岩、泥岩为主，含有少量的黄铁矿；3713-3715米计算出以灰质、砂岩、泥岩为主，含有少量的黄铁矿。
深度 Mg Al Si P S K Ca Fe 硅质 钙质 泥质 黄铁矿
3680 0.082873 0.133949 0.424894 0.001302 0.008674 0.037432 0.13047 0.036466 0.851976 0 0.131811 0.016213
36805 0063735 0139095 0459276 0001573 0014661 0042302 006634 0043456 098346 0 0 001654
3681 0.073063 0.166997 0.420682 0.00062 0.012131 0.060872 0.059654 0.044409 0.823214 0 0.176786 0
3681.5 0.058857 0.140451 0.503445 0.00148 0.012512 0.037206 0.100109 0.033616 1 0 0 0
3682 0.07585 0.140995 0.43087 0.001426 0.008794 0.042531 0.122801 0.031696 0.859416 0 0.140584 0
3682.5 0.079048 0.133827 0.448973 0.001564 0.01202 0.037478 0.130846 0.033723 0.948774 0 0.028759 0.022467
3683 0.073013 0.118301 0.432835 0.001565 0.010985 0.036964 0.134277 0.032643 0.885665 0 0.093802 0.020533
3683.5 0.074757 0.111573 0.425426 0.001577 0.00976 0.036485 0.158921 0.030821 0.838233 0 0.161767 0
3684 0.073157 0.124994 0.427751 0.001183 0.009795 0.037362 0.142651 0.031119 0.84728 0 0.15272 0
3684.5 0.08113 0.115903 0.444318 0.00159 0.010472 0.03515 0.134481 0.033177 0.928743 0 0.051683 0.019574
3685 0.072892 0.08657 0.415521 0.000481 0.008812 0.031234 0.128989 0.031598 0.816403 0 0.167126 0.016471
3685.5 0.078546 0.119508 0.440602 0.001514 0.010131 0.03629 0.13406 0.034115 0.914061 0 0.067003 0.018936
3686 0.082786 0.085733 0.404656 0.001314 0.010365 0.035422 0.172691 0.030455 0.757416 0 0.242584 0
3686.5 0.077608 0.103558 0.500916 0.00146 0.014541 0.035312 0.116982 0.044704 1 0 0 0
3687 0.076005 0.108875 0.440732 0.001515 0.009628 0.036279 0.13814 0.031575 0.89779 0 0.10221 0
3687.5 0.058053 0.116073 0.526393 0.000526 0.006485 0.035366 0.105513 0.027601 1 0 0 0
3688 0.066947 0.069536 0.430818 0.001366 0.007807 0.03155 0.166809 0.026357 0.859214 0 0.140786 0
3688.5 0.077049 0.096345 0.439121 0.001267 0.011425 0.034418 0.155268 0.031697 0.910301 0 0.068344 0.021355
3689 0.076417 0.119103 0.500484 0.001497 0.011698 0.036357 0.111805 0.037939 1 0 0 0
3689.5 0.078921 0.100324 0.431851 0.001324 0.009606 0.035844 0.146392 0.03057 0.863233 0 0.136767 0
3690 0.093507 0.07375 0.404108 0.001365 0.00844 0.032771 0.180709 0.030096 0.755284 0 0.244716 0
3690.5 0.089138 0.052439 0.377263 0.001356 0.008693 0.031834 0.194178 0.029414 0.596026 0 0.397265 0.006709
3691 0.075083 0.132378 0.514334 0.001288 0.014294 0.036606 0.089172 0.044718 1 0 0 0
3691.5 0.09179 0.037042 0.3866 0.001136 0.007377 0.029038 0.216335 0.024611 0.678213 0.027377 0.280621 0.013789
3692 0.079611 0.059829 0.444842 0.001528 0.015441 0.028857 0.133904 0.042353 0.913782 0 0.086218 0
3692.5 0.077099 0.112482 0.517004 0.001259 0.012905 0.0358 0.097883 0.037547 1 0 0 0
3693 0.095718 0.085883 0.40872 0.001447 0.009053 0.034844 0.170416 0.030821 0.790797 0 0.192281 0.016921
3693.5 0.081095 0.081598 0.434858 0.001409 0.013994 0.032857 0.1508 0.038717 0.897787 0 0.076056 0.026157
3694 0.069988 0.123106 0.529364 0.000644 0.012925 0.035193 0.050511 0.043694 1 0 0 0
3694.5 0.069045 0.155958 0.426511 0.000529 0.022333 0.052583 0.034264 0.038582 0.845462 0 0.154538 0
3695 0.072771 0.141219 0.440926 0.001591 0.016146 0.041523 0.090373 0.043462 0.924095 0 0.045726 0.030179
3695.5 0.097519 0.087575 0.397091 0.001377 0.00978 0.035268 0.159547 0.032154 0.747475 0 0.234245 0.01828
3696 0.074432 0.118412 0.424225 0.001104 0.014762 0.037281 0.101324 0.044144 0.858326 0 0.114081 0.027593
3696.5 0.076338 0.127421 0.444334 0.001308 0.016679 0.037518 0.095873 0.040266 0.937882 0 0.030943 0.031176
3697 0.076045 0.141322 0.455127 0.001285 0.017658 0.040082 0.084754 0.034881 0.954683 0 0.045317 0
3697.5 0.076024 0.127881 0.440186 0.000558 0.015921 0.035768 0.095105 0.044119 0.920941 0 0.0493 0.029759
3713 0.038943 0.048395 0.266117 0.005392 0.003844 0.026639 0.304412 0.016994 0.377778 0.260573 0.361649 0
3713.5 0.016641 0.036849 0.170764 0.007209 0.005084 0.021533 0.348297 0.013478 0.216817 0.503856 0.279159 0.000168
3714 0.045156 0.050372 0.275636 0.003808 0.022491 0.035889 0.210265 0.048632 0.386758 0.189596 0.381606 0.042039
3714.5 0.034268 0.028625 0.111108 0.007871 0.005492 0.020189 0.356363 0.011981 0.122293 0.657478 0.216856 0.003373
3715 0036473 003274 0107284 0005071 0002405 0023449 0348871 0008709 0115563 0662751 0221686 0
表2
本发明利用XRF资料，通过构造地层矿物模型下的元素响应方程，利用线性规划方法计算地层矿物含量。通过构建适当的目标函数，利用测井响应方程的不等式约束和等式约束，应用线性规划法有利于快速、准确地反演地层体积含量，减少了用元素测井等费用昂贵的测井项目，节省了费用和时间，为加快国内页岩地层勘探、开发起积极作用。
应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构、处理步骤或材料，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。
说明书中提到的“一实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一实施例”并不一定均指同一个实施例。
虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。本发明所述的方法还可有其他多种实施例。在不背离本发明实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。

Claims (6)

1.一种计算地层矿物含量的方法，其特征在于，构造线性规划数学模型，利用线性规划方法计算地层矿物含量，其中，通过对页岩地层矿物含量问题的一般线性规划问题转化为线性规划问题的标准形式来构造所述线性规划数学模型，包括：
利用X射线荧光录井数据作为约束条件；
以地层矿物类型作为决策变量；
针对地层矿物体积含量构造目标函数，其中，X射线荧光录井数据响应方程用地层矿物模型来表征，以利用所述X射线荧光录井数据作为所述约束条件：
Figure FDA0003780779450000011
其中，Yj表示元素测量结果，Vi表示地层矿物含量，
Figure FDA0003780779450000012
MCij表示价值系数，所述价值系数根据地层矿物与元素含量关系来确定，其中，线性规划问题的标准形式为：
Figure FDA0003780779450000013
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用X射线荧光录井数据作为约束条件，其中，采集井下、地面录井和/或实验室测量的X射线荧光数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用X射线荧光录井数据作为约束条件，其中，利用X射线荧光录井数据建立地层矿物模型下的常规响应不等式/等式方程作为约束条件。
4.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，其特征在于，利用线性规划方法中的单纯形方法计算页岩地层矿物含量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，利用线性规划方法中的单纯形方法计算页岩地层矿物含量，其中：
判断计算结果是否为最优解，其中，计算结果与地层实际矿物结果相比较，如果与实际矿物含量相差小于3％，即为最优解；
如不是最优解，则修改目标函数并再次求解。
6.根据权利要求1～3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
把地层矿物归纳为泥质、硅质、钙质和铁质矿物，其中：
泥质矿物包含伊利石、绿泥石、蒙脱石、高岭石；
硅质矿物包含石英和长石；
钙质包含白云石和方解石；
铁质矿物包含黄铁矿、赤铁矿。
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