CN111379552A - 基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法 - Google Patents
基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111379552A CN111379552A CN202010145156.4A CN202010145156A CN111379552A CN 111379552 A CN111379552 A CN 111379552A CN 202010145156 A CN202010145156 A CN 202010145156A CN 111379552 A CN111379552 A CN 111379552A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- shale
- division
- shale gas
- target window
- horizontal well
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000010187 selection method Methods 0.000 title claims abstract description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 17
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims description 37
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims description 37
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 18
- 230000008021 deposition Effects 0.000 claims description 10
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 2
- 239000010410 layer Substances 0.000 description 56
- 235000010755 mineral Nutrition 0.000 description 29
- 230000008859 change Effects 0.000 description 20
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 8
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 230000033116 oxidation-reduction process Effects 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- 208000035126 Facies Diseases 0.000 description 4
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 4
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 4
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 235000013619 trace mineral Nutrition 0.000 description 4
- 239000011573 trace mineral Substances 0.000 description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 235000014510 cooky Nutrition 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 208000001130 gallstones Diseases 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 3
- 238000002679 ablation Methods 0.000 description 2
- 230000008512 biological response Effects 0.000 description 2
- 229910001748 carbonate mineral Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 201000001883 cholelithiasis Diseases 0.000 description 2
- 239000010433 feldspar Substances 0.000 description 2
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 2
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 2
- 230000000717 retained effect Effects 0.000 description 2
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 2
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 239000011229 interlayer Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B47/00—Survey of boreholes or wells
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，所述方法包括以下步骤：(1)从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应等方面，识别层序划分标志，开展高频层序地层划分；(2)在五级旋回划分基础上，开展页岩亚层划分与对比；(3)选择地质与工程关键参数，建立页岩储层综合评价指数；(4)求取各亚层储层综合评价指数，确定页岩气水平井最优靶窗。本发明的有益效果是通过页岩高精度层序地层划分和储层综合评价，实现页岩气水平井最优靶窗定量化确定，以最大化提高单井产量。
Description
技术领域
本发明属于页岩气勘探开发技术领域，具体说涉及一种基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法。
背景技术
我国海相页岩气资源丰富，目前已在四川盆地及周缘地区的五峰组-龙马溪组实现了大规模商业开发。国内外页岩气井钻探表明，水平井靶窗选择对单井产量影响巨大，水平井最优靶窗钻遇率越高，单井产量越高，越利于长期高产、稳产。海相页岩普遍为深水细粒沉积，与常规砂岩、碳酸盐岩储层以及陆相泥页岩储层明显不同，其岩性较均一、内部夹层少，较难准确识别小层划分界面，造成海相页岩高精度地层划分难度大，同时影响了水平井靶窗选择。针对地层精细划分和页岩气水平井靶窗选择，前人开展了一定的研究工作，截止目前，形成了旋回结构法小层划分对比方法、页岩非均质性划分与对比方法、海相页岩层序识别方法、高分辨率层序地层划分与对比、页岩气水平井靶窗选择方法等多种方法，根据高分辨率层序地层、旋回结构、非均质性、沉积学等研究，部分学者将五峰组-龙马溪组底部页岩段划分为9个小层，提出底部的①—⑤小层为勘探开发甜点段，部分学者根据地层精细评价，认识到①—③小层的页岩气成藏物质基础和富集条件明显优于④—⑤小层，是页岩气勘探开发甜点段。
上述研究，定性地将水平井靶窗确定于某几个小层，厚度跨度相对较大，没有在等时格架下进一步细分亚层，也未开展储层定量化评价，以定量化确定水平井最优靶窗。随着页岩气勘探开发程度的增高，逐渐发现同一水平井沿同一小层的不同部位穿越时，其页岩气地质条件、富集程度仍有差异，后期通过生产测井，证实同一小层不同部位对单井产量贡献差异悬殊，表明小层内部仍然具有较强非均质性，影响着单井产能高低，因此，需要开展更精细的亚层划分和更深入的储层综合评价，定量化确定水平井最优靶窗，以指导水平井钻探和提高单井产量。
发明内容
本发明旨在针对上述现有技术的缺陷和不足，提供基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，以实现页岩气水平井最优靶窗定量化确定，最大化提高单井产量。
为达到上述目的，本发明提供的技术方案包括以下步骤：
(1)从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应等方面，识别层序划分标志，开展高频层序地层划分。
具体地，选择岩心、各项录取资料齐全的页岩气井，对目的层进行精细岩心描述，从沉积学响应特征等方面识别岩性岩相转换面、岩石颜色变化面、剥蚀面、滞留沉积物等层序划分标志。
具体地，根据岩心精细描述，从古生物学响应特征等方面识别古生物种类及含量变化面等层序划分标志。
具体地，根据岩心TOC测试资料，分析纵向上TOC变化规律，识别层序划分标志。根据岩心元素地球化学测试资料，分析纵向上微量元素、常量元素变化规律，依据反映古氧化-还原条件、古盐度、古气候变化的元素含量或元素间比值的变化，识别层序划分标志。
具体地，根据测井响应特征，筛选旋回性清晰的敏感测井曲线，分析纵向变化规律，识别沉积旋回和层序划分标志。
具体地，从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应特征等方面，开展多参数旋回性分析，选择旋回一致性高的参数，根据其层序划分标志，确定高频层序界面，划分三级、四级、五级旋回，建立单井高频层序地层柱状图。通过研究区多口页岩气井高频层序地层划分，建立高频层序地层对比格架。
(2)在五级旋回划分基础上，开展页岩亚层划分与对比。
每一次海进和海退过程中，由于海水深度、古生产力、物源供给、古气候、氧化还原条件、古盐度等方面存在差异，沉积的页岩在矿物组成、有机质丰度、元素地化、测井响应等方面有明显不同，这是造成同一小层不同部位页岩品质、含气性和产气量差异较大的主要原因。五级旋回能很好地识别海平面升降的高频变化，在高频层序地层对比格架中，依据五级旋回每一次高频海进、海退，可以将页岩小层进一步精细划分为多个亚层，每一亚层内部的页岩沉积特征、地化特征、储集特征、岩矿特征、岩石力学特征、含气性特征等具有稳定性。
(3)选择地质与工程关键参数，建立页岩储层综合评价指数。
页岩气水平井靶窗的选择，一方面须从地质角度选择页岩气最富集层段，另一方面须从工程角度选择最利于储层充分压裂改造的层段，只有两者结合，才能实现单井产量最大化和充分动用页岩气资源。因此，需要从地质和工程角度优选关键参数，开展储层综合评价，以综合确定页岩气水平井最优靶窗。地质角度的关键参数主要包括TOC、孔隙度、含气量；工程角度的关键参数主要包括脆性矿物含量。根据TOC、孔隙度、含气量、脆性矿物含量四项关键参数，将数据归一化后，建立储层综合评价指数P，利用P值开展储层定量化综合评价。
具体地，所述的TOC为页岩气井海相页岩有机质丰度，可通过岩心实验分析和测井解释获得。
具体地，所述的孔隙度为页岩气井海相页岩孔隙度，可通过岩心实验分析和测井解释获得。
具体地，所述的含气量为页岩气井海相页岩含气量，可通过岩心实验分析和测井解释获得。
具体地，所述的脆性矿物为页岩气井海相页岩脆性矿物，为石英矿物、长石矿物、碳酸盐矿物三者含量之和，可通过岩心实验分析和测井解释获得。
具体地，所述的四项关键参数数据归一化公式如下：
PTOC＝TOC/4％
P孔隙度＝孔隙度/4％
P含气量＝含气量/4％
P脆性矿物含量＝脆性矿物含量/100％
式中：
PTOC为TOC归一化值，最大值取1；P孔隙度为孔隙度归一化值，最大值取1；P含气量为含气量归一化值，最大值取1；P脆性矿物含量为脆性矿物含量归一化值，最大值取1。
具体地，所述的储层综合评价指数P计算公式如下：
P＝(PTOC+P孔隙度+P含气量+P脆性矿物含量)/4×100％
式中：
P为储层综合评价指数，P值越大，储层综合评价越好，反之则相反。
(4)求取各亚层储层综合评价指数，选择页岩气水平井最优靶窗。
根据步骤(3)的方法，获取页岩气井P值数据，结合步骤(2)的亚层划分，分别计算各亚层的P值平均值，对各亚层的P平均值按照由大到小排序，排名前2的亚层，储层综合评价最优越，选择为页岩气水平井最优靶窗。
与现有技术相比，本发明产生的有益效果是：
本发明提供的基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，针对海相页岩岩性较均一、高精度地层划分难度大的难点，以层序地层学、沉积学为理论基础，从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应等方面，识别层序划分标志，开展多参数旋回性分析，确定高频层序界面，划分三级、四级、五级旋回，建立高频层序地层对比格架，依据五级旋回的高频海进、海退，将页岩小层进一步精细划分为多个亚层；针对目前水平井靶窗缺乏定量化确定的难点，从地质和工程角度选择了TOC、孔隙度、含气量、脆性矿物含量四项关键参数，将数据归一化后，建立储层综合评价指数P，利用P值开展储层定量化综合评价，最后求取各亚层P值，选择P值排名前2的亚层为页岩气水平井最优靶窗。
本发明利用高频层序地层对页岩进行了精细亚层划分，建立了储层综合评价指数以开展储层综合评价，实现了定量化确定水平井最优靶窗，能有效指导页岩气水平井钻探和提高单井产量。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为本发明实施例的高频层序地层及亚层划分柱状图；
图3为本发明实施例的页岩气水平井最优靶窗选择柱状图。
具体实施方式
下面结合具体实施例及附图对本发明作进一步的详细描述：
如图1所示，本实施例提供一种基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，包括如下步骤：
S101：从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应等方面，识别层序划分标志，开展高频层序地层划分。
具体地，选择岩心、各项录取资料齐全的页岩气井，对目的层进行精细岩心描述，从沉积学响应特征等方面识别岩性岩相转换面、岩石颜色变化面、剥蚀面、滞留沉积物等层序划分标志。
具体地，根据岩心精细描述，从古生物学响应特征等方面识别古生物种类及含量变化面等层序划分标志。
具体地，根据岩心TOC测试资料，分析纵向上TOC变化规律，识别层序划分标志。根据岩心元素地球化学测试资料，分析纵向上微量元素、常量元素变化规律，依据反映古氧化-还原条件、古盐度、古气候变化的元素含量或元素间比值的变化，识别层序划分标志。
具体地，根据测井响应特征，筛选旋回性清晰的敏感测井曲线，分析纵向变化规律，识别沉积旋回和层序划分标志。
具体地，从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应特征等方面，开展多参数旋回性分析，选择旋回一致性高的参数，根据其层序划分标志，确定高频层序界面，划分三级、四级、五级旋回，建立单井高频层序地层柱状图。通过研究区多口页岩气井高频层序地层划分，建立高频层序地层对比格架。
S102：在五级旋回划分基础上，开展页岩亚层划分与对比。
每一次海进和海退过程中，由于海水深度、古生产力、物源供给、古气候、氧化还原条件、古盐度等方面存在差异，沉积的页岩在矿物组成、有机质丰度、元素地化、测井响应等方面有明显不同，这是造成同一小层不同部位页岩品质、含气性和产气量差异较大的主要原因。五级旋回能很好地识别海平面升降的高频变化，在高频层序地层对比格架中，依据五级旋回每一次高频海进、海退，可以将页岩小层进一步精细划分为多个亚层，每一亚层内部的页岩沉积特征、地化特征、储集特征、岩矿特征、岩石力学特征、含气性特征等具有稳定性。
S103：选择地质与工程关键参数，建立页岩储层综合评价指数。
页岩气水平井靶窗的选择，一方面须从地质角度选择页岩气最富集层段，另一方面须从工程角度选择最利于储层充分压裂改造的层段，只有两者结合，才能实现单井产量最大化和充分动用页岩气资源。因此，需要从地质和工程角度优选关键参数，开展储层综合评价，以综合确定页岩气水平井最优靶窗。地质角度的关键参数主要包括TOC、孔隙度、含气量；工程角度的关键参数主要包括脆性矿物含量。根据TOC、孔隙度、含气量、脆性矿物含量四项关键参数，将数据归一化后，建立储层综合评价指数P，利用P值开展储层定量化综合评价。
具体地，所述的TOC为页岩气井海相页岩有机质丰度，可通过岩心实验分析和测井解释获得。
具体地，所述的孔隙度为页岩气井海相页岩孔隙度，可通过岩心实验分析和测井解释获得。
具体地，所述的含气量为页岩气井海相页岩含气量，可通过岩心实验分析和测井解释获得。
具体地，所述的脆性矿物为页岩气井海相页岩脆性矿物，为石英矿物、长石矿物、碳酸盐矿物三者含量之和，可通过岩心实验分析和测井解释获得。
具体地，所述的四项关键参数数据归一化公式如下：
PTOC＝TOC/4％
P孔隙度＝孔隙度/4％
P含气量＝含气量/4％
P脆性矿物含量＝脆性矿物含量/100％
式中：
PTOC为TOC归一化值，最大值取1；P孔隙度为孔隙度归一化值，最大值取1；P含气量为含气量归一化值，最大值取1；P脆性矿物含量为脆性矿物含量归一化值，最大值取1。
具体地，所述的储层综合评价指数P计算公式如下：
P＝(PTOC+P孔隙度+P含气量+P脆性矿物含量)/4×100％
式中：
P为储层综合评价指数，P值越大，储层综合评价越好，反之则相反。
S104：求取各亚层储层综合评价指数，选择页岩气水平井最优靶窗。
根据步骤S103的方法，获取页岩气井P值数据，结合步骤S102的亚层划分，分别计算各亚层的P值平均值，对各亚层的P平均值按照由大到小排序，排名前2的亚层，储层综合评价最优越，选择为页岩气水平井最优靶窗。
下面以四川盆地东南缘东胜构造带S井为例，结合图2、图3，详细地说明采用本发明选择页岩气水平井靶窗的过程。
S井的目的层为上奥陶统五峰组-下志留统龙马溪组底部黑色页岩，为典型的海相页岩储层。该井在五峰组-龙马溪组一段进行了连续取心，心长151.7m，开展了岩石学、地球化学、储层物性、含气性等方面2000余项次分析化验，同时录井、测井项目齐全，具备开展高频层序地层及亚层划分、页岩气水平井靶窗选择的良好条件。
(1)从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应等方面，识别层序划分标志，开展高频层序地层划分。
根据岩心精细描述，S井沉积学方面的层序划分识别标志主要为岩性、颜色突变界面。该井五峰组-龙马溪组一段岩性主要为灰黑色页岩，在顶部发育0.4m厚观音桥段深灰色含介壳灰质泥岩，在龙马溪组一段中部夹3层灰色泥质粉砂岩、上部夹少量灰黑色含粉砂泥岩，可作为层序划分识别标志。
根据岩心精细描述，S井古生物学层序划分识别标志主要为笔石的种类及含量。五峰组-龙马溪组一段页岩发育大量笔石化石，发育凯迪阶WF2带至埃隆阶LM7带共计4个阶10个笔石带，生物带完整连续，笔石含量自下而上呈现降低趋势。不同的笔石带和笔石含量代表了不同沉积环境和水体深度，可作为层序划分识别标志。
根据岩心样品实验分析，S井地球化学方面的层序划分识别标志主要为TOC、微量元素、常量元素变化面。S井五峰组-龙马溪组一段页岩TOC自下而上呈现先增大、后减小的趋势，高TOC一般形成于水体安静、强还原的深水沉积环境，低TOC一般形成于水体动荡、弱还原-氧化的浅水沉积环境，可作为层序划分识别标志。S井五峰组-龙马溪组一段页岩微量元素、常量元素自下而上具有一定的变化规律，可作为层序划分识别标志。具体地，反映古氧化-还原条件的参数有Th/U,反映古盐度的参数有Sr/Ba、Fe/Mn，反映古气候变化的参数有Al/Ti，反映粉砂含量变化的参数有Si/Al。
根据测井响应特征，S井测井响应方面的层序划分识别标志主要为GR、AC、DEN曲线。S井五峰组-龙马溪组一段页岩GR曲线纵向变化较明显、旋回性清晰，为识别层序界面的重要标志。AC和DEN曲线纵向上具有一定旋回性，在特殊层段变化特征明显，可作为层序划分识别标志。
根据上述识别标志，开展S井五峰组-龙马溪组一段页岩多参数旋回性分析，选择旋回一致性高的参数，根据其层序划分标志，确定高频层序界面，划分三级、四级、五级旋回，建立单井高频层序地层柱状图(图2)。
(2)在五级旋回划分基础上，开展页岩亚层划分与对比。
依据五级旋回每一次高频海进、海退，可以将五峰组-龙马溪组一段9个小层进一步精细划分为22个亚层(图2)，每一亚层内部的页岩沉积特征、地化特征、储集特征、岩矿特征、岩石力学特征、含气性特征等具有稳定性。
(3)选择地质与工程关键参数，建立页岩储层综合评价指数。
S井选择的关键地质参数主要包括TOC、孔隙度、含气量，关键工程参数主要包括脆性矿物含量。根据测井解释的TOC、孔隙度、含气量、脆性矿物含量四项关键参数，将数据归一化后，建立储层综合评价指数P，利用P值开展储层定量化综合评价(图3)。
具体地，所述的四项关键参数数据归一化公式如下：
PTOC＝TOC/4％
P孔隙度＝孔隙度/4％
P含气量＝含气量/4％
P脆性矿物含量＝脆性矿物含量/100％
式中：
PTOC为TOC归一化值，最大值取1；P孔隙度为孔隙度归一化值，最大值取1；P含气量为含气量归一化值，最大值取1；P脆性矿物含量为脆性矿物含量归一化值，最大值取1。
具体地，所述的储层综合评价指数P计算公式如下：
P＝(PTOC+P孔隙度+P含气量+P脆性矿物含量)/4×100％
式中：
P为储层综合评价指数，P值越大，储层综合评价越好，反之则相反。
(4)求取各亚层储层综合评价指数，选择页岩气水平井最优靶窗。根据步骤(3)获取的S井的P值数据，结合步骤(2)划分的22个亚层，分别计算各亚层的P值平均值，对各亚层的P平均值按照由大到小排序，结果表明S井的②亚层以及①-2亚层分别排名第1、第2，储层综合评价最优越，选择为S井水平井最优靶窗(图3)。
Claims (5)
1.基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，其特征在于，包含以下步骤：
(1)从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应方面，识别层序划分标志，开展高频层序地层划分；
(2)在五级旋回划分基础上，开展页岩亚层划分与对比；
(3)选择地质与工程关键参数，建立页岩储层综合评价指数；
(4)求取各亚层储层综合评价指数，确定页岩气水平井最优靶窗。
2.根据权利要求1所述的基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，其特征在于，所述步骤(1)中，从沉积学、古生物学、地球化学、测井响应特征方面，开展多参数旋回性分析，选择旋回一致性高的参数，根据其层序划分标志，确定高频层序界面，划分三级、四级、五级旋回，建立单井高频层序地层柱状图。通过研究区多口页岩气井高频层序地层划分，建立高频层序地层对比格架。
3.根据权利要求1所述的基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，其特征在于，所述步骤(2)中，依据五级旋回每一次高频海进、海退，可以将页岩小层进一步精细划分为多个亚层，每一亚层内部的页岩沉积特征、地化特征、储集特征、岩矿特征、岩石力学特征、含气性特征等具有稳定性。
4.根据权利要求1所述的基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，其特征在于，所述步骤(3)中，从地质角度和工程角度选择TOC、孔隙度、含气量、脆性矿物含量四项关键参数，将数据归一化后，建立储层综合评价指数P，利用P值开展储层定量化综合评价。
5.根据权利要求1所述的基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法，其特征在于，所述步骤(4)中，根据步骤(3)的方法，获取页岩气井P值数据，结合步骤(2)的亚层划分，分别计算各亚层的P值平均值，对各亚层的P平均值按照由大到小排序，排名前2的亚层，储层综合评价最优越，选择为页岩气水平井最优靶窗。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010145156.4A CN111379552B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010145156.4A CN111379552B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111379552A true CN111379552A (zh) | 2020-07-07 |
| CN111379552B CN111379552B (zh) | 2023-06-02 |
Family
ID=71221482
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010145156.4A Active CN111379552B (zh) | 2020-03-04 | 2020-03-04 | 基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111379552B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112523744A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-19 | 大庆油田有限责任公司 | 一种薄差层水平井井位设计及实时跟踪导向方法 |
| CN112989257A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-06-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 海相页岩油气储层的产气量测定方法 |
| CN113047831A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-06-29 | 西南石油大学 | 一种页岩层序划分方法 |
| CN114109374A (zh) * | 2020-08-31 | 2022-03-01 | 中国石油天然气股份有限公司 | 页岩气储层靶窗位置的确定方法及装置 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106703798A (zh) * | 2016-12-31 | 2017-05-24 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司勘探开发研究院 | 页岩非均质性划分与对比方法 |
| CN107515957A (zh) * | 2016-06-17 | 2017-12-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 泥页岩层序地层划分方法 |
| CN107558992A (zh) * | 2017-10-25 | 2018-01-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种页岩气水平井靶窗选择方法 |
| CN107676085A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-09 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 一种海相页岩气水平井测井产能预测方法 |
| CN107688206A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-02-13 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 一种高分辨率层序地层划分与对比方法 |
| CN107817260A (zh) * | 2016-09-14 | 2018-03-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种泥页岩高频层序识别方法 |
| US10190998B1 (en) * | 2018-08-29 | 2019-01-29 | Research Institute Of Petroleum Exploration & Development, Dagang Oil Field Of Cnpc | Method and device for evaluating and predicting a shale oil enrichment areas of fault lacustrine basins |
| CN109581509A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 旋回结构法小层划分对比的方法 |
-
2020
- 2020-03-04 CN CN202010145156.4A patent/CN111379552B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107515957A (zh) * | 2016-06-17 | 2017-12-26 | 中国石油化工股份有限公司 | 泥页岩层序地层划分方法 |
| CN107817260A (zh) * | 2016-09-14 | 2018-03-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种泥页岩高频层序识别方法 |
| CN106703798A (zh) * | 2016-12-31 | 2017-05-24 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司勘探开发研究院 | 页岩非均质性划分与对比方法 |
| CN107688206A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-02-13 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 一种高分辨率层序地层划分与对比方法 |
| CN107676085A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-02-09 | 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 | 一种海相页岩气水平井测井产能预测方法 |
| CN107558992A (zh) * | 2017-10-25 | 2018-01-09 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种页岩气水平井靶窗选择方法 |
| US10190998B1 (en) * | 2018-08-29 | 2019-01-29 | Research Institute Of Petroleum Exploration & Development, Dagang Oil Field Of Cnpc | Method and device for evaluating and predicting a shale oil enrichment areas of fault lacustrine basins |
| CN109581509A (zh) * | 2018-11-15 | 2019-04-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 旋回结构法小层划分对比的方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 喻艺等: "黔南大贵州滩早三叠世高频旋回堆积型式及其与地球轨道参数变化周期的关系", 《中国区域地质》 * |
| 焦方正: "页岩气"体积开发"理论认识、核心技术与实践", 《天然气工业》 * |
| 邓媛等: "姬塬油田铁边城区延长组长2油层组地层精细划分与对比", 《中国西部科技》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114109374A (zh) * | 2020-08-31 | 2022-03-01 | 中国石油天然气股份有限公司 | 页岩气储层靶窗位置的确定方法及装置 |
| CN114109374B (zh) * | 2020-08-31 | 2023-07-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 页岩气储层靶窗位置的确定方法及装置 |
| CN112523744A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-19 | 大庆油田有限责任公司 | 一种薄差层水平井井位设计及实时跟踪导向方法 |
| CN112989257A (zh) * | 2020-12-11 | 2021-06-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 海相页岩油气储层的产气量测定方法 |
| CN112989257B (zh) * | 2020-12-11 | 2023-09-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 海相页岩油气储层的产气量测定方法 |
| CN113047831A (zh) * | 2021-05-12 | 2021-06-29 | 西南石油大学 | 一种页岩层序划分方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111379552B (zh) | 2023-06-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111379552A (zh) | 基于高频层序地层学的海相页岩气水平井靶窗选择方法 | |
| CN104612675B (zh) | 一种碳酸盐岩地层随钻岩性快速识别方法 | |
| CN105275456B (zh) | 一种利用测井资料识别优质泥页岩的方法 | |
| CA2759523A1 (en) | Source rock volumetric analysis | |
| CN107505344A (zh) | 利用“最小二乘积”法的岩性解释方法 | |
| CN103616731A (zh) | 一种油气勘探中蚀变火山岩有效储层确定方法及装置 | |
| CN111058837A (zh) | 一种基于多元逐步回归的页岩油岩性评价方法 | |
| CN112016753A (zh) | 基于三元耦合的变质岩潜山产能预测方法 | |
| CN105572757A (zh) | 一种描述煤系细粒沉积结构的方法 | |
| CN112832738B (zh) | 一种碎屑岩累计生烃强度确定方法及甜点层的识别与评价方法 | |
| CN110656922B (zh) | 基于笔石带特征的页岩等时地层测井划分方法及系统 | |
| CN111622751B (zh) | 一种基于气体碳同位素的页岩气甜点评价方法 | |
| CN110688781B (zh) | 一种低渗非均质气藏储层测井解释方法 | |
| CN104358564A (zh) | 一种构造成因泥岩裂缝预测方法 | |
| CN114139242A (zh) | 基于岩相的水淹层测井评价方法 | |
| CN111580183A (zh) | 一种古湖泊水深定量还原的方法 | |
| CN112228050B (zh) | 一种定量评价致密油储层宏观非均质性的方法及其应用 | |
| CN115204563A (zh) | 一种适用于砂岩型铀矿找矿目标层的评价方法 | |
| Pierce et al. | Identifying landing zones utilizing high-resolution X-ray fluorescence (XRF) chemostratigraphy | |
| Sun et al. | Paleosalinity and lake level fluctuations of the 3rd Member of Paleogene Shahejie Formation, Chezhen Sag, Bohai Bay Basin | |
| Wang et al. | Evaluation of oil shale resources based on geochemistry and logging in Tuanyushan, Qaidam Basin, Northwest China. | |
| CN114137180A (zh) | 高-过成熟烃源岩原始有机质类型的恢复方法 | |
| Maynard | Correlation of bioturbated facies, chemostratigraphy, total organic carbon, and sequence stratigraphy in the Woodford Shale of south central Oklahoma | |
| Yan et al. | A log-based method for fine-scale evaluation of lithofacies and its applications to the Gulong shale in the Songliao Basin, Northeast China | |
| Hazell | Utility of instrumented indentation for the optimization of horizontal wellbore completions with examples from the Montney formation of Alberta and British Columbia |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |