CN111556974A - 利用岩石物理学和地震反演测绘储层的化学地层学特征 - Google Patents
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Abstract
一种确定新井的位置的方法，该方法包括：将来自井钻屑和井岩心的数据化学地层学分析(44)与储层(R)中的井位置(22、24、26)处的高分辨率弹性电缆数据(42)相关联；在岩石物理学分析(45)期间进行叠前和/或叠后反演，从而确定合适的地震属性以用于测绘所需的化学地层学性质；由井数据得到多属性模板(T)，以根据储层的化学地层学性质来表征储层；反演一组地震数据(54)以测绘储层在三维中的化学地层学特征(56)；以及基于化学地层学特征图来确定新井的位置，并钻井。
Description
技术领域
本发明涉及地下地层的岩石物理学建模，并且更具体而言，涉及在储层的三维尺度上测绘储层的化学地层学特征，以表明储层性质从而表明烃的存在。
背景技术
在储层规划和工程中，对储层的地层的地下岩石的性质和特性以及这种岩石的性质的理解对于烃勘探和开发是重要的。岩石的性质和特性被称为岩石的岩相。地下岩石的岩相表明了地下岩石的起源，因而使得分析员能够将其与其他相邻岩层区分开。
地下岩石的性质之一是它的渗透性。渗透性是表示在给定压力下流体流过岩石的相对难易程度的量度。岩层中较高的渗透性表示诸如油、气和水之类的流体可更自由地流过特定岩层。较低的渗透性作为岩石性质则表示流体流动的难度较大。
关于地下烃储层的钻井作业程序会受到储层中的地层岩石的岩相和渗透性两者的影响。从与井眼相邻的地层的壁中提取的岩芯样品以及从利用通过在井眼下井至相邻地层的目标深度的电缆测井工具获得的测量结果中，可以获得对地球表面之下原位地层岩石的岩相和性质的了解。
如此获得的岩石的性质和岩相的测量结果表明了距离井眼仅为有限横向距离的储层中的目标深度的位置。此外，最接近井眼处的情况会对岩石的性质和岩相的测量结果具有显著影响。
储层中的井在储层中彼此隔开相当大的横向距离的位置处钻入储层中，特别是在储层开发的早期阶段更是如此。因此，来自井眼的岩石的性质和岩相的测量结果不能表示远离井眼的位置处的岩石岩相和渗透性。对远离井眼的储层位置处的岩石岩相和渗透性的直接了解只能通过在这些位置处钻出的其他且昂贵的井而直接获得。
发明内容
简言之，本发明提供了一种在地下地质结构中钻井到地下烃储层中的位置的新的且改进的方法，通过在地下烃储层的三维尺度上对地下烃储层的地层的化学地层学特征进行岩石物理学建模以表明储层性质从而表明上述位置。从储层中的井获得代表地下储层的性质的电缆测井测量结果，以用于在数据处理系统中进行处理。对电缆测井测量结果进行分析，以表明储层的性质与储层中的井深度的函数关系。对来自储层中的井的岩心和钻屑样品进行化学地层学分析，以表明化学元素的相对存在与储层中的井深度的函数关系。利用属性模板来形成储层地层中的目标属性的指征。然后，进行地层属性的地震反演，以表明位于储层中的井之间的储层区域的化学地层学性质。然后，由地下烃储层在其三维尺度上的化学地层学性质形成岩石物理学模型图，以表明位于储层中的井之间的作为有希望进行钻井的储层区域。
然后，在地下地质结构中钻井到由所测绘的岩石物理学模型表示的地下烃储层中的位置。
附图说明
图1为地下在目标位置处的三维地下地层的示意图，以用于确定表明烃的存在的储层性质。
图2为地下储层中的井的化学地层学分析的结果的示例性显示。
图3为根据本发明的多属性模板的示例性显示。
图4为根据本发明的测绘储层的化学地层学特征的方法的示意图。
图5为测绘图4的储层的化学地层学特征的方法的更详细的示意图。
图6A为测井结果的图示，其表示地层岩性和属性与地下储层中的井眼深度的函数关系。
图6B为临近地下储层中的井眼的地下地层的化学地层学性质随深度变化的图示。
图7为描述图7A和图7B之间关系的图。
图7A和图7B一起形成了基于实际储层中的井的化学地层学分析的弹性属性分析的结果的示例性显示。
图8为描述图8A和图8B之间关系的图。
图8A和图8B一起形成了根据本发明的多属性模板的另一个示例性显示。
图9为根据本发明的包括目标区域处岩层的化学地层学特征的测量结果的地下储层的输出显示图的示例。
具体实施方式
在附图中，图1为地下地质结构S或地球中地层在某一位置的图解形式的等距视图，在该位置处，存在产烃地层岩石层形式的地下烃储层R。如图1所示，产烃地层岩石层存在于几个其他地层岩石层之下，如所示出的在地表20之下且在岩石层14之上的12和16。如所示出的22、24和26处，已经钻出勘探井或生产井以通过如28和30处所示井眼穿透地层。
如上所述，从与井眼相邻的地层的壁中提取的岩芯样品可以获得对地球表面之下原位地层岩石的岩相和性质的了解。从利用通过在井眼下井至相邻地层的目标深度的电缆测井工具获得的测量结果中也可以获得对地层岩石的岩相和性质的了解。关于地下烃储层的钻井作业程序受到储层中的地层岩石的岩相、孔隙率、含水饱和度和渗透性中的每一者的影响。
然而，岩石的性质和岩相的测量结果仅表明距井眼有限的横向距离处的储层中的位置。储层中的井在储层中彼此隔开相当大的横向距离的位置处钻入储层中，特别是在储层的开发的早期阶段更是如此。因此，就目前所知，来自井眼的岩石的性质和岩相的测量结果不能表明远离井眼的位置处的岩石岩相和渗透性。
本发明提供了一种方法学，其用于测绘诸如储层R之类的地下储层的3-D化学组成，然后将这些化学特征与重要的储层属性(例如，圈闭、成熟度和源岩)相关联。将这些属性量化，从而能够对储层中的井进行钻井作业，在钻探预期的井方面具有增加的成功潜力。
化学地层学是涉及应用无机地球化学数据的储层相关技术。化学地层学已经被用于定义具有在相邻的井中可识别的独特的地球化学特征的化学地层学地带。例如，在以下文献中，结合定义具有可以在临近的井中识别的独特的地球化学特征的化学地层学地带来描述该技术：Craigie,N.W.(本申请的共同发明人)、Rees,A.、MacPherson,K.和Berman,S.,2016，“Chemostratigraphy of the Ordovician Sarah Formation,Northwest SaudiArabia:an integrated approach to reservoir correlation”，海洋和石油地质学(Marine and Petroleum Geology)，77，1056-1080。对储层R中所选择的目标井中的特定层段处采集的岩心和钻屑样品进行化学地层学分析。然后对样品进行清洁、处理和加工以除去无关物质。然后选择代表井中特定深度处的已知岩性的样品碎片以用于分析。
使用ICP-OES(电感耦合等离子体-发射光谱法)、ICP-MS(电感耦合等离子体-质谱法)和/或XRF(X射线荧光)法获得地球化学数据。分析元素周期表中从Na到U的总共45至55种元素。
在许多研究中，应用ICP-OES和ICP-MS的组合，因为ICP-OES用于生成主要元素(例如Si、Al、K、Na)和高丰度微量元素(例如Ba、Sr、Zr)的数据，而低丰度微量元素(例如Cs、Ta、Nb)和稀土元素(例如La、Ce、Gd、Yb、Lu)的浓度通过ICP-MS来获得。可供选择的分析选项为XRF。这在一些研究中是有利的，并且分析/样品制备比ICP快得多，并且通常以较低的成本获得数据。然而，缺点是所分析的元素的数量通常较少(典型地，相比于ICP的55种，XRF为约45种)，并且检测限不太有利(对于大部分元素，XRF为约1ppm至5ppm，而ICP为1ppb)。
主要元素的数据以重量％氧化物值引用。为了简单且简洁的目的，在本申请中，在说明书中提及符号而不是完整的氧化物符号。例如，使用Mn而不是MnO来标识锰数据。对于微量元素和稀土元素，数据测量的单位为ppm(百万分率)。数据可从岩芯、井壁岩芯、沟渠钻屑或井场样品获得，其中ICP和XRF分析分别仅需0.25g和3g材料。
大部分研究的下一个阶段涉及以曲线的形式绘制元素数据和比率(图2)以及基于特定元素和元素比率的变化来识别相关地带和标记。图2中示出了来自井岩石样品的示例性典型化学地层学分析的结果的显示。除了识别这样的地带/标记之外，通常可以通过随机建模来对诸如矿物学、孔隙率和渗透性之类的其他性质进行建模。例如，K和渗透性之间通常存在线性反比关系，其中K与孔闭塞伊利石相关。如果可以将K的特定浓度与伊利石的值相关联，则还可基于该元素的浓度来估计渗透性。这种属性的测绘技术形成了称为岩石物理学模板(RPT)的模板，并且(例如)在以下文献中，结合测绘常规储层性质(例如，孔隙率和饱和度)进行描述：Lubbe,R.(本申请的共同发明人)和El Mardi,M.，2015，“Rock PhysicsGuided Quantitative Seismic Inversion”第三届EAGE岩石物理学研讨会，土耳其伊斯坦布尔。
图2为来自储层中的共同层段上的以下元素的相对存在随深度变化的化学地层学分析的结果的示例：元素铷(Rb)、铯(Cs)、镧(Ln)和铈(Ce)的存在；以及元素钠/铝、钪/铝、镓/铝、铷/铝、钾/铁、铷/钾、钠/钾、钪/钾、铁/钙、钙/锶、锶/镁和铁/镁的相对存在的比率。应当理解，图2中所示的结果为示例，并且也可使用其他元素的相对存在以及其他元素的相对存在的比率。
下表为来自化学地层学分析的结果的示例，该化学地层学分析描述了在示出铝(Al)、锰(Mn)、镁(Mg)、钙(Ca)、锶(Sr)、钾(K)、硅(Si)、铁(Fe)、钠(Na)、钪(Sc)、镓(Ga)和铷(Rb)的示例性井中的共同层段上，一些元素的相对存在随离散深度的变化。同样地，应当理解，下表中所示的结果为示例，并且也可使用其他元素的相对存在以及其他元素的相对存在的比率。
表1
| 深度 | Al | Mn | Mg | Ca | Sr | K | Si | Fe | Na | Sc | Ga | Rb |
| Z<sub>1</sub> | 10.8013 | 0.0122 | 0.6136 | 0.2753 | 130.0284 | 3.6302 | 77.7525 | 1.8538 | 08366 | 7.6756 | 11.9716 | 101.2692 |
| Z<sub>2</sub> | 13.2426 | 0.0070 | 0.7419 | 0.2733 | 127.7652 | 4.3884 | 72.6786 | 1.8386 | 0.7361 | 11.0941 | 15.7327 | 135.9351 |
| Z<sub>3</sub> | 12.6785 | 0.0066 | 0.7059 | 0.2879 | 140.8298 | 4.2733 | 76.1288 | 1.7644 | 0.7566 | 10.7660 | 14.2362 | 127.3444 |
| Z<sub>4</sub> | 12.5554 | 0.0064 | 0.6690 | 0.2570 | 139.5953 | 4.1654 | 75.6620 | 1.7228 | 0.7236 | 10.2256 | 14.2263 | 119.4612 |
| Z<sub>5</sub> | 12.3707 | 0.0060 | 0.6447 | 0.2493 | 134.9661 | 4.0907 | 76.1897 | 1.6527 | 0.6672 | 9.9447 | 14.0766 | 117.5409 |
| Z<sub>6</sub> | 11.8476 | 0.0052 | 0.5683 | 0.2411 | 108.2198 | 3.8926 | 77.2552 | 1.6811 | 0.5937 | 7.9453 | 11.8619 | 101.1681 |
| Z<sub>7</sub> | 11.3860 | 0.0054 | 0.5598 | 0.2605 | 116.3466 | 3.8366 | 76.7275 | 1.5115 | 0.4923 | 7.8325 | 12.4006 | 105.7161 |
| Z<sub>8</sub> | 11.7963 | 0.0050 | 0.5303 | 0.2519 | 122.8274 | 4.1146 | 77.6307 | 1.2342 | 0.2733 | 8.1627 | 11.9217 | 99.9149 |
| Z<sub>9</sub> | 11.6527 | 0.0052 | 0.4999 | 0.2577 | 110.9973 | 4.0326 | 76.4941 | 1.1956 | 0.1871 | 7.3250 | 12.5702 | 106.3225 |
| Z<sub>10</sub> | 1.2873 | 0.7597 | 0.7890 | 0.155O | 31.5607 | 0.4186 | 80.5735 | 8.5052 | 0.0593 | 1.4785 | 2.1200 | 10.7940 |
| Z<sub>11</sub> | 0.8668 | 0.0212 | 0.0855 | 0.1354 | 49.3984 | 0.2665 | 93.5424 | 0.2981 | 0.0929 | 0.6348 | 1.1722 | 7.1222 |
| Z<sub>12</sub> | 1.0535 | 0.0023 | 0.0698 | 0.1457 | 56.4348 | 0.3316 | 94.3137 | 0.0995 | 0.1700 | 0.8047 | 1.4506 | 8.0955 |
| Z<sub>13</sub> | 0.9248 | 0.0015 | 0.0655 | 0.1300 | 38.9365 | 0.2849 | 95.9982 | 0.0840 | 0.0724 | 0.7523 | 1.4037 | 6.8614 |
| Z<sub>14</sub> | 1.0781 | 0.0022 | 0.0782 | 0.1605 | 83.4383 | 0.3333 | 95.9678 | 0.1100 | 0.1088 | 0.7299 | 1.4875 | 8.6372 |
| . | 4.2723 | 0.0026 | 0.1760 | 0.2127 | 103.6935 | 1.2654 | 90.7518 | 0.2754 | 0.1734 | 2.4218 | 5.1887 | 27.2376 |
| . | 2.4752 | 0.0024 | 0.1278 | 0.1913 | 87.3165 | 0.7575 | 93.1162 | 0.2008 | 0.3845 | 1.5790 | 3.2912 | 18.0304 |
| . | 12.2989 | 0.0040 | 0.4275 | 0.1916 | 110.3801 | 3.7962 | 78.5237 | 0.9265 | 0.1948 | 7.1035 | 13.2586 | 94.9626 |
| . | 11.0578 | 0.0041 | 0.3817 | 0.2149 | 104.3107 | 3.7443 | 82.0856 | 0.7967 | 0.1838 | 6.5385 | 11.9217 | 90.8491 |
| . | 11.3655 | 0.0044 | 0.3822 | 0.2752 | 102.7779 | 3.7681 | 78.4628 | 0.7861 | 0.1947 | 6.8543 | 12.3507 | 91.0311 |
| . | 1.6669 | 0.0018 | 0.0909 | 0.1759 | 58.3687 | 0.4675 | 92.9336 | 0.1350 | 0.1108 | 1.0786 | 2.1060 | 11.6429 |
| Z<sub>N</sub> | 4.6201 | 0.0021 | 0.1568 | 0.1523 | 131.2628 | 1.3307 | 89.6863 | 0.2665 | 0.1800 | 3.2001 | 5.8651 | 29.7137 |
因此，化学地层学数据可以被看作是储层中沿着井眼的化学描述，化学地层数据的形式是关于化学元素的相对存在以及这些元素的相对存在的比率的信息的测量结果。这些数据测量结果通常是稀疏的，但是对于预测储层属性非常重要。如上所述，储层地层的地下岩石的储层属性，特别是位于井间区域的区域中的主体岩石的渗透性、孔隙率、含水饱和度和容积组成，对于烃勘探和开发是重要的。
应用地球化学数据的一个重要问题是，地球化学数据仅从井位置获得，使得非常难以或不可能关联地带/标记或预测井间区域中的储层性质。因此，目前对涉及储层属性和相关性的子区域的理解是非常困难的。
本发明提供了一种方法学，其用于获得元素的相对存在以及这些化学组分的相对存在的比率的测量结果，并且通过岩石物理学模板将这些稀疏的化学地层学数据测量结果(在有限的井位置处记录的)与地震属性(从3-D地震反射性数据的反演获得)联系起来。
本发明提供了根据目标特定储层的性质(例如，其矿物组成(储层)、流体组成(产油层)、储层孔隙率等)来表征储层的能力。通常在0.5ft.层段处获取的从井位置处的测井获得的高分辨率电缆数据可以用于对各种预期地震属性响应进行正演建模。
图3为用于弹性属性分析的被称为岩石物理学模板T的图。共同发明人Lubbe先前引用的文章描述了与借助于地震反演来测绘常规储层性质(例如，孔隙率和饱和度)有关的这种类型的岩石物理学模板的形成。图3为被称为LambdaRho(λρ)对比MuRhu(μρ)的显示(或LMR交会图)，其中数据是由常规储层性质(在该情况中为孔隙率)着色的。本发明利用模板测绘化学地层学数据测量结果(例如，3-D形式的铷/铝比率Rb/Al)。
图3的岩石物理学模板T是通过将勘探井位置处的一维记录的电缆弹性数据(即压缩波速度VP，剪切波速度Vs和堆积密度ρ)数学转换为地震阻抗属性数据而形成，地震阻抗属性数据可以通过对记录的地震反射性数据进行常规反演而获得。地震属性以及相关的压缩波速度和剪切波速度连同堆积密度ρ都是岩石模量(即体积模量或K、以及剪切模量或μ)的函数。根据在方法的岩石物理学分析阶段(图5中的步骤50)中进行的井的反演可行性研究的结果来选择最佳模板。然后对地震数据进行反演，然后，在该特定情况中，以称为LMR或LambdaRho(λρ)对比MuRho(μρ)显示(或LMR交会图)的形式将由此获得的反演结果测绘在最佳岩石物理学模板T中，压力测量结果的单位为吉帕(GPa)。
诸如图3的模板T之类的岩石物理学模板表明了最佳属性范围，以测绘上述反演地震立方体的3-D空间尺度内的高孔隙率地带。图3的岩石物理学模板T是一个多属性岩石物理学模板，其突出显示了要应用于反演地震体积的最佳属性范围，以便在该情况中隔离储层中孔隙率较高的地带。箭头30表示模板T中的声阻抗(AI)增大的方向，而箭头32表示压缩波速度与剪切波速度之比(VP/Vs)增大的方向。图3中测绘的数据点由储层内的储层孔隙率进行颜色键控。模板T的下部中央部分中以34表示的数据点示出了来自储层R的勘测结果的地震体积内孔隙率最高的区域。本发明通过对在地震勘测中穿透储层R的一些井进行化学地层学分析所获得的化学地层学性质(例如，铷/铝比率(Rb/Al))来对模板进行颜色编码。
因此，本发明提供了一种岩石物理学导向的地震反演工作流程，以通过岩石物理学模板来测绘对地层岩石的化学地层学(即，化学)分析，如图3中所示的岩石物理学模板由从储层中的井获得的弹性(即，物理)电缆测井测量结果进行构建。
图4为工作流程F的示意图，其概述了根据本发明的用于利用岩石物理学导向的地震反演在地下地质结构中钻井到地下烃储层中由储层的期望化学地层学特征突出显示的位置的顺序。图5为图4的工作流程F的方法顺序的部分的更详细的示意图。
如图4中的步骤40所示，选择已经在储层R中钻出的一定数量的现有井，如图1中22、24和26处所示的现有井。首先，从中进行选择的现有井不仅是穿透目标储层R的现有井，而且是在地震勘测中的现有井，因为将对该数据进行了反演。其次，需要获得电缆测井数据以帮助建立岩石物理学模板，最后，将从中获取岩心和/或钻屑样品的电缆测井数据用于化学地层学分析。
在步骤40期间，基于若干标准在现有井中选择最适合的井以进行岩石物理学模板的计算。井应当穿透目标储层，并且应当在覆盖预期区域的地震体积内具有良好的空间分布。井应当包括待用于化学地层学分析的岩心数据。井应当包括测量的弹性电缆数据(即，压缩波速度、剪切波速度和密度测井记录)。井应当具有流体数据(例如，储层压力、储层温度、API、油气比和天然气比重)，以允许在必要的情况下调整/预测电缆数据。
接下来，如步骤42所示，对来自在步骤40中选择的井的电缆数据进行地球物理学测井分析。在步骤42期间，在井位置处生成任何叠前反演属性之前，应当对电缆数据进行仔细的调整。通常，该步骤涉及产生压缩波速度VP对比剪切波速度Vs(即VP对比Vs)以及压缩波速度VP对比堆积密度ρ(即VP对比ρ)的交会图。这些图上的岩性特定趋势将突出显示与岩石物理评价不一致的错误数据。然后校正数据以解决这些错误的或丢失的数据，特别是在井的不良井段中。
步骤44包括在作为步骤40的结果而选择的目标储层层段内的各井处，以上述方式使用岩心和/或钻屑样品进行化学地层学分析。
步骤45(图4)包括岩石物理学分析，其细节在图5的步骤中示出。在岩石物理学分析的步骤46(图5)期间，将化学地层学数据与岩心数据进行比较。通过整合两个数据集，然后可以使用地球化学/化学地层学数据来对先前未取芯的层段(uncored interval)中的沉积环境、岩相、岩性、孔隙率和渗透性进行随机建模。
在步骤48(图5)中，经调整的弹性电缆数据被限制(或尺度粗化)以与化学地层学数据相同的采样层段相类似。从岩心和/或钻屑获得的化学地层学数据通常是沿着井眼稀疏、离散且不规则采样的，而来自电缆工具的弹性数据(即，压缩波速度、剪切波速度和堆积密度)具有高得多的分辨率，并且通常在井下0.5ft层段处获得。因此，在每个井中，经调整的弹性测井记录将被离散地限制，以与化学地层学数据相同的采样层段相类似，从而确保弹性数据可以与相同的精确深度处的化学地层学数据相关。该方法被称为尺度粗化。
步骤50(图5)涉及使用来自所有井的所有化学地层学数据进行地震反演可行性研究。这涉及岩石物理学模板的构建。在类似于图7A、图7B、图8A和图8B所示的矩阵图中，示出了可通过叠前或叠后反演获得的弹性属性的所有可能的组合。属性数据由在储层层段内的多个井的目标特定化学地层学性质进行着色。在特定的交会图模板中，通过颜色对数据进行聚类表示使用特定的弹性属性组合可以测绘期望的化学地层学性质的潜在可行性(图3)。然后，弹性属性的这种最佳组合还另外表明了所需的地震反演类型(即，叠前或叠后)。然后研究用于这种特定类型的反演的地震反射性数据的适合性，并且适当地调整地震数据。然后，对3-D地震反射性数据进行反演，从而产生地震阻抗立方体。
然后，使用来源于井数据的岩石物理学模板作为引导，可以将经反演的地震数据转换为目标储层属性或性质(图3)。将涵盖目标储层的地层层位之间的3-D反演地震数据显示在前一阶段中描述的岩石物理学反演可行性研究中定义的最佳弹性属性图上。然后，将最佳属性范围应用于经反演的地震体(例如，图3中的浅蓝色区域)。那么，这会在3-D中产生特定储层性质(或本发明中期望的化学地层学性质)的突出显示/映现。于是，这些突出显示的地质体表示地震体积内的勘探井之间的潜在的新钻井位置。
在步骤52(图5)中，基于在步骤50中定义的步骤中定义的最佳弹性属性，以上述方式形成图3中所示的模板T的形式的岩石物理学模板。然后在步骤54期间获得(绝对)叠前反演，以表征勘探井之间的化学地层学性质。
在步骤56期间，使用作为前述处理步骤的结果而获得的化学地层学、岩石物理学导向的地震反演，将化学地层学数据绘制到三维或3-D模型中。
然后可以根据本发明，基于通过岩石物理学导向的反演的地下储层在其三维x、y、z坐标(3-D)范围上的目标化学地层学性质的模型来钻探新井，如步骤58所示(图4)。
本发明解决了测绘井之间的化学地层学性质的问题。本发明提供了一种最佳地利用化学地层学数据的方法，以更有效地用于产生勘探和预测。
本文描述的工作流程首次描述了利用来自岩心、高分辨率但空间受限的1-D井数据和横向延伸的3-D地震数据(都处于不同的尺度)的稀疏的化学地层学数据的稳健方式。
作为实际的例子，在沙特阿拉伯内的井场中选择四(4)个井，以用于初始先导性试验项目。四个选定的井中的每一个都具有在碎屑岩储层层段上的完整的化学地层学测井记录分析。在生成任何叠前反演属性之前，调整电缆数据以去除/修复任何伪电缆数据。
图6B为化学地层学性质(例如，本文特别是铷的相对存在)随井眼深度变化的显示，其示出了来自60处所示的浅蓝色层段(图6A)的数据点，该层段已进行了化学地层学分析。这里，如图5中的步骤48中所述，数据已经被限制或尺度粗化，以如图5中的步骤50中所述用于岩石物理学模板中，从而允许地震弹性属性数据由化学地层学属性着色。
岩石物理学模板允许在其三维x、y和z坐标范围(3-D)上将储层性质测绘到地震区域。图6A示出了来源于电缆数据的常规储层性质随井眼深度变化的示例。左手侧的轨迹62为描述地层的固体组分(或岩石基体)的井眼的岩性描述。右手侧的轨迹64为岩石的流体描述，并且描述了包含在孔隙空间内的流体。这里，有效含水饱和度(SWE)由有效孔隙率(PHIE)来衡量。这是一种组合流体信息的简便方式，因为其示出了包含在孔隙空间内的含水饱和度或间接地含烃饱和度的量随沿着井眼的深度的变化。如上所述在步骤42中，需要岩石物理学性质来调整电缆数据。
一起考虑的图7A和图7B为根据本发明以上述方式使用岩石物理学导向的反演来测绘化学地层学性质的示例。图7A和图7B示出了根据本发明的可通过叠前或叠后反演获得的角度依赖性弹性属性以及角度非依赖性弹性属性的组合。通过化学地层学性质(在该情况中为硅/铝比率)的数值、利用图7A和图7B中所示的符号对数据进行颜色键控，从而区分来自四个不同井的测井数据测量结果。通过颜色对数据的聚类表明使用反演的地震阻抗数据可以测绘化学地层学性质的潜在可行性。这里，图7A和图7B中的比率的值表示岩相(例如，泥浆、砂泥岩、泥质砂岩和石英砂岩)。
图8A和图8B为根据本发明使用岩石物理学导向的非常规(致密)页岩储层的反演来测绘化学地层学性质的示例，非常规页岩储层由粘土、主要是高岭石和伊利石组成。在这种地质结构中，可以利用铷/铝比率来突出显示高岭石或伊利石的主要区域。高岭石(管状结构)通常具有比伊利石(蜂窝状结构)更高的渗透性，因此可以进而利用这一事实以突出显示具有较高渗透性(k)的区域。较高可渗透地带还表明了最佳裂缝位置以用于提高油采收率。诸如图3的模板之类的多属性岩石物理学模板突出显示了待应用于反演的地震体积的最佳属性范围，以便在该情况中隔离储层中孔隙率较高的地带。然而，在铷/铝化学地层学性质的情况中，最佳地带将是出现的铷/铝比率低的地带，因为这些区域将间接地突出显示具有较高渗透性的潜在地带。
最后，图9通过根据本发明的岩石物理学导向的反演在地下储层的三维x、y、z坐标(3-D)范围上突出显示了地下储层的化学地层学主体(或化学地质体)。图9为根据本发明的包括目标区域处岩层的化学地层学特征的测量结果的地下储层的输出显示图的示例。在图9的显示中，测绘了与图8A和图8B的岩石物理学模板相同的铷/铝相对存在比率。铷/铝相对存在比率表明了储层地层的渗透性(k)。较高的铷/铝相对存在比率值潜在地表示较低的渗透性。相反地，较低的铷/铝相对存在比率值潜在地表示较高的渗透性。图9的输出显示图由在钻出四个井的储层的三维x、y、z坐标范围上的铷/铝相对存在比率的数值进行颜色键控。因此，根据步骤58(图4)，在井之间的坐标处并用颜色键控示为绿色的储层区域表示有希望进行钻井。
从前述内容可以看出，本发明提供了一种新的改进方法，以用于突出显示先前未知的地下含烃储层位置。该方法通过岩石物理学导向的地震反演来测绘勘探井之间的化学地层学特征。从许多穿透储层的井中获得的电缆测井测量结果描述了原位地下储层的性质。勘探井位置处的弹性电缆数据(即，压缩波速度VP、剪切波速度Vs和堆密度ρ)很重要，因为这些数据类型对于由地震反射性数据记录的弹性波传播至关重要。通常，对电缆数据进行处理以获得储层性质(例如，孔隙率、含水饱和度和体积分析)。
基于高分辨率井数据构建岩石物理学模板，然后获得井位置处的储层性质与弹性性质之间的关系，这是旨在将井数据与井位置处的地震数据联系起来的方法学。然后，可以利用从该方法获得的岩石性质关系，使用反演的地震阻抗数据以在三维中测绘储层性质。
因此，本发明使用岩石物理学导向的地震反演来测绘化学地层学性质。对来自穿透储层的井的岩心和钻屑样品进行化学地层学分析，以表明化学元素的相对存在与沿着井的深度的函数关系。进行三维地震反射性数据的叠前地震反演，以获得涵盖目标储层的声阻抗和剪切阻抗立方体。从岩石物理学模板获得地层中的目标属性范围的指征。
然后，使用通过将弹性电缆数据与井位置处的地震阻抗和化学地层学数据相关联，从而构建的岩石物理学模板，对化学地层学特征在其三维范围上进行绘制。结果是代表储层的化学特征的三维地质体，此外该三维地质体是重要的烃储层属性的指标，这进而显著降低了钻井风险。然后，在地下地质结构中钻井到由适当的化学地层学特征识别的地下烃储层中的位置。
本发明的建模方法提供了烃储层的地层的地下岩石的性质和特性以及这种岩石的性质的附加信息。本发明获得的结果对于储层的烃勘探和开发是重要的。根据本发明得到的3-D化学地质体是极其有用的储层性质的间接指标，迄今为止，用常规技术难以对上述储层性质进行量化(例如，岩相)，并且在一些情况中(例如，渗透性)甚至不可能量化。
本发明开发并利用化学地层学数据测量结果作为储层数据类型来测绘储层的化学性质。如果在井间以3-D进行测绘，那么这些化学性质被用于(例如)测绘储层的渗透性，这是迄今为止使用常规方法学不可能实现的。
本发明提供了一种使用波传播物理学来描述储层岩石的化学性质的能力，就目前所知，这在工业上尚属首次。在所示位置处的储层岩石中的化学性质的标识进而成为储层性质(例如渗透性)的间接指标。可以利用所建议的工作流程测绘渗透性指标，而之前并不存在这种流程。
本发明已经充分地描述，使得在储层建模和模拟领域具有一般知识的人员可再现和获得本文的发明所提及的结果。尽管如此，技术领域(本文的发明的主题)内的任何技术人员可进行本文的请求中未描述的修改，以将这些修改应用于确定的结构和方法学，或者在其用途和实践中，这需要所附权利要求的保护；此类结构和方法应涵盖在本发明的范围内。
应当注意并理解，在不背离所附权利要求中阐述的本发明的精神或范围的情况下，可以对上面详细描述的本发明进行改进和修改。
Claims (8)
1.一种在地下地质结构中钻井到地下烃储层中的位置的方法，通过在所述地下烃储层的三维尺度上对所述地下烃储层的地层的化学地层学特征进行岩石物理学建模以表明储层性质从而表明所述位置，所述方法包括以下步骤：
从所述储层中的井获得代表地下储层的性质的电缆测井测量结果，以用于在数据处理系统中进行处理；
对所述电缆测井测量结果进行分析，以表明所述储层的性质与所述储层中的井深度的函数关系；
对来自所述储层中的所述井的岩心和钻屑样品进行化学地层学分析，以表明化学元素的相对存在与所述储层中的井深度的函数关系；
形成属性模板，以表明储层地层中的目标属性；
进行地层属性的地震反演，以表明位于所述储层中的井之间的储层区域的化学地层学性质；
测绘所述地下烃储层在其三维尺度上的地层的化学地层学性质的岩石物理学模型，以表明位于所述储层中的井之间的储层区域用于钻井；以及
在所述地下地质结构中钻井到由所测绘的岩石物理学模型表明的地下烃储层中的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所获得的电缆测井测量结果包括压缩波速度。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所获得的电缆测井测量结果包括剪切波速度。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所获得的电缆测井测量结果包括地层密度。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所测绘的地层的化学地层学特征的岩石物理学模型表明来自所述储层的烃产量增加的储层区域。
6.根据权利要求1所述的方法，其中地层的化学地层学特征的岩石物理学模型表明来自所述储层的烃产量减少的储层区域。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述井包括勘探井。
8.根据权利要求1所述的方法，其中所述井包括生产井。
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