CN114152641B - 一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法 - Google Patents
一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114152641B CN114152641B CN202111527584.4A CN202111527584A CN114152641B CN 114152641 B CN114152641 B CN 114152641B CN 202111527584 A CN202111527584 A CN 202111527584A CN 114152641 B CN114152641 B CN 114152641B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- reflectivity
- solid asphalt
- magnetic resonance
- nuclear magnetic
- solid
- 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.)
- Active
Links
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 title claims abstract description 68
- 239000007787 solid Substances 0.000 title claims abstract description 67
- 239000010426 asphalt Substances 0.000 title claims abstract description 59
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 239000011435 rock Substances 0.000 abstract description 8
- 239000004079 vitrinite Substances 0.000 description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 12
- 239000011295 pitch Substances 0.000 description 11
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 11
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 6
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 5
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 5
- 238000001069 Raman spectroscopy Methods 0.000 description 4
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 240000007571 Consolida ajacis Species 0.000 description 2
- 238000001237 Raman spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 2
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 2
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 description 2
- 208000010445 Chilblains Diseases 0.000 description 1
- 241000219000 Populus Species 0.000 description 1
- 241000124033 Salix Species 0.000 description 1
- JNDMLEXHDPKVFC-UHFFFAOYSA-N aluminum;oxygen(2-);yttrium(3+) Chemical compound [O-2].[O-2].[O-2].[Al+3].[Y+3] JNDMLEXHDPKVFC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 210000002615 epidermis Anatomy 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 125000001183 hydrocarbyl group Chemical group 0.000 description 1
- 238000007654 immersion Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 1
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 1
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 1
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 description 1
- 210000002706 plastid Anatomy 0.000 description 1
- 239000011308 shale pitch Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 229910019901 yttrium aluminum garnet Inorganic materials 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N24/00—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
- G01N24/08—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
- G01N24/081—Making measurements of geologic samples, e.g. measurements of moisture, pH, porosity, permeability, tortuosity or viscosity
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- High Energy & Nuclear Physics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法，包括以下步骤：(1)采集样品，开展常规方法固体沥青反射率测定，输入固体沥青反射率的实测数据；(2)利用核磁共振横向弛豫时间T2图谱识别固体沥青；(3)提取核磁共振T2信号幅度和衰减时间两个参数；(4)分别建立固体沥青反射率与信号幅度和衰减时间的一元回归方程；(5)建立固体沥青反射率与信号幅度和衰减时间的二元回归方程；(6)利用核磁共振测井技术和二元回归方程，大范围计算固体沥青反射率。本发明解决了古老海相地层无镜质体成熟度评价难的问题；减少了传统固体沥青反射率测定结果的人为影响因素；解决了传统测定方法对岩心需求量大的问题，降低了成本。
Description
技术领域
本发明属于地质勘探技术领域，具体涉及一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法。
背景技术
在各大油田的开采过程中，烃源岩的热演化过程以及重建含油气盆地的演化历史对于油气的勘探与开发至关重要。镜质体反射率自上世纪30年代以来首次用于测定煤化级别后，已延用至今且成为了有机质成熟度指标最广泛的数字定量尺度(肖贤明,刘德汉,傅家谟.沥青反射率作为烃源岩成熟度指标的意义[J].沉积学报,1991(S1):138-146.)。镜质体反射率是指镜质体在绿光下反射光强度与入射光强度的百分比，其计算公式为Ro＝Io/I×100％(Io：入射光强度；I：反射光强度)。镜质体反射率最常用的测定方法是使用光度计和偏光显微镜，在波长为546nm的绿光下进行测定。镜质体反射率本身具有不可逆性，且成熟度可量化，在油田勘探中具有重要的研究意义，可作为烃源岩热演化、盆地热模拟以及地层剥蚀厚度计算的重要指标参数(肖贤明,刘德汉,傅家谟,刘祖发,申家贵.应用沥青反射率推算油气生成与运移的地质时间[J].科学通报,2000(19):2123-2127.肖贤明,傅家谟,刘德汉,盛国英.沥青质反射率在油气评价中的应用初探[J].自然科学进展,1992(02):142-148.刘文斌,秦建中,孟庆强,李志明,腾格尔,付小东,蒋小琼,胡凯.川东北地区飞仙关组-长兴组储层沥青反射率及含硫量特征[J].地质学报,2008(03):373-379.)。但在实际应用过程中，镜质体反射率也存在较大的缺陷，其主要问题体现在(罗情勇,郝婧玥,李可文,徐耀辉,王晓梅,王华建,栾进华,胡科,李甜,钟宁宁.下古生界有机质成熟度评价新参数:笔石表皮体光学特征再研究[J].地质学报,2019,93(09):2362-2371.)：
①受沉积环境和围岩的影响，有机质母质类型差异较大，可能导致镜质体反射率被抑制或异常增大，导致Ro数据失真。
②镜质体反射率主要是采用显微镜测定的方法，受限制薄片视域和操作，人为影响因素较大，导致测定数据存在一定的偏差。
③最大的问题是，镜质体主要来自高等植物，即只有生物演化至高等植物出现后，地层中才能有镜质体的存在，对于年代久远的古老地层，缺乏高等植物镜质体，无法开展镜质体反射率的测定。
为了解决古老海相地层缺乏镜质体的问题，国内外学者进一步发展了固体沥青反射率、拉曼光谱、笔石反射率以及烃源岩成熟度快速测定方法，进而作为古老地层成熟度指标的重要评价参数。
笔石光学特性类似于镜质体，笔石反射率(GRo)与等效镜质体反射率(VRo)的转换关系为VRo＝1.055GRo-0.053(仰云峰.川东南志留系龙马溪组页岩沥青反射率和笔石反射率的应用[J].石油实验地质,2016,38(04):466-472.罗情勇,郝婧玥,李可文,徐耀辉,王晓梅,王华建,栾进华,胡科,李甜,钟宁宁.下古生界有机质成熟度评价新参数:笔石表皮体光学特征再研究[J].地质学报,2019,93(09):2362-2371.Goodarzi F,Higgins A.Opticalproperties of scolecodonts and their use and indicators of thermal maturity[J].Marine and Petroleum Geology,1987,4:353-359.)。栾进华等(2019)基于该原理，建立了笔石测定页岩成熟度的方法(栾进华，胡科，何廷鹏，李甜，杨洁，杨柳，浮爱青，车平平，汪雄，李梦来.一种下古生界海相页岩有机质成熟度的评价方法，发明专利，CN201910403094.X.)。该方法为古老地层成熟度评价提供了一种有效的解决方案，但笔石较小，难以保存，并不是所有岩石样本中都存在笔石，方法的局限性较大，操作性难度大。
拉曼光谱主要是利用干酪根的结构随成熟度的变化趋势(田建章,陈勇,侯凤香,田然,张辉,王元杰,刘听雨,冯艳伟,钟升.储层沥青拉曼光谱特征及其对油气成藏期次的约束——以冀中坳陷杨税务潜山为例[J].光谱学与光谱分析,2021,41(01):131-135.王茂林,肖贤明,魏强,周秦.页岩中固体沥青拉曼光谱参数作为成熟度指标的意义[J].天然气地球科学,2015,26(09):1712-1718.单云,邹艳荣,闵育顺,彭平安.Ⅰ型干酪根热成熟过程中拉曼光谱特征及其成熟度意义[J].地球化学,2018,47(05):586-592.Wilkins R W T,Boudou R,Sherwood N,Xiao X.Thermalmaturity evaluation from inertinites byRaman spectroscopy:The‘RaMM’technique[J].International Journal of CoalGeology,2014,128-129:143–152.)，进而换算成等效镜质体反射率，其换算公示为VRo＝-3.291+7.432log(VG-VD)-0.306log(saddle index)-2.935logFWHMG-3.118logFWHMD，式中VG和VD是G峰和D峰对应的峰位，D峰和G峰的半高宽分别为FWHMD和FWHMG，saddle index为鞍形指数。张聪等(2019)基于拉曼光谱实验，建立了页岩成熟度评价之方法，该方法有效解决了古老地层成熟度评价的难点问题(张聪；夏响华；杨玉茹；白名岗；王梓；张春贺.一种页岩有机质成熟度的分析方法,发明专利，CN201910243021.9.)。
固体沥青反射率是古老地层另一种常用的成熟度评价指标，目前测定方法与镜质体反射率相似，主要是采用显微镜和光度计分析(Jacob H.Classification,structure,genesis and practical importance of natural solid oil bitumen(“migrabitumen”).International Journal of Coal Geology,1989,11:65-79.王晔,邱楠生,马中良,宁传祥,郑伦举,周圆圆,方光建,芮晓庆,饶丹.固体沥青反射率与镜质体反射率的等效关系评价[J].中国矿业大学学报,2020,49(03):563-575.李勇,陈世加,尹相东,何清波,苏恺明,肖正录,邱雯,何鑫.储层中固体沥青研究现状、地质意义及其发展趋势[J].吉林大学学报(地球科学版),2020,50(03):732-746.)。固体沥青反射率(BRo)与等效镜质体反射率的转换关系为VRo＝0.618BRo+0.4。固体沥青发射率和拉曼光谱操作简单且经济实惠，有效解决了古老地层缺乏镜质体反射率的难点问题，为古老海相地层成熟度评价提供了一种可靠的方法。
陈炽锋(2019)指出，利用S100、S200、S300可以快速测定烃源岩的成熟度区间，步骤简单，方便快捷(陈炽锋.一种烃源岩的成熟度的快速判别方法,发明专利，CN201911357109.X.)。但该方法难以准确计算出成熟度Ro的具体数值，而是反应一个成熟度区间，计算方法较为粗略，难以满足油田科研需要。
目前无论是镜质体反射率和笔石反射率，还是固体沥青反射率和拉曼光谱，都存在一个明显的弊端，即都需要用到岩心样品。也就是说，在实际应用中，必须要有钻井取心，才能开展成熟度评价研究。对于一个大型含油气盆地而言，钻井取心成本高，价格昂贵，不可能大面积取心，受限制于岩心样品，成熟度评价工作难以大范围展开。相比较取心而言，测井手段相对方便实惠，且可以大面积展开。因此，如何利用测井手段开展成熟度评价研究，对于大型含油气盆地的油气勘探与开发具有重要的指导意义。
发明内容
基于古老地层缺乏镜质体以及受限制于岩心资料的缺陷，本发明利用核磁共振测井技术手段，通过核磁共振横向弛豫时间T2图谱分析，建立T2信号幅度和衰减时间二元方程计算固体沥青反射率的方法，为大范围或者少岩心地区提供一种快速、可靠、方便有效的成熟度评价方法。
具体的技术方案为：
一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法，包括以下步骤：
(1)采集样品，开展常规方法固体沥青反射率测定，输入固体沥青反射率的实测数据；
(2)利用核磁共振横向弛豫时间T2图谱识别固体沥青；
(3)提取核磁共振T2信号幅度和衰减时间两个参数；
(4)分别建立固体沥青反射率与信号幅度和衰减时间的一元回归方程；
固体沥青反射率BRo与信号幅度Sa的换算公示为：
BRo＝-0.58ln(Sa)+6.2481，R2＝0.9412；
固体沥青反射率BRo与信号幅度Td的换算公示为：
BRo＝-1.477ln(Td)+12.783，R2＝0.9377；
(5)建立固体沥青反射率与信号幅度和衰减时间的二元回归方程；
拟合方程为：
y＝-0.3128x1-0.7019x2+9.4024，R2＝0.9532
式中y为固体沥青反射率，x1为信号幅度的对数值，x1为衰减时间的对数值，即：
BRo＝-0.3128ln(Sa)-0.7019ln(Td)+9.4204；
(6)利用核磁共振测井技术和二元回归方程，大范围计算固体沥青反射率。
本发明技术，主要有以下几大优点：
(1)解决了古老海相地层无镜质体成熟度评价难的问题；
(2)减少了传统固体沥青反射率测定结果的人为影响因素；
(3)解决了传统测定方法对岩心需求量大的问题，降低了成本；
(4)提供了一种大范围、快速计算成熟度的方法；
(5)方法便捷、操作简单、经济节约、快速高效，回归结果可信度高。
附图说明
图1是实施例的固体沥青样品核磁共振T2图谱；
图2a是实施例的固体沥青反射率与信号幅度一元回归拟合结果；
图2b是实施例的固体沥青反射率与衰减时间一元回归拟合结果；
图3是实施例的二元回归结果；
图4是实施例的预测值与实际值的偏差；
图5是本发明流程图。
具体实施方式
结合实施例说明本发明的具体技术方案。
如图5的流程，一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法，包括以下步骤：
(1)采集样品，开展常规方法固体沥青反射率测定，输入固体沥青反射率的实测数据。
四川盆地青川何家梁露头剖面观雾山组、田坝露头剖面寒武系、双探3井观雾山组固体沥青样品12块，对其开展镜下反射率测定。固体沥青反射率测定使用仪器为MPV-3型显微光度计及其附件，标样为钇铝石榴石(标准条件下Ro＝0.92％)，放大倍数为×500(油浸物镜为50倍)，入射波长λ＝546μm(黄光)。实验结果见表1。
表1固体沥青反射率数据表
(2)利用核磁共振横向弛豫时间T2图谱识别固体沥青
对12块样品，开展核磁共振实验分析，得到12块固体沥青样品核磁共振横向弛豫时间T2图谱，如图1。核磁共振测量仪器为MacroMR12-150H-1，核磁共振强度为0.3±0.05T，仪器主频率为12.8MHz，探头线圈直径为150mm，恒温20℃，回波间隔0.45ms，等待时间3s，扫描次数16，测量标准为SY/T 6490-2007。
固体沥青横向弛豫时间较短，分布在0.01-40ms之间，T2图谱上表现为靠左的单峰形态。不同成熟度的固体沥青具有不同的T2图谱分布。何家梁野外剖面观雾山组固体沥青反射率最低，横向弛豫时间相对较宽，T2图谱分布靠右，信号幅度强；而双探3井观雾山组固体沥青反射率最高，横向弛豫时间相对较窄，T2图谱分布靠左，信号幅度微弱。研究结果表明，随着固体沥青反射率的增加，核磁共振横向弛豫时间逐渐变短，T2图谱逐渐左移，信号幅度逐渐减低。因此，根据核磁共振T2图谱可以识别出地下固体沥青。
(3)提取核磁共振T2信号幅度和衰减时间两个参数，得到数据表2。
表2固体沥青样品核磁共振T2信号幅度和衰减时间
(4)分别建立固体沥青反射率与信号幅度和衰减时间的一元回归方程。
固体沥青反射率(BRo)与信号幅度(Sa)的换算公示为BRo＝-0.58ln(Sa)+6.2481，R2＝0.9412。固体沥青反射率(BRo)与信号幅度(Td)的换算公示为BRo＝-1.477ln(Td)+12.783，R2＝0.9377。如图2a和图2b。
(5)为进一步提高拟合方程的相关系数和可信度，建立固体沥青反射率与信号幅度和衰减时间的二元回归方程。
拟合方程为：y＝-0.3128x1-0.7019x2+9.4024(R2＝0.9532)，式中y为固体沥青反射率，x1为信号幅度的对数值，x1为衰减时间的对数值，即BRo＝-0.3128ln(Sa)-0.7019ln(Td)+9.4204。
(6)利用核磁共振测井技术和二元回归方程，大范围计算固体沥青反射率。
回归结果见图3，图4。二元回归方程R2大于一元回归方程，显著性水平下的F值非常小，P＝0.001598<0.01，代表其置信度高达99％，预测值与实际值相近，计算结果可靠。
采集三个固体沥青样品，开展核磁共振测试，并利用本专利发明计算，计算得到固体沥青反射率，计算结果见表3。
表3实例分析数据
| 样品 | 实测反射率/％ | 信号幅度 | 衰减时间/us | 预测反射率/％ | 误差/％ |
| A | 0.82 | 10570 | 3300 | 0.817 | 0.305 |
| B | 1.28 | 6830 | 2110 | 1.268 | 0.937 |
| C | 2.72 | 405 | 950 | 2.71 | 0.3 |
样本A，实测数据0.82，预测数据0.817，误差0.305％。
样本B，实测数据1.28，预测数据1.268，误差0.937％。
样本C，实测数据2.72，预测数据2.71，误差0.3％。
利用该发明计算所计算的结果与实测数据误差均小于1％。代表该发明技术准确度高，可靠性强，效果好。
Claims (3)
1.一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）采集样品，开展常规方法固体沥青反射率测定，输入固体沥青反射率的实测数据；
（2）利用核磁共振横向弛豫时间T2图谱识别固体沥青；
（3）提取核磁共振T2信号幅度和衰减时间两个参数；
（4）分别建立固体沥青反射率与信号幅度和衰减时间的一元回归方程；
（5）建立固体沥青反射率与信号幅度和衰减时间的二元回归方程；
（6）利用核磁共振测井技术和二元回归方程，大范围计算固体沥青反射率。
2.根据权利要求1所述的一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法，其特征在于，步骤（4）中：
固体沥青反射率BRo与信号幅度Sa的换算公式为：
BRo=-0.58ln(Sa)+6.2481，R2=0.9412；
固体沥青反射率BRo与衰减时间Td的换算公式为：
BRo=-1.477ln(Td)+12.783，R2=0.9377。
3.根据权利要求2所述的一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法，其特征在于，步骤（5）中：拟合方程为：
y=-0.3128x1-0.7019x2+9.4024，R2=0.9532；
式中y为固体沥青反射率，x1为信号幅度的对数值，x2为衰减时间的对数值，即：
BRo=-0.3128ln(Sa)-0.7019ln(Td)+9.4204。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111527584.4A CN114152641B (zh) | 2021-12-14 | 2021-12-14 | 一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111527584.4A CN114152641B (zh) | 2021-12-14 | 2021-12-14 | 一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114152641A CN114152641A (zh) | 2022-03-08 |
| CN114152641B true CN114152641B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=80451149
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111527584.4A Active CN114152641B (zh) | 2021-12-14 | 2021-12-14 | 一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114152641B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU1489900A (en) * | 1990-12-21 | 2000-04-06 | Conoco Inc. | Solvated mesophase pitches |
| US6522136B1 (en) * | 1999-12-10 | 2003-02-18 | Schlumberger Technology Corporation | Well logging technique and apparatus for determining pore characteristics of earth formations using magnetic resonance |
| CN108291979A (zh) * | 2015-11-12 | 2018-07-17 | 斯伦贝谢技术有限公司 | 用于使用测井数据进行有机页岩储层的地层评估的方法 |
| CN109725016A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-05-07 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种用于含重油、沥青质岩心的核磁共振实验室测量方法 |
| CN110132902A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-16 | 重庆地质矿产研究院 | 一种下古生界海相页岩有机质成熟度的评价方法 |
| CN111033291A (zh) * | 2017-08-11 | 2020-04-17 | 斯伦贝谢技术有限公司 | 用于使用核磁共振来确定含氢样本的性质的设备和方法 |
| CN111032998A (zh) * | 2017-08-11 | 2020-04-17 | 斯伦贝谢技术有限公司 | 利用核磁共振确定含液体固体的性质的设备和方法 |
| CN117710743A (zh) * | 2023-12-19 | 2024-03-15 | 西南石油大学 | 一种基于多阶深度学习法的深层固体沥青识别分类方法 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4294946B2 (ja) * | 2002-12-13 | 2009-07-15 | 富士フイルム株式会社 | 標的検出装置及び標的検出方法並びに標的検出用基材 |
| JP2007298453A (ja) * | 2006-05-01 | 2007-11-15 | Canon Inc | テラヘルツ波照射を伴う核磁気共鳴を利用した試料分析方法、及び装置 |
| US8653815B2 (en) * | 2009-06-11 | 2014-02-18 | Schlumberger Technology Corporation | Method for determining formation particle size distribution using well logging measurements |
| US9029156B2 (en) * | 2012-05-09 | 2015-05-12 | Weatherford Technology Holdings, Llc | Measuring properties and amount of producible oil in shale-oil reservoir samples |
| US10061048B2 (en) * | 2013-07-17 | 2018-08-28 | Schlumberger Technology Corporation | Method of analyzing formation samples using NMR measurements with an echo time being 100 microseconds or less |
| GB2535930B (en) * | 2014-01-02 | 2020-07-08 | Shell Int Research | System and method for making downhole measurements |
| CA2958760A1 (en) * | 2014-08-19 | 2016-02-25 | Ingrain, Inc. | Method and system for obtaining geochemistry information from pyrolysis induced by laser induced breakdown spectroscopy |
| US10360282B2 (en) * | 2014-12-31 | 2019-07-23 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus for evaluation of hydrocarbon-bearing reservoirs |
| US10254216B2 (en) * | 2016-06-30 | 2019-04-09 | Schlumberger Technology Corporation | Systems, methods and apparatus for analysis of reservoir fluids using surface plasmon resonance |
-
2021
- 2021-12-14 CN CN202111527584.4A patent/CN114152641B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AU1489900A (en) * | 1990-12-21 | 2000-04-06 | Conoco Inc. | Solvated mesophase pitches |
| US6522136B1 (en) * | 1999-12-10 | 2003-02-18 | Schlumberger Technology Corporation | Well logging technique and apparatus for determining pore characteristics of earth formations using magnetic resonance |
| CN108291979A (zh) * | 2015-11-12 | 2018-07-17 | 斯伦贝谢技术有限公司 | 用于使用测井数据进行有机页岩储层的地层评估的方法 |
| CN111033291A (zh) * | 2017-08-11 | 2020-04-17 | 斯伦贝谢技术有限公司 | 用于使用核磁共振来确定含氢样本的性质的设备和方法 |
| CN111032998A (zh) * | 2017-08-11 | 2020-04-17 | 斯伦贝谢技术有限公司 | 利用核磁共振确定含液体固体的性质的设备和方法 |
| CN109725016A (zh) * | 2018-11-29 | 2019-05-07 | 中国石油天然气集团有限公司 | 一种用于含重油、沥青质岩心的核磁共振实验室测量方法 |
| CN110132902A (zh) * | 2019-05-15 | 2019-08-16 | 重庆地质矿产研究院 | 一种下古生界海相页岩有机质成熟度的评价方法 |
| CN117710743A (zh) * | 2023-12-19 | 2024-03-15 | 西南石油大学 | 一种基于多阶深度学习法的深层固体沥青识别分类方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| NMR method to calculate the bitumen saturation in the deposit;Chen SJ 等;《PETROLEUM SCIENCE AND TECHNOLOGY》;20160716;第34卷(第8期);754-758 * |
| The influence of asphaltene on the interpretation of NMR measurement;Kun J 等;<MARINE AND PETROLEUM GEOLOGY》;20171110;第89卷;752-760 * |
| 储层中固体沥青研究现状、地质意义及其发展趋势;李勇;陈世加;尹相东;何清波;苏恺明;肖正录;邱雯;何鑫;;吉林大学学报(地球科学版);20200526(03);60-74 * |
| 固体厘清对储层物性及测井参数的影响研究;邹贤利;《中国博士学位论文全文数据库基础科学辑》;20200515(第5期);A011-45 * |
| 川西北地区二叠系栖霞组油气成藏条件研究;关新;《中国优秀硕士学位论文全文数据库基础科学辑》;20190715(第7期);A011-169 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114152641A (zh) | 2022-03-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Oil content and resource quality evaluation methods for lacustrine shale: A review and a novel three-dimensional quality evaluation model | |
| CN104730595B (zh) | 一种深层古油藏充注方向和途径示踪方法 | |
| Li et al. | A revised method for reconstructing the hydrocarbon generation and expulsion history and evaluating the hydrocarbon resource potential: Example from the first member of the Qingshankou Formation in the Northern Songliao Basin, Northeast China | |
| CN105044077B (zh) | 一种有机质热成熟度定量表征函数的获取方法以及该函数的应用 | |
| CN111007230A (zh) | 定量评价陆相湖盆低孔隙度致密油储层含油量的方法 | |
| Kibria et al. | Thermal maturity evaluation using Raman spectroscopy for oil shale samples of USA: comparisons with vitrinite reflectance and pyrolysis methods | |
| CN104076020A (zh) | 一种利用三维定量荧光纵向参数变化趋势识别储层流体性质的方法 | |
| US9074465B2 (en) | Methods for allocating commingled oil production | |
| CN112459776A (zh) | 一种深层、超深层碳酸盐岩古油藏的定量评价方法及装置 | |
| CN114152641B (zh) | 一种基于核磁共振测量固体沥青反射率的方法 | |
| CN110634079A (zh) | 利用多参数计算储层综合含水率的录井油气层解释方法 | |
| Craddock et al. | Robust determination of kerogen properties in organic-rich mudrocks via Raman Spectroscopy | |
| Chang et al. | The shale oil potential of Permian Lucaogou shales (Southeastern Junggar Basin) evaluated by a new quantitative index based on geochemometric methods | |
| Feyzullayev et al. | On the origin of hydrocarbons in the main Lower Pliocene reservoirs of the South Caspian Basin, Azerbaijan | |
| Quan et al. | Geochemical evaluation of shale formations in the northern Song Hong basin, Vietnam | |
| Delle Piane et al. | Thermal maturity and reservoir quality of the Velkerri Formation, Beetaloo Sub-basin, Northern Territory | |
| CN114283897A (zh) | 基于力学性质的有机质成熟度表征方法 | |
| CN116008503A (zh) | 一种确定烃源岩成熟度的方法及装置 | |
| Zhang et al. | Fractal modeling for geochemical data of deep-sea surface sediments: A case study from Zhongsha Island, Southern China Sea | |
| Liang et al. | Research on infrared spectral quantitative analysis of hydrocarbon gases based on adaptive boosting classifier and PLS | |
| Liao et al. | Characterization of ultra-low permeability tight sandstone reservoir properties and criteria for hydrocarbon accumulation in Chang 6 member, Huaqing area, Ordos basin | |
| Keming et al. | Prediction of Four Kinds of Sensibility Damages to Hydrocarbon Reservoirs Based on Random Forest Algorithm | |
| Tang et al. | Fluid evolution and paleo-pressure recovery by Raman quantitative analysis in the Shahejie Formation of the western slope belt in Dongpu Sag, Bohai Bay Basin, China | |
| CN117828397B (zh) | 协同多元光谱的隧道岩石矿物识别方法及系统 | |
| Zhang et al. | Reservoir formation conditions and enrichment mechanisms of shale oil and gas |
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 |