CN114183130B - 基于电测井的碳同位素预测方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于电测井的碳同位素预测方法、装置、电子设备及介质。该方法可以包括：针对目标区域划分层段；确定用于拟合的测井数据曲线；建立测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测。本发明通过分析不同类型电测井数据与碳同位素的相关性，建立并优选模型，从异常点分析出发，分步依次实施，能够比较客观地计算钻井碳同位素分布，获得其纵向上的变化特征，符合油气地质研究的实际情况，适合快速准确分析碳同位素连续变化趋势，从而判断沉积环境演化，应用前景乐观。
Description
技术领域
本发明涉及油气勘探领域，更具体地，涉及一种基于电测井的碳同位素预测方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
现有碳同位素预测方法包括：
通过分析贵州关岭永宁镇组碳同位素化学地层与岩石地层、生物地层、层序地层和微量元素地球化学特征的关系，指出特提斯地区下三叠统上部地层碳同位素组成受全球海平面变化、洋流循环模式和生物复苏等多因素的共同影响，早三叠世晚期δ13C的强烈正异常是洋流循环模式改变引起大洋氧化和与此相关的生物复苏的结果。
通过分析华南长兴阶层型剖面灰岩的碳同位素四级旋回与“亚层序”关系，地层厚度为11m～18m，沉积时间约为1.2～1.7百万年。华南P/T界线地层上，生物集群绝灭导致的δ13C突变为高负值事件与界线附近的δ13C低值区相叠加，形成了δ13C的强烈负异常，其中生物集群绝灭成因可能占2/3以上，变负的幅度达0.5‰以上。据高分辨率地层框架估算，碳同位素强烈负异常事件的持续时间约1.5～2.6万年。
根据七里峡剖面的沉积岩类型、颜色、构造并结合包裹体、有机碳同位素以及古生物和聚煤特征，将宣汉七里峡地区中三叠统雷口坡组与上三叠统须家河组界线地层沉积相划分为蒸发台地—澙湖潮坪—滨岸沼泽—河口砂坝等类型，揭示了一个完整的海侵—海退旋回。结合古植物和孢粉等化石资料，对宣汉地区晚三叠世初期的古气候特征进行简要分析。
基于碳同位素值旋回变化特征，结合测井曲线分析及井震标定，将塔里木盆地古城地区奥陶系碳酸盐岩地层划分为4个三级层序；依据岩石薄片镜下识别出的亮晶胶结颗粒灰岩、藻黏结砂屑灰岩、泥粒灰岩、泥晶灰岩、中粗晶脏白云岩、粉细晶白云岩6种“微相”类型组合特征，解析了层序内的沉积体系分布及演化规律。
采用正磷酸(浓度100％)法系统测定了黔南马平组碳、氧同位素值，并对其演化规律与层序地层的关系进行了探讨。研究结果表明：马平组内δ13C、δ18O值变化范围分别是-2.56‰～+3.89‰和-8.16‰～-6.02‰(PDB)。准层序中δ13C值向上逐渐减小，海进体系域(TST)和高水位体系域(HST)内δ13C值则分别呈增加和减小的趋势，层序界面处δ13C、δ18O值均表现为负异常。控制层序地层内δ13C值规律性分布和演化的主要机制是冰川型全球海平面周期性变化。
通过系统研究峡东灯影峡上埃迪卡拉系陡山沱组上部至灯影组石板滩段及其区内与之同期不同相区地层岩石、生物、层序和碳同位素地层，发现峡东埃迪卡拉系陡山沱组—灯影组界线附近地层横向上存在台地相、高陡边缘台地边缘相和盆地相多种沉积相类型，灯影组的底界和内部划分明显受沉积相的制约，以白云岩出现为标志的灯影组底界是一个明显的穿时面。与灯影组中部存在的两次海进—海退旋回相对应发生了两次δ13C的上升和下降，并在灯影组白马沱段底部出现了最小δ13C达到－1 2‰的碳同位素强烈负偏离。
现有δ13C信息的获取多以对采样岩石进行实验室测试分析为主，这种测试方法受钻井样品数量较少及取样段具有随机性的影响较大，且测试成本高、测试周期长等，且无法从纵向上获取地层δ13C丰富连续信息，使得δ13C分布规律及沉积演化的研究受到限制。
因此，有必要开发一种基于电测井的碳同位素预测方法、装置、电子设备及介质。
公开于本发明背景技术部分的信息仅仅旨在加深对本发明的一般背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
发明内容
本发明提出了一种基于电测井的碳同位素预测方法、装置、电子设备及介质，其能够通过分析不同类型电测井数据与碳同位素的相关性，建立并优选模型，从异常点分析出发，分步依次实施，能够比较客观地计算钻井碳同位素分布，获得其纵向上的变化特征，符合油气地质研究的实际情况，适合快速准确分析碳同位素连续变化趋势，从而判断沉积环境演化，应用前景乐观。
第一方面，本公开实施例提供了一种基于电测井的碳同位素预测方法，包括：
针对目标区域划分层段；
确定用于拟合的测井数据曲线；
建立所述测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测。
优选地，其中，还包括：
根据层段的岩性，确定需要校正的层段；
针对需要校正的层段进行碳同位素校正。
优选地，需要校正的层段包括膏岩段。
优选地，针对膏岩段进行碳同位素校正包括：
根据密度测井曲线识别膏岩段；
针对膏岩段对应的实测碳同位素进行直方图统计，确定膏岩层对应的碳同位素值。
优选地，需要校正的层段包括致密白云岩储层段。
优选地，针对致密白云岩储层段进行碳同位素校正包括：
根据GR与AC测井曲线识别致密白云岩储层段；
根据元素录井中的钙镁比进行校正，确定致密白云岩储层段对应的碳同位素值。
作为本公开实施例的一种具体实现方式，
第二方面，本公开实施例还提供了一种基于电测井的碳同位素预测装置，包括：
划分模块，针对目标区域划分层段；
拟合确定模块，确定用于拟合的测井数据曲线；
预测模块，建立所述测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测。
优选地，其中，还包括：
根据层段的岩性，确定需要校正的层段；
针对需要校正的层段进行碳同位素校正。
优选地，需要校正的层段包括膏岩段。
优选地，针对膏岩段进行碳同位素校正包括：
根据密度测井曲线识别膏岩段；
针对膏岩段对应的实测碳同位素进行直方图统计，确定膏岩层对应的碳同位素值。
优选地，需要校正的层段包括致密白云岩储层段。
优选地，针对致密白云岩储层段进行碳同位素校正包括：
根据GR与AC测井曲线识别致密白云岩储层段；
根据元素录井中的钙镁比进行校正，确定致密白云岩储层段对应的碳同位素值。
第三方面，本公开实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括：
存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现所述的基于电测井的碳同位素预测方法。
第四方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于电测井的碳同位素预测方法。
其有益效果在于：
第一、通过多方面、多指标研究，明确了与碳同位素分布相关性最好的电测井曲线类型；
第二、在碳同位素分布预测方面，建立了基于电测井的碳同位素预测模型，取得了较好的识别效果；
第三、本发明符合油气地质研究的实际情况，适合快速准确分析碳同位素连续变化趋势，从而判断沉积环境演化，应用前景乐观。
本发明的方法和装置具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施方式中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施方式中进行详细陈述，这些附图和具体实施方式共同用于解释本发明的特定原理。
附图说明
通过结合附图对本发明示例性实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
图1示出了根据本发明的一个实施例的基于电测井的碳同位素预测方法的步骤的流程图。
图2示出了根据本发明的一个实施例的FG1井C13与RD相关性交会图。
图3示出了根据本发明的一个实施例的FG1井膏岩段识别校正的示意图。
图4示出了根据本发明的一个实施例的FG1井碳同位素预测结果对比图的示意图。
图5示出了根据本发明的一个实施例的一种基于电测井的碳同位素预测装置的框图。
附图标记说明：
201、划分模块；202、拟合确定模块；203、预测模块。
具体实施方式
下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。
本发明提供一种基于电测井的碳同位素预测方法，包括：
针对目标区域划分层段。
确定用于拟合的测井数据曲线。
具体地，根据碳同位素测试数据与多种测井曲线进行交会验证其相关性，确定用于拟合的测井数据曲线。
建立测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测。
具体地，在电测井敏感性分析的基础上，建立基于电测井的碳同位素预测模型。研究过程中建立了四种预测模型并进行了优选，深浅电阻率二元模型、四元拟合模型及六元曲线拟合模型预测效果均不是特别理想，其原因是异常点对于碳同位素数值具有干扰性。
在一个示例中，其中，还包括：根据层段的岩性，确定需要校正的层段；针对需要校正的层段进行碳同位素校正。
在一个示例中，需要校正的层段包括膏岩段。
在一个示例中，针对膏岩段进行碳同位素校正包括：根据密度测井曲线识别膏岩段；针对膏岩段对应的实测碳同位素进行直方图统计，确定膏岩层对应的碳同位素值。
在一个示例中，需要校正的层段包括致密白云岩储层段。
在一个示例中，针对致密白云岩储层段进行碳同位素校正包括：根据GR与AC测井曲线识别致密白云岩储层段；根据元素录井中的钙镁比进行校正，确定致密白云岩储层段对应的碳同位素值。
具体地，膏岩电阻率高，但碳同位素小，应单独识别。与碳酸盐岩储层相比，膏岩在测井响应特征上有较大差异，尤其体现在密度曲线上，通常而言，膏岩的密度高于白云岩和灰岩，可达2.95g/cc以上，在密度曲线上能够很容易地将其识别出来，进一步地将识别出来的膏岩段对应的实测碳同位素进行直方图统计，能够确定膏岩层对应的碳同位素值。
局部少量的高阻致密白云岩储层同样对应较低的C13。白云岩多为有效储层，电阻率要小于致密灰岩，对于极少数的致密白云岩，它在GR和AC曲线上与致密灰岩有差异，能够进行区分；低阻高C13裂缝发育灰岩段可结合元素录井中的钙镁比进行有效识别和区分。
裂缝发育的灰岩段低阻区域如按电阻率曲线拟合，会造成预测结果偏低，也需进行适当校正。
本发明还提供一种基于电测井的碳同位素预测装置，包括：
划分模块，针对目标区域划分层段。
拟合确定模块，确定用于拟合的测井数据曲线。
具体地，根据碳同位素测试数据与多种测井曲线进行交会验证其相关性，确定用于拟合的测井数据曲线。
预测模块，建立测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测。
具体地，在电测井敏感性分析的基础上，建立基于电测井的碳同位素预测模型。研究过程中建立了四种预测模型，分别为碳同位素与深电阻率的线性拟合模型、碳同位素与深浅电阻率的二元模型、碳同位素与深浅电阻率加中子、声波的四元模型以及碳同位素与深浅电阻率、中子、声波、密度、伽马的六元模型，针对上述预测模型进行了优选，相关性最好的定义为理想模型，经过对比，在此理想模型为与深电阻率的线性拟合模型，深浅电阻率二元模型、四元拟合模型及六元曲线拟合模型预测效果均不是特别理想，其原因是异常点对于碳同位素数值具有干扰性。
在一个示例中，其中，还包括：根据层段的岩性，确定需要校正的层段；针对需要校正的层段进行碳同位素校正。
在一个示例中，需要校正的层段包括膏岩段。
在一个示例中，针对膏岩段进行碳同位素校正包括：根据密度测井曲线识别膏岩段；针对膏岩段对应的实测碳同位素进行直方图统计，确定膏岩层对应的碳同位素值。
在一个示例中，需要校正的层段包括致密白云岩储层段。
在一个示例中，针对致密白云岩储层段进行碳同位素校正包括：根据GR与AC测井曲线识别致密白云岩储层段；根据元素录井中的钙镁比进行校正，确定致密白云岩储层段对应的碳同位素值。
具体地，膏岩电阻率高，但碳同位素小，应单独识别。与碳酸盐岩储层相比，膏岩在测井响应特征上有较大差异，尤其体现在密度曲线上，通常而言，膏岩的密度高于白云岩和灰岩，可达2.95g/cc以上，在密度曲线上能够很容易地将其识别出来，进一步地将识别出来的膏岩段对应的实测碳同位素进行直方图统计，能够确定膏岩层对应的碳同位素值。
局部少量的高阻致密白云岩储层同样对应较低的C13。白云岩多为有效储层，电阻率要小于致密灰岩，对于极少数的致密白云岩，它在GR和AC曲线上与致密灰岩有差异，能够进行区分；低阻高C13裂缝发育灰岩段可结合元素录井中的钙镁比进行有效识别和区分。
裂缝发育的灰岩段低阻区域如按电阻率曲线拟合，会造成预测结果偏低，也需进行适当校正。
本发明还提供一种电子设备，电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述的基于电测井的碳同位素预测方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的基于电测井的碳同位素预测方法。
为便于理解本发明实施例的方案及其效果，以下给出四个具体应用示例。本领域技术人员应理解，该示例仅为了便于理解本发明，其任何具体细节并非意在以任何方式限制本发明。
实施例1
图1示出了根据本发明的一个实施例的基于电测井的碳同位素预测方法的步骤的流程图。
如图1所示，该基于电测井的碳同位素预测方法包括：步骤101，针对目标区域划分层段；步骤102，确定用于拟合的测井数据曲线；步骤103，建立测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测。
本次共利用共298个C13测试数据，其中MJ1井53个，FG1井245个，这两口钻井常规测井曲线齐全，且涵盖所有测试点数据。
图2示出了根据本发明的一个实施例的FG1井C13与RD相关性交会图。
研究过程中选取了GR、AC、RD三种测井曲线分别做交会验证其相关性，结果表明：C13与GR及AC无明显相关性，而与RD曲线呈正相关，拟合公式为：C13＝2.208818*log10(RD)-4.525555，如图2所示，电阻率越高，C13含量越高，这是因为C13值升高，反映了沉积海平面上升，水体变深，由此导致碳酸盐岩沉积粒度变细，进而导致储层原生孔隙度低，在测井上则表现为电阻率高的特征。
在电测井敏感性分析的基础上，建立基于电测井的碳同位素预测模型。研究过程中建立了四种预测模型并进行了优选，深浅电阻率二元模型、四元拟合模型及六元曲线拟合模型预测效果均不是特别理想。
图3示出了根据本发明的一个实施例的FG1井膏岩段识别校正的示意图。
对膏岩段电阻率高，但C13小的层段进行单独逐层识别，如图3所示，并对碳同位素预测结果进行校正，以确保结果准确可靠。
对于低阻高C13裂缝发育灰岩段可结合元素录井中的钙镁比进行有效识别和区分。
图4示出了根据本发明的一个实施例的FG1井碳同位素预测结果对比图的示意图。
基于以上分析，建立了基于电测井的碳同位素预测模型，该模型从异常点分析出发，先由电阻率进行拟合，再对膏岩及低阻异常点进行校正，分布依次实施，识别效果较好，如图4所示。
实施例2
图5示出了根据本发明的一个实施例的一种基于电测井的碳同位素预测装置的框图。
如图5所示，该基于电测井的碳同位素预测装置，包括：
划分模块，针对目标区域划分层段；
拟合确定模块，确定用于拟合的测井数据曲线；
预测模块，建立测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测。
作为可选方案，其中，还包括：
根据层段的岩性，确定需要校正的层段；
针对需要校正的层段进行碳同位素校正。
作为可选方案，需要校正的层段包括膏岩段。
作为可选方案，针对膏岩段进行碳同位素校正包括：
根据密度测井曲线识别膏岩段；
针对膏岩段对应的实测碳同位素进行直方图统计，确定膏岩层对应的碳同位素值。
作为可选方案，需要校正的层段包括致密白云岩储层段。
作为可选方案，针对致密白云岩储层段进行碳同位素校正包括：
根据GR与AC测井曲线识别致密白云岩储层段；
根据元素录井中的钙镁比进行校正，确定致密白云岩储层段对应的碳同位素值。
实施例3
本公开提供一种电子设备包括，该电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述基于电测井的碳同位素预测方法。
根据本公开实施例的电子设备包括存储器和处理器。
该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。
该处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令。
本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。
有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。
实施例4
本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的基于电测井的碳同位素预测方法。
根据本公开实施例的计算机可读存储介质，其上存储有非暂时性计算机可读指令。当该非暂时性计算机可读指令由处理器运行时，执行前述的本公开各实施例方法的全部或部分步骤。
上述计算机可读存储介质包括但不限于：光存储介质(例如：CD－ROM和DVD)、磁光存储介质(例如：MO)、磁存储介质(例如：磁带或移动硬盘)、具有内置的可重写非易失性存储器的媒体(例如：存储卡)和具有内置ROM的媒体(例如：ROM盒)。
本领域技术人员应理解，上面对本发明的实施例的描述的目的仅为了示例性地说明本发明的实施例的有益效果，并不意在将本发明的实施例限制于所给出的任何示例。
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。
Claims (10)
1.一种基于电测井的碳同位素预测方法，其特征在于，包括：
针对目标区域划分层段；
确定用于拟合的测井数据的曲线；
建立所述测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测；
其中，所述拟合关系为碳同位素与深电阻率的线性拟合模型。
2.根据权利要求1所述的基于电测井的碳同位素预测方法，其中，还包括：
根据层段的岩性，确定需要校正的层段；
针对需要校正的层段进行碳同位素校正。
3.根据权利要求2所述的基于电测井的碳同位素预测方法，其中，需要校正的层段包括膏岩段。
4.根据权利要求3所述的基于电测井的碳同位素预测方法，其中，针对膏岩段进行碳同位素校正包括：
根据密度测井曲线识别膏岩段；
针对膏岩段对应的实测碳同位素进行直方图统计，确定膏岩层对应的碳同位素值。
5.根据权利要求2所述的基于电测井的碳同位素预测方法，其中，需要校正的层段包括致密白云岩储层段。
6.根据权利要求5所述的基于电测井的碳同位素预测方法，其中，针对致密白云岩储层段进行碳同位素校正包括：
根据GR与AC测井曲线识别致密白云岩储层段；
根据元素录井中的钙镁比进行校正，确定致密白云岩储层段对应的碳同位素值。
7.一种基于电测井的碳同位素预测装置，其特征在于，包括：
划分模块，针对目标区域划分层段；
拟合确定模块，确定用于拟合的测井数据的曲线；
预测模块，建立所述测井数据与碳同位素的拟合关系，进行碳同位素预测；
其中，所述拟合关系为碳同位素与深电阻率的线性拟合模型。
8.根据权利要求7所述的基于电测井的碳同位素预测装置，其中，还包括：
根据层段的岩性，确定需要校正的层段；
针对需要校正的层段进行碳同位素校正。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储有可执行指令；
处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现权利要求1-6中任一项所述的基于电测井的碳同位素预测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的基于电测井的碳同位素预测方法。
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