CN116446861A - 基于元素分析的潜山地层测井评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于元素分析的潜山地层测井评价方法，包括：基于元素测井资料和岩心分析资料计算待评价地层的矿物组分；基于所述矿物组分进行岩性识别；通过岩石力学分析以及所述矿物组分建立岩石与元素测量的对应关系；基于所述对应关系和所述岩性识别的结果进行储集空间分析；基于所述储集空间分析的结果判定优势岩相；基于所述优势岩相以及测井、录井、试油和所述岩心分析资料，识别流体性质。本发明能够明确潜山成藏潜力，为基岩储层预测和技术研发提供地质‑地球物理理论基础。
Description
技术领域
本发明涉及一种针对潜山储层的测井评价技术，属于勘探-测井评价技术领域。
背景技术
对某些地区勘探发现潜山较为发育，但潜山储层发育机理不明，流体性质识别困难。这些地区经历了3.5亿年的准平原化，结晶基岩是否发育好储层、能否油气运聚成藏是一个理论难题。
发明内容
鉴于现有技术中存在的技术缺陷和技术弊端，本发明实施例提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于元素分析的潜山地层测井评价方法。
本发明实施例一方面提供一种基于元素分析的潜山地层测井评价方法，其中包括：
基于元素测井资料和岩心分析资料计算待评价地层的矿物组分；
基于所述矿物组分进行岩性识别；
通过岩石力学分析以及所述矿物组分建立岩石与元素测量的对应关系；
基于所述对应关系和所述岩性识别的结果进行储集空间分析；
基于所述储集空间分析的结果判定优势岩相；
基于所述优势岩相以及测井、录井、试油和所述岩心分析资料，识别流体性质。
本发明实施例一方面提供一种上述评价方法在潜山储层的流体识别中的应用。
本发明实施例又一方面提供一种潜山储层的流体识别方法，其中使用上述评价方法。
本发明实施例针对潜山地层岩性复杂多变、潜山储层发育机理不明，流体性质识别困难的难题，提出一套基于元素分析的潜山评价技术，在矿物层面开展潜山地层评价，定量识别岩性，确定优势岩性，进而综合应用试油及岩心分析资料，正确地定量识别流体性质。从而明确潜山成藏潜力，为基岩储层预测和技术研发提供地质-地球物理理论基础。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所记载的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
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，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例所述基于元素分析的潜山地层测井评价方法的技术框图；
图2为薄片补偿中子和密度定量识别岩性图版；
图3为薄片自然伽马和补偿密度识别岩性图版；
图4为中子密度定量识别岩性图版；
图5为伽马密度定量识别岩性图版；
图6为M、N值定量识别岩性图版；
图7为乍得潜山不同岩性的典型特征示意图；
图8为铁-钾元素识别岩性图版；
图9为硅-铁元素识别岩性图版；
图10为硅的交会图版举例；
图11为钾的交会图版举例；
图12为利用气测交会图识别流体性质的举例图；
图13为分层试油井深侧向电阻率和波阻抗交会图；
图14为分层试油井长英质和波阻抗交会图；
图15为验证井深侧向电阻率和波阻抗交会图；
图16为验证井长英质和波阻抗交会图；
图17为净总比敏感性分析曲线图；
图18为孔隙度与累积储能丢失曲线图；
图19为渗透率与累积储能丢失曲线图；
图20为试油层段孔隙度电阻率交会图；
图21为试油层段深浅侧向电阻率交会图；
图22为试油层段孔隙度和声波交会图；
图23为试油层段密度和声波交会图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
发明人在针对上述问题进行研究时发现：潜山地层的特点为岩性变化复杂，变质岩、火成岩和沉积岩均有发育；储集类型多样，可以是孔隙，也可以是裂缝或溶洞，或者三者兼而有之；物性变化大，纵向和平面非均质性强。
要很好地评价潜山地层，最好的方法是从矿物层面，从成因机理出发开展研究工作。元素测井资料提供了丰富的资料和手段。据此，发明人提出了基于元素分析的潜山评价技术，在矿物层面开展潜山地层评价，进而正确识别流体性质。
鉴于此，本发明实施方式提供一种基于元素分析的潜山地层测井评价方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤A，基于元素测井资料和岩心分析资料计算待评价地层的矿物组分。
其中，所述待评价地层例如为潜山地层。所述矿物组分按其颜色和化学成份，大体可分为浅色矿物系列和暗色矿物系列。浅色矿物系列主要包括含有Si、K、Na等元素的无色或颜色较浅的矿物，该矿物系列在常规测井响应上具有低密度、低中子的特征，浅色矿物系列以石英和长石为主，也称为长英质类岩石。暗色矿物系列含有Fe、Mg、Ca、Ti等元素，也可称为铁镁质类岩石，在常规测井响应上具有高密度、高中子、低自然伽玛，高光电吸收截面指数的特征。
具体地，可以先基于元素测井资料进行元素分析，即根据所测元素的数值大小，判断待评价地层以哪些元素组合为特征；然后基于元素分析的结果以及岩心分析资料中的岩心分析数据计算矿物组分。
例如，由于不同岩性的矿物成分变化本质上是元素含量的变化，因此可以利用ECS测井的元素含量区分不同岩性，如图8和图9所示，铁、钾、硅三种元素可以很好的识别出潜山岩性，其中钾、铁两种元素识别效果最好。并且特定的刻度下，钾、硅元素曲线和铁元素曲线组合，呈现出和中子、密度曲线一致的“正差异”或者“负差异”结果。如图7所示，利用岩心薄片、常规测井曲线、ECS测井曲线总结了乍得潜山不同岩性的典型特征。
步骤B，基于所述矿物组分进行岩性识别。
具体地，可以先通过测井和计算出的所述矿物组分建立测井判别岩性的定量标准；然后基于所述定量标准进行所述岩性识别。
例如，依据岩心分析资料，通过各种交会图版(图2～6)，选择对岩性反应敏感的测井响应；结合元素分析的矿物组分，建立测井判别岩性的定量标准，以准确有效地识别岩性。所述定量标准如表1所示：
表1
步骤C，通过岩石力学分析和所述岩性识别的结果进行储集空间分析。
其中，储集空间以裂缝、溶蚀孔、洞为主。
首先，将所测量的元素在数量上按照矿物的形式(比如石英SiO2)进行合理匹配，从而建立起有效的岩石矿物-元素测井的对应关系。
岩石力学分析的目的主要是看哪些岩性的脆性更强，更容易形成裂缝。
具体地，可以在定量判别岩性和建立岩石矿物-元素测井响应的基础上，系统开展样品岩石学、力学分析。实验表明：块状细粒均匀状岩石单轴抗压强度和脆性大：变粒岩>酸性岩(二长花岗岩)>混合花岗岩>混合片麻岩类(条带状混合岩)>中性岩类(正长岩)；长英质矿物含量高暗色矿物低的岩石，弹性模量变大，泊松比变小，刚性变强，易破裂产生裂缝：混合花岗岩(碱长混合花岗岩)>酸性岩(二长花岗岩)>混合片麻岩类>变粒岩。黑云角闪斜长变粒岩单轴抗压强度153MPa，超出了区域应力所能达到的范围，尽管脆性参数高但岩石裂缝不发育。
例如，长英质岩石由于弹性模量大、拉剪强度低，脆性强易成缝，且沿缝溶蚀可进一步扩大储集空间。所以储集空间主要为裂缝，还发育一定孔隙、溶洞。
根据裂缝发育情况结合岩石类型，本步骤中所得到储集空间分析标准如表2所示：
表2
步骤D，基于所述储集空间分析的结果判定优势岩相。
具体地，可以先基于所述储集空间分析的结果建立定量判别优势岩相的定量标准；然后基于该定量标准判定优势岩相。
例如，在储集空间分析的基础上明确优势岩相。实验结果表明潜山岩石脆性排序即优势岩相依次为：混合花岗岩类、酸性岩、混合片麻岩、中性岩、片麻岩、基性岩。明确混合花岗岩、花岗岩等为优势岩相。
明确潜山成藏潜力。基岩中浅色矿物(石英和长石)弹性模量大、拉剪强度低，脆性强易成缝，沿缝溶蚀可进一步扩大储集空间，从而揭示了基岩风化壳+裂缝段的“双层、双孔隙介质”储层发育机理，明确了潜山成藏潜力。通过系统开展基岩露头考察和样品岩石学、力学分析，发现基岩中浅色矿物(石英和长石)弹性模量大、拉剪强度低，脆性强易成缝，沿缝溶蚀进一步扩大储集空间，揭示了基岩风化壳+裂缝段的“双层、双孔隙介质”储层发育机理，明确了潜山成藏潜力。
具体地，可以选择对岩性反应敏感的测井响应，通过做不同岩性的铁元素-钾元素、铁元素-硅元素等交会图版(如图10和图11所示)，创建了长英质和铁镁质两类岩石测井响应模型，建立定量判别岩相的方法和标准。
本步骤中所得到的对应关系如表3所示：
表3
如表3所示，是最终的定量判别岩相的方法和标准。岩石ECS(元素俘获测井)分类即是按照力学性质进行的分类，长英质脆性强易成缝，为优势岩相。本示例仅包含混合花岗岩和酸性侵入岩(主要是花岗岩)。
步骤E，基于所述优势岩相以及测井、录井、试油和所述岩心分析资料，识别流体性质。
具体地，可以先基于所述优势岩相以及测井、录井、试油和所述岩心分析资料建立多参数储层评价标准和油层定量判别标准；然后基于这些标准在矿物层面开展潜山地层评价，进而正确识别流体性质。例如，在识别储层的前提下，结合录井、取心、试油等资料对流体性质进行识别，可以包括如下步骤：
1、利用录井、取心、试油等资料识别流体性质
钻遇油层时：测井资料响应特征反映裂缝发育，储层物性较好；岩屑录井、钻井取心、井壁取心油气显示好(级别在中等以上)；气测数值高而且较活跃的。
钻遇水层时：测井资料响应特征反映裂缝发育，储层物性较好；岩屑录井、钻井取心、井壁取心油气显示较差(级别在中等以下)或无显示；气测数值较低而且不活跃的。
钻遇干层时：测井资料响应特征反映储层物性较差；钻井取心、井壁取心等资料油气显示级别较低或无显示。
2、利用气测数据定量识别油层
根据试油资料，利用录井气测的全烃和峰基比的交绘图方法可以辅助识别储层的流体性质。如图12所示，试油为油层的气测全烃值基本上大于1500ppm，峰基比大于1.5，试油为水层的气测全烃值和峰基比基本上低于油层。同时气测受泥浆比重影响较大，泥浆比重过大，往往使油层的气测数值变低，因此流体性质的判断要结合各种因素综合判断。
3、油层与长英质、波阻抗及电阻率的关系
乍得潜山试油井共计27口，其中试油获得工业油流井共计12口，但大部分井为长井段试油，分层试油井仅有3口，分别为Baobab C-3井，Baobab C-5井和Raphia S-11井。三口井的出油段均位于潜山上部，潜山底部为干层或者水层。Baobab C-3井经过三次试油证实出油井段为1439-1530.0m，1530m以下为干层。Baobab C-5井5次试油证实出油井段为1306.9-1470.66m，1470.66m以下为干层。Raphia S-11井2次试油证实出油层段1412.00-1474.87m，1515.1 -1602.89m为水层。通过反复研究对比试油资料和测井资料，发现油层段岩性主要为酸性侵入岩、混合花岗岩和混合片麻岩。将油层段电阻率、波阻抗和长英质含量进行交会，得出油层段特征如下：长英质含量大于65％，视波阻抗Z小于15.5，电阻率小于10000ohm.m，如图13和图14所示。利用得到的油层段特征对已解释完成的不同潜山带的试油井Mimosa E-1、Raphia S-10和Lanea E-2井的油层解释结果进行了验证，如图15和图16所示。
4、油层下限的确定
在定性识别油层的基础上，以取心、试油、试采资料为依据，结合钻井、录井资料，通过标定测井，可以制定油层定量划分标准。
(1)物性下限
通过净总比敏感性分析曲线，确定孔隙度下限为3％时出现拐点，当累积储能丢失曲线储能丢失5％时，孔隙度下限为3％，渗透率下限为0.1md，如图17至图19所示。
(2)电性界限
通过27口井的试油结果，结合测井曲线以及测井解释结果确定了乍得潜山电性界限(图20至图23)，电阻率RT>RS，Rt<10000ohm.m，DT>50μm/ft，DEN<2.67g/cm3。
综合上述研究成果确定油层识别和划分标准为：
气测全烃值基本上大于1500ppm，峰基比大于1.5；长英质含量大于65％，视波阻抗Z小于15.5；孔隙度大于3％，渗透率大于0.1md；电阻率RT>RS，Rt<10000ohm.m，DT>50μm/ft，DEN<2.67g/cm3。其中，当孔隙度大于5％、深侧向电阻率小于3000ohm.m、声波时差大于55μm/ft、补偿密度小于2.6g/cm3、长英质含量大于70％时，定义为油层(一类油层)；当孔隙度3％～5％、深侧向电阻率3000～1000ohm.m、声波时差50～55μm/ft、补偿密度小于2.6～2.67g/cm3、长英质含量65％～70％时，定义为差油层(二类油层)。
利用该油层划分标准，对乍得潜山20口井进行了测井解释，其中Baobab潜山带：一类油层448.7m/41层，二类油层292.8m/51层；Lanea潜山带：一类油层102m/20层，二类油层184.5m/32层；Mimosa潜山带：一类油层99.9m/14层；二类油层：120.4m/25层；Raphia-Phoenix潜山带：一类油层172.5m/26层，二类油层182.1m/40层。
本发明实施例针对潜山地层岩性复杂多变、潜山储层发育机理不明，流体性质识别困难的难题，提出一套基于元素分析的潜山评价技术，在矿物层面开展潜山地层评价，定量识别岩性，确定优势岩性，进而综合应用试油及岩心分析资料，正确地定量识别流体性质。从而明确潜山成藏潜力，为基岩储层预测和技术研发提供地质-地球物理理论基础。
本实施例可以应用于油气勘探与测井工程技术及装备领域，其建立了一套潜山岩性的定性及定量解释标准，和多参数储层评价标准和油层定量判别标准，能广泛应用于潜山储层的地层评价及流体识别。
本实施例针对基岩油层判识难题，首次构建岩石-矿物(元素)的测井对应关系，通过优选对岩性反映敏感的测井曲线，创建了长英质和铁镁质两类岩石测井响应模型，建立了定量判别岩性的方法和标准；在元素分析基础上明确长英质岩石为储层发育优势岩相，储集空间以裂缝、溶蚀孔、洞为主；综合应用测井、录井、试油及岩心分析资料，建立了多参数储层评价标准和油层定量判别标准，从而利用该标准进行底层评价和流体识别。
为了进一步验证上述技术效果，发明人利用建立的岩性定性及定量解释标准，应用12口井331块取心岩样资料进行验证实验，实验结果表明：岩性识别符合率为92％。利用建立的油层划分标准，对乍得潜山20口井进行了测井解释，油气层识别符合率达85％。具有较强的应用推广价值。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种基于元素分析的潜山地层测井评价方法，其特征在于，包括：
基于元素测井资料和岩心分析资料计算待评价地层的矿物组分；
基于所述矿物组分进行岩性识别；
通过岩石力学分析以及所述矿物组分建立岩石与元素测量的对应关系；
基于所述对应关系和所述岩性识别的结果进行储集空间分析；
基于所述储集空间分析的结果判定优势岩相；
基于所述优势岩相以及测井、录井、试油和所述岩心分析资料，识别流体性质。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述矿物组分包括：
基于所述元素测井资料对所述待评价地层进行元素分析；
基于所述元素分析的结果以及所述岩心分析资料中的岩心分析数据计算所述矿物组分。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行岩性识别包括：
通过测井和计算出的所述矿物组分建立测井判别岩性的定量标准；
基于所述定量标准进行所述岩性识别。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，建立所述对应关系包括：
选择对岩性反应敏感的测井响应；
针对所述测井响应做不同岩性的元素与元素的交会图版；
基于所述交会图版创建长英质和铁镁质的两类岩石的测井响应模型；
基于所述测井响应模型确定所述对应关系。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判定优势岩相包括：
基于所述储集空间分析的结果建立定量判别优势岩相的定量标准；
基于所述定量标准判定优势岩相。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述识别流体性质包括：
基于所述优势岩相以及测井、录井、试油和所述岩心分析资料，建立多参数储层评价标准和油层定量判别标准；
基于所述多参数储层评价标准和油层定量判别标准识别流体性质。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述储集空间为长英质岩石的裂缝、孔隙或溶洞。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述优势岩相为混合花岗岩和花岗岩。
9.一种权利要求1～8中任一项所述的方法在潜山储层的流体识别中的应用。
10.一种潜山储层的流体识别方法，其特征在于，使用权利要求1～8中任一项所述的方法。
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|---|---|---|---|---|
| CN116626779A (zh) * | 2023-07-21 | 2023-08-22 | 中国石油大学(华东) | 一种潜山地层孔隙度计算方法及系统 |
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