CN1231428A - 利用核磁共振和其它测井数据评估岩层构造的方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了能够在现场计算临界石油物理参数的多种方法,所说参数包括,但是并不限于,Φ_t、S_xot、Q_v、F和R_w。而且,还使用NMR粘土结合水估算连续的Q_v。结合其它的电阻率测量数据,例如SP、R_xo和R_deep,可以确定R_w。除了饱和度指数n,可以从测井数据直接确定所有Archie参数和其它等效计算值。所以,这些方法能够更加精确地确定S_w,从而能够提高对碳氢化合物蕴藏量的估算精度。该方法结合其它仪器可以扩展应用于复杂岩石构造。

Description

利用核磁共振和其它测井数据评估岩层构造的方法

本申请是尚在审查中的美国专利申请No.08/873981(1997年6月12日提出申请)的部分继续申请，前者要求享有美国临时申请No.60/042059(1997年4月9日提出申请)(律师事务所档案编号20.2674)的权利。

本发明涉及评估地表下岩层构造的方法。更确切地说，本发明涉及用于利用核磁共振(“NMR”)测井数据，特别是与其它类型的测井数据结合确定表征岩层构造的参数的方法。

包含碳氢化合物的岩层构造的经济价值取决于地下储油层单位体积中的油或气的含量，在其它条件都相同的情况下，所说单位体积的油气含量是其孔隙率和碳氢化合物饱和度的函数。岩层的总孔隙率Φ_t是岩层每单位体积被孔隙占据的比率。碳氢化合物饱和度S_h填充有碳氢化合物的孔隙体积的比率。除了孔隙率Φ_t和碳氢化合物饱和度S_h以外，岩层结构的渗透性k表示一种流体(例如碳氢化合物)流过其中，和可以从中取出的容易程度。虽然较大的孔隙率通常对应着较大的渗透率，但是孔隙大小、形状和连续性也对渗透性产生影响。

有许多众所周知的模型可以利用钻井记录计算饱和度。对于页岩构造，优选的模型为Waxman-Smits模型(例如参见M.H.Waxman和L.J.M.Smits,“Electrical Conductivities in Oil-Bearing ShalySands”,Society of Petroluem Engineers 42nd Annual FallMeeting,(1967年10月1-4日))，和Dual Water模型(例如参见C.Clavier,G.Coates,和J.Dumanoir,“The Theoretical andExperimental Bases for the‘Dual Water’Model for theInterpretation of Shaly Sands”,Society of petroleum EngineersTranscation 6859(1977)(下文中称之为“Clavier等人的模型”))。这两种模型都依赖于每单位体积的阳离子交换量Q_v和岩层构造因子F，它们通常不是在井下测得的，也不是直接从钻井测量数据推算出来的。

NMR基于这样的事实，许多元素的原子核具有角动量(下文中称为“自旋”)和磁矩。核自旋沿着外部施加的静磁场方向排列，并且可以达到一种平衡状态。利用一个振荡磁场的脉冲可以扰动这种平衡，所说振荡磁场使核自旋倾斜偏离静磁场方向。如下所述，自旋倾斜的程度可由实验者控制。

在倾斜之后，同时发生两个事件。首先，自旋以拉莫尔频率(ω₀=γB₀)围绕静磁场进动，其中B₀为静磁场强度，γ为旋磁比，是一个原子核常数。其次，自旋经过称之为“自旋-晶格弛豫时间”或T₁的衰减时间之后恢复到平衡状态。T₁受到分子环境的控制，对于岩石中的水通常为10-1000毫秒。

被称为“自旋-自旋弛豫时间”或T₂的第二弛豫时间也与分子原子核自旋相关。在90度倾斜脉冲的结束点，处于同一方向的所有自旋点都垂直于静磁场，并且它们以拉莫尔频率进动。但是，由于测量仪器存在缺陷或者微观物质不均匀性造成的静磁场的小的不均匀性会引起各个核自旋以略微不同的速率进动。所以，经过一定时间之后，自旋不再一致进动，就是说它们之间出现相位差。当相位差是由于装置的静磁场不均匀性引起时，出现相位差的时间称为T₂*。当相位差是由于物质特性引起时，出现相位差的时间称为T₂。

在一种非承压低粘滞度流体例如水中T₂可以达到几秒，而在固体中会短到只有10微秒。限制在岩石孔隙中的流体处于一种中间状态，其中T₂在几十至几百毫秒的范围内，这依赖于各种因素，例如孔隙大小和流体粘滞度。

一种已知的测量T₂的方法被称为Carr-Purcell-Meiboom-Gill(“CPMG”)定序方法。在固体中，T₂非常短，可以在90度脉冲结束之后通过检测信号的衰减确定T₂。但是，对于其中T₂*<<T₂的流体，自由感应衰减变为装置感生的不均匀性的一种量度。为了测量这种流体中准确的T₂值，需要消除装置感生不均匀性效应的影响。

这种消除是通过施加一个脉冲序列实现的。第一个脉冲是一个90度脉冲，该脉冲使自旋开始进动。在自旋开始进动之后，施加一个180度脉冲以将自旋保持在测量平面内，但是使分散在横向平面内的自旋沿相反方向进动，从而使自旋重新聚焦。通过利用180度脉冲反复翻转自旋和使之重新聚焦，出现一个“自旋回波”系列。180度脉冲的这种连续性，在起始的90度脉冲之后，构成Carr-Purcell序列，用于测量由于物质特性引起的不可逆的相位差(即T2)。Meiboom和Gill对于Carr-Purcell脉冲序列作出一种改进，使得在自旋在90度脉冲作用下发生倾斜并开始产生相位差之后，180度脉冲的载波与90度脉冲的载波相关。结果，在CPMG序列的偶数脉冲期间出现的任何误差被在奇数脉冲期间产生的相反误差抵消。对于NMR原理和脉冲序列的详细解释记载在美国专利US-5291137中。

但是，岩石孔隙中气体的存在对于推算出岩层构造总孔隙率Φt具有不利的影响。例如参见Robert Freedman,Austin Boyd,GregGubelin,Donald McKeon，和Chris Morriss,“measurement of TotalNMR Porosity Adds New Value to NMR Logging”,Paper 0,Transactions of the Society of Professional Well LogAnalysts38th Annual Logging Symposium(1997)。

例如，当在测量地带中存在气体时，利用NMR方法获得的总孔隙率Φ_nmr通常是低估的。至少有两种效应可能造成Φ_t的低估。第一种效应与气体中反常低的含氢指数有关。低指数效应对于测井数据分析员来说是熟悉的，因为这种效应还使得利用中子测井仪测得的孔隙率在含有气体的地带减小。第二种效应与气体不充分的极化有关。产生不充分极化效应的原因是储存的气体具有纵向的弛豫时间T₁，在正常储存状态下该弛豫时间在3至6秒的范围内。因为T₁如此之长，所以利用常规的脉冲序列，例如Carr-Purcell Meiboom-Gill(“CPMG”)序列，使储存气体完全极化所需的时间在10秒量级。然而，10秒的等待时间对于常规的测井操作来说是不切实际的，因为这样会使测井速度非常慢。

过去公开的使用NMR数据检测和确定岩层构造中碳氢化合物含量的许多方法都是“仅采用NMR”的方法。就是说，这些方法仅仅使用NMR数据推算有关碳氢化合物和孔隙率的参数。这些方法中大部分基于Akkurt等人引入的概念，他们认识到在多孔岩石中水和不湿润的碳氢化合物的NMR特性之间的差别提供了将岩层构造中的流体区分为气体、油和水的体积的一种手段。R.Akkurt,H.J.Vinegar,P.N.Tutunjian,和A.J.Guillory,“NMR logging of natural gasreservoirs”,Paper N,Transactions of the Society ofProfessional Well Log Analysts 36^th Annual Logging Symposium(1995)。

在同一论文中，Akkurt等人介绍了用于识别和确定碳氢化合物类型的一种具体方法。该方法被称为差示波谱方法(下文中称之为“DSM”)。后来，由M.G.Prammer、E.D.Drack、J.C.Bouton、J.S.Gardner、G.R.Coates、R.N.Chandler、和M.N.Miller共司开发出对DSM方法的一种改进方法，这种方法被称为时间域分析方法(下文中称之为“TDA”)，参见“Measurements of clay-bound water andtotal porosity by magnetic resonance logging”,SPE Paper35622，发表于Society of Petroleum Engineers Annual TechnicalConference and Exhibition(1996)。

DSM和TDA方法都用于具有固定磁场梯度的仪器(例如由位于Malvern,Pennsylvania的Numar Corporation，出品的商标为MRIL^的仪器)。最近，由Flaum等人、C.Flaum、R.L.Kleinberg、M.D.Hurlimann开发出另一种只使用NMR数据的检测气体的方法，这种方法被称为回波比率方法(下文中称之为“ERM”)，参见“Identification of gas with the Combinable MagneticResonnance Tool(CMR*)”,Paper L,Transactions of the Societyof Professional Well Log Analysts 37^th Annual Logging Symposium(1996)。ERM使用一种CMR仪器，其磁场梯度具有鞍点分布。ERM利用根据从不同的回波间隔获得的两条T₂-衰减曲线比率计算出的视在扩散常数确定气体种类。

这些用于计算孔隙率和其它参数的只使用NMR数据的方法具有各种各样的缺点。第一，这些方法在具有固定或者鞍点分布磁场梯度的仪器中工作状况最佳。因此，这些方法受到用于获取数据的NMR仪器类型的限制。第二，只使用NMR数据的方法(例如ERM)需要从具有不同CPMG序列的两次NMR测量中获得数据。第三，只使用NMR数据的方法气体适当极化，这意味着需要较长的等待时间和较慢的测井速度。第四，利用只使用NMR数据的方法推算总孔隙率的计算过程十分复杂。

气体的存在也对根据密度推算的总孔隙率Φ_density的计算具有不利影响。与利用NMR数据获得的总孔隙率Φ_nmr，(它低估了实际的总孔隙率)不同，当在岩层构造中存在气体时根据密度推算的总孔隙率高估了实际的总孔隙率。因此，在气体储存区，Φ_nmr小于Φ_density，两种孔隙率测量值之间的差值正比于该地带中的气体饱和度。这种差值效应与在气体区中的“中子密度”交叉效应类似。当在岩层构造中存在气体冷凝物或轻油时可能发生同样的效应。但是，效应的量值减小。使用中子密度测井仪表进行气体检测是不可靠的，因为页岩和热中子吸收体对于中子密度测井仪表响应的效应可能完全抑制了交叉效应。此外，由于中子测量仪表响应的矿物学效应，利用中子密度获得的总孔隙率可能是不准确的。

此外，对于页岩构造中水饱和度的常规计算需要知道构造因子F和每单位体积的阳离子交换量Q_v。获知这些数据需要进行岩心样品测量。但是，这种岩心样品测量是繁琐、耗时、和高成本的，因为它们需要将岩心样品带上地面并进行分析，通常是在现场以外的实验室中进行分析。而且，成本通常随着所分析岩心样品数量的增加而逐渐增大，而有时分析样品数量可能非常大。所以，无法利用常规的估算方法在现场对Q_v和F进行即时估算。

如上所述，本发明的一个目的是提供用于准确确定经过气体校正的冲洗带和原状地层参数的方法，所说参数表征在一种构造，甚至在页岩构造或含有气体构造中的各种地带。

本发明的另一个目的是提供能够无需进行井上岩心样品分析而在现场即时估评岩层构造的方法。

本发明的再一个目的是提供能够利用几乎任何常规NMR测量仪器，包括具有磁场梯度分布的固定梯度测量仪器和鞍点测量仪器准确确定这些参数的方法。

本发明的又一个目的是提供能够通过结合NMR与密度钻井测量确定经气体校正的总孔隙率和含气带气体饱和度的方法。

本发明的再另一个目的是将NMR测量数据与其它开孔测井数据结合以确定在评估碳氢化合物蕴藏量和生产能力时所需的临界石油物理参数，例如原状地层构造的碳氢化合物和渗透率。

本发明的再又一个目的是评估根据本发明确定的石油物理参数大小的不确定度。

本发明的这些和其它目的是根据本发明的原理通过提供能够在现场评估临界石油物理参数的方法实现的，所说参数包括，但是并不限于Q_v、F、和R_w，这些方法甚至适用于页岩和含气构造的情况。该方法还可以用于获得渗透率和生产能力。

此外，可以利用NMR粘土结合水估算连续的Q_v。利用其它的电阻率测井数据，例如SP、R_ro、R_deep，可以确定连续的F和R_w。除了饱和度指数n以外，从测井数据可以连续地直接确定所有的Archie参数，包括这些参数的任何等效计算量值。如在本申请中所使用的含义，等效计算量值是指从已经根据本发明确定的参数直接推算获得的任何参数。因此该方法能够更加准确地确定S_w，而这又提高了对于碳氢化合物储藏量的评估准确度。该方法可以扩展使用到采用其它仪器的复杂岩石学中。

根据本发明，提供了用于确定被钻孔贯穿的含气岩层构造特征的一种方法。该方法包括(1)计算一个由NMR数据推算的总孔隙率Φ_nmr和一个由密度推算的总孔隙率Φ_density,(2)利用Φ_nmr和Φ_density确定经过气体校正的总孔隙率Φ_t，(3)利用Φ_nmr和Φ_density确定在冲洗带中的经过气体校正的水饱和度S_xot，和(4)利用扩展至页岩构造的Archie方程确定电阻率参数，X_mf和m： $C_{\mathrm{xo}}=S_{\mathrm{xot}}^n{\mathrm{\&Phi;}}_t^m(C_{\mathrm{mf}}+\frac{X_{\mathrm{mf}}}{S_{\mathrm{xot}}}),-----\left(1\right)$

其中n为饱和度指数，m为与模型有关的胶结指数，C_xo为冲洗带中的电导率，C_xo等于1/R_xo，其中R_xo为冲洗带电阻率，C_mf为泥浆滤液电导率，C_mf等于1/R_mf，其中R_mf为泥浆滤液的电阻率，X_mf为与模型有关的粘土电导率。在方程(1)中出现的参数有时被称为Archie参数。然后将Φ_t、X_mf和m与实际的电阻率R_ture结合根据下式计算在原状地层中的水饱和度S_wt： $C_{\mathrm{true}}=S_{\mathrm{wt}}^n{\mathrm{\&Phi;}}_t^m(C_w+\frac{X_w}{S_{\mathrm{wt}}})---\left(2\right)$

使C_true=1/R_true，其中R_true为原状地层电阻率，C_w=1/R_w,R_w为水的电阻率。

根据本发明的另一方面，还提供了用于利用NMR数据而不使用密度数据确定被一钻孔贯穿的构造特征的一种方法。该方法包括以下步骤：在第一步骤，接收表征冲洗带特征的NMR数据。可取的是，NMR数据包括一个T₂分布P(T₂)。然后，在第二步骤，基本上根据下式确定粘土结合水体积V_bound： $V_b=\underset{T_{2\min }}{\overset{T_{2\max }}{\&Integral;}}P\left(T_2\right)d{T}_2,-------\left(3\right)$

其中T_2min为粘土结合水的最小T₂,T_2max为粘土结合水的最大T₂。在第三步骤，利用粘土结合水饱和度S_wb模型确定每单位总孔隙体积的阳离子交换量Q_v。

按照本发明的另一个方面，提供了用于利用自然电位确定被一个钻孔贯穿的构造特征的一种方法。该方法包括接收SP测井数据并利用该数据确定R_w或利用一种电化学势模型确定每单位总孔隙体积的阳离子交换量Q_v，所说模型可参见例如L.J.M.Smits,“SP LogInterpretation in Shaly Sands”,Society of Petroleum EngineersJournal，第8卷，第123-136页(1968年)。可取的是，该方法至少包括一个两步骤程序。首先，求解拉普拉斯方程σ_c·V=0以确定SP源，其中σ_c为电导率，V为构造中各处的电势。接着，求解SP源积分方程以确定R_w和Q_v。

根据本发明的再一个方面，提供了用于确定被钻孔贯穿的具有复杂岩石特性的构造的结合流体体积BFV的一种方法。该方法包括接收表示所说岩层构造中冲洗带特征的NMR数据和通过将利用其各自成分体积V_i加权的BFV_i成分求和确定所说岩层构造的结合流体体积BFV的步骤，其中I为表示不同成分的指标。

此外，根据本发明的又一个方面，提供了用于分析某些电阻率参数不确定度的一种方法。该方法包括基本按照下式计算经过气体校正的石油物理参数方差的步骤： ${\mathrm{\&sigma;}}^2\left(f\right)\&cong;\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(\frac{\&PartialD;f}{\&PartialD;x_i}\right)}_{\mathrm{xi}}^2{\mathrm{\&sigma;}}^2\left(x_i\right),----\left(4\right)$

其中f是一个参数，它是n个变量x_n的函数，σ²(f)为f的方差，x_i*为对于n个变量中的每一个的最佳估算值。

从附图和以下对于优选实施例的详细描述可以更加清楚地了解本发明的其它特征、其本质和各种优点。

图1为表示一种可渗透岩层构造的水平横截面的简化示意图。

图2为执行用于确定被钻孔贯穿的含气岩层构造特征的方法的第一示例性实施例各个步骤的流程图。

图3为执行用于确定被钻孔贯穿的含气岩层构造特征的方法的第二示例性实施例各个步骤的流程图。

图4为执行用于确定被钻孔贯穿的含气岩层构造特征的方法的第三示例性实施例各个步骤的流程图。

图1为表示一种可渗透岩层构造100的水平横截面的简化示意图，其中已经钻有一个钻孔。在钻孔过程中，钻孔110中泥浆柱120的流体静压力通常大于岩层构造100的孔隙压力。钻孔中泥浆的电阻率被称为泥浆电阻率R_m。泥浆柱120与岩层构造100之间的压力差迫使构成泥浆柱120的泥浆滤液进入岩层构造100中，泥浆中的固体颗粒在形成泥饼130之后沉积在钻孔壁上，其具有电阻率R_mc。泥饼130的内径132通常用测径器测量，因此有时被称为“Cali”。外径134利用钻孔钻头的外径确定。

在靠近钻孔110的径向区，大部分原始的岩层构造水和某些碳氢化合物可能被滤液洗去。所以这个区域被称为冲洗带(或渗入带)，具有电阻率R_xo。在冲洗带140中泥浆滤液的电阻率被称为泥浆滤液电阻率R_mf。冲洗带140的外径有时被称为“Di”。

在冲洗带140以外，岩层构造流体被泥浆滤液置换是不完全的。冲洗带140的径向延伸取决于许多因素，包括钻探泥浆的类型、岩层构造孔隙率、岩层构造渗透率、压力差，和第一次钻探该岩层构造的时间。在冲洗带以外的未受扰动的岩层构造被称为未受污染地带或原状地层160，其具有真实的电阻率R_true。在原状地层160中的水具有电阻率R_w。

一种物质的电阻率是其阻止电流流过该物质的能力。电导率是电阻率的倒数。电阻率测量结果已经被用于单独地或结合其它参数确定原状地层160中的R_true。还利用它们确定R_xo。

洁净的、含水岩层构造(即不包含可以感知量的粘土和不包含碳氢化合物的岩层构造)的电阻率正比于饱和盐水的电阻率R_w。这个比例常数叫做岩层构造电阻率因子F。Archie提出了一个使孔隙率Φ与岩层构造因子F相关的公式(F=a÷Φ^m)，其中a是一个比例因子，m为胶结指数(参见G.E.Archie,“The Electrical Resistivity as anaid in Determining Some Reservoir Characteristics”,J.Pet.Tech.,Vol.5,No.1,(1942年1月)和G.E.Archie,“Classification of Carbonate Reservoir Rocks andPetrophysical considerations”,Bull.,AAPG,Vol.36,No.2,(1952年2月))。

假定该构造中的岩石在干燥时是完全的绝缘体，则在其它条件相同的情况下，含有油或气和水的岩层构造的电阻率为F、R_w、和S_w的函数，其中S_w为孔隙体积中被构造水所占体积的分数。根据Ahchie方程，纯净构造的水饱和度S_w可以以其实际的电阻率R_true表示为： $S_w^n=\frac{F{R}_w}{R_{\mathrm{true}}},----\left(5\right)$

其中n是饱和度指数，通常近似等于2。冲洗带140的水(泥浆滤液)饱和度S_xo也可以以类似的方式表示为： $S_{\mathrm{xo}}^n=\frac{F{R}_{\mathrm{mf}}}{R_{\mathrm{xo}}},----\left(6\right)$

冲洗带140的S_xo等于1-S_hr，其中S_hr为冲洗带140中残余的碳氢化合物饱和度。

岩层构造中的某些岩石，例如粘土和页岩在干燥时不是完全的绝缘体。例如，粘土和页岩具有相当的电导率。基本上由页岩构成的岩层构造通常被称为页岩构造，并且通常被认为是难以利用常规测井技术评估的岩层构造。因为所有钻井测量结果都受到页岩存在的影响，对于页岩成分的校正需要对该岩层构造进行精确的测绘。

根据本发明，至少提供了三种用于利用NMR数据、密度数据和电学数据确定含气构造特征的方法。按照第一种方法，根据NMR仪器测量结果计算Q_v(参见图2)。按照第二种方法，根据浅层电仪器测量结果计算Q_v(参见图3)。按照第三种方法，根据自然电位测量结果SP计算Q_v(参见图4)。

图2表示根据本发明用于确定岩层构造特征的第一种方法200。方法200至少包括以下步骤：在步骤210至少计算出冲洗带的Φ_nmr、Φ_density、和Φ_bound；在步骤215，至少利用冲洗带中的Φ_nmr和Φ_density计算出Φ_t和S_xot；在步骤220，计算出岩层构造因子F；在步骤209，进行电子仪器测量；在步骤217，计算R_w；在步骤230，计算S_wt；在步骤240，评估该岩层构造的蕴藏量和生产能力。该方法包括利用下式确定X_mf和m： $C_{\mathrm{xo}}=S_{\mathrm{xot}}^n{\mathrm{\&Phi;}}_t^m(C_{\mathrm{mf}}+\frac{X_{\mathrm{mf}}}{S_{\mathrm{xot}}}),----\left(7\right)$

其中n为饱和度指数，m是与模型相关的胶结指数，C_xo是冲洗带的电导率，C_xo等于1/R_xo，其中R_xo为冲洗带电阻率，C_mf为泥浆滤液电导率，C_mf等于1/R_mf，其中R_mf为泥浆滤液的电阻率，而X_mf为与模型相关的粘土电导率。方程(7)在扩展用于页岩构造时有时被称为Archie方程。应当理解上述的每个变量都可以对应于岩层构造冲洗带中的一个点(例如一个深度)或者对应于岩层构造冲洗带中的一组点(例如一条深度线)。

在步骤210中计算Φ_nmr之前，可以先测量表示岩层构造特征的NMR数据，如在步骤205所示。在步骤205，利用一种核磁共振仪器测量地表构造的第一部分。可取的是这个步骤包括利用井下核磁共振仪器测量地表构造的第一部分以获得NMR数据。可以使用任何类型的井下NMR测量仪器(例如，由位于Houston,Texas的SchlumbergerTechnology Corporation公司制造的商标为CMR^的仪器或者由位于Malvern,Pennsylvania的Numar Corporation公司生产的商标为MRIL^的仪器)。

在计算出Φ_nmr之后，可取的是将结果存储在一个存储装置中。这个存储装置可以设置在井下或者井上。或者，可以将Φ_nmr直接传输到一个处理器中，用于在步骤215中确定Φ_t和S_xot。

可取的是根据表示该岩层构造特征的密度数据计算Φ_density。所以，在步骤205，还使用一个密度测量仪器，最好是井下密度测量仪器测量地表构造的第二部分。可以使用任何类型的井下密度测量仪器，包括高能γ-γ辐射测量仪器。

可取的是，在步骤205中测量的第一和第二部分是基本相同的。这意味着，在沿钻孔的特定纵向(例如垂直方向)位置，评估NMR数据和进行密度测量的径向(例如横向)深度是充分匹配的。充分匹配的测量仪器对的一个实例是一台CMR测量仪器和一台高能γ-γ辐射测量仪器。参见D.V.Ellis,Well logging for Earth Scientists,(1987年)。因此，根据本发明的原理，假定浅层测量仪器，例如NMR、密度、R_xo、和EPT测量仪器，评估冲洗带140中基本相同的纵向和径向位置。此外，为了在步骤230中获得原状地层参数，还假定Φ_t和F沿横向是基本不变的。

在步骤210中可以利用任何常规计算方法根据在步骤205中测得的密度数据计算Φ_density。在计算完成之后，可以将Φ_density保存在一个存储装置中。这个存储装置可以是与用于保存Φ_nmr相同的存储装置，或者是不同的一个存储装置，可以设置在井下或者井上。与Φ_nmr一样，可以将Φ_density不进行存储而直接传输到用于在步骤215中确定Φ_t和S_xot的一个处理器中。

在步骤215，可以基本按照下式确定经过气体校正的总孔隙率Φ_t： ${\mathrm{\&Phi;}}_t=\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}(1-\frac{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}\left(\frac{\mathrm{\&lambda;}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}\right)}{(1-\frac{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+\mathrm{\&lambda;}}----\left(8\right)$

其中(HI)_g为气体的含氢指数，(HI)_f为由泥浆滤液和岩层构造水构成的液相的含氢指数，P_g为气体极化函数，该函数定义为1-exp(-WT/T_l,gas)，其中WT为一个脉冲序列的等待时间，T_l,gas为气体纵向弛豫时间(参见R.Freedman,“Gas Corrected Porosity fromDensityPorosity and CMR Measurements in‘How to Use Borehole NMR’”,Oilfield Review,9卷，2期，第54页)(下文中称之为“Freedman”)。λ正比于气相和液相之间的密度差，与气体对于Φ_density的影响有关。可以基本按照下式确定λ： $\mathrm{\&lambda;}=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_g}{{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}-{\mathrm{\&rho;}}_f},------\left(9\right)$

其中ρ_f为液相密度，ρ_ma为岩层构造基质密度，ρ_g为气体密度。在步骤210中计算Φ_density至少需要两个输入值，包括ρ_ma和ρ_f。可以根据下式确定Φ_density： ${\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_b-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}}{{\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}},-----\left(10\right)$

其中ρ_b为岩层构造松密度ρ_b。

本领域普通技术人员应当理解，可以通过一系列中间步骤，或者通过计算任何计算上等效的参数独立地计算Φ_t和S_xot。在步骤215中计算Φ_t和S_xot需要多个输入值，包括例如ρ_g、T_l,gas、(HI)_g、(HI)_h、ρ_f、和ρ_ma，如在步骤211中所示。

当该岩层的构造比较简单时(即该岩层中只包含一种主要类型的岩石)，由于ρ_ma通常是已知的，所以可以简单地确定基质密度ρ_ma和其它利用密度推算的参数。但是，当该岩层中包含两种或多种主要成分(例如砂岩和石灰岩)时，在步骤207中基本可以按照下式确定ρ_ma： ${\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{V}_i{\mathrm{\&rho;}}_i}{{\mathrm{\&Sigma;}}_i{V}_i},------\left(11\right)$

其中V_i为体积，ρ_i为岩层成分i的密度。V_i可以利用一种或多种测量技术确定。对于本领域普通技术人员来说，大部分成分的ρ_i值都是已知的。例如已知石灰岩的密度ρ_limestone大约为2.71克/立方厘米，砂石岩的密度ρ_sandstone大约为2.65克/立方厘米。可以用于获得V_i的方法包括钍测井方法、钾测井方法、中子测井方法、声波测井方法、光电测井方法、元素产额测井方法、和任何其它方法的组合。

在步骤215中，基本可以按照下式由方程(8)确定Φ_t： ${\mathrm{\&Phi;}}_t={{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}}^{*}w+{(1-w)}^{*}\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f},----\left(12\right)$

其中w基本上按照下式确定： $w=\frac{1-\frac{{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g}^{*}{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}}{(1-\frac{{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g}^{*}{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+\mathrm{\&lambda;}},-----\left(13\right)$

其中(HI)_g、(HI)_f、P_g、和λ的定义如上所述。所以，当岩层具有复杂岩石结构时，可以通过根据方程(11)确定ρ_ma更准确地确定w。

一般所说，在气体蕴藏岩层中，w的值在大约0.55至0.65之间，因此，可以利用这个范围的一个值估算Φ_t。可取的是，将w设定为0.60来估算Φ_t。于是，方程(12)演变为： ${\mathrm{\&Phi;}}_t=\left(0.60\right){\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}+\frac{\left(0.40\right)}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}.----\left(14\right)$

在步骤215中除了确定Φ_t以外，还计算冲洗带中经过气体校正的总水饱和度S_xot，或者一个等效计算值。可取的是，基本按照S_xot=V_xot/Φ_t确定S_xot，其中V_xot为冲洗带中水的总体积。可以基本按照V_xot=Φ_t-V_g,xo确定V_xot，其中V_g,xo为冲洗带中气体的体积。V_g,xo和S_g,xo可以基本按照以下两式确定(参见Freedman的文章)： $V_{g,\mathrm{xo}}=\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}-\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}}{(1-\frac{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+\mathrm{\&lambda;}},----\left(15\right)$ $S_{g,\mathrm{xo}}=\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}-\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}}{{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}}^{*}(1-\frac{{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g}^{*}{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+\frac{{\mathrm{\&lambda;}}^{*}{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}},-----\left(16\right)$

接着，确定一个或多个电阻率参数，包括m、X、和每单位总孔隙体积的阳离子交换量Q_v。可取的是，将m、X、Q_v都确定出来。

设定一个n值和确定C_xo值是有用的。通常使用的n值为2。确定C_xo可以包括利用一个低电阻率仪器测量C_xo。在设定n值和确定C_xo之后，在步骤220中可以使用任何饱和度模型确定岩层构造因子F。

根据本发明可以使用的一个模型为Waxman-Smits模型，参见M.H.Waxman和L.J.M.Smits,“Electrical Conductivities inOil-Bearing Shaly Sands”,Society of Petroleum Engineers 42ndAnnual Fall Meeting,1967年10月1-4日在Houston,texas举行。根据Waxman-Smits模型，X=Q_vB，其中： $B=0.15814T_c\&lsqb;1-0.83\exp (-\frac{23.25C_w}{(T_c+21.5)})\&rsqb;,----\left(17\right)$

其中C_w为水的电导率，T_c为岩层构造的摄氏温度。在冲洗带中，水是泥浆滤液，在原状地层中，水是岩层构造水。然后，据此计算X。此外，根据这个模型， $m_{\mathrm{ws}}=\frac{\log F_{\mathrm{ws}}}{\log {\mathrm{\&Phi;}}_t},-----\left(18\right)$

其中F_ws为Waxman-Smits构造因子，并且

    m_ws=1.8167+1.6094(1-e^-1.2528y),    (19)其中 $y=Q_v\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_t}{1-{\mathrm{\&Phi;}}_t}.-----\left(20\right)$

本领域普通技术人员可以将方程(7)和(17)-(19)结合起来确定所需的任何或全部电阻率参数(例如Q_v、m_ws)。

根据本发明可以使用的另一种模型是Dual Water模型(参见Clavier等人的文章)。根据Dual Water模型：X=(C_wb-C_mf)S_wb，其中C_mf为泥浆滤液的电导率， $C_{\mathrm{wb}}=\frac{(0.00672T_c+0.5713)Q_v}{S_{\mathrm{wb}}},-----\left(21\right)$

其中C_wb为粘土结合水电导率，S_wb为基本按照S_wb=α·V_q·Q_v确定的粘土结合水饱和度，其中α可以按照下式确定： $\mathrm{\&alpha;}=\sqrt{\frac{0.245}{\mathrm{\&gamma;}\stackrel{-}{n}}},-----\left(22\right)$

其中γ为按照下式确定的活度系数： $\log \mathrm{\&gamma;}=\frac{a_1}{\sqrt{\stackrel{-}{m}}}+a_2\sqrt{\stackrel{-}{m}}+a_3\stackrel{-}{m}+a_4{\stackrel{-}{m}}^2+a_5.----\left(23\right)$

系数a1、a2、a3、a4和a5基本按照下式确定：

    a_i=b_iT_c ³+c_iT_c ²+d_iT_c+e_i,    (24)

其中i分别等于1、2、3、4和5, m为溶剂的盐度，可取的是以摩尔/千克为单位，系数b_i、c_i、d_i、e_i可以约为：i          b_i          c_i            d_i            e_i1    -6.1237e-11    -3.6490e-08    -1.2225e-06    +9.7432e-04,2    -3.1529e-08    -8.7540e-06    -1.3528e-03    -2.4460e-01,3    -1.5951e-08    -7.0447e-06    +1.0840e-03    +1.0514e-01,4    -1.0729e-09    -5.5435e-07    -1.0211e-04    +4.7400e-04，以及5    +4.1937e-09    -2.1167e-06    +1.1317e-04    -3-6126e-02.

m可以基本按照下式确定： $\stackrel{-}{m}=\frac{\stackrel{-}{n}}{58.443(1000-\stackrel{-}{n}{10}^{-3})}.-----\left(25\right)$

n也表示盐度，可取的是以摩尔/升为单位，这个值可以按照下式确定： $\stackrel{-}{n}=\frac{\left(\mathrm{ppk}\right){\mathrm{\&rho;}}_f}{58.433},-----\left(26\right)$

其中ppk是以千分之一为单位的盐度，ρ_f为液相的流体密度，该液相中包括泥浆滤液和岩层构造水，可取的是以克/立方厘米为单位。V_q可以基本按照下式确定：

V_q=(4.97×10^-6T_c ²)-(1.94×10^-3T_c)+0.342.    (27)其中Tc为摄氏温度。而且 $m_{\mathrm{dw}}=\frac{\log F_{\mathrm{dw}}}{\log {\mathrm{\&Phi;}}_t},----\left(28\right)$ 其中Fdw为Dual Water岩层构造因子，

    mdw=1.7762+0.3364(1-e^-5.5035y)          (29)

y由前面的方程(20)定义。本领域普通技术人员可以结合使用方程(20)-(29)确定任何或全部的电阻率参数。

在步骤230中，可以确定经过气体校正的原状地层参数。可取的是该方法包括测量原状地层的深层电导率C_deep(或者等效的R_deep，以计算C_true)，和根据下式确定原状地层水饱和度S_wt： $C_{\mathrm{true}}=S_{\mathrm{wt}}^n{\mathrm{\&Phi;}}_t^m(C_w+\frac{X}{S_{\mathrm{wt}}}),----\left(30\right)$

其中C_w为原状地层中水的电导率。可取的是利用深层电阻率测量仪器确定C_true。在步骤217中可以将在步骤209中通过电学测量获得的数据与在步骤215中计算的Q_v和S_xot值结合确定C_w(或R_w)。在上述确定过程中需要的输入值包括R_m、Cali、和Di，如在步骤212中所获得的。在步骤230中确定S_wt之后，就可以估算该岩层构造中的蕴藏量和生产能力，例如通过根据：S_hy=1-S_wt计算原状地层中的碳氢化合物饱和度S_hy。

在步骤210中计算Φ_bound(也称为V_bound)的过程可以包括，在一个第一步骤，接收表征冲洗带的NMR数据。所说NMR数据至少包括一个T₂分布P(T₂)。在一个第二步骤，基本按照下式确定粘土结合水体积V_bound： $V_{\mathrm{bound}}=\underset{T_{2\min }}{\overset{T_{2\max }}{\&Integral;}}P\left(T_2\right)d{T}_2.----\left(31\right)$

T_2min为粘土结合水的最小T₂，而T_2max为粘土结合水的最大T₂。在一个第三步骤，利用粘土结合水饱和度S_wb模型确定每单位总孔隙体积的阳离子交换量Q_v。Q_v可以利用一个Hill-Shirley-Klein模型基本根据下式计算出来： $Q_v=\frac{V_{\mathrm{bound}}}{{\mathrm{\&Phi;}}_t(0.084{\stackrel{-}{n}}^{-0.5}+0.22)},-----\left(32\right)$

其中Φ_t为该岩层构造的总孔隙率， n为盐度(例如以毫当量/立方厘米为单位)。可取的是利用NMR-密度结合方法确定Φ_t。

方程(31)的积分限可以利用已知值估算。例如，T_2min可以固定在大约0.1毫秒，T_2max可以固定在大约3.0秒。但是，根据本发明，对于NMR粘土结合水的数据获知越多，可以用于计算V_bound的T_2min和T_2max的估算值就越精确。在确定V_bound之后，可以按照：S_wb=V_bound/Φ_t确定Swb，其中Φ_t为岩层构造的总孔隙率。虽然Φ_t可以是利用NMR数据获得的总孔隙率Φ_nmr，但是也可以根据任何其它测井测量结果求得Φ_t，最好是利用NMR-密度结合方法获得。

如图3所示，根据本发明用于确定一种岩层构造特征的另一种方法300包括以下步骤。在步骤310，至少计算出冲洗带的Φ_nmr和Φ_density；在步骤309，进行电学测量；在步骤315，至少计算出冲洗带的Φ_t、S_xot、Q_v、和F；在步骤317，计算R_w；在步骤330，计算S_wt；在步骤340，评估该岩层构造的蕴藏量和生产能力。

图3中所示的方法300的许多步骤与图2所示的方法200中的步骤相同。例如，在步骤210或310中计算Φ_nmr和Φ_density之前，可取的是，如在步骤205和305所示，利用一台NMR测量仪器和一台密度测量仪器通过测量获得表征该岩层构造的NMR数据和密度数据。而且，用于步骤210、215、217和230中的输入值与用于步骤310、315、和317中的输入值基本相同。如上所述，方法200与方法300之间的0主要差别在于方法200根据NMR数据计算Q_v，而方法300根据浅层电阻率数据R_xo计算Q_v。

如图4所示，根据本发明用于确定一种岩层构造特征的第三种方法包括根据自然电位测量值SP计算Q_v。方法400包括以下步骤：在步骤410，至少计算出冲洗带的Φ_nmr和Φ_density；在步骤415，至少计算出冲洗带中的Φ_t和S_xot；在步骤409，进行电学测量；在步骤417，计算Q_v；在步骤420，计算F；在步骤430，计算S_wt；在步骤340，评估该岩层构造的蕴藏量和生产能力。

该方法包括求解σ_c·V=0，其中σ_c为电导率，V为该岩层构造中各处的电势。为了解出这个方程，使用至少两个边界条件。第一个边界条件是V₂-V₁=SSP，第二个边界条件是J₂-J₁=0。SSP为在冲洗带与原状地层之间分界面上电化学势的强度，J为该分界面处的电流密度，下标1和2分别表示分界面处的冲洗带和原状地层。SSP可以利用任何常规的方法计算，例如利用有限元方法(例如参见M.Y.Chen,C.Cao Minh,“Determination of Continuously VaryingRwfrom SP”,International Symposium on Well Logging Techniquesfor 0ilfield Development Under Waterflooding,SPWLA,Beijing,China,1996年9月)，或者反卷积方法(例如参见J.R.Tabanou,G.Glowinsky,和G.F.Rouault,“SP Deconvolutionand Quantitative Interpretation in Shaly Sands”,SPWLA 28thSymposium,paper SS(1987))，或者根据公布的校正图表(例如参见F.F.Segesman,“New SP Correction Charts”,Geophysics,vol.27,no.6,(1962年))。

可以通过测量形成在钻孔中两点之间的自然电位SP、冲洗带电阻率R_xo、钻孔中泥浆的电阻率R_m、和钻孔横截面面积(即 )、以及原状地层的电阻率、围岩层的电阻率、和电化学势的位置来计算SSP。

或者，可以按照下式确定SSP： $\mathrm{SSP}=-\frac{\mathrm{kT}}{e}\underset{C_{\mathrm{mf}}}{\overset{C_{+}}{\&Integral;}}\frac{C_{+}-C_{-}}{C}d\ln \left(\stackrel{-}{\mathrm{m\&gamma;}}\right),-----\left(33\right)$

其中k为玻尔兹曼常数，T为该岩层构造的绝对温度，e为电子电荷，m为盐度(摩尔/千克)，γ为活度系数(例如参见方程(23)-(26))，C₊为阳离子电导率，而C_-为阴离子电导率，C为按照：C=C₊+C_-确定的岩石电导率。

阳离子电导率C₊可以按照下式确定： $C_{+}=S_{\mathrm{xot}}^n{\mathrm{\&Phi;}}_t^m(t{C}_f+\frac{X}{S_{\mathrm{xot}}}),----\left(34\right)$

同样，阴离子电导率C_-可以按照下式确定：

    C_-=Sⁿ _xotφ^m _t(l-t)C_f.                       (35)

其中t为阳离子迁移数，C_f为在分界面处流体的电导率。对于NaCl溶液，可以根据下式确定t：

t=0.374-0.125log( m)-1.77e-3log²( m)    (36)

    +4.047e-4(T⁰ _C-25)-8.22e-7(T⁰ _C-25)²而C_f可以按照下式确定： $\frac{1}{C_f}=0.123+{10}^{3.562-0.955\log \left(\stackrel{-}{n}\right)}.----\left(37\right)$

γ可以根据方程(23)-(25)确定。所以，根据上述方法可以使用方程(33)在已知Q_v和S_xot的情况下确定C_w，或者在已知C_w和S_xot的情况下根据上述方法确定Q_v。

与方法300一样，如图4所示的方法400中的许多步骤与图2所示的方法200中的步骤基本相同。例如，在步骤207、211、212和213中设定的输入值和在步骤210、215、217和230中使用的输入值与在步骤410、415、和317中使用输入值基本相同。如上所述，方法400与先前的方法200和300之间的主要差别在于方法400根据自然电位SP计算Q_v。不计算R_w(分别如在方法200和300的步骤217和317中那样)。而是，在步骤412中设定R_w和在步骤417中用于计算Q_v。

现在介绍用于计算具有复杂岩石构造的地层的结合流体体积BFV的一种方法。这种方法包括接收表示该岩层构造冲洗带特征的NMR数据，和确定该岩层构造的结合流体体积BFV。BFV通过将利用其各自成分体积V_i加权的BFV_i成分求和而确定，其中i为表示不同成分的下标。NMR数据至少包括P(T₂)，其具有T₂分布。

更确切地说，可以按照下式确定BFV： $\mathrm{BFV}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{V}_i\underset{T_{2\min }}{\overset{T_{2\mathrm{cutoffi}}}{\&Integral;}}P\left(T_2\right)d{T}_2}{\underset{i{V}_1}{\mathrm{\&Sigma;}}},----\left(38\right)$

其中T_2min是T2最小值，T_2cutoffi为成分i的截止T₂。虽然最精确的计算应当包括该岩层构造中存在的每个成分，但是一种简化的计算可以只包括主要的、或者最丰富的成分。

例如，如果一种岩层主要由石灰岩和砂岩构成，则可以说这种岩层包含两种主要成分。所以，根据本发明的一个方面，可以将利用方程(38)确定BFV简化到仅仅包含两项，一项关于石灰岩，一项关于砂岩。就是说，具有两种主要成分的岩层构造的BFV可以表示为： $\mathrm{BFV}=\frac{V_1}{V_1+V_2}\underset{T_{2\min }}{\overset{T_{2\mathrm{cutoff}1}}{\&Integral;}}P\left(T_2\right)d{T}_2+\frac{V_2}{V_1+V_2}\underset{T_{2\min }}{\overset{T_{2\mathrm{cutoff}2}}{\&Integral;}}P\left(T_2\right)d{T}_2,----\left(39\right)$

其中V₁为第一种主要成分的体积，V₂为第二种主要成分的体积，T_2cutoff1为成分1的截止T2,T_2cutoff2为成分2的截止T₂，如上所述，P(T₂)为T₂分布。

该方法还包括根据一种渗透率模型和根据本发明计算出的BFV确定该岩层构造的渗透率k。该确定过程可以使用任何已知的渗透率模型。

这个方法还包括按照下式确定混合物的T_2cutoff： $\underset{T_{2\min }}{\overset{T_{2\mathrm{cutoff}}}{\&Integral;}}P\left(T_2\right)d{T}_2=\mathrm{BFV},----\left(40\right)$

其中T_2min为已知的T₂最小值，BFV为根据方程(39)确定的已知的岩层构造结合流体体积，P(T₂)为T₂分布。T_2min可以是估算值，大约为0.3毫秒。当然，这个估算值只是用作一个例子，其实际至依赖于所研究的具体岩层构造，和所要求的计算精度。

表1归纳总结了利用不同的仪器组合获得的不同的可确定参数：

表1
					仪器组合	NMR	NMR+LDT	NMR+LDT+Rxo	NMR+LDT+Rxo+Rdeep+SP
可确定参数	ΦnmrandBFV	φnmr BFV,k,Φt＇Φe＇φg,xo和Qv	Φnmr BFV,K,Φt＇Φe＇φg,xo＇Qv和m	Φnmr BFV,K,Φt＇φe＇φg,xo＇Qvm,Rw和φg

这个表包括5种类型的、根据本发明原理可以使用的仪器。但是，本领域普通技术人员应当清楚，除了这些仪器之外，还可以根据需要使用其它仪器替代这些仪器，或者与之结合使用。NMR为核磁共振仪器；LDT为测井密度仪器；R_xo为用于测量冲洗带电阻率的浅层电阻率仪器；R_deep为用于测量原状地层电阻率的电阻率测量仪器。可确定的参数，除了上述的这些及其等效计算值以外，还包括Φ_e，该参数表示有效孔隙率。

根据方程(8)、(15)、和(16)确定的参数依赖于该岩层构造中流体的NMR特性和松密度、岩层构造基质密度、岩层构造松密度测量值、和NMR总孔隙率。流体的NMR特性和流体密度依赖于流体类型、贮藏温度、和压力。对于全流体，可以从公布的图表和文献数据估算出这些特性。例如参见R.Akkurt,H.J.Vinegar,P.N.Tutunjian,A.J.Guillory,“NMR Logging of Natural Gas Reservoirs”,PaperN,Transactions of the Society of Professional Well LogAnalysts 36^th Annual Logging Symposium(1995)；和R.L.Kleinberg,H.J.Vinegar,“NMR Propertise of ReservoirFluids”,The Log Analyst,(1996年11-12月)。此外，近期的一些论文证明岩石中甲烷气体的纵向弛豫时间小于其表面弛豫的值。例如参见C.Straley,“An Experimental Inyestigation of Methanein Rock Material”,Paper AA,Transactions of the Society ofProfessional Well Log Analysts 38^th Annual Logging Symposium(1997)。这种效应增加了我们在现场对蕴藏气体的NMR弛豫时间的估算值的不确定度。

方程(8)、(15)、和(16)中使用的输入值包括ρ_b、ρ_ma、ρ_f、ρ_g、T_l,gas、(HI)_g、(HI)_f、Φ_nmr、和WT。根据赋予每个输入值的不确定度可以计算输出值的不确定度(例如参见步骤215、315和415)，它们依赖于测井环境(例如参见步骤211、311和411)。例如对于页岩砂石开采井，测井数据分析员或地质学家可以合理地为假定具有较小不确定度的岩层构造基质密度赋予一个值(例如，ρ_ma=2.65±0.03克/立方厘米)。对于含有未知矿物的页岩砂石勘探井，可以合理地为岩层构造基质密度赋予较大的不确定度(例如ρ_ma=2.65±0.05克/立方厘米)。输入值的不确定度通常反映出对于特定的参数缺乏详细了解。在测井响应值中也存在不确定度。这是由于测量误差和因随机噪声产生的统计误差造成的。例如，一种岩层构造松密度仪器测量结果可能具有±0.01克/立方厘米的总测量不确定度。

考虑到这些不确定因素，需要从方程(8)、(15)、和(16)估算电阻率参数不确定度的量值。

因此，根据本发明的原理，提供了用于分析电阻率参数不确定度的一种方法。该方法包括按照下式计算电阻率参数的方差： ${\mathrm{\&sigma;}}^2\left(f\right)\&equiv;\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left(\frac{\&PartialD;f}{\&PartialD;x_i}\right)}_{\mathrm{xi}}^2{\mathrm{\&sigma;}}^2\left(x_i\right),-----\left(41\right)$

其中f为一个参数，它是n个变量x_n的函数，σ²(f)为f的方差，x_i*是对于n个变量每一个的最佳估算值。可取的是，所说最佳估算值为该变量的统计期望值。但是，实际上，这些值是使用者赋予的输入值。方程(41)假定所有输入参数的不确定度在统计上是不相关的，偏差(x_l-x_i)*中的三阶和更高阶项可以省略。每个输入参数的方差σ²(x_i)是赋予该输入参数的不确定度的平方，方差σ²(f)是f的不确定度的平方。参见R.Freedman和B.E.Ausburn,“The Waxman-SmitsEquation for Shaly Sands:Ⅰ.Simple Methods of Solution:Ⅱ.Error Analysis:The Log Analyst，第11-23页”(1985年3-4月)。

f可以是任何可计算的参数，可取的是，f为经过气体校正的总孔隙率Φ_t、冲洗带的气体体积V_g,xo、或者冲洗带气体饱和度S_g,xo。为了计算这些输出值，有用的量值N₁、N₂、α⁰、和D定义如下： $N_1\&equiv;{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}-\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f},-----\left(42\right)$ $N_2\&equiv;I-\frac{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f},----\left(43\right)$

$D\&equiv;1-\frac{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}+\mathrm{\&lambda;},----\left(45\right)$ 其中(HI)_g、(HI)_f、P_g、λ、Φ_density、和Φ_nmr的定义如上所述。在根据方程(41)计算Φ_t的方差时，可以使用下列偏微分方程： $\frac{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_t}{\&PartialD;{\mathrm{\&rho;}}_b}=\frac{N_2}{D({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})},----\left(46\right)$ $\frac{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_t}{\&PartialD;{\mathrm{\&rho;}}_f}=\frac{N_1{N}_2({\mathrm{\&rho;}}_g-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}{D^2{({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}^2}+\frac{N_2({\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}-{\mathrm{\&rho;}}_b)}{D{({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}^2},---\left(47\right)$ $\frac{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_t}{\&PartialD;{\mathrm{\&rho;}}_g}=\frac{N_1{N}_2}{D^2({\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}-{\mathrm{\&rho;}}_f)},------\left(48\right)$ $\frac{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_t}{\&PartialD;{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}}=\frac{N_1{N}_2({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_g)}{D^2{({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}^2}+\frac{N_2({\mathrm{\&rho;}}_b-{\mathrm{\&rho;}}_f)}{D{({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}^2},-----\left(49\right)$ $\frac{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_t}{\&PartialD;T_{l.g}}=\frac{W{\mathrm{\&alpha;}}^0\mathrm{\&lambda;}{N}_1{e}^{\&CenterDot;\frac{\mathrm{WT}}{T_{l.g}}}}{T_{l.g}^2{D}^2},----\left(50\right)$ $\frac{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_t}{\&PartialD;{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}=\frac{-\mathrm{\&lambda;}{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{D{\left(\mathrm{HI}\right)}_f^2}+\frac{\mathrm{\&lambda;}{P}_g{N}_1{\mathrm{\&alpha;}}^0}{D^2{\left(\mathrm{HI}\right)}_f},---\left(51\right)$

$\frac{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_t}{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}=\frac{\mathrm{\&lambda;}}{D{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}---\left(53\right)$ 在根据方程(41)计算V_g,xo的方差时，可以使用下列偏微分方程： $\frac{\&PartialD;V_{g,\mathrm{xo}}}{\&PartialD;{\mathrm{\&rho;}}_b}=\frac{1}{D({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})},----\left(54\right)$ $\frac{\&PartialD;V_{g,\mathrm{xo}}}{\&PartialD;{\mathrm{\&rho;}}_f\mathrm{\&rho;}}=\frac{N_I({\mathrm{\&rho;}}_g-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}{D^2{({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}^2}+\frac{({\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}-{\mathrm{\&rho;}}_b)}{D{({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}^2},----\left(55\right)$ $\frac{\&PartialD;V_{g,\mathrm{xo}}}{\&PartialD;{\mathrm{\&rho;}}_g}=\frac{N_1}{D^2({\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}-{\mathrm{\&rho;}}_f)},----\left(56\right)$ $\frac{\&PartialD;V_{g,\mathrm{xo}}}{\&PartialD;{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}}=\frac{N_1({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_g)}{D^2{({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}^2}+\frac{({\mathrm{\&rho;}}_b-{\mathrm{\&rho;}}_f)}{D{({\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}})}^2},---\left(57\right)$ $\frac{\&PartialD;V_{g,\mathrm{xo}}}{\&PartialD;T_{l.\mathrm{gas}}}=-\frac{W{\mathrm{\&alpha;}}^0{N}_1{e}^{\&CenterDot;\frac{\mathrm{WT}}{T_{l.\mathrm{gas}}}}}{T_{l.\mathrm{gas}}^2{D}^2},----\left(58\right)$ $\frac{\&PartialD;V_{g,\mathrm{xo}}}{\&PartialD;{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}=\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{D{\left(\mathrm{HI}\right)}_f^2}-\frac{{\mathrm{\&alpha;}}^0{P}_g{N}_1}{D^2{\left(\mathrm{HI}\right)}_f},---\left(59\right)$

$\frac{\&PartialD;V_{g,\mathrm{xo}}}{\&PartialD;{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{mnr}}}=-\frac{1}{D{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}.-----\left(61\right)$ 也可以根据方程(41)直接计算S_g,xo的方差，或者根据下式间接地计算： ${\mathrm{\&sigma;}}^2\left(S_{g,\mathrm{xo}}\right)=\frac{V_{g,\mathrm{xo}}{\mathrm{\&sigma;}}^2\left({\stackrel{`}{u}}_t\right)}{{\mathrm{\&Phi;}}_t^1}+\frac{{\mathrm{\&sigma;}}^2\left(V_{g,\mathrm{xo}}\right)}{{\mathrm{\&Phi;}}_t^2},---\left(62\right)$

其中σ²(Φ_t)和σ²(V_g,xo)分别由方程(41)结合(42)-(53)和(54)-(61)计算求得。

下述实例使用合成数据证明这些计算输出值对于实际的输入值不确定度是相对不敏感的。

高孔隙率页岩含气砂石实例

表2包含用于计算图3所示12个高孔隙率页岩含气砂石实例的输出值的合成数据输入值。这些实例表明了由于输入值的实际不确定度引起的Φ_t和V_g,xo误差的量值。

表2和表3中所示的实例1-3假定基质密度ρ_ma已知在±0.03克/立方厘米范围内。实例4-6与实例1-3相同，不同之处在于脉冲序列的等待时间减少到2秒。实例7-12包括具有较大不确定度的ρ_ma和Φ_nmr。表2中的不确定度σ(Φ_t)的范围在1.3至1.9p.u.之间，不确定度σ(V_g,xo)的范围在2.0至2.9p.u.之间。所计算出的Φ_density、Φ_t、V_g,xo和S_g,xo、以及误差分析σ(Φ_t)和σ(V_g,xo)表示在表3中。

应当指出，如果考虑到在8个输入值中已经存在不确定度，实际上Φ_t和V_g,xo的不确定度相对较小。

表2：用于高孔隙率页岩含气砂岩的合成输入值
										Ex.	ρb	ρma	ρf	ρg	Tl,gas	(HI)g	(HI)f	Φnmr	WT
1	2.2±0.01	2.65±0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.10±0.01	4.0
										2	2.2±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.15±0.01	4.0
3	2.2±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.20±0.01	4.0
										4	2.2±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.10±0.01	2.0
5	2.2±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.15±0.01	2.0
										6	2.2±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.20±0.01	2.0
7	2.2±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0 1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.10±0.01	4.0
										8	2.2±0 01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.15±0.01	4.0
9	2.2±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.20±0.01	4.0
										10	2.0±0 01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.10±0.01	2.0
11	2.2±0 01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.15±0.01	2.0
										12	2.2±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.20±0.01	2.0

表3：用于高孔隙率页岩含气砂岩的合成输出值
							Ex.	Φdensity	Φt	Vg	Sg.xo	σ(Φt)	σ(Vg,xo)
1	0.27	0.205	0.14	0.69	0.013	0.020
							2	0.27	0.224	0.10	0.44	0.013	0.021
3	0.27	0.244	0.06	0.24	0.014	0.023
							4	0.27	0.210	0.13	0.62	0.013	0.017
5	0.27	0.228	0.09	0.41	0.013	0.019
							6	0.27	0.246	0.06	0.22	0.015	0.022
7	0.27	0.205	0.14	0.68	0.019	0.027
							8	0.27	0.224	0.10	0.44	0.018	0.027
9	0.27	0.244	0.06	0.24	0.019	0.029
							10	0.27	0.210	0.13	0.62	0.018	0.024
11	0.27	0.228	0.09	0.41	0.018	0.025
							12	0.27	0.246	0.06	0.22	0.019	0.027

低孔隙率页岩含气砂岩实例

表4和表5与表2和表3类似，不同之处在于这12个实例是关于低孔隙率页岩含气砂岩构造的。这些实例也假定在输入变量中存在实际的不确定度。

同样，如果考虑到在8个输入值中已经存在不确定度，实际上Φ_t和V_g,xo的不确定度相对较小。但是，表5中所列的气体体积的不确定度σ(V_g,xo)与气体体积不确定度V_g,xo具有相同的量级，这意味着在低孔隙率地带中更加难以量化气体体积。

表4：用于低孔隙率页岩含气砂岩的合成数据输入值
										Ex.	ρb	ρma	ρf	ρg	Tl.gas	(HI)g	(HI)f	Φmax	WT
1	2.5±0.01	2.65±0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.07±0.01	4.0
										2	2.5±0.01	2.654+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.06±0.01	4.0
3	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.05±0.01	4.0
										4	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.07±0.01	2.0
5	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.06±0.01	2.0
										6	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.05±0.01	2.0
7	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.07±0.015	4.0
										8	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.06±0.015	4.0
9	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.05±0.015	4.0
										10	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.07±0.015	2.0
11	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.06±0.015	2.0
										12	2.5±0.01	2.65+0.0	1.0±0.1	0.2±0.1	4.0±1.0	0.4±0.1	1.0±0.1	0.05±0.015	2.0

表5：用于低孔隙率页岩含气砂岩的合成输出值
							Ex.	Φdensity	Φt	Vg,xo	Sg	σ(Φt)	σ(Vg,xo)
1	0.09	0.083	0.017	0.21	0.012	0.018
							2	0.09	0.079	0.025	0.32	0.012	0.018
3	0.09	0.075	0.033	0.44	0.012	0.017
							4	0.09	0.083	0.016	0.19	0.012	0.017
5	0.09	0.080	0.023	0.29	0.012	0.016
							6	0.09	0.076	0.031	0.41	0.012	0.016
7	0.09	0.083	0.017	0.21	0.019	0.027
							8	0.09	0.079	0.025	0.32	0.019	0.027
9	0.09	0.075	0.033	0.44	0.019	0.027
							10	0.09	0.083	0.016	0.19	0.019	0.025
11	0.09	0.080	0.022	0.29	0.019	0.025
							12	0.09	0.076	0.031	0.41	0.019	0.025

应当理解，上述内容只是对本发明原理的说明，本领域技术人员在不脱离本发明构思和范围的前提下还可以作出多种改进。例如，方程(8)、(15)和(16)假定等待时间足够长以对液相进行适当的极化。如果不是这种情况，则可以通过用乘积(HI)_f·P_f替代每一个(HI)_f来改进这些方程，其中Pf为一个极化函数。此外，如果所钻探的井是油基泥浆，并且贮藏层处于不可逆的水饱和状态，则可以通过在自由流体孔隙率上施加一个油基泥浆滤液极化校正因子来在不足的等待时间内校正Φ_nmr。然后可以将经过校正的Φ_nmr同样地用于方程(8)、(15)和(16)。虽然可以对泥浆滤液不足的极化进行校正，但是可取的是，在测井之前使用一个工作计划员来帮助选择能够确保对滤液充分极化的等待时间。

此外，在本申请中对于任何一个方程的确定、计算、求解、或使用，以及其中所包含的数学关系都可以根据需要用市售的井下或井上处理器来执行。

Claims (25)

1、用于表征被一个钻孔贯穿的一种含气岩层构造的一种方法，该方法包括：

计算所说冲洗带的由NMR数据获得的总孔隙率Φ_nmr和由密度获得的总孔隙率Φ_density；

利用所说的Φ_nmr和所说的Φ_density确定一个经过气体校正的总孔隙率Φ_t；

利用所说的Φ_nmr和所说的Φ_density确定所说冲洗带的经过气体校正的总水饱和度S_xot；和

利用下式确定电阻率参数： $C_{\mathrm{xo}}=S_{\mathrm{xot}}^n{\mathrm{\&Phi;}}_t^m(C_{\mathrm{mf}}+\frac{X}{S_{\mathrm{xot}}}),$

其中n为饱和度指数，m为与模型有关的胶结指数，C_xo为冲洗带中的电导率，C_xo等于1/R_xo，其中R_xo为冲洗带电阻率，C_mf为泥浆滤液电导率，C_mf等于1/R_mf，其中R_mf为泥浆滤液的电阻率，X为与模型有关的粘土电导率。

2、如权利要求1所述的方法，它还包括利用获得NMR数据的核磁共振测量仪器测量所说地表岩层构造的一个第一部分。

3、如权利要求2所述的方法，它还包括利用获得密度数据的密度测量仪器测量所说地表岩层构造的一个第二部分。

4、如权利要求3所述的方法，所说第一部分和所说第二部分是基本相同的。

5、如权利要求1所述的方法，其中确定所说Φ_t的步骤包括利用下式： ${\mathrm{\&Phi;}}_t=\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}(1-\frac{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}\left(\frac{\mathrm{\&lambda;}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}\right)}{(1-\frac{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+\mathrm{\&lambda;}},$

其中(hI)_g为气体的含氢指数，(HI)_f为包含泥浆滤液和岩层构造水的液相的含氢指数，P_g为气体极化函数，该函数定义为1-exp(-WT/T_l,gas)，其中WT为一个脉冲序列的等待时间，T_l,gas为在所说条件下的气体纵向弛豫时间， $\mathrm{\&lambda;}=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_g}{{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}-{\mathrm{\&rho;}}_f},$

其中ρ_f为所说液相密度，ρ_ma为所说岩层构造基质密度，ρ_g为所说气体密度，以及 ${\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_b-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}}{{\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}},$

其中ρ_b为岩层构造松密度ρ_b。

6、如权利要求5所述用于复杂岩石构造的方法，其中所说方法还包括：

提供与岩石构造有关的数据以确定岩层构造成分i的体积V_i；和

利用所说与岩石构造相关数据基本按照下式确定所说的基质密度ρ_ma： ${\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{V}_i{\mathrm{\&rho;}}_i}{{\mathrm{\&Sigma;}}_i{V}_i},$

其中ρ_i为所说岩层构造成分i的密度。

7、如权利要求1所述的方法，其中确定所说Φ_t基本按照下式： ${\mathrm{\&Phi;}}_t={{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}}^{*}w+{(1-w)}^{*}\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f},$

其中所说w基本按照下式确定： $w=\frac{1-\frac{{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g}^{*}{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}}{(1-\frac{{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g}^{*}{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+\mathrm{\&lambda;}},$

其中(hI)_g为气体的含氢指数，(HI)_f为包含泥浆滤液和岩层构造水的液相的含氢指数，P_g为气体极化函数，该函数定义为1-exp(-WT/T_l,gas)，其中WT为一个脉冲序列的等待时间，T_l,gas为气体纵向弛豫时间， $\mathrm{\&lambda;}=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_g}{{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}-{\mathrm{\&rho;}}_f},$

其中ρ_f为所说液相密度，ρ_ma为所说岩层构造基质密度，ρ_g为所说气体密度，以及 ${\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_b-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}}{{\mathrm{\&rho;}}_f-{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}},$

其中ρ_b为岩层构造松密度ρ_b。

8、如权利要求1所述用于复杂岩石构造的方法，其中所说方法还包括：

提供与岩石构造有关的数据以确定岩层构造成分i的体积V_i；和

利用所说与岩石构造相关数据基本按照下式确定所说的基质密度ρ_ma： ${\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ma}}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{V_i\mathrm{\&rho;}}_i}{{\mathrm{\&Sigma;}}_i{V}_i},$

其中ρ_i为所说岩层构造成分i的密度。

9、如权利要求1所述的方法，其中确定所说S_xot的依据基本上是：S_xot=V_xot/Φ_t，其中V_xot为所说冲洗带的总水体积。

10、如权利要求9所述的方法，其中确定所说V_xot基本根据：V_xot=Φ_t-V_gxo，其中V_gxo为所说冲洗带中的气体体积。

11、如权利要求10所述的方法，其中所说V_g,xo基本按照下式确定： $V_{g,\mathrm{xo}}=\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}-\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}}{(1-\frac{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+\mathrm{\&lambda;}}.$

12、如权利要求9所述的方法，其中所说V_g,xo基本按照：V_g,xo=S_g,xo·Φ_t确定，其中S_g,xo为根据下式确定的冲洗带气体饱和度： $S_{g,\mathrm{xo}}=\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}-\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}}{{{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{density}}}^{*}(1-\frac{{{\left(\mathrm{HI}\right)}_g}^{*}{P}_g}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f})+\frac{{\mathrm{\&lambda;}}^{*}{\mathrm{\&Phi;}}_{\mathrm{nmr}}}{{\left(\mathrm{HI}\right)}_f}},$

13、如权利要求1所述的方法，其中所说确定电阻率参数的步骤包括计算从包含所说m、所说X、和每单位总孔隙体积的阳离子交换量Q_v的一组参数中选择的一个参数。

14、如权利要求13所述的方法，其中所说确定电阻率参数的步骤包括使用一个Waxman-Smits模型。

15、如权利要求14所述的方法，其中所说使用Waxman-Smits模型包括使用X=Q_vB，其中 $B=0.15814\mathrm{Tc}\&lsqb;(1-0.83\exp -\frac{23.25C_{\mathrm{mf}}}{(T_c+21.5)})\&rsqb;,$

其中Cmf为水的电导率，Tc为所说岩层构造的摄氏温度，和 $m_{\mathrm{ws}}=\frac{\log F_{\mathrm{ws}}}{\log {\mathrm{\&Phi;}}_t},$

其中F_ws为Waxman-Smits岩层构造因子，

          m_ws=1.8167+1.6094(l-e^-1.2528y)和 $y=Q_v\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_t}{1-{\mathrm{\&Phi;}}_t}$

16、如权利要求13所述的方法，其中所说确定电阻率参数的步骤包括使用一个Dual Water模型。

17、如权利要求16所述的方法，其中所说使用Dual Water模型包括使用下式：

          X=(C_wb-C_mr)S_wb

其中C_mf为泥浆滤液的电导率， $C_{\mathrm{wb}}=\frac{(0.00672T_c+0.5713)Q_v}{S_{\mathrm{wb}}},$

其中C_wb为粘土结合水电导率，S_wb为粘土结合水饱和度，T_c为所说岩层构造的摄氏温度， $m_{\mathrm{dw}}=\frac{\log F_{\mathrm{dw}}}{\log {\mathrm{\&Phi;}}_t},$

其中F_dw为Dual Water岩层构造因子，

    m_dw=1.7762+0.3364(1-e^-5.5035y)和 $y=Q_v\frac{{\mathrm{\&Phi;}}_t}{1-{\mathrm{\&Phi;}}_t}.$

18、如权利要求13所述的方法，其中所说确定电阻率参数的步骤还包括：

确定所说原状地层中的深层电导率C_true；和

根据下式确定原状地层水饱和度S_wt： $C_{\mathrm{true}}=S_{\mathrm{wt}}^n{\mathrm{\&Phi;}}_t^m(C_w+\frac{X}{S_{\mathrm{wt}}}),$

其中所说C_w是所说原状地层中水的电导率。

19、如权利要求18所述的方法，其中所说确定所说原状地层中的C_true的步骤是使用深层电导率测量仪器完成的。

20、如权利要求19所述的方法，它还包括使用一个电化学势模型和SP测井数据确定C_w。

21、如权利要求20所述的方法，它还包括按照：S_hy=1-S_wt确定所说原状地层中的碳氢化合物饱和度S_hy。

22、用于确定具有复杂岩石构造的岩层的结合流体体积BFV的一种方法，所说岩层构造被一个钻孔贯穿，该方法包括：

接收表征所说岩层构造冲洗带的NMR数据，所说NMR数据至少包括形成一种T₂分布的P(T₂)；和

确定结合流体体积BFV，确定所说BFV的方法包括将按照其各自成分体积V_i加权的BFV_i成分求和，其中I为表示不同成分的下标。

23、如权利要求22所述的方法，其中基本按照下式确定所说BFV： $\mathrm{BFV}=\frac{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{V}_i\underset{T_2\min }{\overset{T_2\mathrm{cutoffi}}{\&Integral;}}P\left(T_2\right){\mathrm{dT}}_2}{\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{V}_i},$

其中T_2min为T₂最小值，T_2cutoffi为成分i的截止T₂。

24、如权利要求23所述的方法，它还包括基本按照一种渗透率模型确定所说岩层构造的渗透率k。

25、如权利要求23所述的方法，它还包括基本按照下式确定T_2cutoff： $\underset{T_{2\min }}{\overset{T_{2\mathrm{cutoff}}}{\&Integral;}}P\left(T_2\right)d{T}_2=\mathrm{BFV},$

其中T_2min为T₂最小值，BFV为该岩层构造的已知结合流体体积。

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