基于砾岩基质含量测井孔隙度模型及其构建方法和应用与流程

文档序号:16880518发布日期:2019-02-15 22:05阅读:439来源:国知局
基于砾岩基质含量测井孔隙度模型及其构建方法和应用与流程

本发明属于土层或岩石的改进技术领域,尤其涉及一种基于砾岩基质含量测井孔隙度模型及其构建方法和应用。



背景技术:

目前,业内常用的现有技术是这样的:砾岩储层非均质性强、孔隙结构复杂,储层基质含量和储层间非渗透性隔层含量较多,很难建立储层参数的计算模型,从而导致储层参数计算精度不高。目前主要的计算方法有以下几种:(1)基于体积模型的测井解释方法和多矿物测井最优化解释方法;(2)核磁共振测井;(3)非参数数学建模方法,诸如bp神经网络等;(4)应用综合评价参数交会图法;(5)针对不同岩石物理相类型建立储层参数解释模型;(6)基于沉积微相约束下的测井参数解释模型;(7)采用主成分分析法求取孔隙度;(8)用岩心分析孔隙度与测井响应值建立一元或多元回归方程。上述方法或是需要大量基础数据作为支撑,或是需要基于成本较高的测井手段,或是需要基于复杂数学建模,或是解释结果过于粗略等。

综上所述,现有技术存在的问题是:基于现有数据的更为精准化的孔隙度测井解释。

解决上述技术问题的难度和意义:由于砾岩的特征,导致目前对于砾岩孔隙度解释的种种问题,本发明在有效运用现有数据的基础上,得到一种更为实用且精准的孔隙度计算模型,为缺乏孔隙度测井资料条件下较为准确求取储层孔隙度提供了一种可靠的方法,有效地弥补了老油田资料不足的缺陷,在运用较少的数据得到更为精确的数据,为后续的油藏研究工作提供了技术支持。同时也为砾岩储层物性的解释提供了新的思路,克服了传统孔隙度的求取思路。



技术实现要素:

针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种基于砾岩基质含量测井孔隙度模型及其构建方法和应用。

本发明是这样实现的,一种基于砾岩基质含量测井孔隙度模型,通过对砾岩基质与孔隙的关系分析得到两者的明显线性关系,故选用基质含量较为准确的计算砾岩孔隙度,并引申了一种计算高放射性砂岩地层泥质含量的方法用于较为准确的计算砾岩基质含量。所述基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的砾岩体积模型由砾岩骨架、砂岩骨架、基质和孔隙度流体组成,相对体积分别是砾岩骨架vcg、砂岩骨架vss、基质vmc和孔隙则砾岩物质平衡方程为:

本发明的另一目的在于提供一种所述基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的构建方法,所述基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的构建方法包括以下步骤:

1)基于对砾岩体积模型的认识与砾岩基质的认识,对砾岩基质含量进行确定;

2)通过基质指数法对具有高放射性砾岩储层的基质含量进行较为准确的求取;

3)通过基质含量与孔隙度的线性关系对孔隙度进行较为准确的预测。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的砾岩基质含量测定系统。

本发明的另一目的在于提供一种应用所述基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的利用补偿中子测井资料计算地层参数的方法,所述利用补偿中子测井资料计算地层参数的方法包括:各测井值与岩石基质含量、孔隙度参数之间的基本关系式;

(1)基质含量,将细砂级别以下组分均作为砾岩储层的填隙物,同时为了与砂岩储层区别,将其称为基质或填隙物;引入基质指数smc的公式:

再用岩心分析基质含量vmc与基质指数smc建立了如下关系式:

(2)孔隙度模型,孔隙度与基质含量之间满足关系式:

在通过对工区资料进行计算得到的计算孔隙度与岩心分析孔隙度进行对比。

本发明的另一目的在于提供一种所述基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的测定方法,所述基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的测定方法包括:

选用基质指数法进行求取,经计算拟合得到基质含量计算方程如下:

a1:

m18:

对岩心数据进行深度归位,利用交会图法求取骨架密度值,再利用密度测井曲线求取;

综上所述,本发明的优点及积极效果为:运用基质含量法得到的计算孔隙度较常规密度测井计算法具有更高的相关性,同时在操作上更为简便,对原始数据的要求也更为简单,其中基质含量法较常规密度测井法在精准度上提高了21.28%。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的构建方法流程图。

图2是本发明实施例提供的不同基质含量对孔隙度影响示意图;

图中:(a)基质支撑型;(b)多级颗粒支撑型;(c)同级颗粒支撑型。

图3是本发明实施例提供的不同基质含量下的储层物性对比图。

图4是本发明实施例提供的基质含量-孔隙度交会图;

图中:(a)a1井交会图;(b)m18井交会图。

图5是本发明实施例提供的两种孔隙度模型解释结果对比图。

图中:(a)a1井对比图;(b)m18井对比图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

针对现有技术孔隙度精准化研究相对较少或是太过复杂,通过多地区资料研究发现基质含量与孔隙度存在着一定的线性关系,本发明从基质含量入手,确定基质含量与孔隙度的关系,基于常规测井资料,建立了精度较高的孔隙度模型,更加实用可靠,对砾岩储层的评价研究有很大的促进作用。

下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。

本发明实施例提供的基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的砾岩体积模型由砾岩骨架、砂岩骨架、基质和孔隙度流体组成,相对体积分别是砾岩骨架vcg、砂岩骨架vss、基质vmc和孔隙则砾岩物质平衡方程为:

根据砾岩的体积模型,可以推导出各测井值与岩石基质含量、孔隙度等参数之间的基本关系式,利用补偿中子测井资料准确计算地层参数。

如图1所示,本发明实施例提供的基于砾岩基质含量测井孔隙度模型的构建方法包括以下步骤:

s101:基于对砾岩体积模型的认识与砾岩基质的认识,对砾岩基质含量进行确定;

s102:通过基质指数法对具有高放射性砾岩储层的基质含量进行较为准确的求取;

s103:通过基质含量与孔隙度的线性关系对孔隙度进行较为准确的预测。

下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。

1、测井解释模型

根据砾岩储层的岩性特点,认为砾岩体积模型由砾岩骨架、砂岩骨架、基质和孔隙度流体组成,其相对体积分别是砾岩骨架vcg、砂岩骨架vss、基质vmc和孔隙则砾岩物质平衡方程为:

根据上述砾岩的体积模型,可以推导出各测井值与岩石基质含量、孔隙度等参数之间的基本关系式,进而利用补偿中子测井资料准确计算地层参数。

1.1基质含量

基质主要是指经机械作用沉积而充填于颗粒之间的细粒物质,对于常规砂岩储层来说主要是指小于0.0039mm的泥质组分(杂基)。而对于砾岩储层来说,2mm以下的颗粒组分都可以作为填隙物而充填于砾石之间的孔隙中,但细砂级以上颗粒(0.125~2mm)除了具有粒间填隙物属性外,其颗粒支撑而构成的孔隙空间应是砂砾岩储层储集空间的重要组成部分。而细-粉砂级(0.0039~0.125mm)的颗粒贡献的有效储集空间有限,其出现更多是使岩石的胶结更加致密(图2)。因此,本发明将细砂级别以下组分均作为砾岩储层的填隙物,同时为了与砂岩储层区别,将其称为基质或填隙物。

通常基质含量是由自然伽马测井曲线求取,但部分地区砾岩母岩以火山岩为主,其母岩本身就具有较高放射性,使自然伽马曲线数值本身高,造成自然伽马数值和基质含量的相关性很差。通过多个地区资料的研究发现,补偿中子测井曲线对基质含量有较强的响应。

针对高放射性地层,前人对富含放射性矿物砂岩储层提出泥质指数法。对同样具有高放射性的砾岩储层,通过数据验证(表1)发现该指数法同样适用于砾岩储层,并引入基质指数这一参数。

表1实验分析基质含量与计算基质含量数据统计表

故引入基质指数(smc)的公式:

再用岩心分析基质含量(vmc)与基质指数(smc)建立了如下关系式:

1.2孔隙度模型

基质含量的高低不仅决定着原始粒间孔隙的多少,同时也使次生孔隙的发育受到限制。因此,基质含量高的岩石其储层物性条件会较差,反之则可以形成有效储层。根据基质含量高低,可将砂砾岩储层划分为贫基质型(基质含量小于15%)、基质型(基质含量15%~25%)以及富基质型(基质含量大于25%)。以具有典型砾岩储层的中国西北的准噶尔盆地玛湖地区为例,选取玛西斜坡区块的13口井数据进行统计,其中贫泥型砾岩储层的孔隙度平均9.28%,渗透率平均5.99md,而富泥型砾岩储层的孔隙度平均5.39%,渗透率仅为2.71md,储层的储集物性条件明显与基质含量呈负相关关系(图3)。

通过分析可以得出孔隙度与基质含量之间满足关系式:

在通过对工区资料进行上述计算得到的计算孔隙度与岩心分析孔隙度进行对比,可以看出通过基质含量建立的孔隙度模型具有很好的吻合度。

下面结合实验对本发明的应用效果作详细的描述。

以中国西北地区准噶尔盆地玛湖凹陷玛西斜坡为例,选取该区块资料较全的9口井进行验证。该地区主要研究层段为三叠系百口泉组,该套地层经历多期构造运动,发育典型的粗粒扇三角洲沉积,岩性以灰色、灰褐色砾岩为主,砂岩相对较少,砾岩分选较差,磨圆较好,母岩以火山岩与变质岩为主,故在求取基质含量时,常规的自然伽马曲线无法得到有效结果,在此选用基质指数法进行求取。

经计算拟合得到基质含量计算方程如下:

a1:

m18:

通过基质含量-孔隙度交会图(图4),明显发现相关性(r2)达80%以上,具有较好的相关性。

对比常规孔隙度求取思路,首先对岩心数据进行深度归位,利用交会图法求取骨架密度值,再利用密度测井曲线求取。

从表2、图5对比明显发现,运用基于基质含量法的孔隙度解释模型得到的计算孔隙度较常规密度测井计算法具有更高的相关性,其中基质含量法较常规密度测井法在精准度上提高了21.28%。

表2两种孔隙度模型解释结果数据统计表

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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