本发明属于石油测井技术领域，具体涉及一种利用pnn测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法。
背景技术
注水驱油是一种常规的油气开采方式，随着时间推移，目前已导致较为严重的水淹问题，而常规的测井解释方法不能有效区分油层和水淹层；同时经过多年的注水开发和措施调整，地层水变化复杂，现在采用碳氧比能谱测井仪，可以直接测量碳氧比、碳氢比，但是仪器体积较大，测量距离较短；为了准确反映地层水变化特征，现在大部分油田引进脉冲中子—中子(pnn)测井仪对储层进行评价，该测距仪与碳氧比能谱测井仪在原理上均属于中子测井范畴，两者较为相似，大部分油田都进行了pnn测井；为了充分利用该测井资料以及减少测井作业次数、降低测量成本，进行了本发明的研究，以期建立新的识别油层和水淹层的方法，并划分水淹级别，提高解释精度。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种利用pnn测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法，在已有pnn测井资料的基础上，不需要进行碳氧比能谱测井，即可建立碳氧比、碳氢比模型，并划分水淹级别，减少测井作业次数，克服碳氧比能谱测井测量距离短的不足，提高解释精度。
本发明采取的技术方案是：
利用pnn测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型的方法，包括以下步骤：
步骤一：获取基础数据
(1-1)通过伽马测井曲线计算地层的泥质含量；
(1-2)采用地层测试仪测量地层水矿化度；
(1-3)选用补偿密度测井，求取孔隙度；
步骤二：优化pnn测井数据并计算含水饱和度
(2-1)热中子俘获后剩余量(n(t)/n)与衰减系数(λ)、热中子俘获时间(t)的关系如式(1)所示：
(2-2)热中子寿命τ和宏观俘获截面σ的数学关系式为：
τ＝c/σ(2)
c为特定温度条件下、与对应热中子速度相应的常数；
(2-3)取纯水层数据，建立宏观俘获截面σ和地层水矿化度k的关系式
σ＝ak+b(3)
a、b为常数；
(2-4)衰减系数λ与热中子寿命τ是倒数关系，再结合式(1)～(3)得到热中子俘获后剩余量(n(t)/n)与地层水矿化度(k)、热中子俘获时间(t)的关系：
(2-5)在公式(4)的基础上，根据时间和矿化度的变化，时间取0～1000μs，矿化度取0～200000ppm，建立热中子俘获后剩余量与时间、矿化度的关系曲线图；从曲线图上确定pnn测井仪计时开始的时间点，以消除井筒流体的影响，得到地层真实的宏观俘获截面；
(2-6)根据获得的宏观俘获截面数据，求取含水饱和度(sw)
其中，sw为含水饱和度，σo为地层宏观俘获截面，φ为孔隙度，vsh为泥质含量，σma为所有干固体(骨架，粉砂、干粘土胶体)的宏观俘获截面，σsh为泥质的宏观俘获截面，σh为烃类的宏观俘获截面，σw为为水的宏观俘获截面；
步骤三：建立基于岩心实验数据的烃类、水、骨架和泥质的占比关系式
(3-1)对岩心数据分析，获取黏土矿物中的元素，确定各个黏土矿物的分子式
黏土矿物主要成分为蒙脱石(x[sl4o10](oh)2·h2o)、伊利石(k0.75(al1.75x)[si3.5al0.5o10](oh)2)、高岭石(al4[si4o10](oh)8)和绿泥石(x3[z4o10](oh)2·x3(oh)6)，其中，x、z为al、mg、fe、si中的一种；利用场发射环境电子显微镜对取出的岩心资料分析，根据特征峰，确定x、z元素，进而确定黏土矿物种类和含量，求取体积物理模型中泥质的氢、氧原子数；
(3-2)建立岩石物理体积模型，确定烃类、水、骨架和泥质各自的占比，其中，烃类、水、骨架和泥质占比相加为100％；
步骤四：在步骤一～步骤三的基础上，建立测井测量数据和实验岩心分析数据的关系，进而得到碳氧比、碳氢比模型
(4-1)根据物质的量(m/m)与阿伏伽德罗常数(na)和原子数(n)的关系，推算出原子数(n)与物质的质量(m)和摩尔质量(m)的关系
n＝na×(m/m)(6)
(4-2)根据4-1中的关系，取烃类、水、骨架和泥质的体积分别为单位体积，计算各部分在单位体积条件下的碳、氧、氢的原子数；再结合测井计算的孔隙度和含水饱和度，求取储层中各组成部分的碳、氧、氢的原子数；
其中，nc为储层中的碳原子数，p为黏土矿物的氧原子数，q为黏土矿物的氢原子数，no为储层中的氧原子数，nh为储层中的氢原子数，d、f、g、h、i、j、k为常数；
(4-3)通过4-2中计算的各部分的碳、氧、氢的原子数，最终得出碳、氧、氢原子数与含水饱和度、孔隙度和泥质含量的关系，即碳氧比和碳氢比模型
步骤五：根据步骤四中建立的碳氧比、碳氢比解释模型，确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准
(5-1)通过碳氧比、碳氢比解释模型计算的曲线，对油田采油井进行测井解释；
(5-2)将采油井射孔层的测井解释数据与5-1的测井解释结果进行交会图分析，确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准，并通过其他射孔层进行验证。
本发明的有益效果
本发明基于pnn测井仪测量的数据和实验岩心分析数据，建立碳氧比、碳氢比解释模型，对于同一油田不同的地区，只要重新分析黏土矿物的种类和含量即可进行水淹层解释，无需进行额外的测井作业，可以节约购买仪器的成本、减少测井作业次数以及测井作业时调试仪器的时间，大幅度提高解释效率；本发明建立模型的过程中，还充分考虑了泥质含量的影响，相比于现有的没有考虑泥质含量影响的碳氧比和碳氢比模型，解释结果更加符合实际情况，通过对实际水淹层的解释，符合率达87％，解释精度有很大提高，可以有效解决油田水淹解释效果差的问题；由于目前国内大多数油田都存在水淹严重的问题，所以本方法适用范围较广；同时，克服了现在采用碳氧比能谱测井仪仪器体积较大不易操作、测量距离较短的不足。
附图说明
图1为热中子俘获后剩余量与时间、矿化度的关系曲线图；
图2为水淹层解释图版。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明。
实施例
本实施例以跃进二号油田一口井的应用为例，利用pnn测井资料建立碳氧比和碳氢比解释模型，具体过程包括以下步骤：
1、获取基础数据
(1-1)通过伽马测井曲线计算地层的泥质含量；
(1-2)采用地层测试仪测量地层水矿化度；
(1-3)选用补偿密度测井，求取孔隙度；
2、优化pnn测井数据并计算含水饱和度
(2-1)热中子俘获后剩余量(n(t)/n)与衰减系数(λ)、热中子俘获时间(t)的关系式为：
(2-2)在25℃下，热中子速度为2.2×105cm/s，以此为条件得到中子寿命τ和宏观俘获截面σ的数学关系式为：
(2-3)取纯水层数据，建立宏观俘获截面σ和地层水矿化度k的关系式
σ＝3.4101k+19.42
(2-4)衰减系数λ与热中子寿命τ是倒数关系，进而得到热中子俘获后剩余量(n(t)/n)与地层水矿化度(k)、热中子俘获时间(t)的关系：
(2-5)根据时间和矿化度的变化，时间取0～1000μs之间，矿化度取0～200000ppm之间，建立热中子俘获后剩余量与时间关系曲线图(见图1)；
(2-6)由于井筒流体的影响，且跃进二号油田的地层水矿化度高，所以热中子在井眼中的寿命比在地层中小很多，井眼计数衰减很快，即热中子在井眼中的俘获速率快于地层，由图1分析看出，当pnn测井仪在100微秒开始计数时，可以避免地层流体的影响，得到地层真实的宏观俘获截面；
(2-7)根据测量的宏观俘获截面数据，求取含水饱和度(sw)；
3、岩心实验数据；
(3-1)常规的碳氧比、碳氢比模型没有考虑泥质含量的影响，并且含水饱和度是用archie公式计算所得，所以不能用于含泥质的地层；为了保证建立的碳氧比、碳氢比模型的准确行，对岩心数据分析，以求出黏土矿物中的元素，确定各个黏土矿物的分子式；
(3-2)黏土矿物主要是蒙脱石(x[sl4o10](oh)2·h2o)、伊利石(k0.75(al1.75x)[si3.5al0.5o10](oh)2)、高岭石(al4[si4o10](oh)8)和绿泥石(x3[z4o10](oh)2·x3(oh)6)，其中x、z为未知元素，一般为al、mg、fe、si中的一种。
(3-3)利用场发射环境电子显微镜对取出的岩心资料分析，确定黏土矿物种类和含量，发现al和si有明显的特征峰，因此确定x为al元素、z为si元素；通过确定未知元素可以确定黏土矿物的分子式，便于求取体积物理模型中泥质的氢、氧原子数。
(3-4)建立岩石体积物理模型，确定烃类、水、骨架和泥质的占比；
4、最后在上述三部分的基础上建立测井数据和实验数据的关系，进而得到碳氧比碳氢比模型；
(4-1)根据物质的量(m/m)与阿伏伽德罗常数(na)和原子数(n)的关系，推算出原子数与物质的质量和摩尔质量的关系(m-物质质量；m-摩尔质量)；
n＝na×(m/m)
(4-2)根据4-1中的关系，取烃类、水、骨架和泥质的体积分别为单位体积，计算各部分在单位体积条件下的碳、氧、氢的原子数，同时在岩石物理体积模型中烃类、水、骨架和泥质的占比相加为100％；通过测井计算的孔隙度和含水饱和度，求取储层中各组成部分的碳、氧、氢的原子数，nc为储层中的碳原子数，p为黏土矿物的氧原子数，q为黏土矿物的氢原子数，no为储层中的氧原子数，nh为储层中的氢原子数。
nc＝3.74×1022×φ×(1-sw)
p＝4.7946×vsh×1022
q＝1.2916×vsh×1022
no＝(3.35×φ×sw+5.32×(1-φ-vsh))×1022+p
nh＝(6.7×φ×sw+7.48×(1-sw))×1022+q
(4-3)通过4-2中计算的各部分的碳、氧、氢的原子数，最终得出碳、氧、氢原子数与含水饱和度、孔隙度和泥质含量的关系；
5、建立碳氧比、碳氢比解释模型，并确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准
(5-1)将孔隙度、含水饱和度、泥质含量代入4-3构建的碳氧比、碳氢比解释模型中，得到曲线图，进而对油田采油井进行测井解释；
(5-2)取出采油井射孔层的测井解释数据，与5-1的测井解释结果进行交会图分析(见图2)，确定强、中、弱水淹层和油层的划分标准(见表1)，最终通过其他射孔层的验证，准确率达84％，满足油田解释的要求。
表1水淹级别划分标准表