因子分析法在致密砂岩储层成岩相划分中的应用_周林
致密砂岩气地球化学特征及气源分析
DOI: 10. 3969 / j. issn. 1006 - 6535. 2013. 01. 010
巴喀油田八道湾组致密砂岩 储层沉积特征
吴俊红
1, 2
( 1. 中国地质大学( 北京) , 北京 100083 ; 838202 )
摘要: 为分析清楚巴喀气藏主力层位八道湾组的沉积特征和储层变化,通过对巴喀地区岩心、 测井、 地震等多方面资料分析, 识别出了该组各种相标志( 岩石成分、 岩性、 泥岩颜色、 沉积构 岩石粒度、 电测曲线及地震相等) , 在此基础上, 厘定了巴喀地区八道湾组主要沉积 造特征、 相、 亚相和微相类型。八道湾组主要发育辫状河三角洲平原亚相, 可进一步划分为辫状河道 、 废弃河道, 泛滥平原和河漫沼泽 4 个微相, 并在此研究基础上建立了与之对应的沉积相模式, 为气藏开发奠定了基础 。 关键词: 巴喀油田; 致密砂岩储层; 沉积微相; 辫状河三角洲平原 中图分类号: TE122. 2 文献标识码: A 文章编号: 1006 - 6535 ( 2013 ) 01 - 0039 - 05
[2 ] 0. 71 , 平均为 0. 51 , 反映出低成分成熟度特征 。
鲁番地区鄯善县境内。 巴喀构造是一个受强烈压 实作用被断层复杂化的长轴背斜构造 , 位于台北凹 陷鄯善弧形背斜带的最西端。 下侏罗统八道湾组 气藏为边水层状构造凝析气藏。 由于八道湾组发 育多组裂缝, 其裂缝特征不同于国内其他气藏, 可 借鉴经验不多, 同时由于油田断裂发育、 构造破碎、 砂体分布不稳定、 储层渗透率低、 孔隙结构及油层物 性非均质性强等特征, 给勘探、 开发带来很大难度, 因此对该区储层沉积微相类型及展布特征研究具有
案, 增储上产打下基础, 也为提高致密砂岩气藏的开 发效果、 配套技术及措施选择提供科学依据。
核磁共振技术在泥岩裂缝储层岩心分析中的应用
肖敏
( 中海油能源发展有 限公 司采油技术服务公司 北京 1 0 0 0 0 ) 短) , 右峰表征大孔隙的状况( 弛豫 时问长) 。对于砂岩岩心 , 通常采 用离心的办法来获得可动流体饱 和度 。而对泥岩裂缝岩心 , 其岩 性的特殊性及其饱和流体的限制 , 无法用离心 的方法来获得可动 流体 。而对泥岩储层来说 , 可动流体含量 的多少直接影响着对储 层 的 认识 和评 价 。
0.7 4
1 .5 4
1 .9 9
I _2 5
2. 26
2. 04 2. 9' 9
3 5.6 0
32.2 7 22.1 4 2 9 81 37 .7 O 6 6.7 8 45.33
0 9 7 O.8 3 1 .1 9 2.- { 0
2 实 验 材 料 及 方 法
i / .ຫໍສະໝຸດ -n ( £ ) = ∑A e x p ( 一 幔 )
式 中, T 2 i 为第 i 类孔 隙的 _ r 2弛 豫 时 间 , A i 表 示 弛 豫 时 间为 T 2 i 的孑 L 隙所 占的 比例 ,对应 于岩石孑 L 隙内的比表面 s / V或孑 L 径 的分布 比例。
实验选取 A井的泥岩裂缝样 品 , 因为泥岩的特殊性 , 饱 和 流 体选 用经过滤 的航空煤油 。 首先 , 为 了防止样 品开裂导 致实验失败 , 用 聚四氟 乙烯胶带 将 样品侧面缠好 , 同时要保证 裂缝 的宽度 不受影 响。然后抽 真空 8 h以 J , 凶为样品 的孔渗低 , 饱和煤油后再浸泡 2 4 h以上 , 以保证 岩 t >f L 隙 内 完 全饱 和流 体 。 所有核 磁共振实验 测试1 二 作都 在岩心核磁 共振波谱仪上进 行, 其共振频率为 2 MH z , T 2 测量采用 C P M G脉 冲序列 , 等待时问 3 s , 回波问隔为 0 . 2 ms , 扫描次数 为 2 5 6 , 回波个数根据样 品情 况具 体设定 。
致密气岩石物理实验分析方法与测井综合评价技术
60
40
20
0
进汞饱和度,%
T2截止值分布范围广,束缚水饱和度高。
T2截止值(ms)
(二)致密砂岩储层特征
致密砂岩储层孔隙结构复杂
Por=4.7%,K=0.106md
Por=4.8%,K=0.032md
相同孔隙度的岩石渗透率可以相差很大,原因:孔隙结构不同,不同大小孔隙及其与 喉道的相互搭配关系是影响渗流能力的主要因素。
吐哈盆地 鄂尔多斯盆地
我国致密气资源分布现状图
(一)概述
鄂尔多斯盆地
鄂尔多斯盆地天然气资源丰富,
资源量为10.7万亿方,其中致密气资
源量6.6万亿方,约占总资源量的
61.7%,主要分布在苏பைடு நூலகம்格气田,面
积达5万平方公里以上。
鄂尔多斯盆地古生界地层简表
界
上古 生界
下古 生界
地层时代
系
统
上统
二叠系
中统
致密砂岩
4
3
光学显微镜
砂岩
最大孔喉直径 主流孔喉直径 中值孔喉直径 平均孔喉直径
2
H2O
1
Hg
0
N2 CH4
He
-1
0.0001 0.001
粘土
0.01
0.1
1
孔喉直径大小(um)
中砂
细砂
极细砂
粗粉砂
粉砂
砂
10
100
1000
(二)致密砂岩储层特征
岩石成分
石英 100 0
石英砂岩
长石质
石英砂岩 75
20
15
10
4.35 5.80 7.25
5
0.00
致密砂岩储层特征及气藏成藏过程
C T2, N- i Am, N- i
3 0
烅 SHg, i = 烆
( ) 3
∑A
i =1
m, N- i
) ; ) ; 式 中, 个 T2 转换的毛细管压力 , 个 T2 对应的时间刻度 , , N- i MP a T2, N- i m s p c i 为根据第 ( N- i 为第 ( ) ) 个 Am 转换的进汞饱和度增量 , 个 T2 对应的幅度增量 , 无量 SHg, N- i %; Am, N- i i 为根据第 ( N- i 为第 ( 纲。 做出p 即为 T2 谱转换的毛细管压力微分曲线 , 对微分曲线求积分即可得到毛 , SHg, c i- i 之间的关系曲线 , 细管压力曲线的积分形式 。 )为 L ( ) 图1 ( 图1 为由 T2 谱转化得 a 1 井在 3 9 7 2 . 6 2 5 m 和3 9 4 2 m 深度点的核磁共振测井的 T2 谱 , b 到的毛细管压力曲线 。
K- 均值聚类法是 M a c Q u e e n 于1 9 6 7 年提出的 , 该算法的基本思想是将每一个样品分配给最近中 心 1 0] ( :① 将所有的样品分成 K 个初始类 ;② 通过欧几 均值 ) 的类中 , 具体的算法至少包括以下 3 个步骤 [
) 将某个样品 划 入 离 中 心 最 近 的 类 中 , 并 对 获 得 样 品 与 失 去 样 品 的 类 重 里得距离 ( E u c l i d e a n d i s t a n c e 新计算中心坐标 ; ③ 重复步骤 ② , 直到所有的样品都不能再分配时为止 。 2 . 3 贝叶斯判别分析原理和步骤 贝叶斯判别分析是根据已掌握的每个类别的若干样本的数据信 息 , 总 结 出 客 观 事 物 分 类 的 规 律 性 , 建立判别函数 ; 然后 , 根据计算每个样本对应的各判别函数的值 , 使样本归入判别函数值最大的那个总 体 。 贝叶斯判别分析的要求 : 各类别总体的概率分布是已知的 ; 要决策分类的类别数是一定的 。 ; 。 , 假设已经知道 :① 先验概率P( 对于先验概率P( 如果总数为 N x | ω ② 类条件概率密度P( ω ω i) i) i)
《砂岩成岩作用【成岩作用对储层物性贡献率研究总结】》
《砂岩成岩作用【成岩作用对储层物性贡献率研究总结】》代金友,张一伟,熊琦华,王志章,成岩作用对储集层物性贡献比率研究,石油勘探与开发,vo1,30,no.4储集层物性是多种成岩作用控制的综合结果,于某一岩心薄片规模的储集层,这种成岩作用组合关系构成一个复杂系统。
将这一系统的各种成岩作用分别定量化,并建立它们对储集层物性的控制关系,一方面可以突出各种成岩作用的强弱,进行成岩相的研究;另一方面可以分析控制储集层物性的因素及其控制程度。
本文把影响储集层物性的各种成岩作用综合成4个定量化参数,标定了它们对物性的贡献比率,形成了成岩作用定量化研究的新思路。
不同微相沉积物的颗粒粒度和组成等存在差异,在相同压力下的抗压实能力不同,压实率高,储集层的孔隙损失不一定大,从此角度,仅用压实率表征储集层的物性是不全面的,还需要表示储集层承受压实的能力。
1,1视压实强度假设沉积时储集层粒间体积均匀,后期变化为压实作用造成,根据砂体的粒度中值及成分成熟度、结构成熟度,考虑成岩作用过程,利用粒间孔隙体积的压缩程度来表示岩心薄片规模的储集层的压实状况,提出与储集层物性相联系的视压实强度(a)概念,即:其中,细砂岩原始粒间体积一般取40%,压实后粒间体积为实际储集层铸体薄片的粒间孔隙体积、胶结物体积、杂基体积之和。
视压实强度越大,岩心薄片规模的储集层粒间体积越小,孔隙损失越多。
这样既考虑了不均匀压实作用,又包含了不同微相沉积物颗粒抗压实能力的信息。
1,2视填隙率认为压实后岩心薄片规模的岩石粒间总体积中填隙物体积所占的百分比是胶结、溶解和矿物充填、交代等成岩作用的综合效果。
结合前人研究,定义视填隙率(b)作为这一综合作用的量化参数:其中的填隙物体积等于胶结物体积加杂基体积视填隙率不仅反映胶结作用、矿物充填作用等对孔隙空间保存的影响,以及溶解作用对原生孔隙空间的改造;还反映了在一定的粒间体积中,填隙物体积与粒间孔隙体积的分配比例关系。
鄂尔多斯盆地东部山西组山1段致密气砂岩储层分类评价
鄂尔多斯盆地东部山西组山1段致密气砂岩储层分类评价上官静雯;胡芸冰【摘要】鄂尔多斯盆地东部山1段是天然气开发的重要层位之一,该储层非均质性较强,勘探难度较大,进行储层特征研究及评价对山1段储层的勘探开发意义重大。
运用铸体薄片鉴定、扫描电镜、X-衍射及高压压汞等测试方法,系统研究了鄂尔多斯盆地东部山1段砂岩储层的岩石学特征、孔隙结构特征、物性特征;根据物性特征、微观孔隙结构特征等并结合前人研究,对研究区山1段储层进行了分类评价。
结果表明:研究区山1段储层的填隙物主要以伊利石、高岭石、硅质、碳酸盐为主,还有少量的泥质、绿泥石及菱铁矿等;孔隙类型主要为次生孔隙,包括粒内溶孔及粒间溶孔、晶间孔、微裂隙;研究区山1段以Ⅱ、Ⅲ类储层为主,属于低孔低渗致密砂岩储层。
研究结果对有利储层勘探具有指导意义。
【期刊名称】《非常规油气》【年(卷),期】2017(004)002【总页数】8页(P56-63)【关键词】鄂尔多斯盆地;东部;山1段;储层特征;储层评价【作者】上官静雯;胡芸冰【作者单位】西北大学大陆动力学国家重点实验室/西北大学地质学系,陕西西安710069【正文语种】中文【中图分类】TE121鄂尔多斯盆地是我国重要的含油气盆地,其内油气资源丰富[1-4]。
盆地内上古生界山西组地层是我国重要的天然气勘探层位[5-11],目前对其勘探的重点在山1段。
前人已经对山1段致密砂岩储层进行了较为深入的研究[12-18],但相对集中于盆地北部或其他区域,对盆地东部山1段储层的研究相对较少。
山1段储层非均质性强[19-20],加之井控的不断增加,对山1段进行精细研究势在必行。
本次研究综合利用铸体薄片、压汞分析、X-衍射全岩和黏土矿物分析、扫描电镜测试等技术手段,研究了山1段储层的岩石学特征、物性特征、储层微观孔喉特征,并根据各特征参数对其进行了分类、分区,结果对该区天然气勘探有指导意义。
鄂尔多斯盆地原归属于大华北盆地,直至中生代晚期才独立发育演化成我国第二大沉积盆地,是华北地台西部的一个凹陷盆地,整体构造为东高西低的平缓单斜。
储层评价 致密碎屑岩储层评价方法研究[谷风建筑]
2、铸体:铸体薄片、铸体骨架,在二维平面上得到孔喉的形
态、分布;
3、电镜扫描:微观上,得到较可靠的结果; 4、矿场研究:测井、渗流力学,借助此方法研究大范围孔
喉分布。
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7
百色盆地东部拗陷中央凹陷带那读组为陆相 碎屑岩沉积地层 ,储集层的特点是岩性致密 ,孔隙 结构复杂 ,非均质性较强 ,横向可对比性较差 ,用传 统解释方法对其储层进行正确评价比较困难。综 合岩心分析、 储层电性特征对该区储层进行系统 研究 ,初步形成了一套用常规测井资料综合评价致 密碎屑岩储层评价技术 ,包括流体性质判别、 孔隙 结构评价、 储层非均质性评价、 储层分类、 产量 预测等方法 ,并通过实例进行了效果评价 ,证实该 技术的应用可有效地促进中央凹陷带的勘探开发。
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15
根据岩心分析,由粒度中值测井计算的粒度中 值的数学模型为
Md = 10 (- 0171 - 11024V )sh 束缚水饱和度 Swirr按下面公式计算[2 ] Swirr =1005142811 145 - lgΦV sh- 0125 + 40158 按此法求出 K 值与岩心分析渗透率相关系数达 01801 ,从而使致密储层的评价更为可靠。
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19
若定义 KPOR = K/Φ,则依据 KPOR值大小判断孔隙结 构的复杂性 ,进而可以定性地判别储层的产液能力。 研究结果表明 ,在中央凹陷带 ,中、 粗喉道储层所占比 例仅为 1/ 5 (此类不需改造即可获得较好产能) ,大部分 储层为细微储层(需进行大规模的储层改造才能取得较 好效果) ,在此基础上再结合其他地质资料对储层进行 精细评价。
K×SK×N K) ,综合系数越大 ,非均质性越强。实际应用表
成都理工大学学报(自然科学版)第46卷(2019年)总目次
张 朋,赵 岩,寇林林,等(408) 西藏多龙矿集区早白垩世美日切错组火山岩成因 石洪召,李玉昌,黄瀚霄,等(421) 西藏错那洞穹隆新元古代岩浆作用及其构造意义 夏祥标,向安平,李光明,等(435) 钨矿床的碲化物研究现状及展望 方贵聪,毛景文,冯佐海,等(449) 贵州习水洞子沟铅锌矿床流体包裹体特征 辜 鹰,陈翠华,宋志娇,等(460) 扎西康多金属矿含碳质岩石中赋矿断裂带的电性变化及找矿意义
第 2 期 (总 第 213 期 ) 渤海湾盆地石臼坨凸起潜山油气来源及成藏充注过程 王 昕,罗小平,吴俊刚,等(129) 川东南深层震旦系灯影组油气勘探前景 常雨琪,孙 玮,李泽奇,等(142) 高泥质低阻碎屑岩储层含油饱和度评价方法 陈 静,郭 涛,朱龙权(153) 以石门剖面为例分析桂北地区下石炭统页岩气勘探潜力 张子亚,吴超伟,石砥石,等(162) 吐哈盆地红连地区三间房组储层特征与成岩相 李富祥,徐胜林,徐雄飞,等(171) 下扬子地区宁国凹陷大隆组孤峰组泥页岩储层特征 徐菲菲,张训华,黄正清,等(180) 川西拗陷须家河组第四段致密砂岩孔隙演化定量研究 李晔寒,林良彪,余 瑜,等(191) 水平钻井环空岩屑床表面颗粒临界启动流速的影响因素 孙晓峰,汤 捷,袁玉金,等(204) 双重介质页岩气藏水平井压力动态特征 黄天坤,王德龙,王丽影,等(212) 超深碳酸盐岩储层通道加砂酸压导流能力实验 周 臖,周林波,蒋廷学,等(221) 桂中鹿寨地区鹿寨组下段地球化学特征及有机质富集因素 罗宏谓,侯明才,刘 宇,等(227) 基于地震相研究的三水盆地布心组沉积相再解释 祝圣贤,侯明才,黄志发(240) 桩周土含水率对三维碎石桩基承载力影响的实验 刘 源,徐同桐,赵宪锋(249)
致密砂岩储层成岩相特征分析及测井识别
致密砂岩储层成岩相特征分析及测井识别范宜仁;李菲;邓少贵;陈智雍;李格贤;李俊秋【摘要】分析铸体薄片、扫描电镜、X衍射等资料,根据主要成岩作用和成岩矿物,将镇泾区块长8储层成岩相划分为强溶蚀压实相、碳酸盐胶结相、高岭石胶结相和不稳定组分溶蚀相,并研究了这4种成岩相的物性、胶结物含量、面孔率、孔隙结构、测井响应等特征.在岩心归位的基础上建立胶结率、压实率、成岩综合系数与测井数据的对应关系,实现成岩相的定量表征.选取声波、密度、中子等对成岩相敏感的测井曲线,建立不同成岩相的判别标准,并通过最优化方法计算碳酸盐含量辅助识别,进一步提高成岩相测井识别的准确率.【期刊名称】《测井技术》【年(卷),期】2018(042)003【总页数】8页(P307-314)【关键词】测井解释;成岩相;胶结物含量;面孔率;孔隙结构;定量表征;镇泾区块【作者】范宜仁;李菲;邓少贵;陈智雍;李格贤;李俊秋【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;中国石油大学(华东)CNPC测井重点实验室,山东青岛266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;中国石油大学(华东)CNPC测井重点实验室,山东青岛266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;中国石油大学(华东)CNPC测井重点实验室,山东青岛266580;中国石油西南油气田分公司重庆气矿,重庆400021;中国石油集团测井有限公司,陕西西安710077;黑龙江省地震局,黑龙江哈尔滨150090【正文语种】中文【中图分类】P631.80 引言沉积岩是沉积物经过沉积和成岩作用形成,砂体的空间分布和储集层的初始物性由沉积作用决定,而储层经历的成岩演化控制物性的变化,因此成岩作用成为影响储集性能和导致储层非均质性的主控因素之一[1-3]。
相对于常规砂岩储层,致密砂岩储层往往经历的成岩过程更复杂,如压实、胶结等破坏性成岩作用和溶蚀等建设性成岩作用。
地层元素测井研究进展
地层元素测井研究进展张㊀祯(西北大学地质学系/大陆动力学国家重点实验室,陕西西安710069)[摘㊀要]㊀地层元素测井是一种利用剥谱分析㊁聚类分析等技术对地层进行评价的测井方法㊂地层元素测井以元素测量为基础,从岩石成分的角度提供丰富的地质信息㊂通过对地层元素测井的原理及仪器的讨论,对地层元素测井的历史沿革及发展动态进行回顾,并且对地层元素测井的技术发展方向和研究趋势进行了展望㊂[关键词]㊀地层元素测井;岩性识别;地层元素测井仪器[中图分类号]㊀P631.8+1㊀㊀[文献标识码]㊀B㊀㊀[文章编号]㊀1004-1184(2015)01-0112-03[收稿日期]㊀2014-08-13[作者简介]㊀张祯(1989-),女,陕西延安人,在读硕士研究生,主攻方向:油气成藏机理及分布规律㊂㊀㊀地层元素测井(ECS)的前身是次生伽马能谱测井(GST),它是将仪器记录的非弹性散射和俘获伽马能谱的剥谱分析结果,同实验标准谱作对比得到地层元素的组成,并利用氧化物闭合模型以及聚类分析等分析技术确定地层中矿物的类型及含量,最终对地层进行评价的测井方法㊂目前此类方法可以提供的原始数据是硅㊁铝㊁钙㊁铁㊁镁㊁钆等地层元素的含量,其综合解释结果可以提供地层岩性剖面㊂1㊀地层元素测井的工作原理及仪器特征1.1㊀地层元素测井的工作原理在地下钻孔作业的环境中,中子源发射的4MeV 中子进入周围的地层,在1~2μs 内,这些快速运动的中子与周围地层中元素的原子核通过较强的吸引力发生相互作用,以弹性和非弹性的方式进行散射,直到最终失去能量㊂这一过程具体分为如下两个阶段:(1)非弹性散射伽马能谱阶段:周围地层中元素的原子核由于和快中子发生相互作用而变成了激发态的复核,之后通过发射一条或多条γ射线回到基态,在这个过程中发射的γ射线被称为非弹性散射γ射线㊂不同的原子核发生非弹性散射时具有不同的反应截面面积,放出的伽马射线能量也存在不同,在地层中与快中子发生非弹性散射的主要有C㊁O㊁Si㊁Ca 及Fe 等元素的原子核㊂(2)热中子俘获伽马能谱阶段:快中子经过一系列的速度放缓以及能量降低,最终变为热中子,并被周围地层中元素的原子核所捕获,同时发射一条或多条γ射线㊂此时发射的γ射线称为热中子俘获γ射线㊂不同原子核具有不同的能级,因而各种原子核放出的γ射线能量也不相同㊂在地层元素测井中主要由H㊁Cl㊁Si㊁Ca㊁Fe㊁S㊁Ti㊁Cr 及K 等元素的原子核与热中子发生俘获作用产生俘获γ射线[1]㊂1.2㊀地层元素测井仪器地层元素测井仪器主要中子源和BGO 晶体探测器组成(见图1)㊂该仪器可以测量足够多的元素种类从而对地层进行岩性识别㊂其中中子源发出能量为4MeV 的快中子与地层中元素的原子核发生非弹性反应,同时放射出一条或多条伽马射线,经过能量的衰减,快中子减速形成热中子,热中子被俘获产生俘获伽马射线㊂BGO 晶体探测器则可以探测并记录这些非弹性散射伽马能谱和俘获伽马能谱㊂地层元素测井仪器的优点是可以和多种测井仪联合测量,并且不受井眼和泥浆类型的影响[2-3]㊂图1㊀地层元素测井仪(以斯伦贝谢公司的ECS 测井仪为例,据张锋,2011)2㊀地层元素测井的历史沿革及发展动态1)地层元素测井研究的早期主要以识别矿物和岩性为主(尤其是识别沉积岩),其中比较有代表性的研究者为斯伦贝谢和贝克休斯公司㊂(1)以Herron 为代表的斯伦贝谢道尔实验室,其主张用从元素-矿物-岩性的方法来判断沉积岩的岩性㊂Herron 等(1983)发现元素与矿物的传递式㊂他用因子分析统计的方法分析岩心数据,建立元素与矿物数据之间的定量关系㊂即元素含量与矿物丰度的矩阵关系:[E]=[C]㊃[M]式中:E 为元素重量百分含量列矩阵,M 为矿物重量百分含量列矩阵,C 为系数方阵㊂Herron 比较了矿物含量的计算值和测量值,发现两种方法所得结果一致,从而确定了元素与矿物之间的传递公式[4]㊂Herron(1986)对委内瑞拉东北部的重油砂岩岩心和地球化学测井数据进行了因子分析,分析表明用4种因子可以解释86%的地层矿物成份,其中高岭石和伊利石两种因子可以解释与泥岩有关的大部分矿物成份,高岭石因子与Al㊁Th㊁U 以及地壳内的稀有元素Dy㊁Eu㊁La 和Sm 有关;伊利石因子则与Cr㊁Fe㊁K㊁Mg㊁Na 和V 有关㊂重矿物因子则与抗剥蚀的元211㊀2015年1月第37卷㊀第1期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀地下水Ground water㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Jan.,2015Vol.37㊀NO.1素Hf和Ti有关,某种程度上又与Dy㊁Mn和U有关㊂第4种因子称为长石因子,它主要与元素Ba和K有关㊂其研究结果还表明,石英与两种粘土因子成逆相关关系即石英含量与粘土矿物含量成逆相关关系[5]㊂1988年,Herron(1988)根据测井得到的元素数据,利用SiO2/Al2O3㊁Fe2O3/K2O及Ca的含量等三个参数来划分砂泥岩[6]㊂两年后,Herron(1990)对Pettijohn等作的图版进行了修改,用log(Fe2O3/K2O)代替了log(Na2O/K2O)作为y轴㊂因为Fe2O3(全铁)/K2O的值能够更好地区分出长石砂岩,同时,其也是矿物稳定性的一个度量㊂第三个轴的投影为全钙,可以作为碳酸盐岩含量的度量㊂Herron所作的新图版的优点是可以区分页岩㊁砂岩(长石砂岩)和碳酸盐岩[7]㊂Herron等(1996)建立矿物组合(石英+长石+云母㊁总粘土㊁方解石+白云石)与元素及元素氧化物含量的关系(经验公式)[8]:A粘土含量1=1.67(100-SiO2-CaCO3-MgCO3-1.99Fe)(长石㊁云母含量较少)B粘土含量2=-20.8+3.1(100-SiO2-CaCO3-Mg-CO3-1.99Fe)(长石㊁云母含量较多)C方解石+白云石=-7.5+2.69(Ca+1.455Mg)D碎屑(石英+长石+云母)含量=100-粘土含量-碳酸盐岩含量Herron(2002)对所测元素通过SpectroLith模型转化为矿物模型(QFM(长石+石英+云母),Carbonate(总碳酸盐岩),Clay(总粘土))[9]图2㊀斯伦贝谢公司岩性识别图版(据herron,2002,修改)(2)地层元素测井研究的另外一个代表是贝克休斯公司,其主张用从元素-氧化物-岩性的方法来判断沉积岩的岩性㊂R.Pemper(2006)认为根据地层的化学组成,可以将沉积岩分为5大类,即砂岩㊁泥岩㊁煤层㊁碳酸盐岩和蒸发岩㊂这些大类可以进一步分为更具体的亚类㊂例如可以利用钙和镁的含量将碳酸盐岩细分为灰岩和白云岩㊂对岩石进行分类时,可以采用贝克休斯公司的元素氧化物的三元交会图模板(见图3)㊂对基本的岩性(砂岩㊁泥岩㊁煤层㊁碳酸盐岩和蒸发岩)进行分类时,可以采用CaO㊁MgO和SiO2在内的三元交会图模板㊂另外,还可以利用CaO㊁S和Fe2O3的三元交会图模板㊂如果需要还可以用C元素来识别煤层㊂对岩石的大类进行进一步细分时,例如,将砂岩细分为石英砂岩㊁长石砂岩㊁岩屑砂岩㊁含泥砂岩㊁含石灰石英砂岩㊁含石灰长石砂岩㊁含石灰岩屑砂岩和含石灰泥质砂岩等时,参与这一步分类的三元交会图模板一般包括以下几组: (K2O,Fe2O3,SiO2)㊁(K2O,MgO,SiO2)和(Fe2O3,S, CaO)[10]图3㊀贝克休斯公司岩性识别图版(据R.Pemper,2006,修改)2)在国外学者研究的基础上,国内学者将地层元素测井与常规测井㊁录井等方面的资料相结合,解决了更多的地质问题,例如识别火山岩的岩性㊁评价储层㊁判断油水层以及分析沉积环境等㊂(1)识别火山岩的岩性㊂程华国(2005)的研究表明,依据从地层元素测井中得到的Ti元素和Fe元素的含量,综合常规测井和录井资料,可以区分沉积岩和个别的火山岩(粗面岩㊁玄武岩)[11]㊂王拥军(2006)在火山岩储层评价中运用了地层元素测井方面的资料,其根据火山岩中元素赋存的氧化物(SiO2㊁Al2O3㊁Na2O+K2O㊁Fe2O3等)从基性岩到酸性岩中含量的变化来识别火山岩岩性,其解释结果与硅碱法划分结果完全一致㊂同时,将地层元素测井同常规测井相结合(如Si和GR 结合㊁Fe和DEN结合)也可用来识别火山岩的岩性[12]㊂郑建东(2006)针对徐深气田深层火山岩的岩性识别难的特点,将地层元素测井与电成像㊁核磁等常规测井资料相结合,应用TAS图㊁图像模式㊁神经网络等3种方法将组分与结构结合起来识别岩性,实现了对该区火山岩的岩性的识别,并且为火山岩储层精细测井评价打下了牢固的基础[13]㊂王颖(2007)㊁王郑库(2007)㊁韩琳(2009)㊁庄东志(2012)也使用类似的方法对火山岩岩性进行识别[14-17]㊂王飞(2008)在常规测井数据资料的基础上,综合应用地层元素测井方法㊁元素交会图法和ECS测井主成分分析法等方法,建立起了一套火山岩岩性识别方法㊂最后对松辽盆地徐深地区的待判井段进行了检验,取得了很好的结果[18]㊂陈嵘(2009)通过运用常规测井和地层元素测井对新疆三塘湖盆地油气区发育的火成岩进行了分析,发现利用地层元素测井测量得到元素作出的交会图能够较好的识别火成岩,其中Si-Al与Si-Fe交会图对研究区的凝灰岩㊁辉绿岩㊁玄武岩㊁安山岩等四种岩性能够进行较好的识别,但是用来区分沉积岩和火成岩的效果却不明显[19]㊂(2)确定粘土含量及类型㊂粘土的体积最早是用传统的密度-电阻率法以及中子测井法来估算的㊂有时根据γ射线测井估算的粘土含量与岩心分析的数据一致㊂但当粘土中含有大量的K㊁U和T h等非粘土成分时,粘土的估量会超过30%~50%㊂地层元素测井直接测量地层中Fe㊁Al㊁Si㊁Ca㊁K等元素的含量,则可以克服岩石骨架和流体的影响,使311误差变小[20-21]㊂李高仁(2007)对鄂尔多斯盆地的高自然伽马砂岩储层进行了研究,发现仅用自然伽马测井资料难以对其中的泥质含量进行准确的计算㊂作者在分析了这类储层的特征和矿物成份的基础上,利用地层元素测井结合常规测井㊁中子-密度交会法和Geoframe平台综合反演等方法,准确的识别了高自然伽马储层并求取其中的泥质含量[20]㊂(3)评价储层㊂焦大庆(1994)将地层元素测井应用在中原油田的储层评价中,他发现与常规测井方法相比,地层元素测井能够更准确的获得连续的物性参数㊁区别沉积体系和划分沉积相带㊁推断成岩演化和确定孔隙类型㊁了解胶结成分对储层的改造等,这些资料为储层的评价提供了更准确的参考依据[23]㊂袁祖贵(2004)认为如果遇到放射性较大的地层,其对应的自然γ值非常高,不能准确的反映地层泥质含量的高低,因此储层的判别变得非常困难㊂而地层元素测井的处理结果则可以清晰地指示出泥质含量的高低,所以地层元素测井可以清楚地把储层与非储层区别开来,并能对储层中元素含量进行测量,这是其他的测井方法所不能及的[24]㊂(4)判断油水层㊂袁祖贵(2004)认为地层元素测井测量和记录的是非弹性散射和俘获时产生的瞬发γ射线,用非弹性散射进行的碳氧比测井就能有效的判识油水层[25]㊂同时他发现储层含油后,H和C含量增高,而Al㊁Cr和Ti含量则有所降低,所以通过地层元素测井测得的已有元素就可以分析油水层的变化情况[24]㊂(5)分析沉积环境㊂地层元素测井提供了地层中的常量元素㊁微量元素和稀土元素,而元素的区域分布是各种地质作用和地球化学作用综合作用的结果,同时也是各种作用集中的表现,所以不同地质时期的沉积岩中一些元素丰度以及组合特征的变化能够反映出当时沉积环境的变化情况,这为利用地层元素测井研究沉积环境提供了充分的参考依据㊂袁祖贵(2005)对我国东部某油田王庄地区的4口井的地层元素测井资料进行分析,所分析的沉积环境与区域地质分析的沉积环境有非常好的一致性[26-27]㊂3 结语在地层元素测井研究的早期,研究者是以识别矿物和岩性为主,尤其是以识别沉积岩为主㊂后来,在早期研究的基础上,研究者将地层元素测井与常规测井㊁录井等方面的资料相结合,从识别火山岩的岩性㊁评价储层㊁判断油水层以及分析沉积环境等方面解决了更多的地质问题㊂尽管现阶段在地层元素测井的资料处理及解释方面还是存在不足,相信随着研究的不断深入及其在生产实践中的不断推广,地层元素测井方法将成为解决岩性分析㊁地层评价等问题更为有利的工具,在油气藏的勘探和开发过程中也将成为其它方法不能替代的角色㊂参考文献[1]袁祖贵,楚泽涵.一种新的测井方法(ECS)在王庄稠油油藏中的应用[J].核电子学与探测技术.2004,23(5):417-423. 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致密砂岩储层形成条件及其表征方法
石英具有III 级次生加大 现象
绿泥石 包壳
榆57井(据张晓峰2010)
榆64井 (据张晓峰2010)
四、致密储层的成因机理及控制因素
2.3 溶蚀作用
控制因素二
溶蚀作用可以产生大量次生孔隙,从而使储层物性改善,成为有效储层
V. Shimidt等人认为,有机质演化过程中释放出的二氧化 碳在一定的压力条件下在地层中形成弱碳酸,从而使砂 岩中方解石胶结物发生溶解,形成次生孔隙
地震岩石物理分析 表 征 技 术 与 方 法 地震技术 地震正演模拟
多参数综合判别
测井技术
测井相聚类分析法
五、致密储层的表征技术与方法
1、 地震岩石物理分析
地震技术一
四川川中 某研究区 内低孔低 渗的致密 砂岩储层
纵波速度随含气饱和度增大而降低的规律非常稳定;孔隙度越高,纵波速 度越低;孔隙度越高,纵波速度随含气饱和度变化的非线性特征越显著, 由于横波受流体的影响非常小,气层与一般砂体的拟合趋 当孔隙度低于8.5%时,数据点更集中于拟合线附近;而当孔隙 当孔隙度小于5.0%时,可以认为纵波速度与含气饱和度基本呈线性关系 势一致,预测的砂体孔隙度应该最能反映真实的储层质量。 度大于8.5%时,相对高孔隙有利储层段数据点比较发散
西 欧
东 欧
北 非
非 洲
中 国
前 苏
织
和
和
南
和
组
拉
欧
东
以
亚
太
地
南 亚
联
)
区
一、前言
美国地区
美国是全球致密砂岩气工业发展最早、开发利用最成功的国家,已在23 个盆地发现了致密砂岩气,主要分布于落基山盆地群和墨西哥湾沿岸地区, 剩余探明可采储量超过5×1012m3,2012年致密砂岩气产量达1754×108m3, 约占美国天然气产量的26%,在天然气产量构成中占有重要地位。
致密砂岩储层特征及气藏成藏过程
块
油
气
田
21 0 2年 1月
孔 隙度 小 于或 等于 1 %的气藏 为致 密 气藏 。 0
究 侧重 于裂 缝体 系 。
井筒
2 致 密 砂 岩 储 层 的分 类 方 案
目前 , 国内外致 密砂 岩储 层 分类 方案 呈 现 出多样 化且 不 系统 的特 点 ,鉴 于储 层成 因机 制及 类 型对 成 藏
Ho s 2 0 21 — 2 . u e, 0 5: 3 2 4
过 ( 15 38 ) l I [1。虽然 致 密砂 岩 气可 采 资 1 .4 l .1 x O T 1 9 I8] -
源量 十 分可 观 , 但是 目前 的产 能规 模 仍然 很小 , 于 国 小 内天 然气 产 能 的 1 。因此 , 须加 大基 础理 论 和工 程 % 必 技 术 的研 究 力度 ,为致 密砂 岩气 藏 的成 功勘 探 和开 发 创 造 有利 条件 ,从 而弥补 我 国常 规油 气 资源 量不 足 的 现状 , 经济 可 持续 发展 提供 充 足可 靠 的能源 保 障 。 为
Zh o Ch n u n L u Jd n Lu Jg o,ta. cn e in ln trl a e g a g,i i o g, j iu e Un o v nt a au a 1 o
gs ss m i hn n h x lrt n popcsJ .Jun lo a yt n C ia ad te epoai rset[] ora f e o
17 ,3 2 :5 -8 . 9 9 6 ( ) 12l 1
[4 赵晨 光 , 继 东 , 计 国 , . 常 规 天 然 气 系 统 及 其 在 中 国 的 勘 探 1] 刘 刘 等 非 前 景 []石 油 天 然气 学 报 ,0 9,13)1 315 J. 2 0 3 ( :9 -9 .
研究致密砂岩孔隙结构的方法及应用
研究致密砂岩孔隙结构的方法及应用致密砂岩是一种普遍存在于地球上的岩石类型,以其高孔隙度和低渗透率而闻名。
这种砂岩的厚度和埋深通常很大,因此是重要的油气储层类型。
了解致密砂岩孔隙结构的方法可以有助于油气勘探和开发。
在本文中,我们将探讨研究致密砂岩孔隙结构的方法及应用。
一、扫描电子显微镜(SEM)分析SEM是研究致密砂岩的孔隙结构的一种重要方法。
SEM 可以提供高清晰度、高分辨率的图像,以便于观察和分析砂岩的微观结构和成分。
SEM可以获取的图像可以反映出砂岩孔隙的大小、形状、分布以及岩石中的粒子大小和分布等信息,因此被广泛用于油气储层分析和研究中。
二、水力压裂(HF)测试水力压裂测试是一种将高压水注入致密砂岩中,以便于更好地表征砂岩孔隙结构的方法。
该方法利用了砂岩中存在的裂隙和孔隙,以便于更好地理解岩石中孔隙的大小、形状、分布以及含量。
通过水压力的变化,能够评估砂岩的渗透率、孔隙度等特性,由此可以计算出砂岩中气体和油的产量。
三、低温氮吸附(LTNA)测试低温氮吸附测试是一种研究砂岩孔隙结构和孔隙表面积的经典方法。
该方法是通过将低温的氮气吸附至岩石表面,计算吸附氮气的体积和压力来评估岩石孔隙大小和孔隙表面积。
这种方法可以以不同的温度和压力进行测试,从而获得不同条件下的孔隙分布和孔隙表面积。
这种方法可以帮助人们更好地了解致密砂岩孔隙的大小、分布和形状,以及岩石孔隙表面积的特点。
四、X射线衍射测试X射线衍射测试是一种研究岩石中细小晶体和矿物质的技术。
致密砂岩是由石英、长石、云母等矿物质构成的,其中石英的含量最高。
X射线衍射法可以用来鉴定不同矿物质的吸收能力和衍射特性,从而可以定量研究不同矿物质的含量和分布,进而评估孔隙特征。
五、声波测井(Sonic Logging)测试声波测井是一种测量砂岩中声波传播速度的方法。
声波传播速度取决于砂岩中孔隙结构的形状、大小和分布等因素。
在声波测井测试过程中,可以通过测量声波传播速度的变化来推断请问孔隙结构和表面积。
薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究_廖林
第45卷第2期 中国矿业大学学报 Vol.45No.22016年3月 Journal of China University of Mining &Technology Mar.2016收稿日期:2015-06-06基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)项目(2015CB453000);中国石油集团重大科技专项(2012E-3301)通信作者:廖林(1978-),男,四川省宜宾市人,博士,从事复杂构造带裂缝预测及其机理方面的研究.E-mail:geollin@zju.edu.cn Tel:010-80161312薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究廖 林1,2,田多文3,车璐飞1,魏 军3,李向阳1,2,肖文华3(1.中国石油大学(北京)博士后科研流动站,北京 102200;2.中国石油集团国家特聘专家工作室,北京 102200;3.中国石油股份有限公司玉门油田分公司,甘肃酒泉 735200)摘要:在薄互层泥云岩储层和裂缝发育特征分析的基础上,重点对比构造导向相干、倾角、最大构造曲率以及本征值等叠后地震属性对裂缝发育程度的敏感性差异.通过加入与裂缝形成相关的地质、地球物理参数优化反演模型,采用非线性神经网络方法厘定不同地震属性在交汇融合过程中的权重比,定量预测青西凹陷下白垩统泥云岩储层裂缝发育强度和平均密度.研究结果表明:与FMI识别成果对比证实,多属性交汇融合预测结果吻合率达82%.关键词:叠后属性;多属性交汇融合;非线性神经网络;裂缝预测中图分类号:P 631文献标志码:A文章编号:1000-1964(2016)02-0347-10Fracture prediction in thin interbed mud-dolomite reservoirLIAO Lin1,2,TIAN Duowen3,CHE Lufei 1,WEI Jun3,LI Xiangyang1,2,XIAO Wenhua3(1.Postdoctoral Station,China University of Petroleum(Beijing),Beijing 102200,China;2.CNPC National Special Merit Experts Institute,Beijing 102200,China;3.PetroChina Yumen Oilfield Company,Jiuquan,Gansu 735200,China)Abstract:Based on analyses about fracture characteristics of thin interbed mud-dolomite reser-voir in Qingxi sag,the authors computed some post-stacked seismic attributes respectively tomake comparisons in different sensitivity of the fracture detection,including structure-orientedcoherent,dip,maximum structure-oriented curvature and eigenvalue.The geological and geo-physical parameters relating to fractures were used to optimize inversion model,and non-linearneural network method was applied to determine the weight of different post-stacked seismicattributes during fusion process.The strength and average density of fracture of the Cretaceousthin interbed mud-dolomite reservoir in Qingxi depression was quantitatively predicted.Re-search results show that compared with FMI recognition result,the coincidence rate of multi-attributions fusion is up to 82%.Key words:poststack attribution;multiattribute intersection and fusion;nonlinear neural net-work;fractures prediction目前,针对裂缝型储层的地震预测技术主要依靠叠前资料的各向异性响应特征和叠后敏感多属性综合判断来实现.前人在岩心裂缝观察、常规测井和成像FMI测井识别的基础上,通过等效地质模型的正演分析,认识到储层缝(洞)密度和反射系数之间、缝(洞)介质中地震波速和介质参数与波的入射参数之间彼此均存在定量关系,当大量细小缝(洞)组成了缝洞发育带且其密度足够大时,就能通过地震反射波的运动学和动力学特征检测与识别其发育程度[1-2].针对不同岩性的储层,学者们逐步DOI:10.13247/ki.jcumt.000403 中国矿业大学学报 第45卷总结并综合运用叠后相干[3-5]、曲率[6]、蚂蚁体[7-8]、边缘检测[9]和多重分形[10]等属性和计算方法在实践中取得了良好的效果.然而,部分学者们在采用弹性波动方程数值模拟地震波在裂缝介质中传播特征时发现,不同裂缝密度、缝(洞)空间大小纵横比和充填物性质对纵横波各向异性特征,尤其是速度和振幅存在较大的影响[11-13].因此,在利用地震波运动学、动力学以及几何学属性预测不同岩性组合储层缝(洞)发育程度时,需要优选不同的地震属性及检测方法,并需将地质、测井、钻井和动态开发等参数交互印证,才能达到准确预测裂缝(洞)型油气储层的目的[1].本文选取酒泉盆地青西凹陷下白垩统薄互层泥云岩裂缝型储层为研究对象,在两种不同岩性和厚度地质模型正演分析基础上,对比了4种常用叠后敏感属性预测与实钻FMI识别结果,有针对性地将地层厚度和不同岩性组合对应的振幅变化率、岩石力学参数加入反演模型中,采用非线性神经网络算法对多种地震叠后属性进行交汇融合来预测薄互层状泥云岩储层中裂缝发育程度.1 地质概况青西凹陷位于酒泉盆地酒西拗陷,在早白垩世为一个封闭性很强的陆内深水断陷湖盆[14-15],形成了大套暗色泥岩、白云质泥岩与湖相白云岩、泥质白云岩不等厚互层沉积地层(以下简称泥云岩)(图1).图1 青西凹陷构造位置Fig.1 The structural location of Qingxi sag受晚白垩世抬升剥蚀和新近系以来的挤压作用影响[16-18],形成了以构造裂缝为主的裂缝体系,有效地改善了原本致密的泥云岩地层储集性能.大量未充填裂缝和沿裂缝面形成的溶蚀孔洞使得基质孔隙度仅为0.1%~2.0%、渗透率不高于8mD的泥云岩储集性能提升至孔隙度4.05%~7.54%,渗透率高达79.5mD[19-20],进而成为青西油田重要的勘探目的层.2 储层裂缝发育特征大量钻探证实,青西凹陷下白垩统泥云岩累计厚度约300~400m.泥质白云岩与白云岩不等厚互层沉积主要分布在古湖盆水体较深的中心区域;泥质白云岩、白云质泥岩和泥岩不等厚互层沉积环绕其外,并与古盆缘扇三角洲呈相变关系(图1).前人通过岩相学、组构学和地球化学分析结果认为青西凹陷下白垩统泥云岩是一种较为罕见的碱性热卤水结晶沉淀的纹层状泥晶原生含铁白云岩,主要造岩矿物为泥晶结构的含铁白云石[21].此类白云石多呈0.1~1.0mm厚纹层状,并与钠长石、方沸石、重晶石和地开石等多种热液矿物呈两元或多元互层纹层产出[16,21-22],受后期构造作用沿纹层面滑脱极易形成裂缝[16,19-20,23].钻探取芯表明,下白垩统泥云岩中裂缝产状规律性明显,呈NNE-SSW和NWW-SEE向两组;主要表现为多组交叉形成的网状缝、视中—高角度缝和水平缝(图2),其中视中—高角度裂缝占裂缝总数的70%以上.如在图2a泥质白云岩岩芯可见多组共轭裂缝,导致岩芯破碎程度高,开启的裂缝内部分充填方解石薄膜,且沿破裂面发育未充填—半充填的溶蚀孔洞;图2b泥岩岩芯中,白云质分布呈不均匀的条带状,亦可见条纹状的黄铁矿,一组斜交缝开启程度较高,最大缝宽达5.0mm;图2c深灰色泥质白云岩发育一组开启的“X”形斜交缝,与岩芯垂直轴呈60°夹角,裂缝线密度16条/m,裂缝面较为平整,擦痕明显,见钙质充填;图2d白云质泥岩中,水平层理和沿层理面的视水平裂缝发育,裂缝面见明显擦痕,透镜状黄铁矿和植物碎屑富集发育,裂缝线密度高达36条/m.在常规测井剖面中,裂缝发育井段具有双侧向电阻率多为低值,视中—高角度裂缝其深浅侧向为正差异,视低角度缝或水平缝为负差异.同时,裂缝发育井段还出现声波增大或声波时差跳跃、中子增大、密度降低的现象.在微电阻率成像测井剖面中,视中—高角度缝呈深色的正弦波条带且轨迹不规则,多与层理面斜交(图3a);视水平缝表现为深色与层理面平行的正弦波条带,部分沿轨迹常有溶蚀843第2期 廖 林等:薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究现象(图3b);少量充填缝为浅色或白色的高阻正弦波条带(图3c).图2 泥云岩储层裂缝发育特征Fig.2 Characteristics of different fractures in mud-dolomite reservoir图3 不同类型裂缝在常规测井、成像测井的响应Fig.3 Response of fractures between conventional logging and FMI3 叠后地震多属性交汇融合3.1 地震资料品质分析本次研究所用的青西三维地震叠后数据采样率为1ms,目的层主频在40Hz,频带宽度达到70Hz以上,波组特征清晰,保幅性好,理论上纵向分辨率λ/4=17.18m.针对柳沟庄地区泥质白云岩与泥岩、白云质泥岩之间厚度和岩性组合不同导致不同地震反射特征的情况,参考文献[23]岩心力学实验结果(表1),本次研究利用22口钻井建立了2种不同的地质模型(图4),即模型I(薄互层泥质白云岩夹白云质泥岩,图4a)和模型II(薄互层白云质泥岩夹泥岩,图4b).采用主频为40Hz,步长为5Hz的零相位Ricker子波与其相应的反射系数褶积,模拟两种地质模型的地震响应.图4正演模拟结果表明,泥质白云岩发育的层段地震响应为强振幅、连续反射(图4a);而白云质泥岩和泥岩则表现为弱—较弱振幅、断续—较连续(图4b),反映出地震振幅属性对不同岩性和厚度组合响应有明显差异.其一方面说明地震对不同岩性之间薄互层组合有较好的纵向分辨能力,另一方面证明如果单一利用地震振幅属性预测裂缝将会存在明显的多解性,应综合多属性交汇融合预测裂缝的空间展布特征.表1 岩石力学参数[23]Table 1 Rock mechanics parameters岩性密度/(g·cm-3)弹性模量/GPa泊松比抗压强度/MPa抗拉强度/MPa抗剪强度/MPa泥质白云岩2.84 46.8 0.41 72.86 6.07 15.23白云质泥岩2.73 90.3 0.33 237.47 19.79 54.49泥岩 2.65 95.1 0.27 48.02 4.00 8.62图4 不同地质模型正演模拟对比Fig.4 Comparison of forward modeling betweendifferent geological models3.2 敏感参数分析利用地震资料预测储层裂缝发育程度,首先要考虑的是裂缝体系的地震可检测性,以及地震波场的多尺度效应.前人认为利用地震反射波动力学和运动学特征可以反演出密度足够大的细小缝和洞,并且动力学参数对缝洞系统的灵敏度要高于运动学参数[1-2].同时,在地震没有明显反射,或者反射振幅变化较大时,学者们也常根据地震数据的相干性或者无序性(相异性)以及波场变化特征来识别裂缝体系[4-6,24].因此,本次研究根据实际地震资料品质和正演结果,在11种地震属性中选取构造导向相干、倾角、最大构造曲率和构造本征等属性进行重点对比分析.1)构造导向相干相干分析是上世纪90年代发展起来的一项三943 中国矿业大学学报 第45卷维地震资料解释方法,是多道地震数据之间相似程度的一种度量[4].在计算地震道三维空间相似性差异的基础上,近年来学者们利用统计分析各采样单元的倾角和横向连续性及变化量结果,提出了构造导向相干的算法[25-26].利用青西三维地震资料,提取泥云岩储层顶部(5ms时窗)的构造导向相干结果显示(图5a),构造导向相干属性异常整体呈NW-SW向展布,集中于断层附近或多条断层棋盘分割的区域内,表现为明显的短轴状.通过对区域内50口钻井FMI识别的裂缝平均密度结果与属性异常值对比,仅有63.94%钻井与地震异常存在正相关关系(图6a).图5 不同地震属性敏感性对比Fig.5 Comparison of sensitivity between different seismic attributes图6 地震属性值与FMI裂缝平均密度值正相关Fig.6 The linear relation between seismic attributes and average density of FMI 2)倾角倾角和方位角属性是利用层段与断面倾角的差异性(或不连续性)特征来进行裂缝检测的.在多数断层或裂缝发育区内,倾角变化同时方位角也发生变化.目前,三维地震倾角属性计算时,通常采用基于振幅变化梯度和基于地震道构造相位变化梯度两种方式[27-28].在多道地震属性提取中,由于采样单元内相应道集群的振幅变化率、振幅方差、多道相干和倾角方位角扫描等集合属性赋予中心点,通过逐次递推形成多道属性分析结果,从而导致基于振幅变化梯度的倾角扫描结果受层位与地震同相轴追踪质量影响较为明显[6].相比之下,基于地震道构造相位变化梯度的倾角扫描算法则通过赋予每一个样本点倾角矢量,然后采用线性平面扫描,从而获得较好的长波长(低波数)反射层形态的高精度倾角计算结果来反映储层内幕变形特征[27-29].图5b展示了利用青西三维地震资料,泥云岩储层顶部(5ms时窗)的基于地震道构造相位变化梯度的倾角属性结果,属性异常不仅呈NW-SE向集中于断层附近和断层交汇处,而且在D-E-F井一线以东地区呈NE-SW向展布,且不受断层控制.这一特点与前述构造导向相干属性提取结果不同.通过50口钻井FMI识别结果与属性异常值对比发现,有76.58%钻井裂缝平均密度结果与之呈正相关关系(图6b).3)最大构造曲率地震构造曲率属性采用构造取向算子来定量描述层面形变程度.随着地震三维体集合属性扫描技术发展,前人在实践中逐步总结出在曲率计算之前联合自适应中值滤波[30]、三维结构方位滤波[31]053第2期 廖 林等:薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究和平面与曲面结合二次倾角扫描法[6]来抑制噪声,实现高精度检测.利用文献[6]介绍的方法,本次研究提取的泥云岩储层顶部(5ms时窗)最大构造曲率属性异常如图5c所示.其短轴状的异常值集中分布在断层附近,且展布方向与弧形断层走向一致.这一特点与前述构造导向相干和倾角属性提取结果明显不同.钻井FMI识别的裂缝平均密度结果与属性异常值对比,有75.31%钻井样本符合正相关关系(图6c).4)本征相干与构造相干属性相似,本征相干属性也是一种定量化表征波形相似性的地震属性.其基于本征结构分析,通过小波变换分频处理,有效提高信噪比,从而获得分辨率更高的相干体[5].本次研究将经验正交函数法与随机动态方法结合起来,在局部构造张量本征值基础上,并综合地层倾角和方位角的计算,提取了基于梯度的本征属性(通过计算图元的梯度来实现)和基于相位的本征属性(通过Hilbert变换产生瞬时相位,图元梯度由瞬时相位属性计算来实现).从图5d中可以看出,本征相干异常虽然也呈现为短轴状,但是其与邻近弧形断层走向一致,反映出断层及其伴生裂缝发育带的展布特点,71.53%的井-震吻合结果也证实本征相干预测结果明显优于构造导向相干(图6d).然而,本征相干异常分布特点与构造导向相干在个别断裂带末端有明显差异,本文认为可能与两种属性在经过信噪比处理后的分辨率差异有关.信噪比更高的本征相干数据体对亚地震断层带(如断层末端、断层末端传播之前的脆性变形带)中的裂缝分辨率更高[32-34].3.3 非线性神经网络成像测井FMI识别裂缝平均密度与地震预测结果对比表明,单一利用某种地震属性表征裂缝体系仍存在多解性(图5,6).因此,学者们探寻综合利用多类型地震属性进行交汇融合,最为典型的算法是利用成熟的神经网络.利用通过学习、训练过程建立输入和输出关系,神经网络算法可以形成特定的规则,将存储和处理相结合,消除或减少地震属性的多解值,进而获得理想的输出模型[35-37].然而,神经网络算法存在收敛速度慢、不能保证收敛到全局最点,以及网络中间层、单元数在选取无理论指导及网络学习、记忆过程中的不稳定性等缺陷.因此,本次研究在前人所介绍的非线性神经网络算法基础上进行了改进[38-40].核心思想在于一方面将各类地质参数(或由测井推导的地质参数)加入模型计算,且分配较高的权重;另一方面将敏感性较低的地震属性也参与计算,但人为分配其较小的权重,以全面描述研究区内泥云岩储层不同岩性薄互层的组合特点和裂缝空间展布特征.改进的神经网络算法能对多个地质、地球物理参数开展并行处理,通过改变训练过程中的每个节点上的参数,能够有效分析出数量庞杂的接收数据对于特定目的层的权重关系,形成神经网络的融合处理与信息集成,从而反映出彼此之间的非线性映射关系.首先将与裂缝形成相关的地质、地球物理参数均作为模型参数,将这些参数当成N个因子(Di|i=1,2,…,N)作为模型的输入.尤其是地层厚度和不同岩性组合对应振幅变化率、岩石力学参数的加入优化了整个模型[23],使得选用的样本参数规模能更准确、完整地描述储层和裂缝发育特性.在此基础上,设立裂缝发育指示因子(fracture indica-tor)作为样本训练过程的信号单元,每个单元样本训练过程包括L个步骤,任意经过j步(j=1,2,…,L)训练的信息单元FIj都能够有效反映出整个储层空间的信息.因此,输入因子Di和裂缝发育指示因子FIj共同构成了裂缝地质模型的基础.基于多元回归算法,在模型内部条件未知的情况下,模拟出模型复杂的非线性变化特点,即训练过程.采用有导师学习的原则,将一系列与地质参数正相关的输入、输出数据作为学习样本集,将L个步骤单元中的一部分训练因子L1作为训练模块,通过调整信号参数,不断对权矩阵Wninj进行调整,完成神经网络训练过程.当样本由输入层输入N个因子Di,经隐层处理后,神经网络提供的输出结果FIinn(W)与期望输出FIi是不同的,将信号单元误差E(W)逆向反传,周而复始的进行权矩阵权值调整,从而使误差E达到理想预期内,即E(W)=∑L1i=1[Fli-Fl nnl(W)]2.实际应用中,当训练达到预期停止后,采用线性相关系数显示实际参数与经过神经网络计算的参数关系,就可以达到多种属性优选的目的(表2).153 中国矿业大学学报 第45卷表2 非线性神经网络算法输入参数与优选结果的关联度Table 2 Correlation between input parameters and optimization using nonlinear neural network参数类型参数关联度/%参数关联度/%参数关联度/%地质类岩性82.0岩石弹性模量81.1岩石泊松比80.0岩石抗拉强度79.2岩石抗剪强度79.2岩石抗压强度79.2录井岩性组合75.1岩芯孔隙度60.5岩芯渗透率60.5测井类FMI 96.1核磁95.8中子密度95.3声波异常84.8井径74.0双侧向72.9总孔隙度68.5裂缝孔隙度68.2——地震属性倾角76.6方位角76.6倾角导数76.6构造曲率75.3最大构造曲率75.2构造曲率导数75.2构造走向曲率75.1构造倾向曲率75.1——本征相干71.5构造导向相干63.9相干63.5方差63.0蚂蚁体62.6弧长61.9结构张量61.7结构梯度张量61.7——均方根振幅32.1最大振幅32.1振幅包络31.3振幅比30.1波峰波谷振幅差30.0平均能量变化30.0瞬时频率28.5振幅加权瞬时频率25.2——4 预测有效性分析4.1 单井对比分析利用钻井FMI识别成果,本次研究挑选了3口典型井进行井-震对比分析非线性神经网络法多属性交汇融合的预测结果.图7a为典型的裂缝发育井,FMI识别出该井在4 203.4~4 218.4m,4 324.2~4 354.5m和4 420.7~4 457.2m井段集中发育裂缝,将预测结果(黑色异常值)嵌入常规地震剖面中可以看出,该井裂缝发育井段对应深度的地震剖面出现明显的属性异常,且纵向上呈视高角度、断续条带状分布,平面覆盖宽度32~200m,表明其为裂缝相对发育条带.这一结果解释了该井初期试油折日产22t液量,酸化压裂后折日液量35.33t的现象.图7b为典型的裂缝相对发育井,FMI识别出4 043.0~4 071.5m为裂缝发育段.从井-震对比情况来看,4 047.0~4 071.5m裂缝发育段在预测剖面中有着良好的吻合现象,沿井身轨迹目的层段黑色异常值呈视中—高角度、贯穿条带状发育,且东侧断层附近黑色异常值也呈密集分布.这一特点符合该井初期试油折日产17.1t液量现象.图7c为典型的裂缝不发育井,尽管紧邻断层,但该井并未在目的层段钻遇裂缝.沿井身轨迹仅零星出现黑色异常值,平面覆盖宽度仅20~40m.FMI识别结果也表明该井裂缝不发育.图7 井-震对比分析裂缝预测有效性Fig.7 Predictive validity from welllogging-seismic correlation253第2期 廖 林等:薄互层泥云岩储层裂缝预测方法研究4.2 平面统计分析图8展示了本次研究采用非线性神经网络法优选出的多个地震属性交汇融合后的裂缝预测结果.其中,图8a为裂缝相对发育条带的平面展布预测结果,图8b为部分误差较大单井经人工校正后,求取的裂缝平均密度.沿研究区目的层TK1G3TOP向下提取10ms时窗的预测结果表明(图8a),代表裂缝相对发育条带的黑色异常值分布特征较前述4种单一属性更为清晰,总体上呈NNW-SSE与NNE-SSW走向展布.单一裂缝发育带平面宽度处于200~800m范围,且走向与邻近断层一致或斜交,符合裂缝带平面非均质性强、受断层应力控制强的地质发育特征.同时,通过与50口钻井对应井段的FMI识别裂缝平均密度结果对比,平面吻合率可达82.02%(图8c).值得注意的是,当FMI解释结果偏大(>0.65条/m)和偏小(<0.05条/m)时,非线性神经网络算法所获得的多属性交汇融合值出现了明显的异常,偏离两者拟合曲线(图8c).经过人工排查发现,当FMI解释结果偏大时,81.2%的对应钻井岩芯为薄层状或纹层状的白云质泥岩,其裂缝均为沿层理面发育、具有明显擦痕的视水平裂缝(图2d和图3b);当FMI解释成果偏小时,69.4%的对应钻井岩芯为泥岩,其裂缝为高开启度的斜交缝(图2b).因此,当上述两种情况出现时,需在建立裂缝地质模型的过程中添加人为干预,校正过高或者过低的FMI裂缝识别结果.然而,最终获得的预测结果仍存在难以识别低密度裂缝发育带的现象(门阀值<0.05条/m).在此基础上,经过人工校正后求取的地震预测裂缝平均密度(绝对值)与FMI识别值平面吻合率可达92.47%(图8b和d).图8 多属性交汇融合预测结果Fig.8 The prediction result of Multi attribute integration5 结论1)两种地质模型的地震正演结果表明,不同厚度和岩性组合的差异会导致地震反射波动力学和运动学特征不同,如果单一利用某种地震属性预测裂缝将会存在明显的多解性.同时,单一地震属性异常值与测井FMI裂缝识别结果之间的数理关系证实,相比其他岩性储层,薄互层状的泥云岩储层的地震相干性和几何属性较动力学、运动学属性更为敏感,相干、构造曲率和倾角等属性与预测结果关联度均超过63%,远远高于振幅、频率等属性不足35%的关联性.2)由于输入因子和裂缝发育指示因子共同构成了裂缝地质模型的基础,相比传统的神经网络算法,基于地质、地球物理参数并行处理的非线性神经网络算法不仅能准确、完整地描述泥云岩储层和裂缝空间展布特性,而且更有效地分析出接收数据对于目的层的权重关系,形成神经网络的融合处理与信息集成,反映出彼此之间的非线性映射关系,从而提高地震属性优选效率和精度.倾角/方位角类、构造曲率类、相干类和张量类属性对薄互层状的泥云岩裂缝型储层敏感关联度均高于61%.3)虽然注重模型内部条件和模型的非线性变化特点,但是非线性神经网络算法仍基于多元回归计算,需要不断调整信号参数、权矩阵权值和逆向反转以减小误差.尤其是当地质参数(或由测井推导的地质参数)加入模型计算时需人为干预,根据岩芯观察、测井统计所获得的有效裂缝发育特点进行校正,以减小直接使用统计绝对值所带来的偶然误差.同时,利用非线性神经网络算法所获得的多属性交汇融合结果存在难以识别低密度裂缝发育带的可能性.致谢:感谢评审人具体细致且有针对性、极富建设性的修改意见.本文在项目研究工作中得到了Daleel石油公司Arafa Al-Harthy和MuatasamAl-Raisi博士的启发,玉门油田分公司陈建军和范铭涛教授在研究过程中给予了详尽的指导.同时得到了中国石油集团重大专项(2012E-3301)和国家973项目(2015CB453000)的联合资助,在此一并表示感谢.353 中国矿业大学学报 第45卷参考文献:[1] 贺振华,黄德济.缝洞储层的地震检测和预测[J].勘探地球物理进展,2003,26(2):79-83.HE Zhenhua,HUANG Deji.Detection and predictionof fracture-cave contained reservoir from seismic data[J].Progress 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致密砂岩储层地球物理识别及预测技术
5、叠前弹性参数反演技术(流体检测)
原理:
Rpp() (1 tan2)Rp 8
பைடு நூலகம்
V2
s 2 Rs sin2 (
Vp
1
tan2 2
2
V
s 2 sin2)
Vp
叠前道集
2
叠加
(1) FEI流体弹性阻抗反演技术
含气砂岩
(2)射线弹性阻抗反演技术
5、叠前弹性参数反演技术(流体检测)
(1)FEI流体弹性阻抗反演技术
饱水岩样 饱气岩样
识别能力
Vp Vs Vp/Vs
ρ Ip Is Ip-Is μ μρ λ λρ λρ·μρ σ K
Ip-Is
流体识别因子
2.5
0
10
20
30
40
50
60
λρ
气水识别的流体敏感因子按敏感度由大到小依次为:λρ ·μρ, λρ ,K等。
2、三项一体的沉积相规分律性析、技宏术观(认定识性)
流体因子反演技术流程
问题:
解决方案:
从Russell近似方程出发,用弹性阻 抗的对数值表示反射系数,得到流 体弹性阻抗,直接反演流体项参数。
FEI f a b c
流体因子反演创新点
新弹性阻抗方程
直接提取
减小了误差累计
Gassmann流体项
5、叠前弹性参数反演技术(流体检测)
(1)FEI流体弹性阻抗反演技术
K K 1 sat
dry
Kmin
K Kmin dry
Kmin Kf
2660 2665 2670
2660 2665 2670
Kn Kdry (1D)2
2675
致密砂岩分类评价标准研究—以苏里格气田为例
致密砂岩分类评价标准研究—以苏里格气田为例储层特征研究的一个重要目标就是对储层进行分类评价。
储层特征研究的着眼点不同,分类参数的优选及评价指标的制定也会不同。
本文储层分类评价研究关注的重点是储层的物性级别、储集能力、储量可动用性等三个方面,主要是从开发地质的角度对储层进行分类评价。
一、储层评价参数的选择前述已从沉积及成岩、岩石学及物性、孔喉结构、流体特征、渗流规律等方面进行了苏里格气田储层特征的分析。
参考前人对特低渗砂岩储层评价参数的优选结果,紧密结合本文储层评价研究的重点,优选出了适合研究区储层评价的六个关键参数:常压渗透率、常压孔隙度、含气饱和度、主流喉道半径、排驱压力和拟启动平方压力梯度,以此六个参数作为研究区储层评价的衡量指标。
除上述关键衡量参数外,还选择了其他几个参数作为研究区储层评价的辅助衡量指标,分别为地层渗透率、密度、孔隙类型、岩石类型、最大进汞饱和度、主要喉道半径等。
二、储层分类评价标准1.六元参数单因素分类法在前人对苏里格气田储层的划分的基础上,结合前述开展的储层特征研究,对研究区储层开展了单因素储层评价分类。
首先以常压渗透率作为原始分类评价指标,根据实验数据建立其与其他五个评价参数之间的对应关系,从而确定其他指标的分类评价界限值,分类结果如表3-10所示。
表2-1苏里格气田单因素储层评价分类标准上述分类法主要是基于单因素的单项评价,按照不同的评价参数,储层可能会分属不同的类别,综合考虑各单参数的分类结果,给出最终的储层分类评价结果。
此方法的优点是方便快捷,易于操作,缺点是评价结果带有人的主观因素,致使储层的优劣排序较为模糊。
2.“六元综合分类系数”分类法研究结果表明,常压渗透率、常压孔隙度、含气饱和度、主流喉道半径等与储层的优劣呈正相关关系,即上述参数值越大,储层质量越好;排驱压力和拟启动压力梯度与储层才优劣呈负相关关系,上述参数值越大,储层质量越差。
为解决上述问题,构建了一个能够综合反映分类参数特点并可以定量对储层进行分类的指标,即“六元综合分类系数”。
致密砂岩储层物性的主控因素分析
致密砂岩储层物性的主控因素分析发布时间:2022-09-21T03:38:30.993Z 来源:《工程建设标准化》2022年5月10期作者:王岩岩[导读] 致密砂岩储层孔喉结构复杂,非均质性强,特征参数之间存在相关性,导致储层描述或定量表征结果出现偏差王岩岩中海油能源发展股份有限公司工程技术分工司中海油渤海实验中心, 天津30045摘要:致密砂岩储层孔喉结构复杂,非均质性强,特征参数之间存在相关性,导致储层描述或定量表征结果出现偏差,严重制约了储层分类评价和高效开发。
以鄂尔多斯盆地长6致密砂岩储层为例,基于高压压汞、物性测试分析、储层分类结果、主成分分析和最大载荷原理,筛选出造成相近/相似储层物性差异的微观地质主控因素。
研究结果表明,ⅰ、ⅱ、ⅲ、ⅳ类储层个体差异的主要控制因素是孔喉分选系数和中值半径、除汞效率和最大汞饱和度、中值半径和最大汞饱和度、分选系数和偏斜系数。
研究成果深化了对相近/相似物性致密砂岩储层差异成因机制的认识。
关键词:致密砂岩储层;主成分分析;微观孔隙结构;相近/相似的物理性质;主要控制因素1导言致密油是继页岩气之后世界非常规油气勘探开发的又一热点,这种非常规油气资源已经成为全球能源结构的重要组成部分[I"]。
致密油巨大的资源潜力和产量的快速增长使其成为当今最热门的石油勘探领域之一[3-5]。
致密砂岩储层具有物性差、孔喉小、微观非均质性强的特点,储层物性影响因素多样,开采难度大。
目前,许多学者引入了新的技术和方法来评价致密储层的物性及其影响因素,并取得了一定的成果。
如有学者结合高压压汞、氮气吸附、图像分析等手段揭示微观孔喉结构对储层物性的影响。
然而,定性分析主要用于描述储层微观特征对物性的影响。
一些学者利用核磁共振实验来研究储层的孔隙结构,但他们无法获得更多与储层和渗流能力相关的参数。
同时,影响储层物性的微观地质因素具有复杂多样的特点。
微观地质因素之间存在相关性。
现有研究多采用灰色理论等手段定量分析微观地质因素与储层物性之间的关系,但未考虑因素之间的相互作用,系统性差。
致密砂岩储层物性特征及其影响因素
-3.0061*-8.1O T J; R*»0-5426 I
* ite •渗透«
孔釀《 /H
图 6 长 6 储层孔隙度与主要碎屑组分相关性图
长 6 储层孔隙度与石英及长石含量均具有弱负 相 关 性 (图 6 、图 7),石 英 相 关 程 度 高 于 长 石 含 量 ,而 岩 屑 含 量 具 有 中 等 正 相 关 特 征 。扫 描 电 镜 观 察 得 知 (图 8 ) ,该 段 储 层 岩 屑 溶 蚀 后 所 产 生 的 次 生 溶 蚀 孔 隙 ,对 储 层 储 集 性 能 具 有 建 设 性 作 用 。石英颗粒 的 存 在 虽 然 能 够 提 高 储 层 的 抗 压 实 能 力 ,但是在压 实 作 用 及 塑 性 颗 粒 共 同 影 响 下 ,其 残 余 粒 间 孔 易 于 被 填 充 。同 时 ,成 岩 阶 段 石 英 加 大 现 象 的 存 在 会 进 一步破坏储层储集能力。长石对储层的作用较为 复 杂 ,所 以 在 三 类 矿 物 中 其 相 关 性 最 差 。溶蚀作用 所 产 生 的 长 石 溶 孔 能 够 有 效 提 高 储 层 孔 隙 占 比 ,但 溶蚀所产生的离子若无法得到有效运移即会在短
由 上 图 可 知 ,长 4 + 5 储 层 储 集 、渗 流 能 力 均 弱 于 长 6 储 层 ,两 套 储 层 孔 隙 度 和 渗 透 率 均 呈 正 态 分 布 ,峰 值 分 布 区 间 基 本 一 致 ,而 长 4 + 5 储 层 低 孔 ( 5 7 . 8 2 % ) 、特 低 渗 (22. 9 6 % ) 分 布 频 率 均 低 于 长 6 储 层 低 孔 (68. 1 7 % ) 、特 低 渗 (25. 8 0 % ) 分 布 频 率 。 2 储层物性相关性研究
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关键词 因子分析 成岩相 低渗透 致密砂岩 须家河组
中图法分类号 TE121. 34;
文献标志码 B
成岩作用是储层发育和形成的必经过程,最终 决定储层储 集 性 质 的 好 坏[1],相 对 于 常 规 储 层,致 密砂岩储层经历的成岩作用往往更为复杂,尤其是 对储层物 性 形 成 破 坏 作 用 的 成 岩 作 用[2]。 成 岩 相 是在一定沉积和成岩环境下经历了一定成岩演化阶 段的产物,反映着现今储层特征[3—7],是决定储集层 性能和油 气 富 集 的 核 心 要 素[3]。 前 人 在 成 岩 相 划 分方面做了许多探索性研究,但大部分工作都侧重 于定性地分析不同类型成岩相的特征进而划分成岩 相[3,4],虽然也 有 部 分 研 究 者 从 不 同 类 型 成 岩 相 在 测井曲线上、显微镜下的差异出发,进而半定量或定 量划分成岩相[5—7],但 总 体 上 定 量 评 价 依 然 是 成 岩 相研究的重点和难点。为此在综合分析镜下薄片、 阴极发光、扫描电镜、岩芯照片等资料的基础上,详 细研究了川北地区须家河组致密砂岩储层成岩相特 征,并尝试以七条常规测井曲线数据为样本,运用因 子分析方法提取关键因子,同时结合成岩相特征分 析,建立不同类型成岩相和关键因子的对应关系,探 索定量评价储层成岩相的方法,以期为致密砂岩储 层成岩相研究提供新的思路。
压实相) 和钙质胶结相; ② 基于七条常规测井曲线数据,依托 SPSS 数据处理平台,根据因子分析法的原理提取压实因子 F1 、 孔隙因子 F2 和泥质因子 F3 ,三因子与研究区不同类型的成岩相之间存在着良好的对应关系; ③ 统计研究区不同成岩相类型 的三因子值范围,建立本区致密砂岩储层成岩相三因子定量评价标准,为致密砂岩储层成岩相的划分提供新的思路和方法。
x50( + ) ,T3X3,钙质胶结相
图 2 研究区各类型成岩相特征 Fig. 2 Various types of diagenetic features in the study area
1. 3. 2 易溶组分溶蚀相 易溶组分溶蚀成岩相表现为孔隙相对发育,但泥
质包裹现象不明显。镜下薄片观察显示被溶蚀的对 象主要为长石、变质岩岩屑、粒间填隙物[图 2( b) ~ 图 2( d) ]。该类成岩相电性特征为: 40 API < GR < 70 API,AC > 60 μs / m,20 Ω / m < RD < 110 Ω / m。 1. 3. 3 强压实相
研究区须家河组主要为一套特低孔、渗致密砂 岩储层,在成岩过程中普遍经历了较强的压实作用, 压实作用使塑性碎屑挤压变形甚至形成假杂基,刚 性碎屑嵌入塑性碎屑中,而使储集砂岩的粒间孔隙 遭受破坏。在强压实的砂岩中,流体无通道进入储 集层,进而形成无溶蚀、无蚀变的致密层。镜下观察 及压实率计算表明,机械压实作用使目的层砂岩的 原生粒间孔隙度损失为 22% ~ 31% ,保留下来的原 生孔隙仅为 2% ~ 6% 。强压实作用是导致本区储 层原生孔隙度大幅降低、储层致密化的最直接原因。
周 林1 陈 波1* 凡 睿2 周晓峰1 杨淑雯3
( 长江大学非常规油气湖北省协同创新中心1 ,武汉 430100; 中国石化勘探南方分公司2 ,成都 610041; 中国石油塔里木油田分公司勘探开发研究院3 ,库尔勒 841000)
摘 要 定量化评价是储层成岩相研究的重点和难点,为此通过铸体薄片、普通薄片镜下观察和对阴极发光、扫描电镜、岩芯
钙质胶结相表现为碳酸盐胶结物含量相对较 高,储层极致密,物性极差[图 2 ( f) ]。碳酸盐胶结 物在研究区目的层砂岩中广泛存在,以方解石胶结 物为主。镜下观察发现其存在形式主要有两种,一 是早期方解石以半基底式—基底式胶结; 二是晚期 方解石以嵌晶式充填次生孔隙。早期形成的方解石 胶结物在后期酸性流体的作用下能被溶蚀形成次生 溶孔,但镜下却未见方解石胶结物被大量溶蚀的现 象,推测其原因有二: 一是局部地区早期方解石胶结 物未与酸性流体充分接触; 二是早期方解石溶蚀形 成的次生孔隙又被成岩晚期形成的方解石充填。钙 质胶结相 电 性 特 征 表 现 为: GR > 40 API,AC < 57 μs / m,RD > 100 Ω / m。
根据 1 600 余块普通薄片和 400 余块铸体薄片 镜下鉴定结果,结合阴极发光、扫描电镜、岩芯照片 将研究区储层的成岩相划分为: 泥质包裹溶蚀相、强 压实相、易溶组分溶蚀相和钙质胶结相 4 种类型。同 时,依据各类型成岩相对储层演化的影响,将其归为 建设性成岩相和破坏性成岩相两大类,其中,建设性 成岩相包括泥质包裹溶蚀相、易溶组分溶蚀相,该类 成岩相的储层孔隙度较高,孔隙连通性好; 破坏性成 岩相包括强压实相和钙质胶结相,该类成岩相由于成 岩演化过程中各种破坏性成岩作用( 压实作用、胶结 作用) 使储层孔喉系统遭受破坏,导致储层孔隙度降 低,喉道变窄,油气难以进入而成为非储集层[15,16]。 1. 3 各类型成岩相地质特征 1. 3. 1 泥质包裹溶蚀相
照片等资料进行系统分析,详细研究了川北地区须家河组致密砂岩储层成岩相特征,并尝试根据因子分析法建立研究区致密
砂岩储层不同类型成岩相的定量评价标准。结果表明: ① 川北地区须家河组成岩相可划分为建设性成岩相和破坏性成岩相
两大类,其中建设性成岩相包括泥质包裹溶蚀相和易溶组分溶蚀相; 破坏性成岩相包括强压实相( 致密砂岩强压实相、泥岩强
1 不同成岩相类型及地质特征
1. 1 储层基本特征 川北地区须家河组 1 029 块岩心、岩屑、野外露
头薄片观察统计表明,目的层段以一套灰白色、灰色
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科学技术与工程
16 卷
中-细砂岩夹薄层泥质粉砂岩为主,岩性主要为长石 岩屑砂岩和岩屑砂岩,含岩屑石英砂岩、长石岩屑砂 岩。碎 屑 成 组 分 中 石 英 含 量 46% ~ 73% ,平 均 57. 56% ; 岩屑含量 9% ~ 39% ,平均 23. 91% ,以沉 积岩岩屑和变质岩岩屑为主,主要见黏土岩岩屑、泥 页岩岩屑、变质石英岩岩屑、板岩屑,火山岩岩屑 含量较低; 长石含量 1% ~ 6% ,平均 2. 88% ,以钾长 石为主。填隙物组分以黏土杂基为主,含量 4% ~ 8% ,平均 5. 49% ,见少量碳酸盐岩胶结物。颗粒分 选中等,多呈次棱角状-次圆状。
第 16 卷 第 10 期 2016 年 4 月 1671—1815( 2016) 10-0023-06
科学技术与工程
Science Technology and Engineering
Vol. 16 No. 10 Apr. 2016 2016 Sci. Tech. Engrg.
因子分析法在致密砂岩储层成岩 相划分中的应用
研究区在构造位置上北临米仓山—大巴山推覆 构造带,西临龙门山推覆构造带,南靠川中隆起北斜 坡( 图 1) ,地理位置上属于四川盆地北部的中、高山 区[8,9]。上三叠统须家河组时期川北地区自下而上 沉积了一套由海陆交互相至陆相且以陆相为主的含 煤碎屑岩组合[10,11]。须家河组储层非均质性强,物 性 差,为 典 型 的 特 低 孔 特 低 渗 透 致 密 砂 岩 储层[12,13]。
研究区强压实成岩相分为泥岩强压实相和致密 砂岩强压实相,前者发育于支流间湾泥岩段,后者发 育于支流间湾、河口砂坝、远砂坝、席状砂等环境。致 密砂岩强压实相一般呈现出塑性岩屑被挤压变形,长
10 期
周 林,等: 因子分析法在致密砂岩储层成岩相划分中的应用
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石沿晶形断裂,碎屑颗粒具有定向排列等特征[图 2 ( e) ]。致 密 强 压 实 相 电 性 特 征 为: GR > 40 API, 57 μs / m < AC < 60 μs / m,30 Ω / m < RD < 100 Ω / m。 1. 3. 4 钙质胶结相
( a) T20 井,4 734. 74 m,x100( - ) ,T3X4,泥质包裹溶蚀成岩相; ( b) T4 井,4 776. 52 m,x100 ( - ) ,T3X4,易溶组分( 长石) 溶蚀 成岩相; ( c) T6 井,4 626. 39 m,扫描电镜 x800,T3X2,易溶组分 ( 填隙物) 溶蚀成岩相; ( d) T8 井,4 426. 02 m,x100( - ) ,T3X2, 易溶组分 ( 变质岩岩屑) 溶蚀成岩相; ( e) T1 井,4 848. 02 m, x100( - ) ,T3X4,致密砂岩强压实相; ( f) T104 井,4 678. 55 m,
泥质包裹现象在研究区较为发育,主要有两种 赋存形式: 一是原生泥质包裹现象,包裹在碎屑颗粒 周围的泥质主要是沉积时形成,在成岩演化过程中 对碎屑颗 粒 边 缘 有 一 定 程 度 上 的 蚀 变、交 代 作 用 [图 2( a) ]; 二是成岩演化过程中生成的绿泥石在 碎屑颗粒周围形成连续或不连续的包裹现象,该种 形式的绿泥石膜一般多形成于较安静的弱还原性水 体中,研究区泥质包裹现象以第一种类型为主。目 前普遍认为,泥质包裹有利于原生孔隙的保存,同时 为后期 溶 蚀 作 用 奠 定 了 基 础[17,18]。 泥 质 包 裹 溶 蚀 相电性特征表现为: 40 API < GR < 80 API,AC > 65 μs / m,RD < 30 Ω / m。
此次以 12 口取心井测井数据为样本,对研究区 储层成岩相进行了因子分析,采用主成份分析法提 取因子,与测井解释相结合,建立因子分析识别储层 成岩 相 模 式。现 对 提 取 因 子 的 过 程 进 行 简 单 的 介绍。