地层元素测井伽马能谱数值模拟
地层元素中子俘获γ能谱测井
地层元素 中子俘获γ能谱测井
至今为止的核测井方法在确定岩时
种类、识别复杂岩性方面还存在不少困 难。复杂岩性地层是指矿物成分复杂并 随深度变化的地层。目前，对复杂岩性 地层建立起的解释模型基本上属于结构 模型，只有在非常简单的岩性地层情况
下，结构模型才接近矿物模型。因此， 对复杂的岩性地层尽快建立新的矿物模 型是一项急需解决的科研任务。这样就 需要发展地层元素中子俘获γ能谱测井。
并设地层中高岭石、伊利石、钾长石、 石英、等4种矿物的重量百分含量分别 为M g M y M f M q (或M j j 1、2、3、4），则 可写成下面的方程组：
这样，就可以确定高令石、伊利石、钾长石 和石英等4种矿物的重量百分含量。然后再 转换为体积百分含量。
在处理元素含量与矿物含量关系时，务必需 要注意两点：（1）要测定的元素必须是识别 地层矿物的主要指示元素，若满足此条件， 则元素在矿物中相对含量比较稳定。（2）被 确定的矿物数目不能超过被测定的元素数目，
对于复杂的矿物，则可选取两或三种
元素作为指示元素。如钾长石，选取Si、 Al、K为指示元素，而且可按K含量的多少 区别于伊利石矿。
6.2.2地层元素含量与矿物含量的关系
美国康涅狄格州斯仑贝谢公司道尔研究中 心的Herron等人，通过对大量岩芯的中子活化 分析及X射线衍射分析后，提出确定地层元素 含量与矿物含量之间的关系。他们一方面通过 中子活化分析测定岩芯中21种元素的含量（重 量百分含量）；另一方面，通过X射线衍射测 定岩芯中4种或6种矿物含量。然后将21种元素 含量、6种矿物含量、CEC值（阳离子交换能 力），粒径小于20μm的矿物作为变量，进行统 计分析。另外，将所选定的元素与矿物之间的 关系进行多元回归分析，用矩阵形式表示矿物 含量与元素含量的关系为：
自然伽马能谱测井在地层评价中的应用
0 年 月刊旅游与技术一、引言岩石中含有天然的放射性元素铀（U）、钍（Th）、锕及钾（K）等，这些放射性核素的原子核会自发的释放出一种带电离子，蜕变成为另外的原子核同时放射出伽马射线，这一现象成为核衰变。
U﹑Th﹑K衰变时所放射的伽马射线能谱是不同的，而自然伽马探测到的是U﹑Th﹑K的混合谱，要从中确定U﹑Th﹑K的含量，首先要选取特征伽马射线能量。
自然伽马能谱测井中，我们通常选用铀系中的214Bi发射的1.76MeV的伽马射线来识别铀，选用钍系中的208Tl发射的2.62MeV的伽马射线来识别钍，用1.46MeV的伽马射线来识别钾。
自然伽马能普测井仪器包括地面仪器和井下仪器，而井下仪器又包括探测器和放大电路等。
地层中的伽马射线通过泥浆到达探测器，探测器把它变成电脉冲进行放大形成电信号，再通过电缆到达地面仪器，转换成电脉冲幅度，并通过多道脉冲幅度分析器将能量谱分为五个能量窗，解谱得到相应的铀、钍、钾的含量，并计录在磁带上或以连续测井曲线的形式输出，这就是自然伽马能谱测井。
二、粘土岩类型的判定粘土岩含有很多天然放射性核素。
不同的粘土矿物组成的粘土岩的U、Th、K的含量也有一定的差异。
大量的分析数据表明，Th/K值是决定粘土矿物类型最好的参数。
这种不同粘土矿物的测井特征值的差异是利用测井资料解释地层中不同粘土矿物类型的依据，所以由Th/K值可进行粘土矿物类型的确定。
目前利用自然伽马能谱测井确定粘土矿物成份大多采用斯伦贝谢公司粘土矿物分析图版，该图版是将测量的钍和钾忽略掉各自的单位，计算Th/K来识别粘土矿物成份。
如图1所示，在Th-K 交会图中，当Th/K大于12时，为高岭土型粘土；在3.5～12之间时，为伊蒙混层；在2～3.5之间时，为伊利石型粘土岩；在1～2之间时，为云母型粘土等。
（一）估算泥质含量可以用总伽马计数率计算泥质含量：I GR =（GR–GRmin）/（GRmax–GRmin）V sh =（2IGR·G–1）/（2G -1）式中：I GR —总伽马计数率求得的泥质含量指数；GRmin和GRmax—纯地层计数率的最小值和泥岩总计数率的最大值；GR—目的层的总计数率：V sh —用总伽马计数率求得的泥质含量（体积）；G—希尔奇（Hilchie）指数。
利用元素伽马能谱测井识别气层的数值模拟
收稿日期:2018-10-09基金项目:国家自然科学基金项目(41374125,41574119);国家科技重大专项(2017ZX05019005-005);中央高校基本科研业务费专项(15CX06008A)作者简介:张锋(1970-),男,教授,博士,研究方向为核测井方法㊁核测井数据处理及蒙特卡罗模拟㊂E-mail:zhfxy_cn@㊂ 文章编号:1673⁃5005(2019)04⁃0060⁃09 doi:10.3969/j.issn.1673⁃5005.2019.04.007利用元素伽马能谱测井识别气层的数值模拟张 锋1,2,赵 靓1,张泉滢1,2,李向辉3,遆永周3(1.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580;2.海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室,山东青岛266071;3.河南省科学院同位素研究所有限责任公司,河南郑州450000)摘要:利用蒙特卡罗方法建立不同井眼和地层条件下的计算模型,模拟研究非弹俘获计数比R 与含气饱和度的测井响应规律及井筒和地层环境对R 的影响;利用研究成果处理新疆某油田实测井资料,验证元素伽马能谱测井技术在实际生产应用进行地层含气性评价的可行性㊂结果表明:当地层孔隙度一定时,非弹和俘获伽马计数随着含气饱和度的增加而增加,而比值R 减小;当孔隙度增大时,含气饱和度小于某一确定值(约35%)时非弹伽马计数减小,但大于该值时俘获伽马计数减少,比值R 增加;岩性㊁地层水矿化度㊁井眼流体和尺寸以及钻井液侵入等因素都会对地层非弹和俘获计数比产生影响;不同井眼流体对非弹俘获计数比R 的影响较小,在同一地层孔隙度条件下,地层水矿化度越高㊁井径越大,非弹俘获计数比R 越大,且石灰岩地层的非弹俘获计数比R 高于砂岩地层;钻井液侵入较浅时,非弹俘获计数比R 随钻井液侵入的加深而增大,当达到探测深度后,侵入加深但非弹俘获计数比R 保持不变;地层水矿化度越高㊁井径越大㊁钻井液侵入越小越有利于含气饱和度的评价,但在实际处理时需要对岩性㊁地层水矿化度㊁井径进行校正㊂关键词:含气饱和度;元素伽马能谱测井;非弹和俘获计数比;蒙特卡罗模拟中图分类号:P 631 文献标志码:A引用格式:张锋,赵靓,张泉滢,等.利用元素伽马能谱测井识别气层的数值模拟[J].中国石油大学学报(自然科学版),2019,43(4):60⁃68.ZHANG Feng,ZHAO Liang,ZHANG Quanying,et al.Numerical simulation on gas reservoir identification using element gamma spectrum well logging [J].Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science),2019,43(4):60⁃68.Numerical simulation on gas reservoir identification using elementgamma spectrum well loggingZHANG Feng 1,2,ZHAO Liang 1,ZHANG Quanying 1,2,LI Xianghui 3,DI Yongzhou 3(1.School of Geosciences in China University of Petroleum (East China ),Qingdao 266580,China ;boratory for Marine Mineral Resources ,Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology ,Qingdao 266071,China ;3.Isotope Research Institute of Henan Academy of Sciences Company Limited ,Zhengzhou 450000,China )Abstract :Using Monte Carlo method,we build simulation models under different borehole and formation conditions to simu⁃late the response of R (the ratio of inelastic gamma counts and capture gamma counts)and gas saturation.Meanwhile,the in⁃fluence of R under different borehole and formation environment conditions are also simulated.This method is further appliedto a gas well in Xinjiang Oil field to evaluate gas saturation.The results validate the effectiveness of this method.The simula⁃tion results show that both inelastic and capture gamma counts increase in the same porosity,while the value of R decreases.When formation porosity increases,inelastic gamma counts decrease while gas saturation is less than a certain value (about2019年 第43卷 中国石油大学学报(自然科学版) Vol.43 No.4 第4期 Journal of China University of Petroleum Aug.201935%).The trendis opposite when gas saturation is greater,capture gamma counts decrease while the value of R increases. Various factors,such as lithology,formation water salinity,borehole fluid types,borehole size and drilling mud invasion can affect the accuracy of R.Therefore,these factors should be corrected.The effect of the borehole fluid types is not significant. When formation porosity is confirmed,the higher of formation water salinity and the bigger of the borehole diameter are,the greater value of R becomes.In addition,R is larger in limestone formation than in sandstone formation.When the depth of mud invasion is less than the detection depth,the value of R increases with the increasing mud invasion depth.High salinity formation water,big borehole size and deep mud invasion are beneficial for gas saturation evaluation.Keywords:gas saturation;element gamma spectrum well logging;counts ratio of inelastic and capture gamma ray;Monte Carlo simulation 随着油气田勘探开发的深入,地层含气饱和度的评价和定量计算变得尤为重要[1⁃2]㊂传统评价地层含气的方法有脉冲中子曲线叠加技术㊁岩性密度测井㊁三孔隙度重叠法㊁热中子衰减时间测井㊁电阻率测井㊁成像测井[3⁃5];近年来随着脉冲中子测井技术的发展,利用仪器探测到的中子及伽马时间谱信息进行地层含气饱和度评价在油气识别方面发挥了重要作用[6⁃7]㊂国内外专家对定量评价含气饱和度进行了相关研究,Trcka等[8]利用不同探测器的非弹伽马计数比值动态监测储集层含气情况㊂黄导武等[9]提出了在PNC测井中利用长短源距计数率比值计算低矿化度水地层含气饱和度的方法;Guo 等[10]通过利用不同探测器的俘获伽马计数组合来评价地层含气响应㊂张锋等[11]利用三探测器中子测井仪近㊁远探测器和中㊁远探测器热中子计数比值的差值,定量评价含气储层㊂Guo等[12]根据非弹窗对岩性密度敏感的特性将俘获窗分为快㊁慢两个部分,利用在致密储层中非弹窗和慢俘获窗的比值不受地层水矿化度影响的特性识别气层㊂2015年, Gerardo Cedillo等[13]提出了利用多探测器脉冲中子测井仪中不同源距探测器记录的非弹伽马计数比值量化计算地层含气饱和度㊂现有使用脉冲中子源的元素伽马能谱仪器主要包括贝克休斯公司的FLeX 仪器[14]和斯伦贝谢公司的Litho Scanner仪器[15],两种仪器通过利用D-T中子源和单探测器信息在实际勘探开发中完成地层元素评价及有机碳探测,但能否利用元素伽马能谱仪器探测得到的伽马信息进行地层含气饱和度评价仍是亟待解决的问题㊂由于气层和水层在组成和快中子核参数存在差异,笔者利用元素能谱测井仪器记录的伽马能谱信息,通过研究不同井眼和地层条件下非弹及俘获伽马计数比值与地层含气饱和度的关系,提出利用非弹伽马计数与俘获伽马计数的比值确定地层饱和度的方法,为元素伽马能谱测井技术进行气层识别和定量评价提供依据㊂1 元素伽马能谱测井识别气层物理基础 相比于常规储集层,煤岩㊁页岩等非常规具有储层岩性复杂㊁储层物性差(孔隙度小于10%㊁渗透率小于1.0×10-3μm2㊁埋藏较深等特点,油气勘探开发难度较大[16⁃17]㊂元素伽马能谱测井技术通过利用中子与地层元素原子核发生作用放出伽马射线信息确定元素含量㊁划分岩性,在非常规储层评价中具有广泛的应用前景㊂脉冲中子源按照一定的频率和脉宽向地层发射快中子,快中子进入地层后发生非弹性散射和弹性散射,产生非弹伽马射线并减速为热中子,热中子在地层中扩散被地层原子核俘获,产生俘获伽马射线㊂不同地层流体对快中子的减速能力和对热中子的俘获能力存在差异,当地层含气时,由于天然气的密度和含氢指数均远小于水,地层对快中子的减速能力降低且热中子的扩散长度增加,因此利用元素伽马能谱测井仪器记录的非弹㊁俘获伽马射线信息能够反映地层流体的变化㊂根据中子扩散理论,假设源强S0的中子源向地层发射快中子,快中子与一个原子核发生非弹性散射放出的伽马射线强度为i,则单位时间内地层体积元d V在探测器处产生的非弹伽马射线强度为d C in=14πX2iΣinφf e-μX d V=iS016π2L2s X2r e-r/L s e-μX d V.(1)C in=iS016π2L2s∭1r e-r/L s e-μX sinθd X dφdθ.(2)式中,C in为非弹伽马计数;Σin为非弹散射截面;φf 为快中子的通量分布;μ为伽马射线的线性吸收系数;L s为快中子的减速长度;r㊁X分别为体积元d V到中子源和探测器的距离㊂同理,热中子与原子核发生俘获反应产生的俘获伽马射线为㊃16㊃第43卷 第4期 张 锋,等:利用元素伽马能谱测井识别气层的数值模拟C cap=i′S016π2(L2s-L2t)∭1r e-r/L s e-μX sinθd X dφdθ.(3)式中,C cap为俘获伽马计数;i′为一个热中子与原子核发生俘获反应放出俘获伽马射线强度;L t为热中子的扩散长度㊂因此探测器记录的非弹伽马计数与俘获伽马计数比值R为R=C in Ccap =f(i,i′,L s,L t).(4)式中,比值R只与i㊁i′㊁快中子减速长度L s以及热中子扩散长度L t相关㊂其中i和i′与地层中物质的原子核相关,考虑到i和i′在R中是以比值(i/i′)形式存在的,两者随物质原子核的变化在一定程度上相互抵消,其影响相对L s和L t造成的影响可以忽略,因此不考虑地层物质原子核与中子作用产生非弹和俘获伽马射线强度的比值(i/i′)的影响㊂显然非弹俘获计数比R主要受快中子减速长度L s和热中子扩散长度L t的影响,其主要取决于地层孔隙度φ和含气饱和度S g㊂如图1为砂岩地层(孔隙度为10%和30%)快中子减速长度和热中子扩散长度随地层含气饱和度S g的变化关系[18]㊂图1 减速长度㊁扩散长度与地层含气饱和度关系Fig.1 Relationship between L s and L t withdifferent gas saturation从图1中可以看出,当地层孔隙度一定时,快中子减速长度和热中子扩散长度均随地层含气饱和度的增加而增加,但快中子减速长度受含气饱和度的影响变化幅度更大㊂由于地层中产生的非弹㊁俘获伽马射线分布与快中子减速长度和热中子的扩散长度有关,不同含气饱和度S g地层的非弹俘获计数比R不同,故可利用同一探测器记录的R值来确定地层含气饱和度㊂2 蒙特卡罗模拟及结果分析为了研究非弹和俘获伽马计数比与地层含气饱和度响应关系,利用蒙特卡罗方法模拟不同地层条件下的非弹和俘获伽马场分布㊂建立计算模型参数如下:井眼直径为20cm,井眼内充满淡水,地层半径为10~70cm,高为140cm,地层为砂岩地层,地层孔隙度中分别填充不同的流体;仪器外径为4.3cm,仪器外壳厚0.4cm,仪器贴井壁测量㊂仪器采用由1个D-T脉冲中子发生器和1个BGO探测器组成的测量系统,脉冲宽度为40μs,周期为1000μs,BGO探测器源距为65cm,中子源和探测器之间放置厚度为5cm的钨镍铁屏蔽体㊂为了简化模拟的过程,没有考虑探测器的响应特性,计算模型如图2所示㊂图2 蒙特卡罗计算模型Fig.2 Monte Carlo simulation model模拟中子数目1×108,能量14MeV;模拟时采用F4栅元计数方式,记录伽马时间谱时间范围为0~1000μs,道宽20μs,计数误差小于5%㊂数据处理时,非弹伽马和俘获伽马采用能窗范围均为0~ 8.5MeV,记录非弹伽马时间窗为0~40μs,俘获伽马时间窗为200~600μs㊂利用蒙特卡罗模拟得到同一源距处的非弹伽马和俘获伽马计数,研究利用非弹俘获计数比的方法来定量评价气层㊂2.1 非弹㊁俘获伽马计数随含气饱和度的变化规律 利用图2所示模型,井眼内充满淡水,地层孔隙含气(主要成分为CH4,密度为0.2g/cm3),地层含气饱和度为0㊁30%㊁50%㊁70%㊁100%时,改变地层孔隙度为0到40%,间隔为5%,模拟得到不同地层孔隙度条件下,探测器的非弹㊁俘获伽马计数(N I和N C)与地层含气饱和度的关系,如图3所示㊂㊃26㊃中国石油大学学报(自然科学版) 2019年8月图3 不同孔隙度地层伽马计数与含气饱和度关系Fig.3 Relationship between gamma counts and gas saturation with different porosity 由图3可知,探测器记录的非弹㊁俘获伽马计数与地层含气饱和度存在函数关系㊂当地层孔隙度一定时,随着含气饱和度的增加,地层密度下降㊁含氢指数减小,非弹伽马计数和俘获伽马计数均增加;当地层孔隙度改变时,含气饱和度小于某一确定值(约35%)时,非弹伽马计数随着地层孔隙度的增大而减小,而当地层含气饱和度大于此确定值时规律相反㊂当地层孔隙度变化时,俘获伽马计数随着地层孔隙度的增加而减小㊂利用探测器记录到的非弹伽马计数和俘获伽马计数,计算井眼流体为水,地层含气饱和度为0㊁30%㊁50%㊁70%㊁100%,地层孔隙度由0变化为40%时,不同地层条件下的非弹俘获计数比R 随地层含气饱和度的关系如图4所示㊂图4 非弹俘获计数比和地层含气饱和度的响应关系Fig.4 Relationship of R and porosity with differentformation gas saturation由图4可知,非弹和俘获伽马计数比R 的变化能够反映地层含气饱和度的大小㊂当地层孔隙度一定时,非弹和俘获伽马计数均随着地层含气饱和度的增大而增大,计算得到的非弹俘获计数比R 随着地层含气饱和度的增加呈线性减小,地层孔隙度越大,不同含气饱和度引起的R 的差异越大㊂当地层含气饱和度一定时,R 随着地层孔隙度的增大而增大,且地层含气饱和度越小,R 的变化越剧烈㊂根据图4中不同孔隙度条件下的非弹俘获比R 与地层含气饱和度S g 的响应关系,建立地层含气饱和度评价模型S g =(2145-176.6φ+5.93φ2-0.066φ3)+(-2635+233.7φ-7.85φ2+0.088φ3)R.(5)由式(5)可得,地层含气饱和度S g 是非弹俘获计数比R 和地层孔隙度φ的函数,利用探测器探测到的R 结合地层孔隙度参数,能够实现地层含气饱和度评价㊂2.2 影响因素分析及校正由于实际测量中R 受井眼和地层环境的影响㊂利用图2所示模型,模拟得到不同影响因素对R 的影响,为进行实际地层含气饱和度解释评价提供了依据㊂2.2.1 地层水矿化度的影响其他条件不变,改变地层孔隙度由0到40%,间隔为5%,地层完全含水,地层水矿化度C w 为0㊁1%㊁2%㊁5%㊁10%,计算得到地层流体不同时非弹俘获计数比R 随孔隙度的变化规律,如图5所示㊂由图5(a)可知,井眼流体相同,地层孔隙度一定时,R 随着地层水矿化度的增大而增大,这主要是因为地层水矿化度越高,地层对热中子的俘获能力越强,非弹俘获计数比R 越大㊂当地层水矿化度一定时,非弹俘获计数比R 随着地层孔隙度的增大而增大,且地层水矿化度越大,非弹俘获计数比R 随孔隙度的变化越剧烈,差异越明显㊂因此高地层水㊃36㊃第43卷 第4期 张 锋,等:利用元素伽马能谱测井识别气层的数值模拟矿化度有利于地层含气饱和度评价㊂图5 非弹俘获计数比和地层水矿化度的响应关系及校正图版Fig.5 Relationship of R and porosity under different formation water salinity and its correction chart of water salinity 尽管地层水矿化度越高越有利于地层含气评价,但矿化度变化会影响地层含气饱和度计算的准确性,由于高地层水矿化度条件下计算得到的R 偏大,从而导致利用公式计算得到的地层含气饱和度较真实值偏小㊂因此在实际利用R 确定地层含气饱和度时还需要结合电阻率曲线计算储层的地层水矿化度,并根据如图5(b)所示的地层水矿化度校正图版对其进行校正;同时,根据俘获伽马计数受地层水矿化度影响明显的特点,还可以通过分析俘获伽马能谱和时间谱,优化俘获伽马计数的能量范围和时间窗提高非弹俘获计数比R 的准确性,从而降低地层水矿化度的影响㊂2.2.2 井眼流体的影响采用图2所示模型,其他条件不变,地层分别饱含气和纯水时,改变地层孔隙度由0改变到40%,间隔为5%,模拟井眼流体为淡水㊁油和矿化度为2%盐水时的测井响应规律,计算得到不同井眼和地层条件下非弹俘获计数比R 随孔隙度的变化规律,如图6所示㊂由图6可得,井眼流体的变化对非弹俘获比R 的影响较小,不同井眼流体条件下计算得到的非弹俘获计数比R 差异较小㊂井眼流体一定时,R 随着地层孔隙度的增大而增大,且井眼流体为水和油条件下计算得到的R 基本相同,对地层含气评价几乎没有影响㊂当井眼流体为矿化度2%盐水时,由于氯对热中子的俘获能力强,相同孔隙度条件下,井眼中盐水的矿化度会影响R 的测量结果,探测器记录的俘获伽马计数随着井眼流体矿化度的增大而减小,导致R 增大㊂图6 不同井眼流体条件下的非弹俘获计数比Fig.6 Rationship of R and porosity withdifferent borehole fluid2.2.3 岩性的影响采用图2所示模型,其他条件不变,地层孔隙度由0改变到40%,间隔为5%,分别模拟地层岩性为砂岩和石灰岩时,地层饱含淡水和气条件下的测井响应规律,计算得到两种岩性条件下非弹俘获计数比R 随孔隙度的变化规律,如图7所示㊂由图7可以看出,岩性对R 计算的绝对值存在影响㊂在不同岩性地层R 均随地层孔隙度的增大而增大,但地层孔隙度增大,岩石骨架不同引起R 的差异减小;且在同一地层孔隙度条件下,石灰岩地层对热中子的俘获能力强,使得其俘获伽马计数比砂岩低,R 更大㊂由于不同岩性计算得到的R 随孔隙度的变化幅度相同,但是R 的绝对值不同,因此在利用R 确定地层含气饱和度时,需要对岩性进行校正㊂㊃46㊃中国石油大学学报(自然科学版) 2019年8月图7 不同岩性条件下的非弹俘获计数比Fig.7 Relationship of R with different lithology2.2.4 井眼尺寸的影响其他条件不变,改变井径为14㊁20㊁24.1cm,地层孔隙中分别饱含淡水和气,地层孔隙度由0改变到40%,间隔为5%,模拟得到3种井径条件下的非弹俘获比,如图8所示㊂由图8(a)可知,非弹俘获计数比R 受井径变化的影响㊂当地层孔隙度一定时,R 随着井径的增大而增大;当井径一定时,R 随着孔隙度的增大而增大㊂通过对比发现,在地层流体相同时,井径的变化仅仅影响R 绝对值的大小,不影响R 随孔隙度变化曲线的斜率,即不同井径条件下,R 随孔隙度变化的相对变化量相同㊂由于井径变化会影响R ,因此可以利用如图8(b)所示校正图版对井径进行校正,从而提高含气饱和度评价的准确性㊂图8 不同井眼尺寸的非弹俘获计数比及校正图版Fig.8 Relationship of R and porosity in different borehole size and its correction chart2.2.5 钻井液侵入的影响地层为孔隙度25%的砂岩地层,地层含气饱和度为80%时,利用图2所建模型,从井壁开始沿着地层径向依次用钻井液驱替一定厚度地层中的气体,使得驱替后的地层含水饱和度为100%,经过若干次驱替,井眼周围地层变为饱含水的砂岩地层㊂通过模拟得到每次驱替后探测器的非弹㊁俘获伽马计数,计算得到非弹俘获计数比R 随钻井液侵入深度的变化关系,如图9所示㊂由图9可以看出,仪器探测深度约为35cm㊂当钻井液侵入较浅(小于35cm)时,R 随着侵入深度的增大而增大,这主要是因为钻井液侵入地层时,相比于含气地层条件下,俘获伽马计数衰减剧烈,从而使得此时计算得到的R 比真实值大;当钻井液侵入深度大于探测深度(大于35cm)时,随着侵入的增加R 基本不变,此时无法利用非弹俘获计数比确定地层含气饱和度㊂图9 不同钻井液侵入深度的非弹俘获计数比Fig.9 Relationship of R with different drillingfluid invasion depth3 应用实例利用元素能谱测井仪器在套管井中实际测量得㊃56㊃第43卷 第4期 张 锋,等:利用元素伽马能谱测井识别气层的数值模拟到的非弹性散射伽马计数和俘获伽马计数,计算实测资料的非弹俘获计数比R ,结合模拟研究得到的含气饱和度响应模型对实测数据进行含气饱和度评价㊂新疆某井中5300~5360m 井段利用元素能谱测井资料对地层进行含气性评价,实测解释如图10所示㊂图10 XX 井测井解释Fig.10 Logging interpretation of well XX 结合孔隙度曲线和岩性剖面可知,该井段主要为常规孔隙度砂岩层,夹杂部分泥岩层(泥岩层默认不含气,含气饱和度判定为0),井眼流体为淡水,因此不需要进行岩性和井眼流体校正;根据井径和电法测井曲线得到对应的井眼尺寸和地层水矿化度,利用相应的校正图版对非弹俘获计数比进行了井眼环境校正,得到标准地层情况下的非弹俘获计数比R ;并利用图4得到含气饱和度计算模型,得到了该井段的含气饱和度㊂图10中第5道为探测器测量得到的非弹伽马计数(粉色曲线)和俘获伽马计数(黑色曲线),第6道为非弹俘获计数比R ㊂由图10中可知,当深度为5320~5327m 时,声波时差曲线出现周波跳跃,补偿密度曲线指示地层密度值降低,此时利用图中第5道中的非弹伽马㊃66㊃中国石油大学学报(自然科学版) 2019年8月计数和俘获伽马计数计算得到非弹俘获计数比R,此时R显示低值,综合含气饱和度响应模型求取含气饱和度,结果显示该层为高含气地层;当深度为5327.5~5329m时,地层伽马值为高伽马,岩性显示该层为泥岩层,非弹俘获计数比相对于含气储层高很多,主要由于泥岩层含氢指数高,非弹和俘获伽马计数都降低,但俘获伽马计数降低更剧烈㊂可见,通过结合实际测井资料,利用元素伽马能谱测井技术测量得到的非弹俘获比可以快速划分含气地层,当地层含气时,非弹俘获计数比R显示低值,且含气饱和度越高,R越小;当地层为泥岩层时, R显示为明显的高值㊂同时,结合孔隙度数据,根据模拟得到的含气饱和度响应模型能够对地层含气饱和度定量分析,实现地层含气性评价㊂4 结 论(1)利用元素伽马能谱测井数据信息识别气层,根据伽马时间谱得到非弹俘获计数比R确定地层含气饱和度,可以实现地层含气性评价㊂(2)当地层孔隙度一定时,随着含气饱和度的增加,非弹和俘获伽马计数均增加,而R减小;当地层孔隙度增加时,含气饱和度小于35%时,非弹伽马计数减少,大于该值时规律正好相反,而俘获伽马计数都减少,R都增加㊂(3)井眼流体对非弹俘获计数比R的影响较小,非弹俘获计数比R主要受岩性㊁地层水矿化度㊁井眼尺寸㊁钻井液侵入的影响㊂相同孔隙条件下,石灰岩地层的非弹俘获计数比R高于砂岩地层;当地层条件相同时,地层水矿化度越高㊁井径越大㊁钻井液侵入越小越有利于含气饱和度的评价㊂由于地层环境因素会影响非弹俘获计数比R的计算结果,因此在实际含气评价中需要对相关参数进行校正㊂(4)利用提出的含气饱和度评价模型,对实测井数据进行地层含气饱和度定量评价,解释结果与其他评价方法吻合良好,验证了元素伽马能谱测井技术评价地层含气饱和度的可行性㊂参考文献:[1] 沈慧萍,史振勤,乔国安,等.深层气层识别方法研究[J].天然气工业,2005,25(10):47⁃48.SHEN Huiping,SHI Zhenqin,QIAO Guoan,et al.Stud⁃y on the method of recognizing deep gas zone[J].NaturalGas Industry,2005,25(10):47⁃48.[2] 于世元.复杂气层识别技术研究[J].天然气工业,1999,19(1):67⁃70.YU Shiyuan.Research on the recognition technology ofcomplex gas reservoir[J].Natural Gas Industry,1999,19(1):67⁃70.[3] 邹友龙,谢然红,郭江峰,等.致密储层数字岩心重构及核磁共振响应模拟[J].中国石油大学学报(自然科学版),2015,39(6):63⁃71.ZOU Youlong,XIE Ranhong,GUO Jiangfeng,et al.Re⁃construction of digital core of tight reservoir and simula⁃tion of NMR response[J].Journal of China University ofPetroleum(Edition of Natural Science),2015,39(6):63⁃71.[4] 李曦宁,沈金松,李振苓,等.用多尺度形态学方法实现成像测井电导率图像的缝洞参数表征[J].中国石油大学学报(自然科学版),2017,41(1):69⁃77.LI Xining,SHEN Jinsong,LI Zhenling,et al.Character⁃ization of reservoir fracture and vug parameters by con⁃ductivity image of FMI based on multi⁃scale mathematicalmorphology method[J].Journal of China University of Pe⁃troleum(Edition of Natural Science),2017,41(1):69⁃77.[5] 邵才瑞,张鹏飞,张福明,等.用J函数提高致密砂岩气层饱和度测井评价精度[J].中国石油大学学报(自然科学版),2016,40(4):57⁃65.SHAO Cairui,ZHANG Pengfei,ZHANG Fuming,et al.Improving well log evaluation accuracy of tight sandstonegas saturation using J function[J].Journal of China Uni⁃versity of Petroleum(Edition of Natural Science),2016,40(4):57⁃65.[6] 刘军涛,张锋,张泉滢,等.低孔隙度储层碳氧比测井灵敏度提高方法[J].中国石油大学学报(自然科学版),2016,40(6):57⁃62.LIU Juntao,ZHANG Feng,ZHANG Quanying,et al.Amethod of improving sensitivity of carbon/oxygen well log⁃ging for low porosity formation[J].Journal of China Uni⁃versity of Petroleum(Edition of Natural Science),2016,40(6):57⁃62.[7] BADRUZZAMAN A,LOGAN J P,BEAN C,et al.Isaccurate gas/steam determination behind pipe feasiblewith pulsed neutron measurements?[R].SPE110098,2007.[8] TRCKA D E,GILCHRIST W A,RILEY S,et al.Fieldtrials of a new method for the measurement of formation⁃gas saturation using pulsed⁃neutron instruments[R].SPE102350,2006.[9] 黄导武,宋春华,沈晓红,等.脉冲中子俘获测井求取低矿化度水地层含气饱和度方法研究及应用[J].中国海上油气,2007,19(3):169⁃172.㊃76㊃第43卷 第4期 张 锋,等:利用元素伽马能谱测井识别气层的数值模拟。
地层元素测井技术的发展及其应用
谱进行进一步的分析才能获得地层中各元素的信息。
这就需要对获得的数据进行一定的处理，否则这些数据依然无法被正确的运用。
2.1 建立标准的伽马能谱利用地层元素测井技术对地层元素进行探测，首先就要建立地层中常见元素的标准伽马能谱，只有建立了这个标准伽马能谱才能进一步对仪器采集的数据进行详尽的分析。
标准的伽马能谱需要通过相关的实验，然后利用数值模拟方法进行数据处理后获得。
在进行地层元素测井的过程中，需要利用地层中常见元素的标准伽马能谱，需要以此为依据对测井仪器进行校正，为测量数据的处理提供依据。
通常情况下，在利用数值模拟方法对数据进行处理，获得标准伽马能谱时，科研人员要根据实际的情况进行计算模型的制定，这样可以更加准确的获得标准的伽马能谱[1]。
2.2 地层元素产额相对产额在底层元素测井过程有着非常重要的作用。
这个数据主要表达了单个元素发出的伽马光子在发射的总伽马光子中的贡献。
如果可以获得某个元素独自存在时，伽马光子的实际数据，然后再获得混合存在时的伽马光子能谱，这样就可以分别获得各个元素发射的伽马光子在伽马光子总数中的贡献。
各个元素独自存在时的伽马光子谱线被称为单原子标准谱，而与之对应的是各元素混合存在的伽马光子谱，也就是混合谱。
在进行解谱的过程中，研究人员通常会将这两者进行归一处理，这样的化相对产额就会拥有百分比的含义。
相对产额的求解，需要单元素标准谱，实际的混合谱以及解谱的算法。
这三者缺一不可。
首先单元素标准谱需要根据实际情况选择地层中含量比较大且对相关工作影响较大的元素，这就需要通过科学的方式获取氮元素标准谱，通常情况下需要进行相关的实验然后通过数学方法获取。
其次就是确定解谱算法，由于测得的数据是通过一定的方式表现在仪器上，从中找出对应的关系。
2.3 灵敏度因子灵敏度因子同样也是这项技术中非常重要的数据之一，它充分表现了每种元素对于热中子的吸收程度。
对于每种不同的元素来说其灵敏度因子也存在着十分巨大的差异，这个参数只与探测仪器以及元素本身有关，地层对这个参数的大小没有任何影响。
全谱伽马测井分层解释初步分析与形态系数数值模拟
钆示踪中子伽马能谱测井方法的蒙特卡罗模拟
# $ !
# $ C 后 快 中 子 的 慢 化 长 度 不 变" !! 由 于 渗 钆 前 !
W /= W /= W /= 3 = ! 项" 略去 6 其热中子计 数率比 6 #6 = " ! 为* % % % % ! > /$ = 6/ =3 = ( 4 (# + ! < " #$< ! ! :4 = 4 ! / 3 >= = ($ (# " ! ! ! ! # :4 = = >== # !# ! 3 >= = !$ !$ # $ + 3 ) < % ! > / = ! ! 3 == 6 = # ( ! 3 >= = ( 式 中" )$ !! # # # (! ! 分别为渗钆前后地层的宏
(* 进行地层评 价 的 测 井 方 法 ) (但中子进入地层
踪剂 $ 向 地 层 中 渗 入 一 定 量 的 钆$ 会显著改变地 层的中子特性 $ 并影响热中子的空间分布及俘获
C $ )* 伽马能谱 $ 姜 文 达 等) 曾对钆作为示踪剂及热
中子俘获测 井 进 行 过 研 究 ( 本 工 作 拟 以 钆 作 为 示踪剂 $ 通过研究渗钆前后地层的热中子计数率 比值及俘获伽马能谱 $ 但仅限于确定剩余油饱和
;* 度及进行井 间 监 测 ( 利 用 蒙 特 卡 罗 模 拟 方 法 )
后发生快中子的慢化 ’ 热中子的扩散以及俘获等 过程 $ 对其进行定量描述有一定的困难 ( 稀土元 素中的钆是稀土元素中俘获截面最大 ’ 俘获热中
!* 子能力最强的元素 ) $ 是一种潜力巨大的中子 示
06自然伽马能谱测井
什么叫放射性源的γ能谱？当一种放射性元素能发射多种能量的γ光子时则源强密度为：A=q ρ1m i i a =∑式中ρ为放射性源的体密度。
在地层GR 能谱测量中ρ为地层岩石密度。
q 为每克岩石中含的某种放射性元素质量。
i a 则为所含的那种元素每1克每秒钟平均发射的第i 种能量E i 的γ光子数。
i =1、2...m 。
我们就把i a 与E i 的关系图称为该种元素的γ能谱。
当岩石中含有铀、钍和钾三种放射性元素时，总源强密度为A=31i j A =∑=ρ31j qj =∑mj j 1a i i =∑式中qj 、aij 和ij E 的关系图就是岩石的γ能谱图。
如图：点线表示铀系的γ谱线，实线表示钍系的γ谱线，而1460KeV 处是钾的单能谱线。
自然伽马能谱测井一、自然伽马能谱测井的目的前面讲过自然伽马测井方法----利用测量地层中自然伽马射线强度分析岩性和求泥质含量的测井方法确实有效。
可那是测的总的自然伽马射线强度。
这种自然伽马射线主要由地层中的铀、钍、钾元素的放射性核素自发产生的。
假如我们能够把这三种元素的自然伽马射线强度分别测出来，就可以分别求出这三种物质的含量。
不但可以分析地层岩性，求解泥质含量，而且还可以对地层的沉积环境进行分析、确定。
岩石中的Th和U的含量比及Th和K的含量比对解决某些地质问题特别有用。
用Th和K的比值可识别各种粘土矿物，用Th和U的比值可以研究沉积环境，从化学沉积物到碎屑沉积物，Th和U的比值增大。
据统计，碳酸盐岩的Th/U为0.3~2.8，粘土岩的Th/U 为2.0~4.1，砂岩的U含量变化范围很大。
因而Th/U值变化范围也大。
上面说到自然伽马能谱测井，目的是想通过测量U、Th、K三种元素的含量得到更多的岩层信息。
就顺便说一说表示三种物质在地层中“含量”的表示方式。
U和Th用ppm表示，K用%表示，在测井曲线上就是这样表示的：1ppm=1g/t=1ug/gK的含量用（%）表示：1*104g/t=1%典型的泥岩：K含量为2.4---4.0 （%）U含量为2.0---6.0 （ppm）Th含量为8.0---16.0 （ppm）砂岩：K为0.7---3.8（%）U为0.2---0.6 （ppm）Th为0.7---2.0 （ppm）碳酸盐岩：K为0.1---2.0（%）U为0.1---9.0 （ppm）Th为0.1---7.0 （ppm）二、测量原理自然伽马能谱测井又是用什么方法把三种物质的γ射线分别开来的呢？这就要根据三种γ射线的不同能量特征加以分开记录。
自然伽马能谱测井
二、自然伽马能谱测井的 应用
• 一）研究储集层 • 1、储集层的分类 • 1）陆源碎屑岩储集层 • 包括砾岩、砂或砂岩、粉砂或粉砂岩 • 2）火山碎屑岩储集层 • 主要由火山碎屑构成，按颗粒大小可
• 分为集块岩和火山砂、凝灰或火山灰 • 3）碳酸盐岩碎屑储集层 • 主要是由贝壳碎片或碳酸盐岩碎屑堆
一、自然伽马能谱测井原 理
• 自然伽马能谱测井仪器的井下仪器与自 然伽马测井基本相同，将入射的伽马射 线能量的大小以脉冲的幅度大小输出， 不同的是地面仪器，自然伽马能谱测井 仪器地面部分有多道脉冲幅度分析器， 该分析器将能量分为五个能量窗。
• W1: 0.15~0.5MEV • : 0.5~1.1MEV • W3: 1.32~1.575MEV • W4: 1.65~2.39MEV • W5: 2.475~2.765MEV • 五个能量窗输出的信号分别进入5个计数
2、环境监测
• 用伽马能谱测井可对放射性矿物的开采、 加工、各类核工业和科研部门的环境进 行定期监测，主要防范铀对水体的污染。 其方法是定期在观察井中做自然伽马能 谱分析，配合取样分析，观察铀系和锕 系子体的扩散。
• 式中Th为目的层钍曲线值（ppm）； Thmin为邻近不含泥质地层的钍读数 （ppm）；Thmax为邻近泥岩层的钍读 数（ppm）。
• （2）用经验公式求出泥质含量的估值， 如用公式
二）研究生油层
• 这里主要讨论用自然 伽马能谱测井从粘土 岩中定性识别生油岩 和定量估算生油指标
1、定性识别生油岩
• 1）普遍泥岩的钾、铀、钍响应 • 普通粘土岩的钾、铀、钍含量都比较高，
其中钾和钍和粘土矿产的体积含量比铀 相关性好。
地球物理测井4(自然伽马及自然伽马能谱测井)
4 自然伽马及自然伽马能谱测井
自然伽马测井（GR）及自然伽马能谱 测井（NGS）,不同于SP测井,它们属于核测 井的范畴。 即是根据岩石及其孔隙流体的核物理 性质来研究井剖面的一类测井方法 。
4 自然伽马及自然伽马能谱测井
自然伽马测井及自然伽马能谱测井是 在井内测量岩层中自然存在的放射性元素 核衰变过程中放射出来的伽马射线的强度 来研究岩层的一种方法 。
4.2.1自然伽马测井的测量原理
岩石中的放 射性元素产生的 射线穿过地层、 泥浆、仪器的外 壳进入井下仪器 的探测器。探测 器每接收到一个 γ光子，就产生 一个电脉冲。
4.2.1自然伽马测井的测量原理
电缆将电脉冲送 到地面仪器。
4.2.1自然伽马测井的测量原理
地面仪器： 一方面负责计数， 即统计单位时间内的电 脉冲数。显然放射性越 强，单位时间内收到的 电脉冲数越多（计数率 越高）。 另一方面，将计数 率转变为与其成比例的 电位差进行记录 。
4.2.1自然伽马测井的测量原理
仪器在井 眼中移动就可 测得各深度点 反映岩石放射 性强弱的电脉 冲计数率，即 自然伽马曲 线 。
4.2.1自然伽马测井的测量原理
• 自然伽马测井 图的纵坐标为 深度坐标
4.2.1自然伽马测井的测量原理
• 横坐标为反映岩石放射性强弱的 计数率，读值的单位有两种： • 一种是：脉冲数/分； • 另一种是：API。 API是一种美国石油学会所 采用的单位。两倍于北美泥岩平 均放射性的模拟地层的自然伽马 测井值的1/200，就定义为一个 API。
4.3.2分析各种放射性元素含量的重要性
④火成岩： Th/U≈4，且U含量与火成岩的类型 关系好 。
4.3.2分析各种放射性元素含量的重要性
自然伽马能谱测井原理
自然伽玛能谱测井是一种用于地质勘探和岩石识别的方法，通过测量地下岩石中放射性元素的能谱来获取相关信息。
其原理如下：
1. 放射性元素存在：地球上的许多岩石含有放射性元素，如钍、铀和钾等。
这些元素在衰变过程中会释放出伽马射线。
2. 伽马射线的测量与分析：自然伽马能谱测井利用探测仪器（伽马探头）记录并测量地下岩石中的伽马射线强度。
该探头通常由一个或多个伽马探测器组成。
3. 能谱数据采集：伽马探头将记录到的伽马射线强度转换为能谱数据，即不同能量范围内的伽马射线计数值。
4. 分析和解释：通过对能谱数据进行分析和解释，可以得到与地下岩石特征相关的信息。
例如，不同放射性元素的能峰位置和强度可以用于鉴定岩石类型和成分。
5. 岩石识别和解释：基于能谱数据和相关模型，可以进行岩石识别和解释。
通过比较实测的能谱数据与已知的岩石库进行匹配，可以判断地下岩石的类型、组成和含量等。
自然伽马能谱测井具有广泛的应用领域，包括油气勘探、矿产资
源调查和环境监测等。
它能够提供有关地下岩石的物性参数、岩性特征和地层分布等重要信息，为地质研究和开发提供了重要参考依据。
散射伽马能谱测井PPT课件
同样对于化合物，有公式：
Pe 103.6
ni
Z
4.6 i
(Z
)3.6
ni Zi 10
体积光电吸收截面指数：
U
2 NA
ph
2 NA
ne Pe
e Pe
例：计算纯石英、方解石和淡水的光电吸收截面
指数 和体积光电吸收截面指数。
Pe1 103.6
ni
Z
4.6 i
103.6 (1144.6
比长源距探测器增加快，交会点离开脊线向右上
方偏移，此时 b L ； ②S 当泥饼厚度足够大时， 交会点落在脊线上密度等于1.5g/cm3的点上，长短
源距探测器都主要反映泥饼的性质。
3) 当泥饼的视密度为
* mc
1.5g
/ cm3
，地层密度分
别为 b 2.0g / cm3、2.5g / cm3和3.0g / cm3 时，当泥饼 厚度足够大时，计数率交会点的轨迹都终止在脊线
地层的体积光电吸收指数和电子密度分别为：
U U ma (1 ) U f
e me (1 ) ef
孔隙度变化时岩性参数，尤其是Pe指数变化很小 ，对识别岩性有利。
二、散射伽马能谱及伽马通量与源距的关系
伽马源产生的伽马射线进入地层，会发生光电效应 、康普顿效应，源能量光子已经很少，从地层中穿 出的主要是能量低于源光子能量的散射伽马光子； 且地层的密度不同，发生康普顿散射的能力不同， 高能的散射伽马光子数目也不同；地层物质的等效 原子序数越高，伽马光子的能量越低，发生光电效 应的几率越大，伽马光子被吸收的越多，从地层中 穿出的伽马光子数目越少。
能量/MeV
1、能谱特点：
1）能谱曲线是完全连续的，并且在Eγ≈0.1MeV处 出现极大值，整个谱段分为两部分；
地层元素测井中子-伽马谱解析方法的实际应用
( 9 : 5 % & * ; % = I 70 / 0 1 5 E HJ 7 5 I , C2 , . 5 I 7/ 7 5 . , / $ 0 JJ 0 $ . 0 7 H 5 . 02 . , J2 , . J 0 5 E , /7 1 7 J 7 / 5 4 M F M4 6 1 , E / . 74 7 C2 , .H , 5 E / , 4 1 . 7 0 5 E / I 7/ 7 5 . , / $ 0 JJ 0 $ . 0 7 H 5 . 00 H E . 7 CH , / 5 E / $ F F F0 M5 F5 F M4 6 N , 4 1 E /2 , .L 7 1 1 4, 2 5 L ,, E 1 2 E 7 1 C 4 9 = I 7 H I 0 / E / . ; 7 4L E 5 I5 I 7L 7 1 1 C 7 5 I 2 , . 5 I 7N 0 1 E 5 M F FH 6 M % % % % % % % ’ $ ’ $ 2 . 0 H 5 E , / 4, 2^ T _ ‘ ET 0a 7Q 1 0 / C5 I 7/ 7 LT _ / 7 LT 0‘ E ; 0 1 7 40 . 7, K 5 0 E / 7 CE 9 F@ ’ 7 9 5 I 7 1 , E / . ; 7 4 9 = I 7/ 7 LT _; 0 1 7 4 0 . 74 7 C 5 ,H 0 1 1 0 5 7 2 , . 5 I 7, E 1 4 0 5 . 0 K E 1 E 5 7 1 0 5 $ F F FH M. 7 CL 7 1 1 4 7 H 5 E , / 42 , . J 0 5 E , / 40 / C5 I 7L 0 5 7 .I E C E / 7 ; 7 1 4 9= I 7N 0 1 E 5 . 0 H 5 E , / 4, 27 1 7 J 7 / 5 4 F1 M2 $ $ 0 . 74 7 C5 ,H 0 1 H 1 0 5 7 2 , . 5 I 7J E / 7 . 0 1 4H , / 5 7 / 5 4 C 7 / 4 E 5 0 H . , 4 H , E HH 0 5 . 7H . , 4 44 7 H 5 E , / 4 M J 6 6 0 4L 7 1 1 0 46 7 . J 7 0 K E 1 E 5 E /2 , . J 0 5 E , / 40 / C4 ,, /9 M ( ! ! ! < # ’ & 6 5 2 , . J 0 5 E , /7 1 7 J 7 / 5 4 4 7 H 5 . , 4 H , 1 , / 7 5 . , / $ 0 JJ 0 4 7 H 5 . 0 0 / 0 1 5 E H 0 1J 7 5 I $ 6 6 M F F 6 M => ! , C 4 . 0 H 5 E H 0 1 0 1 E H 0 5 E , / 4 6 6 6 !! 地层元素测 井 能 够 较 全 面 地 确 定 地 层 物 性 参数 和 含 油 性 参 数 $ 尤 其 是 测 井 解 释 模 型$ 它可 以从结构模型过渡到矿物模型 & 因此 $ 如果设计 用一台测井仪 $ 采用发射 % *9 %Q 7 8 中子的 脉冲
ZGPJ-D自然伽马能谱测井讲义
地层：
1.钾、铀系、钍系（占99%以上） 2.特征峰
40K →1.46MeV 214Bi（铀系） →1.76MeV 208Tl（钍系） →2.62MeV 满足解谱条件
响应系数的定义
第j中核素标准谱在第i窗口的计数率 Aij=—————————————————
第j中核素的含量
1.剥谱法
三个窗口 由高向低剥（钍、铀、钾）
测量准确度：自然伽马总强度的相对误差为5%； 钾含量的绝对误差为0.5%； 铀含量的绝对误差为2.0106； 钍含量的绝对误差为2.0106；
探测器：碘化铯晶体（φ2.012in）。
三、原理
（一）伽马射线与物质的相互作用 主要有三种形式： 1.光电效应（Eγ<150keV占主要） 2.康普顿散射（ 150keV < Eγ<2 MeV） 3.电子对效应（Eγ>1.02MeV）
仪器标准谱形
2.逆矩阵法
三个窗口
XA1N
式中，X是（31）浓度矩阵，A是（33）响应系数矩阵，，
N 是（31）计数率矩阵。
3.最小二乘法
五个窗口： w1：0.15~0.5MeV； w2：0. 5~1.1MeV； w3：1.1~1.6MeV； w4：1.6~2.0MeV； w5：2.0~3.0MeV；
4.探测器
电路见图8。 电阻R301—R314组成分压器，为光电
倍增管阴极及各打拿极提供适当的工作电 压。R315为负载电阻，将电流信号转换为 电压信号。
5前置放大器
电路见图9。 N1组成电荷灵敏放大器，它对光电倍
增管来的电荷进行收集，输出一个正脉冲； N2设计成同相电压放大器；R6和C5组成极零电路，对电荷灵敏放大器输出的脉冲进 行整形；V1、V2、V3、V4等组成基线恢复 电路。输出的脉冲信号分别送到稳谱能窗 （NHL）电路和脉冲幅度分析器（PHA） 电路。
自然伽马能谱测井谱解析方法研究
自然伽马能谱测井谱解析方法研究刘尊年;任爱阁;贾瑞皋【摘要】自然伽马能谱测井是重要的核测井方法之一,其地面信息处理系统的关键是实测谱解析技术.低分辨率是自然伽马能谱测井仪的固有弱点,且测井过程中信噪比较低,造成测井置信度不高.从自然伽马能谱测井原理出发,通过中海油实验数据处理后获得的放射性核素的标准计数率谱,对自然伽马能谱测井4种传统数据处理方法的优劣进行了对比,初步探讨了将灵敏度高、空间分辨率好的直接解调方法移植到自然伽马能谱测井谱解析中,为自然伽马能谱测井谱解析方法的选择提供了依据.【期刊名称】《西南石油大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(032)005【总页数】4页(P75-78)【关键词】自然伽马能谱测井;谱解析;直接解调方法;响应函数;物理约束【作者】刘尊年;任爱阁;贾瑞皋【作者单位】青岛理工大学理学院,山东,青岛,266033;青岛滨海学院基础部,山东,青岛,266555;中国石油大学物理科学与技术学院,山东,东营,257062【正文语种】中文【中图分类】TE19自然伽马能谱测井是核探测技术在地球物理勘探中的应用，其地面信息处理系统的关键是实测谱解析技术，剥谱法、逆矩阵法、最小二乘逆矩阵法、加权最小二乘逆矩阵法［1－3］是4种常用的传统谱解析方法。
因为自然伽马能谱测井仪探测器的固有分辨率较低，测井过程中统计涨落比较严重，信噪比较低，而直接解调方法是一种先进的数据处理技术，实践证明，该方法用于处理统计性较差的测量数据时［4－5］，其灵敏度高于传统谱解析方法。
自然伽马能谱测井能直接测量地层中U、Th、K等元素的含量，以此来判断地层性质，定量计算可用于确定泥质含量、鉴别高渗透率、碳酸盐岩裂缝层的划分和粘土成分的确定;定性分析可用于对泥质地层生油岩特性的识别和沉积环境的研究［1，6－10］。
自然伽马射线主要是由地层岩石中的238U放射系、232Th放射系和40K产生的［11］。
自然伽马能谱测井的应用
260自然伽马（GR）测井仅能反映地层中所有放射性核素的总效应，而区分不出地层中所含放射性核素的种类和含量。
自然伽马能谱测井采用能谱分析的办法，定量测量地层中铀（U）、钍（Th）、钾（K）的含量，并给出地层中总的伽马放射性强度。
自然伽马能谱（NGS）测井提供的资料主要为地层中总自然伽马（GR）、无铀伽马（KTH）及地层中铀（U）、钍（Th）、钾（K）的含量，利用不同曲线测量值研究地层的特性，包括泥质含量的计算、识别高放射性渗透性储层、岩性的识别、分析粘土矿物类型、研究沉积环境及烃源岩的评价等。
应用自然伽马能谱测井资料对储层进行综合分析，对油田的油气勘探开发具有重要意义。
1 自然伽马能谱测井的应用1.1 泥质含量计算研究表明，在自然伽马能谱测井资料中，总伽马强度、钾含量和钍含量与地层中的泥质含量具有较好线性关系，而与地层中的铀含量线性关系不明显，且高铀能指示地层渗透性较好。
因此，一般可以采用总伽马强度、钾含量和钍含量的测井值计算地层泥质含量。
1.2 岩性识别一般情况下，在砂泥岩、碳酸盐岩剖面中，纯砂岩、碳酸盐岩自然伽马数值最低，泥岩的自然伽马数值最高，且在砂岩或碳酸盐岩中，自然伽马数值随泥质含量的增加而增大。
火山岩矿物成分复杂，自然伽马曲线数值变化较大，但不同的火山岩因矿物成分的含量不同，其在伽马能谱资料上也有不同的反映特征。
利用能谱测井资料做交会图，可以识别地层的岩性。
1.3 识别粘土矿物类型通常情况下，在绝大多数的粘土矿物中，钾和钍含量高，而铀含量相对较低，不同的粘土矿物，钾和钍的含量不同。
利用钍-钾交会图，根据数据点集中分布的区域，按照图1自然伽马能谱识别粘土矿物类型图版，可定性识别粘土矿物类型。
图1 自然伽马能谱粘土类型识别图版1.4 沉积环境分析一般情况下，高能环境下的钍含量较高，低能环境下铀和钾含量较高；铀含量与氧化还原环境有关，还原环境有机质含量高、铀含量高，氧化环境下钍含量比较高；钍、钾含量还与粘土关系密切。
地层元素测井中中子_伽马能谱解析理论和方法
0. 85
_
0. 122 1
0. 117 8
1. 78
1. 00
0. 381 8
0. 382 9
0. 382 9
1. 50
0. 001 3
0
0
1. 20
0. 014 1
0. 018 3
0. 018 3
_
0
0. 011 0
0. 004 2
_
0
0. 011 0
偏差/ % 0. 02 0. 02 0. 43 0. 11 0. 13 0. 42 1. 10 1. 40
如下方程:
m
∀ w tIj + W tH #1,
j= 1
j = C、O、Si、Ca、Fe、M g、A l
( 3)
得到( 4) 式:
m
F I ∀ y Ij / SIj + w tCH = 1
( 4)
j= 1
对俘获谱, 根据地层元素归一化闭合模型可
以得到( 5) 式:
m
∀ W tCj + W tIC + W t IO + W tIMg + W tIAl = 1 ( 5)
第 2期
庞巨丰等: 地层元素测井中中子 伽马能谱解析理论和方法
73
元素
H O C Si Ca Fe Mg Al
图 4 解析谱程序计算机流程框图
表 1 刻度井油砂地层两谱联合解谱结果
灵敏度因子
质量分数
非弹谱
俘获谱
理论值
解析值
_
12. 00
0. 021 7
0. 021 5
1. 00
_
0. 433 7
0. 433 5
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地层元素测井伽马能谱数值模拟
在地质勘探研究过程中,尤其在测井行业中,由于进行相应物理实验的成本较大,但是随着计算机的不断发展,蒙特卡罗方法成为了核测井中一种重要的研究手段,在测井的前期理论工作中起着不可忽视的作用。
本文通过双群扩散理论,建立地层元素测井中γ射线对探测器的贡献率的函数,通过相应的参数分析,其结果表明:在地层元素测井中,其γ分布的影响因素主要是中子在地层中的慢化长度和γ射线在地层中的衰减系数而决定。
基于MCNP5和Geant4两款MC软件在元素测井中的应用,建立造岩元素Al、Ca、Fe、H、O、K、Mg、Na、Si的单元素PGNAA模拟模型,评价了两款软件中子活化模拟准确性,结果表明MCNP5软件模拟结果同IAEA截面库的数据更为接近;通过对比MCNP5和Geant4模拟快中子激发γ能谱的差异,表明了MCNP5与Geant4在造岩元素的快中子激发γ射线模拟研究中,二者存在较大差异,为今后元素测井的研究提供参考依据。
通过地层元素测井中孔隙度对γ分布的影响,根据《实用地质分析标准物质手册》以及标准石灰岩模型井的参数,建立以D-T中子源的地层元素测井模型,采用MCNP5程序模拟了地层中子和γ射线的耦合输运过程,得到了不同孔隙度、不同源距下的γ注量分布,其结果表明在近源距处,γ射线的注量率与孔隙度相关性较大,而在远源距处,γ射线的注量率则与孔隙度的相关性较小;通过孔隙灵敏度以及相应屏蔽体的设置关系,得出在地层元素测井中探测器的最佳源距位置。
通过比较不同探测器的性能,结合地层元素测井中测井条件和要求,认为在地层元素测井中LaBr<sub>3</sub>探测器是最为合适,并利用MCNP数值模拟方法仿真实际的测井条件,评估元素检出限。