文昌13 1油田低阻油层测井岩性识别方法研究
2012-08-20李伟才姚光庆中国地质大学武汉资源学院
李伟才,姚光庆 (中国地质大学 (武汉)资源学院)
黄银涛,居字龙 ( 中国地质大学 (武汉)构造与油气资源教育部重点实验室,湖北 武汉430074)
近年来,随着油气勘探开发的不断深入,无论在勘探程度较高或是新发现区块都普遍存在低阻油层,增加储量潜力较大[1~3]。低阻油层内由于电测显示电阻率偏低,导致测井曲线对岩性的敏感程度较弱,岩性识别难度较大。目前较常用的测井岩性识别方法有测井相序分析法[4]、灰色聚类法[5,6]、神经网络法[7~10]等,但这些方法在低阻油层中应用效果较差。
文昌13-1油田属新近系海相低阻油田,位于南海珠江口盆地西部,处于珠三坳陷琼海凸起东缘的基底披覆构造带上[11,12]。该油田自下至上可划分9个油层组和16个亚油层组,其中7个亚油层组为低阻层段。油田取心井只有3口,总取心层段长度仅有46.93m,导致油田测井岩性识别难度较大,有必要研究一种适合文昌13-1油田低阻层段的测井岩性识别方法。为此,笔者在充分考虑油田低阻层段与高阻层段之间的差异的基础上,采用测井曲线交会图版法,对文昌13-1油田的低阻层段和高阻层段岩性分别进行了识别,识别结果可靠。
1 岩性识别思路
在对测井岩性识别的过程中,主要是依据测井曲线与取心井岩性的统计关系,利用各种岩性测井曲线特征,筛选出最能反映岩性特征的测井曲线系列,建立岩性的识别标准。在制定识别标准的基础上,笔者利用编程工具编写岩性识别程序,实现对文昌油田群取心井的岩性识别。根据文昌13-1油田实际地质特征,在该次岩性识别过程中将高阻层段与低阻层段分开,分别绘制测井曲线交会图版,采用不同的识别标准,以降低岩性识别的误差。
2 测井曲线标准化
由于测井仪器及人为操作原因,不同井相同测井系列之间会存在偏差。因此,在统计测井曲线与取心井岩性关系之前,首先必须对测井曲线进行统一的标准化预处理,以提高岩性识别精度。在对众多测井系列进行反复筛选后,优选了对岩性识别相对敏感的4条曲线:自然伽马 (qAPI)、中子孔隙度(n)、声波时差 (Δt)和深感应电阻率 (ρild)。测井曲线标准化方法为:选取 WC13-1-1井为标准井,选取ZJ2-1亚油层组底部稳定泥岩段为标准层,其余井与标准井在标准层段内测井曲线平均值的差值为校正值,在全井段逐点减去校正值便可得到校正后的曲线值。表1中列举了文昌13-1油田3口取心井4条测井曲线校正值的计算结果,WC13-1-1井为标准井,其校正值均为0。取心井校正后,利用相同方法可对其余未取心井不同测井曲线进行逐一校正。
表1 取心井测井曲线标准化校正值
3 测井曲线交会图
交会图法是一种测井资料的解释技术。这种方法将两种测井曲线数据在平面图上进行交会,根据交会点坐标界定出所求参数的数值和范围[13]。交会图法在确定岩性、孔隙度和含油气饱和度时是一种被广泛采用的方法,有助于对测井曲线数值和趋势的识别,还能把大量的数据用图示的方法反映出来,使问题更加明朗化。在标绘有评价相关数据的可识别的图形或图版称为交会图[14]。
对油田3口取心井的岩心样品进行了分类,对高阻层段和低阻层段分别绘制了不同测井曲线的交会图版,见图1~4。
从图1~4中可以看出,利用深感应电阻率-声波时差交会图版可较好地将钙质砂岩与其他岩性区分开来,利用中子孔隙度-自然伽马交会图版可将泥岩、砂质泥岩、泥质砂岩和砂岩区分开来。由于高阻层段与低阻层段之间的差异,导致不同岩性在不同层段的交会图版中分布有所差异。
图1 低阻层段不同岩性深感应电阻率声波时差交会图
图2 低阻层段不同岩性中子孔隙度-自然伽马交会图
图3 高阻层段不同岩性深感应电阻率声波时差交会图
图4 高阻层段不同岩性中子孔隙度-自然伽马交会图
另外,为提高岩性识别的正确率,还统计了不同岩性 (砂岩、泥质砂岩、砂质泥岩和泥岩)泥质体积分数 (φ(sh))的差异,见表2。可以看出,不管是高阻油层还是低阻油层,泥质含量的大小都能较好地将4种岩性区分开;低阻油层不同岩性的泥质含量普遍要低于高阻油层。因此,在制定岩性识别标准时,要区分低阻油层与高阻油层。
表2 不同岩性泥质体积分数差异统计
4 识别方法
4.1 识别标准
在不同层段测井曲线交会图版的基础上,识别过程增加了φ(sh)曲线,可起到辅助修正作用,具体识别标准见表3。在识别过程中,首先利用Δt、n和ρild曲线数值将钙质砂岩和其他4种岩性区分开,只有当Δt<95μs/m、n<24%、ρild>2.5Ω·m等3个条件同时满足时,才识别为钙质砂岩;然后,利用φ(sh)和qAPI曲线的值,分低阻层段和高阻层段,分别对砂岩、泥质砂岩、砂质泥岩和泥岩进行识别。
表3 文昌13-1油田岩性识别标准
4.2 识别程序
依据上述识别标准,采用 Microsoft Visual Basic编程工具,利用Basic语言编制了识别岩性程序,选取了φ(sh)、qAPI、Δt、n和ρild测井系列,对文昌13-1油田所有井岩性进行了逐一识别,程序界面见图5。在该程序中,设置了一个岩性粗化范围,对岩性进行了一定的粗化处理,该次岩性识别过程中,设定的岩性粗化范围为0.4m。在该程序界面中,输入各类测井系列的界限值后,点击 “岩性识别”按键,便可生成岩性识别结果。
图5 文昌13-1油田测井岩性识别程序界面
5 识别结果检验
5.1 识别结果验证
利用前面岩性识别程序的识别结果,可对比岩性识别结果与取心井岩性 (图6)。从图6中可以看出,整体上识别效果较好,砂岩和泥岩识别效果要好于泥质砂岩和砂质泥岩。由于测井曲线的复杂性,岩性识别的效果虽然较好,但还须待进一步提高。在低阻部分,测井曲线幅度较小的地方、岩性变化较频繁的地方、砂质泥岩和泥质砂岩过渡岩性,识别效果都较差,针对这部分,采取人工修正,使识别结果更加准确、可信。
图6 WC13-1-2井岩性识别岩性与取心井岩性对比图
5.2 识别正确率
岩性识别结果是否可信、是否能用,一个关键的指标就是识别的正确率。Wen13-1-A7井经识别程序识别,结果见表4。Wen13-1-A7井高阻油层共对比177个数据点,其中识别正确个数为143,总岩性识别正确率为80.79%。
表4 Wen13-1-A7井高阻油层不同岩性识别正确率统计
6 结 论
1)测井曲线的标准化,消除了井间测井曲线差异,避免了测井曲线泥岩基线不同造成的影响,为测井曲线交会图版的绘制奠定了基础。
2)在进行低阻油田测井岩石识别过程中,关键问题是找出低阻层段与高阻层段测井响应之间的差异,分别制定识别标准,可提高低阻油田岩性识别精度。
3)在低阻油田内,测井曲线幅度变化小、岩性变化较频繁、过渡岩性 (砂质泥岩和泥质砂岩)的识别,可在程序识别的基础上,局部层段采取人工修正,使识别结果更加准确、可信。
[1]王赛英,赵冠军,张萍,等 .低阻油层形成机理及测井识别方法研究 [J].特种油气藏,2010,17(4):10~14.
[2]于红岩,李洪奇,郭兵,等 .基于成因机理的低阻油层精细评价方法 [J].吉林大学学报 (地球科学版),2010,42(2):335~343.
[3]王功军,王冬梅,陈小波,等 .ECS测井及其在西江油田的应用 [J].石油天然气学报,2011,33(7):101~103.
[4]肖立志,刘瑞林 .测井相序分析方法 [J].江汉石油学院学报,1991,13(4):80~82.
[5]潘和平,黄智辉 .灰关联聚类法及其在测井中的应用 [J].物探与化探,1998,22(1):34~40.
[6]刘刚,陈新军,柳保军,等 .灰色聚类分析在石油及天然气地质研究中的应用 [J].新疆石油学院学报,2003,15(1):26~28.
[7]周家纪,孙淑霞,王绪本,等 .一种遗传神经网络及其在岩性识别中的应用 [J].成都理工学院学报,1998,25(Suppl):80~83.
[8]于建华 .应用人工神经网络自动识别岩性 [J].石油地球物理勘探,1993,28(l):59~66.
[9]崔勇,赵澄林 .神经网络技术在油田地质学领域中的应用——以测井岩性识别为例 [J].西安石油学院学报 (自然科学版),2002,17 (4):16~18,23.
[10]范训礼,戴航,张新家,等 .神经网络在岩性识别中的应用 [J].测井技术,1999,23(1):50~52.
[11]谢玉洪 .珠江口盆地西部新近系海相低阻轻质油田的发现 [J].中国工程科学,2011,13(5):16~22.
[12]寇小攀 .珠江口盆地低阻储层测井评价研究 [D].东营:中国石油大学,2011.
[13]地质部地质词典办公室 .地质词典 (五)[M].北京:地质出版社,1981.138~139.
[14]车卓吾 .测井资料分析手册 [M].北京:石油工业出版社,1999.315~319.