页岩气井地质工程套管变形类型及影响因素研究进展

通过调研国内外大量页岩气井套管变形方面的文献,总结了页岩气井套管变形的类型,探讨了深、浅层页岩气套管变形影响因素差异及面临的问题,并提出了针对性的防治措施及下一步主要研究方向。研究结果表明:(1)页岩气井套管变形类型主要包括挤压缩径变形和剪切变形,深层页岩气井出现套管变形的概率较中浅层更大,主要为剪切变形。(2)造成套管变形的工程因素包括井筒降温、固井质量、套管疲劳、套管质量以及井眼狗腿度等,地质因素包括岩石力学特性、非均匀地应力以及天然裂缝/断层滑移等;深层页岩气井套管变形主要受天然裂缝/断层滑移的影响。(3)页岩气井套管变形风险防治措施包括控制井筒温度及注入强度,采用水泥环力学性能参数较低的水泥进行固井作业,适当减小套管外径、增大壁厚、提升钢级等提高套管质量,以及尽量让井轨迹平滑等;对深层页岩气井可通过将井眼水平段延伸方向与岩层层理方向设计为一致,掌握裂缝分布情况、尽量避开高风险剪切滑移层段,对不同级别滑移风险层段合理降低压裂规模、调整井筒方位等措施来降低套管剪切变形的风险。(4)页岩气井套管变形防治研究方向主要包括优选岩石力学特性好的压裂层段、最优井轨迹与地应力的关系分析、裂缝识别与评价、断层滑移量与套变量计算等方面。

低电阻率页岩气储层饱和度方程研究及应用——以川南长宁地区五峰组—龙马溪组为例

页岩气含水(含气)饱和度是游离气量评价至关重要的参数,由于高成熟有机质石墨化、黄铁矿、黏土矿物及地层水等多种导电因素的影响,川南长宁、泸州、渝西等多个区块页岩气勘探开发进程中相继一些页岩气井出现测井超低电阻率现象(R_(t)<5Ωm),造成基于传统电法的饱和度计算方法(Archie公式、Simandoux方程等)不具适用性.因此,为了明确不同导电因素对低电阻率页岩气储层的影响规律,进而建立合理的饱和度评价模型实现提高低电阻率页岩气储层饱和度计算的精度,以川南长宁地区五峰组—龙马溪组低电阻率页岩气储层为例,首先,利用X衍射、地化、激光拉曼、镜下薄片、饱和度测试及测井等资料,在确立低电阻率页岩气储层岩石体积物理模型的基础上,依据并联导电模型,推导了考虑石墨化有机质、黄铁矿等多因素的改进饱和度电性响应方程;其次,通过电阻率响应数值模拟,结合实际井黏土矿物含量、黄铁矿含量、有机质石墨化程度、地层水饱和度及矿化度资料,明确了长宁区块五峰组—龙马溪组页岩高演化有机质石墨化、高含水饱和度是形成超低电阻率页岩气储层的最核心因素;最后,依据建立的饱和度响应方程,利用最优化迭代方法计算了低电阻率页岩气储层的含水饱和度,计算结果与保压取心饱和度测试数据的相关系数达到了0.90以上,有效解决了低电阻率页岩气储层饱和度精确计算难度大的问题,为降低低电阻率页岩气勘探开发风险提供了依据.

川南长宁地区奥陶系五峰组—志留系龙马溪组页岩气储层低电阻率响应特征及主控因素

以川南长宁地区NX22井五峰组—龙马溪组低电阻率页岩气储层为例,利用岩心矿物组分、扫描电镜、总有机碳(TOC)含量、含水饱和度测试及测井曲线等资料,确立了低电阻率页岩气储层岩石体积物理模型,采用随机法构建了三维数字岩心模型,进而利用有限元数值模拟方法模拟计算各矿物组分含量、含水饱和度及有机质石墨化的电阻率响应特征,并分析其主控因素。研究结果表明:(1)长宁地区五峰组—龙马溪组低电阻率页岩气储层岩石体积物理模型由骨架(石英、长石、方解石和白云石等)、黏土矿物、黄铁矿、未石墨化有机质以及石墨化有机质、孔隙6个部分组成。(2)三维数字岩心模型的长、宽、高分别为100×100×100像素,融入了上述物理模型中的6个部分,并采用不同的颜色对导电组分进行标识,可以显示不同方向上的切片,表征低电阻率页岩气储层的组分特性。(3)黏土矿物含量、黄铁矿含量、含水饱和度以及有机质石墨化程度等4个参数增大都会造成页岩气储层的电阻率下降,而有机质的高石墨化程度(25%)和高含水饱和度(88.0%)使页岩气储层的电阻率从正常电阻率(大于15Ω·m)降到低阻甚至超低阻(小于5Ω·m),是导致研究区页岩气储层超低阻响应的2个核心因素。

川南长宁页岩气储层有机质成熟度测井计算方法适用性分析

川南地区五峰组-龙马溪组页岩地层受多期构造运动引起沉降与抬升等作用的影响,使其在不同区域上的热演化程度存在较大的差异。有机质成熟度是评价页岩气储层热演化程度的重要参数。利用地球化学、激光拉曼、沥青反射率、物性、含气量测试及测井曲线等资料,研究川南长宁地区页岩井有机质不同成熟度的热演化特征,厘定出不同成熟度范围下的敏感测井响应,利用变形ΔlogR法、多元回归法、CatBoost算法计算不同成熟度类型的等效镜质体反射率(RO),并对比了计算效果与适用性。结果表明:①基于有机质出现石墨化前后热演化特征及RO对敏感电阻率曲线的影响,以有机质石墨化的RO下限值3.5%划分出过成熟阶段Ⅰ和过成熟阶段Ⅱ这2种类型。②过成熟阶段Ⅰ的特征为孔隙度高、含水饱和度低、含气量高、电阻率高,电阻率(Rt)曲线和声波时差(AC)曲线重叠差异效果弱,Rt-AC测井曲线颜色成像图显示为“紫+红”模式;过成熟阶段Ⅱ的特征为孔隙度低、含水饱和度高、含气量低、电阻率低,电阻率曲线和声波时差曲线重叠且具有明显幅度差,Rt-AC测井曲线颜色成像图显示为“蓝+暗红”模式。③CatBoost法优选自然伽马、声波时差、中子、电阻率这4条曲线作为输入变量,过成熟阶段Ⅰ、Ⅱ型的RO计算值与实测值相关系数都超过了0.95,取得了较好的有机质成熟度预测效果。该方法一定程度上弥补了实验数据不连续的缺点,为判识页岩气储层热演化阶段及降低勘探开发风险提供了依据。

深层页岩气水平井双层靶体优选及效益评估

川南泸州地区五峰组—龙马溪组深层(>3500 m)页岩气富集,为保障页岩气增产稳产的开发目标,需要实现龙一1亚段页岩气的立体动用。利用岩芯、测井及生产等资料,对研究区深层页岩气地层开展了储层特征、储层品质定量化评价及压裂高度模拟等方面的研究,结合储层品质定量化评价和压裂高度模拟建立了一种深层页岩气水平井双层靶体智能优选及效益评估方法。研究结果表明:1)龙一_(1)亚段由深到浅整体物性变差,龙一_(1)^(1)—龙一_(1)^(3)小层以Ⅰ类甜点为主,龙一_(1)^(4)小层以Ⅱ类甜点为主,厚度达40余米。2)深层页岩气储层水平井靶体智能优选方法可快速得到两套靶体优选的深度、甜点品质、压裂高度和水平井靶体效益评估Q值等信息。3)第一套靶体效益评估的平面优势区域与目前产量高的井区相符合,结合龙一_(1)^(4)小层的靶体效益评估Q值和部分已建立第二套靶体水平井的实际产量,认为川南深层页岩气储层第二套靶体具有一定的开发价值和潜力,且明确了两套靶体平面上的优势区域,为深层页岩气储层双层靶体的规模化实现及产量预测提供了依据。

川南五峰组龙马溪组低阻页岩特征分析及启示

川南长宁和泸州地区五峰组龙马溪组页岩气储层存在低电阻率异常现象,且不同区域低电阻率井产气差异较大,利用物性、地球化学、X衍射、薄片、含气量、生产测试及测井曲线等资料,研究了低电阻率不同类型的特征、成因因素及其对含气性的影响。结果表明,低电阻率井和正常电阻率井的界限为15Ω·m,次低电阻率井的电阻率主要在10∼100Ω·m;低电阻率井的曲线形态特征主要有“持续下降型”(Rt<5Ω·m)和“先降低再回返增加型”(5∼15Ω·m)两种;低电阻率的成因因素主要包括有机质过成熟导致石墨化、高含水饱和度、高黄铁矿含量和高黏土矿物含量,对不同类型的电阻率降低起到不同程度的作用;“持续下降型”低电阻率井含气性普遍较差,而“先降低再回返增加型”含气性一般较好,向斜构造带底部且埋深较大的位置出现的低电阻率页岩通常为“持续下降型”,含气性和测试产能往往都不高,是低电阻率页岩气风险探勘开发特别需要注意的一种类型。

断层破碎带引水隧洞围岩的受力变形研究

为了解隧洞围岩的受力变形,采取相应措施,保障工程施工安全,以引水隧洞穿越断层破碎带工程为研究对象,采用有限元软件对隧洞TBM施工全过程进行模拟。结果表明,隧洞穿越节理密度大的垂直节理围岩时,隧洞变形增大,节理间距对隧洞受力影响显著;断层破碎带范围内隧洞的变形为普通围岩的数倍,严重影响隧洞施工安全。应加强施工中的强支护及监测预警。研究结果为断层破碎带隧洞施工提供参考。

湖相页岩油地层岩相组合类型划分及其油气勘探意义——以博兴洼陷沙河街组为例

为实现陆相富有机质页岩油储层高效开发,以东营凹陷博兴洼陷沙三下—沙四上纯上亚段湖相页岩为研究对象,利用岩石薄片、全岩衍射以及主微量元素等多种地质资料,在厘清岩相类型和沉积古环境演化阶段及二者耦合关系的基础上,划分出8种岩相组合类型,并基于不同组合类型页岩油甜点评价参数对比分析,确定了优势组合类型及其平面分布特征。结果表明:(1)博兴洼陷沙三下—沙四上纯上亚段主要发育富有机质纹层状泥质灰岩和灰质泥岩、富有机质层状泥质灰岩和灰质泥岩以及含有机质块状泥质灰岩和灰质泥岩6种岩相类型;(2)沙四上纯上至沙三下地层,沉积古环境整体上呈现出古气候由干旱到湿润、古氧化还原性变化不大、古盐度由高到低、古物源由少到多的变化特征,显示出8个演化阶段,对应8种岩相组合类型;(3)岩相组合F和D分别为沙三下和沙四上纯上亚段有利岩相组合类型,整体产能高且与当前生产实践吻合性较好;平面上,前者主要分布在F159-F156-F160井区,后者主要FYP1-F116-F119和F156-F159-F161井区,为博兴洼陷页岩油富集高产区域。

基于岩石物理相的深层页岩气地质—工程甜点参数测井评价方法——以四川盆地LZ区块五峰组—龙马溪组为例

海相深层页岩气(埋深大于3500 m)储层受沉积、成岩、构造及生物等多种作用影响,甜点成因机制十分复杂,通常的沉积微相、岩相划分难以精细刻画其强非均质性,进一步加大了地质—工程甜点参数测井精细评价的难度。为此,以川南LZ区块页岩气储层为例,在明确海相页岩岩石物理相内涵、影响因素及核心指标的基础上,利用岩石薄片、全岩衍射以及TOC等资料,结合测井响应特征,划分出三类岩石物理相(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ),进一步分为6个亚类(Ⅰ_(1)、Ⅰ_(2)、Ⅰ_(3)、Ⅱ_(1)、Ⅱ_(2)、Ⅲ),明确了不同类型的特征及优势相,并采用随机森林算法建立了连续测井剖面岩石物理相识别方法和基于岩石物理相分类的地质—工程甜点参数测井精细计算模型。结果表明:(1)发育在五峰组顶部和龙一1^(1)—龙一1^(3)小层内的Ⅰ_(1)和龙一1^(4)小层内的Ⅱ_(1)为有利相,通常具有TOC高、孔隙度大、含气性好以及脆性强的特征;(2)基于随机森林分类算法的测井岩石物理相识别效果优于常规测井交会图识别法,准确率可达90%以上;(3)分岩石物理相的随机森林回归模型地质—工程甜点参数计算精度高,各项参数计算结果与实测结果的相关系数均超过0.9。所提方法有效解决了海相深层页岩气储层地质—工程甜点参数求取困难的难题,实现了甜点参数的井剖面精确计算,为评层选区、水平井靶体优选以及资源量估算等奠定了基础。

迁移深度神经网络的页岩总孔隙度预测

页岩孔隙度是表征页岩储层孔隙结构的关键指数之一,对孔隙度进行准确预测是开展储层评价的重要一步。页岩孔隙度的准确确定需要以取芯井数据为依据,如何基于极少量取芯井数据,准确预测整口井的孔隙度,是一个有意义的问题。提出了全新迁移深度神经网络模型,基于少量测井和岩芯数据,实现孔隙度的准确预测。首先,根据皮尔逊相关系数法,优选源井深度神经网络的输入测井参数;然后,提出一种新的方法,计算源井与目标井测井数据分布相似性,定量衡量两井间的地质差异;最后,用少量的与源井测井数据分布相似的目标井测井数据再训练源井预测网络,构建预测目标井孔隙度迁移深度神经网络。在A2、B2两口井的测试结果表明:1)该方法只需要10%的数据量,就到达了绝对均值误差为0.0329和决定系数为0.8416的预测性能。2)提出的计算两井相似性的方法可以有效衡量井间差异。源井测井数据与目标井测井数据分布越相似,迁移学习网络的孔隙度预测精度越高。所提出的模型能有效减小对测井和岩芯数据的依赖,极大降低页岩气勘探开发成本。

基于FMI图像深度学习的砂砾岩体沉积微相识别方法——以东营凹陷北带Y920区块沙四上亚段为例

砂砾岩体属于近源快速堆积,扇体多期叠置,岩性多样、非均质性强,常规测井曲线受粗碎屑岩石组构、流体复杂性的影响,往往对沉积微相识别有难度。以东营凹陷北带Y920区沙四上亚段砂砾岩体为例,将岩心刻度FMI(全井眼微电阻率扫描成像测井)图像,总结各沉积微相的FMI图像特征;分析不同沉积微相与岩性、物性、含油性的关系;利用灰度共生矩阵图像处理手段提取不同沉积微相FMI图像的对比度、相关度、角二阶矩、同质性4种纹理参数,将4种纹理参数与取心段不同沉积微相FMI图像分别作为K最近邻分类算法(KNN)和卷积神经网络(CNN)的学习样本,训练机器学习和深度学习网络来开展沉积微相的分类和识别。研究结果表明:Y920区沙四上亚段砂砾岩体可细分为扇根主水道、扇中辫状水道、扇中辫状水道间和扇端泥4种微相类型。其中扇中辫状水道为最优势微相,FMI图像大多具有亮色、块状且砾径分布较均匀的特征,其岩石分选性、物性、含油性较好,是有利的储集层发育带。KNN分类算法和CNN网络模型都可对沉积微相进行判识,相较于传统KNN机器学习,CNN深度学习模型识别微相误差更小、鲁棒性更高。FMI图像特征提取及CNN方法应用深化了砂砾岩体沉积微相的内部结构认识,为沉积微相精细刻画与有效储层预测提供了依据。

宜昌地区寒武系页岩层段吸水特征、孔隙结构差异性及对页岩储层评价的意义

选取宜昌地区ZK003井寒武系页岩样品为研究对象,运用吸水实验、氦孔隙度测试、有机碳含量测定等方法,并结合矿物组成分析对水井沱组不同层段页岩孔隙发育特征及其影响因素进行对比。研究结果表明:宜昌地区寒武系水井沱组自下而上分为4段,不同层段页岩孔隙特征具有显著的差异,总体表现为TOC含量越高,页岩的单位岩石饱和吸水量越高,初始吸水速率越高,孔隙度也越大。其中富有机质一段和二段页岩TOC含量为1.8%~11.5%,平均为4.6%;页岩氦孔隙度为1.6%~5.8%,平均为3.9%;饱和吸水量为6.1~21.4 mg/g,平均为15.3 mg/g。水井沱组富有机质第一段页岩TOC含量比第二段高,而孔隙度、吸水量、吸水速率却明显比二段偏低,分析发现第一段碳酸盐矿物与吸水量呈良好负相关关系,而第二段页岩黏土矿物含量与岩石吸水量呈明显正相关,因此认为第一段中碳酸盐矿物的化学胶结作用阻碍了微、纳米孔隙的发育,而第二段页岩黏土矿物自身发育的微孔隙和较大比表面积,对水分子起到很强的吸附作用。富有机页岩第二段孔隙度高,顶、底板泥灰岩封隔性好,有利于页岩气的富集和保存,是研究区页岩气优质储层。研究结果可为寒武系页岩优质储层筛选及页岩气勘探的“甜点区”预测提供参考。

基于随机森林回归算法的低电阻率页岩气储层饱和度评价

含气(水)饱和度是低电阻率(低阻)页岩气储层中游离气量评价的关键参数,对低阻页岩气勘探开发风险评估极其重要,由于低阻页岩气储层成因复杂,常用的Archie、Simandoux饱和度电法模型及中子-密度重叠的非电法模型对准确计算含气饱和度都具有一定的局限性。鉴于随机森林回归算法具有自带监督学习、多棵决策树共同决策及防止过拟合的优点,通过多测井变量重要性排序,选取无铀伽马、声波时差、密度、中子、铀、钾、深浅侧向电阻率这8条测井曲线作为输入参数,岩心含水饱和度作为输出标签,通过参数调优,当决策树个数为238时,算法模型精度最高,最终建立了基于随机森林回归算法的低阻页岩气储层含水饱和度预测模型。分别对参与和未参与模型训练的各2口低阻页岩气井进行含水饱和度预测,预测结果与岩心测试数据相关系数均达0.94以上,具有较强的泛化能力与适应性。该模型不受测井低电阻率的影响,有效地提高了低阻页岩气储层饱和度预测精度,为低阻页岩气储层含气量计算及勘探开发风险评价提供了依据,是一种便捷、实用、有效的方法。

鄂西宜昌地区寒武系页岩过剩钡成因及其对有机质富集的指示

通过对鄂西宜昌地区鄂阳页1井(EYY1)寒武系底部岩家河组和水井沱组下部的总有机碳(TOC)、总无机碳(TIC)、微量元素(Ba、U、Th)和稀土元素分析,并结合前人对中上扬子地区7个位于不同沉积环境区寒武系剖面的研究结果和已有数据报道,讨论了寒武系水井沱组富有机质页岩中过剩钡(Ba过剩)的成因、来源及其对海洋古生产力水平的指示。结果表明,中上扬子地区寒武系富有机质页岩普遍富集Ba过剩,而且从浅水内陆棚到深水外陆棚——大陆斜坡,再到热水沉积区,寒武系页岩的Ba过剩富集程度趋于增加,反映了与古陆物源区的距离远近以及古地理背景对Ba过剩富集的控制。寒武系富有机质页岩中所富集的Ba过剩有热液成因和生物成因两种来源,Ba过剩-Eu异常图版可用于推测其主要来源:黔北—湘西北地区所处的热水沉积区内Ba过剩含量极高(>10000μg/g),具有显著的正Eu异常,且Ba过剩与Eu异常值具有正相关性,指示Ba过剩主要为热液成因,其含量变化反映了热液活动的强度;鄂西地区和黔南地区Ba过剩含量相对较高(5000~10000μg/g),四川盆地西部Ba过剩含量相对较低(<1000μg/g),而且都不具备正Eu异常,指示Ba过剩为生物成因,其含量变化与古生产力水平有关。与中上扬子其他地区寒武系页岩的TOC含量、U/Th值及Ba过剩富集程度的综合对比表明,宜昌地区较高的古生产力水平和强还原条件为有机质的来源和保存提供了物质基础和有利条件,共同决定了寒武系水井沱组页岩有机质的富集。

鄂西宜昌地区寒武系水井沱组页岩生物成因硅特征及其对页岩气富集的影响

通过对鄂西宜昌地区寒武系岩家河组—水井沱组页岩进行高分辨率样品采集,利用总有机碳(TOC)含量、主量元素分析、氦孔隙度等定量分析和透反射光显微镜、阴极发光显微镜等定性分析相结合的方法,研究了水井沱组黑色岩系生物成因硅的纵向变化特征及其与页岩气富集的关系。结果表明:寒武系底部岩家河组和水井沱组上部贫有机质层段过剩硅含量低,未见明显生物碎屑痕迹,几乎不含或含少量自生成因石英,而水井沱组富有机质层段存在较多生物成因硅,具有明显的分段性(一段、二段)且硅质来源明显不同。富有机质层段底部(一段)过剩硅含量高,为4.44%~24.97%,平均值为16.76%,受钙质夹层的影响波动较大,生物成因硅占比高,受陆源碎屑影响小。生物碎屑类型主要为硅质海绵骨针,还有少量絮状硅质聚集体,骨针腔体和硅质聚集体粒间孔中可见有机质。而富有机质层段中上部(二段)过剩硅含量相对一段明显降低,为7.13%~20.47%,平均值为13.66%,受陆源碎屑影响更大。生物碎屑类型主要为放射虫、纺锤状硅质聚集体和海绵骨针,可见有机质与这些生物成因硅和陆源碎屑共生在一起。在整个富有机质层段,TOC含量与总硅含量无明显关系但与过剩硅呈明显正相关性,且镜下发现似藻类孢囊中块状有机质内杂乱分布大量微晶石英,早期成岩作用阶段形成的生物成因硅不仅因为与藻类等的共生关系确保了较高生产力,同时因其在适宜的沉积环境下自身较强的硬度形成支撑格架为有机质提供了赋存空间,揭示了宜昌地区水井沱组富有机质层段生物成因硅的发育有利于有机质的富集。一段TOC含量明显高于二段但孔隙度略低,这可能与生物成因硅在这两段的差异相对应,生物成因硅与陆源碎屑一定比例共生形成的刚性格架可能对孔隙的发育和保存起保护和支撑作用。宜昌地区寒武系水井沱组富有机质层段硅质来源可能是引起页岩含气性差异的主要因素。

基于电成像测井的深层页岩气储层裂缝特征及其与构造演化的关系

为了确定深层页岩气储层裂缝与构造的演化关系,利用电成像测井、岩心、地球化学测试等资料对川南泸州L20X井深层页岩气储层构造裂缝类型与产状特征、形成期次及与构造演化之间的关系开展研究。研究结果表明:(1)构造裂缝按成因可分为穿层剪切缝、层内张裂缝、顺层滑脱缝、复合缝、构造压溶缝合线;电成像测井数据可识别出的构造裂缝有高阻缝、高导缝和断层,高阻缝、高导缝多为穿层剪切缝。(2)构造裂缝的形成主要受3期构造运动的影响,印支期受NNW向应力挤压,发育NEE向剖面剪切缝和NWW向断层;燕山晚-喜山早期受SEE向挤压,发育NNE向剖面剪切缝和NEE向断层;喜山中-晚期受NEE向挤压,发育NW向剖面剪切缝和NNE向断层。电成像测井数据统计出的裂缝走向产状有NEE、NNE和NW,与3期构造运动密切相关,是3期构造运动在地层中留下的构造记录。该研究表明电成像测井数据可为构造期次演化分析提供依据。

基于LightGBM算法的页岩气储层甜点参数预测方法

页岩气储层看似均一,实则在矿物、有机质、物性及含气性等方面具有强的非均质性特征,多元回归法和经验公式法等常规方法难以精确计算页岩气储层的甜点参数。机器学习中LightGBM回归算法具有训练效果好、不易过拟合及训练速度快等优点。通过选择自然伽马、无铀伽马、钍钾比、钍铀比、铀、钍、钾、声波时差、中子、密度10条能够反映储层甜点特性的测井曲线数据作为模型输入,储层甜点参数作为输出,开展多测井曲线变量贡献率分析,运用递归特征消除算法获取最优特征子集,最终构建了基于LightGBM回归算法的页岩气储层甜点参数(孔隙度、总有机碳含量、吸附气量、游离气量及总含气量)预测模型。进而对川南地区未参与模型训练的一口页岩气井进行甜点参数预测,计算结果与岩心测试甜点参数数据相关性达到了0.90以上,具有较强的泛化能力,表明LightGBM回归机器学习是一种复杂页岩气储层甜点参数有效、低成本的预测方法。

基于高精度图像识别技术的输变电设备巡检方法研究

为了提升输电线路的巡检效率,文中针对无人机智能巡检平台中的高精度数字图像的识别技术进行了研究。在对输变电设备巡检场景下的图像完成预处理之后,引入了一种基于相位一致性的检测方法对图像进行边缘检测,从而提取出有用信息。该方法对图像进行二维希尔伯特变化,其对于直线有较高的检测敏感度。为了对所提方法的有效性进行评估,基于AlexNet卷积神经网络搭建了图像识别平台,对图像处理的各个环节所消耗的时间进行计算。结果表明,算法的耗时主要集中在图像边缘检测阶段中的二维希尔伯特变换。此外,通过对不同检测方法下的识别精度对比结果可以看出,文中方法的识别精度有明显提升,在样本集1与样本集2下分别可达到94.7%和96.3%。

准噶尔盆地M地区低含油饱和度砂岩储层含油非均质性特征

准噶尔盆地M地区三工河组二段是典型的低含油饱和度砂岩储层,纵向上砂岩体内部含油非均质性强,四性关系不明,增加了储层有效性评价和流体识别的难度。利用试油结论、含油级别描述、岩石薄片、高压压汞及测井数据等资料,分析含油非均质性并划分含油条带,厘定了不同含油条带与其岩性、物性、电性响应的关系。结果表明:三工河组二段内单一砂岩体中不同含油级别的条带频繁互层,依据试油结果及含油级别信息可划分出3大类、5小类含油条带(Ⅰ_(1)、Ⅰ_(2)、Ⅱ_(1)、Ⅱ_(2)类和Ⅲ类)。其中,Ⅰ类条带以纯净细砂岩和粗砂岩为主,结构成熟度高,孔喉半径大,孔隙度大于11.0%,渗透率大于7.0mD^(*);Ⅱ类条带细砂岩和中-细砂岩居多,孔隙度为6.0%~11.0%,渗透率为0.2~7.0mD;Ⅲ类条带多为细砂岩(含灰质/泥质/粉砂质),孔隙不发育。针对条带间物性和流体差异通过声波时差和深感应电阻率曲线识别,其中,Ⅰ类条带声波时差大于68.5μs/ft^(*),Ⅰ_(1)类深感应电阻率为14.0~18.5Ω·m,Ⅰ_(2)类深感应电阻率低于14.0Ω·m。含油条带的精细划分能够有效表征低饱和度砂岩储层内的含油非均质性,明确其与岩性、物性、电性响应的关系,也为储层有效性评价、流体性质识别及储量计算提供了依据。

低渗透砂岩微孔特征与孔隙结构类型的关系——以东营凹陷南斜坡沙四段为例

低渗透砂岩已成为油气增储上产的重要勘探开发目标,但孔隙结构类型多样、微孔发育使得测井响应特征难以明显反映储层及其有效性。利用压汞、核磁共振、物性、薄片及CT等资料分析东营凹陷南斜坡沙四段(Es_4)低渗透滩坝砂岩孔隙结构,并将其划分为三大类五小类,即:Ⅰ类(Ⅰ_1和Ⅰ_2)、Ⅱ类(Ⅱ_1和Ⅱ_2)和Ⅲ类。孔隙结构类型受控于矿物、粒径及成岩作用等的综合影响,微孔(孔喉半径<0.024 8μm)含量及其特征是造成孔隙结构类型差异的重要因素。在此基础上,分析矿物含量、粒径、电性与微孔含量的关系,发现矿物、粒径影响微孔含量及特征,且微孔含量与电性特征关系密切。利用测井曲线对低渗透砂岩微孔含量变化的敏感性,有助于在井筒剖面进行孔隙结构类型划分及识别有效储层。