成像测井解释评价方法及其地质应用

为了系统梳理成像测井解释评价存在的问题并拓展其在地质与工程领域中的应用范围,首先回顾了成像测井采集系列的发展历程及资料处理步骤与解释流程,然后提出了“四个层次”为约束(图像直接解释、常规测井约束、岩心约束以及地质理论约束)的成像测井精细解释方法。成像测井相模式可划分出具有地质意义的块状、条带状、线状、斑状、杂乱、递变模式和对称沟槽状模式七大类。成像测井可用于岩心定向、地层产状获取、裂缝评价、断层性质分析、地应力方向判别、沉积特征拾取以及古水流方向判别等领域中。通过阿尔奇公式反算,成像测井数据矩阵可以生成孔隙度频谱以及视地层水电阻率谱,并可分别运用于储层质量评价以及流体性质识别。成像测井切片处理可凸显沉积纹层等信息,可实现细粒沉积岩纹层结构拾取及非常规油气储层高分辨率测井评价。Poro Tex图像结构分析技术可用于拾取孔洞缝等储集空间特征,并定量计算孔隙度和裂缝孔隙度等参数,因此被广泛运用至非均质性较强的碳酸盐岩储层测井综合评价工作中。研究成果可规避成像测井解释中的误区同时可扩展成像测井应用领域。

我国盐穴资源评价及调查技术研究

在“双碳”目标大背景下,盐穴是实现地质储能、碳封存的重要方式之一,但我国盐穴资源数量、质量不明,盐穴调查技术体系不完善,严重制约盐穴资源开发利用。通过分析我国主要盐矿区地质勘探报告、储量核实报告、企业年报及文献报道等,形成了我国盐穴资源数量、可利用性的科学认识和基本判断;在盐穴集中区开展综合探测技术试验并结合前人试验成果,初步构建了盐穴资源调查技术体系。结果表明:(1)我国盐穴资源丰富,储量大、分布广、埋深适宜、具备规模化开发利用条件,其中华东和华中地区已有盐穴资源最为丰富。(2)通过建立盐穴资源可利用性评价体系,将全国盐穴资源分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ3级,Ⅰ级已有盐穴资源占比约29.4%,主要分布在华东、华中地区的江苏、湖北、河南等省份,是开发利用的优选区;Ⅱ级已有盐穴资源占比约65.4%,广泛分布于华中、西北和西南地区,可作为开发利用远景区;Ⅲ级已有盐穴资源占比约5.2%,整体地质条件不适宜开发利用。(3)地面物探可查明盐矿区区域地质、盐层地质、水文地质及盐腔分布情况,指导盐穴建库选址;井中物探精度高,可获取盐矿品味、腔体结构等信息,服务储库建设及运行监测。研究结果可为我国盐穴资源规划及开发提供基础数据和技术支撑。

地球物理测井在地质领域应用经典案例解析

通过解读蕴含在地球物理测井资料中的地质信息,可拓展测井曲线在地质学领域的应用范围。对几个测井资料在地质领域应用的经典案例进行了解析,以期更好地为油气勘探开发提供指导。案例解析表明:测井资料通过拾取单井构造产状及其组合特征变化,能用于指导侧钻井部署工作。测井资料还能运用至古水流方向拾取及双向物源供给识别工作中,并与地质认识相互佐证从而得到科学精细的解释结果。作为地质学家的“眼睛”,测井资料在识别与评价孔隙、洞穴和裂缝方面具明显优势,测井资料可用于油气层发现以及储量参数连续、精确计算。测井曲线中泥岩电阻率和声波时差与地应力耦合关系可间接用于超深层储层品质和油气产能预测。将地质、测井与地震资料结合,可用于油气圈闭刻画,并指导油气勘探开发工作。以上典型案例解析有助于地质人员更好地解读蕴含在测井曲线中的地质信息,并拓展地球物理测井资料应用领域与范围。

大庆油田长垣地区萨零组横波速度预测方法研究

萨零组是大庆油田萨尔图油层组顶部发育的一个沉积单元,含油面积广,油气资源丰富。萨零组储层致密、物性差、一直未动用,为了对大庆油田长垣地区萨零组进行高质量勘探开发,急需开展萨零组储层横波速度预测方法的研究。根据萨零组在平面上的分布特征,将长垣地区由南到北分5个区块,以67口井Xmac测井曲线和全波声波测井资料为基础,采用最小二乘法,分别进行线性关系和二次多项式关系拟合,得到长垣地区不同区块的纵横波速度经验公式。线性关系拟合的相关指数比二次多项式关系拟合的相关指数小,二次多项式关系预测值更接近实测值,应用不同区块的经验公式可以预测出横波速度,弥补了萨零组横波速度资料少的问题,对于提高垂向应力解释精度、判断压后裂缝形态等方面具有参考价值。

基于虚拟现实的测井作业过程模拟仿真系统的开发

测井作业是油气田勘探开发过程中的重要环节,熟悉测井作业过程是相关工科专业学生的必备教学环节。但由于各种原因,导致目前学生很难有机会去油田现场进行测井作业过程的生产实习。本研究首先利用3D MAX软件建立了井场设备和井场环境的模型;依据常规测井流程,运用虚化引擎软件制作了测井仪器工作原理及测井作业操作流程的3D动画;利用虚拟现实技术还原了井场环境,模拟了测井人员的工作过程。最后利用现场的测井数据,调用测井解释软件,绘制了测井解释曲线,实现了对储层的评价。该系统为生产实习提供了一种沉浸式模拟教学手段。

岩性元素扫描测井在准确识别岩性中应用

对于非常规储层和复杂岩性储层,利用常规测井曲线准确识别岩性、求取地层参数比较困难,元素扫描(Litho Scanner)测井通过对地层中元素的直接测量,能够提供地层中元素含量,对于特定的岩石(碎屑岩、碳酸盐等),可以通过元素含量计算地层中不同矿物组分的含量,进而进行对岩性的准确识别,识别出地层中绿泥石、蒙脫石、伊利石、钠长石、石英、方解石、白云石和黄铁矿等地层矿物及其含量,完成地层岩石矿物的评价。

烃源岩测井识别与评价方法研究进展

烃源岩测井识别与定量评价对油气资源潜力勘查、储量评估及非常规油气勘探开发至关重要。烃源岩自身岩性和成熟度等差异、测井序列对烃源岩响应灵敏程度不同以及不同方法适用性区别等导致烃源岩测井评价工作仍受到限制。目前亟需进一步挖掘地球物理测井资料中蕴含的烃源岩信息,搭建烃源岩品质与测井信息之间桥梁,并实现以自生自储为特性的非常规油气烃源岩品质测井精细表征。笔者等首先阐明烃源岩分类及其地质表征参数,并分析不同类别烃源岩在常规测井序列及成像和核磁共振等新技术测井序列上响应特征。烃源岩通常表现为“四高一低”(高GR、高AC、高CNL、高RT和低DEN)测井响应特征。除单因素分析外,可优选交会图及构建敏感参数等实现烃源岩定性识别。而烃源岩有机碳含量(TOC)等参数测井定量预测方面则可采用ΔlgR法、修正ΔlgR法(变基线和变系数)、自然伽马能谱测井法、多元回归法、Litho Scanner测井资料法以及人工智能方法实现。在分别评述不同TOC含量测井计算方法的优缺点和适用条件的基础上,指出通过TOC结合生烃潜量等参数计算可实现烃源岩品质测井综合评价。最后解析烃源岩测井识别与评价工作中存在的问题与发展趋势,以期为油气资源评价及非常规油气勘探开发提供理论指导与技术支撑。

渤海A油田馆陶组低阻油层成因机理研究及流体性质识别新方法

低阻油层作为一种非常规、隐蔽性强的特殊油层,勘探潜力巨大。研究区低阻油层的形成受多重因素的影响,测井响应特征在油水层的对比度较低,造成测井解释困难。为此,首先从宏观和微观两个方面深入分析低阻油层的成因机理;其次,将测井、气测录井以及生产开发资料相结合,针对研究区气测烃组分数据的特点,改进了含油气丰度计算方法用以定量识别低阻油层。结果表明:弱水动力环境和压实作用是低阻油层的宏观成因,孔隙结构复杂导致的高束缚水饱和度是普遍微观成因,天然淡水水淹成藏模式导致的油水层矿化度差异是主控成因。改进的含油气丰度能够有效定量的识别研究区低阻油层,解释符合率达到84.7%,可以为渤海A油田低阻油层的挖潜工作提供定量依据。

基于电成像的孔洞型碳酸盐岩储层连通性评价

碳酸盐岩储层非均质性强,孔隙结构复杂,相较于常规碎屑岩储层,其孔隙度、渗透率关系的规律及特征不明显。碳酸盐岩储层的连通性与孔洞特征具有强相关性,且连通性是影响储层渗透率的重要因素,因此,对碳酸盐岩孔洞连通性的评价是孔洞型碳酸盐岩储层评价的关键问题。以伊拉克东南部B油田FQ-1井M组MB21亚油组孔洞型碳酸盐岩储层为例,基于地层微电阻率扫描成像(FMI)测井的高分辨率动态图像,利用最大类间方差算法(OTSU)进行二次迭代分割,识别电成像图像孔洞;根据8连通域标记法标记连通孔洞;提取每个连通孔洞的特征孔径、内部最长通道距离、内部最长通道与水平方向夹角、平均通道宽度这4个几何参数,最终构建孔洞型碳酸盐岩储层连通指数。连通指数在伊拉克东南部B油田FQ-1井M组MB21亚油组孔洞型碳酸盐岩储层的应用表明,利用此方法建立的连通指数与FQ-1井碳酸盐岩储层岩心渗透率相关系数达0.8437,并且连通指数曲线的趋势符合岩心渗透率在储层不同深度的分布情况,证明了连通指数可以指示储层孔隙结构较好、溶蚀孔洞发育的深度段,并可以划分储层中连通性较好的深度区间,该参数对于寻找碳酸盐岩储层渗透层具有重要意义。

低液量水平井连续油管气举产液剖面测井技术应用

产液剖面测试找水是了解生产层段产液状况,为油藏动态调整提供依据的重要手段,是油田开发的一项主要工作。针对低渗透油藏水平井单井产液低,常规产液剖面测试技术准确性差及分段生产测试效率低的问题,提出采用2 in^(*)预置式穿芯连续油管带测井仪器入井测试,通过氮气气举井筒排液,连续油管拖动井下测井仪器连续监测为核心的快速找水新方法。设计了制氮车+油管悬挂器+3½in普通油管+喇叭口的负压生产管柱,以及2 in穿芯连续油管+卡瓦连接器+测井连接工具串+测井仪器串的测试管柱,研制了连续油管测井连接工具、电滑环滚筒电缆密封固定器和FIT测井仪器等关键配套装置,形成了低液量水平井连续油管气举产液剖面测井快速找水技术。开展了6口井现场先导试验,试验过程中,井下测试信号无交流电干扰,保证了实时数据传输优势,真正做到了井下监测与地面实时可读同步。该技术可实现1天测试1口井,为定量快速解释低液量水平井产液分布状况提供了新的技术手段。

基于正则化约束的方位伽马成像测井分辨率提高方法

随钻方位伽马测井可以用于地层放射性强度分析及地质导向、储层界面识别,但受到统计误差的影响非常大,曲线和成像分辨率不高,特别是在对比度不高的地层中,这种影响更明显。为了提高随钻方位伽马测井的成像分辨率,提出一种基于仪器响应特性对方位伽马数据进行正则化处理的方法,以获得更准确的地层放射性强度。首先根据探测器响应原理,采用数值模拟和实验方法得到方位伽马测井的响应灵敏函数,并验证得到的灵敏因子的准确性。然后,通过构造正则化计算公式、调整计算参数对测量的原始方位伽马数据进行处理。结果表明:经该方法处理后得到方位伽马曲线的聚焦性能、对比度得到提高,避免了过去使用线性求解方法所导致的过拟合问题,且伽马成像分辨率有显著增强,薄层识别能力也得到一定改善。该方法能够提供更加准确和清晰的成像结果,提高仪器的地质导向能力和储层钻遇率。

双封隔取样压力数据深入解释方法研究

双封隔器是一种地层测试测压取样工具,取样过程通常需要泵抽几小时甚至十几小时,取得地层流体样品,获得压力和流量数据,但无法真实反映地层渗透率的探测范围。利用油藏模拟软件模拟双封隔器泵抽取样过程,引入Schroeter算法和Levitan算法这两种压力/流量数据反褶积算法,反演渗透率参数波及半径从几厘米到上百米,并使用数值模拟案例验证了只利用取样完成后的压力恢复数据进行反褶积方法的准确性和合理性。该研究应用于双封隔现场测井数据,采用反褶积方法得到渗透率探测半径31m,反褶积处理后的数据可用于产能预测,对正确认识油气藏具有重要意义。

玛西斜坡区风城组高含盐致密储集层流体识别

准噶尔盆地玛西斜坡区二叠系风城组发育碱湖沉积的高含盐致密储集层,其油水关系复杂,流体识别难度大。利用岩性扫描测井资料构建饱含盐水地层热中子宏观俘获截面,并利用测井热中子宏观俘获截面与饱含盐水地层热中子宏观俘获截面的差值构建含油性敏感因子,再利用氯元素相对产额与总孔隙度比值构建含盐度敏感因子,将含油性敏感因子与含盐度敏感因子交会形成流体识别图版。实例应用表明,利用该流体识别图版可以对储集层流体性质进行准确判断,为试油选层提供依据。

基于人工智能算法的地质分层技术及应用效果

地质分层是地质研究的基础,实际工作中地质人员进行大量井的地层划分,工作量大,且不同地质研究人员分层差异较大,分层结果不稳定。根据地质分层任务的特征,对比卷积神经网络、关注分层边界的卷积神经网络、掩码自编码器这3种大数据分析算法,优选掩码自编码器算法进行地质建模。根据地质分层任务的特殊性,结合地质构造,加入条件随机场进行层位顺序约束,对掩码自编码器算法进一步优化。以XX油田A、B区块作为研究示范区,建立地层划分样本,构建地质分层模型,实现二级地层全井段划分以及三级小层精细划分,均取得较好的预测效果,并实现了利用探评井预测开发井。该技术能有效解决分层结果稳定性的问题,并且可以实现批量井快速预测。

玲珑金矿田蚀变裂隙系统分析与矿体定位预测

玲珑金矿田区域范围内发育大面积的玲珑花岗岩,成矿期构造作用过程中,处于浅部的岩石常常是以脆性变形为主,形成以主断裂带为核心的构造裂隙网络体系,控制成矿物质的运移、沉淀、富集与分布。同时,构造带中心也是金矿体赋存的主要构造空间;远离构造带中心部位的岩石变形逐渐减弱,从碎裂岩逐渐过渡到网脉状裂隙密度减少。为了方便、快捷、准确、有效地开展玲珑金矿田盲矿体定位预测,发现有价值工业金矿体,缓解老旧危机矿山资源不足的状况,在解剖岩石变形机制及岩石变形与构造发育之间的对应关系等基础上,开展玲珑金矿田典型蚀变裂隙网脉带的宽度与矿体的空间定位相关性统计分析。构造剖析及蚀变裂隙统计分析结果表明,在玲珑金矿田,蚀变裂隙网脉密度参数可以大致判断所观察的岩石在构造带所处的构造部位,进而推断隐伏区岩石的变形特征,建立玲珑金矿田矿化蚀变带成矿期蚀变裂隙系统与矿体空间分布模式。同时,可以推测成矿作用的强度、矿体大小和矿体赋存部位。构造蚀变裂隙网脉的发育程度是开展深部找矿预测和矿体空间定位预测的标志性地质信息。开展构造矿化带内蚀变裂隙密度测量统计,总结构造蚀变裂隙密度分布规律,可以有效开展盲矿体及深部找矿预测,推测矿体的发育程度与赋存部位,达到对矿体进行定位预测的目的。

基于自动机器学习的测井曲线重构技术

测井曲线在获取地下储层和油气信息时常因仪器故障、井眼垮塌等因素,导致部分井段测井曲线缺失或失真。相较于传统的经验模型和多元回归分析的测井曲线重构方法,机器学习可以更好地重构测井曲线、精准表征曲线之间复杂的非线性关系,但其仍存在普适性差、试错成本高和自动化程度低等问题。为此,以数据处理与特征工程、模型选择与调优、模型保存与预测、模型解释与公平性检验为技术流程,将自动控制技术应用于多模型选择与超参数调优过程中,配合数据预处理和可视化后处理手段,形成了一种基于自动机器学习的测井曲线重构工作流构建方法,并在生产中进行了验证。研究结果表明:(1)自动机器学习中,基于树的贝叶斯优化搜索可以兼顾预测性能和计算效率的平衡;(2)多模型的选择优于单一模型,可解释性分析和公平性检验可以指导模型选择,保证模型的泛化性;(3)加入地质分层和岩屑录井的非数值信息,有助于进一步提升预测的精度;(4)缺失值处理和标准化方法的选择会对模型性能产生一定的影响。结论认为:(1)相比于传统的机器学习方法,自动机器学习能够更好地发挥多模型选择与优化调参的潜能,自动化地寻找适应于研究目标的模型;(2)自动机器学习在提升精度和效率的同时降低了人工干预和试错成本,使机器学习方法能够更好地应用于石油地质勘探领域的各类预测任务。

高温快速地层压力测试仪研制与应用

随着勘探井向深井领域发展,高温深地深海小直径井眼油气的开发成为必然。快速地层压力测试仪是通过对地层压力测量来分析计算地层渗透率及储层有效性的仪器,但现有仪器不能满足4.5in*小直径井眼及耐温205℃的作业要求,测压时抽吸速度不可控,无法实现恒流抽吸,导致测压精确度低。高温快速地层压力测试仪各功能短节模块化设计,其液压动力与精密抽吸短节高度集成、推靠坐封短节结构紧凑,这使仪器的长度和直径得以减小;采用耐高温电子元器件和高温厚膜封装技术,实现仪器耐温205℃的技术指标;采用直流无刷电机精密控制技术实现对超低渗透率等复杂地层流体的恒流抽吸、精准测压。高温快速地层压力测试仪经过高温和可靠性测试及实井作业验证,该仪器具有尺寸小、集成度高、可靠性好、耐高温的优点,解决了高温复杂井况测压问题,具有较好的应用前景。

基于增强多头注意力机制的Optuna-BiGRU测井岩性识别

测井岩性识别是油气勘探开发中至关重要的内容。针对现有算法模型在处理测井曲线数据时,无法有效捕获曲线内部深层关联和深度方向关系、拟合能力较弱、难以准确提取关键特征、噪声干扰以及模型超参数调优过程复杂困难等问题,提出了一种通过Optuna超参数优化双向门循环单元(Optuna-BiGRU)结合增强多头注意力机制(EMHA)的测井岩性识别模型——Optuna-BiGRU-EMHA模型。该模型引入残差机制和层归一化以改进多头注意力机制模块,并结合双向门循环单元(BiGRU)解决了处理测井数据时的问题,同时使用Optuna超参数优化框架和小波包自适应阈值方法分别解决了超参数调优和噪声干扰问题。首先通过交会图分析和敏感性箱线图分析选取自然伽马、深感应电阻率、中子-密度孔隙度、平均中子-密度孔隙度和岩性密度5个特征参数的测井数据,通过小波包自适应阈值方法对数据进行去噪,并将测井数据分割成数据块,然后利用Optuna框架优化BiGRU-EMHA模型超参数,最后通过实验对比K-近邻算法(KNN)、随机森林(RF)、极端梯度提升算法(XGBoost)、长短期记忆(LSTM)神经网络、BiGRU、双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络、BiGRU-MHA、Optuna-BiGRU-EMHA等8种模型在测井岩性识别中的精度。结果表明:Optuna-BiGRU-EMHA模型识别准确率达到80%,相对于传统机器学习模型和深度学习模型,综合岩性识别准确率分别提高15.94%~23.14%和3.93%~15.94%,该模型为常规测井岩性识别提供了坚实的理论支持。

基于恒定梯度编码一维选层T_(2)谱的胶结砂岩层析成像方法

核磁共振成像是探究岩心尺度非均质性的先进技术,受岩石复杂性和编码技术影响,现有方法效果不佳。基于梯度场的二维/三维核磁共振技术成像容易但信噪比低,无梯度场的传统选层T_(2)谱(频率编码/相位编码)方法效率低。该研究提出恒定梯度编码一维选层T_(2)谱层析成像方法,做到了成像数据体量小、信噪比高且信号更完整。层析T_(2)谱图像及其热度分布,能够有效表征毛细管压力和成岩作用对流体非均匀分布的影响。饱和油状态时,T_(2)谱层间差异性反映成岩作用影响。高饱和油阶段,轴向热度图反映了低毛细管压力游离油的脱出规律。完全驱替后毛细管压力进入稳定状态,轴向热度图反映了微孔中吸附油赋存状态的差异。该技术在胶结砂岩气驱油实验中取得了良好效果,并对解析强非均质岩石渗流规律有重要作用。

基于灰色关联度分析-极限学习机的低阻油层及水淹层测井识别——以渤海P区块馆陶组为例

历经近20的开发,渤海P区块进入高含水期,馆陶组发育的大量低阻油层与水淹层在测井曲线形态上差异不明显。为了精确进行水淹层识别以及水淹层等级划分,采用了机器学习算法。首先采用灰色关联度分析,筛选低阻油层和水淹层识别的敏感参数曲线;其次构建了极限学习机水淹层识别模型,对模型进行训练,获取最优参数。将其应用于实际资料处理,结果表明,基于灰色关联度分析极限学习机的低阻油层及水淹层测井识别方法对低阻油层与水淹层的预测精度较高,符合率达89.3%,远远优于未经过灰色关联度分析筛选的预测结果,具有实际应用价值。