ΔLogR法估算页岩气储层有机碳含量探讨

页岩气测井评价的一项重要内容就是确定储层中的有机碳含量。为了能够较简便、准确地估算页岩气储层中有机碳含量,基于常规测井资料,通过ΔLogR法估算页岩储层有机碳含量实验,提出了求取有机碳含量的"RDT-TOC"直接关联法、"RTOC-DTTOC"法和适应中扬子地区海相页岩低阻储层的岩性密度法模型,并通过实例进行了验证分析。

基于机器学习的总有机碳含量测井预测方法对比研究

川中中二叠统茅口组一段发育岩性复杂、纵向变化大,总有机碳含量预测影响因素多、难度大,探索最适合该地区总有机碳含量预测的高精确度预测方法尤为重要。基于皮尔逊相关系数矩阵进行了总有机碳含量预测敏感参数选取,利用多层前馈神经网络、支持向量机和XGBoost算法这3种机器学习方法进行建模,并与常规ΔlogR法计算总有机碳含量的结果进行对比分析。结果表明:应用敏感特征挖掘方法优选出了与总有机碳含量相关性高的自然伽马、电阻率、声波时差、补偿密度、补偿中子测井数据作为输入特征;建立了检验精度R^(2)=0.6248的Δlog R法计算模型、R^(2)=0.8144的BP神经网络预测模型、R^(2)=0.7029的支持向量机预测模型及R^(2)=0.9370的XGBoost预测模型。实际应用效果分析显示,常规的ΔlogR法计算总有机碳含量精确度效果不佳,达不到预期效果;XGBoost预测模型预测值与实测值大小吻合最好、可靠性最高。该研究建立、对比优选出了预测精度高、泛化能力强的总有机碳含量预测模型,为研究区复杂碳酸盐岩总有机碳含量预测提供了有效的方法。

一种考虑密度因素的广义ΔlogR法预测总有机碳含量——以渤中凹陷西南部陆相深层烃源岩为例

烃源岩总有机碳含量(TOC)的预测是烃源岩有机质丰度评价的重要一环.为解决传统ΔlogR方法应用于陆相深层烃源岩误差较大的问题.本文以ΔlogR法为基础,提出了一种考虑密度因素的广义ΔlogR法预测TOC.传统ΔlogR方法是一种基于测井曲线(声波、电阻率等)和成熟度参数(LOM)的预测TOC的方法,可以获得纵向上连续的有机碳分布,并且在国内外多个地区取得了较好的效果.但是研究表明,由于陆相深层烃源岩受到压实作用等影响,传统ΔlogR方法预测的结果不理想.干酪根有机质的密度远低于烃源岩基质密度,将考虑密度因素的广义ΔlogR法预测TOC的方法应用于渤中凹陷西南部东营组和沙河街组烃源岩,对其TOC进行分段预测,并与传统ΔlogR法、敏感测井多元回归方法预测结果进行对比,结果表明,研究区使用该方法的效果要优于其他两种方法.该方法拓展了传统ΔlogR法的适用范围,为烃源岩TOC的预测提供了新的思路和方法.

“反推ΔlogR”法及其在生油岩有机质丰度评价中的应用

测井方法是非均质生油岩精细评价的常用方法,但现有的评价方法对生油岩成熟度及密度等因素考虑不全。文中提出了综合考虑生油岩成熟度和各种测井响应的"反推ΔlogR"法,并以Kar7井为例,应用该方法计算了2285～2985m内生油岩的有机碳含量,计算结果与实测值较为吻合,证明了该方法的正确性和可行性。

高丰度烃源岩测井评价方法在松辽盆地南部青一段的应用

选取松辽盆地南部13口密集取样的探井作为标准井,在烃源岩地球化学分析的基础上,利用ΔlogR法建立实测有机碳含量TOC值与ΔlogR之间的关系,预测标准井周围探井的烃源岩TOC值。计算结果表明:厚层泥岩和砂泥岩薄互层中烃源岩计算TOC值与实测TOC值均具有良好的相关性,相关系数(R2)分别为81.15%、95.39%。结合国内外的研究成果及青一段烃源岩氢指数IH和TOC的拟合关系,将TOC大于2%的烃源岩定义为高丰度烃源岩,进而分析青山口组一段高丰度烃源岩在纵横向上的分布特征。高丰度烃源岩有机质质量及提供的资源量远大于中低丰度烃源岩,因此,有效识别高丰度烃源岩是开展工区油气资源精细评价的基础。

煤系烃源岩有机质丰度测井曲线预测方法研究

为探究煤系烃源岩有机质丰度与测井数据之间的关系,选取冀中坳陷苏50探井石炭-二叠系煤系烃源岩地层为研究对象,根据有机碳含量将煤系烃源岩划分为暗色泥岩、碳质泥岩和煤。分别运用ΔlogR法和多元回归法对该区有机碳含量进行预测及对比分析,结果发现:运用ΔlogR法计算煤系烃源岩中的有机碳含量,在暗色泥岩和煤层中的预测效果较好;通过建立测井参数与有机碳含量之间的关系,选取相关系数大的声波时差和密度参数对暗色泥岩进行多元回归,运用自然电位和密度参数通过多元回归计算煤层有机碳含量,得到其与实测有机碳含量基本一致,具有好的预测效果。

济阳坳陷页岩油测井评价

目前,普遍利用岩心和气测录井研究页岩油地质特性,测井资料在页岩油评价中的作用并未得到充分发挥。基于岩心分析和元素俘获能谱测井刻度标定,采用测井曲线重叠法,建立了页岩油地质特性测井评价方法和表征手段。结果表明,改进后的Δlog R法计算的总有机碳含量与岩心分析数据更吻合,测井曲线重叠及其组合特征与气测异常存在较好的对应关系,能够定性反映页岩油可动性。利用渤页平5井二维核磁测井数据,首次从测井角度揭示了页岩油地层流体赋存特征和含油特点,确定了页岩油地层含油性定量评价方法,求取了页岩油地层核磁测井可动孔隙度T2截止值,达到了定量评价页岩油地层含油性的目的。应用实例表明测井评价结果与岩心分析结果基本一致。测井曲线重叠法和核磁测井资料更加全面准确地反映了页岩油地层含油性,测井资料在页岩油评价中的作用得到了充分体现。

鄂尔多斯盆地长7烃源岩有机碳测井评价

鄂尔多斯盆地三叠系延长组长7烃源岩是中生界油气的主要来源,研究其有机质丰度对评价该区烃源岩具有重要意义。通过采用ΔlogR法,将声波时差、电阻率和密度测井曲线与实验分析得到的烃源岩TOC值进行多元线性回归分析,进而获得烃源岩TOC的计算模型。经验证,该模型能准确反映长7烃源岩TOC的变化趋势,且计算简便,可广泛用于华池—庆阳地区各探井长7烃源岩的TOC恢复。

基于神经网络法预测伦坡拉盆地有机碳含量

总有机碳含量(TOC)作为评价烃源岩的重要参数.对于一些勘探开发难度较大的区块,合理预测TOC含量对区块勘探开发具有重要意义.目前预测TOC含量的方法以ΔlogR法为主,但是ΔlogR法对于异常点处理并没有系统的标准,人为主观性较强,同时在伦坡拉地区ΔlogR法预测效果一般.因此本文采取BP神经网络法进行TOC含量的预测.为了确定敏感性测井曲线的选择,将标准归一化后的测井参数与TOC含量进行相关系数分析,选取自然电位(SP)、自然伽马(GR)、声波时差(AC)、体积密度(DEN)及深度作为输入层,以TOC含量为输出层建立一个5×2×1的BP神经网络模型.研究结果表明,训练样本与测试样本的预测值与实测值相关性均超过0.8,模型拟合效果良好.TOC含量预测结果表明在纵向上伦坡拉盆地中牛三段下亚段、牛二段上亚段及牛二段中亚段均发育有较好烃源岩,应为下一步勘探开发的重点;在平面分布上,蒋日阿错凹陷的中部和东部发育最有潜力的烃源岩.

测井预测TOC方法在页岩储层评价中的运用

总有机碳含量(TOC)是页岩储层评价中的一个重要参数,同时也是烃源岩评价的重要指标.本论文在测井原理的指导下,基于不同岩石类型对测井参数的响应特征,运用自然伽马能谱测井法、多元回归法和ΔLogR法对四川盆地南部龙马溪组页岩的TOC含量进行预测,通过数理统计和误差分析,选出最佳预测方法.研究结果表明:四川盆地南部页岩储层中应用多元回归法和自然伽马能谱测井法预测有机碳含量的效果最好.自然伽马能谱测井法中运用钍/铀比与TOC含量拟合出来的模型比只运用单个放射性元素U与TOC含量拟合出来的模型吻合度高,拟合相关系数高达0.9011,平均绝对误差为29.27%,平均相对误差为19.55%.运用多元回归法的预测结果相关性较高,R2=0.8934,平均绝对误差为34.59%,平均相对误差为16.81%.两种方法精度都相对较高,满足精度要求.

塔里木盆地海相泥页岩TOC计算及有利层段筛选

塔里木盆地发育多套海相页岩,具有较大的页岩气资源潜力。在大量实测数据的基础上,使用测井方法拟合计算海相泥页岩TOC,结合野外露头取样分析测试,筛选富有机质泥页岩有利层段。研究认为,经典的ΔLogR法不适用于高—过成熟泥页岩TOC值的计算,而利用U曲线法计算TOC值具有很好的应用效果。结果表明,塔里木盆地富有机质泥页岩层段主要分布于满加尔凹陷东部中下奥陶统黑土凹组、下寒武统西大山组—西山布拉克组和柯坪—阿瓦提凹陷中上奥陶统萨尔干组;塔东地区的黑土凹组页岩是目前页岩气勘探的有利层位,但分布范围及页岩厚度均较小,页岩气勘探开发潜力较小。

基于支持向量机模型的烃源岩有机碳含量预测——以鄂尔多斯盆地为例

根据测井数据预测烃源岩有机质丰度为烃源岩评价提供了相对容易和廉价的替代方案。目前被广泛运用于预测有机质丰度的方法是ΔLogR法。为了适应复杂地质条件下的TOC预测,选取区域沉积背景下的一口密集采样模型井,使用线性滤波预处理数据,统一测井数据和TOC数据的精度;计算测井响应的皮尔森矩阵筛选测井训练特征;利用测井训练特征和TOC实测值作为输入建立支持向量机模型;使用交叉验证法选取地区最优模型以增强泛化能力。该新方法在鄂尔多斯盆地盐池地区的应用显示,相比ΔLogR预测方法,对TOC低值和高值的预测误差更小,能够有效反映延长组长7油层组源岩有机质丰度的纵向变化。