基于改进Δlog R方法的陆相页岩气储层应用——以四川盆地D地区X组为例

为解决Δlog R方法应用于沉积环境较复杂的陆相页岩气储层精度低的问题,以四川盆地D地区X组陆相页岩气储层为研究对象,分析陆相页岩气与海相页岩气储层在测井响应上的主要差异原因,将去铀伽马曲线计算的相对黏土质量分数作为电阻率校正因子,在低成熟度环境下拟合声波时差转化系数,建立一种加入电阻率校正因子、优化声波时差转化系数的改进Δlog R模型。应用结果表明:改进Δlog R模型能够大幅提高Δlog R模型的预测精度,且具有较好的推广性和适用性。该结果为四川盆地D地区陆相页岩气储层总有机碳质量分数计算提供参考。

考虑自然电位的广义Δlog R模型及其在预测总有机碳含量的应用

为精准预测吐哈盆地中二叠统桃东沟群烃源岩总有机碳含量,基于研究区内多口钻井测井参数与有机质丰度之间的关系,对广义Δlog R模型进行拓展,提出了一种考虑自然电位广义Δlog R模型。研究发现:研究区内烃源岩与电阻率密度呈弱正相关,与自然电位、自然伽马和密度呈弱负相关,与中子相关性不太明显。通过与其他方法对比,优选出考虑自然电位的广义Δlog R模型的相关系数(R^(2))为0.8042,平均误差率为15.58%,是预测区内中二叠统桃东沟群烃源岩总有机碳含量的最佳方法。该成果将为研究区烃源岩测井评价等工作提供依据。

基于改进的Δlog R技术的鄂尔多斯盆地彭阳地区长7烃源岩有机碳含量评价

鄂尔多斯盆地西南缘彭阳地区发育三叠系延长组长7烃源岩,受岩心测试样品有限的约束,仅通过样品实测有机碳含量评估烃源岩有机质丰度的方法已经无法满足致密油精细勘探的需求。针对研究区测井资料较为丰富的特点,结合实测数据与测井曲线,利用改进的Δlog R技术对研究区烃源岩进行评价。结果表明,改进的Δlog R技术相对于传统的Δlog R技术减少了人为误差与工作量,同时减少了系统误差,能较好地反应烃源岩总有机碳(total organic carbon,TOC)含量。根据长7内烃源岩性质的差异,分别建立长7高阻泥岩和长7普通泥岩的TOC含量评价模型对长7烃源岩进行评价,结果表明:改进的Δlog R技术与实测TOC含量平均误差不超过11%,结果较为可靠;彭阳地区长7高阻泥岩TOC含量整体较高,除西北部外,大部分地区都能达到优质烃源岩的级别;长7普通泥岩TOC含量整体较低,大部分地区也能达到中等偏好的烃源岩级别。

烃源岩有机碳测井预测模型优选及应用——以鄂尔多斯盆地安塞地区延长组长9为例

总有机碳(TOC)质量分数是烃源岩评价的重要指标。为了对鄂尔多斯盆地东南部安塞地区延长组长9烃源岩有机碳进行测井评价,本文先立足于岩心分析实测w(TOC)资料,基于烃源岩对不同测井曲线的响应特征,运用多元回归模型、传统Δlog R模型以及Δlog R模型的改进型和广义型,分别建立烃源岩w(TOC)测井定量预测模型;然后将这几种模型加以分析和组合运用,从改进Δlog R模型中提取拟合叠合系数应用到两种广义Δlog R模型的计算当中,应用效果良好;最后对模型进行对比和优选,提出最适合研究区的烃源岩w(TOC)测井定量预测模型。结果表明:考虑密度的广义Δlog R模型准确度最高,平均相对误差为7.78%;多元回归模型次之,平均相对误差为9.65%。二者均满足w(TOC)测井定量预测的精度要求。

新疆三塘湖盆地石头梅地区芦草沟组油页岩测井响应特征及识别模型

为了研究三塘湖盆地石头梅地区油页岩测井响应特征,建立油页岩测井识别模型,基于样品测试数据和钻井测井数据分析,开展了油页岩特征分析、测井响应特征和Δlog R模型搭建。研究表明,三塘湖盆地石头梅地区油页岩有机质丰度高,成熟度低,有机质类型为Ⅰ—Ⅱ_(1)型,含油率中等。与围岩相比,油页岩具有高电阻率、高声波时差、低密度、高自然伽马的特征。泥岩的总有机碳(TOC)与电阻率和声波时差具有很好的相关性,利用2条曲线的叠合,建立了Δlog R的计算公式。在此基础上,对TOC和Δlog R进行耦合,建立了TOC的测井识别模型。油页岩的含油率与TOC具有良好的相关性,根据含油率和TOC的相关公式及TOC和Δlog R的相关公式,建立了基于Δlog R的油页岩含油率测井识别模型。基于此模型获得的预测的含油率与实测含油率相关系数可达0.86,具有较好的相关性,可为研究区后续油页岩的识别和老井资料的使用提供依据。

渤海湾盆地渤中凹陷西南部深层烃源岩有机相预测

针对渤海湾盆地渤中凹陷西南部烃源岩层系多、非均质性较强等特点,开展了烃源岩干酪根显微组分、元素分析、岩石热解、气相色谱等地球化学分析测试,在沉积相的约束下对比了Δlog R系列方法、多元回归法、BP神经网络法预测有机质丰度参数的优劣,优选BP神经网络法进行烃源岩总有机碳含量、裂解烃含量的单井预测,进而计算得到氢指数预测曲线,结合总有机碳含量进行有机相分析,定量刻画各层系烃源岩的有机相,分析烃源岩的优劣和展布特征。结果表明,BP神经网络法的预测精度相对较高,东营组二段下亚段烃源岩主要为Ⅱ_(2)型干酪根,氢指数为125~400 mg/g,总有机碳含量基本小于3%,其有机相主要为BC相、C相和CD相;东营组三段烃源岩主要为Ⅱ_(1)—Ⅱ_(2)型干酪根,沙河街组沙一二段、沙三段烃源岩主要为Ⅰ—Ⅱ_(1)型干酪根,这三套烃源岩的氢指数为250~650 mg/g,总有机碳含量为3%左右或大于3%,其有机相主要为B相、BC相和C相。沙河街组优质烃源岩主要发育于研究区中南部,是下一步勘探的重点区域。

测井资料计算源岩有机碳含量模型对比及分析

研究首先从理论分析入手,根据Δlog R模型在基线、有机碳含量背景值、叠合系数K、成熟度参数方面存在不足或不便推导出改进的Δlog R模型,针对改进Δlog R模型在测井参数选取方面的不足提出逐步回归模型;然后用具体实例对比三种模型应用效果,结合实例分析说明了改进的Δlog R模型优于Δlog R模型、逐步回归模型优于改进Δlog R模型的原因;最后建议使用逐步回归模型计算源岩有机碳含量。对区域有机碳含量评价时,建议以沉积相为基础分区带评价,同时提出几点模型应用过程中应注意事项,为今后测井途径计算有机碳含量提供方法思路。

煤系烃源岩有机碳含量测井响应特征与定量预测模型

煤系地层富含有机岩石,导致测井响应特征复杂。以实测TOC含量数据为基础,分析了煤系烃源岩中煤岩、炭质泥岩和泥岩有机碳含量的测井响应特征,发现电阻率、声波时差、自然伽马、密度和中子孔隙度等测井参数与有机碳含量相关性较高,并基于此建立了针对不同岩性煤系烃源岩有机碳含量计算模型,即多元回归模型和Δlog R模型。结合研究层段,分别建立了一元、二元、五元线性回归模型及重叠法模型,进行TOC含量计算并做了误差分析。结果表明:五元回归模型的计算误差最小,但在没有实测TOC含量数据层段计算误差较大;重叠法计算误差最大,但其整个层段的TOC含量预测值更符合岩性特征。煤系地层有机碳预测研究旨在为后续煤系烃源岩综合评价提供参考。

烃源岩有机质丰度预测的地球物理研究进展

为了认识不同地球物理方法预测烃源岩有机质丰度的适用条件及限制因素,探索未来发展趋势,在大量文献调研的基础之上,总结了ΔlogR法、地层体积密度测井法、自然伽马测井法、多元线性回归法以及地震多属性反演法等方法的优缺点,深入分析了地球物理方法预测烃源岩有机质丰度的技术现状,并得出以下认识:(1)地球物理方法预测烃源岩有机质丰度已形成以地球化学实测控点、以单井地球物理测井评价控线、以多井或三维地震控面的逐步深入的评价步骤和模式,该模式的建立为油气地质勘探开发提供了极具经济性的基础评价方法;(2)我国地质情况复杂,目前尚没有一种方法适用于所有地质条件,故应在同一研究区内根据实际地质背景优选适用方法并横向对比拟合结果,从而确定最优方法;(3)未来在开展区域性地质资料对比研究时,同时针对性地建立特定岩性的烃源岩有机质丰度地球物理评价方法,是提高地球物理方法预测烃源岩有机质丰度工作效率和准确度的关键;(4)仍需要深入研究不同地球物理参数与有机质特征的相关性机理。