东营凹陷页岩组成对孔隙度的影响

以XRD分析、有机碳分析和GRI孔隙度测定为基础,探讨了东营凹陷古近系沙河街组三段页岩沉积有机质与矿物的赋存关系,页岩组分对孔隙度的控制作用,以及矿物转化对页岩孔隙度的影响。东营凹陷沙三段页岩中有机质丰度与碳酸盐矿物含量负相关,与粘土矿物含量正相关关系表明:页岩中的碳酸盐为非生物成因,页岩中有机质与粘土矿物共存。控制页岩的孔隙度的组分因素主要包括碳酸盐、粘土矿物和有机质丰度:孔隙度与碳酸盐含量负相关,与粘土矿物含量及有机质丰度正相关。在矿物转化过程中,蒙脱石向伊利石的转化不利于孔隙度的保持,方解石的白云石化对孔隙度增加有积极作用。

基于工业CT的青海察尔汗盐湖固体钾矿孔隙度与给水度研究

钾盐是我国战略性关键矿产资源,察尔汗盐湖是我国最大钾盐生产基地,钾盐原料主要来自固体钾矿的固液转化,而孔隙度、给水度是固体钾矿固液转化评价的关键指标。本研究首次利用工业CT技术获得察尔汗盐湖固体钾矿准确的孔隙度和给水度,并结合前人资料,对其动态变化及原因进行了初步研究。主要结论如下:(1)工业CT可高效、直观、非破坏性地测量固体钾矿的孔隙度和给水度。(2)察尔汗盐湖固体钾矿孔隙度均值为16.49%,给水度均值为10.21%。孔隙度由第一层向第三层逐渐减小,第四层稍有回升但仍呈减小趋势;给水度的平均值也由第一层向第四层逐渐减小。在特定采区,孔隙度和给水度的最大值和最小值位于不同孔深处,主要是岩性的不均一性引起。(3)别勒滩矿区的孔隙度(17.12%)较2007年的孔隙度(20.64%)减小,而给水度(10.58%)较2007年的给水度(9.56%)增大,表明地层持水度降低,储藏卤水能力减弱,这可能与干旱气候及固液转化有关。本研究可为察尔汗固体钾矿资源承载力评价提供科学依据,更为地质条件类似的盐类矿床评价提供可借鉴的方法和思路。

四川盆地灯影组多类型流体多期次改造作用下孔隙度演化的定量研究

选取四川盆地灯影组四段(灯四段)地层,在传统地质研究的基础上,引入多组分、多相态、温度—流体—化学多场耦合的反应溶质运移模拟技术,基于物质平衡和能量守恒原理,深入探究深层碳酸盐岩储层成岩过程中多类型流体与岩石相互作用的机制,分析计算多期次流体对储层孔隙的叠加改造,定量恢复地质时间尺度的孔隙度演化史。结果表明:灯四段地层受到大气淡水、海水、有机酸和热液4种流体多达6期改造影响,控制孔隙度的主要成岩作用为溶蚀作用、白云石化作用与胶结作用,矿物间以方解石—镁方解石—白云石之间的转化为主;不同类型的流体对储层的改造差异较大,充足的大气淡水为建设性流体,而海水、有机酸和热液均为建设性—破坏性共存的流体;多期次流体对储层的改造有叠加效应,储层最终的物性条件取决于多期次流体的综合改造,同时流体改造的顺序对储层孔隙度的演变影响也极大。

基于双向GRU和注意力机制的叠前地震孔隙度预测方法

岩石孔隙度是表征储层的重要参数之一,对孔隙度进行准确预测有利于更精细地刻画高孔高渗储层位置。然而地震弹性参数与孔隙度之间的关系较为复杂,给储层孔隙度的准确预测带来一定困难。深度学习为地震准确预测孔隙度提供了新思路。提出了一种基于双向门控循环单元神经网络(GRU)和注意力机制(BiGRU-Attention)的叠前地震孔隙度预测方法,该方法利用双向GRU实现信息的双向传播并加入Attention机制放大关键信息,将叠前同时反演得到的纵波速度和密度信息作为输入,以测井孔隙度值作为标签来训练和测试BiGRU-Attention网络,建立起地震弹性参数与孔隙度之间的复杂映射关系,进而实现孔隙度的准确预测。实际数据测试结果表明,相比于常规多元线性回归方法(MLR)、密集神经网络(DNN)和门控循环单元神经网络(GRU)等预测方法,BiGRU-Attention网络预测方法在盲井测试中预测精度更高。将该方法应用于某实际三维工区地震数据预测的孔隙度值与测井孔隙度值匹配良好,说明该方法具有较好的实用价值。

基于含氢指数校正的致密气核磁测井孔隙度方法

与石油工业标准方法测量得到的岩石孔隙度相比,应用常规核磁共振方法得到的孔隙度偏低。通过对核磁测井孔隙度主要影响因素进行分析认为:造成松辽盆地安达地区沙河子组储层的核磁测井孔隙度偏低的主要原因是储层含气使得含氢指数降低,从而导致信号量减小。通过核磁共振理论公式推导,同时结合取心分析数据计算得到含氢指数校正系数,建立了含氢指数校正系数和核磁测井孔隙度之间的校正模型,从而实现了核磁测井孔隙度含氢指数校正的连续处理。松辽盆地安达地区沙河子组多口井的岩石样品核磁孔隙度校正的实际应用表明,校正后的砂砾岩孔隙度平均相对误差从39.4%下降到9.7%,砂岩从30.6%下降到了15.2%,有效提高了核磁测并孔隙度的精度。

基于含氢指数校正的致密气核磁测井孔隙度方法

与石油工业标准方法测量得到的岩石孔隙度相比,应用常规核磁共振方法得到的孔隙度偏低。通过对核磁测井孔隙度主要影响因素进行分析认为:造成松辽盆地安达地区沙河子组储层的核磁测井孔隙度偏低的主要原因是储层含气使得含氢指数降低,从而导致信号量减小。通过核磁共振理论公式推导,同时结合取心分析数据计算得到含氢指数校正系数,建立了含氢指数校正系数和核磁测井孔隙度之间的校正模型,从而实现了核磁测井孔隙度含氢指数校正的连续处理。松辽盆地安达地区沙河子组多口井的岩石样品核磁孔隙度校正的实际应用表明,校正后的砂砾岩孔隙度平均相对误差从39.4%下降到9.7%,砂岩从30.6%下降到了15.2%,有效提高了核磁测井孔隙度的精度。

基于GPRMax正演模拟的混凝土孔隙度分析方法

探地雷达作为一种快速的、非入侵型探测混凝土检测的方法受到广泛关注,其优点是工作效率高、应用场景多元化、无损于混凝土结构等。探地雷达中介电常数的变化对最后的探测结果起着决定性作用,在混凝土中空气的介电常数远小于混凝土骨料和水的介电常数,故混凝土中孔隙度的比例会对其介电常数的大小有显著影响。本文结合探地雷达正演模拟、Topp公式、CRIM公式与混凝土介电常数变化对混凝土孔隙度变化进行分析阐述。通过对比分析数据的孔隙度、介电常数、波速和电磁波传播时间,验证了通过探地雷达确定混凝土孔隙度的可行性与可靠性,为获取混凝土孔隙度提供无损方案。

基于SAO-LightGBM算法的致密砂岩储层孔隙度预测方法

孔隙度是评价储层物性的关键参数,四川盆地中部NC地区钻井取心资料有限,储层孔隙度直接获取难度大,而基于常规测井资料的传统孔隙度预测方法误差大、精度低。为了明确NC地区致密砂岩气藏储层物性特征,以上三叠统须家河组四段储层为研究对象,提出了一种改进的机器学习算法SAO-LightGBM;使用该算法分析了孔隙度与地球物理测井参数之间的深层次潜在关系,指出了研究区储层孔隙度与声波时差、密度、中子孔隙度、地层电阻率和自然伽马具有较强的相关性,并基于以上测井参数建立了孔隙度预测模型。研究结果表明:①采用SAO优化算法独特的双重种群机制、高效的探索与利用策略,可以快速寻找到LightGBM的最优超参数组合,提升了模型的预测能力;②在测试数据集上,SAO-LightGBM的平均绝对误差为3.37%,决定系数为0.92。结论认为,较之于其他常规模型,SAO-LightGBM具有更为可靠的预测能力,能够高效完成目标层位孔隙度的预测工作,对NC地区的储层研究和后期勘探开发具有指导作用。

孔隙度对具有不均匀横截面的功能分级多孔梁的自由振动和屈曲行为的影响

本文旨在研究孔隙度对具有不均匀横截面的功能分级多孔梁的自由振动和屈曲行为的影响。一般认为材料的性能沿厚度方向变化,而梁的横截面沿其长度方向分布不均匀。三种不同的孔隙度分布包括对称分布、非对称分布和均匀分布。利用经典的梁理论和Hamilton原理推导出了问题的控制方程,并用微分求积法推导出公式。通过已知方法和分析解法对所得结果进行了验证。通过网格独立性研究,确定了最优离散化设置。利用详细的参数化分析研究了不同力学参数,包括孔隙率系数、长径比和变化截面对基频和临界屈曲载荷的影响。结果表明,材料孔隙率的增加会导致梁的屈曲能力显著降低。然而,梁的自由振动行为完全取决于其孔隙度模式。此外,孔隙呈对称分布的梁其屈曲能力和基频性能最好。

低孔隙度低渗透率储层复杂流体综合评价方法

渤海LD油田目的层东三段发育低孔隙度低渗透率储层,其孔隙结构复杂,且储层流体地露压差小、溶解气油比高,导致油、气、水层的测井响应特征差异小。对比和分析经测试、测压、取样证实的油、气、水层的测井资料及录井资料,认为体积压缩系数与泊松比的交会幅度、视地层水电阻率、气测异常倍数及热解气相色谱对流体性质的响应较为敏感。基于上述4类参数,以经过测试、测压、取样等证实的70个油、气、水层为数据样本,其中51个作为训练样本,19个作为检验样本,采用支持向量机算法,建立了油、气、水层的流体判别模型。该方法在LD油田流体识别中取得较好的应用效果,流体性质识别符合率达89.4%,为该油田的储量评价奠定了基础,该方法对同类型储层的流体性质判别具有借鉴意义。

三孔隙度仪器故障维修案例分析

中海油田服务股份有限公司自主创新地将交叉偶极阵列声波测井仪、补偿中子测井仪、阵列密度测井仪组合进行测井,一次下井完成声波、密度、中子三项孔隙度测量,测井资料良好,作业效果显著。文章对三种仪器出现的典型故障分别进行介绍,并将维修方法进行分享。

川北通南巴地区须家河组储层孔隙度下限研究

四川盆地北部通南巴地区须家河组致密碎屑岩储层孔隙度下限原为3.5%,随着勘探开发的持续深入和水力压裂等工艺技术的进步,原孔隙度下限略显滞后于当前勘探开发水平,一定程度上制约了气田增储上产工作。基于岩心分析、测井、地质、测试等多种资料,采用采用经验统计法、孔渗关系法、分布函数交会法、试气法、类比法(邻区经验借鉴)等方法,开展了通南巴地区须家河组储层物性下限的重新确定工作,通过上述多种方法综合确定了通南巴地区须家河组致密砂岩类储层孔隙度下限为3.0%,须家河组储层孔隙度下限的重新探讨和厘定对于后续气藏储量评估和提交以及开发生产具有重要意义。

页岩孔隙度氦气法测试的影响因素及方法改进研究

为解决页岩测量误差问题,提升页岩孔隙度测试精准度,保障最终测定值与孔隙度体积高度一致.本文将基于问题导向视角,结合氦气法页岩孔隙体积计算推演原理,聚焦可对精密度造成影响的因素,提出针对性改进措施,包括样品前置处理优化,测试平衡时间科学设定,外观体积测试改进升级,创设优质测量实验条件等,保障地质储量评价可靠.希望通过本文的研究,为相关行业提供借鉴.同时,也期待通过研究成果的广泛传播,促进页岩气勘探开发技术的持续进步,为能源行业的可持续发展贡献力量.未来,我们将继续深化研究,探索更多创新方法,以应对行业面临的挑战.

基于含氢指数校正的致密气核磁测井孔隙度方法

与石油行业标准方法测量的岩石有效孔隙度比较,基于核磁测井处理解释的孔隙度相对偏低。通过分析总结核磁测井解释孔隙度的主控因素:造成松辽盆地安达地区沙河子组储层的核磁测井孔隙度偏低的主要原因是储层含气使得含氢指数降低,从而导致信号量减小。通过核磁共振理论公式推导,同时结合取心分析数据计算得到含氢指数校正系数,建立了含氢指数校正系数和核磁测井孔隙度之间的校正模型,从而实现了核磁测井解释孔隙度含氢指数校正的逐点连续处理。松辽北部安达地区沙河子组多口井的实验样品核磁处理孔隙度校正的效果显示,砂砾岩孔隙度校正后的平均相对误差从39.4%下降到9.7%,砂岩从30.6%下降到了15.2%,核磁测井解释孔隙度精度显著提高。

基于随机森林算法的泥页岩孔隙度预测

准确、快速地获取泥页岩孔隙度对页岩油空间分布及勘探目标预测具有重要意义。针对利用测井响应方程预测孔隙度精度较低的问题,建立一种基于随机森林算法的孔隙度预测模型,与BP神经网络、支持向量机和XGBoost算法进行预测精度对比,并利用SHAP方法分析测井参数的重要性和影响范围。研究结果表明:随机森林算法可以很好地预测泥页岩孔隙度,且预测效果好于BP神经网络、支持向量机和XGBoost算法;基于随机森林算法的泥页岩孔隙度预测在渤海湾盆地某凹陷应用发现,对模型预测孔隙度最重要的前3项测井参数为补偿中子、自然伽马和普通视电阻率;基于随机森林算法的泥页岩孔隙度预测模型可以快速识别单井孔隙度,不仅可以弥补因无法连续取心而难以获取完整孔隙度分布特征的问题,还能大幅提高孔隙度预测效率与精度。

基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的砂岩储层相控孔隙度预测

孔隙度是一种描述储层物性特征的重要参数。考虑砂岩与泥岩的孔隙度存在明显差异,提出了一种基于半监督高斯混合模型与梯度提升树的相控孔隙度预测方法,以实现砂岩储层孔隙度的精细描述。首先利用少量具岩相标签的测井数据确定高斯混合模型的初始聚类中心及对应的岩相类别;其次利用大量无标签测井数据优化高斯混合模型,实现砂岩与泥岩的准确划分;再次基于地质认识将泥岩孔隙度解释为固定的极小值,从而后续只开展砂岩孔隙度预测;然后将测井曲线拟合方法导出的孔隙度先验信息和测井敏感属性作为梯度提升树算法的多元输入信息,通过学习统计性岩石物理关系建立砂岩孔隙度的计算模型;最终根据岩相结果将砂岩段与泥岩段的孔隙度进行组合得到相控孔隙度。D油田的18口井数据测试结果表明:半监督高斯混合模型的岩相分类效果优于K均值、支持向量机、随机森林等机器学习算法,2口盲井的岩相分类准确率达到94.5%;所构建方法对2口盲井预测的相控孔隙度结果与真实孔隙度具有较高的一致性,平均相关系数达0.805。

基于深度前馈神经网络的致密砂岩储层孔隙度预测

致密砂岩储层具有低孔低渗特点,由孔隙度变化引起的弹性参数和地震响应特征变化较弱,为解决常规的基于岩石物理关系线性映射孔隙度预测或者基于多属性融合的概率映射孔隙度预测方法难以表征孔隙度与地震属性间复杂非线性关系的问题,提出了基于深度前馈神经网络的孔隙度预测方法。该方法首先以测井计算的有效孔隙度曲线作为训练目标,以井旁的地震数据属性和反演弹性属性作为训练特征构成训练样本;其次通过优选评价确定复杂结构深度前馈神经网络模型参数,建立井旁地震数据与孔隙度之间的非线性映射关系;最后将训练优良的深度网络模型应用到整个数据体,得到有效孔隙度预测成果,进而实现致密砂岩优质储层定量表征。松辽盆地北部三角洲前缘沉积的致密砂岩应用实例表明,基于深度学习的孔隙度预测结果与井资料吻合较好,相对误差为8.1%,较常规基于岩石物理关系的线性映射孔隙度预测方法误差减小8.2%;证明了该方法对致密砂岩储层孔隙度预测的有效性。研究成果可为井位部署及方案优化设计提供理论指导与技术参考。

基于混合优化XGBoost算法的砂岩储层孔隙度预测

为克服当前孔隙度预测中存在的不足,提高预测精度,提出网格搜索法和粒子群算法寻优的XGBoost算法,利用其构建孔隙度预测模型。通过网格搜索法确定孔隙度预测中XGBoost算法3个整型超参数的最优值和5个浮点型超参数的取值范围,之后基于已确定的取值范围应用粒子群算法获得5个浮点型超参数的最优值,建立基于网格搜索法和粒子群算法寻优的XGBoost算法的孔隙度预测模型。与其他孔隙度预测方法相比,该方法解决了以往孔隙度预测中测井解释方法主观性强、推广性差,机器学习方法泛化能力不足等问题,所建立孔隙度预测模型的精度也有较大提高,对我国陕北地区油田乃至全国其他地区油田孔隙度预测模型的构建具有一定的参考价值。

岩石孔隙度测量实验装置设计与测试分析

为提高岩石孔隙度测试结果的精度、优化实验教学效果,该文改进了基于波义耳定律双室法的孔隙度测试仪,并提出提高测试精度的具体措施。选取山西省赵庄矿煤岩、河北省万年矿页岩和煤岩、河南省永城砂岩和煤岩进行测试分析,结果表明装置气密性、温度变化和样品烘干时间是影响孔隙度测试精度的关键因素:孔隙连通性差、孔隙度小的岩石对装置气密性要求更高,需要增加测试时长;实验时环境温度的浮动会对测试值产生影响,需要进行温度校正;煤岩的烘干时间为48 h左右,砂岩、页岩和油页岩的质量达到基本稳定所需要的烘干时间较短。

一种基于压汞-吸附法的不规则泥页岩样品孔隙度测定方法

针对泥页岩样品孔隙度测定中柱塞样制备难度大,低孔、低渗样品测定结果误差大等问题,采用压汞-吸附法对泥页岩块状样品、粉末状样品分别开展高压压汞、低温N_(2)、CO_(2)吸附实验,通过Washburn方程、BJH模型及DR模型分析,获取岩样总孔容,与压汞实验所测岩样密度相乘,即可求取不规则泥页岩样品的孔隙度。实验结果表明,压汞-吸附法对于孔隙发育程度不一的白云质泥岩、页岩、粉砂岩等多种岩性均具有较好的适用性,且与氦气法、煤油法具有可比性及一致性,可以作为多种岩性孔隙度测定的统一实验方法。