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储层品质因子结合聚类算法进行储层分类

0前言

储层分类评价是储层研究的重要环节,它是对储层整体储集能力优劣的客观、概括性的表达。不同类别的储层,其储集条件和储层本身的特征不同,导致其含油气性及其内部渗流机制存在差异,因而储层分类评价对油气勘探、开发起到重要的指导作用。目前国内外储层评价均围绕勘探开发的需要,进行多学科结合的综合性评价,其总的发展趋势是从宏观到微观、从静态到动态、从定性向定量发展。国内外学者针对储层评价开展了大量的工作[1]。

储集层孔隙度和渗透率都是评价储集层品质的重要参数。孔隙度反映岩石的储集空间大小,而渗透率则反映储集层孔隙空间的连通性和岩石的渗流能力。通常由于孔隙结构的复杂性造成了孔隙度基本相同的储集层之间渗透率差别很大,这样,在低孔低渗储集层中应用孔隙度或渗透率单一参数对储集层进行岩石物理分类的方法显然不适用。两者组合形成的用以评价储集层品质的宏观参数,如储集层品质指数RQI 和流动单元指数FZI 已被广泛用于划分这种孔隙结构的差异[2-4]。

1储层品质因子RQI

通过实际资料和理论分析,认为储集层品质指数研究储集层岩石物理分类的有效方法和反映微观孔隙结构变化的特征参数。由Kozeny-Carman 方程得出地层储集层品质指数。在假设孔隙空间为毛管束的条件下,给出了渗透率的经典表达式:

式中K-渗透率,μm 2;-有效孔隙度,%;Fs-形状因子,无量纲;-毛管的弯曲度,无量纲;S gv -单位体积颗粒的比表面,μm -1;F s

2S 2

gv 称为岩石结构

参数,综合反映了储集层孔隙空间(毛管束)的弯曲程度及孔隙大小,其值越大,孔隙结构越差。

定义储集层品质指数RQI:

不难看出,储集层品质指数RQI 可以综合反映储集层孔隙结构的品质。运用储集层品质指数进行储层分类,其分类结果与压汞实验孔隙结构参数的关系分析结果也表明:储集层品质指数能准确反映储集层孔隙结构和岩石物理性质的变化,当中值半径增大、中值压力减小,孔隙结构变好时,储集层品质指数RQI增大;反之,储集层品质指数RQI减小[5-8]。

2聚类算法确定分类界限及符合率

K-均值聚类算法是一种常用的模糊聚类方法。本算法在每次迭代中都要考察每个样本的分类是否正确,通过调整不正确样本点类别来更新聚类中心,进入下一次迭代。直至两次迭代的聚类中心不再变化。假定需要将储层分为N 类。具体实现步骤如下:

①任选N 个初始聚类中心;②逐个对样本数据点按照最小距

离原则进行分配;

③计算新的聚类中心,假定第j 类储层数据点为

(1)

(2)

·综述·

储层品质因子RQI结合聚类算法进行储层分类评价研究

张程恩1潘保芝1刘倩茹2

1.吉林大学地球探测科学与技术学院

2.吉林大学地球科学学院

要:利用储层品质因子RQI 进行分类评价时不同储层界限值通常难以确定,利用K-均值聚类

很好的解决了这一问题,RQI 累计曲线也证实了分类界限划分的准确性。针对研究区实际储层资料,分类符合率高达96%,表明了分类的有效性,在实际生产中取得了很好的应用效果。关键字:储层品质因子;K-均值聚类;模糊聚类;储层分类

国外测井技术

WORLD WELL LOGGING TECHNOLOGY

2012年第4期总第190期

Aug.2012Total 190

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储层品质因子结合聚类算法进行储层分类

国外测井技术

K个,则聚类中心

(3)

④判断两次聚类的聚类中心改变量d,若d≤ε则结束循环,ε为给出的极小值常量。否则转入步骤②继续迭代,当达到最大迭代次数时结束循环。

实际资料处理时,对所有岩心孔渗数据计算RQI数值,利用K-均值聚类获得各类储层的聚类中心,同时可以获得各类储层RQI截止值。

对流动单元指数RQI利用K-均值聚类进行分类后,为计算其判别符合率,本次采用模糊聚类算法。处理时按照公式(4)计算第i个样本隶属于第j类的概率即隶属度,并按照最大隶属度原则进行归类。

(4)

式中,μj和σj分别为各类的均值和方差。

3实际资料处理

如何准确进行储层分类评价一直是石油开发过程中的一个难题。笔者从储层品质因子RQI入手,将研究区149个岩样样品的孔渗数据作为模型样本,利用K-均值聚类计算得到I类和Ⅱ类储层、Ⅱ类和Ⅲ类RQI界线分别为10和6,利用模糊聚类进行样本回判,整体符合率达到96%。各类储层的主要物性参数及分类标准见表1。

I类储层主要为中、细砂岩,孔隙度>17%,渗透率>20×10-3μm2,孔隙结构为大孔粗喉、大孔中喉,排驱压力<0.06MPa,饱和度中值压力<0.2MPa,毛管压力曲线表现出粗歪度,储集性能较好;Ⅱ类储层主要为细砂岩,孔隙度为8-17%,渗透率为6-20×10-3μm2,排驱压力<1MPa,饱和度中值压力<7MPa,孔隙结构为大孔中喉、中孔中喉、中孔细喉。毛管压力曲线中细歪度,分选中等,储集性能中等;Ⅲ类储层主要为粉砂岩,孔隙度<8%,渗透率<6×10×10-3μm2,排驱压力>1MPa,饱和度中值压力>7MPa;孔隙结构以微孔微喉、微孔细喉组合为主,毛管压力曲线特征显示出细极歪度,分选差极差,此类储层储集性差,只有措施改造情况下方可形成工业产能。图1和图2分别为I类和Ⅱ类储层代表压汞曲线。

图3为储层品质因子频率累计直方图,对累计曲线进行“三段式”划分,可以看到累计曲线上拐点的位置正好对应于聚类分界线。这一方面很好的验证了K-均值聚类划分储层界限的准确性,另一方面也明确指出了利用RQI进行储层分类时,可以采用K-均值聚类和累计曲线分段式划分两种方法。

对研究区实际储层资料进行处理,试油结论也很好的验证了分类的有效性。研究区X井

图1I类储层代表压汞曲线

图2Ⅱ类储层代表压汞曲线

图3储层品质因子RQI频率累计直方图

表1各类储层主要特征及分类标准12

2012年第4期

813-816m 层段,平均孔隙度为20%,平均渗透率为80×10-3μm 2,储层品质因子RQI=22,判别为I 类储层,经试油证实日产油29.4方,气14607方(图4中红色点);796m-800m 层段,平均孔隙度16%,渗透率10.2×10-3

μm 2

,储层品质因子RQI=8,判别为II 类储

层,经试油证实日产气49852方(图4中绿色点)。

4结论

储集层品质因子RQI 是能够有效反映岩石微观孔隙结构变化的岩石物理分类特征参数。利用RQI 进行分类评价时不同储层界限值通常难以确定,K-均值聚类算法可以很好的解决这一问题,分类结果与RQI 累计曲线相互映证,证实了分类界限划分的准确性。对实际资料的处理也表明该方法切实可行,满足了实际生产的需求。

参考文献:

[1]李宁,火成岩储层孔隙结构表征与储层参数分类评价[D],硕士毕业论文,长春,吉林大学,2010.

[2]焦翠华、徐朝晖,基于流动单元指数的渗透率预测方法[J],测井技术,2006,30(4):317-319.

[3]吕晓光、赵永胜,储层分类方法的应用及评价[J],大庆石油地质与开发,1995,14(3):10-l5.

[4]万晓伟、王金涛、娄春丽,普光气田储层分类评价[J],内江科技,2009(5):111.

[5]陈新民,用流动层带指标划分流动单元存在的问题及改进方法[J],石油天然气报,2007,29(3):370-373.

[6]钟淑敏、刘传平、章华兵,低孔低渗砂泥岩储层分类评价方法[J],大庆石油地质与开发,2011,30(5):167-170.[7]林景晔、王建堂,头台、葡西地区低孔低渗储层分类评价方法[J],大庆石油地质与开发,1994,13(1):13-17.

[8]赵永刚、陈景山、蒋裕强等,低孔低渗裂缝、孔隙型砂岩储层的分类评价-以川中公山庙油田沙一储层为例[J],大庆石油地质与开发,2006,25(2):1-4.

图4储层分类及试油结论图

录井擂台打开国际市场

截至今年6月初,西部钻探工程公司在哈萨克斯坦项目部已有6台录井仪提供服务,年创效能力达百万美元。

“取得这样的好成绩,是因为2008年那场擂台赛。”西部钻探地质录井公司哈国项目部经理龚永喜说。2008年11月,哈萨克斯坦北部扎齐油田为检验中俄双方的录井水平,专门摆了擂台。比赛用的录井仪是由甲方挑选的。双方人员各自操作录井仪,对同一口井进行记录。甲方对双方所录取的资料进行分析,最后决出胜负。

比赛开始了。在NB6238井,西部钻探和俄罗斯秋明公司进行平等录井。甲方监督将双方的监视器摆在一起,直接对比每组录井参数。

在二开后不久,甲方监督利用单根时间上钻台对井深进行实际校验。结果显示,西部钻探监测的井深与实际相差仅0.05米,而俄罗斯秋明公司录井队监测的井深与实际相差3米。

在气体监测过程中,甲方监督依据已开发层位对比了双方气测值。西部钻探的录井仪的气测值为1.35%。另一方的录井仪气测值显示为0。这让在场所有工程技术人员感到惊愕。

在这次比试中,西部钻探赢了,得到了甲方的认可。从此,哈国的钻井队长和司钻们对西部钻探提供的录井参数更加深信不疑。

·企业风采·

张程恩,等:储层品质因子RQI 结合聚类算法进行储层分类评价研究

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WORLD WELL LOGGING TECHNOLOGY

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ABSTRACTS

1SYSTEM/

.DESIGN OF THE MULTI-SERVICE OFDM LOGGING TRANSMISSION SYSTEM/Zhang Juqian,Chen Wei,Ou Mangping,et al., Well Tech,China Oilfield Service Limited,P.O.,WWTL,2012(4):8-10

As an effective solution to high speed data transmission for logging cable,OFDM technology has been adoped in the logging cable transmission system presented in this paper.In general,only one channel is provided for high speed data transmission in the physical layer of data transmission system,and all kinds of the logging business data are transmitted through this channel.However defferent business data need defferent data transmission performance.A multi-service OFDM transmission system is presented to meet the diverse speed requirements of different types of logging data.

Keywords

Keywords::logging cable;data transmission;OFDM;multi-service

2.RESERVOIR CLASSIFICATION EVALUATION RESEARCH WITH COMBINATION OF RESERVOIR QUALITY FACTOR RQI AND CLUSTERING ALGORITHM/Zhang Chengen,Pan Baozhi,Liu Qianru,Faculty of GeoExploration Science and Technology,Jilin ALGORITHM/

University,WWTL,2012(4):11-13

When reservoir classification evaluation is carried out,it is usually hard to determine the threshold value of different reservoirs with reservoir quality factor RQI.K-average value clustering can solve this problem.RQI cumulative curve also verify the accuracy of classification boundary division.The coincidence rate reaches to96%according to the data of the region of interest.It is available and has got good result in real production.

Keywords

Keywords::reservoir quality factor;K-average values clustering;fuzzy clustering;reservoir classification

3LOGS/

.A CORRECTION METHOD FOR ACOUSTIC TIME LOGS/Liu Sihui,Shou Xiangyun,Faculty of GeoExploration Science and Technology,Jilin University,WWTL,2012(4):20-22

As a result of borehole collapse and rough sidewall during drilling,acoustic waves change transmission in the well.The acoustic time log is affected to reduce the precision of interpretation data.Therefore,it is important to correct acoustic time logs before data processing.The paper presents a method.Firstly,to regress the equation of hole diameter and acoustic time by using the statistic modeling,then to find out an effective method to correct the acoustic logging data,finally to compare and analyze the calculated porosity before and after correction.

Keywords

Keywords::acoustic velocity logging;hole diameter;acoustic time;corrector method

http://www.wendangku.net/doc/9641e92f02768e9951e738ad.htmlPARATIVE EXPERIMENTS AND ANALYSIS OF THE INFLUENCING FACTORS OF VOLCANICLASTIC SEDIMENTARY ROCKS'ELECTRICAL PARAMETERS/Wang Fei,Pan Baozhi,Xiao Li,et al.,Faculty of GeoExploration Science and Technology,Jilin PARAMETERS/

University,WWTL,2012(4):23-25

The lithology of volcaniclastic rock reservoir is complex and logging response is variable.In order to improve the precision of well logging interpretation,it is necessary to determine the accurately.Through simulation experiments of reservoir conditions,various rock electrical parameters which affect volcaniclastic rocks are analyzed such as lithology,temperature,salinity,pore structure and measuring frequency.It provides a experimental base for determine the rock electrical parameter accurately and also lays a foundation for evaluate the oil saturation with Archie equation.

Keywords

Keywords::volcaniclastic rock;rock electrical parameter;saturation exponent;cementation index;Archie equation

.APPLICATION OF IMAGING LOGGING TECHNOLOGY IN EVALUATION OF SONGNAN VOLCANIC GAS FIELD/Huang Chen,5FIELD/

Cao Yue,Northeast Oil and Gas Branch,Sinopec,WWTL,2012(4):32-34

Microresistivity imaging well logging uses the intensive compound electric sensor to measure the stratic conductivity near sidewall. Through high density sampling and high resolution imaging process,it can provide a sidewall picture as the surface of rock core. Microresistivity imaging well logging has unique advantages in structure research near well,depositional feature analysis,fracture identification and rock texture analysis,etc.The high resolution side wall picture is not only the important supplement means of drilling coring,but also provides complete information.It has played an important role in evaluation of the volcanic reservoirs of Yingcheng formation in Songnan gas field ying.

Keywords

Keywords::Songnan gas field;imaging well logging;volcanic reservoir