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烃源岩测井识别与评价方法研究

烃源岩测井识别与评价方法研究
烃源岩测井识别与评价方法研究

文章编号:100020747(2002)0420050203

烃源岩测井识别与评价方法研究

王贵文1,朱振宇2,朱广宇3

(1.石油大学(北京);2.中国科学院地质与地球物理研究所;3.东南大学)

摘要:烃源岩测井评价通过纵向连续的高分辨率测井信息估算地层的有机碳含量,弥补了因取心不足而造成的在区域范围内识别与评价烃源岩的困难,为资源量估算及油气勘探决策提供地质依据。研究了用Δlg R 、多元统计分析和人工神经网络方法根据测井信息识别与评价烃源岩的方法,用这些方法对塔里木盆地台盆区21口井寒武2奥陶系进行烃源岩层段识别与评价,将测井资料处理成果与岩心的有机地化、地质录井资料相互检验,证实所用方法基本满足烃源岩评价的需要。图6参7(朱振宇摘)

关键词:烃源岩;有机碳含量;多元统计;人工神经网络;测井信息;识别中图分类号:P631.811 文献标识码:B

有机碳含量(TOC )是反映岩石有机质丰度最主要的指标。对岩心、岩屑样品进行有机地球化学分析,可获得有机质丰度和转化率等系列参数。然而,岩心样品有限,分析费用昂贵且费时,特别是岩屑分析结果可能不准确。利用测井曲线估算地层有机碳含量,既可以克服以上缺点,同时容易得到区域范围的地层有机碳含量数据,为资源量估算及油气勘探决策提供地质依据。笔者在充分考察前人有关烃源岩测井分析方法的基础上,分析与对比Δlg R 法、多元统计分析法和人工神经网络法[127]的特点,并将这些方法运用于塔里木盆地台盆区寒武2奥陶系烃源岩的测井分析与评价中,取得了较好的效果。

1烃源岩的测井响应

富含有机碳的烃源岩具有密度低和吸附性强等特征。假设富含有机碳的烃源岩由岩石骨架、固体有机质和孔隙流体组成,非烃源岩仅由岩石骨架和孔隙流体组成(见图1a ),未成熟烃源岩中的孔隙空间仅被地层水充填(见图1b ),而成熟烃源岩的部分有机质转化为液态烃进入孔隙,其孔隙空间被地层水和液态烃共同充填(见图1c )。测井曲线对岩层有机碳含量和充填孔隙的流体物理性质差异的响应,是利用测井曲线识别和评价烃源岩的基础

图1 岩石组成示意图

正常情况下,有机碳含量越高的岩层在测井曲线上的异常越大,测定异常值就能反算出有机碳含量。测井曲线对烃源岩的响应主要有:①在自然伽马曲线和能谱测井曲线上表现为高异常,原因是烃源岩层一般富含放射性元素,如吸咐特殊元素U 。②烃源岩层密度低于其它岩层,在密度曲线上表现为低密度异常,在声波时差曲线上表现为高时差异常。③成熟烃源岩层在电阻率曲线上表现为高异常,原因是其孔隙流体中有液态烃,不易导电,利用这一响应可识别烃源岩成熟与否。

2识别烃源岩的Δlg R 技术

将声波时差曲线(专门刻度孔隙度的测井曲线)叠合在电阻率曲线上(最好是探测仪器所测曲线),两条曲线的幅度差(以每个深度增量来确定)即为Δlg R 。幅度差用相对刻度表示,即每两个对数电阻率循环为

-328μs/m (100μs/δt ),相对于1个电阻率单位的比率为-164μs/m (50μs/δt )。以细粒的非烃源岩为基线,基

线定义在两条曲线“轨迹”一致或在一个有意义的深度段正好重叠处。

Δlg R 与TOC 呈线性关系,并且是成熟度的函数。如果成熟度可以确定,可以将Δlg R 转换为TOC 。Passey 等(1990)经过分析后,提出了相应的经验公式:

TOC =Δlg R ×10

a

其中a =2.297-0.1688LOM

LOM 是热变指数,反映有机质成熟度,可以根据大量样品分析(如镜质体反射率分析)得到,或从埋藏史和热史评价中得到。

5 石 油 勘 探 与 开 发

2002年8月 PETRO LE UM EXP LORATI ON AND DE VE LOP ME NT V ol.29 N o.4

Δlg R 基线定义在声波时差和电阻率曲线重叠处,意味着基线段的细粒非烃源岩不含有机碳。但事实上所有的泥岩或碳酸盐岩均含有一定量的有机碳,经验公式应考虑有机碳含量背景值(ΔTOC )。因此实际表达式应为:

TOC =Δlg R ×10a

+ΔTOC

应用Δlg R 方法得到的TZ 10井TOC 计算结果如图2所示

图2 TZ 10井TOC 计算结果图

声波和电阻率测井都对孔隙度的变化敏感。孔隙度增大意味着导电水体积增大,导致声波时差增大而电阻率减小,二者变化幅度成比例。在已知岩性的情况下,只要正确地标度孔隙度和电阻率,一旦基线确定,孔隙度变化会使这两条曲线产生同样幅度的偏移。这是Δlg R 方法的优点。该方法缺点主要是对ΔTOC 的估计往往误差很大,如果对LOM 的估计再不准确,求得的绝对TOC 值就会有误差,只能反映其垂向变化趋势。此外,测井曲线垂向分辨率有限,无法确定那些厚度明显小于两条曲线叠合的组合分辨率(约1m )层段的有机质含量。

3多元分析与人工神经网络方法的应用

如果存在两个以上仅与因变量密切相关的独立自

变量,那么多元回归的结果就优于一元回归结果。应用多元回归方法处理得到的LN48井自然伽马(GR )、声波时差(AC )、地层电阻率(R t )、密度(DEN )与TOC 关系见图3

图3 LN48井测井参数与TOC 拟合关系图

人工神经网络方法在很难用显式函数表达的非结

构性计算问题方面优越性很大。本文用基于距离的自组织竞争网络D 2K ohonen NN 提取测井参数向量模式特征,用基于距离的多层前向网络D 2BP NN 作为由测井参数到烃源岩的映射分类识别器(见图4)

图4 烃源岩测井评价神经网络示意图

塔里木地区碳酸盐岩的钾、铀、钍含量比较低,实验表明,有机碳含量与铀、铀/钾、钍/铀没有相关关系,因此,可利用自然伽马并结合声波和电阻率作为人工神经网络输入参数,求烃源岩有机碳含量。图5是TZ 10井的烃源岩测井分析成果图,研究中将目标井段划分为烃源岩段和非烃源岩段。为了消除误差,首先对已知烃源岩(岩心实测TOC 大于0.5%)分布井段的测井数据进行归一化处理,作为训练样本的输入;经过反复迭代,使实际输出与期望输出之间的最大平均绝对误差小于0.01;然后用训练得到的各节点之间的权值预测本井的其它井段。图5中TOC 一栏中的曲线凸起部分为烃源岩段,圆点为检验样本点。

图6为LN48井人工神经网络法与多元回归分析

1

5 2002年8月 王贵文等:烃源岩测井识别与评价方法研究

图5 TZ 10

井人工神经网络法识别烃源岩成果图

图6 LN48井神经网法与多元回归分析法成果对比

法的成果对比,可见两种方法处理结果的差异。差异

的原因在于,回归分析方法得到的是平均值,会对较低值估计过高而对较高值估计过低;相反,人工神经网络法不强求预测值接近平均值,保存了实际存在的变化细节。

4结语

本文研究了以上3种烃源岩测井评价的方法,并主要运用了多元统计分析和人工神经网络方法完成了塔里木盆地台盆区21口井寒武2奥陶系的烃源岩识别与评价。测井资料处理成果与岩心有机地化分析资料、地质录井情况相互检验,证实所用烃源岩测井评价方法基本上能够满足评价烃源岩的需要,从而为利用测井资料进行烃源岩评价开拓了一个新的领域。

参考文献:

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出版社,1992.

[2] Abhijit S Pandya ,R obert B M acy.神经网络模式识别及其实现[M].

北京:电子工业出版社,1995.

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版社,1992.

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[5] 曾文冲,等.测井地层分析与油气评价[M].北京:石油工业出版

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版社,1995.

[7] 王贵文,朱振宇,朱广宇.人工神经网络法在烃源岩测井评价中的

应用[J ].地球物理学进展,2002,(1).

第一作者简介:王贵文(1966-),男,山西大同人,石油大学(北京)副教授,在职博士研究生,主要从事测井地质学及储集层、沉积学的教学及科研工作。地址:北京市昌平区,石油大学(北京)资源与信息学院,邮政编码:102249;电话:(010)89733435。E 2mail :wguiwen @https://www.wendangku.net/doc/d02300669.html,

收稿日期:2001210231

(编辑、绘图 李建国)

Logging identification and evaluation of C ambrian 2Ordovician

source rocks in syneclise of T arim basin

WANG G ui 2wei 1,ZHU Zhen 2yu 2,ZHU G uang 2yu 3

(1.University of Petroleum ,Beijing 102249,P.R.China ;2.Research Institute of G eology and G eophysics ,Chinese Academy of

Sciences ,Beijing 100101,P.R.China ;3.S outheast University ,Nanjing 210018,P.R.China )

Abstract :From a long time in the past ,it was very troubles ome to evaluate s ource rock because of the insu fficiency of the per foration.As a new branch of log 2geology ,log identification provides a feasible way.I t makes full use of the log data with the high vertical res olution to carry out the prediction of to 2tal organic carb on.I t provides the geological bases for the calculation of the reserv oir and the strategy of gas 2oil ex ploration.Based on the analysis of meth ods of Δlog R ,a basic m odel of s ource rock prediction is set up by the statistical theory and nerve netw ork theory.T hrough practically applying it to s ome wells in Cambrian 2Ord ovician of T arim ,it is indicated that this meth od is useful ,efficient and reliable.K ey w ords :s ource rock ;total organic carbon ;polynary statistics ;artificial nerve netw ork ;identification

2

5 石油勘探与开发?综合勘探开发技术 V ol.29 N o.4 

烃源岩测井响应特征及识别评价方法

天然气勘探 收稿日期:2012-08-08;修回日期:2012-09- 29.基金项目:国家“973”项目(编号:2009CB219406);国家科技重大专项(编号:2008ZX05025- 004)联合资助.作者简介:杨涛涛(1981-),男,陕西西安人,工程师,硕士,主要从事海域油气勘探与综合评价工作.E-mail:yang tt_hz@petrochina.com.cn.烃源岩测井响应特征及识别评价方法 杨涛涛1,2,范国章1,2,吕福亮1,2,王 彬1,2,吴敬武1,2,鲁银涛1, 2 (1.中国石油天然气股份有限公司杭州地质研究院,浙江杭州310023; 2.中国石油集团杭州地质研究所,浙江杭州310023 )摘要:烃源岩识别评价是油气地质研究的基础工作之一,是石油地质学研究的热点。常规的岩心样品分析虽能提供准确的烃源岩地球化学指标,但受样品来源和分析化验经费的限制,单口井往往很难获得连续的地球化学分析数据,难以满足精细勘探的需要。测井信息纵向分辨率高、资料连续准确,且烃源岩在测井曲线上具有明显的响应特征。通过对前人烃源岩测井识别评价研究成果的充分调研,详细地阐述了烃源岩在自然伽马、电阻率、声波时差、密度和中子等测井曲线上的响应特征,基于此开展烃源岩测井识别评价。为不断提高烃源岩测井评价精度,国内外学者研究了测井信息与烃源岩定量化学指标的对应关系。系统介绍了多种基于测井资料的烃源岩定量评价方法,并建立了相应的计算模型。通过该模型可直接获取烃源岩的有机质丰度等参数,在实际应用中取得了不错的效果。关键词:烃源岩;测井响应特征;定性识别;ΔLg R法;定量评价中图分类号:TE122.1+ 15 文献标志码:A 文章编号:1672-1926(2013)02-0414- 09引用格式:Yang Taotao,Fan Guozhang,LüFuliang,et al.The logging features and identificationmethods of source rock[J].Natural Gas Geoscience,2013,24(2):414- 422.[杨涛涛,范国章,吕福亮,等.烃源岩测井响应特征及识别评价方法[J].天然气地球科学,2013,24(2):414- 422.]0 引言 烃源岩控制着油气分布,对其识别评价是油气地质研究的基础工作之一,如何快速准确地识别烃源岩一直是研究的热点。岩心样品分析虽能提供准确的烃源岩地球化学指标,但受样品来源和分析化验经费的限制,单井往往难以获得连续的分析数据,常以有限分析数据的平均值来代表烃源岩品质,并以此评估 某层段烃源岩的生烃潜力[ 1 ]。由于有机质具有较强的非均质性[2- 3],实验分析方法不但研究周期长,分析 费用昂贵, 而且评价结果受分析样品代表性影响较大,掩盖了局部高(或低)丰度对烃源岩评价的影响,特别是当缺少取心样品或岩屑受到污染时,评价结果将受到严重影响,难以满足油气勘探的需要。 测井资料具有纵向分辨率高、资料连续准确等特点,可反映地层岩性及流体等特征,国内外学者一直致力于探讨烃源岩与测井资料之间的关系。前人 利用对烃源岩敏感的自然伽马、电阻率、声波时差和密度等测井曲线,提出多种烃源岩定性识别方 法[3- 22];依据测井信息与烃源岩定量化学指标的对 应关系,建立了相应的计算模型,可直接获取烃源岩 各项参数,在实际应用中取得了较好的效果[ 23- 32]。经分析资料刻度后,烃源岩测井识别评价获得纵向连续数据,可弥补分析资料不足而造成烃源岩识别评价的困难, 也具有经济、快捷的特点。本文在对烃源岩测井识别评价充分调研的基础上,详细阐述了烃源岩测井响应特征,系统介绍了烃源岩测井定性识别及定量评价方法,以期对深化测井资料在烃源岩研究应用方面有所裨益。 1 国内外研究现状 1.1 国外概况 国外学者[3- 9]从20世纪40年代起探索烃源岩 测井识别评价。早在1945年Beers等就开始使用 第24卷第2期2013年4月天然气地球科学 NATURAL GAS GEOSCIENCEVol.24No.2 Ap r. 2013

测井地质学思考题

测井地质学思考题 1、地层倾角测井判断古水流方向 倾角测井能够反映沉积构造信息、准确计算层理倾向、倾角。因此,对于地下地质研究,利用倾角资料分析古水流是最重要的方法。有两种方式确定古水流: (1)利用倾角测井微细处理成果图,统计目的段内所有纹层倾向,取其主要方向代表古水流。这种方法使用大范围内古水流砂体内部前积结构,取其主要方向代表古水流(2)统计目的层段内所有蓝模式矢量的方向,取其主要方向代表古水流。这种方法适用于大范围内古水流系统研究。 将区内由地层倾角测井资料(经过沉积学特殊处理)判断的古水流方向(主次)标注在平面位置上。选井应全区均匀分布,可以控制各个相带的古水流系统方向。每口井在选取方向时,一定要是目的层段砂体的精细处理矢量图的蓝模式方向,或者用沉积施密特图的主峰方向控制每口井的局部古水流方向。 3、测井构造分析:地层产状获取方法。 现代地层倾角测井和井壁成像测井技术能准确确定地层产状和构造要素(包括褶皱、断层和不整合面等)。 岩层最初形成时,大都是水平的或近于水平的。如果发生构造运动,如褶皱运动,水平成层的岩层形成褶曲形态,各岩层的褶曲是按同一轴面套叠的,以后再沉积,新的沉积岩层在新的褶曲运动下又形成了新的褶曲,又按新的轴面套叠。 (1)通过倾角测井获取地层产状。 倾角测井每个矢量代表该深度点的地层在井眼面积范围内测到的产状。井内不同深度点的矢量,从套叠关系分析,相当于构造不同部位的矢量。将各部位的矢量通过套叠关系都集中到一个岩层构造面上,就能将岩层的构造形态恢复出来。 地层倾角测井研究构造与沉积时,在矢量图上可以把地层倾角的矢量与深度的关系大致分为四类:红色、蓝色、绿色和白色模式。 在组合矢量模式中,对于每一种构造的不同形态都唯一地对应了一种组合矢量模式,但是反过来则不成立,即同一个矢量模式具有多解性,但是我们可以结合其它资料排除那些不正确的解。在井中经常钻遇多个构造,它们的组合模式将是各单个构造组合矢量模式的再组合。 (2)通过井壁成像技术获取地层产状。 井壁成像测井资料主要是井壁的数字成像图,用色彩及辉度来表现构造现象。由于裂缝和层面处岩性的突变,造成了岩石的电导性或岩石的密度有突然的变化,在成像测井的图像上就会表现为一条明显的暗色条带,追踪这个条带的变化趋势,可以计算出断层的产状及褶皱的要素。 4、裂缝的测井响应分析及其主要特征。 P179-186 5、裂缝型储层中裂缝的定量产状及储层参数识别方法。 P186-192 6、如何通过测井资料分析现今地应力场的方向。 P198 7、烃源岩的测井响应及其识别方法。

烃源岩综合评价

作业一烃源岩综合评价 1、根据所给某钻井地层剖面(图1),确定烃源岩的层位(段); 自然伽马测井原理:曲线是测量地层放射性的测井曲线,地层中的泥质含量越高曲线的值越高,岩石的颗粒越细,说明沉积时水体的环境就越安静,水体动荡幅度小,有机质就越容易保存;而在砂岩中,由于水体动荡水中含氧量高,有机质会被氧化,保存下来的就少。 据钻井剖面图在一、三、五段中自然伽马相对呈高值,视电阻率呈低值,因此烃源岩层主要位于一、三、五段,其它层段含有很少的烃源岩,可以忽略不计。 2、统计各层段烃源岩的厚度; 第一层的烃源岩厚度约为12m,第三层的烃源岩厚度约为30m,第五段烃源岩厚度约为30m。 3、根据所给地球化学分析数据(表1),确定烃源岩的有机质丰度、类型和成熟度;

C:有机质成熟度:通过镜质体反射率Ro求得

4、根据已有资料,计算各层段烃源岩的生烃强度; 由于题中未给出烃源岩的面积和厚度因此只能计算单位体积的烃源岩生烃

5、烃源岩综合评价 由以上可知有机质为Ⅲ型干酪根,为腐殖型有机质。Ⅲ型干酪根在生成烃类时主要是产气。干酪根成熟度大都在成熟阶段,只有一个在高成熟阶段,说明此烃源岩已经生成过原油,但还有一定的生油潜力。单位体积生烃强度以须一段、须三段、须五段较大,而须二段、须四段、须六段的单位体积生烃强度较前面三段小,说明在生油潜力方面前面三段较好,后面两段的生烃潜力较前面三段更差一些。据岩性柱状图可知一、三、五段的烃源岩的厚度较大,而二、四、六段的厚度较小,说明一、三、五段的总的有机质含量更高,最后生成的烃类也更多。 二、四、六段烃源岩的生烃量要比一、三、五段少得多,但还是有一定的烃类生成。 总体来说须一段、须三段、须五段是较好的烃源岩,须二段、须四段、须六段较差一些。

烃源岩报告

有效烃源岩的识别与控制因素 摘要:有效烃源岩的研究是油气勘探中首先必须要解决的首要问题,然而目前烃源岩识别及其生烃潜力估算还存在一些问题,为了正确对盆地或凹陷的有效烃源岩进行识别,本文从有效烃源岩的定义出发,介绍了有效烃源岩的识别方法,阐述了它的发育环境和保存条件,探讨了有效烃源岩在油气藏形成和保存方面的重要意义,阐述了研究过程中应注意的问题。 关键词:有效烃源岩;识别标志;控制因素 1、有效烃源岩的定义 烃源岩是油气形成的物质基础,也是石油勘探过程中首先必须研究的问题。随着研究的深入,石油地质学家在烃源岩基础上进一步识别出了有效烃源岩。有效烃源岩是指既有油气生成又有油气排除的岩石,它在某种程度上控制着盆地内油气藏的分布[1]。必须强调的是,它们生成和排出的烃类应足以形成商业性油气藏[2],否则有效烃源岩的定义将难以在生产实践中应用。可见,有效烃源岩的评价标准必须与勘探实践相结合。 2、有效烃源岩的识别 如何判断一个地区的烃源岩是否为有效烃源岩,或者如何让从大范围的烃源岩中识别出有效烃源岩,通过多年的研究地质学家总结了一些具体方法,概括起来,主要是地质手段和数值模拟,具体研究时是这两种手段的结合。有效烃源岩的识别主要从以下几个方面入手[3]:2.1、烃源岩发育的规模 烃源岩发育规模包括两个方面,一是平面上的烃源岩展布情况,一是剖面上烃源岩厚度。这两方面受当时沉积期水体发育的控制。中国东部中新生代盆地包括断陷和拗陷两类。断陷以渤海湾盆地为主,拗陷以松辽盆地为主。渤海湾盆地在断陷时期,湖盆大多为不对称箕状。陡坡一侧水体深,沉积厚度达,是有效烃源岩发育部位;缓坡区域水体相对浅,烃源岩一般发育规模小。松辽盆地是典型大型拗陷盆地,湖盆面积大,沉降中心和沉积中心一致。在沉积期内烃源岩大规模发育,面积广,厚度大,构成了大庆油田巨大的物质基础。总的来说,水体的发育影响着烃源岩的发育规模。 2.2烃源岩的排烃能力 在确定了有效烃源岩的规模后,还必须考虑它的排烃能力。一个地区的烃源岩规模大,

烃源岩测井评价研究

烃源岩测井评价研究概述 摘要:目前围绕着烃源岩的测井评价开展了许多研究工作,本文从烃源岩测井评价的进展和评价方法两方面入手,系统的介绍了烃源岩评价的国内外研究现状和国内常用的评价方法,并指出了目前烃源岩评价中存在的问题,对今后研究工作的开展提出了建议。关键词:烃源岩;测井资料;研究进展;评价方法 引言 烃源岩是油气藏和输油气系统研究的基础,国内外对于烃源岩的研究一直很重视。在对烃源岩的研究过程中也取得也一定的成果。但是,由于构造和沉积环境的影响,烃源岩具有很强的非均质性,给资源评价工作带来一定的困难,许多学者对烃源岩的评价做了进一步的研究。本文对目前有关于烃源岩的测井评价进行总结分析,希望对今后的烃源岩评价工作有所帮助。 1 烃源岩的评价进展 1.1 国外进展 利用测井资料评价烃源岩的主要方面是确定烃源岩中的有机碳含量(toc)。早期关于烃源岩评价的研究主要集中在国外,1945年beer就尝试应用自然伽马曲线识别和定量分析有机质丰度[1]。murry等(1968)作区块分析时得出异常大的地层电阻率是由于生油岩中已饱和了不导电的烃类[2]。swamson将自然伽马异常归因于与有机质相关的铀,他指出铀与有机质存在一定关系[1]。在七十

年代末期由fertl(1979)、leventhal(1981)等人相继找出放射性铀与有机质含量间的经验公式,这期间的研究主要以定性分析为主[1]。herron(1986)将c/o能谱测井信息用于求解烃源岩的有机质丰度,但该方法误差较大并未真正应用到实际评价中[3]。schmoker在八十年代做了许多关于烃源岩的研究,他指出高的自然伽马值与烃源岩间的相关性、用密度测井信息来估算烃源岩有机碳含量、埋藏成岩作用引起的孔隙度减小过程就是一个热成熟过程、碳酸盐岩和砂岩的孔隙度之间呈幂函数等观点[4-6]。meyer(1984)等利用自然伽马、密度、声波和电阻率测井结合来评价烃源岩,总结出了测井响应参数与有机碳含量的岩石判别函数[7]。上面这些国外学者虽然提出了一些计算有机碳含量的经验公式,但是并没有建立定量的数学模型。直到1990年,passey研究出了对碳酸盐岩烃源岩和碎屑岩烃源岩都适用的方法,能够计算出不同成熟度条件下的有机碳含量值[8]。目前该方法依然被很多学者作为研究烃源岩的基础模型。lang等(1994)研究认为在泥页岩正常压实带,实测镜质体、反射率与声波时差间存在很好的半对数关系[9]。但是,由于反射率与声波时差的关系受许多地质因素影响,阻碍其普遍应用。mallick(1995)将实测的有机碳含量与地层密度用最小二乘拟合发现它们呈反比关系[10]。 1.2 国内进展 鉴于烃源岩研究的重要性,国内学者也进行了一系列研究工作。

烃源岩综合评价报告

CHINA UNIVERSITY OF PETROLEUM 烃源岩综合评价报告 班级 姓名 学号 指导教师 2015年10月25日

前言 通过对某坳陷背斜及西部斜坡进行钻探取样,得到的各探井S3顶面深度、泥岩厚度及各项地化指标数据(见表1-1)分析,所得各项结果如下: 1、根据各探井数据及取样地化特征得到该坳陷S3暗色泥岩厚度、有机碳含量及镜质体反射率得到等值线分布平面图,再综合分析得到烃源岩综合评价图。 2、根据总烃/有机碳、“A”/有机碳、饱和烃、镜质体反射率、OEP及地温与深度关系,得到该坳陷S3烃源岩演化剖面图,据此将烃源岩演化分为未成熟阶段、成熟阶段和高成熟阶段。 由各项结果可知,该地区有利烃源岩分布多集中在背斜的翼部且深度较深的坳陷部位,分布面积较广,有很好的油气勘探前景。 一、烃源岩的演化特征 (一)烃源岩生油门限 根据绘图烃源岩演化剖面图可以看出,总烃/有机碳、“A”/有机碳和饱和烃随深度有相同的变化趋势(见附图1),在深度1400—1900m有较大值,氯仿沥青“A”在1200m处开始大量增加,代表此时的烃源岩开始大量生油。三者都在1600m处达到最大值。 据各井位镜质体反射率和地温数据拟合镜质体反射率—深度曲线和地温—深度曲线,从曲线上得出Ro=0.5时生油门限为54oC,对应的深度为1200m,意味着埋深达到1200m时该烃源岩达到成熟开始生烃。 而从OEP曲线也可以看出,生油门限以上,其随深度加深而骤降,生油门限以下下降较缓慢。在生油门限处OEP约为1.7,当烃源岩达到成熟阶段其值几乎都集中在1.2以下且幅度变化范围小,即奇数碳占优势,代表岩石中有机质向石油转化程度高,这也验证了前面所判断,此时烃源岩已经达到成熟。 (二)烃源岩演化阶段 参照镜质体反射率曲线根据有机质成熟度将烃源岩演化分为三个阶段: 未成熟阶段:深度<1200m,温度<54oC,Ro<0.5; 成熟阶段:深度1200m—2140m,温度54oC--85oC,0.52140m,温度>85 oC,Ro>1.2。

测井资料评价烃源岩方法及其进展 t

[收稿日期]2009205220  [作者简介]袁东山(19752),男,1998年江汉石油学院毕业,博士,现主要从事石油地质和油气地球化学方面的研究工作。 测井资料评价烃源岩方法及其进展 袁东山 南京大学地球科学系,江苏南京210093 中国石化石油勘探开发研究院无锡石油地质研究所,江苏无锡214151 王国斌 (新疆油田分公司勘探公司,新疆克拉玛依834000) 汤泽宁 (新疆油田分公司风城油田作业区,新疆克拉玛依834000) 李 刚 (新疆油田分公司井下作业公司,新疆克拉玛依834000) [摘要]在经典烃源岩地球化学评价中,一般都是对所取烃源岩样品进行分析测试,通过得到的各种实验 数据判断烃源岩性质,有效的指导了油气勘探与评价。但是烃源岩具有的宏观和微观非均质性使得分析 样品一般只具有特殊性,解决该问题的理想方法是连续的取心及无间隔的样品分析,这从实际操作和研 究经费上来说都是不现实的。随着测井技术提高,利用测井资料分析烃源岩成为可能,并能克服取样有 限的缺点,使得烃源岩在纵向上能够得到连续性的分析,因此利用测井资料的解释成果并结合经典地球 化学分析测试数据,能够更有效的预测和评价烃源岩的性质。 [关键词]测井;烃源岩;地球化学;评价 [中图分类号]TE1221113[文献标识码]A [文章编号]100029752(2009)0420192203 石油地球化学因其在研究烃源岩中有机质的性质以及油气生成、运移和聚集等方面具有极其重要的作用,一直是为油气勘探提供有利地区和资源评价的重要技术手段。在常规烃源岩性质的研究中,一般通过对有针对性采集的烃源岩样品(岩心、岩屑和露头样品)的有机地球化学分析,采用一系列系统的参数来评价有机质的丰度、类型以及成熟度,为油气勘探部署和资源评价提供了科学依据。但在研究过程中,烃源岩地球化学研究的缺点也逐渐显现:①随着技术的发展以及科学研究的需要,烃源岩地球化学分析项目和样品数逐渐增多,但钻井取心井段和岩心(泥岩)样品有限而且分析费用昂贵、分析周期长;②岩屑样品存在不确定性和不稳定性,分析所得数据可能存在较大误差;③某些研究区探井取心样品因研究和保存等方面的原因,样品基本不存在或已经无法准确使用;④某些研究区勘探程度较低,没有很好的井下岩心样品供于研究;⑤露头样品因长期曝露于地表,已经不能准确反映烃源岩的原始面貌;⑥烃源岩因多种因素使之存在明显的宏观和微观上的非均质性[1]。测井技术的发展使烃源岩纵向上的连续性、准确的研究得到可能,因此常规地球化学研究与测井技术的结合,能有效的解决以上问题,从而更科学的评价烃源岩。 1 测井评价烃源岩的理论依据 烃源岩的测井研究工作最早开始于20世纪40年代,早期主要涉及于烃源岩层段的识别[2]以及有机质丰度的预测,目前利用测井资料研究烃源岩的有机质丰度[3~17]、类型[18]和成熟度[15,18~23]的研究均可见,但是烃源岩岩性的复杂性(泥页岩烃源岩、碳酸盐岩烃源岩和煤系烃源岩)以及烃源岩的成熟程度都对测井资料评价烃源岩提出挑战,但也取得了重大进展。 测井资料用来评价烃源岩的理论依据是烃源岩含有大量的有机物质,使其具有不同于其他岩石特征的地球物理属性。理论假设烃源岩由岩石骨架、固体有机质和充填孔隙的流体3部分组成,而非烃源岩?291?石油天然气学报(江汉石油学院学报)  2009年8月 第31卷 第4期Journal of Oil and G as T echnology (J 1J PI ) Aug 12009 Vol 131 No 14

烃源岩测井识别与评价方法研究

文章编号:100020747(2002)0420050203 烃源岩测井识别与评价方法研究 王贵文1,朱振宇2,朱广宇3 (1.石油大学(北京);2.中国科学院地质与地球物理研究所;3.东南大学) 摘要:烃源岩测井评价通过纵向连续的高分辨率测井信息估算地层的有机碳含量,弥补了因取心不足而造成的在区域范围内识别与评价烃源岩的困难,为资源量估算及油气勘探决策提供地质依据。研究了用Δlg R 、多元统计分析和人工神经网络方法根据测井信息识别与评价烃源岩的方法,用这些方法对塔里木盆地台盆区21口井寒武2奥陶系进行烃源岩层段识别与评价,将测井资料处理成果与岩心的有机地化、地质录井资料相互检验,证实所用方法基本满足烃源岩评价的需要。图6参7(朱振宇摘) 关键词:烃源岩;有机碳含量;多元统计;人工神经网络;测井信息;识别中图分类号:P631.811 文献标识码:B 有机碳含量(TOC )是反映岩石有机质丰度最主要的指标。对岩心、岩屑样品进行有机地球化学分析,可获得有机质丰度和转化率等系列参数。然而,岩心样品有限,分析费用昂贵且费时,特别是岩屑分析结果可能不准确。利用测井曲线估算地层有机碳含量,既可以克服以上缺点,同时容易得到区域范围的地层有机碳含量数据,为资源量估算及油气勘探决策提供地质依据。笔者在充分考察前人有关烃源岩测井分析方法的基础上,分析与对比Δlg R 法、多元统计分析法和人工神经网络法[127]的特点,并将这些方法运用于塔里木盆地台盆区寒武2奥陶系烃源岩的测井分析与评价中,取得了较好的效果。 1烃源岩的测井响应 富含有机碳的烃源岩具有密度低和吸附性强等特征。假设富含有机碳的烃源岩由岩石骨架、固体有机质和孔隙流体组成,非烃源岩仅由岩石骨架和孔隙流体组成(见图1a ),未成熟烃源岩中的孔隙空间仅被地层水充填(见图1b ),而成熟烃源岩的部分有机质转化为液态烃进入孔隙,其孔隙空间被地层水和液态烃共同充填(见图1c )。测井曲线对岩层有机碳含量和充填孔隙的流体物理性质差异的响应,是利用测井曲线识别和评价烃源岩的基础 。 图1 岩石组成示意图 正常情况下,有机碳含量越高的岩层在测井曲线上的异常越大,测定异常值就能反算出有机碳含量。测井曲线对烃源岩的响应主要有:①在自然伽马曲线和能谱测井曲线上表现为高异常,原因是烃源岩层一般富含放射性元素,如吸咐特殊元素U 。②烃源岩层密度低于其它岩层,在密度曲线上表现为低密度异常,在声波时差曲线上表现为高时差异常。③成熟烃源岩层在电阻率曲线上表现为高异常,原因是其孔隙流体中有液态烃,不易导电,利用这一响应可识别烃源岩成熟与否。 2识别烃源岩的Δlg R 技术 将声波时差曲线(专门刻度孔隙度的测井曲线)叠合在电阻率曲线上(最好是探测仪器所测曲线),两条曲线的幅度差(以每个深度增量来确定)即为Δlg R 。幅度差用相对刻度表示,即每两个对数电阻率循环为 -328μs/m (100μs/δt ),相对于1个电阻率单位的比率为-164μs/m (50μs/δt )。以细粒的非烃源岩为基线,基 线定义在两条曲线“轨迹”一致或在一个有意义的深度段正好重叠处。 Δlg R 与TOC 呈线性关系,并且是成熟度的函数。如果成熟度可以确定,可以将Δlg R 转换为TOC 。Passey 等(1990)经过分析后,提出了相应的经验公式: TOC =Δlg R ×10 a 其中a =2.297-0.1688LOM LOM 是热变指数,反映有机质成熟度,可以根据大量样品分析(如镜质体反射率分析)得到,或从埋藏史和热史评价中得到。 5 石 油 勘 探 与 开 发 2002年8月 PETRO LE UM EXP LORATI ON AND DE VE LOP ME NT V ol.29 N o.4

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