高分辨率阵列感应测井在苏里格致密砂岩储层评价中的应用

发布时间：2017-04-30 12:10

  本文关键词：高分辨率阵列感应测井在苏里格致密砂岩储层评价中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：我国致密砂岩气藏资源极为丰富,苏里格致密砂岩气田是迄今为止中国陆上发现的最大的致密砂岩天然气气田,被认为是最具勘探开发意义的非常规天然气领域。由于这类气藏具有非均质性强,微观孔隙结构复杂,有效砂体连通性差的特点,低孔、低渗致密砂岩气藏的渗流机理与常规气藏有明显不同,其测井响应关系复杂。再加上生产中压裂措施对地层的影响,给致密砂岩气藏的产能预测也带来了一系列挑战。高分辨率阵列感应测井仪器(HDIL)具有很高的纵向分辨率和多种径向探测深度,区分薄层以及描述泥浆侵入地层剖面的能力较强。并且通过一系列数据处理,可以消除包括井眼、围岩、泥浆侵入等环境影响。本文以苏里格地区二叠系的盒8段致密砂岩储层为目的层,充分利用高分辨率阵列感应测井(HDIL)使用同一纵向分辨率下的不同径向探测深度电阻率曲线可以精确地描述复杂侵入剖面的技术优势,通过正演模拟、求取电阻率曲线总差异参数、建立流体识别模型以及压裂产能预测模型等一系列工作,围绕致密砂岩储层评价方法进行相关研究。首先,从宏观地质角度入手分析研究苏里格地区致密砂岩的储集特征,从微观岩石学特征角度入手分析研究其矿物含量对产能的影响,以及高分辨率阵列感应测井电阻率在致密砂岩储层中的曲线特征。在双线圈系感应测井理论的基础之上介绍了高分辨率阵列感应测井(HDIL)的测量原理和仪器的组成结构等。然后分析了Doll几何因子与其他扩展几何因子理论及其应用范围,并重点研究了高分辨率阵列感应测井仪(HDIL)的径向、纵向探测特性。经过数据预处理后,高分辨率阵列感应测井仪(HDIL)就可以得到共计18条的具有6种径向探测深度和3种纵向分辨率的电阻率曲线,其中纵向分辨率为2in的6条电阻率曲线为本文的重点研究对象。最后利用趋肤效应几何因子Gianzero分析了泥浆侵入对高分辨率阵列感应测井电阻率曲线的影响。利用“岩心刻度测井”的方法,通过孔隙度与测井曲线进行多元线性回归分析,建立孔隙度计算模型；利用孔隙度计算模型和支持向量回归SvR方法建立渗透率计算模型,其中SVR方法计算渗透率的精度更高；利用阿尔奇公式和实验室测试分析数据计算含水饱和度。针对双侧向测井和高分辨率阵列感应测井响应在不同流体性质地层上的差异,建立了高分辨率感应-侧向联合识别流体性质的方法。并利用高分辨率阵列感应测井(HDIL)的不同探测深度的电阻率变化的特征,通过求取电阻率曲线总差异参数建立流体识别图版和贝叶斯判别模型对流体性质进行识别。当不具备高分辨率阵列感应测井(HDIL)数据时,可以通过多元非线性回归的方法,找到高分辨率阵列感应测井与其他常规测井之间的联系,得到一系列拟阵列感应测井电阻率曲线,解决了常规测井技术系列和解释方法在致密砂岩储层上无法准确识别流体的缺憾。在分析测井曲线、压裂施工参数与压裂产能之间关系的基础上,根据灰色关联分析法计算出各影响因素与产能之间相关性的数值大小,优选出影响苏里格致密砂岩地区压裂产能的主要影响因素。利用GA-Elman神经网络建立苏里格致密砂岩储层压裂产能的预测模型。对多层合试层段,利用KHK劈分方法将产能劈分到数据单点上,利用建立的GA-Elman产能预测模型对苏里格地区致密砂岩气藏进行井中预测,分析苏里格致密砂岩地区盒8段的产气、产水的分布特征,进而实现对苏里格地区致密砂岩储层进行评价的目的。综上,本文针对苏里格致密砂岩储层气水关系复杂的特点,综合利用常规测井和高分辨率阵列感应测井的探测优势,提高了致密砂岩储层的评价精度,具有一定的应用价值。
【关键词】：致密砂岩储层 高分辨率阵列感应测井 几何因子 电阻率曲线总差异参数 流体识别 压裂产能 KHK劈分
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P618.13;P631.81
【目录】：

• 中文摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 绪论14-21
• 1.1 研究目的和意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 阵列感应测井研究现状15-16
• 1.2.2 致密砂岩储层参数解释模型研究现状16
• 1.2.3 气层识别方法研究现状16-17
• 1.2.4 产能预测研究现状17-18
• 1.3 研究内容与技术路线18-19
• 1.3.1 研究内容18-19
• 1.3.2 技术路线19
• 1.4 论文难点与创新点19-21
• 1.4.1 论文难点19-20
• 1.4.2 论文创新点20-21
• 第2章 苏里格地区地质概况及致密砂岩储层特征21-32
• 2.1 苏里格区域地质概况21-22
• 2.2 苏里格致密砂岩储层特征22-25
• 2.2.1 储层岩石学特征22-23
• 2.2.2 储层储集空间类型23-25
• 2.3 致密砂岩物性及相渗特征25-27
• 2.3.1 致密砂岩物性特征25-26
• 2.3.2 致密砂岩相渗特征26-27
• 2.4 苏里格地区高分辨率阵列感应测井曲线特点27-32
• 第3章 高分辨率阵列感应测井原理及几何因子理论32-44
• 3.1 感应测井基本理论32-35
• 3.2 高分辨率阵列感应测井基本理论及仪器特征35-38
• 3.2.1 测井原理35-36
• 3.2.2 仪器特征36-38
• 3.3 几何因子理论分析38-39
• 3.3.1 Doll几何因子38
• 3.3.2 Gianzero几何因子38
• 3.3.3 Moran几何因子38
• 3.3.4 三线圈的几何因子38-39
• 3.3.5 复合线圈的几何因子39
• 3.4 线圈系的探测特性39-44
• 3.4.1 线圈系的纵向探测特性40
• 3.4.2 线圈系的径向探测特性40-41
• 3.4.3 高分辨率阵列感应测井的几何因子响应特性41-44
• 第4章 阵列感应测井泥浆侵入正演模拟44-49
• 4.1 正演计算模型44
• 4.2 泥浆侵入对阵列感应测井曲线的影响规律44-49
• 4.2.1 高侵模型46-47
• 4.2.2 低侵模型47
• 4.2.3 低阻环带模型47-49
• 第5章 致密砂岩储层参数解释模型49-59
• 5.1 孔隙度计算模型49-50
• 5.2 渗透率计算模型50-54
• 5.2.1 利用孔隙度计算渗透率50-51
• 5.2.2 SVR渗透率预测法51-54
• 5.3 饱和度计算模型54-57
• 5.3.1 含水饱和度模型54
• 5.3.2 岩电参数的确定54-56
• 5.3.3 地层水电阻率的确定56-57
• 5.4 孔渗饱计算模型应用效果57-59
• 第6章 致密砂岩气层识别与含气性评价59-70
• 6.1 基于HDIL资料的交会图识别59-62
• 6.1.1 高分辨率感应-侧向联合识别气水层59-60
• 6.1.2 高分辨率阵列感应测井曲线总差异参数识别气水层60-62
• 6.2 拟阵列识别法62-66
• 6.3 贝叶斯判别法识别流体66-70
• 6.3.1 贝叶斯判别法基本原理66-67
• 6.3.2 贝叶斯流体识别67-70
• 第7章 压裂产能预测方法研究70-99
• 7.1 压裂产能影响因素分析70-79
• 7.1.1 压后产能与测井曲线的关系70-75
• 7.1.2 压裂施工参数对产能的影响75-78
• 7.1.3 基于灰色关联分析法的压裂产能影响因素优选78-79
• 7.2 压裂产能神经网络预测模型79-83
• 7.2.1 神经网络模型样本的选择及数据的预处理79-80
• 7.2.2 基于GA-Elman神经网络的预测模型80-83
• 7.3 气水相对渗透率计算方法83-87
• 7.3.1 气水相渗曲线的筛选与分类84
• 7.3.2 气水相渗曲线的表征方法84-85
• 7.3.3 气水相渗曲线的归一化处理85-87
• 7.4 产能劈分方法87-91
• 7.4.1 KHK产能劈分方法87-90
• 7.4.2 实际应用90-91
• 7.5 多层合试压裂产能预测模型在苏里格地区的应用91-99
• 7.5.1 测试层段压裂产能的预测及误差分析91-94
• 7.5.2 未测试层段压裂产能的预测94-96
• 7.5.3 苏里格区产能分布特征96-99
• 第8章 结论与认识99-101
• 参考文献101-105
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果105-108
• 致谢108

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