CN110196450A - 去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,该去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法包括:步骤1,进行敏感测井曲线优选;步骤2,进行敏感测井曲线的重构;步骤3,根据重构后的曲线构建综合分层曲线;步骤4,根据综合分层曲线对不整合面进行识别。该去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法明确了该区地层不整合期次和接触关系,有效识别出各级层序界面,从而建立了复杂超剥带精细地层结构,为圈闭描述和评价奠定了坚实的基础,对下一步勘探具有重要的指导意义。
Description
技术领域
本发明涉及油气田地质勘探领域,特别是涉及到一种去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法。
背景技术
复杂地层超剥带不整合面识别是油气地质勘探中一项重要的研究工作,不整合面的识别对超剥带地层油藏的分布规律、成藏主控因素的认识、勘探部署思路的确定具有重要的指导意义。
早期对不整合面的测井识别方法,主要是基于测井曲线的响应特征,对不整合面进行定性识别。测井曲线纵向分辨率高且测量连续,不整合面的发育时间以及上覆和下伏地层的物质组成、地层压实和成岩作用的差异等因素形成的地质突变现象,均可在测井曲线中得到反映,即在不整合面上、下测井曲线会出现突变,因此,在地震资料的宏观控制下,结合岩心、录井、露头等资料的综合分析,选取与不整合发育相关性好的声波时差、电阻率、自然伽马、自然电位、地层倾角等测井资料,定性识别不整合面。为此我们发明了一种新的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,解决了以上技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种针对第三系内部的多期不整合面的定量识别,应用于油田实际勘探过程中对不整合面进行识别,指导地层油藏的勘探部署的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法。
本发明的目的可通过如下技术措施来实现:去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,该去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法包括:步骤1,进行敏感测井曲线优选;步骤2,进行敏感测井曲线的重构;步骤3,根据重构后的曲线构建综合分层曲线;步骤4,根据综合分层曲线对不整合面进行识别。
本发明的目的还可通过如下技术措施来实现:
在步骤1中,结合研究区实际地质特征对常规测井曲线进行分析,基于测井曲线及其对应的地质意义,选取声波时差AC,感应电导率COND和自然伽马GR作为敏感测井曲线,来进行综合曲线的构建。
在步骤2中,GR曲线较好的反映了地层的岩性信息,主要是反映砂泥岩的信息;AC曲线不仅反映了地层孔渗特性,也附带着岩性数据的特征;COND曲线显示地层流体状况,以及反映地层岩性的类别;综合以上的信息,考虑使用这些常规的测井信息来构建新的测井曲线,用这些新的测井数据来划分地层界面:
ACCO=AC/COND
AG=AC/GR
CG=AC/GR
以上构建的测井曲线中,ACCO曲线不仅消除了岩性的影响,而且还综合反映了地层的孔渗情况以及地层流体的情况;AG曲线则反映了地层孔隙情况,CG则反映了地层的流体情况。
在步骤3中,进行测井数据归一化消除量纲的影响;采用最优分割法对重构的ACCO、AG以及CG三条曲线进行计算,找到最优分割点。
在步骤3中,
把n个有序样品分成k组,有种分法;其中,把n个有序样品分成k组后,使得各组内的样品之间的差异,即样品数据的离差平方和最小,而各组之间样品的差异最大的分法称为最优k分割法,相应的分割结果称为最优k分割;设每个深度点有m个测井参数,那么n个深度点的测井数据形成数据矩阵
式中:xij——第i个深度点第j个测井参数值;
计算层内变差矩阵D=[dij]n×n,其中
对n个有序采样点进行k分层的层内离差平方和S为
Sp(k;j1,j2,…,jk-2,jk-1)=Sp(k-1;j1,j2,…,jk-2)+dj+1,p
若
则j1,j2,k,jk-1为k分层的最佳k-1个分层点;
对于分割段数k,;预先给定一个小正数ε,当段内离差平方和满足Sp(k;j1,j2,…,jk-2,jk-1)<ε时得出的k就是最后分割的段数;或根据绘制的段内离差平方和与分段数之间的相关曲线变化的拐点来确定;此外,在最优分割序列中那些首先出现的分割点及在各级分割中出现次数较多的分割点,常常代表序列的间断,可作为确定最优分段数的辅助依据;
此外,在最优分割序列中那些首先出现的分割点及在各级分割中出现次数较多的分割点,常常代表序列的间断,可作为确定最优分段数的辅助依据。
在步骤3中,根据综合分层曲线对不整合面进行识别,有效去除了特殊岩性以及流体性质的影响,有效结合录井、测井信息,定量精确的识别不整合面的位置。
本发明中的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,利用敏感测井曲线重构的方法来进行不整合面的识别,有效去除了特殊岩性及流体性质对不整合面识别的影响,提出了一种操作简便、可在油田勘探部署中广泛应用的不整合面识别方法,消除了原来不整合面层识别对取心资料及分析测试资料的局限。可以定量对不整合面进行识别,提高了识别精度,对油田生产部署工作提供有利的指导。该方法主要适用于第三系内部的多期不整合包括Ⅰ级不整合(Ng/E),Ⅱ级不整合(Es2/Es3)以及Ⅲ级不整合(Es3/Es4s)等,对其他不整合面的识别具有一定的借鉴意义。应用该方法预测完成的不整合面定量识别结果,准确性较高,可为地层油藏勘探及井位部署提供有力的指导作用。
附图说明
图1为本发明的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法的一具体实施例的流程图;
图2为本发明的一具体实施例中针对不整合的定量识别方法效果图。
具体实施方式
为使本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举出较佳实施例,并配合附图所示,作详细说明如下。
目前对不整合面的测井识别方法,主要是利用适当的数学方法对测井资料进行处理,从而达到定量自动识别不整合面的目的。将有序的测井数据进行最优化分割,借助于数理统计中方差分析的概念,把离差平方和作为划分不整合面的指标。基于测井曲线及其对应的地质意义,通常选取三孔隙度曲线、电阻率曲线、自然伽马曲线和自然电位曲线,单条曲线特征不明显,因此可以综合多条敏感曲线,将曲线进行重构,提取其中反应不整合面信息的数据,同时还能够去除由于特殊岩性或流体性质影响造成的干扰信息,形成综合曲线,进而对不整合面进行定量的识别。从常规测井曲线出发,形成了一种操作简便、适于生产部署的不整合面识别方法。
地质作用在测井曲线上存在一定的响应特征,或以孔渗的变化来体现,或以岩石颗粒密度的变化来体现,或以孔隙流体类型的变化来体现,因此在研究地层沉积现象以及地层界面位置时,测井数据成为了一项重要的研究依据。
在地层界面处,地层岩石类型往往会发生改变,如果发生地壳的抬升或下降,发生风化剥蚀等作用,形成地层不整合结构,地层内部的孔渗情况也会发生改变,因此,基于测井曲线及其对应的地质意义,在利用测井曲线划分超剥带地层时,需要选用敏感曲线综合分析来进行划分。
但是当测井数据划分地层界面,在遇到岩性突变时,或是流体性质突变时,分层曲线就会受到较大的影响,划分出的层界面位置就会出现较大的偏差,因此,考虑使用敏感曲线重构的方法来去除特殊岩性及流体性质的影响。敏感曲线经过重构之后,得到新的曲线,既能够充分反映地层不整合结构的信息,又能够消除地层界面附近,特殊岩性或流体性质突变造成的影响。
将重构后的曲线进行归一化处理,利用最优分割方法,构建综合分层曲线。利用综合分层曲线,定量识别出不整合面的位置。
如图1所示,图1为本发明的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法的流程图。
在步骤101,敏感测井曲线优选:结合研究区实际地质特征对常规测井曲线进行分析,地质作用在不同的测井曲线上存在一定的响应特征,在地层界面处,地层的岩石类型,孔渗特征及流体性质等都会发生改变,不同的测井曲线对地层界面的反应敏感性也有差异,因此,基于测井曲线及其对应的地质意义,选取AC,COND和GR作为敏感测井曲线,来进行综合曲线的构建。
表1测井曲线对应的地质意义
曲线名称 | 地质意义 |
AC | 反映地层岩性、孔渗特征 |
COND | 反映流体性质、地层岩性 |
GR | 反映地层岩性,主要反映泥质含量 |
在步骤102,敏感测井曲线的重构:GR曲线较好的反映了地层的岩性信息,主要是反映砂泥岩的信息;AC曲线不仅反映了地层孔渗特性,也附带着岩性数据的特征;COND曲线可以显示地层流体状况,也可以反映地层岩性的类别。综合以上的信息,考虑使用这些常规的测井信息来构建新的测井曲线,用这些新的测井数据来划分地层界面。
ACCO=AC/COND
AG=AC/GR
CG=AC/GR
以上构建的测井曲线中,在理论上,ACCO曲线不仅消除了岩性的影响,而且还综合反映了地层的孔渗情况以及地层流体的情况;AG曲线则反映了地层孔隙情况,CG则反映了地层的流体情况。(重构的目的是消除特殊岩性及流体性质的影响,同时保留识别不整合面的有效地层信息,重新构建的新的变量名称没有具体含义)
在步骤103,重构后的曲线构建综合分层曲线
3-1.测井数据归一化消除量纲的影响
3-2.最优分割法
把n个有序样品分成k组,可有Cnk--11种分法。其中,把n个有序样品分成k组后,使得各组内的样品之间的差异(样品数据的离差平方和)最小,而各组之间样品的差异最大的分法称为最优k分割法,相应的分割结果称为最优k分割。设每个深度点有m个测井参数,那么n个深度点的测井数据形成数据矩阵
式中:xij——第i个深度点第j个测井参数值。
计算层内变差矩阵D=[dij]n×n,其中
对n个有序采样点进行k分层的层内离差平方和S为
Sp(k;j1,j2,…,jk-2,jk-1)=Sp(k-1;j1,j2,…,jk-2)+dj+1,p
若
则j1,j2,k,jk-1为k分层的最佳k-1个分层点。
对于分割段数k,可以预先给定一个小正数ε,当段内离差平方和满足Sp(k;j1,j2,…,jk-2,jk-1)<ε时得出的k就是最后分割的段数;也可以根据绘制的段内离差平方和与分段数之间的相关曲线变化的拐点来确定。此外,在最优分割序列中那些首先出现的分割点及在各级分割中出现次数较多的分割点,常常代表序列的间断,可作为确定最优分段数的辅助依据。
此外,在最优分割序列中那些首先出现的分割点及在各级分割中出现次数较多的分割点,常常代表序列的间断,可作为确定最优分段数的辅助依据。
在步骤104,不整合面的识别:根据综合分层曲线对不整合面进行识别,有效去除了特殊岩性以及流体性质等的影响,有效结合录井、测井信息,定量精确的识别不整合面的位置。
如图2所示,图2为本发明的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法的应用实例。
在应用本发明的一具体实施例中,研究对象为A凹陷的盆缘地层超剥带层序地层界面,通过地质资料的综合分析认为该地区馆陶组和沙三段之间存在Ⅰ级不整合界面。研究区已钻井测井资料比较齐全,可以利用其进行不整合界面的定量识别。利用重构后的测井曲线构建的综合分层曲线,有效排除了特殊岩性以及流体性质等因素的干扰,有效识别出了Ⅰ级、Ⅱ级和Ⅲ级不整合,实现了对超剥带地层层序界面的定量识别。通过本项目研究,明确了该区地层不整合期次和接触关系,有效识别出各级层序界面,从而建立了复杂超剥带精细地层结构,为圈闭描述和评价奠定了坚实的基础,对下一步勘探具有重要的指导意义。
Claims (6)
1.去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,其特征在于,该去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法包括:
步骤1,进行敏感测井曲线优选;
步骤2,进行敏感测井曲线的重构;
步骤3,根据重构后的曲线构建综合分层曲线;
步骤4,根据综合分层曲线对不整合面进行识别。
2.根据权利要求1所述的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,其特征在于,在步骤1中,结合研究区实际地质特征对常规测井曲线进行分析,基于测井曲线及其对应的地质意义,选取声波时差AC,感应电导率COND和自然伽马GR作为敏感测井曲线,来进行综合曲线的构建。
3.根据权利要求2所述的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,其特征在于,在步骤2中,GR曲线较好的反映了地层的岩性信息,主要是反映砂泥岩的信息;AC曲线不仅反映了地层孔渗特性,也附带着岩性数据的特征;COND曲线显示地层流体状况,以及反映地层岩性的类别;综合以上的信息,考虑使用这些常规的测井信息来构建新的测井曲线,用这些新的测井数据来划分地层界面:
ACCO=AC/COND
AG=AC/GR
CG=AC/GR
以上构建的测井曲线中,ACCO曲线不仅消除了岩性的影响,而且还综合反映了地层的孔渗情况以及地层流体的情况;AG曲线则反映了地层孔隙情况,CG则反映了地层的流体情况。
4.根据权利要求3所述的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,其特征在于,在步骤3中,进行测井数据归一化消除量纲的影响;采用最优分割法对重构的ACCO、AG以及CG三条曲线进行计算,找到最优分割点。
5.根据权利要求4所述的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,其特征在于,在步骤3中,
把n个有序样品分成k组,有种分法;其中,把n个有序样品分成k组后,使得各组内的样品之间的差异,即样品数据的离差平方和最小,而各组之间样品的差异最大的分法称为最优k分割法,相应的分割结果称为最优k分割;设每个深度点有m个测井参数,那么n个深度点的测井数据形成数据矩阵
式中:xij——第i个深度点第j个测井参数值;
计算层内变差矩阵D=[dij]n×n,其中
对n个有序采样点进行k分层的层内离差平方和S为
Sp(k;j1,j2,…,jk-2,jk-1)=Sp(k-1;j1,j2,…,jk-2)+dj+1,p
若
则j1,j2,k,jk-1为k分层的最佳k-1个分层点;
对于分割段数k,;预先给定一个小正数ε,当段内离差平方和满足Sp(k;j1,j2,…,jk-2,jk-1)<ε时得出的k就是最后分割的段数;或根据绘制的段内离差平方和与分段数之间的相关曲线变化的拐点来确定;此外,在最优分割序列中那些首先出现的分割点及在各级分割中出现次数较多的分割点,常常代表序列的间断,可作为确定最优分段数的辅助依据;
此外,在最优分割序列中那些首先出现的分割点及在各级分割中出现次数较多的分割点,常常代表序列的间断,可作为确定最优分段数的辅助依据。
6.根据权利要求1所述的去除特殊岩性及流体性质影响的不整合面识别方法,其特征在于,在步骤3中,根据综合分层曲线对不整合面进行识别,有效去除了特殊岩性以及流体性质的影响,有效结合录井、测井信息,定量精确的识别不整合面的位置。
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