一种基于测井复合参数的复杂岩性识别方法与流程

1.本发明涉及测井岩性识别技术领域，特别涉及一种基于测井复合参数的复杂岩性识别方法。


背景技术：

2.对于砂砾岩地层，细粉砂岩、砾岩交互沉积，砾石的含量和粒径的大小会影响测井曲线响应特征，测井曲线受岩性的影响远远大于受物性和含油气性的影响，因此，在不区分岩性的情况下，无法较好的将砾石含量较多的砂砾岩与砾石含量较少的细粉砂岩分开，将无法建立解释模型标准，使得计算的储层参数不能很好的反映储层特征，无法满足识别精度的要求。


技术实现要素：

3.（一）要解决的技术问题本发明提供一种基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，以克服现有技术中砂砾岩储层油水识别难，岩性识别的有效率较低等问题。
4.（二）技术方案为了解决上述问题，本发明提供一种基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，包括：步骤s1、 对地层钻井取芯，根据物性分析数据对岩芯进行深度归位并读取测井曲线值；所述测井曲线值包括：自然伽马gr、深侧向rd、声波时差ac、补偿中子cn和补偿密度den，使得岩芯深度与测井深度匹配；步骤s2、根据砂砾岩地层中补偿中子cn和补偿密度den曲线的变化规律，构建中子密度包络面积模型，并放大补偿中子和补偿密度对储层的响应；通过包络面积模型，计算包络面积cden；步骤s3、 分析测井曲线特征，引入粒度指数gi；步骤s4、以粒度指数gi为横坐标，以中子密度包络面积cden为纵坐标，以取芯样本数据做图版；步骤s5、建立步骤s4图版中两条边界线的方程组，根据方程组，实现自动岩性识别。
5.优选地，步骤s2具体包括：调整中子密度曲线的最大最小刻度值，使不同岩性的包络面积差异最大，计算电阻率声波的包络面积，公式如下：式中cden为补偿中子和补偿密度的包络面积，cn为补偿中子的测井曲线值，cn
max
和cn
min
分别为补偿中子曲线的最大最小刻度值，den是补偿密度的测井曲线值，den
max
和den
min
分别是补偿密度曲线的最大最小刻度值。
6.优选地，步骤s3具体包括：分析测井曲线特征，随着粒度的由粗变细，电阻率逐渐变小，自然伽马逐渐变大，声波时差逐渐变大，引入粒度指数gi，公式如下：式中gi为粒度指数，rd为深侧向电阻率，gr为自然伽马，ac为声波时差。
7.优选地，步骤s4包括：以gi为横坐标，以cden为纵坐标建立散点图，将所有取芯样本点数据分岩性投影在坐标系中，自左上至右下角，按照粒度大小，将岩性分为三类，即泥岩、细粉砂岩和砂砾岩。
8.优选地，步骤s5具体包括：图版中两条边界线的方程组包括：y1=4.66x1 12；y2=4.66x
2-25。
9.（三）有益效果本发明提供的基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，利用了自然伽马、声波时差、电阻率、补偿中子和补偿密度五种常规测井曲线的特征进行岩性识别，综合五种曲线对不同岩性的响应差异，与现有技术相比有效提高了岩性识别的准确率。
附图说明
10.图1为本发明实施例基于测井复合参数的复杂岩性识别方法的流程示意图；图2为本发明实施例岩性识别模型图版示意图；图3为x井取芯岩性与识别岩性对比图。
具体实施方式
11.以下结合具体实施例对本发明所述的一种针对砂砾岩地层岩性识别的方法做进一步阐述，以帮助本领域的专业技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、更准确和深入的理解；需要声明的是在具体实施例的描述都是示例性的，而并不意味着对本发明保护范围的限制，本发明的权利范围以限定的权利要求为准。采用本专利所描述的方法对莫里青伊59区块进行岩性识别，如图1所示，具体该基于测井复合参数的复杂岩性识别方法包括：步骤s1、对区块内的几口关键井的取芯进行岩芯归为，并读取对应深度的测井曲线值。所述测井曲线值包括：自然伽马gr、深侧向rd、声波时差ac、补偿中子cn和补偿密度den，使得岩芯深度与测井深度匹配；本步骤中，利用岩芯孔渗分析数据，对岩芯进行归位，并读取归位后的测井曲线值和岩性。
12.步骤s2、根据砂砾岩地层中补偿中子cn和补偿密度den曲线的变化规律，构建中子密度包络面积模型，并放大补偿中子和补偿密度对储层的响应；通过包络面积模型，计算包络面积cden；
其中，调整中子密度曲线的最大最小刻度值，使不同岩性的包络面积差异最大，并归一化量纲，cn的刻度范围确定为0-50，den的刻度范围确定为1.0-2.65g/cm3，计算cden公式如下：式中：cden为补偿中子和补偿密度的包络面积，cn为补偿中子的测井曲线值。
13.步骤s3、 分析测井曲线特征，引入粒度指数gi，应用读取的gr、rd、ac曲线值计算粒度指数gi，公式如下：式中gi为粒度指数，rd为深侧向电阻率，gr为自然伽马，ac为声波时差。
14.步骤s4、以粒度指数gi为横坐标，以中子密度包络面积cden为纵坐标，以取芯样本数据做图版；图2为不同岩性在坐标系中的分布图，在图2中可以看出，自左上至右下角，按照粒度大小，将岩性分为三类，即泥岩、细粉砂岩和砂砾岩。
15.步骤s5、建立步骤s4图版中两条边界线的方程组，根据方程组，实现自动岩性识别。
16.图版中两条边界线的方程组包括：y1=4.66x1 12；y2=4.66x
2-25。其中，y
1 代表泥岩和细粉砂岩之间的线性边界线；y
2 代表细粉砂岩和砂砾岩之间的线性边界线。
17.根据该方程组，可实现对岩性进行自动识别，最大程度提高岩性识别的准确性。
18.本发明利用了自然伽马、声波时差、电阻率、补偿中子和补偿密度五种常规测井曲线的特征进行岩性识别，综合五种常规测井曲线的变化特征，放大了岩性粒度变化引起的测井曲线相应差异，能有效的识别砂砾岩和普通砂岩。图3是利用本发明识别岩性与取芯岩性的对比图， 与现有技术相比有效提高了岩性识别的准确率。
19.本发明依据测井曲线建立复合参数岩性识别图版，可以较好的将砾石含量较多的砂砾岩与砾石含量较少的细粉砂岩分开，再分岩性建立物性、含油气性模型，提高了对储层有效性的评价。
20.以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。


技术特征：
1.一种基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，其特征在于，包括：步骤s1、 对地层钻井取芯，根据物性分析数据对岩芯进行深度归位并读取测井曲线值；所述测井曲线值包括：自然伽马gr、深侧向rd、声波时差ac、补偿中子cn和补偿密度den，使得岩芯深度与测井深度匹配；步骤s2、根据砂砾岩地层中补偿中子cn和补偿密度den曲线的变化规律，构建中子密度包络面积模型，并放大补偿中子和补偿密度对储层的响应；通过包络面积模型，计算包络面积cden；步骤s3、 分析测井曲线特征，引入粒度指数gi；步骤s4、以粒度指数gi为横坐标，以中子密度包络面积cden为纵坐标，以取芯样本数据做图版；步骤s5、建立步骤s4图版中两条边界线的方程组，根据方程组，实现自动岩性识别。2.如权利要求1所述的基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，其特征在于，步骤s2具体包括：调整中子密度曲线的最大最小刻度值，使不同岩性的包络面积差异最大，计算电阻率声波的包络面积，公式如下：式中cden为补偿中子和补偿密度的包络面积，cn为补偿中子的测井曲线值，cn
max
和cn
min
分别为补偿中子曲线的最大最小刻度值，den是补偿密度的测井曲线值，den
max
和den
min
分别是补偿密度曲线的最大最小刻度值。3.如权利要求1所述的基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，其特征在于，步骤s3具体包括：分析测井曲线特征，随着粒度的由粗变细，电阻率逐渐变小，自然伽马逐渐变大，声波时差逐渐变大，引入粒度指数gi，公式如下：式中gi为粒度指数，rd为深侧向电阻率，gr为自然伽马，ac为声波时差。4.如权利要求1所述的基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，其特征在于，步骤s4包括：以gi为横坐标，以cden为纵坐标建立散点图，将所有取芯样本点数据分岩性投影在坐标系中，自左上至右下角，按照粒度大小，将岩性分为三类，即泥岩、细粉砂岩和砂砾岩。5.如权利要求4所述的基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，其特征在于，步骤s5具体包括：图版中两条边界线的方程组包括：y1=4.66x1 12；y2=4.66x
2-25，其中，y
1 代表泥岩和细粉砂岩之间的线性边界线；y
2 代表细粉砂岩和砂砾岩之间的线性边界线。

技术总结
本发明涉及测井岩性识别技术领域，特别涉及一种基于测井复合参数的复杂岩性识别方法。该方法包括：对地层钻井取芯，根据物性分析数据对岩芯进行深度归位并读取测井曲线值；构建中子密度包络面积模型，并放大补偿中子和补偿密度对储层的响应；通过包络面积模型，计算包络面积CDEN；分析测井曲线特征，引入粒度指数GI；以粒度指数GI为横坐标，以中子密度包络面积CDEN为纵坐标，以取芯样本数据做图版；建立两条边界线的方程组，根据方程组，实现自动岩性识别。本发明提供的基于测井复合参数的复杂岩性识别方法，利用五种常规测井曲线的特征进行岩性识别，综合五种曲线对不同岩性的响应差异，有效提高了岩性识别的准确率。有效提高了岩性识别的准确率。有效提高了岩性识别的准确率。


技术研发人员：杨世和 安纪星 杨叶 刁乃峥 李灿 李金阳 王曦
受保护的技术使用者：中国石油集团测井有限公司
技术研发日：2021.07.27
技术公布日：2023/2/6