岩石物理相的测井精细解释方法及应用.ppt

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1、岩石物理相的测井精细解释及应用,西南石油学院国家重点实验室2005年10月24日,主讲:刘红歧,主要内容,1、岩石物理相的概念 2、研究进展3、岩石物理相研究内容4、岩石物理相的表征方法5、岩石物理相的划分,1、岩石物理相的概念（Petrophysical Facies),1.1概念的提出,上世纪70年代由Schlumberger国际服务公司率先以测井精细解释为主导技术的油藏描述技术（Resevoir Description Technology)。这一技术首次将地质、测井、地震、生产测试等油田技术紧密地结合起来，以油藏地质体为研究对象，综合运用以上技术，对油藏的几何形态、储层的地质特征、流体

2、的性质以及油藏的空间展布进行多学科综合研究，最终给出油藏的三维可视化模型。油藏描述概念的提出和油藏描述技术应用不仅提高了油田勘探和开发的水平，提高了油田的经济效益，也同时为油田工程师和油田科研人员提供了系统化的研究思路；此外随着油藏描述技术的应用与不断发展，也极大地加速了相关学科的发展和应用，也催生了新的概念和学科。图1给出了学道油藏描述技术流程图,引自熊绮华等现代油藏描述技术及其应用石油学报（1994）增刊,岩石物理相,从这个流程图中可以看出，岩石物理相是岩相、储集相以及成岩模型的综合反映，是油藏描述中不可缺少的一个环节。,1、岩石物理相的概念（Petrophysical Facies),1

3、.2岩石物理相,通过油藏描述技术的研究发现，储层属性的好坏往往不决定于单一的因素，并且也不是一成不变的，而是各种地质条件，包括沉积作用、成岩作用、后期构造改造作用等因素综合作用的结果，同时还将随着油田开发程度的提高而不断地变化。而储层属性的变化最直接的反映在岩石物性的变化，可以说岩石物性是储层属性的宏观的基本单元，基于此，由石油大学熊绮华教授提出了“岩石物理相”的概念。熊教授认为“岩石物理相是多种地质作用形成的成因单元，它是沉积微相、成岩储集相、后期构造改造等作用的综合效应，它最终表征为现今的孔隙几何学特征孔隙模型。,2、国内外研究现状,1992年，美国学者等人在对Texas沃克县樱桃组的砂岩

4、相和粉砂岩相的研究中提出在单井剖面上划分岩石物理岩类，并将其中的砂岩相和粉砂岩相分为三种岩石物理岩类，进行储集评价；1990年，石油天然气总公司的徐建山将岩相（Lithofacies)称之为岩石物理相，并指出由单纯的沉积环境分析向沉积相与岩石物理相结合的分析将是（未来在储层研究中）值得注意的发展趋势。1994年，石油大学熊绮华教授等将岩石物理相定义为：岩石物理相是沉积作用、成岩作用和后期构造作用的综合效应，它最终表现为现今的孔隙几何学特征孔隙模型。熊教授同时详细阐明了岩石物理相研究中的两大要素、表征参数和相应的研究思路和研究方法。姚光庆等（1995)、吕晓光等（1997)、戴厚柱（1998)、

5、郭燕华等（2000)、程会明等（2002)、代金友等（2003)等也都相继开展了这方面的研究，他们的研究主要涉及岩石物理相的研究内容、岩石物理相的分类,3、岩石物理相的表征方法,岩石物理相的表征方法有4种类型的参数：1、岩石骨架参数：矿物成份，颗粒大小与分布，分选，磨圆度，胶结等结构特征参数 2、孔隙网络特征：孔隙类型，孔喉大小、孔喉配位数、迂曲度以及毛管压力曲线特征等表征孔喉网络的参数3、孔隙内黏土矿物敏感性特征：黏土矿物成份，产状，组合类型、含量以及流体通过时引起的储层孔隙结构变化的敏感性4、孔隙表面特征：粗糙度、润湿性等,4、岩石物理相的研究内容,主要涉及以下内容，包括4种类型的参数：沉

6、积相和沉积微相的研究成岩储集相的研究岩石物理相的微观孔隙结构孔隙表面特征：粗糙度、润湿性等岩石骨架参数：矿物成份，颗粒大小与分布，分选，磨圆度，胶结等结构特征参数 孔隙网络特征：孔隙类型，孔喉大小、孔喉配位数、迂曲度以及毛管压力曲线特征等表征孔喉网络的参数孔隙内黏土矿物敏感性特征：黏土矿物成份，产状，组合类型、含量以及流体通过时引起的储层孔隙结构变化的敏感性岩石物理相的分类岩石物理相的平面展布,4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究 沉积相和沉积微相的研究是地质研究的基础，沉积微相研究的方法也由原先的定性向半定量，定量化，自动化的方向发展。要实现沉积微相定量自动化的划分就必须

7、借助于测井资料。实际上，早在1979 年，O Serra 就提出了电相(electro-face)的概念，从而在测井和地质这个学科间架起了一座相互沟通的桥梁，使得利用测井资料研究沉积相和沉积微相成为可能。随着计算机技术的迅速发展,沉积微相的研究逐渐定量化。利用测井资料划分沉积微相属于人工智能的范畴，从大的分类来看,可以分为2 种:一种是无监督信号的模式识别方法,如马世忠等人，提出的定量自动识别测井微相的数学方法;另一种是有监督信号的模式识别方法,如冉启全等人，提出的利用神经网络模式识别测井微相的方法。大量的油田资料表明,最能反映沉积微相特征的常规测井资料是自然电位(SP)、自然伽马(GR)和微

8、电阻率曲线。,4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究 可参考的最新的文献主要由：冉启全,李仕伦，李元元.用神经网络模式识别沉积微相.石油勘探与开发，1995，22(2)文政，雍世和,，王中文.应用测井资料定量识别沉积微相.沉积学报 1996；14(1)马世忠，黄孝特，张太斌.定量自动识别测井微相的数学方法.石油地球物理勘探，2001；35(5)刘红歧，彭仕宓，夏宏泉等 测井曲线元数学特性及沉积微相定量识别 中国海上油气，2004；16(6),4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究沉积微相的自动判别,常见的测井曲线形态通常分为钟形、箱形、漏斗形、指形，齿化及复

9、合形。可以通过一些参数描述各分层内曲线（主要是岩性曲线）的形态特征，再根据其沉积相和沉积亚相类型判断微相，这些参数主要是：岩性、曲线的比幅度、曲线的方差、曲线的斜率等参数,4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究测井曲线形态特征分析,1.岩性 岩性是划分沉积微相的主要依据，因此首先要初步地估算岩性类型。通常根据GR或SP曲线，按照常规的计算泥质含量的方法，确定岩性，当然这样确定的岩性并不是很准确，只是起到指示沉积微相的作用。2.曲线的比幅度 是指曲线的幅度与其厚度的比，显然指形曲线的比幅度应该较大，其它形态相对较小。此外比幅度也在一定程度上反映岩性的变化。实际计算时，分别寻找层

10、内最大和最小值，以是GR曲线为例，最小值与厚度的比定义为左比幅度，最大值与厚度的比定义为右比幅度。显然左比幅度越大，粒度越粗；相反，粒度变细。,4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究测井曲线形态特征分析,3.曲线的方差 曲线的实际上反映了粒度的分选性。如果粒度分选好，物性变化不大，测井曲线则近似为直线，测井数据的均值主要集中在曲线元的中部，只有顶底数据与均值偏差大一些，因此方差较小。这种情形对应了箱形曲线元。如果粒度分选性差，说明物性变化较大，反映到测井曲线上，则有一定的起伏，曲线元可能为漏斗形、钟形或者指形，其测井数据相对分散，有相当一部分数据点远离均值，必然导致方差较大。

11、实际的计算表明，大段的泥岩层，其方差是各种沉积环境中最小的，对应于河道间、支流间湾或三角洲泥的沉积。,4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究测井曲线形态特征分析,4.曲线的斜率 曲线的斜率识别曲线形态最重要的参数，表1给出了钟形、漏斗形、箱形和指形的斜率特征。斜率分为上斜率，上斜率是从本段内起始点到中点，这段曲线内，连续递减或递增变化最大的一段曲线的斜率。这一变化反映了曲线整体的变化趋势，斜率并不是局限于两个点之间的变化，而是反映指示曲线的总体变化规律。同理，下斜率则从中点到最后一个点开始计算。,4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究沉积微相的自动判别,表1

12、是以GR曲线为例，对于几种常见的曲线形态，计算以上参数。对于钟形，上段曲线变化平缓，下部变化剧烈。漏斗形则恰恰相反，箱形和指形曲线两个斜率近似相等。表1中曲线的共同特征是上斜率都是负值，下斜率都是正值。如果曲线为GR曲线，斜率负值表示岩性变粗，正韵律，如果曲线为电阻率曲线则相反。,4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究自动化分沉积微相,5.自动划分沉积单元和沉积微相的步骤根据以上的研究，自动划分沉积微相的步骤是：选择分层的曲线，一般选择GR、SP或微电极曲线；给定分层的一些初始参数；自动分层；分层深度调整；（如果有小层分层数据则以上几步省略）曲线形态特征刻画；估算岩性；划分沉

13、积微相。,4、岩石物理相的研究内容,4.1 沉积相和沉积微相的研究自动化分沉积微相实例,6.自动划分沉积微相的实例 苏里格气田主要产气层段位于二叠系的石盒子组和山西组。其中山西组和石盒子。其沉积特征如下：山西组是一套以分流河道为主的砂泥岩沉积，夹煤层。岩性为细砂岩、中砂岩，泥质常含不规则条带及保存完好的化石，厚度在40m左右。下石盒子组主要为一套河流三角洲相沉积，岩性为浅灰色含砾粗砂岩、灰灰白色中粗砂岩及灰绿色长石砂岩。厚度为140160m左右。,4、岩石物理相的研究内容,4.2 成岩储集相研究,成岩储集相是指影响储层性质的某种或几种成岩作用和其特有的储集空间（缝、孔、洞）的组合。成岩储集相的

14、研究包括对成岩作用、成岩阶段划分、成岩序列以及成岩模式的研究，最后再根据成岩参数，如视胶结率（pc)，微孔隙率（mp)，成岩系数以及孔隙度（）和渗透率(k)等参数对成岩储集相进行划分。,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构,前面已经说明岩石物理相是沉积作用、成岩作用的研究以及成岩后期构造作用的综合反映，因此现今的孔隙结构的几何特征就是以上要素综合效应的具体体现。应该根据岩心和露头的观察结果，划分储层的孔隙类型，吼道类型及其组合类型。一般根据毛管压力曲线可以计算出16项孔隙结构参数。主要是以下几种：4.3.1 反映孔喉大小的参数 排驱压力、中值压力、最大进汞饱和度、最大连通

15、孔喉半径、平均孔喉半径4.3.2 放映吼道分选的参数 粒度分选系数、相对分选系数、歪度、孔喉配位数,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构,成岩储集相是指影响储层性质的某种或几种成岩作用和其特有的储集空间（缝、孔、洞）的组合。成岩储集相的研究包括对成岩作用、成岩阶段划分、成岩序列以及成岩模式的研究，最后再根据成岩参数，如视胶结率（pc)，微孔隙率（mp)，成岩系数以及孔隙度（）和渗透率(k)等参数对成岩储集相进行划分。,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构 基于相控建模的微观孔隙结构参数测井解释模型,苏里格气田苏6区块砂岩储层主要为水下分流河道微相、河

16、口坝微相和远砂坝微相。储层的沉积环境决定了其孔、渗性能的好坏，所以利用沉积相对储层孔隙结构参数进行定量表征进行约束，则更能够反映储层孔隙结构的真实空间展布规律。把渗透率与毛管压力曲线特征参数分别进行非线性单相关分析，结果表明孔喉大小和喉道分选程度是影响苏里格气田储层孔渗性的主要因素，包括排驱压力(Pd)、最大孔喉半径(Rd)，平均孔喉半径(Rm)，孔喉半径均值(Dm)和分选系数(Sp)等参数，分析结果见表2。,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构 基于相控建模的微观孔隙结构参数测井解释模型,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构 基于相控建模的微观孔隙

17、结构参数测井解释模型,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构 基于相控建模的微观孔隙结构参数测井解释模型,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构 基于相控建模的微观孔隙结构参数测井解释模型,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构 基于相控建模的微观孔隙结构参数测井解释模型,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构 基于相控建模的微观孔隙结构参数测井解释模型,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构 基于相控建模的微观孔隙结构参数测井解释模型,4、岩石物理相的研究内容,4.3 岩石物理相的微观孔隙结构

18、 基于相控建模的微观孔隙结构参数测井解释模型,利用GridStat三维建模软件，对上述微观参数的空间分布特征进行了研究。首先根据相控模型计算了工区内所有井的微观参数值，构成基本的三维数据体，采用Kriging方法进行井间参数预测，然后绘制了各参数的三维模型和各个方向的剖面图,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,图6-15 苏里格气田孔隙类型分布图,4、表征参数研究,根据储层砂岩的压汞法测定的微观孔喉参数特征及压汞典线特征，将工区储层微观孔隙结构分为4类。,岩石物理相表征的参数 主要参数包括：4.1 泥质含

19、量(V sh)，粒度中值(Md)泥质含量和粒度中值主要反映储层的岩石相特征4.2 孔隙度()，渗透率(k)孔隙度、渗透率反映储层的物性特征 4.3 FZI(流动带指标)值 反映储层的微观孔隙结构特征。FZI 的确定方法及地质意义如下：（根据Kozeny Carman 关系式）,4、表征参数研究,式中k：渗透率,m2;：有效孔隙度;Fs：形状因子;t：弯曲度;：单位颗粒的比表面。令,4、表征参数研究,Gc 为一表征孔隙结构的参数,研究结果表明,束缚水饱和度Swi、比表面Sgv与FZI 关系密切,FZI(m)是把结构和矿物地质特征结合起来判定不同孔隙几何相的一个参数。,将上面的算式整理就可以得到如

20、下的FZI与渗透率和有效孔隙度的关系式：,4、表征参数研究,岩石物理相表征的参数 泥质含量、粒度中值、孔隙度、渗透率等宏观参数的测井解释相控测井解释模型 对岩心分析的孔隙度和渗透率资料统计表明，发现工区孔渗参数分区分带性很强，物性分布是受沉积相控制的，因此，可对于孔渗参数，在完成测井资料标准化、岩心测井资料归位的基础上，将岩芯分析孔隙度与补偿中子，岩性密度，声波时差三条曲线分别按照综合和分沉积微相的思路建立孔隙度解释模型。,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,4、表征参数研究,5、岩石物理相的划分,5.1

21、 岩石物理相的命名采用沉积微相、成岩储集相及孔喉大小综合命名法5.2 岩石物理相的分类多采用模糊数学和聚类分析的方法 这里简述模糊优化理论，进行储层岩石物理相研究的综合划分。设有m 个评价参数，aij为j 个单元的第i 个评价因素的指标特征量。表征岩石物理相的参数可以分为越大越好型和越小越好型两类，对于k，FZI，Md 等越大越好型参数应用以下相对隶属度公式来描述,5、岩石物理相的命名与分类,式中rij j 个单元的第i 个评价因素的指标隶属度；max aij 为第i 个指标特征量的最大值。对于Vsh等越小越好型参数可先取其倒数，然后再用下面的式子计算其对于优的隶属度。即式中aij为aij的倒

22、数。各项指标的权重向量为：W=(W1，W2，Wm)T(9)Wi 为第i 项指标(参数)的权重，i=1，2，m。,5、岩石物理相的划分,上式即为求得的模糊优化综合指标，以此可以进行储层岩石物理相的划分。5.4 应用实例 苏里格气田为扇三角洲产物。储层孔隙度10%23%；渗透率最低0.015 10-3m2，最高达几千毫达西 研究结果表明，相同的岩性相对应于较大范围的物性参数值，存在不同的岩石物理相。以后钻的16口取心检查井资料进行研究，对岩心进行归位处理后，统计530 多个自然层或层内相对均质段的各项参数平均值,并对照岩心分析其主要岩石类型应用式(5)计算各自然层或层内相对均质段的FZI 值。在此

23、基础上，采用模糊优化理论进行储层岩石物理相的综合划分。考虑不同参数贡献大小不同，对标准化处理后的k，FZI，Md，Vsh,分别赋予权值 0.3，0.3，0.1，0.1 和0.2。在微机上编程计算，计算结果结合储层岩石相分析划分为5 类岩石物理相。,5、岩石物理相的划分,上式即为求得的模糊优化综合指标，以此可以进行储层岩石物理相的划分。5.3 应用实例 苏里格气田为扇三角洲产物。储层孔隙度10%23%；渗透率最低0.015 10-3m2，最高达几千毫达西 研究结果表明，相同的岩性相对应于较大范围的物性参数值，存在不同的岩石物理相。以后钻的16口取心检查井资料进行研究，对岩心进行归位处理后，统计5

24、30 多个自然层或层内相对均质段的各项参数平均值,并对照岩心分析其主要岩石类型应用式(5)计算各自然层或层内相对均质段的FZI 值。在此基础上，采用模糊优化理论进行储层岩石物理相的综合划分。考虑不同参数贡献大小不同，对标准化处理后的k，FZI，Md，Vsh,分别赋予权值 0.3，0.3，0.1，0.1 和0.2。在微机上编程计算，计算结果结合储层岩石相分析划分为5 类岩石物理相。,什么是岩石物理相？岩石物理相的研究涉及哪些内容？简述相控建模的原理？为什么要进行相控建模？如何定量地表征岩石物理相？简述模糊判别划分岩石物理相的方法？岩石物理相的在你的工作中有哪些应用？（你的答案不要局限于以上内容）,思考题,敬请指正谢谢大家,