基于灰色关联与层次分析的脆性指数预测方法——以准噶尔盆地吉木萨尔凹陷芦草沟组致密储层为例
Method for brittleness index prediction based on grey correlation and analytic hierarchy process:A case study of the tight reservoirs in the Lucaogou Formation of the Jimusaer Sag,Junggar Basin
通讯作者: 张镇(1990-),男,新疆油田公司油气田开发(地质)专业工程师,工商管理硕士,地质勘探学士。Email:hs_zhz@petrochina.com.cn
第一作者:
责任编辑: 叶佩
收稿日期: 2022-05-20 修回日期: 2023-03-21
基金资助: |
|
Received: 2022-05-20 Revised: 2023-03-21
吉木萨尔凹陷致密储层因储层物性差,需要水力压裂才能获得工业油流。开展对应的岩石力学特性研究及脆性评价可为水力压裂工艺提供参考依据。本文通过三轴力学试验获得吉木萨尔致密地层的力学特性。开展脆性指数的测井敏感性相关性分析,确定对岩石脆性潜在敏感的测井参数,依据灰色关联理论,确定敏感参数的初始序列并对筛选的参数归一化处理,继而将筛选出的敏感参数对脆性指数潜在敏感性进行量化关联分析,获得各参数对脆性指数的关联度大小,确定各关联度的次序。在此基础上,基于层次分析法构造敏感参数的两两比较判断矩阵,确定权重向量,构建了脆性指数与敏感参数间的函数关系模型,从而建立了新的脆性指数预测模型,将测井模型与基于力学特性的脆性模型、室内测试的脆性指数进行比较。研究表明:吉木萨尔致密地层具有较强的脆性特征,基于全过程应力—应变曲线表征的综合脆性指数符合实际岩石的脆性特征:灰色关联法确定的对脆性指数敏感的测井参数的关联度大小的顺序依次为自然伽马(GR)、电阻率(Rt)、密度(ρ)、中子(CNL)、声波时差(ΔT);层次分析法构建的新预测模型中上述敏感参数的权重系数分别是0.33、0.22、0.18、0.16、0.11;将该法应用于吉木萨尔芦草沟组,预测的脆性指数与实验室测试的相对比,能够较真实地反映实际地层的脆性,吻合度高。试油结果表明,米采油指数与脆性指数呈正比,脆性指数高的层段,压裂后的产能高。因此,新方法为脆性指数预测提供了新的思路,为储层的压裂改造提供了参数指导。
关键词:
Owing to the poor physical properties,the tight reservoirs in the Jimusaer Sag can yield industrial oil flow only through hydraulic fracturing.The research on mechanical properties and the brittleness assessment of rocks can provide a certain reference for hydraulic fracturing.This study obtained the mechanical properties of the tight strata in the Jimusaer sag using triaxial mechanical tests and determined the log parameters potentially sensitive to rock brittleness by analyzing the correlation between the sensitivity of the brittleness index and logs.Then,based on the grey correlation theory,this study determined the initial sequence of sensitivity parameters and normalized the parameters selected.Then,it quantitatively correlated the selected parameters with the potential sensitivity to the brittleness index and determined the degrees of correlation and their order.On this basis,this study established a matrix for the pair-wise comparison of the sensitivity parameters using the analytic hierarchy process (AHP) and determined the weight vector.Then,it established the functional relationship model between the brittleness index and the sensitivity parameters,thus developing a new prediction model for the brittleness index.Finally,this study compared the log models with the brittleness model established based on mechanical properties and the brittleness index determined through laboratory tests.The study results are as follows.The tight strata in the Jimusaer Sag have high brittleness,and the comprehensive brittleness index characterized using the whole-process stress-strain curve agreed with the actual brittleness characteristics of rocks.The degree of correlation of the sensitivity parameters determined using the grey correlation method was in the order of natural gamma-ray(GR)>resistivity(Rt)>density(ρ)>neutron(CNL)>sonic interval transit time(ΔT),which had a weight coefficient of 0.33,0.22,0.18,0.16, and 0.11,respectively in the new prediction model.The prediction method proposed in this study was applied to the Lucaogou Formation in the Jimusaer Sag.Compared with that determined through laboratory tests,the brittleness index predicted can reflect the actual brittleness of the formation,exhibiting a high consistency.As shown by the results from well tests,the productivity index of oil was proportional to the brittleness index,and a higher brittleness index was associated a high production capacity after fracturing.Therefore,the new method provides a new approach to brittleness index prediction and guides the parameter selection for the fracturing of reservoirs.
Keywords:
本文引用格式
刘庆, 张镇, 杨帅, 李枫凌.
LIU Qing, ZHANG Zhen, YANG Shuai, LI Feng-Ling.
0 引言
在致密储层开采中,岩石的脆性指数反映了岩石破裂的难易程度,对于脆性并没有一个统一的定义。通常认为,脆性指数高的地层,内部的天然裂缝网络越发育,能够形成复杂的裂缝网络。目前获取脆性指数的方法总体分为两类,即室内测试与测井预测。室内测试法主要依据岩石力学试验,如单轴、三轴试验,静态弹性参数测试及矿物测试分析[4⇓-6]。尽管室内测试可以获得精确的脆性指数,但测试流程繁琐、依赖钻孔取心、测试费用昂贵,并且无法获得连续的脆性指数剖面。相比之下,测井预测方法的流程简单,花费的物力较少,获得的数据也能够真实接近岩石的脆性特征。测井预测法主要分为矿物组分法和弹性参数法。矿物组分法利用测井方法计算地层的石英、方解石等脆性矿物的含量,进而获得脆性指数。而弹性参数法则通过纵、横波时差转换和密度测井资料,获得杨氏模量和泊松比,然后得到脆性指数。矿物组分法受组分矿物计算的精度的影响,存在一定的局限性。弹性参数法则需要横波资料,然而油田现场并非所有井都有横波测井资料,因此该方法也难以全面推广。灰色关联法本质上是用有限数列解决无限空间问题,以获得系统内各因素的关联度,从而可知各因素对目标函数的重要程度,进而避免人为确定各因素指标权重的主观性[7⇓-9]。近年来,灰色关联法在致密砂岩油藏压后产量预测、油藏开发方案优选方面有研究,而在脆性指数预测方面研究较少。层次分析法(AHP)是一种把复杂问题中的各因素通过划分为相互联系的有序层次且支持多准则决策的方法,在可压裂性评价方面应用较多[10-11],目前在脆性指数预测方面也逐步有少量应用。而将灰色关联理论与层次分析法结合预测脆性指数目前还没有相关研究。
本文以准噶尔盆地吉木萨尔凹陷芦草沟组地层为例,基于常规测井资料,首先将测井参数与脆性指数进行相关性分析,从定性的角度筛选出对脆性指数敏感的参数;紧接着通过灰色关联法确定敏感参数的初始序列,从定量的角度获得潜在敏感参数与脆性指数的关联度大小,获得对脆性指数敏感程度的排序;进而基于层次分析法构造两两判断矩阵,确定权重向量,构建脆性指数与敏感测井参数的函数关系模型;最终建立新的脆性指数预测模型,以实现对脆性指数的连续预测。将上述方法应用于实际井中,将预测的结果与实验室测试结果对比,并借助水力压裂过程中的微震监测结果辅助分析,证实该方法可以精确地预测脆性指数,为致密储层水力压裂提供参数依据。
1 研究区地质概况及储层特征
图1
芦草沟组地层平均孔隙度为14.3%,平均渗透率为0.1 mD(图2),为典型的致密储层。
图2
2 现有脆性评价方法统计分析
目前脆性指数评价方法可分为5大类,共有22种方法(表1),总体来讲,主要是通过实验室分析与测井预测两种途径获得[14⇓⇓-17]。BI1~BI16主要通过岩石力学实验获取,依据岩石压裂后的特征及压裂过程中的测量数据进行评价,尽管这种方式会比较准确,但对于产层较多、较薄的致密储层,对每个小层的岩心样品进行实验测量需要昂贵费用与较长周期,同时实验获得的结果不连续,这种方法存在较大局限。BI17~BI18既可通过实验测试也可利用测井资料预测获得,BI19是通过测井资料预测获得,BI20~BI22可通过XRD测试或者矿物含量测井获得。虽然测井预测方法存在一定多解性,但因测井数据具有连续性强、分辨率高的特点,实际过程中可以将多解性减少到可接受的范围。因此,相比于室内试验,这类预测方法具有经济、实效与精度高的优势。
表1 现有脆性指数评价方法统计
Table 1
原理分类 | 公式 | 变量说明 | 获取方法 |
---|---|---|---|
基干硬度或坚固性 | BI1= (Hm - H)/K | H为硬度,GPa;Hm为微观硬度,GPa;K为体枳模量,GPa | 硬度测试 |
BI2 = H/KIC | KIC为断裂韧性,MPa·m1/2 | 硬度和韧性测试 | |
BI3 = HE/ | E为静态杨氏模量,GPa | 陶质材料测试 | |
BI4=qσc | q为直径小于0.6 mm碎屑百分比,%;σc为抗压强度,MPa | 兽氏冲击实絵 | |
BI5 = c/d | c为裂纹长度,μm;d为韦氏测试特定载荷下贯入尺寸,μm | 贯入实验 | |
BI6= tdec/tinc | tdec为平均载荷减少时间,s;tinc为平均载荷增加时间,s | ||
BI7 = Fmax/P | Fmax为试件所受最大载荷,kN;P为相应的贯入深度,mm | ||
基于强度比值 | BI8 = σc/σt | σc为抗压强度,MPa;σt为抗拉强度,MPa | 单轴抗压測试和 巴西劈裂实验 |
BI9 = (σc-σt)/(σc+σt) | |||
BI10 = σcσt/2 | |||
BI11 = (σcσt)0.5/2 | |||
基于全应力—应变特征 | BI12 = (τpτr)/τp | τp为剪切强度峰值,MPa;τr为残余剪切强度,MPa | 应力—应变测试 |
BI13 = εr/εt | εr为可恢复应变,无量纲;εt为总应变,无量纲 | ||
BI14= Wr/Wt | Wr为可恢更应变能,J;Wt为总应变能,J | ||
BI15 =εux·100% | εux为不可恢复轴向应变,无量纲 | ||
BI16 = (εp -εr)/εp | εp为应变峰值,无量纲;εr为残余应变,无量纲 | ||
BI17 = π/4 +φ/2 | φ为内摩擦角,rad | 应力应变测试或 声波测井数据 | |
BI18 = sinφ | |||
基于弹性力学参数 | BI19 = (En+vn)/2 | En为归一化杨氏模量,无量纲;vn为归一化泊松比,无量纲 | 密度与声波测井 |
基于岩石矿物组分 | BI20 =Wqtz/Wτot BI21 =(Wqtz+Wdot)/Wτot BI22 =(WQFM+WCar)Wτot | Wqtz为石英含量,%;Wτot为矿物总量,% Wdot为白云岩含量,% WQFM为硅酸盐岩含量,%;WCar为脆性碳酸盐岩含量,% | 实验室XRD测试或 矿物含量测井 |
3 致密储层脆性指数实验分析
采用美国生产的MTS全伺服三轴岩石力学测试系统,对致密储层标准岩样开展岩石力学实验,标准圆柱岩样的尺寸为50 mm×25 mm。加载过程中,围压预定值设置为40 MPa,当围压达到了预设值后,开展轴向加载至岩石破坏,加载速率为0.001 mm/s,当岩石破坏后,轴向加载速率改变为0.001 5 mm/s,加载过程中对应力、应变数据进行记录。
本文采用基于三轴力学实验中的全过程应力—应变曲线特征来表征岩石的脆性特征,该方法既能够反映峰前力学特性,也能够反映峰后对应的特征。该方法中峰值应变值被用来表征脆性破坏的难易程度,而峰后曲线形态特征被用来表征脆性强弱,方法流程如图3所示。
图3
图3
基于全过程应力—应变的脆性指数计算方法
Fig.3
Calculation method of brittleness index based on stress-strain in whole process
该方法将脆性指数分为两部分,即峰值应变指数BIP、峰后形态指数BIS,可用下式来表达:
式中,BIe为实验室方法获得的脆性指数。
峰值应变指数BIP求取方法如下:
式中:εBP为峰值应变参变量;εP为峰值应变量;εM、εN分别对应单轴压缩实验中的峰值应变极值,εM=max
峰后形态指数BIS由公式
图4
图5
表2 利用实验方法获得的岩样综合脆性指数
Table 2
编号 | 岩性 | σP/MPa | σr/MPa | εP/% | εr/% | BIP | BIS | BIe |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
X1 | 泥晶白云岩 | 228.3 | 121.9 | 1.3 | 1.7 | 0.615 | 0.259 | 0.875 |
X2 | 泥页岩 | 178.6 | 115.3 | 1.1 | 1.5 | 0.505 | 0.188 | 0.693 |
X3 | 砂屑白云岩 | 201.9 | 88.7 | 0.6 | 0.8 | 0.231 | 0.282 | 0.512 |
X4 | 白云质粉砂岩 | 162.3 | 89.3 | 0.5 | 0.9 | 0.176 | 0.133 | 0.308 |
由图6可以看出,吉木萨尔凹陷致密地层表现出很强的脆性特征,在围压一定、轴向压力达到峰值时,泥晶白云岩受压后的裂纹呈现张性单霹裂特征,泥页岩呈现为共轭状裂缝面,砂屑白云岩为单剪切面破坏,该剪切面贯穿整个样品,由此看出,这3类岩性具有较强的脆性特征。相比于其他岩性,白云质砂岩脆性特征相对较弱,其剪切破坏并未贯穿样品。经过计算后的综合脆性指数可以看出,泥晶白云岩的脆性指数最高,为0.875;泥页岩的综合脆性指数为0.693,砂屑白云岩为0.512,白云质粉砂岩为0.308。因此,基于全过程应力—应变的综合脆性指数可以表征实际的储层脆性特征,可以作为一种较精确的实验室测量值。
图6
4 脆性指数与测井参数的关联程度
4.1 脆性指数敏感因素分析
4.1.1 测井参数与脆性指数相关性分析
目前对声波时差、密度测井与脆性指数之间的关系研究的较多,主要是由于这两个参数与杨氏模量、泊松比有关,而杨氏模量与泊松比常用于脆性指数计算。但脆性指数与其他测井参数,如自然伽马、电阻率、中子孔隙度之间的关系很少被研究。文中选取J13井、J25井的自然伽马、声波时差、密度、电阻率、中子孔隙度与实验室所测定的脆性指数做交会,探索这几个测井参数与脆性指数之间的关系。
自然伽马主要反映泥质含量,图7a表明自然伽马与脆性指数呈负相关关系,自然伽马值越高,泥质含量越高,脆性越小。
图7
图7
实验室测定的脆性指数与测井参数交会
Fig.7
Cross plot of logging parameters and brittleness index measured in laboratory
综上,可以看出脆性指数对自然伽马、电阻率、声波时差、中子孔隙度、密度敏感。
4.1.2 灰色关联理论的敏感参数关联程度确定
利用灰色关联法确定敏感测井参数与脆性指数之间的关联度,从而判别各因素对脆性指数敏感程度的大小,该理论的基本步骤如下:
1)确定初始序列。所研究问题的因变量和多个自变量因素构成了初始序列。因变量数据构成参考数列;每个自变量因素的多个样本数据构成一个比较数列。
式中:X0为参考数列;Xi为比较数列;i为比较数列的编号;m为自变量因素的个数;n为样品的个数。
2)样本数据归一化。因变量、自变量数据所组成的数列量纲存在差异,无法直接进行比较,采用极值变换法进行归一化处理。以归一化后的脆性指数为参考数列,以归一化后的各敏感测井参数为比较序列。
3)计算差序列、最大差、最小差。样本数据无量纲化后,计算归一化后的第i个比较数列中各样本参数值与参考数列中对应的参数值的绝对差值,公式如下:
计算所获得的绝对差值的最大、最小值分别为
4)确定关联系数。依据式(9)对绝对差值阵进行变换:
获得关联系数矩阵:
式(12)中:
是比较数列第k个元素
5)确定关联度。单个关联系数所代表的信息比较分散,不具有比较性,不能反映各敏感因素对脆性指数的关联程度。通常用n个关联系数的平均值表征数列之间的关联强度大小:
式中,
6)确定权重及关联度排序。将关联度进行归一化,获得各比较数列关联度的权重Wi:
进而确定各敏感因素与脆性指数之间关联程度的相对大小,依据权重数值大小排序,就可以反映各个敏感因素之间的敏感程度。按照上述步骤,确定各敏感参数与脆性指数之间的关联度大小(表3),可以看出脆性指数与自然伽马的关联度最大,由此可以看出脆性指数与黏土含量的关系最为密切。
表3 各因素与脆性指数的关联度及排序
Table 3
因素 | 自然伽马 GR/API | 电阻率Rt /(Ω·m) | 密度ρ/ (g·cm-3) | 中子CNL/ 0.01 | 声波时差 ΔT/(μs·s-1) |
---|---|---|---|---|---|
关联度 | 0.861 | 0.752 | 0.706 | 0.565 | 0.543 |
排序 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
4.2 脆性指数预测模型建立
基于标准化的测井参数,依据波叠加原理构建目的层段脆性指数测井预测模型。依据5个归一化的参数,构建两两比较判断矩阵,计算权重向量及开展一致性检验,从而实现对影响脆性指数的因素综合评价。
1)测井参数标准化。因各测井参数量纲不同,对评价会产生影响。因此,采用极差标准化方法,对敏感测井参数归一化。依据式(16),对ΔT、ρ、GR、Rt、CNL等5项对储层脆性指数敏感的参数进行归一化处理,归一化后的参数量纲一致,且各参数间的相关性不变。
由图2可知,ρ和Rt为正向指标参数,脆性指数的大小与正向指标值的变化成正比, ΔT、CNL、GR为负向指标参数,脆性指数的大小与负向指标值的变化成反比。
正向指标归一化公式如下:
式中:Zi为各参数归一化后的值,无量纲;Xi为测井参数原始值;Xmax、Xmin为目的层段各测井参数最大值、最小值。
负向指标归一化公式:
式中:Zi为各参数归一化后的值,无量纲;Xi为测井参数原始值;Xmax、Xmin为目的层段各测井参数最大值、最小值。
2)脆性指数测井预测模型建立。基于灰色关联分析的结果及敏感参数归一化,利用叠加原理构建了脆性指数测井预测模型,从而开展对致密储层的脆性评价。
式中:BI为脆性指数,%;si为各参数的权值,无量纲;εi为各参数,无量纲;n为测井参数个数。
因此式(18)可演化为
式中:BI为脆性指数,%;N为标准化后的参数;其他参数物理意义同上。
3)权系数确定。脆性评价涉及多个测井参数,通过灰色关联法已经确定出各测井参数与脆性指数的关联度大小,在此基础上,结合层次分析法确定出各敏感测井参数在脆性指数预测模型中的权重。
层次分析法(AHP)是一种层次权重决策分析方法,该方法将复杂问题进行分解,把目的问题分解为若干个影响因素,每个因素根据属性不同继续分解,从而形成层次结构,并建立判断矩阵确定各因素的权重。
表4 对比矩阵标度及含义
Table 4
标度 | 含义 |
---|---|
1 | 表示两个因素相比,具有相同的重要性 |
3 | 表示两个因素相比,一个因素比另一个因素稍微重要 |
5 | 表示两个因素相比,一个因素比另一个因素明显重要 |
7 | 表示两个因素相比,一个因素比另一个因素强烈重要 |
9 | 表示两个因素相比,一个因素比另一个因素极端重要 |
2,4,6,8 | 上述两相邻判断重要性的中值 |
倒数 | 因素i与因素j相比,对应aij,则因素j与因素i相比,对应aji=1/aij |
表5 判断矩阵
Table 5
元素 | GR/API | Rt/ (Ω·m) | ρ/ (g·cm-3) | CNL/0.01 | ΔT/ (μs·s-1) |
---|---|---|---|---|---|
GR | 1 | 3 | 3 | 5/3 | 5/3 |
Rt | 1/3 | 1 | 3 | 5/3 | 5/3 |
ρ | 1/3 | 1/3 | 1 | 35 | /3 |
CNL | 3/5 | 3/5 | 1/3 | 1 | 3 |
ΔT | 3/5 | 3/5 | 3/5 | 1/3 | 1 |
具体步骤为:
1)建立判断矩阵
式中:A为权重比矩阵;W为权重向量;λmax为最大特征值。
2)利用层次分析理论中的和积法确定权重向量W=[0.33,0.22,0.18,0.16,0.11],即各参数的权重系数分别为0.33、0.22、0.18、0.16、0.11。可得脆性指数预测模型为
3)利用判断矩阵的特征值对判断矩阵进行一致性检验:
式中:n为选取的元素项数;IC为一致性指标;IR为随机一致性指标,其取值见表6,本文取值为1.12;ICR为一致性比例。
表6 随机一致性取值
Table 6
n | 指标 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |
IR | 0 | 0 | 0.52 | 0.89 | 1.12 | 1.24 | 1.36 | 1.41 | 1.46 | 1.49 |
当ICR< 0.1时,认为判断矩阵一致性符合要求,否则,应对判断矩阵作适当修正。该判断矩阵计算的IC= 0.106 3,ICR = 0.094 9<0.1,其一致性符合要求。
5 结果验证
以J25井为例,利用所建立的测井模型预测研究层段的脆性指数。BINEW为新模型预测的脆性指数,BI1为实验室测试的脆性指数,BI19为基于岩石力学参数预测的脆性指数,BI20为基于矿物组分法预测的脆性指数。由图8可以看出,新方法获得的脆性指数可以有效地反映储层纵向剖面上岩石脆性的差异性,总体来看,这3种方法所获得脆性指数虽然存在一定的差异,但总体趋势相差不大,预测精度方面新方法预测的值与实验室测试的值吻合度更高,误差小于8%,误差在实际工程许可的范围内,新方法能够满足实际应用的需求。在脆性指数较高的层段,基于岩石力学参数法、矿物组分法、新方法预测的脆性指数较接近。因此,在缺少横波测井资料的情况下,基于灰色关联与层次分析法的脆性指数预测法为脆性指数预测增加了新的思路,可以预测致密储层的压裂效果及为可压裂设计提供基础参数。
图8
根据脆性指数预测与实验的结果,对芦草沟组的脆性进行分类评价,按照脆性指数的大小将脆性分为好、中、差3类,即:当脆性指数大于0.6,储层脆性优良;当脆性指数小于0.3,储层脆性差;而脆性指数介于0.3~0.6之间,则脆性为中等。射孔后的米采油指数通常被用来衡量水力压裂后储层产能的大小,将所建立的脆性分类标准与米采油指数对比,可以发现脆性指数与米采油指数呈正相关,脆性指数越大,储层可压裂性越大,对应的采油指数就越高,压裂效果越明显(图9)。在3 010~3 017 m层段,测井响应特征为自然伽马值高,电阻率值低,声波时差增大,密度下降,中子值增大,泥质含量偏高,泊松比偏高,弹性模量偏低,从而使得岩石的脆性降低,进而导致该层段的脆性指数偏低,平均为0.23,储层脆性差,米采油指数为0.203,压裂效果不明显,难以形成复杂的裂缝网络系统,导致产能低,对于脆性品质低的储层可以通过控制压裂液的排量、优化射孔的位置或者簇数来优化裂缝网络系统。在3 025~3 035 m层段,自然伽马降低,电阻率增大,密度值增大,中子值降低,弹性模量偏高,泊松比偏低,使得该层段的脆性强,脆性指数偏高,平均为0.68,该段的可压裂性也较强,对3 025~3 035 m层段射孔并压裂,米采油指数为0.615,日产油2.3 t,产能较好。
图9
图9
脆性指数与米采油指数关系
Fig.9
Relation between brittleness index and oil production index per meter
图10
图10
水力压裂微地震监测结果
Fig.10
Microseismic monitoring results of hydraulic fracturing
6 结论
1)三轴力学实验表明,吉木萨尔凹陷致密地层表现较强的脆性特征,通过全过程应力—应变曲线表征的脆性指数符合实际的岩石脆性特征。
2)利用灰色关联法对脆性指数敏感因素分析表明,对脆性指数敏感程度的顺序为自然伽马、电阻率、密度、中子、声波时差;利用层次分析法构建了敏感测井参数与脆性指数的定量函数关系,上述敏感参数在函数关系中的权重比例分别为0.33、0.22、0.18、0.16、0.11。建立的脆性指数预测方法所获得的预测结果与实验室测量的数据能够较好地吻合,可以反映储层真实的脆性特性。
3)依据预测的脆性指数结果建立了脆性好坏的分类标准,当脆性指数大于0.6,脆性较好,当脆性指数小于0.3,则脆性差,介于0.3~0.6之间,脆性中等。试油结果表明,建立的脆性划分标准与实际的产能大小相吻合,能够有效指导储层的压裂改造,提高储层压裂效率。
参考文献
吉木萨尔凹陷二叠系芦草沟组致密油储层岩石类型及特征
[J].
DOI:10.7623/syxb201512004
[本文引用: 2]
综合运用岩心观察、薄片鉴定、物性测试、高压压汞及有机碳含量分析等手段,以准噶尔盆地吉木萨尔凹陷吉174井二叠系芦草沟组致密油储层为研究对象,开展了岩石类型及特征的精细研究。结果表明,致密油储层岩石矿物成分复杂、岩石组分多样,为一种过渡型的混合沉积岩类。在岩石组分类型及特征研究的基础上,以有机质组分、陆源碎屑组分、碳酸盐组分及火山碎屑组分作为"四组分",陆源碎屑含量、碳酸盐含量及火山碎屑含量作为"三端元",形成了复杂混合沉积岩石"四组分三端元"划分命名方案,将研究区岩石划分为陆源碎屑岩类、碳酸盐岩类、火山碎屑岩类及正混积岩类4大类型,进一步划分为18小类。不同岩石类型储集空间均以次生孔隙为主,但各类岩石孔喉结构特征存在差异。研究区致密油储层岩石类型以碳酸盐岩类与陆源碎屑岩类为主,部分层段含有少量的火山碎屑岩类与正混积岩类,各类岩石的组构特征、储集性能及含油性存在明显差异,纵向分布具有一定的规律,并且岩石类型与有机碳含量、储层物性及含油性等存在较好的对应关系。
Rock types and characteristics of tight oil reservoir in Permian Lucaogou formation,Jimsar sag
[J].
DOI:10.7623/syxb201512004
[本文引用: 2]
Based on the core observation, thin section identification, physical property test, high-pressure mercury injection, organic carbon content analysis and other methods, a detailed study was performed on rock types and characteristics by taking the tight oil reservoirs of Well Ji 174 in Permian Lucaogou Formation, Jimsar sag as the research target. The results show that tight reservoir rocks are characterized by complex mineral compositions and multiple rock components, classified as transitional mixed sedimentary rocks. Based on the research on rock component types and characteristics, organic matter, terrigenous detrital, carbonate and pyroclastic debris are taken as "four components", and the contents of terrigenous detrital, carbonate and pyroclastic debris are taken as "three end-members" to form the dividing and naming scheme for complex mixed sedimentary rocks as "four components and three end-members". The rocks in the study area are divided to four major types, i.e., terrigenous detrital rocks, carbonate rocks, pyroclastic rocks and normal mixed sedimentary rocks, and further 18 subclasses. The reserving spaces of different rock types are all dominated by secondary pores, but differences exist in the pore-throat structure characteristics of various rock types. The rock types of tight oil reservoirs are dominated by carbonate rocks and terrigenous detrital rocks, while certain segments contain a small number of pyroclastic rocks and normal mixed sedimentary rocks. There are significant differences in component structure characteristics, reserving performance and oil-bearing property of various rocks, but showing a certain law in vertical distribution. Meanwhile, rock types have a good correspondence to organic carbon content, reservoir physical property and oil-bearing property.
准噶尔盆地吉木萨尔凹陷页岩油勘探实践与展望
[J].
Practices and prospects of shale oil exploration in Jimsar sag of Junggar basin
[J].
环玛湖凹陷二叠—三叠系沉积构造背景及其演化
[J].
Tectono-depositional setting and its evolution during Permian to Triassic around Mahu sag,Junggar basin
[J].
致密砂岩储层脆性测井评价方法研究及应用——以鄂尔多斯盆地渭北油田为例
[J].
Research and application of brittleness logging evaluation method to tight sandstone reservoirs:Exemplified by Weibei oil-field in Ordos Basin
[J].
基于峰前和峰后能量演化特征的岩石脆性评价
[J].
Brittle evaluation based on energy evolution at pre-peak and post-peak stage
[J].
非常规油气储层脆性评价与预测方法研究进展
[J].
Progress in brittleness evaluation and prediction methods in unconventional reservoirs
[J].
灰色关联分析法在油气藏措施优选中的应用
[J].
Application of gray correlation analysis to optimization of oilfield stimulation
[J].
灰色系统关联度之分辨系数的研究
[J].
Research on the identification coefficient of relational grade for grey system
[J].
基于灰色关联方法的砂砾岩油藏压后产量影响因素分析
[J].
Influential factors of postfracture production of glutenite reservoir based on gray correlation method
[J].
基于层次分析法的页岩气储层可压裂性评价研究
[J].为评价页岩气储层的可压裂性,提高页岩气开发过程中压裂层段选取的经济有效性。首先利用岩心分析化验资料与测井资料综合研究脆性指数、脆性矿物含量、有机碳含量、黏土矿物、断裂韧度和水平应力差异系数等因素对页岩气储层可压裂性的影响;然后对正向、负向可压裂性评价参数进行归一化处理,并采用层次分析法建立了页岩气储层可压裂性评价模型;最后利用贵州岑巩地区牛蹄塘组页岩气井压裂层段微地震资料进行验证分析和压裂分级评价。结果表明:当有机碳含量小于7%时,可压裂指数变大,可压裂性增强,有机碳含量大于7%时,页岩的构造裂缝不发育,可压裂指数变小,可压裂性变差;脆性指数及脆性矿物含量与可压裂指数呈正相关性,黏土矿物含量和断裂韧度则与可压裂指数呈负相关性,水平应力差异系数与可压裂指数没有明显的相关性。基于层次分析法建立的可压裂性评价模型能够较为准确地识别不同储层段的可压裂性,为页岩气储层可压裂性评价提供了新思路。
Crushability evaluation of shale gas reservoir based on analytic hierarchy process
[J].
基于层次分析法的地震有利储层预测
[J].将系统工程领域的层次分析法(AHP)应用于地震储层预测中。按照层次分析法(AHP)递阶层次原理,结合春风油田P609井区实际地质情况,在波阻抗反演、地震多属性分析和断层裂缝预测等基础上,确定出储层预测四级层级结构,即基础数据层、方案层、准则层和目的层。实际应用中,研究区16口井,其中14口井的AHP预测结果与录井结果一致,应用效果较好。该方法将有利储层预测这一较复杂的问题分解为若干个次级物理意义和地质意义较明确的问题,从而达到了更好、更全面分析储层的目的。该研究方法对研究区后续开发有指导意义,对国内其他类似区块有借鉴作用。
Seismic favorable reservoir prediction based on analytic hierarchy process
[J].
基于常规测井和成像测井的致密储层裂缝识别方法——以准噶尔盆地吉木萨尔凹陷芦草沟组为例
[J].
Fracture identification for tight reservoirs by conventional and imaging logging:A case study of Permian Lucaogou formation in Jimsar Sag,Junggar Basin
[J].
准噶尔盆地吉木萨尔凹陷二叠系梧桐沟组沉积演化规律
[J].准噶尔盆地吉木萨尔凹陷二叠系梧桐沟组具有储量升级及滚动扩边潜力,但面临有利储集体的展布范围及纵向变化特征尚不明晰等难题。梧桐沟组是吉木萨尔凹陷中期基准面旋回上升为主、下降为辅的地层记录,中期基准面上升初期,研究区发育较大规模的辫状河三角洲平原亚相和前缘亚相,岩性以中厚层灰色砂砾岩、含砾砂岩等粗粒岩为主;中期基准面上升中后期,辫状河三角洲平原亚相基本消失,前缘亚相沉积范围逐渐缩小,储层厚度变薄,岩性变细,主要为中薄层粗砂岩、细砂岩;中期基准面下降期,发育滨浅湖亚相薄层细砂岩和粉砂岩。梧桐沟组储层属于准噶尔盆地二叠系Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类储层,梧一段储层质量比梧二段好,有利储集砂体分布在吉木萨尔凹陷东斜坡区、斜坡近岸区及东北区。
Sedimentary development law of Permian Wutonggou formation in Jimsar Sag of Junggar Basin
[J].Permian Wutonggou Formation in Jimsar Sag of Junggar Basin has a potential for upgrading of reserves and progressive expansion, but its distribution scope of favorable reservoirs and characteristics of vertical variation remained unclear. Wutonggou Formation is the stratigraphic record of Jimsar Sag deposited predominantly by the rising semi-cycle and subordinately by the falling semi-cycle during the intermediate base level cycle. The large-scale braided delta plain subfacies and frontal subfacies developed in the study area at the initially rising stage of the intermediate base level cycle. The lithologic characters are gray sandy conglomerates and gravel sandstone mainly in coarse grains with a medium to large thickness. The braided delta plain subfacies basically disappeared in the middle and later period of the intermediate base level cycle. The sedimentary scope of frontal facies dwindled gradually while the reservoir layers became thinner. The subfacies is mainly coarse and fine sandstone of medium to thick layers. The thin-layer fine sandstone and siltstone of shore to shallow lacustrine subfacies developed in the falling stage of the intermediate base level cycle. The reservoir rocks of Wutonggou Formation are classified into the types of II, III and IV according to the criteria of Permian rock in Junggar Basin. The reservoir quality of lower member of Wutonggou Formation is better than that of upper member. The favorable reservoir sand bodies are distributed in eastern slope zone, slope near-shore zone and northeast zone of Jimsar Sag.
致密地层岩石脆性指数的测井优化建模
[J].
DOI:10.7623/syxb201511010
[本文引用: 1]
脆性评价是页岩油气、致密油气等非常规油气藏的大型压裂、开发等储层改造工程中的关键工作。根据岩石力学、动态弹性参数和岩石物理、X-射线衍射、地球化学等资料,分析了国内外几种常用脆性指数之间的相互关系,研究了弹性参数法脆性指数与岩石矿物组分及含量的关系,明确了矿物及组分对脆性的影响并应用多元回归法建立了基于权重矿物组分的脆性指数模型。构建新的岩石物理体积模型,应用最优化测井方法得到岩石的矿物和孔隙含量,实现了基于常规测井资料的脆性指数精确计算。研究表明:岩石脆性指数与矿物组分及含量有关,不同区块、不同地层的矿物具有不同的脆性特征;该工区方解石是使岩石脆性增强和裂缝产生的主要矿物,有机碳、黏土、石英和斜长石是降低脆性的重要矿物;基于常规测井资料的优化计算所得岩石组分及含量与实验数据一致性高;将处理结果与矿物组分模型相结合得到的脆性指数与弹性参数法脆性指数基本一致,为无横波资料井的岩石脆性评价奠定了基础。
Logging optimization modeling on brittleness index of tight formation rocks
[J].
DOI:10.7623/syxb201511010
[本文引用: 1]
Brittleness evaluation is a key parameter for massive fracturing, development and other reconstruction engineering of unconventional hydrocarbon reservoirs such as shale and tight oil and gas. Based on rock mechanics, dynamic elastic parameters, rock physics, X-ray diffraction and geochemical data, this study analyzes the correlations among several brittle indices at home and abroad, carries out researches on the relationship between the brittleness index obtained by elastic parameter method and rock mineral components as well as contents, and clarifies the influences of minerals and components on brittleness. Meanwhile, the brittleness index model based on weighted mineral components is built using multiple regression method. A new rock physics volume model was established to obtain rock mineral and pore contents with the use of optimization logging method, based on which brittleness index can be precisely calculated based on conventional logging data. The results show that rock brittleness index is related to mineral components and contents. The minerals in different formations of various blocks had diversified brittle characteristics. Calcites in this work area are the main mineral produced through enhancement of rock brittleness and fissure generation, while the important minerals such as organic carbon, clay, quartz and plagioclase are formed due to brittleness reduction. Rock components and contents obtained by optimization calculation based on conventional logging data are highly consistent with experimental data. The brittleness index obtained through combination of processing results and mineral component model was basically consistent with that obtained by elastic parameter method, laying a foundation for evaluating rock brittleness of wells in lack of shear wave data.
致密储层脆性测井解释方法研究
[J].
Log interpretation methods for measuring the brittleness of tight reservoir
[J].
各向异性页岩储层脆性特征分析
[J].
Brittleness characteristics of anisotropic shale reservoirs
[J].
/
〈 |
|
〉 |
