细粒沉积岩测井评价研究进展

doi:10.11743/ogg20240405

石油与天然气地质 ›› 2024, Vol. 45 ›› Issue (4): 954-978.doi: 10.11743/ogg20240405

细粒沉积岩测井评价研究进展

庞小娇¹^,²(), 王贵文¹^,²(), 岳大力¹^,², 李栋², 李红斌², 王重阳², 匡立春¹^,², 赖锦¹^,²

^1.油气资源与工程全国重点实验室中国石油大学（北京），北京 102249
^2.中国石油大学（北京）地球科学学院，北京 102249

收稿日期:2024-05-29 修回日期:2024-07-12 出版日期:2024-09-05 发布日期:2024-09-05
通讯作者: 王贵文 E-mail:15010050518@163.com;wanggw@cup.edu.cn
第一作者简介:庞小娇（1993—），女，博士，沉积学、储层地质学与测井地质学。E-mail：15010050518@163.com。
基金项目:
中石油股份公司重大专项(2021ZZ10-01);中国石油大学（北京）科研基金项目(2462024XKBH009);中国博士后创新人才支持计划项目(BX20240425);中国博士后科学基金面上项目(2024M753611)

Advances in well log-based assessments of fine-grained sedimentary rocks

Xiaojiao PANG¹^,²(), Guiwen WANG¹^,²(), Dali YUE¹^,², Dong LI², Hongbin LI², Chongyang WANG², Lichun KUANG¹^,², Jin LAI¹^,²

^1.State Key Laboratory of Petroleum Resources and Engineering，China University of Petroleum （Beijing），Beijing 102249，China
^2.College of Geosciences，China University of Petroleum （Beijing），Beijing 102249，China

Received:2024-05-29 Revised:2024-07-12 Online:2024-09-05 Published:2024-09-05
Contact: Guiwen WANG E-mail:15010050518@163.com;wanggw@cup.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

细粒沉积岩是致密油气、页岩油气的烃源岩层和储集层，是石油地质研究的重点和前沿领域，测井评价细粒沉积岩在非常规油气勘探开发中具有非常重要的意义。通过系统分析国内外细粒沉积岩测井评价技术进展，研究认为：细粒沉积岩在常规测井基础上结合新技术测井开展了岩性、物性、电性、含油性、可动性、润湿性、脆性、烃源岩特性和地应力各向异性等“七性+”特性评价。进一步发展为细粒沉积岩储集性、含油性、可动性和可压性“新四性”评价方法。依据岩性、岩相、孔隙类型和微观孔隙结构、页理、总孔隙度和有效孔隙度等参数评价细粒沉积岩储集性。根据黏土矿物分布、TOC、游离烃含量、含油饱和度、赋存状态及可动油量等参数评价细粒沉积岩含油性。通过成熟度、地层压力、原油密度、原油黏度及气/油比等参数评价细粒沉积岩油可动性。依据黏土矿物成分和含量、脆性矿物成分和含量、杨氏模量、泊松比及最大和最小主应力等参数评价细粒沉积岩可压性。通过成像测井切片技术实现细粒沉积岩米级、毫米级甚至微米级纹层的人工识别与评价。用测井资料开展细粒沉积岩岩相识别与评价。细粒沉积岩测井从常规测井法、新技术测井法向基于数学统计的人工智能法发展。

关键词: 甜点分级, 测井评价, 非常规油气储层, 细粒沉积岩

Abstract:

Fine-grained sedimentary rocks， which serve as the source rocks and reservoirs of tight/shale oil and gas， are the focus and frontiers of petroleum geology. The log-based assessments of these rocks hold great significance for the exploration and exploitation of unconventional hydrocarbons. In this study， the advances in both domestic and international log-based assessment techniques are systematically analyzed for fine-grained sedimentary rocks. The analytical results indicate that the combination of conventional and emerging logging techniques allows for the assessment of more than seven properties of fine-grained sedimentary rocks， including lithology， physical and electrical properties， oil-bearing capacity， oil mobility， wettability， brittleness， and source rock property. The log-based assessment of fine-grained sedimentary rocks has， therefore， further evolved into the assessment of their reservoir property， oil-bearing capacity， oil mobility， and fracability， collectively known as the “new four properties”. Specifically， the reservoir property of these rocks is assessed based on parameters such as lithology， lithofacies， pore type， microscopic pore structure， lamellation， total porosity， and effective porosity. Their oil-bearing capacity is assessed using parameters like clay mineral content， TOC content， free hydrocarbon content， oil saturation， oil occurrence， and movable oil content. The oil mobility in fine-grained sedimentary rocks is assessed according to parameters such as maturity， formation pressure， crude oil density and viscosity， and gas/oil ratio. The fracability of these rocks is assessed using parameters like the respective compositions and contents of clay and brittle minerals， Young’s modulus， Poisson’s ratio， and the maximum and minimum principal stresses. The formation micro-imaging （FMI） logging slicing technology enables the manual identification and assessment of meter-， millimeter-， and even micron-scale laminae in fine-grained sedimentary rocks. Additionally， log data facilitate the identification and assessment of the lithofacies of fine-grained sedimentary rocks. The techniques and methods for log-based assessments of fine-grained sedimentary rocks are evolving from conventional and emerging logging techniques toward artificial intelligence approaches based on mathematical statistics.

Key words: sweet spot classification, log-based assessment, unconventional hydrocarbon reservoir, fine-grained sedimentary rock

中图分类号:

TE122.2

庞小娇,王贵文,岳大力,等. 细粒沉积岩测井评价研究进展[J]. 石油与天然气地质, 2024, 45(4): 954-978. doi: 10.11743/ogg20240405 Xiaojiao PANG,Guiwen WANG,Dali YUE,et al. Advances in well log-based assessments of fine-grained sedimentary rocks[J]. Oil & Gas Geology, 2024, 45(4): 954-978. doi: 10.11743/ogg20240405

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测井序列	方法	优点	缺点
常规测井	①自然伽马能谱测井计算TOC经验模型	简便易行	不适用于富含磷的地层
	②Schmoker模型：基于烃源岩层段与非烃源岩层段GR曲线差异	简便易行	不适用于泥质条带和眼球眼皮构造发育的地层
	③ΔlgR法：声波时差和电阻率测井计算TOC	简便易行	碳酸盐含量高的层段识别效果差
	④变基线ΔlgR法：不同层段选取不同的电阻率基线计算TOC	精度较 ΔlgR法有所提高	推广性差
	⑤改进的ΔlgR法：将ΔlgR法计算公式中的测井曲线用更敏感的曲线替换	计算精度提高，针对性强	区域局限性
	⑥密度、声波时差和伽马值计算TOC：密度和声波时差构建反映黏土矿物含量的指标I_cl，根据指标与伽马曲线叠合度计算TOC	常规曲线容易获得	不适用于碳酸盐含量高的层段
	⑦多元回归法：利用两种或更多种常规曲线构建TOC计算模型，如伽马曲线和三孔隙度曲线	简便	区域局限性
新技术测井	① 基于骨架密度和无机骨架密度差异计算TOC	计算精度高，考虑页岩强非均质性特征	成本高，需要深度校正，推广性差
	②核磁孔隙度与密度孔隙度差异模型和多矿物反演模型计算TOC
	③利用密度、纵波速度和横波速度构建TOC计算模型
	④利用密度测井与核磁测井测算的孔隙度差及其与干酪根关系建立TOC计算方法
	⑤干酪根体积分数与TOC转换经验公式
	⑥利用弹性参数与干酪根之间的关系构建TOC计算模型
数学统计/ 机器学习	①集成极限学习器预测TOC	简便易行，易于推广	需要大量数据样本，样本少时效果不佳
数学统计/ 机器学习	②机器学习算法构建TOC计算模型，包括：主成分分析作为支持向量机的输入参数建立TOC计算模型、决策树模型计算TOC、随机森林算法及XGBoost算法等	简便易行，易于推广	需要大量数据样本，样本少时效果不佳

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细粒沉积岩测井评价研究进展

Advances in well log-based assessments of fine-grained sedimentary rocks

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图/表 13

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