中子寿命测井影响因素研究

11 整体研究思路1.1 本研究必要性分析 中子寿命测井可以对剩余油分布特征及储层物性变化规律等进行监测。然而中子寿命测井受客观干扰因素较多，不同地区甚至同一地区不同井次的解释参数都不尽相同，因此有必要对不同因素对中子寿命测量结果的影响规律进行探索。中子寿命测井既可在裸眼井，也可在套管井中进行测量。由于它的探测范围较浅，仅为 3050cm，所以在裸眼井中探测的是冲洗带电阻率 Sxo。套管井中，在固井后经过足够长的时间，泥浆侵入影响已经消失后，可认为中子寿命测井探测的 Sw而不是 Sxo。目前，中子寿命测井常用于套管井中判断地层的含油性，计算 Sw和 Sor以及分析油田开发动态。对于泥质含量不高，中高孔隙度，地层水矿化度大于 50000mg/L 的储集层，可取得较好的效果。虽然中子寿命测井探测产层的剩余油饱和度具有牢固的物理基础和地质基础，但是这种测井服务要求取得好的效果，必须有良好的测井质量和精细的资料处理解释工作做保证。在研究环境因素对中子寿命测量结果的影响之前，必须先对原始资料进行校深和标准化处理工作。中子寿命测井资料深度校正一般选用裸眼 GR 为参考曲线。对于一些生产时间较长的井，中子寿命 GR 与裸眼 GR 曲线的相关性往往很差，这时可以使用地层宏观俘获截面曲线 FSIG 与 GR 或电阻率相关对比完成校深；对于缺乏裸眼测井资料的井，可以通过套管工程值与中子寿命测井的磁定位曲线 CCL 相关对比完成校深。标准化处理主要是为了为减小影响测井数据横向对比性的来自仪器刻度及操作方式等非地层因素的误差。下面将经过校深、标准化处理的中子寿命测井资料用于以下分析。1.2 选择标志层油藏开采层段或注入水波及层段孔隙度、饱和度、泥质含量、地层水矿化度等可能已经发生了一些变化，特别是孔隙度的变化对于剩余油监测的准确性而言至关重要。而在计算中子寿命含油饱和度时，岩性成分的不确定性及地层水矿化度的变化都为俘获截面参数的确定带来了困难。2因此本次采用标志层研究方法。在单井次处理时，首先结合地质、测井、生产相关资料，选择出研究层段的标志层，该标志层必须是远离目的层且未经开采及注入水未波及的相对封闭段，并最好有完井岩心资料。1.3 研究流程选择一批测井质量较好的关键井次、关键层段用于研究利用裸眼井资料计算原始孔隙度、渗透率、饱和度、岩性成分岩性成分、储层物性对中子寿命测井的影响因素研究地层水矿化度对中子寿命测井的影响因素研究井筒介质对中子寿命测井的影响因素研究管柱结构、泥浆侵入对中子寿命测井的影响因素研究中子寿命测井资料计算孔隙度、饱和度2 利用裸眼井测井资料计算储层参数和岩性成分2.1 较纯砂泥岩剖面原始泥质含量计算泥质含量是区分储层与非储层的重要参数之一。通常主要利用完井自然伽马资料计算泥质含量。地层中不含放射性矿物时，地层的自然放射性主要是由泥质吸附的放射性元素决定。用自然伽马曲线资料采用如下经验公式:)min()ax(1GRSH（2-21GCURSHshV1）其中 为地层的完井自然伽马测井值， 、 分别为泥岩)max(GR)in(段和致密地层骨架的自然伽玛测井值。 为希尔奇指数，也可根据岩心资CU3料拟合确定。2.2 复杂岩性储层原始岩性组分计算思路对砂泥岩剖面来说，可能会出现钙质、石膏质含量明显增加的地层，导致岩性复杂，因此，泥质砂岩体积模型中的砂岩骨架不能作为一种定值出现，储层参数及多种测井资料都能从不同方面反映储层的岩性成分。当岩性成分较为复杂的时候，利用单一资料进行分析判断则无法全面捕捉到储层参数或测井资料中蕴含的信息。在这种情况下，可以利用孔、渗、饱储层参数计算结果和裸眼井测井资料对储层原始岩性组分进行综合分析。将多种资料联合考虑所遇到的难点主要是分析数据维数过高，无论使用何种数据处理方案，高维数据将使处理过程繁琐，影响关键特征的提取。因此可以考虑主成分分析法进行数据降维处理。主成分分析就是研究矩阵的内部结构，利用矩阵坐标变换从原有特征中得到一批个数相同的新特征，最终利用前几个可能包含了原特征主要信息的新特征来解决问题，即用较少的指标来代替和综合反映原来较多的信息。2.2.1 主成分分析法原理主成分分析的目的在于利用降维的思想，把多维变量转化为少数几个综合指标。这种降维的统计方法借助了一个正交变换，将各分量相关的原始 维变p量转换为各分量不相关的低维变量，在代数上表现为将原高维变量的协方差矩阵变换成对角矩阵，在几何上表现为将原坐标系变换为新的正交坐标系，使之指向样本点散布最开的 个正交方向，进而对高维变量系统进行降维处理，使p之能以一个较高的精度转换为低维变量系统。应用主成分分析可使用原始数据矩阵的协方差矩阵或相关系数矩阵。若在研究中单个变量的方差对研究目的起关键作用时,既需要优先考虑各变量的变异性时，则利用协方差矩阵进行主成分分析比较恰当。反之如果需要优先考虑变量之间的相互关系时，则最好避免单个指标方差对主成分分析产生的影响,应该使用相关系数矩阵进行分析。相关系数矩阵可以有效剥离单个变量的方差,仅保留变量间的相关性。对原始数据矩阵进行标准化处理后,相关系数矩阵既是标准化后矩阵的协方差矩阵。42.2.2 主成分分析法步骤设原始数据为 个 维变量数据，既选用的样本数据有 个，每个样本数npn据包含 个变量，则矩阵表示为：p（2-pnppnxxxxX 21)1()1()( 222112）若使用相关系数矩阵进行分析，则首先进行数据标准化处理。既： ， （2-iiijijxa/)(_ )21,21( njp、 3）式中 为原始数据第 个变量的均值， 为其标准差。标准差定义：设 是一_i iix个包含 个数据的随机变量，若 存在，则称其为 的方差，记为nnxnii12)( x。而 （与 有相同的量纲）称为标准差或均方差。然)(xDnxnii12)()(后计算标准化后数据的协方差矩阵。若使用协方差矩阵进行分析则对原始矩阵求取协方差矩阵。进而计算该协方差矩阵的特征值 及特征向量 。计算前 m 个特征值所占的累计i),21(piu百分比： （2-%10)/(1pimif4）若 ,则可提取前 m 个主成分，主成分方程为：8f， （2-pjjjj xuxuF21 ),21(j5）5代替原始数据中的 维向量。p2.2.3 主成分分析样本利用几口关键取心井的多种完井测井资料，选择适当分析样本进行主成分分析。分析样本矩阵的选取非常关键，应该尽量保证样本覆盖范围能较充分地反映参数的真实分布范围。通常样本资料根据岩心分析资料选取，以便于选择出不同岩性、不同储层参数值的岩样。各测井响应值之间，以及测井响应值与岩性、孔渗饱等参数之间都具有某种关联性，但这种关系通常是非线性的、多元化的。因此可以选择岩性测井、电阻率测井、孔隙度测井资料进行主成分降维分析，希望能够获取一组能反映原始数据各变量分布特征及相互关系的低维主成分，为后续研究提供便利。因尚未获得较为准确的岩性组分资料，以下仅简述岩性组分求取方法。2.2.4 岩性分析步骤1、选择合适的岩心样本，将相关测井数据和岩心分析结论整理成如下形式（可根据具体情况选用不同的测井资料和储层参数进行分析）：SP 幅度差 GR RT RLS AC CNL DEN 孔隙度 渗透率 泥质 砂岩 钙质 石膏质(mv) (API) (.m) (.m) (s/m) (pu) (g/cm3) (%) (mD) (%) (%) (%) (%)其中测井数据和孔隙度、渗透率构成原始样本矩阵，泥质、砂质、钙质、石膏质含量作为对应的待求结论。2、对原始样本矩阵进行标准化处理，求取标准化后矩阵的协方差矩阵。3、求取该协方差矩阵的特征值和特征向量。4、若前 n 个主因子（F1、F2、Fn）的累计方差贡献率为 80%以上，说明选用前 n 个主因子可以得到大部分的信息。 5、将各岩心样本的主成分与岩心资料分析所得结论进行对比，分析不同岩性组分下样本主成分的差异性。6、制作各主成分（F1、F2、Fn）与岩心岩性组分（砂岩、泥质含量、钙质含量、石膏质含量）的交会图。分别拟合出各主成分与各岩性组分之间的关系式。7、根据拟合出的关系式逐点确定出各岩性组分。2.2.5 应用举例以轮南地区关键取心井取心资料为例，因资料中只有岩心分析泥质含量，6因此利用主成分分析法进行泥质含量计算。选用完井 GR、完井 SP 、RT、RS、AC、岩心分析饱和度、岩心分析孔隙度、岩心分析渗透率八个变量作为原始样本矩阵进行研究。将原始样本矩阵进行标准化后求取协方差矩阵，并求取该协方差矩阵的特征值与特征向量。其中特征值为： 0768.182.0197.03682.0 92364745 41 、 、由于其中前三个主因子的累计方差贡献率达百分之八十以上，因此选用前三个主因子可以得到大部分的信息。第 一 主 成 分 与 岩 心 分 析 ln(SH)关 系 图y = 1.9325x + 1.1443R2 = 0.72290.50000.70000.90001.10001.30001.50001.70001.90002.10002.30002.50000 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4F1ln(SH)第 二 主 成 分 与 岩 心 分 析 ln（ SH） 关 系 图y = 1.4112x + 0.4934R2 = 0.25240.00000.50001.00001.50002.00002.50000.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3F2ln(SH)7第 三 主 成 分 与 岩 心 分 析 ln（ SH)关 系 图y = 3.4523x0.2R2 = 0.64750.00000.50001.00001.50002.00002.50003.00003.50000 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3F3ln(SH)先对每一采样点求取孔隙度、渗透率、含水饱和度，再求取每一采样点完井GR、SP 、RT、RS、AC、孔隙度、渗透率、含水饱和度八个个变量的F1、F2、F3。根据以上图版，分别计算 F1、F2 、F3 对应的泥质含量 SH1、SH2、SH3。则：3131231 22 SHSHSH当薄片资料中提供了钙质含量、石膏质含量时，可以利用同样的原理进行定量计算。2.4 当前泥质含量推算方法利用中子寿命自然伽马、完井自然伽马结合生产开发资料，确定合理的泥质含量。3 岩性成分对中子寿命测井资料的影响3.1 蒙特卡罗模拟法地层中泥质的存在会影响饱和度的确定，其中粘土岩的宏观截面主要是硼的贡献，其次是氯、氢、铝、硅、钾、铁的贡献，储层中的泥质宏观截面变化范围一般为 2566c.u.。含泥质地层的热中子宏观截面为：（3-1）shWhWshma VSV)1()1(显然含泥质地层的宏观截面除了和孔隙度 及地层流体有关之外，还决定8于泥质中泥质含量的多少。根据公式进一步可以得到：（3-2）shmashWhWma VS)()1()1( 由此看出影响地层视宏观截面大小除了骨架、孔隙度、流体类型、饱和度外，还取决于地层中泥质的含量。为研究泥质含量对宏观截面的影响，建立井筒模型，井眼和地层水的矿化度为 0，含有泥质的砂岩地层，其中孔隙度 ，孔隙中饱含淡水，骨架矿%20物为石英，泥质的成分及含量为：粉细砂为 15%，蒙脱石 15%，伊利石为10%，绿泥石为 15%，高岭石为 15%，黑云母为 5%，泥质的密度为；改变泥质含量分别为 0、5%、10%、15%、20%、25%和 30%，3/5196.2cmg记录不同源距的热中子时间谱，计算得到地层宏观截面与泥质含量的关系。 L = 0.122Vsh + 8.6967 S = 0.1218Vsh + 12.769681012141618200 5 10 15 20 25 30 35泥 质 含 量 Vsh(%)宏观俘获截面(c.u.)长 源 距 (72.5cm)短 源 距 (42.5cm)不同源距处泥质含量与宏观俘获截面图版从不同源距处泥质含量与宏观俘获截面关系中可以看出，显然在孔隙度、岩性、粘土矿物一定的情况下，地层的宏观截面与泥质含量呈线性关系。近、远源距处地层宏观截面与泥质含量关系的的拟合公式为：(3-3)769.128.0shSV(3-4)sL与前面的理论分析可知，长短源距的截距不同，但斜率几乎相同；截距与孔隙度以及泥质的成分有关，斜率取决于泥质与骨架的俘获热中子能力的差别，9泥质的宏观截面越大，其斜率越大。了研究泥质砂岩地层，不同孔隙度条件下，地层宏观俘获截面的变化规律，建立了泥质砂岩地层模型。其中，井眼和地层水的矿化度为 0，泥质含量分别为 =15%和 =30%，地层孔隙度分别为shVsh0、10% 、15%、20%、25% 、30%、30%和 40%，记录近源距处热中子时间衰减谱，并计算得到不同孔隙度与宏观俘获截面的变化关系图版。681012141618200 10 20 30 40 50孔 隙 度 (%)宏观俘获截面(c.u.)Vsh=15%Vsh=30%不同泥质含量下孔隙度与宏观俘获截面关系图版根据砂泥岩孔隙度与宏观俘获截面的关系可以得到不同泥质含量情况下两者的拟合关系式：泥质含量 =15%时：shV(3-5)0436.918.0shV泥质含量 =30%时：sh(3-6)1.27.sh从图中可以看出，泥质含量一定时地层的宏观吸收截面随孔隙度的增加线性增加。在地层流体相同的情况下，不同泥质含量的地层宏观吸收截面随孔隙度变化的快慢相同，即泥质含量只影响骨架宏观截面值，地层油水反映的宏观截面差值不变。泥质含量和地层含水饱和度增加都会引起的地层宏观吸收截面增加。3.2 岩心拟合法10利用关键井岩心泥质含量与中子寿命俘获截面建立交会图板如下：宏 观 俘 获 截 面 与 泥 质 含 量