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AIT阵列感应测井在鄂尔多斯盆地致密油储层的侵入校正夏宏泉;吕斯端;文晓峰【摘要】钻井过程中致密油储层受泥浆侵入影响,使得阵列感应测井(AIT)视电阻率偏离地层真电阻率.以陇东地区延长组致密油储层为研究对象,利用微分几何因子法对阵列感应测井视电阻率曲线进行泥浆侵入校正以求取地层真电阻率.经过泥浆侵入校正后的阵列感应深电阻率曲线更符合储层电性特征,且用校正后的电阻率计算的含水饱和度与岩石密闭取心实测的含水饱和度较吻合,进一步印证了该方法的可靠性.%There exits an invading zone in Yanchang group in Longdong region which makes array induction resistivity deviate from the true resistivity of reservoirs .In order to get over the effect of invading ,we use geometric factor of array induction logging to correct the array induction resistivity of reservoirs and calculate the true resistivity . We used the corrected resistivity to calculate the water saturation and found it is very close to the water saturation of actual measurement ,the true resistivity of oil reservoirs is more accurate after the correction ,the new method is feasible .【期刊名称】《测井技术》【年(卷),期】2017(041)006【总页数】5页(P696-700)【关键词】测井解释;致密油储层;泥浆侵入;阵列感应测井;几何因子;地层真电阻率;鄂尔多斯盆地【作者】夏宏泉;吕斯端;文晓峰【作者单位】油气藏地质及开发工程国家重点实验室西南石油大学,四川成都610500;油气藏地质及开发工程国家重点实验室西南石油大学,四川成都 610500;中国石油集团测井有限公司长庆事业部,陕西西安 710200【正文语种】中文【中图分类】P631.840 引言鄂尔多斯盆地陇东地区延长组致密油储层泥浆侵入严重,使得测井视电阻率偏离地层真电阻率,必须对泥浆侵入的影响进行校正[1]。
主要测井曲线及其含义一、自然电位测井：测量在地层电化学作用下产生的电位。
自然电位极性的“正”、“负”以及幅度的大小与泥浆滤液电阻率Rmf和地层水电阻率Rw的关系一致。
Rmf≈Rw时，SP几乎是平直的；Rmf＞Rw时S P为负异常；Rmf＜Rw时，SP在渗透层表现为正异常。
自然电位测井SP曲线的应用：①划分渗透性地层。
②判断岩性，进行地层对比。
③估计泥质含量。
④确定地层水电阻率。
⑤判断水淹层。
⑥沉积相研究。
自然电位正异常Rmf＜Rw时，SP出现正异常。
淡水层Rw很大（浅部地层）咸水泥浆（相对与地层水电阻率而言）自然电位测井自然电位曲线与自然伽马、微电极曲线具有较好的对应性。
自然电位曲线在水淹层出现基线偏移二、普通视电阻率测井（R4、R2.5）普通视电阻率测井是研究各种介质中的电场分布的一种测井方法。
测量时先给介质通入电流造成人工电场，这个场的分布特点决定于周围介质的电阻率，因此，只要测出各种介质中的电场分布特点就可确定介质的电阻率。
视电阻率曲线的应用：①划分岩性剖面。
②求岩层的真电阻率。
③求岩层孔隙度。
④深度校正。
⑤地层对比。
电极系测井2.5米底部梯度电阻率进套管时有一屏蔽尖，它对应套管鞋深度；若套管下的较深，在测井图上可能无屏蔽尖，这时可用曲线回零时的半幅点向上推一个电极距的长度即可。
底部梯度电极系分层：顶：低点；底：高值。
三、微电极测井（ML）微电极测井是一种微电阻率测井方法。
其纵向分辨能力强，可直观地判断渗透层。
主要应用：①划分岩性剖面。
②确定岩层界面。
③确定含油砂岩的有效厚度。
④确定大井径井段。
⑤确定冲洗带电阻率Rxo及泥饼厚度hmc。
微电极确定油层有效厚度微电极测井微电极曲线应能反映出岩性变化，在淡水泥浆、井径规则的条件下，对于砂岩、泥质砂岩、砂质泥岩、泥岩，微电极曲线的幅度及幅度差，应逐渐减小。
四、双感应测井感应测井是利用电磁感应原理测量介质电导率的一种测井方法，感应测井得到一条介质电导率随井深变化的曲线就是感应测井曲线。
LPM调谐频率到物性分析工作流程一、钻井物性数据加载统计井点处的厚度，形成散点文件1.txt井名 X Y 厚度孔隙度sm1 346396.70 4956587.30 11.00 9.50sm3 347812.00 4957055.00 16.00 9.30sm10 345730.60 4957655.50 6.00 9.10操作流程：1、运行Data ------ Loaders and UnloadersASCII LoadControl File : Scatter Set DataTarget Surface : 选择计算调谐频率的地震解释层位 gy_001Create Control File见下图，定义Property Code: Gross_Thickness把钻井统计结果加入到地震解释层位gy_001中二、LPM操作流程2、 Geology-----LPM ---Main Selection在Main Selection选择 Surface地震解释层位和Master Grid ，选择加入的钻井数据3、地质统计分析Data AnalysisLPM Data Analysis主要完成以下两项重要任务：•计算储层物性与地震属性之间的相关性。
•如果一种或几种地震属性与储层物性之间具有较好的相关性，则定量表示二者之间的关系。
3.1选择物性数据Gross_thickness和地震属性TUNING_FREQUENCY（或其他多种）进行地质统计分析3.2 在Quality Matrix中计算Quality Matrix回归关系和储层物性与地震属性交汇图点击compute -------Calibration Editor在RegressionLine中选择Line3.3在Calibration Function校正功能中选择挑选的属性TUNING_FREQUENCY，然后Compute得到地质统计计算公式4、统计应用成图Data Population在Data Population中一步一步向下计算就行其成图过程如下：▪Apply Calibration Function-根据标定公式直接将地震属性网格转化为物性网格▪Calculate Residual Scatter-计算井点处残差▪Calculate Residual Grid-根据残差散点数据产生残差网格数据▪Apply Residual-使用残差网格校正转化的物性网格数据，以保证最终网格与井点数据一致▪Estimate Confidence-显示井点与物性网格之间可能的误差，作为评价结果可行度的指标最终的结果推荐使用Apply Residual输出的网格5、物性分析显示IESX----BasemapPost ---InterpretationGrids: 把Model Filter去掉可选所有的网格。
基于铸体薄片的致密砂岩储层孔隙微观参数定量提取技术刘颜;谢锐杰;柴小颖;李功强;葛新民;陈雨霖【摘要】Aiming at the difficult problems on the quantitative characterization of the pore structure in tight sand with low porosity and low permeability,a modified Sigma filtering image processing technology is introduced to analyze the casting thin sections,in order to gain the nicer image with high resolution and signal-to-noise ratio.The pore is extracted and binaryzation by using the methods of multi-dimensional threshold segmentation and morphology filtering.Some micro pore parameters are quantitatively calculated by using gauge point statistics techniques and topology methods such as the average pore radius,roundness,the vertical and horizontal ratio of pore.The connotative information of the pore structure in the casting thin sections is excavated effectively,and the limitations of the qualitative and semi-quantitative evaluation are broken.It is consistent that the micro pore parameters are extracted from the casting thin sections and the mercury injection in the results of the pore structure characterization.A comparison is made among the micro pore structure parameters extraction technology,the capillary pressure curves of mercury injection,and the NMR experiments.The result shows that the extraction technology has an incomparable superiority because of the simple request of the samples,the fast testing speed,and the high degree of injection of pore space with colored resin by using the high temperature and high pressure injection techniques.%针对致密砂岩储层的孔隙度、渗透率极低,物性及孔隙结构定量表征困难等问题,将图像处理技术引入铸体薄片分析中,通过改进Sigma滤波有效去除图像噪声,得到高分辨率和信噪比的铸体薄片图像.应用多维阈值分割和形态学滤波方法实现孔隙提取和二值化.在孔隙提取的基础上,应用计点统计技术和拓扑学方法实现了孔隙微观参数如平均孔隙半径、圆度、孔隙纵横比的定量计算,突破了过去对铸体薄片以定性和半定量为主的局限性,有效地挖掘了铸体薄片的孔隙结构内涵信息.将结果与压汞毛管压力参数对比可知,基于铸体薄片的孔隙微观参数与压汞孔隙微观参数在表征孔隙结构上具有一致性.与压汞毛管压力、岩心核磁共振等实验相比,铸体薄片对样品要求简单,测试速度快,且由于高温高压注入技术能将染色树脂极大程度地注入孔隙空间,在致密砂岩储层孔隙结构定量表征中具有无可比拟的优越性.【期刊名称】《河南科学》【年(卷),期】2017(035)001【总页数】5页(P134-138)【关键词】铸体薄片;孔隙结构;图像处理;计点统计;定量计算【作者】刘颜;谢锐杰;柴小颖;李功强;葛新民;陈雨霖【作者单位】长江大学地球物理与石油资源学院,武汉430100;长江大学地球物理与石油资源学院,武汉430100;中国石油青海油田勘探开发研究院,甘肃敦煌736200;长江大学地球物理与石油资源学院,武汉430100;中石化华北石油工程有限公司测井分公司,河南新乡453700;中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛266580;长江大学地球物理与石油资源学院,武汉430100【正文语种】中文【中图分类】P313.1致密砂岩的孔隙结构分析对于储层分类、产能预测等具有重要意义［1］.目前国内外学者已成功地应用铸体薄片、扫描电镜、核磁共振及成像、CT扫描技术进行微观孔隙结构的表征［2-4］.以往的科学家针对铸体薄片主要以定性描述和半定量分析为主，漏掉了其中蕴含的重要信息［5-7］.针对此，本文从铸体薄片制作及分析的原理出发，应用数字图像处理技术和计点统计法、拓扑学法等进行基于铸体薄片的孔隙微观参数定量提取，深入挖掘铸体薄片中的孔隙结构信息，以实现基于铸体薄片图像处理的致密砂岩微观孔隙结构定量评价和储层分类.铸体薄片是将染色树脂或液态胶在真空下注入孔隙并磨制成薄片，在显微镜下观察孔隙、喉道及其连通性的方法，主要包括制样、显微镜观察、图像采集等步骤［8］.国内对铸体薄片的描述以目估法为主，主观性强，无法获得定量、精确的矿物和孔隙信息.碎屑岩矿物主要由石英、长石等骨架、黏土及孔隙组成，不同组分在光学显微镜下呈现不同特征，在RGB像素空间中孔隙一般为蓝色，黏土一般为红色、骨架一般为黄色，颜色的变化与骨架矿物组成及含量有关.通过多元分割技术（Ehlers，1987）可从图片中提取孔隙、黏土和骨架的含量和结构.本文主要以储集空间为研究对象，仅进行孔隙参数的定量提取［9-10］.图像采集过程中仪器或人为因素的影响通常会给成像信号带来一定的噪声，影响目标分割和识别效果，需要通过适当的方法进行去噪.滤波是常用的去噪手段，但滤波方法的选择至关重要，若方法选择不合理，不仅难消除噪声，反而将带来更多的噪声.滤波按类型分为空域滤波和频域滤波，较为经典的方法有低通滤波、均值滤波、中值滤波、高斯滤波、带通滤波、维纳滤波、小波变换等，这些方法在滤去噪声的同时模糊了边缘信息，使孔隙分割更为困难，因而需要寻找一种选择性滤波器，在滤去噪声的同时保留边缘信息.Sigma滤波器是一种图像增强方法，算法简单，运行速度快，更重要的是在滤波过程中能保留照片的细节信息［12］.Sigma滤波器采用块操作法，通过块内均值和方差进行逐块检测实现图像去噪和信号增强.Sigma滤波的原理为：对均值为ub、方差为σ2b且符合高斯分布的信号，有95.5%的信号落在[ub-2σb,ub+2σb]间，某点的真值是其相邻几点符合[ub-2σb,ub+2σb]条件的加权平均.设N=2m+1，对于(i,j)，以该点为中心，判断其周围块域内的点与该点差值与方差的关系，若绝对差值小于方差则标记为1，否则为0，即：对块域的标记值与函数进行加权平均，得到(i,j)点经Sigma滤波后的值：式中：f(i,j)out为滤波后的真值.Radu（2005）、Gu（2010）等认为信噪比低时信号的方差与噪声相近，Sigma滤波效果差，并提出改进Sigma滤波算法［13-14］.首先将信号分解并用高通和低通滤波器滤波分别得到水平和垂直方向的差异和均值，然后分别对四个信号进行Sigmad滤波，最后对滤波后分量信号进行重建（图1）.铸体薄片以RGB格式保存，需分别对R、G、B域的数据进行处理再合成；扫描电镜以灰度图格式保存，可直接进行处理.图2（a）是某砂岩的铸体薄片（标尺为500 mm），蓝色部分为孔隙，黄色部分为骨架.图2（b）是经Sigma滤波后的照片，图2（c）是经改进Sigma滤波后的照片.从图中可知，滤波前样品的亮白色部分和蓝黑色部分的边缘十分模糊，图片中有斑点状噪声，滤波后边缘信息更加清晰，噪声明显降低，改进Sigma滤波比Sigma滤波效果好.对铸体薄片和扫描电镜进行滤波后，孔隙、黏土、骨架等信息明显增强.此时，通过目标分割可将孔隙等信息进行定量提取.阈值分割是一种简单有效的目标提取算法，用一个或多个阈值将图像按灰（色）度分为几个部分，将隶属于同一范围的像素视为相同目标.阈值分割法有双峰法、迭代法、最大类间方差法等.本章应用多维阈值分割法进行孔隙信息提取.对于铸体薄片，孔隙、骨架和黏土在R、G、B空间中具有不同的色度特征，各色度域的灰度值可表示为：式中：C表示为R、G、B.定义阈值分割的操作算子T为：式中：tlow和thigh分别表示某组分的色度下、上阈值，阈值采用试算法得到. 将铸体薄片进行阈值分割后得再通过形态学滤波压制阈值分割带来的斑点状噪声，即可得到表征孔隙结构的二值图.计点统计（Point Counting Technology）是一种图像目标测量的方法.通过对图像中目标边缘识别与检测，得到目标的分布状况.在点统计基础上，应用拓扑学方法对每个孔隙进行分析可得孔隙面积（pore aea）、周长（pore perimeter）、费雷特直径（Feret’s diameter）等参数.孔隙面积定义为孔隙像素点的个数，孔隙周长定义为由孔隙像素所占空间所连接的长度.费雷特直径定义为以孔隙边缘某像素点为原点，在顺时针（或逆时针）方向以某一角度为基本单元进行旋转，并测量旋转轴与孔隙边缘另一像素点之间的空间距离（图3）［15-16］.以角度θ旋转可得最大费雷特直径Dmax和最小费雷特直径Dmin：定义形状因子（Shape Factor）为：式中：A为孔隙面积；P为孔隙周长.如图4所示，规则圆孔的形状因子为1，规则椭圆及不规则圆孔的形状因子小于1，不规则椭圆孔的形状因子远远小于1，孔隙的形状因子随着孔隙形状的复杂而变小.孔隙纵横比（aspect ratio）定义为最大费雷特直径与最小费雷特直径比：根据定义可知，规则圆孔的纵横比（AR）等于1.孔隙纵横比随着孔隙的不规则程度的增大而增大.孔隙的等效直径（equivalent diameter）可表示为：圆度（roundness）是描述孔隙与圆的近似程度，可表示为：孔隙比表面（surface area）可写为：美国国立卫生研究院提供了基于JAVA的图像处理软件ImageJ，计点统计及孔隙参数算法以该软件为基础［17-19］.图5是铸体薄片经二值化滤波和反二值化后的孔隙统计.图中黑色部分为孔隙，白色部分为骨架，共有81个孔隙单元.图6（a）是压汞法排驱压力与铸体薄片法孔隙等效直径的关系.排驱压力随着孔隙等效直径的增大而减小，两者呈良好的幂指数关系，复相关系数达0.812：式中：Pc为排驱压力，MPa；De为孔隙等效直径，mm.图6（b）是压汞法变异系数与铸体薄片法圆度的关系.孔隙变异系数与圆度成反比，规则孔隙的变异系数低，复相关系数为0.814：以上分析可知，基于计点统计和拓扑学方法所得到的微观孔隙结构参数与压汞法微观孔隙结构参数相关性强，可通过铸体薄片处理得到微观孔隙结构参数用于孔隙结构定量表征.1）采用改进Sigmad滤波和形态学滤波方法对铸体薄片进行处理，在滤去噪声的同时提高了图像的分辨率，保留了图像的边缘信息.2）从铸体薄片和背散射扫描电镜中提取的微观孔隙参数与压汞法孔隙结构参数间存在良好的相关性，可用铸体薄片实现孔隙结构进行定量评价.【相关文献】［1］郝乐伟，王琪，唐俊.储层岩石微观孔隙结构研究方法与理论综述［J］.岩性油气藏，2013（5）：123-128.［2］何涛，王芳，汪伶俐.致密砂岩储层微观孔隙结构特征——以鄂尔多斯盆地延长组长7储层为例［J］.岩性油气藏，2013（4）：23-26.［3］盛军，孙卫，赵婷，等.致密砂岩气藏微观孔隙结构参数定量评价——以苏里格气田东南区为例［J］.西北大学学报：自然科学版，2015，06：913-924.［4］刘晓鹏，刘燕，陈娟萍，等.鄂尔多斯盆地盒8段致密砂岩气藏微观孔隙结构及渗流特征［J］.天然气地球科学，2016，（7）：1225-1234.［5］赵明，郭志强，卿华，等.岩石铸体薄片鉴定与显微图像分析技术的应用［J］.西部探矿工程，2009（3）：66-68.［6］方少仙，何江，侯方浩，等.鄂尔多斯盆地中部气田区中奥陶统马家沟组马五_5-马五_1亚段储层孔隙类型和演化［J］.岩石学报，2009（10）：2425-2441.［7］张婷，徐守余，王子敏.储层微观孔喉网络图形识别方法［J］.吉林大学学报：地球科学版，2011（5）：1646-1650.［8］国家发展和改革委员会.SY/T 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储层综合评价方法储层评价是预测和评价研究区含油气有利区带的重要技术手段，是对储层研究的综合认识和评判。
针对单因素评价储层结果不惟一的缺点，本文研究了储层综合定量评价的方法（图1）。
该方法分为4个步骤：首先利用特征选择算法对评价参数进行筛选，然后根据灰关联分析来确定各影响因素的权重，进而运用最大值标准化法确定各项参数的评价分数，最后计算各项参数综合得分，在此基础上，运用聚类分析进行储层分类评价。
对储层评价结果进行统计分析，所划分的各类储层特征明显，与研究区储层实际特征具有很好的一致性。
最大限度地应用计算机手段对油气储层进行精细评价和综合解释具有定量化、地质意义明确等优点，有一定应用价值。
图1储层综合评价方法体系框架1评价参数的选择一项参数只从一个方面表征储层的特性，全面评价一个储层，需要采用多项参数，从多个方面进行综合评价。
对储层进行合理的分类是评价储层的基础。
迄今为止，国内外学者提出了许多储层分类的参数与方法，但应该用哪些参数、选用何种方法是一个很难解决的问题。
而储层综合定量评价是在选取储层评价参数的基础上，对储层多个影响因素做综合评价，最终得到一个综合评价指标，并依此对储层分类。
国内研究储层的学者在评价参数选择方面作了不少研究，所选择的评价指标也各不相同。
比如：刘吉余等[7]认为储层综合评价的参数主要为储层的有效厚度、砂体钻遇率、渗透率、有效孔隙度、泥质含量、黏土矿物类型、孔隙结构参数、层内非均质性参数及隔（夹）层的分布参数等；吕红华等[8]选择孔隙度、小层厚度、含油饱和度及小层钻遇率4个参数作为储层评价指标；张晓东等[9]选择有效厚度、沉积相、夹层频数、孔隙度和裂缝渗透率5个参数作为储层评价指标；张琴等[10]选取孔隙度、渗透率、颗粒分选、杂基含量、粒径、储层成岩相带、溶蚀作用及胶结作用共8个参数进行储层评价；马立文等[11]选取孔隙度、渗透率、泥质含量及渗透率突进系数4个参数进行储层评价。
一种浊积岩体储集层参数数学地质研究方法随着现代地质科技的发展，地质学家们日益关注浊积岩体储集层参数数学地质研究方法。
浊积岩体储集层参数数学地质研究方法是对储集层参数的研究，包括储层厚度、岩性、孔隙度、物性等。
这是一种比较新的研究方法，它可以帮助更加精确、准确，更有效的确定和预测浊积岩体储集层的性质和参数。
浊积岩体储集层参数数学地质研究方法包括一系列的定量模型，分析和处理技术，以及实验室测试方法和计算机仿真。
在定量模型方面，以简单统计逻辑、混合模型、灰色理论、回归分析等为主要定量模型，其主要任务是建立准确的数据模型，以预测储层参数的变化规律。
在分析与处理技术方面，以地质描述软件、地震处理软件、GIS 系统等为主要分析与处理技术，其主要任务是通过进行地震资料分析和GIS处理，帮助地质学家快速确定和预测储层参数，并进行准确识别。
在实验室测试方法方面，以英语仪器、地震仪器、油藏测试仪等为主要实验室测试方法，它们可以对储层参数进行更深入的测试，从而进一步提高学者对储层参数的准确预测。
在计算机仿真方面，以计算机图像分析、半定量地质物理模型、地震波模拟等为主要计算机仿真技术，这些技术能够更好地复制实地储层物理现象，从而提高储层参数的准确性。
浊积岩体储集层参数数学地质研究方法可以有效地提高石油勘探开发的成功率，作为一种新的研究方法，它具有很多优势，如可以更加准确准时的预测储层参数变化，更好的挖掘储层的矿产有效性，还可以帮助企业更好地实施矿产资源的开发和利用。
总之，浊积岩体储集层参数数学地质研究方法是一项新的、有效的研究方法，可以帮助地质学家们准确地预测、识别储层参数，提高石油勘探开发的成功率，并为地质科技的发展做出重要贡献。
综上所述，浊积岩体储集层参数数学地质研究方法无疑是一种重要的研究方法，它能够帮助地质学家们更好地预测和识别储集层参数，以提高石油勘探开发的成功率。
这一研究方法不仅有助于改善石油勘探开发的效率，也为地质科技的发展做出重要的贡献。
三维定量储层地质模型与参数动态预测方法
胡侃蔚;陈佩珍;王冠贵
【期刊名称】《石油天然气学报》
【年(卷),期】1998(000)004
【摘要】提出了三维定量储层地质模型及其参数动态预测方法，用该方法可预测储层开采状态，水淹区及剩余油区分布和各剩余油区的可采储量，三维定量储层地质模型的预测图件可为合理开采提供依据。
【总页数】1页(P45)
【作者】胡侃蔚;陈佩珍;王冠贵
【作者单位】上海－钢集团有限公司职工中专;上海－钢集团有限公司职工中专【正文语种】中文
【中图分类】P618.130.2
【相关文献】
1.煤层气储层参数多信息综合定量预测方法 [J], 胡朝元;彭苏萍;赵士华;程增庆
2.储层参数定量预测方法探讨 [J], 刘吉余;云金表;吕靖
3.储层三维定量地质模型的建立 [J], 汤春云;许发年
4.复杂断块油藏三维地质模型多参数定量评价 [J], 谭学群;刘云燕;周晓舟;刘建党;郑荣臣;贾超
5.数字岩心逆建模理论下的储层参数定量预测方法 [J], 印兴耀;郑颖;宗兆云;林利明
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