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烴源巖TOC 測井反演技術在南海西部油田的應用

2023-12-06 07:26:44秦圓明高弘毅程寶慶楊寶偉
石油化工應用 2023年10期
關鍵詞:評價

秦圓明,劉 婕,高弘毅,楊 堅,程寶慶,楊寶偉

(中海油能源發展股份有限公司工程技術湛江分公司,廣東湛江 524057)

南海西部海域已經發現了大套的優質烴源巖,烴源巖的豐度、品質及厚度是油氣勘探過程中烴源巖評價所涉及到的一項重要指標。這項指標數據一般是采用地球化學實驗分析的方法來評價有機質獲得的,但該方法受樣品采集、樣品質量和分析化驗工作量的限制,通常是用有限樣品的均值來代表整套烴源巖層的有機質特征,由于地球化學參數數值分布不連續,導致其不能準確揭示烴源巖的厚度,特別是容易遺漏優質烴源巖,從而對目標區域油氣資源量評價造成一定偏差。

一口井的測井資料中蘊含著豐富的地質信息,其深度的準確性、資料的連續性都是其他資料無法比擬的[1]。烴源巖有機質在放射性、電化學性質、物理性質方面都有獨特的測井響應,運用測井曲線中的信息可以實現烴源巖總有機碳(TOC)含量連續分布情況的有效評價,特別是海洋勘探過程中存在某些井無法取樣的困難,這時利用一口井的地球化學資料和測井資料建立相應模型去模擬另一口井的烴源巖地球化學特征,從而可以為資源量估算和油氣勘探決策提供更準確的地質依據,這也是海上油氣勘探中非常有必要的一個流程。

1 烴源巖TOC 測井反演技術簡介

1.1 技術優勢

烴源巖由三部分組成:巖石骨架、固體有機質、孔隙流體,其中成熟的烴源巖中的孔隙流體包括烴類和水。隨著有機質的成熟,烴源巖的巖石骨架和孔隙流體組成比例發生變化,而骨架部分組成上的差異則是利用測井曲線求取TOC 的基礎。

傳統測井反演方法是用砂巖的認識延伸至泥巖,然而砂巖測井往往忽略了微弱的有機質測井響應部分,導致預測結果存在一定誤差。特別是在應用真實巖心反映泥巖有機質的測井響應時如果繼續采用傳統測井反演方法更是出現了較大誤差。

而烴源巖TOC 測井反演技術則是通過利用測錄井資料來計算反演TOC 含量的方式獲得垂向上連續分布的數據,從而有效克服了巖心/巖屑分析樣品數量的有限性和離散性缺陷,并徹底解決了由于烴源巖分布非均質性帶來的計算結果準確度低問題,是一種經濟簡便且行之有效的烴源巖評價方法。

1.2 實現方法

根據前人提的一些理論模型[2],創新提出了基于烴源巖TOC 評價的多元線性回歸方法和BP 神經網絡算法,使烴源巖TOC 反演符合率達到了95%以上。

1.2.1 多元線性回歸方法 在多對一數值擬合的多元線性回歸時應用了Cholesky 分解算法。這個分解將原始矩陣A 用一個下三角矩陣和它的轉置乘積來表示,即A=LLT,因為這個矩陣是對稱的,本算法只訪問下矩陣的三角部分。將每一列除以對角元的平方根,從余下的列中減去經縮放列的某個倍數,這種方法是基于以下三個方面考慮:(1)全局TOC 含量與測井值之間的準確關系實際上并不存在。(2)測井值與TOC 含量之間存在復雜的非線性關系。(3)這個擬合TOC含量的方法應當有盡可能少的限制條件。

1.2.2 BP 神經網絡算法 使用S 型激活函數時BP 網絡輸入與輸出關系,輸入層有“網絡輸入端維數”個輸入節點,輸出層有“網絡輸出層維數”個輸出節點,隱含層有“網絡輸入端維數”個節點[3]。

基于實驗測量結果進行相關性分析可以得到測井曲線對地化參數敏感性區別。并通過測井曲線、巖心分析數據、地層分層信息、巖性數據、沉積相等測井資料,經過計算得到TOC。反演算法流程見圖1。

圖1 BP 神經網絡算法反演流程圖

2 烴源巖TOC 測井反演技術應用

2.1 崖城A 井簡況

崖城A 井位于崖北凹陷崖城9 洼北部陡坡帶五號斷層下降盤,目的層為陵水組二段、陵水組三段、崖城組一段(表1)。

表1 崖城A 井地層劃分表

圈閉落實采用2019 年采集處理的三維地震資料,目標區發育斷背斜、斷鼻構造圈閉,崖城組、陵水組構造繼承性發育,縱向疊合性好,圈閉總面積91.8 km2。崖城9-1 構造是崖城9 洼北部陡坡帶前排大型斷鼻,緊鄰崖北凹陷始新統湖相源巖生烴中心,具有近源供烴、斷砂輸導、鼻狀構造匯聚、高部位聚集成藏優勢。崖城9-1 構造原油總潛在資源量4 134×104t。崖城A 井設計井位于海南島三亞市東南方向。崖城9 洼遠離大型砂質碎屑注入點,且沉降速率高,中深湖相烴源厚度大、面積廣。生烴模擬結果表明,崖城9 洼中深湖相烴源巖面積175.0 km2,碾平厚度300 m、總資源1.87×108t。崖城9-1 構造緊鄰崖北凹陷始新統湖相源巖生烴中心,油氣主要鼻狀構造脊匯聚,沿5 號斷裂及溝源斷裂垂向輸導、砂體側向運移成藏,具有近源供烴、斷砂輸導、鼻狀構造匯聚、高部位聚集成藏優勢。目標發育前排溝源斷裂有利于油氣高效運移,一旦發現將迅速打開崖北凹陷勘探新局面。因此,烴源巖TOC 的評價對于該區塊成藏至關重要。

2.2 實現過程

2.2.1 井資料收集

參與反演測井資料:自然伽馬、深電阻率、密度、中子、氣測、井徑。

現場巖屑錄井:包含泥巖、粉砂質泥巖、含礫中砂巖、粉砂巖、泥質粉砂巖、泥質細砂巖、細砂巖和中砂巖[4]。

巖屑實驗分析資料:地化參數TOC 共19 個樣品,見表2。

表2 崖城A 井TOC 地化參數實驗結果表

2.2.2 烴源巖TOC 反演 為確保TOC 值通過線性回歸和BP 神經網絡兩種算法反演出2 條連續的TOC 曲線,將這2 條曲線的平均值作為最終的反演TOC 值,見圖2。

圖2 崖城A 井烴源巖TOC 反演結果圖

2.3 結果評價

將全井段反演“TOC 平”結果(記作“反演TOC”)和離散數據點(記作“實驗TOC”)進行對比,見圖3、表3,反演曲線的變化形狀與離散實驗分析數據點的趨勢一致,誤差較小。

圖3 崖城A 井反演結果對比圖

表3 崖城A 井反演結果對比分析表

將崖城A 井《現場巖心巖屑錄井原始數據表》中的泥巖、粉砂質泥巖等拾取出來,讀取所對應井段的反演TOC 曲線的平均值,再根據表4 中的標準,評價該井各層組的烴源巖TOC 豐度,其結果見表5。

表4 烴源巖TOC 豐度評價標準

表5 崖城A 井烴源巖TOC 豐度評價

2.3.1 陵水組一段(2 288~2 619 m)泥巖合計147 m。其中非烴源巖(TOC 豐度小于0.4%):泥巖厚度12 m,占8.2%,TOC 值平均0.28;差烴源巖(TOC 豐度0.4%~0.6%):泥巖厚度20 m,占13.6%,TOC 平均值0.54;中等烴源巖(TOC 豐度0.6%~1.0%):泥巖厚度107 m,占72.8%,TOC 平均值0.78;好烴源巖(TOC 豐度1.0%~2.0%):泥巖厚度8 m,占5.4%,TOC 平均值1.08。

2.3.2 陵水組二段(2 619~3 840 m)泥巖和粉砂質泥巖共計1 015 m。其中非烴源巖(TOC 豐度小于0.4%):泥巖厚度66 m,占6.5%,TOC 平均值0.35;差烴源巖(TOC 豐度0.4%~0.6%):泥巖厚度367 m,占31.2%,TOC 平均值0.51;中等烴源巖(TOC 豐度0.6%~1.0%):泥巖厚度502 m,占49.5%,TOC 平均值0.85;好烴源巖(TOC 豐度1.0%~2.0%):泥巖厚度80 m,占7.9%,TOC 平均值1.07。

(1)通過崖城A 井烴源巖TOC 測錄井資料反演技術研究,反演TOC 與實驗TOC 結果對比,符合率的擬合誤差取±0.1,符合率為100%,相關性為95.16%。

(2)通過崖城A 井反演,計算出了該井陵水組一段、陵水組二段的泥巖及粉砂質泥巖的有機碳含量TOC 值,累計1 162 m,按照烴源巖類型評價標準,其中:好烴源巖厚度有88 m,中等烴源巖厚度有609 m,差烴源巖厚度有387 m,非烴源巖厚度有78 m。

3 結論

(1)針對海上油氣勘探中烴源巖評價存在某些井無法取樣的困難,利用測錄井資料來計算反演烴源巖TOC 含量具有獨特優勢,其可以獲得烴源巖垂向上連續分布的數據,克服了巖心/巖屑分析樣品數量的有限性和離散性的缺陷,較好地解決了由于烴源巖分布非均質性帶來的計算結果準確度低的問題。

(2)通過崖城A 井的實際應用表明,采用烴源巖TOC 測井反演技術獲得的反演結果和實驗結果吻合率高,平均吻合度能達到95%以上,并結合其他井反演結果統計反演吻合率最好的達到了99.32%。

(3)該技術有效解決了海上油氣勘探無實驗數據點反演TOC 的問題,可信度高,具有良好的推廣應用價值。

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