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泥页岩有机质对超压成因判识的影响及校正方法
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Abstract:
由于有机质的存在,使得用测井资料方法识别超压成因结果会产生一定程度的偏差。本文着重介绍了泥页岩有机质对超压成因识别的影响,即泥页岩中有机质含量会严重影响孔隙度测井系列的准确性,从而降低超压成因识别方法的可靠性。于是,本文系统地提出校正有机质的超压识别方法,即利用已知实验分析数据、测井参数数据、地球化学技术等,通过各种方法预测研究区的有机质含量(一般用总有机碳含量代表),然后利用岩石体积物理模型对孔隙度测井进行有机质校正,最后利用超压成因识别方法判别超压成因。通过对比有机质校正前后得到的超压成因判识结果,发现校正前的超压成因结果与校正后的超压成因结果存在较大的差异,而校正后的超压成因判识结果更符合研究区地质背景,能更好地指导油气勘探开发工作。
Due to the existence of organic matter, there is some deviation in identifying the cause of over-pressure by logging technology. This paper mainly focuses on the influence of organic matter in mud shale on identification of overpressure origin, because the content of organic matter in mud shale will seriously affect the accuracy of porosity logging series, which reduces the credibility of identification method of overpressure origin. Then, this paper systematically puts forward overpressure identification methods for correcting organic matter, including using the known experimental analysis data, well logging parameter data, geochemical techniques, etc. Through various methods to predict organic matter content (generally represented by total organic carbon content or TOC) in the chosen area, the volume of rock physical model is then used to correct organic matter porosity logging parameters. Finally, the overpressure cause identification method is used to identify the overpressure cause after corrected. By comparing the analysis result of overpressure before and after the organic matter correction, it is found that there is more or less difference between the overpressure origin before correction and one after correction. It is suggested by a host of studies that the corrected overpressure cause results are more in line with the conditions of the study area, which can better guide oil and gas production.
[1] | 赵靖舟, 李军, 徐泽阳. 沉积盆地超压成因研究进展[J]. 石油学报, 2017, 38(9): 973-998. |
[2] | 郭明强, 宋平, 张兵, 陈梦娜, 吴伟涛. 鄂尔多斯盆地东缘临兴地区上古生界古超压成因及其演化[J]. 西安石油大学学报(自然科学版), 2020, 35(4): 19-25. |
[3] | 曾伟凌, 段新国, 张磊, 王冰. 鄂尔多斯盆地合水地区延长组有机碳测井解释模型[J]. 四川地质学报, 2016, 36(2): 320-322+327. |
[4] | 王艳茹, 刘洛夫, 杨丽萍, 李薇, 刘显阳, 王克. 鄂尔多斯盆地长7烃源岩有机碳测井评价[J]. 岩性油气藏, 2013, 25(4): 78-82+94. |
[5] | 宋磊, 宁正福, 丁冠阳. 基于三种常规测井方法的有机碳含量评价[J]. 科学技术与工程, 2017, 17(29): 260-265. |
[6] | 王攀, 梁明星. 煤系烃源岩测井响应特征及有机碳评价方法[J]. 物探与化探, 2016, 40(1): 197-202. |
[7] | 袁超, 周灿灿, 胡松, 程相志, 窦洋. 地层有机碳含量测井评价方法综述[J]. 地球物理学进展, 2014, 29(6): 2831-2837. |
[8] | Passey, Q.R., Creaney, S. and Kulla, J.B. (1990) A Practical Model for Organic Richness from Porosity and Resistivity Logs. AAPG Bulletin, 74, 1777-1794. https://doi.org/10.1306/0C9B25C9-1710-11D7-8645000102C1865D |
[9] | 王祥, 马劲风, 张新涛, 王震亮, 王飞龙, 王浩璠, 李琳. 一种考虑密度因素的广义ΔlogR法预测总有机碳含量——以渤中凹陷西南部陆相深层烃源岩为例[J]. 地球物理学进展, 2020, 35(4): 1471-1480. |
[10] | 石文睿, 马天碧, 张占松, 张超谟, 季运景. ΔLogR法估算页岩气储层有机碳含量探讨[J]. 江汉石油职工大学学报, 2014, 27(5): 1-4. |
[11] | 谭佳静, 吴康军, 李昱翰, 赵小瑜, 闫春明, 黄智涵, 杜泽坤, 李爽. 测井预测TOC方法在页岩储层评价中的运用[J]. 地球物理学进展, 36(1): 258-266. |
[12] | 郭双, 谢锐杰, 邓勇, 王伟. 致密油藏烃源岩有机碳含量预测方法研究[J]. 中国锰业, 2016, 34(4): 99-103. |
[13] | 卢鹏羽, 毛小平, 张飞, 宿宇驰, 毛珂. 基于神经网络法预测伦坡拉盆地有机碳含量[J]. 地球物理学进展, 36(1): 230-236. |
[14] | 叶绍泽, 曹俊兴, 吴施楷, 谭峰. 基于深度置信网络的总有机碳含量预测方法[J]. 地球物理学进展, 2018, 33(6): 2490-2497. |
[15] | 张成龙, 陶士振, 白斌, 王倩茹. 基于支持向量机模型的烃源岩有机碳含量预测——以鄂尔多斯盆地为例[J]. 天然气地球科学, 2019, 30(5): 761-768. |
[16] | 徐红敏, 王海英, 梁瑾, 黄帅. 支持向量机回归算法及其应用[J]. 北京石油化工学院学报, 2010, 18(1): 62-66. |
[17] | 李泽辰, 杜文凤, 胡进奎, 李冬. 基于测井参数的页岩有机碳含量支持向量机预测[J]. 煤炭科学技术, 2019, 47(6): 199-204. |
[18] | 徐泽阳, 赵靖舟, 李军. 松辽盆地长垣地区白垩系青山口组一段有机质含量对超压分析的影响及校正方法[J]. 石油与天然气地质, 2019, 40(4): 938-946. |
[19] | 李超, 张立宽, 罗晓容, 张立强, 胡才志, 杨鹏, 邱桂强, 马立元, 雷裕红, 程明. 泥岩压实研究中有机质导致声波时差异常的定量校正方法[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2016, 40(3): 77-87. |