火山岩测井评价

引言
随着石油天然气勘探的不断深入， 作为新型油气储层的火山岩储层正受到越 来越多的重视。 火山岩油气藏的勘探开发是一项世界级难题，因为火山岩的发育 受到岩浆性质、喷发活动和模式的影响，岩性、岩相类型多变，加之后期的构造 运动和成岩作用，使火山岩储层的储集空间和孔隙结构更复杂、非均质性更强， 有利储集空间更难预测[1]。 火山岩储层研究中， 岩性识别是储层评价的基础，提高岩性判断符合率一直 是火山岩储层研究中的难题； 裂缝识别和评价是储层评价的又一重要内容，裂缝 作为流体储存空间和渗流通道， 为油气储集和开采提供了重要的基础条件，如何 划分出裂缝发育带一直没有解决好， 尤其是缺乏定量评价火成岩裂缝的理论方法 研究。火山岩储层的岩性、岩相识别和测井评价，是继碎屑岩、碳酸盐岩等之后 对测井储层评价内容的重要补充，是对测井数据处理和方法研究的进一步拓展， 因此有重要的理论和现实意义。
3 火山岩储层物性参数评价
3.1 基质孔隙度计算 火山岩地层孔隙度的计算主要存在 2 个问题： (1)岩石骨架参数的确定；(2) 孔隙流体的校正。 由于火山岩地层矿物成分复杂多样，矿物骨架属性多变，利 用常规测井曲线计算地层孔隙度精度不高。另外，由于孔隙流体的影响，尤其孔 隙内气体的影响，使核磁共振测量的孔隙度降低[17]。为此，提出了利用 ECS 得 到地层岩石骨架密度， 密度测井曲线和核磁共振测井相结合计算地层孔隙度的方 法，基本原理图如图 4 所示。
图 2 M—N 岩性识别交会图版
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2.2 ECS 测井方法 ECS(Elemental Capture Spectroscopy)是斯伦贝谢公司向中国推出的一种新型 地层元素测井仪， 该仪器利用快中子与地层中的原子核发生非弹性散射碰撞及 热中子被俘获的原理， 通过解谱和氧化物闭合模型得到地层中主要造岩元素及其 氧化物的百分含量， 在此基础上，用氧化物闭合模型可以确定地层中各种元素的 百分含量。并应用聚类分析、因子分析等方法定量求解地层的矿物含量，并根据 不同矿物成分的含量来识别火山岩岩性[6]。在所有测井技术中，ECS 是唯一能从 岩石成分角度解决岩性识别问题的测井方法识别那些成分差异较大而颜色、 结构、 构造差异不明显的复杂岩性具有极其重要的意义为此，采用 ECS 测井新技术能 从岩石成分的角度来解决火山岩岩性识别这一难题。 ECS 主要测量结果包括两大类：①Si、Ca、Fe、Al、S、Ti、Cl、Cr、Gd 等 主要造岩元素的百分含量；②SiO2、Al2O3、K2O、Na2O、FeO、Fe2O3、CaCO3、 TiO： 、CaSO2、FeS 等各种氧化物的百分含量，不同地区、不同地层，指示岩性 的主要矿物类型不同[7]。 2.3 成像测井识别法 火山角砾岩、集块岩、流纹质角砾凝灰岩等正常火山碎屑岩，因为其角砾、 集块成分也都来自酸性和中基性岩类，所以从常规测井角度来看，其特征值范围 和其他岩类没有太大的差别。 由于火山角砾岩、 集块岩中的角砾、 集块的矿物成分与其周围的胶结物不同， 进而表现在岩石物理性质(如电阻率)的差异上。地层微电阻率扫描成像测井(FMI) 是一种重要的井壁成像方法， 它利用多极板上的多排纽扣状的小电极向井壁地层 发射电流， 用表示微电阻率相对变化的曲线来反映地层的微细结构。将微电阻率 曲线经适当处理可刻度为彩色或灰度等级图像来反映地层微电阻率的变化， 从这 些测量信息中，可提取地层地质特征信息，如层理、裂缝、孔洞、砾石等[8]。一 般来说电阻率值越大，色度越浅；电阻率值越小，色度越深。井壁微电阻率图像 的色彩或灰度反映了井壁各处的岩石电阻率的变化， 它是电极接触的岩石矿物成 分、结构构造的综合反映。 2.4 利用横波识别岩性 DSI 可以获得很好的横波资料， 横波的振动模式所固有的特点决定了其对岩 性有比纵波更为灵敏 的反映， 横波资料是识别岩性很好的指示器。 图 3 是利用 DSI 横波测井资料与中子测井交会 编制的 A 地区 X 系火山岩岩性识别图版，薄
b (1 b ) W =c A Rm Rxo
式中 A—异常电流面积； c =0.004801(1/ m )； b =0.863， 与仪器结构有关的常数。 裂缝密度(FVDC)：单位井段内发育的裂缝总条数
FVDC
NF 2 rHC cos i
式中：NF —统计井段内的总的裂缝条数；H—统计窗长；C—FMI 测井井眼覆盖 率；r —井眼半径； i —第 i 条裂缝的视倾角，即裂缝与井轴的夹角。 裂缝长度(FVTL)：每平方米井壁上发育的裂缝长度之和：
1 火山岩储层测井响应特征[2]
1.1 电阻率测井 一般来说，火山岩的孔隙度变化范围大致介于 1% ~ 25%之间，故相应电阻 率的变化也比较大，数值能从十几变化到几千。例如：胜利油田某一致密火山岩
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火成岩层段，其电阻率电率约为 150 欧姆米，孔隙度约为 2% ~ 3%之间，该层试 油结果出水； 但是储油层的电阻率却只有几十个欧姆米， 数值不超过 100。 另外， 孔隙和裂缝发育的部分相对降低。在网状裂缝发育的地层，当裂缝中充满导电的 流体时地层的电阻率会明显地下降。所以单一用电阻率测井方法时，要特别的谨 慎。 1.2 密度测井和声波测井 火山岩的密度从超基性→基性岩→中性岩→酸性岩的方向变化，逐渐减小， 因此密度测井值也就相应的减小； 而声波测井值的变化正好相反， 是逐渐增大的。 但是和沉积岩相比， 火山岩的密度一般要大一些，所以在测井曲线上火成岩和沉 积岩相比表现出高密度、低时差的特点。 1.3 中子测井 中子测井反映的是地层中含氢量的多少。 因为火山岩的矿物组成中富含结晶 水， 所以火山岩的骨架的含氢指数要高于沉积岩的，例如纯玄武岩骨架的含氢指 数大约为 12%， 而纯橄榄岩的更高大约为 17%。 如果火山岩地层中富油气流体， 那么在中子测井曲线上就具有了明显的高中子反映。 1.4 井径测井 由于火山岩中裂缝通常比较发育， 在钻井过程中， 井径就有不同程度的扩张， 因此井径曲线也可以一定程度上用来识别火山岩。如果是双井径的话，还可以反 映出裂缝的走向。 1.5 自然伽马及自然伽马能谱测井 火成岩从超基性→基性岩→中性岩→酸性岩，其钾含量逐渐增高，而酸性岩 中的铀、钍含量最高。因而，火成岩的天然放射性也相应的增强。在沉积岩中， 除泥岩中因黏土矿物在沉积过程中吸附了大量的铀、钍、钾等放射性元素而含量 增高外，大多数沉积岩放射性都比火成岩的低。
2 火山岩岩性识别技术
2.1 测井交会图技术 交会图法(crossplot)是一种测井资料解释技术。它是将 2 种测井数据在平面 图上交会， 然后根据交会点的坐标定出所求参数的数值和范围的一种方法。这种 方法的实质是将几种对岩性敏感的测井信息在二维或三维空间中分群[3]。 在交会图上能直观地看出各种岩性的分界和所分布的区域， 能比较清晰地识 别火成岩。 主要有 M—N 交会图 (其中， M 是和声波时差与密度比值有关的参数，
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图 4 ESC 测井计算火山岩基质孔隙度流程图版
3.2 裂缝参数评价 裂缝孔隙度虽然在总孔隙度中占的比例很小，但它既是流体的储集空间，又 是连通孔洞的通道，裂缝孔隙度的准确计算，对火山岩储层评价意义重大。FMI 成像测井可以直接反映井壁四周电阻率的变化，对井壁上的缝洞进行成像，且分 辨率高达 5 毫米，不仅可以准确地识别裂缝，还可以对裂缝参数进行计算，其计 算公式如下[18-19]： 裂缝张开度(W)： FMI 纵向分辨尺度内所有与井壁相切的裂缝张开度的总和：
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N 是和中子孔隙度与密度比值有关的参数)， 声波、 密度和中子三孔隙度交会图， 自然伽马一声波交会图， 岩性指数一密度交会图， 电阻率一自然伽马交会图 等。 在解释结果中，不同火成岩岩性的自然伽马、 密度、中子、电阻率和光电吸收 截面指数(Pe)值等 测井曲线表现出一定的差别，可以根据这些差别判断岩性。
“油气藏开发地质学与油藏描述”文献综述
火山岩储层测井评价技术
班 姓 学
级：地学研 11-6 班 名：张 鹏
号：S11010203
2012 年 7 月 1 日
火山岩储层测井评价技术
摘要
火山岩储层研究中， 岩性识别是储层评价的基础，本文从火山岩测井响应特 征出发，论述了火山岩岩性识别的一系列方法如交会图技术、ESC 测井方法、成 像测井、横波法、岩石强度参数识别法以及神经网络、模糊数学等；本文就火山 岩裂缝孔隙双介质模型，提出了储层物性参数（孔隙度、渗透率）的计算以及裂 缝参数评价的方法。 火山岩储层流体识别和饱和度计算是目前测井学科遇到的难 点之一，鉴于此，本文简述了火山岩储层流体识别和饱和度计算的方法，通过分 析双重孔隙介质的导电机理， 从简化的岩石体积模型出发，推出适用于裂缝孔隙 型双重孔隙介质的饱和度计算方法。 关键词：火山岩；岩性识别；测井评价；物性参数；流体识别
2.5 利用岩石强度参数识别岩性[1,9] ①泊松比
0.5t s2 t 2 = t s2 t 2
t s --横波时差； t --纵波时差
式中说明泊松比是反映声波传播的时间或者速度的物理量， 在同一均匀介质 中泊松比是一定值。 ②杨氏模量 E
E=
b
t s
Байду номын сангаас 2
3t s2 4t 2 t s2 t 2
R =K
R 是体积弹性模量 K 与切变模量 的乘积。它反映了岩石的强度，不同岩性 具有不同的岩石强度，故此可用它来划分岩性。 ⑤岩石切变模量
=
b
t s2
式中说明岩石的切变模量与密度成正比，与横 波时差平方成反比。不同的 岩石，切变模量不同。 火山岩储层评价的首要工作是岩性识别， 岩性的准确识别是孔隙度和含油饱 和度准确确定的基础，是岩相、喷发周期划分的主要依据，也是储层特征研究、 储量计算和地质建模的基础。 岩性识别的方法很多，除了上述所列的常规方法之 外，还有一些新技术， 如测井相分析技术[9]、神经网络技术[10-11]、模糊数学[6,12]、 对应分析[13]和模糊聚类[14]、主成分分析法[15]等方法。 研究结果表明，如应用模糊数学方法，建立火山岩模糊数学识别岩性模式， 应用效果显示与实际符合一致性较高。 从而改变了以往火山岩岩性识别成功率低 的状况． 在地质应用中具有很好的前景。如果该方法将测井参数根据地区实际情 况稍作调整， 可适应于任何复杂的岩性。 神经网络的方法在解决多维空间模式分 类问题时，有较明显的优势，识别精度高，推广效果好。识别火山岩岩性的方法 很多，在这里限于篇幅就不再一一论述。