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Petrophysics 2021年第4期论文摘要翻译

2021-08-09 11:28:40 administrator 128

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教程:薄层油层物理学

Rick Aldred

   本文章是应主编要求写的薄岩层油层物理学的“教程”,其目的不是成为所有关于薄层岩石物理学文献中的一个详尽的综述。相反地,本文是对目前可用方法的介绍,以及对每种方法优缺点的讨论。

几十年来,薄层一直是岩石物理学家的难题,主要原因是传统的解释方法高估了含水饱和度,因为含油气层的电阻率很低。对岩石物理学家来说,他们有许多不同的技术可用于评估薄岩层,包括常规的“体积”技术、各种高分辨模型和低分辨模型技术,其中二者均包括有和没有三轴电阻率测量。

没有一种最好的可用技术。相反地,最合适的方法取决去地层的复杂性和可用数据类型。一般来说,最好用三轴电阻率测试结果更好地认识地层的各向异性。然而,在某些情况下,只要可以改进解释并使用岩心数据进行验证,简单的三重组合测井套件可能就足够了。在另一些情况下,有必要进行复杂地层建模,最终获得具有较低不确定性的最佳结果。

如果使用低或高精度的模型,评价结果的报告并不简单。净储层和净产层边界需要特别考虑,这些结果是针对地层的组成,而不是针对整个地层,这正如传统油藏的总结。

此外,在薄层地层的地层建模中,用情景模拟量化岩石物理不确定性比用蒙特卡罗处理更好,原因是蒙特卡罗处理是一种常见的针对总体积的处理技术。译者:朱冰倩  校稿:肖文联,西南石油大学】


基于深度Q-学习算法的多测井深度匹配

Michael Bittar , Shirui Wang , Xuqing Wu , and Jiefu Chen

   如今,油气工业已经处于通过自动化人力密集型过程来降低成本、提高生产效率的数字革命时代。多井的测井深度匹配传统上是一项劳动密集型工作,在高效自动化和消除人工干预方面持续不断地存在挑战。交叉相关和动态时间扭曲(DTW)等多种尝试和技术产生了混合性的成功。然而,在许多复杂的情形下,领域专家的人工调整仍然是不可避免的。最近的解决方案包括监督学习算法,通过完全连接的神经网络实现测井曲线的自动化和分类。在本文中,我们基于Deep Q-Network提出了一种不同的方法,以优化在测井输入定义环境中的代理回馈。该网络利用一维(1D)卷积层,从输入测井曲线中提取特征值。经过大量的训练后,代理可以通过学习去采取最佳行动,直到找到一个最佳的匹配。译者:朱冰倩  校稿:肖文联,西南石油大学】


核磁共振流体替代——一次驱油和渗吸条件下重构T2分布的新方法

Baoyan Li, Hasan Kesserwan, Guodong Jin, and S.Mark Ma

  大多数基于核磁共振的岩石物理学模型,比如孔隙结构表征模型、渗透率预测模型,都是在测量完全饱和水(即,Sw=1)下T2分布的基础上提出来的。这些模型在整个油气层的井下应用仍存在争议,这归咎于部分饱和的条件(Sw<1),因此,修正这些因素对T2分布的影响是有必要的。本文对当前工业界可用的流体替代方法进行了重要的评述,并提出了一种改进的储层评价方法。

在提出的新方法中,有效的束缚水饱和度模型被用于解释孔隙结构和毛管压力效应的影响,这在现有的核磁共振流体替代方法中几乎都未被考虑。在水湿储层岩石中,不完全饱和条件下典型的核磁共振T2分布展示了润湿相和非润湿相之间的一个清晰的界限。水相能分为束缚流体体积和可动流体体积。然后,在T2映射关系和总孔隙度的约束下,部分饱和(Sw<1)条件下的可动水T2分布可被移去,并被放大用于确定完全饱和(Sw=1)条件下的可动水T2分布。

为了验证新方法,完成了完全饱和(Sw=1)和部分饱和(Sw<1)下砂岩岩样的核磁共振测试。对比分析Sw=1下重构的T2分布与实测的T2分布,结果发现两者间有很好的匹配度,这证实了新方法的可靠性。在重建方法中使用的参数可很好地反映孔隙的连通性。在去饱和过程中,随着水体积的减小,表面弛豫增强,大孔隙中水的T2弛豫时间变短,而表面积保持不变。因此,短T2弛豫振幅增大。在重建完全饱和的T2谱时,就将增加的幅度重新绘制到大孔隙中。译者:朱冰倩  校稿:肖文联,西南石油大学】


利用改进的差分相位相似法进行声波测井数据频散分析

王瑞甲, 理查德·科茨, 赵家俊(哈里伯顿)

不管是电缆测井, 还是随钻测井 (LWD), 单极、偶极和四极换能器产生的声场通常包含多种井孔制导波。传统的频率慢度相关法往往只能够得到激发强度较高的模式波,而忽略了弱的模式波,且有时会给出一些并不存在的错误结果。

传统的声波频散处理方法可以分为两类:单模式方法和多模式方法。单模式方法往往处理较稳定,但每个频率只返回一种模式波的信息,即最强的模式。单模式处理方法包括频率域内的差分相位相似法(DPFS)和加权频谱相似法。多模式方法可以在单个频率返回多种模式波的信息。然而,在某些情况下,由于这些方法对假设的信号模型的精度、接收器阵列的一致性、数据质量及地层非均质性非常敏感,处理结果可能变得不稳定。例如,对于强非均质地层,传统多模式分析方法可能会得到一些不存在的模式或者不连续的频散曲线。

井孔模式波的时差不同,其到时往往也不同。通过傅立叶变换,将数据转换到频域后,模式波的到时信息隐藏在相邻频率之间的相位差之中。传统的频散分析方法仅使用单个频率信息,忽略了相邻频率的相位差信息。

本文在算法中引入了对模式波的到达时间或者相邻频率之间的相位差的估测,提出了使用相邻频率之间的相位差信息来增强声波数据的多模式频散分析的思路,并据此发展了一种改进的频率域差分相位相似方法(MDPFS)。

   本文所提出的方法得到了合成数据、实验室测量数据及现场数据的验证。结果表明,该方法可以更全面地提出声波数据中存在的模式。此外,即使接收器的数量很少,该方法也可提供可靠的计算结果。与基于信号模型的 Prony 和矩阵束方法不同,MDPFS是对单模差分相位相似法的改进,所以其本质仍然是一种基于相似性的方法。并且与其他基于相似性的处理方法一样,MDPFS对不平衡接收器阵列、较差的数据质量和地层非均质性的敏感度低于传统的多模式处理方法。译者:王瑞甲,哈里伯顿新加坡研究中心,本文第一作者


基于机器学习的合成声波测井:机器学习比赛中五种方法的对比总结

Yanxiang Yu, Chicheng Xu, Siddharth Misra, Weichang Li, Michael Ashby, Wen Pan, Tianqi Deng, Honggeun Jo, Javier E. Santos, Lei Fu, Chengra Wang, Arkhat Kalbekov, Valeria Suarez,Epo Prasetya Kusumah, Mohammad Aviandito, Yogi Pamadya, and Hossein Izadi

    纵波和横波声波时差测井(分别为DTC和DTS)对于地下表征和地震井联系至关重要。然而,在许多油气井中,这两种测井曲线经常是缺失的或不完整的。因此,许多岩石物理和地球物理工作流程都包含声波测井的人工拟合或基于多元回归或岩石物理产生虚拟测井数据。从2020年3月1日至2020年3月7日,SPWLA PDDA SIG举办了一场机器学习比赛,旨在通过机器学习方法从七个较易获得的常规测井曲线中拟合纵波和横波声波时差测井。此次比赛中,训练数据包含从3口井中收集的20525个半英尺分辨率的数据点,将被用于训练机器学习回归模型。每个数据点包含七个输入特征:井径测井、中子孔隙度测井、伽马射线测井(GR)、深电阻率测井、中电阻率测井、光电系数测井、体密度测井, 以及2个输出:声波测井(DTC和DTS)作为测井目标。另一个包含11089个数据点的第四口井被选做盲测数据集。预测结果的评判标准为均方根误差(RMSE),公式如下图所示:

image.png

    在基准模型中(Yu et al., 2020),我们使用了随机森林回归器作为模型并仅对训练数据集进行了最小的预处理;该模型在盲测数据集上RMSE得分为17.93。比赛中排名前五的模型比我们的基准模型RMSE得分平均低27%。本文回顾了这五种解决方案的预处理技术和不同的机器学习模型,包括神经网络、长短期记忆(LSTM)和集成树。我们发现数据清理和聚类在所有模型中均对于提高性能至关重要。译者:喻雁翔,壳牌石油休斯敦中心,本文第一作者


用控制实验定量论证高保真油基泥浆电阻率成像仪

Baris Guner, Ahmed E. Fouda, Wei-Bin Ewe, David Torres, and Peter Barrett

   本文的目标是描述并验证一个可获得图像的新方法,该方法通过使用高分辨率、油基泥浆成像仪(HROBMI)工具提供地层电性质的定性和定量信息。这种新的多频成像工具能够在油基泥浆的高频(MHz范围)下工作。

为了从HROBMI数据中定量地估计地层中油和泥浆的性质,一种混合机器学习/反演方法被实施。在这个混合方法中,我们训练对应于不同候选泥浆性质的机器学习模型,并存储得到的回归函数。对于给定的测量数据集,这些不同模型的预测被用来快速识别最佳候选泥浆。然后将这些信息输入到反演算法中,从而提供关于HROBMI测井环境的准确定量信息。该算法的准确性已经通过测试装置得到验证,该测试装置能够改变不同泥浆环境下的地层性质。

        HROBMI的测量结果与地层性质(电阻率、介电常数、频率和泥浆性质)有关。混合算法可以从多个频率中分辨出HROBMI数据,获得真实的地层电阻率图像,而不受其他影响工具测量的参数的影响。此外,该算法还提供了地层介电常数图像以及对峙图像。这些结果也已经从测试夹具中的控制实验和矿场测井获得。译者:朱冰倩  校稿:肖文联,西南石油大学】


基于流体分布的火山岩饱和度模型实验研究

Baozhi Pan, Weiyi Zhou, Yuhang Guo, Zhaowei Si, and Fawu Lin

   基于在南堡火山岩水驱过程中不同饱和下的声速实验,建立了适合南堡火山岩地层的饱和度预测模型。实验数据表明,在水驱的早期阶段,岩石样品孔隙中的流体分布满足Patchy公式。随着岩样中含水饱和度的降低,孔隙中流体分布更符合均匀流体分布模型。本文结合Gassmann-Brie和Patchy公式建立了Gassmann-Brie-Patchy(G-B-P)饱和度计算公式,并模型中考虑接触软化的影响。该模型能基于声波数据计算含水饱和度,这为用地震和声波测井数据定量评价火山岩油气藏提供了一种新的思路。译者:朱冰倩  校稿:肖文联,西南石油大学】


致密砂岩中毛管压力和电阻率关系的实验研究

Wenlian Xiao, Yubin Yang, Min Li, Xuefeng Yang, Yves Bernabé, Jinzhou Zhao, Gaomin L, and Jitian Ren

  为了进一步认识致密砂岩中毛管压力和电阻率的关系,我们用半渗透隔板法联测了4块准噶尔盆地致密砂岩(含黏土矿物)的毛管压力和电阻率。相应地,我们还用相同的实验方案完成了4块法国巴黎盆地枫丹白露致密砂岩(不含黏土矿物)的测试。研究发现,枫丹白露砂岩和准噶尔盆地砂岩的电阻率与含水饱和度间满足乘幂关系,其分别符合Archie方程和Waxman-Smits方程。同时,我们发现这两种砂岩的毛管压力和电阻率之间的关系不一样;在枫丹白露砂岩中表现为乘幂关系,而在准噶尔砂岩中则表现为线性关系;导致这种差异出现的原因在于准噶尔砂岩中含有黏土矿物,而枫丹白露砂岩中不含黏土矿物,以及这两种砂岩具有不同的孔隙结构。译者:朱冰倩  校稿:肖文联,西南石油大学】