Petrophysics 2025年第3期论文摘要翻译
版权及使用说明：本翻译的版权归SPWLA西南分会所有，仅供学术交流使用。若有翻译不到之处，请联系：E-mail:support@spwla-swchina.org.cn
本期摘要【译者：张文艺、胡威、魏然、董明宇、徐雯、熊文浩、郑亚萍、李浩，校稿：张冲、黑创、许巍、聂昕，单位：长江大学】
基于脉冲电磁先进技术的全径岩心现场电性剖面扫描仪
Dler Mirza, Kristoffer Birkeland, Lars Øy, Roland Chemali, and Benjamin Barrouillet
当全径岩心刚切割并送至钻台时，测井地质师都迫切想知道：他们是否已钻达目标层？应继续取心，还是转而钻进下一目标层？在与本区其他井的对比中，当前深度位于构造的何处？在与本区其他井的对比中，当前深度位于构造的何处？本文介绍的一款新型岩心扫描仪，可在岩心仍位于钻台时就解答这些关键问题。该扫描仪能测量岩心截面的电阻率与介电常数，并沿岩心轴向输出高分辨率测井曲线。随后，我们把电阻率与介电常数同岩心分析获得的其他岩石物理参数综合起来，以细化地层评价。具体做法是：在复杂折射率方程中同时输入电阻率、介电常数、岩性、孔隙度以及地层水电阻率，最终获得高分辨率的含水孔隙度与含水饱和度估算结果。
该装置由位于岩心两侧的发射天线与接收天线组成，整体沿岩心轴向移动。发射天线发出类似雷达脉冲的微波（中 GHz 范围），脉冲穿过岩心截面后抵达接收天线。先进的电子系统实时测得接收信号幅度及其跨越岩心截面的传播时间，并通过联合反演将两者转换成电阻率与介电常数。
我们近期在挪威近海多支全径岩心上对该装置进行了测试。为保证微波传播，岩心桶采用非金属材质。测试结果显示：扫描仪测得的电阻率与裸眼测井曲线吻合良好，且分辨率更高。在高电阻率层段，由于电阻率频散效应，两者出现预期差异；而在电阻率低于 1.5 Ω·m 的地层中，受限于当前设计，装置无法准确测得传播时间。对于电阻率在 1.5 Ω·m 及以上、且含烃的储层段，我们获得了可靠的反演结果，得出了可信的电阻率与介电常数。利用这些参数进行岩石物理解释得到的含水孔隙度，与经典裸眼测井解释一致，但分辨率显著提高。
页岩、粘土和薄层储层：用单一模型进行适当表征
Evgeny Tyurin and Mike Davenport
Thomas Stieber（TS）模型分析（Thomas和Stieber，1975）已被用于使用多个储层中的标准测井来定义薄层特性。一个关键的模型假设是砂和页岩地层成分的混合物，后者在许多场合都得到了特别的讨论（Juhasz，1986；Moss，2008；Skelt，2014；Kennedy，2018）。
Thomas Stieber分析模型的网络通常与核心或其他方法进行比较，并验证了Vshale在这些情况下的使用。然而，在净砂分数中，分散粘土的存在会对孔隙度和渗透率产生巨大影响，这意味着Vclay是准确估计储层质量的首选参数。此外，Vclay是一种定量岩心测量，允许在其他参数的支持下进行稳健的岩心测井校准。
本文将通过将粘土体积数据直接纳入薄层储层形成模型来研究TS模型的关键假设。所提出的修改准确地利用了Vclay和Vshale参数之间的差异，将它们整合到一个解决方案概念中。扩展的TS公式（定义为Thomas Stieber-Tyurin或T-S-T模型）可以更准确地评估分散粘土的存在对薄层储层质量的影响，同时将净与总（NTG）视为二元参数，例如页岩或非页岩薄层。提出了一种更新的地层层次方案，以准确反映页岩的产状，在地层中混合砂和分散的粘土。在地质学方面，我们证明了单一模型对砂页岩粉土分层的适用性，在关于净/非净与砂/非砂粒级之间差异的讨论中进一步强调了这一点。还提出了一种包括分散Vclay的渗透率多参数模型。
本文提出的偏导数分析强调了与T-S-T模型相关的敏感性和不可约不确定性，并证明了使用独立方法进行现场确证以提供稳健输出的重要性。T-S-T模型的随机模拟显示了分析的不确定性范围，并与岩心和核磁共振进行了比对，以验证模型结果。
由此产生的分析为定义体积范围、评估薄层储层质量、确定未来数据采集的关键优先级以及支持关键业务决策提供了一个强有力的框架。我们认为，所提出的工作流程解决了岩石物理界关于TS模型的局限性和适用性的持续对话。
基于测井数据的非均质泥质砂岩岩石物理定量评价：定制化Thomas-Stieber图解方法
Ali Eghbali and Carlos Torres-Verdín
岩石中页岩夹层与分散粘土颗粒的存在，显著影响着碎屑岩储层的油气储量评估与产能预测。相较于充填岩石孔隙的自生分散粘土颗粒，页岩纹层会引发各向异性，对储集能力、流体渗流及弹性性质产生截然不同的影响。有时原始砂岩颗粒会被粘土矿物或页岩替代，形成结构型泥质砂岩，这进一步增加了岩石物理性质定量表征的复杂性。对此类泥质砂岩地层的错误表征，将导致基于测井曲线和岩心实验获取的储层特性评估产生偏差。为解决这一解释难题，Thomas与Stieber开发了Thomas-Stieber（T-S）图解模型。该模型通过识别页岩-砂岩组合、孔隙度及泥质砂岩类型，指导后续岩石物理参数的计算。然而该方法存在局限：假设页岩性质恒定、砂岩孔隙度不变；T-S图解坐标轴源自岩石物理解释而非测井数据；且与质量平衡孔隙度存在差异。尽管如此，它仍为井下测量数据解释提供了简洁直观的解决方案，可用于评估非均质碎屑岩储层的储渗特性。本文旨在突破上述局限：首先回顾Thomas-Stieber提出的碎屑岩储层三分法（层状、分散型、结构型泥质砂岩）；继而剖析其优势与不足；最终将T-S图解基本原理拓展应用于测井领域，聚焦实际油田条件下的实施方案。通过系统研究基质岩性、页岩性质、孔隙度及流体变化对测井精确评价碎屑岩储层的定量影响，本文建立了全面的分析框架。
基于机器学习的TOC测井评价方法比较分析—以鄂尔多斯盆地延长组为例
Mingyu Dong, Jingtao Shang, Lili Tian, Mingsong WU, Xin Nie
总有机碳含量（TOC）的预测对于评估烃源岩的有机质丰度至关重要。机器学习和深度学习的进步使得使用这些方法和测井数据预测TOC含量成为可能，从而能够快速、低成本地评估烃源岩。本研究利用鄂尔多斯盆地测井数据对不同的TOC预测模型进行了比较。首先，收集了岩心TOC数据和测井数据，然后通过自动岩心归位调整岩心深度，以消除测井数据和岩心数据分辨率不一致造成的误差问题，同时提高测井数据和岩心数据之间的相关性。自动岩心归位利用滑动窗口算法调整TOC岩心分析数据的深度，使其与测井曲线一致。该过程涉及深度匹配、数据提取、参数设置（如采样间隔和最大滑动阈值）以及基于相关系数的曲线选择，随后计算库克距离以去除异常值。建立了不同的模型，包括双泥质含量预测模型、ΔlogR模型、14个单一机器学习模型、一个集成学习模型和一个改进的多层堆叠集成学习模型。改进的多层堆叠集成学习模型在测试集上的平均绝对误差（MAE）为1.89，均方根误差（RMSE）为3.14，决定系数（R2）为0.66，优于传统测井评价方法（例如，ΔlogR的MAE>5.41，RMSE>7.08，R2<0.40）。同时，无法使用单一的评估指标来确定模型在测试集上的准确性和泛化能力；采用三标度层次分析法，将模型选择的定性问题转化为定量问题。评估了适合该地区的预测模型。改进叠加模型的最高层次权重为0.1303，这证实了改进的多层堆叠模型在预测TOC含量方面的准确性和泛化能力优于其他模型。
交叉标定的渗透率：一种可靠且物理一致的方法
Ventura Sifontes, Luis Alberto Leal, Miguel Farfan, and Alvaro Mussio Arias
渗透率估算是储层表征的关键步骤。该参数不仅影响岩性分类和饱和度分区，还影响动态模拟中的毛细管压力与相对渗透率的赋值。此外，当与相对渗透率结合时，它会影响生产过程中的流体流动。正是基于这一重要性，我们选择Coates方程作为开发通用渗透率估算与标定方法的基础框架，该方法适用于全球各类储层岩石。
该方法包括四个步骤：（1）岩心数据标定；（2）测井曲线标定；（3）含水饱和度关联辅助标定；（4）对结果的地质解释。通过在多个含岩心数据的井孔（分属不同储层）中的应用，最终形成一系列以数据表、方程及交会图形式呈现的关联关系。这些成果揭示了Coates方程中各调节变量如何协同作用，从而实现从微骨架碳酸盐岩常见的纳米级孔隙岩石，到高能河流相沉积硅质碎屑储层常见的巨型孔隙岩石的全球全岩类渗透率校准。
该方法不仅适用于单峰态硅质碎屑储层，也适用于多峰态碳酸盐岩储层。对于后者，需先采用孔隙分割法将基质孔隙（微孔）与模孔/洞隙（大孔）分离，再对每种孔隙类型应用相同的渗透率校准流程。
我们特别开发了SwXCal专属关联式作为无岩心测量时的标定方法：通过在测井尺度计算SwXCal值，并调整其参数（C和K），直至其与电测曲线（Archie等）获得的含水饱和度重叠，实现标定目标。SwXCal辅助校准更易应用在具有良好连通孔隙系统的单峰态储层中（无洞隙模孔的硅质碎屑或粒状碳酸盐岩）。这种辅助标定方法能在储层评价与表征阶段实现可靠的早期渗透率预测，通过优化岩心取样与分析方案，提高产量预测的可信度，支持更高效的开发策略制定，最终提高新油气田开发的经济效益。
基于叠加集成算法的页岩微观参数标定方法
Han Jiang, Zhan Qu, Weihang Liu, Xiaohe Li, and Fan Zhang
粒子流代码（PFC）被广泛应用于岩土工程中，通过将岩石和土壤等材料离散为抽象的颗粒单元集合，来进行数值模拟。通过在颗粒接触处赋予微观参数，并结合牛顿运动定律和接触力-位移关系，PFC 能有效复现岩石材料的宏观力学行为。然而，粒子流模型中微观参数的反演与校准过程通常较为复杂、耗时，且缺乏明确的指导方法。因此，亟需一种新方法来建立岩石宏观力学参数与其微观力学参数之间的关联关系。
本研究基于实验室单轴压缩试验，并利用 PFC2D 粒子流软件，探讨了页岩的微观参数与宏观力学参数之间的关系。提出了一种基于堆叠集成学习（stacking ensemble learning）算法的微观参数校准方法，用于页岩粒子流模型中微观参数的反演。数值模拟结果表明，校准后的页岩宏观力学参数准确率超过 90%，残差均方误差较小，显示出该预测模型的高度稳定性与可靠性。
此外，研究还开展了单轴压缩数值模拟试验，以验证模型精度。模拟结果与实验室试验在宏观力学参数、应力-应变曲线及破坏模式等方面高度一致，进一步验证了堆叠集成学习算法在页岩微观参数校准中的有效性与准确性。
不同压裂液对致密砂岩储层损害的对比研究
Quanhui Li, Xiaojie Xia, Hui Xiao, Han Zhang, Xinlong Tan, Chunbing Wang, Tianxi He, and Hongsen Wang
致密砂岩气藏具有良好的含气性和丰富的储量。以往研究多侧重于压裂增产效果，而忽视了压裂液对储层造成的损害。本文通过室内实验，分析了不同压裂液对致密砂岩（石英砂岩与碎屑砂岩）储层造成损害的原因，并采用三种压裂液对致密砂岩气藏进行室内模拟试验，评估了压裂液损害与水锁损害的程度及其表现特征。随后开展了压裂缝导流能力损害测试，并基于测试结果进行了产量模拟，以全面评估不同压裂液对储层的损害程度。研究结果表明：胍胶压裂液对储层造成的损害最大。碎屑砂岩在使用胍胶压裂液时表现出更高程度的损害，水锁损害与裂缝导流能力损害的平均值均高于石英砂岩，导致其累积产量和日产量均低于石英砂岩。在石英砂岩储层中，使用低固含量的压裂液体系有助于降低对储层基质的损害并提高产能；而在碎屑砂岩储层中，建议增加清洁压裂液的使用比例，并重点考虑粘土矿物的防膨胀问题，加强防膨措施。本研究成果可为类似储层的水力压裂优化设计提供指导和参考。
基于致密油藏储层压裂特性的注液优化方法以实现储能与渗透率提升
Qianhua Xiao, Peixian Shao, Zhiyuan Wang, Ling Shi, Zhengqi Su, Na Dong, Huailin Wang, and Gang Chen
在鄂尔多斯盆地，针对致密油储层的压裂储能和渗透率提升技术已成功应用，以改善储层流体的流动性。然而，关于该过程中所用流体的选择和优化仍缺乏系统研究。本研究以延长油田 A 区块的致密油储层为对象，提出了一种基于高温高压渗吸实验结合核磁共振（NMR）技术的流体优化新方法。首先，研究分析了 A 区块储层的特征，评估其压裂后渗透率提升的可行性。随后，利用渗吸理论、高温高压 NMR 技术，研究了不同压裂液和操作参数对渗透率提升的影响。最终，开发出了一种地下流体选择的优化方法。结果表明，用于储能和渗透率提升的压裂技术有效地扩大了岩心内的孔隙空间，从而显著提高了渗透率。针对 A 区块致密油藏的优化地下流体系统是最有效的方案。现场试验表明，其成功率达到了 72%，单井平均日产油量为 4.33 吨，比常规压裂方法高出四倍多。