一种细粒沉积岩性识别方法技术

本发明专利技术属于石油勘探技术领域，具体涉及一种细粒沉积岩性识别方法，首先利用密度(DEN)与自然伽马(GR)测井曲线交汇图法对研究区主要细粒沉积岩进行初步标定；然后利用SPSS软件对测井曲线值和实测矿物含量值进行多元线性回归分析，拟合出有机碳和主要矿物含量预测模型；在此基础上，利用岩石颜色、单层厚度、结构构造和岩石的矿物成分及有机质含量对其进行综合命名，即“颜色+单层厚度+构造+(有机质含量)矿物成分”。本方法不仅对细粒沉积岩的主要矿物及有机质含量进行了定量分析，而且大大提高了利用常规测井数据对细粒沉积岩岩性识别的准确性和普适性。的准确性和普适性。的准确性和普适性。

【技术实现步骤摘要】
一种细粒沉积岩性识别方法


[0001]本专利技术属于石油勘探
，具体涉及一种细粒沉积岩性识别方法。

技术介绍

[0002]随着全球致密油气(页岩油气)勘探开发的不断深入，细粒沉积日益受到大家的重视，目前已成为了国际沉积学研究的重要前沿领域。“细粒沉积岩”术语主要是根据岩石粒度分析提出，是指粒级<0.0625毫米的颗粒含量大于50％的碎屑沉积岩，主要由粘土和粉砂等细粒物质组成，包含少量盆内生碳酸盐、生物硅质、磷酸盐等颗粒。与粗粒沉积岩相比，细粒沉积岩的粒度极细，仅利用常规薄片难以准确鉴定其矿物含量，而XRD分析是根据不同矿物的特征衍射图谱及矿物含量与其衍射峰强度正比关系的原理来获得样品的矿物组成并计算其含量的一种定量分析方法，可识别细粒沉积岩的多种矿物成分。
[0003]国外对海相细粒沉积从现代海洋调查和典型露头解剖入手，开展了较系统研究，基本明确了海相粉砂岩、富有机质页岩成因机制与分布模式。近年来，我国学者在充分吸收并借鉴国外细粒沉积岩研究经验的基础上，利用扫描电子显微镜分析、矿物元素分析(QEMSCAN)、X
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衍射分析(XRD)、数字露头、压力脉冲衰减法等实验分析手段以及核磁共振测井(CMR)、元素俘获谱测井(ECS)等测井方法的应用，对细粒沉积岩的岩石学性质、沉积环境、储层物性、烃源岩特征、分布特征以及成因机理等方面也有了更深入的认识。
[0004]细粒沉积研究的关键是岩性识别，它是进行沉积环境、分布特征以及成因机理研究的基础。目前岩性识别方法主要有岩心及露头精细观察描述、岩石薄片鉴定和X
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衍射分析(XRD)、矿物元素分析(QEMSCAN)、常规测井岩性识别等，但这些方法各有其优势和局限性，主要适用于粗粒沉积；而湖相细粒沉积岩性识别多应用ECS或CMR等特殊测井方法来提高其解释的精度，但这些特殊测井的费用较高，且老井一般没有这些测井系列，从而使这些方法不能得到广泛应用。
[0005]因此，利用常规岩性识别方法中的精细岩心描述、岩石薄片鉴定以及X
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衍射分析为基础，提出一种基于常规测井资料，利用多种测井参数与实测矿物成分相关关系进行细粒沉积岩性识别的新方法，对油层组进行岩性识别和细粒分布特征研究具有重要意义。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于，提出一种基于常规测井资料，利用多种测井参数与实测矿物成分相关关系进行细粒沉积岩性识别的新方法。
[0007]一种细粒沉积岩性识别方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]S1：测井归位：在岩心精细观察描述基础上对各取心井进行测井归位；
[0009]S2：建立岩电图版：将步骤S1中的样本进行薄片鉴定和X衍射实测，并在此数据的约束下，采用测井曲线交汇图法，建立其多种测井数据与岩性的岩电图版；
[0010]S3：识别类型：根据步骤S2中的岩电图版和数据分析、验证，观察其显著性，选取具有显著性水平的测井参数变量，并利用此参数变量测井曲线交汇图法对研究区主要细粒沉
积岩进行标定，确定不同沉积体系环境中的细粒沉积岩类型；
[0011]S4：线性拟合：利用SPSS软件对上述步骤S2中X衍射矿物含量实测数据与对应井深的测井曲线值进行多元线性回归分析，观察回归方程和回归系数的显著性，拟合出其矿物含量与测井值之间的关系，即主要矿物预测含量计算公式；
[0012]S5：适用性验证：利用步骤S4中所述矿物预测含量计算公式，计算出重点井细粒沉积岩的主要矿物，并与X衍射矿物含量实测数据进行检验，计算其偏差率，验证其适用性；
[0013]S6：细粒沉积岩定名：以步骤S3所述的细粒沉积岩类型和步骤S5中所述的矿物预测含量拟合公式计算出的细粒沉积岩各矿物含量为基础，结合岩石的其它特征对细粒沉积岩进行综合命名。
[0014]优选的，所述步骤S1中各取心井取样方法为采集对应深度上下10cm的岩层数据。
[0015]优选的，所述步骤S2中X衍射数据通过点—段建模方式获得矿物含量实测样品对应深度的各种常规测井曲线值，即实测样品对应深度上下10cm的测井参数平均值。
[0016]优选的，所述步骤S3中具有显著性水平的测井参数变量为密度(DEN)与自然伽马(GR)；建立的测井曲线交汇图为不同沉积相带辫状河三角洲、曲流河三角洲、半深湖
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深湖沉积的细粒沉积岩类型的测井曲线交汇图法。
[0017]优选的，所述步骤S4中利用SPSS软件多元线性回归分析中，需剔除不能达到相应的显著性水平的参数变量。
[0018]优选的，所述步骤S4中利用SPSS软件多元线性回归得到主要矿物含量与电阻率(RT)、自然伽马(GR)、声波(AC)、密度(DEN)、中子(CNL)等曲线值之间的关系。
[0019]优选的，所述的主要矿物为石英、长石、绿泥石、伊利石、方解石、白云石、黄铁矿。
[0020]优选的，步骤S6中所述的岩石其它特征为岩石颜色、单层厚度、结构构造和岩石的矿物成分及有机质含；综合命名方法为：“颜色+单层厚度+构造+(有机质含量)矿物成分”。
[0021]优选的，该方法主要适用于湖盆细粒沉积岩的岩性识别。
[0022]与已有技术相比，本专利技术的有益效果体现在：
[0023]本方法不仅对细粒沉积岩的主要矿物及有机质含量进行了定量分析，而且大大提高了利用常规测井数据对细粒沉积岩岩性识别的准确性和普适性。
附图说明：
[0024]图1为本专利技术研究区构造位置及沉积相分布图；
[0025]图2为不同岩性典型常规测井特征示意图；
[0026]图3为本专利技术实施例盆地长7油层组主要细粒沉积岩测井曲线交汇图版；
[0027]图4为本专利技术实施例研究区长7油层组主要矿物含量测井曲线解释矿物含量预测值与实测值对比图；
[0028]图5为本专利技术实施例C96井长7油层组主要矿物预测含量综合柱状图。
具体实施方式:
[0029]下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范
围。
[0030]地质背景：鄂尔多斯盆地位于华北地台西部，是一个中、新生代盆地叠加在古生代盆地之上的大型克拉通内坳陷型湖盆。根据湖盆沉积演化序列及油层纵向分布规律将上三叠统延长组分为5个岩性段10个油层段(长10段—长1段)，长7沉积期为延长期湖盆发育的鼎盛时期，其沉陷幅度大、湖盆范围广，湖盆中心位于盆地西南部的陇东地区。在此环境下沉积了一套分布广、厚度大的暗色泥岩(油页岩)夹薄
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中层粉砂岩、细砂岩，厚100～120m，分布稳定。环湖发育三角洲砂体沉积，沉积相自湖盆边部向湖盆中心具有规律性变化，湖盆东北部主体发育曲流河三角洲平原和前缘亚相、湖盆西南部主体发育辫状河三角洲本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种细粒沉积岩性识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：测井归位：在岩心精细观察描述基础上对各取心井进行测井归位；S2：建立岩电图版：将步骤S1中的样本进行薄片鉴定和X衍射实测，并在此数据的约束下，采用测井曲线交汇图法，建立其多种测井数据与岩性的岩电图版；S3：识别类型：根据步骤S2中的岩电图版和数据分析、验证，观察其显著性，选取具有显著性水平的测井参数变量，并利用此参数变量测井曲线交汇图法对研究区主要细粒沉积岩进行标定，确定不同沉积体系环境中的细粒沉积岩类型；S4：线性拟合：利用SPSS软件对上述步骤S2中X衍射矿物含量实测数据与对应井深的测井曲线值进行多元线性回归分析，观察回归方程和回归系数的显著性，拟合出其矿物含量与测井值之间的关系，即主要矿物预测含量计算公式；S5：适用性验证：利用步骤S4中所述矿物预测含量计算公式，计算出重点井细粒沉积岩的主要矿物，并与X衍射矿物含量实测数据进行检验，计算其偏差率，验证其适用性；S6：细粒沉积岩定名：以步骤S3所述的细粒沉积岩类型和步骤S5中所述的矿物预测含量拟合公式计算出的细粒沉积岩各矿物含量为基础，结合岩石的其它特征对细粒沉积岩进行综合命名。2.根据权利要求1所述的一种细粒沉积岩性识别方法，其特征在于：所述步骤S1中各取心井取样方法为采集对应深度上下10cm的岩层数据。3.根据权利要求1所述的一种细粒沉积岩性识别方法，其特征在于：所述步骤S2中X衍射数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏思源，姜在兴，
申请(专利权)人：中国地质大学北京，
类型：发明
国别省市：