高阶煤层气储层测井评价方法及其关键问题研究

来源 :中国地质大学(北京) | 被引量 : 0次 | 上传用户:lp999999
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论文针对我国高阶煤层气储层测井现阶段需要解决的有关问题,以沁水盆地南部某研究区的煤岩实验分析资料和常规测井资料为基础,围绕煤层气储层测井评价技术,分别从地质影响因素、测井响应特征及井环境影响、测井解释模型等方面开展系列研究。通过煤层气的成因及其储层地质特征的总结,分析了有关煤层气储层物质组成、孔裂隙结构、渗透性特征、含气量的控制因素等内容,为煤层气测井的解释模型方法及参数选取提供有关地质理论依据。针对高阶煤层气储层的特点,通过数理统计方法,利用研究区现场和实验数据,分析了煤岩工业分析、显微组分、粘土矿物、镜质体反射率、含气量及各种常规测井响应值的分布特征,并根据煤岩工业分析组分、煤岩介质孔隙结构、煤层气赋存状态进行煤层气储层测井响应机理的探索。为了获取高质量的测井数据,针对煤层气储层扩径情况,采用蒙特卡罗数值模拟方法,模拟了小井径的煤层气井结构环境,完成了不同密度煤岩和不同扩径情况下密度测井响应的模拟计算,得到长、短源距计数率的变化特征,制作了煤层气储层扩径情况下的密度测井响应“脊肋图”,解释了部分高阶煤层气储层段密度低于1.1g/cm3的看似不合理值,为煤层气储层密度的扩径校正提供了图版法的解决方案。针对煤层气勘探开发过程中需要解决的有关煤质分析、煤层储集性能、天然气储量及煤岩顶底板评价等问题,利用地球物理测井资料,建立了工业组分、含气量、孔隙度、岩石强度等重要参数的定量解释模型。研究归纳了一些适应研究区高阶煤层气储层的改进预测方法。提出在工业组分计算当中,在样品数据充足情况下,优选基于统计模型的回归分析方法;对于小样品数据,采用BP神经网络算法模型;并在体积模型的基础上提出了适于高阶煤层气储层快速预测的约束最优化算法。提出以煤层平均数据为研究对象,采用多元逐步回归分析法,得到基于对数变换形式的工业组分和测井资料预测含气量方程。通过常规测井的声波、密度资料计算煤层及围岩的力学参数,并拟合了纵横波速度比预测抗压强度的回归公式。实例表明,上述方法在高阶煤层气储层测井预测中效果良好。
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