Investigación sobre métodos de evaluación de la composición mineral y el contenido de carbono orgánico de los yacimientos de gas de esquisto mediante registros, tomando como ejemplo la sección Dongyuemiao de la estructura de Jiannan en el oeste de Hubei.
(1. Instituto de Investigación para la Exploración y el Desarrollo del Petróleo de China, Beijing 100083;
2. Estación móvil postdoctoral de la Universidad China Youshi (Beijing), Beijing 102249 )
El Jurásico Inferior en el oeste de Hubei y el este de Chongqing es un típico reservorio continental de gas de esquisto en la cuenca de Sichuan. La composición mineral y el contenido de carbono orgánico del reservorio determinan la dificultad y efectividad del desarrollo de ingeniería de este tipo. del yacimiento de gas. Para superar el problema de múltiples soluciones de los métodos convencionales de evaluación de registro de yacimientos en la evaluación de yacimientos minerales complejos, este estudio explota plenamente la información geológica contenida en los datos de registro de pozos convencionales con algoritmos de optimización e inversión no lineal como ideas centrales. La evaluación integral incluye La composición y el contenido de esquisto, incluido el carbono orgánico, han logrado buenos resultados de evaluación de registro. Los resultados de la investigación han mejorado el método de evaluación de registros de yacimientos de gas de esquisto y desempeñaron un papel positivo en la promoción del desarrollo de tecnologías relacionadas para la exploración y el desarrollo de gas de esquisto.
Respuesta de registro convencional; método de optimización de inversión no lineal; evaluación de registro del contenido de carbono orgánico de componentes minerales
Evaluación de registro de componentes minerales
Contenido orgánico total de esquisto bituminoso
Lu Jing1, 2, Li Jun1
(1. Instituto de Investigación de Exploración y Desarrollo de Sinopec, Beijing 100083;
2. Centro de Investigación Postdoctoral de China, Universidad del Petróleo , Beijing 102249, China)
La formación del Jurásico Inferior en el área de Yudong en el oeste de Hubei es un depósito continental típico de gas de esquisto en la provincia de Sichuan. La composición mineral y el contenido total de materia orgánica son indicadores importantes que reflejan la dificultad de ingeniería y la efectividad de este tipo de yacimiento de gas. Para superar los múltiples problemas de solución que a menudo ocurren en la evaluación de yacimientos de esquisto bituminoso utilizando métodos convencionales de evaluación de registros de yacimientos, este estudio explota completamente la información geológica oculta en las respuestas de registro convencionales y utiliza la inversión y optimización conjunta no lineal como La idea central es evaluar el contenido de composición mineral y TOC de la pizarra bituminosa y lograr buenos resultados. Este estudio complementa el método de evaluación del registro de esquisto gaseoso y desempeña un papel positivo en el desarrollo de tecnologías relacionadas para la exploración y el desarrollo de esquisto gaseoso.
Palabras clave tala convencional; composición mineral; inversión conjunta no lineal del COT; evaluación de la tala
El oeste de Hubei y el este de Chongqing son depósitos favorables de gas de esquisto alrededor de la cuenca de Sichuan. La estructura de Jiannan está ubicada en la parte central y norte del sinclinal de Shizhu en el cinturón plegado oriental de Sichuan de la cuenca de Sichuan. El esquisto lacustre profundo a semiprofundo desarrollado en la Formación Ziliujing del Jurásico Inferior es un reservorio continental típico de gas de esquisto. Este conjunto de lutitas tiene una distribución regional estable, un gran espesor y un entierro poco profundo. Sin embargo, tiene características de cambio de fase más frecuentes que las lutitas marinas y la composición mineral del yacimiento es compleja y cambiante. Comprender con precisión la composición mineral y el contenido de carbono orgánico de los yacimientos de gas de esquisto es una base importante para la evaluación posterior de los parámetros clave del yacimiento: la fragilidad y el contenido de gas. También es una cuestión clave y difícil que debe resolverse con urgencia en la evaluación del registro de gas de esquisto. Confiar en un modelo de interpretación fijo y utilizar una pequeña cantidad de curvas de registro de pozos para determinar el contenido mineral del yacimiento tiene buenos resultados de evaluación en yacimientos convencionales con litología y minerales únicos, pero no puede resolver adecuadamente la compleja composición mineral y el contenido del gas de esquisto. problema de solución de embalses. El autor extrajo en profundidad la rica información geológica contenida en varios datos de registro de pozos convencionales, analizó y estableció un modelo de composición mineral del yacimiento y evaluó el contenido de componentes rocosos complejos, incluido el carbono orgánico, mediante inversión no lineal y algoritmos de optimización, rompiendo la idea convencional de La evaluación de yacimientos de registro ha ampliado el método de evaluación de registros de la composición mineral y el contenido de carbono orgánico de los yacimientos de gas de esquisto no convencionales. Mediante la verificación de los datos de composición de toda la roca de los núcleos de laboratorio, este método ha logrado buenos resultados de evaluación.
1 Litología y características petromineralógicas de la lutita gasífera en la sección Dongyuemiao
La lutita fangosa en la sección Dongyuemiao de la Formación Ziliujing del Jurásico Inferior en la capa objetivo tiene un lateral estable distribución y un espesor relativamente grueso. La lutita de barro oscura y grande tiene un espesor de aproximadamente 60 ~ 100 m. La litología del yacimiento es principalmente lutita arcillosa, con capas intermedias de lutita limosa gris común, lutita clástica media y piedra caliza clástica media (Figura 1). Los minerales del yacimiento son principalmente minerales arcillosos, calcita y calcita (contenidos medios 22,49%, 55,95% y 65.438+07,5% respectivamente), con una pequeña cantidad de feldespato y pirita. La presencia de minerales autigénicos indica que el ambiente de depósito de la sección Dongyuemiao era un ambiente reductor propicio para el enriquecimiento y la preservación de la materia orgánica. Los resultados de los análisis de laboratorio muestran que el carbono orgánico en el yacimiento es principalmente kerógeno II, con un contenido promedio del 2% al 3%. La estructura de poros del yacimiento está dominada por poros intergranulares minerales, con una pequeña cantidad de poros intragranulares y grietas de disolución desarrolladas. La pirólisis de la materia orgánica genera una gran cantidad de nanoporos, lo que le otorga al yacimiento buenas propiedades de adsorción y almacenamiento de gas natural.
Figura 1 Litología típica de esquisto en la sección Dongyuemiao del área de estudio
2 Evaluación de la respuesta de registro convencional de la composición de la roca reservorio
La respuesta de registro es la medida Expresión macroscópica de las propiedades físicas de la formación[1]. Excluyendo los efectos del pozo y la invasión de lodo, la respuesta de registro es esencialmente una expresión integral de las propiedades físicas de todos los componentes microscópicos de la roca dentro del rango de detección del instrumento de registro. Por lo tanto, varias respuestas de registro en realidad cubren todos los grupos de la formación petrofísica. información. La utilización de la información del yacimiento contenida en las respuestas de registro convencional para excavar y evaluar completamente los componentes de esquisto proporciona una idea de evaluación del yacimiento además del análisis de laboratorio y el registro ECS, y al mismo tiempo compensa la incapacidad del análisis de laboratorio central para completar las secciones del pozo. son continuos y el costo de recopilar, interpretar y evaluar los datos de registro de ECS es alto [2, 3].
2.1 Algoritmo de inversión de optimización conjunta no lineal de curva convencional
2.1.1 Función objetivo
Y establecer una o varias curvas de registro de pozo y un determinado mineral en el Yacimiento Existen diferentes métodos para evaluar el contenido según la relación funcional entre los contenidos. El método y los pasos para utilizar información de registro convencional para realizar una inversión de optimización conjunta no lineal para evaluar la composición mineral del yacimiento se pueden resumir brevemente de la siguiente manera: Primero, la respuesta de la medición debe ser preprocesada para obtener una respuesta de registro calibrada que se acerque a las propiedades físicas reales del yacimiento original; en segundo lugar, basándose en la comprensión preliminar y los resultados de la evaluación convencional obtenidos de las observaciones del núcleo, los tipos de componentes de roca existentes en el mismo; esta sección se delinea, interpreta y evalúa, y se determina su contenido inicial, formando un modelo de volumen petrofísico completo del yacimiento basado en supuestos originales, en tercer lugar, con base en la experiencia regional o parámetros teóricos, seleccionar razonablemente el valor del esqueleto de respuesta de registro de cada componente, y utilizar la ecuación de respuesta de registro no lineal para modelar la respuesta de registro convencional, calcular la función objetivo T (XJ) sobre la curva de calibración y la curva de simulación directa, como se muestra en la ecuación (1), finalmente, ajustando repetidamente el contenido de cada mineral; componente para minimizar la función objetivo T (X), la roca en este momento El modelo de composición y contenido es el resultado final de la inversión, es decir, el problema de composición y contenido de roca en yacimientos minerales complejos se resuelve resolviendo el problema de optimización como se muestra en la Figura 2 [4].
Teoría de la acumulación de petróleo y gas y tecnología de exploración y desarrollo (5)
Figura 2 Diagrama esquemático del algoritmo de inversión de optimización conjunta no lineal
Donde: loggings es el j-ésimo iteración El grupo de curvas directas generado después; Loggingc es el grupo de curvas de calibración generado al corregir la curva medida; α es el parámetro de control de estabilidad iterativo; T(Xj) es la función objetivo que refleja la similitud entre la curva directa y la curva de corrección. Cuando la función alcanza el valor mínimo, significa que la curva directa está cerca de la curva de calibración. En este momento se puede considerar que la composición y contenido de roca obtenidos por el modelo son los más cercanos a la situación real de la formación. Cabe señalar que el uso de información de respuesta de registro más rica y una comprensión preliminar de la formación obtenida del análisis de núcleos y la evaluación de yacimientos convencionales puede reducir en mayor medida la naturaleza de múltiples soluciones del algoritmo de inversión.
2.1.2 ***Algoritmo de optimización del gradiente de yugo
Se puede ver en el análisis anterior que resolver el problema de la evaluación de registros de componentes rocosos complejos en esquisto se ha transformado en resolver la función objetivo T Problema de optimización del valor mínimo de (Xj). En este estudio, la función objetivo es una función multivariada y la relación no lineal de la respuesta de registro determina las características no lineales de la función objetivo. Por lo tanto, se utiliza el método del gradiente de yugo para resolver el problema de optimización de la función objetivo [5].
Para la función objetivo T(Xj), la expansión de Taylor se realiza en el punto extremo X*. Cuando se ignoran los términos efectivos, existe
Teoría de acumulación y exploración de petróleo y gas. y tecnología de desarrollo (5 )
Donde: h = ▽ 2T(X *) es la matriz derivada parcial de segundo orden de T(X) en X *. Porque la función T(X) tiene las características de una función cuadrática cerca de su punto extremo. Sea T(X) expresado como una función cuadrática como se muestra a continuación.
Teoría de la acumulación de petróleo y gas y tecnología de exploración y desarrollo (5)
Se puede demostrar que una función cuadrática n-dimensional con una matriz definida positiva A de orden n puede encontrar en más sobre A en un espacio n-dimensional n * * * direcciones de yugo (vectores), comenzando desde cualquier punto inicial y realizando no más de n búsquedas unidimensionales a lo largo de estas n * * * direcciones de yugo, la función objetivo T se puede encontrar en el espacio n-dimensional El punto mínimo de (X). La utilización del * * * algoritmo de gradiente de yugo anterior evita la gran cantidad de cálculos causados por el método de Newton y su algoritmo mejorado que necesitan calcular la matriz inversa de la matriz de derivada parcial de segundo orden, y supera la lenta convergencia del método de descenso más pronunciado cuando acercándose al punto mínimo, resuelve adecuadamente el problema de resolver el algoritmo de inversión no lineal establecido por la investigación.
2.2 Inversión de la composición de la lutita en la sección Dongyuemiao
2.2.1 Supuestos iniciales del modelo
La Figura 3 muestra la lutita de la sección Dongyuemiao de un pozo en el área de estudio convencional. respuesta de registro de pozos. El propósito de evaluar la composición de la roca de esquisto gaseoso en este pozo es aclarar el contenido específico de componentes importantes de la roca, incluido el carbono orgánico. El establecimiento de supuestos iniciales del modelo requiere la determinación de los componentes de la roca del yacimiento a resolver y sus contenidos iniciales, así como las curvas de registro del pozo involucradas en la evaluación de los componentes de la roca.
Con base en los resultados del análisis de laboratorio de toda la roca descritos en la sección anterior (Figura 3), el modelo inicial supone que no hay otro carbono orgánico sólido en la lutita excepto el kerógeno; los minerales frágiles incluyen la lutita; Piedra calcita y feldespato, el mineral plástico es arcilla. Además, estudios relevantes han demostrado que durante el proceso de diagénesis de la lutita, la pirita espontánea a menudo cristaliza entre las interfaces en capas del yacimiento, lo que favorece hasta cierto punto la formación de fracturas de red mediante fracturación hidráulica. La pirita tiene una excelente conductividad eléctrica, un índice de sección transversal de captura fotoeléctrica extremadamente alto y una alta densidad. Incluso si el contenido es pequeño, tiene un impacto significativo en las respuestas de registro, como la resistividad, el índice de sección transversal fotoeléctrica y la densidad de volumen. Por lo tanto, la pirita, como mineral importante que afecta las propiedades mecánicas y petrofísicas del esquisto, no puede ignorarse en el modelo de composición de la roca.
Finalmente, debido al alto contenido de mineral arcilloso, la baja porosidad efectiva y la baja salinidad del agua de formación, el agua libre tiene poco efecto en la respuesta al registro, por lo que el modelo sólo considera la presencia de agua unida a arcilla y asume todos los poros efectivos de el yacimiento de esquisto Todos están ocupados por el aire libre. Con base en las consideraciones anteriores, finalmente se determinó que la lutita en la sección Dongyuemiao del pozo debe invertirse y calcularse, como se muestra en la Figura 4, incluyendo arcilla (que contiene agua unida a arcilla), calcita, feldespato, pirita y poros. (gas libre), carbono orgánico (kerógeno).
Figura 3 Características de respuesta al registro convencional y resultados del análisis central de esquisto en la sección Dongyuemiao de un pozo en el área de Jiannan
Figura 4 Modelo de volumen de esquisto
Por análisis integral Examine el número de curvas de registro a las que se puede hacer referencia para el pozo y los tipos de componentes que deben cubrir el modelo de volumen de esquisto mencionado anteriormente, y determine el uso del índice de sección transversal fotoeléctrica (PEF), gamma natural (GR ), porosidad de neutrones (NPHI), densidad de volumen (DEN), tiempo de tránsito (DT), resistividad lateral superficial (LLS), resistividad lateral profunda (LLD), uranio (URAN) y torio. Se puede observar que si no se considera la solución infradeterminada, el número de curvas logarítmicas de pozo que participan en la inversión no lineal puede teóricamente resolver el problema de resolver el contenido de 10 componentes de roca como máximo, que es mayor que el número de componentes de roca resueltos. Por lo tanto, la solución del modelo pertenece a La solución no lineal sobredeterminada puede reducir efectivamente la multiplicidad de resultados de la evaluación y garantizar que los resultados de la evaluación estén más cerca de la situación real de los yacimientos de gas de esquisto.
Confíe en los métodos de evaluación de yacimientos convencionales, como el método de evaluación Vsb del contenido de esquisto gamma natural [6], el método de evaluación Phi de la porosidad de neutrones de densidad [7] y el método de evaluación del contenido de TOC de carbono orgánico de Pessay [8] ]. Se pueden obtener resultados de evaluación preliminar de arcilla, porosidad y contenido de kerógeno y asignarlos al contenido inicial de componentes de roca en el pozo. El contenido inicial de los componentes restantes, el contenido estacional, se dosifica de acuerdo con el contenido promedio determinado mediante análisis de núcleos de laboratorio (55,9% estacional, 17,5% calcita, 7,2% feldespato, 4,5% pirita). Los resultados se muestran como líneas continuas en los carriles 2-8 de la Figura 5. Se puede observar que el contenido inicial de cada componente de roca (línea marrón continua) difiere de los resultados del análisis central (puntos negros). Entre ellos, la desviación del contenido de calcita y feldespato es la más obvia; la porosidad evaluada mediante la porosidad de densidad de neutrones también es significativamente mayor. Además, el contenido de mineral arcilloso calculado mediante el método de evaluación del contenido de lodo gamma natural y el contenido de carbono orgánico calculado mediante el método Parsi de superposición acústica de resistividad todavía tienen ciertos errores en profundidades locales. En este estudio, estos errores se reducirán gradualmente mediante cálculos de inversión posteriores, obteniendo así resultados de evaluación más cercanos a la verdadera composición de la roca de la formación.
Fig. 5 Modelo de inversión no lineal inicial de esquisto en la sección Dongyuemiao de un pozo en el área de Jiannan.
2.2.2 Resultados de la inversión del modelo
Después del cálculo de la inversión no lineal, finalmente se determinó el contenido de composición de roca del pozo, como se muestra en la Figura 6. Los carriles segundo a octavo de la figura son los resultados de la evaluación (líneas continuas) de minerales arcillosos (incluida el agua unida a arcilla), calcita, calcita, feldespato, pirita, poros, contenido de carbono orgánico (líneas continuas) y el análisis de laboratorio del Resultado de los componentes correspondientes (punto negro). Las pistas 9 y 10 en la figura son los resultados de la inversión no lineal de la composición de la lutita y los resultados del análisis de laboratorio del núcleo, respectivamente.
Figura 6 Resultados de inversión no lineal de la composición de roca de esquisto en la sección Dongyuemiao de un pozo en el área de Jiannan.
A través del análisis comparativo de los resultados de la evaluación inicial (cuadrados negros) y los resultados del cálculo de la inversión no lineal (triángulos) de cada componente en la Figura 7, se puede encontrar que los resultados de la inversión no lineal son consistentes con el análisis de laboratorio. Resultados Mejor correlación lineal y más concentrada alrededor de la diagonal de 45° que los resultados de la evaluación inicial. Se puede ver en las Figuras 6 y 7 que el algoritmo de inversión no lineal mejora significativamente la precisión de la evaluación del tiempo y el contenido de calcita; los resultados de la evaluación de la porosidad están más cerca de los resultados del análisis de laboratorio, además, los errores locales de los minerales arcillosos y el contenido de carbono orgánico; también están bien calibrados; las estimaciones aproximadas del contenido de feldespato y pirita basadas en contenidos promedio en el modelo inicial también se han refinado aún más aquí, y los resultados de la evaluación son más consistentes en las tendencias generales con los resultados de los análisis de laboratorio. Hasta ahora, este estudio ha utilizado el método de inversión no lineal establecido para completar la evaluación de registro de pozos de la compleja composición mineral y el contenido de carbono orgánico del yacimiento de gas de esquisto en la sección Dongyuemiao del área de estudio, y logró una alta precisión de evaluación. Este estudio realizará además un análisis cuantitativo de los resultados de la evaluación de registro para verificar la confiabilidad y efectividad del método.
2.2.3 Análisis de resultados de inversión no lineal
Considerando que la esencia de cada respuesta de registro de pozo medida son las características físicas macroscópicas reflejadas por los componentes medidos de la roca yacimiento en varios campos físicos, en Para verificar la confiabilidad y validez del algoritmo de inversión no lineal y sus resultados de inversión, este estudio también analizó los resultados de la inversión no lineal y simuló el error de respuesta de registro bajo los resultados de la inversión.
La Figura 8 muestra la respuesta de registro simulada (línea discontinua) bajo los resultados de la inversión no lineal y la respuesta de registro después de la corrección ambiental (línea negra continua). Los elementos de registro involucrados son gamma natural GR, uranio urano, torio th, porosidad de neutrones Nphi, densidad aparente DEN, índice de macroperfil U, diferencia de tiempo acústico DT, conductividad de zona de descarga CXO y conductividad de formación no perturbada CT. A partir de la comparación de los dos conjuntos de respuestas de registro, la respuesta de registro simulada bajo los resultados de la inversión no lineal concuerda bien con la respuesta de registro medida real. En la Tabla 1, los coeficientes de correlación entre los dos conjuntos de respuestas de registro se evalúan y analizan cuantitativamente.
El coeficiente de correlación de cada respuesta de registro de pozo está entre 0,867 y 0,996, y el coeficiente de correlación promedio alcanza 0,921, lo que refleja plenamente la similitud entre las propiedades físicas macroscópicas de los componentes de la roca según los resultados de la inversión y las propiedades físicas reales del yacimiento. digamos, a través de no lineales. Los componentes y contenidos de la roca obtenidos mediante inversión son muy cercanos a las condiciones reales de los yacimientos de gas de esquisto. Además, con base en los resultados del análisis de laboratorio, la Tabla 2 analiza estadísticamente el coeficiente de correlación entre los resultados de la evaluación inicial y los resultados de la inversión no lineal en la Figura 8. La comparación de los dos conjuntos de coeficientes de correlación muestra que el algoritmo de inversión no lineal establecido en este estudio mejora significativamente la precisión de la evaluación de la composición de la lutita. Por lo tanto, los dos aspectos anteriores prueban plenamente la confiabilidad y efectividad del algoritmo de inversión no lineal establecido en este estudio para resolver el problema de la composición compleja de rocas y la evaluación del contenido en yacimientos de esquisto.
Este método puede resolver simultáneamente dos problemas principales en la evaluación de la composición mineral de la roca y el contenido de carbono orgánico en yacimientos de gas de esquisto. La solución exitosa de estos dos problemas principales será importante para la posterior fragilidad del yacimiento y el contenido de gas adsorbido. La evaluación de los parámetros del yacimiento proporciona base científica y soporte técnico.
Figura 7 Comparación de los resultados de la evaluación inicial de los componentes de lutita y los resultados del cálculo de inversión no lineal
Tabla 1 Coeficiente de correlación entre la respuesta del registro de pozo simulado y la respuesta medida
Figura 8 Control de calidad de la inversión de componentes rocosos complejos de esquisto en la sección Dongyuemiao de un pozo en el área de Jiannan
Tabla 2 Comparación de correlación entre la evaluación inicial, la evaluación de la inversión no lineal y los resultados del análisis central
3 Conclusión
Este estudio basado en el método de evaluación de registro de la composición de la roca de los yacimientos de gas de esquisto basado en el algoritmo de optimización de inversión no lineal ha logrado buenos resultados en la sección Dongyuemiao de la estructura de Jiannan en el oeste de Hubei y el área de Yudong. Evaluar el efecto. Este método explota plenamente la rica información geológica contenida en los datos de registro convencional, resuelve dos problemas importantes en la evaluación de minerales importantes y contenido de carbono orgánico en yacimientos de esquisto, y compensa las deficiencias de la profundidad discontinua del análisis de núcleos y el alto costo del registro ECS. mejora en gran medida la precisión de los resultados de la evaluación del registro de pozos y proporciona una base científica y un importante apoyo técnico para la evaluación integral posterior de la fragilidad del yacimiento y las propiedades de producción de gas.
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