低孔隙度储层碳氧比测井灵敏度提高方法

刘军涛, 张 锋, 张泉滢, 侯国经, 张皓评, 丁 凡

(1.中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛 266580;2.北卡罗莱纳州立大学核工程系,北卡罗来纳州罗利 27695;3.中国石油大学CNPC测井重点实验室,山东青岛 266580; 4.中国石油集团测井有限公司,陕西西安 710200)

低孔隙度储层碳氧比测井灵敏度提高方法

刘军涛1,2, 张 锋1, 3, 张泉滢1, 侯国经2, 张皓评2, 丁 凡4

(1.中国石油大学地球科学与技术学院,山东青岛 266580;2.北卡罗莱纳州立大学核工程系,北卡罗来纳州罗利 27695;3.中国石油大学CNPC测井重点实验室,山东青岛 266580; 4.中国石油集团测井有限公司,陕西西安 710200)

碳氧比能谱测井技术在确定储层剩余油饱和度及评价水淹层方面得到了广泛应用。为提高碳氧比测井在低孔隙条件下对含油饱和度的响应灵敏度,采用高斯与线性组合模型,拟合实测伽马能谱特征峰获取特征系数,并结合碳、氧元素标准伽马能谱,形成一种碳氧比值计算新方法;通过处理已知组成的混合伽马能谱验证了新方法的准确性。采用蒙特卡罗数值模拟方法建立不同孔隙度及含油饱和度的地层模型,研究低孔隙度储层条件下常规能窗法及新方法计算的碳氧比值与含油饱和度响应关系。结果表明:碳氧比值计算新方法能够减小中子与其他元素作用产生伽马射线对碳氧比值的影响,明显提高低孔隙度条件下碳氧比测井对含油饱和度的响应灵敏度。研究成果为碳氧比测井数据处理方法改进及其在低孔隙度条件下的应用提供了重要技术支持。

核测井; 碳氧比能谱测井; 蒙特卡罗方法; 地层模型; 低孔储层; 非线性拟合; 标准谱; 响应灵敏度

碳氧比能谱测井通过记录中子与地层元素原子核作用产生的非弹散射及俘获伽马射线,能够在未知矿化度及矿化度变化较大的地层条件下定量评价储层含油饱和度,在油田开发中后期的剩余油分布度动态监测、提高采收率方面发挥了重要作用[1-6]。通过处理测量伽马能谱,准确获取地层碳氧比值是提高剩余油饱和度计算精度及准确度的关键[7]。国内外学者针对碳氧比值的计算方法进行了相关研究,Culver等[8]最先发明了C/O能谱测井方法及仪器,利用特征能窗法获取碳氧比值,确定地层含油饱和度。Hemingway等[7]介绍了利用最小二乘谱数据处理碳氧比测井能谱,提高获取C/O值的灵敏度及准确度。Elshahawi等[9]利用基于最小二乘的C/O值获取方法,建立不同井内流体及地层条件下的刻度图版,并介绍了其在水淹层评价及指导储层注水方面的应用。庞巨丰等[10-11]研究了利用C、O、Si、Ca、Si与Fe等元素标准伽马能谱处理非弹伽马能谱,计算C、O等元素产额比,并确定地层含油饱和度的方法。郑华等[2,12-13]开发了双源距碳氧比测井仪器,并研究了能谱数据预处理及含油饱和度解释方法。特征能窗法相对简单,碳、氧能窗伽马计数容易受相对高能伽马射线的影响,降低了低孔隙度条件下含油饱和度响应灵敏度。最小二乘方法能够降低其他元素对碳、氧元素特征伽马射线的干扰;在计算碳氧比值过程中,要求选取的标准伽马能谱种类符合地层实际元素组成,且伽马本底要扣除准确,否则计算结果会产生较大误差。笔者提出一种利用高斯与线性模型,拟合测量能谱的碳、氧特征能峰,并结合元素标准伽马能谱确定地层碳氧比值的新方法。利用提出的非线性拟合方法处理已知组成的混合伽马能谱,对碳氧比计算新方法进行验证;最后利用蒙特卡罗数值模拟方法,建立具有不同孔隙度、饱和度的地层模型,对比研究低孔隙度条件下常规能窗法及新方法计算碳氧比值与地层含油饱和度的响应关系。

1 非线性拟合碳氧比值计算方法

1.1 特征能峰非线性拟合

单能伽马射线的探测器响应能谱,主要由全能峰及康普顿平台等部分组成。利用能窗法计算碳氧比值时,碳、氧能窗伽马计数会受到其他高能伽马康普顿平台计数的影响,降低了复杂岩性及低孔隙度储层条件下碳氧比测井响应灵敏度及饱和度计算精度。基于全元素标准伽马能谱的最小二乘方法对测量能谱的统计精度、标准谱选择及本底谱的扣除要求较高[14]。

为了解决上述存在的问题,处理仪器测量非弹伽马能谱时采用非线性拟合方法对碳、氧特征能峰进行拟合,获取碳、氧元素能峰的拟合系数;然后结合标准化后的碳、氧非弹标准伽马能谱获取两种元素产生的伽马计数,进而计算地层碳氧比值。

对于闪烁晶体探测器,具有特定能量的入射伽马射线能量沉积产生的可见光子数成高斯分布,其平均值等于入射伽马光子能量;测量谱中某能量范围内若没有能峰贡献,可以利用线性模型近似反映康普顿及本底贡献。利用高斯函数与线性函数组合模型对碳、氧特征能峰进行非线性拟合,使用Levenberg-Marquardt方法计算得到相关参数,拟合模型如下所示:

(1)

C2=dx+e,

(2)

C=C1+C2.

(3)

式中,C1为拟合能峰的高斯部分计数;C2为拟合能峰的线性部分计数;a、b和c分别为高斯部分的高度、中心位置及标准方差拟合系数;d和e分别为线性部分的一次系数及常系数;C为测量伽马能谱的能道计数;x为道址对应能量,MeV。为了验证拟合模型的适用性,分别选取了Cs-137放射源实验谱(图1)及单深度点实测伽马能谱(图2);Cs-137特征峰能量为0.662 MeV,碳元素主要特征峰能量为4.43 MeV。利用上述非线性拟合模型,对Cs-137及碳元素特征伽马能峰进行拟合处理,拟合数据与实测数据对比如图3及图4所示。

图3及图4中包括实测能谱数据、拟合数据、拟合数据的高斯及线性组成部分。由图3可以看出,当没有其他能量伽马射线干扰时,特征伽马能峰的计数贡献主要来自高斯组成部分。由图4可以看出,实测伽马能谱的碳能峰计数主要贡献来自于线性组成部分,高斯部分贡献相对较少;说明其他元素产生伽马射线对碳能窗范围内计数有较大影响。对比实测数据及拟合数据,可以看出两者具有很好的吻合性,拟合结果能够很好地反映能峰形态。表1给出两者的拟合参数及拟合优度,可以看出模型对于Cs-137及单深度点实测谱的碳能峰具有较好的拟合度,两者相关系数都达到了0.99。

图1 Cs-137实测伽马能谱Fig.1 Measured gamma ray spectrum of Cs-137

图2 单深度点实测伽马总谱Fig.2 Measured spectrum of single depth

图3 Cs-137能峰拟合结果Fig.3 Fitting result of Cs-137 energy peak

图4 碳元素特征能峰拟合结果Fig.4 Fitting result of the characteristic energy peak of Carbon

变量名称Cs-137特征峰参数值混合谱碳峰参数值a394608936b066414428c0040310091d-29150-1472e228601292相关系数0999909982

1.2 碳氧比值计算

采用上述方法分别计算得到仪器测量谱及标准伽马能谱的碳、氧能峰高斯拟合系数ac、ao、asc及aso。由于测量谱是由单元素标准谱及本底贡献组成,测量谱的碳、氧能峰的高斯组成部分越大,说明碳、氧元素标准谱所占贡献越大,利用如下公式可以计算碳、氧两种元素产生非弹伽马射线总计数:

(4)

(5)

式中,Ccounts为测量谱中碳元素产生非弹伽马射线计数;Ocounts为测量谱中氧元素产生非弹伽马射线计数;Sc、So分别为标准化后的碳、氧元素非弹标准伽马能谱总计数。进而可以根据如下公式计算得到地层碳氧比值:

(6)

2 碳氧比值计算新方法验证

蒙特卡罗数值计算方法广泛应用于核测井仪器参数优化、测井响应及数据处理方法研究[15-18]。建立如图5所示计算模型,仪器采用D-T中子源,中子发射能量为14 MeV;探测器为BGO晶体,远探测晶体长度为15 cm,直径为5 cm,能量分辨率为13%。仪器外径为6.36 cm,近源距为28 cm,远源距为55 cm,贴井壁测量。设置井径20 cm,井内流体为淡水,密度为1.0 g/cm3;D-T中子源发射脉冲宽度为40 μs,在0～40 μs采集总非弹伽马能谱,在50～100 μs采集俘获伽马能谱。

图5 蒙特卡罗数值计算模型Fig.5 Monte Carlo calculation model

利用图5数值计算模型,模拟得到地层常见元素C、O、Si、Ca等的非弹标准伽马能谱如图6所示[19],图中绿线为归一化后的实测本底伽马能谱。

图6 元素非弹标准伽马能谱Fig.6 Inelastic standard spectra of different elements

建立C、O、Si、Ca及本底谱贡献比例分别为20%、42%、20%、10%及8%的伽马能谱如图7所示。利用上述方法计算C、O产生伽马射线对总伽马能谱的贡献,计算过程中仅利用了C、O两种元素标准伽马能谱;在实际资料处理过程中,利用全元素标准谱最小二乘方法计算碳氧比值时,可能会受本底谱扣除不精确及标准谱种类选择不准确等因素的影响;在此只利用C、O、Si及Ca 4种元素标准谱处理混合伽马能谱,近似仿真受到的影响,计算C、O元素贡献如表2所示。

由表2可以看出,当其他元素标准谱在C、O特征峰处没有明显能峰贡献时,新方法计算得到碳、氧产生伽马射线贡献与实际值非常吻合,两者绝对误差小于1%。新方法能够在一定程度上扣除其他元素产生伽马射线对碳氧比值的影响,处理结果能够准确反映碳、氧两种元素对混合谱的贡献,因此具有较高碳氧比值计算精度;利用全部元素标准谱方法计算碳氧比值时,需要不断尝试从标准谱库中选取不同的元素标准谱组合,或根据岩心分析资料选取合适的标准谱,以实现加权残差平方和的最小化。同时需要根据不同深度点的俘获能谱计算扣除系数,消除俘获伽马的影响,最后扣除自然伽马本底的干扰,处理算法相对比较复杂。如果元素种类选择及本底扣除不精确,会对C、O元素计算产额产生较大影响。

图7 混合伽马能谱Fig.7 Mixed gamma ray spectrum

元素种类实际贡献/%新方法计算结果/%绝对误差/%全元素最小二乘法计算结果/%绝对误差/%C2020606171-29O42416-04392-28

3 碳氧比测井含油饱和度响应灵敏度

定义碳氧比值对含油饱和度响应的动态变化范围D及灵敏度S为

(7)

(8)

式中,C/Oo为某固定孔隙度条件下饱含油地层碳氧比值;C/Ow为某固定孔隙度条件下饱含水地层碳氧比值;Ω为碳氧比值与含油饱和度响应函数;So为地层含油饱和度;C/O为对应含油饱和度条件下的碳氧比值。

利用图5数值计算模型,分别建立孔隙度为10%、15%的低孔隙度石灰岩地层,井内流体为淡水,改变地层含油饱和度分别为0、20%、40%、60%、80%与100%,记录地层伽马能谱,分别利用能窗法、全谱最小二乘法及新方法计算碳氧比值。两种孔隙度条件下,3种方法计算碳氧比值与含油饱和度关系如图8及图9所示。为了更直观地对比,将三者在含油饱和度为0的碳氧比刻度到相同值。

图8 孔隙度10%碳氧比与含油饱和度响应关系Fig.8 Response of carbon/oxygen to oil saturation with a porosity of 10%

图9 孔隙度15%碳氧比与含油饱和度响应关系Fig.9 Response of carbon/oxygen to oil saturation with a porosity of 15%

由图8及图9可以看出,孔隙度固定时,随着含油饱和度的增加,3种方法计算碳氧比值基本呈线性增大。相对常规能窗法,新方法计算碳氧比值变化更加剧烈,对含油饱和度变化响应更加敏感。新方法与全谱最小二乘方法计算碳氧比值与含油饱和度的响应关系基本一致。分别计算两种低孔隙度条件下碳氧比动态变化范围及灵敏度如表3所示。

表3 低孔条件碳氧比动态范围及灵敏度Table 3 Dynamic range and sensitivity of carbon/oxygen in low porosity conditions

由表3可以看出,与能窗法相比,新方法计算碳氧比值具有更大动态变化范围及更高灵敏度;在孔隙度为10%时,新方法计算碳氧比值的动态变化范围约为能窗法计算值的2.5倍;因此新方法计算碳氧比值在确定低孔隙度储层剩余油饱和度方面具有优势。与全谱最小二乘法相比,两者计算碳氧比值的含油饱和度响应灵敏度及动态变化范围非常相近,但非线性拟合方法对应值略低一些。

4 结 论

(1)为提高碳氧比测井技术在低孔隙度储层的含油饱和度响应灵敏度,提出了一种基于非线性拟合及元素标准伽马能谱的碳氧比值计算新方法。通过处理已知组成的混合谱,验证了利用高斯与线性组合模型,并结合碳、氧元素标准谱确定碳氧比值的准确性。

(2)与常规能窗法相比,在低孔隙度条件下,新方法能够降低干扰伽马对碳氧比值的影响,明显提高碳氧比值对含油饱和度的响应灵敏度;与全谱最小二乘方法相比,新方法仅利用了碳、氧两种元素标准谱,两者计算碳氧比值对含油饱和度的响应灵敏度相近。

(3)本文中主要针对碳氧比值计算新方法及其在不同饱和度条件下的响应进行了研究,对于剩余油饱和度解释及影响因素的校正等问题,还需要进一步研究;研究成果为碳氧比测井数据处理提供了一种新的思路,为其在低孔隙度条件下的应用提供了重要技术支持。

致谢 感谢美国北卡罗莱纳州立大学同位素工程应用中心各位老师及同学的帮助!

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(编辑 修荣荣)

A method of improving sensitivity of carbon/oxygen well logging for low porosity formation

LIU Juntao1,2, ZHANG Feng1,3, ZHANG Quanying1, HOU Guojing2, ZHANG Haoping2,DING Fan4

(1.School of Geosciences in China University of Petroleum, Qingdao 266580, China;2.DepartmentofNuclearEngineering,NorthCarolinaStateUniversity,Raleigh27695,USA;3.CNPCKeyLaboratoryforWellLogginginChinaUniversityofPetroleum,Qingdao266580,China;4.ChinaPetroleumLoggingCompanyLimited,Xian710200,China)

Carbon/Oxygen (C/O) spectral logging technique has been widely used to determine residual oil saturation and the evaluation of water flooded layer. In order to improve the sensitivity of the technique for low-porosity formation, Gaussian and linear models are applied to fit the peaks of measured spectra to obtain the characteristic coefficients. Standard spectra of carbon and oxygen are combined to establish a new carbon/oxygen value calculation method, and the robustness of the new method is cross-validated with known mixed gamma ray spectrum. Formation models for different porosities and saturations are built using Monte Carlo method. The responses of carbon/oxygen which are calculated by conventional energy window method, and the new method is applied to oil saturation under low porosity conditions. The results show the new method can reduce the effects of gamma rays contaminated by the interaction between neutrons and other elements on carbon/oxygen ratio, and therefore can significantly improve the response sensitivity of carbon/oxygen well logging to oil saturation. The new method improves greatly carbon/oxygen well logging in low porosity conditions.

nuclear logging; carbon/oxygen spectral logging; Monte Carlo method; formation model; low porosity reservoir; nonlinearity fitting; standard spectra; response sensitivity

2016-01-10

国家自然科学基金项目(41374125); 国家重大油气专项(2011ZX0520-002); 山东省自然科学基金项目(ZR2012DM002); 中石油创新基金项目(2012D-5006-0302); 中央高校基本科研业务费专项(14CX06071A, 14CX05011A); 研究生创新工程(YCX2015001)

刘军涛(1989-), 男,博士研究生, 研究方向为核测井数值模拟及数据处理方法。E-mail: liujuntao20082009@126.com。

张锋(1970-), 男, 教授, 博士生导师, 研究方向为核测井数值模拟及数据处理方法。 E-mail: zhfxy_cn@upc.edu.cn。

1673-5005(2016)06-0057-06

10.3969/j.issn.1673-5005.2016.06.007

P 631.817

A

刘军涛,张锋,张泉滢,等. 低孔隙度储层碳氧比测井灵敏度提高方法[J].中国石油大学学报(自然科学版),2016,40(6):57-62.

LIU Juntao, ZHANG Feng, ZHANG Quanying, et al. A method of improving sensitivity of carbon/oxygen well logging for low porosity formation[J].Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science), 2016,40(6):57-62.