0 引 言
四川盆地龙马溪组-五峰组海相页岩气藏勘探开发潜力巨大[1]。与常规油气藏相比,页岩气在沉积环境、油气分布与聚集规律、储集层特征等方面均存在较大差异,因此页岩气储集层的评价理论与方法也有所不同[2]。众多学者开展了页岩评价技术与评价标准研究,通过分析页岩气地质特点、成藏因素等,归纳筛选关键指标,形成了多种综合解释评价方法[3,4,5],页岩气评价与气藏描述等相关标准或技术规范也相继出台[6,7],有力地支持了页岩气的勘探与开发。但是,由于页岩气成藏复杂,难以通过常规手段描述、评价页岩气,多数评价方法都需要岩心含气量测量、电镜扫描、全岩分析等昂贵的分析化验手段来提供关键参数[8],或者钻井完成后通过ECS等特殊测井手段测定[9],从而大幅增加了页岩气勘探开发的成本。此外,伴随大量开发井不再施工导眼,不能通过岩心分析获取关键参数,而通过常规录井获取有机碳含量、含气量等参数受钻井因素影响较大,因此亟需一种相对有效的随钻参数的获取方法。
本文介绍了一种基于XRF元素录井的页岩评价参数随钻计算方法,通过钻井过程中开展XRF元素录井,应用获取的元素信息,随钻计算岩石成分、含气量、岩石密度(DEN)等关键评价参数。由于XRF元素录井费用相对较低,采用该方法可在页岩气降本方面发挥积极作用,并消除某些录井参数的影响因素。
1 工区概况
永川工区位于四川盆地中南部,属于华蓥山褶皱带向南呈帚状撒开的低背斜群,发育盖层滑脱形成的隔档式褶皱组合,页岩气勘探开发层位为龙马溪组-五峰组。该工区与焦石坝地区沉积环境相似,同处硅质深水陆棚有利相带,页岩厚度大,岩性为页理极为发育的黑色硅质、炭质及含灰质页岩,笔石大量发育[10,11]。YY 1井实钻证实工区龙马溪组-五峰组页岩整体品质良好,且经测试获得了稳定工业气流。
2 页岩评价参数计算方法
2.1 样品与分析方法
本次研究对象为永川工区YY 1井龙马溪组一段-五峰组地层。采用ECLIPS 5700开展常规测井,采用斯伦贝谢公司MAXIS 500进行ECS元素俘获测井,测量间距为0.1 m,包括Al(铝)、Si(硅)、S(硫)、Fe(铁)、Ti(钛)、Ca(钙)、Gd(钆)7种元素,并计算获得钙质含量、泥质含量、硅质含量、中子骨架、密度骨架、吸附气量、含气量等10余项评价参数。元素录井数据分析采用CIT-3000 SY型XRF元素录井仪,共分析了205块岩心样品,取样间距为0.50~1.00 m,测量的元素包括Mg(镁)、Na(钠)、Al(铝)、Si(硅)、P(磷)、S(硫)、Mn(锰)、Fe(铁)、K(钾)、Ti(钛)、Ca(钙)、Cl(氯)、Co(钴)、Ni(镍)、V(钒)、Zn(锌)、Sr(锶)、 As(砷)、Se(硒)、Rb(铷)等20余种。
2.2 页岩评价参数随钻计算思路与流程
不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9]。元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16]。因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算。
国内外已开展了大量的相关研究,通过矿物的化学分子式与元素的关系,研究氧化物闭合模型,建立元素与矿物的转换系数矩阵,通过矩阵运算计算出矿物组分,能够实现多种矿物含量的计算[15,17-18],或者通过不同的实验手段直接获得不同的参数,建立岩石组分与其他物理性质参数之间的转换关系[19]。因岩石组分较为复杂,存在明显的共线性问题[15,19],需要根据地区特点,使用特定算法进行优化或边界约束,故难以直接推广应用到其他区域。
本文在借鉴国内外研究成果的基础上,开展工区内的评价参数计算方法与模型的研究。基本思路是通过XRF元素录井获得岩石成分信息,与测井及实验分析资料对比,通过数学拟合建立元素与含气量、部分测井参数、岩石组分之间的转换模型。
计算流程分为3个步骤:首先是开展数据整理,将不同手段或方法获得的数据进行归位处理;其次是元素组合优选,针对需要转换的参数优选出敏感元素及元素组合;最后是开展数学拟合分析,建立元素或元素组合与评价参数之间的数学模型。
2.3 页岩评价参数随钻计算方法
2.3.1 数据整理
数据整理主要包括两部分:一是深度归位,二是数据归位。深度归位主要是由于受电缆深度与钻具深度的系统误差等影响,不同方法获取的数据深度可能不统一,不能直接应用,需要进行深度归位。而常规深度归位往往是通过岩性与电性对比,人为将岩心深度统一到测井曲线上,由于页岩岩性较单一,缺乏有效的岩电标志层,在页岩中采用传统归位方法难度更大。本研究利用岩心自然伽马(GR)扫描,对岩心开展测量,通过地面所测得的岩心GR与测井曲线GR进行对比,标定井深,从而达到深度的准确归位。测井数据是标准的等间距数据且测量间距小,数据量大,而XRF元素录井分析是不等距的分析,测量间距大,数据量小于测井数据量。因此在深度归位的基础上,需要进行数据归位,统一两者深度标尺。本研究主要按相应间距进行平均来实现数据的归位,最后按统一的深度标尺汇总成数据集。
2.3.2 元素组合优选
由于XRF元素录井能够提供20余种元素含量,数据计算工作量大,难以直接应用。首先需要优选出敏感元素,减少计算误差,同时显著降低运算工作量。常见的分类数学方法中,聚类分析能够衡量不同数据源间的相似性[20,21],据此采用系统聚类算法计算元素与元素之间的相似或接近程度,将元素初步进行分类,找出相关性较强的元素种类,为后期模型优选、消除共线性难题提供依据。在聚类分析的基础上,采用主成分分析,用尽可能少的新变量保持原有的信息,降低运算的复杂度[20,21]。通过分析,针对每一项需要转换的页岩评价参数进行元素种类优选,初步圈定需要参与运算的元素组合。
2.3.3 转换模型的建立
通过优选出的元素组合,采用多元线性回归方法进行数据拟合。多元回归模型表达式为:
Y=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk
式中:β0,β1,β2,…,βk为回归系数;X1,X2,…,Xk分别为不同元素的含量。
由于聚类分析只能对元素种类进行初步的筛选,且岩石组分与元素之间存在较为明显的共线性问题[15],但共线性的元素种类与共线性程度未知,难以消除共线性造成的影响,导致数学模型可能存在严重的偏差,难以找出本质特征,影响应用效果。因此,应用逐步回归方法(Stepwise Regression)开展数学模型优选[20,21],确定最佳模型。将包含全部元素的全模型称之为Mp,在Mp的基础上减少一个元素,建立一个只包含p-1个元素的新模型Mp-1,在Mp-1的基础上再次减少一个元素,建立一个只包含p-2个元素的新模型Mp-2,依此类推重复p次模型建立的过程,得到p个模型;对比每个模型的决定系数r2,选择r2较大的模型作为备选模型,通过分析评价参数的地质意义,而不完全依据r2作为优选依据,适当进行模型边界的约束,从中选择一个最优的数学模型。
通过分析,应用YY 1井数据建立了钙质含量、硅质含量、泥质含量、含气量、岩石密度(DEN)5种主要评价参数的计算模型。从表1可以看出,r2较高的是含气量和DEN,均达到了0.8以上,尽管硅质含量、钙质含量的r2相对较低,但亦均达到了0.6以上。从图1可以看出,YY 1井3 770~3 870m井段页岩由于取心,造成钻时普遍较高,平均钻时为175 min/m,钻井液密度为1.76~1.8 g/cm3。而由于页岩组分复杂,且纵向上非均质性强,局部地层存在薄层富含钙质的页岩。由于XRF元素录井取样间距相对较大,难以完全达到测井的测量精度,如井深3 822.60 m、3 860.60 m均存在薄层高钙页岩,测井曲线响应明显,而XRF录井未在该深度取样,未能全面反映地层信息。虽然这样的井段造成了计算模型的相关系数偏低,但这种特殊情况所占的比例不大,不影响整体评价效果。因此,建立的计算模型已经能较为准确地反映出纵向上的整体变化趋势,计算结果基本能满足页岩的随钻评价需求。
图1 YY 1井ECS测井参数与XRF元素计算参数对比效果图
3 页岩气评价标准
在参考相关页岩气录井评价标准的基础上,结合录井计算的评价参数,初步建立了永川工区页岩气综合评价标准。主要根据含气量、岩石密度、硅质+钙质矿物和泥质矿物含量的参数值区间,将页岩气层划分Ⅰ类层、Ⅱ类层、Ⅲ类层3个等级(表2)。
4 应用效果
通过研究建立的页岩评价参数随钻计算方法,在永川工区的YY 3-1井及YY 3-1HF井进行了应用(YY 3-1HF井是YY 3-1直井的侧钻水平井),并在上文建立的评价标准基础上,通过计算的随钻参数对YY 3-1HF井水平段开展了综合评价。
4.1 YY 3-1井
YY 3-1井应用井段为4 020.00~4 110.00 m,层位为龙马溪组-五峰组,该段页岩钻井液密度在1.74~1.8 g/cm3之间;4 020.00~4 078 .00m井段钻时为5~23 min/m,4 078.00~4 110.00 m井段由于取心,钻时增加到54~165 min/m。应用效果如图2所示。
随着埋深增加,自然伽马值(GR)总体上逐渐升高,龙马溪组底部达到最高,随后迅速降低。岩石密度(DEN)随着埋深增加逐渐降低,在最高GR的井段达到最低,随后逐渐升高,变化趋势与GR曲线恰好相反,大部分井段XRF计算的DEN与测井DEN基本一致。含气量随埋深增加逐渐增加,在龙马溪组底部达到最高。含气性方面,XRF计算的含气量有一个井段略高于ECS含气量,一个井段低于ECS含气量。4 053.00~4 062.00 m井段XRF计算的含气量(平均2.71 m3/t)略高于ECS含气量(平均2.31 m3/t),井段4 086.00~4 094.00 mXRF含气量(平均4.00 m3/t)低于ECS含气量(平均4.97 m3/t)。岩石成分方面,XRF计算的硅质与泥质含量与ECS计算结果差别不大,仅部分井段的钙质含量略有差异,主要表现在4 059.50~4 102.00m等井段XRF钙质相对ECS钙质的尖峰状不明显。
整体而言,XRF计算的参数与ECS测井参数变化趋势一致,个别井段略有差异,但幅度小不影响随钻评价的可靠性。YY 3-1井龙马溪组-五峰组页岩含气性好,最好的储集层段位于4 095.00~4 102.00 m,其特征为 “高GR、高含气量、高硅质、中-高钙质、低DEN、低泥质”。
4.2 YY 3-1HF井
YY 3-1HF井水平井段4 020.00~5 873.00 m(垂深3 996.18~4 140.63 m),层位为龙马溪组,该井段钻井液密度维持在1.74~1.79 g/cm3之间,钻时较小,在4~26 min/m之间,应用效果及综合评价结果如图3所示。
随钻GR数据由贝克休斯AutoTrak Curve旋转导向工具提供,完钻后使用ECLIPS 5700仪器采用钻具输送测井的方式开展了GR、AC等常规参数的测量,未开展ECS元素俘获测井。工区内该井首次采用钻具输送测井方式,部分井段的测量结果与实际情况有偏差,如井深5 206.00 m至井底的GR测值均小于随钻GR测值,但两者曲线形态相似,随钻GR局部出现低值尖峰,应为测量误差。
从曲线对比可以看出,测井GR、XRF元素录井计算的参数、气测显示三者之间总体上具有良好的对应关系:气测显示出现明显异常的井段,测井曲线表现为高GR特征,使用XRF录井计算的参数表现为高含气量、高硅质含量、中钙质含量、低泥质含量。综合评价表明, 该水平井段 Ⅰ 类储集层发育, 主要位于
4 240.00~4 908.00 m与5 038.00~5 605.00 m两个井段,Ⅱ类储集层位于4 908.00~4 964.00 m、5 018.00~5 038.00 m、5 605.00~5 873.00 m这3个井段。
5 结 论
永川工区页岩气资源丰富,针对页岩的评价参数主要依靠测井、实验分析获取,难以随钻快速评价。通过研究,建立了基于XRF元素录井的页岩评价参数随钻计算模型,应用聚类分析实现筛选元素组合,采用逐步回归方法进行数学模型优选,建立了岩石硅质含量、钙质含量、泥质含量、岩石密度、含气量5种关键参数的计算模型。
建立的页岩评价参数随钻计算模型在YY 3-1直井与YY 3-1HF井水平段应用并取得了良好的效果。YY 3-1直井段的计算参数与ECS测井结果较为吻合,仅局部井段在数值上略有差异,最优页岩段位于龙马溪组底部,特征为 “高GR、高含气量、高硅质、中-高钙质、低DEN、低泥质”。YY 3-1HF井水平井段Ⅰ类页岩发育,测井GR、气测录井、XRF元素录井计算参数之间的对应性好,优质页岩的特征与YY 3-1直井一致。
通过研究证实XRF元素录井能获取丰富的地层信息,如能进一步开展响应机理研究,扩展计算参数的范围,提高计算模型的精度,将可为页岩气的降本增效发挥更好的作用。
The authors have declared that no competing interests exist.
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... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
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2016
... 四川盆地龙马溪组-五峰组海相页岩气藏勘探开发潜力巨大[1].与常规油气藏相比,页岩气在沉积环境、油气分布与聚集规律、储集层特征等方面均存在较大差异,因此页岩气储集层的评价理论与方法也有所不同[2].众多学者开展了页岩评价技术与评价标准研究,通过分析页岩气地质特点、成藏因素等,归纳筛选关键指标,形成了多种综合解释评价方法[3,4,5],页岩气评价与气藏描述等相关标准或技术规范也相继出台[6,7],有力地支持了页岩气的勘探与开发.但是,由于页岩气成藏复杂,难以通过常规手段描述、评价页岩气,多数评价方法都需要岩心含气量测量、电镜扫描、全岩分析等昂贵的分析化验手段来提供关键参数[8],或者钻井完成后通过ECS等特殊测井手段测定[9],从而大幅增加了页岩气勘探开发的成本.此外,伴随大量开发井不再施工导眼,不能通过岩心分析获取关键参数,而通过常规录井获取有机碳含量、含气量等参数受钻井因素影响较大,因此亟需一种相对有效的随钻参数的获取方法. ...
... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
页岩气地质评价实验测试技术研究进展
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2014
... 四川盆地龙马溪组-五峰组海相页岩气藏勘探开发潜力巨大[1].与常规油气藏相比,页岩气在沉积环境、油气分布与聚集规律、储集层特征等方面均存在较大差异,因此页岩气储集层的评价理论与方法也有所不同[2].众多学者开展了页岩评价技术与评价标准研究,通过分析页岩气地质特点、成藏因素等,归纳筛选关键指标,形成了多种综合解释评价方法[3,4,5],页岩气评价与气藏描述等相关标准或技术规范也相继出台[6,7],有力地支持了页岩气的勘探与开发.但是,由于页岩气成藏复杂,难以通过常规手段描述、评价页岩气,多数评价方法都需要岩心含气量测量、电镜扫描、全岩分析等昂贵的分析化验手段来提供关键参数[8],或者钻井完成后通过ECS等特殊测井手段测定[9],从而大幅增加了页岩气勘探开发的成本.此外,伴随大量开发井不再施工导眼,不能通过岩心分析获取关键参数,而通过常规录井获取有机碳含量、含气量等参数受钻井因素影响较大,因此亟需一种相对有效的随钻参数的获取方法. ...
... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
页岩气储层地球物理测井评价研究现状
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2015
... 四川盆地龙马溪组-五峰组海相页岩气藏勘探开发潜力巨大[1].与常规油气藏相比,页岩气在沉积环境、油气分布与聚集规律、储集层特征等方面均存在较大差异,因此页岩气储集层的评价理论与方法也有所不同[2].众多学者开展了页岩评价技术与评价标准研究,通过分析页岩气地质特点、成藏因素等,归纳筛选关键指标,形成了多种综合解释评价方法[3,4,5],页岩气评价与气藏描述等相关标准或技术规范也相继出台[6,7],有力地支持了页岩气的勘探与开发.但是,由于页岩气成藏复杂,难以通过常规手段描述、评价页岩气,多数评价方法都需要岩心含气量测量、电镜扫描、全岩分析等昂贵的分析化验手段来提供关键参数[8],或者钻井完成后通过ECS等特殊测井手段测定[9],从而大幅增加了页岩气勘探开发的成本.此外,伴随大量开发井不再施工导眼,不能通过岩心分析获取关键参数,而通过常规录井获取有机碳含量、含气量等参数受钻井因素影响较大,因此亟需一种相对有效的随钻参数的获取方法. ...
... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
川南地区古生界构造特征及其对页岩气保存条件的影响[D]
1
2015
... 永川工区位于四川盆地中南部,属于华蓥山褶皱带向南呈帚状撒开的低背斜群,发育盖层滑脱形成的隔档式褶皱组合,页岩气勘探开发层位为龙马溪组-五峰组.该工区与焦石坝地区沉积环境相似,同处硅质深水陆棚有利相带,页岩厚度大,岩性为页理极为发育的黑色硅质、炭质及含灰质页岩,笔石大量发育[10,11].YY 1井实钻证实工区龙马溪组-五峰组页岩整体品质良好,且经测试获得了稳定工业气流. ...
四川盆地五峰组-龙马溪组页岩岩相类型与沉积环境
1
2016
... 永川工区位于四川盆地中南部,属于华蓥山褶皱带向南呈帚状撒开的低背斜群,发育盖层滑脱形成的隔档式褶皱组合,页岩气勘探开发层位为龙马溪组-五峰组.该工区与焦石坝地区沉积环境相似,同处硅质深水陆棚有利相带,页岩厚度大,岩性为页理极为发育的黑色硅质、炭质及含灰质页岩,笔石大量发育[10,11].YY 1井实钻证实工区龙马溪组-五峰组页岩整体品质良好,且经测试获得了稳定工业气流. ...
1
1987
... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
1
1990
... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
随钻X射线衍射分析录井技术应用研究
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2012
... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
Mineralogy logs: Element to mineral transforms and compositional colinearity in sediments
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1992
... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
... 国内外已开展了大量的相关研究,通过矿物的化学分子式与元素的关系,研究氧化物闭合模型,建立元素与矿物的转换系数矩阵,通过矩阵运算计算出矿物组分,能够实现多种矿物含量的计算[15,17-18],或者通过不同的实验手段直接获得不同的参数,建立岩石组分与其他物理性质参数之间的转换关系[19].因岩石组分较为复杂,存在明显的共线性问题[15,19],需要根据地区特点,使用特定算法进行优化或边界约束,故难以直接推广应用到其他区域. ...
... [15,19],需要根据地区特点,使用特定算法进行优化或边界约束,故难以直接推广应用到其他区域. ...
... 由于聚类分析只能对元素种类进行初步的筛选,且岩石组分与元素之间存在较为明显的共线性问题[15],但共线性的元素种类与共线性程度未知,难以消除共线性造成的影响,导致数学模型可能存在严重的偏差,难以找出本质特征,影响应用效果.因此,应用逐步回归方法(Stepwise Regression)开展数学模型优选[20,21],确定最佳模型.将包含全部元素的全模型称之为Mp,在Mp的基础上减少一个元素,建立一个只包含p-1个元素的新模型Mp-1,在Mp-1的基础上再次减少一个元素,建立一个只包含p-2个元素的新模型Mp-2,依此类推重复p次模型建立的过程,得到p个模型;对比每个模型的决定系数r2,选择r2较大的模型作为备选模型,通过分析评价参数的地质意义,而不完全依据r2作为优选依据,适当进行模型边界的约束,从中选择一个最优的数学模型. ...
1
2011
... 不管是测井方法还是实验手段,页岩储集层的评价重点均集中在岩石组分、含气丰度、物性特征和岩石力学等方面[3,4,5,6,7,8,9].元素是岩石化学组成的最基本单元[12],元素的种类和含量决定了岩石组分,而岩石组分与电性特征、岩石结构、物性、力学性质之间也必然存在一定的联系[13,14,15],物性又决定了含气性[16].因此,建立元素与岩石组分、含气丰度、电性参数之间的函数关系模型,就能实现页岩评价参数的随钻计算. ...
Application of nuclear spectroscopy logs to the derivation of formation matrix density
1
2000
... 国内外已开展了大量的相关研究,通过矿物的化学分子式与元素的关系,研究氧化物闭合模型,建立元素与矿物的转换系数矩阵,通过矩阵运算计算出矿物组分,能够实现多种矿物含量的计算[15,17-18],或者通过不同的实验手段直接获得不同的参数,建立岩石组分与其他物理性质参数之间的转换关系[19].因岩石组分较为复杂,存在明显的共线性问题[15,19],需要根据地区特点,使用特定算法进行优化或边界约束,故难以直接推广应用到其他区域. ...
Geological applications of geochemical well logging
1
1990
... 国内外已开展了大量的相关研究,通过矿物的化学分子式与元素的关系,研究氧化物闭合模型,建立元素与矿物的转换系数矩阵,通过矩阵运算计算出矿物组分,能够实现多种矿物含量的计算[15,17-18],或者通过不同的实验手段直接获得不同的参数,建立岩石组分与其他物理性质参数之间的转换关系[19].因岩石组分较为复杂,存在明显的共线性问题[15,19],需要根据地区特点,使用特定算法进行优化或边界约束,故难以直接推广应用到其他区域. ...
Mineral-chemistry quantification and petrophysical calibration for multimineral evaluations: A nonlinear approach
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2015
... 国内外已开展了大量的相关研究,通过矿物的化学分子式与元素的关系,研究氧化物闭合模型,建立元素与矿物的转换系数矩阵,通过矩阵运算计算出矿物组分,能够实现多种矿物含量的计算[15,17-18],或者通过不同的实验手段直接获得不同的参数,建立岩石组分与其他物理性质参数之间的转换关系[19].因岩石组分较为复杂,存在明显的共线性问题[15,19],需要根据地区特点,使用特定算法进行优化或边界约束,故难以直接推广应用到其他区域. ...
... ,19],需要根据地区特点,使用特定算法进行优化或边界约束,故难以直接推广应用到其他区域. ...
3
2015
... 由于XRF元素录井能够提供20余种元素含量,数据计算工作量大,难以直接应用.首先需要优选出敏感元素,减少计算误差,同时显著降低运算工作量.常见的分类数学方法中,聚类分析能够衡量不同数据源间的相似性[20,21],据此采用系统聚类算法计算元素与元素之间的相似或接近程度,将元素初步进行分类,找出相关性较强的元素种类,为后期模型优选、消除共线性难题提供依据.在聚类分析的基础上,采用主成分分析,用尽可能少的新变量保持原有的信息,降低运算的复杂度[20,21].通过分析,针对每一项需要转换的页岩评价参数进行元素种类优选,初步圈定需要参与运算的元素组合. ...
... [20,21].通过分析,针对每一项需要转换的页岩评价参数进行元素种类优选,初步圈定需要参与运算的元素组合. ...
... 由于聚类分析只能对元素种类进行初步的筛选,且岩石组分与元素之间存在较为明显的共线性问题[15],但共线性的元素种类与共线性程度未知,难以消除共线性造成的影响,导致数学模型可能存在严重的偏差,难以找出本质特征,影响应用效果.因此,应用逐步回归方法(Stepwise Regression)开展数学模型优选[20,21],确定最佳模型.将包含全部元素的全模型称之为Mp,在Mp的基础上减少一个元素,建立一个只包含p-1个元素的新模型Mp-1,在Mp-1的基础上再次减少一个元素,建立一个只包含p-2个元素的新模型Mp-2,依此类推重复p次模型建立的过程,得到p个模型;对比每个模型的决定系数r2,选择r2较大的模型作为备选模型,通过分析评价参数的地质意义,而不完全依据r2作为优选依据,适当进行模型边界的约束,从中选择一个最优的数学模型. ...
3
2009
... 由于XRF元素录井能够提供20余种元素含量,数据计算工作量大,难以直接应用.首先需要优选出敏感元素,减少计算误差,同时显著降低运算工作量.常见的分类数学方法中,聚类分析能够衡量不同数据源间的相似性[20,21],据此采用系统聚类算法计算元素与元素之间的相似或接近程度,将元素初步进行分类,找出相关性较强的元素种类,为后期模型优选、消除共线性难题提供依据.在聚类分析的基础上,采用主成分分析,用尽可能少的新变量保持原有的信息,降低运算的复杂度[20,21].通过分析,针对每一项需要转换的页岩评价参数进行元素种类优选,初步圈定需要参与运算的元素组合. ...
... ,21].通过分析,针对每一项需要转换的页岩评价参数进行元素种类优选,初步圈定需要参与运算的元素组合. ...
... 由于聚类分析只能对元素种类进行初步的筛选,且岩石组分与元素之间存在较为明显的共线性问题[15],但共线性的元素种类与共线性程度未知,难以消除共线性造成的影响,导致数学模型可能存在严重的偏差,难以找出本质特征,影响应用效果.因此,应用逐步回归方法(Stepwise Regression)开展数学模型优选[20,21],确定最佳模型.将包含全部元素的全模型称之为Mp,在Mp的基础上减少一个元素,建立一个只包含p-1个元素的新模型Mp-1,在Mp-1的基础上再次减少一个元素,建立一个只包含p-2个元素的新模型Mp-2,依此类推重复p次模型建立的过程,得到p个模型;对比每个模型的决定系数r2,选择r2较大的模型作为备选模型,通过分析评价参数的地质意义,而不完全依据r2作为优选依据,适当进行模型边界的约束,从中选择一个最优的数学模型. ...