引用本文
黄亚璇, 杨永强, 李涛涛, 黄子舰, 刘波, 方铁园. 轻烃分析技术在储层评价中的应用研究[J]. 录井工程, 2021,32(3): 76-79.
HUANG Yaxuan, YANG Yongqiang, LI Taotao, HUANG Zijian, LIU Bo, FANG Tieyuan. Application of light hydrocarbon analysis technology in reservoir evaluation[J]. Mud Logging Engineering, 2021,32(3): 76-79.
Doi:10.3969/j.issn.1672-9803.2021.03.013  
Permissions
Copyright©2021, 《录井工程》杂志社
《录井工程》杂志社 所有
轻烃分析技术在储层评价中的应用研究
黄亚璇①, 杨永强②, 李涛涛③, 黄子舰②, 刘波②, 方铁园②
①广西电力职业技术学院
②盘锦中录油气技术服务有限公司
③中国石油长庆油田分公司勘探部

作者简介：黄亚璇 工程师,1972年生,2006年毕业于河海大学电气工程专业,工程硕士学位,现在广西电力职业技术学院工作。通信地址:530007 广西省南宁市西乡塘区科园大道39号。电话:15907812718。E-mail:5994118@qq.com

收稿日期: 2021-07-20
摘要

在解释评价中轻烃参数的变化规律是判别储层流体性质的基础。在现场生产中,由于仪器设备不同、进样方式不同等多种因素影响,导致轻烃谱图的每个化合物保留时间存在差异性,在后期资料应用方面不能更加直观地对比分析,从而影响资料作用的发挥。尝试利用多点保留时间校正法对轻烃谱图进行伸缩和平移处理,轻烃谱图除了保留时间外的其余积分数据不受影响,在此基础上通过不同流体的谱图相似度分析、聚类分析、偏最小二乘判别分析,分别建立了新的解释评价方法,为轻烃分析技术在储层评价中的应用提供了新的思路,在后期生产应用中具有较高的推广价值。

关键词: 轻烃录井; 保留时间; 校正方法; 相似度; 偏最小二乘算法; 聚类分析
中图分类号:TE132.1 文献标志码:A
Application of light hydrocarbon analysis technology in reservoir evaluation
HUANG Yaxuan①, YANG Yongqiang②, LI Taotao③, HUANG Zijian②, LIU Bo②, FANG Tieyuan②
①Guangxi Electric Power Institute of Vocational Training,Nanning,Guangxi 530007,China
②Panjin Zhonglu Oil & Gas Technology Service Co., Ltd.,Panjin,Liaoning 124013,China
③Exploration Division of PetroChina Changqing Oilfield Company,Xi'an,shaanxi 710003,China
Abstract

The change law of light hydrocarbon parameters in interpretation and evaluation is the basis of reservoir fluid properties identification. In field production,the influence of various factors such as different instrumentation and different sampling methods leads to different retention time of each compound in light hydrocarbon spectrum,and vague comparison and analysis in later data application,which affects the play of the role of data. An attempt of using multi-point retention time correction method to stretch and shift the light hydrocarbon spectrum was made with integral data not being affected except for retention time of light hydrocarbon spectrum to establish new interpretation and evaluation methods respectively through spectrum similarity analysis,cluster analysis,and partial least square discriminant analysis of different fluids. It provides new ideas for the application of light hydrocarbon analysis technology in reservoir evaluation and worth promoting in later production.

Keyword: light hydrocarbon logging; retention time; correction method; similarity; partial least square discriminant; cluster analysis
0 引言

轻烃录井技术主要检测储层岩石C1-C9中的正构烷烃、异构烷烃、环烷烃、芳香烃类, 据不完全统计, 轻烃原始参数(103个)和衍生参数多达223个, 蕴含丰富的地层烃类信息[1, 2]。在这众多的轻烃参数中, 如何提取对解释评价有用的信息成为提高解释符合率的关键。由于不同仪器厂商、相同仪器厂商的不同仪器间保留时间会有明显的差异, 同一仪器由于井场供电条件、仪器色谱柱老化、色谱柱温波动和流动相稳定性等因素的影响, 都可能导致保留时间变化, 所以不能直接比较谱图间的相似性与差异性, 为后期资料应用带来较大困扰。

笔者利用多点保留时间校正法对轻烃谱图进行数字化处理, 最终实现了对轻烃分析结果各组分保留时间的校正。通过收集长庆油田测试井不同流体性质的轻烃谱图对比分析, 利用油层标准对照谱图比对, 直观地反映轻烃参数差异性并可量化得出与标准谱图的相似度; 利用相似度分析、偏最小二乘判别分析、聚类分析进一步归类分析[2, 3], 从而达到精准划分油气水层的目的。

1 多点保留时间校正法
1.1 原理与方法

保留时间校正的实质, 是根据各谱图中某些相同组分的色谱峰位置, 对谱图进行伸缩和平移处理, 并通过色谱基线线性插值方法, 使各组分间保留时间一致, 直接比较谱图间的相似性, 且不影响原始采集谱图的峰面积计算结果。

1.2 色谱图数据转换

首先将色谱工作站采集的原始谱图文件进行转换, 以海城市石油化工仪器厂生产的QTZF轻烃组分分析仪为例, 通过仪器自身提供的软件功能, 将分析谱图“ .hw” 格式文件转换成“ .txt” 或“ .dat” 格式的数据文件, 每张谱图由31 441个数据点组成, 导入Excel后可重新生成轻烃采集的谱图(图1), 实现谱图数据化。

图1 重新生成的轻烃谱图

1.3 保留时间校正

保留时间校正示意图见图2。首先选取参考谱图中n个特征明显的组分保留时间作为校正的基准, 并划分为几个特征组, 选取待校正的谱图与参考谱图中相同的组分, 分别提取其保留时间值。

图2 保留时间校正示意

以m1组为例, 参考谱图中nC1的保留时间记作t0, nC6的保留时间记作t1, 待校正谱图中nC1的保留时间记作t0', nC6的保留时间记作t1'。m1组某个组分为Ci, 在参考谱图中其保留时间为ti。待校正谱图中, m1组中Ci组分校正后的保留时间ti'见公式(1), 最后再取与参考谱图相同的组分的保留时间完成多点保留时间校正。

ti'=t0+(ti-t0) (t1-t0)/(t1'-t0') (1)

具体实现过程简单描述为利用色谱工作站导出数据, 在Excel中生成谱图, 根据指定的几个标志峰(如nC1、nC6、nC7、nC8和nC9等)将导出的数据分成4段(分别为图3中①②③④)。

图3 未校正保留时间前轻烃谱图对比

为了便于阐述校正方法, 以C1-C6段校正3-甲基戊烷(3MC5)保留时间为例, 校正前后数据对比见表1。其他部分组分保留时间校正以此类推。

表1 保留时间校准前后对比
1.4 保留时间校正后的效果对比

选取长庆油田测试井不同流体性质轻烃谱图进行叠加, 把具有代表性的油层谱图作为参考标志谱图, 为更加直观展示效果, 选取3个轻烃谱图叠加说明, 保留时间校正前后对比见图4。从校正后纵向对比谱图分析, 油层、油水同层、含油水层各化合物参数值的高低能够明显区分。

图4 多点校正后轻烃谱图叠加效果

轻烃分析谱图利用多点保留时间校正后, 采集谱图能够更加规范化, 通过谱图直观识别分析对储层流体性质的判识能够实现定性评价, 但考虑一些谱图差异性小或人为因素等影响情况, 易造成油层的漏判, 故利用相似度分析、偏最小二乘判别分析、聚类分析等多种统计学算法对流体性质进一步判识, 从而最终实现流体性质的准确评价。

2 相似度评价

相似度算法是用于评价两个样本的向量或矩阵之间相似程度的一大类算法的统称, 目前常用的相似度评价方法主要有相关系数法、距离系数法、夹角余弦法等, 在信息学领域具有广泛的应用价值, 简洁直观是该方法的突出特征[4]。具体方法是在校正后的轻烃谱图中优选若干个相同流体试油数据设置为共有峰, 以油层轻烃谱图为例, 作为统一标尺, 与油水同层、含油水层数据进行定量对比, 计算结果用散点图的方式进行显示(图5), 纵坐标表示相似度(采用的是夹角余弦法, 具体计算公式不再进行详细介绍, 可以由软件直接生成), 横坐标表示样品编号。笔者优选48个不同样品进行分析, 设置样品7~9个为共有峰, 进行相似度评价后, 编号1、2、3样品与油层、油水同层具有较大的差异性, 在后期解释为含油水层。按照图板分析, 相似度值大于0.6解释为油层, 相似度值介于0.4~0.6之间解释为油水同层, 小于0.4解释为含油水层。该方法在轻烃录井解释评价方法中是一种创新。

图5 轻烃录井相似度解释评价图板

3 偏最小二乘判别分析

偏最小二乘判别分析是一种用于判别分析的多变量统计分析方法。判别分析是一种根据观察或测量到的若干变量值, 来判断研究对象如何分类的常用统计分析方法[5]。该方法用于储层流体性质识别时, 将55个轻烃分析数据导入解释软件中, 选择偏最小二乘判别算法生成图件, 其横、纵坐标分别用潜变量得分LV1、LV2表示(图6), 可以看出油层、油水同层、含油水层三组样品已经完全区分, 分布比较分散, 该图板可作为后期资料应用。由于应用偏最小二乘判别算法可以在SPSS软件实现, 在数据算法方面本文不再进行详细介绍。图6中箭头代表敏感参数对图板的贡献值, 箭头越长代表该参数在流体性质识别中越敏感。

图6 轻烃录井偏最小二乘判别解释图板

4 聚类分析

对轻烃样品继续采用聚类分析, 常用的分析方法有“ 快速聚类分析方法” 及“ 层次聚类分析方法” [6, 7]。本文主要采用层次聚类分析方法, 将最相似的对象结合在一起, 以逐次聚合的方式, 直到最后所有样本都聚成一类。首先在解释软件中导入选取测试井55个轻烃谱图中所有数据点并求取欧氏距离, 再将求取的参数值作为图板的纵坐标, 样品编号为横坐标。其根状分类结果见图7。

图7 轻烃录井聚类分析可视化图板

可以明显看出油水同层、含油水层、油层三组样本各自聚为一类, 也能够明显区分流体性质(图中选择的共有模式数据与油层聚为一类, 用蓝色表示)。现以样品1、3、4为例分析:样品1与样品4距离最小, 首先聚成一类, 样品3与样品1、样品4之间距离小, 并聚成一类为含油水层(浅绿色), 其他样品以此类推。图7中油层样品11、样品14、样品15由于与油层其他样品距离具有差异性, 不能较好地聚在一起(可考虑为异常数据), 灰色线连接代表样本聚类效果差异性大。

5 应用前景

采用多点保留时间校正法能够有效解决轻烃谱图每个化合物保留时间的差异性, 使轻烃谱图分析更加直观, 该方法的应用在轻烃录井中属于一种创新的思路, 利用保留时间校正后的轻烃谱图选择相似度分析、偏最小二乘判别分析和聚类分析后可大幅提高分析结果的准确性, 能够提取轻烃解释评价中的有用信息, 减少了人为因素的干扰, 方法更科学。由于该方法在轻烃录井解释评价中首次应用, 对其他录井技术的解释方法研究方面同样具有一定的借鉴意义, 同时该方法也可推广应用于其他行业, 如电力变压器绝缘油分析和变压器故障诊断等。

编辑 陈娟

参考文献
[1] 王化坤. 轻烃录井技术研究及应用[J]. 中国石油和化工标准与质量, 2011, 31(4): 52.
WANG Huakun. Research and application of light hydrocarbon logging[J]. China Petroleum and Chemical Stand ard, 2011, 31(4): 52. [本文引用:1]
[2] 赵宏波, 刘小宁, 梁院科, 等. 鄂尔多斯盆地油水层轻烃录井解释评价方法[J]. 录井工程, 2012, 23(4): 31-35.
ZHAO Hongbo, LIU Xiaoning, LIANG Yuanke, et al. Interpretation and evaluation method for light hydrocarbon logging in oil-water layers of Ordos Basin[J]. Mud Logging Engineering, 2012, 23(4): 31-35. [本文引用:2]
[3] 姚卫峰, 陈蓉, 孙毓庆, 等. 基于数据预处理的板蓝根注射液指纹谱图模式识别[J]. 计算机与应用化学, 2008, 25(3): 337-341.
YAO Weifeng, CHEN Rong, SUN Yuqing, et al. Pattern recognition of chromatographic fingerprints of Banlangen injections based on data preprocessing[J]. Computers and Applied Chemistry, 2008, 25(3): 337-341. [本文引用:1]
[4] 乔善磊. 中药色谱指纹谱图相似度评价研究[D]. 上海: 第二军医大学, 2004.
QIAO Shanlei. Study on evaluation of similarity of chromatographic fingerprints of traditional Chinese medicines[D]. Shanghai: Naval Medical University, 2004. [本文引用:1]
[5] 骆浩楠, 汪峥, 李峰. 一种基于机器学习的相似度算法在文本相似度比较中的应用——以法律文本比较为例[J]. 工业控制计算机, 2020, 33(6): 3-5.
LUO Haonan, WANG Zheng, LI Feng. Application of text similarity comparison based on machine learning: A case study on text of law[J]. Industrial Control Computer, 2020, 33(6): 3-5. [本文引用:1]
[6] 樊杉杉, 唐洁, 乐细选, 等. 基于HS-SPME-Arrow-GC-MS和化学计量学的小曲清香型原酒等级判别研究[J/OL]. 食品与发酵工业: 2021, 47(13): 254-260[2021-05-19].
FAN Shanshan, TANG Jie, YUE Xixuan, et al. Grade discrimination of Xiaoqu fresh-scented Chinese wine based on HS-SPME-Arrow-GC-MS and chemometrics[J/OL]. Food and Fermentation Industries, 2021, 47(13): 254-260[2021-05-19]. [本文引用:1]
[7] 李媚, 陈盛君, 王协和, 等. 清心解瘀方标准汤剂多指标成分含量测定及UPLC指纹图谱研究[J/OL]. 南京中医药大学学报, 2021, 37(3): 419-427[2021-05-19].
LI Mei, CHEN Shengjun, WANG Xiehe, et al. Study on determination of multi-index components and UPLC fingerprint of stand ard decoction of Qingxin Jieyu formula[J/OL]. Journal of Nanjing University of Traditional Chinese Medicine, 2021, 37(3): 419-427[2021-05-19]. [本文引用:1]