简介:有关富有机质页岩弹性性质随热成熟度的演化,们们仍未有清晰的认识,而这种认识对于烃源岩和非常规储层的描述至关重要。为了更深入地认识富有机质页岩的弹性性质和显微结构,我们从具有不同显微结构的两套富有机质页岩中采集了样品,研究了这些样品在热解诱发的热成熟作用前后的声波速度和弹性各向异性。为了在物理上更加逼真地模拟原地热成熟作用,我们在储层围压条件下利用完好无损的岩心塞开展了热解试验。对富含粘土的层状巴奈特页岩(BarnettShale)样品的弹性性质开展了迭代描述,借助于声波速度对垂直于层理面方向上压力的敏感性增强来描述近平行于层理面的裂缝发育。然而,这些裂缝无法通过时间推移扫描电子显微镜成像进行观察,这说明这些裂缝要么只有微米以下的开度,要么大都发育在样品的核心部位。在没有孔隙压力的情况下,随着围压提高,这些诱发的裂缝闭合,而此时根据声波特性是无法把这个样品与热解前的样品区分开的。相反,微晶质的格林河组(GreenRiver)岩石样品并未形成线状柔性构造(alignedcompliantfeatures),而是随着承栽负荷的孔隙充填干酪根从样品中被移除,其速度表现出基本上与方向无关的下降。由于矿物呈现出微弱的定向排列,样品内在的各向异性相对较弱;此外,由于速度出现了与方向关系较弱的变化,各向异性随热成熟度的变化并不能指示线状柔性构造的发育。我们的结果说明,根据层状页岩弹性各向异性的增强,或者根据非层状页岩、微晶质岩石(micriticrocks)或粉砂岩声波速度的下降,就能够借助于声波特征识别地下热成熟度较高的层段。
简介:本文评述地表地球化学数据解释和显示的系统方法,并讨论地表地球化学测量的直接和间接方法。地表地球化学数据的解释一开始必须着重确定背景值和可能出现的异常样品。可以利用直方图和概率关系曲线图来实现这两类样品的区分。由于地表地球化学数据本身存在干扰噪音,因此需要使用各种平滑化技术,包括线形测区的移动平均值和网格数据的移动单元平均值。利用一种方差分析法可以评价采样密度的充分程度。所有地表地化数据都必须符合地质评价结果并有助于对石油潜力的评价,同时在统计学上也要有意义。对多元统计法进行了评述,包括比率、交会图、分类对比类图以及三元图。对比较先进的多元统计技术作了简要介绍,例如主成分分析、因子分析和聚类分析以及神经网络技术。地表地球化学数据的图形显示往往是最终成果。介绍了如何根据不规则间距的控制点建立规则网格的不同方法。对于估算网格点值的地质统计分析和克里格方法进行了相当深入的讨论。对于详细等值线制图和彩色浓度差异制图的局限性也作了介绍。
简介:二次采油是把储层流体从注入井驱替到采油井的采油过程。这个过程成功与否很大程度上取决于对储层连续性和均质性(流体传导能力)的认识以及注入流体能够波及的储层体积。在任何注水或注气开发项目中,注入流体通过细微裂缝、断层或高渗薄夹层窜流,都会产生诸如驱扫效率低下和油气采收率不高等问题。因此,认识注入井和生产井之间直接连通性以及储层的非均质性,对防止出现这些问题都有很大帮助。虽然地震成像、沉积地质研究和油藏模拟能够提供很多有价值的信息,可以用于确定二次采油项目的可行性,但是示踪剂测试是唯一能够提供有关注采井之间的直接连通性、流动通道和地层非均质性的技术手段。文中详细回顾了化学示踪剂在IOR中的应用,并介绍了在注水开发油田成功应用的一个实例。此外,还讨论了如何识别和解释直接连通性、评价地层非均质性和计算波及的孔隙体积。
简介:元素化学特征的变化已在油气盆地井间地层对比中得到运用。但很少有公开发表的文献明确地将化学地层与物理对比(physicalcorrelations)联系起来,更没有人在河流沉积体系的研究中将这二者相联系。本文将化学地层学方法用到南非卡鲁盆地(KarooBasin)二叠系博福特群(Beaufort)河流相沉积地层研究中,对三个测量剖面进行了地层对比。利用基于直升机载激光雷达(Heli-LIDAR)数据开展的年代地层对比结果,对化学地层对比结果进行了验证,以便对相距7公里的两个剖面进行高分辨率地层对比,此外还参照基于GoogleEarth绘制的地层图进行了验证,以便对相距25.5公里的两个剖面进行对比。利用细粒岩性研究成果开展了化学地层学表征,在厚度约为900米的地层段内划分出了8个化学地层组合,厚度在50米和250米之间。在该地层段内观察到较粗粒岩性(河道沉积带)的地球化学组分出现过两次明显的变化。在相距7公里的两个剖面上开展了更高分辨率的化学地层组合细分,划分出了4个相关的地球化学单元(厚30~60米),用于高分辨率地层对比。间距为7公里和25.5公里的两对剖面的化学地层对比和年代地层对比的结果都高度一致。所研究地层段的厚度和剖面间距与公开发表的地下层序的化学地层学研究成果相似;因此地下河流沉积体系化学地层对比的地面验证,在某种程度上来说与本文的博福特群沉积地层相似。