文摘
天然裂缝对钻井和完井操作的效率是至关重要的。本文的目的是描述和模型多尺度页岩储层天然裂缝。基于地震和测井响应,以及露头和核心的观察,我们将自然骨折分为宏观、中观和微观三个鳞片。宏观尺度骨折直接在地震剖面是错误的选择。中尺度骨折也分析的天然裂缝走廊蚂蚁追踪技术在三维地震数据。此外,微尺度骨折是骨折中观察到成像日志和核心。断裂强度是通过ant跟踪属性之间的相关性在钻孔和裂缝密度。骨折孔径、倾斜和方位角三个主要参数,公认的日志和核心。随机模型应用于建筑。我们发现错误被蚂蚁追踪结果很好的符合宏观尺度断层直接从地震数据解释。 In addition, Mesoscale fractures are indicated from the ant tracking result, which are in accord with breakpoint in the well and in keeping with tectonic history of the area. Such high consistency indicates the ant tracking result is reliable. Moreover, image logs and cores reveal that it mainly develops high angle natural fractures and the fracture aperture is about 1 mm. The fracture strike includes three sets (NNW-SSE, NE-SW, and NNE-SSW). The distribution of the natural fractures in discrete fracture network (DFN) system is distributed controlled by the ant tracking result. Comparing the histograms of DFN results and fracture characterized by seismic and logging responses, as well as outcrop and core observation, it suggests that the major part of the observed natural fractures is retained into our DFN model.
1。介绍
页岩储层的物理性质非常贫穷,和有必要组建一个网络通过体积压裂裂缝系统实现经济、有效的发展。自然骨折形成复杂裂缝网络的基础(1- - - - - -5]。页岩储层的裂缝描述和建模是设计合理的关键页岩气水平井钻井和完井6- - - - - -9和准确评价储层的生产力10- - - - - -14]。
识别方法(15- - - - - -18),和描述19- - - - - -22]天然裂缝参数,前人已经做了充分的研究和讨论。Zhang et al。23]介绍了页岩裂缝类型,形成机理、识别方法和裂缝参数。特征参数包括发生、长度、间距等,识别方法包括地质方法、测井方法、地震方法和构造应力模型。当然,大型工业钻井和压裂骨折有很大的影响,主要是由地震数据(24]。研究断层通过地震资料识别有着悠久的历史。Marfurt et al。25)提出了一种空间或时间滑动窗口multitime方法来估计地震倾角和方位角,提供一种更健壮的基础断层异常的识别方法,并提供了更好的基本数据结构转向等裂缝描述算法过滤和相干振幅梯度。皮德森et al。26),Randen et al。27),范et al。28和太阳等。29日]提出了蚂蚁追踪算法,蚂蚁的身体倾向的基础上,计算方差和其他属性。这个方法是世界上广泛使用。蚂蚁追踪技术的进一步应用在复杂的裂缝识别和碳酸盐岩裂缝研究[30.,31日),叠后裂缝预测技术已经取得了很大的进步在充分利用ant跟踪属性。研究裂缝各向异性预测的多属性融合及其对油田开发的影响已经加深了(32,33,蚂蚁追踪技术的叠前地震数据也被充分利用(34]。黑尔(35)提出了最大似然属性研究故障提取和故障距离估计,这提高了故障识别效果的基础上加强断层地震成像的影响;马等。36)使用最大似然属性来识别奥陶纪走向滑动断层在Halahatang Rewapu块区域,取得了良好的应用效果。
基于当前方法造型在页岩储层天然裂缝,一般骨折水库的造型理念基本上是使用,它可以分为两类:等效介质裂缝建模方法和离散裂缝网络(DFN)建模方法。等效介质断裂模型用简化裂缝描述(如各向同性和并行表格骨折)来代替实际的裂缝几何和渗流特征,包括双重介质模型、等效渗透率模型和管道网络模型。它是由双重介质模型(37]。利用等效媒体在页岩气储层模型骨折,骨折的模型是没有单独治疗,容易实现油藏模拟,但是很难准确地描述实际的流动特性,它不能解决的问题来自不同数据源的数据的多尺度38),导致的损失许多裂缝的真实细节。离散裂缝网络模型(DFN)是一种改进的连续的双重介质模型,并且是确定性或随机模型的输入参数,如裂缝分布特征和几何尺寸。在这种方法中,每个断裂是由骨折片有不同的形状,大小,方向,在三维空间。多种形式骨折组骨折片和一致的特征,和多个骨折组形成一个断裂系统39]。离散裂缝网络模型是基于随机模拟,并且每个断裂是建立遵循下列规则:骨折块是一个凸多边形的形状(矩形、椭圆或更复杂的);骨折块的大小符合已知的分布(如负指数分布);断裂的位置遵循空间分布函数;和断裂的方向是通过提取均匀或Fisher分布(40]。从本质上讲,这种模拟方法是一个迭代的靶向性模拟,使最终的断裂分布符合给定的统计特征。
建立水库DFN模型时,页岩储层的天然裂缝建模思想主要是基于地震蚂蚁追踪属性、成像测井、露头,核心观察骨折多尺度建模(41- - - - - -43]。DFN造型的约束可以通过日志、裂缝密度解释或裂缝密度卷从地震属性数据44,45]。沈et al。46]双刻度骨折模型组成的分散骨折和离散裂缝网络(DFN)和应用两步标定使用试井数据和简化模拟校准骨折孔径和密度参数。此外,Mohaghegh [47]推断的存在和程度的NFN生产力和所有的测量参数的影响在尤蒂卡页岩使用人工智能(AI)。
对于页岩储层在四川盆地南部,王et al。48简要分析了变形特性和控制变形通过研究古构造应力场演化和当前四川南部区域的结构特点,全面研究骨折的特点在志留纪Longmaxi形成在该地区,并讨论骨折的发展规律。然而,裂缝建模和预测还没有实现。小君et al。49)使用了叠前AVO结合蚂蚁追踪技术来检测和描述nfs和输入离散裂缝网络(DFN)造型形成a3D nfs模型。梁等。50]着重描述中等规模的断裂系统与蚂蚁追踪技术。然而,他们并未详细描述骨折,也没有建立一套推荐骨折模型的方法和步骤。
摘要骨折是基于地震和测井响应特征,以及露头和核心的观察。然后确定性和随机模型用于宏观尺度,中尺度和微尺度裂缝离散裂缝网络(DFN)系统。一个集成的方法和过程建立了断裂模型。
2。地质环境
块位于四川盆地南部,中国(图1)。只有三个垂直探测井1号,3日和9在块,和其他水平井生产井。目标层是聚(WF) -Longmaxi (L)页岩形成,和的下部形成深水货架相沉积。Longmaxi形成自下而上分为两个部分,即L1和L2。较低的L1形成包含两个部分,不断化解和L12。不断化解分为4层(1、2、3、4层)从下到上。形成是由石英、方解石和粘土,具有较小的长石、白云石和黄铁矿。目标黑色页岩是富含有机物,它揭示了页岩具有良好的天然气的潜力。有四个主要储集空间类型,包括有机质毛孔,颗粒间的孔隙,intraparticle毛孔,和骨折51]。骨折的Longmaxi形成研究区主要是高纬度骨折。三组断层系统开发目标层的研究区域,主要发生在Yanshan-Xishan时期。在燕山晚期构造幕形成near-S-N方向挤压,并成立了一个near-E-W方向错。在喜马拉雅早期,NNE-SSW方向挤压形成NNW-SSE方向错误。mid-Hishan构造幕形成NWW-SEE方向压缩,形成东北(N) ~ (S)西南方向错误(48]。
3所示。材料和方法
3.1。材料
数据包括所有井常规测井资料和分层数据,内核的N1和N3,成像测井数据的N3。也有来自工作区域的地震数据。此外,有前辈的露头观测数据48]。
3.2。方法
首先,我们把自然骨折分为宏观、中观、微观三个尺度(52]。宏观尺度骨折直接在地震剖面是错误的选择。中尺度骨折也分析的天然裂缝走廊蚂蚁追踪技术在三维地震数据。此外,微尺度骨折是骨折中观察到成像日志和核心。其次,骨折在地震和测井响应特征,以及露头和核心的观察,包括断裂强度、长度、光圈、倾角和方位角。第三,确定性模型用于骨折宏观尺度和中尺度骨折,裂缝密度之间的相关分析得到的成像测井和地震ant进行跟踪的结果是建立一个统一的裂缝密度。用这个作为一个约束,随机模型用于微尺度裂缝离散裂缝网络(DFN)系统。
4所示。结果和讨论
4.1。天然裂缝特征
以下4.4.1。地震反应
宏观尺度断裂直接从地震资料解释研究区可以大致分为三组根据他们的罢工,也就是说,南临罢工,附近(N) NE - SW罢工,和NNW-SSE罢工(数据2和3)。根据地震解释,几何出现的故障计算和大规模故障主要是高纬度(数字3和4)。地震解释结果与区域构造背景相一致。
在飞机上(图5),我们发现错误被蚂蚁追踪结果很好的符合宏观尺度断层上面直接从地震数据解释。此外,中尺度骨折从蚂蚁追踪结果,指出这是符合H9断点。概要,H9表明,中尺度的断点在4430对应裂缝分析蚂蚁追踪(图6)。如此高的一致性验证蚂蚁追踪结果是可靠的。
4.1.2。露头观察
的前辈48)观察到骨折Longmaxi形成在野外露头的研究领域。骨折详细描述,包括长度、间距和发生。
(1)裂缝长度。骨折的总体扩展长度大约是3 - 10米,和部分并行性是好的。由层页岩的厚度控制,裂缝的长度通常是小于2米。此外,在厚的,可以看到裂缝延伸超过6米,厚砂岩,也有一些裂缝的扩展长度超过10米(数字7(一)和7 (b))。
(一)
(b)
(c)
(d)
(2)裂缝间距。露头的字段显示,主要有骨折的露头(数字7 (c)和7 (d))。骨折发达地区相对较小间距,从0.1到0.5米,主要是小于0.4米。此外,断裂长度是0.05 - -1.8 m,紧闭,充满了方解石。第二个是0.4 - -1.2米间距,这往往是东南部骨折,骨折在这个方向上彼此切成块。
(3)骨折发生。统计所有的骨折Longmaxi被用来形成共同玫瑰图(图8(图)和等密度图9)。玫瑰图的分析表明,断裂(联合)下降(绿线)Longmaxi形成主要倾向于N2°-36°E, N51°-82°E,和E124°-274°W,其次是W346°-357°N。联合倾角(蓝线)的30°-60°占52%,和倾角大于60°占48%。可以看出,共同在这一领域的倾角由中角。与此同时,罢工(红线)Longmaxi形成骨折在N30发达°-86°E, W273 -280°N°,和W315°-345°N。除此之外,联合等密度Longmaxi形成在该地区的地图表明,主要有三组主要断裂(联合)组织在这个领域发展,即300°-355°∠45°-85°、185°-210°∠5°-30°、-90°30°∠30°-90°。一般来说,Longmaxi形成研究区骨折很发达,主要与中、高角度。
4.1.3。核心的观察
骨折的Longmaxi形成研究区主要是高纬度骨折,占49%的骨折。有低角骨折,约占24%。垂直和水平裂缝相对欠发达,分别占10%和17%(图10)。骨折的特点开发的核心好如下:
有7水平骨折Longmaxi形成的N1,没有垂直裂缝,高纬度骨折和低角骨折。在核心部分的N1(2513.20 ~ 2513.30米),发现有一个Longmaxi形成缝的距离1.6米从底部,它充满了黄铁矿(图(11日))。
(一)
(b)
(c)
(d)
一群4紧闭骨折中可以看到的核心部分(2513.20 ~ 2513.30米)N3。4骨折的长度是4厘米,8厘米,4.5厘米,4.5厘米,分别和倾斜角度75°、70°、67°和65°,分别。裂缝宽度约1毫米。裂缝间距是1.7厘米,0.4厘米,0.5厘米,分别(图11 (b))。
有骨折的核心部分(2228.28 - -2228.56米)N3, 28.1厘米的长度和倾角75°,充满了方解石(图11 (c))。在核心部分N3(2346.64 - -2349.31米),有一个长期以来断裂的长度2.67米,垂直裂缝的倾角将近90°(图11 (d))。
4.1.4。Fullbore形成MircroImager (FMI)分析
从图12,FMI显示骨折在Longmaxi形成相对发达的国家,和裂缝倾角角度是中高档,主要集中在高角度。罢工大致可以分为三组,即西附近的罢工,(N) NE - SW罢工,罢工和NNW-SSE罢工,这符合趋势的宏观尺度和中尺度研究区断层。
4.2。造型自然骨折
节中提到的建模方法3.2、天然裂缝建模在研究区,和骨折的分布如图13。
之前在多个露头区裂缝长度的测量显示,大多数其他地区的断裂长度小于100米。在模型中天然裂缝的长度通常是分布式低于5公里(图(14日)),主要集中低于150米(图14 (b))。
(一)总体布局断裂长度
(b)集中分布的裂缝长度
裂缝倾角方位的分布(图15)与宏观断裂如图是一致的3。同时,裂缝倾角角度都是中高档,主要集中在高角度(图16),这是图中描述的一样前面的倾斜角度4。总体趋势的裂缝倾角方位和倾角模型中符合前面的地质认识,进一步验证模型的正确性。
5。结论
(1)我们将自然骨折分为宏观、中观和微观三个尺度。确定性模型用于骨折宏观尺度和中尺度骨折,骨折和随机模型用于微尺度离散裂缝网络(DFN)系统(2)骨折在地震和测井响应特征,以及露头和核心的观察。宏观尺度和中尺度断层的地震资料分析研究区域大致可以分成三个小组根据他们的罢工,也就是说,南临附近罢工,(N) NE - SW罢工,和NNW-SSE罢工,主要陡倾斜。测井响应、露头和核心的观察表明,骨折有相对较小的间距,主要不足0.4米。裂缝宽度约1毫米(3)离散裂缝网络(DFN)表明,模型中的天然裂缝的长度通常是分布式低于5公里,主要集中低于150米。此外,裂缝倾角角度都是中高档,主要集中在高角度。总体趋势的裂缝倾角方位和倾角模型中符合前面的地质认识,进一步验证模型的正确性
数据可用性
所有数据、模型和代码生成或使用在研究出现在文章中。
的利益冲突
作者声明没有潜在的利益冲突的研究,本文的作者和出版。
确认
本研究资助经济与国家重大科技项目(号码- 2017 zx05037 - 002;数量- 2016 zx05062002 - 003)。