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基于弛豫一擴(kuò)散的二維核磁共振流體識別方法

發(fā)布時間:2019-07-29 17:20

提出問題

目前NMR測井都是基于一維核磁共振技術(shù),只測量地層孔隙流體的橫向弛豫時間信息,并不能區(qū)分這些信號是來自油還是來自水。當(dāng)油氣和水同時存在時它們的T2信號是重疊在一起的。早期提出的差譜法(DSM)、移譜法(SSM)、時域法(TDA)、擴(kuò)散法(DIFAN)及擴(kuò)散增強(qiáng)法(EDM)等流體識別方法在實際應(yīng)用中都存在一定局限性。

二維核磁共振測井將孔隙流體中氫核數(shù)分布從一維的單個T2弛豫變量拓展到二維的2個變量,充分利用NMR觀測的信息,開拓核磁共振測井巖石物理研究的新領(lǐng)域。

  關(guān)鍵詞:多回波串反演、擴(kuò)散—弛豫、測井

方法原理

流體的核磁共振橫向弛豫時間主要受自由弛豫、表面弛豫和擴(kuò)散弛豫的影響,可表示為:

在均勻場范圍內(nèi),由于磁場梯度(G)為零,擴(kuò)散弛豫對橫向弛豫時間沒有貢獻(xiàn),此時流體的弛豫時間主要受自由弛豫和表面弛豫的影響,稱為本征弛豫時間,可表示為:

對于梯度場,則有

如圖所示,對于油、氣、水3種流體,雖然其橫向弛豫時間有一定重合,但是流體擴(kuò)散系數(shù)存在一定差異,因而利用基于弛豫一擴(kuò)散的二維核磁共振信息便可以清楚分辨不同流體。

圖1 不同孔隙流體T1、T2與D的特征

在梯度場下,如果采用相同TW和不同TE進(jìn)行數(shù)據(jù)采集(如圖2所示),此時測量的橫向弛豫時間內(nèi)就包括流體擴(kuò)散系數(shù)信息。

圖2.不同回波間隔采集模式

圖3所示的T2—D譜圖中,水線位置與溫度、礦化度有關(guān),水的擴(kuò)散系數(shù)隨溫度增加而變大,隨礦化度增加而減小;油線位置與油的勃度有關(guān),隨勃度增加擴(kuò)散系數(shù)變小。通過特殊的反演處理技術(shù)即可將包含在橫向弛豫時間內(nèi)的擴(kuò)散系數(shù)信號分離,從而實現(xiàn)在二維空間內(nèi)進(jìn)行流體性質(zhì)識別。

圖3.孔隙中不同流體的二維核磁共振信號分布
  

應(yīng)用實例

南堡凹陷發(fā)育多種沉積相,儲集層巖性、物性變化快,利用常規(guī)測井資料進(jìn)行流體性質(zhì)識別難度很大。考慮到南堡油田原油粘度,利用數(shù)值模擬方法選擇采集模式組合:回波間隔設(shè)計為0.9,1.2,3.6和6.0 ms四組,等待時間選擇12.998 s,在該參數(shù)組合條件下采集能實現(xiàn)孔隙介質(zhì)內(nèi)油、氣、水信號的分離。

圖4.A井采集的四組回波間隔T2分布  

在2955~2970m井段,T2譜的形態(tài)以單峰分布為主,流體成分主要為自由流體,隨著回波間隔TE增加,T2譜向弛豫快的方向移動,移動后的T2譜仍然以單峰分布為主。由于本地區(qū)原油粘度較低,利用移譜法難以在T2域內(nèi)將油水信號分離,因而考慮用二維核磁來識別。將4種不同回波間隔條件下采集到的原始核磁信號進(jìn)行數(shù)據(jù)累加、正交分解、相位角平滑以及濾波等處理后,獲得相同深度不同回波間隔的4組回波串。將上述4組回波串進(jìn)行聯(lián)合反演,就可以獲得弛豫一擴(kuò)散二維核磁共振測井信息(圖5)。

對相應(yīng)深度進(jìn)行含油飽和度計算,為62%,二維核磁共振測井識別結(jié)論為油層。針對本試驗層段進(jìn)行試油驗證,結(jié)論為油層,初期日產(chǎn)油99噸,證明二維核磁共振測井流體識別結(jié)果是正確的。

圖5.A井不同深度二維核磁共振信息分布
  

結(jié)論與展望

二維核磁共振測井是將2D NMR波譜學(xué)的概念應(yīng)用到石油測井而發(fā)展起來的一種新的核磁共振測井方法。根據(jù)油水?dāng)U散系數(shù)的不同,在二維譜圖上實現(xiàn)油水信號的區(qū)分。隨著國內(nèi)勘探和開發(fā)的重點(diǎn)逐步轉(zhuǎn)移到深部和復(fù)雜油氣藏,二維核磁共振測井將是快速早期地判斷復(fù)雜油氣藏含烴前景必不可少的高新技術(shù)。

參考文獻(xiàn)

胡法龍,周燦燦,李潮流,徐紅軍,周鳳鳴,司兆偉.基于弛豫-擴(kuò)散的二維核磁共振流體識別方法[J].石油勘探與開發(fā),2012,39(05):552-558.

謝然紅,肖立志,鄧克俊,廖廣志,劉天定.二維核磁共振測井[J].測井技術(shù),2005(05):43-47+89. 作者:紐邁分析 https://www.bilibili.com/read/cv16364779/ 出處:bilibili

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