ОПРЕДЕЛЕНИЕ МИНЕРАЛОГИЧЕСКОГО СОСТАВА ОТЛОЖЕНИЕ МЕТОДОМ ГАММА-ГАММА ПЛОТНОСТНОГО ЛИТОЛОГИЧЕСКОГО КАРОТАЖА
|
Введение 9
Глава 1 Объект исследования 12
1.1 Общие сведения 12
1.2 Особенности геологического строения Чаяндинского НГКМ 13
Глава 2 Аппаратный комплекс ГГКП-Л 26
2.1 Физические основы 26
2.2 Характеристика аппаратуры 32
Глава 3 Методика обработки данных 36
3.1 Общая информация 36
3.2 Описание геофизического каротажа 38
3.3 Описание программного обеспечения 41
3.3.1 Теория линейной инверсии 41
3.4 Использование программы 43
3.5 Приложения и примеры 45
3.5.1 Пермский бассейн, Западный Техас 46
3.5.2 Пенсельванский песчаник, Канзас 47
3.5.3 Тенденции осадконакопления / диагенетического состава 48
3.6 Краткие выводы 54
Глава 4 Обработка данных 56
4.1 Исходные данные 56
4.2 Обработка в МинИнвершн 57
4.3 Результаты 59
Заключение 66
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 67
Глава 1 Объект исследования 12
1.1 Общие сведения 12
1.2 Особенности геологического строения Чаяндинского НГКМ 13
Глава 2 Аппаратный комплекс ГГКП-Л 26
2.1 Физические основы 26
2.2 Характеристика аппаратуры 32
Глава 3 Методика обработки данных 36
3.1 Общая информация 36
3.2 Описание геофизического каротажа 38
3.3 Описание программного обеспечения 41
3.3.1 Теория линейной инверсии 41
3.4 Использование программы 43
3.5 Приложения и примеры 45
3.5.1 Пермский бассейн, Западный Техас 46
3.5.2 Пенсельванский песчаник, Канзас 47
3.5.3 Тенденции осадконакопления / диагенетического состава 48
3.6 Краткие выводы 54
Глава 4 Обработка данных 56
4.1 Исходные данные 56
4.2 Обработка в МинИнвершн 57
4.3 Результаты 59
Заключение 66
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 67
Данная выпускная квалификационная работа написана по материалу, переданному мне от ООО «ТНГ-групп».
В нефтепромысловой интерпретации материалов ГИС основное внимание уделяется определению количества и типа флюидов в пластах. При этом, предполагается, что эффекты скелета породы определены и учтены посредством априорных знаний о минералогии коллектора или посредством комбинаций каротажных измерений, которые автоматически компенсируют минеральные эффекты. При поисках и разведке, и последующей разработке твердых полезных ископаемых определение минерального состава является первостепенной задаче, а оценка пористого пространства, зачастую менее важная. Хорошо известно, что знание минерального состава коллектора помогает понять историю осадконакопления, первичное и вторичное распределение пористости, способы разработки и оценить тем самым потенциальные выгоды эксплуатации залежи (месторождения). Математические уравнения связывающие петрофизические характеристики с минеральным составом пород идентичны как для твердых и так и для жидких и газообразных полезных ископаемых. Таким образом, результаты литологического или минералогического определения состава пород, вмещающих полезные ископаемы методами петрофизического анализа сами по себе заслуживают внимания.
Согласно определению, минерал - это природное неорганическое соединение с определенной химической формулой и кристаллической структурой. Элемент является основным компонентом химического состава. Основными элементами являются железо (Fe), кальций (Ca), углерод (C) и кислород (O). Многие природные минералы негомогенны по содержанию химического элемента, поэтому их химический состав немного меняется. Известными минеральными соединениями являются кварц (SiO2) и кальцит (CaCO3). Горные породы представляют агрегат из смеси минералов, при этом один минерал может быть доминирующим. Например, в традиционном понимании песчаники в представлены в основном кварцем (SiO2), при этом доле других минералов может составлять до 50 %. Например, песчаники могут быть сложены в основном полевым шпатом с небольшим количеством кварца. Общий термин для карбонатных пород «известняк» может лишь свидетельствовать о содержании в нем минерала кальцит (CaCO3) как доминирующего, но другие минералы могут быть смешаны с ним. Большинство пород имеют широкий спектр минералов, и доля каждого минерала в породе может варьироваться в широких пределах от одного образца к другому.
Минералы часто описываются и идентифицируются по их твердости, магнитному отклику, цвету, блеску, прожилкам, расщеплению, кристаллической форме, удельному весу, реакции на кислоту или даже их вкусу и запаху. Эти термины бесполезны для петрофизического логарифмического анализа, который опирается на физические свойства, которые могут быть измерены дистанционно в стволе скважины, такие как плотность, скорость звука, нейтронный и гамма-излучение или электрическое сопротивление.
Различные типы каротажей полезны в определении минералогии. Акустические, плотностные, нейтронные, естественные гамма-лучи, фотоэлектрические, спектральные естественные гамма-лучи, индуцированные гамма-лучи (спектроскопия захвата элементов) и реже каротажи удельного сопротивления используются индивидуально или в комбинациях для идентификации минерального состава в породе.
Типы горных пород, которые возможно идентифицировать с помощью каротажных кривых, зависят от используемой аппаратуры, типа бурового раствора и знаний о локальной зоне проникновения. В обломочных и карбонатных разрезах обычно легко устанавливается присутствие кварца, сланцев, известняка, доломита, ангидрита, углей, пирита, глауконита или сидерит, а также иные тяжелые минералы, соли натрия и калия, сульфаты (гипс и ангидрит) и ряд более редких минералов, таких как флюорит или барит, при условии, что минералы встречаются как смеси только нескольких компонентов, а качество каротажа оценено как удовлетворительное.
Глинистые минералы, такие как монтмориллонит, иллит и хлорит, можно отличить, если имеются специальные каротажные кривые (например, спектральная гамма съемка). Это же относится к каолиниту и полевым шпатам. Радиоактивные минералы, такие как уранит, также не являются исключением, и их скопления идентифицируются по комплексированию стандартных и специальных ГИС.
В настоящей работе основное внимание уделено изучению минералогии эвапоритового бассейна. Керновые исследования при бурении нефтяных и газовых скважин обычно редки, поскольку солевые минералы быстро растворяется в большинстве буровых растворов. Только небольшая часть любого подземного слоя эвапоритов может быть изучена непосредственно. Несколько иная ситуация наблюдается при добыче соли и калия шахтным способом, когда керны обычно собираются перед забоем для определения протяженности и толщины нерудной залежи. Все чаще калиброванные по керну кривые ГИС заменяют необходимость расширенного отбора керна при установлении и прогнозировании нерудного тела.
Многие свойства эвапорита могут быть установлены путем изучения набора обычных каротажных кривых. Многие пласты эвапоритов содержат только один или два доминирующих минерала, не имеют свободных поровых флюидов и имеют незначительную пористость. Это значительно упрощает интерпретацию материалов ГИС и повышает надежность выводов в отношении минералогии. Мощные толщи пластовых эвапоритов будут показывать один и тот же характерный набор откликов на ГИС не только локально, но и по мнению некоторых авторов во всем мире (например, Serra, 1984, p. 173; Warren, 2006, Chapter 10). Наиболее распространенными материалами ГИС для изучения эвапоритов являются каверномеры и профилимеры, электрические, плотностные, нейтронные, акустические, фотоэлектрические и спектральные гамма каротажи.
В качестве примера, ниже приведены данные интерпретации ГИС для эвапоритового пермского бассейна Канзаса, США. Данные применимы и к иным эвапоритовым бассейнам.
Эвапоритовые минералы, содержащие калий (сильвинит, карналлит, лангбейнит, полигалит и каинит), показаны в глинистых разрезах увеличением гамма-излучения, вызванного радиоактивным изотопом калия-40.
Галит (NaCl) имеет очень низкий отклик гамма-излучения, нейтронную пористость (эквивалент известняка) -3%, объемную плотность 2,04 г/см3 (39% эквивалентная пористость известняка) и фотоэлектрический фактор 4,7 барн/электрон.
Ангидрит (CaSO4) имеет очень низкую реакцию гамма-излучения, пористость нейтронов (известняк-эквивалент) -2%, объемную плотность 2.98 г/см3 (-16% известняк- эквивалентная пористость), и фотоэлектрический фактор 5.1.
Гипс (CaSO4х2H2O) имеет очень низкий отклик гамма-излучения, нейтронную пористость (эквивалент известняка) около 60%, объемную плотность 2,35 г/см3 (21% эквивалентная пористость известняка) и фотоэлектрический фактор 4,0.
В нефтепромысловой интерпретации материалов ГИС основное внимание уделяется определению количества и типа флюидов в пластах. При этом, предполагается, что эффекты скелета породы определены и учтены посредством априорных знаний о минералогии коллектора или посредством комбинаций каротажных измерений, которые автоматически компенсируют минеральные эффекты. При поисках и разведке, и последующей разработке твердых полезных ископаемых определение минерального состава является первостепенной задаче, а оценка пористого пространства, зачастую менее важная. Хорошо известно, что знание минерального состава коллектора помогает понять историю осадконакопления, первичное и вторичное распределение пористости, способы разработки и оценить тем самым потенциальные выгоды эксплуатации залежи (месторождения). Математические уравнения связывающие петрофизические характеристики с минеральным составом пород идентичны как для твердых и так и для жидких и газообразных полезных ископаемых. Таким образом, результаты литологического или минералогического определения состава пород, вмещающих полезные ископаемы методами петрофизического анализа сами по себе заслуживают внимания.
Согласно определению, минерал - это природное неорганическое соединение с определенной химической формулой и кристаллической структурой. Элемент является основным компонентом химического состава. Основными элементами являются железо (Fe), кальций (Ca), углерод (C) и кислород (O). Многие природные минералы негомогенны по содержанию химического элемента, поэтому их химический состав немного меняется. Известными минеральными соединениями являются кварц (SiO2) и кальцит (CaCO3). Горные породы представляют агрегат из смеси минералов, при этом один минерал может быть доминирующим. Например, в традиционном понимании песчаники в представлены в основном кварцем (SiO2), при этом доле других минералов может составлять до 50 %. Например, песчаники могут быть сложены в основном полевым шпатом с небольшим количеством кварца. Общий термин для карбонатных пород «известняк» может лишь свидетельствовать о содержании в нем минерала кальцит (CaCO3) как доминирующего, но другие минералы могут быть смешаны с ним. Большинство пород имеют широкий спектр минералов, и доля каждого минерала в породе может варьироваться в широких пределах от одного образца к другому.
Минералы часто описываются и идентифицируются по их твердости, магнитному отклику, цвету, блеску, прожилкам, расщеплению, кристаллической форме, удельному весу, реакции на кислоту или даже их вкусу и запаху. Эти термины бесполезны для петрофизического логарифмического анализа, который опирается на физические свойства, которые могут быть измерены дистанционно в стволе скважины, такие как плотность, скорость звука, нейтронный и гамма-излучение или электрическое сопротивление.
Различные типы каротажей полезны в определении минералогии. Акустические, плотностные, нейтронные, естественные гамма-лучи, фотоэлектрические, спектральные естественные гамма-лучи, индуцированные гамма-лучи (спектроскопия захвата элементов) и реже каротажи удельного сопротивления используются индивидуально или в комбинациях для идентификации минерального состава в породе.
Типы горных пород, которые возможно идентифицировать с помощью каротажных кривых, зависят от используемой аппаратуры, типа бурового раствора и знаний о локальной зоне проникновения. В обломочных и карбонатных разрезах обычно легко устанавливается присутствие кварца, сланцев, известняка, доломита, ангидрита, углей, пирита, глауконита или сидерит, а также иные тяжелые минералы, соли натрия и калия, сульфаты (гипс и ангидрит) и ряд более редких минералов, таких как флюорит или барит, при условии, что минералы встречаются как смеси только нескольких компонентов, а качество каротажа оценено как удовлетворительное.
Глинистые минералы, такие как монтмориллонит, иллит и хлорит, можно отличить, если имеются специальные каротажные кривые (например, спектральная гамма съемка). Это же относится к каолиниту и полевым шпатам. Радиоактивные минералы, такие как уранит, также не являются исключением, и их скопления идентифицируются по комплексированию стандартных и специальных ГИС.
В настоящей работе основное внимание уделено изучению минералогии эвапоритового бассейна. Керновые исследования при бурении нефтяных и газовых скважин обычно редки, поскольку солевые минералы быстро растворяется в большинстве буровых растворов. Только небольшая часть любого подземного слоя эвапоритов может быть изучена непосредственно. Несколько иная ситуация наблюдается при добыче соли и калия шахтным способом, когда керны обычно собираются перед забоем для определения протяженности и толщины нерудной залежи. Все чаще калиброванные по керну кривые ГИС заменяют необходимость расширенного отбора керна при установлении и прогнозировании нерудного тела.
Многие свойства эвапорита могут быть установлены путем изучения набора обычных каротажных кривых. Многие пласты эвапоритов содержат только один или два доминирующих минерала, не имеют свободных поровых флюидов и имеют незначительную пористость. Это значительно упрощает интерпретацию материалов ГИС и повышает надежность выводов в отношении минералогии. Мощные толщи пластовых эвапоритов будут показывать один и тот же характерный набор откликов на ГИС не только локально, но и по мнению некоторых авторов во всем мире (например, Serra, 1984, p. 173; Warren, 2006, Chapter 10). Наиболее распространенными материалами ГИС для изучения эвапоритов являются каверномеры и профилимеры, электрические, плотностные, нейтронные, акустические, фотоэлектрические и спектральные гамма каротажи.
В качестве примера, ниже приведены данные интерпретации ГИС для эвапоритового пермского бассейна Канзаса, США. Данные применимы и к иным эвапоритовым бассейнам.
Эвапоритовые минералы, содержащие калий (сильвинит, карналлит, лангбейнит, полигалит и каинит), показаны в глинистых разрезах увеличением гамма-излучения, вызванного радиоактивным изотопом калия-40.
Галит (NaCl) имеет очень низкий отклик гамма-излучения, нейтронную пористость (эквивалент известняка) -3%, объемную плотность 2,04 г/см3 (39% эквивалентная пористость известняка) и фотоэлектрический фактор 4,7 барн/электрон.
Ангидрит (CaSO4) имеет очень низкую реакцию гамма-излучения, пористость нейтронов (известняк-эквивалент) -2%, объемную плотность 2.98 г/см3 (-16% известняк- эквивалентная пористость), и фотоэлектрический фактор 5.1.
Гипс (CaSO4х2H2O) имеет очень низкий отклик гамма-излучения, нейтронную пористость (эквивалент известняка) около 60%, объемную плотность 2,35 г/см3 (21% эквивалентная пористость известняка) и фотоэлектрический фактор 4,0.
Данная программа обладает развитым пользовательским интерфейсом, возможностью
инверсии и рядом других преимуществ, то дальнейшее развитие данной программы
подразумевает расширении библиотеки инвертированных данных. Это возможно благодаря
открытому коду и библиотеке. Также возможно будет проводить синтетику каротажных
данных при наличии петрофизических и керновых исследований.
Кроме того, МинИнвершн облегчает изучение тенденции осаждения, которые влияют
на пористость данных, генерируя графики совместное распределение вероятностей
измеренной пористости и составляющих породы. Программа вводит легкость и гибкость в
решении задач анализа минерального состава и осадочных или диагенетических процессов.
влияние состава пород на пористость с использованием геофизических данных, что в свою
очередь поможет в принятии лучшего решения при разведке недр, особенно когда анализ
композиции сопоставляется с другими типами данных.
инверсии и рядом других преимуществ, то дальнейшее развитие данной программы
подразумевает расширении библиотеки инвертированных данных. Это возможно благодаря
открытому коду и библиотеке. Также возможно будет проводить синтетику каротажных
данных при наличии петрофизических и керновых исследований.
Кроме того, МинИнвершн облегчает изучение тенденции осаждения, которые влияют
на пористость данных, генерируя графики совместное распределение вероятностей
измеренной пористости и составляющих породы. Программа вводит легкость и гибкость в
решении задач анализа минерального состава и осадочных или диагенетических процессов.
влияние состава пород на пористость с использованием геофизических данных, что в свою
очередь поможет в принятии лучшего решения при разведке недр, особенно когда анализ
композиции сопоставляется с другими типами данных.



