[发明专利]一种基于二维核磁共振测井数据识别页岩油储层流体成分及相对体积的方法

说明书

本发明公开了一种基于二维核磁共振测井数据识别页岩油储层流体成分及相对体积的方法，包括以下步骤：S1.构建T1‑T2二维核磁学习样本库；S2.将学习样本库中的每一个T1‑T2二维数据拼接组成一个大型二维矩阵；S3.初始化源数，得到初始化源矩阵和初始化系数矩阵；S4.对初始化的系数矩阵进行主成分分析，确定最佳源数；S5.将非负矩阵分解的源数设置为最佳源数，得到源矩阵和系数矩阵；S6.确定每类流体质心对应的T1和T2坐标；S7.对数据库中每一个T1‑T2图数据中的像素点按照距离以每类流体质心欧式距离的远近对流体类型进行划分；S8.根据流体类型划分结果确定每类流体的总信号强度，根据信号强度比值确定每类流体的相对体积。

技术领域

本发明属于石油地质勘探和页岩油储层评价领域，特别涉及一种基于二维核磁共振测井数据利用无监督降维机器学习算法识别页岩油储层流体成分以及相应流体的相对体积的新方法。

背景技术

随着国家科技的进步和人民生活水平的提高，对油气资源的需求越来越高，常规油气资源不断枯竭，非常规页岩油气资源逐渐替代常规油气资源。而我国页岩油的勘探开发相较美国页岩油难度更大，具体而言，美国的页岩油质较轻，且页岩油藏多发育在脆性较高的地层中，裂缝发育，为页岩油的富集提供了运移通道和储集空间。而我国的湖相页岩油大多富集在岩性相对较纯的泥页岩中，难以有效的压裂。页岩油储层中赋存在多少油，可动油含量是多少，是页岩油储层有效勘探开发中必须要回答的问题，其中页岩油储层流体评价是页岩储层研究中至关重要的内容。页岩油的流体性质与页岩内的孔隙空间大小、分布和连通性相关，同时还与流体在页岩中的赋存机理和状态相关。目前对于页岩油的流体性质研究大多集中在岩心尺度，通过实验室的核磁实验和CT扫描分析等手段研究油页岩的孔隙结构和流体赋存状态，这类方法可以获得精度较高的结果，但只能进行单块岩心的分析，不能进行储层尺度的宏观评价，结果具有一定的局限性。

如专利申请202011028076.7公开了一种页岩油可动比例定量评价方法，对具有代表性页岩油储层岩心进行核磁共振T1-T2二维谱测试和二氧化碳吞吐驱替实验，通过不同含氢组分在核磁共振T1-T2二维谱图上的位置特征，确定页岩内原始滞留烃总量信号强度为R1，然后对岩心进行二氧化碳吞吐驱替实验，之后再次进行核磁共振实验，并记录此次页岩内剩余烃总量信号为R2，基于二氧化碳驱替实验前后所得核磁共振T1-T2二维谱所得信号强度变化，可以得到可动页岩油比例F。本发明基于核磁共振二维谱方法获取到页岩储层当中滞留烃和驱替后剩余烃含量的指标参数，通过模拟地层条件下的二氧化碳吞吐实验进行页岩可动油驱替，更接近目前常用的页岩油地下开采工艺，具有数据计算准确方便的特点。

然而，近年来，利用核磁共振测井来表征富有机质页岩的方法已得到广泛应用。然而，使用简单的一维T2或T1弛豫时间分布已被证明不足以分离流体类型或表征孔隙系统，因为来自不同流体组分的信号在一维谱上有重叠。T1-T2 二维核磁共振测井可以更为准确的对全井段深度的页岩油储层进行流体性质分析，但是目前对二维核磁共振测井数据的解释主要依赖人工确定截止不同类型流体T1、T2截止值或选取各类流体大概的分布区域，依赖人工的方法需要一定的先验信息，且具有很强的主观性，每次只能分析单个采样点的数据信息，不能综合利用全井段范围内数据信息，费时费力，精度较低。

发明内容

基于此，因此本发明的首要目地是提供一种基于二维核磁共振测井数据识别页岩油储层流体成分及相对体积的方法，该方法可自动识别页岩油储层不同流体成分类型以及计算不同流体类型的相对体积，提高页岩油中流体性质评价效率和准确度。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种基于二维核磁共振测井数据识别页岩油储层流体成分及相对体积的方法，包括以下步骤：

S1.对T1-T2二维核磁共振测井数据按采样点提取数据，构建T1-T2二维核磁学习样本库；