[发明专利]一种评价泥页岩各组分体积的方法

摘要

本发明属于泥页岩组分评价技术领域，公开了一种利用常规测井曲线评价泥页岩各组分体积的方法，包括：基于抽提后泥页岩的有机碳分析、孔隙度测试及全岩鉴定的实验，结合泥页岩各组分密度，对泥页岩各组分体积进行标定，建立泥页岩组分体积模型；在ΔlogR法评价总有机碳含量的基础上，结合抽提前后有机碳的关系，计算干酪根体积，采用交叉验证的方法优化计算各矿物组分和孔隙体积的BP神经网络模型。本发明在保证泥页岩各组分体积之和为1的前提下，不仅发挥了BP神经网络多输入、多输出的优势，而且解决了泥页岩各组分与测井响应之间复杂的非线性问题。

主权项

1.一种评价泥页岩各组分体积的方法，其特征在于，所述评价泥页岩各组分体积的方法包括：基于抽提后泥页岩的有机碳分析、孔隙度测试及全岩鉴定的实验，结合泥页岩各组分密度，对泥页岩各组分体积进行标定，建立泥页岩组分体积模型；在ΔlogR法评价总有机碳含量的基础上，结合抽提前后有机碳的关系，计算干酪根体积，并把干酪根体积和测井曲线一并作为BP神经网络模型的输入数据，各矿物组分和孔隙体积作为期望输出数据；采用交叉验证的方法优化各矿物组分和孔隙体积的BP神经网络预测模型；所述计算干酪根体积的方法包括：采用改进的ΔlogR法，基于计算TOC和实测TOC之间的误差最小化，自动选取基线，优化叠合系数，把TOC含量背景值作为待定系数，其TOC计算模型为：TOC＝A×ΔlogR+B；TOC为泥页岩总有机碳含量；ΔlogR为在算术坐标下，电阻率曲线和声波时差测井曲线在细粒非生油岩处叠合后，两条测井曲线在对数电阻率坐标上的间距；A和B为模型计算系数；岩石内干酪根中有机碳含量TOCk，通过氯仿抽提后岩样的有机碳分析得到，且该值与岩石总有机碳含量TOC一般呈现线性关系，由TOC计算得到，即：TOCK＝C×TOC+D；C和D为计算系数，通过泥页岩抽提前后有机碳分析实验结果拟合得到；根据干酪根中有机碳含量TOCk，岩石密度ρb和干酪根密度ρK计算得到干酪根体积Vk：式中，Kvr为干酪根与有机碳之间的转化系数，取值为1.2；因此，联立TOC计算模型公式、岩石内干酪根中有机碳含量TOCk公式、干酪根体积Vk公式得干酪根体积的测井评价模型为：各矿物组分和孔隙体积的BP神经网络模型的建立方法，包括：数据的准备和网络模型参数的优化；所述数据的准备包括期望输出数据的准备、输入数据的优选及数据预处理；所述网络模型参数优化的对象为隐含层节点数S，节点传递函数；所述期望输出数据的准备包括：建立泥页岩组分模型：根据各矿物的化学成分、密度属性的差异，把泥页岩的矿物类型划分为4类：粘土类、硅酸盐类、碳酸盐类和黄铁矿；基于泥页岩矿物类型划分，并结合干酪根和孔隙，把泥页岩组成划分为6个组分，即粘土类矿物、硅酸盐类矿物、碳酸盐类矿物、黄铁矿、干酪根和孔隙；所述期望输出数据的准备还包括进行各组分体积的标定：根据干酪根及各矿物组分的密度，结合泥页岩组分模型对泥页岩各组分的体积进行标定；其中，干酪根体积V_K根据公式计算得到；孔隙体积VP为岩心分析测试的总孔隙度φ，即：实验室内根据全岩分析XRD得到的矿物含量Mi(XRD)均为质量百分数，因此，结合各矿物的密度ρi即求出各矿物的体积Vi，其计算公式为：基于泥页岩组分全体积模型，所有矿物体积、干酪根体积与孔隙体积之和为1；但值得注意的是，实验室内XRD分析检测不到干酪根的含量，即XRD分析得到的各矿物质量比例为各矿物质量与总矿物质量之比，而非各矿物质量与岩石质量之比，对公式计算的各矿物的体积V_i进行校正，其校正公式为：式中，Vmi为校正后的各矿物体积；根据公式分别求得实测的泥页岩各矿物组分和孔隙体积，并把该部分作为模型的期望输出数据。