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基于NMR和压汞资料的碳酸盐岩储层渗透率建模方法
汇报人：
2024-01-28
REPORTING
目录
引言
NMR和压汞资料获取与处理
碳酸盐岩储层渗透率影响因素分析
基于NMR和压汞资料的渗透率建模方法
实例应用与效果评价
结论与展望
PART
01
引言
REPORTING
碳酸盐岩储层在油气勘探开发中的重要性
碳酸盐岩储层是油气藏的主要储集空间之一，具有孔隙度大、渗透率高等特点，对于油气勘探开发具有重要意义。
渗透率建模在碳酸盐岩储层评价中的作用
渗透率是评价储层物性的重要参数之一，对于碳酸盐岩储层的开发效果和经济效益具有重要影响。建立准确的渗透率模型对于优化开发方案、提高采收率具有重要意义。
目前，国内外学者在碳酸盐岩储层渗透率建模方面已经开展了大量研究，主要包括基于岩心分析、测井解释、地震反演等方法。然而，这些方法在实际应用中存在一定的局限性和不足，如岩心资料获取困难、测井解释精度不高、地震反演结果多解性等。
国内外研究现状
随着计算机技术和人工智能技术的不断发展，数据驱动和机器学习等方法在碳酸盐岩储层渗透率建模中的应用逐渐受到关注。这些方法能够充分利用现有的地质、地球物理和工程资料，通过数据挖掘和模型训练等方式建立更为准确的渗透率模型。
发展趋势
主要内容
本研究旨在基于NMR和压汞资料，结合地质、地球物理和工程等多源信息，建立碳酸盐岩储层渗透率模型。具体内容包括：(1)NMR和压汞资料的预处理与特征提取；(2)多源信息的融合与降维处理；(3)基于机器学习的渗透率模型构建与优化；(4)模型验证与应用。
要点一
要点二
技术路线
本研究采用以下技术路线：(1)收集并整理研究区内的地质、地球物理和工程等资料；(2)对NMR和压汞资料进行预处理，提取反映储层物性的特征参数；(3)利用多源信息融合技术，将不同来源的数据进行融合处理，降低数据维度；(4)基于机器学习算法，构建碳酸盐岩储层渗透率模型，并对模型进行优化调整；(5)利用实际生产资料对模型进行验证，评估模型的准确性和可靠性；(6)将模型应用于实际生产中，为优化开发方案和提高采收率提供技术支持。
PART
02
NMR和压汞资料获取与处理
REPORTING
NMR原理
核磁共振（NMR）是一种物理现象，利用原子核在强磁场中的自旋磁矩与外加射频磁场的相互作用，产生能级跃迁并释放能量。在岩石孔隙中，NMR信号强度与孔隙流体中氢核数量成正比，因此可用于测量孔隙度和渗透率。
NMR设备
NMR设备主要包括磁体、射频发射器、接收器和控制系统。其中，磁体用于产生强磁场，射频发射器发射射频脉冲，接收器接收NMR信号，控制系统负责控制整个实验过程和数据采集。
压汞法是一种通过测量进入岩石孔隙的汞的体积来间接测量孔隙度和渗透率的方法。在一定的压力下，汞会被压入岩石孔隙中，根据汞的体积变化可以计算出孔隙度和渗透率。
压汞法原理
压汞法设备主要包括压力容器、汞源、压力传感器和测量系统。其中，压力容器用于装载岩石样品和汞，汞源提供汞的供应，压力传感器监测压力变化，测量系统记录汞的体积变化。
压汞法设备
数据采集
在NMR实验中，需要采集不同回波时间下的NMR信号强度数据；在压汞实验中，需要记录不同压力下的汞体积变化数据。同时，还需要记录实验条件如温度、压力等参数。
数据预处理
对于采集到的原始数据，需要进行预处理以消除噪声和干扰。预处理方法包括滤波、平滑、基线校正等。同时，还需要对实验条件进行标准化处理，以便后续分析和建模。
VS
对于处理后的数据，需要进行质量评估以确保数据的准确性和可靠性。评估方法包括检查数据的完整性、一致性、重复性等。同时，还需要对数据进行可视化分析以发现异常值和离群点。
数据筛选标准
在数据质量评估的基础上，需要制定数据筛选标准以剔除不合格的数据。筛选标准可以根据实验需求和经验制定，例如设定信号强度或体积变化的阈值范围等。同时，还需要考虑数据的代表性和多样性以确保建模结果的准确性和泛化能力。
数据质量评估
PART
03
碳酸盐岩储层渗透率影响因素分析
REPORTING
孔隙度是影响渗透率的重要因素，孔隙度越大，渗透率越高。
孔隙度
孔隙类型
裂缝发育程度
碳酸盐岩中的孔隙类型包括粒间孔、晶间孔、溶蚀孔等，不同类型的孔隙对渗透率的贡献不同。
裂缝的发育程度对渗透率有显著影响，裂缝越发育，渗透率越高。
03
02
01
流体粘度
流体粘度与渗透率呈负相关关系，粘度越大，渗透率越低。
流体压力
流体压力对渗透率有一定影响，压力越高，渗透率越低。
流体化学性质
流体的化学性质如酸碱度、矿化度等也会对渗透率产生影响。
温度对渗透率有一定影响，温度升高会使流体粘度降低，从而提高渗透率。
温度
地应力对裂缝的发育程度和开度有重要影响，进而影响渗透率
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