使用SATORI饱和度模型精细描述含油泥质砂岩电导率

来源 :国外油气勘探 | 被引量 : 0次 | 上传用户:qq272007222
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本文阐述了建立在电阻率解释的对称各向异性理论(SATORI)基础上的新一类饱和度模型,它能更准确地预测含烃饱和度。借助于SATORI模型,通过岩石内矿物与流体的体积百分比、形状、电导率和连通性能够精确地计算岩石整体导电性能。该模型允许各组分在低体积百分含量时仍保持连通,并能处理不同组分在形状和电导率上的各向异性。无特定参数,推算的电导率与混合顺序无关。作为初次使用,我们将通用的SATORI局限于描述各向同性泥质砂岩的低频导电性根据基础电化学,建立了一种具有3个独立参数:页岩电导率、页岩体积及孔隙空间连通性的泥质砂岩模型。本文还对现有的岩心数据检验了SATORI泥质砂岩模型。该模型在各种情况下推算的电导率和薄膜电位的最大误差都只有百分之几。这是一个重大改进,尤其在低矿化度和高页岩比例的情况下。目前的计算结果表明,依据SATORI计算的含烃饱和度与根据现有经验模型计算的含烃饱和度可以相差5%~10%之多。SATORI能够结合到饱和度模型中,其输入参数由基本的岩石物理测量值组成,而不要求额外的数据,模型参数均由测得的数据导出。 This paper presents a new type of saturation model based on the SATORI theory that predicts hydrocarbon saturation more accurately. With the aid of the SATORI model, the overall conductivity of a rock can be accurately calculated by the volume percentage, shape, conductivity and connectivity of minerals and fluids in the rock. The model allows each component to remain open at low volume percentages and to handle the anisotropy of the shape and conductivity of the different components. No specific parameters, the estimated conductivity has nothing to do with the mixing order. As a first-time use, we limit the common SATORI to the low-frequency conductivity of isotropic muddy sandstones. Based on fundamental electrochemistry, we established a model with three independent parameters: shale conductivity, shale volume, and pore space connectivity Muddy sandstone model. The SATORI shaly sandstone model was also tested on existing core data. The maximum inaccuracies of conductivity and membrane potential deduced for this model are only a few percent. This is a significant improvement, especially in the case of low salinity and high shale ratios. Current calculations show that the SAT saturation-calculated saturation can vary from 5% to 10% compared to the hydrocarbon saturation calculated from available empirical models. SATORI can be incorporated into a saturation model whose input parameters consist of basic petrophysical measurements without requiring additional data and the model parameters are derived from the measured data.
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