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  波谱学杂志   2020, Vol. 37 Issue (3): 349-359.  DOI: 10.11938/cjmr20192741
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朱学娟, 张向明, 单沙沙. 岩心核磁共振实验对低孔低渗碳酸盐岩储层的适应性研究[J]. 波谱学杂志, 2020, 37(3): 349-359. DOI: 10.11938/cjmr20192741.
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ZHU Xue-juan, ZHANG Xiang-ming, SHAN Sha-sha. Evaluation of Core Samples from Low-Porosity and Low-Permeability Carbonate Reservoir with NMR Experiments[J]. Chinese Journal of Magnetic Resonance, 2020, 37(3): 349-359. DOI: 10.11938/cjmr20192741.
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收稿日期:2019-04-22
在线发表日期:2019-06-24
岩心核磁共振实验对低孔低渗碳酸盐岩储层的适应性研究
朱学娟 1, 张向明 2, 单沙沙 3     
1. 中国石油大学胜利学院 油气工程学院, 山东 东营 257061;
2. 中海油田服务股份有限公司 物探事业部, 天津 300451;
3. 中国石油集团测井有限公司 油气评价中心, 陕西 西安 710077
摘要: 低孔低渗碳酸盐岩储层矿物成分复杂、岩石骨架参数难以确定、储集空间类型多样、孔隙结构及孔渗关系复杂、常规测井曲线响应特征不明显,使其测井评价极其困难.本文利用核磁共振测井定量评价低孔低渗碳酸盐岩储层岩心的孔隙结构、计算储层参数.利用T2谱分布曲线分析孔隙结构、计算T2截止值;在此基础上计算岩心总孔隙度、有效孔隙度、束缚水孔隙度、渗透率等储层参数,并与常规岩心实验结果进行对比分析;最后,总结出核磁共振测井在低孔低渗储层中的应用优势与局限,为核磁共振测井评价模型的建立提供基础数据.
关键词: 低孔低渗储层    碳酸盐岩    岩心核磁共振实验    孔隙结构    
Evaluation of Core Samples from Low-Porosity and Low-Permeability Carbonate Reservoir with NMR Experiments
ZHU Xue-juan 1, ZHANG Xiang-ming 2, SHAN Sha-sha 3     
1. Department of Oil&Gas Engineering, Shengli College China University of Petroleum, Dongying 257061, China;
2. Geophysical Prospecting Department, China Oilfield Services Limited, Tianjin 300451, China;
3. Oil and Gas Evaluation Center, China National Petroleum Corporation(CNPC) Logging Co. Ltd., Xi'an 710077, China
Abstract: Well logging evaluation of the low-porosity and low-permeability carbonate reservoir is difficult because of its complex mineral composition, difficult to determine rock skeleton parameters, diverse types of reservoir space, complex pore structure and pore-permeability relationship, and unobvious response characteristics of conventional logging curves. In order to quantitatively evaluate the pore structure and calculate the reservoir parameters by nuclear magnetic resonance (NMR) logging, NMR experiments on the core samples from low-porosity and low-permeability reservoir were performed. The pore structure was analyzed from the NMR data, and a T2 cutoff value was calculated using the T2 spectrum distribution curve. With the NMR method, the total porosity, effective porosity, bound water porosity, permeability and other reservoir parameters of the core samples were determined and compared with the results obtained with the conventional core experiments. The advantages and limitations of NMR methods in evaluating the low-porosity and low-permeability reservoirs were summarized.
Key words: low-porosity and low-permeability reservoir    carbonate    core NMR experiment    pore structure    
引言

核磁共振测井作为当前国际上最新和最具应用潜力的测井方法,计算得到的储层孔隙度、渗透率不受储层岩性和矿物组分的影响,准确度更高,且避免了常规测井计算储层参数时确定岩石骨架参数、泥质参数的困难[1].同时核磁共振测井的弛豫时间信号与孔隙大小、孔喉分布特征、孔隙流体的渗流特征密切相关,所以核磁共振测井还能够反映储层孔隙结构、束缚水饱和度、可动流体孔隙度等信息,可以有效地进行储层流体识别,对油气藏开发意义重大[2-5].虽然不受岩石组分等的影响,但是核磁共振测井测量模式的选取、测前设计及质量控制、解释模型的建立、解释参数的确定等对解释结果都会有很大的影响.核磁共振测井评价的有效方法是先开展岩心的核磁共振实验,通过实验确定测前设计和核磁共振测井解释需要的等待时间TW、回波间隔TE、横向弛豫时间T2、可动流体T2截止值、T2几何平均值等参数,为核磁共振测井评价提供准确的解释参数,然后再进行核磁共振测井作业和评价[6, 7].另一方面,储层孔隙结构对储层评价十分重要,但却没有任何测井方法可以直接定量评价孔隙结构,实验上通常根据压汞或铸体薄片分析对岩心的孔喉分布特征进行认识,以此来推算孔隙结构特征.而岩心的核磁共振T2谱能很好地反映岩石的孔隙结构特征,且与压汞毛管压力曲线有很好的对应关系,最终,通过“毛管压力曲线-核磁共振实验数据-核磁共振测井曲线-常规测井曲线”的逐层刻度,就可实现对储层的孔隙结构进行连续定量评价[8-10],所以开展研究区域的岩心核磁共振实验对整个储层评价十分必要.

目前核磁共振实验及测井评价在常规砂泥岩地层已经得到较成熟地应用,但在低孔低渗的碳酸盐岩及其他复杂地层中,其应用仍有很大的局限性.针对这种局限性,张世懋等[11]对致密砂岩气藏的二维核磁共振测井观测模式进行优化,提出T2-T1的储层流体识别方法;佘刚等[12]也提出,二维核磁共振在低孔低渗、复杂岩性储层的流体识别中应用效果较好,但是对于孔隙结构复杂的储层仍有局限性.在孔隙结构评价方面,朱林奇和成家杰等[13-15]通过将压汞实验数据与核磁共振实验资料进行对比分析,建立了致密砂岩储层的孔隙结构评价方法;刘志军等[16]利用低场核磁共振对油页岩的孔隙连通性进行研究;梁霄等[17]利用核磁共振数据校正电阻率,在煤储层中确定出精确的裂隙孔隙度.综合核磁共振实验评价储层孔隙结构方面的研究发现,对于碳酸盐岩,尤其是低孔低渗的碳酸盐岩方面的研究极少,究其原因主要是因为碳酸盐岩储层储集空间类型多样,组合形式复杂,孔渗关系不确定,常规用来研究孔隙结构的参数如分选系数、平均孔喉半径、排驱压力等不能够完全反应碳酸盐岩储层的物性和渗流特征.所以本研究选取常规物性、岩石薄片、扫描电镜等各项实验项目齐全的低孔低渗碳酸盐岩岩心,进行岩心饱和流体及离心后的核磁共振实验,绘制核磁共振T2谱,并确定T2截止值,在此基础上进行岩心孔隙度及渗透率计算,并与常规岩心实验结果进行对比分析,总结出核磁共振实验在低孔低渗储层中的应用优势与局限,为实际应用核磁共振资料提供理论指导.

1 核磁共振孔隙度分析

核磁共振应用于裸眼井测井和岩心实验分析中,是目前唯一可以直接测量岩石孔隙流体的方法.由于氢核(存在于孔隙流体中)在地磁场中具有较大的旋磁比和较高的共振频率,与岩石骨架的各种核素相差很大,所以测量氢核的弛豫信号,可以直接去除岩石矿物组分对测量结果的影响,因此对于复杂岩性储层,核磁共振测井有着无法比拟的优势[18].氢核驰豫信号幅度直接反应了孔隙体积总量,而弛豫时间分布则与孔隙的大小、孔隙结构特征以及孔隙流体的渗流特性等密切相关.孔隙越小,弛豫时间越短,粘土束缚水和毛管束缚水的驰豫时间最短;反之则弛豫时间越长[19],核磁共振测井的测量过程及不同地层组分的极化和弛豫特征如图 1[20]图 2所示.所以对弛豫信号幅度进行积分,同时对弛豫时间分布特征进行分析,不仅可以得到岩石的总孔隙度,还能计算各种大小的孔隙度分布比例.核磁共振测井得到的孔隙度与岩石内各种孔隙流体分布之间的关系如图 3所示,核磁共振有效孔隙度包括毛管束缚水和自由流体孔隙度,核磁共振总孔隙度包括核磁共振有效孔隙度和泥质束缚水,即所有流体孔隙度[21].岩石渗透率表征岩石传导液体的能力,除了孔隙度大小,其直接决定于颗粒大小和排列方向、孔隙的几何形状及连通性与组合特征,也就是孔隙结构特征,因核磁共振直接反映了孔隙结构,所以可以利用核磁共振数据计算渗透率.

图 1 核磁共振测井的测量过程[20] Fig. 1 The measurement process of NMR logging[20]
图 2 不同地层组分的极化和弛豫特征 Fig. 2 Polarization and relaxation characteristics of different formation components
图 3 核磁共振测井得到的孔隙度与岩石内各种孔隙流体分布之间的关系[21] Fig. 3 Correlation between NMR porosity and fluid distribution in different porosities[21]
2 岩心核磁共振实验 2.1 低孔低渗碳酸盐岩储层特征

本实验取芯为下奥陶统碳酸盐岩储层,岩心、岩石薄片、铸体薄片、荧光薄片和扫描电镜等各项资料分析显示,本区储层具有基质孔隙度低、渗透性能差、裂缝和溶蚀孔洞发育的特征[22].常规孔隙度和电法测井曲线储层指示性不明显,极大地增加了储层识别和定量评价的困难[23].同时由于裂缝发育,渗透率与孔隙度之间的关系复杂,压汞曲线亦不能很好地反映孔隙结构特征,实验表明,通过核磁共振实验数据建立储层参数计算模型,并与常规测井曲线进行综合分析,是低孔低渗储层测井评价的有效方法.

2.1.1 本文研究区储层的储集特征

研究区碳酸盐岩主要包括泥微晶灰岩、生物屑灰岩和颗粒微晶灰岩等(图 4),岩心分析孔隙度分布范围在0.2%~13%,绝大部分小于4%,基质孔隙度平均不到3%,因此原生孔隙对储层的储渗贡献很小.储层储集空间类型繁多,有效的储集空间包括溶孔、溶洞、裂缝以及它们的各种组合形式(图 5),储层具有低孔低渗、孔渗关系复杂、非均质性强的特征,增加了储层识别与测井评价的困难.

图 4 本文研究区域的碳酸盐岩的岩心扫描电镜照片.(a)细晶方解石晶粒,EHT-20.0 KV, WD-23 mm, MAG-×5500;(b)方解石晶粒与晶间孔,EHT-20.0 KV, WD-27 mm, MAG-×5500;(c)泥晶方解石与微晶方解石晶粒,EHT-20.0 KV, WD-26 mm, MAG-×600;(d)细晶生物灰岩(发育晶间孔隙),EHT-20.0 KV, WD-9.4 mm, MAG-×8000 Fig. 4 SEM bpxzz-37-3-349s of carbonate cores in the survey region. (a) Crystal grains of fine crystalline calcite, EHT-20.0 KV, WD-23 mm, MAG-×5500; (b) Calcite crystal and intergranular hole, EHT-20.0 KV, WD-27 mm, MAG-×5500; (c) Crystal grains of micritic calcite and microcrystalline calcite, EHT-20.0, KV WD-26 mm, MAG-×600; (d) Fine-grained biotite (develops intergranular pore), EHT-20.0 KV, WD-9.4 mm, MAG-×8000
图 5 岩心铸体薄片.(a)基质上溶孔、微溶孔(放大33倍);(b)溶蚀充填方解石上的溶孔(放大66倍);(c)微裂缝(放大13倍);(d)微裂缝、颗粒上溶孔(放大13倍) Fig. 5 Thin sections of core casts. (a) Matrix solution pores and microdissolution pores (enlarged for 33 folds); (b) Filling of solution pores on calcite (enlarged for 66 folds); (c) Microcracks (enlarged for 13 folds); (d) Microcracks and particle solution pores (enlarged for 13 folds)
2.1.2 储层测井响应特征

本文研究区碳酸盐岩储层储集空间类型多,不同储集空间储层的测井响应特征各不相同,影响了储层参数计算;且基质孔隙度偏低,裂缝溶洞发育,使得常规孔隙度测井曲线误差过大;而裂缝的发育又使得泥浆侵入的影响增大,扰乱了深浅侧向电阻率值对油水层的区分性,增加了流体性质识别的困难.根据储集空间类型及其组合特征,本区储层类型划分为裂缝-孔洞型、孔洞-裂缝型、裂缝-孔隙型和裂缝型四种,各类储层的常规测井响应特征如表 1所示.

表 1 研究区域4类储层测井响应特征 Table 1 Logging response of the four types of reservoirs in the survey region
2.2 实验步骤和方法

从研究区块的取芯中选取50块岩样,进行岩样清洗(洗油、洗盐)、烘干等处理后,将各岩样两端取齐取平,测长度和直径,并称量各真空干燥后的岩样干重.然后按照以下步骤对每块岩样进行实验.

(1)利用液体饱和法和氦气法测量岩样的水孔隙度和氦孔隙度.

(2)测量岩样的空气渗透率.

(3)将岩样抽真空饱和浓度为230 000 mg/L的盐水(盐水溶液的密度为1.142 g/cm3),然后称湿重,计算各岩样饱和水的质量和体积.

(4)将饱和水的岩样置于MARAN-2 NMR岩心分析仪(英国共振仪器公司)的探头中,进行T2测试.T2测试采用CPMG脉冲序列,参数如下:共振频率为2 MHz,回波时间为0.4 ms,回波数为2 048,等待时间为6 s,扫描256次.

(5)将各岩样进行高速离心后,称各岩样离心后的重量,计算离出流体百分数值,计算离心法束缚水饱和度,并对离心后的岩样进行核磁共振T2测试,测试参数与离心前相同.

3 实验结果分析与讨论

通过上述实验可以得到以下结果:1)常规孔隙度与常规渗透率;2)称重法测得的离出流体百分数以及离心法测得的束缚水饱和度;3)岩样离心前后的T2谱、T2几何平均值、可动流体T2截止值、可动流体饱和度、束缚水饱和度;4)核磁共振孔隙度和可动流体孔隙度值、核磁共振计算渗透率.(以上结果可在该论文网页版查阅附件材料,或扫描本文首页OSID二维码查看).

3.1 离心前后的T2谱分布特征

T2测试获得的回波信号进行反演计算获得核磁共振T2谱,其横坐标为T2弛豫时间(ms),纵坐标为每一T2组分所占份额.T2与孔隙大小呈正相关:T2值越大,对应的孔隙半径也就越大,即T2谱显示了岩石孔隙的大小以及大、小孔隙所占的比例与分布特征.本区岩心T2谱根据形态特征分为单峰型、双峰型和三峰型,如图 6所示.对于三峰型岩心来说,一般T2较小的峰为泥质中束缚水,中间峰为毛管中束缚水,T2较大的峰为可动流体;单峰型和双峰型相对来说孔隙结构更简单.但是无论哪种类型,谱峰分布只能定性指示孔隙大小,要想定量计算束缚水饱和度和可动流体饱和度,还必须要确定可动流体T2截止值.

图 6 离心前后岩心的T2谱. (a)单峰型(水孔隙度为3.10%,常规渗透率为0.032 5×10-3 μm2);(b)双峰型(水孔隙度为3.21%,常规渗透率为0.103 1×10-3 μm2);(c)三峰型(小孔隙占优,水孔隙度为1.19%,常规渗透率为0.283 5×10-3 μm2);(d)三峰型(大孔隙占优,水孔隙度为1.89%,常规渗透率为3.739 5×10-3 μm2 Fig. 6 T2 spectra of cores before and after centrifugation. (a) Unimodal type (with water porosity of 3.10%, conventional permeability of 0.032 5×10-3 μm2); (b) Bimodal type (with water porosity of 3.21%, conventional permeability of 0.103 1×10-3 μm2); (c) Trimodal type (small pore dominant, with water porosity of 1.19%, conventional permeability of 0.283 5×10-3 μm2); (d) Trimodal type (macropore dominant, with water porosity of 1.89%, conventional permeability of 3.7395×10-3 μm2)

比较离心前后的T2谱可以发现,离心析出的流体基本来自较大孔隙,称为可动流体孔隙;而较小孔隙的流体基本不能离心析出,称为不可动流体孔隙.离心后长弛豫组分(可动流体)中仍有一小部分流体未离出,而短弛豫组分(不可动流体)也有不同程度的减小或偏移,主要原因是在一定离心力下部分连通性良好的小孔隙中的流体也可能会被离出,从而造成T2谱中短弛豫组分的减小或偏移,另外,大孔隙中的部分流体在离心甩出过程中可能会卡在某个细小的喉道中或呈水膜附着于孔隙内表面,离心后进行核磁共振测试时,这些滞留未离出的水在T2谱中仍然显示为可动流体,从而造成离心后在大峰中仍有相当一部分流体存在.

3.2 可动流体T2截止值的确定

可动流体T2截止值直接决定了可动流体饱和度、可动流体孔隙度和核磁共振渗透率等参数的计算精度,对核磁共振测井定量评价非常重要.矿物成分核磁共振特性直接影响T2截止值大小,顺磁共振物质含量高的样品,T2截止值会明显变小;岩石内孔隙的大小同样影响T2截止值,孔隙半径越小,T2截止值越小.所以从理论上讲,不同的岩样会有不同的T2截止值,只有通过大量的岩心核磁共振实验进行统计分析,才能为本地区的核磁共振测井评价提供可用的T2截止值.本文采用国际通用的方法确定岩心的T2截止值:将饱和流体的岩样置于离心机中,进行高速离心(正向1.5 h,反向1 h).离心前后岩样T2幅度和的差值与离心前T2幅度和的比值为可动流体百分数.因此,从离心前岩心样品的T2谱中找到一个T2值,使得大于该弛豫时间的谱的幅度和与全部谱的幅度和的比值等于可动流体百分数,则该弛豫时间即为T2截止值.国际上通用的砂岩T2截止值为33 ms,灰岩为92 ms.本文所取的50块岩心T2截止值见表 2,与岩心核磁共振孔隙度的关系见图 7.在岩性相近的前提下,T2截止值随孔隙度增大而增大;在孔隙度相同的情况下,孔隙结构的差别导致T2截止值与理论值差别很大,这也为利用T2截止值确定储层核磁共振束缚水饱和度带来一定困难,同时更加验证了岩心核磁共振实验的重要性.

表 2 岩心样品的T2截止值(ms)统计 Table 2 T2 cutoff values (ms) of the core samples in the survey region
图 7 岩心样品T2截止值与核磁共振孔隙度的关系 Fig. 7 Relationship between T2 cutoff values and NMR porosities of core samples in the survey region
3.3 孔隙度与孔隙结构特征分析 3.3.1 孔隙度测量的准确性分析

根据2.2节中的实验方法测量所有岩心的氦孔隙度和水孔隙度,与核磁共振T2谱计算得到的核磁共振孔隙度进行对比,结果如图 8所示.氦孔隙度分布范围为0.76%~13.00%,水孔隙度分布范围为0.17%~11.66%,核磁共振孔隙度分布范围为0.55%~11.76%.核磁共振孔隙度与氦孔隙度的相关系数为0.88,与水孔隙度的相关系数为0.98,在孔渗较好的砂岩地层中,氦孔隙度与水孔隙度都接近总孔隙度,二者相差不大,对于低孔低渗的碳酸盐岩地层,由于氦分子更小,微裂隙、不连通溶孔等储集空间的体积可以测量出来,所以氦孔隙度比水孔隙偏大,这也间接反映出本区储层储集空间类型与孔隙结构复杂.而核磁共振孔隙度更接近水孔隙度,即岩心核磁共振测量的孔隙度更接近有效孔隙度而非总孔隙度,这一点应在利用核磁共振测井进行地层评价时引起注意.

图 8 核磁共振孔隙度与(a)水孔隙度和(b)氦孔隙度对比 Fig. 8 Comparison of NMR porosities with (a) water and (b) helium porosities
3.3.2 对孔隙结构评价的讨论

岩心T2分布出现不同峰态分布主要是由其孔隙结构(孔隙大小分布)所决定的,当岩石的孔喉半径变化范围很大时(如存在微孔隙和大孔隙的同时,还有裂缝、溶蚀洞存在),岩心的T2分布呈三峰分布.大量的研究[2-10, 13-17]已证实T2谱曲线与孔径半径分布具有良好的对应关系,且与毛管压力曲线有对应转换关系,从而可以根据核磁共振定量表征孔隙结构.T2截止值的大小直接决定了小孔隙的分布占比以及束缚水饱和度和渗透率,而通过本区岩心核磁共振实验发现,不同岩心的T2截止值相差很大,50块岩心的T2截止值分布范围为2.58 ms~285.31 ms,所以在核磁共振测井评价时取一个固定值作为定量计算孔隙度的T2截止值显然不够准确.

渗透率是反映岩石允许流体通过能力的参数,与岩石的孔喉结构及毛管的连通性有密切的关系.核磁共振计算渗透率的方法与其他方法一样都是间接的,但由于核磁共振信息能够反映孔隙结构,所以核磁共振计算渗透率理论上比其他的方法更简单有效.利用岩石核磁共振的弛豫特性,已经建立了多种有关渗透率的经验公式,通常采用的渗透率模型有两种:

(1)Coates束缚水-渗透率模型

$K={{(\frac{\mathit{\Phi }}{C})}^{4}}{{(\frac{FFI}{BVI})}^{2}}$ (1)

(1) 式中,K为核磁共振渗透率(10-3 μm2);Ф为核磁共振孔隙度(百分数);FFI为自由流体孔隙度(百分数);BVI为束缚水孔隙度(百分数);C为系数.理论上,对于特定的岩石,其束缚水含量越高,可动流体相的渗透性越差,所以,束缚水的确定方法对渗透率的计算结果将有很大的影响.系数C有很强的地区经验性,需要由实验确定.

(2)SDR弛豫时间-渗透率模型

$K = C{\mathit{\Phi} ^4}T_{2{\rm{GM}}}^2$ (2)

(2) 式中,K为核磁共振渗透率(10-3 μm2);Ф为核磁共振孔隙度;T2GMT2分布的几何平均值(ms);C为系数.

实际应用表明,对于碎屑岩,只要了解地区经验参数,核磁共振能够提供比较好的渗透率指示[24].而对于裂缝型、溶洞型地层,尚无可行的核磁共振渗透率模型可用.本研究中采用SDR模型,计算结果与空气渗透率的对比如图 9所示,核磁共振渗透率明显偏低,只反映基质孔隙性和渗透性,未能反映微裂缝、或裂缝、溶洞等因素对渗透率的影响,进而可以推理出T2谱分布曲线也未能反映出裂缝、溶洞等储集空间.

图 9 核磁共振渗透率与空气渗透率对比图 Fig. 9 Comparison of NMR permeability with air permeability
4 结论

通过实验研究认识到低孔低渗碳酸盐岩储层核磁共振特性和核磁共振测井响应的极端复杂性,核磁共振岩心分析和测井方法的适应性受到考验,核磁共振测井评价难度大,对其应用效果得出以下几点认识:

(1)核磁共振孔隙度和常规水孔隙度符合程度较好,表明核磁共振测井能有效评价低孔渗复杂岩性储层的孔隙性;但核磁共振渗透率明显偏低,只反映基质孔隙度和渗透率,未能反映微裂缝、或裂缝、溶洞等因素对渗透率的影响.

(2)岩石的T2截止值与孔隙的大小、孔隙结构特征以及孔隙流体的渗流特性等密切相关,目前的核磁共振测井评价基本仍采用固定的T2截止值进行参数计算及流体性质分析,给核磁共振测井评价结果的准确性带来挑战.

(3)目前对低孔低渗的碳酸盐岩地层,核磁共振测井尚不能提供束缚水、渗透率以及流体识别等精细解释所需要的关键信息.要想准确计算储层参数及流体识别,还需要综合核磁共振测井、岩心分析,及常规测井资料进行分析,建立评价模型.


参考文献
[1] 邢义国. SN地区核磁共振测井实验数据的地质应用研究[D].大庆: 东北石油大学, 2017.
[2] LIU Y M, LIANG C. NMR core analysis in complex lithologic reservoirs[J]. Journal of Oil and Gas Technology, 2014, 36(6): 75-78.
刘玉明, 梁灿. 复杂岩性储层核磁共振测井岩心分析[J]. 石油天然气学报, 2014, 36(6): 75-78. DOI: 10.3969/j.issn.1000-9752.2014.06.017.
[3] GE X M, FAN Y R, CAO Y C, et al. Reservoir pore structure classification technology of carbonate rock based on NMR T2 spectrum decomposition[J]. Appl Magn Reson, 2014, 45(2): 155-167. DOI: 10.1007/s00723-013-0511-5.
[4] GE X M, LIU J Y, FAN Y R, et al. Laboratory investigation into the formation and dissociation process of gas hydrate by low-field NMR technique[J]. Journal of Geophysical Research:Solid Earth, 2018, 123(5): 3339-3346. DOI: 10.1029/2017JB014705.
[5] HOU K J, WU J M, GE X, et al. Porosity computational method based on 2D NMR relaxation spectra of Leikoupo Group's 4th section in western Chuanxi[J]. Chinese J Magn Reson, 2020, 37(2): 162-171.
侯克均, 吴见萌, 葛祥, 等. 基于二维核磁共振弛豫谱的川西雷四段孔隙度计算方法[J]. 波谱学杂志, 2020, 37(2): 162-171.
[6] MAO R, XU L, FANG T, et al. Application of NMR technology in evaluation of low-permeability conglomerate reservoirs:a case study from the lower triassic baikouquan formation in Mahu Sag[J]. Xinjiang Petroleum Geology, 2018, 39(1): 114-118.
毛锐, 许琳, 房涛, 等. 核磁共振测井在低渗砾岩储集层评价中的应用-以玛湖凹陷下三叠统百口泉组为例[J]. 新疆石油地质, 2018, 39(1): 114-118.
[7] LUO X P, SU D X, WANG Z L, et al. Application of NMR logging in low-resistivity reservoir evaluation:A case study of toutunhe formation on the eastern fukang slope, junggar basin[J]. Xinjiang Petroleum Geology, 2017, 38(4): 470-476.
罗兴平, 苏东旭, 王振林, 等. 核磁共振测井在低阻油层评价中的应用-以准噶尔盆地阜东斜坡头屯河组为例[J]. 新疆石油地质, 2017, 38(4): 470-476.
[8] WANG Z L, MAO Z Q, SUN Z C, et al. Evaluation of pore structure using NMR logs for tight oil reservoirs[J]. Fault-Block Oil & Gas Field, 2017, 24(6): 783-787.
王振林, 毛志强, 孙中春, 等. 致密油储层孔隙结构核磁共振测井评价方法[J]. 断块油气田, 2017, 24(6): 783-787.
[9] LIANG X, MAO Z Q, ZOU C C, et al. A new methodology of constructing pseudo capillary pressure (Pc) curves from nuclear magnetic resonance (NMR) logs[J]. J Petrol Sci Eng, 2016, 147: 154-167. DOI: 10.1016/j.petrol.2016.05.015.
[10] XIAO L, ZOU C C, MAO Z Q, et al. A new technique for synthetizing capillary pressure (pc) curves using NMR logs in tight gas sandstone reservoirs[J]. J Petrol Sci Eng, 2016, 145: 493-501. DOI: 10.1016/j.petrol.2016.06.002.
[11] ZHANG S M, ZHANG S N, GE X, et al. Optimal design and application of two-dimensional NMR logging in Chuanxi tight gas reservoir[J]. Chinese J Magn Reson, 2018, 35(2): 234-242.
张世懋, 张哨楠, 葛祥, 等. 川西致密气藏二维核磁共振测井优化设计与应用[J]. 波谱学杂志, 2018, 35(2): 234-242.
[12] SHE G, XU Y F, LI S Y, et al. Application of 2D NMR logging on complex reservoir fluid identification in Qaidam basin[J]. Progress in Geophysics, 2018, 33(4): 1566-1572.
佘刚, 徐永发, 李世毅, 等. 二维核磁共振测井在柴达木盆地复杂储层流体识别中的应用[J]. 地球物理学进展, 2018, 33(4): 1566-1572.
[13] 朱林奇.核磁共振测井评价致密砂岩储层孔隙结构与渗透率方法研究[D].荆州: 长江大学, 2014.
[14] ZHU L Q, ZHANG C, HE X J, et al. Permeability prediction of tight sandstone reservoir based on improved BPNN and T2 full-spectrum[J]. Geophysical Prospecting For Petroleum, 2017, 56(5): 727-734.
朱林奇, 张冲, 何小菊, 等. 基于改进BPNN与T2全谱的致密砂岩储层渗透率预测[J]. 石油物探, 2017, 56(5): 727-734. DOI: 10.3969/j.issn.1000-1441.2017.05.013.
[15] CHENG J J. Applicaion of NMR log data to productivity evaluation of tight sandstone gas reservoirs[J]. Offshore Oil, 2017, 37(4): 57-62.
成家杰. 核磁测井资料在致密砂岩储层产能评价中的应用[J]. 海洋石油, 2017, 37(4): 57-62. DOI: 10.3969/j.issn.1008-2336.2017.04.057.
[16] LIU Z J, YANG D, SHAO J X, et al. Evolution of pore connectivity in Fushun oil shale based on low-field nuclear magnetic resonance[J]. Chinese J Magn Reson, 2019, 36(3): 309-318.
刘志军, 杨栋, 邵继喜, 等. 基于低场核磁共振的抚顺油页岩孔隙连通性演化研究[J]. 波谱学杂志, 2019, 36(3): 309-318.
[17] LIANG X, WANG S, ZHOU M S, et al. Coal seam porosity evaluation based on nuclear magnetic experiment and resistivity log[J]. Coal Engineering, 2017, 49(8): 130-133.
梁霄, 汪姗, 周明顺, 等. 基于核磁共振与电阻率测井的煤储层孔隙性评价[J]. 煤炭工程, 2017, 49(8): 130-133.
[18] 陆大卫. 核磁共振测井理论与应用[M]. 北京: 石油工业出版社, 1998.
[19] ZHANG X W, GUO H K, SHEN R, et al. Microscopic experimental study on water displacement oil based on nuclear magnetic resonance technology[J]. Research And Exploration Laboratory, 2017, 36(9): 17-21.
张新旺, 郭和坤, 沈瑞, 等. 基于核磁共振技术水驱油剩余油分布评价[J]. 实验室研究与探索, 2017, 36(9): 17-21. DOI: 10.3969/j.issn.1006-7167.2017.09.005.
[20] COATES G R, XIAO L Z, PRAMMER M G. NMR logging principles and applications[M]. Halliburton: Halliburton Energy Services Publication H02308, 1999.
[21] ZHU X J, ZHANG X M, FAN Y R, et al. Research on the effectiveness analysis and storage evaluation of the melaphyre reservoir[J]. Geophysical & Geochemical Exploration, 2013, 37(3): 400-405.
朱学娟, 张向明, 范宜仁, 等. 蚀变玄武岩储层的有效性分析及储集性能评价[J]. 物探与化探, 2013, 37(3): 400-405.
[22] ZHANG C J, FAN T L, MENG M M, et al. Geological interpretation of ordovician carbonate reservoir in Tahe oilfield:application of imaging logging technology[J]. Xinjiang Petroleum Geology, 2018, 39(3): 352-359.
张宸嘉, 樊太亮, 孟苗苗, 等. 塔河油田奥陶系碳酸盐岩储集层成像测井地质解释[J]. 新疆石油地质, 2018, 39(3): 352-359.
[23] MENG F Y, XIAO L Z, WU Y Q, et al. Basic experiment of NMR logging application in ultra-low porosity/low permeability reservoirs in tabe area of Xinjiang[J]. Journal of Jianghan Petroleum Institute, 2003, 25(3): 61-62.
孟繁莹, 肖立志, 仵岳奇, 等. 新疆塔河特低孔低渗油气藏核磁共振测井应用基础实验[J]. 江汉石油学院学报, 2003, 25(3): 61-62. DOI: 10.3969/j.issn.1000-9752.2003.03.027.
[24] FAN Y R, LIU J Y, GE X M, et al. Permeability evaluation of tight sandstone based on dual T2 cutoff values measured by NMR[J]. Chinese Journal of Geophysics, 2018, 61(4): 1628-1637.
范宜仁, 刘建宇, 葛新民, 等. 基于核磁共振双截止值的致密砂岩渗透率评价新方法[J]. 地球物理学报, 2018, 61(4): 1628-1637.