| 石灰岩油層の岩質キャラクタリゼーション |
炭酸塩岩系油層のキャラクタリゼ一ションは、珪酸塩岩系油層のそれに比して、遥かに困難を極め、その岩石記述を上手く油層摸型に取込めた例は少ないというのが大方の実感であろう。筆者等は、岩質分布の複雑な石灰岩油層のキャラクタリゼーションに有効な手法を試みたのでここに紹介する。
ここで想定した石灰岩油層の岩質の油層工学的特徴は、以下の点である。
生産挙動予測の為のシミュレ−ションに必要な油層キャラクタリゼーションとして、我々が当面ここで追及している項目は、以下の点である。
油層キャラクタリゼ一ションは、検層デ−タを媒介としてコアデータから得られた知見を油層全体に適用するものであるから、適切な検層の種類を選択する事が肝要である。
すなわち、
を、常に念頭に置いて作業をする必要がある。
手持ちのデータの岩石学的詣性質に対する一般的な(単変数及ぴ多重)相関分析を手始めに行ったが、良好な相関は得られなかった。その結果を分析し、何種類かの岩質が混在している為に、ある検層に対する応答が全体として複雑になってしまっていると結論した。いて筆者らは主成分分析法を使い、各鍾検層に対する応答性の異同に着目して、岩質のグル−プ(Electrical
facies)分けを行なった。添付図(第1主成分対第2主成分、及ぴ第1主成分討第3主成分)から明らかな様に、各データ点は、それが持っ諸岩質項目の強度に応じてブーメラン型に空間分布している。更に、反対側の腕上のデータ点は、(ここに取り上げた)検層値の組み合わせに対して互いに対称的な応答をしている事が分かる。従って、プーメランの湾曲部で岩石デ−タを区分出来る。そしてその各々の岩質グループに対し、範対浸透率や相対浸透率の整点値と各種検層値との相関式を導けぱ、相関式に対する推定誤差分散を小さ<する事が出来る。岩石データを区分する時には面でデータ群を切断するが,添付図ではプーメランの短い腕の群を切断する面が各々第3主成分=0.18(上図)及ぴ第2主成分=0.18(下図)の面と交差する直線をも示している。シンボジウムに於ては、異なった検層の組み合わせに対してなされた、異なった岩質グル−プの区分結呆をも紹介する。