基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法技术

本发明专利技术公开了一种基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法，包括：根据岩心实测数据与测井数据计算得到岩心孔隙度与渗透率的测井解释模型，然后利用孔隙度、渗透率、地层厚度以及压缩系数计算得到存储系数与渗流系数的双累积百分数，再利用比值法，计算每个测井点的斜率δ值，作出δ曲线，根据预先确立的不同的临界斜率δo值，将δ曲线上对应的测井点划分不同等级的“甜点”。本发明专利技术提出的“δ曲线”，是孔渗曲线的综合响应，提出的“δo值”也为动态可变评价标准，简单而非常高效地一次性多标准的实现了低渗致密砂岩储层中单井垂向上的优势“甜点”的划分与定量评价。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及石油开采领域中储存地质学研究
，具体涉及一种基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法。
技术介绍
我国低渗透储层的分布区域广、储集岩类型多、资源潜力大，已成为现今油气勘探的重点。如吐哈盆地温吉桑区块三工河组与巴喀地区八道湾组、鄂尔多斯盆地的陕北斜坡中部延长组、准噶尔盆地玛湖凹陷北斜坡区三叠系百口泉组、珠江口盆地文昌A凹陷古近系珠海组等低孔-低渗砂岩储层。已有的“甜点”评价技术有以下几种，第一种：基于地震属性切片，结合高分辨率层序地层学与沉积相带的分布，来预测平面上“甜点”的分布；第二种：基于岩石物理相的计算，建立起岩石物理相“甜点”综合评价指标体系，这只是一种评价指标；第三种：基于相控多级重构测井方法，是针对泥岩提出来的甜点系数。然而，对于低渗致密砂岩储层，很多情况下，“甜点”储层与“非甜点”储层的地球物理响应差异小，利用地震资料识别难度很大，再者，基于地震属性识别低渗致密砂岩储层“甜点”在区域上很有效果，但由于地震资料在垂向分辨率的限制，所以无法进行单井的垂向识别，所以再利用完地震属性识别甜点区域之后，需要进一步地利用测井进行垂向识别。对于基于岩石物理相和成岩作用的识别方法，利用了多参数，所需要的资料必须齐全，且步骤有点复杂，要求对地质知识深厚掌握。另外，利用的评价参数是一个二维概念，未考虑厚度，缺乏三维转化，并且需要人为地划
分几类，缺乏自动化，且建立的标准，全区只有一个，缺少灵活机动性。因此，如何在垂向井段利用测井资料快速高效地建立可变标准的三维低渗致密储层“甜点”剖面的方法与技术，仍是本领域亟待解决的问题之一。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法，能够对物性差异很大、“甜点储层”很薄的低渗致密砂岩储层简单而有效的评价。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：本专利技术提供了一种基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法，包括：S1、根据采集取样的岩心实测数据和测井数据计算得到岩心孔隙度和渗透率的测井解释模型；S2、根据所述的岩心孔隙度和渗透率的测井解释模型以及地层厚度、压缩系数计算得出每一个测井点的存储系数和渗流系数；S3、根据每一个测井点的存储系数和渗流系数计算得出每一个测井点的存储系数百分数和渗流系数百分数，进而得到每一个测井点的累积存储系数百分数的百分比和累积渗流系数百分数的百分比；S4、利用比值法，计算每一个测井点的斜率δ值，作出δ曲线；S5、根据预先确定的临界斜率δ0值，将δ曲线上对应的测井点划分为不同等级的“甜点”。本专利技术的有益效果为：提出的“δ曲线”，是孔渗曲线的综合响应，提出的“δo值”也为动态可变评价标准，简单而非常高效地一次性多标准的实现了低渗致密砂岩储层中单井垂向上的优势“甜点”的划分与定量评价。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做出如下改进。进一步的，所述步骤S1中对研究区域的岩心实测数据和测井数据利用多元线性回归方法计算得到岩心孔隙度和渗透率的测井解释模型：Φ＝α*AC+β*gr+γ*CNL+ε*RT+σ；LgK＝α*AC+β*gr+γ*CNL+ε*RT+σ；或者，LgK＝α+β*Φ；式中：Φ为孔隙度，％；K为渗透率，mD；AC为测井声波时差值，us/s；CNL为中子测井值，％；GR为测井自然伽马测井，API；RT为电阻率，欧米；α、β、γ、ε、σ为系数，常数，其数值由多元线性回归得到。进一步的，所述步骤S2通过以下方式得出每一个测井点的存储系数和渗流系数：存储系数：S＝Φ×Ct×h；渗流系数：P＝K×h/μ；厚度h：取测井序列的间隔值，0.1m、0.125m、0.25m、0.5m。其中，Ct为岩石压缩系数，1/MPa；h为测井序列的间隔值，h为常数，按照不同的测井深度，h值不同，μ为地层原油粘度，为常数。进一步的，所述步骤S3中通过如下方式得出每一个测井点的存储系数百分数和渗流系数百分数：垂向井段所有的测井点的孔隙度Φ、渗透率K、地层厚度h、存储系数P和渗流系数S组成如下数据矩阵： K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 - K i - K n , Φ 1 Φ 2 Φ 3 Φ 4 Φ 5 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法，其特征在于，包括：S1、根据采集取样的岩心实测数据和测井数据计算得到岩心孔隙度和渗透率的测井解释模型；S2、根据所述的岩心孔隙度和渗透率的测井解释模型以及地层厚度、压缩系数计算得出每一个测井点的存储系数和渗流系数；S3、根据每一个测井点的存储系数和渗流系数计算得出每一个测井点的存储系数百分数和渗流系数百分数，进而得到每一个测井点的累积存储系数百分数的百分比和累积渗流系数百分数的百分比；S4、利用比值法，计算每一个测井点的斜率δ值，作出δ曲线；S5、根据预先确定的临界斜率δ0值，将δ曲线上对应的测井点划分为不同等级的“甜点”。

【技术特征摘要】
1.一种基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法，其特征在于，包括：S1、根据采集取样的岩心实测数据和测井数据计算得到岩心孔隙度和渗透率的测井解释模型；S2、根据所述的岩心孔隙度和渗透率的测井解释模型以及地层厚度、压缩系数计算得出每一个测井点的存储系数和渗流系数；S3、根据每一个测井点的存储系数和渗流系数计算得出每一个测井点的存储系数百分数和渗流系数百分数，进而得到每一个测井点的累积存储系数百分数的百分比和累积渗流系数百分数的百分比；S4、利用比值法，计算每一个测井点的斜率δ值，作出δ曲线；S5、根据预先确定的临界斜率δ0值，将δ曲线上对应的测井点划分为不同等级的“甜点”。2.如权利要求1所述的基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法，其特征在于，所述步骤S1中对采集取样的岩心实测数据和测井数据利用多元线性回归方法计算得到岩心孔隙度和渗透率的测井解释模型：Φ＝α*AC+β*gr+γ*CNL+ε*RT+σ；LgK＝α*AC+β*gr+γ*CNL+ε*RT+σ；或者，LgK＝α+β*Φ；式中：Φ为孔隙度，％；K为渗透率，mD；AC为测井声波时差值，us/s；CNL为中子测井值，％；GR为测井自然伽马测井，API；RT为电阻率，欧米；α、β、γ、ε、σ为系数，常数，其数值由多元线性回归得到。3.如权利要求2所述的基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法，其特征在于，所述步骤S2通过以下方式得出每一个测井点的存储系数和渗
\t流系数：存储系数：S＝Φ×Ct×h；渗流系数：P＝K×h/μ；厚度h：取测井序列的间隔值，0.1m、0.125m、0.25m、0.5m；其中，Ct为岩石压缩系数，1/MPa；h为测井序列的间隔值，h为常数，按照不同的测井深度，h值不同，μ为地层原油粘度，为常数。4.如权利要求3所述的基于存储系数和渗流系数的低渗储层甜点评价方法，其特征在于，所述步骤S3中通过如下方式得出每一个测井点的存储系数百分数和渗流系数百分数：垂向井段所有的测井点的孔隙度Φ、渗透率K、地层厚度h、存储系数P和渗流系数S组成如下数据矩阵： K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 - K i - K n , Φ 1 Φ 2 Φ 3 Φ 4 Φ 5 Φ 6 - Φ i - Φ n , h 1 h 2 h 3 h 4 h 5 h 6 - h i - h n , P 1 P 2 P 3 P 4 P 5 P 6 - P i - P n = K 1 × h 1 / μ 1 K 2 × h 2 / μ 2 K 3 × h 3 / μ 3 K 4 × h 4 / μ 4 K 5 × h 5 / μ 5 K 6 × h 6 / μ 6 - K i × h i / μ i - ...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚光庆，陈孝君，谷明辉，龙海清，黄银涛，毛千，樊晓依，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：湖北;42