裂缝识别方法和装置制造方法及图纸

本申请提供了一种裂缝识别方法和装置，该方法包括：获取研究区的裂缝资料；根据裂缝资料确定研究区的裂缝的发育特征和裂缝的分布规律；建立岩性的电性识别标准，划分得到各种岩性；根据测井曲线，分别提取各种岩性的裂缝特征参数；根据裂缝特征参数建立裂缝非线性识别模型并根据该模型获得研究区内单井的裂缝识别结果；根据单井的裂缝识别结果结合生产动态资料、裂缝的发育特征和裂缝的分布规律，确定研究区的裂缝强度的三维模型。由于该方案通过从岩心井段到井点再到平面逐步对裂缝进行定量识别，解决了现有裂缝识别方法中存在的裂缝识别范围小、识别不准确的技术问题，实现对裂缝发育层段和平面分布的识别和预测，提高了裂缝识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及油田开发
，特别涉及一种裂缝识别方法和装置。
技术介绍
石油储层在形成的过程中会受到沉积作用的影响和各种成岩作用的强烈改造。例如，低渗透砂岩储层岩石由于脆性高,在构造变形中极易产生裂缝。裂缝的存在明显改善了储层的渗流能力，导致储层可能会具有更好的储油能力。因此，在油田开发过程中，对裂缝的识别及预测成为石油储层开发地质研究的重要内容之一。目前，具体施工时所采用的裂缝识别方法大多是：岩心观察法和根据测井资料识别裂缝法。其中，岩心观察法可以通过岩心观察，直观地认识和描述宏观裂缝的发育情况。而根据测井资料识别裂缝法一般具体可以根据不同测井系列对裂缝的响应程度不同，进一步可以细分为：常规测井识别法和成像测井识别法。其中，常规测井识别法一般可以利用交汇图法、曲线重叠法进行直观定性识别，例如双侧向电阻率差异法、声波时差增大和密度值减小等特征法。而成像测井识别法通常能够以直观、形象、清晰的特点显示出井壁二维空间的地质特征，可用于裂缝识别及储层可动流体评价，例如地层微电阻率扫描成像测井、方位电阻率成像测井、超声波成像测井、偶极子横波成像测井和核磁共振成像测井等。上述所列举的几种常用的裂缝识别方法虽然可以定性地描述并识别部分裂缝，但在具体实施时，由于方法本身的局限性，大都存在裂缝识别范围小(一般仅局限于井内裂缝的识别)和裂缝识别准确度差的技术问题。针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种裂缝识别方法和装置，以达到解决现有裂缝识别方法存在的裂缝识别范围小、准确度低的技术问题，实现对裂缝发育层段和平面分布的识别和预测，并提高裂缝识别的准确度。本专利技术实施例提供了一种裂缝识别方法，包括：获取研究区的裂缝资料，其中，所述裂缝资料包括研究区目的层段岩心资料、测井资料和生产动态资料；根据所述裂缝资料确定研究区的裂缝的发育特征和裂缝的分布规律；根据所述研究区目的层段岩心资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，建立岩性的电性识别标准；根据所述岩性的电性识别标准，划分得到各种岩性；根据所述测井曲线，分别提取所述各种岩性的裂缝特征参数；根据所述裂缝特征参数建立裂缝非线性识别模型；通过所述裂缝非线性识别模型获得研究区内单井的裂缝识别结果；根据所述单井的裂缝识别结果、所述生产动态资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，确定研究区的裂缝强度的三维模型。在一个实施方式中，所述获取研究区的裂缝资料包括：根据所述研究区内的地表露头分析结果、岩心观察数据、薄片分析数据、实验测试数据、研究区的测井数据和生产动态数据，获取研究区的裂缝资料。在一个实施方式中，所述裂缝的发育特征包括：裂缝的产状、裂缝的倾角、裂缝的发育岩性和裂缝的充填情况。在一个实施方式中，根据所述研究区目的层段岩心资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，建立岩性的电性识别标准，包括：根据所述裂缝资料，建立训练数据集；利用基于图形的聚类分析方法对所述训练数据集进行建模和学习，以建立测井相；根据所述研究区目的层段岩心资料标定所述测井相，确定所述测井相对应的岩性，并将标定后的测井相作为所述岩性对应的电性识别标准。在一个实施方式中，根据所述测井曲线，分别提取所述各种岩性的裂缝特征参数，包括：对于所述各种岩性，按照以下方式提取当前岩性的裂缝特征参数：根据所述当前岩性的测井曲线的自然伽马GR、声波时差AC、补偿密度DEN和深感应电阻率RILD，通过多重分形算法，分别提取得到以下参数作为所述岩性的裂缝特征参数：GR的多重分形谱的宽度、GR的多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差和GR的多重分形谱的偏斜度，AC的多重分形谱的宽度、AC的多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差和AC的多重分形谱的偏斜度，DEN的多重分形谱的宽度、DEN的多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差和DEN的多重分形谱的偏斜度，RILD的多重分形谱的宽度、RILD的多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差和深感应电阻率RILD的多重分形谱的偏斜度。在一个实施方式中，根据所述测井曲线，通过多重分形算法，按照以下公式提取对应的裂缝特征参数：Δα＝αmax-αminΔf＝f(αmin)-f(αmax)其中，α为奇异性指数，Δα为多重分形谱的宽度，αmax为所述奇异性指数取最大值时的概率，αmin为所述奇异性指数取最小值时的概率，Δf为多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差，f(αmax)为概率子集中最小概率元素个数的比例，f(αmin)为概率子集中最大概率元素个数的比例，k为多重分形谱的偏斜度，α0为f(α)取最大值时对应的奇异性指数。在一个实施方式中，根据所述裂缝特征参数建立裂缝非线性识别模型，包括：根据所述裂缝特征参数，通过概率神经网络算法，建立初始识别模型；根据所述裂缝资料，通过所述初始识别模型得到结果数据；将所述结果数据与所述裂缝资料进行比较，得到比较误差；如果所述比较误差小于等于预设阈值，则将所述初始识别模型确定为所述裂缝非线性识别模型。在一个实施方式中，在将所述结果数据与所述裂缝资料进行比较，得到比较误差之后，如果所述比较误差大于预设阈值，则通过调整所述初始识别模型的网络权值调整所述初始识别模型，直到基于调整后的初始识别模型得到的比较误差小于等于预设阈值，将调整后的初始识别模型确定为所述裂缝非线性识别模型。在一个实施方式中，根据所述单井的裂缝识别结果、所述生产动态资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝分布规律，确定研究区的裂缝强度的三维模型，包括：根据所述生产动态资料，分析得到井间裂缝的分布和连通情况；根据所述单井的裂缝识别结果、所述研究区的裂缝的发育特征、所述研究区的裂缝分布规律、所述井间裂缝的分布和连通情况，通过地质统计学随机模拟的方法建立所述研究区的裂缝强度的三维模型。在一个实施方式中，所述生产动态资料包括以下至少之一：微裂缝监测数据，示踪剂监测数据，吸水剖面与吸水指示曲线，试井测井数据和油水井生产动态资料。基于相似的专利技术思路，本专利技术实施例还提供了一种裂缝识别装置，包括：获取模块，用于获取研究区的裂缝资料，其中，所述裂缝资料包括研究区目的层段岩心资料、测井资料和生产动态资料；第一确定模块，用于根据所述裂缝资料确定研究区的裂缝的发育特征和裂缝的分布规律；第二确定模块，用于根据所述研究区目的层段岩心资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，建立岩性的电性识别标准；划分模块，用于根据所述岩性的电性识别标准，划分得到各种岩性；提取模块，用于根据所述测井曲线，分别提取所述各种岩性的裂缝特征参数；第三确定模块，用于根据所述裂缝特征参数建立裂缝非线性识别模型；识别模块，用于通过所述裂缝非线性识别模型获得研究区内单井的裂缝识别结果；第四确定模块，用于根据所述单井的裂缝识别结果、所述生产动态资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，确定研究区的裂缝强度的三维模型。在本专利技术实施例中，通过综合运用多分辨率基于图形的聚类分析方法、多重分形算法和概率神经网络算法，并从岩心井段到井点再到平面逐步对储层裂缝进行定量识别，解决了现有裂缝识别方法中存在的裂缝识别范围小和裂缝识别准确度差的技术问题，实现了对裂缝发育层本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种裂缝识别方法，其特征在于，包括：获取研究区的裂缝资料，其中，所述裂缝资料包括研究区目的层段岩心资料、测井资料和生产动态资料；根据所述裂缝资料确定研究区的裂缝的发育特征和裂缝的分布规律；根据所述研究区目的层段岩心资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，建立岩性的电性识别标准；根据所述岩性的电性识别标准，划分得到各种岩性；根据所述测井曲线，分别提取所述各种岩性的裂缝特征参数；根据所述裂缝特征参数建立裂缝非线性识别模型；通过所述裂缝非线性识别模型获得研究区内单井的裂缝识别结果；根据所述单井的裂缝识别结果、所述生产动态资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，确定研究区的裂缝强度的三维模型。

【技术特征摘要】
1.一种裂缝识别方法，其特征在于，包括：获取研究区的裂缝资料，其中，所述裂缝资料包括研究区目的层段岩心资料、测井资料和生产动态资料；根据所述裂缝资料确定研究区的裂缝的发育特征和裂缝的分布规律；根据所述研究区目的层段岩心资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，建立岩性的电性识别标准；根据所述岩性的电性识别标准，划分得到各种岩性；根据所述测井曲线，分别提取所述各种岩性的裂缝特征参数；根据所述裂缝特征参数建立裂缝非线性识别模型；通过所述裂缝非线性识别模型获得研究区内单井的裂缝识别结果；根据所述单井的裂缝识别结果、所述生产动态资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，确定研究区的裂缝强度的三维模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取研究区的裂缝资料包括：根据所述研究区内的地表露头分析结果、岩心观察数据、薄片分析数据、实验测试数据、研究区的测井数据和生产动态数据，获取研究区的裂缝资料。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述裂缝的发育特征包括：裂缝的产状、裂缝的倾角、裂缝的发育岩性和裂缝的充填情况。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述研究区目的层段岩心资料、所述裂缝的发育特征和所述裂缝的分布规律，建立岩性的电性识别标准，包括：根据所述裂缝资料，建立训练数据集；利用基于图形的聚类分析方法对所述训练数据集进行建模和学习，以建立测井相；根据所述研究区目的层段岩心资料标定所述测井相，确定所述测井相对应的岩性，并将标定后的测井相作为所述岩性对应的电性识别标准。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述测井曲线，分别提取所述各种岩性的裂缝特征参数，包括：对于所述各种岩性，按照以下方式提取当前岩性的裂缝特征参数：根据所述当前岩性的测井曲线的自然伽马GR、声波时差AC、补偿密度DEN和深感应电阻率RILD，通过多重分形算法，分别提取得到以下参数作为所述岩性的裂缝特征参数：GR的多重分形谱的宽度、GR的多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差和GR的多重分形谱的偏斜度，AC的多重分形谱的宽度、AC的多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差和AC的多重分形谱的偏斜度，DEN的多重分形谱的宽度、DEN的多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差和DEN的多重分形谱的偏斜度，RILD的多重分形谱的宽度、RILD的多重分形谱中最大概率子集与最小概率子集的分形维数差和RILD的多重分形谱的偏斜度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述测井曲线，通过多重分形算法，按照以下公式提取对应的裂缝特征参数：Δα＝αmax-αminΔf＝f(αmin)-f(αmax)k=α0-αminαm...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫林辉，王友净，刘丽，惠钢，李佳鸿，刘畅，
申请(专利权)人：中国石油天然气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11