碳酸盐岩储层成岩模拟孔隙度的定量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种碳酸盐岩储层成岩模拟孔隙度的定量预测方法，该方法基于碳酸盐储层沉积相、成岩物质、沉积旋回、成岩作用以及地层厚度的研究，建立“地质参数‑成岩作用‑孔隙度”预测模型，进而对碳酸盐岩储层孔隙度大小进行横向预测，确定碳酸盐岩储层孔隙空间分布，为油藏评价提供依据。本发明专利技术充分考虑了碳酸盐岩储层非均质性的触发机制，能对碳酸盐岩储层的定量评价起到很好的预测作用。

Quantitative prediction method for porosity of diagenetic simulation in carbonate reservoirs

The invention discloses a quantitative prediction method for the porosity of diagenesis of carbonate reservoir, which is based on the study of sedimentary facies, diagenesis, diagenesis, diagenesis and stratum thickness of carbonate reservoir, and establishes a pre test model of \geological parameter diagenesis porosity\, and then to carbonate reservoir holes. The lateral distribution of porosity is used to determine the spatial distribution of pore space in carbonate reservoirs, so as to provide basis for reservoir evaluation. The invention fully considers the triggering mechanism of carbonate reservoir heterogeneity, and can play a good predictive role in quantitative evaluation of carbonate reservoir.

【技术实现步骤摘要】
碳酸盐岩储层成岩模拟孔隙度的定量预测方法
本专利技术涉及油气勘探开发
，具体地指一种碳酸盐岩储层成岩模拟孔隙度的定量预测方法。
技术介绍
碳酸盐储层在世界油气格局中占有相当大比例。从全球范围看，碳酸盐岩储层占沉积岩的20％，占油气探明储量的50％以上。在我国，近年来随着对海相碳酸盐岩储层油气勘探的不断深入，在渤海湾、塔里木、鄂尔多斯、四川盆地相继发现了多个大、中型油气田，展示了碳酸盐岩储层勘探的巨大潜力。由于碳酸盐岩储层沉积时代久远，经历了多次构造运动，遭受强烈的风化、剥蚀和淋滤作用，地层非均质性强，导致碳酸盐岩储层的定量评价成为碳酸岩盐油藏研究的主要技术难题之一。目前，利用地震资料和测井资料，做波阻抗反演，拟合孔隙度与波阻抗的关系，构建地质数学模型，进而对储层孔隙度大小进行三维空间预测，取得了比较好的应用效果。但受地震资料分辨率的影响，此方法在薄层碳酸盐储层孔隙度预测上具有很大的局限性。通过井上孔隙度大小分析测试数据，拟合孔隙度与深度之间的函数关系，再结合目的层埋深数据，对碳酸盐岩储层孔隙度大小空间分布作预测。但由于这种简单的数据拟合没有充分考虑不同层系之间沉积环境、岩性、成岩物质、成岩作用以及构造作用的不同，而只考虑了沉积环境、岩性、成岩物质以及成岩作用的综合结果，导致这种储层预测方法具有很大的局限性，不适合非均质性强的碳酸盐岩储层预测。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足，提供了一种碳酸盐岩储层成岩模拟孔隙度的定量预测方法，该方法基于碳酸盐储层沉积相、成岩物质、沉积旋回、成岩作用以及地层厚度的研究，建立“地质参数-成岩作用-孔隙度”预测模型，进而对碳酸盐岩储层孔隙度大小进行横向预测，确定碳酸盐岩储层孔隙空间分布，为油藏评价提供依据。本研究充分考虑了碳酸盐岩储层非均质性的触发机制，能对碳酸盐岩储层的定量评价起到很好的预测作用。为实现上述目的，本专利技术提供的一种碳酸盐岩储层成岩模拟孔隙度的定量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)收集研究区地质资料2)原始资料数据库建立建立的原始资料数据库包括以下几种：(1)沉积相类型数据库F_m(2)成岩相类型数据库D_s(3)物源数据库O_n(4)沉积旋回数据库C_p(5)沉积厚度数据库T_h3)建立孔隙度预测模型(1)储层网格化将研究区储层网格化；储层网格化是将空间上不均匀分布的数据按一定方法(如滑动平均法、克里格法或其他适当的数值推算方法)归算成规则网格中的代表值(趋势值)的过程。研究区储层的每个网格用Wi(X，Y，Z)表示。(2)确定网格属性；a.根据研究区沉积相-岩相数据确定网格Wi(X，Y，Z)的沉积相-岩相F_m；b.根据研究区成岩相确定网格Wi(X，Y，Z)的成岩相D_s；c.根据研究区物源数据确定网格Wi(X，Y，Z)的物源属性O_n；d.根据研究区沉积旋回数据确定网格Wi(X，Y，Z)的旋回属性C_p；e.根据研究区构造等值线数据确定网格Wi(X，Y，Z)的厚度属性T_h；f.根据上述步骤a、b、c、d和e，确定每个网格的综合属性Wi(X，Y，Z)＝G(F_m，D_s，O_n，C_p，T_h)；(3)确定网格孔隙度预测模型；a.确定相同沉积相-岩相区域F_m的孔隙度预测模型Φ1i，在研究区选择相同沉积相-岩相中的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到F_m区域的孔隙度预测模型，即为：Φ1i＝f1i(X，Y，Z，F_m)；b.确定相同成岩相区域D_s的孔隙度预测模型Φ2i，在研究区选择相同成岩相区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到D_s区域的孔隙值预测模型，即为：Φ2i＝f2i(X，Y，Z，F_m)；c.确定相同物源区域O_n的孔隙度预测模型Φ3i，在研究区选择相同物源区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到O_n区域的孔隙值预测模型，即为Φ3i＝f3i(X，Y，Z，O_n)；d.确定相同沉积旋回区域C_p的孔隙度预测模型Φ4i，在研究区选择相同沉积旋回区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到C_p区域的孔隙值预测模型，即为：Φ4i＝f4i(X，Y，Z，C_p)；e.确定相同厚度区域T_h的孔隙度预测模型Φ5i，在研究区选择相同厚度区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到T_h区域的孔隙值预测模型，即为Φ5i＝f5i(X，Y，Z，C_p)；(4)孔隙模拟计算；根据每个网格的综合属性Wi(X，Y，Z)＝G(F_m，D_s，O_n，C_p，T_h)确定模拟点孔隙预测数学模型，并计算得到每个网格的孔隙度；其中：Φ为现今孔隙模拟值；Φji为孔隙度预测模型，1≤j≤5；fj为孔隙度影响因子，fj＝0或fj＝1；kji为孔隙度影响系数。进一步地，所述步骤1)中，收集的地质资料包括以下内容：①研究区沉积相研究成果图；②研究区成岩相研究成果图；③研究区岩石相分布图；④研究区物源分布图；⑤研究区单井孔隙度数据；⑥研究区地层界面构造等值线图；⑦研究区沉积旋回数据。再进一步地，所述步骤2)中，(1)沉积相类型数据库F_m碳酸盐岩储层沉积相类型包括：盆地-海绵骨针岩F_1、盆地-粉屑灰岩F_2、盆地-灰泥岩F_3、开阔陆棚-碳酸盐岩储层F_4、开阔陆棚-页岩F_5、碳酸盐岩储层台地斜坡脚F_6、碳酸盐岩储层台地前斜坡-细粒沉积F_7、碳酸盐岩储层台地前斜坡-灰砂岩F_8、碳酸盐岩储层台地前斜坡-灰泥岩F_9、台地边缘生物礁-粘结岩F_10、台地边缘生物礁-灰泥岩F_11、台地边缘生物礁-障积岩F_12、台地边缘砂-滩灰岩F_13、台地边缘砂-岛屿F_14、台地边缘砂-障积岩F_15、开阔台地-灰砂岩F_16、开阔台地-生物丘F_17、开阔台地-碎屑岩F_18、局限台地-冩湖F_19、局限台地-碎屑砂岩F_20、局限台地-潮汐坪F_21、局限台地-碎屑岩F_22、台地蒸发岩-白云岩F_23、台地蒸发岩-蒸发岩F_24；(2)成岩相类型数据库D_s碳酸盐岩储层成岩相包括：胶结相D_1、白云化相D_2、方解石化相D_3、硅化相D_4、重结晶相D_5、强溶蚀相D_6、弱溶蚀相D_7、压溶相D_8、破裂相D_9、烃类充注相D_10；(3)物源数据库O_n物源数据库O_n包括物源东O_1、物源东西O_2、物源西O_3、物源西南O_4、物源南O_5、物源东南O_6、物源东O_7、物源东北O_8；(4)沉积旋回数据库C_p对碳酸盐岩储层沉积旋回类型进行概括和分类，其中包括：正旋回C_1、反旋回C_2、复合旋回C_3；(5)沉积厚度数据库T_h根据不同的沉积厚度将沉积厚度数据库T_h分为以下级别：Ⅰ级厚度T_1(10000≥T＞500米)、Ⅱ级厚度T_2(500≤T＜200米)、Ⅲ级厚度T_3(200≤T＜100米)、Ⅳ级厚度T_4(100≤T＜50米)、Ⅴ级厚度T_5(T≤50米)。本专利技术的有益效果在于：本专利技术基于碳酸盐储层沉积相、成岩物质、沉积旋回、地层厚度、成岩作用的研究，建立“地质参数-成岩作用-孔隙度”预测模型，对碳酸盐储层孔隙度进行横向预测，确定储层孔隙空间分布，由于该方法充分考虑了沉积环境、成岩物质、成岩作用以及构造作用的不同以及响应特征，对碳酸盐储层尤其是非本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种碳酸盐岩储层成岩模拟孔隙度的定量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)收集研究区地质资料2)原始资料数据库建立建立的原始资料数据库包括以下几种：(1)沉积相类型数据库F_m(2)成岩相类型数据库D_s(3)物源数据库O_n(4)沉积旋回数据库C_p(5)沉积厚度数据库T_h3)建立孔隙度预测模型(1)储层网格化将研究区储层网格化；研究区储层的每个网格用Wi(X，Y，Z)表示；(2)确定网格属性；a.根据研究区沉积相‑岩相数据确定网格Wi(X，Y，Z)的沉积相‑岩相F_m；b.根据研究区成岩相确定网格Wi(X，Y，Z)的成岩相D_s；c.根据研究区物源数据确定网格Wi(X，Y，Z)的物源属性O_n；d.根据研究区沉积旋回数据确定网格Wi(X，Y，Z)的旋回属性C_p；e.根据研究区构造等值线数据确定网格Wi(X，Y，Z)的厚度属性T_h；f.根据上述步骤a、b、c、d和e，确定每个网格的综合属性Wi(X，Y，Z)＝G(F_m，D_s，O_n，C_p，T_h)；(3)确定网格孔隙度预测模型；a.确定相同沉积相‑岩相区域F_m的孔隙度预测模型Φ1i，在研究区选择相同沉积相‑岩相中的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到F_m区域的孔隙度预测模型，即为：Φ1i＝f1i(X，Y，Z，F_m)；b.确定相同成岩相区域D_s的孔隙度预测模型Φ2i，在研究区选择相同成岩相区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到D_s区域的孔隙值预测模型，即为：Φ2i＝f2i(X，Y，Z，F_m)；c.确定相同物源区域O_n的孔隙度预测模型Φ3i，在研究区选择相同物源区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到O_n区域的孔隙值预测模型，即为Φ3i＝f3i(X，Y，Z，O_n)；d.确定相同沉积旋回区域C_p的孔隙度预测模型Φ4i，在研究区选择相同沉积旋回区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到C_p区域的孔隙值预测模型，即为：Φ4i＝f4i(X，Y，Z，C_p)；e.确定相同厚度区域T_h的孔隙度预测模型Φ5i，在研究区选择相同厚度区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到T_h区域的孔隙值预测模型，即为Φ5i＝f5i(X，Y，Z，C_p)；(4)孔隙模拟计算；根据每个网格的综合属性Wi(X，Y，Z)＝G(F_m，D_s，O_n，C_p，T_h)确定模拟点孔隙预测数学模型，并计算得到每个网格的孔隙度；其中：Φ为现今孔隙模拟值；Φji为孔隙度预测模型，1≤j≤5；fj为孔隙度影响因子，fj＝0或fj＝1；kji为孔隙度影响系数。...

【技术特征摘要】
1.一种碳酸盐岩储层成岩模拟孔隙度的定量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：1)收集研究区地质资料2)原始资料数据库建立建立的原始资料数据库包括以下几种：(1)沉积相类型数据库F_m(2)成岩相类型数据库D_s(3)物源数据库O_n(4)沉积旋回数据库C_p(5)沉积厚度数据库T_h3)建立孔隙度预测模型(1)储层网格化将研究区储层网格化；研究区储层的每个网格用Wi(X，Y，Z)表示；(2)确定网格属性；a.根据研究区沉积相-岩相数据确定网格Wi(X，Y，Z)的沉积相-岩相F_m；b.根据研究区成岩相确定网格Wi(X，Y，Z)的成岩相D_s；c.根据研究区物源数据确定网格Wi(X，Y，Z)的物源属性O_n；d.根据研究区沉积旋回数据确定网格Wi(X，Y，Z)的旋回属性C_p；e.根据研究区构造等值线数据确定网格Wi(X，Y，Z)的厚度属性T_h；f.根据上述步骤a、b、c、d和e，确定每个网格的综合属性Wi(X，Y，Z)＝G(F_m，D_s，O_n，C_p，T_h)；(3)确定网格孔隙度预测模型；a.确定相同沉积相-岩相区域F_m的孔隙度预测模型Φ1i，在研究区选择相同沉积相-岩相中的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到F_m区域的孔隙度预测模型，即为：Φ1i＝f1i(X，Y，Z，F_m)；b.确定相同成岩相区域D_s的孔隙度预测模型Φ2i，在研究区选择相同成岩相区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到D_s区域的孔隙值预测模型，即为：Φ2i＝f2i(X，Y，Z，F_m)；c.确定相同物源区域O_n的孔隙度预测模型Φ3i，在研究区选择相同物源区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到O_n区域的孔隙值预测模型，即为Φ3i＝f3i(X，Y，Z，O_n)；d.确定相同沉积旋回区域C_p的孔隙度预测模型Φ4i，在研究区选择相同沉积旋回区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到C_p区域的孔隙值预测模型，即为：Φ4i＝f4i(X，Y，Z，C_p)；e.确定相同厚度区域T_h的孔隙度预测模型Φ5i，在研究区选择相同厚度区域的单井分析测试数据，拟合孔隙值Φ与深度Z的函数关系，得到T_h区域的孔隙值预测模型，即为Φ5i＝f5i(X，Y，Z，C_p)；(4)孔隙模拟计算；根据每个网格的综合属性Wi(X，Y，Z)＝G(F_m，D_s，O_n，C_p，T_h)确定模拟点...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱文蹈，尹太举，陈哲，张昌民，侯国伟，祁倪军，蒋蕾，夏敏，赵晓悦，张琪，
申请(专利权)人：长江大学，
类型：发明
国别省市：湖北,42