基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法技术

本发明专利技术提供一种基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，该基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法包括：步骤1，进行储层岩石微观孔隙结构体系划分；步骤2，计算频散介质模型岩石物理模量；步骤3，计算多重孔隙分布的岩石物理模型纵、横波速度；步骤4，进行测井纵、横波速度与理论模型速度匹配反演；步骤5，当匹配目标函数F(αn)

Prediction method of well point fracture porosity based on dispersion characteristics of logging data

【技术实现步骤摘要】
基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法
本专利技术涉及勘探地球物理领域，特别是涉及到一种基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法。
技术介绍
对石油的天然气勘探开发而言，裂缝是储层的一个非常重要的特征。如果含油气储层的裂缝发育较好，将意味着该储层具有更高的商业价值。反之，如果裂缝不发育，即使地层中含有油气，考虑到工业开发成本的一系列因素，甚至有可能不被考虑为油气藏。除此之外，裂缝的相关物理特征也十分关键。一般而言，裂缝尺寸越大，裂缝开合度越大，裂缝空间越大，裂隙密度越大，将意味着储层渗透性能更好，更易于开采。由于含油气储层的裂缝物理特征对于勘探开发十分重要，不论是工业界还学术界都对含油气储层的裂缝识别与裂缝描述十分重视。迄今为止，工业界已经有比较成熟的裂缝、裂隙预测方法，其中最常用的方法就是横波分裂技术。由于定向裂缝将会引发岩石的力学性质的各向异性特征，这种各向异性特征体现为岩石中传播的地震波的速度和振幅在不同的传播方向上不同。然而，相比于纵波而言，横波资料的信噪比低，采集费用昂贵，在三维地震中甚至很难获得。除此之外，常规的研究通常将地震波速度各向异性作为最终数据，很少有人利用其进一步计算裂缝的相关物理性质。大量的科学实验发现，不同孔隙度、不同含流体饱和度的岩石从1Hz到1MHz的频率范围内都表现出了速度频散效应，饱和流体岩石中的速度频散效应是与岩石中流体-固体粘滞性相互作用有关，裂隙密度越大，则储层岩石频散幅度越大，因此可以创新地利用频散特征来进行储层裂隙孔隙度的预测。为此我们专利技术了一种新的基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，解决了以上技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于频散介质理论和岩石物理模型，实现了利用测井资料进行裂隙孔隙度预测，有效预测了单井裂隙发育状况，为压裂评估提供了有效依据的基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法。本专利技术的目的可通过如下技术措施来实现：基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，该基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法包括：步骤1，进行储层岩石微观孔隙结构体系划分；步骤2，计算频散介质模型岩石物理模量；步骤3，计算多重孔隙分布的岩石物理模型纵、横波速度；步骤4，进行测井纵、横波速度与理论模型速度匹配反演；步骤5，当匹配目标函数F(αn)<ΔVp，输出当前点储层裂缝孔隙的属性,其中，F(αn)是反演目标函数，表示理论计算速度与实际测井上的速度这两种速度之差；ΔVp纵横速度变化量的最小误差。本专利技术的目的还可通过如下技术措施来实现：在步骤1中，基于工区储层岩石矿物成分及孔隙结构，确定孔隙结构的组成，将孔隙微观体系分为硬孔隙和不同纵横比的软孔隙的组合；并根据已知取芯资料、成像测井或CT扫描图像资料，了解工区储层岩心软孔隙的形状分布，以设定软孔隙水平缝纵横比α的大致取值范围α0，αN，其中α0<α<αN。在步骤2中，进行频散介质模型岩石物理模量计算，选取当前测井采样点,通常为0.125m空间采样，令α＝αn，其中α0<...αn<αn+1...<αN。在步骤3中，基于考虑多重孔隙分布特征的岩石物理模型公式，根据已知孔隙的水平缝纵横比αn，计算出理论模型的纵波速度Vpcal(αn)，横波速度Vscal(αn)，水平缝密度εH(αn)。在步骤3中，对具有双重孔隙结构的岩石,其弹性波的频散和衰减主要由岩石中的软孔隙决定，将喷射流作用与岩石中微裂隙孔隙度φc和纵横比α联系起来，表征地震波速度频散与衰减特征；考虑软孔隙中流体弛豫作用对其柔度的影响；如果将仅含干燥硬孔隙的岩石作为新的等效基质,其体积模量为Kstiff，用Kh替代，加入软孔隙并考虑软孔隙与硬孔隙中流体喷射流作用影响时介质等效模量Kmf、μmf可通过如下公式计算：式中ω为圆频率，η为孔隙流体动态粘度，αc为软孔隙特征纵横比，φc(P)为一定有效压力p下的软孔隙孔隙度，Kd(p)、μd(p)分别为一定有效压力下岩石介质中含有纵横比为αc和孔隙度φc(p)的软孔隙时的干燥体积与剪切模量；公式(1)右端第二项也可理解为加入特定纵横比的软孔隙并在考虑喷射作用下对体积模量Kstiff改变；在考虑软孔隙作用后，剩余硬孔隙因其不可压缩性，在流体饱和后仍满足Gassmann方程，此时硬孔隙完全饱和时的体积模量Ksat与剪切模量μsat用如下公式计算：μsat(p,ω)＝μmf(p,ω).(2)在迭代加入软孔隙的过程中，除首次加入软孔隙以公式(2)计算外，第k次加入软孔隙所计算的Kmf和μmf值，将视作第(k+1)次加入软孔隙的Kh和μh；而在Kh和μh基础上加入软孔隙即得到第(k+1)次的Kd和μd。整个加入软孔隙的过程表述为：将所得到Kmf和μmf再分别代入公式(3)中计算硬孔隙完全饱和时的体积模量Ksat与剪切模量μsat；在高频及单一软孔隙分布条件下，公式(3)中的软孔隙逐步迭代方式可用微分表示，与微分等效介质模型具有一致的形式，则公式(3)表示为：式中，K和μ分别是孔隙度为时的体积模量与剪切模量，υs和υc分别为砂和泥占岩石基质的体积分数，与砂岩孔隙与泥岩孔隙的孔隙度有关；极化因子P和Q通过标量A，B和R依赖于K，μ，因此方程(4)和(5)是耦合的非线性微分方程，其解要通过迭代过程数值计算得到。标量A，B和R的表达式为：对于干岩石，有K’＝μ’＝0，则A＝-1，B＝0；极化因子P和Q的表达式为：干岩石模量比与孔隙度之间的线性关系表示为：式中，y为孔隙度。利用公式(4)与(5)可求取干燥体积、与剪切模量，则再利用Gassmann方程进行对应的流体替换则得到低频速度。而将公式中软孔隙充填物弹性特征用流体的体积模量直接代替，则可计算得到高频测井纵波速度和横波速度：在步骤4中，输入实际测井资料中的声波测井速度Vpmeasur，以理论模型计算的纵波速度与实际测井纵波速度的误差，从而建立匹配目标函数F(αn)＝abs(Vpcal(αn)-Vpmeasur)；其中，F(an)为反演目标函数，是理论计算速度与实际测井上的速度这两种速度之差；Vpcal(αn)为利用岩石物理模型的模量计算公式计算出的纵波速度值，Vpmeasur)为实际声波测井测量得到的纵波速度值。在步骤4中，建立匹配目标函数F(αn)＝abs(Vpcal(αn)-Vpmeasur)的反演求解算法为阻尼最小二乘法，求解以迭代的方式进行，随着解趋于稳定，误差r变得越来越小，直到满足迭代结束条件中止反演迭代计算，输出反演结果。在步骤5中，当匹配目标函数F(αn)不小于ΔVp时，令n＝n+1，跳转到步骤3。在步骤5中，输出当前点储层裂缝孔隙的属性：裂缝水平纵横比α＝αn，纵波速度Vpcal(αn)，横波速度Vscal(αn)，水平缝密度εH(αn)。该基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法还包括，在步骤5之后，重复步骤2到步骤5计算和输出该井其它测井采样点上的储层裂隙孔隙度估算结果。潜山油藏的裂隙发育状况是其优质储层判别及实施压裂的重要依据，本专利技术中的基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，基于频散介质理论和岩石物理模型，实现了利用测井资料进行裂隙孔隙度预测，有效预测了单井裂隙发育状况，为压裂本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，其特征在于，该基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法包括：步骤1，进行储层岩石微观孔隙结构体系划分；步骤2，计算频散介质模型岩石物理模量；步骤3，计算多重孔隙分布的岩石物理模型纵、横波速度；步骤4，进行测井纵、横波速度与理论模型速度匹配反演；步骤5，当匹配目标函数F(αn)<ΔVp，输出当前点储层裂缝孔隙的属性,其中，F(αn)是反演目标函数，表示理论计算速度与实际测井上的速度这两种速度之差；ΔVp纵横速度变化量的最小误差。

【技术特征摘要】
1.基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，其特征在于，该基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法包括：步骤1，进行储层岩石微观孔隙结构体系划分；步骤2，计算频散介质模型岩石物理模量；步骤3，计算多重孔隙分布的岩石物理模型纵、横波速度；步骤4，进行测井纵、横波速度与理论模型速度匹配反演；步骤5，当匹配目标函数F(αn)<ΔVp，输出当前点储层裂缝孔隙的属性,其中，F(αn)是反演目标函数，表示理论计算速度与实际测井上的速度这两种速度之差；ΔVp纵横速度变化量的最小误差。2.根据权利要求1所述的基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，其特征在于，在步骤1中，基于工区储层岩石矿物成分及孔隙结构，确定孔隙结构的组成，将孔隙微观体系分为硬孔隙和不同纵横比的软孔隙的组合；并根据已知取芯资料、成像测井或CT扫描图像资料，了解工区储层岩心软孔隙的形状分布，以设定软孔隙水平缝纵横比α的大致取值范围α0，αN，其中α0<α<αN。3.根据权利要求2所述的基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，其特征在于，在步骤2中，进行频散介质模型岩石物理模量计算，选取当前测井采样点,通常为0.125m空间采样，令α＝αn，其中α0<...αn<αn+1...<αN。4.根据权利要求1所述的基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，其特征在于，在步骤3中，基于考虑多重孔隙分布特征的岩石物理模型公式，根据已知孔隙的水平缝纵横比αn，计算出理论模型的纵波速度Vpcal(αn)，横波速度Vscal(αn)，水平缝密度εH(αn)。5.根据权利要求4所述的基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法，其特征在于，在步骤3中，对具有双重孔隙结构的岩石,其弹性波的频散和衰减主要由岩石中的软孔隙决定，将喷射流作用与岩石中微裂隙孔隙度φc和纵横比α联系起来，表征地震波速度频散与衰减特征；考虑软孔隙中流体弛豫作用对其柔度的影响；如果将仅含干燥硬孔隙的岩石作为新的等效基质,其体积模量为Kstiff，用Kh替代，加入软孔隙并考虑软孔隙与硬孔隙中流体喷射流作用影响时介质等效模量Kmf、μmf可通过如下公式计算：式中ω为圆频率，η为孔隙流体动态粘度，αc为软孔隙特征纵横比，φc(P)为一定有效压力p下的软孔隙孔隙度，Kd(p)、μd(p)分别为一定有效压力下岩石介质中含有纵横比为αc和孔隙度φc(p)的软孔隙时的干燥体积与剪切模量；公式(1)右端第二项也可理解为加入特定纵横比的软孔隙并在考虑喷射作用下对体积模量Kstiff改变；在考虑软孔隙作用后，剩余硬孔隙因其不可压缩性，在流体饱和后仍满足Gassmann方程，此时硬孔隙完全饱和时的体积模量Ksat与剪切模量μsat用如下公式计算：μsat(p,ω)＝μmf(p,ω).(2)在迭代加入软孔隙的过程中，除首次加入软孔隙以公式(2)计算外，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘浩杰，魏国华，陈雨茂，杨宏伟，林松辉，毕丽飞，王蓬，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司物探研究院，
类型：发明
国别省市：山东,37