一种储层物性参数的预测方法及电子设备技术

本发明专利技术公开了一种储层物性参数的预测方法及电子设备，该方法包括：获取目标区域的多个地质物性参数，并基于目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立目标区域的岩石物理模型；基于目标区域的岩石物理模型和目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域；基于目标区域的岩石物理模型，构建针对目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到目标候选区域中的多参数的预测值。

【技术实现步骤摘要】
一种储层物性参数的预测方法及电子设备
本专利技术涉及地质勘探
，尤其涉及一种储层物性参数的预测方法及电子设备。
技术介绍
自20世纪中叶以来，研究人员对储层物性参数和弹性参数之间的关系做了大量研究。一方面，Doyen和Fournier等研究人员基于多元统计学建立了数据驱动的经验模型。这类多元统计学模型的构建流程简单且能够很好地拟合实际数据，但是这类模型往往强烈依赖于测井资料且缺少可靠的物理解释。另一方面，Gassmann和Biot等学者基于孔隙介质的力学理论建立了岩石物理学模型。这类模型能够精细刻画不同参数之间的物理规律，但在储层物性参数反演中，这类模型需要经过复杂的人为调整，导致反演方法受主观因素影响较多。近年来，研究人员结合上述两方面的研究发展了一系列的储层参数反演方法。2006年，Bachrach在Gassmann模型的基础上通过引入正态型随机误差和均匀分布的先验信息，建立了一种统计岩石物理模型，给出了孔隙度和含气饱和度的最大后验估计及其不确定性分析。2010年，Grana在贝叶斯反演方法的基础上，通过引入孔隙介质模型提出了一类储层物性参数联合反演方法。2017年，Figueired基于Kuster-Toksoz公式提出了一种储层物性参数的贝叶斯反演方法。然而，现有的结合孔隙介质力学理论和统计学的储层物性参数反演技术通常都采用比较简化的孔隙介质模型。事实上，地震波在储层介质中的传播会受到多种物理因素和多种物理机制的影响，所以基于过于简化的孔隙介质模型的反演方法并不能准确地反映地下储层和油水分布的真实情况。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种储层物性参数的预测方法及电子设备，以解决现有技术中基于岩石物理模型的地震反演方法并不能准确地反映地下储层和油水分布的真实情况的问题。为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：第一方面，本专利技术实施例提供了一种储层物性参数的预测方法，包括：获取目标区域的多个地质物性参数，并基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型；基于所述目标区域的岩石物理模型和所述目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解所述基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域，所述单参数为所述目标区域的孔隙度的估值；基于所述目标区域的岩石物理模型，构建针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到所述目标候选区域中的所述多参数的预测值；其中，所述多参数包括所述目标候选区域的孔隙度、含水饱和度和渗透率。第二方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：获取单元，用于获取目标区域的多个地质物性参数，并基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型；第一构建单元，用于基于所述目标区域的岩石物理模型和所述目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解所述基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域，所述单参数为所述目标区域的孔隙度的估值；第二构建单元，用于基于所述目标区域的岩石物理模型，构建针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到所述目标候选区域中的所述多参数的预测值；其中，所述多参数包括所述目标候选区域的孔隙度、含水饱和度和渗透率。第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：获取目标区域的多个地质物性参数，并基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型；基于所述目标区域的岩石物理模型和所述目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解所述基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域，所述单参数为所述目标区域的孔隙度的估值；基于所述目标区域的岩石物理模型，构建针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到所述目标候选区域中的所述多参数的预测值；其中，所述多参数包括所述目标候选区域的孔隙度、含水饱和度和渗透率。第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被包括多个应用程序的电子设备执行时，使得所述电子设备执行以下操作：获取目标区域的多个地质物性参数，并基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型；基于所述目标区域的岩石物理模型和所述目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解所述基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域，所述单参数为所述目标区域的孔隙度的估值；基于所述目标区域的岩石物理模型，构建针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到所述目标候选区域中的所述多参数的预测值；其中，所述多参数包括所述目标候选区域的孔隙度、含水饱和度和渗透率。一方面，能够基于目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立目标区域的岩石物理模型，并基于该目标区域的岩石物理模型和目标区域的多个地质物性参数，构建得到基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并求解该最优化问题确定出储油储气量较好的目标候选区域，再基于目标区域的岩石物理模型和贝叶斯理论对目标候选区域中的物性参数进行预测，减少了预测的计算量；另一方面，在确定目标候选区域时通过贝叶斯理论克服了反演的多解性和非线性问题，以及通过构建和求解针对目标候选区域的多参数联合反演最优化问题，提高了对目标候选区域的储层物性参数的预测准确度，并提高了对目标候选区域的识别能力和流体的辨别能力。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种储层物性参数的预测方法的实现流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的普通反演方法得到的物性参数的示意图；图3为本专利技术实施例提供的储层物性参数的预测方法中用于测试的孔隙度和汗水饱和度的示意图；图4为本专利技术实施例提供的储层物性参数的预测方法中各参数的分位数-分位数示意图；图5为本专利技术实施例提供的储层物性参数的预测方法中杂交遗传算法的流程示意图；图6为本发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种储层物性参数的预测方法，其特征在于，包括：/n获取目标区域的多个地质物性参数，并基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型；/n基于所述目标区域的岩石物理模型和所述目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解所述基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域，所述单参数为所述目标区域的孔隙度的估值；/n基于所述目标区域的岩石物理模型，构建针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到所述目标候选区域中的所述多参数的预测值；其中，所述多参数包括所述目标候选区域的孔隙度、含水饱和度和渗透率。/n

【技术特征摘要】
1.一种储层物性参数的预测方法，其特征在于，包括：
获取目标区域的多个地质物性参数，并基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型；
基于所述目标区域的岩石物理模型和所述目标区域的多个地质物性参数，构建基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，并通过求解所述基于贝叶斯理论的单参数反演最优化问题，得到目标候选区域，所述单参数为所述目标区域的孔隙度的估值；
基于所述目标区域的岩石物理模型，构建针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，并通过求解针对所述目标候选区域的基于贝叶斯理论的多参数联合反演最优化问题，得到所述目标候选区域中的所述多参数的预测值；其中，所述多参数包括所述目标候选区域的孔隙度、含水饱和度和渗透率。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标区域中的样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的岩石物理模型，包括：
对所述目标区域进行采样处理，得到多个样本区域；
基于目标样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的初始岩石物理模型，其中，所述目标样本区域为所述多个样本区域中的任意一个样本区域；
基于所述多个样本区域的地质物性参数，对所述初始岩石物理模型进行测试，得到指定的地质物性参数的指标；
基于所述指定的地质物性参数的指标，调整所述初始岩石物理模型，得到所述目标区域的岩石物理模型。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于目标样本区域的多个地质物性参数，建立所述目标区域的初始岩石物理模型，包括：
基于所述目标样本区域的多个地质物性参数，获取所述目标样本区域的多孔性岩石骨架模量；
基于所述目标样本区域的多孔性岩石骨架模量、毕奥流和喷射流BISQ理论、以及孔隙流体性质，获取所述目标样本区域的毕奥流和喷射流BISQ模型特征参数；
基于所述目标样本区域的多孔性岩石骨架模量和毕奥流和喷射流BISQ模型特征参数，建立所述目标区域的初始岩石物理模型；
其中，所述多孔性岩石骨架模量包括所述目标样本区域的固体骨架的体积模量和固体骨架的剪切模量。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目标样本区域的多孔性岩石骨架模量和毕奥流和喷射流BISQ模型特征参数，建立所述目标区域的初始岩石物理模型，包括：
基于所述目标样本区域的多个地质物性参数、地震纵波波速和地震横波波速，按照公式建立所述目标区域的初始岩石物理模型；
其中，ρ为密度，Ip为地震纵波阻抗，Is为地震横波阻抗，Vp为地震纵波波速，Vs为地震横波波速，φ为孔隙度，sw为含水饱和度，ρs为固体颗粒密度，ρw为等效流体密度，ρoil为油密度，ρa为固-流耦合附加密度，k为渗透率，μ为流体粘滞系数，ω为地震波频率，R为特征喷射流长度，Ks为固体颗粒的体积模量，Kw为等效流体的体积模量，Koil为油的体积模量，K为固体骨架的体积模量，G为固体骨架的剪切模量。


5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述多个样本区域的地质物性参数，对所述初始岩石物理模型进行测试，得到指定的地质物性参数的指标，包括：
基于所述多个样本区域的地质物性参数，对所述初始岩石物理模型的公式中的余项进行正态检验，得到多个正态检验结果，一个正态检验结果对应于一组指定的地质物性参数的指标；
基于所述多个正态检验结果，得到所述指定的地质物性参数的指标；
其中，所述指定的地质物性参数包括所述多个样本区域的孔隙度、含水饱和度和渗透率中的至少一种。
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【专利技术属性】
技术研发人员：温瑨，杨顶辉，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11