一种微观储层岩石电导率预测方法技术

本发明专利技术提供了一种微观储层岩石电导率预测方法，属于油气储集层导电机理研究领域，包括利用二维闵可夫斯基函数描述三维数字岩心模型M的几何结构特征；对其二维闵可夫斯基函数和电导率进行典型相关分析，得到典型协变量XC和YC；用核密度法估计XC和YC的联合概率密度分布情况，得到先验概率分布模型；用二维闵可夫斯基函数描述待预测二维岩心样本的几何结构特征；对其二维闵可夫斯基函数进行典型相关分析，得到典型协变量X；将典型协变量X输入到训练好的先验概率分布模型中，得到后验概率分布模型；根据后验概率分布模型预测其电导率。该方法能够对微观储层岩石的结构和其电导率之间的关系进行预测。之间的关系进行预测。之间的关系进行预测。

【技术实现步骤摘要】
一种微观储层岩石电导率预测方法


[0001]本专利技术属于油气储集层导电机理研究领域，具体涉及一种微观储层岩石电导率预测方法。

技术介绍

[0002]岩石电学特性在油气储集层导电机理研究和测井储层评价中扮演着重要角色，是反映储层油气储量和油水气分布状态的重要指标。伴随着油气勘探开发理论和技术的不断发展，致密砂岩和页岩等非常规储层逐渐成为主要的研究对象。相比于砂岩和碳酸盐岩等常规储层，非常规储层岩石的矿物组分复杂，孔隙连通性差，具有强非均质性和低渗透率等特点。如何精细表征其微观孔隙结构，探索微观孔隙的几何结构对岩石电学特性的作用关系，准确计算岩石的电学特性，成为了岩石储层研究的关键。
[0003]现有技术分析储层岩心内部结构及电学特性有两个方向的方法，岩石物理实验和数字岩心技术。岩石物理实验使用压汞法测量储层岩心内部结构，使用柱塞泵、电阻率测量仪、恒压稳流控制器及多种传感设备，经过反复的油洗盐处理、真空抽干、注入油水测量等步骤获得储层岩心的电学属性。数字岩心技术是以储层岩心的二维薄片图像为基础进行三维重构获得三维数字岩心模型，使用有限元法和格子气自动机法对三维数字岩心模型进行电学特性模拟仿真。
[0004]然而岩石物理实验成本较高，周期较长，实验方法和采用的试剂会影响储层岩心内部的结构和组成，使得实验样本复用性较低。并且使用常规物理实验难以探索微观岩心几何特征与电学特性之间关系；现有的数字岩心技术无法基于二维高分辨率图像进行计算，其对岩心电学特性的研究基本都是分析某个单一物理属性对电学特性的影响，且只是对岩心的电学特性进行定性分析，只能给出点估计计算结果，不能量化计算结果的不确定性的问题，缺乏在更深层次对多种物理属性对电学特性之间耦合关系的研究。
[0005]总之，现有技术中存在岩心电特性预测方法难以基于二维高分辨率图像进行计算，岩心电特性计算方法只能给出点估计计算结果，不能量化计算结果的不确定性的问题。

技术实现思路

[0006]为了克服上述现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种微观储层岩石电导率预测方法。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案，包括：利用有限元仿真软件计算三维数字岩心模型M的电导率；
[0008]对用于描述三维数字岩心模型M的二维闵可夫斯基函数和电导率进行典型相关分析，得到典型协变量XC和YC；
[0009]用核密度估计法估计XC和YC的联合概率密度分布情况，得到先验概率分布模型；
[0010]利用二维闵可夫斯基函数描述待预测二维岩心样本图像的几何结构特征；
[0011]对待预测二维岩心样本图像的二维闵可夫斯基函数进行典型相关分析，得到典型
协变量X；
[0012]将典型协变量X输入到训练好的先验概率分布模型中，得到后验概率分布模型；其中，后验概率分布模型中概率最高点对应的电导率即为待预测二维岩心样本的电导率可能性最大的值。
[0013]进一步，所述三维数字岩心模型M的生成方法包括：将二维岩石铸体薄片图像作为多点统计算法的训练图像，利用多点统计算法生成多个三维数字岩心模型I，将多个三维数字岩心模型I作为生成对抗网络的训练图像，生成多个三维数字岩心模型M。
[0014]进一步，还包括：
[0015]对待预测二维岩心样本的二维闵可夫斯基函数进行典型相关分析之前，先利用单分类支持向量机模型，对待预测岩心样本的二维闵可夫斯基函数进行异常值检测，筛选掉不能用于预测的异常样本。
[0016]进一步，所述二维闵可夫斯基函数包括三个闵可夫斯基参数，所述三个闵可夫斯基参数分别是孔隙度、周长面积比和欧拉数。
[0017]进一步，所述孔隙度的计算公式为：
[0018][0019]其中，φ为孔隙度，SP为孔隙的面积总和，SR为二维岩心样本总面积；
[0020]所述周长面积比的计算公式为：
[0021][0022]其中，W为周长面积比，CP为样本孔隙总周长，SP为孔隙的面积总和；
[0023]所述欧拉数的计算公式为：
[0024]E＝NP
‑
HP
[0025]其中，E为欧拉数，NP为孔隙连接体数，HP为孔洞数。
[0026]进一步，三维数字岩心模型的二维闵可夫斯基函数计算方式包括：将三维数字岩心模型分为多层切片，计算每层切片的二维闵可夫斯基函数后取均值。
[0027]进一步，还包括：
[0028]对后验概率分布结果设置置信区间以衡量预测电导率的合理性。
[0029]进一步，所述置信区间的计算公式如下所示：
[0030][0031]其中，CI指代置信区间，为样本的均值，z为置信水平值，n为样本数量，z值取0.95，S为样本的标准差。
[0032]本专利技术提供的一种微观储层岩石电导率预测方法具有以下有益效果：
[0033]利用二维闵可夫斯基函数和电导率的典型协变量XC和YC对先验概率分布模型进行训练，使先验概率分布模型能够基于二维闵可夫斯基函数的典型协变量预测电导率的概率分布。进而可以将二维高分辨率图像的二维闵可夫斯基函数的典型协变量X输入到先验概率分布模型中，得到后验概率分布模型。后验概率分布模型中概率最高点所对应的电导
率即为待预测岩心样本的电导率可能性最大的值。解决了现有技术中难以基于二维高分辨率图像进行计算的问题。
[0034]利用核密度估计法得到电导率与二维闵可夫斯基函数正则协变量的联合概率密度分布情况，解决了现有技术只能给出点估计计算结果，不能量化计算结果的不确定性的问题。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本专利技术的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1为本专利技术实施例的一种微观储层岩石电导率预测方法的流程图；
[0037]图2为本专利技术实施例的二维铸体薄片图像示意图；
[0038]图3为本专利技术实施例的提取二维闵可夫斯基函数示意图；
[0039]图4为本专利技术实施例的典型相关分析结果示意图；
[0040]图5为本专利技术实施例的通过核密度估计法得到电导率与二维闵可夫斯基函数正则协变量的联合概率密度分布示意图；
[0041]图6为本专利技术实施例的利用单分类支持向量机模型进行异常值检测检测示意图；
[0042]图7为本专利技术实施例的后验概率分布示意图。
具体实施方式
[0043]为了使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0044]实施例：
[0045]如图1
‑
图7所示，本专利技术提供了一种微观储层岩石电导率预测方法，包括：
[0046]将二维岩石本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种微观储层岩石电导率预测方法，其特征在于，包括：利用有限元仿真软件，计算三维数字岩心模型M的电导率；对用于描述三维数字岩心模型M的二维闵可夫斯基函数和电导率进行典型相关分析，得到典型协变量XC和YC；用核密度估计法估计XC和YC的联合概率密度分布情况，得到先验概率分布模型；利用二维闵可夫斯基函数描述待预测二维岩心样本图像的几何结构特征；对待预测二维岩心样本图像的二维闵可夫斯基函数进行典型相关分析，得到典型协变量X；将典型协变量X输入到训练好的先验概率分布模型中，得到后验概率分布模型；其中，后验概率分布模型中概率最高点对应的电导率即为待预测二维岩心样本的电导率可能性最大的值。2.根据权利要求1所述的一种微观储层岩石电导率预测方法，其特征在于，所述三维数字岩心模型M的生成方法包括：将二维岩石铸体薄片图像作为多点统计算法的训练图像，利用多点统计算法生成多个三维数字岩心模型I；将多个三维数字岩心模型I作为生成对抗网络的训练图像，生成多个三维数字岩心模型M。3.根据权利要求1所述的一种微观储层岩石电导率预测方法，其特征在于，还包括：对待预测二维岩心样本的二维闵可夫斯基函数进行典型相关分析之前，先利用单分类支持向量机模型，对待预测岩心样本的二维闵可夫斯基函数进行异常值检测，筛选掉不能用于预测的异...

【专利技术属性】
技术研发人员：左琛，郭晨，闫正林，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：