基于Xu-White模型的致密砂岩横波速度预测方法技术

基于Xu

【技术实现步骤摘要】
基于Xu
‑
White模型的致密砂岩横波速度预测方法


[0001]本专利技术属于致密砂岩岩石物理
，用于致密砂岩地区横波速度预测，具体涉及基于Xu
‑
White模型的致密砂岩横波速度预测方法，运用Xu
‑
White公式以及Gassmann方程进行以实测横波约束的致密储层横波速度的预测。

技术介绍

[0002]Xu和White(1995)综合模型(1974)以及差分有效介质理论，提出一种针对砂、泥岩储层，考虑孔隙形状对岩石弹性参数的影响的岩石物理模型，即Xu
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White模型；Xu和White(1996)以Xu
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White模型为基础，结合Gassmann方程提出了Xu
‑
White横波预测方法；Keys和Xu(2002)简化了Xu
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White横波预测方法中干岩石体变模量和剪切模量的计算方法，大大提高Xu
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White模型的计算效率；Xu和Payne(2009)将Xu
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White模型拓展到碳酸岩领域，同时确定了与碳酸岩相对应的四种孔隙类型；陈启艳等(2014)将Xu和Payne的模型中的孔隙类型进行了扩展，扩展为更多的孔隙类型，使其更加方便与实际储层的应用；李文成等(2014)利用Xu
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White方法以及多元线性拟合法进行横波速度的预测；白俊雨(2012)对Xu
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White模型横波预测结果的误差分析表明，变化的孔隙纵横比对提高横波误差精度有很重要的作用；张广智(2012)基于碳酸盐岩特性，修正了Xu
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White模型，并建立了适合于碳酸盐岩地区的横波预测公式；朱超(2015)以实际测井数据为基础，基于Xu
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White模型进行岩石物理参数约束，并在致密储层中进行了叠前正演模拟研究；Zhu等(2015)等通过实际的纵横波速度测井资料对Xu
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White模型的参数进行调整，直至Xu
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White模型计算出来的纵横波速度与实际测井所得到的结果基本吻合；刘雅杰等(2016)利用Xu
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White模型，通过建立岩石物理模型，利用交会图和直方图统计的方法确定岩石骨架的弹性参数，以实测横波速度测井为约束，实现横波速度预测。
[0003]Nur和Simmons(1968)通过大量的实验发现砂岩孔隙纵横比与孔隙压力之间存在联系，Brown和Korringa(1975)分析实验数据证实砂岩孔隙纵横比受地层深度、孔隙压力等的影响；Cheng和(1979)通过反演不同压力和饱和度下的地震速度，求取孔隙纵横比谱；Sams和Andrea(2001)以有效孔隙纵横比来描述孔隙纵横比的分布，并以实验结果为基础构建了孔隙度与有效孔隙纵横比之间的线性关系。Yan(2002)以测井数据和岩石物理数据为基础，结合Xu
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White模型利用神经网络的方法反演砂、泥岩孔隙纵横比，随后继续研究提出了用孔隙度和泥质含量计算砂岩孔隙纵横比的非线性公式(2007)。Seymour(2005)认为孔隙纵横比应该按照岩性以及孔隙类型进行分类。
[0004]采用Xu
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White模型预测横波速度的一个关键参数是孔隙纵横比，孔隙纵横比越大代表储层孔渗性越高，孔隙纵横比越小代表储层孔渗性越差，因而这一参数具有较为明确的地质意义。大量的研究表明，砂、泥岩孔隙纵横比变化范围较大，在深度上并不是一个固定的值，它随深度、温度、压力等参数变化而变化，因而依照Xu
‑
White模型采用固定的孔隙纵横比不能准确的描述孔隙结构，特别是预测的岩石物理参数会与实际数据发生较大偏差。在深度上逐点计算砂岩孔隙纵横比的经验公式已经被前人提出，而泥岩孔隙纵横比的
计算尚未解决。为了解决该问题，本专利技术从误差最小原则出发，通过拟合泥岩孔隙纵横比与泥质含量之间的非线性关系，提出了一种深度上逐点计算泥岩孔隙纵横比的方法，使得孔隙纵横比更加符合储层孔隙特征，提高Xu
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White模型预测横波速度的精度。

技术实现思路

[0005]为克服上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供基于Xu
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White模型的致密砂岩横波速度预测方法，提高致密砂岩横波速度预测的精度，进而提高利用横波速度开展储层预测方法的精度，如AVO、弹性阻抗反演等。本专利技术以Xu
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White模型为基础，综合模型以及有效介质理论，考虑孔隙形状对岩石弹性参数的影响，最终以Gassmann方程求取混合岩石的速度；Xu
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White模型中砂岩、泥岩孔隙纵横比通常根据经验给出，并且设定为固定常数，本方法采用Nur公式建立的砂岩孔隙纵横比与孔隙度的关系，来求取深度上逐点的砂岩孔隙纵横比；对于泥岩孔隙纵横比，首先在深度上每个采样点设置泥岩孔隙纵横比的变化范围，即最大值和最小值；其次采用Xu
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White模型结合Gassmann方程求取预测的横波速度，使预测横波与实测横波误差最小时的泥岩孔隙纵横比即为深度上该点的泥岩孔隙纵横比；然后拟合泥岩孔隙纵横比与泥质含量之间的非线性关系，得到深度上逐点计算泥岩孔隙纵横比的公式，再一次利用Xu
‑
White模型结合Gassmann方程预测最终的横波速度；该方法计算孔隙纵横比时采用了孔隙度和横波速度共同约束，并遵循预测横波和实测横波误差最小原则，因而可以一定程度的提高横波速度预测的精度。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：基于Xu
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White模型的致密砂岩横波速度预测方法，1)采集数据：测井数据中获取实测纵波速度Vp
measured
、横波速度Vs
measured
、密度ρ、孔隙度泥质含量sh、砂质含量sand、含水饱和度sw；获取岩石砂质、泥质组分以及各组分所占百分比；
[0007]2)获得深度上逐点的砂岩孔隙纵横比α
s
和泥岩孔隙纵横比α
c
，基于Xu
‑
White模型的致密砂岩横波速度预测方法中泥岩孔隙纵横比的计算，在岩石物理基础上，设立门限值，储层段沿着深度的方向，采用和测井曲线相同的采样率逐点取值，使得每一点的泥岩孔隙纵横比均在门限范围0.01
‑
0.08内变化，变化间隔为0.001，所选取的每一个泥岩孔隙纵横比参数值均参与计算；
[0008]3)利用Xu
‑
White模型得到干岩石的体变模量K
dry
和切变模量μ
dry
；
[0009]4)利用Gassmann方程得到饱和岩石体变模量K
sat
和切变模量μ
sat
；
[0010]5)利用纵波、横波速度岩石物理计算公式得到预测的纵波速度Vp...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于Xu
‑
White模型的致密砂岩横波速度预测方法，其特征在于，包含以下步骤：1)采集数据：测井数据中获取实测纵波速度Vp
measured
、横波速度Vs
measured
、密度ρ、孔隙度泥质含量sh、砂质含量sand、含水饱和度sw；获取岩石砂质、泥质组分以及各组分所占百分比；2)获得深度上逐点的砂岩孔隙纵横比α
s
和泥岩孔隙纵横比α
c
，基于Xu
‑
White模型的致密砂岩横波速度预测方法中泥岩孔隙纵横比的计算，在岩石物理基础上，设立门限值，储层段沿着深度的方向，采用和测井曲线相同的采样率逐点取值，使得每一点的泥岩孔隙纵横比均在门限范围0.01
‑
0.08内变化，变化间隔为0.001，所选取的每一个泥岩孔隙纵横比参数值均参与计算；3)利用Xu
‑
White模型得到干岩石的体变模量K
dry
和切变模量μ
dry
；4)利用Gassmann方程得到饱和岩石体变模量K
sat
和切变模量μ
sat
；5)利用纵波、横波速度岩石物理计算公式得到预测的纵波速度Vp
predicted
、横波速度Vs
predicted
，使预测横波速度与实测横波速度误差最小，得到深度上每个采样点对应的泥岩孔隙纵横比的值；6)拟合泥质含量与泥岩孔隙纵横比的非线性关系式，作为深度上逐点计算泥岩孔隙纵横比的方法，拟合的用泥质含量曲线计算泥岩孔隙纵横比的公式如下：α
c
＝0.006e
0.0863Vsh
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中，α
c
为泥岩孔隙纵横比，V
sh
为泥质含量，e为自然常数2.7182；7)将获取的随深度变化的泥岩孔隙纵横比，重新带回Xu
‑
White模型并结合Gassmann方程完成最终的横波速度预测。2.根据权利要求1所述的基于Xu
‑
White模型的致密砂岩横波速度预测方法，其特征在于，所述步骤2)中砂岩孔隙纵横比α
s
是通过公式(2)得到的，通过孔隙度测井曲线计算出储层段随深度变化的砂岩孔隙纵横比：式中，α
s
为砂岩孔隙纵横比，是孔隙度，e为自然常数2.7182。3.根据权利要求1所述的基于Xu
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White模型的致密砂岩横波速度预测方法，其特征在于，所述步骤3)中Xu
‑
White模型中干岩石体变模量K
dry
和切变模量μ
dry
是通过以下过程得到的：的：式中，K
dry
、μ
dry
分别为干岩石的体变模量和切变模量，为孔隙度，K
m
、μ
m
分别为组成岩石的固体矿物的体变模量和切变模量，p和q为系数。4.根据权利要求1所述的基于Xu
‑
White模型的致密砂岩横波速度预测方法，其特征在于，所述步骤4)中Gassmann方程计算的混合岩石体变模量K
sat
和切变模量μ
sat
是通过以下过程得到的：
μ
sat
＝μ
dry
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)式中，K
sat
是饱和岩石体变模量，K
dry...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浩璠，马劲风，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：