【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及油气田开发，具体涉及一种基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法。
技术介绍
1、储层的含油气性和产能一直是油气从业者所关心的问题，但由于地下复杂的地质条件和成藏条件的不确定性，目前研究进展较为缓慢，成为了当前亟待解决的难题。鉴于此，很多学者相继提出了不同的解决方法，如，早在1996年，王青等学者就提出了一种根据声波时差和电阻率测井数据，通过相关指数法预测出陕甘宁盆地的油气产能分布，并划分了产能等级区；2000年，毛志强等学者根据渗流力学理论，建立了一种利用常规测井资料在油气层测试之前对产能进行预测的新方法；2004年，谭成仟等学者从达西渗流产量公式出发，建立了油气储层的产能与孔隙度、渗透率和电阻率之间的理论模型，并结合测井理论，采用人工神经网络技术建立了储层产能预测系统；2010年，庞宏等学者利用相控油气作用定量预测了储层的油气分布；2011年，詹泽东等提出利用嵌套bp(back propagation，反向传播)神经网络预测油气产能的方法，最终实现产能等级的划分；2015年，李戈理等学者从油藏条件下的达西定律出发，提出一种基于成像测井和压裂试油的储层评价与产能预测方法，并在长庆油田姬源地区油气开发中进行了有效应用。这些研究使得储层含油气性及产能预测研究取得了重大进展，为油气高效勘探开发提供了支持。
2、在前人研究方法与理论的指导下，储层含油气性尤其是油气产能的预测研究取得了长足进展。但目前对储层油气产能的预测研究主要是针对油气的平面分布、有利区带预测以及油气产能的等级划分等，并没有真正实现油气产能的
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提出一种基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，旨在解决现有的储层含油气性和产能在缺乏足够的地质理论依据情况下进行预测，预测出来的油气产能数据不准确，可信度不高的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提出一种基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，包括如下步骤：
3、s1：通过岩心测定、地球物理测井、压汞分析和试油试井技术获得某一研究区内各个点处的储层孔隙度φ、对应的深度h以及实测油气产能p和孔喉半径r四项数据；
4、s2：根据研究区砂岩储层的实测孔喉半径r和对应的孔隙度φ数据，做出孔喉半径与孔隙度的散点图，并拟合得到孔喉半径r与孔隙度φ的变化公式；
5、s3：根据未测得孔喉半径的孔隙度资料，利用孔喉半径r与孔隙度φ的变化公式，计算出砂岩储层孔隙度φ处的孔喉半径r值；
6、s4：根据砂岩储层的孔喉半径r及其对应的深度h数据，做出研究区砂岩储层孔喉半径r与深度h的散点图；
7、s5：根据r-h散点图，画出散点图的内外包络线，并拟合得到最小孔喉半径rmin和最大孔喉半径rmax随深度h的变化公式；
8、s6：根据储层的孔喉半径r及其对应深度下的最小孔喉半径rmin和最大孔喉半径rmax，结合毛细管力差计算公式，计算出储层的毛细管力差值c；
9、s7：根据油气产能p及其对应的毛细管力差值c数据，做出储层油气产能p与毛细管力差值c的散点图，并拟合得到储层油气产能p与毛细管力差值c的变化公式；
10、s8：根据毛细管力差值c，利用p-c之间的函数关系，计算出c值处的油气产能p，并对比分析计算值与实测值，验证方法的可靠性；
11、s9：根据未测试油气产能处的毛细管力差值c，利用p-c之间的函数关系，确定研究区砂岩储层油气产能。
12、进一步地，所述孔隙度ф包括研究区所有砂岩储层已获得的孔隙度数据；
13、所述深度h是研究区与每一个孔隙度ф、油气产能p以及孔喉半径r相对应的深度数据。
14、进一步地，所述油气产能p是研究区砂岩储层中已测得的油气产能数据，通过试油测试和试井分析的手段获得。
15、进一步地，所述孔喉半径与孔隙度散点图为根据研究区储层实测获得的孔喉半径及其相对应的孔隙度数据而做出的散点图。
16、进一步地，所述步骤s3中，计算砂岩储层孔隙度φ处的孔喉半径r值包括：
17、根据研究区未取得孔喉半径的孔隙度资料，利用实测孔喉半径r及其对应的孔隙度φ的变化公式而计算出的孔喉半径值。
18、进一步地，所述孔喉半径与深度散点图为根据研究区储层孔隙度计算得到的储层孔喉半径及其相对应的深度数据而做出的散点图。
19、进一步地，所述步骤s5包括：
20、a1：根据r-h散点图分布范围，画出储层孔喉半径随埋深变化的内外包络线，其中内包络线对应富集油气储层的最小孔喉半径，外包络线对应富集油气储层的最大孔喉半径；
21、a2：根据包络线，对其进行拟合，得到砂岩储层最小孔喉半径随埋深变化的公式以及砂岩储层最大孔喉半径随深度变化的公式。
22、进一步地，所述步骤s6包括：
23、b1：根据孔喉半径r及其对应的深度，利用最小孔喉半径和最大孔喉半径随深度变化的公式计算出对应深度下的最小孔喉半径rmin和最大孔喉半径rmax；
24、b2：根据砂岩储层的毛细管力差计算公式得到毛细管力差值c，其计算公式为：
25、c＝(rmax-r)/(rmax-rmin ) (1)
26、其中c为毛细管力差值；r为砂岩储层的孔喉半径；rmin为同一埋深下的砂岩储层最小孔喉半径；rmax为同一埋深下的砂岩储层最大孔喉半径。
27、进一步地，所述油气产能p与毛细管力差c的散点图为依据研究区中已获得的油气产能p及其相对应点处的毛细管力差c做出的储层油气产能p与毛细管力差c的散点图。
28、进一步地，所述对比分析计算值与实测值为根据实测油气产能处的毛细管力差值c，利用p-c之间的函数关系，计算c处的油气产能，对比实测值与计算值差异，验证方法的可靠性。
29、相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
30、本专利技术利用研究区砂岩储层物性中的孔隙度ф、相对应的深度h以及实测油气产能p、孔喉半径r四项数据即可确定研究区砂岩储层油气产能大小分布，数据资料容易获得，计算处理过程简便；此外，本专利技术基于地质理论依据进行预测计算，地质依据充分，预测结果更客观、准确，可信度更高，解决了以往储层油气产能定量预测难的问题。
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1.一种基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述孔隙度Ф包括研究区所有砂岩储层已获得的孔隙度数据；
3.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述油气产能P是研究区砂岩储层中已测得的油气产能数据，通过试油测试和试井分析的手段获得。
4.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述孔喉半径与孔隙度散点图为根据研究区储层实测获得的孔喉半径及其相对应的孔隙度数据而做出的散点图。
5.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述步骤S3中，计算砂岩储层孔隙度Φ处的孔喉半径r值包括：
6.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述孔喉半径与深度散点图为根据研究区储层孔隙度计算得到的储层孔喉半径及其相对应的深度数据而做出的散点图。
7.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定
8.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述步骤S6包括：
9.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述油气产能P与毛细管力差C的散点图为依据研究区中已获得的油气产能P及其相对应点处的毛细管力差C做出的储层油气产能P与毛细管力差C的散点图。
10.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述对比分析计算值与实测值为根据实测油气产能处的毛细管力差值C，利用P-C之间的函数关系，计算C处的油气产能，对比实测值与计算值差异，验证方法的可靠性。
...【技术特征摘要】
1.一种基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述孔隙度ф包括研究区所有砂岩储层已获得的孔隙度数据；
3.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述油气产能p是研究区砂岩储层中已测得的油气产能数据，通过试油测试和试井分析的手段获得。
4.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述孔喉半径与孔隙度散点图为根据研究区储层实测获得的孔喉半径及其相对应的孔隙度数据而做出的散点图。
5.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方法，其特征在于，所述步骤s3中，计算砂岩储层孔隙度φ处的孔喉半径r值包括：
6.根据权利要求1所述的基于毛细管力差确定砂岩储层油气产能的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：先伟，郭瑞，徐燕，蒋玉梅，姜冬，冯家元，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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