[發明專利]非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層產能預測方法

在審

• 申請號: 201410285705.2
• 申請日: 2014-06-24
• 公開（公告）號: CN104047598A
• 公開（公告）日: 2014-09-17
• 發明（設計）人: 賀洪舉;齊寶權;胡振平;張樹東;周政英;屈玲;趙中明;姜艷玲
• 申請（專利權）人: 中國石油集團川慶鉆探工程有限公司
• 主分類號: E21B49/00
• 分類號: E21B49/00
• 代理公司: 成都天嘉專利事務所(普通合伙) 51211
• 代理人: 毛光軍

1.一種非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層產能預測方法，其特征在于：通過儲層參數處理，對儲層進行分類，按分類儲層進行儲層厚度統計；再確定與產能相關的關鍵參數：基質孔隙度、斯通利波能量衰減、面洞率和儲層厚度；根據確定的關鍵參數，計算得出儲層品質綜合評價指數RQ，并根據儲層品質綜合評價指數RQ建立產能預測模型，根據建立的產能預測模型對非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層進行產能預測。

2.根據權利要求1所述的非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層產能預測方法，其特征在于：具體包括如下步驟：

a、采用最優化算法計算基質孔隙度；

b、通過陣列聲波能量歸一化處理、井眼校正之后的能量損失，計算斯通利波能量衰減；

c、通過電成像圖像處理，計算面洞率參數；

d、按分類儲層進行儲層厚度統計；

e、確定與產能密切相關的關鍵參數；

f、根據確定的關鍵參數，計算儲層品質綜合評價指數RQ；

g、根據計算得到的儲層品質綜合評價指數RQ建立產能預測模型，根據產能預測模型對非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層進行產能預測。

3.根據權利要求1所述的非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層產能預測方法，其特征在于：所述步驟a具體包括如下過程：

a1、通過最優化算法計算硅質含量，計算巖性剖面，消除硅質的影響，再根據巖性剖面計算聲波和中子及密度加權平均孔隙度；

a2、按孔隙度Ф≥7%為Ⅰ類，7%>孔隙度Ф≥4%為Ⅱ類，2%≤孔隙度Ф<4%為Ⅲ類對儲層厚度和孔隙度進行分類。

4.根據權利要求2或3所述的非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層產能預測方法，其特征在于：所述步驟b具體包括如下過程：

b1、首先進行聲波能量值的歸一化：將該井斯通利波能量做直方圖統計分析，選取最大值作為斯通利波能量的基值，將目的層段的斯通利波能量值分別除以基值，將得到的數值作為歸一化后的斯通利波能量值，將斯通利波能量值統一到0～1；

b2、通過能量值的歸一化處理，再作井眼校正，消除非儲層因素的影響；

b3、定量計算斯通利波能量衰減：

AST=（1-AMPST/AMPSTM）*100%-（1-AMPST/AMPSTM）*100%*VSH

其中：

AST為作歸一化和巖性校正的斯通利波能量衰減；

AMPST為斯通利波能量；

AMPSTM為致密層斯通利波能量（設為可變參數，隱含值1000）；

VSH為泥質含量，為小數；

b4、根據定量計算得到的斯通利波能量衰減，再計算出歸一化和井眼校正后的斯通利波能量衰減：

ASTC?=?477.26×(CAL-BIT)^0.1714

其中：

ASTC為作井眼校正后的斯通利波能量衰減；

CAL為井徑；

BIT為鉆頭尺寸。

5.根據權利要求4所述的非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層產能預測方法，其特征在于：所述步驟c具體包括如下過程：

c1、采用K均值聚類和跟蹤蟲技術進行電成像圖像處理；

c2、利用跟蹤蟲基數，對溶蝕孔洞邊沿特征做自動檢測；

c3、在圖像標識出真實的溶蝕孔洞邊沿特征；

c4、計算溶蝕孔洞特征邊沿內的面積，完成面洞率參數計算。

6.根據權利要求2、3或5所述的非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層產能預測方法，其特征在于：所述步驟d具體包括如下過程：按孔隙度Ф≥7%為Ⅰ類，7%>孔隙度Ф≥4%為Ⅱ類，2%≤孔隙度Ф<4%為Ⅲ類進行儲層厚度統計。

7.根據權利要求6所述的非均質古巖溶碳酸鹽巖儲層產能預測方法，其特征在于：所述步驟e具體包括如下過程：采用主成分分析方法，確定基質孔隙度、斯通利波能量衰減、面洞率和儲層厚度是產能的主控因素。