[發(fā)明專利]一種用于油田含油氣性的量化評(píng)價(jià)方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610648608.4
• 申請(qǐng)日: 2016-08-10
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106803207A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-06-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱兆群;林承焰;董春梅;張憲國(guó);栗寶鵑;謝晶晶;魏肅東
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)石油大學(xué)（華東）
• 主分類號(hào): G06Q50/02
• 分類號(hào): G06Q50/02
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及油氣田勘探開(kāi)發(fā)技術(shù)，尤其涉及一種用于油田含油氣性的量化評(píng)價(jià)方法和裝置。

背景技術(shù)

含油氣性評(píng)價(jià)是油氣地質(zhì)研究的重要內(nèi)容，其通過(guò)有效量化表征含油氣性可以直觀反映油氣分布狀況，深化油氣成藏認(rèn)識(shí)，方便指導(dǎo)決策部署，在油氣勘探中越來(lái)越受到重視。目前針對(duì)含油氣性評(píng)價(jià)及油氣分布表征已開(kāi)展大量相關(guān)研究，但仍存在一些問(wèn)題和不足；采用的評(píng)價(jià)方法多是基于地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)概率法、多元回歸法等并主要依靠專家經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)和打分，往往主觀性較強(qiáng)，缺乏與實(shí)際勘探資料的結(jié)合，評(píng)價(jià)模型較為簡(jiǎn)單，可靠及實(shí)用性較差。因此，迫切的需要提供一種能夠滿足精細(xì)勘探的需求，可靠性和實(shí)用性較強(qiáng)的油田含油氣性評(píng)價(jià)方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供一種用于油田含油氣性的量化評(píng)價(jià)方法和裝置，旨在滿足精細(xì)勘探的需求，提高油田含油氣性評(píng)價(jià)的可靠性和實(shí)用性。

一方面，本發(fā)明提供一種用于油田含油氣性的量化評(píng)價(jià)方法，所述方法包括：

確定所述油田的油源條件、運(yùn)聚條件、儲(chǔ)層條件、圈閉條件、保存條件和配套條件；

根據(jù)所述油田的油源條件、運(yùn)聚條件、儲(chǔ)層條件、圈閉條件、保存條件和配套條件，確定所述油田的埋藏深度、孔隙度、相對(duì)物性、滲透率、頂部隔層厚度和斷層泥比率SGR指數(shù)；

根據(jù)含油氣概率回歸模型確定所述油田的含油氣概率P，其中，所述含油氣概率回歸模型為：

式中，x₁為所述油田的埋藏深度，x₂為所述油田的孔隙度，x₃為所述油田的滲透率，x₄為所述油田的相對(duì)物性，x₅為所述油田的頂部隔層厚度，x₆為所述油田的斷層泥比率SGR指數(shù)。

可選的，所述確定所述油田的油源條件、運(yùn)聚條件、儲(chǔ)層條件、圈閉條件、保存條件和配套條件，包括：

采用地震勘探法獲取所述油田的整體地質(zhì)構(gòu)造；

根據(jù)所述整體地質(zhì)構(gòu)造，確定所述油田的油源條件、運(yùn)聚條件、儲(chǔ)層條件、圈閉條件、保存條件和配套條件。

可選的，所述根據(jù)所述油田的油源條件、運(yùn)聚條件、儲(chǔ)層條件、圈閉條件、保存條件和配套條件，確定所述油田的埋藏深度、孔隙度、相對(duì)物性、滲透率、頂部隔層厚度和斷層泥比率SGR指數(shù)，包括：

根據(jù)所述油田的油源條件、運(yùn)聚條件、儲(chǔ)層條件、圈閉條件、保存條件和配套條件，確定所述油田的捕獲油氣能力、儲(chǔ)集油氣能力和保存油氣能力；

根據(jù)所述捕獲油氣能力、所述儲(chǔ)集油氣能力和所述保存油氣能力，選取所述油田的埋藏深度、孔隙度、相對(duì)物性、滲透率、頂部隔層厚度和斷層泥比率SGR指數(shù)作為所述油田含油氣性的量化評(píng)價(jià)因素；

根據(jù)地震勘探法獲取的所述油田的整體地質(zhì)構(gòu)造，確定所述油田的埋藏深度、孔隙度、相對(duì)物性、滲透率、頂部隔層厚度和斷層泥比率SGR指數(shù)的具體數(shù)值。

可選的，所述根據(jù)含油氣概率回歸模型確定所述油田的含油氣概率P，包括：

根據(jù)Logistic回歸模型將是否含油氣的分類變量轉(zhuǎn)換為發(fā)生概率問(wèn)題，并借助logit變換和最大似然估計(jì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)概率與自變量之間關(guān)系的非線性擬合回歸，得到含油氣概率回歸模型，其中，含油氣概率回歸模型為：

將所述油田的埋藏深度、孔隙度、相對(duì)物性、滲透率、頂部隔層厚度和斷層泥比率SGR指數(shù)的具體數(shù)值帶入所述含油氣概率回歸模型，得到所述油田的含油氣概率P。

可選的，所述根據(jù)Logistic回歸模型將是否含油氣的分類變量轉(zhuǎn)換為發(fā)生概率問(wèn)題，并借助logit變換和最大似然估計(jì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)概率與自變量之間關(guān)系的非線性擬合回歸，得到含油氣概率回歸模型，包括：

將事件發(fā)生記為1，不發(fā)生記為0，事件發(fā)生條件概率為p，不發(fā)生概率為1-p，對(duì)P進(jìn)行l(wèi)ogit變換，得到回歸方程：

其中，x₁,x₂,…,x_m為影響因變量Y的m個(gè)自變量，β₀，β₁，β₂，…，β_m為待估計(jì)邏輯回歸系數(shù)，β₀為常數(shù)項(xiàng)；

根據(jù)已知樣本構(gòu)造其聯(lián)合發(fā)生概率的似然函數(shù)采用最大概率原則通過(guò)數(shù)學(xué)迭代運(yùn)算選擇能使似然函數(shù)達(dá)到最大的參數(shù)估計(jì)值確定各個(gè)待估計(jì)邏輯回歸系數(shù)；

根據(jù)各個(gè)待估計(jì)邏輯回歸系數(shù)和所述回歸方程，得到所述含油氣概率回歸模型。