[發明專利]一種快速確定辮流帶及內部微相組合關系的方法

有效

• 申請號: 202010594246.1
• 申請日: 2020-06-28
• 公開（公告）號: CN111679341B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 李曉慧;蘇玉亮;王文東;徐紀龍;陳子強
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G01V11/00
• 分類號: G01V11/00
• 代理公司: 青島錦佳專利代理事務所(普通合伙) 37283
• 代理人: 邵朋程

本發明公開一種快速確定辮流帶及內部微相組合關系的方法，該方法一是通過野外露頭資料對水道及心灘等微相在垂直剖面上的巖性、成分、粒度、韻律性等進行描述，應用Google Earth軟件描述不同微相在平面上的形態、規模及組合關系，體現了將今論古的地質思維理念，為精確識別辮流帶內微相奠定基礎；二是利用可靠的取心井資料，作為神經網絡分析的輸入數據，對與沉積微相相關的測井參數進行定量分析，提高了定量標準的準確度；三是利用充填顏色及曲線形態的平面分布特征，快速實現了大面積工區辮流帶及內部微相的刻畫。本發明將現代沉積、野外露頭的結果用于指導心灘壩的形態刻畫，具有準確、快速、實用等優點，可為同類型致密低滲氣田的有效開發提供指導。

技術領域

本發明涉及油藏描述領域，具體地說是涉及一種快速確定辮流帶及內部微相組合關系的方法。

背景技術

辮狀河流相普遍具有遷移速率快、砂體范連通、含氣儲層分布不均等特性，導致定量描述困難，精細刻畫辮狀水道和心灘壩形態及規模成為辮狀河構型研究的一個重點。雖然現在已形成了“層次分析”、“模式擬合”和“多維互動”砂體解剖思路，但仍然處于定性到半定量模式探索階段，還沒有具有普遍意義的辮狀水道和心灘壩規模定量求取方法。

辮狀河沉積類型多樣、儲層結構復雜、受控因素眾多，尚未形成統一的、適應不同氣藏類型的微相識別方法，無法有效指導礦場試驗及開發。目前，有些手段是采用對單井進行沉積微相解釋，工作較為繁瑣。

發明內容

基于上述技術問題，本發明提出一種快速確定辮流帶及內部微相組合關系的方法，該方法以平面為研究單元，避免了對單井進行沉積微相解釋的繁瑣工作，可快速實現大面積工區的沉積微相刻畫，為心灘壩砂體平面分布位置的精確確定提供了一種切實可行的操作方法。

本發明所采用的技術解決方案是：

一種快速確定辮流帶及內部微相組合關系的方法，包括以下步驟：

(1)對研究區單井的小層內進行垂向期次劃分，通過點、線、面的地層劃分與對比，使單期次地層格架實現區域內閉合；

其中小層指低于段的地層單位，其巖性、成分、生物組合具有相同特征，可由多個沉積旋回構成；單期次地層指最小的巖石地層單位，垂向上由單一沉積旋回構成；

建立精度達到Miall儲層構型理論研究的4級構型界面，然后將時間單元等時的單期砂體作為研究對象；

(2)建立不同沉積微相的測井相與巖心相對應關系，確定出與沉積微相最相關的測井參數，即GR曲線的數值及形態與沉積微相最為相關；

以單期次地層為單位，根據取心井段的測井曲線形態及巖心資料開展沉積微相人工解釋，識別出泛濫平原、心灘、水道充填三種微相類型；

(3)利用神經網絡分析技術，通過觀測取心井不同微相的自然伽馬GR特征，建立各類微相識別的GR定量標準；

首先建立神經網絡分析的特征向量，樣本來源于取心井的巖心相與測井相人工解釋，每個微相段對應的測井曲線段的特征參數構成了一個特征向量，特征向量由測井參數GR、AC、LLD組成，是神經網絡進行訓練處理的輸入數據；然后對特征向量進行聚類分析，建立神經網絡模型，獲得各類微相的測井參數識別范圍，識別出心灘、辮狀水道及泛濫平原的7種GR典型曲線形態及定量標準；

利用GR值的大小對GR典型曲線進行顏色充填，近紅色表示心灘，30GR50；近黃色表示辮狀水道，50GR80；近綠色表示水道泥質充填或泛濫平原，GR80；

(4)利用現代沉積、野外露頭考察資料，分析水道對心灘形態的控制作用；