[發明專利]一種基于多信息融合的儲層喉道-孔隙模型構建方法在審
| 申請號: | 202210988973.5 | 申請日: | 2022-08-17 |
| 公開(公告)號: | CN115329433A | 公開(公告)日: | 2022-11-11 |
| 發明(設計)人: | 祝海華;張秋霞;易勤凡;朱光儀;梁興;王高成;杜建平;王建君;芮昀;史樹有;張磊 | 申請(專利權)人: | 西南石油大學;中國石油天然氣股份有限公司浙江油田分公司 |
| 主分類號: | G06F30/13 | 分類號: | G06F30/13;G06F30/20;G06K9/62;G06F17/18;G06F113/08 |
| 代理公司: | 成都東恒知盛知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51304 | 代理人: | 李英 |
| 地址: | 610000 四*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 信息 融合 喉道 孔隙 模型 構建 方法 | ||
本發明涉及石油開采技術領域,具體地說,涉及一種基于多信息融合的儲層喉道?孔隙模型構建方法,其包括以下步驟:步驟1:獲取不同成因類型孔隙的二維特征參數;步驟2:獲取不同級別喉道控制的孔隙體積、孔徑分布參數;步驟3:建立矩陣方程計算不同級別喉道連通孔隙的成因、孔徑、體積參數;步驟4:構建喉道?孔隙多信息模型。本發明能較佳地獲取不同類型孔隙的特征參數。
技術領域
本發明涉及石油開采技術領域,具體地說,涉及一種基于多信息融合的儲層喉道-孔隙模型構建方法。
背景技術
隨著非常規油氣勘探開發的深入,碎屑巖儲層的研究重點逐漸轉移到低孔滲、致密砂巖。相比于常規儲層,致密砂巖原生孔隙度由于強烈壓實和膠結作用而大量損失,次生孔隙以及各類微孔成為重要的儲集空間,甚至超過原生孔,孔隙結構復雜。
長期以來對致密砂巖、頁巖孔隙表征具有如下特點:1、表征重點集中與孔隙和喉道形態、大小表征;2、表征手段包括半定量(巖石薄片、掃描電鏡)和定量(高壓壓汞、核磁共振、CT、氮氣吸附等);3、不同表征手段往往都基于單一孔喉模型來計算孔隙、喉道的相關參數;4、不同技術手段之間缺乏有效融合。
目前,現有技術往往是基于單一孔隙喉道模型,對測試數據進行轉換計算,獲取孔隙喉道的某一方面特征,但近年來研究顯示儲層孔隙往往存在不同的孔喉模型;不同測試技術之間缺乏有效融合,薄片電鏡獲取的是孔隙二維信息,核磁獲取的是孔隙半徑分布,高壓壓汞獲取的是喉道大小及所連通孔隙體積的分布。不同類型數據之間缺乏融合。
發明內容
本發明的內容是提供一種基于多信息融合的儲層喉道-孔隙模型構建方法,將不同類型測試手段獲取的孔隙、喉道信息進行有效融合,最終構建出包含孔隙、喉道各類特征參數的多信息孔隙模型。
根據本發明的一種基于多信息融合的儲層喉道-孔隙模型構建方法,其包括以下步驟:
步驟1:獲取不同成因類型孔隙的二維特征參數;
步驟2:獲取不同級別喉道控制的孔隙體積、孔徑分布參數;
步驟3:建立矩陣方程計算不同級別喉道連通孔隙的成因、孔徑、體積參數;
步驟4:構建喉道-孔隙多信息模型。
作為優選,步驟1中,具體步驟如下:
1.1)開展鑄體薄片、掃描電鏡分析,獲取二維孔隙圖像;
1.2)利用Image J軟件對圖像進行孔隙提取和表征,獲取不同成因類型孔隙的二維關鍵特征參數,包括孔徑、圓度、伸長率和面孔率;
1.3)根據獲取的不同成因類型孔隙面孔率,計算不同孔隙對孔隙度的貢獻。
作為優選,步驟2中,具體步驟如下:
2.1)選取代表性樣品開展飽和水狀態下的核磁共振分析,獲取全孔隙半徑的分布;
2.2)開展不同離心條件實驗,設置依次遞增的離心速度條件,開展多次離心實驗;每次離心實驗之后,將離心速度轉換為喉道半徑,并開展核磁共振,獲取不同半徑喉道所控制孔隙的孔隙體積及孔徑分布。
作為優選,步驟3中,具體步驟如下:
3.1)設將孔隙滲流級別劃分為3級,根據不同離心T2曲線變化,可獲得不同滲流級別的可動孔隙體積和孔徑分布;
3.2)綜合利用薄片、電鏡以及CT掃描孔隙識別獲取不同成因類型孔隙體積和孔徑分布;不同成因類型孔隙體積包括粒間孔隙、溶蝕孔隙和微孔隙體積;
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