CN102455272A - 确定流体密度及确定固体骨架密度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了用于确定储层内的流体密度、固体骨架密度以及确定三维区域的流体密度、固体骨架密度的方法。其中，用于确定储层内的流体密度的方法包括：采集针对所述储层的测井数据；从针对所述储层的测井数据中获取所述储层内的n个样点中的每个样点处的储层密度数据ρ_i及孔隙度数据

，其中i＝1，2，…，n；利用公式确定所述储层内的流体密度ρ_f。本发明提供的方法，能够利用测井得到的储层密度数据及孔隙度数据确定出储层内的流体密度、固体骨架密度，并可结合三维地震数据体，使用非线性反演方法推广到整个三维数据空间，根据反演得到的三维空间上的数据可用于储层预测、气水识别和油气藏描述等工作中。

Description

确定流体密度及确定固体骨架密度的方法

技术领域

本发明涉及地震勘探领域，尤其涉及针对油气储层确定流体密度的方法以及确定固体骨架密度的方法。

背景技术

当前，随着岩性油气藏勘探技术的发展，许多地质地球物理工作者都在寻找探索能够用来直接检测地下油气储层的方法手段，从而减少油气勘探的风险，大大提高油气勘探的成功率。流体密度是一个地震勘探中可以用来直接寻找油气的关键性参数，它是反映流体性质的最直接证据。

在实际的地层中，特别是具有经济意义的储层中，大部分岩石含有孔隙，孔隙中又含有流体。储层的流体密度是储层孔隙中所含各种流体物质的密度综合效应。一般情况下岩石孔隙中的纯气体密度小于0.2g/cm³，而水的密度约为1g/cm³。流体密度从富含气层变化到水层，幅值变化非常明显。因此，确定储层的流体密度及岩石固体骨架密度，对含油气储层的定性及定量分析非常有用，而现有技术中并没有一种能够较快确定储层的流体密度及岩石固体骨架密度的有效方法。

发明内容

本发明提供了用于确定储层内的流体密度、固体骨架密度的方法以及确定三维区域的流体密度、固体骨架密度的方法。

本发明提供的用于确定储层的流体密度的方法，该方法包括：采集针对所述储层的测井数据；从针对所述储层的测井数据中获取所述储层内的n个样点中的每个样点处的储层密度数据ρ_i及孔隙度数据，其中i＝1，2，…，n；利用以下公式确定所述储层的流体密度ρ_f：

其中， $\stackrel{\_}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i}{n},$

本发明还提供了一种用于确定储层的固体骨架密度的方法，该方法包括采集针对所述储层的测井数据；从针对所述储层的测井数据中获取所述储层内的n个样点中的每个样点处的储层密度数据ρ_i及孔隙度数据

，其中i＝1，2，…，n；利用以下公式确定所述储层的固体骨架密度ρ_s：

其中， $\stackrel{\_}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i}{n},$

本发明又提供了一种用于确定三维区域的流体密度的方法，该方法包括：在三维区域中的一地点处测井；采用本发明提供的所述用于确定储层内的流体密度的方法来确定测井处的多个储层内的流体密度；对所述三维区域进行三维地震勘探；根据三维地震勘探结果来建立针对所述三维区域的三维地震数据体；根据所确定的测井处的每个储层内的流体密度，结合所建立的三维地震数据体，使用非线性反演方法来确定该三维区域的流体密度。

本发明还提供了一种用于确定三维区域的固体骨架密度的方法，该方法包括：在三维区域中的一地点处测井；采用本发明提供的用于确定储层内的固体骨架密度的方法来确定测井处的多个储层内的固体骨架密度；对所述三维区域进行三维地震勘探；根据三维地震勘探结果来建立针对所述三维区域的三维地震数据体；根据所确定的测井处的每个储层内的固体骨架密度，结合所建立的三维地震数据体，使用非线性反演方法来确定该三维区域的固体骨架密度。

本发明提供的用于确定储层的流体密度的方法和确定储层的固体骨架密度的方法，由于可以从测井数据中得到储层密度数据和岩石孔隙度数据，继而根据储层的流体密度、固体骨架密度以及储层密度和岩石孔隙度的关系，求得储层的流体密度及固体骨架密度。本发明提供的用于确定三维区域的流体密度或固体骨架密度的方法，首先采用了本发明提供的用于确定储层的流体密度或固体骨架密度的方法来计算出多个储层的流体密度或固体骨架密度，继而结合三维地震数据体利用非线性反演方法得到区域内的整个三维体上的流体密度或固体骨架密度，从而为储层预测、气水识别和油气藏描述等工作提供数据支持。

附图说明

图1是本发明提供的用于确定储层内的流体密度(或固体骨架密度)的方法的流程图；

图2是本发明提供的用于确定三维区域的流体密度(或固体骨架密度)的方法的流程图；以及

图3是在使用概率神经网络反演方法时测井信息与地震属性的对应关系示意图。

具体实施方式

以下，首先结合双相介质理论对本发明的原理进行阐述。

根据双相介质理论，油气储层的密度取决于储层内的岩石固体骨架密度和储层内的岩石孔隙中的流体密度。设储层密度为ρ，则

式中ρ_s为储层内的固体骨架密度，ρ_f为储层岩石孔隙中的流体密度，

为孔隙度。

设在一段储层内岩石骨架密度和流体密度不变，则对于该段储层的n个样点，有：

(2)

M

如果储层密度ρ和孔隙度

为已知，当n＞2时，式(2)可看作一个超定方程组。利用最小二乘法可求得：

其中：

$\stackrel{\_}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i}{n}$

相应亦可求得储层内的固体骨架密度ρ_s：

其中：

$\stackrel{\_}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i}{n}$

由以上分析，如图1所示，本发明提供的一种用于确定储层内的流体密度的方法包括以下步骤：采集针对所述储层的测井数据；从针对所述储层的测井数据中获取所述储层内的n个样点中的每个样点处的储层密度数据ρ_i及孔隙度数据，其中i＝1，2，…，n；利用上述公式(3)确定所述储层内的流体密度ρ_f。

类似地，如图1所示，本发明提供的用于确定储层的固体骨架密度的方法包括：采集针对所述储层的测井数据；从针对所述储层的测井数据中获取所述储层内的n个样点中的每个样点处的储层密度数据ρ_i及孔隙度数据

其中i＝1，2，…，n；利用上述公式(4)确定所述储层的固体骨架密度。

以上提供了计算储层内的流体密度和固体骨架密度的方法，上述方法可以计算任一储层内的流体密度和固体骨架密度。而从以上关于储层的流体密度和固体骨架密度的理论推导中可以看出，在储层内的岩石固体骨架密度和流体密度不变的条件下，上述公式计算得到的结果的准确性较高。可以理解的是，储层的厚度越小，储层内的岩石固体骨架密度和流体密度越近似于保持不变，但是选取采样点会存在困难；而储层的厚度越大，容易选取多个采样点，因此，选取合适厚度的储层能够使得计算精确程度较高，并且容易选取采样点。合适的储层的厚度可以采用经验值或者其他优化方法来得到。通常情况下，优选地，所述储层的厚度为0.1～20米。所述储层内选取的n个样点(纵向分布)之间的间隔可以相同也可以不同，优选为相同，并且n的取值范围优选为2～200。

测井方法是许多应用地球物理方法(包括重、磁、电、震、测井)中的一种，是利用岩层的电化学特性、导电特性、声学特性、放射性等地球物理特性测量地球物理参数的方法。目前测井方法主要应用于石油的勘探与开发，煤田的勘探等，本发明提供的方法中的测井数据可以通过各种测井方法来采集或计算得到。从采集得到的测井数据中获取储层密度数据和孔隙度数据的方法如本领域技术人员所公知，在大部分有关测井解释的教科书中均有涉及，业内亦有很多相关商业软件。

如图2所示，本发明还提供了一种用于确定三维区域的流体密度的方法，该方法包括：在三维区域中的一地点处测井；采用本发明提供的用于确定储层内的流体密度的方法来确定测井处的多个储层内的流体密度；对所述三维区域进行三维地震勘探；根据三维地震勘探结果来建立针对所述三维区域的三维地震数据体；根据所确定的测井处的每个储层内的流体密度，结合所建立的三维地震数据体，使用非线性反演方法来确定三维区域的流体密度。这样，通过本发明提供的以上方法，便可以得到整个目标三维区域三维空间上的流体密度。

同样地，利用类似的方法，可结合三维地震数据体，使用非线性反演方法推广到整个三维数据空间，获取三维空间上的固体骨架密度结果。如图2所示，本发明提供的一种用于确定三维区域的固体骨架密度的方法包括：在三维区域中的一地点处测井；采用本发明提供的用于确定储层内的固体骨架密度的方法来确定测井处的多个储层内的固体骨架密度；对所述三维区域进行三维地震勘探以建立针对所述三维区域的三维地震数据体；根据所确定的测井处的每个储层内的固体骨架密度，结合所建立的三维地震数据体，使用非线性反演方法来确定三维区域的固体骨架密度。

其中，对所述三维区域进行三维地震勘探以及根据三维地震勘探结果来建立针对所述三维区域的三维地震数据体的具体方法步骤如本领域技术人员所公知，是目前地震勘探的常规方法。由于三维地震勘探获得信息量丰富，地震剖面分辨率高，地下的古河流、古湖泊、古高山、古喀斯特地貌、断层等均可直接或间接反映出来。根据所确定的测井处的流体密度或骨架密度数据，结合三维地震勘探建立的三维地震数据体进行反演，能够得到三维区域内的整个三维空间上的数据。

所述非线性反演方法可以采用多种方式实现，优选为采用概率神经网络方法。概率神经网络方法目前已经广泛用于机器学习、人工智能、自动控制等众多领域。对于储层的流体密度和固体骨架密度这些参数而言，因为它本身与地震波形之间关系的物理机制比较复杂，涉及到的地球物理参数相对较多，使用常规的地球物理反演方法，利用地震道数据来反演储层流体密度十分不易。基于概率神经网络的储层流体密度反演很好地解决了这个问题。作为一种非线性反演方法，它并不需要直接使用反演数据与反演结果之间所存在的物理推导，具有很强的反演适用性。同时，概率神经网络反演方法具有高度的容错性，在网络学习的过程中，即使出现某一井旁地震道数据或某个网络连接有缺陷，它仍然可以通过联想得到全部或大部分信息。因此，利用概率神经网络建立起来的地震属性(例如振幅、频率、相位等)和测井信息(例如流体密度、固体骨架密度等)之间的映射关系可靠性很高。采用概率神经网络方法进行流体密度参数反演的核心是建立一种测井信息(例如由测井数据确定得到的测井处的流体密度或者固体骨架密度)与地震数据及由地震数据衍生的地震属性(例如振幅、频率、相位等)之间的非线性关系，然后根据这种关系反演得到测井处之外的三维区域的流体密度数据。如图3所示，地震属性A、B、C分别表示地震道或由地震道衍生的振幅、频率、相位等相关属性，通过概率神经网络训练，建立不同属性上的属性点w1、w2、w3与测井信息上的对应点P之间的非线性映射关系。计算井点以外的各道地震数据相应地震属性，将概率神经网络训练得到非线性映射关系推广应用到整个三维地震数据体，从而反演得到所需的流体密度(或固体骨架密度)参数数据体，即得到三维空间上的流体密度(或固体骨架密度)数据。

本发明提供的上述方法，能够简单有效地获取储层及三维区域的流体密度或固体骨架密度。流体密度是反映流体性质的最直接的证据，在采用本发明提供的确定流体密度的方法之后，便可以根据确定出的流体密度来确定富含油气的储层。例如，对于某些储层，流体密度ρ_f在0.2g/cm3至0.5g/cm3范围内一般可以判断为是较好的气层，ρ_f在0.8g/cm3至1.0g/cm3范围内一般可以判断为是水层。本发明提供的确定流体密度及骨架密度的方法，开阔了地震勘探中直接寻找油气的思路，为储层预测、气水识别和油气藏描述等工作提供了重要的数据支持。

Claims (10)

1.一种用于确定储层内的流体密度的方法，该方法包括：

采集针对所述储层的测井数据；

从针对所述储层的测井数据中获取所述储层内的n个样点中的每个样点处的储层密度数据ρ_i及孔隙度数据

，其中i＝1，2，…，n；利用以下公式确定所述储层内的流体密度ρ_f：

其中， $\stackrel{\_}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i}{n},$

2.根据权利要求1所述的用于确定储层内的流体密度的方法，其中，测井数据是利用密度测井方法、声波测井方法、中子测井方法中的至少一者采集得到的。

3.根据权利要求1所述的用于确定储层内的流体密度的方法，其中，所述n个样点之间的间隔相同，并且n的取值范围为2～200。

4.一种用于确定储层内的固体骨架密度的方法，该方法包括：

采集针对所述储层的测井数据；

从针对所述储层的测井数据中获取所述储层内的n个样点中的每个样点处的储层密度数据ρ_i及孔隙度数据，其中i＝1……n；利用以下公式确定所述储层的固体骨架密度ρ_s：

其中， $\stackrel{\_}{\mathrm{\ρ}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i}{n},$

5.根据权利要求4所述的用于确定储层内的固体骨架密度的方法，其中，测井数据是利用密度测井方法、声波测井方法、中子测井方法中的至少一者采集得到的。

6.根据权利要求4所述的用于确定储层内的固体骨架密度的方法，其中，所述n个样点之间的间隔相同，并且n的取值范围为2～200。

7.一种用于确定三维区域的流体密度的方法，该方法包括：

在三维区域中的一地点处测井；

采用根据权利要求1-3中任一权利要求所述的用于确定储层内的流体密度的方法来确定测井处的多个储层内的流体密度；

对所述三维区域进行三维地震勘探；

根据三维地震勘探结果来建立针对所述三维区域的三维地震数据体；

根据所确定的测井处的每个储层内的流体密度，结合所建立的三维地震数据体，使用非线性反演方法来确定该三维区域的流体密度。

8.根据权利要求7所述的用于确定三维区域的流体密度的方法，其中所述非线性反演方法为概率神经网络方法。

9.一种用于确定三维区域的固体骨架密度的方法，该方法包括：

在三维区域中的一地点处测井；

采用根据权利要求4-6中任一权利要求所述的用于确定储层内的固体骨架密度的方法来确定测井处的多个储层内的固体骨架密度；

对所述区域进行三维地震勘探；

根据三维地震勘探结果来建立针对所述三维区域的三维地震数据体；

根据所确定的测井处的每个储层内的固体骨架密度，结合所建立的三维地震数据体，使用非线性反演方法来确定该三维区域的固体骨架密度。

10.根据权利要求9所述的用于确定三维区域的固体骨架密度的方法，其中所述非线性反演方法为概率神经网络方法。

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