CN103135135B - 一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法和装置，所述方法包括：获取储层岩石背景信息；根据储层岩石背景信息，计算常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；计算饱水时常胶结疏松砂岩的纵横波速度；根据常胶结疏松砂岩模型，给定孔隙度与饱和度分布范围，计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量和横波速度除以密度，建立剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板；对地震叠前道集进行叠前同步反演；将反演得到的剪切模量和横波速度除以密度投影到建立的剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板上，采用模板映射法计算目标储层的孔隙度与饱和度；判断该目标储层的油气分布情况。本发明提高了有效储层的预测精度。

Description

一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法和装置

技术领域

本发明涉及地球物理勘探中的地震岩石物理模型及地震叠前反演领域，特别涉及一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法和装置。

背景技术

柴达木盆地三湖地区烃源岩主要为第四系湖相暗色泥岩，储集层为滨浅湖相的细砂岩、粉砂岩、泥质粉砂岩，局部发育鲕粒砂岩；盖层则以泥岩、含砂泥岩和砂质泥岩为主。由于压实程度低，颗粒多为点式接触，原生孔隙发育。砂质岩类一般都有高孔(平均孔隙度20～40％)高渗(平均渗透率10×10^-3～1000×10^-3μm²)的特点，因而湖相砂层的频繁出现便构成了第四系生物气理想的储集层。多年的研究表明，三湖地区天然气富集成藏后在纵波地震剖面上表现特征主要为：低速、低频、反射同相轴出现“下拉”等特殊现象，但是地震的异常往往存在多解性，凭此来识别有效气区容易导致预测失利。

近年来，岩石物理的研究进展促进了利用地震资料进行岩石物理分析技术的发展，也促使地震解释由定性描述迈向定量化解释，从而更准确地进行烃类检测或储层预测。描述高孔高渗疏松砂岩的岩石物理模型有未固结砂岩模型、常胶结模型和接触胶结模型。未固结砂岩模型描述了分选变差时，速度和孔隙度关系的变化。分选很好的颗粒为点接触模式，其临界孔隙度Φ_c对于纯砂岩来说为40％，在临界孔隙度处，干的分选很好的端元弹性模量被模拟成一个易于受到围压影响的弹性球充填，其弹性模量可由Herz-Mindlin理论给出。零孔隙度处的弹性模量为矿物的弹性模量，孔隙度在零和临界孔隙度之间的砂岩弹性模量用Hashin-Shtrikman低限进行内插。在埋藏过程中，松散砂会逐步胶结。这个胶结可能是成岩石英、方解石、纳长石、粘土或其他矿物。胶结物充填了颗粒接触缝隙，使岩石在孔隙度基本没有变化的条件下迅速变硬。接触胶结模型描述了高孔隙度时速度—孔隙度特征与胶结体积的关系。常胶结模型描述了特定胶结程度(通常对应于特定深度)的速度—孔隙度特征与分选之间的关系。数学上，这个模型是接触胶结模型和未固结胶结模型的组合。常胶结模型假定在同一深度范围内，孔隙度变化(由于分选的变化)的砂岩都有同样数量的胶结。分选很好的端元孔隙度Φ_b(由于沉积作用，通常某一深度处的Φ_b<Φ_c)的干岩石弹性模量用接触胶结模型计算，孔隙度小于Φ_b的干岩弹性模量用Hashin-Shtrikman低限进行内插。

随着真振幅采集和保幅处理技术的提高，地震振幅的变化已成为识别潜在烃类储层的一个主要依据。20世纪80年代初，Ostrander首先提出利用振幅随入射角变化识别“亮点”型气藏，他的工作标志着实用AVO(AmplitudeVersusOffset，振幅随偏移距的变化)技术的出现。AVO技术使地震振幅解释从叠后逐渐转向叠前，可以直接进行烃类检测并预测储层油气分布。随后发展出一系列与流体检测有关的AVO属性以及各种组合属性，如P*G、LMR参数、K-μ流体因子等。此外，以弹性阻抗反演和叠前同步反演为代表的叠前剪切模量反演技术进一步提升了烃类检测的能力。近年来，以岩石物理模板为代表的地震定量预测技术带动了烃类检测由定性描述逐步迈向定量化解释。但是，由于高孔疏松砂岩的纵波速度随含气饱和度的变化不敏感且非单调，最常见的AI-V_P/V_S岩石物理模板对于疏松砂岩的含气饱和度定量预测不太适用。

因此，有必要针对该区的疏松砂岩气藏进行岩石物理建模研究和烃类检测敏感性参数分析，探索一种实现对疏松砂岩气藏定量检测的技术方案。

发明内容

本发明实施例提供一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法和装置，以提供一种对疏松砂岩气藏定量检测的技术方案。

一方面，本发明实施例提供了一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法，所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法包括：

获取储层岩石背景信息；

根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；

依据测井纵横波速度调整疏松砂岩常胶结模型中的胶结物含量，并采用Gassmann方程流体替换法计算饱水时常胶结疏松砂岩的纵横波速度，使之与测井纵横波速度与孔隙度的变化趋势相吻合；

根据所述常胶结疏松砂岩模型，给定孔隙度与饱和度分布范围，计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量和横波速度除以密度，建立剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的μ-V_s/ρ岩石物理模板，其中，μ为剪切模量，V_s为横波速度，ρ为密度；

对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量；

将反演得到的剪切模量和横波速度除以密度投影到建立的所述剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板上，在模板上定位得到每个投影数据点对应的孔隙度与饱和度；

根据所述目标储层的孔隙度与饱和度，判断该目标储层的油气分布情况，从而进行烃类定量预测。

可选的，在本发明一实施例中，所述储层岩石背景信息包括：岩石基质矿物组分、微观孔隙结构、测井数据。

可选的，在本发明一实施例中，所述根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量，包括：根据所述储层岩石背景信息，采用Voigt-Reuss-Hill平均模型计算储层岩石基质模量。

可选的，在本发明一实施例中，所述根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，包括：根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及未固结疏松砂岩模型的干岩石模量、接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；根据所述未固结疏松砂岩模型的干岩石模量和所述接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，计算所述常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量。

可选的，在本发明一实施例中，所述对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量，包括：对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度；将反演得到的所述密度和所述横波速度的平方相乘，获取反演得到的剪切模量。

另一方面，本发明实施例提供了一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置，所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置包括：

岩石骨架弹性模量计算模块，用于获取储层岩石背景信息；根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；

常胶结疏松砂岩纵横波速度计算模块，用于依据测井纵横波速度调整疏松砂岩常胶结模型中的胶结物含量，并采用Gassmann方程流体替换法计算饱水时常胶结疏松砂岩的纵横波速度，使之与测井纵横波速度与孔隙度的变化趋势相吻合；

常胶结疏松砂岩岩石物理模板建立模块，用于根据所述常胶结疏松砂岩模型，给定孔隙度与饱和度分布范围，计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量和横波速度除以密度，建立剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的μ-V_s/ρ岩石物理模板，其中，μ为剪切模量，V_s为横波速度，ρ为密度；

烃类饱和度定量预测模块，用于对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量；将反演得到的剪切模量和横波速度除以密度投影到建立的所述剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板上，在模板上定位得到每个投影数据点对应的孔隙度与饱和度；根据所述目标储层的孔隙度与饱和度，判断该目标储层的油气分布情况，从而进行烃类定量预测。

可选的，在本发明一实施例中，所述储层岩石背景信息包括：岩石基质矿物组分、微观孔隙结构、测井数据。

可选的，在本发明一实施例中，所述岩石骨架弹性模量计算模块，具体用于根据所述储层岩石背景信息，采用Voigt-Reuss-Hill平均模型计算储层岩石基质模量。

可选的，在本发明一实施例中，所述岩石骨架弹性模量计算模块，进一步具体用于根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及未固结疏松砂岩模型的干岩石模量、接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；根据所述未固结疏松砂岩模型的干岩石模量和所述接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，计算所述常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量。

可选的，在本发明一实施例中，所述烃类饱和度定量预测模块对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量，包括：对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度；将反演得到的所述密度和所述横波速度的平方相乘，获取反演得到的剪切模量。

上述技术方案具有如下有益效果：因为采用所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法包括：获取储层岩石背景信息；根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；依据测井纵横波速度调整疏松砂岩常胶结模型中的胶结物含量，并采用Gassmann方程流体替换法计算饱水时常胶结疏松砂岩的纵横波速度，使之与测井纵横波速度与孔隙度的变化趋势相吻合；根据所述常胶结疏松砂岩模型，给定孔隙度与饱和度分布范围，计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量和横波速度除以密度，建立剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板；对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量；将反演得到的剪切模量和横波速度除以密度投影到建立的所述剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板上，采用模板映射法计算目标储层的孔隙度与饱和度；根据所述目标储层的孔隙度与饱和度，判断该目标储层的油气分布情况，从而获得了烃类定量预测的技术手段(从而达到了烃类定量预测的目的)，所以达到了如下的技术效果：本发明引入常胶结疏松砂岩模型，在烃类敏感性参数分析的基础上，提出了一种新的剪切模量和横波速度除以密度的岩石物理模板进行疏松砂岩的含气饱和度定量预测，降低了烃类检测的多解性，提高了有效储层的预测精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法流程图；

图2(a)为本发明应用实例疏松砂岩岩石物理模型和测井数据的纵波速度与孔隙度关系图；

图2(b)为本发明应用实例疏松砂岩岩石物理模型和测井数据的横波速度与孔隙度关系图；

图2(c)为本发明应用实例某井目的层段含水储层的纵波、横波速度随深度变化的测井曲线；

图3为本发明应用实例常胶结疏松砂岩模型的烃类检测敏感性参数对比图；

图4为本发明应用实例基于常胶结疏松砂岩模型建立的μ-V_s/ρ模板示意图；

图5(a)为本发明应用实例通过叠前同步反演获得的剪切模量μ示意图；

图5(b)为本发明应用实例通过叠前同步反演获得的横波速度与密度比V_S/ρ剖面示意图；

图6为本发明应用实例反演的剪切模量μ和V_s/ρ在岩石物理模板上的投影示意图；

图7为本发明应用实例根据模板映射法计算得到的含气饱和度剖面示意图；

图8为本发明实施例一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在处理疏松砂岩烃类定量预测问题时，本发明实施例立足于前人的一些研究，引入常胶结疏松砂岩模型，进行烃类敏感性参数分析，建立剪切模量和横波速度除以密度的岩石物理图板以进行含气饱和度的定量反演，以有效降低原有的依据地震异常识别疏松砂岩气藏的多解性。

如图1所示，为本发明实施例一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法流程图，所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法包括：

101、获取储层岩石背景信息；

102、根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；

103、依据测井纵横波速度调整疏松砂岩常胶结模型中的胶结物含量，并采用Gassmann方程流体替换法计算饱水时常胶结疏松砂岩的纵横波速度，使之与测井纵横波速度与孔隙度的变化趋势相吻合；

104、根据所述常胶结疏松砂岩模型，给定孔隙度与饱和度分布范围，计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量和横波速度除以密度，建立剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板；

105、对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量；

106、将反演得到的剪切模量和横波速度除以密度投影到建立的所述剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板上，采用模板映射法计算目标储层的孔隙度与饱和度；

107、根据所述目标储层的孔隙度与饱和度，判断该目标储层的油气分布情况，从而进行烃类定量预测。

可选的，所述储层岩石背景信息包括：岩石基质矿物组分、微观孔隙结构、测井数据。

可选的，所述根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量，包括：根据所述储层岩石背景信息，采用Voigt-Reuss-Hill平均模型计算储层岩石基质模量。

可选的，所述根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，包括：根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及未固结疏松砂岩模型的干岩石模量、接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；根据所述未固结疏松砂岩模型的干岩石模量和所述接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，计算所述常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量。

可选的，所述对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量，包括：对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度；将反演得到的所述密度和所述横波速度的平方相乘，获取反演得到的剪切模量。

步骤101中储层背景信息涉及地质报告、录井报告、岩芯数据、测井曲线等，需要从中了解地下储层温度、负载压力、孔隙压力、层位、岩性、矿物成分及含量、孔隙度、饱和度、孔隙流体类型等信息。

步骤102中所需模型参数涉及固体基质、胶结量、孔隙度、流体、饱和度五个方面。固体基质参数包括基质体积模量K_s、基质剪切模量μ_s、基质密度ρ_s。流体参数包括烃类体积模量K_g、烃类密度ρ_g、水体积模量K_w、水密度ρ_w。

步骤102中储层岩石基质模量采用Voigt-Reuss-Hill平均模型计算；已知岩石中各种矿物成分与其弹性模量，而矿物间的组合方式未知的情况下，Voigt界限和Reuss界限给出了岩石弹性模量的上下限。

Voigt界限又被称为等应变平均，其计算式如下：

$M_V=\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{f}_i{M}_i$

Reuss界限又被称为等应力平均，其计算式如下：

$\frac{1}{M_R}=\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}\frac{f_i}{M_i}$

两个公式中，N表示构成成分的个数，f_i为第i个介质的体积分量，M_i为第i个介质的弹性模量，M_V表示Voigt上限，M_R表示Reuss下限。M可以代表K、μ等任何一种模量。

Voigt-Reuss-Hill平均模型是Voigt上限和Reuss下限二者的算术平均，其表达式如下：

$M_{VRH}=\frac{M_V+M_R}{2}$

式中，M_VRH即为Voigt-Reuss-Hill平均模量，可以表示任何一种弹性模量，也是其后计算岩石干骨架模量时所需的岩石基质模量。

步骤102中胶结物类型可以根据现有微观孔隙结构分析技术得到。

步骤102中疏松砂岩未固结、常胶结和接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量计算原理如下：

未固结砂岩模型描述了分选变差时，速度和孔隙度关系的变化。分选很好的颗粒为点接触模式，其临界孔隙度Φc对于纯砂岩来说为40％，在临界孔隙度处，干的分选很好的端元弹性模量被模拟成一个易于受到围压影响的弹性球充填，其弹性模量可由Herz-Mindlin理论给出。即：

$\left\{\begin{array}{c}{K}_{HM}={\&lsqb;\frac{n^2{(1-{\mathrm{\&phi;}}_c)}^2{\mathrm{\&mu;}}^2}{18{\mathrm{\&pi;}}^2{(1-\mathrm{\&upsi;})}^2}P\&rsqb;}^{\frac{1}{3}}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{HM}=\frac{5-4\mathrm{\&upsi;}}{5(2-\mathrm{\&upsi;})}{\&lsqb;\frac{3n^2{(1-{\mathrm{\&phi;}}_c)}^2{\mathrm{\&mu;}}^2}{2{\mathrm{\&pi;}}^2{(1-\mathrm{\&upsi;})}^2}P\&rsqb;}^{\frac{1}{3}}\end{array}\right.$

式中，K_HM和μ_HM分别是临界孔隙度φ_c时干岩石的体积模量和剪切模量；P是有效压力(围压和孔隙压力之差)；μ和ν是固体相的剪切模量和泊松比；n是配位数(每个颗粒接触点的平均数)。

零孔隙度处的弹性模量为矿物的弹性模量，孔隙度在零和临界孔隙度之间的砂岩弹性模量用Hashin-Shtrikman低限进行内插，因此，孔隙度为φ时,未固结疏松砂岩干岩石的体积模量K_dry和剪切模量μ_dry分别为：

$\left\{\begin{array}{c}{K}_{dry}={\&lsqb;\frac{\mathrm{\&phi;}/{\mathrm{\&phi;}}_c}{K_{HM}+4{\mathrm{\&mu;}}_{HM}/3}+\frac{1-\mathrm{\&phi;}/{\mathrm{\&phi;}}_c}{K_s+4{\mathrm{\&mu;}}_{HM}/3}\&rsqb;}^{-1}-\frac{4}{3}{\mathrm{\&mu;}}_{HM}\\ {\mathrm{\&mu;}}_{dry}={\&lsqb;\frac{\mathrm{\&phi;}/{\mathrm{\&phi;}}_c}{{\mathrm{\&mu;}}_{HM}+z}+\frac{1-\mathrm{\&phi;}/{\mathrm{\&phi;}}_c}{{\mathrm{\&mu;}}_s+z}\&rsqb;}^{-1}-z\end{array}\right.$

上式中K_s和μ_s分别是矿物的体积模量和剪切模量。

常胶结模型描述了特定胶结程度(通常对应于特定深度)的速度—孔隙度特征与分选之间的关系。数学上，这个模型是接触胶结模型和未固结胶结模型的组合。常胶结模型假定孔隙度变化的砂岩都有同样数量的胶结。分选很好的端元孔隙度φ_b的干岩石弹性模量用接触胶结模型计算，孔隙度小于φ_b的干岩弹性模量用Hashin-Shtrikman低限进行内插，其体积模量和剪切模量为：

$\left\{\begin{array}{c}{K}_{dry}={\&lsqb;\frac{\mathrm{\&phi;}/{\mathrm{\&phi;}}_c}{K_{HM}+4{\mathrm{\&mu;}}_b/3}+\frac{1-\mathrm{\&phi;}/{\mathrm{\&phi;}}_b}{K_s+4{\mathrm{\&mu;}}_b/3}\&rsqb;}^{-1}-\frac{4}{3}{\mathrm{\&mu;}}_b\\ {\mathrm{\&mu;}}_{dry}={\&lsqb;\frac{\mathrm{\&phi;}/{\mathrm{\&phi;}}_c}{{\mathrm{\&mu;}}_b+z}+\frac{1-\mathrm{\&phi;}/{\mathrm{\&phi;}}_b}{{\mathrm{\&mu;}}_s+z}\&rsqb;}^{-1}-z\end{array}\right.$

其中K_b和μ_b是端元孔隙度φ_b所对应的接触胶结模型的干岩石体积模量和剪切模量，可由下式计算得到：

$\left\{\begin{array}{c}{K}_b=n(1-{\mathrm{\&phi;}}_c)M_c{S}_n/6\\ {\mathrm{\&mu;}}_b=3K_b/5+3n(1-{\mathrm{\&phi;}}_c){\mathrm{\&mu;}}_c{S}_{\mathrm{\&tau;}}/20\end{array}\right.$

上式中，φ_c是临界孔隙度，n是配位数，定义为每个颗粒接触点的平均数，K_c和μ_c分别是胶结物的体积模量和剪切模量，M_c＝K_c+4μ_c/3是胶结物的压缩模量，变量S_n和S_τ详见Dvorkin和Nur(1996)文献。

步骤103中饱水状态下的常胶结疏松砂岩纵横波速度采用Gassmann方程计算。调整胶结物含量使饱水状态下常胶结模型计算的纵横波速度与目的层段的测井纵横波速度数值范围相当。

步骤104中给定孔隙度与饱和度分布范围，根据常胶结模型计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量μ和V_s/ρ，建立μ和V_s/ρ两参数交汇的岩石物理模板。

步骤105对地震数据进行叠前反演得到横波速度、密度，再由横波速度和密度计算得到剪切模量。

步骤106将反演得到的μ和V_s/ρ投影到岩石物理模板上，采用模板映射法即在模板上定位得到每个投影数据点对应的孔隙度与饱和度。

如图2(a)所示，为本发明应用实例疏松砂岩岩石物理模型和测井数据的纵波速度与孔隙度关系图；图2(b)所示，为本发明应用实例疏松砂岩岩石物理模型和测井数据的横波速度与孔隙度关系图；图2(c)所示，为本发明应用实例测井数据的某井目的层段含水储层的纵波、横波速度随深度变化的测井曲线，其具体实现步骤为：

步骤1：输入某井目的层段含水储层的声波、横波速度和解释的孔隙度，分别投影到纵波速度与孔隙度关系图——图2(a)和横波速度与孔隙度关系图——图2(b)，在图2(a)-图2(b)上以实心圆表示；

步骤2：输入含水储层段的各矿物成分的弹性模量、密度及体积含量和孔隙度，胶结物弹性模量、密度和体积含量，分别计算未固结砂岩模型、接触胶结模型、常胶结模型的干骨架模量；

步骤3：输入水的体积模量和密度，调整常胶结模型的胶结物含量，根据Gassmann方程计算饱水时常胶结疏松砂岩纵横波速度，使之与测井的纵横波速度相匹配，图2(a)-图2(c)显示1％的常胶结模型适于描述该井目的层段的疏松砂岩。

图3为本发明应用实例疏松砂岩烃类检测敏感性参数对比图，基于常胶结疏松砂岩模型，设定孔隙度为0.28，考察λρ、μ、λ、K、M、I_P、V_S/ρ、V_P/V_S、E、ρ、V_P、V_S、I_S这些参数随含气饱和度从10％到100％变化的最大差异，从图3可以看出纵波波阻抗I_P和纵横波速度比V_P/V_S对含气饱和度的敏感不如μ和V_s/ρ。

图4为本发明应用实例基于疏松砂岩模型建立的μ-V_s/ρ模板，其实现原理为：给定孔隙度变化范围为18％-32％、含气饱和度分布范围为0-100％，根据常胶结模型计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量μ和V_s/ρ。图中横坐标为μ(GPa)，纵坐标为V_s/ρ(Km/s/g/cm³),孔隙度从右往左变化范围为18％-32％，含气饱和度从下往上变化范围为0-100％。

图5(a)为本发明应用实例通过叠前同步反演获得的剪切模量μ；图5(b)为本发明应用实例通过叠前同步反演获得的横波速度与密度比V_S/ρ剖面示意图，其实现原理为：利用测井数据建立初始模型，然后根据AVO反演理论对叠前角道集进行叠前同步反演，得到纵波阻抗、纵波速度、横波阻抗、横波速度、密度，然后由横波速度和密度进行道运算得到μ和V_s/ρ。

图6为本发明应用实例反演的剪切模量μ和V_s/ρ在岩石物理模板上的投影，横坐标为μ(GPa)，纵坐标为V_s/ρ(Km/s/g/cm³)。该投影图可清晰地反映出储层岩石的孔隙度和饱和度。

图7为本发明应用实例根据模板映射法计算得到的含气饱和度剖面示意图。本示例中饱和度超过50％的为有效储层，该结果与相关的3口井的试气结果一致，证实了该方法的有效性。

由于高孔疏松砂岩的纵波速度随含气饱和度的变化不敏感且非单调，传统的AI-V_P/V_S岩石物理模板对于疏松砂岩的含气饱和度定量预测不太适用。本发明实施例及应用实例引入常胶结疏松砂岩模型，在烃类敏感性参数分析的基础上，提出了一种新的剪切模量和横波速度除以密度的岩石物理模板进行疏松砂岩的含气饱和度定量预测，降低了烃类检测的多解性，提高了有效储层的预测精度。

对应于上述方法实施例，如图8所示，为本发明实施例一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置结构示意图，所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置包括：

岩石骨架弹性模量计算模块81，用于获取储层岩石背景信息；根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；

常胶结疏松砂岩纵横波速度计算模块82，用于依据测井纵横波速度调整疏松砂岩常胶结模型中的胶结物含量，并采用Gassmann方程流体替换法计算饱水时常胶结疏松砂岩的纵横波速度，使之与测井纵横波速度与孔隙度的变化趋势相吻合；

常胶结疏松砂岩岩石物理模板建立模块83，用于根据所述常胶结疏松砂岩模型，给定孔隙度与饱和度分布范围，计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量和横波速度除以密度，建立剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板；

烃类饱和度定量预测模块84，用于对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量；将反演得到的剪切模量和横波速度除以密度投影到建立的所述剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板上，采用模板映射法计算目标储层的孔隙度与饱和度；根据所述目标储层的孔隙度与饱和度，判断该目标储层的油气分布情况，从而进行烃类定量预测。

可选的，所述储层岩石背景信息包括：岩石基质矿物组分、微观孔隙结构、测井数据。

可选的，所述岩石骨架弹性模量计算模块，具体用于根据所述储层岩石背景信息，采用Voigt-Reuss-Hill平均模型计算储层岩石基质模量。

可选的，所述岩石骨架弹性模量计算模块，进一步具体用于根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及未固结疏松砂岩模型的干岩石模量、接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；根据所述未固结疏松砂岩模型的干岩石模量和所述接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，计算所述常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量。

可选的，所述烃类饱和度定量预测模块对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量，包括：对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度；将反演得到的所述密度和所述横波速度的平方相乘，获取反演得到的剪切模量。

为了实现对疏松砂岩气藏定量检测技术的研究，本发明实施例提供一种疏松砂岩岩石物理模型和用于烃类定量预测的岩石物理模板方法及装置。采用常胶结模型计算疏松砂岩储层干骨架模量，依据测井纵横波速度调整矿物的常胶结量，然后采用Gassmann方程流体替换法获得含流体的疏松砂岩岩石模型；进行烃类敏感性参数分析，建立剪切模量和横波速度除以密度的岩石物理图板；对地震数据进行叠前反演得到剪切模量、横波速度、密度信息；根据地震反演结果，对初始剪切模量和横波速度除以密度的岩石物理图板进行校正，然后采用模板映射法进行流体饱和度的定量反演，使用该岩石物理图板反演饱和度与传统的AI-V_P/V_S岩石物理模板反演饱和度相比，大大降低了烃类检测的多解性，提高了有效储层的预测精度。

本领域技术人员还可以了解到本发明实施例列出的各种说明性逻辑块(illustrativelogicalblock)，单元，和步骤可以通过电子硬件、电脑软件，或两者的结合进行实现。为清楚展示硬件和软件的可替换性(interchangeability)，上述的各种说明性部件(illustrativecomponents)，单元和步骤已经通用地描述了它们的功能。这样的功能是通过硬件还是软件来实现取决于特定的应用和整个系统的设计要求。本领域技术人员可以对于每种特定的应用，可以使用各种方法实现所述的功能，但这种实现不应被理解为超出本发明实施例保护的范围。

本发明实施例中所描述的各种说明性的逻辑块，或单元都可以通过通用处理器，数字信号处理器，专用集成电路(ASIC)，现场可编程门阵列或其它可编程逻辑装置，离散门或晶体管逻辑，离散硬件部件，或上述任何组合的设计来实现或操作所描述的功能。通用处理器可以为微处理器，可选地，该通用处理器也可以为任何传统的处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器也可以通过计算装置的组合来实现，例如数字信号处理器和微处理器，多个微处理器，一个或多个微处理器联合一个数字信号处理器核，或任何其它类似的配置来实现。

本发明实施例中所描述的方法或算法的步骤可以直接嵌入硬件、处理器执行的软件模块、或者这两者的结合。软件模块可以存储于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM或本领域中其它任意形式的存储媒介中。示例性地，存储媒介可以与处理器连接，以使得处理器可以从存储媒介中读取信息，并可以向存储媒介存写信息。可选地，存储媒介还可以集成到处理器中。处理器和存储媒介可以设置于ASIC中，ASIC可以设置于用户终端中。可选地，处理器和存储媒介也可以设置于用户终端中的不同的部件中。

在一个或多个示例性的设计中，本发明实施例所描述的上述功能可以在硬件、软件、固件或这三者的任意组合来实现。如果在软件中实现，这些功能可以存储与电脑可读的媒介上，或以一个或多个指令或代码形式传输于电脑可读的媒介上。电脑可读媒介包括电脑存储媒介和便于使得让电脑程序从一个地方转移到其它地方的通信媒介。存储媒介可以是任何通用或特殊电脑可以接入访问的可用媒体。例如，这样的电脑可读媒体可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁性存储装置，或其它任何可以用于承载或存储以指令或数据结构和其它可被通用或特殊电脑、或通用或特殊处理器读取形式的程序代码的媒介。此外，任何连接都可以被适当地定义为电脑可读媒介，例如，如果软件是从一个网站站点、服务器或其它远程资源通过一个同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(DSL)或以例如红外、无线和微波等无线方式传输的也被包含在所定义的电脑可读媒介中。所述的碟片(disk)和磁盘(disc)包括压缩磁盘、镭射盘、光盘、DVD、软盘和蓝光光盘，磁盘通常以磁性复制数据，而碟片通常以激光进行光学复制数据。上述的组合也可以包含在电脑可读媒介中。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法，其特征在于，所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法包括：

获取储层岩石背景信息；

根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；

依据测井纵横波速度调整疏松砂岩常胶结模型中的胶结物含量，并采用Gassmann方程流体替换法计算饱水时常胶结疏松砂岩的纵横波速度，使之与测井纵横波速度与孔隙度的变化趋势相吻合；

根据所述常胶结疏松砂岩模型，给定孔隙度与饱和度分布范围，计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量和横波速度除以密度，建立剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的μ-V_s/ρ岩石物理模板，其中，μ为剪切模量，V_s为横波速度，ρ为密度；

对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量；

将反演得到的剪切模量和横波速度除以密度投影到建立的所述剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板上，在模板上定位得到每个投影数据点对应的孔隙度与饱和度；

根据储层的孔隙度与饱和度，判断该储层的油气分布情况，从而进行烃类定量预测。

2.如权利要求1所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法，其特征在于，

所述储层岩石背景信息包括：岩石基质矿物组分、微观孔隙结构、测井数据。

3.如权利要求1所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法，其特征在于，所述根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量，包括：

根据所述储层岩石背景信息，采用Voigt-Reuss-Hill平均模型计算储层岩石基质模量。

4.如权利要求1所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法，其特征在于，所述根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，包括：

根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及未固结疏松砂岩模型的干岩石模量、接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；

根据所述未固结疏松砂岩模型的干岩石模量和所述接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，计算所述常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量。

5.如权利要求1所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的方法，其特征在于，所述对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量，包括：

对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度；

将反演得到的所述密度和所述横波速度的平方相乘，获取反演得到的剪切模量。

6.一种基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置，其特征在于，所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置包括：

岩石骨架弹性模量计算模块，用于获取储层岩石背景信息；根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；

常胶结疏松砂岩纵横波速度计算模块，用于依据测井纵横波速度调整疏松砂岩常胶结模型中的胶结物含量，并采用Gassmann方程流体替换法计算饱水时常胶结疏松砂岩的纵横波速度，使之与测井纵横波速度与孔隙度的变化趋势相吻合；

常胶结疏松砂岩岩石物理模板建立模块，用于根据所述常胶结疏松砂岩模型，给定孔隙度与饱和度分布范围，计算每个孔隙度、饱和度所对应的剪切模量和横波速度除以密度，建立剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的μ-V_s/ρ岩石物理模板，其中，μ为剪切模量，V_s为横波速度，ρ为密度；

烃类饱和度定量预测模块，用于对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量；将反演得到的剪切模量和横波速度除以密度投影到建立的所述剪切模量和横波速度除以密度两参数交汇的岩石物理模板上，在模板上定位得到每个投影数据点对应的孔隙度与饱和度；根据储层的孔隙度与饱和度，判断该储层的油气分布情况，从而进行烃类定量预测。

7.如权利要求6所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置，其特征在于，

所述储层岩石背景信息包括：岩石基质矿物组分、微观孔隙结构、测井数据。

8.如权利要求6所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置，其特征在于，

所述岩石骨架弹性模量计算模块，具体用于根据所述储层岩石背景信息，采用Voigt-Reuss-Hill平均模型计算储层岩石基质模量。

9.如权利要求6所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置，其特征在于，

所述岩石骨架弹性模量计算模块，进一步具体用于根据所述储层岩石背景信息，计算储层岩石基质模量以及未固结疏松砂岩模型的干岩石模量、接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量；根据所述未固结疏松砂岩模型的干岩石模量和所述接触胶结疏松砂岩模型的干岩石模量，计算所述常胶结疏松砂岩模型的干岩石模量。

10.如权利要求6所述基于疏松砂岩模型进行烃类定量预测的装置，其特征在于，

所述烃类饱和度定量预测模块对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度和剪切模量，包括：对地震叠前道集进行叠前同步反演，获得反演得到的密度、横波速度；将反演得到的所述密度和所述横波速度的平方相乘，获取反演得到的剪切模量。