CN103645516A - 基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法，包括：分析获得研究区各个勘探点的储层物性特征参数孔隙度Φ、渗透率K及反映储层油气产能的单井产能h；依据分析所得储层物性特征参数Φ、K，在地球物理测井所得单井的实际Φ、K的校正下，建立储层物性平面分布图；依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K及h，建立Φ、K与h的关系曲线图；依据Φ、K与h的关系曲线图，对储层岩石物理相数据进行定量标准化，建立岩石物理相标准化值FI与h的图版，并对FI与h的图版进行验证及可行性分析；依据储层物性平面分布图，结合FI与h的图版，确定储层各个勘探点油气产能，以确定全研究区的油气产能。本发明解决了以往储层油气产能预测难的问题，给储层含油气研究提供了重要的技术支持。

Description

基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法

技术领域

本发明涉及油气产能定量预测技术领域，尤其涉及基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法。

背景技术

在油气的勘探与开发中，研究区的油气富集规律、目的层的含油气性及储层的油气产能一直是人们所关心的问题。对于目的层含油气性主控因素的分析、储层的油气产能的定量研究，直接关系到油气勘探的成功率。但是，由于地质条件的复杂性与成藏条件的不确定性，使得含油气的定量研究进展缓慢，成为了一个亟待解决的难题。针对目的层含油气性尤其是储层油气产能定量研究这个问题，不同的学者相继提出了不同的方法，从含油气性的主控因素的分析到油气产能的定量预测，都取得了很大的发展。

在油气成藏的主控因素方面，1994年，熊琦华等在“石油学报”期刊上，提出岩石物理相的概念及研究方法，可以引申至其对油气聚集的控制作用研究；2004年，李明诚在“地球科学—中国地质大学学报油气运移基础理论与油气勘探”中，指出岩石物理相对油气形成与运聚的控制作用；2007年，庞雄奇等在“石油与天然气”期刊上，提出了地质相在断陷盆地中控藏作用及基本模式，其中岩石物理相是一个很重要的部分。

在储层含油气性及产能定量研究方面，1996年，王青等在“石油与天然气地质”期刊上，提出利用声波时差测井数据与电阻率测井数据，通过相关的综合指数法，预测出陕甘宁盆地中的油气产能分布，划分出了几个油气产能等级区；2004年，谭成仟等在“地球科学与环境学报”期刊上，从达西渗流产量公式出发，通过相对渗透率与含水饱和度的函数关系，导出油气储层产能与储层有效孔隙度、渗透率以及电阻率之间的理论模型，再结合测井学的基本理论，采用人工神经网络技术建立了储层产能预测系统，最终对新疆克拉玛依油田八区克上组储层的油气产能进行预测；2010年，庞宏等在“中国矿大学报”期刊上，利用相控油气作用定量预测了储层的油气分布；2011年，詹泽东等在“成都理工大学学报（自然科学版）”期刊上，提出利用嵌套BP（Back Propagation，反向传播）神经网络法预测油气产能的方法，最终实现产能等级的划分。

在这些理论与方法的指导下，储层含油气性尤其是油气产能的定量研究取得长足的进步。虽然前人已经总结出岩石物理相是控制油气分布的主要因素，从高等数学、地球物理等角度也提出了储层油气产能定量预测的方法，但是总的来说，他们对油气产能的预测主要是针对油气的平面分布，有利区带预测，油气产能的等级分区等，并没有实现油气产能的精确确定，还停留在半定量化阶段；而且利用的典型数学、地球物理方法不是基于最直接的地质理论研究，没有足够的理论依据，预测出来的油气分布情况缺乏地质基础支撑，可信度不是很高。

发明内容

本发明实施例提供一种基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法，用以解决储层油气产能预测难的问题，该方法包括：

分析获得研究区各个勘探点的储层物性特征参数孔隙度Φ、渗透率K及反映储层油气产能的单井产能h；

依据分析所得储层物性特征参数Φ、K，在地球物理测井所得单井的实际Φ、K的校正下，建立储层物性平面分布图；

依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K及h，建立Φ、K与h的关系曲线图；

依据Φ、K与h的关系曲线图，对储层岩石物理相数据进行定量标准化，建立岩石物理相标准化值FI与h的图版，并对FI与h的图版进行验证及可行性分析；

依据储层物性平面分布图，结合FI与h的图版，确定储层各个勘探点油气产能，以确定所述研究区的油气产能。

一个实施例中，分析获得研究区各个勘探点的储层物性特征参数孔隙度Φ、渗透率K及反映储层油气产能的单井产能h，包括：

利用地球物理测井、地震勘探技术、岩石压汞实验、岩石薄片鉴定技术分析获得研究区各个勘探点的Φ、K；

利用油气开发测试、油气试井分析技术分析获得反映储层油气产能的h。

一个实施例中，各个勘探点在研究区均匀分布，储层包括孔隙型、裂缝型、孔隙—裂缝型储层其中之一或任意组合。

一个实施例中，依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K及h，建立Φ、K与h的关系曲线图，包括：

将分析所得的储层物性特征参数Φ、K根据研究区地质特征及h，划分储层物性区间；

依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K，将各单井归入相应的储层物性区间；

将各储层物性区间内所有井的油气产能累加并求算数平均值得出单井平均产能；

以各储层物性区间的Φ、K为横坐标，以各储层物性区间单井平均产能为纵坐标，建立Φ、K与h的关系曲线图。

一个实施例中，所述对储层岩石物理相数据进行定量标准化，包括：

将油气产能最大时所对应的物性参数区间值标准化为FI=1，将油气产能最小时所对应的物性参数区间值标准化为FI=0，将产能介于最大最小之间的物性参数区间值按比例赋予相应的FI值；

若储层为孔隙型储层，具体的赋值公式是：

FI_Φ=FI₁+(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ<Φ_max）；

FI_Φ=FI₁-(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ>Φ_max）；

其中FI_Φ为孔隙型储层相指数，无量纲；FI₁为取定区间最小相指数，无量纲；FI₂为取定区间最大相指数，无量纲；Φ₁为取定区间最小孔隙度，%；Φ₂为取定区间最大孔隙度，%；Φ为实际孔隙度，%；Φ_max为研究区最大孔隙度，%。

一个实施例中，所述对储层岩石物理相数据进行定量标准化，包括：

将油气产能最大时所对应的物性参数区间值标准化为FI=1，将油气产能最小时所对应的物性参数区间值标准化为FI=0，将产能介于最大最小之间的物性参数区间值按比例赋予相应的FI值；

若储层为裂缝型储层，具体的赋值公式是：

FI_K=FI₁+(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K<K_max）；

FI_K=FI₁-(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K>K_max）；

其中FI_K为裂缝型储层相指数，无量纲；FI₁为取定区间最小相指数，无量纲；FI₂为取定区间最大相指数，无量纲；K₁为取定区间最小渗透率，10^-3μm²；K₂为取定区间最大渗透率，10^-3μm²；K为实际渗透率，10^-3μm²；K_max为研究区最大渗透率，10^-3μm²。

一个实施例中，所述对储层岩石物理相数据进行定量标准化，包括：

将油气产能最大时所对应的物性参数区间值标准化为FI=1，将油气产能最小时所对应的物性参数区间值标准化为FI=0，将产能介于最大最小之间的物性参数区间值按比例赋予相应的FI值；

若储层为孔隙—裂缝型储层，具体的赋值公式是：

${\mathrm{FI}}_{\mathrm{K\&Phi;}}=\sqrt[2]{({\mathrm{FI}}_K^2+{\mathrm{FI}}_{\mathrm{\&Phi;}}^2)/2}$

FI_K=FI₁+(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K<K_max）；

FI_K=FI₁-(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K>K_max）；

FI_Φ=FI₁+(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ<Φ_max）；

FI_Φ=FI₁-(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ>Φ_max）；

其中FI_KΦ为孔隙—裂缝型储层相指数，无量纲；FI₁为取定区间最小相指数，无量纲；FI₂为取定区间最大相指数，无量纲；Φ₁为取定区间最小孔隙度，%；Φ₂为取定区间最大孔隙度，%；Φ为实际孔隙度，%；K₁为取定区间最小渗透率，10^-3μm²；K₂为取定区间最大渗透率，10^-3μm²；K为实际渗透率，10^-3μm²；Φ_max为研究区最大孔隙度，%；K_max为研究区最大渗透率，10^-3μm²。

一个实施例中，所述对FI与h的图版进行验证及可行性分析，包括：

利用FI与h的图版上建立的K-h的关系式算出油气产能的理论预测值，以已钻探井的油气产能数据为基础，对预测出的油气产能进行对比分析，根据预测产能的误差率，判断FI与h的图版的可行性。

一个实施例中，依据储层物性平面分布图，结合FI与h的图版，确定储层各个勘探点油气产能，以确定所述研究区的油气产能，包括：

在储层物性平面分布图上均匀密集取点，根据储层所属类型，按相应的标准化方法计算各个勘探点的FI，再结合FI与h的图版，确定所取各个勘探点的油气产能，进而依据个勘探点的油气产能，按地质条件要求建立研究区储层油气产能分布图。

本发明实施例基于油气分布受储层分布控制的原理，依据储层岩石物理相对储层油气产能的控制作用，仅用少量的几项容易获取的储层物性特征参数及油气产能数据，即可确定研究区储层油气产能大小分布，解决以往储层含油气定量预测难的问题，更客观、更准确的得到研究区储层各个勘探点的油气产能大小，对油气产能及储层含油气性的定量化研究具有很大的指导意义。

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。在附图中：

图1为本发明实施例中基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法的处理流程图；

图2为本发明实施例中利用地球物理方法确定的储层物性分布平面图；

图3为本发明实施例中表征岩石物理相的渗透率与油气产能的K与h的关系曲线图；

图4为本发明实施例中岩石物理相标准化值FI与h的图版；

图5为本发明实施例中产能预测值与实际值的验证图；

图6为本发明实施例中油气产能预测油气产能分布图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

针对储层油气产能定量预测的问题，在认识到以往对油气产能预测所存在的不足后，本发明实施例提出一种基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法。该方法从最直接的地质理论出发，基于地质相控油气作用，应用其中核心的岩石物理相对储层含油气性的控制作用，通过储层油气产能在不同岩石物理相中的分布规律，建立储层油气产能与岩石物理相的相关关系，进而对岩石物理相进行定量表征，最终实现岩石物理相的定量表征向储层油气产能定量预测的转化，达到研究区目的层产能的定量预测；在这个过程中，辅之以典型常用的数学统计方法和地球物理技术，达到以地质理论为支撑，先进的地球物理与数学方法为手段，对研究区目的层各个勘探点处储层的油气产能计算。

具体的，本发明实施例的基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法利用岩石物理相中渗透率参数，通过统计研究区已钻探的工业油气流井和失利井油气产能与储层渗透率之间的关系，建立定量模型来进行相指数FI的定量表征。

图1为本发明实施例中基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法的处理流程图。如图1所示，本发明实施例中基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法具体包括五个步骤；该方法从技术实施角度上出发，针对现今储层含油气性定量预测难的问题，尤其是储层油气产能定量预测难的问题，基于储层物性对含油气性的影响，利用储层岩石物理相对储层油气产能的控制作用，建立相应的定量表征关系式及定量表征图版，最终确定研究区目的层油气产能的分布。利用岩石物理相控油气作用原理更客观、更便捷、更准确的确定目的层的油气产能，具有很广泛的适用性。该方法的具体步骤是：

步骤101、分析获得研究区各个勘探点的储层物性特征参数孔隙度Φ、渗透率K及反映储层油气产能的单井产能h。

具体的，可以利用地球物理测井、地震勘探技术、岩石压汞实验、岩石薄片鉴定技术等分析获得研究区各个勘探点的Φ、K；利用油气开发测试、油气试井分析技术等分析获得反映储层油气产能的h。实施时，各个勘探点可以在研究区均匀分布，以实现研究方法的客观性与准确性；储层包括孔隙型、裂缝型、孔隙—裂缝型储层其中之一或任意组合。

举一例，选择中国西部塔里木盆地某地区，利用地球物理测井、地震勘探技术、岩石压汞实验、岩石薄片鉴定技术等分析获得该地区不同井位处的储层物性参数，主要包括反映岩石物理相的特征参数孔隙度Φ、渗透率K，利用油气开发测试、油气试井分析技术分析获得储层各井点处的油气产能h，并对这些数据进行统计整理。如表1为塔里木盆地某地区选取的部分实例数据：

表1研究区定量预测选取的部分数据表

井号	层位	油当量(m3/d)	孔隙度(%)	渗透率(10-3μm2)	FIk
						塔中38	O1y	10	2.44	0.11	0.31
中古4	O1y	0	1.32	0.19	0.36
						中古451	O1y	0	4.46	1.23	0.90
中古14	O1y	205.32	3.00	0.56	0.61
						中古44C	O1y	77.50	2.81	0.58	0.62
塔中162	O1y	207	2.88	0.64	0.66
						中古46	O1y	64.88	2.23	0.78	0.75
中古43	O1y	150.52	2.25	1.12	0.90
						中古106	O1y	139.92	19.28	10.53	1.00
中古12	O1y	184.84	13.90	12.28	0.99
						塔中721	O1y	846.35	11.57	54.18	0.90
中古44	O1y	0	6.31	4.32	0.94

步骤102、依据分析所得储层物性特征参数Φ、K，在地球物理测井所得单井的实际Φ、K的校正下，建立储层物性平面分布图。

在地球物理测井所得单井的实际Φ、K的校正下建立储层物性平面分布图，是在地震资料预测储层物性分布的基础上，利用测井解释所得实际数据，对储层物性分布图进行校正，实现井震结合。该储层物性分布图是利用地震反演技术，对储层的物性分布做出预测，在这个基础上，利用已钻探的井数据，包括地球物理测井技术所得的每口井的平均孔隙度Φ、平均渗透率K及由钻井取心所做的岩石薄片鉴定及压汞实验所获平均孔隙度Φ、平均渗透率K，对地震反演技术预测出来的储层物性分布图进行校正处理，做到井震结合。仍以上述塔里木盆地某地区为例，由于研究区进入成熟阶段，钻井数据比较全，所以可以利用井数据将目的层物性分布确定为图2，具体的数据应用如表1。

步骤103、依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K及h，建立Φ、K与h的关系曲线图；

具体的，依据步骤101中整理的Φ、K、h数据，对储层岩石物理相进行定量表征，建立Φ、K与h的关系曲线图。实施时，可以将分析所得的储层物性特征参数Φ、K根据研究区地质特征及h，划分储层物性区间；依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K，将各单井归入相应的储层物性区间；将各储层物性区间内所有井的油气产能累加并求算数平均值得出单井平均产能；以各储层物性区间的Φ、K为横坐标，以各储层物性区间单井平均产能为纵坐标，建立Φ、K与h的关系曲线图。

仍以上述塔里木盆地某地区为例，由于储层是碳酸盐岩储层，岩性脆而致密，裂缝发育，非均质性强，而储层物性受裂缝发育的影响大，且裂缝对储层渗透率的影响作用要比孔隙度的影响大得多，所以储层的岩石物理相主要受控于裂缝，即用渗透率来定量标准化岩石物理相，达到全区的岩石物理相标准化。经统计发现，实施例中研究区储层渗透率从0.01×10^-3μm²到100000×10^-3μm²均有发育，且按渗透率对数值划分区间，各区间的平均油气产能见表2，依据表2中表征岩石物理相的渗透率与油气产能做出K与h的关系曲线图3。

表2研究区物性参数渗透率标准化值

步骤104、依据Φ、K与h的关系曲线图，对储层岩石物理相数据进行定量标准化，建立岩石物理相标准化值FI与h的图版，并对FI与h的图版进行验证及可行性分析；

具体实施时，对储层岩石物理相数据进行定量标准化，可以包括：

将油气产能最大时所对应的物性参数区间值标准化为FI=1，将油气产能最小时所对应的物性参数区间值标准化为FI=0，将产能介于最大最小之间的物性参数区间值按比例赋予相应的FI值；

若储层为孔隙型储层，具体的赋值公式是：

FI_Φ=FI₁+(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ<Φ_max）；

FI_Φ=FI₁-(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ>Φ_max）；

若储层为裂缝型储层，具体的赋值公式是：

FI_K=FI₁+(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K<K_max）；

FI_K=FI₁-(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K>K_max）；

若储层为孔隙—裂缝型储层，具体的赋值公式是：

$F{I}_{\mathrm{K\&Phi;}}=\sqrt[2]{({\mathrm{FI}}_K^2+{\mathrm{FI}}_{\mathrm{\&Phi;}}^2)/2};$

FI_K=FI₁+(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K<K_max）；

FI_K=FI₁-(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K>K_max）；

FI_Φ=FI₁+(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ<Φ_max）；

FI_Φ=FI₁-(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ>Φ_max）；

其中FI_KΦ为孔隙—裂缝型储层相指数，无量纲；FI₁为取定区间最小相指数，无量纲；FI₂为取定区间最大相指数，无量纲；Φ₁为取定区间最小孔隙度，%；Φ₂为取定区间最大孔隙度，%；Φ为实际孔隙度，%；K₁为取定区间最小渗透率，10^-3μm²；K₂为取定区间最大渗透率，10^-3μm²；K为实际渗透率，10^-3μm²；Φ_max为研究区最大孔隙度，%；K_max为研究区最大渗透率，10^-3μm²。

具体实施时，对FI与h的图版进行验证及可行性分析，可以包括：

利用FI与h的图版上建立的K-h的关系式算出油气产能的理论预测值，以已钻探井的油气产能数据为基础，对预测出的油气产能进行对比分析，根据预测产能的误差率，判断FI与h的图版的可行性。

仍以上述塔里木盆地某地区为例，依据岩石物理相定量化方法，由于本例中研究区储层渗透率从0.01×10^-3μm²到100000×10^-3μm²均有发育，其中在渗透率为100×10^-3μm²左右发现的油气平均日产量最高，将其FI定义为1；在0.01×10^-3μm²和100000×10^-3μm²中发现油气平均日产量最低，将FI定义为0；其他的则根据比例赋予相应的FI值，处于0-1之间。FI越大，所代表相带越有利于油气藏的形成，油气产能越大，反之FI越小，越不有利于油气藏的形成，油气产能越小，具体的赋值公式为：

FI_K=FI₁+(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；(K<100×10^-3μm²)；

FI_K=FI₁-(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；(K>100×10^-3μm²)；

其中FI_K为相指数，无量纲；FI₁为取定区间最小相指数，无量纲；FI₂为取定区间最大相指数，无量纲；K₁为取定区间最小渗透率，10^-3μm²；K₂为取定区间最大渗透率，10^-3μm²；K为实际渗透率，10^-3μm²。

具体的定量赋值见表2，且根据图2产能随储层渗透率的变化关系，做出岩石物理相以储层油气产能的FI与h的图版为图4。建立的模板拟合公式为：

$h=1.21e^{7.51F{I}_K}$ R²=0.86

利用该公式对一些钻井进行产能验证，具体的验证结果如表3，且将相关产能值做成柱状图进行对比，如图5；可以看出，整体上，由本发明实施例方法预测出来的油气产能与实际的产能值相差不大，具有实际的生产指导作用。

表3部分钻井油气产能验证表

井号	真实值	预测值	误差值	误差百分比
					中古102	128.97	124.16	4.81	0.04
中古431	121.28	114.00	7.28	0.06
					中古432	111.86	126.38	14.52	0.13
中古11	137.94	110.80	27.14	0.20
					中古43	150.52	110.64	39.87	0.26
塔中75	0.01	8.29	8.28	/
					中古48	0.02	3.30	3.28	/
中古24	0.00	1.69	1.69	/
					中古27	0.00	12.52	12.52	/
中古28	0.00	30.31	30.31	/
					中古42	0.00	2.36	2.36	/
中古49	0.00	3.29	3.29	/

步骤105、依据储层物性平面分布图，结合FI与h的图版，确定储层各个勘探点油气产能，以确定所述研究区的油气产能。

具体实施时也可以包括：在储层物性平面分布图上均匀密集取点，根据储层所属类型，按相应的标准化方法计算各个勘探点的FI，再结合FI与h的图版，确定所取各个勘探点的油气产能，进而依据个勘探点的油气产能，按地质条件要求建立研究区储层油气产能分布图。

在步骤104的基础上，对岩石物理相控制油气产能进行验证。仍以上述塔里木盆地某地区为例，如图4，绝大部分的油气井都分布在相指数大于0.5的区域内，大部分的干井都分布在相指数很小的区域内，这说明，相指数越大，油气产能越高，同时从定量的角度出发，相指数小于0.5时，油气产能都接近0；且同时通过产能的预测值与实际值大小的对比，如图5，可以发现本发明实施例方法预测出来的油气产能值还是很接近现实的。在验证的基础上，利用步骤104中的K-h图版，结合步骤102中所得校正后的储层物性分布图，就可以实现岩石物理相向油气产能的转化作用，最终确定研究区油气藏的产能分布情况，通过本发明实施例方法，上述塔里木盆地某地区的实例中的研究区产能的具体分布如图6。

在实际应用中，通过实际的钻井油气产能数据验证发现，预测出的油气产能分布平面图是很准确的，比如，塔中83井，实际产能为654.08m³/d，就分布在预测出来的产能大于300m³/d的范围内，中古24井，为典型的水井，它就落在预测出来的产能为10m³/d左右。这都体现在利用本发明实施例方法确定的油气井产能与实际测试产能值很接近，说明通过本发明实施例方法建立的预测模型可信度高。

综上所述，本发明实施例的基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法可解决储层油气产能预测难的问题，给储层含油气研究提供重要的技术支持，利用储层的孔隙度、渗透率、单井产能等资料，依据油气产能受储层连通性控制的规律，基于储层岩石物理相控制油气藏形成的特点确定油气产能；实施中仅仅利用储层的孔隙度Φ、渗透率K及油气产能h等少量的几项容易获取的数据，就可以将研究区各个勘探点的油气产能大小准确求出，通过本发明实施例方法，解决了以往定量化进程不完善、地质理论不足的弊端，做到了预测有地质依据，可信度高；预测有先进技术，准确度高；预测有全新的思路，创新性强；而且本发明实施例方法仅利用岩石物理相中最简单的孔隙度Φ、渗透率K与油气产能h三项数据，简单易行，可操作性强。总的来说，本发明实施例方法经实际应用验证后，具有以下优点：（1）地质依据充分，可信度高；（2）技术特点鲜明，准确度高；（3）思路完整清晰，创新行强；（4）资料简单易得，可操作性强。

本发明实施例解决了目前储层含油气性定量预测难的问题，尤其是储层油气产能定量预测难的问题，更客观、更快捷、更可信的确定出油气产能，在油田油气资源勘探开发中取得很好的效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施例，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例而已，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 (9)

1.一种基于岩石物理相控油气作用确定油气产能的方法，其特征在于，包括：

分析获得研究区各个勘探点的储层物性特征参数孔隙度Φ、渗透率K及反映储层油气产能的单井产能h；

依据分析所得储层物性特征参数Φ、K，在地球物理测井所得单井的实际Φ、K的校正下，建立储层物性平面分布图；

依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K及h，建立Φ、K与h的关系曲线图；

依据Φ、K与h的关系曲线图，对储层岩石物理相数据进行定量标准化，建立岩石物理相标准化值FI与h的图版，并对FI与h的图版进行验证及可行性分析；

依据储层物性平面分布图，结合FI与h的图版，确定储层各个勘探点油气产能，以确定所述研究区的油气产能。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，分析获得研究区各个勘探点的储层物性特征参数孔隙度Φ、渗透率K及反映储层油气产能的单井产能h，包括：

利用地球物理测井、地震勘探技术、岩石压汞实验、岩石薄片鉴定技术分析获得研究区各个勘探点的Φ、K；

利用油气开发测试、油气试井分析技术分析获得反映储层油气产能的h。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，各个勘探点在研究区均匀分布，储层包括孔隙型、裂缝型、孔隙—裂缝型储层其中之一或任意组合。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K及h，建立Φ、K与h的关系曲线图，包括：

将分析所得的储层物性特征参数Φ、K根据研究区地质特征及h，划分储层物性区间；

依据分析所得的储层物性特征参数Φ、K，将各单井归入相应的储层物性区间；

将各储层物性区间内所有井的油气产能累加并求算数平均值得出单井平均产能；

以各储层物性区间的Φ、K为横坐标，以各储层物性区间单井平均产能为纵坐标，建立Φ、K与h的关系曲线图。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对储层岩石物理相数据进行定量标准化，包括：

将油气产能最大时所对应的物性参数区间值标准化为FI=1，将油气产能最小时所对应的物性参数区间值标准化为FI=0，将产能介于最大最小之间的物性参数区间值按比例赋予相应的FI值；

若储层为孔隙型储层，具体的赋值公式是：

FI_Φ=FI₁+(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ<Φ_max）；

FI_Φ=FI₁-(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ>Φ_max）；

其中FI_Φ为孔隙型储层相指数，无量纲；FI₁为取定区间最小相指数，无量纲；FI₂为取定区间最大相指数，无量纲；Φ₁为取定区间最小孔隙度，%；Φ₂为取定区间最大孔隙度，%；Φ为实际孔隙度，%；Φ_max为研究区最大孔隙度，%。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对储层岩石物理相数据进行定量标准化，包括：

将油气产能最大时所对应的物性参数区间值标准化为FI=1，将油气产能最小时所对应的物性参数区间值标准化为FI=0，将产能介于最大最小之间的物性参数区间值按比例赋予相应的FI值；

若储层为裂缝型储层，具体的赋值公式是：

FI_K=FI₁+(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K<K_max）；

FI_K=FI₁-(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K>K_max）；

其中FI_K为裂缝型储层相指数，无量纲；FI₁为取定区间最小相指数，无量纲；FI₂为取定区间最大相指数，无量纲；K₁为取定区间最小渗透率，10^-3μm²；K₂为取定区间最大渗透率，10^-3μm²；K为实际渗透率，10^-3μm²；K_max为研究区最大渗透率，10^-3μm²。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对储层岩石物理相数据进行定量标准化，包括：

将油气产能最大时所对应的物性参数区间值标准化为FI=1，将油气产能最小时所对应的物性参数区间值标准化为FI=0，将产能介于最大最小之间的物性参数区间值按比例赋予相应的FI值；

若储层为孔隙—裂缝型储层，具体的赋值公式是：

${\mathrm{FI}}_{\mathrm{K\&Phi;}}=\sqrt[2]{({\mathrm{FI}}_K^2+{\mathrm{FI}}_{\mathrm{\&Phi;}}^2)/2}$

FI_K=FI₁+(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K<K_max）；

FI_K=FI₁-(FI₂-FI₁)×(K-K₁)/(K₂-K₁)；（K>K_max）；

FI_Φ=FI₁+(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ<Φ_max）；

FI_Φ=FI₁-(FI₂-FI₁)×(Φ-Φ₁)/(Φ₂-Φ₁)；（Φ>Φ_max）；

其中FI_KΦ为孔隙—裂缝型储层相指数，无量纲；FI₁为取定区间最小相指数，无量纲；FI₂为取定区间最大相指数，无量纲；Φ₁为取定区间最小孔隙度，%；Φ₂为取定区间最大孔隙度，%；Φ为实际孔隙度，%；K₁为取定区间最小渗透率，10^-3μm²；K₂为取定区间最大渗透率，10^-3μm²；K为实际渗透率，10^-3μm²；Φ_max为研究区最大孔隙度，%；K_max为研究区最大渗透率，10^-3μm²。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对FI与h的图版进行验证及可行性分析，包括：

利用FI与h的图版上建立的K-h的关系式算出油气产能的理论预测值，以已钻探井的油气产能数据为基础，对预测出的油气产能进行对比分析，根据预测产能的误差率，判断FI与h的图版的可行性。

9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，依据储层物性平面分布图，结合FI与h的图版，确定储层各个勘探点油气产能，以确定所述研究区的油气产能，包括：

在储层物性平面分布图上均匀密集取点，根据储层所属类型，按相应的标准化方法计算各个勘探点的FI，再结合FI与h的图版，确定所取各个勘探点的油气产能，进而依据个勘探点的油气产能，按地质条件要求建立研究区储层油气产能分布图。

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