CN104021296A - 油气运聚范围的预测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种油气运聚范围的预测方法及装置，其中方法包括：根据地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得研究区的盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据；对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理；根据对所述研究区油气运移的影响程度，确定归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据的权系数；根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势；根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围。采用本发明可以准确预测油气运聚范围。

Description

油气运聚范围的预测方法及装置

技术领域

本发明涉及石油地质勘探技术领域，尤其涉及油气运聚范围的预测方法及装置。

背景技术

石油、天然气和水作为天然流体，由分散状态到聚集成藏的渗流过程中，遵循流体力学的基本机理，即从高势区向低势区流动，在闭合的低势区聚集。流体势分析方法可以用来确定石油在输导层中的运移方向，即在势能梯度动力的作用下，流体从高势区向低势区自发地运移，流体在势差作用下运动的极限就是进入到自身势能相对最小区而达到平衡。油气低势区配合适当的地层条件将构成有利的油气聚集区，实现油气二次运移的条件、运移路径和最终的聚集都可以用流体力学的势概念来统一解释。

研究地下流体势空间分布模式，可确定盆地流体系统构成，提高对油气运移规律的认识，分析低势区的分布，预测有利的油气聚集区，提高勘探成功率。通过流体压力和势能场的模拟计算，并在区域范围内分析流体势的展布规律，就可以确定出水及相伴的油气在地下含水介质中的运动，从而预测出油气最可能聚集的部位，这也是在油气勘探过程中应用势能理论的主要目的。流体势研究自提出至今，在油气勘探中愈来愈受到人们重视。应用势能理论成功预测有利的油气聚集区在美国、加拿大及阿尔及利亚等已多次取得成功。

20世纪40年代初，M.K.Hubbert(1940)用流体势的概念、理论和方法对地下流体的运动规律进行了比较全面的描述，将单位质量流体具有的机械能量(Ф)定义为流体的流体势，包括位能、单位质量压能和动能三项机械能。

Hubbert定义流体势的计算公式是：

$\mathrm{\Φ}=\mathrm{gZ}+\underset{0}{\overset{p}{\∫}}\frac{\mathrm{dp}}{\mathrm{\ρ}}+\frac{q^2}{2}$

式中，Z-测点高程，m；g-重力加速度，m/s²；p-测点压力，Pa；ρ-流体密度，t/m³；q-流速，m/s。

当静水环境或地下流体流动速度较缓慢(小于1cm/s)时，其动能(q²/2)可以忽略不计。显然M.K.Hubbert提出的流体势概念忽略了地层中普遍存在的毛细管压力。

W.K.England(1983)在引用流体势的概念时，考虑了毛细管力对流体运移的影响，将流体势定义为从基准点传递单位体积流体到研究点(地下地层环境)必须做的功，认为影响地层孔隙流体总势能的主要因素是重力、弹性力、表面张力三种作用力。

England定义流体势的计算公式是：

$\mathrm{\Φ}=\mathrm{\ρgZ}+\mathrm{\ρ}\underset{0}{\overset{p}{\∫}}\frac{\mathrm{dp}}{\mathrm{\ρ}}+\frac{2\mathrm{\σ}\cos \mathrm{\θ}}{\mathrm{\γ}}$

式中，σ-烃水界面张力，N/m；θ-润湿角；γ-深度Z处的岩石孔隙毛管半径，m；其他参数意义同前。

显然，与Hubbert势有所区别的是，England势由位能、压能和界面势能组成。当输导介质的孔隙较大时，毛细管力对流体势的影响不大，一股小于0.01MPa，也即毛细管作用在大孔隙的岩石(如砂岩)中可忽略不计，但在粘土中值得重视。由于可作为油气二次运移介质的输导层的孔隙一股较大，因此，在二次运移中毛细管作用的影响可忽略，此时Hubbert势与England势二者基本相当，在数值上二者之间相差一个系数ρ。直到20世纪80年代，E.C.Dahlberg关于流体势的专著《石油勘探中的水动力学》一书的问世，提出了相对流体势概念并用来分析油气运移和聚集方向和部位，这一理论才得以重视。特别是在80年代后期定量研究方法的发展，使流体势用于油气运移、聚集的计算机模拟才成为可能。现在流体势在油气运移、聚集中的作用已经倍受石油地质工作者重视。

但后期在实际应用中，计算流体势时发现，公式中第一项位能数值很大，第二项和第三项数值均较小，利用三者之和获得的流体势，其结果是位能的较大数值掩盖了压能和界面势能的影响。地下流体往往存在于一个甚至几个封隔层之下，与地表缺乏明显联系。此时位能是否为主要控制作用，值得商榷。在一个封闭的压力系统内部(流体压力封存箱)，位能对油气运移所起作用不大，主要依靠压能和界面势能。此时如果完全依据以往流体势计算方法，会导致结果存在误差，得到错误认识。随着岩性类隐蔽油气藏和致密砂岩气藏的发现，表明依据传统流体势计算方法，获得的流体势在勘探应用中存在欠缺。由于压能和界面势能的参数取值影响因素较多，随机性很大，计算出的流体势数值存在误差。

发明内容

本发明实施例提供一种油气运聚范围的预测方法，用以准确预测油气运聚范围，该方法包括：

根据地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得研究区的盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据；

对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理；

根据对所述研究区油气运移的影响程度，确定归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据的权系数；

根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势；

根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围。

一个实施例中，所述盖层底面形态数据包括盖层底面海拔h；所述储层砂体分布数据包括储层的砂岩百分比或砂岩厚度S；所述水动力数据包括地层孔隙压力P。

一个实施例中，对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理，包括：

获得盖层底面相对于基准面的高程h_g；

按如下公式获得测压水头：

h_w＝Z+P/ρg；

其中，h_w为测压水头，Z为相应储层相对于基准面的高程，ρg为地层流体的容量；

按如下公式对h_g、S、h_w进行归一化处理，获得归一化后的盖层底面高程H_g、归一化后的储层的砂岩百分比或砂岩厚度H_s和归一化后的测压水头H_w：

$H_i=\frac{x_i-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}}{\underset{1\≤i\≤n}{\mathrm{man}{x}_i}-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}};$

其中，x_i为归一化前的数据，H_i为归一化后的数据，n为数据点个数。

一个实施例中，所述h_g＝h。

一个实施例中，所述权系数满足如下条件：

K_g+K_s+K_w＝1；

其中，K_g、K_s、K_w分别为H_g、H_s、H_w的权系数，且均为正数。

一个实施例中，按如下公式，根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势：

Ф_z＝K_g·H_g+K_s·(1-H_s)+K_w·K_w；

其中，Ф_z为正规化流体势。

一个实施例中，根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围，包括：

根据所述正规化流体势，绘制所述研究区的流体势等值线图；

利用所述流体势等值线图，结合所述研究区有效烃源岩的分布及流体势梯度方向，预测所述研究区的油气运移方向及运聚范围。

本发明实施例还提供一种油气运聚范围的预测装置，用以准确预测油气运聚范围，该装置包括：

原始数据获得模块，用于根据地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得研究区的盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据；

归一化处理模块，用于对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理；

权系数确定模块，用于根据对所述研究区油气运移的影响程度，确定归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据的权系数；

流体势确定模块，用于根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势；

预测模块，用于根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围。

一个实施例中，所述盖层底面形态数据包括盖层底面海拔h；所述储层砂体分布数据包括储层的砂岩百分比或砂岩厚度S；所述水动力数据包括地层孔隙压力P。

一个实施例中，所述归一化处理模块具体用于：

获得盖层底面相对于基准面的高程h_g；

按如下公式获得测压水头：

h_w＝Z+P/ρg；

其中，h_w为测压水头，Z为相应储层相对于基准面的高程，ρg为地层流体的容量；

按如下公式对h_g、S、h_w进行归一化处理，获得归一化后的盖层底面高程H_g、归一化后的储层的砂岩百分比或砂岩厚度H_s和归一化后的测压水头h_w：

$H_i=\frac{x_i-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}}{\underset{1\≤i\≤n}{\mathrm{man}{x}_i}-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}};$

其中，x_i为归一化前的数据，H_i为归一化后的数据，n为数据点个数。

一个实施例中，所述h_g＝h。

一个实施例中，所述权系数满足如下条件：

K_g+K_s+K_w＝1；

其中，K_g、K_s、K_w分别为H_g、H_s、H_w的权系数，且均为正数。

一个实施例中，所述流体势确定模块具体用于按如下公式，根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势：

Ф_z＝K_g·H_g+K_s·(1-H_s)+K_w·k_w；

其中，Ф_z为正规化流体势。

一个实施例中，所述预测模块具体用于：

根据所述正规化流体势，绘制所述研究区的流体势等值线图；

利用所述流体势等值线图，结合所述研究区有效烃源岩的分布及流体势梯度方向，预测所述研究区的油气运移方向及运聚范围。

本发明实施例利用正规化流体势预测油气运聚范围，正规化流体势综合考虑了位能、输导能力和压能的综合影响，同时根据研究区实际情况对三种影响因素赋予不同的权值，相对比较合理，克服了以往流体势中位能的绝对作用，尤其是在隐蔽油气藏的勘探中更为合理。另外，由于正规化流体势以构造图和储层砂体的分布特征为基础，所以其原始数据可靠性高、受数据点的影响小，相对比较准确。综合而言，正规化流体势克服了以往研究中对流体势计算中的位能的绝对作用，合理的考虑了三个方面的影响，而且计算参数的获得比较容易，相对而言更加合理而准确。

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为本发明实施例中油气运聚范围的预测方法的处理流程图；

图2为本发明实施例中滨北地区中浅层构造分区图；

图3为本发明实施例中滨北地区浅部油气成藏组合油气运移优势通道分布图；

图4为本发明实施例中滨北地区中部油气成藏组合油气运移优势通道分布图；

图5为本发明实施例中油气运聚范围的预测装置的结构示意图。

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。

如前所述，现有技术中，由于传统流体势计算方法中位能和界面势能的参数取值影响因素较多，随机性很大，导致计算出流体势数值存在误差，获得的流体势在勘探应用中存在欠缺。针对此问题，本发明实施例在综合分析以往流体势计算方法的基础上，采用多信息叠合研究方法，依据油气运聚机理，通过对盖层底面形态、储层砂体展布和水压头三种因素的归一化处理，获得正规化流体势，进而根据正规化流体势平面分布，确定油气运聚范围。

图1为本发明实施例中油气运聚范围的预测方法的处理流程图。如图1所示，本发明实施例中油气运聚范围的预测方法可以包括：

步骤101、根据地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得研究区的盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据；

步骤102、对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理；

步骤103、根据对所述研究区油气运移的影响程度，确定归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据的权系数；

步骤104、根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势；

步骤105、根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围。

由图1所示流程可以得知，本发明实施例利用正规化流体势预测油气运聚范围，其中的正规化流体势较现有技术中的流体势具明显优越性，其以构造图和储层砂体分布特征为基础，原始数据可靠性高、受数据点影响小，操作简单易行。并且，本发明实施例克服了传统流体势中位能的绝对作用，综合考虑三种地质因素的综合影响，通过赋权值并通过归一化处理的正规化流体势，为预测特殊类型油气藏的油气运聚范围，指导当前油气勘探提供了重要的技术支撑。

具体的，在本发明实施例中为提高流体势分析法预测油气运移范围的可靠性，是以构造图和储层砂体分布特征为基础，提出了正规化流体势的概念及其计算方法。实施时，先根据地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得研究区的盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据。其中，盖层底面形态数据可以包括盖层底面海拔h；储层砂体分布数据可以包括储层的砂岩百分比或砂岩厚度S；水动力数据可以包括地层孔隙压力P。例如可以通过地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得某一研究区单井的盖层底面海拔h、储层的砂岩百分比或砂岩厚度S、以及测点单位面积地层压力即地层孔隙压力P三项数据。

进一步的，在获得盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据之后，对所搜集的原始数据进行正规化处理，即对盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理，将原始数据变换到[0，1]区间。具体的，归一化处理可以包括：

首先，可以获得盖层底面相对于基准面的高程h_g；实施时可以依据研究区地质概况选取一个基准面，获取盖层底面相对于基准面的高度，通常选海平面为基准面，则盖层底面相对于基准面的高程为h_g＝h；

其次，可以依据所获取的地层孔隙压力数据P，求取测压水头h_w，代表水动力对油气的影响，例如可以按如下公式获得测压水头：

h_w＝Z+P/ρg；

其中，h_w为测压水头，m；Z为相应储层相对于基准面的高程，m；P为地层孔隙压力，P_a；ρg为地层流体的容量，N/m³；

最后，为将盖层底面形态、储层砂体分布和水动力三种地质因素对油气运移的影响程度合理准确反映出来，可以在叠合前对原始数据(基础地质信息)进行正规化处理，将原始数据变换到[0，1]区间，一股采用极差正规化的方法，例如可以按如下公式对h_g、S、h_w进行归一化处理，分别获得归一化后的盖层底面高程H_g、归一化后的储层的砂岩百分比或砂岩厚度H_s和归一化后的测压水头H_w：

$H_i=\frac{x_i-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}}{\underset{1\≤i\≤n}{\mathrm{man}{x}_i}-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}};$

其中，x_i为归一化前的数据，H_i为归一化后的数据，n为数据点个数。

具体实施时，在获得归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据后，可以根据对所述研究区油气运移的影响程度，确定归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据的权系数。对于不同盆地而言，三种影响油气运移的因素作用程度不同，为更好的突出主要影响因素，据实际地质情况对三种地质信息赋权值，表示不同参数相对重要性。统计分析研究区归一化后的盖层底面高程，砂岩百分比和测压水头，确定在计算中赋予相应地质信息的权值，其中三种地质因素赋予的权值满足以下公式：

K_g+K_s+K_w＝1；

其中，K_g、K_s、K_w分别为H_g、H_s、H_w的权系数，且均为正数。

具体实施时，还要根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势，例如按如下公式计算研究区的正规化流体势：

Ф_z＝K_g·H_g+k_s·(1-H_s)+K_w·H_w；

其中，Ф_z为正规化流体势，第一项表示盖层底面形态对油气运移聚集的控制，第二项表示沉积砂体储能，第三项表示水动力对油气的影响。

具体实施时，根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围，可以包括：根据所述正规化流体势，绘制所述研究区的流体势等值线图；利用所述流体势等值线图，结合所述研究区有效烃源岩的分布及流体势梯度方向，预测所述研究区的油气运移方向及运聚范围。

下面举一具体实例说明本发明实施例中油气运聚范围的预测方法的具体实施。本例中，以松辽盆地滨北地区为实施对象，滨北地区是松辽盆地滨州铁路线以北、嫩江以西的广大地区，面积近8×10⁴km²。中浅层构造格局主要分为4个一级构造单元和12个二级构造单元(图2)，一级构造单元主要包括：西部斜坡区北部、北部倾没区全部、中央坳陷区北部、东北隆起区大部分。滨北地区中浅层可以划分出两套生储盖组合，其中，浅部储盖组合主要以白垩系上统嫩江组一段和二段为烃源岩和盖层，储集层为白垩系青山口组二段和三段、姚家组和嫩江组一段；而中部储盖组合主要以青山口组一段为源岩和盖层，下伏的泉头组三、四段为储层。分别对滨北地区中浅层两套油气成藏组合的油气优势运移通道进行研究，预测油气运移的方向及范围。

本例中，首先通过地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得滨北地区34口探井的原始数据资料，包括盖层底面海拔h、储层的砂岩百分比或砂岩厚度S及相应深度地层孔隙压力P三项数据；再对所搜集的原始数据进行正规化处理，将原始数据变换到[0，1]区间；然后计算各测点的正规化流体势，其中，统计分析滨北地区中、浅部油气成藏组合中归一化后的盖层底面高程，砂岩百分比和测压水头，确定滨北地区水动力条件较强，且储集砂体发育，从而在计算中对这两方面的信息赋予相对较高的权值，依据对各地质信息所赋予的权值，以及获得的归一化值，计算滨北地区浅部油气成藏组合的正规化流体势；最后依据所得正规化流体势值，绘制研究区流体势等值线图，结合有效烃源岩的分布及流体势梯度方向，预测油气运移方向及运聚范围。

本例中，由正规化流体势变化趋势可知，滨北地区浅部油气成藏组合的正规化流体势自黑鱼泡凹陷和乌裕尔凹陷向西、向南和向北数值逐渐减小，有利于油气在上述地区运移聚集和成藏(图3)，将是未来油气勘探的指向区。滨北地区中部油气成藏组合西部正规化流体势变化趋势是自黑鱼泡凹陷以南向克山依龙背斜带南端数值逐渐减小，有利油气在克山依龙背斜带南端聚集成藏；东部正规化流体势变化趋势是三肇凹陷北端向绥棱背斜带方向数值逐渐减小，有利油气在绥棱背斜带聚集成藏(图4)。

由上述实施例可知，本发明实施例利用盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据等数据资料，对研究区地质信息进行分析与处理，赋予不同权值，定量正规化流体势，根据其变化趋势指导预测油气勘探的指向区及油气运聚范围，从而通过有效流体势分析，可以判断油气运移的优势通道；其中预测油气运聚范围采用了正规化流体势，较现有技术中的流体势具明显优越性，其以构造图和储层砂体分布特征为基础，原始数据可靠性高、受数据点影响小，操作简单易行。并且，本发明实施例克服了传统流体势中位能的绝对作用，综合考虑三种地质因素的综合影响，通过赋权值并通过归一化处理的正规化流体势，更为准确的确定各个测点处的流体势，为预测特殊类型油气藏的油气运聚范围，指导当前油气勘探提供了重要的技术支撑。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种油气运聚范围的预测装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与油气运聚范围的预测方法相似，因此该装置的实施可以参见油气运聚范围的预测方法的实施，重复之处不再赘述。

图5为本发明实施例中油气运聚范围的预测装置的结构示意图。如图5所示，本发明实施例中油气运聚范围的预测装置可以包括：

原始数据获得模块501，用于根据地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得研究区的盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据；

归一化处理模块502，用于对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理；

权系数确定模块503，用于根据对所述研究区油气运移的影响程度，确定归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据的权系数；

流体势确定模块504，用于根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势；

预测模块505，用于根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围。

具体实施时，所述盖层底面形态数据可以包括盖层底面海拔h；所述储层砂体分布数据可以包括储层的砂岩百分比或砂岩厚度S；所述水动力数据可以包括地层孔隙压力P。

具体实施时，所述归一化处理模块502具体可以用于：

获得盖层底面相对于基准面的高程h_g；

按如下公式获得测压水头：

h_w＝Z+P/ρg；

其中，h_w为测压水头，Z为相应储层相对于基准面的高程，ρg为地层流体的容量；

按如下公式对h_g、S、h_w进行归一化处理，获得归一化后的盖层底面高程H_g、归一化后的储层的砂岩百分比或砂岩厚度H_s和归一化后的测压水头H_w：

$H_i=\frac{x_i-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}}{\underset{1\≤i\≤n}{\mathrm{man}{x}_i}-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}};$

其中，x_i为归一化前的数据，H_i为归一化后的数据，n为数据点个数。

具体实施时，所述h_g＝h。

具体实施时，所述权系数可以满足如下条件：

K_g+K_s+K_w＝1；

其中，k_g、K_s、K_w分别为H_g、H_s、H_w的权系数，且均为正数。

具体实施时，所述流体势确定模块504具体可以用于按如下公式，根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势：

Ф_z＝K_g·H_g+K_s·(1-H_s)+K_w·H_w；

其中，Ф_z为正规化流体势。

具体实施时，所述预测模块505具体可以用于：

根据所述正规化流体势，绘制所述研究区的流体势等值线图；

利用所述流体势等值线图，结合所述研究区有效烃源岩的分布及流体势梯度方向，预测所述研究区的油气运移方向及运聚范围。

综上所述，本发明实施例利用正规化流体势预测油气运聚范围，正规化流体势综合考虑了位能、输导能力和压能的综合影响，同时根据研究区实际情况对三种影响因素赋予不同的权值，相对比较合理，克服了以往流体势中位能的绝对作用，尤其是在隐蔽油气藏的勘探中更为合理。另外，由于正规化流体势以构造图和储层砂体的分布特征为基础，所以其原始数据可靠性高、受数据点的影响小，相对比较准确。综合而言，正规化流体势克服了以往研究中对流体势计算中的位能的绝对作用，合理的考虑了三个方面的影响，而且计算参数的获得比较容易，相对而言更加合理而准确。

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 (14)

1.一种油气运聚范围的预测方法，其特征在于，包括：

根据地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得研究区的盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据；

对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理；

根据对所述研究区油气运移的影响程度，确定归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据的权系数；

根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势；

根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述盖层底面形态数据包括盖层底面海拔h；所述储层砂体分布数据包括储层的砂岩百分比或砂岩厚度S；所述水动力数据包括地层孔隙压力P。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理，包括：

获得盖层底面相对于基准面的高程h_g；

按如下公式获得测压水头：

h_w＝Z+P/ρg；

其中，h_w为测压水头，Z为相应储层相对于基准面的高程，ρg为地层流体的容量；

按如下公式对h_g、S、h_w进行归一化处理，获得归一化后的盖层底面高程H_g、归一化后的储层的砂岩百分比或砂岩厚度H_s和归一化后的测压水头H_w：

$H_i=\frac{x_i-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}}{\underset{1\≤i\≤n}{\mathrm{man}{x}_i}-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}};$

其中，x_i为归一化前的数据，H_i为归一化后的数据，n为数据点个数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述h_g＝h。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述权系数满足如下条件：

K_g+K_s+K_w＝1；

其中，k_g、K_s、K_w分别为H_g、H_s、H_w的权系数，且均为正数。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，按如下公式，根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势：

Ф_z＝K_g·H_g+K_s·(1-H_s)+K_w·H_w；

其中，Ф_z为正规化流体势。

7.如权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围，包括：

根据所述正规化流体势，绘制所述研究区的流体势等值线图；

利用所述流体势等值线图，结合所述研究区有效烃源岩的分布及流体势梯度方向，预测所述研究区的油气运移方向及运聚范围。

8.一种油气运聚范围的预测装置，其特征在于，包括：

原始数据获得模块，用于根据地质分层、地质录井和地层压力测试资料获得研究区的盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据；

归一化处理模块，用于对所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据进行归一化处理；

权系数确定模块，用于根据对所述研究区油气运移的影响程度，确定归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据的权系数；

流体势确定模块，用于根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势；

预测模块，用于根据所述正规化流体势，预测所述研究区的油气运聚范围。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述盖层底面形态数据包括盖层底面海拔h；所述储层砂体分布数据包括储层的砂岩百分比或砂岩厚度S；所述水动力数据包括地层孔隙压力P。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述归一化处理模块具体用于：

获得盖层底面相对于基准面的高程h_g；

按如下公式获得测压水头：

h_w＝Z+P/ρg；

其中，h_w为测压水头，Z为相应储层相对于基准面的高程，ρg为地层流体的容量；

按如下公式对h_g、S、h_w进行归一化处理，获得归一化后的盖层底面高程H_g、归一化后的储层的砂岩百分比或砂岩厚度H_s和归一化后的测压水头H_w：

$H_i=\frac{x_i-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}}{\underset{1\≤i\≤n}{\mathrm{man}{x}_i}-\underset{1\≤i\≤n}{\min x_i}};$

其中，x_i为归一化前的数据，H_i为归一化后的数据，n为数据点个数。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述h_g＝h。

12.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述权系数满足如下条件：

K_g+K_s+K_w＝1；

其中，K_g、K_s、K_w分别为H_g、H_s、H_w的权系数，且均为正数。

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述流体势确定模块具体用于按如下公式，根据归一化后的所述盖层底面形态数据、储层砂体分布数据和水动力数据及所述权系数，确定所述研究区的正规化流体势：

Ф_z＝K_g·H_g+K_s·(1-H_s)+K_w·H_w；

其中，Ф_z为正规化流体势。

14.如权利要求8至13任一项所述的装置，其特征在于，所述预测模块具体用于：

根据所述正规化流体势，绘制所述研究区的流体势等值线图；

利用所述流体势等值线图，结合所述研究区有效烃源岩的分布及流体势梯度方向，预测所述研究区的油气运移方向及运聚范围。