CN104252007A - 一种相容性岩石物理建模方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种相容性岩石物理建模方法，属于油汽地球物理领域。所述方法基于全部测井曲线约束同步反演各类模型参数；以岩石物理模型为基础，以测井纵波速度或横波速度和密度为约束条件，以常规测井计算得到的泥质含量、孔隙度和含水饱和度为初始模型，反演泥质含量、孔隙度和含水饱和度，最后在反演的泥质含量、孔隙度和含水饱和度基础上再进行岩石物理建模；所述各类模型参数包括孔隙度、泥质含量和含水饱和度。本发明有利于提高井震相关性，有利于提高岩性及流体预测精度，有利于分析纵横波速度与地震波频散及能量衰减关系，同时有助于储层孔隙度、饱和度及泥质含量计算过程中的不确定性参数的确定。

Description

一种相容性岩石物理建模方法

技术领域

本发明属于油气地球物理领域，具体涉及一种相容性岩石物理建模方法。

背景技术

岩石物理模型是利用地震数据提取岩性、孔隙度和流体成分等参数的基础，是研究地震响应特征与岩石弹性参数、速度、密度和流体关系的基础。

岩石物理研究的主要目的是用来弄清楚岩性、孔隙度、孔隙压力、流体类型、饱和度、各向异性、温度和频率等对纵、横波速度和地震波衰减的影响。现在人们对地震波速度与此类重要储层参数之间的关系已经有了很好的认识。Johnston&Toksoz(1981)，Nur&Wang(1988)，Wang&Nur(1992)等实验研究揭示各种不同因素对速度的影响。Tao&King(1993)和Tao等(1995)利用Cheng&Toksoz(1979)提出的迭代技术的散射介质方法预测岩石的孔隙度和孔隙纵横比频谱。King(1988)应用散射理论揭示实验室中冰冻的松散沉积岩在永久冻结带条件下超声波P波和S波速度。Xu&White(1995)联合有效介质理论和Gassmann理论，计算含频散的砂岩粘土混合模型的P波和S波速度。Wang(2001)总结了岩石物理基本原理。Pham等(2002)基于三相模型(砂岩颗粒，粘土颗粒和流体)测定粘土相砂岩介质的速度和衰减值。Gei&Carcione(2003)用相似的模型获取了气水合物方面沉积物的地震波速度和衰减的表达式。Anders(2011)提出新的岩石物理模型，将温度作为模型参数。Ranjana(2011)提出一种基于Wshelbys入射模型和DEM理论的模型。Amrita(2011)运用毛细管压力理论，建立更有效的描述非均值岩石和流体入侵模型。

同时岩石物理在地震解释中的应用非常普及。曾忠玉(2011)利用流体置换的Xu-White模型计算横波速度，充分利用井的纵波时差、地层密度、泥质含量、孔隙度、含水饱和度等常规测井资料以及岩石骨架和流体的各种弹性参数构建流体置换的Xu-White模型，用以计算横波时差。王贤(2011)将测井环境校正、井震标定等技术应用于岩石物理建模，并对建模计算横波速度进行了质量控制。郭栋(2007)基于Gassman方程和Xu-White、Kuster-Toksoz等岩石物理模型估算横波速度。并用测井约束反演与叠前波形反演对估算的横波速度进行修正，最终得到符合实际地震波性质的横波速度计算方法。李敬功(2007)、黄伟传(2007)、王玉梅(2006)、谢月芳(2012)等均利用不同的岩石物理模型对横波进行估算。

在岩石物理分析中，在建模算法与岩石物理模型应用之外，在岩石物理建模中用到的测井曲线(饱和度、泥质含量(矿物含量)、孔隙度)也至关重要。刘之的(2010)提出了变m值法计算火山岩含油饱和度。何俊平(2009)通过电阻率测井原理计算饱和度。曾珍(2007)对POR程序与SANDA程序计算孔隙度与泥质含量进行了对比研究，张德梅(2011)引入了对储层细粒分子敏感的中子-密度孔隙度差值，建立了不同测井曲线综合求取泥质含量的算法。张雅晨(2012)在准确识别岩性的基础上，将多元回归方法应用于孔隙度计算中。范铭涛(2005)利用岩心分析数据和测井信息，采用Bp神经网络计算储层孔隙度。张娟(2012)提出根据不同的地质特征来选择不同的计算模型，进而计算孔隙度。

以上所有研究都着力于改进算法，寻求得到更为可靠的某种特定储层参数，如饱和度、泥质含量(矿物含量)、孔隙度、声波速度等，但他们之间的关系则未予关注。

在检索到的的国内外文献中，不同专业领域各自致力于某一算法精度的提高，测井技术人员在对不同储层情况下孔隙度、饱和度及泥质含量的计算进行了改进，精度得到很大提高。地震技术人员对岩石物理建模中不同假设条件，不同储层情况下的算法进行了深入研究，并对岩石物理技术在储层预测的应用进行了广泛研究，取得了很大进展。

但是，在测井解释时，泥质含量是由伽玛曲线计算得到，饱和度是由电阻率曲线计算得到，孔隙度由密度、中子等曲线计算得到。这些参数之间及其与计算的地震速度、密度的岩石物理模型之间的关系，则没有统一考虑，这就导致在岩石物理模拟中无论如何改变各组分弹性参数，不能保证模型计算结果与所有实测曲线能够吻合。由于对于一个岩石样本而言，其内在系统应该是相容的，存在互相能够一致的属性，即孔隙度、饱和度、泥质含量、纵横波速度以及密度等应该存在内在统一性，只有内在属性一致储层物性数据才是精确的。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种相容性岩石物理建模方法，实现岩石样本各类属性(孔隙度、流体饱和度、泥质含量、纵横波速度以及密度等)满足计算结果与所有实测曲线吻合为前提的相容性岩石物理建模。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种相容性岩石物理建模方法，所述方法基于全部测井曲线约束同步反演各类模型参数；以岩石物理模型为基础，以测井纵波速度或横波速度和密度为约束条件，以常规测井计算得到的泥质含量、孔隙度和含水饱和度为初始模型，反演泥质含量、孔隙度和含水饱和度，最后在反演的泥质含量、孔隙度和含水饱和度基础上再进行岩石物理建模；

所述各类模型参数包括孔隙度、泥质含量和含水饱和度。

所述方法包括以下步骤：

(1)根据孔隙度、泥质含量和含水饱和度计算得到计算密度；

(2)将实测密度与计算密度进行比较，如果一致，则转入步骤(3)，如果不一致，则优化孔隙度和含水饱和度，然后返回步骤(1)；

(3)计算纵波和横波速度得到计算速度(通常测井数据中没有横波速度，所以只计算纵波速度，如果有横波速度，则纵、横波速度均计算)；

(4)将实测速度与计算速度进行比较，如果一致，则确定了岩石物理模型参数，转入步骤(6)，如果不一致，则转入步骤(5)；

(5)判断是否达到边界条件，如果否，则优化泥质含量，然后返回步骤(1)，如果是，则优化孔隙结构参数(在步骤3中计算速度时要用到孔隙结构参数)，然后返回步骤(3)；

(6)输出最终的速度、密度以及储层泥质含量、孔隙度、含水饱和度和孔隙结构参数。

所述步骤(2)中优化孔隙度和含水饱和度是这样实现的：将实测密度与计算密度进行比较，如果计算密度大于实测密度，则增加孔隙度，同时减小含水饱和度；如果计算密度小于实测密度，则减小孔隙度，同时增加含水饱和度。

所述步骤(5)中的边界条件是指实际地质情况下泥质含量在0-1之间。

所述步骤(5)中优化泥质含量是这样实现的：将实测速度与计算速度进行比较，如果计算速度小于实测速度，则按步长增加泥质含量；如果计算速度大于实测速度，则按步长减小泥质含量。

具体实施时，可以将初始步长设计为1％，如果第一次增加泥质含量后，计算速度大于实测速度则将步长缩减一半，如果第一次增加泥质含量后计算速度小于实测速度则将步长增加一倍，如此循环直到计算速度达到要求精度。

所述步骤(5)中的孔隙结构参数是指孔隙宽长比，所述优化孔隙结构参数是这样实现的：将实测速度与计算速度进行比较，如果计算速度小于实测速度，则按步长增加孔隙结构参数，如果计算速度大于实测速度，则按步长减小孔隙结构参数。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

利用相容性岩石物理反演得到的泥质含量、孔隙度、含水饱和度，与计算或实测的纵横波速度及密度互相关联，反应了岩石内部各属性的统一性，说明该方法计算得到的储层物性参数更可靠。有利于提高井震相关性；有利于提高岩性及流体预测精度；有利于分析纵横波速度与地震波频散及能量衰减关系。同时有助于储层孔隙度、饱和度及泥质含量计算过程中的不确定性参数的确定。

该技术将测井技术与地震技术结合在一起，在丰谷地区砂泥岩储层预测中取得了较好效果，提高了丰谷地区现有几口井的井震标定相关系数，将反演得到的储层泥质含量、孔隙度及饱和度数据应用于后续的频变AVO分析中，提高了频变AVO预测流体的精确度。同时提高了全区须四段储层预测精度。

附图说明

图1  是本发明相容性岩石物理建模方法的步骤框图。

图2 是常规岩石物理模型计算结果(实测曲线无法与模型计算曲线吻合)。

图3  是利用本发明方法的计算结果(实测曲线与模型计算曲线吻合)。

图4  是本发明方法与常规方法计算测井曲线与叠后地震标定对比图。

图5  是本发明方法与常规方法计算测井曲线与叠前地震标定对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

本发明相容性岩石物理建模的理论基础是，就一个岩石样本而言，其内在系统应该是相容的，存在互相能够一致的属性，即孔隙度、流体饱和度、泥质含量、纵横波速度以及密度等应该存在内在统一性。目前相容性岩石物理算法主要应用于砂泥岩储层，在砂泥岩储层中，泥质含量是一个重要的属性，而其它岩性样品，可以用不同硬度的矿物组分表示。

本发明相容性岩石物理建模是一种基于全部测井曲线约束同步反演各类模型参数方法。如图1所示，本发明以岩石物理模型(通过岩石物理建模方法得到模型)为基础，测井纵波速度(如有横波速度则包括横波速度)和密度为约束条件，常规测井计算得到的泥质含量、孔隙度和饱和度为初始模型(通过高斯算法或者徐怀特等算法(算法可以根据储层特征及初次建模计算与实测数据最接近的方法来确定)，输入泥质含量、孔隙度、含水饱和度、孔隙结构参数，可以得到初始模型)，反演泥质含量、孔隙度和饱和度。在反演过程中，首先以测井中最可靠、岩石物理模型计算中相对最精确的参数(岩石物理计算过程中，密度与计算所选方法无关，所有计算方法得出的密度曲线均一致，也就是说密度计算不受计算方法干扰，因此对于所有实例，均以密度曲线作为第一判断条件)(如密度曲线)作为第一判断条件，将可靠性相对较差的参数(如孔隙度、含水饱和度)作为第一阶段需要调整的参数；当密度计算曲线与实测曲线吻合时，再进入声波速度判断，将实测速度曲线与岩石物理模拟计算速度(密度计算与速度计算方法如下：通过理论泥岩、砂岩、地层水、气或油的密度、体积模量及固体的剪切模量，利用gassmann方程或者近似方程计算矿物和流体混合后的岩石体积模量、剪切模量，进而计算混合后的岩石纵横波速度、密度。(此处涉及公式较多，且需要根据不同情况选用不同公式，均属于常规公式，故未罗列)对比，不一致时调整泥质含量，如此迭代。如果调整变量到达边界条件仍不满足速度一致，则加入孔隙结构参数(在岩石物理模型计算中加入孔隙结构参数)。在反演的泥质含量、孔隙度和饱和度基础上再进行岩石物理建模，实现流体替换和横波预测(若无横波测井)(流体替换和横波预测属于常规应用，是本发明方法的后续应用)。利用该岩石物理模型计算得到的纵波速度(横波速度)及密度与实测结果吻合。

图2是常规岩石物理模型计算结果，可以看出实测曲线与模型计算曲线有差异，图3是利用本发明方法的计算结果，可以看出实测曲线无法与模型计算曲线吻合。从图4可以看出，相比常规方法，利用本发明相容性岩石物理模型计算得到测井数据与地震数据相关性较高。从图5可以看出，相比常规方法，利用本发明相容性岩石物理模型计算得到测井数据与地震数据相关性较高。

利用本发明反演得到的泥质含量、孔隙度、饱和度参数与计算或实测的纵横波速度及密度互相关联，反应了岩石内部各属性的统一性。有利于提高井震相关性；有利于提高岩性及流体预测精度；有利于分析纵横波速度与地震波频散及能量衰减关系。同时有助于减少储层孔隙度、饱和度及泥质含量计算过程中的不确定性。

本发明的重点是，通过对测井原理分析，对测量得到测井曲线(密度、速度)的可靠性进行了排序(测量密度的仪器可靠性较高，其次是速度)，其次将利用测井曲线计算得到的孔隙度、饱和度、泥质含量的可靠性(可靠性排序：泥质含量、孔隙度、饱和度；原因如下：泥质含量是根据伽马曲线计算得来，伽马曲线测量非常准确；孔隙度是根据密度或者声波计算得来，可靠性次之；饱和度是根据孔隙度计算得来，因此可靠性低于饱和度)进行排序，通过岩石物理模拟，反演出新的孔隙度、饱和度与泥质含量数据。本发明以岩石内部各属性应该自相关为基础。计算过程中将测井数据与地震数据相结合。

本发明方法不仅可以得到较为可靠的横波速度，同时可以得到可靠的储层物性特征，并有助于储层孔隙度、饱和度及泥质含量计算过程中的不确定性参数选取。

本发明是以目前多种改进方法计算得到的泥质含量、饱和度以及孔隙度为基础，以密度和声波速度为约束，反演得到与声波、密度，以及储层泥质含量、饱和度、孔隙度自相关的改进后的储层泥质含量、饱和度、孔隙度曲线。

利用相容性岩石物理模型反演得到的泥质含量、孔隙度、饱和度参数与计算或实测的纵横波速度及密度互相关联，反应了岩石内部各属性的统一性。有利于提高井震相关性；有利于提高岩性及流体预测精度；有利于分析纵横波速度与地震波频散及能量衰减关系。同时有助于减少储层孔隙度、饱和度及泥质含量计算过程中的不确定性。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (6)

1.一种相容性岩石物理建模方法，其特征在于：所述方法基于全部测井曲线约束同步反演各类模型参数；以岩石物理模型为基础，以测井纵波速度或横波速度和密度为约束条件，以常规测井计算得到的泥质含量、孔隙度和含水饱和度为初始模型，反演泥质含量、孔隙度和含水饱和度，最后在反演的泥质含量、孔隙度和含水饱和度基础上再进行岩石物理建模；

所述各类模型参数包括孔隙度、泥质含量和含水饱和度。

2.根据权利要求1所述的相容性岩石物理建模方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

(1)根据孔隙度、泥质含量和含水饱和度计算得到计算密度；

(2)将实测密度与计算密度进行比较，如果一致，则转入步骤(3)，如果不一致，则优化孔隙度和含水饱和度，然后返回步骤(1)；

(3)计算纵波和横波速度得到计算速度；

(4)将实测速度与计算速度进行比较，如果一致，则转入步骤(6)，如果不一致，则转入步骤(5)；

(5)判断是否达到边界条件，如果否，则优化泥质含量，然后返回步骤(1)，如果是，则优化孔隙结构参数，然后返回步骤(3)；

(6)输出最终的速度、密度以及储层泥质含量、孔隙度、含水饱和度和孔隙结构参数。

3.根据权利要求2所述的相容性岩石物理建模方法，其特征在于：所述步骤(2)中优化孔隙度和含水饱和度是这样实现的：将实测密度与计算密度进行比较，如果计算密度大于实测密度，则增加孔隙度，同时减小含水饱和度；如果计算密度小于实测密度，则减小孔隙度，同时增加含水饱和度。

4.根据权利要求2所述的相容性岩石物理建模方法，其特征在于：所述步骤(5)中的边界条件是指实际地质情况下泥质含量在0-1之间。

5.根据权利要求2所述的相容性岩石物理建模方法，其特征在于：所述步骤(5)中优化泥质含量是这样实现的：将实测速度与计算速度进行比较，如果计算速度小于实测速度，则按步长增加泥质含量；如果计算速度大于实测速度，则按步长减小泥质含量。

6.根据权利要求2所述的相容性岩石物理建模方法，其特征在于：所述步骤(5)中的孔隙结构参数是指孔隙宽长比，所述优化孔隙结构参数是这样实现的：将实测速度与计算速度进行比较，如果计算速度小于实测速度，则按步长增加孔隙结构参数，如果计算速度大于实测速度，则按步长减小孔隙结构参数。