CN104316962B - 岩石孔隙结构参数反演方法及其系统 - Google Patents
岩石孔隙结构参数反演方法及其系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种岩石孔隙结构参数反演方法及其系统,该反演方法包括以下步骤:背景场约束的建立步骤,均匀采样步骤,误差函数的建立步骤以及反演提取步骤。以岩石孔隙结构参数与常规测井曲线的经验关系为基础,建立背景场约束对岩石孔隙结构参数进行优选,解决了现有岩石孔隙结构参数提取方法中的不确定性问题,突破了实验室实验方法的限制,所需参数少,应用范围广,具有计算速度快、稳定性好的优点,能够为横波速度预测及储层预测工作提供基础资料。
Description
技术领域
本发明涉及地球物理测井领域,尤其涉及一种岩石孔隙结构参数反演方法及其系统。
背景技术
叠前反演技术在储层预测中发挥着重要作用,实施该方法需要提供准确的纵波速度及横波速度的测井曲线,但测井资料中往往缺乏横波速度信息。Xu-White速度模型法是一种高精度的横波速度预测方法,但是由于该模型需要输入的参数较多,有些参数对预测精度影响大却不能从实验室或者测井数据中直接获得,从而限制了该方法的广泛应用。
在Xu-White速度模型法中,孔隙结构对预测的横波速度有重要影响。如果在较大深度范围内采用固定的孔隙结构参数,那么会对预测的横波引入较大的误差。对于岩石孔隙结构的研究,集中在岩石所具有的孔隙和吼道的几何形状、大小、分布及其相互连通关系等方面,主要通过两种方法来实现,地球物理实验室实验法和测井资料现场评价法。
实验室实验法是目前最主要和最广泛的描述和评价岩石孔隙结构的方法,包括毛管压力曲线法、铸体薄片法、扫描电镜法以及CT扫描法。实验法存在以下问题,首先要求必须有取芯岩样,且容易受到岩石样品尺寸大小的限制。其次在岩心破碎的层段无法描述孔隙结构,不具有纵向上的连续性,不能很好地反映一定地区的储层孔喉结构特征。最后实验室实验法费用比较昂贵,使得其应用受到限制。
测井资料现场评价法常用的方式包括有电阻率法、常规孔渗法以及核磁共振法。现场评价法能够沿着井壁连续的对孔隙结构进行定性的评价,但却不能定量的给定岩石孔隙结构参数。
综上,亟需提供一种可操作性强且保证一定的反演精度的岩石孔隙结构参数反演方法,以解决上述问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题之一是需要提供一种可执行的并且能够很好的应用于横波速度预测的岩石孔隙结构参数反演方法。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种岩石孔隙结构参数反演方法,包括以下步骤:背景场约束的建立步骤,基于测井数据和设定的尺度调节系数建立岩石孔隙结构参数的背景场约束;均匀采样步骤,在背景场约束中根据给定的岩石孔隙结构参数的采样率进行均匀采样;误差函数的建立步骤,根据每次采样到的岩石孔隙结构参数正演得到纵波速度和横波速度,利用正演得到的纵波速度和横波速度,结合测井得到的实测纵波速度和横波速度,建立误差函数;反演提取步骤,比较各个采样点的误差函数,将误差函数最小值所对应的岩石孔隙结构参数提取为反演结果。
在一个实施例中,根据以下表达式建立岩石孔隙结构参数的背景场约束:
式中,C为背景场约束,Cl为背景场约束的下边界,Cu为背景场约束的上边界,β为尺度调节系数,αs为利用测井数据得到的岩石孔隙结构参数的初始值。
在一个实施例中,根据以下表达式得到岩石孔隙结构参数的初始值αs:
αs=0.17114-0.24477·φ+0.004314·Vsh
式中,φ和Vsh分别为由测井数据得到的孔隙度和泥质含量。
在一个实施例中,根据以下表达式得到所述采样到的岩石孔隙结构参数:
αi=Cl+(i-1)△αs,(i=1...n)
式中,αi是在背景场约束范围中采样得到的第i个岩石孔隙结构参数,△αs为给定的岩石孔隙结构参数的采样率,n为表示采样点个数的整数。
在一个实施例中,根据以下表达式正演得到纵波速度Vp(αs)和横波速度Vs(αs):
式中,ρl为饱含流体的岩石密度,Kl和μl分别为饱含流体的岩石体积模量和剪切模量。
在一个实施例中,根据以下表达式建立误差函数f(αs):
f(αs)=(1-λ)||Vp(αs)-Vpm||+λ||Vs(αs)-Vsm||
式中,Vpm和Vsm分别为实测纵波速度和横波速度,Vp(αs)和Vs(αs)分别为正演得到的纵波速度和横波速度,λ为调节纵波速度与横波速度的系数。
另一方面,还提供了一种岩石孔隙结构参数反演系统,包括以下模块:
背景场约束的建立模块,其基于测井数据和设定的尺度调节系数建立岩石孔隙结构参数的背景场约束;均匀采样模块,其在背景场约束中根据给定的岩石孔隙结构参数的采样率进行均匀采样;误差函数的建立模块,其根据每次采样到的岩石孔隙结构参数正演计算得到纵波速度和横波速度,利用正演计算得到的纵波速度和横波速度,结合测井得到的实测纵波速度和横波速度,建立误差函数;反演提取模块,其比较各个采样点的误差函数,将误差函数最小值所对应的岩石孔隙结构参数提取为反演结果。
在一个实施例中,背景场约束的建立模块根据以下表达式建立岩石孔隙结构参数的背景场约束:
式中,C为背景场约束,Cl为背景场约束的下边界,Cu为背景场约束的上边界,β为尺度调节系数,αs为利用测井数据得到的岩石孔隙结构参数的初始值。
在一个实施例中,背景场约束的建立模块根据以下表达式确定岩石孔隙结构参数的初始值αs:
αs=0.17114-0.24477·φ+0.004314·Vsh
式中,φ和Vsh分别为由测井数据得到的孔隙度和泥质含量。
在一个实施例中,均匀采样模块根据以下表达式得到所述采样到的岩石孔隙结构参数:
αi=Cl+(i-1)△αs,(i=1...n)
式中,αi是在背景场约束范围中采样得到的第i个岩石孔隙结构参数,△αs为给定的岩石孔隙结构参数的采样率,n为表示采样点个数的整数。
在一个实施例中,误差函数的建立模块根据以下表达式正演得到纵波速度Vp(αs)和横波速度Vs(αs):
式中,ρl为饱含流体的岩石密度,Kl和μl分别为饱含流体的岩石体积模量和剪切模量。
在一个实施例中,误差函数的建立模块根据以下表达式建立误差函数f(αs):
f(αs)=(1-λ)||Vp(αs)-Vpm||+λ||Vs(αs)-Vsm||
式中,Vpm和Vsm分别为实测纵波速度和横波速度,Vp(αs)和Vs(αs)分别为正演得到的纵波速度和横波速度,λ为调节纵波速度与横波速度的系数。
与现有技术相比,上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果:
通过岩石孔隙结构参数与常规测井曲线的经验关系,建立背景场约束对岩石孔隙结构参数进行优选,解决了现有岩石孔隙结构参数提取方法中的不确定性问题,突破了实验室实验方法的限制。另外,该方法所需参数少,应用范围广,具有计算速度快、稳定性好的优点,能够为横波速度预测及储层预测工作提供基础资料。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例共同用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是根据本发明第一实施例的岩石孔隙结构参数反演方法的流程图;
图2是某区域实际的测井数据图;
图3是对图2所示区域所建立的背景场约束示意图;
图4是根据图1所示方法反演得到的孔隙结构参数的结果图;
图5是孔隙结构参数与速度比交会图;
图6是孔隙结构参数与自然伽马交会图;
图7是预测的横波速度与实测的横波速度交会图;
图8是根据本发明第二实施例的岩石孔隙结构参数反演系统的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式,借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是,只要不构成冲突,本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
第一实施例
图1是根据本发明第一实施例的岩石孔隙结构参数反演方法的流程图。下面参考图1来详细说明本方法的各个步骤。
步骤S101、背景场约束的建立步骤,基于测井数据和设定的尺度调节系数建立岩石孔隙结构参数的背景场约束。
背景场约束是一个广义上的区间,根据表达式(1)建立:
式中,C为背景场约束,Cl为背景场约束的下边界,Cu为背景场约束的上边界,β为尺度调节系数,αs为利用测井数据得到的岩石孔隙结构参数的初始值。
具体说就是,背景场约束是通过尺度调节系数来调整约束范围的。当尺度调节系数取值较大时,所对应的背景场约束范围也较大,反之当尺度调节系数取值较小时,所对应的背景场约束范围也较小。β的值一般是经验给定的,其取值范围是0到1之间。
此处的岩石孔隙结构参数的初始值αs作为一个已知量,是利用测井数据,根据经验公式计算得到的。输入的测井数据是一组优选数据,用于正演过程的建模,在建立正演过程时,认为这个计算得到的值是一个标准值。αs的取值由表达式(2)得到:
αs=0.17114-0.24477·φ+0.004314·Vsh (2)
式中,φ为孔隙度,Vsh为泥质含量,两者均可由测井数据得到。容易理解,该式仅是一个例子,本领域技术人员可以根据实际情况进行选择。
根据表达式(2)可知,为了得到αs需要知道孔隙度和泥质含量,具体如图2所示的某区域实际的测井数据图。图中所显示的数据从左至右依次为纵波速度、孔隙度、泥质含量、密度以及含水饱和度。结合第二列和第三列的曲线,根据表达式(2)可以得到αs的一条曲线,代入表达式(1)可以得到背景场约束的范围,如图3所示。图3中曲线2所示即为αs,是用来建立背景场约束的一条用作标准的曲线,曲线1为背景场约束的上限,曲线3为背景场约束的下限。
步骤S102、均匀采样步骤,在背景场约束中根据给定的岩石孔隙结构参数的采样率进行均匀采样。
上述步骤是基于正演的假设,我们认为理想的孔隙结构参数αs存在于步骤S101所构建的背景场约束的范围内,因此在背景场的约束范围内,对αs进行采样,为便于计算,此处采取均匀采样,具体如表达式(3)所示:
αi=Cl+(i-1)△αs,(i=1...n) (3)
式中,αi是背景场约束范围上的第i个采样点,Cl为背景场约束的下边界,△αs为采样率,均匀采样时可以根据△αs=(Cu-Cl)/(n-1)来确定,Cu为背景场约束的上边界。
进一步的,n为表示采样点个数的整数,决定了采样率△αs的大小,依据计算所要求的精度和计算量以及计算时间进行综合衡量,一般取值为50即可。
步骤S103、误差函数的建立步骤,根据每次采样到的岩石孔隙结构参数正演得到纵波速度和横波速度,利用正演得到的纵波速度和横波速度,结合测井得到的实测纵波速度和横波速度,建立误差函数。
首先根据表达式(4)通过正演计算得到纵波速度Vp(αs)和横波速度Vs(αs):
式中,ρl为饱含流体的岩石密度,Kl和μl为饱含流体的岩石体积模量和剪切模量,进一步地,两者可以根据表达式(5)求得:
式中,Kdry和μdry为孔隙度为φ时的干岩石体积模量和剪切模量,K0为固体矿物的弹性模量,Kf为孔隙饱含流体的体积模量。K0和Kf由岩石物理等效介质理论中的VRH和Wood公式求得,此处不再赘述。Kdry和μdry是与岩石孔隙结构有关的函数,可以通过固体矿物的弹性模量K0及孔隙度φ根据表达式(6)求得:
式中,vl取值为vs和vc,vs是岩石基质中砂岩所占的体积百分含量,vc是岩石基质中泥岩所占的体积百分含量;vs和vc可以由测井数据得到。αc为表征泥岩孔隙结构的孔隙纵横比,泥岩的孔隙纵横比随深度、地层压力等参数变化较小,例如可设为定值0.05。αs为表征砂岩孔隙结构的参数。Tiijj(αl)和F(αl)为关于孔隙结构参数αs和αc的函数,具体形式参见(Keys和Xu,2002)文献的附录部分(Robert G,Keys,Xu S Y.An approximation for theXu-White velocity model.Geophysics,2002,67(5):1406~1414)。
需要说明的是,计算中所需要的岩石密度曲线和泥质含量曲线可以从图2中得到。
其次,利用正演得到的纵波速度和横波速度,结合测井得到的实测纵波速度和横波速度,建立误差函数。
表达式(7)所示即为构建的误差函数f(αs):
f(αs)=(1-λ)||Vp(αs)-Vpm||+λ||Vs(αs)-Vsm|| (7)
式中,Vpm和Vsm分别为实测纵波速度和横波速度,由实际测井数据得到。Vp(αs)和Vs(αs)分别为正演得到的纵波速度和横波速度,根据表达式(4)求得。λ为调节纵波速度与横波速度在误差函数f(αs)中所占比重的系数。
需要说明的是,λ的取值范围为λ∈[0,1]。当λ=1时,只有横波参数参与计算;当λ=0时,只有纵波参数参与计算。当测井资料中不含有横波测井数据时,λ取零,即只应用纵波进行计算。例如在图2中,只给出了纵波速度,即取λ=0建立误差函数。
步骤S104、反演提取步骤,比较各个采样点的误差函数,将误差函数最小值所对应的岩石孔隙结构参数提取为反演结果。
具体说就是,对于每个根据表达式(3)采样到的αi运用表达式(7)计算得到相应的误差函数值,并对这些误差函数值进行比较,从中选出使得误差函数值最小的那个样点作为孔隙结构参数的反演结果,反演出的孔隙结构参数可用于其他没有横波测井资料的井中。最终反演得到的结果可以参见图4。
图4显示的是反演得到的孔隙结构参数的结果图。图中最右边的曲线显示的是孔隙结构参数,最左边的曲线显示的是纵横波速度比,中间为自然伽马曲线。
将图4中的孔隙结构参数曲线与纵横波速度比曲线联合绘制于图5的交会图中,图5中横坐标为速度比,纵坐标为孔隙结构参数,图中不同灰度表示不同的孔隙结构参数数值,灰度深浅由孔隙结构参数数值大小决定。另外,灰度深浅也可以按照速度比来显示。
假设通过钻井岩芯资料的实验室测定得到的目标储层孔隙结构参数的大致取值范围为0.14-0.16,同时结合含油气储层一般具有低速度比的特点,可以据此判断含油气储层位置。具体说就是,在图5的交会图中,可以将孔隙结构参数数值范围在0.14-0.16,速度比数值范围在1.6左右的数据圈定,如图5中的椭圆区域,并在图4中显示所圈定数据对应的深度,据此来区分识别含油气储层。
图6显示的是根据图4中的孔隙结构参数曲线与自然伽马曲线的对应关系所绘制的交会图,其所显示的其他信息可以类比于图5得出,此处不再赘述。
图7是预测的横波速度与实测的横波速度的交会图。图7中纵坐标是预测的横波速度,是利用图4中反演得到的孔隙结构参数,根据Xu-White速度模型计算得到的。如图7所示,贯穿点的分布图上的直线为倾角为45度的拟合直线,绝大多数样点的预测值与实测值基本分布在这条直线上,说明预测的横波速度与实测横波速度吻合良好,仅有图中箭头所指向的椭圆圈定部分的个别少数几个样点的横波速度预测结果与实测存在较大偏差,但不影响整体预测的可靠性。
第二实施例
图8是根据本发明第二实施例的岩石孔隙结构参数反演系统的结构示意图,下面参考图8来说明本实施例的各部分组成。
具体在图8中,本实施例的背景场约束的建立模块81执行第一实施例的步骤S101的操作,均匀采样模块82执行第一实施例的步骤S102的操作,误差函数的建立模块83执行第一实施例的步骤S103的操作,反演提取模块84执行第一实施例的步骤S104的操作。在此不再详细展开。
本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
虽然本发明所公开的实施方式如上,但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式,并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下,可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化,但本发明的专利保护范围,仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种岩石孔隙结构参数反演方法,其特征在于,包括以下步骤:
背景场约束的建立步骤,基于测井数据和设定的尺度调节系数建立岩石孔隙结构参数的背景场约束;
均匀采样步骤,根据所述背景场约束确定背景场约束的范围,在所述背景场约束的范围内根据给定的岩石孔隙结构参数的采样率进行均匀采样;
误差函数的建立步骤,根据每次采样到的岩石孔隙结构参数正演得到纵波速度和横波速度,利用正演得到的纵波速度和横波速度,结合测井得到的实测纵波速度和横波速度,建立误差函数;
反演提取步骤,比较各个采样点的误差函数,将误差函数最小值所对应的岩石孔隙结构参数提取为反演结果;
根据以下表达式建立岩石孔隙结构参数的背景场约束:
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式中,C为背景场约束,Cl为背景场约束的下边界,Cu为背景场约束的上边界,β为尺度调节系数,αs为利用测井数据得到的岩石孔隙结构参数的初始值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据以下表达式得到所述岩石孔隙结构参数的初始值αs:
αs=0.17114-0.24477·φ+0.004314·Vsh
式中,φ和Vsh分别为由测井数据得到的孔隙度和泥质含量。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据以下表达式得到所述采样到的岩石孔隙结构参数:
αi=Cl+(i-1)Δαs,i=1...n
式中,αi是在背景场约束范围中采样得到的第i个岩石孔隙结构参数,△αs为给定的岩石孔隙结构参数的采样率,n为表示采样点个数的整数。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据以下表达式正演得到纵波速度Vp(αs)和横波速度Vs(αs):
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式中,ρl为饱含流体的岩石密度,Kl和μl分别为饱含流体的岩石体积模量和剪切模量。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据以下表达式建立所述误差函数f(αs):
f(αs)=(1-λ)||Vp(αs)-Vpm||+λ||Vs(αs)-Vsm||
式中,Vpm和Vsm分别为实测的纵波速度和横波速度,Vp(αs)和Vs(αs)分别为正演得到的纵波速度和横波速度,λ为调节纵波速度与横波速度的系数。
6.一种岩石孔隙结构参数反演系统,其特征在于,包括以下模块:
背景场约束的建立模块,其基于测井数据和设定的尺度调节系数建立岩石孔隙结构参数的背景场约束;
均匀采样模块,其根据所述背景场约束确定背景场约束的范围,在所述背景场约束的范围内根据给定的岩石孔隙结构参数的采样率进行均匀采样;
误差函数的建立模块,其根据每次采样到的岩石孔隙结构参数正演得到纵波速度和横波速度,利用正演得到的纵波速度和横波速度,结合测井得到的实测纵波速度和横波速度,建立误差函数;
反演提取模块,其比较各个采样点的误差函数,将误差函数最小值所对应的岩石孔隙结构参数提取为反演结果;
所述背景场约束的建立模块根据以下表达式建立岩石孔隙结构参数的背景场约束:
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式中,C为背景场约束,Cl为背景场约束的下边界,Cu为背景场约束的上边界,β为尺度调节系数,αs为利用测井数据得到的岩石孔隙结构参数的初始值。
7.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述背景场约束的建立模块根据以下表达式得到所述岩石孔隙结构参数的初始值αs:
αs=0.17114-0.24477·φ+0.004314·Vsh
式中,φ和Vsh分别为由测井数据得到的孔隙度和泥质含量。
8.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述均匀采样模块根据以下表达式得到所述采样到的岩石孔隙结构参数:
αi=Cl+(i-1)Δαs,i=1...n
式中,αi是在背景场约束范围中采样得到的第i个岩石孔隙结构参数,△αs为给定的岩石孔隙结构参数的采样率,n为表示采样点个数的整数。
9.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述误差函数的建立模块根据以下表达式正演得到纵波速度Vp(αs)和横波速度Vs(αs):
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</msqrt>
</mrow>
式中,ρl为饱含流体的岩石密度,Kl和μl分别为饱含流体的岩石体积模量和剪切模量。
10.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述误差函数的建立模块根据以下表达式建立误差函数f(αs):
f(αs)=(1-λ)||Vp(αs)-Vpm||+λ||Vs(αs)-Vsm||
式中,Vpm和Vsm分别为实测的纵波速度和横波速度,Vp(αs)和Vs(αs)分别为正演得到的纵波速度和横波速度,λ为调节纵波速度与横波速度的系数。
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基于Xu-White模型横波速度预测的误差分析;白俊雨等;《地球物理学报》;20120229;第55卷(第2期);第590页右栏、第591页右栏 * |
基于碳酸盐岩孔隙结构预测孔隙度方法研究;高刚;《地球物理学进展》;20130430;第28卷(第2期);第920-927页 * |
岩石的等效孔隙纵横比反演及其应用;李宏兵等;《地球物理学报》;20130228;第56卷(第2期);第609页右栏、第611页左栏 * |
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