CN105927216B - 一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 - Google Patents
一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105927216B CN105927216B CN201610262278.5A CN201610262278A CN105927216B CN 105927216 B CN105927216 B CN 105927216B CN 201610262278 A CN201610262278 A CN 201610262278A CN 105927216 B CN105927216 B CN 105927216B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target zone
- fold
- fracture
- mathematical model
- rock
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000011161 development Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 92
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 47
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000011160 research Methods 0.000 claims description 39
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims description 14
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 9
- 238000006386 neutralization reaction Methods 0.000 claims description 8
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 4
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 claims 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 claims 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 claims 1
- 230000037303 wrinkles Effects 0.000 claims 1
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 82
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 description 65
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 5
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 3
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 3
- 239000002734 clay mineral Substances 0.000 description 2
- 235000021321 essential mineral Nutrition 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 2
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-N carbonic acid Chemical compound OC(O)=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geology (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置，所述方法包括：建立裂缝预测数学模型，所述裂缝预测数学模型中包括裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地层曲率之间的对应关系；使用所建立的裂缝预测数学模型，对未知区的裂缝密度进行预测。上述的方案，可以简易地实现未知区的裂缝密度的预测，简单易操作，并可以降低成本。
Description
技术领域
本发明涉及储层裂缝预测领域，特别是涉及一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置。
背景技术
储层裂缝是油气储集的重要形式，在岩石中因构造应力作用而产生的裂缝系统是油气的主要储集空间和渗流通道。储层裂缝的准确识别、描述和半定量-定量化的研究是油气藏后期有效开发的关键。
现有技术中，一般认为弯曲岩层内裂缝的发育程度与曲率有关，通过分析裂缝发育程度与构造形变主曲率之间的关系，逐渐发展形成一种裂缝研究方法，即曲率法。使用曲率法研究裂缝，当岩层受力弯曲变形后，中性面以上的部位承受拉张应力，形成裂缝；中性面以下的部位承受挤压应力，不能形成裂缝。岩层在构造应力作用下发生褶皱变形时，地层变形程度越大，曲率越高，在岩层弯曲派生的应力作用下形成的裂缝愈发育。
但是，现有的储层裂缝预测方法不能准确定位目的层所处的构造部位，导致预测结果不准确。
发明内容
本发明实施例解决的是如何简易准确地定位褶皱发育区目的层的构造部位，实现对未知区裂缝密度的准确预测，原理简单且易操作，并可降低成本。
为解决上述问题，本发明实施例提供了一种褶皱发育区储层裂缝预测方法，所述方法包括：
建立裂缝预测数学模型，所述裂缝预测数学模型中包括裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地层曲率之间的对应关系；
使用所建立的裂缝预测数学模型，对未知区的裂缝密度进行预测。
可选地，所述建立裂缝预测数学模型，包括：
分别计算所选取的研究区目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率；
将所述目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率，以及测量得到的对应的裂缝密度进行拟合，得到所述裂缝预测数学模型。
可选地，所述分别计算所选取的研究区目的层中预设的目的层的岩石脆性指数，包括：采用矿物组成法或者岩石力学法计算得到所述目的层的岩石脆性指数。
可选地，所述计算所选取的研究区目的层距离褶皱中和面距离，包括：
其中，h表示n层弹性薄板的中和面到上表面的距离，H表示n层弹性薄板的总厚度，hi表示第i层的地层厚度，Ei和υi分别表示第i层的杨氏模量和泊松比。
可选地，所述计算所选取的研究区目的层的地层曲率，包括：
采取薄板模型分析和微分几何学原理，推导得到主曲率的一般计算公式；
将所述主曲率的一般计算公式与趋势分析进行结合，用离散的构造面数据计算相关参数，以得到所述目的层的地层曲率。
可选地，所述裂缝预测数学模型为：
Df＝D×(mB+nC+p)其中，Df表示裂缝密度，D表示所述目的层距褶皱中和面距离，B为所述目的层的岩石脆性指数，C为所述目的层的地层曲率，m、n和p为预设的系数。
本发明实施例还提供了一种褶皱发育区储层裂缝预测装置，所述装置包括：
模型建立单元，适于建立裂缝预测数学模型，所述裂缝预测数学模型中包括裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地层曲率之间的对应关系；
预测单元，适于使用所建立的裂缝预测数学模型，对未知区的裂缝密度进行预测。
可选地，所述模型建立单元适于分别计算所选取的研究区目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率；将所述目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率，以及测量得到的对应的裂缝密度进行拟合，得到所述裂缝预测数学模型。
可选地，所述模型建立单元适于采用矿物组成法或者岩石力学法计算得到所述目的层的岩石脆性指数。
可选地，所述模型建立单元适于分别计算所选取的研究区目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率；将所述目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率，以及测量得到的对应的裂缝密度进行拟合，得到所述裂缝预测数学模型；
所述模型建立单元计算得到的裂缝预测数学模型为：
Df＝D×(mB+nC+p)其中，Df表示裂缝密度，D表示所述目的层距褶皱中和面距离，B为所述目的层的岩石脆性指数，C为所述目的层的地层曲率，m、n和p为预设的系数。
可选地，所述模型建立单元适于采用矿物组成法或者岩石力学法计算得到所述目的层的岩石脆性指数。
可选地，所述模型建立单元适于采用如下的公式计算所选取的研究区目的层距离褶皱中和面距离，包括：
其中，h表示n层弹性薄板的中和面到上表面的距离，H表示n层弹性薄板的总厚度，hi表示第i层的地层厚度，Ei和υi分别表示第i层的杨氏模量和泊松比。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下的优点：
上述的方案，基于目的层的岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及目的层的地面曲率，建立综合褶皱发育区储层裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地面曲率之间的预测数学模型，并采用所建立的预测数学模型对未知区的裂缝密度进行预测，原理简单，考虑因素全面，易于操作和实现，并可以降低储层张裂缝预测的成本，提升用户的使用体验。
附图说明
图1是本发明实施例中的一种储层裂缝预测方法的流程图；
图2是本发明实施例中另一种储层裂缝预测方法的流程图；
图3是本发明实施例中的多层薄板的微元截面模型示意图；
图4是研究区白垩系和侏罗系构造等值线示意图；
图5研究区白垩系和侏罗系的张裂缝密度柱状图
图6是本发明实施例中的储层裂缝预测装置的结构示意图。
具体实施方式
现有技术中，通过分析构造裂缝发育程度与构造形变主曲率之间的关系，认为弯曲岩层内构造裂缝的发育程度与曲率有关，并逐渐发展形成一种新的构造裂缝研究方法，即曲率法。使用曲率法研究裂缝，当岩层受力弯曲变形后，中性面以上的部位承受拉张应力，形成张裂缝；中性面以下的部位承受挤压应力，不能形成裂缝。岩层在构造应力作用下发生褶皱变形时，地层变形程度越大，曲率越高，在岩层弯曲派生的拉张应力作用下所形成的张性裂缝就愈发育。
为解决上述问题，本发明实施例采用的技术方案通过基于目的层的岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及目的层的地面曲率，建立综合褶皱发育区储层裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地面曲率之间的预测数学模型，并采用所建立的预测数学模型对未知区的裂缝密度进行预测，原理简单，考虑因素全面，易于操作和实现，并可以降低储层张裂缝预测的成本，提升用户的使用体验。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1示出了本发明实施例中的一种褶皱发育区储层裂缝预测方法的流程图。如图1所示的储层裂缝预测方法，可以包括：
步骤S101：建立裂缝预测数学模型。
在具体实施中，所述裂缝预测数学模型中包括裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地层曲率之间的对应关系；
步骤S102：使用所建立的裂缝预测数学模型，对未知区的裂缝密度进行预测。
在具体实施中，通过将所述未知区的岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地层曲率带入所述裂缝预测数学模型，便可以得到所述未知区的裂缝密度。
下面将结合图2对本发明实施例中的储层裂缝预测方法做进一步详细的介绍。
图2示出了本发明实施例中的另一种褶皱发育区储层裂缝预测方法的流程图。如图2所示的储层裂缝预测方法，可以包括：
步骤S201：选取研究区目的层。
在具体实施中，研究区目的层可以根据对应矿物组成成分进行选取。
步骤S202：计算所选取的研究区目的层的岩石脆性指数。
在具体实施中，因岩石脆性大小影响裂缝产生的可能性，因而可以首先对所选取的研究区目的层岩石脆性进行判定。
在本发明一实施例中，可以采用矿物组成法对所选取的目的层的岩石脆性进行判定。一般而言，岩石中脆性矿物越多，岩石越脆，越容易在力的作用下发生破裂。因此，可以借鉴页岩储层脆性计算的方法，通过计算岩石中脆性矿物含量占总矿物含量的比值，来判断岩石的脆性，即：
其中，B表示所述目的层的岩石脆性指数，C石英表示所述目的层中的石英含量；C粘土矿物表示所述目的层中的粘土矿物含量；C碳酸盐岩矿物表示所述目的层中的碳酸盐岩矿物含量。
一般而言，杨氏模量值越高、泊松比值越低，岩石越脆，越易形成裂缝。因此，在另一实施例中，可以采用岩石力学法对岩石脆性执行进行判定。其中，岩石力学法主要借助于岩石的杨氏模量和泊松比来对目的层的岩石脆性进行判定，即：
其中，B表示所述目的层的岩石脆性指数，E表示所述目的层的杨氏模量，υ表示所述目的层的泊松比，Emax和Emin分别表示所述目的层的最大和最小杨氏模量，υmax和υmin分别表示所述目的层的最大和最小泊松比。
步骤S203：计算所选取的研究区目的层距离褶皱中和面距离。
在具体实施中，在岩石脆性判定完成之后，可以确定目的层距褶皱中和面的距离。其中，当岩层受力弯曲变形后，只有在背斜中性面以上的部位承受拉张应力，形成张裂缝。
对于背斜，褶皱中和面之上的距离记为正值，褶皱中和面之下的距离记为负值，位于褶皱中和面上的记为零；对于向斜，褶皱中和面之下的距离记为正值，褶皱中和面之上的距离记为负值，位于褶皱中和面上的记为零。
请参见图3，以背斜为例，对于距褶皱中和面距离的确定，可以利用薄板模型，通过数学推导、分析和归纳，得到n层弹性薄板的中和面到上表面的距离为：
其中，h表示n层弹性薄板的中和面到上表面的距离，H表示n层弹性薄板的总厚度，hi表示第i层的地层厚度，Ei和υi分别表示第i层的杨氏模量和泊松比。步骤S204：计算所选取的研究区目的层的地层曲率。
在具体实施中，地层曲率可以控制张裂缝的发育程度。
在本发明一实施例中，对于地层曲率的计算，可以采取薄板模型分析，通过微分几何学原理，推导主曲率计算的一般计算公式为：
且：
其中，k1表示所述目的层的最大主曲率，k2表示所述目的层的最小主曲率，为对x的一阶偏导数，为对y的一阶偏导数，为对x的二阶偏导数，为对x的二阶偏导数，为对x和y的二阶偏导数，rx表示对x二阶偏导数的倒数，ry表示对y二阶偏导数的倒数，rxy表示对x和y二阶偏导数的倒数，x和y为自变量。
接着，在获取主曲率的一般计算公式之后，可以将主曲率的一般计算公式与趋势分析相结合，用离散的构造面数据计算相关参数，从而获取地层曲率。
其中，在进行趋势分析时可以选择多项式方式：
f(x,y)＝a00+a10x+a01y+a20x2+a11xy+a02y2+…+a2(n-2)x2yn-2+a1(n-1)xyn-1+a0nyn (8)
则：
其中，f(x，y)为拟合出来的趋势面表达式，a00，a10…a0n为预设的系数。
步骤S205：将所述目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率，以及测量得到的对应的裂缝密度进行拟合，得到所述裂缝预测数学模型。
在具体实施中，在目的层岩石脆性(B)、距褶皱中和面距离(D)和地层曲率(C)都计算完成之后，以裂缝密度(Df)表征裂缝发育程度，建立已知研究点的裂缝密度与目的层岩石脆性、距褶皱中和面的距离和目的层地层曲率之间的定量关系，即裂缝预测数学模型为：
Df＝D×(mB+nC+p) (14)
其中，Df表示裂缝密度，D表示所述目的层距褶皱中和面距离，B为所述目的层的岩石脆性指数，C为所述目的层的地层曲率，m、n和p为预设的系数。
步骤S206：使用所建立的裂缝预测数学模型，对未知区的裂缝密度进行预测。
在具体实施中，在建立完成所述裂缝预测数学模型之后，将未知区的岩石脆性、距褶皱中和面距离和地层曲率数据带入所述预测裂缝模型预测，即公式(14)，便可以得到未知区的裂缝密度，从而可以分析得到未知区的张裂缝发育程度和分布规律进行。
可以理解的是，本发明实施例中的储层裂缝预测方法不仅可以据目的层中的有限数量的研究点，来对未知区中对应的目的层的整体的张裂缝发育和分布规律进行预测，还可以对未知区中不同目的层的张裂缝发育程度的对比和评价。
为了使得本领域的普通技术人员可以对本发明实施例中的储层裂缝密度预测方法有更加深刻的理解，下面将以一研究区为例，对本发明实施例黄总的储层裂缝密度预测方法做进一步详细的介绍。
请参见图4，所述研究区为一背斜发育区，所述研究区地层综合参数见表1：
表1
其中，目的层主要为碎屑岩层，将侏罗系和白垩系作为所述研究区的目的层。
所述研究区的白垩系(图5中紧挨着两个柱状中左边的柱为白垩系)和侏罗系(图5中紧挨着两个柱状中左边的柱为侏罗系)岩石的主要矿物组成主要矿物组成，请参见表2：
表2
该研究区存在4口钻遇目的层的钻井A1～A4，并取芯，据岩芯识别裂缝及性质，并测量目的层的裂缝密度(见图5，其中的a表示白垩系，b表示侏罗系)，据此分析各目的层张裂缝发育和分布情况如下：
首先，可以进行目的层岩石脆性判定。在一实施例中，可以采用矿物组成法对该研究区的目的层进行岩石脆性判定，即采用公式(1)计算得到目的层的岩石脆性指数：
A1井白垩系平均岩石脆性(BK1)为：
A2井白垩系平均岩石脆性(BK2)为：
A3井白垩系平均岩石脆性(BK3)为：
A4井白垩系平均岩石脆性(BK4)为：
因此，白垩系平均岩石脆性(BK)为：
A1井侏罗系平均岩石脆性(BJ1)为：
A2井侏罗系平均岩石脆性(BJ2)为：
A3井侏罗系平均岩石脆性(BJ3)为：
A4井侏罗系平均岩石脆性(BJ4)为：
因此，侏罗系平均岩石脆性(BJ)为：
接着，可以根据公式(2)计算目的层距离褶皱中和面距离为：
将表1中的数据带入上述公式(26)，可以计算得到该研究区目的层距离褶皱中和面距离hS＝137.0m。
因此，白垩系距离褶皱中和面的距离hK为：10+30+57＝97.0m，侏罗系距离褶皱中和面的距离hJ为：15+57＝72.0m。
然后，计算目的层的地层曲率：
通过趋势面多项式拟合，在本次计算中选用最高3次拟合，其中，拟合次数越高，结果越精确，过程越复杂，分别得到研究区白垩系ZK和侏罗系ZJ的拟合曲面分别为：
ZK(x,y)＝-358.152+0.251y-5.601×10-5y2+2.634×10-9y3-0.008x+2.675×10- 6xy
-7.199×10-12xy2-3.187×10-6x2+3.243×10-10x2y-1.499×10-10x3 (27)
ZJ(x,y)＝-268.953-0.134y-2.106×10-5y2+9.701×10-10y3-0.005x+4.704×10- 6xy
+2.406×10-10xy2-8.852×10-7x2+3.007×10-10x2y-6.335×10-11x3 (28)
因此，依据所得到的趋势面表达式，通过前述的曲率计算方法和公式，可以得到该研究区白垩系和侏罗系的地层曲率。
最后，建立裂缝预测数学模型：
统计研究区的4口井A1～A4白垩系和侏罗系的裂缝密度、脆性指数、距褶皱中和面距离和地层曲率，见表3：
表3
一般来说，研究区钻井数目越多，所拟合的结果越精确，预测的效果就越好。由于研究区钻井数目有限，因此，此次可以进行二元一次拟合，拟合通式为公式(14)，拟合的过程即是确定公式(14)中的预设系数m、n、p的过程。
最终，该研究区的白垩系裂缝预测数学模型为：
DKf＝97×(0.0004B+14.5136C-0.0058)
其中，DKf为白垩系裂缝密度，B为白垩系岩石脆性指数，C为白垩系地层曲率。
侏罗系的裂缝预测数学模型为：
DJf＝72×(0.0014B+36.4928C-0.0592)
其中，DJf为侏罗系裂缝密度，B为侏罗系岩石脆性指数，C为侏罗系地层曲率。
通过上述获得的研究区白垩系和侏罗系张裂缝预测数学模型，可分析该两目的层的张裂缝发育程度和分布规律，并可进行不同目的层张裂缝的对比与评价。
下面将对上述的方法对应的装置做进一步详细的介绍。
图6示出了本发明实施例中的一种储层裂缝预测装置的结构示意图。如图6所示，本发明实施例中的储层裂缝预测装置600，可以包括：
模型建立单元601，适于建立裂缝预测数学模型，所述裂缝预测数学模型中包括裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地层曲率之间的对应关系；
预测单元602，适于使用所建立的裂缝预测数学模型，对未知区的裂缝密度进行预测。
在具体实施中，所述模型建立单元601适于分别计算所选取的研究区目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率；将所述目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率，以及测量得到的对应的裂缝密度进行拟合，得到所述裂缝预测数学模型；
在具体实施中，所述模型建立单元601适于采用矿物组成法或者岩石力学法计算得到所述目的层的岩石脆性指数；
在本发明一实施例中，所述模型建立单元601适于采用如下的公式计算所选取的研究区目的层距离褶皱中和面距离，包括：
其中，h表示n层弹性薄板的中和面到上表面的距离，H表示n层弹性薄板的总厚度，hi表示第i层的地层厚度，Ei和υi分别表示第i层的杨氏模量和泊松比。
在本发明一实施例中，所述模型建立单元601适于采取薄板模型分析和微分几何学原理，推导得到主曲率的一般计算公式；将所述主曲率的一般计算公式与趋势分析进行结合，用离散的构造面数据计算相关参数，以得到所述目的层的地层曲率；
在本发明一实施例中，所述模型建立单元601计算得到的裂缝预测数学模型为：
Df＝D×(mB+nC+p)其中，Df表示裂缝密度，D表示所述目的层距褶皱中和面距离，B为所述目的层岩石脆性指数，C为所述目的层的地层曲率，m、n和p为预设的系数。
以上对本发明实施例的方法及系统做了详细的介绍，本发明并不限于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (6)
1.一种褶皱发育区储层裂缝预测方法，其特征在于，包括：
建立裂缝预测数学模型，所述裂缝预测数学模型中包括裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地层曲率之间的对应关系；
使用所建立的裂缝预测数学模型，对未知区的裂缝密度进行预测；
所述建立裂缝预测数学模型，包括：
分别计算所选取的研究区目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率；
将所述目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率，以及测量得到的对应的裂缝密度进行拟合，得到所述裂缝预测数学模型；
所述分别计算所选取的研究区目的层中预设的目的层的岩石脆性指数，包括：
采用矿物组成法或者岩石力学法计算得到所述目的层的岩石脆性指数；
所述裂缝预测数学模型为：
Df＝D×(mB+nC+p)其中，Df表示裂缝密度，D表示所述目的层距褶皱中和面距离，B为所述目的层的岩石脆性指数，C为所述目的层的地层曲率，m、n和p为预设的系数。
2.根据权利要求1所述的褶皱发育区储层裂缝预测方法，其特征在于，所述计算所选取的研究区目的层距离褶皱中和面距离，包括：
其中，h表示n层弹性薄板的中和面到上表面的距离，H表示n层弹性薄板的总厚度，hi表示第i层的地层厚度，Ei和υi分别表示第i层的杨氏模量和泊松比。
3.根据权利要求1所述的褶皱发育区储层裂缝预测方法，其特征在于，所述计算所选取的研究区目的层的地层曲率，包括：
采取薄板模型分析和微分几何学原理，推导得到主曲率的一般计算公式；
将所述主曲率的一般计算公式与趋势分析进行结合，用离散的构造面数据计算相关参数，以得到所述目的层的地层曲率。
4.一种褶皱发育区储层裂缝预测装置，其特征在于，包括：
模型建立单元，适于建立裂缝预测数学模型，所述裂缝预测数学模型中包括裂缝密度与岩石脆性指数、褶皱中和面位置以及地层曲率之间的对应关系；
预测单元，适于使用所建立的裂缝预测数学模型，对未知区的裂缝密度进行预测；
所述模型建立单元适于分别计算所选取的研究区目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率；将所述目的层的岩石脆性指数、距离褶皱中和面距离和地层曲率，以及测量得到的对应的裂缝密度进行拟合，得到所述裂缝预测数学模型；
所述模型建立单元计算得到的裂缝预测数学模型为：
Df＝D×(mB+nC+p)其中，Df表示裂缝密度，D表示所述目的层距褶皱中和面距离，B为所述目的层的岩石脆性指数，C为所述目的层的地层曲率，m、n和p为预设的系数。
5.根据权利要求4所述的褶皱发育区储层裂缝预测装置，其特征在于，所述模型建立单元适于采用矿物组成法或者岩石力学法计算得到所述目的层的岩石脆性指数。
6.根据权利要求4所述的褶皱发育区储层裂缝预测装置，其特征在于，所述模型建立单元适于采用如下的公式计算所选取的研究区目的层距离褶皱中和面距离，包括：
其中，h表示n层弹性薄板的中和面到上表面的距离，H表示n层弹性薄板的总厚度，hi表示第i层的地层厚度，Ei和υi分别表示第i层的杨氏模量和泊松比。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610262278.5A CN105927216B (zh) | 2016-04-25 | 2016-04-25 | 一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610262278.5A CN105927216B (zh) | 2016-04-25 | 2016-04-25 | 一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN105927216A CN105927216A (zh) | 2016-09-07 |
| CN105927216B true CN105927216B (zh) | 2019-04-16 |
Family
ID=56836184
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610262278.5A Active CN105927216B (zh) | 2016-04-25 | 2016-04-25 | 一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN105927216B (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105927216B (zh) * | 2016-04-25 | 2019-04-16 | 中国矿业大学 | 一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 |
| CN106842316B (zh) * | 2016-12-20 | 2019-01-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 裂缝确定方法和装置 |
| CN108508486B (zh) * | 2018-03-09 | 2019-12-03 | 成都北方石油勘探开发技术有限公司 | 一种基于构造演化地层应变的裂缝预测分析方法 |
| CN112925041B (zh) * | 2019-12-06 | 2023-08-22 | 中国石油天然气股份有限公司 | 储层裂缝的发育程度确定方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111520125B (zh) * | 2020-05-07 | 2021-11-12 | 中国矿业大学 | 一种褶皱发育区现今地应力方位转向的定量分析方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2282878C2 (ru) * | 2002-02-11 | 2006-08-27 | Вадим Александрович Агамов | Способ определения трещинной емкости коллектора |
| US20110295508A1 (en) * | 2006-02-09 | 2011-12-01 | Schlumberger Technology Corporation | Using microseismic data to characterize hydraulic fractures |
| CN103064114A (zh) * | 2011-10-18 | 2013-04-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种裂缝储层的表征方法及装置 |
| CN104181595A (zh) * | 2014-08-24 | 2014-12-03 | 西南石油大学 | 用于复杂拉张构造体系断层伴生裂缝定量识别的新方法 |
| CN104914465A (zh) * | 2015-06-02 | 2015-09-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 火山岩裂缝定量预测方法及装置 |
| CN105927216A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-09-07 | 中国矿业大学 | 一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 |
-
2016
- 2016-04-25 CN CN201610262278.5A patent/CN105927216B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2282878C2 (ru) * | 2002-02-11 | 2006-08-27 | Вадим Александрович Агамов | Способ определения трещинной емкости коллектора |
| US20110295508A1 (en) * | 2006-02-09 | 2011-12-01 | Schlumberger Technology Corporation | Using microseismic data to characterize hydraulic fractures |
| CN103064114A (zh) * | 2011-10-18 | 2013-04-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种裂缝储层的表征方法及装置 |
| CN104181595A (zh) * | 2014-08-24 | 2014-12-03 | 西南石油大学 | 用于复杂拉张构造体系断层伴生裂缝定量识别的新方法 |
| CN104914465A (zh) * | 2015-06-02 | 2015-09-16 | 中国石油天然气股份有限公司 | 火山岩裂缝定量预测方法及装置 |
| CN105927216A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-09-07 | 中国矿业大学 | 一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 库车东部碎屑岩地层曲率对裂缝发育的影响;赵文韬等;《北京大学学报(自然科学版)》;20151130;第51卷(第6期);第1059-1068页 * |
| 面曲率法-趋势面拟合法在裂缝预测中的应用;曹润荣等;《石油工业计算机应用》;20081231;第16卷(第3期);第12-18页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN105927216A (zh) | 2016-09-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN105927216B (zh) | 一种褶皱发育区储层裂缝预测方法及装置 | |
| Wang et al. | Bayesian characterization of correlation between uniaxial compressive strength and Young's modulus of rock | |
| Liu et al. | A fractal model based on a new governing equation of fluid flow in fractures for characterizing hydraulic properties of rock fracture networks | |
| Abdollahipour et al. | DEM simulation of confining pressure effects on crack opening displacement in hydraulic fracturing | |
| Manouchehrian et al. | Application of artificial neural networks and multivariate statistics to estimate UCS using textural characteristics | |
| CN104406849A (zh) | 一种储层岩石脆性的预测方法及装置 | |
| CN109655903B (zh) | 页岩层横波速度预测方法及系统 | |
| CN104749622B (zh) | 一种基于岩石物理的泥页岩可压性定量表征方法 | |
| Tarefder et al. | Consistency and accuracy of selected FWD backcalculation software for computing layer modulus of airport pavements | |
| CN104730596A (zh) | 一种基于多尺度因素约束的离散裂缝建模方法 | |
| CN104077451A (zh) | 一种用于深厚软土地铁基坑土体参数反演分析的方法 | |
| US11927094B2 (en) | Comprehensive geological-engineering classification evaluation method for low-permeability reservoirs | |
| CN107784191A (zh) | 基于神经网络模型的异性结构面峰值抗剪强度预测方法 | |
| Li et al. | Empirical seismic vulnerability models for building clusters considering hybrid intensity measures | |
| CN104316958B (zh) | 一种识别不同尺度地层断裂的相干处理方法 | |
| CN108897066A (zh) | 碳酸盐岩裂缝密度定量预测方法及装置 | |
| CN110442980A (zh) | 基于相似贝叶斯方法的确定性损伤识别方法 | |
| CN103134433B (zh) | 一种利用位移监测鉴别边坡失稳致滑因子的方法 | |
| CN107609265B (zh) | 一种基于蚂蚁追踪的地层应力场有限元模拟方法及系统 | |
| CN104483706B (zh) | 一种基于煤岩力学参数的煤体结构测井定量识别方法 | |
| CN110320571A (zh) | 一种致密砂岩储层岩石脆性测井评价方法 | |
| Breccolotti et al. | I-SonReb: an improved NDT method to evaluate the in situ strength of carbonated concrete | |
| CN105467469A (zh) | 一种预测致密低渗透非均质储层中构造裂缝优势方向及其密度的方法 | |
| Dyson et al. | An investigation of cross-sectional spatial variation with random finite element method slope stability analysis | |
| Lv et al. | An improved elastic-tubes model for the correlation of permeability and stress with correction for the Klinkenberg effect |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |