CN107179562A - 相控岩石物理模型指导下的储层预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，包括：划分沉积相；得到各个沉积相内储层主要矿物成分的不同；初步确定每个沉积相内的岩石物理建模参数；建立每个沉积相内储层初步的岩石物理模型；得到模拟数据和实测数据的差异，若该差异超过预设误差允许值，则调整建模参数，重新建立岩石物理模型，直至得到每个沉积相内最终的岩石物理模型；确定对特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数；计算得到该两种弹性参数的关系曲线；得到整个三维地震区的两种弹性参数分布；将整个三维地震区的两种弹性参数的分布划分为储层和非储层，得到整个三维地震区的储层分布。本发明能够在复杂地质条件下，提高储层预测的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及石油勘探技术领域，特别涉及一种相控岩石物理模型指导下的储层预测方法。
背景技术
随着现代社会对油气资源需求的与日俱增，油气的勘探开发的程度不断深入，但可供勘探的大型圈闭、“亮点”型油气藏越来越少，油气勘探所面临的地质情况越来越复杂，逐渐转向岩性圈闭、复合型圈闭、非“亮点”型油气藏等，这就造成常规勘探技术难以识别油气分布，例如常规的波阻抗反演和叠前反演，在面对复杂构造和沉积情况时，往往无法识别储层，或者具有多解性，因此，需要一定的方法来提高储层预测技术的准确性，对于降低勘探风险，提高勘探成功率具有重要作用。
岩石物理分析是一种通过分析岩石的物理特征来识别储层和非储层的方法。可以通过对已钻井分析，找出储层和非储层的岩石物理参数的差异，比如纵波速度、横波速度、泊松比等的差异，如果其中一种或几种岩石物理参数能够以某一个数值为界限，很好的将储层和非储层区分开，就可以通过地震反演来预测这个参数的分布，进而预测出储层分布。但是由于地下地质条件的复杂性，往往不是一个弹性参数的数值就可以把储层界定出来的，储层和非储层的界线可能是两个弹性参数分别为纵横坐标而形成的一条曲线，这种情况下就无法通过钻井分析准确的把这条界线画出来。因此，需要建立岩石物理模型，以数字方法模拟真实的岩石特征，从正演的角度来找出储层和非储层的分界线。建立岩石物理模型首先需要确定岩石的各项组成参数及环境参数，包括矿物成分和含量，孔隙度、孔隙形状、孔隙流体类型、流体的饱和度、温度、压力等，这些参数可以从已钻井数据中获得。然后根据岩性选取合适的理论模型，理论模型是已知矿物、孔隙流体的物理性质，根据孔隙特征、环境特征来推导出整个岩石的物理性质的数学方法，包括Gassmann模型、Biot模型、Xu-White模型等，这些模型都有一定的适用条件，利用这些理论模型就可以建立出岩石的物理模型。有了岩石物理模型，就可以在计算机中，通过改变模型的矿物含量或孔隙度，分析岩石物理参数的变化规律，例如泊松比随孔隙度的变化规律。如果储层和非储层定义为以岩石中某种矿物的特定含量为界，就可以先设定岩石物理模型中此矿物为该特定含量，然后改变模型孔隙度，得到各岩石物理参数随孔隙度变化的曲线，此曲线就是用岩石物理参数值识别储层和非储层的分界线。
然而地质条件通常是复杂多变的，在一个研究区块，储层在纵向和横向上可能分为多种类型，储层岩性或矿物成分都有所不同，这种情况下应用一个同样的岩石物理模型就无法准确预测整个地区的储层分布。
发明内容
本发明的目的旨在至少解决所述技术缺陷之一。
为此，本发明的目的在于提出一种相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，能够在复杂地质条件下，提高储层预测的准确度。
为了实现上述目的，本发明的实施例提供一种相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，包括如下步骤：
步骤S1，利用已有的测井数据、地震数据和地质资料划分沉积相；
步骤S2，利用钻井岩心、薄片鉴定结果，得到上述划分的各个沉积相内储层主要矿物成分的不同；
步骤S3，利用所述各个沉积相内储层主要矿物成分的不同，初步确定每个沉积相内的岩石物理建模参数；
步骤S4，利用上述确定的每个所述沉积相的岩石物理建模参数，建立每个所述沉积相内储层初步的岩石物理模型；
步骤S5，利用所述岩石物理模型，模拟纵波速度、横波速度和密度，将所述模拟纵波速度、横波速度和密度与已知钻井中测量的实际纵波速度、横波速度、密度进行对比，得到模拟数据和实测数据的差异，若该差异超过预设误差允许值，则调整建模参数，重新建立岩石物理模型，并再次进行模拟和实测数据的对比，如此反复直至所述模拟和实测数据的差异位于所述预设误差允许值内，则得到每个所述沉积相内最终的岩石物理模型；
步骤S6，利用所述每个沉积相内最终的岩石物理模型，模拟当岩石中能界定储层和非储层的特征矿物在含量变化时，岩石弹性参数的变化规律，根据所述岩石弹性参数的变化规律，确定对该特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数；
步骤S7，将所述两种弹性参数，分别为纵轴和横轴，建立坐标系，在岩石物理模型中，把特征矿物的含量设置为储层和非储层界限值，变化岩石的孔隙度，即以孔隙度为参变量，计算得到该两种弹性参数的关系曲线；
步骤S8，利用测井数据和叠前地震数据，进行叠前弹性参数反演，得到整个三维地震区的两种弹性参数分布；
步骤S9，在两种最敏感弹性参数组成的坐标系中，以两种弹性参数的关系曲线为界，将所述整个三维地震区的两种弹性参数的分布划分为储层和非储层，得到整个三维地震区的储层分布。
进一步，在所述步骤S1中，
所述测井数据包括自然伽马曲线、电阻率曲线、声波时差曲线、密度曲线；
所述地震数据包括三维叠后纯波数据、地震构造解释成果；
所述地质资料包括岩心描述、区域构造、区域沉积、以及现有研究成果。
进一步，所述步骤S2还包括如下步骤：统计多个岩心、薄片的分析鉴定结果，得到每个所述沉积相内岩石的矿物组成。
进一步，在所述步骤S3中，利用所述各个沉积相内储层主要矿物成分的不同，初步确定每个沉积相的岩石物理建模参数，包括如下步骤：初步确定模型的主要矿物组分的岩石物理参数、孔隙中所含流体类型及流体混合方式、根据岩性选择合适的理论模型。
进一步，在所述步骤S5中，所述模拟数据和实测数据随埋深变化的趋势要一致，整个地层段内平均误差不超过3％，建模参数应在矿物的实际物理性质范围内调整。
进一步，在所述步骤S6中，所述岩石弹性参数包括：纵波速度、横波速度、密度、泊松比、拉梅系数、剪切模量、体积模量。
进一步，以变化的百分比为单位，建立岩石各种弹性参数随特征矿物含量变化的关系曲线。
进一步，在所述步骤S6中，根据所述岩石弹性参数的变化规律，确定对该特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数，包括：比较岩石各种弹性参数随特征矿物含量变化的改变幅度，幅度最大的最为敏感，以此确定对该特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数。
进一步，在所述步骤S8中，所述测井数据包括：实测纵波时差曲线、横波时差曲线、密度曲线；所述叠前地震数据包括三维叠前共反射点CRP地震道集。
进一步，在所述步骤S9中，以两种弹性参数的值为坐标，将整个三维地震区内每个样点投到该坐标系中，提取位于储层部分的所有样点，上述样点在三维地震区内的位置即为储层位置。
根据本发明实施例的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，使用沉积相来控制每种储层类型的范围，在不同的沉积相内使用不同的岩石物理模型来分别进行储层预测，对多种类型的储层采用针对性的岩石物理建模方法，分别进行预测，从而降低预测的多解性，提高勘探成功率，并且能够在复杂地质条件下，提高储层预测的准确度。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法的流程图；
图2为根据本发明实施例的沉积相划分示意图；
图3为根据本发明实施例的某井碎屑岩中粘土类矿物在不同深度的含量图；
图4为根据本发明实施例的某井模拟与实测的纵波速度、横波速度、密度对比图；
图5为根据本发明实施例的模拟的某井碎屑岩储层中各弹性参数变化量与粘土类矿物含量的关系示意图；
图6为根据本发明实施例的模拟的某井中随孔隙度变化，纵波速度和密度的关系曲线。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示，本发明实施例的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，包括如下步骤：
步骤S1，利用已有的测井数据、地震数据和地质资料划分沉积相。其中，所述测井数据包括自然伽马曲线、电阻率曲线、声波时差曲线、密度曲线；所述地震数据包括三维叠后纯波数据、地震构造解释成果；所述地质资料包括岩心描述、区域构造、区域沉积、以及现有研究成果。
如图2所示，利用已有的地质研究成果，对勘探区沉积相分布进行总体控制。然后，利用区内每口井的测井数据，主要包括自然伽马测井曲线、岩性解释成果、岩心照片、岩心描述记录，对每口井进行纵向的沉积相划分，利用能够反映沉积相分布的地震属性，通常为均方根振幅、分频能量属性，识别每套地层上各种沉积相的平面分布，最后结合井点处的沉积相和地震属性，综合分析调整，在平面上划分出每套地层的沉积相。
步骤S2，利用钻井岩心、薄片鉴定结果，得到上述划分的各个沉积相内储层主要矿物成分的不同。
岩石是由矿物组成的，对于碎屑岩储层，主要矿物成分为石英、长石、粘土等，对于碳酸盐岩储层，主要矿物成分为方解石、白云石等，岩心和薄片鉴定能够比较精确的分析出岩石中每种矿物的含量。如图3所示，在本步骤中，统计多个岩心、薄片的分析鉴定结果，得到每个所述沉积相内岩石的矿物组成。但缺点是样本较少，不能得出整个区域矿物的确切含量，只能定性的对比各种矿物的多少及含量范围，为岩石物理建模参数选取提供参考。
步骤S3，利用所述各个沉积相内储层主要矿物成分的不同，初步确定每个沉积相内岩石的建模参数。
由于不同沉积相的矿物成分不同，岩石物理建模参数也不同，甚至是所采用的建模方法也会不同。自然界中同一种矿物的岩石物理参数都有特定的数值或范围，根据各沉积相矿物的种类差异和自然界中每种矿物的岩石物理参数值，可以初步确定建模参数和建模方法。其中，岩石物理参数包括纵横波速度、密度、弹性模量、剪切模量等。
具体地，利用所述各个沉积相内储层主要矿物成分的不同，初步确定每个沉积相的岩石物理建模参数，包括如下步骤：初步确定模型的主要矿物组分的岩石物理参数、孔隙中所含流体类型及流体混合方式、根据岩性选择合适的理论模型。
步骤S4，利用上述确定的每个所述沉积相内的岩石物理建模参数，建立每个所述沉积相内储层初步的岩石物理模型。
岩石由骨架和孔隙流体组成，骨架由基质和孔隙组成，基质由矿物组成，因此岩石的弹性参数由四个分量决定：基质的弹性参数、干岩石骨架的弹性参数、孔隙流体的弹性参数、环境因素(压力、温度等)，岩石物理建模就是要建立这些分量间的理论关系。常用的理论模型有以下几种：
1、Gassmann模型：在低频条件下，Gassmann推导出了饱和流体状态下岩石弹性参数的理论方程。Gassmann方程用来描述从干岩石状态到饱含流体状态下的岩石弹性参数的变化，该方程只有在足够低频条件下，才是有效的，此时孔隙所受的压力在整个孔隙空间达到平衡。
2、Biot模型：Biot采用连续介质力学的方法导出了流体饱和多孔隙介质中的声波方程，建立了多孔介质中的声速、衰减与频率和多孔介质参数之间的关系。该模型反映了流体和岩石骨架中粘性和惯性相互作用机制，即包含了岩石骨架和孔隙流体对混合岩石介质弹性参数的单独作用，也包含了它们之间的耦合作用。该模型适合于任意频率条件下多孔岩石介质弹性模量的计算。
3、BISQ模型：当地震波在多孔介质中传播时，流体和固体相互作用的机制有两种：Biot流和喷射流，两种机制同时存在，Biot流描述的是宏观现象，喷射流机制反映的是局部特征，两种机制通过流体的质量守恒而统一，对地震波的衰减和频散均会产生重要影响。Dvorkin和Nur基于孔隙各向同性一维问题将这两种流体-固体相互作用的力学机制有机的结合起来，提出了同一的Biot-Squirt(BISQ)模型。BISQ模型反映了两种不同流动形式和流体特性对波速、衰减和频散的影响规律，比Biot理论更能真是的体现波在孔隙各向异性岩石介质中的传播规律。
4、Xu-White模型：基于Kuster-Toksoz模型和Gassmann理论，Xu-White提出了砂泥岩混合介质的速度模型。该模型综合考虑岩石孔隙度和粘土含量来预测声波速度，把粘土成分、压力、胶结等因素对声波的影响归于泥页岩和砂岩的孔隙几何形状和面孔率的差异。
由于多孔介质岩石物理性质的复杂性，不同的理论模型有其不同的使用条件及关键参数。在实际应用中，根据研究区的实际情况选用合适的理论模型进行岩石物理建模。
步骤S5，利用所述岩石物理模型，模拟纵波速度、横波速度和密度，将所述模拟的纵波速度、横波速度和密度与已知钻井中测量的实际纵波速度、横波速度、密度进行对比，得到模拟数据和实测数据的差异，若该差异超过预设误差允许值，则调整建模参数，重新建立岩石物理模型，并再次进行模拟和实测数据的对比，如此反复直至所述模拟和实测数据的差异位于所述预设误差允许值内，则得到每个所述沉积相内最终的岩石物理模型。
在本步骤中，利用所建立的岩石物理模型，经过理论计算，可以模拟出岩石的纵波速度、横波速度和密度。
在本发明的一个实施例中，所述模拟数据和实测数据随埋深变化的趋势要一致，整个地层段内平均误差不超过3％，建模参数应在矿物的实际物理性质范围内调整。
如图4所示，将模拟出的岩石纵波速度、横波速度和密度与测井中实测的纵波速度、横波速度、密度进行比较，分析模拟与实测的误差，如果误差超过预设误差允许值，说明建立岩石物理模型使用的参数不对，需要调整，参数应该在合理的范围内调整，比如地层压力、矿物的弹性参数等不能与测量值或经验值相差太远。调整参数后重新模拟纵波速度、横波速度、密度，并再与实测值对比，直到误差小于超过预设误差允许值，就可以认为所建立的岩石物理模型是合理的。
在本发明的一个实施例中，预设误差允许值位于2％～5％。优选的，预设误差允许值为3％。
步骤S6，利用所述每个沉积相内最终的岩石物理模型，模拟当岩石中能界定储层和非储层的特征矿物在含量变化时，岩石弹性参数的变化规律，根据所述岩石弹性参数的变化规律，确定对该特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数。
在本发明的一个实施例中，所述岩石弹性参数包括：纵波速度、横波速度、密度、泊松比、拉梅系数、剪切模量、体积模量。
以变化的幅度(百分比)为单位，建立岩石各种弹性参数随特征矿物含量变化的关系曲线。
具体地，根据所述岩石弹性参数的变化规律，确定对该特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数，包括：比较岩石各种弹性参数随特征矿物含量变化的改变幅度，幅度最大的最为敏感，以此确定对该特定矿物变化最为敏感的两种弹性参数。
岩石中某种矿物的含量可以界定岩石能否成为储层，例如在常规的碎屑岩地层中，砂岩是可以作为储层的，当粘土矿物含量小于40％时，岩石就可以定性为砂岩，此时特征矿物就是指粘土矿物。当在岩石物理模型中，改变特征矿物的含量时，整个岩石的弹性参数必然发生变化，通过计算每个弹性参数随矿物含量变化而变化的规律，可以对比各弹性参数对于特征矿物含量变化的敏感程度，因此可以找出两个最为敏感的弹性参数，如图5所示。图5是模拟的某井碎屑岩储层中各弹性参数变化量与粘土类矿物含量的关系示意图，此图中显示拉梅系数和纵波阻抗两个参数对粘土类矿物含量变化最敏感。
需要说明的是，对于每个沉积相，由于建模参数不同，这两个弹性参数可能是不同的。
步骤S7，将所述两种弹性参数，分别为纵轴和横轴，建立坐标系，在岩石物理模型中，把特征矿物的含量设定为储层和非储层界限值，变化岩石的孔隙度，即以孔隙度为参变量，计算得到该两种弹性参数的关系曲线。
需要说明的是，储层和非储层的界限值可以根据在先研究数据进行确定。
图6是模拟的某井中随孔隙度变化，纵波速度和密度的关系曲线。其中有粘土类矿物含量100％、40％、0％时的三条曲线，图中散点为实测的井中密度和纵波速度的交汇点，位于40％和100％线间的点为泥岩，位于40％和0％线间的点为砂岩。
如图6所示，指定特征矿物的含量为储层的界限值，例如对于碎屑岩，指定粘土类矿物含量为40％，这时改变岩石物理模型的孔隙度，可以模拟出各弹性参数随孔隙度变化而变化的规律。将两个对特定矿物含量最敏感的弹性参数分别作为纵坐标和横坐标，建立坐标系。以孔隙度为参变量，孔隙度从小到大变化时，在坐标系中就可以绘出一条这两个弹性参数的关系曲线。在这条曲线的两侧，即这条曲线所隔开的两个区域，分别为该坐标系中储层和非储层所在的区域。由于每个沉积相建模参数不同，需要对每个沉积相分别开展此步骤。
步骤S8，利用测井数据和叠前地震数据，进行叠前弹性参数反演，得到整个三维地震区的两种弹性参数分布。
在本发明的一个实施例中，所述测井数据包括：实测纵波时差曲线、横波时差曲线、密度曲线；所述叠前地震数据包括三维叠前共反射点CRP地震道集。
整个研究区的弹性参数分布只能通过叠前弹性参数反演获得。叠前弹性参数反演的基础理论方程为：
其中，θ为地震波入射角，EI(θ)为入射角θ时的弹性阻抗，α为纵波速度，β为横波速度、ρ为密度。
将叠前CRP道集按入射角大小分为3个部分，将这3部分内的道集分别叠加，得到3个入射角不同的叠后地震数据体。同时，因为已钻井上的纵波速度、横波速度和密度都已知，由式(1)可计算出已钻井上3个入射角的弹性阻抗曲线，由井上的弹性阻抗曲线制作合成地震记录，分别与对应的叠后地震数据进行标定，然后进行叠后波阻抗反演，得到全三维区的3个弹性阻抗数据体，代入式(1)中，建立三元联立方程组，解出全三维区的纵波速度、纵波速度、纵波速度，最后由纵波速度、纵波速度、纵波速度计算出体积模量、泊松比、拉梅系数、剪切模量等其它弹性参数。
步骤S9，在两种最敏感弹性参数组成的坐标系中，以两种弹性参数的关系曲线为界，将所述整个三维地震区的两种弹性参数的分布划分为储层和非储层，得到整个三维地震区的储层分布。
具体地，将反演得到的三维区的两个敏感参数数据体在上述步骤建立的坐标系中进行交汇，整个三维区的样点会被这两个敏感参数的关系曲线分隔为两部分，即储层和非储层。提取位于储层部分的所有样点，上述样点在三维地震区内的位置即为储层所在。
根据本发明实施例的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，使用沉积相来控制每种储层类型的范围，在不同的沉积相内使用不同的岩石物理模型来分别进行储层预测，对多种类型的储层采用针对性的岩石物理建模方法，分别进行预测，从而降低预测的多解性，提高勘探成功率，并且能够在复杂地质条件下，提高储层预测的准确度。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。本发明的范围由所附权利要求极其等同限定。
Claims (10)
1.一种相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1，利用已有的测井数据、地震数据和地质资料划分沉积相；
步骤S2，利用钻井岩心、薄片鉴定结果，得到上述划分的各个沉积相内储层主要矿物成分的不同；
步骤S3，利用所述各个沉积相内储层主要矿物成分的不同，初步确定每个沉积相内的岩石物理建模参数；
步骤S4，利用上述确定的每个所述沉积相的岩石物理建模参数，建立每个所述沉积相内储层初步的岩石物理模型；
步骤S5，利用所述岩石物理模型，模拟纵波速度、横波速度和密度，将所述模拟纵波速度、横波速度和密度与已知钻井中测量的实际纵波速度、横波速度、密度进行对比，得到模拟数据和实测数据的差异，若该差异超过预设误差允许值，则调整建模参数，重新建立岩石物理模型，并再次进行模拟和实测数据的对比，如此反复直至所述模拟和实测数据的差异位于所述预设误差允许值内，则得到每个所述沉积相内最终的岩石物理模型；
步骤S6，利用所述每个沉积相内最终的岩石物理模型，模拟当岩石中能界定储层和非储层的特征矿物在含量变化时，岩石弹性参数的变化规律，根据所述岩石弹性参数的变化规律，确定对该特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数；
步骤S7，将所述两种弹性参数，分别为纵轴和横轴，建立坐标系，在岩石物理模型中，把特征矿物含量设置为储层和非储层界限值，变化岩石的孔隙度，即以孔隙度为参变量，计算得到该两种弹性参数的关系曲线；
步骤S8，利用测井数据和叠前地震数据，进行叠前弹性参数反演，得到整个三维地震区的两种弹性参数分布；
步骤S9，在两种最敏感弹性参数组成的坐标系中，以两种弹性参数的关系曲线为界，将所述整个三维地震区的两种弹性参数的分布划分为储层和非储层，得到整个三维地震区的储层分布。
2.如权利要求1所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，
所述测井数据包括自然伽马曲线、电阻率曲线、声波时差曲线、密度曲线；
所述地震数据包括三维叠后纯波数据、地震构造解释成果；
所述地质资料包括岩心描述、区域构造、区域沉积、以及现有研究成果。
3.如权利要求1所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，所述步骤S2还包括如下步骤：统计多个岩心、薄片的分析鉴定结果，得到每个所述沉积相内岩石的矿物组成。
4.如权利要求1所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，在所述步骤S3中，利用所述各个沉积相内储层主要矿物成分的不同，初步确定每个沉积相的岩石物理建模参数，包括如下步骤：初步确定模型的主要矿物组分的岩石物理参数、孔隙中所含流体类型及流体混合方式、根据岩性选择合适的理论模型。
5.如权利要求1所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，在所述步骤S5中，所述模拟数据和实测数据随埋深变化的趋势要一致，整个地层段内平均误差不超过3％，建模参数应在矿物的实际物理性质范围内调整。
6.如权利要求1所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，在所述步骤S6中，所述岩石弹性参数包括：纵波速度、横波速度、密度、泊松比、拉梅系数、剪切模量、体积模量。
7.如权利要求6所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，以变化的百分比为单位，建立岩石各种弹性参数随特征矿物含量变化的关系曲线。
8.如权利要求1所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，在所述步骤S6中，根据所述岩石弹性参数的变化规律，确定对特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数，包括：比较岩石各种弹性参数随特征矿物含量变化的改变幅度，幅度最大的最为敏感，以此确定对该特征矿物变化最为敏感的两种弹性参数。
9.如权利要求1所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，在所述步骤S8中，所述测井数据包括：实测纵波时差曲线、横波时差曲线、密度曲线；所述叠前地震数据包括三维叠前共反射点CRP地震道集。
10.如权利要求1所述的相控岩石物理模型指导下的储层预测方法，其特征在于，在所述步骤S9中，以两种弹性参数的值为坐标，将整个三维地震区内每个样点投到该坐标系中，提取位于储层部分的所有样点，上述样点在三维地震区内的位置即为储层位置。
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