CN107315203A

CN107315203A - 一种致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法

Info

Publication number: CN107315203A
Application number: CN201710662931.1A
Authority: CN
Inventors: 周林; 李雄; 刘浩天; 姚明君; 龙幼康; 王艳春; 丁青; 刘宇琦; 李蔚洋
Original assignee: Exploration and Development Research Institute of Sinopec Jianghan Oilfield Co
Current assignee: Exploration and Development Research Institute of Sinopec Jianghan Oilfield Co
Priority date: 2017-08-04
Filing date: 2017-08-04
Publication date: 2017-11-03

Abstract

本发明公开了一种致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法，该方法以八条常规测井曲线数据为基础，依托SPSS数据分析软件，运用主成分分析法提取出能综合反应目标区储层特征的公因子，根据各公因子的物理意义对致密砂岩储层甜点进行识别，建立致密砂岩储层甜点定性识别模型，在此基础上结合物性测试数据建立孔隙度、渗透率的公因子计算模型，划分储层类型，根据各类储层的物性参数、公因子参数特征确定致密砂岩储层定量评价标准，从而实现致密砂岩储层甜点的定性识别和定量评价。该方法为致密砂岩储层解释与评价提供新的思路和方法，提高了致密砂岩储层解释与评价的可靠性，降低了勘探开发成本。

Description

一种致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法

技术领域

本发明涉及油气储层评价技术，尤其涉及一种致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法。

背景技术

现阶段全球已进入常规油气稳定上产、非常规油气快速发展阶段，而致密气已成为非常规天然气发展的重点方向，当下全球非常规天然气产量中致密气占据近五分之四。中国致密砂岩气藏勘探领域广阔，鄂尔多斯、四川、松辽、塔里木、柴达木和渤海湾等盆地都具有形成致密砂岩气藏的有利地质条件，致密砂岩气是中国目前最现实的非常规天然气资源。

致密砂岩气是指覆压基质渗透率小于或等于0.1mD的砂岩气层。致密砂岩气储层甜点(sweet spots)一般指低孔低渗背景下，局部物性相对较好且能提供经济产量的致密砂岩气发育区。致密砂岩气藏属于连续型气藏，其形成机理、分布特征、技术方法等与常规圈闭油气藏显著不同。储层孔隙度、渗透率、饱和度等参数的定量评价是储层测井评价解释的重要方面，而相对于常规储层，致密砂岩的测井解释的精度远远不够，针对常规储层的解释和评价方法并不完全适用于致密砂岩储层。

前人在致密砂岩储层解释评价方面做了一些研究和探索，为致密砂岩储层解释与评价奠定了基础，开拓了思路，但是大量研究及开发实践表明致密砂岩储层物性影响因素复杂，仅采用单一参数难以有效表征致密砂岩的孔渗特征，仅采用孔渗参数难以有效评价致密砂岩储层，亟需一种有效的致密砂岩储层“甜点”识别和综合评价方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法，包括以下步骤：

1)收集目标区钻井的测井、录井、物性、生产测试资料；

2)提取表征目标区致密砂岩储层特征的公因子：

根据步骤1)中收集的目标区测井、录井、物性、生产测试资料，分析目标区致密砂岩储层测井响应特征，确定目标区致密砂岩储层取芯段的测井敏感参数，包括自然伽马GR、去铀伽马KTH、井径CAL、声波时差AC、密度DEN、补偿中子CNL、深电阻率RD和浅电阻率RS；

对储层敏感参数进行整理和处理，并提取出能全面表征目标区致密砂岩储层特征的公因子，提取方法如下：

2.1)对储层测井敏感参数进行处理，挑选出各井取芯段的砂岩对应的测井序列数值，并按照深度由浅至深的顺序排列，由于深电阻率RD和浅电阻率RS数值较大，故对深电阻率RD和浅电阻率RS取对数；

2.2)对步骤2.1)中整理好的储层测井敏感参数进行归一化处理，其处理公式为：

式中，x为任意深度的任意测井序列的数值，max为该井该条测井序列中的最大值，min为该井该条测井序列中的最小值；

2.3)将步骤2.1)、2.2)中处理好的数据导入SPSS数据处理平台，运用主成分分析法提取出能全面反映致密砂岩储层特征的公因子；

3)目标区取芯段储层定性识别和分类：

根据公因子计算公式中测井敏感参数序列的系数分析公因子的物理意义，并根据其物理意义和公因子值的变化对取芯段储层甜点进行定性识别；根据生产测试数据，结合目标区取芯段储层甜点定性识别结果对目标区取芯段储层进行分类；

3.1)根据步骤2)中得到的公因子计算公式中测井敏感参数序列的系数分析公因子的物理意义，并计算各深度点对应的公因子值；

3.2)根据各公因子的物理意义和步骤3.1)得到的公因子值的变化对取芯段储层甜点进行定性识别；

3.3)根据步骤1.4)中收集的生产测试数据，结合步骤3.2)中目标区取芯段储层甜点定性识别结果对目标区取芯段储层进行分类；

步骤3)所述的储层分类是根据物性资料、生产测试资料按照测试段初日产量、生产井的产量的高低和孔隙度、渗透率的相对大小对储层进行分类。

4)目标区致密砂岩储层甜点定量评价参数优选：

因子分析法的原理表明提取出的公因子能全面反应致密砂岩储层特征，同时孔隙度和渗透率是直观反应储层性质好坏的参数，因此优选出的目标区致密砂岩储层甜点定量评价参数包括公因子和孔隙度、渗透率，其中；

4.1)公因子值根据步骤2.3)的公因子计算公式和步骤2.2)中处理好的储层测井敏感参数值计算得到；

4.2)非取芯段的孔隙度值是利用步骤1.3)中的取芯段孔隙度数据和步骤4.1)得到的公因子值根据多元线性回归法拟合的计算公式计算得到；

其中，采用的多元线性回归的元数是根据步骤2.4)中提取的公因子的个数确定；

4.3)非取芯段的渗透率值是根据步骤1.3)中收集的取芯段孔隙度、渗透率最优拟合关系和步骤4.2)中得到的非取芯段孔隙度值计算得到；

5)建立目标区取芯段储层类型与评价参数的关系，确定目标区非取芯段储层类型和分布：

建立目标区取芯段致密砂岩储层类型纵向序列，明确目标区取芯段储层类型与公因子值、孔隙度值、渗透率值的对应关系；根据目标区非取芯段致密砂岩储层评价参数值与取芯段储层类型与公因子值、孔隙度值、渗透率值的对应关系，确定目标区非取芯段致密砂岩储层类型及分布；

5.1)根据步骤1.3)中的取芯段孔隙度、渗透率数据、步骤4.1)得到的的取芯段各公因子值、步骤3.2)中取芯段储层“甜点”定性识别结果、步骤3.3)中取芯段储层分类结果建立目标区取芯段储层纵向序列，确定目标区取芯段不同类型储层与公因子值、孔隙度值、渗透率值的对应关系；

5.2)根据步骤4.1)得到非取芯段每个深度点对应的各公因子值；

5.3)根据步骤4.2)中确定的孔隙度计算公式、步骤4.3)中确定渗透率计算公式、步骤5.2)得到的非取芯段每个深度点的各公因子值，计算非取芯段每个深度点对应的孔隙度值、渗透率值；

5.4)根据步骤5.1)中建立的取芯段不同类型储层与公因子的对应关系、步骤5.2)计算的非取芯段各公因子值、步骤5.3)中计算的非取芯段孔隙度、渗透率值，确定非取芯段储层类型纵向序列和分布；

6)目标区致密砂岩储层甜点定量评价

利用步骤5.1)中确定的目标区取芯段储层类型纵向序列，步骤5.4)中确定的目标区非取芯段储层类型纵向序列，统计不同类型储层厚度，编制不同类型储层厚度平面分布图，确定不同类型储层在纵向上和平面上的展布，实现致密砂岩储层甜点的定性识别和定量评价。

按上述方案，所述步骤1)中，测井资料主要指测井数据，包括自然伽马GR、自然电位SP、光电吸收截面指数PE、去铀伽马KTH、钾K、钍TH、铀U、井径CAL、声波时差AC、密度DEN、补偿中子CNL、深电阻率RD和浅电阻率RS；

录井资料主要指录井岩芯、岩屑资料，包括岩石颜色、岩性；

物性资料主要指取芯段实测的孔隙度、渗透率数据；

生产测试资料主要指测试段初日产量、生产井的产量数据。

本发明产生的有益效果是：本发明以八条常规测井曲线数据为基础，运用主成分分析法建立致密砂岩储层甜点定性识别模型，并结合储层物性参数提出致密砂岩储层定量评价标准，从而实现致密砂岩储层甜点的定性识别和定量评价，建立的致密砂岩储层因子识别模型能定性解释储层特征、准确识别致密砂岩储层甜点段，提高了致密砂岩储层甜点识别的精度，降低了致密砂岩储层甜点评价的成本，同时为致密砂岩储层解释与评价提供新的思路和方法。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是利用现有技术编制的四川盆地北部地区须四段孔隙度分布直方图；

图2是利用现有技术编制的四川盆地北部地区须四段渗透率分布直方图；

图3是本发明实施例的技术方案的方法流程图；

图4是本发明实施例利用本发明编制的四川盆地北部地区L1井须家河组须四段取芯段综合剖面图；

图5是本发明实施例利用现有技术编制的四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段储层类型与孔渗级别及测试结果的关系图；

图6是本发明实施例利用现有技术编制的四川盆地北部地区须四段孔隙度与渗透率关系图；

图7是本发明实施例利用本发明编制的四川盆地北部地区L28井须家河组须四段非取芯段储层类型识别图；

图8是本发明实施例利用本发明编制的四川盆地北部目标区块L13-L11-L17-L12井须家河组须四段储层类型对比剖面图；

图9是本发明实施例利用本发明编制本发明编制的四川盆地北部目标区块Ⅰ类储层厚度平面分布图；

图10是本发明实施例利用本发明编制本发明编制的四川盆地北部目标区块Ⅱ类储层厚度平面分布图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

四川盆地北部地区须家河组须四段埋深为4300～4800m，400余块样品的物性测试数据表明，须四段孔隙度最大值6.79％，平均3.67％，84.23％的样品孔隙度值在2～6％之间(图1)；渗透率最大值0.9431×10^-3μm²，平均0.051×10^-3μm²，88.93％的样品渗透率值小于0.1×10^-3μm²(图2)，为典型的致密砂岩储层。

下面结合四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层“甜点”定性识别和定量评价的实例和附图，对本发明实施方式做进一步详细说明，如图3，本发明的步骤如下：

1)四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段钻井的测井、录井、物性、生产测试资料收集

1.1)测井资料包括四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段8口取芯井和10口非取芯井的自然伽马GR、自然电位SP、光电吸收截面指数PE、去铀伽马KTH、钾K、钍TH、铀U、井径CAL、声波时差AC、密度DEN、补偿中子CNL、深电阻率RD和浅电阻率RS测井数据。

1.2)录井资料包括四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段8口取芯井和10口非取芯井的录井岩芯、岩屑资料。

1.3)物性资料包括四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段8口钻井的岩心实测的孔隙度、渗透率数据。

1.4)生产测试资料包括四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段18口钻井的测试段初日产量、生产井的产量数据。

2)表征四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层特征的公因子提取和公因子的计算公式：

分析四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层测井响应特征，优选出四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层取芯段的测井敏感参数；对优选出的储层敏感参数进行整理和处理，并借助SPSS数据处理平台运用主成分分析法提取出能全面表征四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层特征的公因子。

2.1)分析四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层测井响应特征，优选出四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层取芯段的测井敏感参数，包括自然伽马GR、去铀伽马KTH、井径CAL、声波时差AC、密度DEN、补偿中子CNL、深电阻率RD和浅电阻率RS。

2.2)利用步骤2.1)中优选出收集到的四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段8口取芯井的储层测井敏感数据和步骤1.2)中收集的四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段8口取芯井的录井数据，挑选出各井取芯段的砂岩对应的测井序列数值，并按照深度由浅至深的顺序排列，由于深电阻率RD和浅电阻率RS数值较大，故对深电阻率RD和浅电阻率RS取对数；

2.3)对步骤2.2)中的每条测井曲线的数值进行归一化处理，其处理公式为：

式中，x为任意深度的任意测井序列的数值，max为该井该条测井序列中的最大值，min为该井该条测井序列中的最小值。

2.4)将步骤2.3)中处理好的数据导入SPSS数据处理平台，由八种曲线组成原始矩阵，根据主成份分析法求取因子解的原理，计算方差累积贡献百分比，具体结果见表1。根据因子分析法特征值大于1的原则，确定的因子个数p＝3，分别命名为F1、F2、F3，累计方差百分比达到89.336％，满足因子分析法的要求。

表1四川盆地北部地区须家河组须四段测井数据因子分析解释总方差表

2.5)进一步地，由SPSS解释平台得到载荷矩阵，根据载荷矩阵求得各因子得分系数，如表2所示，即可得到三因子的计算公式：

F1＝0.019×GR+0.139×KTH+0.717×CAL+0.802×AC－0.93×DEN+0.816×CNL－0.157×Log₁₀(RD)－0.284×Log₁₀(RS)

F2＝0.933×GR+0.952×KTH－0.429×CAL－0.092×AC－0.109×DEN+0.444×CNL－0.089×Log₁₀(RD)－0.132×Log₁₀(RS)

F3＝－0.17×GR－0.063×KTH－0.136×CAL－0.431×AC+0.137×DEN－0.137×CNL+0.98×Log₁₀(RD)+0.946×Log₁₀(RS)

表2四川盆地北部地区须家河组须四段测井数据因子得分系数表

公因子

GR

KTH

CAL

AC

DEN

CNL

Log₁₀(RD)

Log₁₀(RS)

F1

0.019

0.139

0.717

0.802

0.93

0.816

－0.157

－0.284

F2

0.933

0.952

－0.429

－0.092

－0.109

0.444

－0.089

－0.132

F3

－0.170

－0.063

－0.136

－0.143

0.137

－0.137

0.980

0.946

3、四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段储层定性识别和分类

根据公因子各测井序列的得分系数分析公因子的物理意义，并根据其物理意义和公因子曲线的变化特征对四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段储层“甜点”进行定性识别；根据步骤1.3)中收集的四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段8口钻井的岩心实测的孔隙度、渗透率数据、步骤1.4)中收集的四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段18口钻井的测试段初日产量、生产井的产量数据，结合目标区取芯段储层定性识别结果对四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段储层进行分类

3.1)分析步骤2.5)中提取出的公因子各敏感性参数的得分系数，确定各公因子的物理意义：对于F1，GR，KTH系数较小，主要受到AC、CNL、CAL、DEN的影响，其中AC，CNL，CAL值增大，DEN值减小均使F1值增大，故F1主要反映储层孔隙度大小，命名为孔隙因子；因子F2主要受GR、KTH、CAL和CNL的影响，反映的是储层的泥质含量，命名为泥质因子；因子F3，GR、KTH、CAL、DEN、CNL系数较小，具有正载荷的有Lg(RD)和Lg(RS)，负载荷的是AC，电阻率增大，声波时差减小都会使F3值增大，故F3主要反映的是岩石的致密程度，命名为压实因子；

3.2)根据步骤2.5)确定的各公因子计算公式，计算四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段每个深度点对应的各公因子值；

3.3)根据步骤3.2)中得到的四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段每个深度点的公因子值编制取芯段综合剖面图；剖面中包括步骤1.1中的测井资料、步骤1.2中的录井资料、步骤3.2中的各深度点的公因子值，图4为根据已有资料编制的四川盆地北部地区L1井须四段取芯段综合剖面。

3.4)根据步骤3.3)中建立的综合剖面(图4)及步骤3.1中分析出的各公因子物理意义对四川盆地北部地区L1井须家河组须四段取芯段储层“甜点”进行定性识别：依据三因子值的相对大小将L1井储层从下至上分层，分别命名为9～1小层，其中3、5、7小层压实因子F3出现明显高值，同时孔隙因子F1值较小，反应储层致密，物性较差为非储层段；2、4、8小层，孔隙因子值相对较高，泥质因子值较低，压实因子值中等，反应储层物性较好，是储层发育的“甜点”段；而1、6、9小层孔隙因子值相对较高，压实因子值较低，其和2、4、8小层的主要差别在于泥质因子值稍大，反应其泥质含量较2、4、8小层高，储层性质稍差，为次要储层段。

3.5)同步骤3.4)对四川盆地北部地区另外7口井须家河组须四段取芯段储层“甜点”进行定性识别。

3.6)根据步骤1.3)中收集的四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段8口钻井的岩心实测的孔隙度、渗透率数据、步骤1.4中收集的四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段18口钻井的测试段初日产量、生产井的产量数据，结合步骤3.4)、步骤3.5)中确定的目标区取芯段储层定性识别结果对四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段储层进行分类(图5)：第Ⅰ类储层孔隙度大于5％，渗透率值一般大于0.2×10^-3μm²，测试和生产上为气层和差气层，第Ⅱ类储层孔隙度为2.5～5％，渗透率值为(0.02～0.2)×10^-3μm²，测试和生产上为含气层；第Ⅲ类储层孔隙度小于2.5％，渗透率小于0.02×10^-3μm²，测试和生产上为非储层。

4)四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层“甜点”定量评价参数优选

因子分析法的原理表明提取出的三个公因子能全面反应四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层特征，同时孔隙度和渗透率是直观反应储层性质好坏的参数，因此优选出的目标区致密砂岩储层甜点定量评价参数包括步骤2.4)中提取的三个公因子和孔隙度、渗透率数据，其中；

4.1)三个公因子值根据步骤2.5)的公因子计算公式得到；

4.2)非取芯段的孔隙度值(Por)是利用步骤1.3)中的取芯段孔隙度数据和步骤4.1)得到的公因子值根据三元线性回归拟合的计算公式计算得到，拟合的四川盆地北部地区须家河组须四段非取芯孔隙度计算计算公式为：

Por＝0.028+12.714×F1-1.532×F2+1.46×F3；

4.3)非取芯段的渗透率值(Per)是根据步骤1.3)中收集的取芯段孔隙度、渗透率最优拟合关系和步骤4.2)中得到的非取芯段孔隙度值计算得到，取芯段孔隙度、渗透率最优拟合关系为(图6)：

Per＝0.003e^{0_.544×(Por)}；

5、建立四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层类型与评价参数的关系，确定四川盆地北部地区须家河组须四段致密砂岩储层非取芯段储层类型和分布。

建立目标区取芯段致密砂岩储层类型纵向序列，明确目标区取芯段储层类型与三公因子值、孔隙度值、渗透率值的对应关系；根据目标区非取芯段致密砂岩储层评价参数值与取芯段储层类型与公因子值、孔隙度值、渗透率值的对应关系，确定目标区非取芯段致密砂岩储层类型及分布；

5.1)根据步骤1.3)中收集的四川盆地北部地区钻穿须家河组须四段8口钻井的岩心实测的孔隙度、渗透率数据、步骤3.2)中计算的四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段各公因子值、步骤3.4)、步骤3.5)中四川盆地北部地区8口井须家河组须四段取芯段储层“甜点”定性识别结果、步骤3.6)中四川盆地北部地区8口井须家河组须四段取芯段储层分类结果，建立四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段致密砂岩储层类型纵向序列，明确四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段不同类型储层与公因子、孔隙度、渗透率的对应关系，结果见表3。

表3取芯段不同类型储层与公因子、孔隙度、渗透率的对应关系表

5.2)根据步骤2.5)确定的各公因子计算公式、步骤2.3中处理好的四川盆地北部地区须家河组须四段10口非取芯井的储层测井敏感参数：自然伽马GR、去铀伽马KTH、井径CAL、声波时差AC、密度DEN、补偿中子CNL、深电阻率RD和浅电阻率RS值，计算四川盆地北部地区须家河组须四段非取芯段每个深度点的各公因子值。

5.3)根据步骤4.2)中确定的孔隙度计算公式、步骤4.3)中确定渗透率计算公式、步骤5.2)中确定的四川盆地北部地区须家河组须四段非取芯段每个深度点的各公因子值，计算四川盆地北部地区须家河组须四段非取芯段每个深度点的孔隙度值、渗透率值；

5.4)根据步骤5.1)中建立的四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段不同类型储层与公因子的对应关系、步骤5.2)计算的四川盆地北部地区须家河组须四段非取芯段各公因子值、步骤5.3)中计算的四川盆地北部地区须家河组须四段非取芯段孔隙度、渗透率值，确定四川盆地北部地区须家河组须四段非取芯段储层类型纵向序列和分布，图7、图8；

6)目标区致密砂岩储层甜点定量评价

利用步骤5.1)中确定的四川盆地北部地区须家河组须四段取芯段储层类型纵向序列，步骤5.4)中确定的四川盆地北部地区须家河组须四段非取芯段纵向序列，统计四川盆地北部地区须家河组须四段不同类型储层厚度，编制不同类型储层厚度平面分布图，图9、图10，确定不同类型储层在纵向上和平面上的展布，实现致密砂岩储层甜点的定性识别和定量评价。

从图8可以看出四川盆地北部某目标区须家河组须四段Ⅱ类储层较为发育，在纵向上主要分布于须四段上部，Ⅰ类储层分布较为局限；

从图9、图10可以看出在平面上四川盆地北部某目标区须家河组须四段Ⅱ类储层厚度高值区位于L17井一带，Ⅰ类储层厚度高值区位于L11井附近。因而，该区块东南部北东向一带为天然气富集区，是气藏开发的重点区域。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims

1.一种致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)收集目标区钻井的测井、录井、物性、生产测试资料；

2)提取表征目标区致密砂岩储层特征的公因子：

2.3)根据步骤2.1)、2.2)中处理好的数据根据因子分析法提取出能全面反映致密砂岩储层特征的公因子，并得到各公因子的计算公式；

3)目标区取芯段储层定性识别和分类：

4)目标区致密砂岩储层甜点定量评价参数优选：

4.2)非取芯段的孔隙度值是利用取芯段孔隙度数据和步骤4.1)得到的公因子值根据多元线性回归法拟合的计算公式计算得到；

6)目标区致密砂岩储层甜点定量评价

利用步骤5)中确定的目标区取芯段储层类型纵向序列和目标区非取芯段储层类型纵向序列，统计不同类型储层厚度，编制不同类型储层厚度平面分布图，确定不同类型储层在纵向上和平面上的展布，实现致密砂岩储层甜点的定性识别和定量评价。

2.根据权利要求1所述的致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法，其特征在于，所述步骤1)中，测井资料主要指测井数据，包括自然伽马GR、自然电位SP、光电吸收截面指数PE、去铀伽马KTH、钾K、钍TH、铀U、井径CAL、声波时差AC、密度DEN、补偿中子CNL、深电阻率RD和浅电阻率RS；

物性资料主要指取芯段实测的孔隙度、渗透率数据；

生产测试资料主要指测试段初日产量、生产井的产量数据。

3.根据权利要求1所述的致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法，其特征在于，所述步骤2.3)具体为：将步骤2.1)、2.2)中处理好的数据导入SPSS数据处理平台，运用主成分分析法提取出能全面反映致密砂岩储层特征的公因子。

4.根据权利要求1所述的致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法，其特征在于，所述步骤3)具体如下：

3.3)根据步骤1.4)中收集的生产测试数据，结合步骤3.2)中目标区取芯段储层甜点定性识别结果对目标区取芯段储层进行分类。

5.根据权利要求4所述的致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法，其特征在于，所述步骤5)中具体如下：

5.1)根据步骤1)中采集的取芯段孔隙度、渗透率数据、步骤4.1)得到的取芯段各公因子值、步骤3.2)中取芯段储层甜点定性识别结果、步骤3.3)中取芯段储层分类结果建立目标区取芯段储层纵向序列，确定目标区取芯段不同类型储层与公因子值、孔隙度值、渗透率值的对应关系；

5.4)根据步骤5.1)中建立的取芯段不同类型储层与公因子的对应关系、步骤5.2)计算的非取芯段各公因子值、步骤5.3)中计算的非取芯段孔隙度、渗透率值，确定非取芯段储层类型纵向序列和分布。

6.根据权利要求1所述的致密砂岩储层甜点识别及综合评价方法，其特征在于，所述步骤6)中的不同类型储层平面分布图的指标为不同类型储层的累积厚度。