CN107833144B - 一种表征矿区油页岩含油率状态的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种表征矿区油页岩含油率状态的方法，其特征在于，所述方法包括：根据所述油页岩含油率的分布概率对所述油页岩含油率进行分级，其中，具体的油页岩含油率值的分布概率值为资源区域内所有矿区油页岩含油率值大于等于所述油页岩含油率值的概率值；根据实测数据确定当前矿区的油页岩含油率级别；利用所述当前矿区的油页岩含油率级别表征所述当前矿区的油页岩含油率状态。本发明的方法通过数据统计分析、归一化处理，等频分析方法对油页岩含油率进行分级，从而表征矿区油页岩含油率状态。相较于现有技术，本发明的方法不仅具有更优的科学性及合理性而且操作更简单、结果更合理、适用性更广。

Description

一种表征矿区油页岩含油率状态的方法

技术领域

本发明涉及地质开发领域，具体说涉及一种表征矿区油页岩含油率状态的方法。

背景技术

在地质勘探开发过程中，采用了多种地质参数来衡量矿区资源状况，例如含油率、油气资源丰度以及油气资源量。尤其的，在油页岩资源开采中，油页岩含油率是表征油页岩质量的重要参数，是评价油页岩资源能否经济利用的一个重要指标，具有一票否决的作用。具体的，油页岩含油率是指油页岩中油页岩油所占的重量百分比，它指示了低温干馏时岩石的产油率，即将油页岩在格金干馏管中从300℃加热到600℃，通过测量焦油产量得到的数据。它是一项工业定量指标。国际上通常把含油率≥0.25桶页岩油/吨(相当于含油率≥3.5％以上)的页岩称为油页岩。

由于油页岩含油率值是一个具体的数量值，为了能够方便直观的体现不同的油页岩含油率值所代表的矿区油气资源状况，在现有技术中，针对油页岩含油率值的不同大小对油页岩含油率进行分级。

我国在2006年进行的《新一轮全国油页岩资源评价》中以焦油产率(Tar)来判断油页岩品质，最新建议的边界品位为Tar＝3.5％，又以5.0％和10.0％为界将其分为三个等级，即Tar≥10％的岩石为高含油率油页岩，10％＞Tar≥5％的为中含油率油页岩，5％＞Tar≥3.5％的为低含油率油页岩。这种划分主要考虑了在我国当前技术条件下，就页岩炼油而言，露天开采的油页岩矿要求含油率≥5％，油页岩作为工业矿产要求含油率应大于5％的条件，这是一种粗略的分级方法，主要是针对异地开采(包括露天开采、巷道开采等)的油页岩含油率评价标准。

然而，随着油气勘探开采技术的进一步发展，现有技术中直接基于油页岩含油率值大小的粗略分级方法已不能满足不断数据分析精细化的油气勘探开发需求。因此，需要一种新的表征矿区油页岩含油率状态的方法。

发明内容

本发明提供了一种表征矿区油页岩含油率状态的方法，所述方法包括：

根据所述油页岩含油率的分布概率对所述油页岩含油率进行分级，其中，具体的油页岩含油率值的分布概率值为资源区域内所有矿区油页岩含油率值大于等于所述油页岩含油率值的概率值；

根据实测数据确定当前矿区的油页岩含油率级别；

利用所述当前矿区的油页岩含油率级别表征所述当前矿区的油页岩含油率状态。

在一实施例中，所述方法包括：

采集多个不同样本矿区的油页岩含油率样本值；

计算所有油页岩含油率样本值大于某一油页岩含油率值的概率值，将所述概率值作为该油页岩含油率的分布概率值。

在一实施例中，采集多个样本矿区的油页岩含油率样本值，其中，至少采集20个不同样本矿区的油页岩含油率样本值。

在一实施例中，根据多个所述油页岩含油率样本值确定油页岩含油率值的分布概率，其中：

将所有油页岩含油率样本值降序排列并依次赋予序号(1～N)，N为所述油页岩含油率样本值的个数；

基于公式

分布概率值＝(油页岩含油率样本值序号/N)％

计算油页岩含油率样本值的分布概率值。

在一实施例中，根据油页岩含油率的分布概率对油页岩含油率进行分级，其中，将所述油页岩含油率分为多个等级，每个等级对应一个分布概率区域，多个分布概率区域相互间不重合且连续。

在一实施例中，多个分布概率区域具有相同的区域大小。

在一实施例中，以25％为区域大小，将所述油页岩含油率分为4个等级。

在一实施例中，将所述分布概率区域的分布概率界限对应的油页岩含油率值作为油页岩含油率分级的界限值。

在一实施例中，将所述分布概率区域的分布概率界限对应的油页岩含油率值作为油页岩含油率分级的界限值，其中，将所述分布概率界限对应的油页岩含油率值就近取整数作为油页岩含油率分级的界限值。

本发明的方法通过数据统计分析、归一化处理，等频分析方法对油页岩含油率进行分级，从而表征矿区油页岩含油率状态。相较于现有技术，本发明的方法不仅具有更优的科学性及合理性而且操作更简单、结果更合理、适用性更广。

本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本发明的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本发明而被了解。本发明的目的和部分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步骤来实现或获得。

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是根据本发明一实施例的方法流程图；

图2是根据本发明一实施例的方法部分流程图

图3是根据本发明一实施例的分布概率坐标图。

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，借此本发明的实施人员可以充分理解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并依据上述实现过程具体实施本发明。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。

在现有技术中，主要通过对油页岩含油率进行分级来表征矿区油页岩含油率状态。在对油页岩含油率进行分级时，主要基于油页岩含油率值的大小进行等频分级。我国在2006年进行的《新一轮全国油页岩资源评价》中以焦油产率(Tar)来判断油页岩品质，最新建议的边界品位为Tar＝3.5％，又以5.0％和10.0％为界将其分为三个等级，即Tar≥10％的岩石为高含油率油页岩，10％＞Tar≥5％的为中含油率油页岩，5％＞Tar≥3.5％的为低含油率油页岩。这种划分主要考虑了在我国当前技术条件下，就页岩炼油而言，露天开采的油页岩矿要求含油率≥5％，油页岩作为工业矿产要求含油率应大于5％的条件，这是一种粗略的分级方法，主要是针对异地开采(包括露天开采、巷道开采等)的油页岩含油率评价标准。

但是，随着油气勘探开采技术的进一步发展，现有技术中的油页岩含油率的粗略分级方法已不能满足不断数据分析精细化的油气勘探开发需求。

在现实环境中，油气资源的分布并不是呈现一种线性的分布趋势。也就是说，综合不同矿区的油页岩含油率值后是无法获得一个类似线性分布的分布趋势的。例如在某一地质范围内，不同矿区的含油率值基本上处于5％～14％之间，但大多集中在8％到10％之间，小于8％或大于10％的矿区很少。

在这种情况下，如果采用基于含油率值大小的等频分级，将5％～14％的含油率分成3级5％～8％，8％～11％，11％～14％。那么最终的分级结果就是大部分矿区都集中在第二级8％～11％中。基于含油率分级，不同矿区相互间无法进行有效对比。

为了进行有效对比，就需要将含油率值比较集中的取值区间(8％～11％)做进一步细分，这势必需要增加等级数目，在不忽略稀疏分布的取值区间(小于8％或大于11％)的基础上，分级界限就变得难以确定，分级界限的定义标准也就无法得到有效统一，整个分级系统就会陷入混乱。

针对上述问题，本发明提出了一种新的表征矿区油页岩含油率状态的方法。接下来结合附图详细描述本发明的实施例的方法的实施过程。附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

如图1所示，在本发明一实施例中，首先根据油页岩含油率的分布概率对含油率进行分级(步骤S110)，然后根据实测数据确定当前矿区的油页岩含油率级别(步骤S120)；最后利用当前矿区的油页岩含油率级别表征当前矿区的油页岩含油率状态(步骤S130)。

在本发明中，某个油页岩含油率值的分布概率值指资源区域内各个矿区油页岩含油率值大于等于该油页岩含油率值的概率值。例如，在自然环境下，在某一区域内具有多个不同的矿区，其中，含油率值大于等于8％的概率为5％，那么含油率值8％的分布概率值就为5％。

这里需要注意的是，资源区域的大小范围是基于勘探开发需求以及油页岩含油率分级目标所确定的。当资源区域的大小范围发生变化(其包含的矿区发生变化)，那么，油页岩含油率值的分布概率值(油页岩含油率的分布概率)也就会发生变化，此时，根据具体需要，需要调整油页岩含油率的分级设定。这样，可以使油页岩含油率的分级更好的匹配实际需求，大大增强的了油页岩含油率分级结果的实用性。

相对现有技术中直接按照油页岩含油率值大小进行较随意定性确定油页岩含油率级别的方法，本发明的方法以统计学为基础、运用等频分析的手段，具有更优的科学性及合理性。

在获取某一资源区域内的油页岩含油率的分布概率时，最理想的状况是基于该区域内所有矿区的油页岩含油率值进行计算。但是，考虑到有些资源区域内的矿区数量十分庞大，为了降低数据量，简化数据处理流程，在本发明一实施例中，采集资源区域内多个不同样本矿区的油页岩含油率样本值；然后根据多个油页岩含油率样本值确定含油率的分布概率。

如图2所示，首先执行步骤S210，采集油页岩含油率样本值。这里需要注意的是，在进行样本值采集的过程中，要基于资源区域的实际情况，选择有代表性的矿区作为样本。

进一步的，为了保证基于油页岩含油率样本值确定的含油率的分布概率能准确代表实际情况，因此在本发明一实施例中，对步骤S210中采集的油页岩含油率样本值的最小数目进行限定。具体的，至少采集20个不同样本矿区的油页岩含油率样本值。

在根据多个油页岩含油率样本值确定油页岩含油率的分布概率的过程中，主要是计算所有油页岩含油率样本值大于某一油页岩含油率值的概率值，将该概率值作为该油页岩含油率值的分布概率值。

具体的，在本发明一实施例中，首先将所有油页岩含油率样本值的降序排列(步骤S220)并依次赋予序号(1～N)(步骤S230)，N为油页岩含油率样本值的个数；然后基于公式1计算油页岩含油率样本值的分布概率值(步骤S240)。

分布概率值＝(油页岩含油率样本值序号/N)％(式1)

具体到一应用实例中，方法步骤如下：

1)将收集到的N(N≥20)个油页岩矿区油页岩含油率值按照降序依次排列，并产生每个油页岩含油率值对应的序号(1～N)，这样含油率值最大的对应的序号是1，含油率值最小的对应的序号是N；

2)将序号(1～N)进行数据归一化处理，形成一组数据，并用百分数表达，这样形成的数据就为(1/N％；2/N％；3/N％；......；(N-2)/N％；(N-1)/N％；100％)；

3)用形成的数据(1/N％；2/N％；3/N％；......；(N-2)/N％；(N-1)/N％；100％)和油页岩含油率值一一对应，丰度值最大的对应的1/N％，丰度值最小的对应的是100％，其表达的意思可以理解为大于某一丰度值的概率就是其对应的百分数。

获取到油页岩含油率的分布概率后就可以根据油页岩含油率的分布概率对油页岩含油率进行分级。在本发明一实施例中，根据油页岩含油率的分布概率将油页岩含油率分为多个等级。也就是说，如图1所示，执行步骤S250，确定分布概率的分级界限值。

在步骤S250中，每个等级对应一个分布概率区域，多个分布概率区域相互间不重合且连续。进一步的，在本发明一实施例中，采用等频分析法。即多个分布概率区域具有相同的区域大小。

具体的，在本发明一实施例中，以25％为区域大小，将含油率分为4个等级。即将含油率划分成四个等级，分布概率间隔是25％，一级、二级、三级、四级。其中，一级的分布概率范围是<25％；二级的分布概率范围是25％～50％；三级的分布概率范围是50％～75％；四级的分布概率范围是>75％。

进一步的，在本发明一实施例中，分级的最后一步是将基于分布概率值划分的级别界限转化为具体的油页岩含油率值，以便在实际分级操作中直接按照矿区的油页岩含油率值大小确定级别。即执行步骤S260，确定油页岩含油率的分级界限值。具体的，即是将分布概率区域的分布概率界限对应的油页岩含油率值作为油页岩含油率的分级界限值。

进一步的，为了便于以后分级操作的实施，在本发明一实施例中，将分布概率界限对应的油页岩含油率值就近取整数作为油页岩含油率分级的界限值。

为了便于操作，在本发明一实施例中，在获取到油页岩含油率的分布概率后制作散点图，纵坐标为油页岩含油率值，横坐标为分布概率(0.00％～100％)。基于散点图进行分级设定。

最后就可以根据上述分级设定确定矿区的油页岩含油率级别，从而对比性的表征矿区油页岩含油率状态。

本发明的方法中运用的统计分析、归一化处理，以及等频分析等都非常简单，具有较低的掌握难度，因而推广性很强。

接下来基于一具体应用实例详细描述本发明的实施效果。

以某资源区域内的油页岩含油率为对象，采用如下步骤：

(1)将采集到的某资源区域内的30个油页岩矿区油页岩含油率值按照降序依次排列，并产生每个油页岩含油率值对应的序号(1～30)，这样油页岩含油率值最大的对应的序号是1，油页岩含油率值最小的对应的序号是30(如表1所示)；

表1

(2)将序号(1～30)进行数据归一化处理，形成一组数据，并用百分数表达，这样就形成的数据为(1/30％；2/30％；3/30％；......；28/30％；29/30％；100％)；

(3)用形成的数据(1/30％；2/30％；3/30％；......；28/30％；29/30％；100％)和油页岩含油率值一一对应，油页岩含油率值最大的对应的概率是1/30％，油页岩含油率值最小的对应的概率是100％(如表2所示)；

表2

(4)制作散点图(如图3所示)，其中纵坐标为油页岩含油率值，横坐标为分布概率(0.00％～100％)。

(5)运用等频分析法，将油页岩含油率分为一级、二级、三级、四级四个级别，其中，其中，一级的分布范围是<25％；二级的分布范围是25％～50％；三级的分布范围是50％～75％；四级的分布范围是>75％；

(6)确定25％、50％和75％对应的油页岩含油率值分别为6.86％、6.16％和5.16％，就近取整为7％、6％和5％，并将其作为油页岩含油率分级评价的界限值，即：一级分布范围是>7％；二级分布范围是6％～7％；三级分布范围是5％～6％；四级分布范围3.5％～5％。

最后就可以根据上述分级界限确定该区域内各个矿区的油页岩含油率级别，从而对比性的表征矿区油页岩含油率状态。

综上，本发明的方法通过数据统计分析、归一化处理，等频分析方法对油页岩含油率进行分级，从而表征矿区油页岩含油率状态。相较于现有技术，本发明的方法不仅具有更优的科学性及合理性而且操作更简单、结果更合理、适用性更广。

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。本发明所述的方法还可有其他多种实施例。在不背离本发明实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。

Claims (7)

1.一种表征矿区油页岩含油率状态的方法，其特征在于，所述方法包括：

采集多个不同样本矿区的油页岩含油率样本值；

根据多个所述油页岩含油率样本值确定油页岩含油率值的分布概率，其中：

将所有油页岩含油率样本值降序排列并依次赋予序号(1～N)，N为所述油页岩含油率样本值的个数；

基于公式：分布概率值＝(油页岩含油率样本值序号/N)％，计算油页岩含油率样本值的分布概率值；

根据所述油页岩含油率的分布概率对所述油页岩含油率进行分级；

根据实测数据确定当前矿区的油页岩含油率级别；

利用所述当前矿区的油页岩含油率级别表征所述当前矿区的油页岩含油率状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集多个样本矿区的油页岩含油率样本值，其中，至少采集20个不同样本矿区的油页岩含油率样本值。

3.根据权利要求1-2中任一项所述的方法，其特征在于，根据油页岩含油率的分布概率对油页岩含油率进行分级，其中，将所述油页岩含油率分为多个等级，每个等级对应一个分布概率区域，多个分布概率区域相互间不重合且连续。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，多个分布概率区域具有相同的区域大小。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，以25％为区域大小，将所述油页岩含油率分为4个等级。

6.根据权利要求3-5中任一项所述的方法，其特征在于，将所述分布概率区域的分布概率界限对应的油页岩含油率值作为油页岩含油率分级的界限值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将所述分布概率区域的分布概率界限对应的油页岩含油率值作为油页岩含油率分级的界限值，其中，将所述分布概率界限对应的油页岩含油率值就近取整数作为油页岩含油率分级的界限值。

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