CN108344854A - 基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法 - Google Patents

基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108344854A
CN108344854A CN201810116457.7A CN201810116457A CN108344854A CN 108344854 A CN108344854 A CN 108344854A CN 201810116457 A CN201810116457 A CN 201810116457A CN 108344854 A CN108344854 A CN 108344854A
Authority
CN
China
Prior art keywords
delta
lake
fan
cementing
cementation
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.)
Granted
Application number
CN201810116457.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108344854B (zh
Inventor
钱文蹈
尹太举
夏敏
侯国伟
何苗
马嘉令
祁倪军
孙少川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yangtze University
Original Assignee
Yangtze University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yangtze University filed Critical Yangtze University
Priority to CN201810116457.7A priority Critical patent/CN108344854B/zh
Publication of CN108344854A publication Critical patent/CN108344854A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108344854B publication Critical patent/CN108344854B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24—Earth materials
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/30—Circuit design
    • G06F30/36—Circuit design at the analogue level
    • G06F30/367—Design verification, e.g. using simulation, simulation program with integrated circuit emphasis [SPICE], direct methods or relaxation methods

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Consolidation Of Soil By Introduction Of Solidifying Substances Into Soil (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法，该方法基于碎屑岩成岩过程中不同演化阶段、不同成岩条件下矿物胶结作用的研究，建立起不同成岩条件下矿物胶结响应机制以及胶结数学模型，再现沉积物埋藏成岩过程中胶结作用对储层物性变化规律影响，进而确定储层演化过程中原始孔隙的减少情况，为油藏评价提供依据。

Description

基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法
技术领域
本发明涉及油气勘探开发技术领域，具体地指一种基于成岩过程中的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法。
背景技术
沉积物在埋藏成岩过程中，岩石体积和孔隙空间逐渐缩小，岩石变得越来越致密，其中胶结作用是砂岩储集性能的主要控制因素，由胶结作用引起碎屑岩储层减孔量占储层总孔隙损失量的大部分以上，从而极大地影响了砂体的储集物性。
成岩作用是一切储层形成必经过程，有什么样的作用过程，就有什么样的响应特征。储层中物性变化是地质历史中压实、胶结以及溶蚀作用等的共同结果。考虑储层演化过程中不同时期储层发生的各种胶结作用，特别是不同时期胶结作用发生时的条件及其差异，以及这些条件及差异作用下的胶结结果，可以为处于碎屑岩储层孔隙预测提供很好的手段。
胶结作用是沉积物在成岩过程中的一种变化，在此过程中，从孔隙溶液里析出晶体能将松散颗粒粘在一起，固结成岩。常见的胶结物有泥质的、铁质的、硅质的和钙质的。在储层演化中，胶结作用是导致砂体内原生孔隙减少的主要原因之一，从而极大地影响了砂体的储集物性。另外，砂岩中很多胶结作用还是重要的保持性胶结作用，是深埋藏条件下砂岩孔隙得以保持的重要机制，这在储层质量预测中具有重要意义。
目前，在研究碎屑岩储层胶结作用的时候，多是在实验室条件下关注单个矿物(石英、长石、方解石)胶结作用研究，由于受实验条件限制，模拟参数的选择多为温度、压力、酸碱度，而不能综合考虑多种地质因素作用下胶结作用的变化规律，因此其地质模型的合理性值得商榷。通过岩石薄片观测，能简单、有效、客观地观察各种胶结现象，由于受样品数量的限制，其结论往往都是以偏概全。由于成岩过程中，胶结类型有多有少，胶结时间有先有后，胶结的强度有强有弱，从而使得定量预测碎屑岩储层胶结量存在很大难度。
发明内容
本发明针对上述存在的问题，提供了一种基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法，该方法基于碎屑岩成岩过程中不同演化阶段、不同成岩条件下矿物胶结作用研究，建立起不同条件下矿物胶结响应机制以及胶结数学模型，再现沉积物埋藏成岩过程中胶结作用对储层物性变化规律影响，确定储层演化过程中原始孔隙减少情况，为油藏评价提供依据。
为了实现上述目的，本发明提供了一种碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法，包括以下步骤：
1)收集研究区地质资料
2)建立原始资料数据库，它包括：
(1)沉积相类型数据库F_m
对碎屑岩储层沉积相类型进行概括和分类，
(2)岩性数据库R_n
根据组成岩石颗粒的颗粒大小及矿物成分，将碎屑岩岩性进行划分，建立岩性数据库；
(3)流体数据库P_o
根据储层孔隙中流体性质，建立流体数据库；
(4)成岩阶段数据库S_q
(5)建立胶结作用数据库D_c
根据岩石中不同矿物Mi的胶结率建立胶结作用数据库；
(6)建立胶结级别数学模型B_k
建立起不同类型胶结物Mi的数学模型，从而定量刻画碎屑岩在成岩过程中孔隙减小量；
3)建立成岩阶段预测模型
(1)确定演化期次
根据目的层上覆地层发育情况划分目标层在地质历史时期所经历的演化阶段，目的层L 上覆地层有i层，即从上到下依次标记为：L1、L2、L3……Li-1、Li，则目的层在地质历史时期演化阶段共有i个，按照时间演化，目的层L演化期次先后顺序依次计为Li、Li-1、Li-2……L2、L1；
(2)确定不同期次埋深
在(1)的基础下，计算目的层L不同演化期次的埋深，其计算公式如下：
Dep(Li)＝H(L)-H(Li)；
Dep(Li-1)＝H(L)-H(Li-1)；
Dep(Li-2)＝H(L)-H(Li-2)；
……
Dep(L2)＝H(L)-H2；
Dep(L1)＝H(L)-H1；
其中：H(L)为目的层L顶界面，H(Li)为上覆层Li顶界面，Dep(Li)为目的层Li阶段埋深；
(3)确定不同期次地层温度
地质体在埋藏的过程中，温度的大小可表示为与深度的线性函数关系，通过该模型，可计算目的层L在不同时期、不同深度、不同位置地层温度；其温度计算模型公式：
T＝T0+c*(D(Ti)-H0)
其中T0为常温带温度，c为常数，Dep(Ti)为目的层Ti阶段埋深，H0为恒温带埋深，为常数，T为目标层古地温；
(4)确定不同期次地层成岩阶段
当T∈[20～65)，DS为早成岩阶段早期，即为ⅠA；
当T∈[65～85)，DS为早成岩阶段晚期，即为ⅠB；
当T∈[85～140)，DS为中成岩阶段早期，即ⅡA；
当T∈[140～175)，DS为中成岩阶段晚期，即为ⅡB；
当T∈[175～200)，DS为晚成岩阶段，即为Ⅲ；
4)建立不同成岩阶段胶结作用预测模型
(1)研究区储层网格化
将研究区储层进行网格化，即为将空间上不均匀分布的数据按一定方法(如滑动平均法、克里格法或其他适当的数值推算方法)归算成规则网格中的代表值(趋势值)的过程；研究区储层的每个网格可用Wi(X，Y)表示；
(2)确定网格属性
a.根据步骤3)确定网格Wi(X，Y)不同演化期次成岩阶段S_q；
b.根据研究区沉积相数据确定网格Wi(X，Y)的沉积相属性F_m；
c.根据研究区岩性数据确定网格Wi(X，Y)的岩性属性R_n；
d.根据研究区流体数据确定网格Wi(X，Y)的流体属性P_o；
e.根据上述步骤a、b、c和d确定每个网格不同演化期次Wi(X，Y)的综合属性G (S_q，F_m，R_n，P_o)，即：Wi(X，Y)＝S_q+F_m+R_n+P_o；
(3)基于研究区地质资料，确定研究区已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次的成岩阶段S_q_j以及胶结作用D_s_j；
(4)确定已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次不同演化阶段的综合属性Gj(F_m_j，R_n_j，P_o_j)，建立已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次不同演化阶段胶结作用D_s与综合属性G(F_m_j，R_n_j，P_o_j)的对应关系，即为：
Wj(S_q_j，D_s_j)＝F_m_j+R_n_j+P_o_j；
(5)任取一未知网格Wi(X，Y)，确定未知网格Wi(X，Y)成岩阶段S_q时的综合属性G(F_m，R_n，P_o)，即为：
Gi＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i)；
(6)将网格Wi(X，Y)成岩阶段S_q时的胶结作用综合属性Gi与井Hj所在网格 Wj(X，Y)成岩阶段S_q的综合属性Gj相比较，即为：
Gi-Gj＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i)-(F_m_j+R_n_j+P_o_j)；
如果满足Gi-Gj＝0，则未知网格Wi(X，Y)的胶结作用D_s_i与井j具有相同的胶结作用D_s_j；
如果Gi-Gj≠0，则按不同属性优先级顺序，即为：沉积相F_m一级、岩性R_n二级、流体性质P_o三级对未知网格Wi(X，Y)的胶结作用进行判识，即：
ⅰ：F_m_i-F_m_j＝0，R_n_i-R_n_j≠0，P_o_i-P_o_j≠0；
ⅱ：F_m_i-F_m_j＝0，R_n_i-R_n_j＝0，P_o_i-P_o_j≠0；
未知网格Wi(X，Y)的胶结作用D_s_i满足条件i时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_j的网格Wj(X，Y)的胶结作用相同；
D_s_i满足条件ⅱ时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_m_j、R_n_j的网格Wj(X，Y)的胶结作用相同；
(7)根据每个网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结作用确定研究区胶结作用演化；
5)计算不同演化期次胶结量
(1)根据成岩序列数据，确定已知井所在网格Wj(X，Y)的成岩阶段S_q所对应的胶结作用下的胶结级别B_k_j，即Wj(S_q_j，D_s_j)＝B_k_j；
(2)将Wi(X，Y)的Wi(S_q_j，D_s_j)与Wj(S_q_j，D_s_j)比对，满足Wi(S_q_j， D_s_j)＝Wj(S_q_j，D_s_j)，则Wi(X，Y)与Wj(S_q_j，D_s_j)具有相同的胶结级别 B_k，即B_k_i＝B_k_j；如果出现同一未知网格Wi(X，Y)与多个已知网格Wj(S_q_j， D_s_j)相同，则B_k_i＝1/n∑B_k_j，n为相同网格Wj(S_q_j，D_s_j)的网格数；
(3)根据网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结级别B_k_i计算每个网格Wi(X，Y) 不同演化期次的胶结率PCem；
(4)根据每个网格Wi(X，Y)的胶结率RCem计算胶结量其中为原始孔隙；
(5)根据每个网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结量确定目标储层胶结量，即胶结减孔量。
进一步地，所述步骤1)中，收集研究区地质资料，它包括：
①研究区东营组二段胶结作用表；
②研究区平原组构造等值线图；
③研究区明化镇组构造等值线图；
④研究区馆陶组构造等值线图；
⑤研究区东营组二段构造等值线图；
⑥研究区东营组二段沉积相图；
⑦研究区东营组二段岩性分布图；
⑧研究区馆陶组沉积时东营组二段流体分布图；
⑨研究区明化镇组沉积时东营组二段流体分布图；
⑩研究区平原组沉积时东营组二段流体分布图。
再进一步地，所述步骤2)中，
(1)沉积相类型数据库F_m包括：冲积扇-旱扇-扇根F_1、冲积扇-旱扇-扇中F_2、冲积扇-旱扇-扇缘F_3、冲积扇-湿扇-扇根F_4、冲积扇-湿扇-扇中F_5、冲积扇-湿扇-扇缘 F_6、河流相-曲流河-河床亚相-河床滞留F_7、河流相-曲流河-河床亚相-边滩F_8、河流相-曲流河-堤岸亚相-天然堤F_9、河流相-曲流河-堤岸亚相-决口扇F_10、河流相-曲流河-河漫亚相-河漫滩F_11、河流相-曲流河-泛滥盆地-河漫湖泊F_12、河流相-曲流河-河漫沼泽F_13、河流相-辫状河-牛轭湖F_14、河流相-辫状河-河床滞留F_15、河流相-辫状河-心滩F_16、河道F_17、河流相-辫状河-泛滥平原F_18、湖泊相-断陷型-湖成三角洲F_19、湖泊相-断陷型 -滨湖F_20、湖泊相-断陷型-浅湖F_21、湖泊相-断陷型-半深湖F_22、湖泊相-断陷型-深湖 F_23、湖泊相-断陷型-湖湾F_24、湖泊相-坳陷型-湖成三角洲F_25、湖泊相-坳陷型-滨湖F_26、湖泊相-坳陷型-浅湖F_27、湖泊相-坳陷型-半深湖F_28、湖泊相-坳陷型-深湖F_29、湖泊相 -坳陷型-湖湾F_30、湖泊相-前陆型-湖成三角洲F_31、湖泊相-前陆型-滨湖F_32、湖泊相- 前陆型-浅湖F_33、湖泊相-前陆型-半深湖F_34、湖泊相-前陆型-深湖F_35、湖泊相-前陆型 -湖湾F_36、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-分支F_37、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-河道F_38、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-陆上天然堤F_39、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-决口扇F_40、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-沼泽F_41、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-淡水湖泊F_42、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-水下分支河道F_43、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-水下天然堤F_44、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-支流间湾F_45、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-分支河口砂坝F_46、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-远砂坝F_47、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-前缘席状砂F_48、三角洲相-辫状河三角洲-前三角洲F_49、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原 -泥石流F_50、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原-河道充填F_51、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原-漫滩F_52、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-碎屑流F_53、三角洲相-扇三角洲- 扇三角洲前缘-水下分流河道F_54、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-支流间湾F_55、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-河口砂坝F_56、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-远砂坝 F_57、三角洲相-扇三角洲-前扇三角洲F_58；
(2)岩性数据库R_n包括细砾岩R_1、中砾岩R_2、粗砾岩R_3、巨砾岩R_4、石英砂岩R_5、长石质石英砂岩R_6、岩屑质石英砂岩R_7、长石岩屑质石英砂岩R_8、长石砂岩R_9、岩屑质长石砂岩R_10、岩屑长石砂岩R_11、岩屑砂岩R_12、长石质岩屑砂岩 R_13、长石岩屑砂岩R_14、黏土R_15、泥岩R_16、页岩R_17；
(3)流体数据库P_o包括淡水环境P_1、酸性水环境P_2、碱性水环境P_3；
(4)成岩阶段数据库S_q包括：早成岩阶段A期ⅠA，即为：S_1；早成岩阶段B 期ⅠB，即为：S_2；中成岩阶段A期ⅡA，即为：S_3；中成岩阶段B期ⅡB，即为S_4；晚成岩阶段Ⅲ，即为：S_5；
(5)建立胶结作用数据库D_c
根据岩石中不同矿物Mi的胶结率建立胶结作用数据库，胶结作用类型包括：
石英强胶结作用D1-1：其胶结率RCem＞10％；
石英中胶结作用D1-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
石英弱胶结作用D1-3：其胶结率RCem≤5％；
长石强胶结作用D2-1：其胶结率RCem＞10％；
长石中胶结作用D2-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
长石弱胶结作用D2-3：其胶结率RCem≤5％；
方解石强胶结作用D3-1：其胶结率RCem＞10％；
方解石中胶结作用D3-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
方解石弱胶结作用D3-3：其胶结率RCem≤5％；
白云石强胶结作用D4-1：其胶结率RCem＞10％；
白云石中胶结作用D4-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
白云石弱胶结作用D4-3：其胶结率RCem≤5％；
黏土强胶结作用D5-1：其胶结率RCem＞10％；
黏土中胶结作用D5-2：其胶结率RCem＞10％；
黏土弱胶结作用D5-3：其胶结率RCem≤5％；
(6)建立胶结级别数学模型B_k
建立起不同类型胶结物Mi的数学模型，从而定量刻画碎屑岩在成岩过程中孔隙减小量。
B_1＝Ⅰ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/10；
B_2＝Ⅱ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/8；
B_3＝Ⅲ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/6；
B_4＝Ⅳ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/5；
B_5＝Ⅴ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/3；
B_6＝Ⅵ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.6；
B_7＝Ⅶ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.5；
B_8＝Ⅷ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.4；
B_9＝Ⅸ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.2；
B_10＝Ⅹ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1；
其中，X埋藏时间，Ma，Y胶结率，％。
本发明的有益效果在于：
提供了一种基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法，该方法基于碎屑岩成岩过程中不同演化阶段、不同成岩条件下矿物胶结作用研究，建立起不同条件下矿物胶结响应机制以及胶结数学模型，再现沉积物埋藏成岩过程中胶结作用对储层物性变化规律影响，确定储层演化过程中原始孔隙减少情况，能简单、有效、客观地为油藏评价提供依据，降低油气勘探风险。
附图说明
图1为研究区平原组构造等值线图；
图2为研究区明化镇组构造等值线图；
图3为研究区馆陶组构造等值线图；
图4为研究区东营组二段构造等值线图；
图5为研究区东营组二段沉积相图；
图6为研究区东营组二段岩性分布图；
图7为研究区馆陶组沉积时东营组二段流体分布图；
图8为研究区明化镇组沉积时东营组二段流体分布图；
图9为研究区平原组沉积时东营组二段流体分布图；
图10为研究区馆陶组沉积时东营组二段地温分布图；
图11为研究区明化镇组沉积时东营组二段地温分布图；
图12为研究区平原组沉积时东营组二段地温分布图；
图13为研究区馆陶组沉积时东营组二段成岩阶段图；
图14为研究区明化镇组沉积时东营组二段成岩阶段图；
图15为研究区平原组沉积时东营组二段成岩阶段图；
图16为研究区馆陶组沉积时东营组二段胶结作用图；
图17为研究区明化镇组沉积时东营组二段胶结作用图；
图18为研究区平原组沉积时东营组二段胶结作用图；
图19为研究区馆陶组沉积时东营组二段胶结量分布图；
图20为研究区明化镇组沉积时东营组二段胶结量分布图；
图21为研究区平原组沉积时东营组二段胶结量分布图；
具体实施方式
为了更好地解释本发明，以下结合具体实施例进一步阐明本发明的主要内容，但本发明的内容不仅仅局限于以下实施例。
实施例1：
碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法，包括以下步骤：
1)收集研究区地质资料
2)建立原始资料数据库
(1)沉积相类型数据库F_m
对碎屑岩储层沉积相类型进行概括和分类，其中包括：冲积扇-旱扇-扇根F_1、冲积扇- 旱扇-扇中F_2、冲积扇-旱扇-扇缘F_3、冲积扇-湿扇-扇根F_4、冲积扇-湿扇-扇中F_5、冲积扇-湿扇-扇缘F_6、河流相-曲流河-河床亚相-河床滞留F_7、河流相-曲流河-河床亚相-边滩F_8、河流相-曲流河-堤岸亚相-天然堤F_9、河流相-曲流河-堤岸亚相-决口扇F_10、河流相-曲流河-河漫亚相-河漫滩F_11、河流相-曲流河-泛滥盆地-河漫湖泊F_12、河流相-曲流河 -河漫沼泽F_13、河流相-辫状河-牛轭湖F_14、河流相-辫状河-河床滞留F_15、河流相-辫状河-心滩F_16、河道F_17、河流相-辫状河-泛滥平原F_18、湖泊相-断陷型-湖成三角洲F_19、湖泊相-断陷型-滨湖F_20、湖泊相-断陷型-浅湖F_21、湖泊相-断陷型-半深湖F_22、湖泊相 -断陷型-深湖F_23、湖泊相-断陷型-湖湾F_24、湖泊相-坳陷型-湖成三角洲F_25、湖泊相- 坳陷型-滨湖F_26、湖泊相-坳陷型-浅湖F_27、湖泊相-坳陷型-半深湖F_28、湖泊相-坳陷型 -深湖F_29、湖泊相-坳陷型-湖湾F_30、湖泊相-前陆型-湖成三角洲F_31、湖泊相-前陆型- 滨湖F_32、湖泊相-前陆型-浅湖F_33、湖泊相-前陆型-半深湖F_34、湖泊相-前陆型-深湖 F_35、湖泊相-前陆型-湖湾F_36、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-分支F_37、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-河道F_38、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-陆上天然堤 F_39、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-决口扇F_40、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-沼泽F_41、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-淡水湖泊F_42、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-水下分支河道F_43、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-水下天然堤F_44、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-支流间湾F_45、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘- 分支河口砂坝F_46、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-远砂坝F_47、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-前缘席状砂F_48、三角洲相-辫状河三角洲-前三角洲F_49、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原-泥石流F_50、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原-河道充填F_51、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原-漫滩F_52、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-碎屑流F_53、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-水下分流河道F_54、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘- 支流间湾F_55、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-河口砂坝F_56、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-远砂坝F_57、三角洲相-扇三角洲-前扇三角洲F_58；
(2)岩性数据库R_n
根据组成岩石颗粒的颗粒大小及矿物成分，将碎屑岩岩性进行划分，建立岩性数据库，它包括细砾岩R_1、中砾岩R_2、粗砾岩R_3、巨砾岩R_4、石英砂岩R_5、长石质石英砂岩R_6、岩屑质石英砂岩R_7、长石岩屑质石英砂岩R_8、长石砂岩R_9、岩屑质长石砂岩 R_10、岩屑长石砂岩R_11、岩屑砂岩R_12、长石质岩屑砂岩R_13、长石岩屑砂岩R_14、黏土R_15、泥岩R_16、页岩R_17；
(3)流体数据库P_o
根据储层孔隙中流体性质，建立流体数据库：它包括淡水环境P_1、酸性水环境P_2、碱性水环境P_3；
(4)成岩阶段数据库S_q
成岩阶段数据库S_q包括：早成岩阶段A期ⅠA，即为：S_1；早成岩阶段B期ⅠB，即为：S_2；中成岩阶段A期ⅡA，即为：S_3；中成岩阶段B期ⅡB，即为S_4；晚成岩阶段Ⅲ，即为：S_5；
(5)建立胶结作用数据库D_c
根据岩石中不同矿物Mi的胶结率建立胶结作用数据库，胶结作用类型包括：
石英强胶结作用D1-1：其胶结率RCem＞10％；
石英中胶结作用D1-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
石英弱胶结作用D1-3：其胶结率RCem≤5％；
长石强胶结作用D2-1：其胶结率RCem＞10％；
长石中胶结作用D2-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
长石弱胶结作用D2-3：其胶结率RCem≤5％；
方解石强胶结作用D3-1：其胶结率RCem＞10％；
方解石中胶结作用D3-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
方解石弱胶结作用D3-3：其胶结率RCem≤5％；
白云石强胶结作用D4-1：其胶结率RCem＞10％；
白云石中胶结作用D4-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
白云石弱胶结作用D4-3：其胶结率RCem≤5％；
黏土强胶结作用D5-1：其胶结率RCem＞10％；
黏土中胶结作用D5-2：其胶结率RCem＞10％；
黏土弱胶结作用D5-3：其胶结率RCem≤5％；
(6)建立胶结级别数学模型B_k
建立起不同类型胶结物Mi的数学模型，从而定量刻画碎屑岩在成岩过程中孔隙减小量。
B_1＝Ⅰ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/10；
B_2＝Ⅱ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/8；
B_3＝Ⅲ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/6；
B_4＝Ⅳ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/5；
B_5＝Ⅴ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/3；
B_6＝Ⅵ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.6；
B_7＝Ⅶ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.5；
B_8＝Ⅷ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.4；
B_9＝Ⅸ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.2；
B_10＝Ⅹ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1；
其中，X埋藏时间，Ma，Y胶结率，％；
3)建立成岩阶段预测模型
(1)确定演化期次
根据目的层上覆地层发育情况划分目标层在地质历史时期所经历的演化阶段，目的层L 上覆地层有i层，即从上到下依次标记为：L1、L2、L3……Li-1、Li，则目的层在地质历史时期演化阶段共有i个，按照时间演化，目的层L演化期次先后顺序依次计为Li、Li-1、Li-2……L2、L1；
(2)确定不同期次埋深
在(1)的基础下，计算目的层L不同演化期次的埋深，其计算公式如下：
Dep(Li)＝H(L)-H(Li)；
Dep(Li-1)＝H(L)-H(Li-1)；
Dep(Li-2)＝H(L)-H(Li-2)；
……
Dep(L2)＝H(L)-H2；
Dep(L1)＝H(L)-H1；
其中：H(L)为目的层L顶界面，H(Li)为上覆层Li顶界面，Dep(Li)为目的层Li阶段埋深；
(3)确定不同期次地层温度
地质体在埋藏的过程中，温度的大小可表示为与深度的线性函数关系，通过该模型，可计算目的层L在不同时期、不同深度、不同位置地层温度；其温度计算模型公式：
T＝T0+c*(D(Ti)-H0)
其中T0为常温带温度，c为常数，Dep(Ti)为目的层Ti阶段埋深，H0为恒温带埋深，为常数，T为目标层古地温；
(4)确定不同期次地层成岩阶段
当T∈[20～65)，DS为早成岩阶段早期，即为ⅠA；
当T∈[65～85)，DS为早成岩阶段晚期，即为ⅠB；
当T∈[85～140)，DS为中成岩阶段早期，即ⅡA；
当T∈[140～175)，DS为中成岩阶段晚期，即为ⅡB；
当T∈[175～200)，DS为晚成岩阶段，即为Ⅲ；
4)建立不同成岩阶段胶结作用预测模型
(1)研究区储层网格化
将研究区储层进行网格化，即为将空间上不均匀分布的数据按一定方法(如滑动平均法、克里格法或其他适当的数值推算方法)归算成规则网格中的代表值(趋势值)的过程；研究区储层的每个网格可用Wi(X，Y)表示；
(2)确定网格属性
a.根据步骤3)确定网格Wi(X，Y)不同演化期次成岩阶段S_q；
b.根据研究区沉积相数据确定网格Wi(X，Y)的沉积相属性F_m；
c.根据研究区岩性数据确定网格Wi(X，Y)的岩性属性R_n；
d.根据研究区流体数据确定网格Wi(X，Y)的流体属性P_o；
e.根据上述步骤a、b、c和d确定每个网格不同演化期次Wi(X，Y)的综合属性G (S_q，F_m，R_n，P_o)，即：Wi(X，Y)＝S_q+F_m+R_n+P_o；
(3)基于研究区地质资料，确定研究区已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次的成岩阶段S_q_j以及胶结作用D_s_j；
(4)确定已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次不同演化阶段的综合属性Gj(F_m_j，R_n_j，P_o_j)，建立已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次不同演化阶段胶结作用D_s与综合属性G(F_m_j，R_n_j，P_o_j)的对应关系，即为：
Wj(S_q_j，D_s_j)＝F_m_j+R_n_j+P_o_j；
(5)任取一未知网格Wi(X，Y)，确定未知网格Wi(X，Y)成岩阶段S_q时的综合属性G(F_m，R_n，P_o)，即为：
Gi＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i)；
(6)将网格Wi(X，Y)成岩阶段S_q时的胶结作用综合属性Gi与井Hj所在网格 Wj(X，Y)成岩阶段S_q的综合属性Gj相比较，即为：
Gi-Gj＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i)-(F_m_j+R_n_j+P_o_j)；
如果满足Gi-Gj＝0，则未知网格Wi(X，Y)的胶结作用D_s_i与井j具有相同的胶结作用D_s_j；
如果Gi-Gj≠0，则按不同属性优先级顺序，即为：沉积相F_m一级、岩性R_n二级、流体性质P_o三级对未知网格Wi(X，Y)的胶结作用进行判识，即：
ⅰ：F_m_i-F_m_j＝0，R_n_i-R_n_j≠0，P_o_i-P_o_j≠0；
ⅱ：F_m_i-F_m_j＝0，R_n_i-R_n_j＝0，P_o_i-P_o_j≠0；
未知网格Wi(X，Y)的胶结作用D_s_i满足条件i时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_j的网格Wj(X，Y)的胶结作用相同；
D_s_i满足条件ⅱ时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_m_j、R_n_j的网格Wj(X，Y)的胶结作用相同；
(7)根据每个网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结作用确定研究区胶结作用演化；
5)计算不同演化期次胶结量
(1)根据成岩序列数据，确定已知井所在网格Wj(X，Y)的成岩阶段S_q所对应的胶结作用下的胶结级别B_k_j，即Wj(S_q_j，D_s_j)＝B_k_j；
(2)将Wi(X，Y)的Wi(S_q_j，D_s_j)与Wj(S_q_j，D_s_j)比对，满足Wi(S_q_j， D_s_j)＝Wj(S_q_j，D_s_j)，则Wi(X，Y)与Wj(S_q_j，D_s_j)具有相同的胶结级别 B_k，即B_k_i＝B_k_j；如果出现同一未知网格Wi(X，Y)与多个已知网格Wj(S_q_j， D_s_j)相同，则B_k_i＝1/n∑B_k_j，n为相同网格Wj(S_q_j，D_s_j)的网格数；
(3)根据网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结级别B_k_i计算每个网格Wi(X，Y) 不同演化期次的胶结率PCem；
(4)根据每个网格Wi(X，Y)的胶结率RCem计算胶结量VCem，其中为原始孔隙；
(5)根据每个网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结量确定目标储层胶结量，即胶结减孔量。
进一步地，所述步骤1)中，收集研究区地质资料，它包括：
①研究区东营组二段胶结作用表；
②研究区平原组构造等值线图；
③研究区明化镇组构造等值线图；
④研究区馆陶组构造等值线图；
⑤研究区东营组二段构造等值线图；
⑥研究区东营组二段沉积相图；
⑦研究区东营组二段岩性分布图；
⑧研究区馆陶组沉积时东营组二段流体分布图；
⑨研究区明化镇组沉积时东营组二段流体分布图；
⑩研究区平原组沉积时东营组二段流体分布图；
实施例2
基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法预测渤中凹陷东营组二段储层，具体步骤如下：
1收集研究区地质资料
收集渤中凹陷东营组二段储层的地质资料，并按照原始资料数据库对各种类型数据进行分类。收集的地质资料包括以下内容：研究区东营组二段胶结作用表(表1)、研究区平原组构造等值线图(图1)、研究区明化镇组构造等值线图(图2)、研究区馆陶组构造等值线图(图3)、研究区东营组二段构造等值线图(图4)、研究区东营组二段沉积相图(图5)、研究区东营组二段岩性分布图(图6)、研究区馆陶组沉积时东营组二段流体分布图(图7)、研究区明化镇组沉积时东营组二段流体分布图(图8)、研究区平原组沉积时东营组二段流体分布图(图9)。
2确定成岩阶段
(1)确定演化期次
东营组二段上覆地层从上到下依次是平原组、明化镇组以及馆陶组，即从上到下依次标记为L1、L2、L3，则研究区演化期次共有3个，按时间演化，东营组二段L的演化期次先后顺序依次计为L3、L2、L1；
(2)确定不同期次埋深
在(1)的基础下，计算东营组二段L不同演化期次的埋深，其计算公式如下：
Dep(Li)＝H(L)-H(Li)；
Dep(Li-1)＝H(L)-H(Li-1)；
Dep(Li-2)＝H(L)-H(Li-2)；
……
Dep(L2)＝H(L)-H2；
Dep(L1)＝H(L)-H1；
其中：H(L)为目的层L顶界面，H(Li)为上覆层Li顶界面，Dep(Li)为目的层Li阶段埋深；
(3)确定不同期次地层温度
地质体在埋藏的过程中，温度的大小可表示为与深度的线性函数关系，通过该模型，可计算目的层L在不同时期、不同深度、不同位置地层温度；温度计算模型公式：
T＝T0+c*(D(Ti)-H0)
其中T0＝21℃，c＝0.0031℃/m，Dep(Ti)为目的层Ti阶段埋深，H0＝30m，T为目标层古地温；
(4)确定不同期次地层成岩阶段
当T∈[20～65)，DS为早成岩阶段早期，即为ⅠA；
当T∈[65～85)，DS为早成岩阶段晚期，即为ⅠB；
当T∈[85～140)，DS为中成岩阶段早期，即ⅡA；
当T∈[140～175)，DS为中成岩阶段晚期，即为ⅡB；
当T∈[175～200)，DS为晚成岩阶段，即为Ⅲ；
3确定演化期次L3胶结作用
(1)将东营组二段L网格化，每个网格可用Wi(X，Y)表示；
(2)确定演化期次L3网格属性
a.根据步骤2确定网格Wi(X，Y)演化期次L3成岩阶段S_q；
b.根据研究区沉积相数据确定网格Wi(X，Y)演化期次L3的沉积相属性F_m；
c.根据研究区岩性数据确定网格Wi(X，Y)的岩性属性R_n；
d.根据研究区流体数据确定网格Wi(X，Y)演化期次L3的流体属性P_o；
e.根据上述步骤a、b、c和d确定每个网格Wi(X，Y)演化期次L3的综合属性G(S_q，F_m，R_n，P_o)，即：Wi(X，Y)＝S_q+F_m+R_n+P_o；
(3)基于研究区地质资料，确定研究区已知井Hj所在网格Wj(X，Y)演化期次L3 的成岩阶段S_q_j以及胶结作用D_s_j；
(4)确定已知井Hj所在网格Wj(X，Y)演化期次L3的综合属性Gj(F_m_j，R_n_j， P_o_j)，建立已知井Hj所在网格Wj(X，Y)演化期次L3胶结作用D_s与综合属性G(F_m_j， R_n_j，P_o_j)的对应关系，即：
Wj(S_q_j，D_s_j)＝F_m_j+R_n_j+P_o_j；
(5)任取一未知网格Wi(X，Y)，确定未知网格Wi(X，Y)成岩阶段S_q时的综合属性G(F_m，R_n，P_o)，即Gi＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i)；
(6)将网格Wi(X，Y)成岩阶段S_q时的胶结作用综合属性Gi与井Hj所在网格 Wj(X，Y)成岩阶段S_q的综合属性Gj相比较，即：Gi-Gj＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i)- (F_m_j+R_n_j+P_o_j)；
如果满足Gi-Gj＝0，则未知网格Wi(X，Y)的胶结作用D_s_i与井j具有相同的胶结作用D_s_j；
如果Gi-Gj≠0，则按不同属性优先级顺序，即：沉积相F_m一级、岩性R_n二级、流体性质P_o三级对未知网格Wi(X，Y)的胶结作用进行判识，即：
ⅰ：F_m_i-F_m_j＝0，R_n_i-R_n_j≠0，P_o_i-P_o_j≠0；
ⅱ：F_m_i-F_m_j＝0，R_n_i-R_n_j＝0，P_o_i-P_o_j≠0；
未知网格Wi(X，Y)的胶结作用D_s_i满足条件i时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_j的网格Wj(X，Y)的胶结作用相同；
D_s_i满足条件ⅱ时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_m_j、R_n_j的网格Wj(X，Y)的胶结作用相同；
如在时间t＝4Ma，埋深H＝200m处，网格W30＝(S_1，F_43，R_6，P_2)-(S_1_CFD17-3-1， F_m_CFD17-3-1，R_n_CFD17-3-1+P_o_CFD17-3-1)＝0，即网格W30与井CFD17-3-1具有相同的胶结作用，也即：W30＝D3-2；
如在时间t＝3Ma，埋深H＝150m处，网格W40＝(S_1，F_43，R_10，P_2)-(S_1_CFD18-2E-1， F_CFD18-2E-1，R_n_CFD18-2E-1，P_o_CFD18-2E-1)＝0，即网格W40与井CFD18-2E-1具有相同的胶结作用，也即：W40＝D3-3；
如在时间t＝4.4Ma，埋深H＝220m处，网格W50＝(S_1，F_26，R_11，P_2)网格属性满足条件ⅱ，即：F_m-F_m_BZ-13-1-3＝0，R_n-R_n_BZ-13-1-3＝0，P_o-P_o_BZ-13-1-3 ≠0；则W50与井BZ-13-1-3具有相同胶结作用，也即：W50＝D5-3；
(7)根据每个网格Wi(X，Y)演化期次L3的胶结作用确定研究区胶结作用演化(图16)。
4计算演化期次L3胶结量
(1)根据成岩序列数据，确定已知井所在网格Wj(X，Y)的成岩阶段S_q所对应的胶结作用下的胶结级别B_k_j，即Wj(S_q_j，D_s_j)＝B_k_j；
(2)将Wi(X，Y)的Wi(S_q_j，D_s_j)与Wj(S_q_j，D_s_j)比对，满足Wi(S_q_j，D_s_j)＝Wj(S_q_j，D_s_j)，则Wi(X，Y)与Wj(S_q_j，D_s_j)具有相同的胶结级别 B_k，即B_k_i＝B_k_j；如果出现同一未知网格Wi(X，Y)与多个已知网格Wj(S_q_j， D_s_j)相同，则B_k_i＝1/n∑B_k_j，n为相同网格Wj(S_q_j，D_s_j)的网格数；
(3)根据网格Wi(X，Y)演化期次L3的胶结级别B_k_i计算每个网格Wi(X，Y) 不同演化期次的胶结率PCem；
(4)根据每个网格Wi(X，Y)的胶结率RCem计算胶结量VCem，其中为原始孔隙；
如网格W30＝(S_1，D3-2)＝W(S_1_CFD17-3-1，D3-3_CFD17-3-1)，则网格W30 演化期次L3时方解石矿物胶结级别B_k＝B_4，其计算公式如下：
RCal＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/8＝[7.515e-05*(4)^3 -0.0158*(4)^2+1.686*(4)+14.38]/8＝2.6
如网格W40＝(S_1，D3-3)＝W(S_1_CFD18-2E-1，D3-3_CFD18-2E-1)＝W (S_1_CFD24-1-1，D3-3_CFD24-1-1)，则网格W40演化期次L3方解石矿物胶结级别 B_k＝1/2∑(B_2+B_2)＝B_2；
RCal＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/8＝[7.515e-05*(3)^3 -0.0158*(3)^2+1.686*(3)+14.38]/8＝2.4
如网格W50＝(S_1，D5-3)＝W(S_1_CFD16-1-2D，D5-3_CFD16-1-2D)＝W (S_1_CFD23-3-1，D5-3_CFD23-3-1)＝W(S_1_CFD16-2-1，D5-3_CFD16-2-1)＝W (S_1_BZ13-1-3，D5-3_BZ13-1-3)，则网格W50演化期次L3黏土矿物胶结级别B_k＝1/4 ∑(B_2+B_2+B_2+B_2)＝B_2；
RCla＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/8＝[7.515e-05*(4.4)^3 -0.0158*(4.4)^2+1.686*(4.4)+14.38]/8＝2.7
(5)根据每个网格Wi(X，Y)演化期次L3的胶结量确东营组二段演化期次L3胶结量，即胶结减孔量；
5确定演化期L2、L1胶结作用
利用步骤3，采用相同办法，确定东营组二段L演化期次L2、L1的胶结作用(图17)；6确定演化期次L2、L1胶结量
利用步骤4，采用相同办法，确定东营组二段L演化期次L2、L1的胶结量(图18)；
表1研究区东营组二段胶结作用表
其它未详细说明的部分均为现有技术。尽管上述实施例对本发明做出了详尽的描述，但它仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例，人们还可以根据本实施例在不经创造性前提下获得其他实施例，这些实施例都属于本发明保护范围。

Claims (3)

1.一种基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)收集研究区地质资料
2)建立原始资料数据库，它包括：
(1)沉积相类型数据库F_m
对碎屑岩储层沉积相类型进行概括和分类，
(2)岩性数据库R_n
根据组成岩石颗粒的颗粒大小及矿物成分，将碎屑岩岩性进行划分，建立岩性数据库；
(3)流体数据库P_o
根据储层孔隙中流体性质，建立流体数据库；
(4)成岩阶段数据库S_q
(5)建立胶结作用数据库D_c
根据岩石中不同矿物Mi的胶结率建立胶结作用数据库；
(6)建立胶结级别数学模型B_k
建立起不同类型胶结物Mi的数学模型，从而定量刻画碎屑岩在成岩过程中孔隙减小量；
3)建立成岩阶段预测模型
(1)确定演化期次
根据目的层上覆地层发育情况划分目标层在地质历史时期所经历的演化阶段，目的层L上覆地层有i层，即从上到下依次标记为：L1、L2、L3……Li-1、Li，则目的层在地质历史时期演化阶段共有i个，按照时间演化，目的层L演化期次先后顺序依次计为Li、Li-1、Li-2……L2、L1；
(2)确定不同期次埋深
在(1)的基础下，计算目的层L不同演化期次的埋深，其计算公式如下：
Dep(Li)＝H(L)-H(Li)；
Dep(Li-1)＝H(L)-H(Li-1)；
Dep(Li-2)＝H(L)-H(Li-2)；
……
Dep(L2)＝H(L)-H2；
Dep(L1)＝H(L)-H1；
其中：H(L)为目的层L顶界面，H(Li)为上覆层Li顶界面，Dep(Li)为目的层Li阶段埋深；
(3)确定不同期次地层温度
地质体在埋藏的过程中，温度的大小表示为与深度的线性函数关系，通过该模型，计算目的层L在不同时期、不同深度、不同位置地层温度；其温度计算模型公式：
T＝T0+c*(D(Ti)-H0)
其中T0为常温带温度，c为常数，Dep(Ti)为目的层Ti阶段埋深，H0为恒温带埋深，为常数，T为目标层古地温；
(4)确定不同期次地层成岩阶段
当T∈[20～65)，DS为早成岩阶段早期，即为ⅠA；
当T∈[65～85)，DS为早成岩阶段晚期，即为ⅠB；
当T∈[85～140)，DS为中成岩阶段早期，即ⅡA；
当T∈[140～175)，DS为中成岩阶段晚期，即为ⅡB；
当T∈[175～200)，DS为晚成岩阶段，即为Ⅲ；
4)建立不同成岩阶段胶结作用预测模型
(1)研究区储层网格化
将研究区储层进行网格化，研究区储层的每个网格用Wi(X，Y)表示；
(2)确定网格属性
a.根据步骤3)确定网格Wi(X，Y)不同演化期次成岩阶段S_q；
b.根据研究区沉积相数据确定网格Wi(X，Y)的沉积相属性F_m；
c.根据研究区岩性数据确定网格Wi(X，Y)的岩性属性R_n；
d.根据研究区流体数据确定网格Wi(X，Y)的流体属性P_o；
e.根据上述步骤a、b、c和d确定每个网格不同演化期次Wi(X，Y)的综合属性G(S_q，F_m，R_n，P_o)，即：Wi(X，Y)＝S_q+F_m+R_n+P_o；
(3)基于研究区地质资料，确定研究区已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次的成岩阶段S_q_j以及胶结作用D_s_j；
(4)确定已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次不同演化阶段的综合属性Gj(F_m_j，R_n_j，P_o_j)，建立已知井Hj所在网格Wj(X，Y)不同演化期次不同演化阶段胶结作用D_s与综合属性G(F_m_j，R_n_j，P_o_j)的对应关系，即为：
Wj(S_q_j，D_s_j)＝F_m_j+R_n_j+P_o_j；
(5)任取一未知网格Wi(X，Y)，确定未知网格Wi(X，Y)成岩阶段S_q时的综合属性G(F_m，R_n，P_o)，即为：
G i＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i)；
(6)将网格Wi(X，Y)成岩阶段S_q时的胶结作用综合属性G i与井Hj所在网格Wj(X，Y)成岩阶段S_q的综合属性G j相比较，即为：
Gi-Gj＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i)-(F_m_j+R_n_j+P_o_j)；
如果满足G i-G j＝0，则未知网格Wi(X，Y)的胶结作用D_s_i与井j具有相同的胶结作用D_s_j；
如果G i-G j≠0，则按不同属性优先级顺序，即为：沉积相F_m一级、岩性R_n二级、流体性质P_o三级对未知网格Wi(X，Y)的胶结作用进行判识，即：
ⅰ：F_m_i-F_m_j＝0，R_n_i-R_n_j≠0，P_o_i-P_o_j≠0；
ⅱ：F_m_i-F_m_j＝0，R_n_i-R_n_j＝0，P_o_i-P_o_j≠0；
未知网格Wi(X，Y)的胶结作用D_s_i满足条件i时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_j的网格Wj(X，Y)的胶结作用相同；
D_s_i满足条件ⅱ时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_m_j、R_n_j的网格Wj(X，Y)的胶结作用相同；
(7)根据每个网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结作用确定研究区胶结作用演化；
5)计算不同演化期次胶结量
(1)根据成岩序列数据，确定已知井所在网格Wj(X，Y)的成岩阶段S_q所对应的胶结作用下的胶结级别B_k_j，即Wj(S_q_j，D_s_j)＝B_k_j；
(2)将Wi(X，Y)的Wi(S_q_j，D_s_j)与Wj(S_q_j，D_s_j)比对，满足Wi(S_q_j，D_s_j)＝Wj(S_q_j，D_s_j)，则Wi(X，Y)与Wj(S_q_j，D_s_j)具有相同的胶结级别B_k，即B_k_i＝B_k_j；如果出现同一未知网格Wi(X，Y)与多个已知网格Wj(S_q_j，D_s_j)相同，则B_k_i＝1/n∑B_k_j，n为相同网格Wj(S_q_j，D_s_j)的网格数；
(3)根据网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结级别B_k_i计算每个网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结率PCem；
(4)根据每个网格Wi(X，Y)的胶结率RCem计算胶结量VCem，其中为原始孔隙；
(5)根据每个网格Wi(X，Y)不同演化期次的胶结量确定目标储层胶结量，即胶结减孔量。
2.根据权利要求1所述基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法，其特征在于：所述步骤1)中，收集研究区地质资料，它包括：
①研究区东营组二段胶结作用表；
②研究区平原组构造等值线图；
③研究区明化镇组构造等值线图；
④研究区馆陶组构造等值线图；
⑤研究区东营组二段构造等值线图；
⑥研究区东营组二段沉积相图；
⑦研究区东营组二段岩性分布图；
⑧研究区馆陶组沉积时东营组二段流体分布图；
⑨研究区明化镇组沉积时东营组二段流体分布图；
⑩研究区平原组沉积时东营组二段流体分布图。
3.根据权利要求1所述基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法，其特征在于：所述步骤2)中，
(1)沉积相类型数据库F_m包括：冲积扇-旱扇-扇根F_1、冲积扇-旱扇-扇中F_2、冲积扇-旱扇-扇缘F_3、冲积扇-湿扇-扇根F_4、冲积扇-湿扇-扇中F_5、冲积扇-湿扇-扇缘F_6、河流相-曲流河-河床亚相-河床滞留F_7、河流相-曲流河-河床亚相-边滩F_8、河流相-曲流河-堤岸亚相-天然堤F_9、河流相-曲流河-堤岸亚相-决口扇F_10、河流相-曲流河-河漫亚相-河漫滩F_11、河流相-曲流河-泛滥盆地-河漫湖泊F_12、河流相-曲流河-河漫沼泽F_13、河流相-辫状河-牛轭湖F_14、河流相-辫状河-河床滞留F_15、河流相-辫状河-心滩F_16、河道F_17、河流相-辫状河-泛滥平原F_18、湖泊相-断陷型-湖成三角洲F_19、湖泊相-断陷型-滨湖F_20、湖泊相-断陷型-浅湖F_21、湖泊相-断陷型-半深湖F_22、湖泊相-断陷型-深湖F_23、湖泊相-断陷型-湖湾F_24、湖泊相-坳陷型-湖成三角洲F_25、湖泊相-坳陷型-滨湖F_26、湖泊相-坳陷型-浅湖F_27、湖泊相-坳陷型-半深湖F_28、湖泊相-坳陷型-深湖F_29、湖泊相-坳陷型-湖湾F_30、湖泊相-前陆型-湖成三角洲F_31、湖泊相-前陆型-滨湖F_32、湖泊相-前陆型-浅湖F_33、湖泊相-前陆型-半深湖F_34、湖泊相-前陆型-深湖F_35、湖泊相-前陆型-湖湾F_36、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-分支F_37、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-河道F_38、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-陆上天然堤F_39、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-决口扇F_40、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-沼泽F_41、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲平原-淡水湖泊F_42、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-水下分支河道F_43、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-水下天然堤F_44、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-支流间湾F_45、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-分支河口砂坝F_46、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-远砂坝F_47、三角洲相-辫状河三角洲-三角洲前缘-前缘席状砂F_48、三角洲相-辫状河三角洲-前三角洲F_49、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原-泥石流F_50、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原-河道充填F_51、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲平原-漫滩F_52、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-碎屑流F_53、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-水下分流河道F_54、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-支流间湾F_55、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-河口砂坝F_56、三角洲相-扇三角洲-扇三角洲前缘-远砂坝F_57、三角洲相-扇三角洲-前扇三角洲F_58；
(2)岩性数据库R_n包括细砾岩R_1、中砾岩R_2、粗砾岩R_3、巨砾岩R_4、石英砂岩R_5、长石质石英砂岩R_6、岩屑质石英砂岩R_7、长石岩屑质石英砂岩R_8、长石砂岩R_9、岩屑质长石砂岩R_10、岩屑长石砂岩R_11、岩屑砂岩R_12、长石质岩屑砂岩R_13、长石岩屑砂岩R_14、黏土R_15、泥岩R_16、页岩R_17；
(3)流体数据库P_o包括淡水环境P_1、酸性水环境P_2、碱性水环境P_3；
(4)成岩阶段数据库S_q包括：早成岩阶段A期ⅠA，即为：S_1；早成岩阶段B期ⅠB，即为：S_2；中成岩阶段A期ⅡA，即为：S_3；中成岩阶段B期ⅡB，即为S_4；晚成岩阶段Ⅲ，即为：S_5；
(5)建立胶结作用数据库D_c
根据岩石中不同矿物Mi的胶结率建立胶结作用数据库，胶结作用类型包括：
石英强胶结作用D1-1：其胶结率RCem＞10％；
石英中胶结作用D1-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
石英弱胶结作用D1-3：其胶结率RCem≤5％；
长石强胶结作用D2-1：其胶结率RCem＞10％；
长石中胶结作用D2-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
长石弱胶结作用D2-3：其胶结率RCem≤5％；
方解石强胶结作用D3-1：其胶结率RCem＞10％；
方解石中胶结作用D3-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
方解石弱胶结作用D3-3：其胶结率RCem≤5％；
白云石强胶结作用D4-1：其胶结率RCem＞10％；
白云石中胶结作用D4-2：其胶结率5％＜RCem≤10％；
白云石弱胶结作用D4-3：其胶结率RCem≤5％；
黏土强胶结作用D5-1：其胶结率RCem＞10％；
黏土中胶结作用D5-2：其胶结率RCem＞10％；
黏土弱胶结作用D5-3：其胶结率RCem≤5％；
(6)建立胶结级别数学模型B_k
建立起不同类型胶结物Mi的数学模型，从而定量刻画碎屑岩在成岩过程中孔隙减小量。
B_1＝Ⅰ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/10；
B_2＝Ⅱ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/8；
B_3＝Ⅲ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/6；
B_4＝Ⅳ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/5；
B_5＝Ⅴ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/3；
B_6＝Ⅵ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.6；
B_7＝Ⅶ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.5；
B_8＝Ⅷ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.4；
B_9＝Ⅸ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1.2；
B_10＝Ⅹ：Y＝[7.515e-05*(X)^3-0.0158*(X)^2+1.686*(X)+14.38]/1；
其中，X埋藏时间，Ma，Y胶结率，％。
CN201810116457.7A 2018-02-06 2018-02-06 基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法 Active CN108344854B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810116457.7A CN108344854B (zh) 2018-02-06 2018-02-06 基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810116457.7A CN108344854B (zh) 2018-02-06 2018-02-06 基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108344854A true CN108344854A (zh) 2018-07-31
CN108344854B CN108344854B (zh) 2021-01-08

Family

ID=62960210

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810116457.7A Active CN108344854B (zh) 2018-02-06 2018-02-06 基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108344854B (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112347608A (zh) * 2020-09-22 2021-02-09 长江大学 碎屑岩储层成岩阶段表征方法、系统、装置及存储介质
CN112557374A (zh) * 2020-05-21 2021-03-26 中国石油天然气股份有限公司 定量预测碎屑岩储层胶结物含量的方法
CN114371272A (zh) * 2022-01-11 2022-04-19 中国石油大学(北京) 一种页岩储层成岩作用数值模拟方法、装置、设备及介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4506548A (en) * 1982-01-04 1985-03-26 Mobil Oil Corporation Method of locating potential low water cut hydrocarbon reservoirs in high water saturation sands
WO2005104002A1 (en) * 2004-03-31 2005-11-03 Exxonmobil Upstream Research Company Method for simulating and estimating sandstone properties
CN102562048A (zh) * 2010-12-30 2012-07-11 长江大学 一种预测高成岩阶段低孔低渗碎屑岩有效储层的方法
CN104181092A (zh) * 2014-09-03 2014-12-03 中国石油大学(华东) 一种定量表征碳酸盐岩孔隙演化贡献的方法
CN104655540A (zh) * 2013-11-19 2015-05-27 中国石油大学(北京) 一种确定成藏期致密砂岩古孔隙度方法
CN106596375A (zh) * 2016-12-19 2017-04-26 中国石油大学(华东) 一种地质历史时期储层孔隙度恢复的方法
CN106597548A (zh) * 2016-12-02 2017-04-26 中国石油大学(华东) 一种多因素定量评价地质时期3d孔隙度的方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4506548A (en) * 1982-01-04 1985-03-26 Mobil Oil Corporation Method of locating potential low water cut hydrocarbon reservoirs in high water saturation sands
WO2005104002A1 (en) * 2004-03-31 2005-11-03 Exxonmobil Upstream Research Company Method for simulating and estimating sandstone properties
CN102562048A (zh) * 2010-12-30 2012-07-11 长江大学 一种预测高成岩阶段低孔低渗碎屑岩有效储层的方法
CN104655540A (zh) * 2013-11-19 2015-05-27 中国石油大学(北京) 一种确定成藏期致密砂岩古孔隙度方法
CN104181092A (zh) * 2014-09-03 2014-12-03 中国石油大学(华东) 一种定量表征碳酸盐岩孔隙演化贡献的方法
CN106597548A (zh) * 2016-12-02 2017-04-26 中国石油大学(华东) 一种多因素定量评价地质时期3d孔隙度的方法
CN106596375A (zh) * 2016-12-19 2017-04-26 中国石油大学(华东) 一种地质历史时期储层孔隙度恢复的方法

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DAVID W. HOUSEKNECHT: "Assessing the relative importance of compaction processes and cementation to reduction of porosity in sandstones", 《AM ASSOC PET GEOL BULL》 *
刘景环等: "涠西南凹陷流沙港组成岩相与有效储层研究", 《西南石油大学学报（自然科学版）》 *
国家经济贸易委员会: "SY/T 5477-2003 碎屑岩成岩阶段划分", 《中华人民共和国石油天然气行业标准》 *
石良等: "异常高压对储集层压实和胶结作用的影响-以渤海湾盆地渤中凹陷西北次凹为例", 《石油勘探与开发》 *
陈春强: "东营凹陷古近系层序格架内储层成岩作用研究", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112557374A (zh) * 2020-05-21 2021-03-26 中国石油天然气股份有限公司 定量预测碎屑岩储层胶结物含量的方法
CN112347608A (zh) * 2020-09-22 2021-02-09 长江大学 碎屑岩储层成岩阶段表征方法、系统、装置及存储介质
CN114371272A (zh) * 2022-01-11 2022-04-19 中国石油大学(北京) 一种页岩储层成岩作用数值模拟方法、装置、设备及介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN108344854B (zh) 2021-01-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sverjensky The origin of a Mississippi Valley-type deposit in the Viburnum Trend, southeast Missouri
Milton Geology of the Arabian Peninsula; Kuwait
CN105467464B (zh) 近岸水下扇砂砾岩有效连通体划分和对比方法
Makeen et al. Sedimentology, diagenesis and reservoir quality of the upper Abu Gabra Formation sandstones in the Fula Sub-basin, Muglad Basin, Sudan
CN101937108A (zh) 低渗碎屑岩油气藏储量确定方法
CN108344854A (zh) 基于成岩过程的碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法
CN110837117B (zh) 一种含油气盆地中洼陷的综合评价方法
Roonwal Mineral exploration: practical application
Salako et al. Spectral depth analysis of upper Benue Trough and Borno Basin, northeast Nigeria using aeromagnetic data
Andrews Windrow Formation of upper Mississippi Valley region a sedimentary and stratigraphic study
Li et al. Part I: A resource estimation based on mineral system modelling prospectivity approaches and analogical analysis: A case study of the MVT Pb-Zn deposits in Huayuan district, China
CN110400230B (zh) 一种基于大比例尺剖面沉积微相分析的稀土找矿方法
Song et al. Sedimentary characteristics of humid alluvial fan and its control on hydrocarbon accumulation: A case study on the northern margin of the Junggar Basin, west China
CN108446788A (zh) 基于成岩过程的碎屑岩储层孔隙度预测方法
Yong et al. Application of stratigraphic-sedimentological forward modeling of sedimentary processes to predict high-quality reservoirs within tight sandstone
CN108364096A (zh) 基于过程响应的碎屑岩储层溶蚀增孔量定量预测方法
Horberg et al. Stratigraphic and sedimentologic aspects of the Lemont drift of northeastern Illinois
CN108388708A (zh) 碎屑岩储层溶蚀增孔量的定量预测方法
CN108388709A (zh) 基于成岩相预测的储层孔隙度定量模拟方法
CN108345963A (zh) 碎屑岩储层胶结减孔量的定量预测方法
Allingham Geology of the Dodgeville and Mineral Point quadrangles, Wisconsin
Sotohian et al. Depositional system and facies analysis of travertine deposits: Badab-e Surt Spring Mazandaran, Iran
Zhamoida et al. Mineral resources of the Kaliningrad Region
Isgandarov et al. Sedimentology and diagenesis impact on Sanduo formation (E2S) in Zhen 11 block of Gaoyou Sag, East China
CN108469634A (zh) 基于井的碎屑岩储层成岩相横向预测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant