CN108708714A - 一种陆相泥页岩储层含气量预测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种陆相泥页岩储层含气量预测系统,包括用于进行陆相泥页岩储层相关参数数据的获取的目标数据采集模块,用于构建以往陆相泥页岩储层相关参数与对应的陆相泥页岩储层的总有机碳体积分数、陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量之间的关联关系的关联关系构建模块;物理模型构建模块、虚拟参数作动模块和虚拟参数模块。本发明实现了陆相泥页岩储层含气量预测物理模型的构建,通过自定义的虚拟参数作动模块和虚拟参数模块实现了陆相泥页岩储层含气量的自动计算显示,大大提高了数据分析的效率。
Description
技术领域
本发明涉及天然气勘探领域,具体涉及一种陆相泥页岩储层含气量预测系统及方法。
背景技术
页岩储层含气量是指每吨岩石中所含天然气折算到标准温度和压力条件下的天然气总和,其是页岩气储层实现经济开采的重要参数之一,准确计算页岩储层含气量可为泥页岩资源评估、“甜点”预测以及产量计算等提供重要依据。一般情况下,页岩主要含气包括游离气、吸附气和溶解气。此处,我们主要关注游离气和吸附气。游离气是指以游离状态赋存于孔隙和微裂缝中的天然气;吸附气是指吸附于有机质和粘土表面的天然气。
目前,确定页岩储层含气量的方法可根据获取方式分为直接获取法和间接计算法。直接获取法包括现场解析法、等温吸附法以及常规饱和度等测试方法;间接计算法包括根据实验结果进行线性拟合法以及利用测井资料进行拟合求取方法。直接获取法是确定页岩储层含气量最准确、可靠的方法,但直接测量方法存在成本高、样品有限以及测量方法受限等缺点。因此,许多研究者采用间接计算方法确定页岩储层含气量。然而,由于泥页岩中天然气的吸附机理较复杂,影响页岩吸附能力的因素比较多,例如气体组分、泥页岩矿物成分、总有机碳含量、有机质类型、热成熟度、温度、压力及湿度等,因此,进行泥页岩吸附气量计算时需要考虑这些因素。当前,现有技术还未充分考虑影响页岩吸附能力的各种因素,造成当前陆相泥页岩储层含气量预测不准确。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种陆相泥页岩储层含气量预测系统及方法。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种陆相泥页岩储层含气量预测方法,包括如下步骤:
S1、构建以往陆相泥页岩储层相关参数与对应的陆相泥页岩储层的总有机碳体积分数、陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量之间的关联关系;
S2、基于上述数据及其对应的关联关系通过powerdesigner构建陆相泥页岩储层含气量预测物理模型;
S3、在所构建的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型内插入虚拟传感器和虚拟参数作动模块,虚拟参数作动模块驱动参数变化,与陆相泥页岩储层含气量预测物理模型中的各元素建立关系后,在指定的范围内对参数进行变动,从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解;所述虚拟传感器为在所建立的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型中插入能达到直接获取相应的结果或信息目标的逻辑单元;
S4、计算获取的陆相泥页岩储层的测井资料及岩心样本的陆相泥页岩储层相关参数,并将所得的参数通过虚拟参数作动模块输入所构建的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型,通过虚拟参数模块进行对应的陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量数据的显示。
优选地,基于所构建的关联关系进行所述虚拟传感器与所述虚拟参数作动模块之间关系的建立。
优选地,所述陆相泥页岩储层相关参数包括不含有机质的泥岩电阻率基线、不含有机质的泥岩声波时差基线、地区的有机碳背景值、有机质热成熟度指数、有机质密度、电阻率曲线、声波时差曲线和地层体积密度、机质体积、泥质含量、陆相泥页岩骨架密度、有机质密度、陆相泥页岩流体密度和陆相泥页岩测井密度。
优选地,所述陆相泥页岩储层相关参数还包括与陆相泥页岩储层岩性相关的岩性系数、陆相泥页岩储层胶结指数、陆相泥页岩储层饱和度指数、地层水电阻率、地层电阻率、地层温度梯度和陆相泥页岩储层深度。
优选地,所述陆相泥页岩储层相关参数还包括陆相泥页岩储层上覆地层压力、陆相泥页岩储层静液柱压力、陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的声波时差以及陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的地层实际声波时差。
本发明还提供了一种陆相泥页岩储层含气量预测系统,包括
目标数据采集模块,用于进行陆相泥页岩储层相关参数数据的获取;
关联关系构建模块,用于构建以往陆相泥页岩储层相关参数与对应的陆相泥页岩储层的总有机碳体积分数、陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量之间的关联关系;
物理模型构建模块,基于上述数据及其对应的关联关系通过powerdesigner构建陆相泥页岩储层含气量预测物理模型;
虚拟参数作动模块,用于与物理模型构建模块中的各元素建立关系后,在指定的范围内对参数进行变动,从而驱动各种仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解;
虚拟参数模块,为在所建立的物理模型中插入能达到直接获取相应的结果或信息目标的逻辑单元。
优选地,基于所构建的关联关系进行所述虚拟传感器与所述虚拟参数作动模块之间关系的建立。
优选地,所述陆相泥页岩储层相关参数包括不含有机质的泥岩电阻率基线、不含有机质的泥岩声波时差基线、地区的有机碳背景值、有机质热成熟度指数、有机质密度、电阻率曲线、声波时差曲线和地层体积密度、机质体积、泥质含量、陆相泥页岩骨架密度、有机质密度、陆相泥页岩流体密度和陆相泥页岩测井密度。
优选地,所述陆相泥页岩储层相关参数还包括与陆相泥页岩储层岩性相关的岩性系数、陆相泥页岩储层胶结指数、陆相泥页岩储层饱和度指数、地层水电阻率、地层电阻率、地层温度梯度和陆相泥页岩储层深度、陆相泥页岩储层上覆地层压力、陆相泥页岩储层静液柱压力、陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的声波时差以及陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的地层实际声波时差。
本发明具有以下有益效果:
通过关联关系的建立,实现了陆相泥页岩储层含气量预测物理模型的构建,通过自定义的虚拟参数作动模块和虚拟参数模块实现了陆相泥页岩储层含气量的自动计算显示,大大提高了数据分析的效率,减少了工作人员的工作量,且充分考虑了陆相泥页岩储层温度、孔隙压力、总有机碳含量等因素对陆相泥页岩吸附能力的影响。
附图说明
图1为本发明实施例一种陆相泥页岩储层含气量预测系统的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的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仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种陆相泥页岩储层含气量预测方法,包括如下步骤:
S1、构建以往陆相泥页岩储层相关参数与对应的陆相泥页岩储层的总有机碳体积分数、陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量之间的关联关系;
S2、基于上述数据及其对应的关联关系通过powerdesigner构建陆相泥页岩储层含气量预测物理模型;
S3、在所构建的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型内插入虚拟传感器和虚拟参数作动模块,虚拟参数作动模块驱动参数变化,与陆相泥页岩储层含气量预测物理模型中的各元素建立关系后,在指定的范围内对参数进行变动,从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解;所述虚拟传感器为在所建立的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型中插入能达到直接获取相应的结果或信息目标的逻辑单元;
S4、计算获取的陆相泥页岩储层的测井资料及岩心样本的陆相泥页岩储层相关参数,并将所得的参数通过虚拟参数作动模块输入所构建的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型,通过虚拟参数模块进行对应的陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量数据的显示。
基于所构建的关联关系进行所述虚拟传感器与所述虚拟参数作动模块之间关系的建立。
所述陆相泥页岩储层相关参数包括不含有机质的泥岩电阻率基线、不含有机质的泥岩声波时差基线、地区的有机碳背景值、有机质热成熟度指数、有机质密度、电阻率曲线、声波时差曲线和地层体积密度、机质体积、泥质含量、陆相泥页岩骨架密度、有机质密度、陆相泥页岩流体密度和陆相泥页岩测井密度。
所述陆相泥页岩储层相关参数还包括与陆相泥页岩储层岩性相关的岩性系数、陆相泥页岩储层胶结指数、陆相泥页岩储层饱和度指数、地层水电阻率、地层电阻率、地层温度梯度和陆相泥页岩储层深度。
所述陆相泥页岩储层相关参数还包括陆相泥页岩储层上覆地层压力、陆相泥页岩储层静液柱压力、陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的声波时差以及陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的地层实际声波时差。
如图1所示,本发明实施例还提供了一种陆相泥页岩储层含气量预测系统,包括
目标数据采集模块,用于进行陆相泥页岩储层相关参数数据的获取;
关联关系构建模块,用于构建以往陆相泥页岩储层相关参数与对应的陆相泥页岩储层的总有机碳体积分数、陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量之间的关联关系;
物理模型构建模块,基于上述数据及其对应的关联关系通过powerdesigner构建陆相泥页岩储层含气量预测物理模型;
虚拟参数作动模块,用于与物理模型构建模块中的各元素建立关系后,在指定的范围内对参数进行变动,从而驱动各种仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解;
虚拟参数模块,为在所建立的物理模型中插入能达到直接获取相应的结果或信息目标的逻辑单元。
基于所构建的关联关系进行所述虚拟传感器与所述虚拟参数作动模块之间关系的建立。
所述陆相泥页岩储层相关参数包括不含有机质的泥岩电阻率基线、不含有机质的泥岩声波时差基线、地区的有机碳背景值、有机质热成熟度指数、有机质密度、电阻率曲线、声波时差曲线和地层体积密度、机质体积、泥质含量、陆相泥页岩骨架密度、有机质密度、陆相泥页岩流体密度和陆相泥页岩测井密度。所述陆相泥页岩储层相关参数还包括与陆相泥页岩储层岩性相关的岩性系数、陆相泥页岩储层胶结指数、陆相泥页岩储层饱和度指数、地层水电阻率、地层电阻率、地层温度梯度和陆相泥页岩储层深度、陆相泥页岩储层上覆地层压力、陆相泥页岩储层静液柱压力、陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的声波时差以及陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的地层实际声波时差。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种陆相泥页岩储层含气量预测方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、构建以往陆相泥页岩储层相关参数与对应的陆相泥页岩储层的总有机碳体积分数、陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量之间的关联关系;
S2、基于上述数据及其对应的关联关系通过powerdesigner构建陆相泥页岩储层含气量预测物理模型;
S3、在所构建的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型内插入虚拟传感器和虚拟参数作动模块,虚拟参数作动模块驱动参数变化,与陆相泥页岩储层含气量预测物理模型中的各元素建立关系后,在指定的范围内对参数进行变动,从而可以驱动仿真分析模块针对不同的参数进行计算求解;所述虚拟传感器为在所建立的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型中插入能达到直接获取相应的结果或信息目标的逻辑单元;
S4、计算获取的陆相泥页岩储层的测井资料及岩心样本的陆相泥页岩储层相关参数,并将所得的参数通过虚拟参数作动模块输入所构建的陆相泥页岩储层含气量预测物理模型,通过虚拟参数模块进行对应的陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量数据的显示。
2.如权利要求1所述的一种陆相泥页岩储层含气量预测方法,其特征在于,基于所构建的关联关系进行所述虚拟传感器与所述虚拟参数作动模块之间关系的建立。
3.如权利要求1所述的一种陆相泥页岩储层含气量预测方法,其特征在于,所述陆相泥页岩储层相关参数包括不含有机质的泥岩电阻率基线、不含有机质的泥岩声波时差基线、地区的有机碳背景值、有机质热成熟度指数、有机质密度、电阻率曲线、声波时差曲线和地层体积密度、机质体积、泥质含量、陆相泥页岩骨架密度、有机质密度、陆相泥页岩流体密度和陆相泥页岩测井密度。
4.如权利要求1所述的一种陆相泥页岩储层含气量预测方法,其特征在于,所述陆相泥页岩储层相关参数还包括与陆相泥页岩储层岩性相关的岩性系数、陆相泥页岩储层胶结指数、陆相泥页岩储层饱和度指数、地层水电阻率、地层电阻率、地层温度梯度和陆相泥页岩储层深度。
5.如权利要求1所述的一种陆相泥页岩储层含气量预测方法,其特征在于,所述陆相泥页岩储层相关参数还包括陆相泥页岩储层上覆地层压力、陆相泥页岩储层静液柱压力、陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的声波时差以及陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的地层实际声波时差。
6.一种陆相泥页岩储层含气量预测系统,其特征在于,包括
目标数据采集模块,用于进行陆相泥页岩储层相关参数数据的获取;
关联关系构建模块,用于构建以往陆相泥页岩储层相关参数与对应的陆相泥页岩储层的总有机碳体积分数、陆相泥页岩储层有效孔隙度、陆相泥页岩储层的含水饱和度、陆相泥页岩储层温度、陆相泥页岩储层孔隙压力、陆相泥页岩储层吸附气量、陆相泥页岩储层游离气量和陆相泥页岩储层总含气量之间的关联关系;
物理模型构建模块,基于上述数据及其对应的关联关系通过powerdesigner构建陆相泥页岩储层含气量预测物理模型;
虚拟参数作动模块,用于与物理模型构建模块中的各元素建立关系后,在指定的范围内对参数进行变动,从而驱动各种仿真分析方法针对不同的参数进行计算求解;
虚拟参数模块,为在所建立的物理模型中插入能达到直接获取相应的结果或信息目标的逻辑单元。
7.如权利要求6所述的一种陆相泥页岩储层含气量预测系统,其特征在于,基于所构建的关联关系进行所述虚拟传感器与所述虚拟参数作动模块之间关系的建立。
8.如权利要求6所述的一种陆相泥页岩储层含气量预测系统,其特征在于,所述陆相泥页岩储层相关参数包括不含有机质的泥岩电阻率基线、不含有机质的泥岩声波时差基线、地区的有机碳背景值、有机质热成熟度指数、有机质密度、电阻率曲线、声波时差曲线和地层体积密度、机质体积、泥质含量、陆相泥页岩骨架密度、有机质密度、陆相泥页岩流体密度和陆相泥页岩测井密度。
9.如权利要求6所述的一种陆相泥页岩储层含气量预测系统,其特征在于,所述陆相泥页岩储层相关参数还包括与陆相泥页岩储层岩性相关的岩性系数、陆相泥页岩储层胶结指数、陆相泥页岩储层饱和度指数、地层水电阻率、地层电阻率、地层温度梯度和陆相泥页岩储层深度、陆相泥页岩储层上覆地层压力、陆相泥页岩储层静液柱压力、陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的声波时差以及陆相泥页岩储层深度点正常压实趋势下的地层实际声波时差。
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---|---|
CN (1) | CN108708714A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112034514A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-12-04 | 成都理工大学 | 一种基于地震沉积学理论的页岩油气系统及其鉴定方法 |
CN113565494A (zh) * | 2020-04-29 | 2021-10-29 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种识别有效陆相页岩油气储层的判定方法 |
CN113565494B (zh) * | 2020-04-29 | 2024-05-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种识别有效陆相页岩油气储层的判定方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110218737A1 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-08 | Vialogy Llc | Active Noise Injection Computations for Improved Predictability in Oil and Gas Reservoir Discovery and Characterization |
CN105893655A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-08-24 | 西安石油大学 | 一种石油储层构型的物理模拟方法 |
CN105927218A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-09-07 | 中国石油大学(北京) | 一种陆相泥页岩储层含气量预测方法及装置 |
CN106560820A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-04-12 | 钦州学院 | 一种页岩气储层的测井评价方法 |
-
2018
- 2018-05-02 CN CN201810408334.0A patent/CN108708714A/zh active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110218737A1 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-08 | Vialogy Llc | Active Noise Injection Computations for Improved Predictability in Oil and Gas Reservoir Discovery and Characterization |
CN105893655A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-08-24 | 西安石油大学 | 一种石油储层构型的物理模拟方法 |
CN105927218A (zh) * | 2016-05-20 | 2016-09-07 | 中国石油大学(北京) | 一种陆相泥页岩储层含气量预测方法及装置 |
CN106560820A (zh) * | 2016-10-09 | 2017-04-12 | 钦州学院 | 一种页岩气储层的测井评价方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
黄静莉: "基于Power Designer的三维工程地质数据仓库模型构建——以长春市中心区为例", 《吉林地质》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113565494A (zh) * | 2020-04-29 | 2021-10-29 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种识别有效陆相页岩油气储层的判定方法 |
CN113565494B (zh) * | 2020-04-29 | 2024-05-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种识别有效陆相页岩油气储层的判定方法 |
CN112034514A (zh) * | 2020-07-15 | 2020-12-04 | 成都理工大学 | 一种基于地震沉积学理论的页岩油气系统及其鉴定方法 |
CN112034514B (zh) * | 2020-07-15 | 2021-09-14 | 成都理工大学 | 一种基于地震沉积学理论的页岩油气系统及其鉴定方法 |
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