CN109471166A - 一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，包括以下步骤：1)获取测井中已知的纵波速度以及实际的空隙纵横比构建碳酸盐岩岩石物理模型；2)根据碳酸盐岩岩石物理模型进行岩石孔隙类型反演获取该深度下岩石孔隙类型的分布比例；3)采用构建的碳酸盐岩岩石物理模型进行正演，最终获得预测横波速度。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、建模准确等优点。

Description

一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法

技术领域

本发明涉及地球物理领域，尤其是涉及一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法。

背景技术

深层碳酸盐岩储层中复杂的孔隙类型使得碳酸盐岩储层的纵横波速度关系非常依赖孔隙结构，现有的基于常规碳酸盐岩储层得到的纵横波速度经验公式往往不适用于深层非均质性很强的碳酸盐岩储层。

深层碳酸盐岩由于其复杂的地质过程不断地发生各种地质作用，其孔隙类型尤其复杂。但需要注意的是，弹性波(地震波或测井声波)在通过含复杂孔隙类型的碳酸盐岩储层时，“看不到”这些在微观尺度上的孔隙类型，而只能“看到”在波长尺度内起主导作用的孔隙类型。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明充分利用测井中的纵波数据，利用测井数据与符合当地实际情况的孔隙纵横比参数构建岩石物理模板，并通过该模板不断迭代进行岩石孔隙类型反演以获得表征岩石复杂孔隙结构的地球物理孔隙类型(软孔隙、基质孔隙、硬孔隙)分布情况，基于孔隙类型反演结果，再次利用岩石物理模板进行正演，从而对横波速度进行预测。利用本发明预测得到的横波速度与实测横波速度较为符合，且预测精度比普遍使用的Castagna横波预测技术明显提高。

附图说明

图1为基于孔隙类型反演的碳酸盐岩储层横波预测的工作流程图。

图2为某深层碳酸盐岩储层测井数据及孔隙类型反演结果。

图3为基于孔隙类型反演结果预测横波速度结果。

图4为基于孔隙类型反演的纵波重构、基于孔隙类型反演横波预测以及与现有的Castagna横波预测技术误差分布对比。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

本发明提供一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，包括如下核心步骤：

1)深层碳酸盐岩由于其复杂的地质过程不断地发生各种地质作用，其孔隙类型尤其复杂。但需要注意的是，弹性波(地震波或测井声波)在通过含复杂孔隙类型的碳酸盐岩储层时，“看不到”这些在微观尺度上的孔隙类型，而只能“看到”在波长尺度内起主导作用的孔隙类型。基于这样的考虑，我们提出反映孔隙刚度的地球物理孔隙类型概念。我们将碳酸盐岩中复杂的孔隙类型抽象成三种主要孔隙类型：背景基质孔隙主要代表的是碳酸盐岩中由于沉积作用形成的原生孔隙，主要包括粒间孔隙、晶间孔隙等；另外两种地球物理孔隙类型主要是跟次生作用有关，硬孔主要代表的是碳酸盐岩中的溶蚀孔、铸模孔等；而软孔主要代表的碳酸盐岩中的微孔隙或裂隙等。

2)深层碳酸盐岩储层中复杂的孔隙类型使得碳酸盐岩储层的纵横波速度关系非常依赖孔隙结构，因为现有的基于常规碳酸盐岩储层得到的纵横波速度经验公式往往不适用于深层非均质性很强的碳酸盐岩储层。因此，该发明利用常规测井比较可靠的数据(如纵波速度、孔隙度、矿物含量等)和碳酸盐岩储层岩石物理模型对孔隙类型进行反演和表征。再基于孔隙类型的反演结果利用碳酸盐岩储层岩石物理模型对横波速度进行预测。

本发明专利的具体技术流程及原理如下：

1)利用常规测井数据获得碳酸盐岩储层的声波速度、孔隙度、流体饱和度以及表征岩性的矿物含量。利用岩性描述来获得表征碳酸盐岩三类地球物理孔隙类型(软孔隙、基质孔隙、硬孔隙)弹性刚度的参数：孔隙纵横比。一般来说，碳酸盐岩孔隙可以根据其大小、成岩过程和几何复杂性进行分类，将其简化为三种孔隙类型：(a)作为主要孔隙类型的粒间孔隙，其纵横比在0.12～0.15间；(b)纵横比较高的溶蚀孔，其纵横比在0.7～0.8之间；(c)裂隙，其孔隙纵横比较小，在0.01～0.02之间。

2)将岩石中出现的矿物按Voigt-Reuss-Hill平均模型(Mavko等，2009)混合，得出具有混合物性质的固体岩石骨架，并求取等效弹性模量K₁、μ₁及密度ρ_m等参数。利用微分等效介质模型(DEM)刻画含有不同孔隙类型的碳酸盐岩的干岩石体积模量，计算横波速度。该理论通过往固体矿物中相中逐渐加入包含物相来模拟双相混合物的等效弹性性质，其等效体积和剪切模量的耦合微分方程组分别为：

上式中，K^*,μ^*代表干岩石的等效体积和剪切模量，初始条件是K^*(0)＝K₁,μ^*(0)＝μ₁。其中K₁,μ₁为初始主相材料的体积模量和剪切模量(相1)；K₂,μ₂为逐渐加入的包含物的体积模量和剪切模量(相2)；y为相2的含量；P,Q为几何因数，(*2)指此几何因数是针对具有等效模量K^*和μ^*的背景介质中的包含物材料2。在刻画孔隙类型影响时，将相2视作空包含物，则y等于孔隙度依次在岩石骨架背景中加入不同种类的孔隙，获得等效岩石物理参数。

3)将岩石孔隙中出现的流体按Reuss平均模型混合(Mavko等，2009)，得出具有混合物性质的流体，并求取等效弹性模量K_fl及密度ρ_fl等参数。

4)根据Gassmann方程计算流体饱和情况下的岩石等效模量。

在测井、岩芯和地震数据的岩石物理分析中，最重要的问题之一是使用某种流体饱和岩石的地震速度来预测另一种流体饱和岩石的地震速度，或者是，根据干岩石的速度来预测饱和岩石的速度，反之亦然。这就是流体替代问题。

低频Gassmann(Gassmann,1951)理论使用以下方程预测饱和岩石的有效体积模量K_sat：

μ_sat＝μ_dry

其中K_d是步骤2中利用微分等效介质模型得到的干岩石的等效体积模量，K_sat是含孔隙流体的岩石的有效体积模量，K₁是步骤2中计算得到的组成岩石的矿物材料的体积模量，K_fl是步骤3中计算得到孔隙流体的有效体积模量，是孔隙度，μ_dry是步骤2中利用微分等效介质模型计算得到的干岩石的有效剪切模量，μ_sat是含孔隙流体的岩石的有效剪切模量。

5)基于以上构建的碳酸盐岩岩石物理模型可以开展基于测井数据的孔隙类型反演。该反演算法的基本思路是以粒间孔隙作为背景，反演粒间孔隙与溶蚀孔或粒间孔隙与裂隙的混合孔隙系统。反演详细流程如下：

a)定义三种孔隙类型的孔隙纵横比：基质孔隙纵横比α_refernece，硬孔隙纵横比α_stiff，以及软孔隙纵横比α_crack。

b)输入测井数据中得到的纵波速度V_p、孔隙度含流体饱和度及矿物含量等参数。

c)根据给定的纵横比α_reference和孔隙度使用碳酸盐岩岩石物理模型计算出所有孔隙均为粒间孔隙时的速度V_preference，使用微分等效介质模型(DEM)在岩石骨架中添加不同纵横比的孔隙，并利用Gassmann方程获得饱和流体等效岩石模量后利用速度计算公式：

获得等效岩石纵横波速度。其中，K_sat为岩石等效体积模量，μ_sat为岩石等效剪切模量，ρ为岩石等效密度，V_p为纵波，V_s为横波。

d)如果测量速度V_pV_preference，则令α₁＝α_refernece，α₂＝α_stiff，

e)使用碳酸盐岩岩石物理模型计算出此时模型的速度

f)如果(V_p-V_pmodeling)²＞ε，则令

g)重复步骤d～f，直到(V_p-V_pmodeling)²≤ε，此时，

h)如果测量速度V_p＜V_preference，则令α₁＝α_refernece，α₂＝α_crack，

i)使用碳酸盐岩岩石物理模型计算出此时模型的速度

j)如果(V_p-V_pmodeling)²＞ε，则令

k)重复步骤h～j，直到(V_p-V_pmodeling)²≤ε，此时，

6)基于孔隙类型反演的横波速度预测：基于已有的各深度孔隙类型数据，使用上述岩石物理模型计算横波速度作为该深度下的预测横波速度。

实施例：

本实例中的数据是川东北某深层碳酸盐岩储层的测井数据，目的是利用常规测井数据进行孔隙类型反演并在此基础上预测横波速度。

图1是基于孔隙类型反演的碳酸盐岩储层横波预测的工作流程图，在已知测井纵波速度的基础上，输入岩石物性参数与孔隙纵横比进行岩石物理建模。利用建立的模板对孔隙类型进行反演，获得该深度岩石的孔隙类型(软孔、基质孔隙、硬孔)的分布比例。基于已获得的孔隙类型数据结合上述岩石物理模板进行正演计算，所获得的横波速度即为横波预测的结果。

图2是该深层碳酸盐岩储层测井数据及孔隙类型反演结果，展示了原始的测井数据(纵波速度、矿物含量分布、孔隙度、含水饱和度)与孔隙类型反演所获得的软孔、基质孔隙、硬孔的分布情况及其比例，从中获得的岩石孔隙结构情况对分析地下岩石储集性能与评价储层质量有着重要的作用。

图3是基于孔隙类型反演预测横波速度结果。可以发现，基于孔隙类型反演得到的横波速度与实测横波速度有非常好的匹配关系，而现有的基于Castagna纵横波速度关系预测的横波和实测横波速度则有较大差异。这也证明了，基于孔隙类型反演的横波预测技术相比于Castagna横波预测技术有着更好的准确性。除此之外，还利用碳酸盐岩储层岩石物理模型对纵波速度进行重构，结果与实测纵波速度几乎完全重合，证明了岩石物理反演孔隙类型的可靠性。

图4是基于孔隙类型反演的纵波重构、横波预测与Castagna横波预测误差分布图，纵波重构误差分布结果显示，重构纵波与实测纵波几乎完全重合，证明了该岩石物理模板的可靠性；而横波预测误差分布结果显示，基于孔隙类型反演的横波预测技术误差控制在很小的范围内，而普遍使用的Castagna横波预测技术则有较大的误差。

Claims (7)

1.一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取测井中已知的纵波速度以及实际的空隙纵横比构建碳酸盐岩岩石物理模型；

2)根据碳酸盐岩岩石物理模型进行岩石孔隙类型反演获取该深度下岩石孔隙类型的分布比例；

3)采用构建的碳酸盐岩岩石物理模型进行正演，最终获得预测横波速度。

2.根据权利要求1所述的一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，其特征在于，所述的步骤2)中，岩石孔隙类型包括粒间孔隙、溶蚀孔和裂隙，所述的粒间孔隙的孔隙纵横比在0.12～0.15之间，所述的溶蚀孔的孔隙纵横比在0.7～0.8之间，所述的裂隙的孔隙纵横比在0.01～0.02之间。

3.根据权利要求2所述的一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，其特征在于，所述的步骤1)中，构建碳酸盐岩岩石物理模型具体包括以下步骤：

11)采用Voigt-Reuss-Hill平均模型对测井岩石中出现的矿物进行混合，得到具有混合物性质的固体岩石骨架，并获取其等效弹性模量K_m、μ_m及密度ρ_m；

12)在固体岩石骨架中生成不同类型的岩石孔隙，形成含有不同孔隙类型的碳酸盐岩干岩石，并采用微分等效介质模型获取干岩石的等效体积模量；

13)将测井岩石中出现的流体采用Reuss平均模型混合，形成具有混合物性质的流体，并添加到干岩石的孔隙中，获取孔隙流体的有效体积模量K_fl及密度ρ_fl；

14)形成碳酸盐岩岩石物理模型，并根据Gassmann方程计算流体饱和时的岩石等效体积模量。

4.根据权利要求3所述的一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，其特征在于，所述的步骤12)中，干岩石的等效体积模量包括等效体积和剪切模量，对应的微分方程组为：

其中，K^*,μ^*分别为干岩石的等效体积和剪切模量，其初始条件位K^*(0)＝K_m,μ^*(0)＝μ_m，K_m,μ_m为初始主相材料(组成岩石矿物)的体积模量和剪切模量，K₂,μ₂为逐渐加入的包含物的体积模量和剪切模量，y为包含物的含量，P,Q为几何因数，上标(*2)表示几何因数针对具有等效模量K^*和μ^*的背景介质中的包含物材料。

5.根据权利要求3所述的一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，其特征在于，所述的步骤14)中，采用低频Gassmann方程计算流体饱和时的岩石等效体积模量K_sat，具体为：

μ_sat＝μ_dry

其中，K_d为干岩石的等效体积模量，K_m为组成岩石的矿物材料的体积模量，为孔隙度，μ_dry为干岩石的有效剪切模量，μ_sat为含孔隙流体的岩石的有效剪切模量。

6.根据权利要求5所述的一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，其特征在于，所述的步骤2)具体包括以下步骤：

21)定义三种孔隙类型的孔隙纵横比，包括基质孔隙纵横比α_refernece、硬孔隙纵横比α_stiff和软孔隙纵横比α_crack；

22)输入测井数据中的测量纵波速度V_p、测量孔隙度含流体饱和度及矿物含量参数；

23)根据给定的粒间孔隙纵横比α_reference和测量孔隙度根据碳酸盐岩岩石物理模型计算所有孔隙均为粒间孔隙时的速度其计算式为：

其中，ρ为岩石等效密度；

24)当测量纵波速度时，定义两个用于存储每一步迭代结果的虚拟孔隙纵横比α₁和α₂，并相应地定义第一种孔隙纵横比α₁所对应的孔隙度和第二种孔隙纵横比α₂所对应的孔隙度满足并令α₁＝α_refernece，α₂＝α_stiff，

25)根据碳酸盐岩岩石物理模型计算出此时模型的速度将孔隙纵横比为α₁且体积为以及孔隙纵横比为α₂且体积为的空腔介质加入背景介质，获得岩石等效模量后，根据公式获得岩石纵横波速度；

26)给定误差阈值ε并选择迭代步长当时，则令

27)重复步骤24)-26)，直到此时，令

28)当测量纵波速度时，令α₁＝α_refernece，α₂＝α_crack，

29)根据碳酸盐岩岩石物理模型计算出此时模型的速度

210)当时，则令

211)重复步骤28)-210)，直到此时，

7.根据权利要求6所述的一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法，其特征在于，所述的步骤3)具体为：

根据测控已知深度孔隙类型数据，采用构建好的碳酸盐岩岩石物理模型计算横波速度作为该深度下的预测横波速度。