CN109488290A - 钻井液对储层伤害程度的评价方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种钻井液对储层伤害程度的评价方法及装置，包括：根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律；分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率；将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度；分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。通过本发明提供的方案，能够钻井液对储层长期产能的影响进行测定。

Description

钻井液对储层伤害程度的评价方法及装置

技术领域

本发明涉及石油勘探领域，尤其涉及一种钻井液对储层伤害程度的评价方法及装置。

背景技术

钻井液是钻探过程中，孔内使用的循环冲洗介质，能够把岩屑从井底携带至地面，同时减少对钻具磨损，提高钻具的使用寿命。但是，在钻井过程中，钻井液对储层会产生一定程度的损害，钻完井后，在对生产井进行多次开采的过程中，储层都会受到钻井液的伤害，并且会在一定程度上影像油气井的总产能。但是，现有技术中，常规的测定钻井液污染岩心后的渗透率恢复值实验，只能评价钻井液对储层的短期内伤害程度，难以测定不同钻井液对储层的长远影响，这样造成目前对钻井液对岩心伤害程度的评价都是不完整的。

发明内容

本发明提供一种钻井液对储层伤害程度的评价方法及装置，用于评价钻井液造成的储层损害对生产井长期产能的影响。

本发明的第一个方面是提供一种钻井液对储层伤害程度的评价方法，包括：根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律，所述物理参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数；分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率；将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度；分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。

本发明的另一个方面是提供一种钻井液对储层伤害程度的评价装置，包括：建立模块，用于根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律，所述物理参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数；测量模块，用于分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率；输入模块，用于将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度；分析模块，用于分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。

本发明的又一个方面是提供一种钻井液对储层伤害程度的评价装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：测量获得储层样本的参数，所述参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数；根据所述储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律；分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率；将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度；分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。

本发明提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法及装置，通过在储层样本对应的储层物性的分布规律的网格中输入储层的物理参数，建立网格数据模型，并将测量到的储层被污染前后的相对渗透率输入至该模型，获得输出的储层被污染前后的含水饱和度，从而基于含水饱和度的对比确定钻井液对储层的伤害程度，最终测定钻井液对储层长期产能的影响。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法的流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法的流程示意图；

图3为本发明实施例三提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法的流程示意图；

图4为本发明实施例四提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法的流程示意图；

图5为本发明实施例五提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置的结构示意图；

图6为本发明实施例六提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置的结构示意图；

图7为本发明实施例七提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置的结构示意图；

图8为本发明实施例八提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例一提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

101、根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律，所述物理参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数。

在本实施方式中，首先应用数值模拟软件建立非均匀网格，其中，该非均匀网格能够表征储层样本对应的储层物性的分布规律，根据储层物性的分布规律，中心网格与边缘网格的间距不同。对待测岩心所述的储层的物理参数进行测量，其中，包括：储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数。将测量的结果作为可变的定参数输入至建立的网格中，从而建立网格数据模型。

102、分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率。

在本实施方式中，由于钻井过程中，钻井液与底层接触，在井底正压差和岩石毛细管力的共同作用下，钻井液滤液和部分固相颗粒会进入储层，造成进井地带含水饱和度的上升。从而，钻井前后的储层的相对渗透率有所不同，故在根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建储层样本的网格数据模型之后，需要在实验室中，对储层样本在钻井液污染前后的相对渗透率进行测验，并得出第一相对渗透率和第二相对渗透率。

103、将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度。

在本实施方式中，将通过实验获得的第一相对渗透率和第二相对渗透率分别输入至预先建立的网格数据模型中，从而获得网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度。储层经钻井液伤害前后，由于储层的相对渗透率有所改变，故含水饱和度也会产生变化，例如，某一储层未经钻井液伤害之前，含气饱和度为80％，含水饱和度为20％，经钻井液伤害之后，含气饱和度变为40％，含水饱和度则增加为60％，由此可见，在储层经钻井液伤害之后，对储层后期的持续产能会产生不可逆的影响。

104、分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。

在本实施方式中，接收网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度，通过数值计算软件并对其进行大量的分析，从而能够获得钻井液对储层样本的伤害程度。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法，通过在储层样本对应的储层物性的分布规律的网格中输入储层的物理参数，建立网格数据模型，并将测量到的储层被污染前后的相对渗透率输入至该模型，获得输出的储层被污染前后的含水饱和度，从而基于含水饱和度的对比确定钻井液对储层的伤害程度，最终测定钻井液对储层长期产能的影响。

图2为本发明实施例二提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法的流程示意图，如图2所示，在实施例一的基础上，该方法包括：

201、调整钻井液的类型，并返回执行102，直至获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度。

在本实施方式中，可以调整钻井液的类型，其中，钻井液的类型包括但不限于：油基钻井液和水基钻井液。并返回执行上述分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率的步骤，直至获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度。

202、选取伤害程度最小的类型对应的钻井液，作为所述储层样本对应的钻井液。

在本实施方式中，对所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度进行对比，选取对储层样本伤害程度最小的类型对应的钻井液，作为该储层样本对应的钻井液。

在实际应用中，当选定某一块油气藏并对其进行钻井操作时，可能由于对该油气藏的储层条件未知，从而导致无法预测采用何种钻井液以使其对储层的伤害值最低。故可以在待钻井油气藏的附近采取已钻井的油气藏的岩心进行测量并预测，其中，需要使用不同类型的钻井液对油气藏的储层样本进行测量，当获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度之后，可以根据伤害程度选取伤害程度最小的类型对应的钻井液，作为待钻井油气藏储层样本对应的钻井液。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法，通过调整钻井液的类型，并对钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度，从而能够对未知油气藏所适用钻井液的类型进行预测，已获得对油气藏伤害值最小的钻井液，在减小对油气藏伤害的同时，增加了油气的产量。

图3为本发明实施例三提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法的流程示意图，如图3所示，在实施例一的基础上，所述分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率，包括：

301、对被当前类型的钻井液污染前，不同时刻下的储层样本进行测量，获得被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一相对渗透率；对被当前类型的钻井液污染后，所述不同时刻下的储层样本进行测量，获得所述不同时刻下的第二相对渗透率。

在本实施方式中，通过对污染前后不同时刻下的储层样本进行测量，可以获得污染前后不同时刻下的第一相对渗透率和第二相对渗透率。

302、所述将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度，包括：分别将所述不同时刻下的第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一含水饱和度和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二含水饱和度。

在本实施方式中，分别将污染前后不同时刻下的第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至储层样本的网格数据模型中，从而能够获得网格数据模型输出的被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的含水饱和度。

303、根据被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一含水饱和度和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二含水饱和度，计算出被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一累积产能量和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二累积产能量。

在本实施方式中，根据储层样本的网格数据模型所输出的被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的含水饱和度，可以通过数值计算软件计算出被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的累积产能量。

304、通过分别对所述被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一累积产能量和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二累积产能量进行拟合，对未来时刻下被当前类型的钻井液污染前的储层的累积产能和被当前类型的钻井液污染后的储层的累积产能进行预测。

在本实施方式中，在获得被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的累积产能量之后，可以对被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的累积产能量分别进行拟合，从而实现对未来时刻下被当前类型的钻井液污染前后的储层的累积产能分别进行预测。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法，通过对同种钻井液不同时刻下的储层样本进行测量，能够进一步的对未来时刻下被当前类型的钻井液污染前的储层的累积产能和被当前类型的钻井液污染后的储层的累积产能进行预测。从而实现了对钻井液对油气藏长期产能影像的预测。

图4为本发明实施例四提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法的流程示意图，如图4所示，在实施例一至实施例三中任一项的基础上，所述根据所述储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律，包括：

401、根据预设的精度，对所述网格进行划分，获得多个网格单元，每个网格单元对应至少一个网格。

在实际应用中，通过数值模拟软件建立的网格表征储层样本对应的储层物性的分布规律的精度可能不同，故可以根据预设的精度，对网格进行划分，获得多个网格单元，每个网格单元对应至少一个网格。举例来说，精度较高时，网格能够1:1的表征储层样本对应的储层物性的分布规律，则每个网格单元对应一个网格。精度不高时，网格能够1:10的表征储层样本对应的储层物性的分布规律，则每个网格单元对应十个网格。

402、根据所述多个网格单元对应的所述储层样本的物理参数，分别对所述多个网格单元对应的网格进行赋值。

在实际应用中，可以根据多个网格单元对应的储层样本的物理参数，对划分的网格单元进行赋值。仍举例来说，当网格能够1:1的表征储层样本对应的储层物性的分布规律时，则每个网格单元对应一个网格，同时根据储层样本的物理参数对每一个网格进行一次赋值；当网格能够1:10的表征储层样本对应的储层物性的分布规律时，则每个网格单元对应十个网格，同时，同时根据储层样本的物理参数对每一个网格单元，即十个网格进行一次赋值。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价方法，通过预设的精度，对网格进行划分赋值，能够提高对经钻井液伤害的储层的长期产能的预测效率和准确性。

图5为本发明实施例五提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置的结构示意图，如图5所示，该装置包括：

建立模块51，用于根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律，所述物理参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数。

测量模块52，分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率。

输入模块53，将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度。

分析模块54，分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。

在本实施方式中，首先应用数值模拟软件建立非均匀网格，其中，该非均匀网格能够表征储层样本对应的储层物性的分布规律，根据储层物性的分布规律，中心网格与边缘网格的间距不同。对待测岩心所述的储层的物理参数进行测量，其中，包括：储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数。将测量的结果作为可变的定参数输入至建立的网格中，从而建立网格数据模型。由于钻井过程中，钻井液与底层接触，在井底正压差和岩石毛细管力的共同作用下，钻井液滤液和部分固相颗粒会进入储层，造成进井地带含水饱和度的上升。从而，钻井前后的储层的相对渗透率有所不同，故在根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建储层样本的网格数据模型之后，需要在实验室中，对储层样本在钻井液污染前后的相对渗透率进行测验，并得出第一相对渗透率和第二相对渗透率。将通过实验获得的第一相对渗透率和第二相对渗透率分别输入至预先建立的网格数据模型中，从而获得网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度。储层经钻井液伤害前后，由于储层的相对渗透率有所改变，故含水饱和度也会产生变化，例如，某一储层未经钻井液伤害之前，含气饱和度为80％，含水饱和度为20％，经钻井液伤害之后，含气饱和度变为40％，含水饱和度则增加为60％，由此可见，在储层经钻井液伤害之后，对储层后期的持续产能会产生不可逆的影响。接收网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度，通过数值计算软件并对其进行大量的分析，从而能够获得钻井液对储层样本的伤害程度。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置，通过在储层样本对应的储层物性的分布规律的网格中输入储层的物理参数，建立网格数据模型，并将测量到的储层被污染前后的相对渗透率输入至该模型，获得输出的储层被污染前后的含水饱和度，从而基于含水饱和度的对比确定钻井液对储层的伤害程度，最终测定钻井液对储层长期产能的影响。

图6为本发明实施例六提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置的结构示意图，如图6所示，在实施例五的基础上，该装置还包括：

调整模块61，调整钻井液的类型，并指示测量模块52再次执行所述分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率的步骤，直至获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度。

选取模块62，选取伤害程度最小的类型对应的钻井液，作为所述储层样本对应的钻井液。

在本实施方式中，调整模块61可以调整钻井液的类型，其中，钻井液的类型包括但不限于：油基钻井液和水基钻井液。并指示测量模块52再次分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率，直至获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度。选取模块62对所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度进行对比，根据伤害程度最小的钻井液的类型，选取该储层样本对应的钻井液。

在实际应用中，当选定某一块油气藏并对其进行钻井操作时，可能由于对该油气藏的储层条件未知，从而导致无法预测采用何种钻井液以使其对储层的伤害值最低。故可以在待钻井油气藏的附近采取已钻井的油气藏的岩心作为储层样本进行测量并预测，其中，需要使用不同类型的钻井液对油气藏的储层样本进行测量，当获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度之后，可以根据伤害程度选取伤害程度最小的类型对应的钻井液，作为待钻井油气藏储层对应的钻井液。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置，通过调整钻井液的类型，并对钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度，从而能够对未知油气藏所适用钻井液的类型进行预测，已获得对油气藏伤害值最小的钻井液，在减小对油气藏伤害的同时，增加了油气的产量。

图7为本发明实施例七提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置的结构示意图，如图7所示，在实施例五的基础上，测量模块52包括：

测量单元71，对被当前类型的钻井液污染前，不同时刻下的储层样本进行测量，获得被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一相对渗透率；对被当前类型的钻井液污染后，所述不同时刻下的储层样本进行测量，获得所述不同时刻下的第二相对渗透率。

输入模块53，包括：

获取单元72，分别将所述不同时刻下的第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一含水饱和度和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二含水饱和度。

相应的，所述装置还包括：

计算模块73，根据被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一含水饱和度和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二含水饱和度，计算出被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一累积产能量和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二累积产能量。

预测模块74，通过分别对所述被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一累积产能量和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二累积产能量进行拟合，对未来时刻下被当前类型的钻井液污染前的储层的累积产能和被当前类型的钻井液污染后的储层的累积产能进行预测。

在本实施方式中，测量单元71对污染前后不同时刻下的储层样本进行测量，获得污染前后不同时刻下的第一相对渗透率和第二相对渗透率。获取单元72分别将污染前后不同时刻下的第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至储层样本的网格数据模型中，从而能够获得网格数据模型输出的被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的含水饱和度。计算模块73根据储层样本的网格数据模型所输出的被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的含水饱和度，可以通过数值计算软件计算出被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的累积产能量。预测模块74在计算模块73获得被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的累积产能量之后，可以对被当前类型的钻井液污染前后不同时刻下的累积产能量分别进行拟合，从而实现对未来时刻下被当前类型的钻井液污染前后的储层的累积产能分别进行预测。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置，通过对同种钻井液不同时刻下的储层样本进行测量，能够进一步的对未来时刻下被当前类型的钻井液污染前的储层的累积产能和被当前类型的钻井液污染后的储层的累积产能进行预测。从而实现了对钻井液对油气藏长期产能影像的预测。

图8为本发明实施例八提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置的结构示意图，如图8所示，在实施例五至实施例七中任一项的基础上，建立模块51包括：

划分单元81，根据预设的精度，对所述网格进行划分，获得多个网格单元，每个网格单元对应至少一个网格。

赋值单元82，根据所述多个网格单元对应的所述储层样本的物理参数，分别对所述多个网格单元对应的网格进行赋值。

在实际应用中，通过数值模拟软件建立的网格表征储层样本对应的储层物性的分布规律的精度可能不同，故划分单元81可以根据预设的精度，对网格进行划分，获得多个网格单元，每个网格单元对应至少一个网格。赋值单元82分别对各网格单元对应的网格进行赋值。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置，通过预设的精度，对网格进行划分赋值，能够提高对经钻井液伤害的储层的长期产能的预测效率和准确性。

本发明实施例九还提供一种钻井液对储层伤害程度的评价装置，该装置包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：测量获得储层样本的参数，所述参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数；根据所述储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律；分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率；将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度；分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。

本实施例提供的钻井液对储层伤害程度的评价装置，通过在储层样本对应的储层物性的分布规律的网格中输入储层的物理参数，建立网格数据模型，并将测量到的储层被污染前后的相对渗透率输入至该模型，获得输出的储层被污染前后的含水饱和度，从而基于含水饱和度的对比确定钻井液对储层的伤害程度，最终测定钻井液对储层长期产能的影响。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种钻井液对储层伤害程度的评价方法，其特征在于，包括：

根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律，所述物理参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数；

分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率；

将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度；

分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。

2.根据权利要求1所述的钻井液对储层伤害程度的评价方法，其特征在于，所述方法还包括：

调整钻井液的类型，并返回执行所述分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率的步骤，直至获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度；

选取伤害程度最小的类型对应的钻井液，作为所述储层样本对应的钻井液。

3.根据权利要求1所述的钻井液对储层伤害程度的评价方法，其特征在于，所述分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率，包括：

对被当前类型的钻井液污染前，不同时刻下的储层样本进行测量，获得被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一相对渗透率；对被当前类型的钻井液污染后，所述不同时刻下的储层样本进行测量，获得所述不同时刻下的第二相对渗透率；

所述将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度，包括：

分别将所述不同时刻下的第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一含水饱和度和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二含水饱和度；

所述方法还包括：

根据被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一含水饱和度和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二含水饱和度，计算出被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一累积产能量和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二累积产能量；

通过分别对所述被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一累积产能量和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二累积产能量进行拟合，对未来时刻下被当前类型的钻井液污染前的储层的累积产能和被当前类型的钻井液污染后的储层的累积产能进行预测。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的钻井液对储层伤害程度的评价方法，其特征在于，所述钻井液的类型包括油基钻井液和水基钻井液。

5.根据权利要求1-3中任一项所述的钻井液对储层伤害程度的评价方法，其特征在于，所述根据所述储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律，包括：

根据预设的精度，对所述网格进行划分，获得多个网格单元，每个网格单元对应至少一个网格；

根据所述多个网格单元对应的所述储层样本的物理参数，分别对所述多个网格单元对应的网格进行赋值。

6.一种钻井液对储层伤害程度的评价装置，其特征在于，包括：

建立模块，用于根据储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律，所述物理参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数；

测量模块，用于分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率；

输入模块，用于将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度；

分析模块，用于分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。

7.根据权利要求6所述的钻井液对储层伤害程度的评价装置，其特征在于，所述装置还包括：

调整模块，用于调整钻井液的类型，并指示所述测量模块再次执行所述分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率的步骤，直至获得所有类型的钻井液对所述储层样本的伤害程度；

选取模块，用于选取伤害程度最小的钻井液的类型，作为所述储层样本对应的钻井液。

8.根据权利要求6所述的钻井液对储层伤害程度的评价装置，其特征在于，所述测量模块，包括：

测量单元，用于对被当前类型的钻井液污染前，不同时刻下的储层样本进行测量，获得被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一相对渗透率；对被当前类型的钻井液污染后，所述不同时刻下的储层样本进行测量，获得所述不同时刻下的第二相对渗透率；

所述输入模块，包括：

获取单元，用于分别将所述不同时刻下的第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一含水饱和度和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二含水饱和度；

所述装置还包括：

计算模块，用于根据被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一含水饱和度和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二含水饱和度，计算出被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一累积产能量和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二累积产能量；

预测模块，用于通过分别对所述被当前类型的钻井液污染前不同时刻下的第一累积产能量和被当前类型的钻井液污染后不同时刻下的第二累积产能量进行拟合，对未来时刻下被当前类型的钻井液污染前的储层的累积产能和被当前类型的钻井液污染后的储层的累积产能进行预测。

9.根据权利要求6-8中任一项所述的钻井液对储层伤害程度的评价装置，其特征在于，所述建立模块包括：

划分单元，用于根据预设的精度，对所述网格进行划分，获得多个网格单元，每个网格单元对应至少一个网格；

赋值单元，用于根据所述多个网格单元对应的所述储层样本的物理参数，分别对所述多个网格单元对应的网格进行赋值。

10.一种钻井液对储层伤害程度的评价装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：测量获得储层样本的参数，所述参数包括所述储层的温度、深度、厚度、初始含水饱和度或含气饱和度或含油饱和度、渗透率、孔隙度、压力分布岩石压缩系数、油气PTV系数；根据所述储层样本的物理参数和预先建立的网格，构建所述储层样本的网格数据模型，所述网格表征所述储层样本对应的储层物性的分布规律；分别对被当前类型的钻井液污染前后的储层样本进行测量，获得第一相对渗透率和第二相对渗透率；将所述第一相对渗透率和第二相对渗透率输入至所述储层样本的网格数据模型中，获得所述网格数据模型输出的第一含水饱和度和第二含水饱和度；分析所述第一含水饱和度和第二含水饱和度，获得所述钻井液对所述储层样本的伤害程度。