CN109989746A - 碳酸盐岩储层评价的方法和装置 - Google Patents

碳酸盐岩储层评价的方法和装置 Download PDF

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CN109989746A CN201711483718.0A CN201711483718A CN109989746A CN 109989746 A CN109989746 A CN 109989746A CN 201711483718 A CN201711483718 A CN 201711483718A CN 109989746 A CN109989746 A CN 109989746A
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CN201711483718.0A
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English (en)
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张红英
周肖
肖富森
谢冰
白利
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China Petroleum and Natural Gas Co Ltd
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    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH DRILLING; MINING
    • E21B—EARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells

Abstract

本发明公开了一种碳酸盐岩储层评价的方法和装置，属于油气藏储层评价技术领域。方法包括：采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过该录井数据和该岩心薄片数据，确定该碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分；采集该碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据该岩心孔隙度数据和试油数据，确定该碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，确定该第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据；建立该第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程；根据该第三数目种基础数据和该第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量和该碳酸盐岩储层的孔隙度。

Description

碳酸盐岩储层评价的方法和装置
技术领域
本发明涉及油气藏储层评价技术领域，特别涉及一种碳酸盐岩储层评价方法和装置。
背景技术
碳酸盐岩储层在世界油气生产中占有极其重要的地位，世界碳酸盐岩储层的油气产量约占世界油气总产量的60％，碳酸盐岩储层是目前油气勘探领域中重要的油气藏储集类型之一。然而，碳酸盐岩储层中存在白云石、方解石和硬石膏等多种矿物成分，油气开采前，油气工作者往往需要先对该碳酸盐岩储层进行分析评价。因此，如何对碳酸盐岩储层进行分析评价，以得到该碳酸盐岩储层包括的矿物成分的含量，是本领域技术人员重点关注的问题。
现有技术中，一般通过CRA(complex rock analysis，复杂岩性分析)双矿物模型法对碳酸盐岩储层进行评价，该过程一般为：先获取待评价的碳酸盐岩储层的测井数据，该测井数据包括该碳酸盐岩储层的声波时差、补偿中子或补偿密度中任意两种组合，将该测井数据输入该CRA双矿物模型中，输出该碳酸盐岩储层中包括除泥质外的白云石含量以及方解石含量。
在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：
通过CRA双矿物模型法仅能确定出碳酸盐岩储层中的白云石和方解石的含量，而实际上碳酸盐岩储层中除了包括白云石和方解石，还包括硬石膏或硅质等其他的矿物成分，从而导致对碳酸盐岩储层评价不准确问题。
发明内容
本发明提供了一种碳酸盐岩储层评价的方法和装置，可以解决现有技术对碳酸盐岩储层评价不准确的问题。技术方案如下：
第一方面，本发明实施例提供一种碳酸盐岩储层评价的方法，所述方法包括：
采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过所述录井数据和所述岩心薄片数据，确定所述碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，所述第一数目为大于或者等于3的整数；
采集所述碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据所述岩心孔隙度数据和试油数据，确定所述碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，所述第二数目为大于或者等于1的整数；
确定所述第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，所述第三数目为不小于第一数目与第二数目之和减1的正整数；
根据所述第一数目种矿物成分和所述第二数目种流体组分，建立所述第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，一个响应方程用于描述所述第一数目种矿物成分的含量、所述第二数目种流体组分的含量和一种基础数据之间的响应关系；
根据所述第三数目种基础数据和所述第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
在一种可能的设计中，所述采集岩心孔隙度数据之后，所述方法还包括：
获取基准孔隙度数据，所述基准孔隙度数据包括第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据；
根据所述基准孔隙度数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型如以下公式一：
Φ氦孔＝A*Φ酒精+B；
其中，A、B分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ氦孔为氦气法孔隙度样品数据，Φ酒精为酒精法孔隙度样品数据；
根据所述基准孔隙度数据，进行覆压实验，得到地层条件下的覆压孔隙度数据，以及地层条件下的氦气法孔隙度数据，根据所述地层条件下的覆压孔隙度数据和氦气法孔隙度数据，通过预设的分析方法建立覆压校正模型如以下公式二：
Φ地下＝C*Φ地面+D；
其中，C、D分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ地下为地层条件下的覆压孔隙度数据，Φ地面为地层条件下的氦气法孔隙度数据；
通过所述氦气校正模型和所述覆压校正模型，对所述岩心孔隙度数据进行氦气校正和覆压校正。
在一种可能的设计中，当所述第三数目种基础数据包括补偿中子时，所述确定所述第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，包括：
采集所述碳酸盐岩储层的补偿中子；
根据地层含水饱和度和采集到的补偿中子，通过以下气校正的公式三，对采集到的补偿中子进行气校正，得到校正后的补偿中子：
ФCN＝ФN/[1+E×(1-Sw)×(2.2×DH-1)]；
其中，E表示补偿中子曲线的挖掘校正因子，Sw表示地层含水饱和度，DH表示天然气密度，ФCN表示校正后的补偿中子，ФN表示校正前的补偿中子；
将校正后的补偿中子作为所述第三数目种基础数据中的补偿中子。
在一种可能的设计中，所述根据所述第三数目种基础数据和所述第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定所述碳酸盐岩储层的孔隙度，包括：
根据所述第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，计算得到第一数目种矿物成分的含量，以及所述第二数目个流体组分中每种流体组分的体积；
将所述第二数目种流体组分的体积之和作为所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
第二方面，提供一种碳酸盐岩储层评价的装置，所述装置包括：
采集模块，用于采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过所述录井数据和所述岩心薄片数据，确定所述碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，所述第一数目为大于或者等于3的整数；
所述采集模块，用于采集所述碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据所述岩心孔隙度数据和试油数据，确定所述碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，所述第二数目为大于或者等于1的整数；
确定模块，用于确定所述第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，所述第三数目为不小于第一数目与第二数目之和减1的正整数；
建立模块，用于根据所述第一数目种矿物成分和所述第二数目种流体组分，建立所述第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，一个响应方程用于描述所述第一数目种矿物成分的含量、所述第二数目种流体组分的含量和一种基础数据之间的响应关系；
所述确定模块，还用于根据所述第三数目种基础数据和所述第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
在一种可能的设计中，所述装置还包括：
获取模块，用于获取基准孔隙度数据，所述基准孔隙度数据包括第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据；
所述建立模块，还用于根据所述基准孔隙度数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型如以下公式一：
Φ氦孔＝A*Φ酒精+B；
其中，A、B分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ氦孔为氦气法孔隙度样品数据，Φ酒精为酒精法孔隙度样品数据；
所述建立模块，还用于根据所述基准孔隙度数据，进行覆压实验，得到地层条件下的覆压孔隙度数据，以及地层条件下的氦气法孔隙度数据，根据所述地层条件下的覆压孔隙度数据和氦气法孔隙度数据，通过预设的分析方法建立覆压校正模型如以下公式二：
Φ地下＝C*Φ地面+D；
其中，C、D分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ地下为地层条件下的覆压孔隙度数据，Φ地面为地层条件下的氦气法孔隙度数据；
第一校正模块，用于通过所述氦气校正模型和所述覆压校正模型，对所述岩心孔隙度数据进行氦气校正和覆压校正。
在一种可能的设计中，所述确定模块，还用于当所述第三数目种基础数据包括补偿中子时，采集所述碳酸盐岩储层的补偿中子；
第二校正模块，用于根据地层含水饱和度和采集到的补偿中子，通过以下气校正的公式三，对采集到的补偿中子进行气校正，得到校正后的补偿中子：
ФCN＝ФN/[1+E×(1-Sw)×(2.2×DH-1)]；
其中，E表示补偿中子曲线的挖掘校正因子，Sw表示地层含水饱和度，DH表示天然气密度，ФCN表示校正后的补偿中子，ФN表示校正前的补偿中子；
作为模块，用于将校正后的补偿中子作为所述第三数目种基础数据中的补偿中子。
在一种可能的设计中，所述确定模块，还用于根据所述第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，计算得到第一数目种矿物成分的含量，以及所述第二数目个流体组分中每种流体组分的体积；将所述第二数目种流体组分的体积之和作为所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
本发明实施例中，终端采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过录井数据和岩心薄片数据，确定碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，第一数目为大于或者等于3的整数；并采集碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据岩心孔隙度数据和试油数据，确定碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，第二数目为大于或者等于1的整数。然后，终端确定第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，终端根据第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分，建立第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，终端根据第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定碳酸盐岩储层的孔隙度。由于终端通过第三数目种基础数据进行计算，从而可以得到待评价的碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分的含量和该碳酸盐岩储层的孔隙度，提高了对该待评价的碳酸盐岩储层评价的准确性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种碳酸盐岩储层评价的方法流程图；
图2是本发明实施例提供的一种碳酸盐岩储层评价的方法流程图；
图3是本发明实施例提供的一种碳酸盐岩储层评价的装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
图1是本发明实施例提供的一种碳酸盐岩储层评价的方法流程图，该方法可以应用在终端中，或者任一具备数据处理功能的设备中，如图1所示，该方法包括：
步骤101：采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过该录井数据和该岩心薄片数据，确定该碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，该第一数目为大于或者等于3的整数；
步骤102：采集该碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据该岩心孔隙度数据和试油数据，确定该碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，该第二数目为大于或者等于1的整数；
步骤103：确定该第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，该第三数目为不小于第一数目与第二数目之和减1的正整数；
步骤104：根据该第一数目种矿物成分和该第二数目种流体组分，建立该第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，一个响应方程用于描述该第一数目种矿物成分的含量、该第二数目种流体组分的含量和一种基础数据之间的响应关系；
步骤105：根据该第三数目种基础数据和该第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定该碳酸盐岩储层的孔隙度。
在一种可能的设计中，该采集岩心孔隙度数据之后，该方法还包括：
获取基准孔隙度数据，该基准孔隙度数据包括第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据；
根据该基准孔隙度数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型如以下公式一：
Φ氦孔＝A*Φ酒精+B；
其中，A、B分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ氦孔为氦气法孔隙度样品数据，Φ酒精为酒精法孔隙度样品数据；
根据该基准孔隙度数据，进行覆压实验，得到地层条件下的覆压孔隙度数据，以及地层条件下的氦气法孔隙度数据，根据该地层条件下的覆压孔隙度数据和氦气法孔隙度数据，通过预设的分析方法建立覆压校正模型如以下公式二：
Φ地下＝C*Φ地面+D；
其中，C、D分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ地下为地层条件下的覆压孔隙度数据，Φ地面为地层条件下的氦气法孔隙度数据；
通过该氦气校正模型和该覆压校正模型，对该岩心孔隙度数据进行氦气校正和覆压校正。
在一种可能的设计中，当该第三数目种基础数据包括补偿中子时，该确定该第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，包括：
采集该碳酸盐岩储层的补偿中子；
根据地层含水饱和度和采集到的补偿中子，通过以下气校正的公式三，对采集到的补偿中子进行气校正，得到校正后的补偿中子：
ФCN＝ФN/[1+E×(1-Sw)×(2.2×DH-1)]；
其中，E表示补偿中子曲线的挖掘校正因子，Sw表示地层含水饱和度，DH表示天然气密度，ФCN表示校正后的补偿中子，ФN表示校正前的补偿中子；
将校正后的补偿中子作为该第三数目种基础数据中的补偿中子。
在一种可能的设计中，该根据该第三数目种基础数据和该第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定该碳酸盐岩储层的孔隙度，包括：
根据该第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，计算得到第一数目种矿物成分的含量，以及该第二数目个流体组分中每种流体组分的体积；
将该第二数目种流体组分的体积之和作为该碳酸盐岩储层的孔隙度。
本发明实施例中，终端采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过录井数据和岩心薄片数据，确定碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，第一数目为大于或者等于3的整数；并采集碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据岩心孔隙度数据和试油数据，确定碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，第二数目为大于或者等于1的整数。然后，终端确定第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，终端根据第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分，建立第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，终端根据第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定碳酸盐岩储层的孔隙度。由于终端通过第三数目种基础数据进行计算，从而可以得到待评价的碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分的含量和该碳酸盐岩储层的孔隙度，提高了对该待评价的碳酸盐岩储层评价的准确性。
图2是本发明实施例提供的一种碳酸盐岩储层评价的方法流程图，该方法可以应用在终端中，或者任一具备数据处理功能的设备中，本发明实施例仅以终端为例进行说明，如图2所示，该方法包括：
步骤201：终端采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据。
其中，该录井数据包括钻井过程中的岩屑描述以及气测录井显示，该岩屑描述包括该碳酸盐岩储层中岩石定名，颜色特征，层理及成岩程度等，该气测录井显示包括气测异常、井漏等描述。该岩心薄片数据包括通过岩心薄片实验得到的该碳酸盐岩储层的样品井中矿物成分的含量。因此，本步骤可以为：终端采集待评价的碳酸盐岩储层在钻井过程中的录井数据，以及，终端选取碳酸盐岩储层的样品井，采集样品井中矿物成分的含量。
一般来说，通常将取心井作为样品井；实际作业时，可以通过取心工具从该碳酸盐岩储层的取心井段取出岩样，终端对取出的岩样进行分析处理，从而得到该碳酸盐岩储层的取心井段中矿物成分的含量。
步骤202：终端通过该录井数据和该岩心薄片数据，确定该碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，该第一数目为大于或者等于3的整数。
本步骤中，终端根据录井数据包括的岩屑描述和气测录井显示，分析得到该碳酸盐岩储层中包括的第五数目种矿物成分，并通过岩心薄片数据中样品井中矿物成分的含量，判断基于该录井数据得到的矿物成分种类是否与该岩心薄片数据中的矿物成分的种类相同，如果相同，直接将基于录井数据得到的第五数目种矿物成分作为该碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分；如果不相同，从该岩心薄片数据中获取第六数目种与该第五数目种矿物成分不相同的矿物成分，将该第五数目种矿物成分与该第六数目种矿物成分之和作为该碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分。
需要说明的是，该第一数目为大于或者等于3的整数，该碳酸盐岩储层中包括的矿物成分的种类通常不少于三种，例如，该碳酸盐岩储层包括白云石、方解石、硅质等矿物成分。
在一种可能的方式中，终端还可以仅通过岩心薄片数据确定该碳酸盐岩储层包括的矿物成分，即，终端直接将该岩心薄片数据的矿物成分确定为该碳酸盐岩储层中包括的第一数目种矿物成分。或者，终端还可以直接通过录井数据以及包括岩屑描述和气测录井显示进行分析，粗略估计该碳酸盐岩储层中的矿物成分，终端可以将基于该录井数据得出的矿物成分确定为该碳酸盐岩储层包括的第一数目中矿物成分。
本发明实施例中，碳酸盐岩储层中不仅包括各种矿物成分，还有可能包括可动烃、束缚水、可动水等组成的孔隙，因此，终端还可以通过以下步骤203，采集该碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，以确定碳酸盐岩储层包括的流体组分。
步骤203：终端采集岩心孔隙度数据。
其中，该岩心孔隙度数据为通过实验方法测定的待评价的碳酸盐岩储层中样品井中取出的岩样的孔隙度的值，例如，工作人员测定的岩样的孔隙度的值为3.8％、1.74％等。
一般来说，终端采集的岩心孔隙度数据为地质条件下的数据，终端还需通过以下步骤204，将其校正为地层条件下的岩心孔隙度数据。
步骤204：终端获取基准孔隙度数据，根据该基准孔隙度数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型和覆压校正模型，并通过该氦气校正模型和该覆压校正模型，对该岩心孔隙度数据进行氦气校正和覆压校正。
其中，该基准孔隙度数据包括第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据，终端获取基准孔隙度数据，根据该基准孔隙度数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型和覆压校正模型的步骤可以为：终端获取第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据，根据该第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型，该氦气校正模型可以为以下公式一：
Φ氦孔＝A*Φ酒精+B；
其中，A、B分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，一般来说，A可以为1.0554，B可以为0.1926，Φ氦孔为氦气法孔隙度样品数据，Φ酒精为酒精法孔隙度样品数据。
终端根据第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据，进行覆压实验，模拟地层条件下的岩心孔隙度测定结果，得到地层条件下的覆压孔隙度数据，以及地层条件下的氦气法孔隙度数据，根据该地层条件下的覆压孔隙度数据和氦气法孔隙度数据，通过预设的分析方法建立覆压校正模型，该覆压校正模型可以如下公式二：
Φ地下＝C*Φ地面+D；
其中，C、D分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数；一般来说，C可以为0.8757，D可以为0.0154，Φ地下为地层条件下的覆压孔隙度数据，Φ地面为地层条件下的氦气法孔隙度数据。终端通过该氦气校正模型和该覆压校正模型，将该岩心孔隙度数据输入该氦气校正模型和该覆压校正模型，从而得到氦气校正和覆压校正后的岩心孔隙度数据。
其中，该预设的分析方法可以根据用户设置并更改，本发明实施例对此不做具体限定。例如，该预设的分析方法可以为线性回归法。本发明实施例通过对岩心孔隙度数据进行校正，获取的孔隙度与其他方法获取的孔隙度相比，相对误差小于8％，达到了储量规范的要求，孔隙度数据成果直接应用于深层碳酸盐岩储层的地质储量计算中，为储量计算提供了有效可靠的计算依据，应用效果明显。
步骤205：终端根据岩心孔隙度数据和试油数据，确定该碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，该第二数目为大于或者等于1的整数。
终端采集岩心孔隙度数据后，根据该岩心孔隙度数据，即可获知该碳酸盐岩储层中是否具有孔隙。该流体组分即为碳酸盐岩储层的孔隙中包括的各种成分。因此，终端根据该岩心孔隙度数据和试油数据，确定该碳酸盐岩储层的第二数目中流体组分的步骤可以为：终端根据岩心孔隙度数据，判断该碳酸盐岩储层中是否具有孔隙，当该岩心孔隙度数据大于预设阈值时，终端确定该碳酸盐岩储层中具有孔隙，通过试油仪器进行试油测试，得到试油数据，从而测定该孔隙包括的第二数目种流体组分；当该岩心孔隙度数据不大于预设阈值时，终端确定该碳酸盐岩储层中没有孔隙。
其中，该预设阈值可以根据用户需要设置并更改，本发明实施例对此不做具体限定。例如，该预设阈值可以为0、0.01等。实际作业时，一般通过试油仪器采集试油数据，该试油数据包括该孔隙中包括的多种流体组分，根据该试油数据，确定该孔隙中包括的第二数目种流体组分。例如，如果该试油数据中包括产气5万方/日，则说明该孔隙中包括气体，则该第二数目种流体组分中可以包括可动烃、不可动烃。如果该试油数据中还包括产水0.5万方/日，则说明该孔隙中还包括水，该第二数目种流体组分中可以包括可动水、束缚水。
其中，该岩心孔隙度数据包括通过预设实验法进行采集的孔隙度数据。一般来说，实际作业时，该预设实验法通常包括酒精实验法，即，该岩心孔隙度数据包括事先通过酒精法实验，由孔隙度采集仪器进行采集的酒精法孔隙度数据。终端可以与孔隙度采集仪器相连接，终端可以通过孔隙度采集仪器获取岩心孔隙度数据。该预设实验法可以根据用户需要设置并更改，本发明实施例对此不作具体限定，例如，除上述酒精实验法以外，该预设实验法还可以包括氦气实验法、覆压实验法，相应的，该岩心孔隙度数据还包括氦气法孔隙度数据及覆压孔隙度数据。
步骤206：终端确定第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，第三数目为不小于第一数目与第二数目之和减1的正整数。
本发明实施例中，该基础数据包括测井数据和基于岩心压汞实验的压汞资料所得到的束缚水饱和度，其中，该测井数据包括该声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率。终端可以通过测井仪器获取碳酸盐岩储层的测井数据，该过程可以为：终端向该测井仪器发送获取指令，该测井仪器接收终端发送的获取指令，根据该获取指令，采集该碳酸盐岩储层的测井数据，向终端发送采集的测井数据，终端接收该测井仪器发送的第一数目种测井数据。
其中，测井仪器可以在垂直方向上每隔预设距离采集一次测井数据，每种测井数据包括该碳酸盐岩储层在垂直深度上的多个数据。该预设距离可以根据用户需要设置并更改，本发明实施例对此不做具体限定，例如，该预设距离可以为0.125米、0.1524米等。
其中，该束缚水饱和度可以为终端基于岩心压汞实验所得到的数据，终端通过对岩心压汞实验的数据进行分析，并建立束缚水饱和度模型，通过该束缚水饱和度模型，确定碳酸盐岩储层的束缚水饱和度，其中，该束缚水饱和度模型如下公式十四所示：
Swi＝103.85×Ф0 -1.062
其中，Swi表示束缚水饱和度(小数)，Ф0表示孔隙度初始值。其中，终端可以通过声波地层因素模型确定该孔隙度初始值Ф0，该声波地层因素模型如以下公式九：
其中，△t表示声波时差值(单位为：μs/ft)，△tma表示岩石矿物骨架声波时差值(单位为：μs/ft)；m表示与岩性有关的指数。
当然，终端还可以通过其他实验方法来确定该束缚水饱和度，本发明实施例对此不做具体限定。例如，终端还可以通过核磁共振实验方法或者相渗实验法来确定该碳酸盐岩储层的束缚水饱和度。
需要说明的是，实际作业时，终端通过测井仪器获取多口井的碳酸盐岩储层的测井数据时，往往存在因测井仪器的型号、刻度等不同而引起的误差。并且，由于不同井的井下环境不同，也可能导致不同井的测井数据中存在误差。因此，终端获取测井数据后，对于每种测井数据，终端确定该测井数据对应的基准测井数据，该基准测井数据为关键井中标准层的测井数据，该关键井为已获取该测井数据且进行系统取心的井，该标准层为该关键井的致密岩层；终端根据该基准测井数据，通过频率直方图主频法对该测井数据进行标准化校正。
步骤207：终端根据该第一数目种矿物成分和该第二数目种流体组分，建立该第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程。
其中，一个响应方程用于描述该第一数目种矿物成分的含量、该第二数目种流体组分的含量和一种基础数据之间的响应关系。
本步骤中，为了通过该基础数据计算得到该碳酸盐岩储层的矿物成分的含量以及各流体组分的含量，终端可以建立该第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，并且，由步骤202可知，该碳酸盐岩储层包括第一数目种矿物成分，以及第二数目种流体组分，终端采集了第三数目中基础数据，因此，终端可建立第三数目个响应方程，从而可以通过步骤206，计算出该含量模型中第一数目种矿物成分的含量。
具体的，以碳酸盐岩储层的矿物成分和流体组分包括不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质为例进行说明。
(1)：当该第三数目种基础数据包括声波时差时，终端建立矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的声波时差的响应方程如以下公式四：
Δt＝Δtor×Vor×cp+Δtgas×Vgas×cp+Δtfw×Vfw×cp+Δtbw×Vbw×cp+Δtsh×Vsh+Δtma1×Vma1+Δtma2×Vma2+Δtma3×Vma3；
其中，Δt表示声波时差，实际上该声波时差为纵波时差测井值(单位为：μs/ft)，Δtor、Δtgas、Δtfw、Δtbw、Δtsh、Δtma1、Δtma2、Δtma3分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质的声波时差测井响应值(单位为：μs/ft)；cp为压实校正系数；Vor、Vgas、Vfw、Vbw、Vsh、Vma1、Vma2、Vma3分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质的含量。
(2)：当该第三数目种基础数据包括岩性密度时，终端建立矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的岩性密度的响应方程如以下公式五：
ρb＝ρor×Vor+ρgas×Vgas+ρfw×Vfw+ρbw×Vbw+ρsh×Vsh+ρma1×Vma1+ρma2×Vma2+ρma3×Vma3；
其中，ρb表示岩性密度的测井值(单位为：g/cm3)，ρor、ρgas、ρfw、ρbw、ρsh、ρma1、ρma2、ρma3分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质的体积密度值(单位为：g/cm3)，Vor、Vgas、Vfw、Vbw、Vsh、Vma1、Vma2、Vma3分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质的含量。
(3)：当该第三数目种基础数据包括补偿中子时，终端建立矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的补偿中子的响应方程如以下公式六：
ФCN＝ФNor×Vor+ФNgas×Vgas+ФNfw×Vfw+ФNbw×Vbw+ФNsh×Vsh+ФNma1×Vma1+ФNma2×Vma2+ФNma3×Vma3；
其中，ФCN表示校正后的补偿中子，也即是中子测井值(单位为：P.u)，ФNor、ФNgas、ФNfw、ФNbw、ФNsh、ФNma1、ФNma2、ФNma3分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质的中子测井响应值(单位为：P.u)，Vor、Vgas、Vfw、Vbw、Vsh、Vma1、Vma2、Vma3分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质的含量。
(4)：当该第三数目种基础数据包括无铀自然伽马时，终端流体组分的含量以及基础数据之间的无铀自然伽马的响应方程如以下公式七：
其中，CGR表示无铀自然伽马测井值(单位为：API)，GCUR表示与地层有关的常数；CGRsh，CGRcn分别表示泥岩层和纯地层的无铀自然伽马测井值(单位为：API)；Vsh表示泥质组分的相对含量，Ish表示归一化参数。
(5)：当该第三数目种基础数据包括深侧向电阻率时，终端建立流体组分的含量以及基础数据之间的深侧向电阻率的响应方程如以下公式八：
其中，Sw表示地层含水饱和度，Rw表示地层水电阻率，也即是深侧向电阻率，单位为Ω.m；m、n、a、b为与岩性及孔喉结构有关的系数，采用岩心岩电实验分析结果；Rt为深侧向电阻率，单位为Ω.m，Vor、Vgas、Vfw、Vbw分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水的含量，Ф0表示孔隙度初始值。
其中，终端可以通过声波地层因素模型确定该孔隙度初始值Ф0，该声波地层因素模型如以下公式九：
其中，△t表示声波时差值(单位为：μs/ft)，△tma表示岩石矿物骨架声波时差值(单位为：μs/ft)；m表示与岩性有关的指数。
(6)：当该第三数目种基础数据包括浅侧向电阻率时，终端建立流体组分的含量以及基础数据之间的浅侧向电阻率的响应方程如以下公式十：
其中：Sxo表示冲洗带含水饱和度(小数)，Rmf表示泥浆滤液电阻率，也即是浅侧向电阻率，单位为Ω.m；m、n、a、b为与岩性及孔喉结构有关的系数，采用岩心岩电实验分析结果；Rxo为浅侧向电阻率，单位为Ω.m，Vor、Vgas、Vfw、Vbw分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水的含量。
(7)：当该第三数目种基础数据包括束缚水饱和度时，终端建立流体组分的含量与地层束缚水饱和度之间的响应方程如以下公式十一所示：
其中，Swi表示束缚水饱和度(小数)，Vor、Vgas、Vfw、Vbw分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水的含量，Ф0表示孔隙度初始值。
另外，本发明实施例中，上述响应方程中各个流体组分的含量和矿物含量之间满足含量公式，该含量公式如以下公式十二所示：
Vor+Vgas+Vfw+Vbw+Vsh+Vma1+Vma2+Vma3＝1；
其中，Vor、Vgas、Vfw、Vbw、Vsh、Vma1、Vma2、Vma3分别表示地层的不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质的含量，该含量也即是各个矿物成分或流体组分的体积。
需要说明的是，当碳酸盐岩储层的矿物成分和流体组分包括不可动烃、可动烃、可动水、束缚水、泥质、白云石、方解石及硅质这8种成分时，通过上述7个响应方程以及含量方程，即可确定出这八个成分各自的含量。
上述(1)-(3)中，以方解石、白云石和硅质为例，方解石、白云石和硅质这三种矿物成分对应的各个参数如下表一所示：
表一
上述(1)-(3)中，以盐水和天然气为例，盐水和天然气这两种流体组分对应的各个参数如下表二所示：
表二
需要说明的是，本发明实施例中，当该碳酸盐岩储层为气田中的地质层时，由于气田中包括油气，当终端采集补偿中子时，会对后续确定碳酸盐岩储层中的孔隙度数据产生误差影响，为了提高确定孔隙度的准确性，终端还可以通过上述响应方程中所涉及的地层含水饱和度，对采集到的补偿中子进行气校正，利用校正后的补偿中子进行后续的计算。
因此，当第三数目种基础数据包括补偿中子时，上述步骤206，也即是终端确定第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据的步骤还可以为：终端采集所述碳酸盐岩储层的补偿中子，根据地层含水饱和度和采集到的补偿中子，通过以下气校正的公式三，对采集到的补偿中子进行气校正，得到校正后的补偿中子：
ФCN＝ФN/[1+E×(1-Sw)×(2.2×DH-1)]；
其中，E表示补偿中子曲线的挖掘校正因子，Sw表示地层含水饱和度，DH表示天然气密度(单位为：g/cm3)，ФCN表示校正后的补偿中子，ФN表示校正前的补偿中子。
进一步的，终端将校正后的补偿中子作为所述第三数目种基础数据中的补偿中子。
步骤208：终端根据该第三数目种基础数据和该第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
本步骤中，由于每个响应方程均用于表示矿物成分的含量、流体组分的含量与一种基础数据的响应关系，终端可以将该基础数据代入到该第三数目个响应方程中，直接计算得到该矿物成分的含量和该流体组分的含量。
需要说明的是，实际作业中，由于碳酸盐岩储层中往往包括孔隙，该孔隙往往由可动烃、不可动烃、束缚水、可动水等流体组分组成，则本步骤可以为：终端根据第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，计算得到第一数目种矿物成分的含量，以及第二数目个流体组分中每种流体组分的体积；将第二数目种流体组分的体积之和作为碳酸盐岩储层的孔隙度。
其中，以该第二数目个流体组分包括：可动烃、不可动烃、束缚水、可动水为例，则终端根据该第二数目种流体组分的体积，计算该碳酸盐岩储层的孔隙度的步骤可以为：终端根据该第二数目种流体组分的体积，通过以下公式十三，计算得到该碳酸盐岩储层的孔隙度：
公式十三：Ф＝Vor+Vgas+Vfw+Vbw，
其中：Ф为该碳酸盐岩储层的孔隙度；Vor为不动烃的体积；Vgas为可动烃的体积；Vfw为可动水的体积；Vbw为束缚水的体积。
进一步的，终端计算得到该待评价的碳酸盐岩储层的孔隙度后，还可以采集该待评价的碳酸盐岩储层中的样品孔隙度数据，对该计算得到的孔隙度进行验证，该过程可以为：终端采集取心段较长、连续的、归位正确的岩心的孔隙度数据，将该采集的孔隙度数据作为样品孔隙度数据，检测该样品孔隙度数据与计算得到的孔隙度之差是否在预设范围内，如果是，则说明本次计算得到的孔隙度与实际情况较为贴近，如果不是，则还需重复上述获取碳酸盐岩储层的孔隙度的步骤，通过多次计算，得到与实际情况较为贴近的孔隙度，从而提高了确定碳酸盐岩储层孔隙度的精度。
本发明实施例中，终端采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过录井数据和岩心薄片数据，确定碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，第一数目为大于或者等于3的整数；并采集碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据岩心孔隙度数据和试油数据，确定碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，第二数目为大于或者等于1的整数。然后，终端确定第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，终端根据第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分，建立第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，终端根据第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定碳酸盐岩储层的孔隙度。由于终端通过第三数目种基础数据进行计算，从而可以得到待评价的碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分的含量和该碳酸盐岩储层的孔隙度，提高了对该待评价的碳酸盐岩储层评价的准确性。
图3是本发明实施例提供的一种碳酸盐岩储层评价的装置结构图，该装置可以应用在终端中，或者任一具备数据处理功能的设备中，如图3所示，该装置包括：
采集模块301，用于采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过该录井数据和该岩心薄片数据，确定该碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，该第一数目为大于或者等于3的整数；
该采集模块301，用于采集该碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据该岩心孔隙度数据和试油数据，确定该碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，该第二数目为大于或者等于1的整数；
确定模块302，用于确定该第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，该第三数目为不小于第一数目与第二数目之和减1的正整数；
建立模块303，用于根据该第一数目种矿物成分和该第二数目种流体组分，建立该第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，一个响应方程用于描述该第一数目种矿物成分的含量、该第二数目种流体组分的含量和一种基础数据之间的响应关系；
该确定模块302，还用于根据该第三数目种基础数据和该第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定该碳酸盐岩储层的孔隙度。
在一种可能的设计中，该装置还包括：
获取模块，用于获取基准孔隙度数据，该基准孔隙度数据包括第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据；
该建立模块303，还用于根据该基准孔隙度数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型如以下公式一：
Φ氦孔＝A*Φ酒精+B；
其中，A、B分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ氦孔为氦气法孔隙度样品数据，Φ酒精为酒精法孔隙度样品数据；
该建立模块303，还用于根据该基准孔隙度数据，进行覆压实验，得到地层条件下的覆压孔隙度数据，以及地层条件下的氦气法孔隙度数据，根据该地层条件下的覆压孔隙度数据和氦气法孔隙度数据，通过预设的分析方法建立覆压校正模型如以下公式二：
Φ地下＝C*Φ地面+D；
其中，C、D分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ地下为地层条件下的覆压孔隙度数据，Φ地面为地层条件下的氦气法孔隙度数据；
第一校正模块，用于通过该氦气校正模型和该覆压校正模型，对该岩心孔隙度数据进行氦气校正和覆压校正。
在一种可能的设计中，该确定模块302，还用于当该第三数目种基础数据包括补偿中子时，采集该碳酸盐岩储层的补偿中子；
第二校正模块，用于根据地层含水饱和度和采集到的补偿中子，通过以下气校正的公式三，对采集到的补偿中子进行气校正，得到校正后的补偿中子：
ФCN＝ФN/[1+E×(1-Sw)×(2.2×DH-1)]；
其中，E表示补偿中子曲线的挖掘校正因子，Sw表示地层含水饱和度，DH表示天然气密度，ФCN表示校正后的补偿中子，ФN表示校正前的补偿中子；
作为模块，用于将校正后的补偿中子作为该第三数目种基础数据中的补偿中子。
在一种可能的设计中，该确定模块302，还用于根据该第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，计算得到第一数目种矿物成分的含量，以及该第二数目个流体组分中每种流体组分的体积；将该第二数目种流体组分的体积之和作为该碳酸盐岩储层的孔隙度。
本发明实施例中，终端采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过录井数据和岩心薄片数据，确定碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，第一数目为大于或者等于3的整数；并采集碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据岩心孔隙度数据和试油数据，确定碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，第二数目为大于或者等于1的整数。然后，终端确定第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，终端根据第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分，建立第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，终端根据第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定碳酸盐岩储层的孔隙度。由于终端通过第三数目种基础数据进行计算，从而可以得到待评价的碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分的含量和该碳酸盐岩储层的孔隙度，提高了对该待评价的碳酸盐岩储层评价的准确性。
需要说明的是：上述实施例提供的碳酸盐岩储层评价的装置在碳酸盐岩储层评价时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的碳酸盐岩储层评价的装置与碳酸盐岩储层评价的方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种碳酸盐岩储层评价的方法，其特征在于，所述方法包括：
采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过所述录井数据和所述岩心薄片数据，确定所述碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，所述第一数目为大于或者等于3的整数；
采集所述碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据所述岩心孔隙度数据和试油数据，确定所述碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，所述第二数目为大于或者等于1的整数；
确定所述第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，所述第三数目为不小于第一数目与第二数目之和减1的正整数；
根据所述第一数目种矿物成分和所述第二数目种流体组分，建立所述第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，一个响应方程用于描述所述第一数目种矿物成分的含量、所述第二数目种流体组分的含量和一种基础数据之间的响应关系；
根据所述第三数目种基础数据和所述第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集岩心孔隙度数据之后，所述方法还包括：
获取基准孔隙度数据，所述基准孔隙度数据包括第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据；
根据所述基准孔隙度数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型如以下公式一：
Φ氦孔＝A*Φ酒精+B；
其中，A、B分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ氦孔为氦气法孔隙度样品数据，Φ酒精为酒精法孔隙度样品数据；
根据所述基准孔隙度数据，进行覆压实验，得到地层条件下的覆压孔隙度数据，以及地层条件下的氦气法孔隙度数据，根据所述地层条件下的覆压孔隙度数据和氦气法孔隙度数据，通过预设的分析方法建立覆压校正模型如以下公式二：
Φ地下＝C*Φ地面+D；
其中，C、D分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ地下为地层条件下的覆压孔隙度数据，Φ地面为地层条件下的氦气法孔隙度数据；
通过所述氦气校正模型和所述覆压校正模型，对所述岩心孔隙度数据进行氦气校正和覆压校正。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第三数目种基础数据包括补偿中子时，所述确定所述第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，包括：
采集所述碳酸盐岩储层的补偿中子；
根据地层含水饱和度和采集到的补偿中子，通过以下气校正的公式三，对采集到的补偿中子进行气校正，得到校正后的补偿中子：
ФCN＝ФN/[1+E×(1-Sw)×(2.2×DH-1)]；
其中，E表示补偿中子曲线的挖掘校正因子，Sw表示地层含水饱和度，DH表示天然气密度，ФCN表示校正后的补偿中子，ФN表示校正前的补偿中子；
将校正后的补偿中子作为所述第三数目种基础数据中的补偿中子。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三数目种基础数据和所述第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定所述碳酸盐岩储层的孔隙度，包括：
根据所述第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，计算得到第一数目种矿物成分的含量，以及所述第二数目个流体组分中每种流体组分的体积；
将所述第二数目种流体组分的体积之和作为所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
5.一种碳酸盐岩储层评价的装置，其特征在于，所述装置包括：
采集模块，用于采集待评价的碳酸盐岩储层的录井数据和岩心薄片数据，通过所述录井数据和所述岩心薄片数据，确定所述碳酸盐岩储层包括的第一数目种矿物成分，所述第一数目为大于或者等于3的整数；
所述采集模块，用于采集所述碳酸盐岩储层的岩心孔隙度数据，根据所述岩心孔隙度数据和试油数据，确定所述碳酸盐岩储层的第二数目种流体组分，所述第二数目为大于或者等于1的整数；
确定模块，用于确定所述第一数目种矿物成分和第二数目种流体组分对应的第三数目种基础数据，每种基础数据分别为声波时差、补偿中子、岩性密度、无铀自然伽马、深侧向电阻率、浅侧向电阻率和束缚水饱和度中的任一种数据，所述第三数目为不小于第一数目与第二数目之和减1的正整数；
建立模块，用于根据所述第一数目种矿物成分和所述第二数目种流体组分，建立所述第三数目个矿物成分的含量、流体组分的含量以及基础数据之间的响应方程，一个响应方程用于描述所述第一数目种矿物成分的含量、所述第二数目种流体组分的含量和一种基础数据之间的响应关系；
所述确定模块，还用于根据所述第三数目种基础数据和所述第三数目个响应方程，确定每种矿物成分的含量，以及，确定所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
获取模块，用于获取基准孔隙度数据，所述基准孔隙度数据包括第四数目的酒精法孔隙度样品数据和第四数目的氦气法孔隙度样品数据；
所述建立模块，还用于根据所述基准孔隙度数据，通过预设的分析方法建立氦气校正模型如以下公式一：
Φ氦孔＝A*Φ酒精+B；
其中，A、B分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ氦孔为氦气法孔隙度样品数据，Φ酒精为酒精法孔隙度样品数据；
所述建立模块，还用于根据所述基准孔隙度数据，进行覆压实验，得到地层条件下的覆压孔隙度数据，以及地层条件下的氦气法孔隙度数据，根据所述地层条件下的覆压孔隙度数据和氦气法孔隙度数据，通过预设的分析方法建立覆压校正模型如以下公式二：
Φ地下＝C*Φ地面+D；
其中，C、D分别为基于酒精法孔隙度样品数据、氦气法孔隙度样品数据，通过预设的分析方法计算得到的系数，Φ地下为地层条件下的覆压孔隙度数据，Φ地面为地层条件下的氦气法孔隙度数据；
第一校正模块，用于通过所述氦气校正模型和所述覆压校正模型，对所述岩心孔隙度数据进行氦气校正和覆压校正。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述确定模块，还用于当所述第三数目种基础数据包括补偿中子时，采集所述碳酸盐岩储层的补偿中子；
第二校正模块，用于根据地层含水饱和度和采集到的补偿中子，通过以下气校正的公式三，对采集到的补偿中子进行气校正，得到校正后的补偿中子：
ФCN＝ФN/[1+E×(1-Sw)×(2.2×DH-1)]；
其中，E表示补偿中子曲线的挖掘校正因子，Sw表示地层含水饱和度，DH表示天然气密度，ФCN表示校正后的补偿中子，ФN表示校正前的补偿中子；
作为模块，用于将校正后的补偿中子作为所述第三数目种基础数据中的补偿中子。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述确定模块，还用于根据所述第三数目种基础数据和第三数目个响应方程，计算得到第一数目种矿物成分的含量，以及所述第二数目个流体组分中每种流体组分的体积；将所述第二数目种流体组分的体积之和作为所述碳酸盐岩储层的孔隙度。
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