CN110427640A - 一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置 - Google Patents
一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110427640A CN110427640A CN201910501086.9A CN201910501086A CN110427640A CN 110427640 A CN110427640 A CN 110427640A CN 201910501086 A CN201910501086 A CN 201910501086A CN 110427640 A CN110427640 A CN 110427640A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- limestone
- limestone reservoir
- reservoir
- stress
- deep
- 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
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C10/00—Computational theoretical chemistry, i.e. ICT specially adapted for theoretical aspects of quantum chemistry, molecular mechanics, molecular dynamics or the like
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/30—Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
Landscapes
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Testing Resistance To Weather, Investigating Materials By Mechanical Methods (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置,该方法包括以下步骤:S1、建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;S2、计算深部灰岩储层的地质力学参数;深部灰岩储层的地质力学参数包括灰岩储层的弹性模量、泊松比、垂向地应力、最大水平地应力和最小水平地应力;S3、建立深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型;S4、利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况。本发明所提供的该方法为一种基于化学‑力学耦合的灰岩储层孔洞发育状况的预测方法,其实现了灰岩储层孔洞发育预测理论和方法上的突破,提高了灰岩储层孔洞发育预测评价的定量化程度。
Description
技术领域
本发明涉及一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置,属于油气勘探开发技术领域。
背景技术
目前,灰岩储层孔洞发育状况的预测和评价局限于成岩环境和地震资料的分析。然而,对古老灰岩,由于其成岩年代早且埋深大,成岩环境分析和地震解释效果不佳,造成对灰岩储层认识不清、评价不准。一般地,在水和二氧化碳的作用下,地表灰岩会发生溶蚀,形成孔洞。作为油气储层的深部灰岩,在地下水的作用下也会发生同样的反应。与地表不同的是,深部灰岩受到强烈的地应力作用,灰岩的溶蚀反应复杂化。
因此,提供一种新型的灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置已经成为本领域亟需解决的技术问题。
发明内容
为了解决上述的缺点和不足,本发明的一个目的在于提供一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法。
本发明的另一个目的还在于提供一种灰岩储层孔洞发育状况的预测装置。
本发明的又一个目的还在于提供一种计算机设备。
本发明的再一个目的还在于提供一种计算机可读存储介质。
为了实现以上目的,一方面,本发明提供了一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法,其中,所述灰岩储层孔洞发育状况的预测方法包括以下步骤:
S1、建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
S2、计算深部灰岩储层的地质力学参数;所述深部灰岩储层的地质力学参数包括灰岩储层的弹性模量、泊松比、垂向地应力、最大水平地应力和最小水平地应力;
S3、建立深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型;
S4、利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况。
根据本发明具体实施方案,在所述的方法中,优选地,步骤S1建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率,包括:
确定灰岩储层溶蚀的相关化学方程式,根据该相关化学方程式利用化学理论建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
其中,灰岩储层溶蚀的相关化学方程式分别如下式1-4所示:
其中,K、K1、K2分别为式1-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;
Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2。
根据本发明具体实施方案,在所述的方法中,优选地,步骤S1中,所述地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型如下公式1所示:
公式1中,K1、K2分别为式2-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2;为溶解在水中的CO2气体分压,MPa;a(Ca2+)为Ca2+活度,mol·L-1。
根据本发明具体实施方案,在所述的方法中,深部灰岩储层受上覆岩层压力、水平最大主应力、水平最小主应力三向地应力作用,可以利用化学和弹性力学理论建立灰岩储层吉布斯自由能变模型;
优选地,该方法于步骤S1及步骤S2之间还包括:
建立灰岩储层吉布斯自由能变模型。
根据本发明具体实施方案,在所述的方法中,优选地,所述灰岩储层吉布斯自由能变模型如下公式7所示:
公式7中,ΔGs→r为灰岩储层的吉布斯自由能变,kJ·mol-1;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σ1、σ2、σ3分别为灰岩储层的最大主应力、中间主应力和最小主应力,MPa。
根据本发明具体实施方案,在所述的方法中,优选地,步骤S2计算深部灰岩储层的地质力学参数,包括:
利用测井资料,分别按照如下公式2-4计算深部灰岩储层的弹性模量、泊松比以及垂向地应力;
公式2-4中,E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲量;ρ为地层密度,g/cm3;Δts为横波时差,μs/m;Δtc为纵波时差,μs/m;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;ρi为上覆岩层的密度,kg·m-3;hi为上覆岩层的厚度,m;g为重力加速度,9.8m·s-2;
利用测井资料,并结合组合弹簧模型(本领域现有常规模型),分别按照如下公式5-6计算最大水平地应力和最小水平地应力;
公式5-6中,σH为最大水平地应力,MPa;σh为最小水平地应力,MPa;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;α为Biot系数;Pp为地层孔隙压力,MPa;εH为最大水平地应力方向的构造应力系数,无量纲;εh为最小水平地应力方向的构造应力系数,无量纲。
根据本发明具体实施方案,在所述的方法中,优选地,步骤S3中,所述深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型如下公式8所示:
公式8中,ψ为灰岩储层的相对溶蚀速率,无量纲;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv、σH、σh分别为灰岩储层的垂向应力、最大水平主应力和最小水平主应力,MPa。
根据本发明具体实施方案,在所述的方法中,优选地,步骤S4中,利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况,包括:
根据深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型计算该深部灰岩储层的相对溶蚀速率,并根据该深部灰岩储层的相对溶蚀速率大小预测深部灰岩储层孔洞发育状况,且预测标准为相对溶蚀速率越大,灰岩储层孔洞越发育。
另一方面,本发明提供了一种灰岩储层孔洞发育状况的预测装置,其中,所述灰岩储层孔洞发育状况的预测装置包括:
活度模型建立单元,用于建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
数据计算单元,用于计算深部灰岩储层的地质力学参数;所述深部灰岩储层的地质力学参数包括灰岩储层的弹性模量、泊松比、垂向地应力、最大水平地应力和最小水平地应力;
相对溶蚀速率模型建立单元,用于建立深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型;
评价单元,用于利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况。
根据本发明具体实施方案,在所述的装置中,优选地,所述的活度模型建立单元具体用于:
确定灰岩储层溶蚀的相关化学方程式,根据该相关化学方程式利用化学理论建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
其中,灰岩储层溶蚀的相关化学方程式分别如下式1-4所示:
其中,K、K1、K2分别为式1-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;
Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2。
根据本发明具体实施方案,在所述的装置中,优选地,所述地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型如下公式1所示:
公式1中,K1、K2分别为式2-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2;为溶解在水中的CO2气体分压,MPa;a(Ca2+)为Ca2+活度,mol·L-1。
根据本发明具体实施方案,优选地,所述的装置还包括:吉布斯自由能变模型建立单元,用于建立灰岩储层吉布斯自由能变模型。
根据本发明具体实施方案,在所述的装置中,优选地,所述灰岩储层吉布斯自由能变模型如下公式7所示:
公式7中,ΔGs→r为灰岩储层的吉布斯自由能变,kJ·mol-1;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σ1、σ2、σ3分别为灰岩储层的最大主应力、中间主应力和最小主应力,MPa。
根据本发明具体实施方案,在所述的装置中,优选地,所述数据计算单元具体用于:
利用测井资料,分别按照如下公式2-4计算深部灰岩储层的弹性模量、泊松比以及垂向地应力;
公式2-4中,E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲量;ρ为地层密度,g/cm3;Δts为横波时差,μs/m;Δtc为纵波时差,μs/m;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;ρi为上覆岩层的密度,kg·m-3;hi为上覆岩层的厚度,m;g为重力加速度,9.8m·s-2;
利用测井资料,并结合组合弹簧模型,分别按照如下公式5-6计算最大水平地应力和最小水平地应力;
公式5-6中,σH为最大水平地应力,MPa;σh为最小水平地应力,MPa;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;α为Biot系数;Pp为地层孔隙压力,MPa;εH为最大水平地应力方向的构造应力系数,无量纲;εh为最小水平地应力方向的构造应力系数,无量纲。
根据本发明具体实施方案,在所述的装置中,优选地,所述深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型如下公式8所示:
公式8中,ψ为灰岩储层的相对溶蚀速率,无量纲;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv、σH、σh分别为灰岩储层的垂向应力、最大水平主应力和最小水平主应力,MPa。
根据本发明具体实施方案,在所述的装置中,优选地,所述评价单元具体用于:
根据深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型计算该深部灰岩储层的相对溶蚀速率,并根据该深部灰岩储层的相对溶蚀速率大小预测深部灰岩储层孔洞发育状况,且预测标准为相对溶蚀速率越大,灰岩储层孔洞越发育。
又一方面,本发明还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述计算机程序时实现以上所述的灰岩储层孔洞发育状况的预测方法。
再一方面,本发明还提供了一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储有执行以上所述灰岩储层孔洞发育状况的预测方法的计算机程序。
本发明基于灰岩主成分CaCO3溶解于CO2水溶液的化学反应,并利用化学动力学原理得到地表灰岩区水流中Ca2+的活度,用于衡量地表灰岩溶蚀速率;考虑灰岩储层受强烈的地应力作用,溶蚀反应的吉布斯自由能会发生变化,同时根据能量原理和弹性理论,得到灰岩储层的吉布斯自由能变模型及相对溶蚀速率(深部灰岩溶蚀速率与地表灰岩溶蚀速率的比值)模型,以此来考察深部灰岩溶蚀速率的大小,也即预测和评价深部灰岩溶蚀孔洞的发育状况
本发明所提供的该方法为一种基于化学-力学耦合的灰岩储层孔洞发育状况的预测方法,其实现了灰岩储层孔洞发育预测理论和方法上的突破,提高了灰岩储层孔洞发育预测评价的定量化程度。
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为本发明一实施方式所提供的该灰岩储层孔洞发育状况的预测方法的具体工艺流程图。
图2为本发明另一实施方式所提供的该灰岩储层孔洞发育状况的预测方法的具体工艺流程图。
图3为本发明一实施方式所提供的该灰岩储层孔洞发育状况的预测装置的结构示意图。
图4为本发明另一实施方式所提供的该灰岩储层孔洞发育状况的预测装置的结构示意图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和有益效果有更加清楚的理解,现结合以下具体实施例对本发明的技术方案进行以下详细说明,但不能理解为对本发明的可实施范围的限定。
图1为本发明实施例中所提供的该灰岩储层孔洞发育状况的预测方法的具体工艺流程图,从图1中可以看出,该方法具体包括:
S1、建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
S2、计算深部灰岩储层的地质力学参数;所述深部灰岩储层的地质力学参数包括灰岩储层的弹性模量、泊松比、垂向地应力、最大水平地应力和最小水平地应力;
S3、建立深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型;
S4、利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况。
具体实施时,步骤S1建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率,包括:
确定灰岩储层溶蚀的相关化学方程式,根据该相关化学方程式利用化学理论建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
其中,灰岩储层溶蚀的相关化学方程式分别如下式1-4所示:
其中,K、K1、K2分别为式1-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;
Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2。
具体实施时,步骤S1中,所述地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型如下公式1所示:
公式1中,K1、K2分别为式2-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2;为溶解在水中的CO2气体分压,MPa;a(Ca2+)为Ca2+活度,mol·L-1。
具体实施时,步骤S2计算深部灰岩储层的地质力学参数,包括:
利用测井资料,分别按照如下公式2-4计算深部灰岩储层的弹性模量、泊松比以及垂向地应力;
公式2-4中,E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲量;ρ为地层密度,g/cm3;Δts为横波时差,μs/m;Δtc为纵波时差,μs/m;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;ρi为上覆岩层的密度,kg·m-3;hi为上覆岩层的厚度,m;g为重力加速度,9.8m·s-2;
利用测井资料,并结合组合弹簧模型,分别按照如下公式5-6计算最大水平地应力和最小水平地应力;
公式5-6中,σH为最大水平地应力,MPa;σh为最小水平地应力,MPa;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;α为Biot系数;Pp为地层孔隙压力,MPa;εH为最大水平地应力方向的构造应力系数,无量纲;εh为最小水平地应力方向的构造应力系数,无量纲。
具体实施时,步骤S3中,所述深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型如下公式8所示:
公式8中,ψ为灰岩储层的相对溶蚀速率,无量纲;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv、σH、σh分别为灰岩储层的垂向应力、最大水平主应力和最小水平主应力,MPa。
具体实施时,步骤S4中,利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况,包括:
根据深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型计算该深部灰岩储层的相对溶蚀速率,并根据该深部灰岩储层的相对溶蚀速率大小预测深部灰岩储层孔洞发育状况,且预测标准为相对溶蚀速率越大,灰岩储层孔洞越发育。
具体实施时,该方法于步骤S1及步骤S2之间还包括S5:
建立灰岩储层吉布斯自由能变模型(如图2所示)。
具体实施时,步骤S5中,所述灰岩储层吉布斯自由能变模型如下公式7所示:
公式7中,ΔGs→r为灰岩储层的吉布斯自由能变,kJ·mol-1;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σ1、σ2、σ3分别为灰岩储层的最大主应力、中间主应力和最小主应力,MPa。
下面给出一具体实施例,说明本发明提出的该灰岩储层孔洞发育状况的预测方法的具体应用。
采用以上所提供的该灰岩储层孔洞发育状况的预测方法对某灰岩储层的六个位置(分别记为1-6号位置)处的孔洞发育状况分别进行预测,本具体应用例中,按照以上公式分别计算得到的灰岩储层的弹性模量、灰岩储层的泊松比、灰岩储层的垂向应力、最大水平主应力、最小水平主应力以及灰岩储层的相对溶蚀速率数据如下表1所示。
表1
从表1可以看出,该灰岩储层4号位置处的相对溶蚀速率最大,为0.893,6号位置处的相对溶蚀速率最小,为0.139,由此说明,该灰岩储层4号位置的孔洞最发育,6号位置的孔洞最不发育。
基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种煤成气中煤岩和泥岩贡献率稀有气体评价装置,如下面的实施所述。由于这些解决问题的原理与煤成气中煤系煤岩和泥岩贡献率稀有气体评价方法相似,因此装置的实施可以参见方法的实施,重复之处不在赘述。
图3为本发明实施例的该灰岩储层孔洞发育状况的预测装置的结构示意图,如图3所示,该装置包括:
活度模型建立单元201,用于建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
数据计算单元202,用于计算深部灰岩储层的地质力学参数;所述深部灰岩储层的地质力学参数包括灰岩储层的弹性模量、泊松比、垂向地应力、最大水平地应力和最小水平地应力;
相对溶蚀速率模型建立单元203,用于建立深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型;
评价单元204,用于利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况。
具体实施时,所述的活度模型建立单元具体用于:
确定灰岩储层溶蚀的相关化学方程式,根据该相关化学方程式利用化学理论建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
其中,灰岩储层溶蚀的相关化学方程式分别如下式1-4所示:
其中,K、K1、K2分别为式1-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;
Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2。
具体实施时,所述地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型如下公式1所示:
公式1中,K1、K2分别为式2-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2;为溶解在水中的CO2气体分压,MPa;a(Ca2+)为Ca2+活度,mol·L-1。
具体实施时,所述数据计算单元具体用于:
利用测井资料,分别按照如下公式2-4计算深部灰岩储层的弹性模量、泊松比以及垂向地应力;
公式2-4中,E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲量;ρ为地层密度,g/cm3;Δts为横波时差,μs/m;Δtc为纵波时差,μs/m;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;ρi为上覆岩层的密度,kg·m-3;hi为上覆岩层的厚度,m;g为重力加速度,9.8m·s-2;
利用测井资料,并结合组合弹簧模型,分别按照如下公式5-6计算最大水平地应力和最小水平地应力;
公式5-6中,σH为最大水平地应力,MPa;σh为最小水平地应力,MPa;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;α为Biot系数;Pp为地层孔隙压力,MPa;εH为最大水平地应力方向的构造应力系数,无量纲;εh为最小水平地应力方向的构造应力系数,无量纲。
具体实施时,所述深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型如下公式8所示:
公式8中,ψ为灰岩储层的相对溶蚀速率,无量纲;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv、σH、σh分别为灰岩储层的垂向应力、最大水平主应力和最小水平主应力,MPa。
具体实施时,所述评价单元具体用于:
根据深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型计算该深部灰岩储层的相对溶蚀速率,并根据该深部灰岩储层的相对溶蚀速率大小预测深部灰岩储层孔洞发育状况,且预测标准为相对溶蚀速率越大,灰岩储层孔洞越发育。
具体实施时,本实施例所提供的该装置还可以包括:吉布斯自由能变模型建立单元205(如图4所示),用于建立灰岩储层吉布斯自由能变模型。
具体实施时,所述灰岩储层吉布斯自由能变模型如下公式7所示:
公式7中,ΔGs→r为灰岩储层的吉布斯自由能变,kJ·mol-1;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σ1、σ2、σ3分别为灰岩储层的最大主应力、中间主应力和最小主应力,MPa。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述,仅为本发明的具体实施例,不能以其限定发明实施的范围,所以其等同组件的置换,或依本发明专利保护范围所作的等同变化与修饰,都应仍属于本专利涵盖的范畴。另外,本发明中的技术特征与技术特征之间、技术特征与技术发明之间、技术发明与技术发明之间均可以自由组合使用。
Claims (18)
1.一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法,其特征在于,所述灰岩储层孔洞发育状况的预测方法包括以下步骤:
S1、建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
S2、计算深部灰岩储层的地质力学参数;所述深部灰岩储层的地质力学参数包括灰岩储层的弹性模量、泊松比、垂向地应力、最大水平地应力和最小水平地应力;
S3、建立深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型;
S4、利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率,包括:
确定灰岩储层溶蚀的相关化学方程式,根据该相关化学方程式利用化学理论建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
其中,灰岩储层溶蚀的相关化学方程式分别如下式1-4所示:
其中,K、K1、K2分别为式1-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;
Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,步骤S1中,所述地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型如下公式1所示:
公式1中,K1、K2分别为式2-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2;为溶解在水中的CO2气体分压,MPa;a(Ca2+)为Ca2+活度,mol·L-1。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,该方法于步骤S1及步骤S2之间还包括:
建立灰岩储层吉布斯自由能变模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述灰岩储层吉布斯自由能变模型如下公式7所示:
公式7中,ΔGs→r为灰岩储层的吉布斯自由能变,kJ·mol-1;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σ1、σ2、σ3分别为灰岩储层的最大主应力、中间主应力和最小主应力,MPa。
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,步骤S2计算深部灰岩储层的地质力学参数,包括:
利用测井资料,分别按照如下公式2-4计算深部灰岩储层的弹性模量、泊松比以及垂向地应力;
公式2-4中,E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲量;ρ为地层密度,g/cm3;Δts为横波时差,μs/m;Δtc为纵波时差,μs/m;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;ρi为上覆岩层的密度,kg·m-3;hi为上覆岩层的厚度,m;g为重力加速度,9.8m·s-2;
利用测井资料,并结合组合弹簧模型,分别按照如下公式5-6计算最大水平地应力和最小水平地应力;
公式5-6中,σH为最大水平地应力,MPa;σh为最小水平地应力,MPa;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;α为Biot系数;Pp为地层孔隙压力,MPa;εH为最大水平地应力方向的构造应力系数,无量纲;εh为最小水平地应力方向的构造应力系数,无量纲。
7.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,步骤S3中,所述深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型如下公式8所示:
公式8中,ψ为灰岩储层的相对溶蚀速率,无量纲;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv、σH、σh分别为灰岩储层的垂向应力、最大水平主应力和最小水平主应力,MPa。
8.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,步骤S4中,利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况,包括:
根据深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型计算该深部灰岩储层的相对溶蚀速率,并根据该深部灰岩储层的相对溶蚀速率大小预测深部灰岩储层孔洞发育状况,且预测标准为相对溶蚀速率越大,灰岩储层孔洞越发育。
9.一种灰岩储层孔洞发育状况的预测装置,其特征在于,所述灰岩储层孔洞发育状况的预测装置包括:
活度模型建立单元,用于建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
数据计算单元,用于计算深部灰岩储层的地质力学参数;所述深部灰岩储层的地质力学参数包括灰岩储层的弹性模量、泊松比、垂向地应力、最大水平地应力和最小水平地应力;
相对溶蚀速率模型建立单元,用于建立深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型;
评价单元,用于利用深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型预测深部灰岩储层孔洞发育状况。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,所述的活度模型建立单元具体用于:
确定灰岩储层溶蚀的相关化学方程式,根据该相关化学方程式利用化学理论建立地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型,用以衡量地表灰岩的溶蚀速率;
其中,灰岩储层溶蚀的相关化学方程式分别如下式1-4所示:
其中,K、K1、K2分别为式1-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;
Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,所述地表灰岩区水流中Ca2+的活度模型如下公式1所示:
公式1中,K1、K2分别为式2-3所对应的化学反应的平衡常数,无量纲;Ksp为CaCO3的溶度积常数,mol2·L-2;为溶解在水中的CO2气体分压,MPa;a(Ca2+)为Ca2+活度,mol·L-1。
12.根据权利要求9-11任一项所述的装置,其特征在于,该装置还包括:吉布斯自由能变模型建立单元,用于建立灰岩储层吉布斯自由能变模型。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述灰岩储层吉布斯自由能变模型如下公式7所示:
公式7中,ΔGs→r为灰岩储层的吉布斯自由能变,kJ·mol-1;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σ1、σ2、σ3分别为灰岩储层的最大主应力、中间主应力和最小主应力,MPa。
14.根据权利要求9-11任一项所述的装置,其特征在于,所述数据计算单元具体用于:
利用测井资料,分别按照如下公式2-4计算深部灰岩储层的弹性模量、泊松比以及垂向地应力;
公式2-4中,E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲量;ρ为地层密度,g/cm3;Δts为横波时差,μs/m;Δtc为纵波时差,μs/m;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;ρi为上覆岩层的密度,kg·m-3;hi为上覆岩层的厚度,m;g为重力加速度,9.8m·s-2;
利用测井资料,并结合组合弹簧模型,分别按照如下公式5-6计算最大水平地应力和最小水平地应力;
公式5-6中,σH为最大水平地应力,MPa;σh为最小水平地应力,MPa;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv为灰岩储层的垂向应力,MPa;α为Biot系数;Pp为地层孔隙压力,MPa;εH为最大水平地应力方向的构造应力系数,无量纲;εh为最小水平地应力方向的构造应力系数,无量纲。
15.根据权利要求9-11任一项所述的装置,其特征在于,所述深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型如下公式8所示:
公式8中,ψ为灰岩储层的相对溶蚀速率,无量纲;E为灰岩储层的弹性模量,MPa;μ为灰岩储层的泊松比,无量纲;σv、σH、σh分别为灰岩储层的垂向应力、最大水平主应力和最小水平主应力,MPa。
16.根据权利要求9-11任一项所述的装置,其特征在于,所述评价单元具体用于:
根据深部灰岩储层的相对溶蚀速率模型计算该深部灰岩储层的相对溶蚀速率,并根据该深部灰岩储层的相对溶蚀速率大小预测深部灰岩储层孔洞发育状况,且预测标准为相对溶蚀速率越大,灰岩储层孔洞越发育。
17.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的灰岩储层孔洞发育状况的预测方法。
18.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1至8任一项所述灰岩储层孔洞发育状况的预测方法的计算机程序。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910501086.9A CN110427640B (zh) | 2019-06-11 | 2019-06-11 | 一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910501086.9A CN110427640B (zh) | 2019-06-11 | 2019-06-11 | 一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110427640A true CN110427640A (zh) | 2019-11-08 |
CN110427640B CN110427640B (zh) | 2021-09-28 |
Family
ID=68408564
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910501086.9A Active CN110427640B (zh) | 2019-06-11 | 2019-06-11 | 一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110427640B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111366452A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-03 | 北京科技大学 | 一种自蓄能岩体蓄能水平的测量方法 |
CN114059573A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-02-18 | 长安大学 | 考虑桥梁全寿命周期溶洞溶蚀量的桩基嵌岩深度设计方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104390881A (zh) * | 2014-11-17 | 2015-03-04 | 中国石油大学(华东) | 一种有机酸生成及其对致密油储层溶蚀作用的实验方法 |
CN104407118A (zh) * | 2014-12-01 | 2015-03-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种碳酸盐岩溶蚀作用与溶蚀效应的分析方法 |
CN104865610A (zh) * | 2015-05-26 | 2015-08-26 | 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司石油工程技术研究院 | 一种深部储层岩心的数值表征方法 |
CN107121703A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-09-01 | 成都理工大学 | 一种基于三维地震资料的页岩气地层的地应力预测方法 |
-
2019
- 2019-06-11 CN CN201910501086.9A patent/CN110427640B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104390881A (zh) * | 2014-11-17 | 2015-03-04 | 中国石油大学(华东) | 一种有机酸生成及其对致密油储层溶蚀作用的实验方法 |
CN104407118A (zh) * | 2014-12-01 | 2015-03-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种碳酸盐岩溶蚀作用与溶蚀效应的分析方法 |
CN104865610A (zh) * | 2015-05-26 | 2015-08-26 | 中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司石油工程技术研究院 | 一种深部储层岩心的数值表征方法 |
CN107121703A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-09-01 | 成都理工大学 | 一种基于三维地震资料的页岩气地层的地应力预测方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
钱海涛: "应力对岩盐溶蚀机制的影响分析", 《岩石力学与工程学报》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111366452A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-03 | 北京科技大学 | 一种自蓄能岩体蓄能水平的测量方法 |
CN111366452B (zh) * | 2020-03-26 | 2021-01-29 | 北京科技大学 | 一种自蓄能岩体蓄能水平的测量方法 |
CN114059573A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-02-18 | 长安大学 | 考虑桥梁全寿命周期溶洞溶蚀量的桩基嵌岩深度设计方法 |
CN114059573B (zh) * | 2021-12-17 | 2022-12-23 | 长安大学 | 考虑桥梁全寿命周期溶洞溶蚀量的桩基嵌岩深度设计方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110427640B (zh) | 2021-09-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3036398B1 (en) | Formation stability modeling | |
CN103258091B (zh) | 非常规油气藏水平井段三维岩体力学模型建立的方法及装置 | |
CN103984027B (zh) | 基于椭球体双重孔隙模型的岩石纵波速度预测方法 | |
AU2009227977B2 (en) | Prospect stress prediction | |
Brankman et al. | Uplift and contractional deformation along a segmented strike-slip fault system: the Gargano Promontory, southern Italy | |
CN106154351A (zh) | 一种低孔渗储层渗透率的估算方法 | |
CN103562749A (zh) | 可用于金属矿物和/或金刚石矿床的勘探、矿井设计、评估和/或开采的方法 | |
CN104182646B (zh) | 一种基于滑动位移分析的三维地震边坡发生滑坡的时间预测方法 | |
CN106126866A (zh) | 基于地质力学模型的油气井防砂方法及装置 | |
CN110427640A (zh) | 一种灰岩储层孔洞发育状况的预测方法及装置 | |
CN110910267B (zh) | 海相碳酸盐岩隔夹层的确定方法及装置 | |
JP2023123662A (ja) | 液状化評価モデル生成装置、液状化評価装置、液状化評価モデル生成プログラム、液状化評価プログラム、液状化評価モデル生成方法及び液状化評価方法 | |
Denlinger et al. | Evolution of faulting induced by deep fluid injection, Paradox Valley, Colorado | |
Schmitt | Basic geomechanics for induced seismicity: A tutorial | |
CN107290803A (zh) | 建立基于改进Pride-Lee模型的岩石物理新模型的方法 | |
Djunin et al. | Hydrogeodynamics of oil and gas basins | |
Johri | Fault damage zones–observations, dynamic modeling, and implications on fluid flow | |
Han et al. | Development and calibrations of a coupled reservoir geomechanic model for Valhall field | |
Freeman et al. | Predicting subseismic fracture density and orientation in the Gorm Field, Danish North Sea | |
Jin et al. | Subsidence of strata overlying salt mines: a case study in Northern China | |
US11525935B1 (en) | Determining hydrogen sulfide (H2S) concentration and distribution in carbonate reservoirs using geomechanical properties | |
Witter et al. | Integrated 3D geophysical inversion and geological modelling for improved geothermal exploration and drillhole targeting | |
Craddock et al. | Geochemical Logging to Anticipate CO2 Reactions: New Reactivity Estimates and CO2 Storage Simulations | |
Grude et al. | Time-lapse seismic analysis of the CO2 injection into the Tubåen Formation at Snøhvit | |
Bai et al. | An integrated reservoir simulation and geomechanical modeling of CO2 injection at the Wyoming Dry Fork CarbonSAFE Geologic Storage Complex |
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 |