CN110954949A - 一种致密砂岩软孔隙度分布反演方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种致密砂岩软孔隙度分布反演方法，属于岩石物理领域。该方法所述方法首先采集干燥岩心样品的测试数据，并将岩石中的孔隙按照纵横比分为硬孔隙和软孔隙，然后计算出岩石矿物基质的等效模量，再计算出岩石中的硬孔隙的孔隙度和纵横比，最后计算出岩石中的软孔隙的孔隙度和裂隙密度，并计算出每个有效压力情况下软孔隙的纵横比及孔隙度的分布。本发明方法的孔隙结构的分类更加切合实际岩石，实用性强，反演结果精度高，不仅能够帮助在岩石物理储层预测中分析孔隙度及孔隙结构对岩石弹性性质的影响，而且得到的孔隙结构分布更符合实际地层中的孔隙结构，能够准确地贴合实际岩石孔隙结构特征。

Description

一种致密砂岩软孔隙度分布反演方法

技术领域

本发明属于岩石物理领域，具体涉及一种致密砂岩软孔隙度分布反演方法。

背景技术

地震岩石物理方法在非常规油气藏勘探开发中起着重要的技术支持作用，能有效地对储层复杂性孔隙结构、物性和含流体性进行描述。物性、孔隙结构、流体这三方面是储层预测及描述过程中重要的三个因素，孔隙度及孔隙结构对岩石弹性性质的影响是勘探中重要方面之一，而在研究孔隙对岩石弹性性质影响的过程中，软孔隙(裂隙孔隙)作为一种简化孔隙类型对岩石有着关键性的影响作用，因此基于岩石物理方法来对储层岩石进行软孔隙度分布反演也越来越受到重视。

地震岩石物理研究介质通常为双相介质，即岩石骨架和流体。而在储层预测中孔隙度和流体是所关心的两个重要参数，孔隙结构又影响着流体特性，制约着储层预测和开发的可行性。如何准确模拟和分析岩石中的孔隙地结构，Eshelby(1975)提出将孔隙作为单一纵横比椭球体夹杂于固体中，又经过后续研究学者研究将孔隙结构假想为理想椭球体，将孔隙(椭球体)的纵横比设定为一个固定的参数应用到岩石物理模型中。通常将孔隙分为两类，一类是纵横比(椭球体短轴与长轴之比)较小裂隙孔隙，也称为软孔隙；另一类是纵横比较大的圆孔隙，也称为硬孔隙。对于干燥岩石而言，现今主要通过微分等效模型(DEM)、自洽模型(SCA)等来定量表征孔隙度与孔隙微观结构对弹性波的影响(O’Connell andBudiansky,1974；Norris,1985)。Gurevich等(2010)和Tang(2011)基于相同的孔隙结构模型，采用不同的方法给出了弹性波传播特征与岩石孔隙结构特征，而其中软孔隙作为某一特定纵横比及含量来看待的。而实际岩石软孔隙纵横比往往不是一个定值。

目前已有的孔隙结构反演方法考虑的孔隙结构较为简单，通常将岩石中孔隙的软孔隙看作是一个固定纵横比值的椭球体，而实际岩石软孔隙纵横比分布往往不是一个定值；不同岩性及地区采用的模型方法来反演孔隙结构也不同。致密砂岩微观结构较为复杂，矿物组分复杂，因此已有的孔隙结构反演方法很难适用，这就需要构建合适的软孔隙分布反演方法，为致密砂岩储层预测及开发提供支撑作用。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种致密砂岩软孔隙度分布反演方法，实用性强，反演结果精度高，不仅能够帮助在岩石物理储层预测中分析孔隙度及孔隙结构对岩石弹性性质的影响，而且得到的孔隙结构分布更符合实际地层中的孔隙结构，能够准确地贴合实际岩石孔隙结构特征。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种致密砂岩软孔隙度分布反演方法，所述方法首先采集干燥岩心样品的测试数据，并将岩石中的孔隙按照纵横比分为硬孔隙和软孔隙，然后计算出岩石矿物基质的等效模量，再计算出岩石中的硬孔隙的孔隙度和纵横比，最后计算出岩石中的软孔隙的孔隙度和裂隙密度，并计算出每个有效压力情况下软孔隙的纵横比及孔隙度的分布。

所述干燥岩心样品的测试数据包括：岩石的密度、各个压力下的纵波速度、横波速度和总孔隙度。

所述每个有效压力情况下软孔隙的纵横比及孔隙度的分布包括：每个纵横比软孔隙的裂隙密度、每个纵横比软孔隙的孔隙度、每个有效压力情况下的软孔隙的纵横比分布数据。

所述将岩石中的孔隙按照纵横比分为硬孔隙和软孔隙的操作包括：

判断纵横比是否小于0.01，如果是，则判定为软孔隙，如果否，则判定为硬孔隙。

所述计算出岩石矿物基质的等效模量的操作包括：

根据岩石的矿物成分和含量利用下式计算出岩石矿物基质的等效模量，所述等效模量包括等效体积模量K_ma和剪切模量μ_ma：

其中，K_i、μ_i分别为每个矿物成分的体积模量和剪切模量，f_i为每个矿物成分的体积含量。

所述计算出岩石中的硬孔隙的孔隙度和纵横比的操作包括：

利用下式计算得到岩石中硬孔隙的纵横比和孔隙度：

K^stiff≈K^h，μ^stiff≈μ^h，

T_iijj＝3F₁/F₂，

F₆＝1+A[1+f-R(f+θ)]+B(1-θ)(3-4R)，

F₉＝A[(R-1)f-Rθ]+Bθ(3-4R)。

R＝(1-2v_SC)/2(1-v_SC)，

其中，

为硬孔隙的孔隙度，K^stiff为包含硬孔隙岩石的等效体积模量，μ^stiff为包含硬孔隙的等效剪切模量；K^h、μ^h分别为高压时样品的体积模量和剪切模量；ρ为岩石的密度；V_p、V_s分别是高压时时样品测试获得的纵波速度值和横波速度值；所述高压是指压力值大于45MPa；p、Q为表征具有不同纵横比孔隙的几何因子，μ_j、K_j分别为每个矿物成分的剪切模量和体积模量；α为纵横比；K_SC、μ_sc分别为背景基质的体积模量和剪切模量；v_SC为背景基质的泊松比。

所述计算出岩石中的软孔隙的孔隙度和裂隙密度的操作包括：

利用下式计算软孔隙的孔隙度和裂隙密度：

其中，

为软孔隙的孔隙度，v^stiff为仅含硬孔隙时岩石的泊松比，α为软孔隙的纵横比，ε为岩石中所有未闭合软孔隙的裂隙密度，K_d、μ_d分别为包含硬孔隙和软孔隙时岩石的等效体积模量和剪切模量。

所述计算出每个有效压力情况下软孔隙的纵横比及孔隙度的分布的操作包括：

(1)采用等间隔Δp将干燥岩心样品的测试数据中的压力区间分成n份，利用下式求出各个压力点上的最小初始纵横比值

其中，E^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的杨氏模量、υ^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的泊松比，p为有效压力；

(2)利用下式计算得到每个纵横比软孔隙的裂隙密度：

ε_k＝ε((k-1)Δp)-ε(kΔp)(1≤k≤n)，ε₀＝0

(3)利用下式计算得到每个纵横比软孔隙的孔隙度:

(4)利用下式计算得到软孔隙的纵横比分布数据：

其中，K、υ分别表示各个压力下包含软、硬孔隙岩石的体积模量和泊松比。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行本发明的致密砂岩软孔隙度分布反演方法中的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明方法的孔隙结构的分类更加切合实际岩石，实用性强，反演结果精度高，不仅能够帮助在岩石物理储层预测中分析孔隙度及孔隙结构对岩石弹性性质的影响，而且得到的孔隙结构分布更符合实际地层中的孔隙结构，能够准确地贴合实际岩石孔隙结构特征，利用本发明得到的孔隙结构分布得到的岩石在各个压力下纵横波速度值与实际测试数据吻合度高。本发明为研究孔隙结构对岩石弹性性质的影响提供更有效的技术支撑。

附图说明

图1本发明方法的步骤框图；

图2-1样品A1的纵波速度与压力的交会图

图2-2样品A1的横波速度与压力的交会图

图3-1样品A1反演得到的孔隙度与软孔隙纵横比；

图3-2样品A1反演得到的裂隙密度与软孔隙纵横比；

图4-1样品A2的纵波速度与压力的交会图；

图4-2样品A2的横波速度与压力的交会图；

图5-1样品A2反演得到的孔隙度与软孔隙纵横比；

图5-2样品A2反演得到的裂隙密度与软孔隙纵横比。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

本发明构建了一个适用于致密砂岩软孔隙度分布反演方法。首先将岩石中孔隙分为硬孔隙(椭球体的纵横比值为一个定值)和具有一系列不同纵横比分布的软孔隙，以纵横比的值为0.01作为软孔隙和硬孔隙的分界(即孔隙的纵横比值小于0.01的是软孔隙，大于等于该值的是硬孔隙。)。然后采用Voigt-Reuss-Hill平均公式计算出岩石矿物基质的等效模量(石英、泥质)，再采用Mori-Tanaka等效介质模型(MT)计算出岩石中硬孔隙的孔隙度和纵横比值，以及岩石中软孔隙的孔隙度，再采用软孔隙最小初始纵横比计算公式计算出每个有效压力情况下软孔隙的孔隙度的分布，所述软孔隙的孔隙度的分布包括：每个纵横比软孔隙的孔隙度、每个纵横比软孔隙的裂隙密度、软孔隙的纵横比分布数据。

如图1所示，本发明方法的具体步骤如下：

首先采集干燥岩心测试数据，干燥岩心测试数据包括：岩石的密度、各个压力下的纵波速度、横波速度、总孔隙度等。

(1)根据岩石的矿物成分和含量采用Voigt-Reuss-Hill计算出岩石基质的等效体积模量和剪切模量，Voigt-Reuss-Hill的计算表达式为：

其中：

式中，M_i为组成岩石矿物成分第i个组成成分的模量；f_i为组成岩石矿物成分第i个组成成分的体积分量(Fi的值通过岩石地化分析获得；Mi是fi对应矿物的弹性参数值，属于矿物本身物性，查阅相关手册即可得到)；M_v为采用Voigt上限方法(公式(2))计算获得的岩石模量；M_R为采用Reuss下限方法(公式(3))计算获得的岩石模量；M_m为待求解的岩石等效弹性模量。

通过上述公式计算得到包含石英和泥质矿物组分的岩石等效体积模量K_ma和剪切模量μ_ma：

其中，K_i、μ_i分别为每个矿物成分的体积模量和剪切模量，f_i为每个矿物成分的体积含量；K_ma、μ_ma分别为岩石等效体积模量和剪切模量。

(2)再利用Mori-Tanaka公式(Mori and Tanaka,1973)计算岩石中硬孔隙的纵横比和孔隙度，Mori-Tanaka公式(MT)的表达式为：

其中K_ma、μ_ma分别为通过上述步骤(1)得到的岩石基质(混合矿物)的体积和剪切模量，

为硬孔隙度，K^stiff为包含硬孔隙岩石的等效体积模量，μ^stiff为包含硬孔隙的等效剪切模量，p、Q为包含不同孔隙纵横比时的等效模量:

根据岩心的速度-压力曲线确定出该样品在高压力(压力值大于45MPa)时样品的体积模量K^h和剪切模量μ^h,计算公式:

其中公式中的ρ为岩石的密度，可通过测试获得；V_p、V_s分别是高压时样品测试获得的纵波速度值和横波速度值。p、Q为表征具有不同纵横比孔隙的几何因子，其公式表达式为：

公式中的T_iikl为椭球体包含物的弹性张量，Berryman(1980b)给出了计算p、Q所需要的相关标量：

T_iiff＝3F₁/F₂

其中：

F₆＝1+A[1+f-R(f+θ)]+B(1-θ)(3-4R),

F₉＝A[(R-1)f-Rθ]+Bθ(3-4R)。

R＝(1-2v_SC)/2(1-v_SC),

在F1到F9的计算公式中只有α是未知量，公式中μ_j、K_j分别为组成岩石孔隙成分的剪切模量、体积模量(与上述的K_i、μ_i同样的物理量)；α为孔隙的纵横比；K_SC、μ_sc分别为背景基质的体积模量和剪切模量；ν_SC为背景基质的泊松比。

(3)根据岩心的速度-压力曲线确定出该样品在高压力时(压力值大于45MPa)样品的体积模量K^h和剪切模量μ^h,计算公式:

其中公式中的ρ为岩石的密度，可测试获得的；V_p、V_s分别是高压时样品测试获得的纵波速度值和横波速度值。并且因为在高压力时软孔隙已逐渐闭合，因此可假设有关系：

K^stiff≈K^h，μ^stiff≈μ^h

K^stiff、μ^stiff分别为仅包含硬孔隙时岩石的等效体积模量和剪切模量。

因软孔隙在岩石中属于微裂隙，占有岩石的总孔隙度非常的小，因此可假设岩石中硬孔隙的孔隙度

等于岩石的总孔隙度，这样根据公式(4)(5)可计算得到岩石中硬孔隙的孔隙度K^stiff、μ^stiff、

和纵横比α_t，根据上面计算出p、Q的值(含有纵横比α_t)，然后把K^h、μ^h的值代入到公式(4)、(5)的左侧、p、Q的值代入到公式右侧，联立公式(4)和(5)得到

和α_t。这两个参数是便于后续分析岩石中软孔隙纵横比分布及软孔隙孔隙度的合理性。

(4)利用David和Zimmerman(2012)给出的有效压力P下未闭合的所有软孔隙最小初始总纵横比计算方法，Mori-Tanaka公式(Mori and Tanaka,1973)计算反演出岩石中软孔隙分布状况：

软孔隙的Mori-Tanaka公式表达式为：

其中公式中的K^stiff为包含硬孔隙岩石的等效体积模量，μ^stiff为包含硬孔隙的等效剪切模量，

为软孔隙孔隙度。p，Q为表征具有不同纵横比孔隙的几何因子。

在计算过程中利用裂隙密度代替软孔隙孔隙度，裂隙密度与软孔隙度两者关系表达式(David and Zimmerman,2012)为:

其中

为软孔隙孔隙度，α为软孔隙纵横比，ε为裂隙密度。

同时由于岩石中软孔隙

很小，此时公式(7)(8)可表示为：

其中公式中的v^stiff为仅含硬孔隙时岩石的泊松比，ε表示岩石中所有未闭合软孔隙的累计裂隙密度。K_d、μ_d分别为包含硬孔隙和软孔隙时岩石的等效体积模量和剪切模量。

通过公式(10)、(11)可求得各个压力下(因为不同压力下岩石的速度是不同的，所以每个压力都可以计算出一个裂隙密度)岩石所有未闭合软孔隙的累积裂隙密度。因为K^stiff、μ^stiff已知，岩石密度已知便可计算得到岩石v^stiff值，而K_d、μ_d可根据各个压力下的速度近似获取。

(5)David&Zimmerman(2012)给出的有效压力P下未闭合所有软孔隙最小初始纵横比值α_ci的计算公式如下：

其中ε_p表示有效压力P下未闭合软孔隙的累计裂隙密度(即用步骤(4)得到的各个压力下的裂隙密度ε)，ε₀表示零有效压力下岩石中的初始裂隙密度，K_d(ε_p)表示岩石在有效压力P下的体积模量。

并且据研究表明裂隙密度随着有效压力的增大一般呈指数递减趋势(Shapiro,2003).则假设不同有效压力下的裂隙密度ε_p与零压力下的初始裂隙密度ε₀满足指数关系：

上式中的ε(p)采用ε_p，代表不同压力下的累积裂隙密度。

公式中

是一个与压力P同数量级的压力常数，则公式(12)可进一步简化为：

结合公式(14)和公式(10)(11)可以得出新的公式如下:

公式中K^s，mt、υ^s，mt分别表示未闭合包含硬孔隙岩石的体积模量和泊松比(利用Mori-Tanaka公式计算得到的。)。

将公式(13)带入公式(15)中可得：

(6)由于压力逐渐增大对应着α_ci逐渐增大，同时也对应着ε_p减小的过程。当压力间隔足够小时，由于压力增量dp导致的裂隙密度减小量(dε)可视为由于纵横比值为α_ci的软孔隙闭合引起的裂隙密度减小量。因此，将干燥岩石测试数据的压力区间等间隔Δp分成n份，利用公式(16)求出各个压力点上的最小初始纵横比值

公式中的E^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的杨氏模量(同K^s，mt、υ^s，mt，这些参数之间是可以互相换算的物理量)。

然后拟合压力-累积裂隙密度公式

求取各纵横比值对应的裂隙密度:

ε_k＝ε((k-1)Δp)-ε(kΔp)(1≤k≤n)，ε₀＝0(该式中的ε是在步骤(4)中求得的累积裂隙密度ε),利用公式计算对应的孔隙度:

这样即得到岩石中软孔隙各纵横比关于裂隙密度和软孔隙孔隙度的分布数据。

(7)求取各个压力下软孔隙的一系列分布数据，Zimmerman(1991)提出软孔隙的纵横比值与压力的关系为：

公式中K、υ分别表示各个压力下包含软、硬孔隙岩石的体积模量和泊松比(采用前面介绍的Mori-Tanaka公式得到的)。

本发明的实施例如下：

采用本发明提出的方法结合实际的致密砂岩干燥岩心测试数据，进行裂隙孔隙分布的反演。图2-1和图2-2分别给出的是致密砂样品A1的纵波速度、横波速度与压力的变化关系。图中虚线是采用本发明提出的方法计算出岩石硬孔隙与软孔隙分布，再利用Mori-Tanaka模型模拟出的岩石样品纵横波速度随着压力的变化关系。图3-1和图3-2分别给出的是样品A1采用本发明提出的软孔隙分布计算方法反演得到的样品A1的裂隙孔隙度分布图和裂隙密度分布图。从图2-1、图2-2和图3-1、图3-2中可看出采用本发明提出的软孔隙分布计算方法计算得到岩石样品软孔隙分布准确度高，模拟得到的岩石不同压力下纵横波速度与实际测试结果吻合度高。图4-1和图4-2分别给出的是样品A2实测纵波速度、横波速度与压力关系，以及采用本发明提出的方法计算模拟出的该样品的纵波速度和横波速度与压力关系图。图5-1和图5-2分别给出的是样品A2样品不同压力条件下反演得到的样品A2的裂隙孔隙度分布图和裂隙纵横比。根据这两块样品的计算结果均可看出本发明提出的方法反演得到的岩石孔隙分布较为准确，模拟值与实际测试数据吻合度高，并且反演得到的岩石孔隙结构相比于现有的主流孔隙结构反演更加符合实际。

在岩石物理储层预测中孔隙度及孔隙结构对岩石弹性性质的影响是非常重要的。然而实际地层中孔隙结构非常复杂，目前大多数的孔隙结构反演方法反演的孔隙类型单一，无法较为准确的贴合实际岩石孔隙结构特征。考虑致密砂岩中孔隙结构复杂，本发明综合了Mori-Tanaka模型、Voigt-Reuss-Hill平均和David&Zimmerman模型，构建了一种致密砂岩软孔隙分布反演的方法，该方法实用性强，反演结果精度高。该发明构建的软孔隙分布反演，不仅帮助在岩石物理储层预测中分析孔隙度及孔隙结构对岩石弹性性质的影响。而且得到的孔隙结构分布更符合实际地层中孔隙结构，而目前大多数的孔隙结构反演方法反演的孔隙类型单一，无法较为准确地贴合实际岩石孔隙结构特征。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (9)

1.一种致密砂岩软孔隙度分布反演方法，其特征在于：所述方法首先采集干燥岩心样品的测试数据，并将岩石中的孔隙按照纵横比分为硬孔隙和软孔隙，然后计算出岩石矿物基质的等效模量，再计算出岩石中的硬孔隙的孔隙度和纵横比，最后计算出岩石中的软孔隙的孔隙度和裂隙密度，并计算出每个有效压力情况下软孔隙的纵横比及孔隙度的分布。

2.根据权利要求1所述的致密砂岩软孔隙度分布反演方法，其特征在于：所述干燥岩心样品的测试数据包括：岩石的密度、各个压力下的纵波速度、横波速度和总孔隙度。

3.根据权利要求2所述的致密砂岩软孔隙度分布反演方法，其特征在于：所述每个有效压力情况下软孔隙的纵横比及孔隙度的分布包括：每个纵横比软孔隙的裂隙密度、每个纵横比软孔隙的孔隙度、每个有效压力情况下的软孔隙的纵横比分布数据。

4.根据权利要求3所述的致密砂岩软孔隙度分布反演方法，其特征在于：所述将岩石中的孔隙按照纵横比分为硬孔隙和软孔隙的操作包括：

判断纵横比是否小于0.01，如果是，则判定为软孔隙，如果否，则判定为硬孔隙。

5.根据权利要求4所述的致密砂岩软孔隙度分布反演方法，其特征在于：所述计算出岩石矿物基质的等效模量的操作包括：

根据岩石的矿物成分和含量利用下式计算出岩石矿物基质的等效模量，所述等效模量包括等效体积模量K_ma和剪切模量μ_ma：

其中，K_i、μ_i分别为每个矿物成分的体积模量和剪切模量，f_i为每个矿物成分的体积含量。

6.根据权利要求5所述的致密砂岩软孔隙度分布反演方法，其特征在于：所述计算出岩石中的硬孔隙的孔隙度和纵横比的操作包括：

利用下式计算得到岩石中硬孔隙的纵横比和孔隙度：

K^stiff≈K^h，μ^stiff≈μ^h，

T_iijj＝3F₁/F₂，

F₆＝1+A[1+f-R(f+θ)]+B(1-θ)(3-4R),

F₉＝A[(R-1)f-Rθ]+Bθ(3-4R)。

R＝(1-2v_SC)/2(1-v_SC)，

其中，

为硬孔隙的孔隙度，K^stiff为包含硬孔隙岩石的等效体积模量，μ^stiff为包含硬孔隙的等效剪切模量；K^h、μ^h分别为高压时样品的体积模量和剪切模量；ρ为岩石的密度；V_p、V_s分别是高压时时样品测试获得的纵波速度值和横波速度值；所述高压是指压力值大于45MPa；p、Q为表征具有不同纵横比孔隙的几何因子，μ_j、K_j分别为每个矿物成分的剪切模量和体积模量；α为纵横比；K_SC、μ_sc分别为背景基质的体积模量和剪切模量；v_SC为背景基质的泊松比。

7.根据权利要求6所述的致密砂岩软孔隙度分布反演方法，其特征在于：所述计算出岩石中的软孔隙的孔隙度和裂隙密度的操作包括：

利用下式计算软孔隙的孔隙度和裂隙密度：

其中，

为软孔隙的孔隙度，v^stiff为仅含硬孔隙时岩石的泊松比，α为软孔隙的纵横比，ε为岩石中所有未闭合软孔隙的裂隙密度，K_d、μ_d分别为包含硬孔隙和软孔隙时岩石的等效体积模量和剪切模量。

8.根据权利要求7所述的致密砂岩软孔隙度分布反演方法，其特征在于：所述计算出每个有效压力情况下软孔隙的纵横比及孔隙度的分布的操作包括：

(1)采用等间隔Δp将干燥岩心样品的测试数据中的压力区间分成n份，利用下式求出各个压力点上的最小初始纵横比值

其中，E^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的杨氏模量、υ^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的泊松比，p为有效压力；

(2)利用下式计算得到每个纵横比软孔隙的裂隙密度：

ε_k＝ε((k-1)Δp)-ε(kΔp)(1≤k≤n)，ε₀＝0

(3)利用下式计算得到每个纵横比软孔隙的孔隙度:

(4)利用下式计算得到软孔隙的纵横比分布数据：

其中，K、υ分别表示各个压力下包含软、硬孔隙岩石的体积模量和泊松比。

9.一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计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述权利要求1-8任一所述致密砂岩软孔隙度分布反演方法中的步骤。

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