CN110967289A - 页岩气体流动能力的检测方法及装置 - Google Patents
页岩气体流动能力的检测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110967289A CN110967289A CN201911379557.XA CN201911379557A CN110967289A CN 110967289 A CN110967289 A CN 110967289A CN 201911379557 A CN201911379557 A CN 201911379557A CN 110967289 A CN110967289 A CN 110967289A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- shale
- shale sample
- sample
- target
- initial
- 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
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 97
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims abstract description 137
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 62
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 151
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 91
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 62
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 31
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 28
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 claims description 28
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims description 28
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims description 28
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 28
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 claims description 14
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 7
- 238000005065 mining Methods 0.000 abstract description 23
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 20
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 20
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 11
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004886 process control Methods 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/08—Investigating permeability, pore-volume, or surface area of porous materials
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/08—Investigating permeability, pore-volume, or surface area of porous materials
- G01N15/088—Investigating volume, surface area, size or distribution of pores; Porosimetry
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Investigation Of Foundation Soil And Reinforcement Of Foundation Soil By Compacting Or Drainage (AREA)
Abstract
本公开是关于一种页岩气体流动能力的检测方法及装置,属于页岩气开采领域。所述方法包括:获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个所述初始页岩样品的多种参数,以及与每个所述初始页岩样品对应的标识信息;将所述多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息;获取所述目标储层中待检测的目标页岩样品的多种参数;在所述多类页岩样品的类别信息中获取与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取所述目标页岩样品的页岩气体流动能力;获取所述目标页岩样品的表观渗透率;确定对所述目标储层中的所述目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。
Description
技术领域
本公开涉及页岩气开采领域,特别涉及一种页岩气体流动能力的检测方法及装置。
背景技术
页岩气体流动能力(即页岩气在页岩储层中的流动能力)的检测是一种重要的页岩气开发动态分析技术,也是页岩气井产能预测、递减规律分析以及开发方案制定必不可少的重要技术。
相关技术中,工作人员可以根据工作经验,以及该页岩气井所在地区的地质特征,确定页岩储层的页岩气体流动能力的强弱。但是,根据工作经验以及页岩气井所在地区的地质特征确定的页岩储层的页岩气体流动能力的准确性较低,导致基于获取的页岩气体流动能力所确定的开采工艺的可靠性较低。
发明内容
本公开实施例提供了一种页岩气体流动能力的检测方法及装置。可以解决现有技术中基于获取的页岩气体流动能力所确定的开采工艺的可靠性较低的问题,所述技术方案如下:
一方面,提供了一种页岩气体流动能力的检测方法,所述方法包括:
获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个所述初始页岩样品的多种参数,以及与每个所述初始页岩样品对应的标识信息,每个所述初始页岩样品的多种参数包括:所述初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
基于每个所述初始页岩样品的多种参数,将所述多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,各类所述页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力不同,每类所述页岩样品的类别信息包含至少一个所述初始页岩样品的标识信息;
获取所述目标储层中待检测的目标页岩样品的多种参数,所述目标页岩样品的多种参数包括:所述目标页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
基于所述目标页岩样品的多种参数,以及每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在所述多类页岩样品的类别信息中获取与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取所述目标页岩样品的页岩气体流动能力;
基于所述目标页岩样品的多种参数,获取所述目标页岩样品的表观渗透率;
基于所述目标页岩样品的页岩气体流动能力,以及所述目标页岩样品的表观渗透率,确定对所述目标储层中的所述目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。
可选的,基于所述目标页岩样品的多种参数,以及每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在所述多类页岩样品的类别信息中获取与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,包括:
基于所述目标页岩样品的多种参数,获取与所述目标页岩样品对应的第一参数矩阵;
基于每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,获取与每类所述页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵;
基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵,计算与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵;
基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,计算所述初始页岩样品的总协方差矩阵;
基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率;
将概率最大的页岩样品的类别信息确定为与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息。
可选的,基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,计算所述初始页岩样品的总协方差矩阵,包括:
基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,采用总协方差矩阵计算公式,计算所述初始页岩样品的总协方差矩阵,所述总协方差矩阵计算公式为:
其中,D为所述初始页岩样品的总协方差矩阵,h为所述多类页岩样品的类别信息的类别个数,Si为与第i类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,n为所述多个初始页岩样品的样品个数。
可选的,基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率,包括:
基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,采用概率计算公式,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率,所述概率计算公式为:
其中,h为所述多类页岩样品的类别信息的类别个数,Pi为所述目标页岩样品与第i类页岩样品的类别信息匹配的概率,m为每个所述初始页岩样品的多种参数的个数,dab -1为所述初始页岩样品的总协方差矩阵的逆矩阵,Xai为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第a列的平均值,Xbi为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第b列的平均值,Y为与所述目标页岩样品的对应的第一参数矩阵,exp为以自然常数e为底的指数函数。
可选的,基于所述目标页岩样品的多种参数,获取所述目标页岩样品的表观渗透率,包括:
基于所述目标页岩样品的多种参数,采用表观渗透率计算公式,计算所述目标页岩样品的表观渗透率,所述表观渗透率计算公式为:
其中,K为所述目标页岩样品的表观渗透率,φ有机质为所述目标页岩样品的有机质孔隙度,M为所述目标页岩样品的宏孔比例,A为所述目标页岩样品的孔隙比表面,φ为所述目标页岩样品的有效孔隙度,TOC为所述目标页岩样品的有机碳含量,SW为所述目标页岩样品的含水饱和度,F为所述目标页岩样品的脆性矿物含量。
可选的,基于每个所述初始页岩样品的多种参数,将所述多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,包括:
基于每个所述初始页岩样品的多种参数,采用距离计算公式,计算所述多个初始页岩样品中每两个初始页岩样品的距离系数;
将距离系数小于距离系数阈值的两个初始页岩样品的标识信息划分为相同的一类,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息;
其中,所述距离系数计算公式为:
其中,d为所述多个初始页岩样品中两个初始页岩样品的距离系数,m为每个所述初始页岩样品的多种参数的个数,X1k代表所述两个初始页岩样品中的一个所述初始页岩样品中的第k种参数,X2k代表所述两个初始页岩样品中的另一个所述初始页岩样品中的第k种参数。
另一方面,提供了一种页岩气体流动能力的检测装置,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个所述初始页岩样品的多种参数,以及与每个所述初始页岩样品对应的标识信息,每个所述初始页岩样品的多种参数包括:所述初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
划分模块,用于基于每个所述初始页岩样品的多种参数,将所述多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,各类所述页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力不同,每类所述页岩样品的类别信息包含至少一个所述初始页岩样品的标识信息;
第二获取模块,用于获取所述目标储层中待检测的目标页岩样品的多种参数,所述目标页岩样品的多种参数包括:所述目标页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
第三获取模块,用于基于所述目标页岩样品的多种参数,以及每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在所述多类页岩样品的类别信息中获取与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取所述目标页岩样品的页岩气体流动能力;
第四获取模块,用于基于所述目标页岩样品的多种参数,获取所述目标页岩样品的表观渗透率;
确定模块,用于基于所述目标页岩样品的页岩气体流动能力,以及所述目标页岩样品的表观渗透率,确定对所述目标储层中的所述目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。
可选的,第一获取单元,用于基于所述目标页岩样品的多种参数,获取与所述目标页岩样品对应的第一参数矩阵;
第二获取单元,用于基于每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,获取与每类所述页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵;
第一计算单元,用于基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵,计算与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵;
第二计算单元,用于基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,计算所述初始页岩样品的总协方差矩阵;
第三计算单元,用于基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率;
确定单元,用于将概率最大的页岩样品的类别信息确定为与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息。
可选的,基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,采用总协方差矩阵计算公式,计算所述初始页岩样品的总协方差矩阵,所述总协方差矩阵计算公式为:
其中,D为所述初始页岩样品的总协方差矩阵,h为所述多类页岩样品的类别信息的类别个数,Si为与第i类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,n为所述多个初始页岩样品的样品个数;
所述第三计算单元,用于:
基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,采用概率计算公式,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率,所述概率计算公式为:
其中,h为所述多类页岩样品的类别信息的类别个数,Pi为所述目标页岩样品与第i类页岩样品的类别信息匹配的概率,m为每个所述初始页岩样品的多种参数的个数,dab -1为所述初始页岩样品的总协方差矩阵的逆矩阵,Xai为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第a列的平均值,Xbi为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第b列的平均值,Y为与所述目标页岩样品的对应的第一参数矩阵,exp为以自然常数e为底的指数函数。
可选的,基于所述目标页岩样品的多种参数,采用表观渗透率计算公式,计算所述目标页岩样品的表观渗透率,所述表观渗透率计算公式为:
其中,K为所述目标页岩样品的表观渗透率,φ有机质为所述目标页岩样品的有机质孔隙度,M为所述目标页岩样品的宏孔比例,A为所述目标页岩样品的孔隙比表面,φ为所述目标页岩样品的有效孔隙度,TOC为所述目标页岩样品的有机碳含量,SW为所述目标页岩样品的含水饱和度,F为所述目标页岩样品的脆性矿物含量;
所述划分模块,用于:
基于每个所述初始页岩样品的多种参数,采用距离计算公式,计算所述多个初始页岩样品中每两个初始页岩样品的距离系数;
将距离系数小于距离系数阈值的两个初始页岩样品的标识信息划分为相同的一类,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息;
其中,所述距离系数计算公式为:
其中,d为所述多个初始页岩样品中两个初始页岩样品的距离系数,m为每个所述初始页岩样品的多种参数的个数,X1k代表所述两个初始页岩样品中的一个所述初始页岩样品中的第k种参数,X2k代表所述两个初始页岩样品中的另一个所述初始页岩样品中的第k种参数。
本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
通过获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个初始页岩样品的多种参数,以及与每个初始页岩样品对应的标识信息,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,再将目标页岩样品的多种参数以及每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在多类页岩样品的类别信息中获取与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取目标页岩样品的页岩气体流动能力,该目标页岩样品的页岩气体流动能力即为目标储层中的该目标页岩样品所在位置处页岩气体流动能力。相较于相关技术中的根据工作经验确定页岩储层的页岩气体流动能力,本申请实施例提供的页岩气体流动能力的检测方法确定的页岩气体流动能力的准确较高。后续基于页岩样品的页岩气体流动能力,以及目标页岩样品的表观渗透率,所确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息的可靠性较高,在采用该工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采时,可以有效的提高开采页岩气体的产能。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案,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,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,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是本公开实施例提供的一种页岩气体流动能力的检测方法的流程图;
图2是本公开实施例提供的另一种页岩气体流动能力的检测方法的流程图;
图3是本公开实施例提供的一种通过与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式计算出的渗透率,以及通过渗透率检测装置检测出的渗透率的变化曲线图;
图4示出为滑脱因子与扩散系数,和渗透率关系图;
图5示出为滑脱因子与应力敏感系数,和渗透率关系图;
图6示出为扩散系数与应力敏感系数,和渗透率关系图;
图7是本公开实施例提供的一种通过表观渗透率计算公式计算出的表观渗透率,以及通过渗透率检测装置检测出的渗透率的变化曲线图;
图8是本公开实施例提供的一种页岩气体流动能力的检测装置的结构框图;
图9是本公开实施例提供的一种第三获取模块的结构框图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。
请参考图1,图1是本公开实施例提供的一种页岩气体流动能力的检测方法的流程图。该页岩气体流动能力的检测方法可以应用于终端,该终端可以为手机或电脑等电子设备。该页岩气体流动能力的检测方法可以包括:
步骤101、获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个初始页岩样品的多种参数,以及与每个初始页岩样品对应的标识信息。每个初始页岩样品的多种参数包括:初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面。
步骤102、基于每个初始页岩样品的多种参数,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息。各类页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力不同,每类页岩样品的类别信息包含至少一个初始页岩样品的标识信息。
步骤103、获取目标储层中待检测的目标页岩样品的多种参数。目标页岩样品的多种参数包括:目标页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面。
其中,有效孔隙度是指页岩中互相连通的孔隙的体积与页岩总体积之比;脆性矿物含量是指单位重量页岩中脆性矿物的重量;有机碳含量是指单位重量页岩中有机碳的重量;含水饱和度是指页岩中水所占的孔隙的体积与页岩总孔隙体积之比;宏孔比例是指页岩中宏孔的体积与页岩总孔隙的体积之比;有机质孔隙度是指页岩中有机质所占的孔隙的体积与页岩总孔隙体积之比;孔隙比表面是指页岩中孔隙的表面积。
步骤104、基于目标页岩样品的多种参数,以及每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在多类页岩样品的类别信息中获取与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取目标页岩样品的页岩气体流动能力。
步骤105、基于目标页岩样品的多种参数,获取目标页岩样品的表观渗透率。
步骤106、基于目标页岩样品的页岩气体流动能力,以及目标页岩样品的表观渗透率,确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。
综上所述,本公开实施例提供的页岩气体流动能力的检测方法,通过获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个初始页岩样品的多种参数,以及与每个初始页岩样品对应的标识信息,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,再将目标页岩样品的多种参数以及每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在多类页岩样品的类别信息中获取与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取目标页岩样品的页岩气体流动能力,该目标页岩样品的页岩气体流动能力即为目标储层中的该目标页岩样品所在位置处页岩气体流动能力。相较于相关技术中的根据工作经验确定页岩储层的页岩气体流动能力,本申请实施例提供的页岩气体流动能力的检测方法确定的页岩气体流动能力的准确较高。后续基于页岩样品的页岩气体流动能力,以及目标页岩样品的表观渗透率,所确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息的可靠性较高,在采用该工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采时,可以有效的提高开采页岩气体的产能。
请参考图2,图2是本公开实施例提供的另一种页岩气体流动能力的检测方法的流程图。该页岩气体流动能力的检测方法可以应用于终端,该终端可以为手机或电脑等电子设备。该页岩气体流动能力的检测方法包括:
步骤201、获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个初始页岩样品的多种参数,以及与每个初始页岩样品对应的标识信息。
每个初始页岩样品的多种参数包括:初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面。
在本公开实施例中,首先,工作人员可以采用页岩样品采集工具,在目标储层中采集多个初始页岩样品;然后,工作人员可以采用参数获取装置确定每个初始页岩样品的多种参数;最后,工作人员可以将通过参数获取装置确定的每个初始页岩样品的多种参数输入至终端中。使得终端可以获取每个初始页岩样品的多种参数,并且,该终端可以为每个页岩样品配置标识信息,进而使得终端能够区分出不同的页岩样品中的多种参数。
步骤202、基于每个初始页岩样品的多种参数,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息。
在本公开实施例中,终端基于每个初始页岩样品的多种参数,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息。其中,各类页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力不同,每类所述页岩样品的类别信息包含至少一个初始页岩样品的标识信息。
示例的,终端基于每个初始页岩样品的多种参数,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息可以包括以下几个步骤:
步骤A1、基于每个初始页岩样品的多种参数,采用距离计算公式,计算多个初始页岩样品中每两个初始页岩样品的距离系数。
其中,距离系数计算公式为:
其中,d为多个初始页岩样品中两个初始页岩样品的距离系数,m为每个初始页岩样品的多种参数的个数,X1k代表两个初始页岩样品中的一个初始页岩样品中的第k种参数,X2k代表两个初始页岩样品中的另一个初始页岩样品中的第k种参数。
在本公开实施例中,终端可以采用上述距离系数计算公式计算多个初始页岩样品中的每两个初始页参数的距离系数。
例如,多个初始页岩样品中分别为:初始页岩样品1、初始页岩样品2和初始页岩样品3,则终端可以采用上述距离系数计算公式计算出:初始页岩样品1与初始页岩样品2的距离系数,初始页岩样品2与初始页岩样品3的距离系数,以及初始页岩样品1与初始页岩样品3的距离系数。
步骤B1、将距离系数小于距离系数阈值的两个初始页岩样品的标识信息划分为相同的一类,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息。
在本公开实施例中,终端可以将距离系数小于距离系数阈值的两个初始页岩样品的标识信息划分为相同的一类,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息。
示例的,当某两个初始页岩样品的距离系数小于距离系数阈值时,终端可以确定出该两个初始页岩样品之间的差异较小,可以将该两个初始页岩样品的标识信息划分为相同的一类;当某两个初始页岩样品的距离系数不小于距离系数阈值时,终端可以确定出该两个初始页岩样品之间的差异较大,可以将该两个初始页岩样品的标识信息划分为不同的两类。
因此,终端基于多个初始页岩样品中每两个初始页岩样品的距离系数,可以得到多类页岩样品的类别信息。
对于位于同一类页岩样品的类别信息中的任意两个初始页岩样品的标识信息,由于该任意两个初始页岩样品的标识信息所指示的两个初始页岩样品的距离系数小于距离系数阈值,因此该两个初始页岩样品之间的差异较小,可以认为该两个初始页岩样品的页岩气体流动能力均相同。
对于位于不同类页岩样品的类别信息中的任意两个初始页岩样品的标识信息,由于该任意两个初始页岩样品的标识信息所指示的两个初始页岩样品的距离系数不小于距离系数阈值,因此该两个初始页岩样品之间的差异较大,可以认为该两个初始页岩样品的页岩气体流动能力不相同,且可以通过该两个初始页岩样品中的每个页岩样品中的多种参数区分出该两个初始页岩样品的页岩气体流动能力的强弱。
示例的,假设终端将多个初始页岩样品的标识信息进行划分后,得到三类页岩样品的类别信息,分别为第一类别信息、第二类别信息和第三类别信息,可以基于第一类别信息中的任一初始页岩样品的标识信息所指示的页岩样品的多种参数,第二类别信息中的任一初始页岩样品的标识信息所指示的页岩样品的多种参数,以及第三类别信息中的任一初始页岩样品的标识信息所指示的页岩样品的多种参数,区分出第一类别信息、第二类别信息和第三类别信息所表征的页岩气体流动能力的强弱。例如,第一类别信息所表征的页岩气体流动能力强于第二类别信息所表征的页岩气体流动能力;第二类别信息所表征的页岩气体流动能力强于第三类别信息所表征的页岩气体流动能力。
步骤203、获取目标储层中待检测的目标页岩样品的多种参数。
目标页岩样品的多种参数包括:目标页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面。
在本公开实施例中,首先,工作人员可以采用页岩样品采集工具,在目标储层中采集目标页岩样品;然后,工作人员可以采用参数获取装置确定目标页岩样品的多种参数;最后,工作人员可以将通过参数获取装置确定的目标页岩样品的多种参数输入至终端中。使得终端可以获取目标页岩样品的多种参数。
步骤204、基于目标页岩样品的多种参数,获取与目标页岩样品对应的第一参数矩阵。
在本公开实施例中,终端可以基于目标页岩样品的多种参数,获取与目标页岩样品对应的第一参数矩阵。
示例的,该第一参数矩阵为Y,Y=[c1,c2,...,c7];
其中,c1,c2,...,c7分别表示目标页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面。
步骤205、基于每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,获取与每类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵。
在本公开实施例中,终端可以基于每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,获取与每类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵。
示例的,与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵为Bi;
其中,Ni表示第i类页岩样品的类别信息中所指示的初始页岩样品的个数;与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵Bi中包含有7列Ni行数据,且7列数据分别指示初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面,Ni行数据代表不同的初始页岩样品。例如,Xk1,Xk2,...,Xk7分别表示第i类页岩样品的类别信息所指示的第k个初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面。
步骤206、基于与每类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵,计算与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵。
在本公开实施例中,终端可以基于与每类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵,计算与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵。
由于与每类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中包含有7列数据,且该7列数据分别指示初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面,因此,终端计算出的与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵为7×7的矩阵。
示例的,与第i类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵为Si,该离差矩阵Si为7×7的矩阵。终端可以与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵Bi中的每列数据,计算出与第i类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵为Si。例如,对于离差矩阵为Si中的第a行第b列的元素Sab i,可以通过第二参数矩阵Bi中的第a列数据和第b列数进行计算得到。该元素Sab i的计算公式如下:
其中,Ni表示第i类页岩样品的类别信息中所指示的初始页岩样品的个数;Xaki表示第二参数矩阵Bi中第a列第k行的元素;Xai表示第二参数矩阵Bi中第a列的平均值;Xbki表示第二参数矩阵Bi中第b列第k行的元素;Xbi表示第二参数矩阵Bi中第b列的平均值。
步骤207、基于与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,计算初始页岩样品的总协方差矩阵。
在本公开实施例中,终端可以基于与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,计算初始页岩样品的总协方差矩阵。
示例的,终端计算初始页岩样品的总协方差矩阵可以包括:基于与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,采用总协方差矩阵计算公式,计算初始页岩样品的总协方差矩阵。该总协方差矩阵计算公式为:
其中,D为初始页岩样品的总协方差矩阵;h为多类页岩样品的类别信息的类别个数;Si为与第i类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵;Ni表示第i类页岩样品的类别信息中所指示的初始页岩样品的个数;n为在目标储层中采集的多个初始页岩样品的样品个数,也即是所有的页岩样品的类别信息所指示的初始页岩样品的个数之和。
步骤208、基于初始页岩样品的总协方差矩阵,以及第一参数矩阵,计算目标页岩样品与各类页岩样品的类别信息匹配的概率。
在本公开实施例中,终端可以基于初始页岩样品的总协方差矩阵,以及第一参数矩阵,计算目标页岩样品与各类页岩样品的类别信息匹配的概率。
示例的,终端计算目标页岩样品与各类页岩样品的类别信息匹配的概率可以包括:基于初始页岩样品的总协方差矩阵,以及第一参数矩阵,采用概率计算公式,计算目标页岩样品与各类页岩样品的类别信息匹配的概率。该概率计算公式为:
其中,h为多类页岩样品的类别信息的类别个数,Pi为目标页岩样品与第i类页岩样品的类别信息匹配的概率,m为每个初始页岩样品的多种参数的个数,dab -1为初始页岩样品的总协方差矩阵的逆矩阵,Xai为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第a列的平均值,Xbi为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第b列的平均值,Y为与目标页岩样品的对应的第一参数矩阵,exp为以自然常数e为底的指数函数。
在本公开实施例中,终端通过该概率计算公式可以计算出目标页岩样品与每类页岩样品的类别信息匹配的概率,因此终端通过该概率计算公式可以得到与多类页岩样品的类别信息一一对应的多个概率。
步骤209、将概率最大的页岩样品的类别信息确定为与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息。
在本公开实施例中,终端可以将概率最大的页岩样品的类别信息确定为与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息。
示例的,终端可以在多个概率中选出数值最大的概率,并将数值最大的概率对应的页岩样品的类别信息确定为与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息。
步骤210、基于与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,获取目标页岩样品的页岩气体流动能力。
在本公开实施例中,终端可以基于与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,获取目标页岩样品的页岩气体流动能力。
示例的,由于不同类页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力不同,因此,在终端获取到与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息后,终端可以将该与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力,确定为目标页岩样品的页岩气体流动能力。
例如,假设终端将多个初始页岩样品的标识信息进行划分后,得到三类页岩样品的类别信息,分别为第一类别信息、第二类别信息和第三类别信息,且第一类别信息所表征的页岩气体流动能力强于第二类别信息所表征的页岩气体流动能力;第二类别信息所表征的页岩气体流动能力强于第三类别信息所表征的页岩气体流动能力。若终端获取到与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息为第一类别信息,则终端可以确定该目标页岩样品的页岩气体流动能力确定为第一类别信息所表征的页岩气体流动能力,也即,该目标页岩样品的页岩气体流动能力较强。
步骤211、基于目标页岩样品的多种参数,获取目标页岩样品的表观渗透率。
在本公开实施例中,终端可以基于目标页岩样品的多种参数,获取目标页岩样品的表观渗透率。
示例的,终端获取目标页岩样品的表观渗透率可以包括:终端基于目标页岩样品的多种参数,采用表观渗透率计算公式,计算目标页岩样品的表观渗透率。该表观渗透率计算公式为:
其中,K为目标页岩样品的表观渗透率,单位为毫达西(mD);φ有机质为目标页岩样品的有机质孔隙度,单位为%;M为目标页岩样品的宏孔比例,单位为%;A为目标页岩样品的孔隙比表面,单位为%;φ总为目标页岩样品的有效孔隙度,单位为%,TOC为目标页岩样品的有机碳含量,单位为%;SW为目标页岩样品的含水饱和度,单位为%;F为目标页岩样品的脆性矿物含量,单位为%。
在本公开实施例中,在终端基于目标页岩样品的多种参数,采用表观渗透率计算公式,计算目标页岩样品的表观渗透率之前,终端还需要获取表观渗透率计算公式。该表观渗透率计算公式的获取过程可以包括以下几个步骤:
步骤A2、在对实验页岩样品施加多个不同的有效应力后,获取该实验页岩样品在施加不同的有效应力的情况下的多种渗透率。
该实验页岩样品可以为步骤201中的多个初始页岩样品中的任一初始页岩样品。该多种渗透率与多个有效应力一一对应。
在本公开实施例中,可以采用应力加载装置对该实验页岩样品加载多个不同的有效应力。当实验页岩样品的有效应力不同时,该实验页岩样品的表观渗透率也不同,且该实验页岩样品的表观渗透率可以通过渗透率检测装置检测出,同时该渗透率检测装置可以将在不同的有效应力下的实验页岩样品的渗透率发送给终端,使得该终端能够获取到实验页岩样品在施加不同的有效应力的情况下的多种渗透率。
步骤B2、基于实验页岩样品在施加不同的有效应力的情况下的多种渗透率,获取与多种渗透率一一对应的多个流动能力系数组。
每个流动能力系数组可以包括:滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数。
在本公开实施例中,终端在实验页岩样品的渗透率已知的情况下,可以确定出与该实验页岩样品的渗透率对应的滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数。
示例的,终端可以采用第一流动能力计算公式确定与实验页岩样品的渗透率对应的滑脱因子。该第一流动能力计算公式为:
其中,K1为实验页岩样品的渗透率,单位为毫达西(mD);b为实验页岩样品的渗透率对应的滑脱因子。
终端可以采用第二流动能力计算公式确定与实验页岩样品的渗透率对应的扩散系数。该第二流动能力计算公式为:
K2=DμΦβt;
其中,K2为实验页岩样品的渗透率,单位为毫达西(mD);D为实验页岩样品的渗透率对应的扩散系数,单位为平方米每秒(m2/s);μ为实验页岩样品的粘度,单位为帕斯卡·秒(Pa·s);φ为实验页岩样品的的孔隙度,单位为%;βt为实验页岩样品的总压缩系数。
终端可以采用第三流动能力计算公式确定与实验页岩样品的渗透率对应的应力敏感系数。该第三流动能力计算公式为:
K3=0.0366eγΔp;
其中,K3为实验页岩样品的渗透率,单位为毫达西(mD);e为常数2.718281828459;y为实验页岩样品的渗透率对应的应力敏感系数,单位为(10-2MPa);Δp为实验装置中的有效应力,单位为帕斯卡(Pa)。
需要说明的是,终端通过上述第一流动能力计算公式、第二流动能力计算公式和第三流动能力计算公式,获取与多种渗透率一一对应的多个流动能力系数组。
步骤C2、基于多种渗透率,以及与该多种渗透率一一对应的多个流动能力系数组,确定与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式。
在本公开实施例中,终端将多种渗透率,以及与该多种渗透率一一对应的多个流动能力系数组进行拟合后,即可得到与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式。该渗透率计算公式为:
K=-0.00224×b+2.36×106×D+0.00222×γ-0.0024;
其中,K为页岩的渗透率,单位为毫达西(mD);b为实验页岩样品的渗透率对应的滑脱因子;D为实验页岩样品的渗透率对应的扩散系数,单位为平方米每秒(m2/s);y为实验页岩样品的渗透率对应的应力敏感系数,单位为(10-2MPa)。
示例的,请参考图3,图3是本公开实施例提供的一种通过与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式计算出的渗透率,以及通过渗透率检测装置检测出的渗透率的变化曲线图。其中,横坐标代表页岩样品的标号;纵坐标代表页岩样品的渗透率,单位为:mD。实线代表通过渗透率检测装置检测出的渗透率的变化曲线;虚线代表通过与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式计算出的渗透率的变化曲线。根据该变化曲线图可知,基于与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式计算出的渗透率的准确性较高。
在本公开实施例中,终端根据与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式还可以得出如图4至图6示出的渗透率关系图。其中,通过滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数中的任意两个系数,可以得出页岩样品的渗透率。图4示出为滑脱因子与扩散系数,和渗透率关系图;图5示出为滑脱因子与应力敏感系数,和渗透率关系图;图6示出为扩散系数与应力敏感系数,和渗透率关系图。
步骤D2、基于与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式,获取表观渗透率计算公式。
在本公开实施例中,终端可以基于与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式,获取表观渗透率计算公式。
示例的,首先,终端可以基于与滑脱因子、扩散系数和应力敏感系数相关的渗透率计算公式,计算多个页岩样品的渗透率;然后,终端获取每个页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;最后,终端可以基于每个页岩样品的渗透率,以及每个页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面,确定出表观渗透率计算公式。该表观渗透率计算公式为:
示例的,请参考图7,图7是本公开实施例提供的一种通过表观渗透率计算公式计算出的表观渗透率,以及通过渗透率检测装置检测出的渗透率的变化曲线图。其中,横坐标代表页岩样品的标号;纵坐标代表页岩样品的表观渗透率,单位为:mD。实线代表通过渗透率检测装置检测出的渗透率的变化曲线;虚线代表通过表观渗透率计算公式计算出的表观渗透率的变化曲线。根据该变化曲线图可知,基于表观渗透率计算公式计算出的表观渗透率的准确性较高。
步骤212、基于目标页岩样品的页岩气体流动能力,以及目标页岩样品的表观渗透率,确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。
在本申请实施例中,终端通过执行上述步骤201至步骤208即可实现对目标页岩样品的流动能力的检测,通过执行上述步骤209即可获取到目标页岩的表观渗透率。终端可以基于目标页岩样品的流动能力、表观渗透率与工艺信息的关系,从多个工艺信息中确定出与目标页岩样品匹配的工艺信息。
之后,终端可以显示该工艺信息,以便工作人员采用该工艺信息指示的开采工艺控制开采设备对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采。或者,终端在确定出与目标页岩样品匹配的工艺信息后,可以基于该工艺信息生成控制信息,并将该控制信息发送至开采设备,开采设备在接收到该控制信息后,可以基于该控制信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采。
示例的,首先终端基于目标页岩样品的表观渗透率,确定用于表征开采能力的产能工艺信息;然后终端可以基于目标页岩样品的流动能力,在产能工艺信息中确定出更精确的子产能工艺信息,并将该子产能工艺信息信息确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。其中,多种产能工艺信息与多个表观渗透率的范围一一对应,多种子产能工艺信息与多类页岩样品的类别信息一一对应。
例如,产能工艺信息可以包括:高产的工艺信息、中产的工艺信息和低产的工艺信息,高产的工艺信息对应的表观渗透率的范围,大于中产的工艺信息对应的表观渗透率的范围;中产的工艺信息对应的表观渗透率的范围,大于低产的工艺信息对应的表观渗透率的范围。多类页岩样品的类别信息包括:第一类别信息、第二类别信息和第三类别信息,第一类别信息所表征的页岩气体流动能力强于第二类别信息所表征的页岩气体流动能力;第二类别信息所表征的页岩气体流动能力强于第三类别信息所表征的页岩气体流动能力。则,每个产能信息中包含:与第一类别信息对应的第一子产能工艺信息,与第二类别信息对应的第二子产能工艺信息,以及与第三类别信息对应的第三子产能工艺信息。在每个产能信息中,采用第一子产能工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的产能,高于采用第二子产能工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的产能;采用第二子产能工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的产能,高于采用第三子产能工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的产能。
需要说明的是,本申请实施例提供的页岩气体流动能力的检测方法步骤的先后顺序可以进行适当调整,步骤也可以根据情况进行相应增减,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化的方法,都应涵盖在本申请的保护范围之内,因此不再赘述。
综上所述,本公开实施例提供的页岩气体流动能力的检测方法,通过获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个初始页岩样品的多种参数,以及与每个初始页岩样品对应的标识信息,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,再将目标页岩样品的多种参数以及每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在多类页岩样品的类别信息中获取与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取目标页岩样品的页岩气体流动能力,该目标页岩样品的页岩气体流动能力即为目标储层中的该目标页岩样品所在位置处页岩气体流动能力。相较于相关技术中的根据工作经验确定页岩储层的页岩气体流动能力,本申请实施例提供的页岩气体流动能力的检测方法确定的页岩气体流动能力的准确较高。后续基于页岩样品的页岩气体流动能力,以及目标页岩样品的表观渗透率,所确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息的可靠性较高,在采用该工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采时,可以有效的提高开采页岩气体的产能。
下述为本公开装置实施例,可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节,请参照本公开方法实施例。
请参考图8,图8是本公开实施例提供的一种页岩气体流动能力的检测装置的结构框图。该页岩气体流动能力的检测装置300可以包括:
第一获取模块301,用于获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个初始页岩样品的多种参数,以及与每个初始页岩样品对应的标识信息,每个初始页岩样品的多种参数包括:初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
划分模块302,用于基于每个初始页岩样品的多种参数,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,各类页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力不同,每类页岩样品的类别信息包含至少一个初始页岩样品的标识信息;
第二获取模块303,用于获取目标储层中待检测的目标页岩样品的多种参数,目标页岩样品的多种参数包括:目标页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
第三获取模块304,用于基于目标页岩样品的多种参数,以及每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在多类页岩样品的类别信息中获取与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取目标页岩样品的页岩气体流动能力;
第四获取模块305,用于基于目标页岩样品的多种参数,获取目标页岩样品的表观渗透率;
确定模块306,用于基于目标页岩样品的页岩气体流动能力,以及目标页岩样品的表观渗透率,确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。
综上所述,本公开实施例提供的页岩气体流动能力的检测装置,通过获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个初始页岩样品的多种参数,以及与每个初始页岩样品对应的标识信息,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,再将目标页岩样品的多种参数以及每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在多类页岩样品的类别信息中获取与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取目标页岩样品的页岩气体流动能力,该目标页岩样品的页岩气体流动能力即为目标储层中的该目标页岩样品所在位置处页岩气体流动能力。相较于相关技术中的根据工作经验确定页岩储层的页岩气体流动能力,本申请实施例提供的页岩气体流动能力的检测装置确定的页岩气体流动能力的准确较高。后续基于页岩样品的页岩气体流动能力,以及目标页岩样品的表观渗透率,所确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息的可靠性较高,在采用该工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采时,可以有效的提高开采页岩气体的产能。
可选的,请参考图9,图9是本公开实施例提供的一种第三获取模块的结构框图。该第三获取模块305可以包括:
第一获取单元3051,用于基于目标页岩样品的多种参数,获取与目标页岩样品对应的第一参数矩阵;
第二获取单元3052,用于基于每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,获取与每类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵;
第一计算单元3053,用于基于与每类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵,计算与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵;
第二计算单元3054,用于基于与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,计算初始页岩样品的总协方差矩阵;
第三计算单元3055,用于基于初始页岩样品的总协方差矩阵,以及第一参数矩阵,计算目标页岩样品与各类页岩样品的类别信息匹配的概率;
确定单元3056,用于将概率最大的页岩样品的类别信息确定为与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息。
可选的,第二计算单元3054,用于:基于与每类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,采用总协方差矩阵计算公式,计算初始页岩样品的总协方差矩阵,总协方差矩阵计算公式为:
其中,D为初始页岩样品的总协方差矩阵,h为多类页岩样品的类别信息的类别个数,Si为与第i类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,n为多个初始页岩样品的样品个数。
可选的,第三计算单元3055,用于:基于初始页岩样品的总协方差矩阵,以及第一参数矩阵,采用概率计算公式,计算目标页岩样品与各类页岩样品的类别信息匹配的概率,概率计算公式为:
其中,h为多类页岩样品的类别信息的类别个数,Pi为目标页岩样品与第i类页岩样品的类别信息匹配的概率,m为每个初始页岩样品的多种参数的个数,dab -1为初始页岩样品的总协方差矩阵的逆矩阵,Xai为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第a列的平均值,Xbi为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第b列的平均值,Y为与目标页岩样品的对应的第一参数矩阵,exp为以自然常数e为底的指数函数。
可选的,第四获取模块306,用于:基于目标页岩样品的多种参数,采用表观渗透率计算公式,计算目标页岩样品的表观渗透率,表观渗透率计算公式为:
其中,K为目标页岩样品的表观渗透率,φ有机质为目标页岩样品的有机质孔隙度,M为目标页岩样品的宏孔比例,A为目标页岩样品的孔隙比表面,φ总为目标页岩样品的有效孔隙度,TOC为目标页岩样品的有机碳含量,SW为目标页岩样品的含水饱和度,F为目标页岩样品的脆性矿物含量。
可选的,划分模块304,用于:基于每个初始页岩样品的多种参数,采用距离计算公式,计算多个初始页岩样品中每两个初始页岩样品的距离系数;将距离系数小于距离系数阈值的两个初始页岩样品的标识信息划分为相同的一类,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息;其中,距离系数计算公式为:
其中,d为多个初始页岩样品中两个初始页岩样品的距离系数,m为每个初始页岩样品的多种参数的个数,X1k代表两个初始页岩样品中的一个初始页岩样品中的第k种参数,X2k代表两个初始页岩样品中的另一个初始页岩样品中的第k种参数。
综上所述,本公开实施例提供的页岩气体流动能力的检测装置,通过获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个初始页岩样品的多种参数,以及与每个初始页岩样品对应的标识信息,将多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,再将目标页岩样品的多种参数以及每类页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在多类页岩样品的类别信息中获取与目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取目标页岩样品的页岩气体流动能力,该目标页岩样品的页岩气体流动能力即为目标储层中的该目标页岩样品所在位置处页岩气体流动能力。相较于相关技术中的根据工作经验确定页岩储层的页岩气体流动能力,本申请实施例提供的页岩气体流动能力的检测装置确定的页岩气体流动能力的准确较高。后续基于页岩样品的页岩气体流动能力,以及目标页岩样品的表观渗透率,所确定对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息的可靠性较高,在采用该工艺信息所指示的开采工艺对目标储层中的目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采时,可以有效的提高开采页岩气体的产能。
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、模块和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,该存储介质为非易失性存储介质,该存储介质中存储有代码指令,该代码指令由处理器执行,以执行图1或图2示出的页岩气体流动能力的检测方法。
本公开实施例还提供了一种计算机设备,该计算机设备可以为终端。该计算机设备包括:至少一个处理器;和至少一个存储器;
其中,该至少一个存储器存储有一个或多个程序;
至少一个处理器,用于执行至少一个存储器上所存储的程序,以实现图1或图2示出的页岩气体流动能力的检测方法。
在本申请中,术语“第一”和“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。术语“多个”指两个或两个以上,除非另有明确的限定。
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。
以上所述仅为本公开的可选的实施例,并不用以限制本公开,凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种页岩气体流动能力的检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个所述初始页岩样品的多种参数,以及与每个所述初始页岩样品对应的标识信息,每个所述初始页岩样品的多种参数包括:所述初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
基于每个所述初始页岩样品的多种参数,将所述多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,各类所述页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力不同,每类所述页岩样品的类别信息包含至少一个所述初始页岩样品的标识信息;
获取所述目标储层中待检测的目标页岩样品的多种参数,所述目标页岩样品的多种参数包括:所述目标页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
基于所述目标页岩样品的多种参数,以及每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在所述多类页岩样品的类别信息中获取与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取所述目标页岩样品的页岩气体流动能力;
基于所述目标页岩样品的多种参数,获取所述目标页岩样品的表观渗透率;
基于所述目标页岩样品的页岩气体流动能力,以及所述目标页岩样品的表观渗透率,确定对所述目标储层中的所述目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述目标页岩样品的多种参数,以及每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在所述多类页岩样品的类别信息中获取与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,包括:
基于所述目标页岩样品的多种参数,获取与所述目标页岩样品对应的第一参数矩阵;
基于每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,获取与每类所述页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵;
基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵,计算与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵;
基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,计算所述初始页岩样品的总协方差矩阵;
基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率;
将概率最大的页岩样品的类别信息确定为与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率,包括:
基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,采用概率计算公式,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率,所述概率计算公式为:
其中,h为所述多类页岩样品的类别信息的类别个数,Pi为所述目标页岩样品与第i类页岩样品的类别信息匹配的概率,m为每个所述初始页岩样品的多种参数的个数,dab -1为所述初始页岩样品的总协方差矩阵的逆矩阵,Xai为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第a列的平均值,Xbi为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第b列的平均值,Y为与所述目标页岩样品的对应的第一参数矩阵,exp为以自然常数e为底的指数函数。
6.根据权利要求1至4任一所述的方法,其特征在于,基于每个所述初始页岩样品的多种参数,将所述多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,包括:
基于每个所述初始页岩样品的多种参数,采用距离计算公式,计算所述多个初始页岩样品中每两个初始页岩样品的距离系数;
将距离系数小于距离系数阈值的两个初始页岩样品的标识信息划分为相同的一类,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息;
其中,所述距离系数计算公式为:
其中,d为所述多个初始页岩样品中两个初始页岩样品的距离系数,m为每个所述初始页岩样品的多种参数的个数,X1k代表所述两个初始页岩样品中的一个所述初始页岩样品中的第k种参数,X2k代表所述两个初始页岩样品中的另一个所述初始页岩样品中的第k种参数。
7.一种页岩气体流动能力的检测装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于获取目标储层中的多个初始页岩样品中每个所述初始页岩样品的多种参数,以及与每个所述初始页岩样品对应的标识信息,每个所述初始页岩样品的多种参数包括:所述初始页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
划分模块,用于基于每个所述初始页岩样品的多种参数,将所述多个初始页岩样品的标识信息进行划分,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息,各类所述页岩样品的类别信息所表征的页岩气体流动能力不同,每类所述页岩样品的类别信息包含至少一个所述初始页岩样品的标识信息;
第二获取模块,用于获取所述目标储层中待检测的目标页岩样品的多种参数,所述目标页岩样品的多种参数包括:所述目标页岩样品的有效孔隙度、脆性矿物含量、有机碳含量、含水饱和度、宏孔比例、有机质孔隙度和孔隙比表面;
第三获取模块,用于基于所述目标页岩样品的多种参数,以及每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,在所述多类页岩样品的类别信息中获取与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息,以获取所述目标页岩样品的页岩气体流动能力;
第四获取模块,用于基于所述目标页岩样品的多种参数,获取所述目标页岩样品的表观渗透率;
确定模块,用于基于所述目标页岩样品的页岩气体流动能力,以及所述目标页岩样品的表观渗透率,确定对所述目标储层中的所述目标页岩样品所在位置处的页岩气体进行开采的工艺信息。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述第三获取模块,包括:
第一获取单元,用于基于所述目标页岩样品的多种参数,获取与所述目标页岩样品对应的第一参数矩阵;
第二获取单元,用于基于每类所述页岩样品的类别信息所指示的每个初始页岩样品的多种参数,获取与每类所述页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵;
第一计算单元,用于基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵,计算与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵;
第二计算单元,用于基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,计算所述初始页岩样品的总协方差矩阵;
第三计算单元,用于基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率;
确定单元,用于将概率最大的页岩样品的类别信息确定为与所述目标页岩样品相匹配的页岩样品的类别信息。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第二计算单元,用于:
基于与每类所述页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,采用总协方差矩阵计算公式,计算所述初始页岩样品的总协方差矩阵,所述总协方差矩阵计算公式为:
其中,D为所述初始页岩样品的总协方差矩阵,h为所述多类页岩样品的类别信息的类别个数,Si为与第i类页岩样品的类别信息对应的离差矩阵,n为所述多个初始页岩样品的样品个数;
所述第三计算单元,用于:
基于所述初始页岩样品的总协方差矩阵,以及所述第一参数矩阵,采用概率计算公式,计算所述目标页岩样品与各类所述页岩样品的类别信息匹配的概率,所述概率计算公式为:
其中,h为所述多类页岩样品的类别信息的类别个数,Pi为所述目标页岩样品与第i类页岩样品的类别信息匹配的概率,m为每个所述初始页岩样品的多种参数的个数,dab -1为所述初始页岩样品的总协方差矩阵的逆矩阵,Xai为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第a列的平均值,Xbi为与第i类页岩样品的类别信息对应的第二参数矩阵中的第b列的平均值,Y为与所述目标页岩样品的对应的第一参数矩阵,exp为以自然常数e为底的指数函数。
10.根据权利要求7至9任一所述的装置,其特征在于,所述第四获取模块,用于:
基于所述目标页岩样品的多种参数,采用表观渗透率计算公式,计算所述目标页岩样品的表观渗透率,所述表观渗透率计算公式为:
其中,K为所述目标页岩样品的表观渗透率,φ有机质为所述目标页岩样品的有机质孔隙度,M为所述目标页岩样品的宏孔比例,A为所述目标页岩样品的孔隙比表面,φ为所述目标页岩样品的有效孔隙度,TOC为所述目标页岩样品的有机碳含量,SW为所述目标页岩样品的含水饱和度,F为所述目标页岩样品的脆性矿物含量;
所述划分模块,用于:
基于每个所述初始页岩样品的多种参数,采用距离计算公式,计算所述多个初始页岩样品中每两个初始页岩样品的距离系数;
将距离系数小于距离系数阈值的两个初始页岩样品的标识信息划分为相同的一类,以得到用于表征的页岩气体流动能力的多类页岩样品的类别信息;
其中,所述距离系数计算公式为:
其中,d为所述多个初始页岩样品中两个初始页岩样品的距离系数,m为每个所述初始页岩样品的多种参数的个数,X1k代表所述两个初始页岩样品中的一个所述初始页岩样品中的第k种参数,X2k代表所述两个初始页岩样品中的另一个所述初始页岩样品中的第k种参数。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911379557.XA CN110967289B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 页岩气体流动能力的检测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201911379557.XA CN110967289B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 页岩气体流动能力的检测方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110967289A true CN110967289A (zh) | 2020-04-07 |
CN110967289B CN110967289B (zh) | 2022-07-05 |
Family
ID=70036935
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201911379557.XA Active CN110967289B (zh) | 2019-12-27 | 2019-12-27 | 页岩气体流动能力的检测方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110967289B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111810144A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-10-23 | 四川长宁天然气开发有限责任公司 | 一种页岩气井工程智能调度方法及系统 |
CN112345429A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-09 | 北京科技大学 | 非常规油气藏非均匀地质参数的获取方法及装置 |
CN112924354A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-06-08 | 西南石油大学 | 一种基于气体扩散系数的页岩储层应力敏感实验评价方法 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107622165A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-01-23 | 西南石油大学 | 一种页岩气水平井重复压裂产能计算方法 |
CN108150161A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-12 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司勘探开发研究院 | 页岩含气性评价方法装置 |
CN108303510A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-07-20 | 中国石油天然气股份有限公司 | 页岩气储层性能的评价方法、装置及计算机存储介质 |
CN108710723A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-26 | 西南石油大学 | 一种页岩储层多孔介质表观渗透率的计算方法 |
CN108959789A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-07 | 西南石油大学 | 一种考虑应力敏感效应的页岩表观渗透率计算方法 |
US20180372611A1 (en) * | 2017-06-26 | 2018-12-27 | China University Of Petroleum-Beijing | Apparatus and method for measuring apparent permeability of tight rock core |
CN109100278A (zh) * | 2018-07-18 | 2018-12-28 | 西南石油大学 | 一种考虑页岩孔径分布特征的表观渗透率计算方法 |
CN109284571A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-01-29 | 西南石油大学 | 一种二氧化碳置换页岩气多尺度多场耦合渗流数学建模方法 |
-
2019
- 2019-12-27 CN CN201911379557.XA patent/CN110967289B/zh active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180372611A1 (en) * | 2017-06-26 | 2018-12-27 | China University Of Petroleum-Beijing | Apparatus and method for measuring apparent permeability of tight rock core |
CN107622165A (zh) * | 2017-09-25 | 2018-01-23 | 西南石油大学 | 一种页岩气水平井重复压裂产能计算方法 |
CN108303510A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-07-20 | 中国石油天然气股份有限公司 | 页岩气储层性能的评价方法、装置及计算机存储介质 |
CN108150161A (zh) * | 2017-12-27 | 2018-06-12 | 中国石油化工股份有限公司江汉油田分公司勘探开发研究院 | 页岩含气性评价方法装置 |
CN108710723A (zh) * | 2018-04-09 | 2018-10-26 | 西南石油大学 | 一种页岩储层多孔介质表观渗透率的计算方法 |
CN108959789A (zh) * | 2018-07-12 | 2018-12-07 | 西南石油大学 | 一种考虑应力敏感效应的页岩表观渗透率计算方法 |
CN109100278A (zh) * | 2018-07-18 | 2018-12-28 | 西南石油大学 | 一种考虑页岩孔径分布特征的表观渗透率计算方法 |
CN109284571A (zh) * | 2018-10-19 | 2019-01-29 | 西南石油大学 | 一种二氧化碳置换页岩气多尺度多场耦合渗流数学建模方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
端祥刚等: "《页岩储层气体流动能力实验研究》", 《特种油气藏》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111810144A (zh) * | 2020-08-28 | 2020-10-23 | 四川长宁天然气开发有限责任公司 | 一种页岩气井工程智能调度方法及系统 |
CN112345429A (zh) * | 2020-11-02 | 2021-02-09 | 北京科技大学 | 非常规油气藏非均匀地质参数的获取方法及装置 |
CN112924354A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-06-08 | 西南石油大学 | 一种基于气体扩散系数的页岩储层应力敏感实验评价方法 |
CN112924354B (zh) * | 2021-01-22 | 2022-09-20 | 西南石油大学 | 一种基于气体扩散系数的页岩储层应力敏感实验评价方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110967289B (zh) | 2022-07-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110967289B (zh) | 页岩气体流动能力的检测方法及装置 | |
CN106761729B (zh) | 低渗砾岩录井多参数解释方法 | |
CN107728231B (zh) | 一种预测核磁共振测井横向弛豫时间t2分布的方法 | |
CN109214026A (zh) | 一种页岩气水平井初期产能预测方法 | |
CN104832166A (zh) | 一种页岩气水平井初期产能预测方法 | |
CN110847901A (zh) | 一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法 | |
WO2019232224A1 (en) | Systems and methods for special core analysis sample selection and assessment | |
CN105160414A (zh) | 预测全油藏产区类型的方法及装置 | |
CN103775072A (zh) | 基于测井资料的煤岩类型确定方法 | |
CN105277979B (zh) | 一种地震属性的优化方法和装置 | |
CN108107086A (zh) | 一种基于阵列气体传感器的气体检测方法及气体传感器 | |
CN112990320A (zh) | 一种岩性的分类方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Ji et al. | HVSR-based site classification approach using general regression neural network (GRNN): Case study for China strong motion stations | |
CN104570109A (zh) | 一种储层油气预测的方法 | |
CN113947504B (zh) | 一种基于随机森林法的窃电分析方法及其系统 | |
CN107133879B (zh) | 一种筛选相似油田的方法 | |
CN1246683C (zh) | 基于软测量技术的气液两相流流型辨识方法及系统 | |
CN109031461A (zh) | 碳酸盐岩孔隙型油气储层定量识别方法及区域定量化方法 | |
CN106285661B (zh) | 一种基于判定指数的低阻油层识别方法及装置 | |
CN104880737A (zh) | 测井资料识别地下流体类型的多元Logistic方法 | |
CN115166858A (zh) | 一种致密含水气藏气水识别方法和装置 | |
CN111428820A (zh) | 基于特征选择的矿井突水水源判别方法 | |
CN112380408A (zh) | 一种石油成分的分析方法及系统 | |
CN101872337A (zh) | 相似性检测方法及系统 | |
CN110735634A (zh) | 一种灰岩油藏动态渗透率确定方法及装置 |
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 |