CN111208565B - 基于kt模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于KT模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质,该方法包括:确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量;根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比;根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度;根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱;确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。

Description

基于KT模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及孔缝参数反演技术领域,尤其是涉及一种基于KT模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质。
背景技术
孔隙结构是指岩石所具有的孔隙和喉道的几何形状、大小、分布及其相互连通关系。孔隙大小主要影响储层的孔隙度,喉道大小与连通状况直接影响储层岩石的渗透率等物性特征,孔隙的形状也影响着干燥岩石的弹性性质,即干燥岩石中地震波传播的速度;不同孔隙形状中存在流体时其频散与衰减规律与机制也因孔隙形状参数的不同而不同。
目前针对于干骨架建模的经典岩石物理模型,一般用孔隙纵横比这个参数来刻画孔隙结构,当然主要有两大类获取孔隙结构参数方法:第一类为:镜下薄片分析、CT扫描、测井成像等物理观测的方法;第二类为岩石物理实验与理论模型相结合,并利用最优化反演的思路,不断优化更新岩石物理模型中的孔隙结构参数,使其与岩石物理实验数据相匹配。
利用镜下薄片分析、CT扫描、测井成像等物理观测的方法,可以在一定程度上对储层岩石的孔隙结构参数进行描述,也可以对分析由于孔隙结构参数对储层岩石的弹性性质影响起到一定的作用。然而,镜下薄片分析、CT扫描、测井成像等物理观测的方法在对孔隙结构参数的描述方面只能起到非常定性的作用,定性获得的孔隙结构参数也难以用到定量描述弹性性质的岩石物理模型中去,因此具有一定的局限性。
而利用岩石物理实验与理论模型相结合,利用最优化反演的思路获取孔隙结构参数在储层评价方面起到一定的作用,比较有代表性的做法包括:李宏兵等(2013)提出了一种利用根据声波时差和密度反演孔隙扁度(即孔隙纵横比)的反演思路与流程,孔隙扁度的获取可以进一步用于速度预测、流体替换、孔隙度和饱和度反演和测井参数评价等领域。但是此类方法最大的问题在于,所使用的反演模型中认为岩石中具有的孔隙只有一种孔隙纵横比,也就是该方法只可以获得一个岩石的等效孔隙纵横比,这显然与实际情况不相符进而在应用上带来一定的局限性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于KT模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质,以获得更精确的储层孔缝参数。
为达到上述目的,一方面,本发明提供了一种基于KT模型的孔缝参数反演方法,包括:
确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量;
根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比;
根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度;
根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱;
确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。
另一方面,本发明还提供了一种基于KT模型的孔缝参数反演装置,包括:
第一模量确定模块,用于确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量;
第二模量确定模块,用于根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比;
孔隙密度确定模块,用于根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度;
孔隙纵横比确定模块,用于根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱;
孔隙度确定模块,用于确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。
另一方面,本发明还提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的孔缝参数反演方法。
由以上本发明提供的技术方案可见,由于本发明中考虑到了储层岩石在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱,并据此计算出了各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。因此,与现有技术中仅用于一种孔隙纵横比等效储层岩石的孔隙纵横比,本发明所获得的储层孔缝参数,更加逼近储层岩石的真实储层孔缝参数,即本发明获得了更精确的储层孔缝参数。这对于后续在此基础上研究孔隙流体对地震波频散与衰减的机制,以及研究依赖于地震波频散与衰减的储层预测与流体识别均具有重要的意义。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1为本发明一些实施例中基于KT模型的孔缝参数反演方法的流程图;
图2为本发明一实施例中在变围压下测量出的岩样超声波纵、横波速度示意图;
图3为本发明一实施例中在变围压下岩样的实测弹性模量与拟合弹性模量的对比示意图;
图4为本发明一实施例中岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度示意图;
图5为本发明一实施例中岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的反演速度与测量速度的对比示意图;
图6为本发明一实施例中岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度与软孔隙纵横比的交会示意图;
图7为本发明一实施例中岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比与对应孔隙度的交会示意图;
图8为本发明一些实施例中基于KT模型的孔缝参数反演装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案,下面将结合本发明中的附图,对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅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,都应当属于本发明保护的范围。
参考图1所示,本发明一些实施例的基于KT模型的孔缝参数反演方法可以包括以下步骤:
S101、确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量。
S102、根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比。
S103、根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度。
S104、根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱。
S105、确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。
由此可见,在本发明中,考虑到了储层岩石在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱,并据此计算出了各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。因此,与现有技术中仅用于一种孔隙纵横比等效储层岩石的孔隙纵横比,本发明所获得的储层孔缝参数,更加逼近储层岩石的真实储层孔缝参数,即本发明获得了更精确的储层孔缝参数。这对于后续在此基础上研究孔隙流体对地震波频散与衰减的机制,以及研究依赖于地震波频散与衰减的储层预测与流体识别均具有重要的意义。
本发明中的KT模型是指Kuster-Toksoz岩石物理模型,简称KT模型。
在本发明一实施例中,所述确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量可以包括以下步骤:
基于目标函数OF1=∑[(Kdry_meas(σ)-Kdry(σ))2+(Gdry_meas(σ)-Gdry(σ))2]求解公式
Figure GDA0003098533430000041
得到所述岩样在上限围压下的第一等效弹性模量。即利用非线性最小二乘拟合的标准步骤,取可让目标函数最小时的压力系数
Figure GDA0003098533430000042
从而可以得到岩样在上限围压下的第一等效弹性模量(Kdry-HP,Gdry-HP)。此时第一等效弹性模量(Kdry-HP,Gdry-HP)可以理解为由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石的等效模量,其中硬孔隙指的是随围压不可压缩的孔,通常其孔隙纵横比αstiff>0.01。
其中,OF1为第一目标函数;σ表示围压;e为自然常数;
Figure GDA0003098533430000051
为压力系数;Kdry_meas(σ)和Gdry_meas(σ)分别为岩样随围压σ变化的体积模量测量值、剪切模量测量值,
Figure GDA0003098533430000052
Gdry_meas(σ)=ρVS(σ)2,ρ为岩样密度,VP(σ)和VS(σ)分别为岩样随围压σ变化的纵、横波速度;Kdry(σ)和Gdry(σ)分别为岩样随围压σ变化的体积模量拟合值、剪切模量拟合值,Kdry-ini和Gdry-ini分别为岩样在零围压下的体积模量、剪切模量;Kdry-HP和Gdry-HP分别为岩样在上限围压下的第一等效体积模量、第一等效剪切模量。
在一示例性实施例中,岩样随围压变化的弹性模量测量值和弹性模量拟合值可如图3所示。
在本发明一实施例中,可以在实验室对柱塞储层干岩样(经洗油、洗盐和烘干等处理后获得的岩样)进行岩石物理测量,从而可以获得岩样的密度ρ、孔隙度
Figure GDA0003098533430000053
等参数。此外,通过对柱塞干岩石样品进行随围压递增的速度传播测量,即可以获得纵、横波速度VP(σ)、VS(σ)。例如,在一示例性实施例中,测得的纵、横波速度可如图2所示。
在本发明一实施例中,所述根据第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,可以包括以下步骤:
基于第二目标函数
Figure GDA0003098533430000054
求解公式
Figure GDA0003098533430000055
得到岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比。
其中,OF2为第二目标函数;
Figure GDA0003098533430000056
Figure GDA0003098533430000057
分别为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量、第二等效剪切模量;Km和Gm分别为岩样的岩石基质的体积模量、剪切模量,
Figure GDA0003098533430000058
fj为岩样的第j个矿物组份在固体相中的体积分量,Kj和Gj分别为岩样的第j个矿物组份的体积模量、剪切模量,N为岩样的矿物组份种类;φ为岩样的孔隙度,P(αstiff)为极化因子,αstiff为岩样的硬孔隙纵横比,ζm为中间变量且
Figure GDA0003098533430000061
通过对柱塞储层干岩样进行X射线衍射(X-RayDiffraction,简称XRD)矿物分析,可以获取岩样的成岩矿物组份。
在本发明一实施例中,所述根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度,可以包括以下步骤:
基于第三目标函数
Figure GDA0003098533430000062
求解公式
Figure GDA0003098533430000063
得到所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度。
其中,OF3为第三目标函数;
Figure GDA0003098533430000064
Figure GDA0003098533430000065
分别为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压σ下的第三等效体积模量、第三等效剪切模量;νstiff为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的泊松比,
Figure GDA0003098533430000066
Figure GDA0003098533430000067
Figure GDA0003098533430000068
分别为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量、第二等效剪切模量;
Figure GDA0003098533430000069
为中间变量且
Figure GDA00030985334300000610
Γ(σ)为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压σ下的累积软孔隙密度。
在一示例性实施例中,岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度可如图4所示。结合图5所示,在该示例性实施例中,通过利用反演得到的累积软孔隙密度所计算出的纵、横波速度曲线与实测的纵、横波速度的吻合度较好。
在本发明一实施例中,岩样的多重孔隙KT模型可以是在岩样的单重孔隙KT模型中,添加不同纵横比的硬币形干燥软孔隙(或称为裂隙)而形成。
在本发明一实施例中,所述根据累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱,可以包括以下步骤:
基于第四目标函数
Figure GDA00030985334300000611
求解公式
Figure GDA00030985334300000612
获得岩样的多重孔隙KT模型在各个围压下的未闭合累积软孔隙密度;
根据公式
Figure GDA00030985334300000613
计算岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下,未闭合软孔隙中的最小初始软孔隙纵横比;
根据公式
Figure GDA0003098533430000071
获得多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱;
其中,OF4为第四目标函数;p为围压;pi为第i个围压;pN为第N个围压;
Figure GDA0003098533430000072
为有效压力系数;ε0为岩样的多重孔隙KT模型在零围压下的初始累积软孔隙密度;N为围压或围压的数量;ε(pi)为岩样的多重孔隙KT模型在pi下的累积软孔隙密度;Γ(pi)为岩样的多重孔隙KT模型在pi下的累积软孔隙密度;ε(p)为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度;
Figure GDA0003098533430000073
为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压p下的第三等效体积模量;
Figure GDA0003098533430000074
为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量;α(pi)为岩样的多重孔隙KT模型在任意pi下的软孔隙纵横比分布谱的向量表示;
Figure GDA0003098533430000075
为岩样的多重孔隙KT模型在pi下未闭合软孔隙中的初始最小软孔隙纵横比,零围压下软孔隙纵横比分布谱的向量表示为
Figure GDA0003098533430000076
Figure GDA0003098533430000077
为岩样的多重孔隙KT模型在pi下的未闭合最小软孔隙纵横比相对初始纵横比的变化量向量,且
Figure GDA0003098533430000078
在一示例性实施例中,图6中示出了岩样的多重孔隙KT模型,在不同围压下的累积软孔隙密度所对应的软孔隙纵横比。
在本发明一实施例中,所述确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度,可以包括以下步骤:
将围压pi下的软孔隙纵横比分布谱α(pi)中的各个软孔隙纵横比αk(pi)分别代入公式
Figure GDA0003098533430000079
获得岩样的多重孔隙KT模型在有效围压pi时的软孔隙纵横比分布谱中各个纵横比软孔隙对应的孔隙度;继而可以计算其它围压下的各个软孔隙的孔隙度。
其中,k=i…N,pk为第k个有效围压;αk(pi)为岩样的多重孔隙KT模型在pk下未闭合软孔隙中的最小软孔隙纵横比,pi表示基准压力,且pk≥pi(如果pi=0,就是零围压的(初始)最小软孔隙纵横比),φ(αk(pi))为αk(pi)对应的孔隙度,
Figure GDA00030985334300000710
为岩样的多重孔隙KT模型在pk下的累积软孔隙密度,
Figure GDA00030985334300000711
Figure GDA00030985334300000712
的微分且
Figure GDA00030985334300000713
Figure GDA00030985334300000714
为岩样的多重孔隙KT模型在pk-1下的累积软孔隙密度。
在一示例性实施例中,图7中示出了岩样的多重孔隙KT模型,在不同围压下的软孔隙纵横比所对应的孔隙度。
虽然上文描述的过程流程包括以特定顺序出现的多个操作,但是,应当清楚了解,这些过程可以包括更多或更少的操作,这些操作可以顺序执行或并行执行(例如使用并行处理器或多线程环境)。
参考图8所示,与上述的基于KT模型的孔缝参数反演方法对应,本发明一些实施例的基于KT模型的孔缝参数反演装置可以包括:
第一模量确定模块81,可以用于确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量。
第二模量确定模块82,可以用于根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比。
孔隙密度确定模块83,可以用于根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度。
孔隙纵横比确定模块84,可以用于根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱。
孔隙度确定模块85,可以用于确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本发明是参照根据本发明的方法、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。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁盘式存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白,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。
本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本发明的实施例而已,并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理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权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种基于KT模型的孔缝参数反演方法,其特征在于,包括:
确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量;
根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比;
根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度;
根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱;
确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。
2.如权利要求1所述的基于KT模型的孔缝参数反演方法,其特征在于,所述确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量,包括:
基于第一目标函数OF1=∑[(Kdry_meas(σ)-Kdry(σ))2+(Gdry_meas(σ)-Gdry(σ))2]求解公式
Figure FDA0003098533420000011
得到所述岩样在上限围压下的第一等效弹性模量;
其中,OF1为第一目标函数;σ表示围压;e为自然常数;
Figure FDA0003098533420000014
为压力系数;Kdry_meas(σ)和Gdry_meas(σ)分别为岩样随围压σ变化的体积模量测量值、剪切模量测量值,
Figure FDA0003098533420000012
Gdry_meas(σ)=ρVS(σ)2,ρ为岩样密度,VP(σ)和VS(σ)分别为岩样随围压σ变化的纵、横波速度;Kdry(σ)和Gdry(σ)分别为岩样随围压σ变化的体积模量拟合值、剪切模量拟合值,Kdry-ini和Gdry-ini分别为岩样在零围压下的体积模量、剪切模量;Kdry-HP和Gdry-HP分别为岩样在上限围压下的第一等效体积模量、第一等效剪切模量。
3.如权利要求1所述的基于KT模型的孔缝参数反演方法,其特征在于,所述根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,包括:
基于第二目标函数
Figure FDA0003098533420000013
求解公式
Figure FDA0003098533420000021
得到岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比;
其中,OF2为第二目标函数;
Figure FDA0003098533420000022
Figure FDA0003098533420000023
分别为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量、第二等效剪切模量;Kdry-HP和Gdry-HP分别为岩样在上限围压下的第一等效体积模量、第一等效剪切模量;Km和Gm分别为岩样的岩石基质的体积模量、剪切模量,
Figure FDA0003098533420000024
fj为岩样的第j个矿物组份在固体相中的体积分量,Kj和Gj分别为岩样的第j个矿物组份的体积模量、剪切模量,N为岩样的矿物组份种类;φ为岩样的孔隙度,P(αstiff)为极化因子,αstiff为岩样的硬孔隙纵横比,ζm为中间变量且
Figure FDA0003098533420000025
4.如权利要求1所述的基于KT模型的孔缝参数反演方法,其特征在于,所述根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度,包括:
基于第三目标函数
Figure FDA0003098533420000026
求解公式
Figure FDA0003098533420000027
得到所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度;
其中,OF3为第三目标函数;σ表示围压;
Figure FDA0003098533420000028
Figure FDA0003098533420000029
分别为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压σ下的第三等效体积模量、第三等效剪切模量;Kdry_meas(σ)和Gdry_meas(σ)分别为岩样随围压σ变化的体积模量测量值、剪切模量测量值,
Figure FDA00030985334200000210
Gdry_meas(σ)=ρVS(σ)2,ρ为岩样密度,VP(σ)和VS(σ)分别为岩样随围压σ变化的纵、横波速度;νstiff为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的泊松比,
Figure FDA00030985334200000211
Figure FDA00030985334200000212
Figure FDA00030985334200000213
分别为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量、第二等效剪切模量;
Figure FDA0003098533420000031
为中间变量且
Figure FDA0003098533420000032
Γ(σ)为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压σ下的累积软孔隙密度。
5.如权利要求1所述的基于KT模型的孔缝参数反演方法,其特征在于,所述根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱,包括:
基于第四目标函数
Figure FDA0003098533420000033
求解公式
Figure FDA0003098533420000034
获得岩样的多重孔隙KT模型在各个围压下的未闭合累积软孔隙密度;
根据公式
Figure FDA0003098533420000035
计算岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下,未闭合软孔隙中的最小初始软孔隙纵横比;
根据公式
Figure FDA0003098533420000036
获得多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱;
其中,OF4为第四目标函数;σ为围压;σi为第i个围压;
Figure FDA0003098533420000037
为有效压力系数;e为自然常数;ε0为岩样的多重孔隙KT模型在零围压下的初始累积软孔隙密度;ε(σi)为岩样的多重孔隙KT模型在σi下的累积软孔隙密度拟合值;Γ(σi)为岩样的多重孔隙KT模型在σi下的累积软孔隙密度计算值;
Figure FDA0003098533420000038
为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压σ下的第三等效体积模量;
Figure FDA0003098533420000039
为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量;α(σi)为岩样的多重孔隙KT模型在任意σi下的软孔隙纵横比分布谱的向量表示;
Figure FDA00030985334200000310
为岩样的多重孔隙KT模型在σi下未闭合软孔隙中的初始最小软孔隙纵横比,零围压下软孔隙纵横比分布谱的向量表示为
Figure FDA00030985334200000311
Figure FDA00030985334200000312
为岩样的多重孔隙KT模型在σi下的未闭合最小软孔隙纵横比相对初始纵横比的变化量向量,
Figure FDA00030985334200000313
N为围压的数量。
6.如权利要求1所述的基于KT模型的孔缝参数反演方法,其特征在于,所述确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度,包括:
将围压σi下的软孔隙纵横比分布谱α(σi)中的各个软孔隙纵横比αki)分别代入公式
Figure FDA00030985334200000314
获得岩样的多重孔隙KT模型在有效围压σi时的软孔隙纵横比分布谱中各个纵横比软孔隙对应的孔隙度;
其中,k=i…N,σk为第k个有效围压;αki)为岩样的多重孔隙KT模型在σk下未闭合软孔隙中的最小软孔隙纵横比,σi表示第i个基准压力,且σk≥σi,φ(αki))为αki)对应的孔隙度,
Figure FDA0003098533420000041
为岩样的多重孔隙KT模型在σk下的累积软孔隙密度,
Figure FDA0003098533420000042
Figure FDA0003098533420000043
的微分且
Figure FDA0003098533420000044
Figure FDA0003098533420000045
为岩样的多重孔隙KT模型在σk-1下的累积软孔隙密度;N为围压的数量。
7.一种基于KT模型的孔缝参数反演装置,其特征在于,包括:
第一模量确定模块,用于确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量;
第二模量确定模块,用于根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比;
孔隙密度确定模块,用于根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度;
孔隙纵横比确定模块,用于根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱;
孔隙度确定模块,用于确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度。
8.如权利要求7所述的基于KT模型的孔缝参数反演装置,其特征在于,所述确定岩样在上限围压下的第一等效弹性模量,包括:
基于第一目标函数
Figure FDA0003098533420000046
求解公式
Figure FDA0003098533420000047
得到所述岩样在上限围压下的第一等效弹性模量;
其中,OF1为第一目标函数;σ表示围压;e为自然常数;
Figure FDA0003098533420000048
为压力系数;Kdry_meas(σ)和Gdry_meas(σ)分别为岩样随围压σ变化的体积模量测量值、剪切模量测量值,
Figure FDA0003098533420000049
Gdry_meas(σ)=ρVS(σ)2,ρ为岩样密度,VP(σ)和VS(σ)分别为岩样随围压σ变化的纵、横波速度;Kdry(σ)和Gdry(σ)分别为岩样随围压σ变化的体积模量拟合值、剪切模量拟合值,Kdry-ini和Gdry-ini分别为岩样在零围压下的体积模量、剪切模量;Kdry-HP和Gdry-HP分别为岩样在上限围压下的第一等效体积模量、第一等效剪切模量。
9.如权利要求7所述的基于KT模型的孔缝参数反演装置,其特征在于,所述根据所述第一等效弹性模量,确定所述岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,包括:
基于第二目标函数
Figure FDA0003098533420000051
求解公式
Figure FDA0003098533420000052
得到岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比;
其中,OF2为第二目标函数;
Figure FDA0003098533420000053
Figure FDA0003098533420000054
分别为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量、第二等效剪切模量;Kdry-HP和Gdry-HP分别为岩样在上限围压下的第一等效体积模量、第一等效剪切模量;Km和Gm分别为岩样的岩石基质的体积模量、剪切模量,
Figure FDA0003098533420000055
Figure FDA0003098533420000056
fj为岩样的第j个矿物组份在固体相中的体积分量,Kj和Gj分别为岩样的第j个矿物组份的体积模量、剪切模量,N为岩样的矿物组份种类;φ为岩样的孔隙度,P(αstiff)为极化因子,αstiff为岩样的硬孔隙纵横比,ζm为中间变量且
Figure FDA0003098533420000057
10.如权利要求7所述的基于KT模型的孔缝参数反演装置,其特征在于,所述根据所述第二等效弹性模量及硬孔隙纵横比,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度,包括:
基于第三目标函数
Figure FDA0003098533420000058
求解公式
Figure FDA0003098533420000059
得到所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的累积软孔隙密度;
其中,OF3为第三目标函数;σ表示围压;
Figure FDA00030985334200000510
Figure FDA00030985334200000511
分别为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压σ下的第三等效体积模量、第三等效剪切模量;Kdry_meas(σ)和Gdry_meas(σ)分别为岩样随围压σ变化的体积模量测量值、剪切模量测量值,
Figure FDA0003098533420000061
Gdry_meas(σ)=ρVS(σ)2,ρ为岩样密度,VP(σ)和VS(σ)分别为岩样随围压σ变化的纵、横波速度;νstiff为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的泊松比,
Figure FDA0003098533420000062
Figure FDA0003098533420000063
Figure FDA0003098533420000064
分别为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量、第二等效剪切模量;
Figure FDA0003098533420000065
为中间变量且
Figure FDA0003098533420000066
Γ(σ)为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压σ下的累积软孔隙密度。
11.如权利要求7所述的基于KT模型的孔缝参数反演装置,其特征在于,所述根据所述累积软孔隙密度,确定所述岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱,包括:
基于第四目标函数
Figure FDA0003098533420000067
求解公式
Figure FDA0003098533420000068
获得岩样的多重孔隙KT模型在各个围压下的未闭合累积软孔隙密度;
根据公式
Figure FDA0003098533420000069
计算岩样的多重孔隙KT模型在不同围压下,未闭合软孔隙中的最小初始软孔隙纵横比;
根据公式
Figure FDA00030985334200000610
获得多重孔隙KT模型在不同围压下的软孔隙纵横比分布谱;
其中,OF4为第四目标函数;σ为围压;σi为第i个围压;
Figure FDA00030985334200000611
为有效压力系数;e为自然常数;ε0为岩样的多重孔隙KT模型在零围压下的初始累积软孔隙密度;ε(σi)为岩样的多重孔隙KT模型在σi下的累积软孔隙密度拟合值;Γ(σi)为岩样的多重孔隙KT模型在σi下的累积软孔隙密度计算值;
Figure FDA00030985334200000612
为岩样的多重孔隙KT模型在不同围压σ下的第三等效体积模量;
Figure FDA00030985334200000613
为岩样的单重孔隙KT模型在上限围压下的第二等效体积模量;α(σi)为岩样的多重孔隙KT模型在任意σi下的软孔隙纵横比分布谱的向量表示;
Figure FDA00030985334200000614
为岩样的多重孔隙KT模型在σi下未闭合软孔隙中的初始最小软孔隙纵横比,零围压下软孔隙纵横比分布谱的向量表示为
Figure FDA00030985334200000615
Figure FDA00030985334200000616
为岩样的多重孔隙KT模型在σi下的未闭合最小软孔隙纵横比相对初始纵横比的变化量向量,
Figure FDA00030985334200000617
N为围压的数量。
12.如权利要求7所述的基于KT模型的孔缝参数反演装置,其特征在于,所述确定所述不同围压下的软孔隙纵横比分布谱中,各个纵横比对应的软孔隙在不同围压下的孔隙度,包括:
将围压σi下的软孔隙纵横比分布谱α(σi)中的各个软孔隙纵横比αki)分别代入公式
Figure FDA0003098533420000071
获得岩样的多重孔隙KT模型在有效围压σi时的软孔隙纵横比分布谱中各个纵横比软孔隙对应的孔隙度;
其中,k=i…N,σk为第k个有效围压;αki)为岩样的多重孔隙KT模型在σk下未闭合软孔隙中的最小软孔隙纵横比,σi表示第i个基准压力,且σk≥σi,φ(αki))为αki)对应的孔隙度,
Figure FDA0003098533420000072
为岩样的多重孔隙KT模型在σk下的累积软孔隙密度,
Figure FDA0003098533420000073
Figure FDA0003098533420000074
的微分且
Figure FDA0003098533420000075
Figure FDA0003098533420000076
为岩样的多重孔隙KT模型在σk-1下的累积软孔隙密度;N为围压的数量。
13.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任意一项所述的孔缝参数反演方法。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113009562A (zh) * 2021-03-24 2021-06-22 中国石油大学(北京) 基于kt模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备
CN113009563A (zh) * 2021-03-24 2021-06-22 中国石油大学(北京) 基于mt模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备
CN113009561A (zh) * 2021-03-24 2021-06-22 中国石油大学(北京) 基于dem模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103217358A (zh) * 2013-04-09 2013-07-24 中国石油天然气集团公司 一种同时获取储层岩石低频弹性性质与密度的方法及系统
CN103257081A (zh) * 2013-04-28 2013-08-21 北京大学 一种油气藏岩体力学地下原位模型恢复的方法及装置
CN103335928A (zh) * 2013-05-30 2013-10-02 中国石油天然气集团公司 一种测量孔隙岩石渗透率的方法和装置
CN104360389A (zh) * 2014-11-12 2015-02-18 中国石油大学(华东) 一种致密砂岩储层岩石弹性模量计算方法
CN105974474A (zh) * 2016-07-07 2016-09-28 中国石油大学(华东) 一种基于孔隙替换的储层孔隙类型评价的方法
CN106290105A (zh) * 2016-07-20 2017-01-04 中国石油大学(华东) 一种碳酸盐岩储层溶蚀孔隙体积含量预测方法
CN107449707A (zh) * 2017-07-03 2017-12-08 中国石油天然气股份有限公司 页岩储层中不同尺度孔隙定量的三维表征确定方法和装置
CN109471168A (zh) * 2018-11-06 2019-03-15 河海大学 一种孔裂隙介质中纵波速度与衰减的预测方法
US10365405B2 (en) * 2015-01-26 2019-07-30 Schlumberger Technology Corporation Method for determining formation properties by inversion of multisensor wellbore logging data
CN110320575A (zh) * 2019-06-24 2019-10-11 中国石油大学(北京) 基于岩石物理模型的页岩有机质含量确定方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20160109593A1 (en) * 2014-10-17 2016-04-21 Vimal SAXENA Methods and systems for generating percolated rock physics models for predicting permeability and petrophysical quantities

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103217358A (zh) * 2013-04-09 2013-07-24 中国石油天然气集团公司 一种同时获取储层岩石低频弹性性质与密度的方法及系统
CN103257081A (zh) * 2013-04-28 2013-08-21 北京大学 一种油气藏岩体力学地下原位模型恢复的方法及装置
CN103335928A (zh) * 2013-05-30 2013-10-02 中国石油天然气集团公司 一种测量孔隙岩石渗透率的方法和装置
CN104360389A (zh) * 2014-11-12 2015-02-18 中国石油大学(华东) 一种致密砂岩储层岩石弹性模量计算方法
US10365405B2 (en) * 2015-01-26 2019-07-30 Schlumberger Technology Corporation Method for determining formation properties by inversion of multisensor wellbore logging data
CN105974474A (zh) * 2016-07-07 2016-09-28 中国石油大学(华东) 一种基于孔隙替换的储层孔隙类型评价的方法
CN106290105A (zh) * 2016-07-20 2017-01-04 中国石油大学(华东) 一种碳酸盐岩储层溶蚀孔隙体积含量预测方法
CN107449707A (zh) * 2017-07-03 2017-12-08 中国石油天然气股份有限公司 页岩储层中不同尺度孔隙定量的三维表征确定方法和装置
CN109471168A (zh) * 2018-11-06 2019-03-15 河海大学 一种孔裂隙介质中纵波速度与衰减的预测方法
CN110320575A (zh) * 2019-06-24 2019-10-11 中国石油大学(北京) 基于岩石物理模型的页岩有机质含量确定方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
确定储集层孔隙度和渗透率下限的几种方法;王娟 等;《新疆石油地质》;20100430;第31卷(第2期);第203-204、207页 *
致密碳酸盐岩跨频段岩石物理实验及频散分析;李闯 等;《地球物理学报》;20200228;第63卷(第2期);第627-637页 *

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