CN111352155B - 流体识别方法及装置 - Google Patents
流体识别方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111352155B CN111352155B CN201811573972.4A CN201811573972A CN111352155B CN 111352155 B CN111352155 B CN 111352155B CN 201811573972 A CN201811573972 A CN 201811573972A CN 111352155 B CN111352155 B CN 111352155B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rock
- reservoir
- target
- water saturation
- fluid
- 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.)
- Active
Links
- 239000012530 fluid Substances 0.000 title claims abstract description 144
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 240
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 185
- VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-M Chloride anion Chemical compound [Cl-] VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-M 0.000 claims abstract description 102
- 239000008398 formation water Substances 0.000 claims abstract description 26
- XTEGARKTQYYJKE-UHFFFAOYSA-M Chlorate Chemical compound [O-]Cl(=O)=O XTEGARKTQYYJKE-UHFFFAOYSA-M 0.000 claims description 50
- 230000033558 biomineral tissue development Effects 0.000 claims description 21
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 14
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 12
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 9
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 8
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 5
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 5
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 4
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 3
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 3
- 230000020477 pH reduction Effects 0.000 description 3
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000012956 testing procedure Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/40—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting specially adapted for well-logging
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Investigating Or Analyzing Non-Biological Materials By The Use Of Chemical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本申请公开了一种流体识别方法及装置,属于油气田开采领域。所述方法包括:获取储层中目标井所在区域的目标参数,目标参数包括:孔隙度、岩石密度、地层水矿化度、岩石氯化盐含量和含水饱和度阈值;基于目标参数,确定储层中目标井所在区域的指定参数值,指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度中的至少一种;基于指定参数值和目标参数,确定储层中目标井所在区域的流体类型。本申请解决了对储层中的流体进行识别的复杂度较高的问题。本申请用于识别储层中的流体类型。
Description
技术领域
本申请涉及油气田开采领域,特别涉及一种流体识别方法及装置。
背景技术
储层指具有连通孔隙且连通孔隙中能够储存和渗滤油气的岩层。目前在油气田开发过程中,通常需要对储层中的流体进行识别,储层中的流体包括水、石油和天然气等,在确定储层中的流体不为水后,再进行油气开采。
由于储层中的流体不同时,该储层的地质特性也会不同,因此可以根据储层的地质特性确定储层中流体的类型。例如可以根据储层的含水饱和度确定储层中流体的类型,当储层的含水饱和度高于含水饱和度阈值时,确定储层中的流体为水;当储层的含水饱和度不高于含水饱和度阈值时,确定储层中的流体不为水。相关技术中,通常基于储层中的岩石样品确定储层的含水饱和度。为了保证确定的储层的含水饱和度的准确性,需要保证从储层中取出的岩石样品的完好性(例如岩石样品中的流体未流失且未被污染),因此需要采用专用的密闭工具以及密闭液在储层中对该岩石样品进行密封处理,再将经过密封处理后的岩石样品从储层中取出。
由于相关技术中从储层中取出岩石样品之前需要对岩石样品进行密封处理,故获取岩石样品的过程较为复杂,进而获取储层的含水饱和度的复杂度较高,因此相关技术中对储层中的流体进行识别的复杂度较高。
发明内容
本申请提供了一种流体识别方法及装置,可以解决对储层中的流体进行识别的复杂度较高的问题。所述技术方案如下:
一方面,提供了一种流体识别方法,所述方法包括:
获取储层中目标井所在区域的目标参数,所述目标参数包括:孔隙度、岩石密度、地层水矿化度、岩石氯化盐含量和含水饱和度阈值;
基于所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的指定参数值,所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度中的至少一种;
基于所述指定参数值和所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型。
可选地,当所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值时,所述基于所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的指定参数值,包括:
基于第一公式,确定所述岩石氯化盐含量阈值,所述第一公式为:
可选地,当所述指定参数值包括含水饱和度时,所述基于所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的指定参数值,包括:
基于第二公式,确定所述含水饱和度,所述第二公式为:
可选地,当所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值,所述基于所述指定参数值和所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型,包括:
基于所述岩石氯化盐含量以及所述岩石氯化盐含量阈值,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型。
可选地,当所述指定参数值包括含水饱和度,所述基于所述指定参数值和所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型,包括:
基于所述含水饱和度以及所述含水饱和度阈值,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型。
可选地,所述获取储层中目标井所在区域的目标参数,包括:
基于所述储层中所述目标井所在区域的至少一个岩石样品,获取所述目标参数。
另一方面,提供了一种流体识别装置,所述流体识别装置包括:
获取模块,用于获取储层中目标井所在区域的目标参数,所述目标参数包括:孔隙度、岩石密度、地层水矿化度、岩石氯化盐含量和含水饱和度阈值;
第一确定模块,用于基于所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的指定参数值,所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度中的至少一种;
第二确定模块,用于基于所述指定参数值和所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型。
可选地,当所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值时,所述第一确定模块还用于:
基于第一公式,确定所述岩石氯化盐含量阈值,所述第一公式为:
可选地,当所述指定参数值包括含水饱和度时,所述第一确定模块还用于:
基于第二公式,确定所述含水饱和度,所述第二公式为:
再一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有指令,当所述指令在计算机的处理器上运行时,使得所述处理器能够执行上述的流体识别方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果至少包括:
本申请提供了一种流体识别方法及装置,可以根据获取的储层中目标井所在区域的目标参数,确定储层中目标井所在区域的含水饱和度和/或岩石氯化盐含量阈值,进而确定储层中该目标井所在区域的流体类别。由于本申请中含水饱和度基于获取的目标参数确定,无需根据经过密封处理的岩石样品确定,与相关技术相比,降低了获取含水饱和度的复杂度;另外,岩石氯化盐含量阈值也基于获取的目标参数确定,其获取过程较为简单,因此本申请中对储层中目标井所在区域的流体的识别复杂度较低。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例,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是本申请实施例提供的一种流体识别方法的流程图;
图2是本申请实施例提供的另一种流体识别方法的流程图;
图3是本申请实施例提供的一种岩石样品的岩石氯化盐含量的示意图;
图4是本申请实施例提供的一种流体识别装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
油气田的地层中可以包括多个储层,且每个储层可以覆盖存储油气的多个区域。在油气田开发过程中,需要根据储层的地质特性(如含水饱和度或岩石氯化盐含量等)确定储层中流体的类型,并在确定储层中的流体不为水后,再进行油气开采。当通过含水饱和度确定储层中流体的类型时,需要基于储层中的岩石样品确定储层的含水饱和度,且需要保证从储层中取出的岩石样品的完好性;而通常获取完好的岩石样品的过程较为复杂,故对储层中的流体进行识别的复杂度较高。当通过岩石氯化盐含量确定储层中流体的类型时,需要预先对多个储层所覆盖的多个区域的岩石氯化盐含量,以及该多个区域的流体类型进行统计,确定岩石氯化盐含量阈值。其中,岩石氯化盐含量阈值满足:该多个区域中,流体类型为水的大多区域的岩石氯化盐含量大于该岩石氯化盐含量阈值,流体类型为石油或天然气的大多区域的岩石氯化盐含量小于或者等于该岩石氯化盐含量阈值。之后就可以基于该岩石氯化盐含量阈值对该地层中的所有区域中的流体进行识别,例如当测得的该地层中某区域的岩石氯化盐含量大于该岩石氯化盐含量阈值,确定该区域中的流体为水,否则确定该区域中的流体不为水。但是,由于同一地层中的不同储层的地质特性差异较大,且同一储层中不同区域的地质特性差异也较大,故基于同一岩石氯化盐含量阈值,对地层中所有区域的流体进行识别的准确度较低。
本申请实施例提供了一种流体识别方法,可以降低储层的流体识别的复杂度,提高流体识别的准确度。
图1是本申请实施例提供的一种流体识别方法的流程图。如图1所示,该方法可以包括:
步骤101、获取储层中目标井所在区域的目标参数,目标参数包括:孔隙度、岩石密度、地层水矿化度、岩石氯化盐含量和含水饱和度阈值。
示例地,该目标井可以用于探测所述储层的含油气情况,在确定储层中该目标井所在区域含油气时,可以通过该目标井开采该储层中的油气。
步骤102、基于目标参数,确定储层中目标井所在区域的指定参数值,该指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度中的至少一种。
其中,岩石氯化盐含量阈值基于孔隙度、岩石密度、地层水矿化度和含水饱和度阈值确定,含水饱和度基于孔隙度、岩石密度、地层水矿化度和岩石氯化盐含量确定。
步骤103、基于指定参数值和目标参数,确定储层中目标井所在区域的流体类型。
示例地,当指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值时,可以基于岩石氯化盐含量以及岩石氯化盐含量阈值,确定储层中目标井所在区域的流体类型;和/或,当指定参数值包括含水饱和度时,可以基于含水饱和度以及含水饱和度阈值,确定储层中目标井所在区域的流体类型。
综上所述,本申请实施例提供的流体识别方法,可以根据获取的储层中目标井所在区域的目标参数,确定储层中目标井所在区域的含水饱和度和/或岩石氯化盐含量阈值,进而确定储层中该目标井所在区域的流体类别。由于本申请实施例中含水饱和度基于获取的目标参数确定,无需根据经过密封处理的岩石样品确定,与相关技术相比,降低了获取含水饱和度的复杂度;另外,岩石氯化盐含量阈值也基于获取的目标参数确定,其获取过程较为简单,因此本申请实施例中,对储层中目标井所在区域的流体的识别复杂度较低。
可选地,在本申请实施例中,可以通过以下三种方式确定储层中目标井所在区域的流体类型。
在第一种方式中,可以基于储层中目标井所在区域的岩石氯化盐含量阈值与岩石氯化盐含量,确定储层中目标井所在区域的流体类型。当目标井所在区域的岩石氯化盐含量大于岩石氯化盐含量阈值时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水(也即是该区域中存储的流体为水);否则确定该区域的流体类型不为水,例如该流体类型可以为石油或天然气。
在第二种方式中,可以基于储层中目标井所在区域的含水饱和度与含水饱和度阈值,确定储层中目标井所在区域的流体类型。当目标井所在区域的含水饱和度大于含水饱和度阈值,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水;否则确定该区域的流体类型不为水。
在第三种方式中,可以结合上述第一种方式与第二种方式,确定储层中目标井所在区域的流体类型,也即是,基于储层中目标井所在区域的岩石氯化盐含量阈值与岩石氯化盐含量,以及,储层中目标井所在区域的含水饱和度与含水饱和度阈值,确定储层中目标井所在区域的流体类型。当目标井所在区域的岩石氯化盐含量大于岩石氯化盐含量阈值,且目标井所在区域的含水饱和度大于含水饱和度阈值时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水;否则确定该区域的流体类型不为水。
图2是本申请实施例提供的另一种流体识别方法的流程图。如图2所示,该方法可以包括:
步骤201、基于储层中目标井所在区域的至少一个岩石样品,获取储层中目标井所在区域的目标参数。
可选地,在钻井过程中,可以通过钻井装置获取储层中位于目标井的不同深度的多个岩石样品(如岩心),则可以基于该多个岩石样品获取储层中目标井所在区域的目标参数。其中,目标参数包括:孔隙度、岩石密度、地层水矿化度、岩石氯化盐含量和含水饱和度阈值。
示例地,可以基于中华人民共和国行业标准SY/T 5336-2006对该多个岩石样品进行分析,得出每个岩石样品的孔隙度和岩石密度。可以基于中华人民共和国行业标准SY/T5003-2009对该多个岩石样品进行分析,得出每个岩石样品的岩石氯化盐含量。需要说明的是,岩石样品的岩石氯化盐含量也可以称为岩心氯化盐含量。由于储层中不同区域的地层水矿化度和含水饱和度阈值基本相同,因此可以将储层中辅助井所在区域的地层水矿化度和含水饱和度阈值作为目标井所在区域的每个岩石样品的地层水矿化度和含水饱和度阈值,其中,辅助井可以为已被开采过的井,因此该辅助井所在区域的地层水矿化度和含水饱和度阈值通常是已知的。可选地,储层的含水饱和度阈值也可以基于该多个岩石样品通过压汞、测井或相渗等方法确定,本申请实施例对此不做限定。
步骤202、基于目标参数,确定储层中目标井所在区域的指定参数值。
其中,该指定参数值可以包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度中的至少一种。
示例地,可以基于第一公式,确定储层中目标井所在区域的岩石氯化盐含量阈值。该第一公式可以为:
其中,CL1为岩石氯化盐含量阈值,Salw为地层水矿化度,为孔隙度,Sw1为含水饱和度阈值,DEN为岩石密度。该第一公式说明了储层中不同区域的岩石氯化盐含量阈值与该区域的孔隙度、该储层的地层水矿化度和该储层的含水饱和度阈值正相关,且与该区域的岩石密度负相关。
再示例地,可以基于第二公式,确定储层中目标井所在区域的含水饱和度。该第二公式可以为:
其中,Sw为含水饱和度,DEN为岩石密度,CL为岩石氯化盐含量,Salw为地层水矿化度,为孔隙度。该第二公式说明了储层中不同区域的含水饱和度与该区域的岩石密度和岩石氯化盐含量正相关,且与该区域的孔隙度和该储层的地层水矿化度负相关。
其中,第一公式和第二公式均可以基于以下公式推导得出:
其中,为含水孔隙度,Vk为孔隙体积,VT为岩石体积,Vw为岩石中水的体积,Sw为含水饱和度,Vw1为单位质量岩石中水的体积,m为岩石质量,CL为岩石氯化盐含量。本申请实施例中的孔隙度表征储层中岩石的孔隙数量,含水孔隙度表征储层中岩石的孔隙中含水的孔隙数量。
需要说明的是,若在步骤201中获取到多个岩石样品,则在步骤202中可以基于第一公式,确定每个岩石样品对应的岩石氯化盐含量阈值;或者,可以基于第二公式,确定每个岩石样品的含水饱和度。
步骤203、基于储层中目标井所在区域的目标参数和指定参数值,确定储层中目标井所在区域的流体类型。
第一方面,当在步骤202中确定的指定参数值仅包括岩石氯化盐含量阈值时,在步骤203中可以通过判断岩石氯化盐含量是否大于岩石氯化盐含量阈值,以确定储层中目标井所在区域的流体类型。当岩石氯化盐含量大于岩石氯化盐含量阈值时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水;当岩石氯化盐含量小于或者等于岩石氯化盐含量阈值时,确定储层中目标井所在区域的流体类型不为水。可选地,由于储层中的流体通常包括:水、石油和天然气,当确定储层中目标井所在区域的流体类型不为水时,可以认为该流体类型为石油或天然气。
示例地,当在步骤201中,基于储层中目标井所在区域的一个岩石样品,获取储层中目标井所在区域的目标参数时,可以判断该岩石样品的岩石氯化盐含量是否大于该岩石样品对应的岩石氯化盐含量阈值。当在步骤201中,基于储层中目标井所在区域的多个岩石样品,获取储层中目标井所在区域的目标参数时,可以判断每个岩石样品的岩石氯化盐含量是否大于该岩石样品对应的岩石氯化盐含量阈值,并统计岩石氯化盐含量大于对应的岩石氯化盐含量阈值的目标岩石样品的数量。当目标岩石样品的数量大于岩石样品的总量的一半时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水,否则确定储层中目标井所在区域的流体类型不为水。
第二方面,当在步骤202中确定的指定参数值仅包括含水饱和度时,在步骤203中可以仅通过判断含水饱和度是否大于含水饱和度阈值,以确定储层中目标井所在区域的流体类型。当含水饱和度大于含水饱和度阈值时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水;当含水饱和度小于或者等于含水饱和度阈值时,确定储层中目标井所在区域的流体类型不为水。
示例地,当在步骤201中基于储层中目标井所在区域的多个岩石样品,获取储层中目标井所在区域的目标参数时,可以判断每个岩石样品的含水饱和度是否大于储层的含水饱和度阈值,并统计含水饱和度大于含水饱和度阈值的目标岩石样品的数量。当目标岩石样品的数量大于岩石样品的总量的一半时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水,否则确定储层中目标井所在区域的流体类型不为水。可选地,还可以基于目标井所在区域的多个岩石样品的含水饱和度的平均值,确定储层中目标井所在区域的流体类型。在该平均值大于含水饱和度阈值时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水,否则确定储层中目标井所在区域的流体类型不为水。
第三方面,当步骤202中确定的指定参数值同时包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度时,可以通过判断岩石氯化盐含量是否大于岩石氯化盐含量阈值,且判断含水饱和度是否大于含水饱和度阈值,以确定储层中目标井所在区域的流体类型。当目标井所在区域的岩石氯化盐含量大于岩石氯化盐含量阈值,且目标井所在区域的含水饱和度大于含水饱和度阈值时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水;否则确定该区域的流体类型不为水。
示例地,当在步骤201中基于储层中目标井所在区域的多个岩石样品,获取储层中目标井所在区域的目标参数时,可以判断每个岩石样品的岩石氯化盐含量是否大于该岩石样品对应的岩石氯化盐含量阈值,以及每个岩石样品的含水饱和度是否大于含水饱和度阈值;之后统计岩石氯化盐含量大于对应的岩石氯化盐含量阈值,且含水饱和度大于含水饱和度阈值的目标岩石样品的数量;当目标岩石样品的数量大于岩石样品的总量的一半时,确定储层中目标井所在区域的流体类型为水,否则确定储层中目标井所在区域的流体类型不为水。
可选地,若确定储层中目标井所在区域的流体类型不为水,则可以对该储层中目标井所在区域进行后续的测试工序(如进行射孔、酸化或压裂等工序),进一步确定该区域的流体为石油还是天然气;或者也可以直接对目标井所在区域进行油气开采,本申请实施例对此不做限定。
相关技术中,若要确定储层中的流体的类型,可以通过对储层进行射孔、酸化或压裂等工程技术直接从井中获得储层中的流体,但是此种方式所需要的成本巨大。或者,也可以采用测井法确定储层的地质特性,进而根据该地质特性确定储层中流体的类型。如可以将测井设备(如核磁成像设备)放置在井下获取储层的核磁信息,进而根据该核磁信息对储层的流体类型进行识别。但是通过测井设备获取核磁信息的过程对井下环境要求较高,而井下环境存在多变性和不可预估性,因此可能导致获取的核磁信息的误差较大,进而导致流体类型的识别精准度较低。
本申请实施例中通过钻井时获得的岩石样品确定储层中的流体,无需采用射孔、酸化或压裂等工程技术确定储层中的流体,故可以降低确定储层中的流体类型的成本。且本申请实施例中仅需确定该岩石样品的参数(如孔隙度、岩石密度及岩石氯化盐含量等),而影响该参数的环境因素较少,故可以较为准确地确定该参数,进而较为准确地确定储层中目标井所在区域的流体类型。另外,储层中每个区域的岩石氯化盐含量阈值与该区域的孔隙度和岩石密度,以及储层的地层水矿化度和含水饱和度阈值均相关,本申请实施例中对于储层的不同区域,均会对其进行岩石氯化盐含量阈值的计算,之后根据该区域的岩石氯化盐含量阈值与该区域的岩石氯化盐含量,确定该区域的流体类型。这样能够避免不同区域使用同一岩石氯化盐含量阈值识别流体类型,进而提高流体识别的准确度。
示例地,假设储层的深度范围为3500米~3600米,且获取储层中位于目标井X中深度在3566米~3596米范围内的30个岩石样品,每个岩石样品的质量为30克。根据岩石样品在目标井X中的深度由浅到深,对该30个岩石样品分别编号为1~30号。本申请以下实施例以对目标井X所在区域进行流体识别为例,对上述流体识别方法的实现过程进行说明:
在步骤201中获取储层中目标井X所在区域的目标参数(包括含水饱和度阈值、地层水矿化度、孔隙度、岩石密度和岩石氯化盐含量)。示例地,目标井X所在区域的含水饱和度阈值为40%,地层水矿化度为110000毫克每升(简写为mg/L),也即是储层中的每升地层水中含110000毫克矿物质。此外,可以基于中华人民共和国行业标准SY/T 5003-2009对该30个岩石样品进行分析,得到如下表1所示的该30个岩石样品的岩石氯化盐含量。表1中的30个岩石样品的岩石氯化盐含量也可以通过图3中示出的折线z1反映;还可以基于中华人民共和国行业标准SY/T 5336-2006对该30个岩石样品进行分析,得到如下表2所示的该30个岩石样品的孔隙度和岩石密度。
需要说明的是,以下表中均以深度代表岩石样品在目标井X中的深度(简称:岩心深度),该深度的单位为米。
表1
表2
基于步骤203中第一方面所述的方式,确定储层中目标井所在区域的流体类型的过程包括:将表1与表2中每个岩石样品的岩石密度和孔隙度,以及地层水矿化度和含水饱和度阈值,代入上述第一公式,得到30个岩石样品中每个岩石样品的岩石氯化盐含量阈值。该30个岩石样品的岩石氯化盐含量阈值可以通过图3中示出的折线z2反映。由于当储层中某区域的岩石氯化盐含量大于岩石氯化盐含量阈值,可以确定该区域产水,即确定该区域中的流体为水,否则确定该区域中的流体不为水。由图3可知,该30个岩石样品中大部分岩石样品的岩心氯化盐含量大于岩心氯化盐含量阈值,故可以确定储层中该目标井X所在区域的流体类型为水。
基于步骤203中第二方面所述的方式,确定储层中目标井所在区域的流体类型的过程包括:将表1与表2中每个岩石样品的岩石密度、岩心氯化盐含量和孔隙度,代入上述第二公式,得到表3所示的30个岩石样品的含水饱和度。需要说明的是,对于孔隙度较低的岩石样品,其岩心含水饱和度的误差较大,因此基于上述第二公式计算得到的含水饱和度可能大于100%,可以将含水饱和度大于100%的岩石样品的含水饱和度记为100%。
表3
由于当储层中某区域的含水饱和度大于含水饱和度阈值,可以确定该区域产水,即确定该区域中的流体为水,否则确定该区域中的流体不为水。由上表3可知,该30个岩石样品中存在27个岩石样品的含水饱和度大于储层的含水饱和度阈值40%,也即30个岩石样品中含水饱和度大于含水饱和度阈值的个数大于岩石样品总个数的一半,且该30个岩石样品的含水饱和度的平均值大于73%,故可以确定储层中该目标井X所在区域的流体类型为水。
在对储层中该目标井X进行实际测试后,证实该目标井每日可以产地层水约68.64立方米,因此,本申请实施例提供的流体识别方法可以准确地确定储层中目标井所在区域的流体类型。
综上所述,本申请实施例提供的流体识别方法中,可以根据获取的储层中目标井所在区域的目标参数,确定储层中目标井所在区域的含水饱和度和/或岩石氯化盐含量阈值,进而确定储层中该目标井所在区域的流体类别。由于本申请实施例中含水饱和度基于获取的目标参数确定,无需根据经过密封处理的岩石样品确定,与相关技术相比,降低了获取含水饱和度的复杂度;另外,岩石氯化盐含量阈值也基于获取的目标参数确定,其获取过程较为简单,因此本申请实施例中,对储层中目标井所在区域的流体的识别复杂度较低。
图4是本申请实施例提供的一种流体识别装置的结构示意图。如图4所示,该流体识别装置40可以包括:
获取模块401,用于获取储层中目标井所在区域的目标参数,该目标参数包括:孔隙度、岩石密度、地层水矿化度、岩石氯化盐含量和含水饱和度阈值。
第一确定模块402,用于基于目标参数,确定储层中目标井所在区域的指定参数值,该指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度中的至少一种。
第二确定模块403,用于基于指定参数值和目标参数,确定储层中目标井所在区域的流体类型。
综上所述,本申请实施例提供的流体识别装置中,第一确定模块可以根据获取模块获取的储层中目标井所在区域的目标参数,确定储层中目标井所在区域的含水饱和度和/或岩石氯化盐含量阈值,进而第二确定模块可以确定储层中该目标井所在区域的流体类别。由于本申请实施例中含水饱和度基于获取的目标参数确定,无需根据经过密封处理的岩石样品确定,与相关技术相比,降低了获取含水饱和度的复杂度;另外,岩石氯化盐含量阈值也基于获取的目标参数确定,其获取过程较为简单,因此本申请实施例中,对储层中目标井所在区域的流体的识别复杂度较低。
可选地,当指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值时,第一确定模块402还用于:
基于第一公式,确定岩石氯化盐含量阈值,第一公式为:
可选地,当指定参数值包括含水饱和度时,第一确定模块402还用于:
基于第二公式,确定含水饱和度,第二公式为:
可选地,当所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值时,第二确定模块403还用于:
基于岩石氯化盐含量以及岩石氯化盐含量阈值,确定储层中目标井所在区域的流体类型。
可选地,当所述指定参数值包括含水饱和度时,第二确定模块403还用于:
基于含水饱和度以及所述含水饱和度阈值,确定储层中目标井所在区域的流体类型。
可选地,获取模块401还用于:基于储层中目标井所在区域的至少一个岩石样品,获取目标参数。
综上所述,本申请实施例提供的流体识别装置中,第一确定模块可以根据获取模块获取的储层中目标井所在区域的目标参数,确定储层中目标井所在区域的含水饱和度和/或岩石氯化盐含量阈值,进而第二确定模块可以确定储层中该目标井所在区域的流体类别。由于本申请实施例中含水饱和度基于获取的目标参数确定,无需根据经过密封处理的岩石样品确定,与相关技术相比,降低了获取含水饱和度的复杂度;另外,岩石氯化盐含量阈值也基于获取的目标参数确定,其获取过程较为简单,因此本申请实施例中,对储层中目标井所在区域的流体的识别复杂度较低。
上述图1、图2和图3所示的实施例,均能够全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,能够全部或部分地以程序产品的形式实现,所述程序产品包括一个或多个指令。在处理组件上加载和执行所述指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述指令能够存储在处理组件的可读存储介质中,或者从一个可读存储介质向另一个可读存储介质传输。所述可用介质能够是磁性介质、光介质,或者半导体介质等。
需要说明的是,本申请中术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
需要说明的是:上述实施例提供的流体识别装置在储层的流体类型时,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,即将流体识别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。
需要说明的是,本申请实施例提供的方法实施例能够与相应的装置实施例相互参考,本申请实施例对此不做限定。本申请实施例提供的方法实施例步骤的先后顺序能够进行适当调整,步骤也能够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。
以上所述仅为本申请的可选实施例,并不用以限制本申请,凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种流体识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取储层中目标井所在区域的目标参数,所述目标参数包括:孔隙度、岩石密度、地层水矿化度、岩石氯化盐含量和含水饱和度阈值;
基于所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的指定参数值,所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度中的至少一种;
基于所述指定参数值和所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型;
其中,当所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值时,所述基于所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的指定参数值,包括:
基于第一公式,确定所述岩石氯化盐含量阈值,所述第一公式为:
当所述指定参数值包括含水饱和度时,所述基于所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的指定参数值,包括:
基于第二公式,确定所述含水饱和度,所述第二公式为:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值时,所述基于所述指定参数值和所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型,包括:
基于所述岩石氯化盐含量以及所述岩石氯化盐含量阈值,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,当所述指定参数值包括含水饱和度时,所述基于所述指定参数值和所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型,包括:
基于所述含水饱和度以及所述含水饱和度阈值,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取储层中目标井所在区域的目标参数,包括:
基于所述储层中所述目标井所在区域的至少一个岩石样品,获取所述目标参数。
5.一种流体识别装置,其特征在于,所述流体识别装置包括:
获取模块,用于获取储层中目标井所在区域的目标参数,所述目标参数包括:孔隙度、岩石密度、地层水矿化度、岩石氯化盐含量和含水饱和度阈值;
第一确定模块,用于基于所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的指定参数值,所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值和含水饱和度中的至少一种;
第二确定模块,用于基于所述指定参数值和所述目标参数,确定所述储层中所述目标井所在区域的流体类型;
其中,当所述指定参数值包括岩石氯化盐含量阈值时,所述第一确定模块还用于:
基于第一公式,确定所述岩石氯化盐含量阈值,所述第一公式为:
当所述指定参数值包括含水饱和度时,所述第一确定模块还用于:
基于第二公式,确定所述含水饱和度,所述第二公式为:
6.一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中存储有指令,当所述指令在计算机的处理器上运行时,使得所述处理器能够执行权利要求1至4任一所述的流体识别方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811573972.4A CN111352155B (zh) | 2018-12-21 | 2018-12-21 | 流体识别方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811573972.4A CN111352155B (zh) | 2018-12-21 | 2018-12-21 | 流体识别方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111352155A CN111352155A (zh) | 2020-06-30 |
CN111352155B true CN111352155B (zh) | 2022-06-03 |
Family
ID=71192342
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811573972.4A Active CN111352155B (zh) | 2018-12-21 | 2018-12-21 | 流体识别方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111352155B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113688922B (zh) * | 2021-08-31 | 2023-07-25 | 西南石油大学 | 一种凝聚聚类无监督算法的流体类型识别方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1555023A (zh) * | 2003-12-29 | 2004-12-15 | 大庆油田有限责任公司 | 一种岩心样品的处理方法 |
CN108122066A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-06-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 储层岩性的确定方法和装置 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7813219B2 (en) * | 2006-11-29 | 2010-10-12 | Baker Hughes Incorporated | Electro-magnetic acoustic measurements combined with acoustic wave analysis |
CN102288996B (zh) * | 2011-07-15 | 2014-06-04 | 中国石油天然气集团公司 | 叠前afi反演定量预测含气概率的方法 |
CN105401937B (zh) * | 2015-11-11 | 2018-09-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于孔隙结构的饱和度指数预测方法 |
CN106226215A (zh) * | 2016-03-03 | 2016-12-14 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种碳酸盐岩储层孔洞定量评价的方法 |
-
2018
- 2018-12-21 CN CN201811573972.4A patent/CN111352155B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1555023A (zh) * | 2003-12-29 | 2004-12-15 | 大庆油田有限责任公司 | 一种岩心样品的处理方法 |
CN108122066A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-06-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 储层岩性的确定方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111352155A (zh) | 2020-06-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110847901B (zh) | 一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法 | |
Scott et al. | Outcrop-based reservoir characterization of a kilometer-scale sand-injectite complex | |
CN107795320B (zh) | 一种水平井碳酸盐岩储层参数的计算方法 | |
CN106503295B (zh) | 一种利用状态空间模型解释油田水淹层的方法及装置 | |
CN110632652B (zh) | 断块油气藏的油气运移方式确定方法及装置 | |
CN112363242B (zh) | 基于测录井融合的储层流体识别方法与装置 | |
CN109630090B (zh) | 储盖组合测井评价方法和装置 | |
CN107402411A (zh) | 一种微生物碳酸盐岩地层藻白云岩的定量识别方法 | |
CN112861890B (zh) | 一种储层评价模型构建方法及储层识别方法 | |
CN111352155B (zh) | 流体识别方法及装置 | |
CN110910267A (zh) | 海相碳酸盐岩隔夹层的确定方法及装置 | |
Skalinski et al. | Updated rock type definition and pore type classification of a carbonate buildup, Tengiz field, Republic of Kazakhstan | |
CN106593423A (zh) | 一种油藏流体类型的识别方法及装置 | |
Li et al. | Fracture extraction from FMI based on multiscale mathematical morphology | |
CN113969781B (zh) | 一种海相碳酸盐岩微孔型孔隙结构成因低阻油层识别方法 | |
CN109116440B (zh) | 致密灰岩储层裂缝识别方法 | |
CN115387785A (zh) | 一种海相碳酸盐岩生屑灰岩油藏高渗条带识别方法及装置 | |
Tinker et al. | Integrated reservoir characterization of a carbonate ramp reservoir, South Dagger Draw field, New Mexico: Seismic data are only part of the story | |
CN111396026A (zh) | 基于水平井测井数据的碳酸盐岩高渗层识别方法及装置 | |
CN110633904A (zh) | 一种变质岩储层分类方法及装置 | |
CN109254330B (zh) | 火成岩储层的裂缝段的识别方法及装置 | |
Milad et al. | Permeability Prediction in a Complex Carbonate Reservoir in South Iraq by Combining FZI with NMR | |
Mazzullo | Stratigraphic approaches to hydrocarbon exploration and exploitation | |
CN115263282B (zh) | 深层致密砂岩储层类型识别方法及电子设备 | |
CN114718554B (zh) | 玄武岩储层裂缝判别的方法和装置 |
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 |