CN111396057A - 一种深层页岩储层脆性评价方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种深层页岩储层脆性评价方法及计算机可读存储介质，其中，深层页岩储层脆性评价方法包括：确定深层页岩储层的Rickman脆性指数；根据深层页岩储层的地层压力和上覆地层压力确定深层页岩储层的有效压力；根据深层页岩储层的脆性指数与有效压力之间的指数关系，调整Rickman脆性指数得到深层页岩储层的脆性指数。本申请提供的该方法，采用Rickamn脆性指数较好地指示岩石脆性矿物含量等固有属性，利用深层页岩储层的脆性指数与有效压力之间的指数关系，得到深层页岩储层的脆性指数，实现了对深层页岩储层脆性的有效评价，使深层页岩储层脆性预测结果更加合理。

Description

一种深层页岩储层脆性评价方法及计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及油气勘探开发领域，尤其涉及一种深层页岩储层脆性评价方法及计算机可读存储介质。
背景技术
世界页岩油气资源很丰富，被看作常规石油天然气的接替能源，其中深层页岩油气储量也十分可观，近来逐渐成为油气地球物理学家的研究重点。尤其与压裂改造开发方案设计密切相关的脆性评价，已成为油气勘探开发领域的重大难题。
目前，国内外储层脆性评价方法主要包括四种：(1)在实验室对矿物含量进行实测以表征脆性；(2)利用地球物理方法求取的弹性力学参数及其组合来表征岩石脆性；(3)在实验室进行岩石力学实验，通过应力-应变特征进行脆性评价；(4)基于常规压裂实验数据进行研究。其中储层脆性地震评价技术主要利用第二种方法——弹性力学参数及其组合表征岩石脆性。
基于弹性参数的评价方法，主要使用杨氏模量和泊松比，或拉梅参数这两组弹性参数来评价页岩的脆性。杨氏模量为纵向应力与应变的比值，反映岩石的刚度；泊松比为岩石横向应变与纵向应变的比值，反映岩石的塑性。杨氏模量和泊松比是岩石中物质组成、结构、孔隙、流体在一定环境下的综合响应，而通过测井、地震等手段可以获得地层岩石弹性信息，反映地层内部特征在原位环境作用下的综合响应。拉梅参数与杨氏模量和泊松比相似，综合反映了地下岩层组成和结构特点。
具体来讲，Rickman(2008)通过对美国Barnnet页岩的统计分析，提出了基于归一化的杨氏模量和泊松比的脆性指数：
Figure BDA0002399599730000021
Figure BDA0002399599730000022
Figure BDA0002399599730000023
其中，E_BRIT、σ_BRIT和BIRickman分别为归一化的杨氏模量、泊松比脆性指数及Rickman脆性指数，E、σ分别为观测点的杨氏模量和泊松比。Rickman认为高脆性表现为高杨氏模量、低泊松比。后来对其进行一般化处理，得到一般Rickman脆性指数：
Figure BDA0002399599730000024
其中，Emax，Emin，σmax，σmin分别代表目标工区最大、最小杨氏模量和最大、最小泊松比。
此外，Goodway(2010)利用拉梅参数和剪切模量来表征页岩脆性BIGoodway＝λ/(λ+2μ)，其中λ和μ表示拉梅参数组。
Guo(2013)提出一个相应的物理模型，用弹性模量与泊松比的比值来表征页岩的脆性BIGuo＝E/σ。
刘致水(2015)提出一种基于归一化弹性参数的岩石脆性计算表达式
Figure BDA0002399599730000025
然而，本申请发明人发现，现有的页岩储层脆性地震评价技术主要研究对象为浅层页岩目标区，直接用于深层页岩目标处理存在不准确的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种深层页岩储层脆性评价方法及计算机可读存储介质。
第一方面，本申请提供了一种深层页岩储层脆性评价方法，其特征在于，包括：确定深层页岩储层的Rickman脆性指数BIRickman；根据深层页岩储层的地层压力Pp和上覆地层压力P确定深层页岩储层的有效压力Pe；根据深层页岩储层的脆性指数BI与Pe之间的指数关系，调整BIRickman得到BI。
在某些实施例中，根据深层页岩储层的脆性指数BI与Pe之间的指数关系，调整BIRickman得到BI，包括：按照以下方式确定BI：
BI＝BIRickman[em(40-Pe)-n]/l；其中，l为振幅调制因子，m和n为通过实验室岩芯应力-应变分析数据拟合得到。
在某些实施例中，根据深层页岩储层的地层压力Pp和上覆地层压力P确定深层页岩储层的有效压力Pe，包括：
按照
Figure BDA0002399599730000031
确定深层页岩储层的上覆地层压力P，其中，其中，g是重力加速度，ρ(t)是实测岩石密度，V(t)为实测岩石速度，t为深层页岩储层时间深度，t0为参考基准面时间深度；
按照P0＝ρwgH确定深层页岩储层的静水压力P0，其中，g是重力加速度，H为地层埋深，ρw是地层水密度；
按照Eaton法确定深层页岩储层的地层压力Pp，其中，
Figure BDA0002399599730000032
c是Eaton指数，Δts是实测声波时差，Δtn是正常压实声波时差；
按照Pe＝P-Pp确定深层页岩储层的有效压力Pe。
在某些实施例中，还包括：
按照Δtn＝Δtm+(Δtml-Δtm)e-aH确定Δtn，其中，Δtm是岩石基质的声波时差，Δtml是地表或海底的声波时差，H是地层埋深，a是地区指数。
第二方面，本申请提供了一种计算机设备，该计算机包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；计算机程序被处理器执行时实现深层页岩储层脆性评价方法的步骤。
第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有深层页岩储层脆性评价程序，深层页岩储层脆性评价程序被处理器执行时实现深层页岩储层脆性评价方法的步骤。
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本申请实施例提供的该方法，采用Rickamn脆性指数较好地指示岩石脆性矿物含量等固有属性，利用深层页岩储层的脆性指数与有效压力之间的指数关系，得到深层页岩储层的脆性指数，实现了对深层页岩储层脆性的有效评价，使深层页岩储层脆性预测结果更加合理。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例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，对于本领域普通技术人员而言，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。
图1为一工区深层页岩储层实钻脆性矿物含量与Rickamn脆性指数的交会图；
图2为一工区深层页岩储层岩石脆性指数与有效压力关系的示意图；
图3为本申请实施例提供的深层页岩储层脆性评价方法一种实施方式的流程流程图；
图4a为一工区深层页岩储层的Rickman脆性指数预测结果；
图4b为一工区深层页岩储层的融合有效压力的脆性指数预测结果；
图5为本申请实施例提供的计算机设备一种实施方式的硬件示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本申请的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。
图1是一实际工区深层页岩储层实钻脆性矿物含量和Rickamn脆性指数之间的交会图，其分散程度受到岩石裂纹等非矿物固有属性的影响。参考图1所示，Rickamn脆性指数与脆性矿物含量具有较好的映射关系，即在岩石其他条件不变的情况下，Rickamn脆性指数较好地指示岩石脆性矿物含量。因此，在本申请实施例中，考虑岩石固有属性(例如，脆性矿物含量)和外部因素(例如地层有效压力)等对深层页岩储层脆性特征的影响。
图2为在不同有效压力作用下，对深层页岩储层同一段岩芯样品进行实验室应力-应变分析而计算得到的岩石脆性与有效压力之间的关系。从图2中可以看出，关系曲线大致分为以下三段。
①浅表层突变带：该区域模拟浅表地层有效压力环境。
②常规储层平缓区：该区带模拟常规浅部页岩储层脆性与有效压力关系，发现有效压力对岩石脆性影响很小。
③深层储层下降区：该区模拟深层页岩储层脆性与有效压力之间的关系。
本申请发明人发现，深层页岩储层脆性与有效压力呈现指数关系。在本申请实施例中，综合深层页岩储层脆性影响因素，构建如下基于有效压力的深层页岩储层的脆性指数：
Figure BDA0002399599730000061
其中，BIRickman为Rickman脆性指数(见公式4)，表征脆性矿物含量等固有属性；l为振幅调制因子，如果只分析工区脆性相对变化，可令该参数为1；m，n可通过实验室岩芯应力-应变分析数据拟合得到，例如，图2数据拟合结果为m＝-0.06982，n＝-98.4。
在本申请实施例中，利用地震数据估计公式(5)中的地层压力Pp和上覆地层压力P，反演目标区的杨氏模量E，泊松比σ，密度ρ和速度V，从而实现深层页岩储层脆性评价。
图3为本申请实施例提供的深层页岩储层脆性评价方法一种实施方式的流程流程图，如图3所示，该方法包括步骤S302至步骤S306。
步骤S302，确定深层页岩储层的Rickman脆性指数。
在某些实施例中，按照以下方法确定Rickman脆性指数。
第一步，弹性阻抗反演。在模型先验约束下，基于贝叶斯理论推导目标反演的最大后验概率解：
(GTG+μQ+αC)m＝(GTd+CTξ) (6)
其中，G为反射系数m与地震数据d之间的关系矩阵；μ和α为约束系数，可根据目标特点赋予相应的常值；ξ＝lnEI(t)/lnEI(t0)为反演提供了弹性阻抗模型约束，EI(t)为t时刻的弹性阻抗值，t0为初始时刻；ξ＝Cm；
Figure BDA0002399599730000062
σm为目标参数服从的柯西分布模型参数。
利用反复重加权最小二乘法求解式(6)即可得到反射系数m，然后利用道积分思想求得弹性阻抗：
Figure BDA0002399599730000071
第二步，基于弹性阻抗反演数据体的储层弹性参数提取。建立杨氏模量与弹性阻抗函数关系：
Figure BDA0002399599730000072
其中EI(θi,tj)代表入射角为θi时，第tj时刻的弹性阻抗值。将井旁地震道弹性阻抗反演数据体及井上杨氏模量实测值代入(8)式，拟合出合理的系数向量[a(θ1) a(θ2) a(θ3)]T，然后将目标工区弹性阻抗反演数据体及拟合的系数向量代入(8)式即可求得目标工区的杨氏模量数据体。对于泊松比σ，岩石密度ρ及速度V均采用同样的步骤实现目标工区参数提取。
步骤S304，根据深层页岩储层的地层压力和上覆地层压力确定深层页岩储层的有效压力。
在某些实施例中，按照以下方法确定有效压力。
首先，计算上覆地层压力：
Figure BDA0002399599730000073
其中，g是重力加速度，单位为m/s2；ρ(t)是实测岩石密度，单位为kg/m3；V(t)为实测岩石速度，单位为m/s；t为深层页岩储层时间深度，t0为参考基准面时间深度。
然后，计算静水压力P0：
P0＝ρwgH， (10)
其中，H为地层埋深，单位为m；ρw是地层水密度，单位为kg/m3。
接着，利用Eaton法估计地层压力Pp：
Figure BDA0002399599730000081
其中，c是Eaton指数，根据工区特点选取适用的常值，对于欠压实超压，c＝3一般均适用；Δts＝1/V是实测声波时差，单位为μs/m；Δtn是正常压实声波时差，单位为μs/m，可利用(12)式进行计算：
Δtn＝Δtm+(Δtml-Δtm)e-aH， (12)
其中，Δtm是岩石基质的声波时差，单位为μs/m，可根据矿物测井资料及岩石物理建模理论，实现Δtm的估计；Δtml是地表或海底的声波时差，单位为μs/m；H是地层埋深，单位为m；常数a是地区指数，可据经验给出。
最后，综合式(9)～(12)，并代入反演的工区岩石密度、速度数据体，实现工区地层有效压力Pe＝P-Pp的估计。
步骤S306，根据深层页岩储层的脆性指数与有效压力之间的指数关系，调整Rickman脆性指数得到深层页岩储层的脆性指数。
在在某些实施例中，按照公式(5)，得到深层页岩储层脆性指数，从而实现工区深层储层脆性评价。
图4a示出了某工区深层页岩储层脆性地震预测结果层位切片Rickman脆性指数预测结果，图4b示出了该工区考虑有效压力的脆性指数预测结果。图中①区较②区埋深更大，先验认识②区较①区脆性更强。分析预测结果发现，本本申请提出的考虑有效压力的深层页岩储层脆性地震预测结果更为合理。
本申请实施例还提供了一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。如图5所示，本实施例的计算机设备50至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器51、处理器52。需要指出的是，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
本实施例中，存储器51(即可读存储介质)包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，存储器51可以是计算机设备50的内部存储单元，例如该计算机设备50的硬盘或内存。在另一些实施例中，存储器51也可以是计算机设备50的外部存储设备，例如该计算机设备50上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，存储器51还可以既包括计算机设备50的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，存储器51通常用于存储安装于计算机设备50的操作系统和各类应用软件，例如深层页岩储层脆性评价的程序代码等。此外，存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
处理器52在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器52通常用于控制计算机设备50的总体操作。本实施例中，处理器52用于运行存储器51中存储的程序代码或者处理数据，例如深层页岩储层脆性评价程序，以实现深层页岩储层脆性评价方法的步骤。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储深层页岩储层脆性评价程序，被处理器执行时实现深层页岩储层脆性评价方法。
需要说明的是，在本文中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本申请的实施例进行了描述，但是本申请并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本申请的启示下，在不脱离本申请宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本申请的保护之内。

Claims (6)

1.一种深层页岩储层脆性评价方法，其特征在于，包括：
确定深层页岩储层的Rickman脆性指数BIRickman；
根据深层页岩储层的地层压力Pp和上覆地层压力P确定深层页岩储层的有效压力Pe；
根据深层页岩储层的脆性指数BI与Pe之间的指数关系，调整BIRickman得到BI。
2.根据权利要求1所述的深层页岩储层脆性评价方法，其特征在于，根据深层页岩储层的脆性指数BI与Pe之间的指数关系，调整BIRickman得到BI，包括：
按照以下方式确定BI：
BI＝BIRickman[em(40-Pe)-n]/l；
其中，l为振幅调制因子，m和n为通过实验室岩芯应力-应变分析数据拟合得到。
3.根据权利要求1或2所述的深层页岩储层脆性评价方法，其特征在于，根据深层页岩储层的地层压力Pp和上覆地层压力P确定深层页岩储层的有效压力Pe，包括：
按照
Figure FDA0002399599720000011
确定深层页岩储层的上覆地层压力P，其中，其中，g是重力加速度，ρ(t)是实测岩石密度，V(t)为实测岩石速度，t为深层页岩储层时间深度，t0为参考基准面时间深度；
按照P0＝ρwgH确定深层页岩储层的静水压力P0，其中，H为地层埋深，ρw是地层水密度；
按照Eaton法确定深层页岩储层的地层压力Pp，其中，
Figure FDA0002399599720000021
c是Eaton指数，Δts是实测声波时差，Δtn是正常压实声波时差；
按照Pe＝P-Pp确定深层页岩储层的有效压力Pe。
4.根据权利要求3所述的深层页岩储层脆性评价方法，其特征在于，还包括：
按照Δtn＝Δtm+(Δtml-Δtm)e-aH确定Δtn，其中，Δtm是岩石基质的声波时差，Δtml是地表或海底的声波时差，H是地层埋深，a是地区指数。
5.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机包括：
存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；
所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述深层页岩储层脆性评价方法的步骤。
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上存储有深层页岩储层脆性评价程序，所述深层页岩储层脆性评价程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的深层页岩储层脆性评价方法的步骤。
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