CN111898065B - 一种页岩脆性指数计算方法、设备及可读存储介质 - Google Patents
一种页岩脆性指数计算方法、设备及可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111898065B CN111898065B CN202010561346.4A CN202010561346A CN111898065B CN 111898065 B CN111898065 B CN 111898065B CN 202010561346 A CN202010561346 A CN 202010561346A CN 111898065 B CN111898065 B CN 111898065B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- shale
- mineral
- brittleness
- factor
- brittleness index
- 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
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims abstract description 107
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims abstract description 107
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 239000002734 clay mineral Substances 0.000 claims abstract description 18
- 229910021532 Calcite Inorganic materials 0.000 claims abstract description 16
- 239000010453 quartz Substances 0.000 claims abstract description 16
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 16
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 6
- 239000010433 feldspar Substances 0.000 claims description 9
- 239000011028 pyrite Substances 0.000 claims description 6
- 229910052683 pyrite Inorganic materials 0.000 claims description 6
- NIFIFKQPDTWWGU-UHFFFAOYSA-N pyrite Chemical compound [Fe+2].[S-][S-] NIFIFKQPDTWWGU-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000002441 X-ray diffraction Methods 0.000 claims description 5
- 229910000514 dolomite Inorganic materials 0.000 claims description 5
- 239000010459 dolomite Substances 0.000 claims description 5
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 5
- DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M Ilexoside XXIX Chemical compound C[C@@H]1CC[C@@]2(CC[C@@]3(C(=CC[C@H]4[C@]3(CC[C@@H]5[C@@]4(CC[C@@H](C5(C)C)OS(=O)(=O)[O-])C)C)[C@@H]2[C@]1(C)O)C)C(=O)O[C@H]6[C@@H]([C@H]([C@@H]([C@H](O6)CO)O)O)O.[Na+] DGAQECJNVWCQMB-PUAWFVPOSA-M 0.000 claims description 2
- DLHONNLASJQAHX-UHFFFAOYSA-N aluminum;potassium;oxygen(2-);silicon(4+) Chemical compound [O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[Al+3].[Si+4].[Si+4].[Si+4].[K+] DLHONNLASJQAHX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229910001919 chlorite Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 229910052619 chlorite group Inorganic materials 0.000 claims description 2
- QBWCMBCROVPCKQ-UHFFFAOYSA-N chlorous acid Chemical compound OCl=O QBWCMBCROVPCKQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229910052900 illite Inorganic materials 0.000 claims description 2
- NLYAJNPCOHFWQQ-UHFFFAOYSA-N kaolin Chemical compound O.O.O=[Al]O[Si](=O)O[Si](=O)O[Al]=O NLYAJNPCOHFWQQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229910052622 kaolinite Inorganic materials 0.000 claims description 2
- VGIBGUSAECPPNB-UHFFFAOYSA-L nonaaluminum;magnesium;tripotassium;1,3-dioxido-2,4,5-trioxa-1,3-disilabicyclo[1.1.1]pentane;iron(2+);oxygen(2-);fluoride;hydroxide Chemical compound [OH-].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[O-2].[F-].[Mg+2].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[Al+3].[K+].[K+].[K+].[Fe+2].O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2.O1[Si]2([O-])O[Si]1([O-])O2 VGIBGUSAECPPNB-UHFFFAOYSA-L 0.000 claims description 2
- 229910052655 plagioclase feldspar Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 229910021647 smectite Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 239000011734 sodium Substances 0.000 claims description 2
- 229910052708 sodium Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 241000894007 species Species 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 235000021185 dessert Nutrition 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000008093 supporting effect Effects 0.000 description 2
- 241000531897 Loma Species 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000035 biogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 1
- 229910052570 clay Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 239000003079 shale oil Substances 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Agronomy & Crop Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Animal Husbandry (AREA)
- Marine Sciences & Fisheries (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Algebra (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
本发明公开了一种页岩脆性指数计算方法、设备及可读存储介质。页岩脆性指数计算方法包括：获取对页岩采样后得到的页岩样品的矿物组合及各矿物的体积百分含量；获取页岩样品中各个矿物的泊松比和杨氏模量；根据预设标准确定页岩样品中各个矿物的脆性因子；根据页岩样品的矿物组合中各个矿物的体积百分含量、泊松比、杨氏模量及脆性因子确定页岩的脆性指数。本发明提出的技术方案的有益效果是：通过考虑页岩中所有矿物的体积百分含量对页岩脆性指数的影响，从而解决了传统方法只考虑石英、方解石和黏土矿物这三种矿物造成的结果不准确的问题，通过考虑各个矿物的杨氏模量和泊松比对页岩脆性的影响，从而使计算出的页岩脆性指数更为准确。
Description
技术领域
本发明涉及页岩勘探开发技术领域，尤其是涉及一种页岩脆性指数计算方法、设备及可读存储介质。
背景技术
近些年来，随着常规储层的油气可采储量逐渐下降，以页岩为代表的非常规储层受到了越来越多的重视。页岩储层具有典型的超低孔、超低渗特征，在进行页岩油、页岩气开发时，必须进行压裂，由于页岩的压裂施工投入成本巨大，需要在压裂施工前进行压裂效果预估，而页岩的脆性指数是影响页岩压裂效果的一个重要因素。
现有的页岩脆性指数计算方法一般是根据矿物的组分比例来确定的，即脆性指数（%）=石英/（石英+方解石+黏土矿物）。而实际上页岩除包括石英、方解石和黏土矿物这三种矿物类型外，还包括其他矿物，如黄铁矿、长石类矿物等，这些矿物的含量多少也能影响页岩的脆性指数。
此外，现有的页岩脆性指数计算方法仅仅考虑了页岩中各矿物的含量，而忽略了矿物的力学参数（如泊松比及杨氏模量）对页岩脆性的影响。
因此，通过现有的根据矿物的组分比例来确定页岩的脆性因子的方法准确性不高，严重影响了页岩压裂效果预估的准确性。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种可解决现有的页岩脆性指数计算方法只考虑石英、方解石和黏土矿物这三种矿物、且忽略了矿物的力学参数对页岩脆性的影响所造成的脆性指数计算结果不准确的问题。
第一方面，本发明提供了一种页岩脆性指数计算方法，包括如下步骤：
获取对页岩采样后得到的页岩样品的矿物组合及所述矿物组合中各矿物的体积百分含量；
获取所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的泊松比和杨氏模量；
根据预设标准确定所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的脆性因子；
根据所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的体积百分含量、泊松比、杨氏模量及脆性因子确定所述页岩的脆性指数。
第二方面，本发明还提供了一种页岩脆性指数计算设备，包括处理器和存储器；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现了本发明提供的页岩脆性指数计算方法中的步骤。
第三方面，本发明还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存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现了本发明提供的页岩脆性指数计算方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明提出的技术方案的有益效果是：通过考虑页岩中所有矿物的体积百分含量对页岩脆性指数的影响，从而解决了传统方法只考虑石英、方解石和黏土矿物这三种矿物造成的结果不准确的问题，通过考虑各个矿物的杨氏模量和泊松比对页岩脆性的影响，从而使计算出的页岩脆性指数更为准确。
附图说明
图1是本发明提供的页岩脆性指数计算方法的一实施例的流程示意图；
图2是渝东南地区SY1井五峰-龙马溪组一段页岩地层的测井柱状图及页岩脆性指数的分布图；
图3是页岩脆性指数计算方法程序的较佳实施例的运行环境示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参照图1，本发明提供了一种页岩脆性指数计算方法，包括如下步骤：
S1、获取对页岩采样后得到的页岩样品的矿物组合及所述矿物组合中各矿物的体积百分含量；
本实施例中，页岩样品的获取方法是在页岩取心获得的岩心柱上进行采样，通过对所述页岩样品进行试验测定后得出页岩样品的矿物组合及所述矿物组合中各矿物的体积百分含量。
S2、获取所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的泊松比和杨氏模量；泊松比和杨氏模量是矿物的固有力学性质，各个矿物的泊松比和杨氏模量在文献中均有记载。例如，方解石的泊松比为0.31，杨氏模量为68.8E/GPa。
S3、根据预设标准确定所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的脆性因子；
S4、根据所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的体积百分含量、泊松比、杨氏模量及脆性因子确定所述页岩的脆性指数。
具体地，所述根据预设标准确定所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的脆性因子的步骤S4中，所述预设标准为：石英的脆性因子>长石类矿物的脆性因子>黄铁矿的脆性因子>方解石的脆性因子>白云石的脆性因子>黏土矿物的脆性因子，其中，长石类矿物包括钾长石、钠长石及斜长石，黏土矿物包括高岭石、绿泥石、蒙皂石及伊利石。该预设标准是根据矿物的脆性程度进行排序的，而矿物的脆性程度是本领域的公知常识，页岩中的常见矿物为：石英、长石类矿物、黄铁矿、方解石、白云石、黏土矿物，这些矿物的含量共占95%以上，当页岩样品中包含少量不常见的矿物时，由于这些矿物含量极低，对页岩的脆性影响很小，因此可以忽略不计。
优选地，本实施例中，石英的脆性因子=1，长石类矿物的脆性因子=0.8，黄铁矿的脆性因子=0.6，方解石的脆性因子=0.5，白云石的脆性因子=0.4，黏土矿物的脆性因子=0.3。
进一步地，所述根据所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的体积百分含量、泊松比、杨氏模量及脆性因子确定所述页岩的脆性指数的步骤中，所述页岩的脆性指数的计算公式为：
其中，BI为页岩的脆性指数，
为第i种矿物的体积百分含量，m为页岩样品的矿物组合中脆性因子大于预设脆性因子的矿物的种类数，n为页岩样品的矿物组合中矿物的种类数，/>
为第i种矿物的脆性因子，/>
为第i种矿物的杨氏模量，/>
为第i种矿物的泊松比，i为大于0的自然数。
优选地，所述预设脆性因子等于方解石的脆性因子。本实施例中，方解石的脆性因子为0.5，因此，将预设脆性因子确定为0.5，m则为页岩样品的矿物组合中脆性因子大于0.5的矿物的种类数。
具体地，所述获取对页岩采样后得到的页岩样品的矿物组合及各矿物的体积百分含量的步骤S1中，所述页岩样品的矿物组合及各矿物的体积百分含量是通过对所述页岩样品进行全岩XRD分析得到的。全岩XRD分析可以得到黏土矿物总量及非黏土矿物的体积百分含量，而黏土矿物中各黏土矿物的含量则可以通过补充黏土矿物XRD分析测试后得到。
应当理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。
与现有技术相比，本发明以传统矿物含量定义的脆性指数计算方法为基础上，突出了杨氏模量和泊松比在脆性评价中的地位，解决杨氏模量和泊松比在在评价过程中的权重问题，同时考虑到页岩样品中各个矿物的体积百分含量，避免了传统方法只考虑石英、方解石和黏土矿物这三种矿物造成的结果不准确的问题。能够精准的求取页岩样品的脆性指数，进而可作为整体区域脆性指数标尺，对页岩气“甜点”预测和指导页岩气水力压裂有巨大的支持作用。
除了通过矿物组分来确定页岩的脆性指数，现有技术中还有一种通过测井资料获得的岩石物理参数来定义页岩脆性指数的方法，但该方法在使用时，精确性较低，并且还存在着由于标准不统一而横向对比性差的问题。
如图2所示，近年来的勘探实践表明在四川盆地广泛分布的五峰-龙马溪组页岩拥有巨大的勘探潜力。图2数据选取了渝东南地区SY1井五峰-龙马溪组一段页岩地层，SY1井接近渝东南沉积中心，石英含量更高，代表更为安静的深水陆棚沉积环境，整体厚度大约为107m。该段地层硅质页岩石英含量较高，平均脆性指数大于50%，属于高脆性等级地层。图中BRIT为通过测井资料获得的岩石物理参数求取的脆性指数，BI为本发明求取的脆性指数，虽然两种方法反映出来的脆性特征总体趋势虽然一致，但在数值上存在着较大的差异。首先本发明计算的脆性指数（BRIT）在数值上比岩石物理参数定义的脆性指数（BI）更大，造成此现象的主要原因本发明提供的技术方案加入了杨氏模量和泊松比，由于该段地层石英等脆性矿物的脆性矿物弹性参数比值更大，导致了最终结果更大。全岩X衍射数据显示五峰组和龙马溪组一段1-5小层多为富泥硅质页岩、硅质页岩、硅质岩，尤其是五峰组以硅质岩为主，脆性指数较大。其次本发明计算的脆性指数数据显示更为精细，局部显示更加精确，能更精确地展现出脆性指数的变化，而岩石物理参数定义的脆性指数（BI）曲线较为平直，不能凸显脆性指数细微变化，如1-3小层岩石物理参数定义的脆性指数（BI）预测结果与实测脆性高的地层不相符，这说明传统方法对有机质含量高的、以生物成因硅质矿物为主的优质页岩层不具备良好的预测度，而本发明求取得脆性指数（BRIT）更能体现高生物硅页岩地层高脆性特征。
如图3所示，基于上述页岩脆性指数计算方法，本发明还相应提供了一种页岩脆性指数计算设备，所述页岩脆性指数计算设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备。该页岩脆性指数计算设备包括处理器10、存储器20及显示器30。图3仅示出了页岩脆性指数计算设备的部分组件，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。
所述存储器20在一些实施例中可以是所述页岩脆性指数计算设备的内部存储单元，例如页岩脆性指数计算设备的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述页岩脆性指数计算设备的外部存储设备，例如所述页岩脆性指数计算设备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。进一步地，所述存储器20还可以既包括页岩脆性指数计算设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述页岩脆性指数计算设备的应用软件及各类数据，例如所述安装页岩脆性指数计算设备的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有页岩脆性指数计算方法程序40，该页岩脆性指数计算方法程序40可被处理器10所执行，从而实现本申请各实施例的页岩脆性指数计算方法。
所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器（Central Processing Unit,CPU），微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述页岩脆性指数计算方法等。
所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。所述显示器30用于显示在所述页岩脆性指数计算设备的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述页岩脆性指数计算设备的部件10-30通过系统总线相互通信。
在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中页岩脆性指数计算方法程序40时实现如上述实施例所述的页岩脆性指数计算方法中的步骤，由于上文已对页岩脆性指数计算方法进行详细描述，在此不再赘述。
当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件（如处理器，控制器等）来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的存储介质中，该程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
综上所述，本发明通过考虑页岩中所有矿物的体积百分含量对页岩脆性指数的影响，从而解决了传统方法只考虑石英、方解石和黏土矿物这三种矿物造成的结果不准确的问题，通过考虑各个矿物的杨氏模量和泊松比对页岩脆性的影响，从而使计算出的页岩脆性指数更为准确。本发明提供的技术方案能够精准的求取页岩样品的脆性指数，进而可作为整体区域脆性指数标尺，对页岩气“甜点”预测和指导页岩气水力压裂有巨大的支持作用。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。
Claims (6)
1.一种页岩脆性指数计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取对页岩采样后得到的页岩样品的矿物组合及所述矿物组合中各矿物的体积百分含量；
获取所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的泊松比和杨氏模量；
根据预设标准确定所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的脆性因子；
根据所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的体积百分含量、泊松比、杨氏模量及脆性因子确定所述页岩的脆性指数；
所述根据预设标准确定所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的脆性因子的步骤中，所述预设标准为：石英的脆性因子>长石类矿物的脆性因子>黄铁矿的脆性因子>方解石的脆性因子>白云石的脆性因子>黏土矿物的脆性因子，其中，长石类矿物包括钾长石、钠长石及斜长石，黏土矿物包括高岭石、绿泥石、蒙皂石及伊利石；
所述根据所述页岩样品的矿物组合中各个矿物的体积百分含量、泊松比、杨氏模量及脆性因子确定所述页岩的脆性指数的步骤中，所述页岩的脆性指数的计算公式为：
其中，BI为页岩的脆性指数，
为第i种矿物的体积百分含量，m为页岩样品的矿物组合中脆性因子大于预设脆性因子的矿物的种类数，n为页岩样品的矿物组合中矿物的种类数，
为第i种矿物的脆性因子，/>
为第i种矿物的杨氏模量，/>
为第i种矿物的泊松比，i为大于0的自然数。
2.如权利要求1所述的页岩脆性指数计算方法，其特征在于，石英的脆性因子=1，长石类矿物的脆性因子=0.8，黄铁矿的脆性因子=0.6，方解石的脆性因子=0.5，白云石的脆性因子=0.4，黏土矿物的脆性因子=0.3。
3.如权利要求1所述的页岩脆性指数计算方法，其特征在于，所述预设脆性因子等于方解石的脆性因子。
4.如权利要求1所述的页岩脆性指数计算方法，其特征在于，所述获取对页岩采样后得到的页岩样品的矿物组合及所述矿物组合中各矿物的体积百分含量的步骤中，所述页岩样品的矿物组合及各矿物的体积百分含量是通过对所述页岩样品进行全岩XRD分析得到的。
5.一种页岩脆性指数计算设备，其特征在于，包括处理器和存储器；
所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-4任意一项所述的页岩脆性指数计算方法中的步骤。
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存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-4任意一项所述的页岩脆性指数计算方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010561346.4A CN111898065B (zh) | 2020-06-18 | 2020-06-18 | 一种页岩脆性指数计算方法、设备及可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010561346.4A CN111898065B (zh) | 2020-06-18 | 2020-06-18 | 一种页岩脆性指数计算方法、设备及可读存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111898065A CN111898065A (zh) | 2020-11-06 |
| CN111898065B true CN111898065B (zh) | 2023-06-06 |
Family
ID=73206883
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010561346.4A Active CN111898065B (zh) | 2020-06-18 | 2020-06-18 | 一种页岩脆性指数计算方法、设备及可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111898065B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113030440B (zh) * | 2021-03-22 | 2022-02-15 | 西南石油大学 | 一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法 |
| CN114166871B (zh) * | 2022-02-15 | 2022-04-26 | 西南石油大学 | 一种陆相页岩油储层脆性评价方法 |
| CN115266782B (zh) | 2022-09-27 | 2023-03-24 | 中国科学院地质与地球物理研究所 | 一种基于双能ct技术评价非常规储层双甜点的方法 |
| CN117370718B (zh) * | 2023-10-18 | 2024-03-29 | 中国地质大学（北京） | 页岩脆性指数的获取方法、装置、终端及存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011109839A2 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-09 | Vialogy Llc | Active noise injection computations for improved predictability in oil and gas reservoir discovery and characterization |
| CN105201479A (zh) * | 2015-10-09 | 2015-12-30 | 西南石油大学 | 一种页岩储层水平井分段压裂射孔簇参数优化设计方法 |
| CN106569266A (zh) * | 2015-10-12 | 2017-04-19 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩气储层脆性矿物含量预测方法 |
-
2020
- 2020-06-18 CN CN202010561346.4A patent/CN111898065B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2011109839A2 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-09 | Vialogy Llc | Active noise injection computations for improved predictability in oil and gas reservoir discovery and characterization |
| CN105201479A (zh) * | 2015-10-09 | 2015-12-30 | 西南石油大学 | 一种页岩储层水平井分段压裂射孔簇参数优化设计方法 |
| CN106569266A (zh) * | 2015-10-12 | 2017-04-19 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩气储层脆性矿物含量预测方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于岩石物理与矿物组成的页岩脆性评价新方法;秦晓艳 等;天然气地球科学;第27卷(第10期);第1924-1932页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111898065A (zh) | 2020-11-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111898065B (zh) | 一种页岩脆性指数计算方法、设备及可读存储介质 | |
| CN108150161B (zh) | 页岩含气性评价方法装置 | |
| Ratcliffe et al. | Application of inorganic whole-rock geochemistry to shale resource plays: an example from the Eagle Ford Shale Formation, Texas. | |
| AU2014386296B2 (en) | Ranking drilling locations among shale plays | |
| EP2449212A2 (en) | Isotopic identification of production by individual formations in commingled gas wells | |
| CN110133725A (zh) | 地震岩石横波速度预测方法及装置 | |
| CN108035709B (zh) | 一种页岩储层质量的确定方法及装置 | |
| CN106285652B (zh) | 确定页岩游离气体饱和度的方法 | |
| Abdideh et al. | Designing a 3D model for the prediction of the top of formation in oil fields using geostatistical methods | |
| CN111827969B (zh) | 一种页岩气储量计算方法、设备及可读存储介质 | |
| CN117052384A (zh) | 基于测录结合的复杂岩性混积岩储层甜点综合评价方法 | |
| CN113550735B (zh) | 一种利用测井资料计算页岩油储层含油量的方法 | |
| Ashoori et al. | 3D geostatistical modelling and uncertainty analysis of clay minerals distribution in reservoir rocks | |
| CN115099014A (zh) | 一种基于随钻录井的天然气井地质探明储量计算方法 | |
| EP4104077A1 (en) | Automatic recognition of drilling activities based on daily reported operational codes | |
| US9285356B2 (en) | Determining oil viscosity based on biodegradation | |
| de Leon et al. | Challenges of Determining Petrophysical Reservoir Characterizations in Complex Low Porosity Fractured Carbonates–Integrating Pore Geometry, Deterministic Petrophysical Rock Types and Saturation Height Models Yields Positive Results–PEMEX Case Study Offshore Mexico | |
| Nasr-El-Din et al. | Reaction kinetics of gelled acids with calcite | |
| Juesuan et al. | A new method of simulating micro fractures in shale and plugging evaluation experiment | |
| CN117077446B (zh) | 一种非常规储层综合脆性指数评价方法及应用系统 | |
| CN117328852B (zh) | 海陆过渡相页岩气有利区确定方法、终端及介质 | |
| CN109254331B (zh) | 获取源储组合类型的方法 | |
| AU2012383559B2 (en) | Method and system of selecting hydrocarbon wells for workover | |
| CN113027432B (zh) | 一种总有机碳含量的确定方法、装置、设备及存储介质 | |
| WO2024082793A1 (zh) | 预测原位构造裂缝延伸长度的方法及装置 |
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 |