CN111983184A - 陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法及装置。方法包括:采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。本发明能够确定预测地质甜点区分布,提高了确定预测的准确率,使得陆相咸化湖盆致密油甜点确定预测具有准确性与科学性。
Description
技术领域
本发明涉及石油勘探技术领域,具体涉及一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法及装置。
背景技术
致密油资源是未来石油勘探最为主要的接替领域。高收益“甜点区”是致密油勘探、开发的优选目标,是决定致密油勘探开发成效的关键。针对致密油甜点区的预测开展了大量工作,其中,优质烃源岩是形成规模致密油的基础,烃源岩品质直接决定致密油资源的储集层含油丰度;致密储层大面积分布,储层非均质性对甜点区具有重要控制;源储压差是致密油充注成藏的主要动力。
致密油作为一种特殊类型的非常规石油聚集,具有显著区别于常规石油的独特性。发育于陆相沉积盆地的致密油与大面积稳定的地台型致密油相比,也具有更复杂多样的成藏特征。例如:陆相沉积盆地发育的优质烃源岩生烃早、延续时间长,陆相盆地沉积环境变化快,纵向上烃源岩与储集层“源储一体式”发育。目前针对致密油资源多侧重致密油藏静态地质特征的分析,方法上多延续常规油气资源评价思路,采用烃源岩生烃强度与高孔渗优势储层分布叠合图来评价致密油有利区,并借助针对储层裂缝、脆性等特征的岩石物理技术预测甜点区。
因此,亟需针对陆相致密油特殊地质条件的甜点区预测新方法。
发明内容
针对现有技术中的问题,本发明提供一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法及装置,具体包括以下技术方案:
第一方面,本发明提供一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法,包括:
采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;
基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;
根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;
根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
其中,所述基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值,包括:
对所述样本进行环境分析测定并确定所述样本中硼元素的含量和氧化钾的含量;
根据所述样本中硼元素含量和氧化钾的含量计算所述样本的相当硼含量;
其中,所述相当硼含量对应的盐度值为所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。
其中,所述基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值,包括:
根据所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的生烃量值和排烃量值;
基于所述生烃量值和所述排烃量值计算得到滞留烃量值。
其中,所述根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区,包括:
确定所述特征曲线中盐度数值低且滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
进一步的,在所述采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本之后,还包括:
对陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本进行镜质体反射率测试,得到样本的热演化成熟度特征值;
相对应的,基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值,包括:
确定热演化成熟度特征值小于预设值的目标样本,基于目标样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值。
其中,所述根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区,包括:
确定所述特征曲线中滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
第二方面,本发明提供一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置,包括:
采集单元,用于采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;
计算单元,用于基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;
特征曲线单元,用于根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;
预测单元,用于根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
其中,所述采集单元包括:
环境分析测定子单元,用于对所述样本进行环境分析测定并确定所述样本中硼元素的含量和氧化钾的含量;
盐度数值子单元,用于根据所述样本中硼元素含量和氧化钾的含量计算所述样本的相当硼含量;
其中,所述相当硼含量对应的盐度值为所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。
其中,所述计算单元包括:
第一计算子单元,用于根据所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的生烃量值和排烃量值;
第二计算子单元,用于基于所述生烃量值和所述排烃量值计算得到滞留烃量值。
其中,所述预测单元,包括:
预测子单元,用于确定所述特征曲线中盐度数值低且滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
进一步的,还包括:
热演化成熟度子单元,用于对陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本进行镜质体反射率测试,得到样本的热演化成熟度特征值;
相对应的,计算单元包括:
判断子单元,用于确定热演化成熟度特征值小于预设值的目标样本,基于目标样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值。
其中,所述预测单元包括:
甜点子单元,用于确定所述特征曲线中滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
第三方面,本发明提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的步骤。
第四方面,本发明提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的步骤。
由上述技术方案可知,本发明提供一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法及装置,通过采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区,能够确定预测地质甜点区分布,提高了确定预测的准确率,使得陆相咸化湖盆致密油甜点确定预测具有准确性与科学性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,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为本发明实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的流程示意图。
图2为本发明实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法中步骤S101的流程示意图。
图3为本发明实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法中咸化湖盆致密油烃源岩地化剖面示意图。
图4为本发明实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法中烃源岩滞留烃与有机质丰度关系图。
图5为本发明实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法中甜点区分布示意图。
图6为本发明实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置的结构示意图。
图7为本发明实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的实施例,参见图1,所述陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法具体包含有如下内容:
S101:采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;
在本步骤中,依据陆相咸化湖盆致密油烃源岩的分布,根据湖盆不同位置,采集烃源岩样品。例如:湖盆位置为深湖相、半深湖相和滨浅湖相。
可以理解的是,咸化湖盆发育的湖相烃源岩具有有机质丰度高、类型好的特点,湖泊中的浮游生物,特别是浮游植物,被认为是咸化湖盆油气的主要母质来源,其中藻类包括甲藻、沟鞭藻等,除藻类外,微生物也是有机质的重要来源。
S102:基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;
在本步骤中,利用物质平衡原理,根据对陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本进行定量评价烃源岩的生烃量值和排烃量值,基于生烃量值和排烃量值计算得到滞留烃量值。其中,滞留烃量值是生烃量值与排烃量值的差值。
S103:根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;
S104:根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
在本步骤中,咸化环境具有较高的有机质产率,且产率随水体盐度发生阶段性变化,在水体尚未达到过盐水阶段之前,蒸发盐环境中有机质初始生产力随盐度的增加而增加。高盐环境下的生物种属迅速减小,有机质产率降低。因此,盐度对于咸化湖盆烃源岩油的滞留量具有明显的控制作用。
具体的,确定所述特征曲线中盐度数值低且滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
在具体实施时,确定盐度数值低的范围,例如,设置相当硼含量小于200×10-6的对应的严盐度数值以下的范围为盐度数值低的范围。在该盐度数值低的范围内,确定滞留烃量值大于预设目标限值的点为滞留烃量值高的点。
需要说明的是,根据相当硼含量确定盐度数值低的范围时,相当硼含量的限制值可以根据盐度数值与有机质丰度关系进行设置,在盐度数值与有机质丰度关系中,盐度数值越高有机质丰度越低。滞留烃量的预设目标限值可以设置为能够排烃的最小滞留烃量对应的数值。
从上述描述可知,本发明实施例提供的一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法及装置,通过采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区,能够确定预测地质甜点区分布,提高了确定预测的准确率,使得陆相咸化湖盆致密油甜点确定预测具有准确性与科学性。
本实施例基于盐度约束下定量评价咸化湖盆排烃能力,建立盐度与滞留烃量的定量关系,实现咸化湖盆致密油原地滞留甜点的准确评价。
在本发明的一实施例中,参见图2,所述陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的步骤S101,具体包含有如下内容:
S1011:对所述样本进行环境分析测定并确定所述样本中硼元素的含量和氧化钾的含量;
在本步骤中,对采集的烃源岩样品进行系统环境分析测试;利用电感耦合等离子光谱仪(ICP)测试主量、微量、氧化物和稀土元素,恢复咸化湖盆烃源岩沉积环境。
需要说明的是,在本实施例中,是根据硼元素的含量和氧化钾的含量计算陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。而且明确样本中所有元素的含量即能够表征咸化湖盆烃源岩沉积环境。
S1012:根据所述样本中硼元素含量和氧化钾的含量计算所述样本的相当硼含量;
其中,所述相当硼含量对应的盐度值为所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。
在本步骤中硼元素氧化钾的含量计算相当硼含量,定量确定烃源岩盐度数值。
具体的,根据样本中硼元素含量计算所述样本的相当硼含量;
相当硼含量:B*=8.5×B样品/K2O样品,B样品为样品硼元素含量,K2O样品为样品K2O含量。
可以理解的是,相当硼含量对应的盐度值为所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。
在上述实施例的基础上,在步骤S101之后还包括如下内容:
在所述采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本之后,还包括:
对陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本进行镜质体反射率测试,得到样本的热演化成熟度特征值;
相对应的,基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值,包括:确定热演化成熟度特征值小于预设值的目标样本,基于目标样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值。
在本步骤中,对陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本进行镜质体反射率测试,能够确定样本的热演化成熟度特征值,根据该样本的热演化成熟度特征值对样本进行筛选,进而能够确定具有厚度大、品质好的地质特征的样本。
在本实施中,热演化成熟度特征值的预设值为0.6%。
进一步的,根据目标样本的滞留烃量值和盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线,根据特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。其中,特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;
在根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区时,确定特征曲线中滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
可以理解的是,确定滞留烃量值大于预设目标限值的点为滞留烃量值高的点。滞留烃量的预设目标限值可以设置为能够排烃的最小滞留烃量对应的数值。
为进一步地说明本方案,本发明提供一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的具体实例,具体包含有如下内容:
本次选区二叠系陆相咸化湖盆烃源岩作为解剖对象,盆地是叠合在古生代褶皱基底之上的晚古生代-中新生代叠合改造型陆内沉积盆地,二叠纪沉积期湖盆面积大,湖水深度大,接受稳定持续沉积时间长,形成了以泥质白云岩、云质泥岩、凝灰质泥岩、凝灰质粉砂岩等多种频繁互层的混积岩石组合。与淡水湖盆相比,泥页岩形成于咸水湖盆,源岩抽提物中伽马蜡烷和胡萝卜烷高,也指示其沉积环境为咸水湖泊环境,普遍发育火山物质,岩性复杂多变,有机碳丰度介于1.1~13.4%,平均4.9%,Ro为0.5~1.3%,氢指数主要分布在600-800mg/g TOC,S1值从0.01-3mg.g/TOC,S2值为0.06-110mg.g/TOC,有机质中腐泥组占比高于70vol.%,母质类型为Ⅰ-Ⅱ1,镜质体反射率处于0.6~1.1%之间,厚度分布在100-240m,具有厚度大、品质好的地质特征。
采集盆地烃源源岩样品58块,系统开展有机质丰度、岩石热解、主微量元素测试等地化参数的连续测试,实现烃源岩有效性定量评价预测。
对烃源岩样品进行系统环境分析测试,测试主量、微量和稀土元素,系统恢复咸化湖盆烃源岩沉积环境,利用硼元素与黏土矿物含量计算相当硼含量,定量确定不同烃源岩盐度数值。咸化湖盆烃源岩相当硼含量为183×10-6-2530×10-6,平均519×10-6,为典型的高盐度源岩。根据相当硼的分布,可以划分为淡水-低盐度源岩(相当硼小于200×10-6)、中盐度半咸水沉积环境源岩(相当硼200×10-6-300×10-6)与高盐度源岩(相当硼300×10-6-400×10-6)三类。
利用物质平衡原理,定量评价烃源岩成熟过程中的生烃和排烃并确定滞烃量。
原始TOC校正:TOC ini=TOC ma×(1200–HI ma)/(1200–HI im) (1)
烃量计算:Cg=C im–C ini,(mg/g TOC ini) (2)
烃量计算:Cexp=Cg–Cre (3)
烃效率计算:E=Cexp/Cg×100
其中:TOCini:现今成熟烃源岩的初始未熟状态下的总有机碳含量,TOCma和TOCim分别表示现今成熟和未熟样品的总有机碳含量;HIma已成熟样品的氢指数,而HIim为现今未熟样品的氢指数;1200代表0.83倒数的1000倍;Cg:样品生烃总量,C im:未成熟烃源岩的原始生烃潜力,C ini,样品归一化到初始未熟状态时的剩余生烃潜力;Cexp:样品排烃总量,Cre:样品滞留烃含量;E:排烃效率。
排烃效率计算一般把烃源岩当做一个整体,衡量其整体排出烃类的程度,参见图3,本次计算结果为每一个深度段样品成熟过程中向围岩发生的排烃作用,更多反映的是源岩液态烃的源内排烃作用。通过上述公式计算可得,咸化湖相烃源岩平均排烃效率更高,排烃效率平均为62%,排烃量为8.8mg/g rock。
利用微观结构、岩相等分析,揭示储烃作用的层段一般分布在物性较高,砂质含量较高的层段,类似常规储层。排烃作用较高的层段主要发生在总有机碳含量(TOC)较高,纹层发育的样品。源岩液态烃排到近源储层的效率越高,越有利于烃源岩油的高效开发。液态烃的排出效率受源岩总有机碳含量含量、矿物成分、纹层结构和热成熟度控。源岩TOC越高,黏土矿物含量越低,排烃效率更高。参见图4,纹层越发育的烃源岩,其烃类生成及运移的效率越高。发育水平纹层的泥烃源岩由于有机质富集,生烃潜力往往优于块状源岩,相比淡水湖盆,咸化湖盆排烃能力强,纹层状富有机质烃源岩排烃量高,是致密油主力生油岩。
同时,有机质纹层可以作为液态烃运移聚集的有效通道。由于纹层状细粒岩特殊的矿物组成及沉积结构,其往往发育多种类型的储集空间。另外,纹层是影响泥烃源岩可压裂性的重要影响因素,控制着烃源岩压裂过程中的裂缝扩展规律。因此,纹层发育的烃源岩是理想的烃源岩油勘探领域。
同时结合Kmeans算法对有机质丰度、矿物组成、排烃效率等参数进行聚类分析,筛选盐度、TOC、纹层结构与矿物含量为评价指标。盐度与咸化湖盆致密油烃源岩滞留烃量具有明显的相关性和阶段性。同时,结合有机质丰度分布特征,对于中高成熟度咸水湖盆烃源岩油,10%>TOC>2%凝灰质泥岩/泥晶云岩,滞留量高,如含介形虫凝灰质泥岩,TOC=5.05%,滞留量可达9.27mg/g.rock,是源内甜点区。
同时咸化湖盆低成熟度烃源岩物理模拟实验表明,有机质丰度适中,烃源岩油甜点丰度最高,与地化分析结果一致。
参见图5,综合定量评价咸化湖盆烃源岩油甜点分布:
当咸化湖盆烃源岩形成环境处于低盐度阶段(相当硼含量小于230×10-6),页岩油中甜点丰度高,TOC处于5.3%-8.19%,滞留烃最高,大约为2.54-4.8mg/g.rock。
当咸化湖盆烃源岩形成环境处于中盐度半咸水沉积环境(相当硼230×10-6-500×10-6),中高盐度湖盆页岩油甜点丰度呈现先降低后增加的趋势,TOC处于4.6%-7.3%,滞留烃最高,大约为2.4-4.39mg/g.rock。
当咸化湖盆烃源岩形成环境处于高盐度源岩(相当硼大于500×10-6),随盐度增加,页岩油甜点丰度具有先增加后降低的趋势,相比中低盐度湖盆烃源岩滞留烃量偏低,当TOC=3.74%,滞留烃最高,约为3.1mg/g.rock;
因此,可以根据盐度差异结合有机质丰度,可开展咸化湖盆页岩油甜点空间分布定量评价,为页岩油有效勘探开发提供依据。
本实施例通过对陆相咸化湖盆烃源岩进行总有机碳(TOC)、岩石快速热解分析,获得TOC、可溶烃含量(S1)等关键参数,利用电感耦合等离子光谱仪(ICP)测试烃源岩样品主量、微量与稀土元素,恢复烃源岩盐度值,最终建立陆相咸化湖盆盐度与烃源岩滞留烃量评价参数,利用物质平衡理论,计算不同盐度源岩总生排烃量与滞留烃量,明确不同盐度湖盆页岩油滞留烃量空间分布特征,建立盐度与滞留烃量相关图版,实现不同盐度咸化湖盆页岩油甜点定量评价。
本发明实施例提供一种能够实现所述陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法中全部内容的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置的具体实施方式,参见图6,所述陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置具体包括如下内容:
采集单元10,用于采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;
计算单元20,用于基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;
特征曲线单元30,用于根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;
预测单元40,用于根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
其中,所述采集单元包括:
环境分析测定子单元,用于对所述样本进行环境分析测定并确定所述样本中各个元素的含量;
盐度数值子单元,用于根据所述样本中各个元素的含量确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。
其中,所述盐度数值子单元包括:
转换模块,用于根据所述样本中硼元素含量计算所述样本的相当硼含量;
其中,所述相当硼含量对应的盐度值为所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。
其中,所述计算单元包括:
第一计算子单元,用于根据所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的生烃量值和排烃量值;
第二计算子单元,用于基于所述生烃量值和所述排烃量值计算得到滞留烃量值。
本发明提供的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置的实施例具体可以用于执行上述实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的实施例的处理流程,其功能在此不再赘述,可以参照上述方法实施例的详细描述。
从上述描述可知,本发明实施例提供的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置,通过采集咸化湖盆致密油源岩的样本并确定所述样本的多个评价参数;确定所述咸化湖盆致密油源岩的样本对应的排烃特征;基于所述排烃特征和多个评价参数进行聚类分析确定所述样本的目标参数;确定所述目标参数与所述样本排烃能力之间的趋势线,根据所述排烃能力趋势线获取所述样本的评价指标;能够定量评价咸化湖盆致密油有效源岩,进而能够确定咸化致密油甜点区。
本申请提供一种用于实现所述陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法中的全部或部分内容的电子设备的实施例所述电子设备具体包含有如下内容:
处理器(processor)、存储器(memory)、通信接口(Communications Interface)和总线;其中,所述处理器、存储器、通信接口通过所述总线完成相互间的通信;所述通信接口用于实现相关设备之间的信息传输;该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等,本实施例不限于此。在本实施例中,该电子设备可以参照实施例用于实现所述陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的实施例及用于实现所述陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置的实施例进行实施,其内容被合并于此,重复之处不再赘述。
图7为本申请实施例的电子设备9600的系统构成的示意框图。如图7所示,该电子设备9600可以包括中央处理器9100和存储器9140;存储器9140耦合到中央处理器9100。值得注意的是,该图7是示例性的;还可以使用其他类型的结构,来补充或代替该结构,以实现电信功能或其他功能。
一实施例中,陆相咸化湖盆致密油甜点确定功能可以被集成到中央处理器9100中。其中,中央处理器9100可以被配置为进行如下控制:
采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
在另一个实施方式中,陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置可以与中央处理器9100分开配置,例如可以将陆相咸化湖盆致密油甜点确定配置为与中央处理器9100连接的芯片,通过中央处理器的控制来实现陆相咸化湖盆致密油甜点确定功能。
如图7所示,该电子设备9600还可以包括:通信模块9110、输入单元9120、音频处理器9130、显示器9160、电源9170。值得注意的是,电子设备9600也并不是必须要包括图7中所示的所有部件;此外,电子设备9600还可以包括图7中没有示出的部件,可以参考现有技术。
如图7所示,中央处理器9100有时也称为控制器或操作控件,可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置,该中央处理器9100接收输入并控制电子设备9600的各个部件的操作。
其中,存储器9140,例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息,此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器9100可执行该存储器9140存储的该程序,以实现信息存储或处理等。
输入单元9120向中央处理器9100提供输入。该输入单元9120例如为按键或触摸输入装置。电源9170用于向电子设备9600提供电力。显示器9160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器,但并不限于此。
该存储器9140可以是固态存储器,例如,只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器,其即使在断电时也保存信息,可被选择性地擦除且设有更多数据,该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器9140还可以是某种其它类型的装置。存储器9140包括缓冲存储器9141(有时被称为缓冲器)。存储器9140可以包括应用/功能存储部9142,该应用/功能存储部9142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器9100执行电子设备9600的操作的流程。
存储器9140还可以包括数据存储部9143,该数据存储部9143用于存储数据,例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器9140的驱动程序存储部9144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块9110即为经由天线9111发送和接收信号的发送机/接收机9110。通信模块(发送机/接收机)9110耦合到中央处理器9100,以提供输入信号和接收输出信号,这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术,在同一电子设备中,可以设置有多个通信模块9110,如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)9110还经由音频处理器9130耦合到扬声器9131和麦克风9132,以经由扬声器9131提供音频输出,并接收来自麦克风9132的音频输入,从而实现通常的电信功能。音频处理器9130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外,音频处理器9130还耦合到中央处理器9100,从而使得可以通过麦克风9132能够在本机上录音,且使得可以通过扬声器9131来播放本机上存储的声音。
本发明的实施例还提供能够实现上述实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法中全部步骤的一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的全部步骤,例如,所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤:
采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
虽然本发明提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤,但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式,不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时,可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境)。
本领域技术人员应明白,本说明书的实施例可提供为方法、装置(系统)或计算机程序产品。因此,本说明书实施例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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、装置(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。
本说明书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。在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,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、物品或者设备所固有的要素。需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明并不局限于任何单一的方面,也不局限于任何单一的实施例,也不局限于这些方面和/或实施例的任意组合和/或置换。而且,可以单独使用本发明的每个方面和/或实施例或者与一个或更多其他方面和/或其实施例结合使用。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (14)
1.一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法,其特征在于,包括:
采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;
基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;
根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;
根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
2.根据权利要求1所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法,其特征在于,所述基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值,包括:
对所述样本进行环境分析测定并确定所述样本中硼元素的含量和氧化钾的含量;
根据所述样本中硼元素含量和氧化钾的含量计算所述样本的相当硼含量;
其中,所述相当硼含量对应的盐度值为所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。
3.根据权利要求1所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法,其特征在于,所述基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值,包括:
根据所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的生烃量值和排烃量值;
基于所述生烃量值和所述排烃量值计算得到滞留烃量值。
4.根据权利要求1所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法,其特征在于,所述根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区,包括:
确定所述特征曲线中盐度数值低且滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
5.根据权利要求1所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法,其特征在于,在所述采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本之后,还包括:
对陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本进行镜质体反射率测试,得到样本的热演化成熟度特征值;
相对应的,基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值,包括:
确定热演化成熟度特征值小于预设值的目标样本,基于目标样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值。
6.根据权利要求5所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法,其特征在于,所述根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区,包括:
确定所述特征曲线中滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
7.一种陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置,其特征在于,包括:
采集单元,用于采集陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本并基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值;
计算单元,用于基于所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值;
特征曲线单元,用于根据所述滞留烃量值和所述盐度数值建立陆相咸化湖盆致密油烃源岩的特征曲线;其中,所述特征曲线用于表征盐度数值与滞留烃量值之间的关系;
预测单元,用于根据所述特征曲线确定陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
8.根据权利要求7所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置,其特征在于,所述采集单元包括:
环境分析测定子单元,用于对所述样本进行环境分析测定并确定所述样本中硼元素的含量和氧化钾的含量;
盐度数值子单元,用于根据所述样本中硼元素含量和氧化钾的含量计算所述样本的相当硼含量;
其中,所述相当硼含量对应的盐度值为所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的盐度数值。
9.根据权利要求7所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置,其特征在于,所述计算单元包括:
第一计算子单元,用于根据所述样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的生烃量值和排烃量值;
第二计算子单元,用于基于所述生烃量值和所述排烃量值计算得到滞留烃量值。
10.根据权利要求7所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置,其特征在于,所述预测单元,包括:
预测子单元,用于确定所述特征曲线中盐度数值低且滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
11.根据权利要求7所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置,其特征在于,还包括:
热演化成熟度子单元,用于对陆相咸化湖盆致密油烃源岩的样本进行镜质体反射率测试,得到样本的热演化成熟度特征值;
相对应的,计算单元包括:
判断子单元,用于确定热演化成熟度特征值小于预设值的目标样本,基于目标样本确定所述陆相咸化湖盆致密油烃源岩的滞留烃量值。
12.根据权利要求11所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定装置,其特征在于,所述预测单元包括:
甜点子单元,用于确定所述特征曲线中滞留烃量值高的点为陆相咸化湖盆致密油的甜点区。
13.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的陆相咸化湖盆致密油甜点确定方法的步骤。
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Cited By (1)
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---|---|---|---|---|
CN113419284A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-21 | 东北石油大学 | 一种基于聚类分析测井岩石物理相双甜点识别方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107688206A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-02-13 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 一种高分辨率层序地层划分与对比方法 |
CN107727832A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-02-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种确定烃源岩排烃效率的方法及装置 |
US10190998B1 (en) * | 2018-08-29 | 2019-01-29 | Research Institute Of Petroleum Exploration & Development, Dagang Oil Field Of Cnpc | Method and device for evaluating and predicting a shale oil enrichment areas of fault lacustrine basins |
-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107688206A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-02-13 | 中国石油大港油田勘探开发研究院 | 一种高分辨率层序地层划分与对比方法 |
CN107727832A (zh) * | 2017-10-27 | 2018-02-23 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种确定烃源岩排烃效率的方法及装置 |
US10190998B1 (en) * | 2018-08-29 | 2019-01-29 | Research Institute Of Petroleum Exploration & Development, Dagang Oil Field Of Cnpc | Method and device for evaluating and predicting a shale oil enrichment areas of fault lacustrine basins |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
彭雪峰 等: "准噶尔盆地东南缘芦草沟组油页岩元素地球化学特征及沉积环境指示意义", 《矿物岩石地球化学通报》, 31 March 2012 (2012-03-31), pages 121 - 127 * |
支东明 等: "准噶尔盆地吉木萨尔凹陷陆相页岩油地质特征与聚集机理", 《石油与天然气地质》, 30 June 2019 (2019-06-30), pages 524 - 534 * |
杜金虎 等: "中国陆相页岩油类型、潜力及前景", 《中国石油勘探》, 30 September 2019 (2019-09-30), pages 560 - 568 * |
赵贤正 等: "断陷湖盆湖相页岩油形成有利条件及富集特征——以渤海湾盆地沧东凹陷孔店组二段为例", 《石油学报》, 30 September 2019 (2019-09-30), pages 1013 - 1029 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113419284A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-21 | 东北石油大学 | 一种基于聚类分析测井岩石物理相双甜点识别方法 |
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