CN112114380A - 一种用于砂砾岩油藏储层的预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于砂砾岩油藏储层的预测方法，包括：S1：通过岩心观察、测井资料分析砂砾岩研究区的断线活动、研究区储集层纵向分布序列特征，识别出已试油或取心井上的储集层。S2：确定所述储集层的储层岩性、物性、电性和含油性之间的关系，以及所述储集层的电性识别标准，根据所述储集层电性识别标准识别已钻井的有效储层。S3：明确已钻井的砂砾岩体岩性敏感、储层敏感和储层物性敏感弹性参数。S4：根据弹性参数通过叠前地震反射特征反推地下空间未知处的岩石物理参数的分布。S5：根据岩石物理参数的分布预测孔渗参数在空间上的分布，从而预测出有效储层分布范围。解决了砂砾岩油藏储层预测的有效性以及验证了该方法的可靠性。

Description

一种用于砂砾岩油藏储层的预测方法

技术领域

本发明属于油气田勘探开发技术领域，具体涉及一种用于砂砾岩油藏储层的预测方法。

背景技术

砂砾岩油藏主要沉积类型有冲积扇、近岸水下扇、扇三角洲及近源浊积扇沉积等。砂砾岩油藏储层岩性复杂，存在孔隙结构复杂，物性特征差异大，非均质性严重等特点。

由于砂砾岩油藏岩性比较复杂，其岩性对电性的影响超过含油性对电性的影响，导致其有效储层和非有效储层的界限不明确。

砂砾岩有效储层地震预测难度大，一是砂砾岩扇体内部地震不连续反射、杂乱反射较多，给地震储层预测也带来了较大难度；二是常规的储层预测方法如叠后反演，地震属性分析等预测有效储层的效果较差；三是测井资料解释的孔隙度、渗透率等数据本身可能存在一定误差；四是如果研究区已钻井分布不均匀，或者井较少，那么以钻井信息统计、拟合为基础的物性参数预测结果存在偏差。

现有技术中虽有研究人员对砂砾岩油藏储层有效性及有效储层物性下限、有效储层主控因素等开展了相关研究，但该类研究中大多以岩心或测井资料为基础开展相关评价，目前关于砂砾岩油藏有效储层预测技术方面仍缺少成熟的技术。

发明内容

鉴于上述问题，本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。本发明实施例提供一种用于砂砾岩油藏储层的预测方法，针对砂砾岩体有效储层测井曲线识别、地震储层预测难度大的问题，首次提出了“四性”关系研究，包括岩石物理分析、CRP道集处理、叠前纵/横波速度反演和砂岩厚度/孔隙度预测的储层预测技术方法，解决了砂砾岩油藏储层预测的有效性以及验证了该方法的可靠性。

针对以上技术问题，本发明第一方面实施例提供了一种用于砂砾岩油藏储层的预测方法，所述预测方法，包括：

S1：通过岩心观察、测井资料分析砂砾岩研究区的断线活动、研究区储集层纵向分布序列特征，识别出已试油或取心井上的储集层。

S2：确定所述储集层的储层岩性、物性、电性和含油性之间的关系，以及所述储集层的电性识别标准，根据所述储集层电性识别标准识别研究区的有效储层。

S3：明确研究区的砂砾岩体岩性敏感、储层敏感和储层物性敏感的弹性参数。

S4：根据弹性参数通过叠前地震反射特征反推地下空间未知处的岩石物理参数的分布。

S5：根据岩石物理参数的分布确定预测孔渗参数在空间上的分布，预测出有效储层分布范围。

根据本发明的一个实施例，所述S2中确定所述储集层的岩性、物性、电性和含油性之间的关系，包括：建立研究区的所述岩性、物性、电性和含油性的关系模板，形成所述储集层的有效厚度标准表。

根据本发明的一个实施例，所述建立研究区的所述岩性、物性、电性和含油性的关系模板，包括：

单试油层、合试油层、压裂油层、油水间层、干层、水层的声波时差与深电阻率交会关系。

根据本发明的一个实施例，所述第一储集层的有效厚度标准表，包括：单试油层、合试油层、压裂油层、油水间层、干层、水层的声波时差和深电阻率的物性下限表。

根据本发明的一个实施例，所述对岩性敏感、储层敏感和储层物性敏感的弹性参数，包括：纵波速度、横波速度、密度、泊松比、纵横波速度比、体积模量、纵波阻抗、横波阻抗、弹性波阻抗、拉梅系数、剪切模量、拉梅系数比剪切模量、拉梅系数乘密度、剪切模量乘密度和杨氏模量。

根据本发明的一个实施例，通过叠前地震反射特征反推地下空间未知处的岩石物理参数的分布，包括通过弹性参数反演预测砂岩厚度和储层孔隙度。

根据本发明的一个实施例，通过叠前反演的横波速度预测砂岩厚度，通过叠前反演的纵波速度预测储层孔隙度。

所述S5中根据岩石物理参数的分布确定预测孔渗参数在空间上的分布，包括：设定砂岩厚度阈值和孔隙度阈值，根据所述砂岩厚度阈值和孔隙度阈值确定预测孔渗参数在空间上的分布。

本发明第二方面公开了一种电子设备，包括处理器和存储器；处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现以上所述的用于砂砾岩油藏储层的预测方法。

本发明第三方面公开了一种非临时性计算机可读存储介质，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以上所述的用于砂砾岩油藏储层的预测方法。

本发明达到的技术效果为：首先通过岩心观察、测井资料分析，识别出已试油或取心井上的有效储层，进而开展有效储层的“四性”关系研究，确定有效储层的电性识别标准利。在测井环境校正和标准化处理的基础上，开展系统的岩石物理研究，以确定在对目标砂砾岩体岩性、储层和储层物性敏感的弹性参数。然后在叠前CRP道集预处理的基础上，利用全部叠前CRP道集资料、速度资料和井资料开展叠前敏感弹性参数直接反演，利用叠前反演成果数据(敏感弹性参数)预测储层厚度、储层物性的分布与对预测结果进行分析与质控。通过储层厚度、储层物性，结合“四性”关系分析建立的有效储层的识别标准，预测有效储层发育区。本发明利用横波速度反演预测砂岩厚度，利用纵波速度反演预测储层孔隙度。以有效储层下限研究为基础约束最终地震储层预测结果的地质解释。提出了完整的从地质分析到地球物理研究的有效储层预测方法；将有效储层下限分析与储层参数预测相结合，提高了预测结果的可靠性以及钻井成功率。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

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逐一简单地介绍，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是本发明实施例公开的用于砂砾岩油藏储层的预测方法流程图；

图2是本发明实施例公开的S22井单井沉积旋回示意图；

图3是本发明实施例公开的研究区声波时差△t与深电阻率Rt交会图；

图4是本发明实施例公开的研究区纵、横波交会图；

图5是本发明实施例公开的SS1井模拟横波对比图；

图6是本发明实施例公开的纵横波数据与砂泥岩分布示意图；

图7是本发明实施例公开的研究区目的层段有效孔隙度解释图版；

图8(a)是本发明实施例公开的CRP道集拓频处理后剖面图；

图8(b)是本发明实施例公开的CRP道集去噪处理后剖面图；

图9是本发明实施例公开的研究区重点层位地震反演剖面图；

图10是本发明实施例公开的邵伯地区S3砂体砂岩厚度预测平面图；

图11是本发明实施例公开的邵伯地区S3砂体孔隙度预测平面图；

图12是本发明实施例公开的邵伯地区S3砂体有效储层发育区分布图。

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、完整地描述，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，都属于本发明实施例保护的范围。

储层是指能够储集并能渗流流体(包括烃类和地层水)的地层，有效储层是在现有的工艺技术条件下能够采出具有经济价值油气的油气储集层，其下限值通常用能够采出油气的储层最小孔隙度、最小渗透率来度量。

砂砾岩油藏主要沉积类型有冲积扇、近岸水下扇、扇三角洲及近源浊积扇沉积等。砂砾岩油藏储层岩性复杂，主要以砂、砾、泥混杂堆积为主，砂体厚、粒度粗、分选差，因而存在孔隙结构复杂，物性特征差异大，非均质性严重等特点。

随着对油气能源需求日益增长，针对砂砾岩油藏等特殊岩性油藏的勘探开发也越来越多，前期由于储层认识不清，砂砾岩油藏开发过程中常钻遇较多干层，且油井生产时存在液量偏低且产量下降迅速等特点，因此为进一步提高开发效率，在钻探之前需开展砂砾岩油藏的储层分布预测研究。但是由于砂砾岩扇体边界及内部反射相对比较杂乱，其储层分布预测比常规砂泥岩储层更难，目前的成熟储层预测技术主要是在叠后地震资料基础上，采用地震相分析、地震属性分析技术及叠后地震反演技术预测该类油藏储层的分布特征。鉴于叠后地震反演对于薄层砂岩储层的反演精度不够，因而部分研究人员开始探索利用叠前地震反演开展储层预测研究，叠前地震资料由于其包含了振幅随入射角变化的信息，能更清楚地反映地下地质体的实际情况，因而广泛应用于砂泥岩薄互层储层预测中，并且前人在叠前地震反演技术以及波形指示反演技术基础上，针对致密砂岩油藏有效储层开展了研究，提出了致密砂岩油藏有效储层识别方法，但该类研究主要集中于利用测井资料开展有效储层识别。针对砂砾岩油藏储层预测研究，无论从测井上还是从地震反射上砂砾岩储层识别都比较困难，虽有研究人员对砂砾岩油藏储层有效性及有效储层物性下限、有效储层主控因素等开展了相关研究，但该类研究中大多以岩心或测井资料为基础开展相关评价，目前关于砂砾岩油藏有效储层预测技术方面仍缺少成熟的技术。

常规测井曲线对砂砾岩体的有效储层和非有效储层识别难度大，准确度低。

砂砾岩有效储层地震预测难度大。砂砾岩储层非均质性强、储层相对致密，目前地球物理手段对砂砾岩体地震识别、分布规律预测已形成成熟、有效的技术方法，但对有效储层预测仍存在许多难点。例如砂砾岩储层具有低孔、低渗的特点，常规波阻抗剖面很难区分储层的有效性。

由于砂砾岩油藏岩性比较复杂，其岩性对电性的影响超过含油性对电性的影响，导致其有效储层和非有效储层的界限不明确。

砂砾岩有效储层地震预测难度大，一是砂砾岩扇体内部地震不连续反射、杂乱反射较多，给地震储层预测也带来了较大难度；二是常规的储层预测方法如叠后反演，地震属性分析等预测有效储层的效果较差；三是测井资料解释的孔隙度、渗透率等数据本身可能存在一定误差；四是如果研究区已钻井分布不均匀，或者井较少，那么以钻井信息统计、拟合为基础的物性参数预测结果存在偏差。

本发明针对砂砾岩体有效储层测井曲线识别、地震储层预测难度大的问题，首次提出了“四性”关系研究—岩石物理分析—CRP道集处理—叠前纵/横波速度反演—砂岩厚度/孔隙度预测的有效储层预测技术方法。

用于砂砾岩油藏储层的预测方法，其特征在于，所述预测方法，包括：

首先通过岩心观察、测井资料分析，识别出已试油或取心井上的有效储层，进而开展有效储层的“四性”关系研究，确定有效储层的电性识别标准。在测井环境校正和标准化处理的基础上，开展系统的岩石物理研究，以确定在对目标砂砾岩体岩性、储层和储层物性敏感的弹性参数。

然后在叠前CRP道集预处理的基础上，利用全部叠前CRP道集资料、速度资料和井资料开展叠前敏感弹性参数直接反演，利用叠前反演成果数据(敏感弹性参数)预测储层厚度、储层物性的分布与对预测结果进行分析与质控。通过储层厚度、储层物性，结合“四性”关系分析建立的有效储层的识别标准，预测有效储层发育区。

具体的工作原理，通过岩心观察、测井资料分析，识别出已试油或取心井上的有效储层，进而开展有效储层的“四性”关系研究，确定有效储层的电性识别标准，进而利用有效储层电性识别标准，识别已钻井的有效储层；然后通过岩石物理研究明确已钻井的岩石物理参数与地震反射特征之间的关系；最后利用叠前地震反演方法，通过叠前地震反射特征反推地下空间未知处的岩石物理参数的分布，从而预测孔渗等参数在空间上的分布，最终预测出有效储层分布范围。

本发明提出了完整的从地质分析到地球物理研究的有效储层预测方法；将有效储层下限分析与储层参数预测相结合，提高了预测结果的可靠性以及钻井成功率。

本发明利用横波速度反演预测砂岩厚度，利用纵波速度反演预测储层孔隙度。以有效储层下限研究为基础约束最终地震储层预测结果的地质解释。

该方法应用到江苏油田邵伯地区砂砾岩油藏的地质分析及扇体预测中。在邵伯地区部署钻探的邵22井钻遇E2d13砂砾岩油藏，E2d13气测显示：油迹1层4m，荧光6层15m。压裂投产E2d13，初期日产油10.6t，含水13.1％。邵22井的钻探成功，验证了有效储层预测方法的可靠性，也揭示了邵伯地区砂砾岩油藏具有较大的滚动潜力。

本发明公开的用于砂砾岩油藏储层的预测方法，包括：

S1：通过岩心观察、测井资料分析砂砾岩研究区的断线活动、研究区储集层纵向分布序列特征，识别出已试油或取心井上的储集层。

对砂砾岩体有效储层成因进行分析，高邮凹陷在戴一段沉积期为断陷阶段，构造活动的特点是断陷强烈，断层上下盘升降明显，大断层下降盘由于地势较陡，物源较近，易形成砂砾岩体。由于沉积物快速堆积并可能发生的滑塌沉积，造成戴一段砂砾岩体储层物性较差，多为低孔低渗，岩性多样、岩电关系复杂，且纵向、横向皆不连续。

经过工区内生产井的反复对比研究，有效储层在纵向上的分布呈现一定的序列特征：有效储层分布于反旋回顶端，分析认为是在重力流快速堆积填平补齐后，由牵引流起主导作用的环境下所沉积。如图2所示。

S2：确定所述储集层的储层岩性、物性、电性和含油性之间的关系，以及所述储集层的电性识别标准，根据所述储集层电性识别标准识别已钻井的有效储层。

储层四性关系是指储层岩性、物性、电性及含油性之间的关系，不同的沉积微相其水动力条件不同，砂体形成时所受到的改造作用也不同，另外储层受埋深影响及成岩作用等造成物性差别，导致各砂体不同的物性、电性等特征。所述S2中确定所述储集层的岩性、物性、电性和含油性之间的关系，包括：建立研究区的所述岩性、物性、电性和含油性的关系模板，形成所述储集层的有效厚度标准表。

以邵伯油田生产井的试油、电性、物性等相关资料，在横纵坐标上进行交汇，建立研究区的四性关系模板，如图3所示，包单试油层、合试油层、压裂油层、油水间层、干层、水层的声波时差与深电阻率交会关系。并形成有效储层的物性下限表(表1)。所述储集层的有效厚度标准表，包括：单试油层、合试油层、压裂油层、油水间层、干层、水层的声波时差和深电阻率的物性下限表。

表1研究区目的层有效厚度标准表

岩石物理数据(如泊松比和密度)可以划分岩性和流体，这些参数与地震数据存在关联性，因而可以通过叠前地震数据反推出岩石物理参数的分布，从而得到空间上的岩性及流体分布。岩石物理研究就是得到岩石的物理参数与地球物理观测之间关系的研究。

目前叠前弹性反演常用的弹性参数可归纳为15个，纵波速度Vp、横波速度Vs、密度ρ、泊松比σ、纵横波速度比Vp/Vs、体积模量K、纵波阻抗IP、横波阻抗IS、弹性波阻抗EI、拉梅系数λ、剪切模量μ、拉梅系数比剪切模量λ/μ、拉梅系数乘密度λρ、剪切模量乘密度μρ及杨氏模量E，这些参数中Vp、Vs和密度能直接由测井数据获得，其它参数可以利用这三个参数通过岩石物理公式计算得到。

实际测井中通常纵波数据较多，相对较可靠，横波数据的准确性相对较低且极少有井测量。为得到更多井的横波数据，可分析实钻井测量的纵/横波数据的关系，建立纵/横波关系模型，然后由未测量横波井的纵波数据推测横波数据。研究区井资料丰富，但横波资料少，邵深1井，如图4所示，和永14-1井纵/横波相关性较好，永38井纵横/波相关性不好。因此用相关性较好的邵深1井和永14-1井的纵横波数据拟合纵/横波关系，得到拟合公式，如图5所示。

不同岩性弹性参数敏感性分析包括：利用研究区的2口横波井(邵深1井、永14-1井)，应用交会图开展单井及多井的岩性参数对比分析，优选对岩性敏感的弹性参数。

分析邵深1井对岩性敏感的弹性参数，横波速度(Vs)是否能较好的区分砂、泥岩，如图6所示，砂岩具有较高的横波速度的特征，Mu、MR、IS三个参数在一定程度上也能区分砂、泥岩，砂岩具有较高的Mu、MR、IS的特征(Mu：未驰豫模量；MR：驰豫模量；IS：横波阻抗)；永14-1井对岩性敏感的弹性参数与邵深1井是一致的。

对邵深1、永14-1井开展多井岩性敏感性分析，从分析的结果来看，同样是砂岩具有明显的高横波速度特征，多井分析及双参数分析结论与单井是一致的，可优选横波速度参数来区分砂岩和泥岩。

不同储层弹性参数敏感性分析包括：用邵深1井和永14-1井的储层样本，分析不同弹性参数对储层的敏感性，对比不同弹性参数与深度的交会图，相对于其它参数，密度参数能较好的区分储层和干层，储层表现为较低的密度，储层和干层的门槛值为2.52g/cc；同时对比DEN和Vp及DEN和AI的双参数交会图，可以得到相同的结果，密度参数能较好的区分储层和干层。

不同储层物性弹性参数敏感性分析，包括：对研究区戴一段而言，地质条件复杂，通过对储层物性敏感性研究，并借鉴效孔隙度解释理论公式(1)，利用统计回归方法建立孔隙度解释图版。

其中Φ表示有效孔隙度；△t为目的层声波时差值，单位为us/m；△tma为岩石骨架时差值，单位为us/m；△tf孔隙中流体时差值，单位为us/m；Cp为压实校正系数。

根据各种矿物的标准骨架时差值及各井薄片资料分析取得的骨架成份，戴一段砂砾岩储层的骨架声波时差值△tma均为169us/m；在钻井过程中采用淡水泥浆时，△tf取值620us/m；对于戴一段油藏，当储层埋深大于2323m，Cp取常量1.0。戴一段油藏埋深2780～3000m，因此Cp值取1。根据上述关键参数以及统计回归结果，如图7所示，确定研究区戴一段有效孔隙度公式为：

Φ＝0.2217*△t-37.47 (2)

并通过对真武油田、富民油田、联盟庄油田等地区相同层位的分析化验数据的分析，鉴于邵伯地区与其储层特征基本一致，因而真武、富民、联盟庄油田戴一段油藏具有统一的有效孔隙度解释图版，如图8所示，并且储层孔隙度与纵波时差相关性很好，因而可利用纵波速度反演来预测储层孔隙度。

CRP道集处理，包括：砂砾岩体内部通常存在地震反射杂乱，同相轴不连续的现象，为加强内部储层研究，需对地震资料进行有针对性的处理，增强内部反射特征。

研究区采集的高精度三维叠前CRP道集的最大偏移距为3850m，戴南组地层在1500～3000ms，估算的最大入射角达30°，从入射角方面，地震数据满足叠前反演的要求。道集数据经过预处理后，存在一些比较杂乱的信号，判断为噪音干扰。有针对性的对该信号进行衰减处理。经适度相干噪音衰减处理后，信噪比稍有提高，反射同相轴连续性增强，被衰减噪声多为线性噪音，与有效信号差异明显；预处理后适度去除了相干噪声，道集信噪比得到了提高，反射同相轴连续性增强地震资料适度去除了相干噪声，地震同相轴较连续，特征较明确，可用于叠前反演研究，如图9所示。

叠前敏感弹性参数反演，包括：根据岩石物理研究成果，认为对岩性敏感的弹性参数是横波速度，对储层物性敏感的弹性参数是纵波速度，因此该区目的层叠前弹性反演主要为这两个敏感的弹性参数。

叠前弹性反演质量主要从以下两个方面分析：第一，叠前反演的结果与井是否吻合；第二，反演结果是否与岩石物理分析的结果一致，即反演结果中异常部分是否对应特定岩性、储层。根据岩石物理分析结论，横波速度能较好区分砂、泥岩，所以研究区利用叠前反演的横波速度数据预测岩性分布。

在叠前地震反演方法应用于研究区岩性及物性参数预测，将反演结果与井上钻井信息相对比，二者吻合较好，说明反演结果数据准确如图10所示。从反映的砂岩分布规律来看，反演结果显示砂岩由南向北逐渐减少，与钻井揭示的规律相吻合。根据反演数据体提取平面横波阻抗及纵波阻抗分布规律来预测储层砂地比平面分布，戴一段各亚段砂地比分布有一定继承性，邵伯地区砂地比由南往北逐渐减小，与前人研究沉积规律相吻合。

砂岩厚度及孔隙度预测，包括：根据前述岩石物理研究结论以及叠前弹性反演效果分析，叠前横波反演能较好预测目的层岩性，叠前纵波速度反演能较好预测目的层储层物性，因此本次利用叠前横波速度、纵波速度反演成果数据预测目的层砂体厚度、储层物性的分布规律。

预测结果显示邵伯地区S3砂体的砂岩厚度整体南厚北薄，东厚西薄。地层连井对比图、过井储层预测剖面及平面砂岩预测厚度图中均体现了此特征。最厚区位于邵X14—邵17-4井区，厚度为9～15m；邵X20井以北及邵X14井以西较薄，厚度为2～8m；砂岩孔隙度最高区域位于邵17-4井区，孔隙度为9％～16％，如图10、图11、图12所示。S7+S8砂体的砂岩厚度整体也为南厚北薄，最厚区位于邵22-邵X16井区，厚度为10～19m。

有效储层分布区预测，包括：根据前述的有效储层下限分析认为：

S3砂体砂岩厚度大于8m，孔隙度大于8％的区域为有效储层发育区。邵伯地区S3砂体共发育2个有效储层发育区，如图12所示，有效储层区I位于邵17-4井区，面积0.67km2，砂岩厚度8～15m，孔隙度8％～16％；有效储层区II位于邵17-4井区东北部，面积0.22km2，砂岩厚度8～13m，孔隙度8％～12％。

利用相同的思路和方法对S7+8砂体开展研究，S7+8砂体槛值主要考虑埋深相对较深，储层孔隙度预测整体偏低，且邵22井原本解释为干层，现通过压裂产油较好等，将有效储层孔隙度下限槛值有所降低，即砂岩厚度大于8m，孔隙度大于5.5％的区域为有效储层发育区。邵伯地区S7+8砂体共发育4个有效储层发育区：类有效储层区I位于邵22井区，面积0.48km2，砂岩厚度8～19m，孔隙度5.5％～8.5％；有效储层区II、III、Ⅳ分别位于邵22井区东南部等区域，面积0.6km2，砂岩厚度8～14m，孔隙度5.5％～6.5％。

本发明第二方面公开了一种电子设备，包括处理器和存储器；处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现以上所述的用于砂砾岩油藏储层的预测方法。

本发明第三方面公开了一种非临时性计算机可读存储介质，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以上所述的用于砂砾岩油藏储层的预测方法。

本发明达到的技术效果为：首先通过岩心观察、测井资料分析，识别出已试油或取心井上的有效储层，进而开展有效储层的“四性”关系研究，确定有效储层的电性识别标准利。在测井环境校正和标准化处理的基础上，开展系统的岩石物理研究，以确定在对目标砂砾岩体岩性、储层和储层物性敏感的弹性参数。然后在叠前CRP道集预处理的基础上，利用全部叠前CRP道集资料、速度资料和井资料开展叠前敏感弹性参数直接反演，利用叠前反演成果数据(敏感弹性参数)预测储层厚度、储层物性的分布与对预测结果进行分析与质控。通过储层厚度、储层物性，结合“四性”关系分析建立的有效储层的识别标准，预测有效储层发育区。本发明利用横波速度反演预测砂岩厚度，利用纵波速度反演预测储层孔隙度。以有效储层下限研究为基础约束最终地震储层预测结果的地质解释。提出了完整的从地质分析到地球物理研究的有效储层预测方法；将有效储层下限分析与储层参数预测相结合，提高了预测结果的可靠性以及钻井成功率。

本发明所涉及的测算和分析软件非发明人研究开发，是本领域人员所熟悉的技术。

显然，上述具体实施案例仅仅是为了说明本方法应用所作的举例，而非对实施方式的限定，对于该领域的一般技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其他不同形式的变化和变动，用以研究其他相关问题。因此，本发明的保护范围都应以权利要求的保护范围。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所描述的电子设备等实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

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各实施方式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。基于这样的理解，上述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，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明的实施例进行了详细的说明，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的实施例各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.用于砂砾岩油藏储层的预测方法，其特征在于，所述预测方法，包括：

S1：通过岩心观察、测井资料分析砂砾岩研究区的断线活动、研究区储集层纵向分布序列特征，识别出已试油或取心井上的储集层。

S2：确定所述储集层的储层岩性、物性、电性和含油性之间的关系，以及所述储集层的电性识别标准，根据所述储集层电性识别标准识别研究区的有效储层。

S3：确定研究区的砂砾岩体岩性敏感、储层敏感和储层物性敏感的弹性参数；

S4：根据弹性参数通过叠前地震反射特征反推地下空间未知处的岩石物理参数的分布；

S5：根据岩石物理参数的分布确定预测孔渗参数在空间上的分布，预测出有效储层分布范围。

2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S2中确定所述储集层的岩性、物性、电性和含油性之间的关系，包括：建立研究区的所述岩性、物性、电性和含油性的关系模板，形成所述储集层的有效厚度标准表。

3.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述建立研究区的所述岩性、物性、电性和含油性的关系模板，包括：

单试油层、合试油层、压裂油层、油水间层、干层、水层的声波时差与深电阻率交会关系。

4.根据权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述储集层的有效厚度标准表，包括：单试油层、合试油层、压裂油层、油水间层、干层、水层的声波时差和深电阻率的物性下限表。

5.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述对岩性敏感、储层敏感和储层物性敏感的弹性参数，包括：纵波速度、横波速度、密度、泊松比、纵横波速度比、体积模量、纵波阻抗、横波阻抗、弹性波阻抗、拉梅系数、剪切模量、拉梅系数比剪切模量、拉梅系数乘密度、剪切模量乘密度和杨氏模量。

6.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，通过叠前地震反射特征反推地下空间未知处的岩石物理参数的分布，包括通过弹性参数反演预测砂岩厚度和储层孔隙度。

7.根据权利要求5或6所述的预测方法，其特征在于，通过叠前反演的横波速度预测砂岩厚度，通过叠前反演的纵波速度预测储层孔隙度。

8.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述S5中根据岩石物理参数的分布确定预测孔渗参数在空间上的分布，包括：设定砂岩厚度阈值和孔隙度阈值，根据所述砂岩厚度阈值和孔隙度阈值确定预测孔渗参数在空间上的分布。

9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；

处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-8中任一所述的用于砂砾岩油藏储层的预测方法。

10.一种非临时性计算机可读存储介质，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如权利要求1-8中任一所述的用于砂砾岩油藏储层的预测方法。

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