CN112147688B - 一种储层油气识别方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请实施例提供一种储层油气识别方法和装置,方法包括:根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式;基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线;应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围。本申请能够有效排除含水层对于储层油气识别的干扰,并能够有效提高测井解释的准确性及可靠性,进而能够有效提高储层油气识别的准确性及可靠性。

Description

一种储层油气识别方法和装置
技术领域
本申请涉及石油地球物理勘探技术领域,具体涉及一种储层油气识别方法和装置。
背景技术
在石油勘探开发过程中,测井曲线直接测量了井孔周围地层的岩石物理以及电性特征,揭示了局部地层的岩性以及物性分布规律,在垂向下具有高精度识别能力。现阶段,常规测井主要包括声波、密度、GR、SP、电阻率等测井信息,这些信息直接或者间接的反映了地层岩性、物性以及含流体性等信息。随着勘探技术的不断发展,地震物探技术与测井曲线分析相互融合,基于地震信息的岩石物理技术被广泛应用于测井解释,地震数据反映了储层的速度、密度以及品质因子等信息,与测井曲线中的声波、密度等曲线具有理论一致性和数据可比性,二者的差异主要体现在采集方法的不同以及研究尺度的不一致。根据地震岩石物理分析,纵波速度以及密度对于储层含油气性具有较强敏感性,横波速度对于储层孔隙具有敏感性,联合应用多种储层岩石物理信息可以有效识别储层孔隙度分布以及含水饱和度分布规律。在测井解释领域,储层孔隙度以及含水饱和度信息目前主要基于中子孔隙度、密度以及电阻率数据获得,由于理论支撑的不一致导致井震联合预测储层含油性时会存在系统误差,影响预测结果的可靠性和准确性。
发明内容
针对现有技术中的问题,本申请提供一种储层油气识别方法和装置,能够有效排除含水层对于储层油气识别的干扰,并能够有效提高测井解释的准确性及可靠性,进而能够有效提高储层油气识别的准确性及可靠性。
为解决上述技术问题,本申请提供以下技术方案:
第一方面,本申请提供一种储层油气识别方法,包括:
根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式;
基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线;
应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围。
进一步地,在所述根据目标钻井中目标层段的测井曲线构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式之前,还包括:
接收目标工区内的目标钻井的测井曲线数据和测井解释成果数据;
其中,所述测井曲线数据包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线;
所述测井解释成果数据包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论数据。
进一步地,所述根据目标钻井中目标层段的测井曲线构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式,包括:
对所述目标钻井中目标层段的纵波速度曲线和横波速度曲线进行拟合,得到所述目标钻井中目标层段对应的含水储层纵横波速度线性拟合公式;
根据所述纵波速度曲线、横波速度曲线、密度曲线和所述含水储层纵横波速度线性拟合公式确定所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式。
进一步地,所述含水储层纵横波速度线性拟合公式用于表示含水储层纵波速度与含水储层横波速度之间的线性对应关系。
进一步地,所述砂岩储层油气识别因子计算公式用于表示砂岩储层油气识别因子分别与优化角度、密度、目的层段纵波速度和目的层段横波速度之间的对应关系。
进一步地,所述基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线,包括:
基于所述目标钻井中目标层段的孔隙度曲线和含水饱和度曲线确定该目标钻井中目标层段的储层孔隙含烃曲线;
根据所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式和储层孔隙含烃曲线进行目标导向处理,得到优化角度的值,以获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线。
进一步地,所述应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围,包括:
基于预获取的岩石物理分析数据和所述砂岩储层油气识别因子曲线,确定所述目标钻井中含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子的值域范围;
根据所述砂岩储层油气识别因子的值域范围对所述目标钻井中目标层段进行含油气储层测井解释处理,以获得该目标钻井中目标层段的油气分布范围。
第二方面,本申请提供一种储层油气识别装置,包括:
公式构建模块,用于根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式;
曲线获取模块,用于基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线;
油气识别模块,用于应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围。
进一步地,还包括:
数据接收模块,用于接收目标工区内的目标钻井的测井曲线数据和测井解释成果数据;
其中,所述测井曲线数据包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线;
所述测井解释成果数据包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论数据。
进一步地,所述公式构建模块用于执行下述内容:
对所述目标钻井中目标层段的纵波速度曲线和横波速度曲线进行拟合,得到所述目标钻井中目标层段对应的含水储层纵横波速度线性拟合公式;
根据所述纵波速度曲线、横波速度曲线、密度曲线和所述含水储层纵横波速度线性拟合公式确定所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式。
进一步地,所述含水储层纵横波速度线性拟合公式用于表示含水储层纵波速度与含水储层横波速度之间的线性对应关系。
进一步地,所述砂岩储层油气识别因子计算公式用于表示砂岩储层油气识别因子分别与优化角度、密度、目的层段纵波速度和目的层段横波速度之间的对应关系。
进一步地,所述曲线获取模块用于执行下述内容:
基于所述目标钻井中目标层段的孔隙度曲线和含水饱和度曲线确定该目标钻井中目标层段的储层孔隙含烃曲线;
根据所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式和储层孔隙含烃曲线进行目标导向处理,得到优化角度的值,以获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线。
进一步地,所述油气识别模块用于执行下述内容:
基于预获取的岩石物理分析数据和所述砂岩储层油气识别因子曲线,确定所述目标钻井中含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子的值域范围;
根据所述砂岩储层油气识别因子的值域范围对所述目标钻井中目标层段进行含油气储层测井解释处理,以获得该目标钻井中目标层段的油气分布范围。
第三方面,本申请提供一种电子设备,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储层油气识别方法。
第四方面,本申请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储层油气识别方法。
由上述技术方案可知,本申请提供的一种储层油气识别方法和装置,方法包括:根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式;基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线;应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围,基于测井弹性信息的储层油气识别技术具有与地震储层预测一致的理论基础,在尺度匹配的基础上,综合运用井震预测信息有利于提高油气识别的精度,实现横向与垂向高分辨率储层油气检测。基于此,本申请基于测井曲线中的纵横波速度以及密度等信息利用目标导向分析构建一种能够有效表征储层含油气状态的属性因子,该属性因子突出了含水储层与含油气储层的响应差异,能够有效排除含水层对于储层油气识别的干扰,并能够有效提高测井解释的准确性和可靠性,进而能够有效提高储层油气识别的准确性及可靠性,为井震联合油气检测提供了有力的技术支持。
附图说明
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,下面描述中的附图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是本申请实施例中的储层油气识别方法的第一种流程示意图。
图2是本申请实施例中的储层油气识别方法的第二种流程示意图。
图3是本申请实施例中的储层油气识别方法中步骤100的具体流程示意图。
图4是本申请实施例中的储层油气识别方法中步骤200的具体流程示意图。
图5是本申请实施例中的储层油气识别方法中步骤300的具体流程示意图。
图6是本申请实施例中储层油气识别装置的第一种结构示意图。
图7是本申请实施例中储层油气识别装置的第二种结构示意图。
图8是本申请应用实例提供的储层油气识别系统的结构示意图。
图9是本申请应用实例提供的储层油气识别方法的流程示意图。
图10是本申请实施例中的研究工区目的层段含水储层纵横波速度拟合分析图。
图11是本申请应用实例提供的研究工区目的层段油气识别因子与储层孔隙含烃曲线目的导向分析图。
图12是本申请应用实例提供的研究工区目的层段油气识别因子曲线岩石物理分析图。
图13是本申请应用实例提供的研究工区目的层段含油气储层测井解释结论图。
图14是本申请实施例中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
随着横波测井技术不断完善,越来越多的探井开始测量横波信息,横波数据一方面可以用于叠前地震反演低频模型的建立,另一方面可以用于开展测井岩石物理分析。基于测井弹性信息的储层油气识别技术具有与地震储层预测一致的理论基础,在尺度匹配的基础上,综合运用井震预测信息有利于提高油气识别的精度,实现横向与垂向高分辨率储层油气检测。基于上述分析,本申请基于测井曲线中的纵横波速度以及密度等信息利用目标导向分析构建一种能够有效表征储层含油气状态的属性因子,该属性因子突出了含水储层与含油气储层的响应差异,排除了含水层对于储层油气识别的干扰,提高了测井解释的准确性,为井震联合油气检测提供了有力的技术支持。
考虑到现有的储层油气识别方式存在的由于存在系统误差而影响预测结果的可靠性的问题,本申请提供一种储层油气识别方法、储层油气识别装置、电子设备和计算机可读存储介质,根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式;基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线;应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围通过测井曲线中的纵横波速度以及密度等信息构建砂岩储层油气识别因子,利用目标导向原则获得目的层段储层孔隙含烃曲线的最佳近似,该方法有效提高了测井解释的准确性,为井震联合油气检测提供技术支持。
基于上述内容,本申请还提供一种用于实现本申请一个或多个实施例中提供的储层油气识别方法的储层油气识别装置,该储层油气识别装置可以与客户端设备之间通信连接,所述客户终端设备可以设有多个,储层油气识别装置具体可以通过应用服务器访问所述客户终端设备。
其中,所述储层油气识别装置可以自客户终端设备接收储层油气识别指令,并根据该储层油气识别指令中获取目标工区内的目标钻井的测井曲线数据和测井解释成果数据,所述储层油气识别装置根据目标工区内的目标钻井的测井曲线数据和测井解释成果数据中的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式;基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线;应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围,并将目标钻井中目标层段的油气分布范围发送至客户终端设备进行显示,以使用户根据客户终端设备获得储层油气识别结果。
可以理解的是,所述客户终端设备可以包括智能手机、平板电子设备、网络机顶盒、便携式计算机、台式电脑、个人数字助理(PDA)、车载设备、智能穿戴设备等。其中,所述智能穿戴设备可以包括智能眼镜、智能手表、智能手环等。
在另一实际应用情形中,进行储层油气识别的部分可以在如上述内容所述的储层油气识别装置执行,也可以所有的操作都在所述客户终端设备中完成。具体可以根据所述客户端设备的处理能力,以及用户使用场景的限制等进行选择。本申请对此不作限定。若所有的操作都在所述客户端设备中完成,所述客户端设备还可以包括处理器,用于进行储层油气识别的具体处理。
上述的客户端设备可以具有通信模块(即通信单元),可以与远程的服务器进行通信连接,实现与所述服务器的数据传输。例如,通信单元可以将储层油气识别指令发送至储层油气识别装置的服务器,以便服务器根据储层油气识别指令进行储层油气识别。通信单元还可以接收服务器返回的识别结果。所述服务器可以包括任务调度中心一侧的服务器,其他的实施场景中也可以包括中间平台的服务器,例如与任务调度中心服务器有通信链接的第三方服务器平台的服务器。所述的服务器可以包括单台计算机设备,也可以包括多个服务器组成的服务器集群,或者分布式装置的服务器结构。
上述服务器与所述客户端设备之间可以使用任何合适的网络协议进行通信,包括在本申请提交日尚未开发出的网络协议。所述网络协议例如可以包括TCP/IP协议、UDP/IP协议、HTTP协议、HTTPS协议等。当然,所述网络协议例如还可以包括在上述协议之上使用的RPC协议(Remote Procedure Call Protocol,远程过程调用协议)、REST协议(Representational State Transfer,表述性状态转移协议)等。
本申请提供的储层油气识别方法、储层油气识别装置、电子设备和计算机可读存储介质,能够有效排除含水层对于储层油气识别的干扰,并能够有效提高测井解释的准确性及可靠性,进而能够有效提高储层油气识别的准确性及可靠性。
具体通过下述多个实施例及应用实例分别进行说明。
为了解决现有的储层油气识别方式存在的由于存在系统误差而影响预测结果的可靠性的问题,本申请提供一种储层油气识别方法的实施例,参见图1,所述储层油气识别方法具体包含有如下内容:
步骤100:根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式。
步骤200:基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线。
步骤300:应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别方法,基于测井曲线中的纵横波速度以及密度等信息利用目标导向分析构建一种能够有效表征储层含油气状态的属性因子,该属性因子突出了含水储层与含油气储层的响应差异,能够有效排除含水层对于储层油气识别的干扰,并能够有效提高测井解释的准确性和可靠性,进而能够有效提高储层油气识别的准确性及可靠性,为井震联合油气检测提供了有力的技术支持。
为了提高构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式的效率及准确性,在本申请提供的储层油气识别方法的一个实施例中,参见图2,在所述储层油气识别方法中的步骤100之前具体包含有如下内容:
步骤011:接收目标工区内的目标钻井的测井曲线数据和测井解释成果数据;其中,所述测井曲线数据包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线;所述测井解释成果数据包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论数据。
可以理解的是,所述输入研究工区已钻井测井曲线数据以及测井解释成果,输入的测井曲线包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线,输入的测井解释成果包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别方法,能够为砂岩储层油气识别因子计算公式的获取过程提供可靠的数据基础,进而能够有效提高构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式的准确性及效率。
为了进一步提高构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式的准确性,在本申请提供的储层油气识别方法的一个实施例中,参见图3,所述储层油气识别方法中的步骤100具体包含有如下内容:
步骤110:对所述目标钻井中目标层段的纵波速度曲线和横波速度曲线进行拟合,得到所述目标钻井中目标层段对应的含水储层纵横波速度线性拟合公式。
可以理解的是,所述含水储层纵横波速度线性拟合公式用于表示含水储层纵波速度与含水储层横波速度之间的线性对应关系。
具体来说,选取目的层段含水储层区域的纵波速度与横波速度曲线数据,对其进行线性拟合并获得拟合公式:
vpw=kvsw+d
其中,vpw为含水储层纵波速度,vsw为含水储层横波速度,k为斜率,d为截距。
步骤120:根据所述纵波速度曲线、横波速度曲线、密度曲线和所述含水储层纵横波速度线性拟合公式确定所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式。
可以理解的是,所述砂岩储层油气识别因子计算公式用于表示砂岩储层油气识别因子分别与优化角度、密度、目的层段纵波速度和目的层段横波速度之间的对应关系。
具体来说,基于输入的纵波速度、横波速度、密度曲线以及拟合得到的含水储层纵横波速度线性表达式构建砂岩储层油气识别因子计算公式,公式如下所示:
Fl=tan(θ)(vp-kvs)-ρ/vs
其中,Fl为砂岩储层油气识别因子,θ为优化角度,ρ为密度,vp为目的层段纵波速度,vs为目的层段横波速度。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别方法,能够有效提高构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式的准确性。
为了进一步提高构建砂岩储层油气识别因子曲线的准确性,在本申请提供的储层油气识别方法的一个实施例中,参见图4,所述储层油气识别方法中的步骤200具体包含有如下内容:
步骤210:基于所述目标钻井中目标层段的孔隙度曲线和含水饱和度曲线确定该目标钻井中目标层段的储层孔隙含烃曲线。
具体来说,首先,计算储层孔隙含烃曲线,其计算公式为:
HC=φ(1-sw)
其中,HC为储层孔隙含烃曲线,φ为孔隙度,sw为含水饱和度。
步骤220:根据所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式和储层孔隙含烃曲线进行目标导向处理,得到优化角度的值,以获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线。
具体来说,将砂岩储层油气识别因子计算公式与储层孔隙含烃曲线进行目标导向分析,确定优化角度的值,从而获得研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线,优化角度计算公式为:
θ=max(xcorr(Fl,HC))
其中,xcorr()为互相关函数,max()为最大值函数。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别方法,能够有效提高构建砂岩储层油气识别因子曲线的准确性。
为了进一步提高目标钻井中目标层段的油气分布范围识别的准确性,在本申请提供的储层油气识别方法的一个实施例中,参见图5,所述储层油气识别方法中的步骤300具体包含有如下内容:
步骤310:基于预获取的岩石物理分析数据和所述砂岩储层油气识别因子曲线,确定所述目标钻井中含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子的值域范围。
步骤320:根据所述砂岩储层油气识别因子的值域范围对所述目标钻井中目标层段进行含油气储层测井解释处理,以获得该目标钻井中目标层段的油气分布范围。
具体来说,可以基于岩石物理分析与测井解释成果,确定含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子值域范围,然后根据含油气储层油气识别因子值域范围进行含油气储层测井解释,获得研究工区已钻井目的层段油气分布范围。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别方法,能够有效提高目标钻井中目标层段的油气分布范围识别的准确性。
从软件层面来说,为了解决现有的储层油气识别方式存在的由于存在系统误差而影响预测结果的可靠性的问题,本申请提供一种用于执行所述储层油气识别方法中全部或部分内容的储层油气识别装置的实施例,参见图6,所述储层油气识别装置具体包含有如下内容:
公式构建模块10,用于根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式。
曲线获取模块20,用于基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线。
油气识别模块30,用于应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别装置,基于测井曲线中的纵横波速度以及密度等信息利用目标导向分析构建一种能够有效表征储层含油气状态的属性因子,该属性因子突出了含水储层与含油气储层的响应差异,能够有效排除含水层对于储层油气识别的干扰,并能够有效提高测井解释的准确性和可靠性,进而能够有效提高储层油气识别的准确性及可靠性,为井震联合油气检测提供了有力的技术支持。
为了提高构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式的效率及准确性,在本申请提供的储层油气识别装置的一个实施例中,参见图7,在所述储层油气识别装置中还具体包含有如下内容:
数据接收模块01,用于接收目标工区内的目标钻井的测井曲线数据和测井解释成果数据;其中,所述测井曲线数据包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线;所述测井解释成果数据包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论数据。
可以理解的是,所述输入研究工区已钻井测井曲线数据以及测井解释成果,输入的测井曲线包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线,输入的测井解释成果包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别装置,能够为砂岩储层油气识别因子计算公式的获取过程提供可靠的数据基础,进而能够有效提高构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式的准确性及效率。
为了进一步提高构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式的准确性,在本申请提供的储层油气识别装置的一个实施例中,所述储层油气识别装置中的公式构建模块10用于执行下述内容:
步骤110:对所述目标钻井中目标层段的纵波速度曲线和横波速度曲线进行拟合,得到所述目标钻井中目标层段对应的含水储层纵横波速度线性拟合公式。
可以理解的是,所述含水储层纵横波速度线性拟合公式用于表示含水储层纵波速度与含水储层横波速度之间的线性对应关系。
具体来说,选取目的层段含水储层区域的纵波速度与横波速度曲线数据,对其进行线性拟合并获得拟合公式:
vpw=kvsw+d
其中,vpw为含水储层纵波速度,vsw为含水储层横波速度,k为斜率,d为截距。
步骤120:根据所述纵波速度曲线、横波速度曲线、密度曲线和所述含水储层纵横波速度线性拟合公式确定所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式。
可以理解的是,所述砂岩储层油气识别因子计算公式用于表示砂岩储层油气识别因子分别与优化角度、密度、目的层段纵波速度和目的层段横波速度之间的对应关系。
具体来说,基于输入的纵波速度、横波速度、密度曲线以及拟合得到的含水储层纵横波速度线性表达式构建砂岩储层油气识别因子计算公式,公式如下所示:
Fl=tan(θ)(vp-kvs)-ρ/vs
其中,Fl为砂岩储层油气识别因子,θ为优化角度,ρ为密度,vp为目的层段纵波速度,vs为目的层段横波速度。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别装置,能够有效提高构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式的准确性。
为了进一步提高构建砂岩储层油气识别因子曲线的准确性,在本申请提供的储层油气识别装置的一个实施例中,所述储层油气识别装置中的曲线获取模块20具体用于执行下述内容:
步骤210:基于所述目标钻井中目标层段的孔隙度曲线和含水饱和度曲线确定该目标钻井中目标层段的储层孔隙含烃曲线。
具体来说,首先,计算储层孔隙含烃曲线,其计算公式为:
HC=φ(1-sw)
其中,HC为储层孔隙含烃曲线,φ为孔隙度,sw为含水饱和度。
步骤220:根据所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式和储层孔隙含烃曲线进行目标导向处理,得到优化角度的值,以获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线。
具体来说,将砂岩储层油气识别因子计算公式与储层孔隙含烃曲线进行目标导向分析,确定优化角度的值,从而获得研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线,优化角度计算公式为:
θ=max(xcorr(Fl,HC))
其中,xcorr()为互相关函数,max()为最大值函数。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别装置,能够有效提高构建砂岩储层油气识别因子曲线的准确性。
为了进一步提高目标钻井中目标层段的油气分布范围识别的准确性,在本申请提供的储层油气识别装置的一个实施例中,所述储层油气识别装置中的油气识别模块30具体用于执行下述内容:
步骤310:基于预获取的岩石物理分析数据和所述砂岩储层油气识别因子曲线,确定所述目标钻井中含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子的值域范围。
步骤320:根据所述砂岩储层油气识别因子的值域范围对所述目标钻井中目标层段进行含油气储层测井解释处理,以获得该目标钻井中目标层段的油气分布范围。
具体来说,可以基于岩石物理分析与测井解释成果,确定含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子值域范围,然后根据含油气储层油气识别因子值域范围进行含油气储层测井解释,获得研究工区已钻井目的层段油气分布范围。
从上述描述可知,本申请实施例提供的储层油气识别装置,能够有效提高目标钻井中目标层段的油气分布范围识别的准确性。
为了进一步说明本方案,本申请还提供一种应用储层油气识别系统实现所述储层油气识别方法的具体应用实例,通过测井曲线中的纵横波速度以及密度等信息构建砂岩储层油气识别因子,利用目标导向原则获得目的层段储层孔隙含烃曲线的最佳近似,该方法有效提高了测井解释的准确性,为井震联合油气检测提供技术支持。
其一,为实现上述目的,本申请应用实例提供了一种储层油气识别系统,参见图8,所述储层油气识别系统包括:
(1)数据输入单元201,用于输入研究工区已钻井测井曲线数据以及测井解释成果;
(2)线性拟合单元202,用于对研究工区已钻井目的层段纵横波速度测井曲线进行拟合分析,获得含水储层纵横波速度线性拟合公式;
(3)构建单元203,用于基于输入的测井曲线以及拟合得到的纵横波速度线性拟合公式构建砂岩储层油气识别因子计算公式;
(4)分析单元204,将砂岩储层油气识别因子计算公式与储层孔隙含烃曲线进行目标导向分析,获得研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线;
(5)检测单元205,用于基于研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线进行储层含油气检测。
在本申请提供的储层油气识别系统的应用实例中,所述输入研究工区已钻井测井曲线数据以及测井解释成果,输入的测井曲线包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线,输入的测井解释成果包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论。
在本申请提供的储层油气识别系统的应用实例中,所述对研究工区已钻井目的层段纵横波速度测井曲线进行拟合分析,获得含水储层纵横波速度线性拟合公式,包括:
选取目的层段含水储层区域的纵波速度与横波速度曲线数据,对其进行线性拟合并获得拟合公式:
vpw=kvsw+d
其中,vpw为含水储层纵波速度,vsw为含水储层横波速度,k为斜率,d为截距。
在本申请提供的储层油气识别系统的应用实例中,所述基于输入的测井曲线以及拟合得到的纵横波速度线性公式构建砂岩储层油气识别因子计算公式,包括:
基于输入的纵波速度、横波速度、密度曲线以及拟合得到的纵横波速度线性表达式构建砂岩储层油气识别因子计算公式,公式如下所示:
Fl=tan(θ)(vp-kvs)-ρ/vs
其中,Fl为砂岩储层油气识别因子,θ为优化角度,ρ为密度,vp为目的层段纵波速度,vs为目的层段横波速度。
在本申请提供的储层油气识别系统的应用实例中,所述将砂岩储层油气识别因子计算公式与储层孔隙含烃曲线进行目标导向分析,获得研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线,包括:
首先,计算储层孔隙含烃曲线,其计算公式为:
HC=φ(1-sw)
其中,HC为储层孔隙含烃曲线,φ为孔隙度,sw为含水饱和度。
然后,将砂岩储层油气识别因子计算公式与储层孔隙含烃曲线进行目标导向分析,确定优化角度的值,从而获得研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线,优化角度计算公式为:
θ=max(xcorr(Fl,HC))
其中,xcorr()为互相关函数,max()为最大值函数。
在本申请提供的储层油气识别系统的应用实例中,所述基于研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线进行储层含油气检测,包括:
首先基于岩石物理分析确定含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子值域范围,然后根据含油气储层油气识别因子值域范围进行含油气储层测井解释,获得研究工区已钻井目的层段油气分布范围。
其二,为实现上述目的,本申请应用实例提供了一种储层油气识别方法,基于纵横波速度、密度等测井信息结合岩石物理分析以及目标导向分析等技术进行储层含油气检测,参见图9,储层油气识别方法的具体实施过程如下:
步骤101:输入研究工区已钻井测井曲线数据以及测井解释成果。
在实施过程中,所述输入研究工区已钻井测井曲线数据以及测井解释成果,其中,输入的测井曲线包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线,输入的测井解释成果包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论。
步骤102:对研究工区已钻井目的层段纵横波速度测井曲线进行拟合分析,获得含水储层纵横波速度线性拟合公式。
在实施过程中,选取目的层段含水储层区域的纵波速度与横波速度曲线数据,对其进行线性拟合并获得拟合公式:
vpw=kvsw+d
其中,vpw为含水储层纵波速度,vsw为含水储层横波速度,k为斜率,d为截距。参见图10所示的研究工区目的层段含水储层纵横波速度拟合分析图,图10中横坐标为横波速度,纵坐标为纵波速度,上部的线附近的圆点为含水储层区域,下部的线附近的圆点为含油气储层区域,实线为拟合得到的线性趋势线,拟合相关系数R=0.956,拟合公式为:
vpw=1.38*vsw+924
步骤103:基于输入的测井曲线以及拟合得到的纵横波速度线性拟合公式构建砂岩储层油气识别因子计算公式。
在实施过程中,基于输入的纵波速度、横波速度、密度曲线以及拟合得到的纵横波速度线性表达式构建砂岩储层油气识别因子计算公式,公式如下所示:
Fl=tan(θ)(vp-kvs)-ρ/vs
其中,Fl为砂岩储层油气识别因子,θ为优化角度,ρ为密度,vp为目的层段纵波速度,vs为目的层段横波速度。在本实施例中,将研究工区目的层段含水储层测井曲线拟合分析确定的斜率值k=1.38代入到上述公式中,得到的研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子计算公式为:
Fl=tan(θ)(vp-1.38*vs)-ρ/vs
步骤104:将砂岩储层油气识别因子计算公式与储层孔隙含烃曲线进行目标导向分析,获得研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线。
在实施过程中,首先,计算储层孔隙含烃曲线,其计算公式为:
HC=φ(1-sw)
其中,HC为储层孔隙含烃曲线,φ为孔隙度,sw为含水饱和度。
然后,将砂岩储层油气识别因子计算公式与储层孔隙含烃曲线进行目标导向分析,确定优化角度的值,从而获得研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线,优化角度计算公式为:
θ=max(xcorr(Fl,HC))
其中,xcorr()为互相关函数,max()为最大值函数。
参见图11所示的研究工区目的层段油气识别因子与储层孔隙含烃曲线目的导向分析图,图11中横坐标为优化角度θ,纵坐标为互相关系数,可以看出当优化角度θ=23时储层油气识别因子与储层孔隙含烃曲线对应的互相关系数达到最大值为0.98,表明此时对应的储层油气识别因子曲线最能够表征储层含油气分布规律。
步骤105:基于研究工区目的层段砂岩储层油气识别因子曲线进行储层含油气检测。
在实施过程中,首先基于岩石物理分析确定含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子值域范围,然后根据含油气储层油气识别因子值域范围进行含油气储层测井解释,获得研究工区已钻井目的层段油气分布范围。
在本应用实例中,参见图12所示的研究工区目的层段油气识别因子曲线岩石物理分析图,图12中横坐标为孔隙度,纵坐标为砂岩储层油气识别因子,水平实线上的圆点为含水储层区域,水平实线下的圆点为含油气储层区域,水平实线为含水储层与含油气储层分割线,在实施例中分割线对应的砂岩储层油气识别因子的值为Fl=1.3,当储层油气识别因子大于1.3时,对应了含水储层分布范围,当储层油气识别因子小于1.3时,对应了含油气储层分布范围。
参见图13所示的研究工区目的层段储层含油气检测测井解释结论图,图13中横坐标为砂岩储层油气识别因子,纵坐标为深度,解释结论认为,在4900至5000米深度范围内存在含油气储层,在实施过程中依据该测井解释结果结合岩电特性分析在4952米深度处提交了射孔建议,试油结果显示分别为优质砂岩含油层,与预测结论完全一致。勘探早期该井在4738米深度处进行了一处浅层试油,结果显示为水层。可以看出先后两次试油结果均与储层油气识别因子预测结果完全吻合,验证了本方法的有效性。
从硬件层面来说,为了解决现有的储层油气识别方式存在的由于存在系统误差而影响预测结果的可靠性的问题,本申请提供一种用于实现所述储层油气识别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:
图14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14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14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。
在一实施例中,储层油气识别功能可以被集成到中央处理器中。其中,中央处理器可以被配置为进行如下控制:
步骤100:根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式。
步骤200:基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线。
步骤300:应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围。
从上述描述可知,本申请实施例提供的电子设备,基于测井曲线中的纵横波速度以及密度等信息利用目标导向分析构建一种能够有效表征储层含油气状态的属性因子,该属性因子突出了含水储层与含油气储层的响应差异,能够有效排除含水层对于储层油气识别的干扰,并能够有效提高测井解释的准确性和可靠性,进而能够有效提高储层油气识别的准确性及可靠性,为井震联合油气检测提供了有力的技术支持。
在另一个实施方式中,储层油气识别装置可以与中央处理器9100分开配置,例如可以将储层油气识别装置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储层油气识别功能。
如图14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14中所示的所有部件;此外,电子设备9600还可以包括图14中没有示出的部件,可以参考现有技术。
如图14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。
本申请的实施例还提供能够实现上述实施例中的储层油气识别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执行主体为服务器或客户端的储层油气识别方法的全部步骤,例如,所述处理器执行所述计算机程序时实现下述步骤:
步骤100:根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式。
步骤200:基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线。
步骤300:应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围。
从上述描述可知,本申请实施例提供的计算机可读存储介质,基于测井曲线中的纵横波速度以及密度等信息利用目标导向分析构建一种能够有效表征储层含油气状态的属性因子,该属性因子突出了含水储层与含油气储层的响应差异,能够有效排除含水层对于储层油气识别的干扰,并能够有效提高测井解释的准确性和可靠性,进而能够有效提高储层油气识别的准确性及可靠性,为井震联合油气检测提供了有力的技术支持。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明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、设备(装置)、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。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种储层油气识别方法,其特征在于,包括:
接收目标工区内的目标钻井的测井曲线数据和测井解释成果数据,其中,所述测井曲线数据包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线,所述测井解释成果数据包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论数据;
根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式;
基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线;
应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围;
其中,根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式,包括:
对所述目标钻井中目标层段的纵波速度曲线和横波速度曲线进行拟合,得到所述目标钻井中目标层段对应的含水储层纵横波速度线性拟合公式,公式如下所示:
vpw=kvsw+d,
其中,vpw为含水储层纵波速度,vsw为含水储层横波速度,k为斜率,d为截距;
根据所述纵波速度曲线、横波速度曲线、密度曲线和所述含水储层纵横波速度线性拟合公式确定所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式,公式如下所示:
Fl=tan(θ)(vp-kvs)-ρ/vs
其中,Fl为砂岩储层油气识别因子,θ为优化角度,ρ为密度,vp为目的层段纵波速度,vs为目的层段横波速度;
其中,基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线,包括:
基于所述目标钻井中目标层段的孔隙度曲线和含水饱和度曲线确定该目标钻井中目标层段的储层孔隙含烃曲线,含烃曲线计算公式为:
HC=φ(1-sw),
其中,HC为储层孔隙含烃曲线,φ为孔隙度,sw为含水饱和度;
根据所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式和储层孔隙含烃曲线进行目标导向处理,得到优化角度的值,以获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线,优化角度计算公式为:
θ=max(xcorr(Fl,HC)),
其中,xcorr()为互相关函数,max()为最大值函数。
2.根据权利要求1所述的储层油气识别方法,其特征在于,所述含水储层纵横波速度线性拟合公式用于表示含水储层纵波速度与含水储层横波速度之间的线性对应关系。
3.根据权利要求1所述的储层油气识别方法,其特征在于,所述砂岩储层油气识别因子计算公式用于表示砂岩储层油气识别因子分别与优化角度、密度、目的层段纵波速度和目的层段横波速度之间的对应关系。
4.根据权利要求1所述的储层油气识别方法,其特征在于,所述应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围,包括:
基于预获取的岩石物理分析数据和所述砂岩储层油气识别因子曲线,确定所述目标钻井中含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子的值域范围;
根据所述砂岩储层油气识别因子的值域范围对所述目标钻井中目标层段进行含油气储层测井解释处理,以获得该目标钻井中目标层段的油气分布范围。
5.一种储层油气识别装置,其特征在于,包括:
公式构建模块,用于根据目标钻井中目标层段的测井曲线数据构建针对所述目标钻井的砂岩储层油气识别因子计算公式;
曲线获取模块,用于基于所述目标钻井中目标层段的测井解释成果数据以及所述砂岩储层油气识别因子计算公式,获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线;
油气识别模块,用于应用所述砂岩储层油气识别因子曲线识别得到目标钻井中目标层段的油气分布范围;
所述装置还包括:
数据接收模块,用于接收目标工区内的目标钻井的测井曲线数据和测井解释成果数据,其中,所述测井曲线数据包括:纵波速度曲线、横波速度曲线和密度曲线,所述测井解释成果数据包括:孔隙度曲线、含水饱和度曲线以及含流体性解释结论数据;
所述公式构建模块用于执行下述内容:
对所述目标钻井中目标层段的纵波速度曲线和横波速度曲线进行拟合,得到所述目标钻井中目标层段对应的含水储层纵横波速度线性拟合公式,公式如下所示:
vpw=kvsw+d,
其中,vpw为含水储层纵波速度,vsw为含水储层横波速度,k为斜率,d为截距;
根据所述纵波速度曲线、横波速度曲线、密度曲线和所述含水储层纵横波速度线性拟合公式确定所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式,公式如下所示:
Fl=tan(θ)(vp-kvs)-ρ/vs
其中,Fl为砂岩储层油气识别因子,θ为优化角度,ρ为密度,vp为目的层段纵波速度,vs为目的层段横波速度;
所述曲线获取模块用于执行下述内容:
基于所述目标钻井中目标层段的孔隙度曲线和含水饱和度曲线确定该目标钻井中目标层段的储层孔隙含烃曲线,含烃曲线计算公式为:
HC=φ(1-sw),
其中,HC为储层孔隙含烃曲线,φ为孔隙度,sw为含水饱和度;
根据所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子计算公式和储层孔隙含烃曲线进行目标导向处理,得到优化角度的值,以获取所述目标钻井中目标层段对应的砂岩储层油气识别因子曲线,优化角度计算公式为:
θ=max(xcorr(Fl,HC)),
其中,xcorr()为互相关函数,max()为最大值函数。
6.根据权利要求5所述的储层油气识别装置,其特征在于,所述含水储层纵横波速度线性拟合公式用于表示含水储层纵波速度与含水储层横波速度之间的线性对应关系。
7.根据权利要求5所述的储层油气识别装置,其特征在于,所述砂岩储层油气识别因子计算公式用于表示砂岩储层油气识别因子分别与优化角度、密度、目的层段纵波速度和目的层段横波速度之间的对应关系。
8.根据权利要求5所述的储层油气识别装置,其特征在于,所述油气识别模块用于执行下述内容:
基于预获取的岩石物理分析数据和所述砂岩储层油气识别因子曲线,确定所述目标钻井中含油气储层对应的砂岩储层油气识别因子的值域范围;
根据所述砂岩储层油气识别因子的值域范围对所述目标钻井中目标层段进行含油气储层测井解释处理,以获得该目标钻井中目标层段的油气分布范围。
9.一种电子设备,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4任一项所述的储层油气识别方法。
10.一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4任一项所述的储层油气识别方法。
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