CN112630829A - 一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法及系统，属于岩石物理领域。该方法包括：(1)输入干燥岩心测试数据；(2)利用干燥岩心测试数据确定岩石的硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比；(3)利用干燥岩心测试数据确定岩石的软孔隙的软孔隙度和孔隙纵横比分布；(4)利用所述硬孔隙度、孔隙纵横比，以及软孔隙度和孔隙纵横比分布获得岩石的纵波衰减属性和横波衰减属性。利用本发明方法不仅能够在岩石物理储层预测中分析岩石衰减属性对孔隙及孔隙流体敏感性，而且准确得到了不同频率下的衰减属性，可同时提供在测井、地震、超声频段对应岩石的衰减属性。

Description

一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法及系统

技术领域

本发明属于岩石物理领域，具体涉及一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法及系统。

背景技术

地震岩石物理方法在非常规油气藏勘探开发中起着重要的技术支持作用，能有效的对储层复杂性孔隙结构、物性和含流体性进行描述。物性、孔隙结构、流体这三方面是储层预测及描述过程中重要的三个因素，而储层岩石的衰减属性对岩石中包含的孔隙及流体相对于其他岩石弹性参数更加的敏感，探索衰减属性与岩石物理性质之间的联系是勘探中重要方面之一，而岩石物理分析方法则是建立孔隙度、孔隙结构、流体与衰减性质关联的有效途径，因此基于岩石物理方法来进行衰减属性计算，也越来越受到重视。

地震岩石物理研究介质通常为双相介质，即岩石骨架和流体。而再储层预测中孔隙度和流体是关心的两个重要参数，孔隙结构又影响着流体特性制约着储层预测和开发的可行性。如何准确模拟和分析岩石中的孔隙地结构，现今岩石物理学家通过将孔隙结构假想为理想椭球体，将孔隙(椭球体)的纵横比设定为一个固定的参数应用到岩石物理模型中。进一步发展，Xu-white模型将岩石中的孔隙假设为两种不同纵横比来描述不同的孔隙类型，达到模拟复杂孔隙度结构的目的。Yan(2002)等利用神经网络算法分别反演了Xu-White模型的两种孔隙结构。Xu等基于微分等效理论对Xu-white模型进行修改，使其适用于碳酸盐岩储层并反演了储层的孔隙类型。Hudson等(1996)给出的含裂隙介质喷射流模型，以及Jakobsen等(2003)和Jakobsen和Chapman(2009)基于T-矩阵方法给出的考虑宏观流体流动和微观喷射流动的统一理论模型。

在岩石物理储层预测中衰减属性对研究岩石内部结构至关重要。然而实际在衰减属性的求取过程中面临很大困难，比如实验室测试精确度控制难的问题，目前已有实验室衰减测试方法存在由于操作困难导致结果误差较大的现象。

发明内容

本发明的目的在于解决上述现有技术中存在的难题，提供一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法及系统，能够在岩石物理储层预测中分析岩石衰减属性对孔隙及孔隙流体敏感性，而且能够得到不同频率下的衰减属性。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法，包括：

(1)输入干燥岩心测试数据；

(2)利用干燥岩心测试数据确定岩石的硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比；

(3)利用干燥岩心测试数据确定岩石的软孔隙的软孔隙度和孔隙纵横比分布；

(4)利用所述硬孔隙度、孔隙纵横比，以及软孔隙度和孔隙纵横比分布获得岩石的纵波衰减属性和横波衰减属性。

所述步骤(1)中输入的干燥岩心测试数据包括：压力、纵波速度、横波速度。

所述硬孔隙是指孔隙纵横比大于0.01的孔隙；

所述软孔隙是指孔隙纵横比小于0.01的孔隙；

所述孔隙纵横比是指将孔隙描述为椭球体后，椭球体的短轴与长轴之比。

所述步骤(2)的操作包括：

(21)根据岩石矿物成分和含量采用Voigt-Reuss-Hill公式计算出包含石英和泥质矿物组分的岩石基质的等效体积模量和剪切模量；

(22)根据步骤(21)得到的岩石等效体积模量和剪切模量以及测试得到的岩石的密度、纵波速度和横波速度，利用Mori-Tanaka公式计算得到硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比；

所述步骤(22)的操作包括：

(221)利用下式计算该岩心在高压下的体积模量K^h和剪切模量μ^h:

μ^h＝ρV_s ²，

其中，ρ为岩石的密度，V_p、V_s分别是高压下岩石的纵波速度和横波速度；

(222)利用步骤(221)得到的K^h、μ^h和Mori-Tanaka公式，计算获得硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比：

其中，K_ma、μ_ma分别为通过步骤(21)得到的岩石基质的等效体积模量和剪切模量，

为硬孔隙度，K^stiff用步骤(221)得到的K^h代替，μ^stiff用步骤(221)得到，p、Q为表征具有不同纵横比孔隙的几何因子，其表达式为Berryman公式，其表达式中含有硬孔隙的孔隙纵横比。

所述步骤(221)中的高压是指大于45MPa的压力。

所述步骤(3)的操作包括：

(331)将干燥岩石测试数据的压力区间等间隔Δp分成n份，利用下式计算得到软孔隙度：

其中，

为压力区间k内的有效压力P下未闭合的所有软孔隙的最小初始纵横比，由下式计算得到的：

其中，u^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的泊松比，E^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的杨氏模量；

ε_k＝ε((k-1)Δp)-ε(kΔp)(1≤k≤n)，ε₀＝0

ε表示岩石中所有未闭合软孔隙的累计裂隙密度，利用下式求得：

其中v^stiff为仅含硬孔隙时岩石的泊松比，K_d、μ_d分别为包含硬孔隙和软孔隙时岩石的等效体积模量和剪切模量，通过不同压力下对应的速度和密度计算得到：

μ_d＝ρV_s ²；

(332)利用下式计算获得软孔隙的纵横比分布：

公式中K、υ分别表示各个压力下包含硬孔隙和软孔隙时岩石的体积模量和泊松比，α_ci为有效压力P下未闭合所有软孔隙最小初始纵横比值，由下式计算得到：

所述步骤(4)的操作包括：

(B1)利用下式计算得到K_mf、μ_mf：

其中，ω为圆频率，η为孔隙流体动态黏度，α_c为软孔隙的孔隙纵横比，由步骤(3)获得，φ_c(p)为一定有效压力P下的软孔隙度，由步骤(3)获得，K_d(p)、为有效压力P下岩石中含有孔隙纵横比为α_c、孔隙度为φ_c(p)的软孔隙时的剪切模量；

(B2)将步骤(B1)中计算得到的K_mf、μ_mf分别带入下面公式(23)、(24)中得到孔隙完全饱和时的体积模量K_sat与剪切模量μ_sat：

μ_sat(p,ω)=μ_mf(p，ω) (24)

K₀为岩石骨架的体积模量，φ_s为硬孔隙的孔隙度，K_f为流体的体积模量；

(B3)利用下式计算岩石的纵波衰减属性横波衰减属性：

公式中Im、Re分别表示求取计算公式的实部和虚部。

为岩石的纵波衰减属性，

为岩石的横波衰减属性。

本发明还提供一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的系统，包括：

数据输入单元，用于输入干燥岩心测试数据；

硬孔隙反演单元，用于利用数据输入单元输入的干燥岩心测试数据确定岩石的硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比；

软孔隙反演单元，用于利用数据输入单元输入的干燥岩心测试数据确定软孔隙的软孔隙度和孔隙纵横比分布；

衰减属性获取单元，用于利用硬孔隙反演单元获得的所述硬孔隙度、孔隙纵横比，以及软孔隙反演单元获得的软孔隙度和孔隙纵横比分布获得岩石的纵波衰减属性和横波衰减属性。

本发明还提供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计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行本发明的一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法中的步骤。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：利用本发明方法不仅能够在岩石物理储层预测中分析岩石衰减属性对孔隙及孔隙流体敏感性，而且准确得到了不同频率下的衰减属性，可同时提供在测井、地震、超声频段对应岩石的衰减属性；

本发明方法实用性强，反演结果精度高，为储层预测提供精确描述的技术支撑，为储层精细描述提供方法和技术。

附图说明

图1本发明方法的步骤框图；

图2-1实施例中的样品A纵波速度与压力的交会图；

图2-2实施例中的样品A横波速度与压力的交会图；

图3-1实施例中的样品A裂隙孔隙度分布图；

图3-2实施例中的样品A裂隙密度分布图；

图4-1实施例中的样品A纵波衰减与频率的关系图；

图4-2实施例中的样品A横波衰减与频率的关系图；

图5本发明系统的组成结构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述：

岩石的衰减属性对岩石中流体、孔隙度等比其他弹性参数更为敏感，因此对衰减属性的确定也至关重要，然而实际衰减属性的得到过程非常困难，通常是采用实验室谱比法等测试方法得到，由于对测试过程和仪器的高要求，测试得到的衰减精度控制困难，且测试难度较高。因此本发明采用将实验室超声速度-压力测试和理论结合的方式来求取致密砂岩石的衰减属性，为研究岩石流体等物理属性提供更为可靠的支撑方法。

本发明构建一个适用于分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法及系统。首先依据实验室测试的压力-速度数据(图1中的干燥岩心测试数据包括压力、纵波速度、横波速度。)反演出致密砂岩石的硬孔隙和软孔隙的含量，即：硬孔隙度和软孔隙度，然后基于孔隙结构的喷射流方法获得衰减属性。

第一步，反演出岩石硬孔隙和软孔隙的纵横比，这里以孔隙纵横比小于0.01的认为是软孔隙，孔隙纵横比大于0.01的认为是硬孔隙(注：孔隙纵横比即为将孔隙椭球体的短轴与长轴之比)，岩石硬孔隙和软孔隙度反演方法如下：

(A1)根据岩石矿物成分和含量采用Voigt-Reuss-Hill公式计算出岩石基质的等效体积模量和剪切模量，Voigt-Reuss-Hill公式为：

其中

式中，M_i为组成岩石矿物成分第i个组成成分的模量；f_i为组成岩石矿物成分第i个组成成分的体积分量(f_i的值通过岩石地化分析获得；Mi是fi对应矿物的弹性参数值，属于矿物本身物性，查阅相关手册即可得到)；M_v为采用Voigt上限方法(公式(2))计算获得的岩石模量；M_R为采用Reuss下限方法(公式(3))计算获得的岩石模量；M_m为待求解的岩石等效弹性模量。

通过上述公式计算得到包含石英和泥质矿物组分的岩石基质的等效体积模量K_ma和剪切模量μ_ma：

其中，K_i、μ_i分别为每个矿物成分的体积模量和剪切模量，f_i为每个矿物成分的体积含量；K_ma、μ_ma分别为岩石基质的等效体积模量和剪切模量。

(A2)再利用Mori-Tanaka公式(Mori and Tanaka,1973),计算岩石中硬孔隙的纵横比和孔隙度，MT的表达式为：

其中K_ma、μ_ma分别为通过上述步骤(A1)得到的岩石基质(混合矿物)的体积和剪切模量，

为硬孔隙度，K^stiff为包含硬孔隙岩石的等效体积模量，μ^stiff为包含硬孔隙的等效剪切模量，p、Q为表征具有不同纵横比孔隙的几何因子，其公式表达式为：

公式中的T_iikl为椭球体包含物的弹性张量，Berryman(1980b)给出了计算p、Q所需要的相关标量的Berryman公式：

T_iijj＝3F₁/F₂

其中：

F₆＝1+A[1+f-R(f+θ)]+B(1-θ)(3-4R)，

F₉＝A[(R-1)f-Rθ]+Bθ(3-4R)。

R＝(1-2v_SC)/2(1-v_SC)，

公式中μ_j、K_j分别为组成岩石孔隙成分的剪切模量、体积模量，K_SC、μ_sc分别为背景基质的体积模量和剪切模量，v_SC为背景基质的泊松比(这些参数的值都是查手册获得的)；α为孔隙的纵横比；

(A3)根据岩心的速度-压力曲线确定出该样品在高压力时(压力值大于45MPa)样品的体积模量K^h和剪切模量μ^h,计算公式:

μ^h＝ρVs₂ ²,

其中公式中的ρ为岩石的密度，可测试获得的；V_p、V_s分别是高压时样品测试获得的纵波速度值和横波速度值。并且因为在高压力时软孔隙已逐渐闭合，因此可假设有关系：

K^stiff≈K^h，μ^stiff≈μ^h

K^stiff、μ^stiff分别为仅包含硬孔隙时岩石的等效体积模量和剪切模量。

因软孔隙在岩石中属于微裂隙，占有岩石的总孔隙度非常的小，因此可假设岩石中硬孔隙的孔隙度

等于岩石的总孔隙度，这样根据公式(4)(5)可计算得到岩石中硬孔隙的孔隙度K^stiff、μ^stiff、

和纵横比α_t(将μ^h、K^h代入到公式(4)(5)中，而且其它参数已知，联立公式(4)和(5)求得岩石中硬孔隙的纵横比α_t和硬孔隙度)。所以根据以上计算过程得到了岩石中硬孔隙度和它对应的孔隙纵横比值。由于岩石的总孔隙度是已知的，因此总孔隙度减去硬孔隙度等于软孔隙度。

(A4)利用David和Zimmerman(2012)给出的有效压力P下未闭合的所有软孔隙最小初始总纵横比计算方法，Mori-Tanaka公式(Mori and Tanaka,1973)计算出岩石中软孔隙分布状况：

软孔隙的Mori-Tanaka公式表达式为：

其中公式中的K^stiff为包含硬孔隙岩石的等效体积模量，μ^stiff为包含硬孔隙的等效剪切模量(这两个的值是采用μ^h、K^h)，

为软孔隙度。p，Q为表征具有不同纵横比孔隙的几何因子。(p，Q与步骤(2)中的p，Q相同)

在计算过程中利用裂隙密度代替软孔隙度，裂隙密度与软孔隙度两者关系表达式(David and Zimmerman,2012)为:

其中

为软孔隙度，α为软孔隙纵横比，ε为裂隙密度。

同时由于岩石中软孔隙

很小，此时将公式(7)(8)推导为：

其中公式中的ν^stiff为仅含硬孔隙时岩石的泊松比，ε表示岩石中所有未闭合软孔隙的累计裂隙密度。K_d、μ_d分别为包含硬孔隙和软孔隙时岩石的等效体积模量和剪切模量(这个值通过不同压力下对应的速度和密度计算出来：μ_d＝ρV_s ²,

)。

通过公式(10)、(11)可求得各个压力下岩石所有未闭合软孔隙的累积裂隙密度(意思是联立(10)和(11)求得v^stiff和ε)。

(A5)David&Zimmerman(2012)给出的有效压力P下未闭合所有软孔隙最小初始纵横比值α_ci的计算公式如下：

其中ε_p表示有效压力P下未闭合软孔隙的累计裂隙密度，ε₀表示零有效压力下岩石中的初始裂隙密度，K_d(ε_p)表示岩石在有效压力P下的体积模量。

并且据研究表明裂隙密度随着有效压力的增大一般呈指数递减趋势(Shapiro,2003).则假设不同有效压力下的裂隙密度ε_p与零压力下的初始裂隙密度ε₀满足指数关系：

公式中

是一个与压力P同数量级的压力常数，则公式(12)可进一步简化为：

结合公式(14)和公式(10)(11)可以得出新的公式如下:

公式中K^s，mt、υ^s，mt分别表示未闭合包含硬孔隙岩石的体积模量和泊松比。

将公式(13)带入公式(15)中可得：

(A6)由于压力逐渐增大对应着α_ci逐渐增大，同时也对应着ε_p减小的过程。当压力间隔足够小时，由于压力增量dp导致的裂隙密度减小量(dε)可视为由于纵横比值为α_ci的软孔隙闭合引起的裂隙密度减小量。因此，将干燥岩石测试数据的压力区间等间隔Δp分成n份，利用公式(16)求出各个压力区间k内的压力点上的最小初始纵横比值

公式中的E^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的杨氏模量。

然后拟合压力-累积裂隙密度公式

求取各纵横比值对应的裂隙密度:

ε_k＝ε((k-1)Δp)-ε(kΔp)(1≤k≤n)，ε₀＝0,利用公式计算对应的孔隙度:

这样即得到岩石中软孔隙各纵横比关于裂隙密度和软孔隙孔隙度的分布数据，前面步骤(A3)中采用总孔隙减去硬孔隙度得到的是岩石软孔隙度的总孔隙度，这里计算得到的是各个压力点下对应的软孔隙度。

(A7)求取各个压力下软孔隙的一系列分布数据，Zimmerman(1991)提出软孔隙的纵横比值与压力的关系为：

公式中K、υ分别表示各个压力下包含软、硬孔隙岩石的体积模量和泊松比。

通过上述步骤可获得岩石的硬孔隙度、硬孔隙纵横比、软孔隙度、软孔隙纵横比分布(由公式(18)得到)及软孔隙的裂隙密度分布(由“ε_k＝ε((k-1)Δp)-ε(kΔp)(1≤k≤n)，ε₀＝0”得到的)。

通过第一步计算得到了岩心的相关参数，包括：岩石的硬孔隙度、硬孔隙纵横比；不同压力下对应的软孔隙度、裂隙密度、软孔隙纵横比等参数。

第二步，计算得到的岩石的衰减属性，包括：

(B1)在前面的基础上，采用Gurevich等(2010)将喷射流作用同岩石中微裂隙孔隙度

以及纵横比α结合，将仅含干燥硬孔隙的岩石作为新的等效基质，其体积模量为K^stiff，加入软孔隙度并考虑软孔隙与硬孔隙中流体喷射流作用影响时，岩石等效模量K_mf、μ_mf的计算公式为：

式中ω为圆频率，η为孔隙流体动态黏度，α_c为软孔隙特征纵横比，φ_c(p)为一定有效压力P下的软孔隙度，K_d(p)、μ_h(p)分别为有效压力P下岩石中含有纵横比为α_c、孔隙度为φ_c(p)的软孔隙时的干燥体积和剪切模量。

采用公式(19)和(20)通过迭代加入各纵横比的软孔隙计算基于孔隙分布岩石的K_mf和μ_mf。在迭代过程中除去首次加入软孔隙以公式(19)和(20)计算外，第K次加入软孔隙所计算的K_mf和μ_mf值，将视作第(k+1)次加入软孔隙的K^h和μ^h；而在K^h和μ^h基础上加入软孔隙即得到第(k+1)次的K_d和μ_d。整个加入软孔隙的过程可表述为：

(B2)将步骤(B1)中计算得到的K_mf、μ_mf再分别带入下面公式(23)、(24)中计算可得到孔隙完全饱和时的体积模量K_sat与剪切模量μ_sat：

μ_sat(p，ω)＝μ_mf(p，ω) (24)

K₀为岩石骨架的体积模量，φ_s为硬孔隙的孔隙度，K_f为流体的体积模量；K_mf ^(P，ω)、μ_mf(p，ω)与K_mf、μ_mf是相等的关系，K_mf ^(p，ω)、μ_mf(p，ω)是一种标准的表达方式，表示在压力为P，角频率为W时的Kmf。

(B3)在步骤(B1)和步骤(B2)之后，得到了基于孔隙结构岩石的体积模量和剪切模量，则接下来计算岩石不同衰减属性Q，采用公式如下：

公式中Im、Re分别表示求取计算公式的实部和虚部。

表示岩石的纵波衰减属性，

表示岩石的横波衰减属性。

如图5所示，本发明还提供一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的系统，包括：

数据输入单元10，用于输入干燥岩心测试数据；

硬孔隙反演单元20，用于利用数据输入单元输入的干燥岩心测试数据确定岩石的硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比；

软孔隙反演单元30，用于利用数据输入单元输入的干燥岩心测试数据确定软孔隙的软孔隙度和孔隙纵横比分布；

衰减属性获取单元40，用于利用硬孔隙反演单元获得的所述硬孔隙度、孔隙纵横比，以及软孔隙反演单元获得的软孔隙度和孔隙纵横比分布获得岩石的纵波衰减属性和横波衰减属性。

采用本发明提出的方法结合实际的致密砂岩干燥测试数据，进行岩石的衰减属性计算。图2-1和图2-2分别给出的是致密砂样品A的纵波速度、横波速度与压力的变化关系。图中实线是采用本发明提出的方法计算出岩石硬孔隙与软孔隙分布，再利用Mori-Tanaka模型模拟出的岩石样品纵横波速度随着压力的变化关系。图3-1和图3-2分别给出的是样品A采用本发明提出的软孔隙分布计算方法反演得到的样品A的裂隙孔隙度分布图和裂隙密度分布图。图4-1和图4-2分别给出的是样品A采用本发明提出的基于孔隙结构的岩石弹性波衰减计算方法得到的不同频率及压力下的衰减变化曲线图。从图2-1和2-2中可以看出实际测试的数据与模型计算的理论线吻合较好，并且结合图3-1、图3-2可看出反演得到的岩石孔隙结构分布准确度高。同时通过图4-1和图4-2均可看出本发明能够有效的得到岩石的孔隙分布，并且得到不同频率下岩石的衰减属性，以及不同压力下的衰减属性，因此可为实际应用提供有效可靠的衰减属性。

综上所述，本发明方法能够有效和准确的获取岩石的衰减属性，同时能够得到岩石的孔隙结构以及不同频率下的衰减属性特征，为建立衰减属性和岩石物理参数之间的关联提供了有效的途径。

上述技术方案只是本发明的一种实施方式，对于本领域内的技术人员而言，在本发明公开了应用方法和原理的基础上，很容易做出各种类型的改进或变形，而不仅限于本发明上述具体实施方式所描述的方法，因此前面描述的方式只是优选的，而并不具有限制性的意义。

Claims (10)

1.一种分析致密砂岩弹性波衰减属性方法，其特征在于：所述方法包括：

(1)输入干燥岩心测试数据；

(2)利用干燥岩心测试数据确定岩石的硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比；

(3)利用干燥岩心测试数据确定岩石的软孔隙的软孔隙度和孔隙纵横比分布；

(4)利用所述硬孔隙度、孔隙纵横比，以及软孔隙度和孔隙纵横比分布获得岩石的纵波衰减属性和横波衰减属性。

2.根据权利要求1所述的分析致密砂岩弹性波衰减属性方法，其特征在于：所述步骤(1)中输入的干燥岩心测试数据包括：压力、纵波速度、横波速度。

3.根据权利要求1所述的分析致密砂岩弹性波衰减属性方法，其特征在于：所述硬孔隙是指孔隙纵横比大于0.01的孔隙；

所述软孔隙是指孔隙纵横比小于0.01的孔隙；

所述孔隙纵横比是指将孔隙描述为椭球体后，椭球体的短轴与长轴之比。

4.根据权利要求1所述的分析致密砂岩弹性波衰减属性方法，其特征在于：所述步骤(2)的操作包括：

(21)根据岩石矿物成分和含量采用Voigt-Reuss-Hill公式计算出包含石英和泥质矿物组分的岩石基质的等效体积模量和剪切模量；

(22)根据步骤(21)得到的岩石等效体积模量和剪切模量以及测试得到的岩石的密度、纵波速度和横波速度，利用Mori-Tanaka公式计算得到硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比。

5.根据权利要求4所述的分析致密砂岩弹性波衰减属性方法，其特征在于：所述步骤(22)的操作包括：

(221)利用下式计算该岩心在高压下的体积模量K^h和剪切模量μ^h：

μ^h＝ρV_s ²，

其中，ρ为岩石的密度，V_p、V_s分别是高压下岩石的纵波速度和横波速度；

(222)利用步骤(221)得到的K^h、μ^h和Mori-Tanaka公式，计算获得硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比：

其中，K_ma、μ_ma分别为通过步骤(21)得到的岩石基质的等效体积模量和剪切模量，

为硬孔隙度，K^stiff用步骤(221)得到的K^h代替，μ^stiff用步骤(221)得到，p、Q为表征具有不同纵横比孔隙的几何因子，其表达式为Berryman公式，其表达式中含有硬孔隙的孔隙纵横比。

6.根据权利要求5所述的分析致密砂岩弹性波衰减属性方法，其特征在于：所述步骤(221)中的高压是指大于45MPa的压力。

7.根据权利要求1所述的分析致密砂岩弹性波衰减属性方法，其特征在于：所述步骤(3)的操作包括：

(331)将干燥岩石测试数据的压力区间等间隔Δp分成n份，利用下式计算得到软孔隙度：

其中，

为压力区间k内的有效压力P下未闭合的所有软孔隙的最小初始纵横比，由下式计算得到的：

其中，u^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的泊松比，E^s，mt表示未闭合包含硬孔隙岩石的杨氏模量；

ε_k＝ε((k-1)Δ_p)-ε(kΔ_p)(1≤k≤n)，ε₀＝0

ε表示岩石中所有未闭合软孔隙的累计裂隙密度，利用下式求得：

其中V^stiff为仅含硬孔隙时岩石的泊松比，K_d、μ_d分别为包含硬孔隙和软孔隙时岩石的等效体积模量和剪切模量，通过不同压力下对应的速度和密度计算得到：

μ_d＝ρV_s ²；

(332)利用下式计算获得软孔隙的纵横比分布：

公式中K、υ分别表示各个压力下包含硬孔隙和软孔隙时岩石的体积模量和泊松比，α_ci为有效压力P下未闭合所有软孔隙最小初始纵横比值，由下式计算得到：

8.根据权利要求1所述的分析致密砂岩弹性波衰减属性方法，其特征在于：所述步骤(4)的操作包括：

(B1)利用下式计算得到K_mf、μ_mf：

其中，ω为圆频率，η为孔隙流体动态黏度，α_c为软孔隙的孔隙纵横比，由步骤(3)获得，φ_c(p)为一定有效压力P下的软孔隙度，由步骤(3)获得，K_d(p)、为有效压力P下岩石中含有孔隙纵横比为α_c、孔隙度为φ_c(p)的软孔隙时的剪切模量；

(B2)将步骤(B1)中计算得到的K_mf、μ_mf分别带入下面公式(23)、(24)中得到孔隙完全饱和时的体积模量K_sat与剪切模量μ_sat：

μ_sat(p，ω)＝μ_mf(p，ω) (24)

K₀为岩石骨架的体积模量，φ_s为硬孔隙的孔隙度，K_f为流体的体积模量；

(B3)利用下式计算岩石的纵波衰减属性横波衰减属性：

公式中Im、Re分别表示求取计算公式的实部和虚部。

为岩石的纵波衰减属性，

为岩石的横波衰减属性。

9.一种分析致密砂岩弹性波衰减属性的系统，其特征在于：所述系统包括：

数据输入单元，用于输入干燥岩心测试数据；

硬孔隙反演单元，用于利用数据输入单元输入的干燥岩心测试数据确定岩石的硬孔隙的硬孔隙度和孔隙纵横比；

软孔隙反演单元，用于利用数据输入单元输入的干燥岩心测试数据确定软孔隙的软孔隙度和孔隙纵横比分布；

衰减属性获取单元，用于利用硬孔隙反演单元获得的所述硬孔隙度、孔隙纵横比，以及软孔隙反演单元获得的软孔隙度和孔隙纵横比分布获得岩石的纵波衰减属性和横波衰减属性。

10.一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计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行如权利要求1-8任一项所述的分析致密砂岩弹性波衰减属性的方法中的步骤。

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