CN113009565A - 基于sca模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 - Google Patents
基于sca模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113009565A CN113009565A CN202110313468.6A CN202110313468A CN113009565A CN 113009565 A CN113009565 A CN 113009565A CN 202110313468 A CN202110313468 A CN 202110313468A CN 113009565 A CN113009565 A CN 113009565A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- modulus
- pressure
- rock sample
- fracture density
- shear modulus
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 135
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims abstract description 111
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 52
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 45
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims abstract description 44
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims abstract description 33
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 claims description 111
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 claims description 111
- 208000013201 Stress fracture Diseases 0.000 claims description 33
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims description 29
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims description 29
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 22
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 16
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 14
- 239000007787 solid Substances 0.000 claims description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 6
- 238000005406 washing Methods 0.000 claims description 5
- 238000001035 drying Methods 0.000 claims description 4
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 claims description 4
- 238000002441 X-ray diffraction Methods 0.000 claims description 3
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims description 2
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims description 2
- 229920000642 polymer Polymers 0.000 claims description 2
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 claims 1
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 12
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 5
- 235000019738 Limestone Nutrition 0.000 description 3
- 239000006028 limestone Substances 0.000 description 3
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 238000009530 blood pressure measurement Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/282—Application of seismic models, synthetic seismograms
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/303—Analysis for determining velocity profiles or travel times
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/307—Analysis for determining seismic attributes, e.g. amplitude, instantaneous phase or frequency, reflection strength or polarity
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
本说明书实施例提供一种基于SCA模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备。所述方法包括：获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量；利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱；结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。上述方法实现了对于微观孔隙结构主导的地质中的地震波速度频散和衰减的准确计算，有利于实际应用中生产开发的进行。
Description
技术领域
本说明书实施例涉及地质勘探开发技术领域，特别涉及一种基于SCA模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备。
背景技术
在油气勘探开发领域中，可以通过获取储层岩石的弹性波参数来确定岩石物性性质以及其他地震响应参数，其中，速度的频散特性和衰减特性在频率域探测储层以及识别流体等方面奠定了关键理论基础，可以用于解决不同频带的地球物理数据间联合应用时的标定问题。
速度频散一般是指地震波在实际地层中传播时速度虽频率变化的现象，相应的往往伴随有振幅随距离增加而减弱的特征，即地震波的衰减。当地震波在较宽的频率范围和空间尺度上诱发速度频散和衰减时，发生在孔隙尺度上的流体流动被称为喷射流。喷射流通常由相邻孔隙刚度差异形成的局部压力梯度所引起，也被称为局部流。具体的，当地震波穿过岩石，岩石中的“软区域”(如孔隙喉道、微裂隙等)发生闭合，将内部流体挤入到的“硬区域”(如纵横比较大的孔隙)中，便产生了喷射流。而喷射流所引起的速度频散和衰减大小与岩石孔隙结构参数，尤其是孔隙纵横比，具有密切相关的关系。
而现有技术中，在求取速度频散和衰减参数时，一般只能较好地描述超声波频带下高压力饱和岩石的速度频散和衰减，但由于忽略了微观孔隙结构的影响，在低有效压力下的预测则具有较差的结果。而一般情况下，对于相互连通的孔隙系统，纵横比越小的孔隙越早闭合，且闭合后会将内部流体挤入相邻纵横比更大的孔隙中，由此在各种孔隙之间产生局部流体流动，使得现有的方案无法准确完整地描述微观孔隙结构主导的速度频散和衰减。因此，目前亟需一种能够准确完整地对微观孔隙结构主导的地质中的地震波速度频散和衰减进行求取的方法。
发明内容
本说明书实施例的目的是提供一种基于SCA模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备，以解决如何准确地求取地震波速度频散和衰减的问题。
为了解决上述技术问题，本说明书实施例提出一种基于SCA模型的地震波速度参数确定方法，包括：获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量；利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙；基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和；根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱；结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
本说明书实施例还提出一种基于SCA模型的地震波速度参数确定装置，包括：模量获取模块，用于获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量；高压模量计算模块，用于利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙；累积裂隙密度确定模块，用于基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和；微裂隙孔隙度分布谱计算模块，用于根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱；地震波速度参数确定模块，用于结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
本说明书实施例还提出一种基于SCA模型的地震波速度参数确定设备，包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序指令；所述处理器，用于执行所述计算机程序指令以实现以下步骤：获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量；利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙；基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和；根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱；结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
由以上本说明书实施例提供的技术方案可见，本说明书实施例首先获取岩石样本在不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量，并根据所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压下的高压模量后，依次获取累积裂隙密度和微裂隙孔隙度分布谱，从而根据所述微裂隙孔隙度分布谱实现对于速度频散和衰减在内的地震波速度参数的求取。通过上述方法，在求取上述地震波速度参数的过程中，考虑到了岩石中的微裂缝对于地震波的喷射流造成的影响，进而基于微孔隙的纵横比和孔隙度实现了对于地震波速度参数的计算，实现了对于微观孔隙结构主导的地质中的地震波速度频散和衰减的准确计算，有利于实际应用中生产开发的进行。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，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为本说明书实施例一种基于SCA模型的地震波速度参数确定方法的流程图；
图2为本说明书实施例一种砂岩岩芯样本的示意图；
图3A为本说明书实施例一种砂岩岩芯的CT扫描切片的示意图；
图3B为本说明书实施例一种砂岩岩芯的CT扫描立体示意图；
图4为本说明书实施例一种干岩变压力超声测量纵横波速度的示意图；
图5为本说明书实施例一种模量拟合数据的示意图；
图6为本说明书实施例一种累计裂隙密度拟合的示意图；
图7为本说明书实施例一种不同压力下微裂隙纵横比和孔隙度的交汇图；
图8A为本说明书实施例一种“湿骨架”体积模量的示意图；
图8B为本说明书实施例一种“湿骨架”剪切模量的示意图；
图9A为本说明书实施例一种纵波速度频散的示意图；
图9B为本说明书实施例一种横波速度频散的示意图；
图9C为本说明书实施例一种纵波衰减系数的示意图；
图9D为本说明书实施例一种横波衰减系数的示意图；
图10为本说明书实施例一种灰岩岩芯样本的示意图；
图11为本说明书实施例一种灰岩岩芯铸体薄片的示意图；
图12为本说明书实施例一种灰岩岩芯CT扫描分割立体图；
图13为本说明书实施例一种干岩变压力超声测量纵横波速度的示意图；
图14为本说明书实施例一种模量拟合数据的示意图；
图15为本说明书实施例一种累计裂隙密度拟合的示意图；
图16为本说明书实施例一种不同压力下微裂隙纵横比和孔隙度的交汇图；
图17A为本说明书实施例一种“湿骨架”体积模量的示意图；
图17B为本说明书实施例一种“湿骨架”剪切模量的示意图；
图18A为本说明书实施例一种纵波速度频散的示意图；
图18B为本说明书实施例一种横波速度频散的示意图；
图18C为本说明书实施例一种纵波衰减系数的示意图；
图18D为本说明书实施例一种横波衰减系数的示意图；
图19为本说明书实施例一种基于SCA模型的地震波速度参数确定装置的模块图；
图20为本说明书实施例一种基于SCA模型的地震波速度参数确定设备的结构图。
具体实施方式
下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，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，都应当属于本说明书保护的范围。
为了解决上述技术问题，本说明书实施例提出了一种基于SCA模型的地震波速度参数确定方法。所述基于SCA模型的地震波速度参数确定方法的执行主体为基于SCA模型的地震波速度参数确定设备。如图1所示，所述基于SCA模型的地震波速度参数确定方法具体可以包括以下步骤。
S110：获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量。
岩石样本可以是针对目标储层所采集到的岩样，也可以是实验室制备的模拟相应地层的岩石结果的岩样。对于所述岩石样本的岩性可以不做限制。在执行实验时，为了便于对所述岩石样本进行处理，可以将所述岩石样本加工为特定形状，例如圆柱形，进而便于执行后续操作。
体积模量是反应物体的体应变和平均应力之间的关系的一个物理量，用于反映材料的宏观特性。剪切模量是剪切应力与应变的比值，用于表征材料抵抗切应变的能力。
所述实测体积模量和实测剪切模量可以是针对岩石样本进行实际测量后所得到的模量。具体的，可以是通过获取对应于所述岩石样本在不同压力下的纵横波速度，间接地通过所述纵横波速度求取对应于不同压力的实测体积模量和实测剪切模量。
具体的，可以先针对所属岩石样本的纵横波速度进行变压力测量，即获得纵波速度VP(P)和横波速度Vs(P)，之后，先利用公式
计算实测体积模量，式中，KD_meas(P)为在压力P下的实测体积模量，ρ为岩石样本的密度，VP(P)为压力P下的纵波速度，Vs(P)为压力P下的横波速度，再利用公式GD_meas(P)＝ρVs(P)2计算实测剪切模量，式中，GD_meas(P)为在压力P下的实测剪切模量。
在一些实施方式中，在针对所述岩石样本执行相应的实验操作之前，可以对所述岩石样本进行预处理，以使所述岩石样本能够更加符合后续实验标准。具体的，所述预处理可以包括洗油处理、洗盐处理和烘干处理中的至少一种。洗油处理用于将岩石样本中的油洗出，洗盐处理用于去除岩石样本中的盐，烘干处理用于去除岩石样本中的水分。经过上述预处理，能够得到干燥岩石样本，从而更好地执行后续的实验步骤。
在一些实施方式中，获取模量之前，还可以向获取对应于所述岩石样本的孔隙结构参数。所述孔隙结构参数可以包括密度、孔隙度、预估体积模量和预估剪切模量中的至少一种。
其中，在获取所述预估体积模量和预估剪切模量时，可以先针对所述岩石样本进行XRD全岩芯分析，得到所述岩石样本的矿物组分。相应的，在分析过程中可以获取各个矿物组分的体积分数、体积模量以及剪切模量。之后，可以利用公式
计算预估体积模量，式中，Km为预估体积模量，N为矿物组分的数量，fi为第i个矿物组分的体积分数，Ki为第i个矿物组分的体积模量，以及利用公式
计算预估剪切模量，式中，Gm为预估剪切模量，Gi为第i个矿物组分的剪切模量。
所述预估体积模量和预估剪切模量是在结合岩石样本的矿物组成的情况下对体积模量和剪切模量进行预估后所得到的结果，在后续步骤中可以结合微裂隙孔隙度分布谱实现对于湿骨架模量的计算。
S120：利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙。
所述实测体积模量和实测剪切模量可以用于计算高压模量。高压模量可以等效为由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的模量，即在极大压力下对应于岩石样本的模量，其中，硬孔隙可以指代随着压力增大围压已经不可被压缩的孔隙。所述高压模量可以包括高压体积模量和高压剪切模量。
由于在步骤S110中已经获取到了对应于所述岩石样本的实测体积模量和剪切模量，而基于模量在不同压力的变化情况下所构建的关系式，可以推得所述高压模量。
在一些实施方式中，可以先分别构建体积模量关系式和剪切模量关系式；所述体积模量关系式，包括基于理论体积模量、压力系数、高压体积模量、零压力体积模量所构建的关系式；所述剪切模量关系式，包括基于理论剪切模量、压力系数、高压剪切模量、零压力剪切模量所构建的关系式。之后再结合所述体积模量关系式和剪切模量关系式，利用实测体积模量和实测剪切模量拟合得到高压模量。
具体的，一般情况下，所构建的体积模量关系式可以是
式中，KD(P)为岩石样本在压力P下的理论体积模量，
为零压力体积模量，
为高压体积模量，
为压力系数。所构建的剪切模量关系式可以是
式中，GD(P)为岩石样本在压力P下的理论剪切模量，
为零压力剪切模量，
为高压剪切模量。
而在已经得到实测体积模量和实测剪切模量的情况下，结合上述关系式中的理论体积模量和理论剪切模量，可以构建公式OF1＝∑[(KD_meas(P)-KD(P))2+(GD_meas(P)-GD(P))2]，式中，OF1为第一目标函数，KD_meas(P)为在压力P下的实测体积模量，GD_meas(P)为在压力P下的实测剪切模量。通过对上式进行非线性最小二乘拟合，使得所述第一目标函数达到最小，即使得所述实测体积模量和实测剪切模量最接近，以获取对应于特定压力的理论体积模量和理论剪切模量。之后可以根据上述关系式，求得对应的高压体积模量和高压剪切模量。
S130：基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和。
SCA模型下的模量和裂隙密度关系包括体积模量与裂隙密度之间的关系，以及剪切模量与裂隙密度之间的关系。具体的，所述体积模量与裂隙密度关系包括
式中，
为SCA模型估算得到的等效介质体积模量，Kb为高压体积模量的等价弹性模量，
为SCA模型估算得到的等效介质剪切模量，Γ为裂隙密度；所述剪切模量与裂隙密度关系包括
式中，Gb为高压剪切模量的等价弹性模量。
由于SCA模型已经定义了模量与裂隙密度之间的关系。在步骤S110中已经获取了实测体积模量和实测剪切模量的情况下，基于上述关系式中基于SCA模型估算得到的等效介质体积模量和等效介质剪切模量，可以通过拟合的方式求取得到对应的裂隙密度。例如，可以构建关系式
式中，OF2为第二目标函数，
为SCA模型估算得到的对应于压力区间Pi的等效介质体积模量，KD_meas(Pi)为对应于压力区间Pi的实测体积模量，
为SCA模型估算得到的对应于压力区间Pi的等效介质剪切模量，GD_meas(Pi)为对应于压力区间Pi的实测剪切模量。
在实测体积模量和实测剪切模量都会随着压力的变化而改变的情况下，可以分别确定在不同压力下的裂隙密度，再累加得到累积裂隙密度。实际实施时，可以在确定高压模量所对应的最高压后，基于最高压和零压力确定至少两个压力区间，在分别求取各个压力区间下的微裂隙密度。优选的，为了便于计算的进行，所述压力区间可以基于实测剪切模量和实测体积模量被测量时所应用到的压力进行设置。
具体的，在最高压为pN的情况下，可以先在pN→pN-1这一压力区间，将对应于压力pN和pN-1下的弹性模量作为岩石背景基质和岩石等效介质的弹性参数，即用高压模量
代替[Kb，Gb]，利用压力pN-1下所测量得到的实测剪切模量和实测体积模量[KD_meas(P)，GD_meas(P)]，基于上述关系式，通过控制第二目标函数为最小值，来拟合得到该压力区间下的等效介质体积模量和等效介质剪切模量
进而基于SCA模型下的模量与裂隙密度的关系，求取得到压力区间pN→pN-1下的微裂隙密度Γ(PN)。
之后，可以在其他的压力区间，例如pi→pi-1，将上一步中计算得到的微裂隙密度和基质硬孔隙一同视为背景介质，将压力pi下的理论体积模量和理论剪切模量{KD(P)，GD(P)]替代[Kb，Gb]，并结合压力pi-1下的实测体积模量和实测剪切模量[KD_meas(P)，GD_meas(P)]，基于上述关系式，通过控制第二目标函数为最小值，来拟合得到该压力区间下的等效介质体积模量和等效介质剪切模量
最后得到压力区间pi→pi-1下的微裂隙密度Γ(Pi)。
通过上述步骤，依次求取各个压力区间内所对应的微裂隙密度，最后利用公式
计算累积裂隙密度，式中，
为压力Pk下所有开孔微裂隙的裂隙密度之和，即所述累积裂隙密度，N为压力区间的总数，Γ(Pi)为压力区间pi→pi-1下的微裂隙密度。
S140：根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱。
在得到所述累积裂隙密度之后，可以根据所述累积裂隙密度计算在所述不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱。所述微裂隙孔隙度分布谱用于表示所述岩石样本中的微裂隙的孔隙度数据。由于基于喷射流的速度频散和衰减与微裂隙以及其对应的孔隙度具有较强的关联性，因此在求取到岩石样本的微裂隙孔隙度后，可以在后续步骤中针对速度频散和衰减属性进行有效求取。
在求取所述微裂隙孔隙度分布谱之前，首先可以求取不同压力下的微裂隙纵横比分布谱，进而根据所述微裂隙纵横比分布谱确定微裂隙孔隙度分布谱。
在获取所述微裂隙孔隙度分布谱时，可以先结合所述裂隙密度拟合得到对应于所述至少两个不同压力的裂隙密度曲线。所述裂隙密度曲线可以是裂隙密度随压力变化的理论值所对应的曲线。具体的，所述裂缝密度曲线可以用公式
来表示，式中，ε(p)为理论公式拟合的对应于压力p的裂隙密度，εo为初始裂隙密度，
为待定系数。
由于在上述步骤S130中已经计算得到了对应于各个压力区间的裂隙密度
因此可以构建公式
式中，OF3为第三目标函数，ε(Pi)为理论公式拟合的对应于压力区间Pi的裂隙密度，
为计算得到的对应于压力区间Pi的裂隙密度。通过对该公式进行拟合以使所述第三目标函数最小，根据拟合后所得到的ε(pi)再确定之前的关系式中的待定系数，从而确定所述裂隙密度曲线。
之后，可以根据所述裂隙密度曲线计算对应于各个微裂隙的初始孔隙纵横比；所述初孔隙纵横比包括在零压力下特定压力点闭合时的微裂隙纵横比。具体的，可以利用公式
计算初始孔隙纵横比，式中，α0(Pi)为压力Pi下微裂隙的初始孔隙纵横比，KD(P)为压力P下的理论体积模量，
为高压体积模量。通过上述计算过程，可以获取到零压力下所有微裂隙初始纵横比的向量α0(P)＝[α0(P1)，α0(P2)，…，α0(PN)]。
相应的，再综合各个初始孔隙纵横比得到微裂隙孔隙度分布谱，具体的，可以是利用公式α(P)＝α0(P)-αp(P)计算微裂隙孔隙度分布谱，式中，α(P)为微裂隙孔隙度分布谱，αp(P)＝[αp，αp，…，αp]1*N。通过该计算过程，即获取到了任意压力P下的微裂隙纵横比分布谱。
在得到所述微裂隙纵横比后，再利用所述微裂隙孔隙纵横比分布谱计算得到所述微裂隙孔隙度分布谱，具体的，确定0围压时的第n组微裂隙孔隙度
计算公式为
计算0围压下的微裂隙孔隙度，式中，
为0围压时第n组微裂隙的孔隙度。之后，可以利用公式
计算有效压力P下纵横比为α的微裂隙孔隙度分布谱，式中，φn(α，P)为有效压力P下纵横比为α的第n组微裂隙孔隙度。从而完成对于微裂隙孔隙度分布谱的计算。
S150：结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
在获取到所述微裂隙孔隙度分布谱后，可以结合所述岩石样本的孔隙结构参数，确定地震波速度参数，主要是速度频散和衰减。对于所述孔隙结构参数的描述和计算方法可以参照步骤S110中的描述，在此不再赘述。
在一些实施方式中，可以先基于扩展的Gurevich喷射流模型获取湿骨架模量，再基于Biot孔弹性理论，结合孔隙结构参数计算速度频散和衰减。
由于喷射流引起的速度频散和衰减大小与岩石孔隙结构参数密切相关，尤其是孔隙纵横比，只有纵横比很小的裂缝或微裂隙才会引起显著衰减，而纵横比较大的孔隙(如等径孔)对衰减几乎没有什么贡献。在微裂隙喷射流效应的模拟方面，常用的方法是假设岩石孔隙空间由两部分构成：体积含量占主导的硬孔隙和对压力变化十分敏感的微裂隙或软孔隙。基于此假设条件，提出了一种“湿骨架”模型，即软孔隙饱含流体而硬孔隙为空的岩石，以此量化极高频条件下喷射流产生的弹性响应。
所述湿骨架模量则是对应于所述“湿骨架”模型的模量，具体的，所述湿骨架模量还可以包括湿骨架体积模量和湿骨架剪切模量。扩展的Gurevich喷射流模型包含有对应于湿骨架体积模量的计算公式
式中，Kwf(P，ω)为湿骨架体积模量，
为高压体积模量，N为压力区间的数量，φn(P)为对应于压力P的微裂隙孔隙度分布谱，
其中，KD(P)为对应于压力P的理论体积模量，αn(P)为对应于压力P的微裂隙纵横比分布谱，
为对应于压力P的累积裂隙密度，
J1(ξ)为一阶贝塞尔函数，
其中，ω为相位，a为孔径参数，ρf1为流体密度，η为孔隙流体黏度，J0(ξ)为零阶贝塞尔函数，Kf为流体体积模量，Km为矿物体积模量；还包含有对应于湿骨架剪切模量的计算公式
式中，Gwf(P，ω)为湿骨架剪切模量，GD(P)为对应于压力P的理论剪切模量。通过上述公式，结合之前求取得到的各项参数，可以实现对于湿骨架体积模量和湿骨架剪切模量的计算。
在获取到所述湿骨架模量后，可以基于Biot孔弹性理论完成对于速度频散和衰减的计算。具体的，可以利用公式V＝1/Re(1/Vc)计算速度频散，式中，V为相速度，Vc为由Biot模型计算的复速度，包括横波复速度
和纵波复速度
横波复速度
其中，Δ＝Pρ22+Rρ11-2Qρ12，
M＝[(τ-φ)/Km+φ/Kf]-1，τ＝1-Kwf/Km，Kwf为湿骨架体积模量，φ为孔隙度，Gwf为湿骨架剪切模量，ρ22＝aφρf，a为曲折度，针对孔隙随机分布的情况，可以取a＝3，ρf为孔隙流体密度，R＝Mφ2，ρ11＝(1-φ)ρm-ρ12，ρm为岩石基质模量，即为不考虑孔隙及空间结构，只考虑矿物含量的模量，ρ12＝(1-a)φρf，Q＝M(τ-φ)φ，τ＝1-Kwf/Km，纵波复速度
其中，ρ＝ρD+φρf，ρD为干燥岩石样本的密度。在计算得到相速度之后，根据所述相速度的变化情况即可获取速度频散。还可以利用公式Q-1＝Im(Vc2)/Re(Vc2)计算品质因子倒数，式中，Q-1为品质因子倒数。所述品质因子倒数即用于反映速度衰减情况。上述公式中所利用到的孔隙度和密度的获取方式可以参照步骤S110中的介绍，在此不再赘述。
下面利用一个具体的场景示例对上述方法进行说明。在该场景示例中，利用一块细粒长石岩屑砂岩作为岩石样本，其外观如图2所示。对该岩石样本进行CT扫描可以得到其内部孔隙结构分布，CT扫描切片结果如图3A所示，CT扫描立体图结果如图3B所示。通过CT扫描结果发现该砂岩岩石样本孔隙结构分布非常均匀，基本为圆孔，几乎无裂隙发育。之后，对所述砂岩岩石样本进行干燥处理，并利用孔渗测定仪获取其孔隙度，利用电子天平获取其密度。
具体的物性参数可以如下表1所示。
| 孔隙度(％) | 密度(g/cc) |
| 21.536 | 2.019615693 |
表1
相应的，通过对岩石样本进行XRD矿物分析，可以获得其他孔隙结构参数。具体的分析结果可以如下表2所示。
表2
基于上述XRD分析所得到的孔隙结构参数，结合岩石物理手册中列出的对于矿物模量的参考量，通过VRH(Voigt-Reuss-Hill)边界平均理论可以计算其等效弹性模量。具体关于岩石基质模量的参数如下表3所示。
表3
在获取实测体积模量和实测剪切模量的过程中，所利用到的纵横波速度可以利用高温高压超声测量系统在干燥条件下完成。具体的，对应于纵横波速度的数据可以如图4所示。利用根据实测纵横波速度诗句计算得到的体积模量和剪切模量进行拟合，得到如图5所示的模量拟合数据。相应的，由拟合数据得到的在极高压情况下获取到的高压模量可以如下表4所示。
表4
利用上述高压模量和拟合得到的各个压力下的弹性模量，代入单重孔SCA模型对应的公式中，根据目标函数反演各压力下的累积裂隙密度，得到如图6中原点所对应的反演得到的累积裂隙密度数据。
根据上述反演得到的累积裂隙密度数据，拟合零压力下累积裂隙密度ε0以及压力参数
具体的拟合函数如下表5所示，拟合结果如图6中的拟合曲线所示。
表5
使用所得到的累积裂隙密度可以得到各个压力下不同微裂隙的纵横比分布，进而求取得到不同围压下各个纵横比的微裂隙对应的孔隙度分布情况。如图7所示，为不同压力下微裂隙纵横比和相应的孔隙度的对应关系图。
在得到各个类型的软孔隙的纵横比和孔隙度之后，根据所获取的参数计算得到基于扩展的Gurevich喷射流模型中的“湿骨架”模量。如图8A和图8B所示，分别为湿骨架体积模量和湿骨架剪切模量的示意图。
得到湿骨架模量后，基于Biot孔弹性理论所对应的公式，计算得到速度频散和衰减。如图9A和图9B所示，为计算得到的纵波速度频散和横波速度频散；图9C和图9D所示，为计算得到的纵波衰减系数和横波衰减系数。
下面利用另一个场景示例进行说明。在该场景示例中，利用致密碳酸盐岩作为岩石样本，其外观如图10所示。利用CT扫描获取其内部孔隙结构，得到如图11所示的岩芯铸体薄片和图12所对应的CT扫描分割立体图。根据扫描结果可以看出其内部孔隙结构分布不均匀，裂隙发育明显。同样的，孔隙度参数由孔渗测定仪得到，密度通过电子天平测量，测量过程在干燥条件下进行。测量得到的物性参数如下表6所示。
表6
通过对岩石样本进行XRD矿物分析，可以获得其他孔隙结构参数。具体的分析结果可以如下表7所示。
表7
基于上述XRD分析所得到的孔隙结构参数，结合岩石物理手册中列出的对于矿物模量的参考量，通过VRH(Voigt-Reuss-Hill)边界平均理论可以计算其等效弹性模量。具体关于岩石基质模量的参数如下表8所示。
表8
在获取实测体积模量和实测剪切模量的过程中，所利用到的纵横波速度可以利用高温高压超声测量系统在干燥条件下完成。具体的，对应于纵横波速度的数据可以如图13所示。利用根据实测纵横波速度诗句计算得到的体积模量和剪切模量进行拟合，得到如图14所示的模量拟合数据。相应的，由拟合数据得到的在极高压情况下获取到的高压模量可以如下表9所示。
表9
利用上述高压模量和拟合得到的各个压力下的弹性模量，代入单重孔SCA模型对应的公式中，根据目标函数反演各压力下的累积裂隙密度，得到如图15中原点所对应的反演得到的累积裂隙密度数据。
根据上述反演得到的累积裂隙密度数据，拟合零压力下累积裂隙密度ε0以及压力参数
具体的拟合函数如下表10所示，拟合结果如图15中的拟合曲线所示。
表10
使用所得到的累积裂隙密度可以得到各个压力下不同微裂隙的纵横比分布，进而求取得到不同围压下各个纵横比的微裂隙对应的孔隙度分布情况。如图16所示，为不同压力下微裂隙纵横比和相应的孔隙度的对应关系图。
在得到各个类型的软孔隙的纵横比和孔隙度之后，根据所获取的参数计算得到基于扩展的Gurevich喷射流模型中的“湿骨架”模量。如图17A和图17B所示，分别为湿骨架体积模量和湿骨架剪切模量的示意图。
得到湿骨架模量后，基于Biot孔弹性理论所对应的公式，计算得到速度频散和衰减。如图18A和图18B所示，为计算得到的纵波速度频散和横波速度频散；图18C和图18D所示，为计算得到的纵波衰减系数和横波衰减系数。
通过上述实施例和场景示例的介绍，可以看出，所述方法首先获取岩石样本在不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量，并根据所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压下的高压模量后，依次获取累积裂隙密度和微裂隙孔隙度分布谱，从而根据所述微裂隙孔隙度分布谱实现对于速度频散和衰减在内的地震波速度参数的求取。通过上述方法，在求取上述地震波速度参数的过程中，考虑到了岩石中的微裂缝对于地震波的喷射流造成的影响，进而基于微孔隙的纵横比和孔隙度实现了对于地震波速度参数的计算，实现了对于微观孔隙结构主导的地质中的地震波速度频散和衰减的准确计算，有利于实际应用中生产开发的进行。
基于上述基于SCA模型的地震波速度参数确定方法，本说明书还提出一种基于SCA模型的地震波速度参数确定装置的实施例。如图19所示，所述基于SCA模型的地震波速度参数确定装置具体包括以下模块。
模量获取模块1910，用于获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量。
高压模量计算模块1920，用于利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙。
累积裂隙密度确定模块1930，用于基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和。
微裂隙孔隙度分布谱计算模块1940，用于根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱。
地震波速度参数确定模块1950，用于结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
基于上述基于SCA模型的地震波速度参数确定方法，本说明书实施例还提出一种基于SCA模型的地震波速度参数确定设备。如图20所示，所述基于SCA模型的地震波速度参数确定设备包括存储器和处理器。
在本实施例中，所述存储器可以按任何适当的方式实现。例如，所述存储器可以为只读存储器、机械硬盘、固态硬盘、或U盘等。所述存储器可以用于存储计算机程序指令。
在本实施例中，所述处理器可以按任何适当的方式实现。例如，处理器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式等等。所述处理器可以执行所述计算机程序指令实现以下步骤：获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量；利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙；基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和；根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱；结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本说明书可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本说明书的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)执行本说明书各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
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。
本说明书可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
虽然通过实施例描绘了本说明书，本领域普通技术人员知道，本说明书有许多变形和变化而不脱离本说明书的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本说明书的精神。
Claims (10)
1.一种基于SCA模型的地震波速度参数确定方法，其特征在于，包括：
获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量；
利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙；
基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和；
根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱；
结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量，包括：
获取在至少两个不同压力下对应于所述岩石样本的纵波速度和横波速度；
利用所述纵波速度和横波速度计算岩石样本随压力变化的实测体积模量和实测剪切模量；其中，包括利用公式
计算实测体积模量，式中，KD_meas(P)为在压力P下的实测体积模量，ρ为岩石样本的密度，VP(P)为压力P下的纵波速度，Vs(P)为压力P下的横波速度；利用公式GD_meas(P)＝ρVs(P)2计算实测剪切模量，式中，GD_meas(P)为在压力P下的实测剪切模量。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高压模量包括高压体积模量和高压剪切模量；所述利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量，包括：
分别构建体积模量关系式和剪切模量关系式；所述体积模量关系式，包括
式中，KD(P)为岩石样本在压力P下的理论体积模量，
为零压力体积模量，
为高压体积模量，
为压力系数；所述剪切模量关系式，包括
式中，GD(P)为岩石样本在压力P下的理论剪切模量，
为零压力剪切模量，
为高压剪切模量；
结合所述体积模量关系式和剪切模量关系式，利用实测体积模量和实测剪切模量拟合得到高压模量；其中，包括：通过对公式OF1＝∑[(KD_meas(P)-KD(P))2+(GD_meas(P)-GD(P))2]进行非线性最小二乘拟合，求取在第一目标函数最小时的高压体积模量和高压剪切模量，式中，OF1为第一目标函数，KD_meas(P)为在压力P下的实测体积模量，GD_meas(P)为在压力P下的实测剪切模量。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度，包括：
确定高压模量对应于的最高压；
根据所述最高压和零压力确定至少两个压力区间；
通过对公式
进行拟合得到分别对应于不同压力区间的微裂隙密度；式中，OF2为第二目标函数，
为SCA模型估算得到的对应于压力区间Pi的等效介质体积模量，KD_meas(Pi)为对应于压力区间Pi的实测体积模量，
为SCA模型估算得到的对应于压力区间Pi的等效介质剪切模量，GD_meas(Pi)为对应于压力区间Pi的实测剪切模量；
累加所述微裂隙密度得到累积裂隙密度。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过对公式
进行拟合得到分别对应于不同压力区间的微裂隙密度，包括：
通过对所述公式进行拟合以使所述第二目标函数最小；
获取对应于所述第二目标函数的裂隙密度作为对应于所述压力区间的微裂隙密度；
所述SCA模型下的模量与裂隙密度关系，包括体积模量与裂隙密度关系和剪切模量与裂隙密度关系；
所述体积模量与裂隙密度关系包括
式中，
为SCA模型估算得到的等效介质体积模量，Kb为高压体积模量的等价弹性模量，
为SCA模型估算得到的等效介质剪切模量，Γ为裂隙密度；
所述剪切模量与裂隙密度关系包括
式中，Gb为高压剪切模量的等价弹性模量。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱，包括：
结合所述累积裂隙密度拟合得到对应于所述至少两个不同压力的裂隙密度曲线；其中，包括：结合公式
和
拟合得到裂隙密度曲线，所述裂隙密度曲线基于初始裂隙密度和待定系数构建，式中，ε(p)为理论公式拟合的对应于压力p的裂隙密度，ε0为初始裂隙密度，
为待定系数，OF3为第三目标函数，ε(Pi)为理论公式拟合的对应于压力区间Pi的裂隙密度，
为计算得到的对应于压力区间Pi的裂隙密度；
根据所述裂隙密度曲线计算对应于各个微裂隙的初始孔隙纵横比；所述初始孔隙纵横比包括在零压力下特定压力点闭合时的微裂隙纵横比；其中，包括：利用公式
计算初始孔隙纵横比，式中，α0(Pi)为压力Pi下微裂隙的初始孔隙纵横比，KD(P)为压力P下的理论体积模量，
为高压体积模量；
综合各个初始孔隙纵横比得到微裂隙孔隙纵横比分布谱；其中，包括：利用公式α(P)＝α0(P)-αp(P)计算微裂隙孔隙度分布谱，式中，α(P)为微裂隙孔隙度分布谱，αp(P)＝[αp，αp，…，αp]1*N；
利用所述微裂隙孔隙纵横比分布谱计算得到微裂隙孔隙度分布谱；其中，包括：利用公式
计算0围压下的微裂隙孔隙度，式中，
为0围压时第n组微裂隙的孔隙度；利用公式
计算有效压力P下纵横比为α的微裂隙孔隙度分布谱，式中，φn(α，P)为有效压力P下纵横比为α的第n组微裂隙孔隙度。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数，包括：
基于扩展的Gurevich喷射流模型获取湿骨架模量；所述湿骨架模量包括湿骨架体积模量和湿骨架剪切模量；其中，包括：利用公式
计算湿骨架体积模量，式中，Kwf(P，ω)为湿骨架体积模量，
为高压体积模量，N为压力区间的数量，φn(P)为对应于压力P的微裂隙孔隙度分布谱，
其中，KD(P)为对应于压力P的理论体积模量，αn(P)为对应于压力P的微裂隙纵横比分布谱，
为对应于压力P的累积裂隙密度，
J1(ξ)为一阶贝塞尔函数，
其中，ω为相位，a为孔径参数，ρfl为流体密度，η为孔隙流体黏度，J0(ξ)为零阶贝塞尔函数，Kf为流体体积模量，Km为矿物体积模量；利用公式
计算湿骨架剪切模量，式中，Gwf(P，ω)为湿骨架剪切模量，GD(P)为对应于压力P的理论剪切模量；
基于Biot孔弹性理论，结合孔隙结构参数和所述湿骨架模量计算速度频散和衰减；其中，包括：利用公式V＝1/Re(1/Vc)计算速度频散，式中，V为相速度，Vc为由Biot模型计算的复速度，包括横波复速度
和纵波复速度
横波复速度
其中，Δ＝Pρ22+Rρ11-2Qρ12，
M＝[(τ-φ)/Km+φ/Kf]-1，τ＝1-Kwf/Km，Kwf为湿骨架体积模量，φ为孔隙度，Gwf为湿骨架剪切模量，ρ22＝aφρf，a为曲折度，ρf为孔隙流体密度，R＝Mφ2，ρ11＝(1-φ)ρm-ρ12，ρm为岩石基质模量，ρ12＝(1-a)φρf，Q＝M(τ-φ)φ，τ＝1-Kwf/Km，纵波复速度
其中，ρ＝ρD+φρf，ρD为干燥岩石样本的密度；利用公式Q-1＝Im(Vc2)/Re(Vc2)计算品质因子倒数，式中，Q-1为品质因子倒数。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述孔隙结构参数包括密度、孔隙度、预估体积模量和预估剪切模量中的至少一种；
所述预估体积模量和预估剪切模量通过以下方式获取：
对所述岩石样本进行岩芯XRD分析获取对应于所述岩石样本的矿物组分；
利用公式
计算预估体积模量，式中，Km为预估体积模量，N为矿物组分的数量，fi为第i个矿物组分的体积分数，Ki为第i个矿物组分的体积模量；
利用公式
计算预估剪切模量，式中，Gm为预估剪切模量，Gi为第i个矿物组分的剪切模量；
相应的，获取所述孔隙结构参数之前，还包括：
对所述岩石样本进行预处理；所述预处理包括洗油处理、洗盐处理和烘干处理中的至少一种。
9.一种基于SCA模型的地震波速度参数确定装置，其特征在于，包括：
模量获取模块，用于获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量；
高压模量计算模块，用于利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙；
累积裂隙密度确定模块，用于基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和；
微裂隙孔隙度分布谱计算模块，用于根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱；
地震波速度参数确定模块，用于结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
10.一种基于SCA模型的地震波速度参数确定设备，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序指令；
所述处理器，用于执行所述计算机程序指令以实现以下步骤：获取岩石样本在至少两个不同压力下的实测体积模量和实测剪切模量；利用所述实测体积模量和实测剪切模量计算高压模量；所述高压模量用于表示由固体矿物基质和硬孔隙构成的岩石样本的等效模量；所述硬孔隙包括围压不可被压缩的孔隙；基于SCA模型下的模量与裂隙密度关系，通过所述高压模量确定对应于所述岩石样本的累积裂隙密度；所述累积裂隙密度表示所述岩石样本中开孔微裂隙的裂隙密度总和；根据所述累积裂隙密度计算所述至少两个不同压力下的微裂隙孔隙度分布谱；结合岩石样本的孔隙结构参数和所述微裂隙孔隙度分布谱，确定对应于所述岩石样本的地震波速度参数；所述地震波速度参数包括速度频散和衰减。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110313468.6A CN113009565A (zh) | 2021-03-24 | 2021-03-24 | 基于sca模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110313468.6A CN113009565A (zh) | 2021-03-24 | 2021-03-24 | 基于sca模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113009565A true CN113009565A (zh) | 2021-06-22 |
Family
ID=76406070
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110313468.6A Pending CN113009565A (zh) | 2021-03-24 | 2021-03-24 | 基于sca模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113009565A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114236609A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-03-25 | 河海大学 | 一种部分饱和孔裂隙介质纵波速度与衰减的预测方法 |
| CN114280272A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-04-05 | 华能煤炭技术研究有限公司 | 煤岩岩石物理参数分析方法、系统及电子设备 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160109593A1 (en) * | 2014-10-17 | 2016-04-21 | Vimal SAXENA | Methods and systems for generating percolated rock physics models for predicting permeability and petrophysical quantities |
| CN109374497A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-22 | 河海大学 | 一种岩石微观孔隙结构测试方法 |
| CN109471168A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-03-15 | 河海大学 | 一种孔裂隙介质中纵波速度与衰减的预测方法 |
| EP3474045A1 (en) * | 2016-07-15 | 2019-04-24 | Hohai University | Seismic rock physics inversion method based on a large area tight reservoir |
| CN110276091A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-09-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于岩石多重孔隙结构的弹性波响应模型建模方法 |
| CN110333549A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-10-15 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法 |
| CN111208566A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-05-29 | 中国石油大学(北京) | 基于sca模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质 |
| CN112505772A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-16 | 中国石油大学(华东) | 一种利用孔隙、裂隙介质弹性波理论反演岩石孔隙分布特征的方法 |
-
2021
- 2021-03-24 CN CN202110313468.6A patent/CN113009565A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20160109593A1 (en) * | 2014-10-17 | 2016-04-21 | Vimal SAXENA | Methods and systems for generating percolated rock physics models for predicting permeability and petrophysical quantities |
| EP3474045A1 (en) * | 2016-07-15 | 2019-04-24 | Hohai University | Seismic rock physics inversion method based on a large area tight reservoir |
| CN109374497A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-02-22 | 河海大学 | 一种岩石微观孔隙结构测试方法 |
| CN109471168A (zh) * | 2018-11-06 | 2019-03-15 | 河海大学 | 一种孔裂隙介质中纵波速度与衰减的预测方法 |
| CN110276091A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-09-24 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于岩石多重孔隙结构的弹性波响应模型建模方法 |
| CN110333549A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-10-15 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于测井资料频散特征的井点裂隙孔隙度预测方法 |
| CN111208566A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-05-29 | 中国石油大学(北京) | 基于sca模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质 |
| CN112505772A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-16 | 中国石油大学(华东) | 一种利用孔隙、裂隙介质弹性波理论反演岩石孔隙分布特征的方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 李东庆: "致密砂岩储层岩石物理及AVO特征的实验研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)基础科学辑》 * |
| 欧阳芳等: "基于微观孔隙结构特征的速度频散和衰减模拟", 《地球物理学报》 * |
| 欧阳芳等: "基于等效介质理论的孔隙纵横比分布反演", 《地球物理学报》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114280272A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-04-05 | 华能煤炭技术研究有限公司 | 煤岩岩石物理参数分析方法、系统及电子设备 |
| CN114236609A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-03-25 | 河海大学 | 一种部分饱和孔裂隙介质纵波速度与衰减的预测方法 |
| CN114236609B (zh) * | 2021-12-17 | 2022-07-19 | 河海大学 | 一种部分饱和孔裂隙介质纵波速度与衰减的预测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113009565A (zh) | 基于sca模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 | |
| CN113009561A (zh) | 基于dem模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 | |
| CN112946783B (zh) | 一种水合物饱和度确定方法、装置及设备 | |
| CN103293563B (zh) | 一种确定油气储层岩石裂隙发育度和流体性质的方法 | |
| CN109374497B (zh) | 一种岩石微观孔隙结构测试方法 | |
| CN108181654A (zh) | 基于多尺度岩石物理模型的avaf模拟方法及装置 | |
| CN105093331B (zh) | 获取岩石基质体积模量的方法 | |
| CN111123354A (zh) | 基于频变反射振幅衰减预测致密气层的方法及设备 | |
| CN110515126A (zh) | 一种含随机分布裂缝横向各向同性岩石的声速计算方法 | |
| CN113093276A (zh) | 地震波速度频散及衰减的预测方法、装置、设备及系统 | |
| CN111208565B (zh) | 基于kt模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质 | |
| CN113075728A (zh) | 一种建立致密砂岩多尺度三维岩石物理图板的方法 | |
| CN113009562A (zh) | 基于kt模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 | |
| Yang et al. | All-parameters Rayleigh wave inversion | |
| CN113009563A (zh) | 基于mt模型的地震波速度参数确定方法、装置及设备 | |
| CN111208566B (zh) | 基于sca模型的孔缝参数反演方法、装置及存储介质 | |
| CN109709610B (zh) | 一种岩石裂缝探测方法及系统 | |
| CN113534247A (zh) | 基于叠后地震数据的裂缝定量化预测方法及装置 | |
| Jie et al. | Analysis and application of automatic deformation monitoring data for buildings and structures of mining area | |
| Telesca et al. | Investigating the dynamical features of the time distribution of the reservoir-induced seismicity in Enguri area (Georgia) | |
| CN109490988A (zh) | 建立适用于硬岩的岩石物理新模型的方法 | |
| CN117471540A (zh) | 基于叠后地震数据预测储层物性参数的方法、装置和设备 | |
| CN114076983B (zh) | 基于致密砂岩油气藏有效储层的地震预测方法及装置 | |
| CN112782780A (zh) | 一种基于岩石物理相的储层评价方法、装置及设备 | |
| CN117741747B (zh) | 半饱和裂缝性多孔介质的储层参数确定方法和装置 |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210622 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |