CN113030440B - 一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法，包括测定各组岩芯的各矿物组分的百分含量；确定各个矿物与力学性质之间的相关性；根据各个矿物与力学性质之间的相关性确定各个矿物的标准量；确定各组岩芯的新脆性矿物百分含量；确定各组岩芯的相差量；根据各组岩芯的相差量确定各组岩芯的矿物脆性指数；根据各组岩芯的矿物脆性指数确定各组岩芯的页岩脆性指数。本发明的方法利用矿物力学非均质性和不同矿物对页岩力学性质的不同贡献度来将页岩的矿物特征和力学特征做到平等化和区域化，得到适用于不同区域的脆性指数计算方法，这种方法将会为目的储层提供较为准确的脆性指数计算方法，解决了现有技术方法不具有普遍适用性的问题。

Description

一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法

技术领域

本发明涉及一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法，属于石油天然气开采技术领域。

背景技术

页岩气作为非常规油气资源的重要组成部分，由于其资源量的巨大以及能源的清洁特性得到了人们的广泛重视与开发。因其储层压裂效果与脆性有着很紧密的联系，于是利用脆性的方法来评价储层裂缝的复杂程度是目前常用的手段，正确知晓目的层段的脆性大小有助于更好的节约成本和提高产量。

伴随着各国对页岩气的高度开发，脆性指数的建立种类也越来越多。Javie等人(2007)认为页岩的脆性取决于脆性矿物的占比，主要取决于石英含量的多少来判断地层的脆性；Richman等人(2008)根据某一特定页岩区块进行试验得出杨氏模量和脆性、泊松比与脆性的散点图，发现页岩脆性随着岩石泊松比的减小而增大以及杨氏模量的增大而增大；其余主要的还有对地层同时利用矿物法与弹性参数法，并对二者的预测结果与实际试验出的情况做拟合，以求预测结果与真实值更加接近。

而实际情况在使用这些方法时，会出现以下问题：

(1)在不同地区的页岩，其主要脆性物质不一定是石英，而各种矿物所占脆性大小也很难确定，常规的矿物法很难给出一个精准的目的层段页岩脆性预测。

(2)Rickman所提出来的弹性参数法，考虑的因素太少，仅有泊松比和弹性模量，然而实际情况却是随着页岩层段的深度增加，围压的影响远超弹性模量和泊松比，并且不同的页岩区域表现出来的情况也不一样，很难找到这些力学参数之间的规律。

(3)采用拟合法的前提是需要一个有一定表征地层脆性的方法做支撑，在矿物法和弹性参数法都偏离实际情况时，拟合起来的效果也不见得好，并且拟合法本身就具有一定的概率性，具有风险。

总的来说前面所提方法的使用都会有地域限制，这些方法的使用在不同区域将会有很大的差异性，不具有普遍适用性。

发明内容

本发明的目的是针对现有的方法大多不能有效地针对不同区域计算出准确有效的脆性指数，所提供的一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法。

本发明解决上述技术问题所提供的技术方案是：一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法，包括：

分别测定各组岩芯的各矿物组分的百分含量；

利用三轴岩石力学测试系统分别测定各组岩芯的力学性质；

根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量、各组岩芯的力学性质确定各个矿物与力学性质之间的相关性；

根据各个矿物与力学性质之间的相关性确定各个矿物的标准量；

根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量确定各组岩芯的新脆性矿物百分含量；

根据各组岩芯的新脆性矿物百分含量、每个矿物的标准量确定各组岩芯的相差量；

根据各组岩芯的相差量确定各组岩芯的矿物脆性指数；

根据各组岩芯的矿物脆性指数确定各组岩芯的页岩脆性指数。

进一步的技术方案是，所述各矿物组分的百分含量m_j包括石英百分含量m₁、钾长石百分含量m₂、斜长石百分含量m₃、黄铁矿百分含量m₄、方解石百分含量m₅、白云石百分含量m₆以及其他矿物组分百分含量m₇；

其中m₁+m₂+m₃+m₄+m₅+m₆＝100％。

进一步的技术方案是，根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量、各组岩芯的杨氏模量和泊松比确定各个矿物与力学性质之间的相关性包括：

根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量、各组岩芯的杨氏模量和泊松比确定各个矿物与杨氏模量和泊松比相关性的图；

再在各个矿物与杨氏模量和泊松比相关性的图上的数据进行拟合，获得各个矿物的杨氏模量相关性拟合直线、泊松比相关性拟合直线；

根据各个矿物的杨氏模量相关性拟合直线、泊松比相关性拟合直线确定各个矿物与力学性质之间的相关性。

进一步的技术方案是，各个矿物与力学性质之间的相关性的计算公式如下：

θ_j＝θ_aj+θ_bj

θ_aj＝|tan^-1(w_1j)|

θ_bj＝|tan^-1(w_2j)|

式中：θ_j为各个矿物与力学性质之间的相关性；θ_aj为各个矿物与杨氏模量之间的相关性；θ_bj为各个矿物与泊松比之间的相关性；w_1j为各个矿物的杨氏模量相关性拟合直线斜率；w_2j为各个矿物的泊松比相关性拟合直线斜率。

进一步的技术方案是，各个矿物的标准量的计算公式如下：

式中：θ_j为各个矿物与力学性质之间的相关性；b_j为各个矿物的标准量；j为矿物组分的排位数。

进一步的技术方案是，各组岩芯的新脆性矿物百分含量的计算公式如下：

式中：a_j为各组岩芯的新脆性矿物百分含量；m_j为各矿物组分的百分含量。

进一步的技术方案是，所述相差量的计算公式为：

式中：g为相差量；a_j为各组岩芯的新脆性矿物百分含量；b_j为各个矿物的标准量。

进一步的技术方案是，所述矿物脆性指数的计算公式如下：

式中：g为相差量；B为矿物脆性指数；g_max为最大相差量；b_j为各个矿物的标准量。

进一步的技术方案是，所述页岩脆性指数的计算公式为：

B_I＝B·(1-m₇)

式中：B_I为页岩脆性指数；B为矿物脆性指数；m₇为其他矿物组分百分含量。

本发明具有以下有益效果：本发明的方法利用矿物力学非均质性和不同矿物对页岩力学性质的不同贡献度来将页岩的矿物特征和力学特征做到平等化和区域化，得到适用于不同区域的脆性指数计算方法，这种方法将会为目的储层提供较为准确的脆性指数计算方法，解决了现有技术方法不具有普遍适用性的问题。

附图说明

图1是矿物含量与力学性质之间的相关性；

图2是实施例1中石英矿物对杨氏模量和泊松比的影响图；

图3是实施例1中长石矿物对杨氏模量和泊松比的影响图；

图4是实施例1中碳酸盐矿物对杨氏模量和泊松比的影响图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明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，都属于本发明保护的范围。

本发明的一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法，包括以下步骤：

步骤S1、分别测定各组岩芯的各矿物组分的百分含量；六种脆性矿物组分石英、钾长石、斜长石、黄铁矿、方解石、白云石的百分含量分别记为：m₁、m₁、m₂、m₃、m₅、m₆；其他矿物组分含量为m₇；其他矿物指的是包括粘土在内的所有对矿物脆性有抑制作用的矿物；m₁+m₂+m₃+m₄+m₅+m₆＝100％；

步骤S2、利用三轴岩石力学测试系统分别测定各组岩芯的力学性质；

步骤S3、根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量、各组岩芯的力学性质确定各个矿物与力学性质之间的相关性；

其中测定的力学性质主要包括杨氏模量和泊松比与矿物百分含量之间的关系，由Rickman脆性指数可知，脆性大小与杨氏模量成正比，与泊松比成反比，于是可分别对两者进行数据拟合，以两条线相交处的角度来表征每种矿物对力学性质的影响程度如何，确定方式如图1所示；

由θ_j来表征相关性的大小，左边的斜线表示矿物含量与杨氏模量之间的相关性，右边的斜线表示矿物含量与泊松比之间的相关性，θ_j越大，则此矿物的力学性质影响程度越大；

θ_j＝θ_aj+θ_bj

θ_aj＝|tan^-1(w_1j)|

θ_bj＝|tan^-1(w_2j)|

式中：θ_j为各个矿物与力学性质之间的相关性；θ_aj为各个矿物与杨氏模量之间的相关性；θ_bj为各个矿物与泊松比之间的相关性；w_1j为各个矿物的杨氏模量相关性拟合直线斜率；w_2j为各个矿物的泊松比相关性拟合直线斜率；

步骤S4、根据各个矿物与力学性质之间的相关性确定各个矿物的标准量；

标准量即为在此区域下每种矿物的含量刚好使得矿物的脆性指数达到最大时各个矿物的百分含量，此时，页岩的非均质性最强；页岩中具有脆性的物质为石英、钾长石、斜长石、黄铁矿、方解石和白云石这六种；

各个矿物的标准量的计算公式如下：

式中：θ_j为各个矿物与力学性质之间的相关性；b_j为各个矿物的标准量；

其中，石英b₁、钾长石b₂、斜长石b₃、方解石b₄、白云石b₅、黄铁矿b₆；

步骤S5、根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量确定各组岩芯的新脆性矿物百分含量；

剔除非脆性矿物m₇的影响，以六种脆性矿物的百分含量和为分母，各个矿物的百分含量分别作为分子，重新计算百分含量为；

式中：a_j为各组岩芯的新脆性矿物百分含量；m_j为各矿物组分的百分含量；

其中，石英a₁、钾长石a₂、斜长石a₃、方解石a₄、白云石a₅、黄铁矿a₆；

步骤S6、根据各组岩芯的新脆性矿物百分含量、每个矿物的标准量确定各组岩芯的相差量；

相差量即为脆性矿物百分含量与矿物的标准量之差的绝对值之和，计算如下：

式中：g为相差量；a_j为各组岩芯的新脆性矿物百分含量；b_j为各个矿物的标准量；

步骤S7、根据各组岩芯的相差量确定各组岩芯的矿物脆性指数；

相差量g越小，矿物的脆性越强，最小值为0；相差量g越大，矿物的脆性越弱。于是，脆性矿物的脆性指数与相差量成反比，令脆性指数B在0-1之间变化，此时需要求得相差量的最大值，计算过程如下：

令b_min＝(b_j)_min，那么

改进为

那么脆性指数B的表达式为：

式中：g为相差量；B为矿物脆性指数；g_max为最大相差量；b_j为各个矿物的标准量；

步骤S8、根据各组岩芯的矿物脆性指数确定各组岩芯的页岩脆性指数；

其他矿物组分主要为高岭石、绿泥石等粘土矿物成分，这些矿物组分的存在会影响页岩总的脆性大小，对脆性起到抑制作用。于是，针对于此，将其他矿物组分的m₇作为无效含量，类比为页岩矿物中由m₇的区域为无效区域，要将这部分区域的影响考虑进去，于是页岩脆性指数的表达式为：

B_I＝B·(1-m₇)

式中：B_I为页岩脆性指数；B为矿物脆性指数；m₇为其他矿物组分百分含量。

实施例1

将本发明的页岩压裂脆性指数的预测方法应用于具体页岩样品的测试，具体步骤如下：

(1)取永页2井岩芯42块进行岩石矿物分析，编号为1-42，采用X射线衍射仪测定各种矿物的组分含量，具体数据如表1所示。

表1页岩矿物百分含量

(2)对42块岩芯利用三轴岩石力学测试系统测定其对应的杨氏模量和泊松比，具体数据如表2所示。

表2三轴力学实验实验结果

于是可以结合表1和表2的数据做出各个矿物与杨氏模量和泊松比相关性的图，为了方便计算，将钾长石与斜长石统称为长石一类，剩下的矿物除石英外统称为碳酸盐矿物，如图2-4所示。

于是，由图中数据可以得出，

θ₁＝tan^-1(75.28)+|tan^-1(-0.0012)|＝89.24°+0.07°＝89.31°

θ₂＝|tan^-1(-0.0022)|+|tan^-1(-55.359)|＝0.13°+88.79°＝88.92°

θ₃＝|tan^-1(-0.0022)|+|tan^-1(-55.359)|＝0.13°+88.79°＝88.92°

θ₄＝tan^-1(119.83)＝89.52°

θ₅＝tan^-1(119.83)＝89.52°

θ₆＝tan^-1(119.83)＝89.52°

(3)确定标准量，其中

于是，

(4)确定新的脆性矿物百分含量，如表3所示。

表3脆性矿物百分含量

(5)计算相差量g，其中b_min＝0.166，那么g_max＝2×(0.167+0.166+3×0.167)＝1.668，各组岩芯的相差量g由表4所示。

表4相差量g

序号	相差量g(％)	序号	相差量g(％)
				1	52.3	22	59.3
2	49.3	23	71.1
				3	64.1	24	44.9
4	48.5	25	41.7
				5	73.8	26	39.3
6	62.4	27	63.3
				7	50.9	28	36.9
8	50	29	18.5
				9	59.5	30	112.7
10	48.2	31	100.8
				11	48.7	32	66.3
12	52.1	33	61.3
				13	72.1	34	50.4
14	59	35	27.7
				15	49.6	36	36.9
16	51.6	37	55.2
				17	50	38	99.2
18	39.6	39	91.2
				19	64.6	40	37
20	81.4	41	45.8
				21	76.7	42	44

(6)确定矿物矿物脆性表达式B，

于是每组的脆性指数由表5所示。

表5矿物脆性指数B

(7)考虑其他矿物对页岩脆性指数的负影响，计算公式为：B_I＝B·(1-m₇)，表示结果如表6所示。

表6页岩脆性指数B_I

由表6可以看出，最大脆性指数为序号18岩芯，最小脆性指数为序号13和序号30岩芯，于是可以得出18号岩芯对应区域的脆性最强，13号岩芯和30号岩芯对应区域的脆性最弱。

综上所述，本发明发明了一种用于页岩水力压裂过程中页岩脆性指数的预测方法。该方法步骤清晰，且使用起来能够根据各个区域的不同而相应的变化形式，具有广泛的适用性。

以上所述，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已通过上述实施例揭示，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，可利用上述揭示的技术内容作出些变动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (1)

1.一种页岩水力压裂过程中页岩压裂脆性指数的预测方法，其特征在于，包括：

分别测定各组岩芯的各矿物组分的百分含量；

所述各矿物组分的百分含量m_j包括石英百分含量m₁、钾长石百分含量m₂、斜长石百分含量m₃、黄铁矿百分含量m₄、方解石百分含量m₅、白云石百分含量m₆以及其他矿物组分百分含量m₇；

其中m₁+m₂+m₃+m₄+m₅+m₆＝100％；

利用三轴岩石力学测试系统分别测定各组岩芯的力学性质；

根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量、各组岩芯的力学性质确定各个矿物与力学性质之间的相关性；

根据各个矿物与力学性质之间的相关性确定各个矿物的标准量；

式中：θ_j为各个矿物与力学性质之间的相关性；b_j为各个矿物的标准量；

根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量确定各组岩芯的新脆性矿物百分含量；

式中：a_j为各组岩芯的新脆性矿物百分含量；m_j为各矿物组分的百分含量；

根据各组岩芯的新脆性矿物百分含量、每个矿物的标准量确定各组岩芯的相差量；

式中：g为相差量；a_j为各组岩芯的新脆性矿物百分含量；b_j为各个矿物的标准量；

根据各组岩芯的相差量确定各组岩芯的矿物脆性指数；

式中：g为相差量；B为矿物脆性指数；g_max为最大相差量；b_j为各个矿物的标准量；

根据各组岩芯的矿物脆性指数确定各组岩芯的页岩脆性指数；

B_I＝B·(1-m₇)

式中：B_I为页岩脆性指数；B为矿物脆性指数；m₇为其他矿物组分百分含量；

其中根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量、各组岩芯的杨氏模量和泊松比确定各个矿物与力学性质之间的相关性包括：

根据各组岩芯的各矿物组分的百分含量、各组岩芯的杨氏模量和泊松比确定各个矿物与杨氏模量和泊松比相关性的图；

再在各个矿物与杨氏模量和泊松比相关性的图上的数据进行拟合，获得各个矿物的杨氏模量相关性拟合直线、泊松比相关性拟合直线；

根据各个矿物的杨氏模量相关性拟合直线、泊松比相关性拟合直线确定各个矿物与力学性质之间的相关性；

θ_j＝θ_aj+θ_bj

θ_aj＝|tan^-1(w_1j)|

θ_bj＝|tan^-1(w_2j)|

式中：θ_j为各个矿物与力学性质之间的相关性；θ_aj为各个矿物与杨氏模量之间的相关性；θ_bj为各个矿物与泊松比之间的相关性；w_1j为各个矿物的杨氏模量相关性拟合直线斜率；w_2j为各个矿物的泊松比相关性拟合直线斜率。

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