CN113031109B - 岩石物理建模方法及装置 - Google Patents
岩石物理建模方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113031109B CN113031109B CN201911358873.9A CN201911358873A CN113031109B CN 113031109 B CN113031109 B CN 113031109B CN 201911358873 A CN201911358873 A CN 201911358873A CN 113031109 B CN113031109 B CN 113031109B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rock
- pore
- volcanic
- aspect ratio
- mineral
- 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.)
- Active
Links
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 297
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims abstract description 236
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims abstract description 168
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims abstract description 168
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 27
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 40
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 25
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 22
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N silicon dioxide Inorganic materials O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 22
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 20
- 239000010433 feldspar Substances 0.000 claims description 20
- 239000010453 quartz Substances 0.000 claims description 20
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 19
- 229910052599 brucite Inorganic materials 0.000 claims description 18
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 8
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 7
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 7
- MHKWSJBPFXBFMX-UHFFFAOYSA-N iron magnesium Chemical compound [Mg].[Fe] MHKWSJBPFXBFMX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 239000003208 petroleum Substances 0.000 claims description 7
- 229910001607 magnesium mineral Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 6
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 5
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 claims 1
- 239000004927 clay Substances 0.000 description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 239000011800 void material Substances 0.000 description 3
- 239000004215 Carbon black (E152) Substances 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 2
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 229910004298 SiO 2 Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000002051 biphasic effect Effects 0.000 description 1
- 239000012455 biphasic mixture Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002028 premature Effects 0.000 description 1
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 239000002023 wood Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G01V20/00—
Abstract
本发明公开了一种岩石物理建模方法及装置。其中，该方法包括：获取火山岩矿物组分含量，并基于所述火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量；基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，所述孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比；基于所述火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量；基于所述混合矿物的弹性模量、所述干岩石骨架的体积模量和所述剪切模量建立火山岩岩石物理模型。本发明解决了相关技术中由于火山岩储层具有非均质性特点，导致难以建立火山岩的岩石物理模型的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及岩石模型构建技术领域，具体而言，涉及一种岩石物理建模方法及装置。
背景技术
相关技术中，在石油勘探领域，针对火山岩岩石的勘探，由于火山岩岩性种类复杂，根据SiO2的含量可分为超基性岩，基性岩，中性岩，酸性岩以及碱性岩五大类，其中每一种岩性都有成为油气储层的可能。由于火成岩成岩环境、成分、结构、后期改造的多样性，使各种火山岩岩性呈现交互性和过渡性，加大了火山岩油气储层的研究难度。除此之外，火山岩中的孔隙类型复杂多样，包括形成于沉积阶段的原生孔隙，例如原生气孔、粒内孔、粒间孔等，以及形成于成岩及后生作用的次生孔隙，例如溶蚀孔等。孔隙结构的不规则性和孔隙流体性质的差异性，导致火山岩具有很强的非均质性，制约了油气勘探的进程。
岩石物理学在地震属性和储层参数之间架起了一座桥梁，它不仅会为地球物理资料的正反演提供知识基础和必要的数据资料，而且可以降低地震解释的风险。火山岩多种矿物含量的计算方法主要为最优化测井解释。研究岩石物理性质通常将岩石简化为双相介质。岩石骨架由一种矿物组成，为一相；孔隙流体由液体或气体组成，为另一相。从岩石的结构方面出发，各种理论模型大致可分为三类：对矿物的性质进行体积平均的有效介质理论，如Wood方程和Wyllie时间平均方程；研究岩石内部球形孔隙、椭球形孔隙及裂缝对岩石性质影响的自适应理论，如Gassman方程、Biot理论及Kuster-模型；研究岩石颗粒的有效弹性的接触理论，如Hertz理论、Mindlin理论及Digby模型。目前发展较为成熟的岩石物理模型和相关理论大部分都是国外针对碎屑岩及碳酸盐岩地层进行研究得到的，而针对具有较强非均质性的火山岩储层，至今还没有成熟的岩石物理模型。在火山岩矿物计算方面，主要有模拟退火法，遗传算法等等，但是在实际应用过程中容易产生早熟收敛的问题，且编程较难实现。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种岩石物理建模方法及装置，以至少解决相关技术中由于火山岩储层具有非均质性特点，导致难以建立火山岩的岩石物理模型的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种岩石物理建模方法，包括：获取火山岩矿物组分含量，并基于所述火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量；基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，所述孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比；基于所述火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量；基于所述混合矿物的弹性模量、所述干岩石骨架的体积模量和所述剪切模量建立火山岩岩石物理模型。
可选地，获取火山岩矿物组分含量的步骤，包括：与外部数据系统建立连接，并基于所述外部数据系统获取所述火山岩的矿物类型，其中，所述火山岩的矿物类型包括：硅质矿物和铁镁矿物；基于所述火山岩的矿物类型建立火山岩体积解释模型，其中，所述火山岩体积解释模型包括下述至少之一的矿物组分：孔隙、石英、长石、铁镁矿物和凝灰质；选取对应于多种矿物组分的测井曲线，其中，所述测井曲线包括下述至少之一：补偿中子孔隙度、密度、声波时差和伽马；基于选取的测井曲线建立测井响应方程，其中，通过所述测井响应方程计算每种所述矿物组分的体积含量。
可选地，在获取火山岩矿物组分含量之后，所述建模方法还包括：确定与每种矿物组分含量对应的含量约束条件；基于所述测井响应方程和所述含量约束条件，确定目标函数，其中，所述目标函数用于计算每种矿物组分的体积含量值。
可选地，基于所述火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量的步骤，包括：利用预设的岩石模量模型计算多种矿物成分的体积模量和剪切模量，其中，所述岩石模量模型至少包括：Voigt-Reuss-Hil模量模型，所述多种矿物成分包括下述至少之一：石英、长石、铁镁矿物、凝灰质、岩石基质；基于所述多种矿物成分的体积模量和剪切模量确定混合矿物的弹性模量。
可选地，基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数的步骤，包括：确定所述火山岩岩石中的孔隙类型，其中，所述孔隙类型包括下述至少之一：粒间孔隙、溶洞、裂缝；计算与每种所述孔隙类型对应的纵波速度；基于预设孔隙度和初始纵横比，利用微分等效介质模型计算所述火山岩的岩石的纵波速度；计算所述岩石的纵波速度对应的第一纵横比与所述孔隙类型的纵波速度对应的第二纵横比之间的纵横比差值；若所述纵横比差值的平方值大于预设纵横比阈值，则基于所述火山岩岩石的纵波速度所对应的纵横比确定所述火山岩孔隙的纵横比；若所述纵横比差值的平方值小于预设纵横比阈值，则基于所述火山岩岩石的各个孔隙类型的纵波速度对应的纵横比确定所述火山岩孔隙的纵横比。
可选地，基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数的步骤，还包括：基于总孔隙度预估各个孔隙类型的初始纵波速度；比较每种孔隙类型对应的纵波速度是否大于所述初始纵波速度，得到比较结果；基于所述比较结果确定与每种所述孔隙类型对应的体积分量；基于每种所述孔隙类型的体积分量确定所述孔隙的孔隙度。
可选地，在建立火山岩岩石物理模型之后，所述建模方法还包括：基于所述火山岩岩石物理模型，将火山岩的流体混合物加入到孔隙空间，并计算饱和岩石的体积模量和剪切模量；基于所述饱和岩石的体积模量和剪切模量，得到饱和岩石的弹性响应特征；基于所述饱和岩石的弹性响应特征确定所述火山岩的岩石横波速度和岩石纵波速度。
可选地，应用于如下至少之一的场景中：石油勘探、火山岩储层评估。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种岩石物理建模装置，包括：获取单元，用于获取火山岩矿物组分含量，并基于所述火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量；确定单元，用于基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，所述孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比；计算单元，用于基于所述火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量；建立单元，用于基于所述混合矿物的弹性模量、所述干岩石骨架的体积模量和所述剪切模量建立火山岩岩石物理模型。
可选地，所述获取单元包括：第一建立模块，用于与外部数据系统建立连接，并基于所述外部数据系统获取所述火山岩的矿物类型，其中，所述火山岩的矿物类型包括：硅质矿物和铁镁矿物；第二建立模块，用于基于所述火山岩的矿物类型建立火山岩体积解释模型，其中，所述火山岩体积解释模型包括下述至少之一的矿物组分：孔隙、石英、长石、铁镁矿物和凝灰质；选取模块，用于选取对应于多种矿物组分的测井曲线，其中，所述测井曲线包括下述至少之一：补偿中子孔隙度、密度、声波时差和伽马；第三建立模块，用于基于选取的测井曲线建立测井响应方程，其中，通过所述测井响应方程计算每种所述矿物组分的体积含量。
可选地，所述岩石物理建模装置还包括：第一确定模块，用于在获取火山岩矿物组分含量之后，确定与每种矿物组分含量对应的含量约束条件；第二确定模块，用于基于所述测井响应方程和所述含量约束条件，确定目标函数，其中，所述目标函数用于计算每种矿物组分的体积含量值。
可选地，所述获取单元还包括：第一计算模块，用于利用预设的岩石模量模型计算多种矿物成分的体积模量和剪切模量，其中，所述岩石模量模型至少包括：Voigt-Reuss-Hil模量模型，所述多种矿物成分包括下述至少之一：石英、长石、铁镁矿物、凝灰质、岩石基质；第三确定模块，用于基于所述多种矿物成分的体积模量和剪切模量确定混合矿物的弹性模量。
可选地，所述确定单元包括：第四确定模块，用于确定所述火山岩岩石中的孔隙类型，其中，所述孔隙类型包括下述至少之一：粒间孔隙、溶洞、裂缝；第二计算模块，用于计算与每种所述孔隙类型对应的纵波速度；第三计算模块，用于基于预设孔隙度和初始纵横比，利用微分等效介质模型计算所述火山岩的岩石的纵波速度；第四计算模块，用于计算所述岩石的纵波速度对应的第一纵横比与所述孔隙类型的纵波速度对应的第二纵横比之间的纵横比差值；第五确定模块，用于在所述纵横比差值的平方值大于预设纵横比阈值时，基于所述火山岩岩石的纵波速度所对应的纵横比确定所述火山岩孔隙的纵横比；第六确定模块，用于在所述纵横比差值的平方值小于预设纵横比阈值时，基于所述火山岩岩石的各个孔隙类型的纵波速度对应的纵横比确定所述火山岩孔隙的纵横比。
可选地，所述确定单元还包括：预估模块，用于基于总孔隙度预估各个孔隙类型的初始纵波速度；比较模块，用于比较每种孔隙类型对应的纵波速度是否大于所述初始纵波速度，得到比较结果；第七确定模块，用于基于所述比较结果确定与每种所述孔隙类型对应的体积分量；第八确定模块，用于基于每种所述孔隙类型的体积分量确定所述孔隙的孔隙度。
可选地，所述岩石物理建模装置还包括：填充模块，用于在建立火山岩岩石物理模型之后，基于所述火山岩岩石物理模型，将火山岩的流体混合物加入到孔隙空间，并计算饱和岩石的体积模量和剪切模量；第九确定模块，用于基于所述饱和岩石的体积模量和剪切模量，得到饱和岩石的弹性响应特征；第十确定模块，用于基于所述饱和岩石的弹性响应特征确定所述火山岩的岩石横波速度和岩石纵波速度。
可选地，应用于如下至少之一的场景中：石油勘探、火山岩储层评估。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的岩石物理建模方法。
在本发明实施例中，采用先获取火山岩矿物组分含量，并基于火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量，基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比，基于火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量，基于混合矿物的弹性模量、干岩石骨架的体积模量和剪切模量建立火山岩岩石物理模型。在该实施例中，考虑到火山岩的矿物组分及孔隙参数，准确的得到火山岩的弹性模量、并计算得到干岩石骨架的体积模量和剪切模量，从而建立火山岩岩石物理模型，利用岩石物理模型可以有效的估计火山岩的弹性响应特征，进一步预测纵横波速度，为后续的地震反演预测、评估火山岩岩石物理弹性参数特征、及寻找火山岩储层奠定基础，从而解决相关技术中由于火山岩储层具有非均质性特点，导致难以建立火山岩的岩石物理模型的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种可选的岩石物理建模方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种可选的岩石物理等效模型的示意图；
图3是根据本发明实施例的一种可选的岩石物理建模装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为便于本领域技术人员理解本发明，下面对本发明各实施例涉及的部分术语或名词做出解释：
微分等效介质，differential effective medium，简称DEM，通过向介质相中加入包含物相来模拟双相混合物。
本发明实施例，属于石油勘探中的针对火山岩储层评价及预测中的一种火山岩岩石物理建模方法及装置。针对火山岩骨架及流体的非均质性，提出一种新的火山岩岩石物理建模方法，从而实现火山岩弹性参数的计算和纵横波速度的预测。
可选的，岩石物理建模方法可应用于如下至少之一的场景中：石油勘探、火山岩储层评估。
根据本发明实施例，提供了一种岩石物理建模方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种可选的岩石物理建模方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取火山岩矿物组分含量，并基于火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量；
步骤S104，基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比；
步骤S106，基于火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量；
步骤S108，基于混合矿物的弹性模量、干岩石骨架的体积模量和剪切模量建立火山岩岩石物理模型。
通过上述步骤，可以采用先获取火山岩矿物组分含量，并基于火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量，基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比，基于火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量，基于混合矿物的弹性模量、干岩石骨架的体积模量和剪切模量建立火山岩岩石物理模型。在该实施例中，考虑到火山岩的矿物组分及孔隙参数，准确的得到火山岩的弹性模量、并计算得到干岩石骨架的体积模量和剪切模量，从而建立火山岩岩石物理模型，利用岩石物理模型可以有效的估计火山岩的弹性响应特征，进一步预测横波速度，为后续的地震反演预测奠定基础，从而解决相关技术中由于火山岩储层具有非均质性特点，导致难以建立火山岩的岩石物理模型的技术问题。
下面结合各个步骤来说明本发明。
步骤S102，获取火山岩矿物组分含量，并基于火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量。
可选的，获取火山岩矿物组分含量的步骤，包括：与外部数据系统建立连接，并基于外部数据系统获取火山岩的矿物类型，其中，火山岩的矿物类型包括：硅质矿物和铁镁矿物；基于火山岩的矿物类型建立火山岩体积解释模型，其中，火山岩体积解释模型包括下述至少之一的矿物组分：孔隙、石英、长石、铁镁矿物和凝灰质；选取对应于多种矿物组分的测井曲线，其中，测井曲线包括下述至少之一：补偿中子孔隙度、密度、声波时差和伽马；基于选取的测井曲线建立测井响应方程，其中，通过测井响应方程计算每种矿物组分的体积含量。
对于火山岩矿物组分含量，火山岩的主要矿物类型包括两类：硅质矿物和铁镁矿物，硅质矿物主要包括石英和长石，而凝灰质作为火山岩油气区过渡类岩性中常有的组分之一，在建模过程中，将其也作为主要组分进行研究。并指示在体积解释模型中使用：V0表示孔隙的体积含量，V1表示石英的体积含量，V2表示长石的体积含量，V3表示铁镁矿物的体积含量，V4凝灰质的体积含量。
下面表1示意说明了一种火山岩油气储层中某井在计算各矿物组分体积含量时选用的各矿物组分测井参数值表格：
表1矿物组分测井参数值
在孔隙度已知的条件下，选取补偿中子孔隙度(ФN)，密度(ρb)，声波时差(Δt)，伽马(GR)四条测井曲线，建立恰当的测井响应方程，其中，测井响应方程为：
式中：ФNf，ФN1，ФN2，ФN3，ФN4分别表示孔隙流体、石英、长石、铁镁矿物，凝灰质的补偿中子孔隙度，ρ1，ρ1，ρ2，ρ3，ρ4分别为以上五种组分的密度，Δtf，Δt1，Δt2，Δt3，Δt4分别为以上五种组分的声波时差，GRf，GR1，GR2，GR3，GR4分别为五种组分的伽马值，V0，V1，V2，V3，V4分别为各组分的体积含量。
其中每种矿物对应的测井参数的设置可参考相关的岩石矿物解释资料。
在本发明实施例，在获取火山岩矿物组分含量之后，建模方法还包括：确定与每种矿物组分含量对应的含量约束条件；基于测井响应方程和含量约束条件，确定目标函数，其中，目标函数用于计算每种矿物组分的体积含量值。
即根据实际情况，还需要对岩石组分含量给出约束条件，该约束条件可以为：
根据测井响应方程和约束方程，确立目标函数：
Q＝(ФN_cal-ФN_measure)2/σN+(ρcal-ρmeasure)2/σρ+(Δtcal-Δtmeasure)2/σΔt+(GRcal-GRmeasure)2/σGR，
其中，(ФN_measure，σN)，(ρmeasure，σρ)，(Δtmeasure，σΔt)，(GRmeasure，σGR)分别为补偿中子孔隙度，密度，声波时差，伽马的实测测井曲线和实测曲线的标准方差。
可选的，本发明实施例中使用复合型优化算法求解使目标函数值满足误差条件的体积含量值，作为火山岩各矿物组分的含量。复合型优化算法具有搜索能力强，寻优速度快，操作简单，易于理解，对目标函数要求弱的优点，所以可选用复合型优化算法。
作为本发明可选的实施例，基于火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量的步骤，包括：利用预设的岩石模量模型计算多种矿物成分的体积模量和剪切模量，其中，岩石模量模型至少包括：Voigt-Reuss-Hil模量模型，多种矿物成分包括下述至少之一：石英、长石、铁镁矿物、凝灰质、岩石基质；基于多种矿物成分的体积模量和剪切模量确定混合矿物的弹性模量。
火山岩中的孔隙空间可根据其纵横比(α)分为三种孔隙类型：αA≈1，αB≈0.1，αC≈0.01。因此可建立如图2所示的岩石物理等效模型，图2是根据本发明实施例的一种可选的岩石物理等效模型的示意图，如图2所示，岩石基质方面分为：石英、长石、铁镁矿物和凝灰质；在孔隙方面分为三种孔隙类型；在流体方面为：水、油、气混合物。
在构建火山岩岩石物理模型时，可以先利用Voigt-Reuss-Hil平均计算混合矿物的弹性模量：
KV＝Vqua*Kqua+Vfel*Kfel+Vp*Kp+Vclay*Kclay；
UV＝Vqua*Uqua+Vfel*Ufel+Vp*Up+Vclay*Uclay；
式中，Kqua和Uqua分别为石英的体积模量和剪切模量，Kfel和Ufel分别为长石的体积模量和剪切模量，KP和Up分别为铁镁矿物的体积模量和剪切模量，Kclay和Uclay分别为凝灰质的体积模量和剪切模量，Vqua,Vfel,Vp,Vclay为基质体积百分比归一化后的石英、长石、铁镁矿物和凝灰质的含量，Km和Um分别为岩石基质的体积模量和剪切模量。
步骤S104，基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比。
在本发明实施例中，基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数的步骤，包括：确定火山岩岩石中的孔隙类型，其中，孔隙类型包括下述至少之一：粒间孔隙、溶洞、裂缝；计算与每种孔隙类型对应的纵波速度；基于预设孔隙度和初始纵横比，利用微分等效介质模型计算火山岩的岩石的纵波速度；计算岩石的纵波速度对应的第一纵横比与孔隙类型的纵波速度对应的第二纵横比之间的纵横比差值；若纵横比差值的平方值大于预设纵横比阈值，则基于火山岩岩石的纵波速度所对应的纵横比确定火山岩孔隙的纵横比；若纵横比差值的平方值小于预设纵横比阈值，则基于火山岩岩石的各个孔隙类型的纵波速度对应的纵横比确定火山岩孔隙的纵横比。
即可以确定各类孔隙的孔隙参数时，可以先确定孔隙的纵横比，在确定孔隙的纵横比时，包括：
第一步，确定火山岩岩石中的孔隙类型，其中，孔隙类型包括下述至少之一：粒间孔隙、溶洞、裂缝；
第二步，计算每种孔隙类型对应的纵波速度，包括：
①对于给定的粒间孔隙，可利用时间平均方程来计算纵波速度VP。
②对于给定的溶洞，可利用Hashin-Shtrikman上限来计算纵波速度VP。
③对于给定的裂缝，可利用Hashin-Shtrikman下限来计算纵波速度VP。
第三步，基于预设孔隙度和初始纵横比，利用微分等效介质模型计算火山岩的岩石的纵波速度；计算岩石的纵波速度对应的第一纵横比与孔隙类型的纵波速度对应的第二纵横比之间的纵横比差值。；
④即对于预设孔隙度和初始的纵横比(例如，设定粒间孔隙的α＝0.1，溶洞的α＝1，裂缝的α＝0.01)，利用微分等效介质理论模型(DEM)来计算岩石的纵波速度。VP,DEM＝(Km,μm,α,Ф)，其中Km和μm是基质的体积和剪切模量。
第四部，确定各个孔隙类型的纵横比，包括：
⑤如果(VP,DEM(α)-VP(α))2＞ε，则α＝α±δα。
⑥如果(VP,DEM(α)-VP(α))2＜ε，则接受每一种孔隙的纵横比。
⑦分别得到粒间孔隙的纵横比αP，溶洞的纵横比αS，裂缝的纵横比αm。
在得到各类孔隙的纵横比后，可以计算各类孔隙的孔隙度，包括：
可选的，基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数的步骤，还包括：基于总孔隙度预估各个孔隙类型的初始纵波速度；比较每种孔隙类型对应的纵波速度是否大于初始纵波速度，得到比较结果；基于比较结果确定与每种孔隙类型对应的体积分量；基于每种孔隙类型的体积分量确定孔隙的孔隙度。
即在计算孔隙的孔隙度时，包括如下步骤：
①对于给定的总孔隙度，利用时间平均方程估算初始纵波速度VP,Wyllie。
②如果测量的纵波速度VP＞VP,Wyllie，则α1＝αP，α2＝αS，Ф1＝Ф，Ф2＝0。
③计算VP,DEM＝(Km,μm,α1,α2,Ф1,Ф2)。
④如果(VP,DEM-VP)2＞ε，则Ф1＝Ф1-δФ，Ф2＝Ф2+δФ。
⑤重复步骤③和④，直到(VP,DEM-VP)2＜ε。
⑥获得粒间孔隙的体积分量ФP＝Ф1，溶洞的体积分量ФS＝Ф2。
⑦如果测量的纵波速度VP＜VP,Wyllie，则α1＝αP，α2＝αm，Ф1＝Ф，Ф2＝0。
⑧重复步骤③④⑤。
⑨获得粒间孔隙的体积分量ФP＝Ф1，裂缝的体积分量Фm＝Ф2。
步骤S106，基于火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量。
在本发明实施例中，可利用Kuster-理论和微分等效介质模型(DEM)将孔隙加入基质计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量，包括：
其中，/>
式中，Kd和μd分别是的干岩石骨架的体积模量和剪切模量，Km和μm分别是岩石基质的体积模量和剪切模量；νq、νfe和νp分别是气孔、溶蚀孔隙和裂缝的体积分量；αq、αfe和αp分别为气孔、溶蚀孔隙和裂缝的孔隙纵横比；p和q为与纵横比α有关的系数；Tiijj(αl)和Tijij(αl)为孔隙纵横比的函数。
步骤S108，基于混合矿物的弹性模量、干岩石骨架的体积模量和剪切模量建立火山岩岩石物理模型。
可选的，在建立火山岩岩石物理模型之后，建模方法还包括：基于火山岩岩石物理模型，将火山岩的流体混合物加入到孔隙空间，并计算饱和岩石的体积模量和剪切模量；基于饱和岩石的体积模量和剪切模量，得到饱和岩石的弹性响应特征；基于饱和岩石的弹性响应特征确定火山岩的岩石横波速度和岩石纵波速度。
即可以利用Kuster-理论和微分等效介质模型(DEM)将孔隙加入基质计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量，进而得到饱和岩石的弹性响应特征，估算纵横博波信息。
在考虑到实际地层中孔隙流体的存在状态经常是部分饱和且多相共存，空间分布成一系列“斑块”式分布，并不均匀。在这种孔隙流体不均匀分布的情况下可使用Patchysaturation模型描述，利用Patchy saturation模型将流体混合物加入到孔隙空间，计算出饱和岩石的体积模量和剪切模量：
式中，Ki、μi和Mi分别是岩石饱含流体i时的体积模量、剪切模量和纵波模量，g,w分别表示气和水，M是岩石的等效纵波模量，μ是岩石的等效剪切模量。
在本发明实施例中，充分考虑了火山岩由于矿物类型，孔隙结构以及流体分布三方面所导致的强非均质性。根据火山岩的主要矿物类型建立体积解释模型，选用合适的最优化算法计算各种矿物的体积含量，计算混合矿物的弹性模量，确定岩石中的主要孔隙类型，借助岩石物理理论反演出各类孔隙的孔隙度和孔隙纵横比。选取恰当的流体饱和模型对孔隙进行充填，得到饱和岩石的弹性响应特征，从而实现纵横波速度的预测，对客观评价火山岩岩石物理弹性参数特征及寻找火山岩储层有利区具有重要的现实意义。
图3是根据本发明实施例的一种可选的岩石物理建模装置的示意图，如图3所示，该建模装置可以包括：获取单元31、确定单元33、计算单元35、建立单元37，其中，
获取单元31，用于获取火山岩矿物组分含量，并基于火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量；
确定单元33，用于基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比；
计算单元35，用于基于火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量；
建立单元37，用于基于混合矿物的弹性模量、干岩石骨架的体积模量和剪切模量建立火山岩岩石物理模型。
上述岩石物理建模装置，可以通过获取单元31先获取火山岩矿物组分含量，并基于火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量，通过确定单元33基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比，通过计算单元35基于火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量，通过建立单元37基于混合矿物的弹性模量、干岩石骨架的体积模量和剪切模量建立火山岩岩石物理模型。在该实施例中，考虑到火山岩的矿物组分及孔隙参数，准确的得到火山岩的弹性模量、并计算得到干岩石骨架的体积模量和剪切模量，从而建立火山岩岩石物理模型，利用岩石物理模型可以有效的估计火山岩的弹性响应特征，进一步预测横波速度，为后续的地震反演预测奠定基础，从而解决相关技术中由于火山岩储层具有非均质性特点，导致难以建立火山岩的岩石物理模型的技术问题。
可选的，获取单元包括：第一建立模块，用于与外部数据系统建立连接，并基于外部数据系统获取火山岩的矿物类型，其中，火山岩的矿物类型包括：硅质矿物和铁镁矿物；第二建立模块，用于基于火山岩的矿物类型建立火山岩体积解释模型，其中，火山岩体积解释模型包括下述至少之一的矿物组分：孔隙、石英、长石、铁镁矿物和凝灰质；选取模块，用于选取对应于多种矿物组分的测井曲线，其中，测井曲线包括下述至少之一：补偿中子孔隙度、密度、声波时差和伽马；第三建立模块，用于基于选取的测井曲线建立测井响应方程，其中，通过测井响应方程计算每种矿物组分的体积含量。
另一种可选的，岩石物理建模装置还包括：第一确定模块，用于在获取火山岩矿物组分含量之后，确定与每种矿物组分含量对应的含量约束条件；第二确定模块，用于基于测井响应方程和含量约束条件，确定目标函数，其中，目标函数用于计算每种矿物组分的体积含量值。
在本发明实施例中，获取单元还包括：第一计算模块，用于利用预设的岩石模量模型计算多种矿物成分的体积模量和剪切模量，其中，岩石模量模型至少包括：Voigt-Reuss-Hil模量模型，多种矿物成分包括下述至少之一：石英、长石、铁镁矿物、凝灰质、岩石基质；第三确定模块，用于基于多种矿物成分的体积模量和剪切模量确定混合矿物的弹性模量。
可选的，确定单元包括：第四确定模块，用于确定火山岩岩石中的孔隙类型，其中，孔隙类型包括下述至少之一：粒间孔隙、溶洞、裂缝；第二计算模块，用于计算与每种孔隙类型对应的纵波速度；第三计算模块，用于基于预设孔隙度和初始纵横比，利用微分等效介质模型计算火山岩的岩石的纵波速度；第四计算模块，用于计算岩石的纵波速度对应的第一纵横比与孔隙类型的纵波速度对应的第二纵横比之间的纵横比差值；第五确定模块，用于在纵横比差值的平方值大于预设纵横比阈值时，基于火山岩岩石的纵波速度所对应的纵横比确定火山岩孔隙的纵横比；第六确定模块，用于在纵横比差值的平方值小于预设纵横比阈值时，基于火山岩岩石的各个孔隙类型的纵波速度对应的纵横比确定火山岩孔隙的纵横比。
作为本发明可选的实施例，确定单元还包括：预估模块，用于基于总孔隙度预估各个孔隙类型的初始纵波速度；比较模块，用于比较每种孔隙类型对应的纵波速度是否大于初始纵波速度，得到比较结果；第七确定模块，用于基于比较结果确定与每种孔隙类型对应的体积分量；第八确定模块，用于基于每种孔隙类型的体积分量确定孔隙的孔隙度。
可选的，岩石物理建模装置还包括：填充模块，用于在建立火山岩岩石物理模型之后，基于火山岩岩石物理模型，将火山岩的流体混合物加入到孔隙空间，并计算饱和岩石的体积模量和剪切模量；第九确定模块，用于基于饱和岩石的体积模量和剪切模量，得到饱和岩石的弹性响应特征；第十确定模块，用于基于饱和岩石的弹性响应特征确定火山岩的岩石横波速度和岩石纵波速度。
可选的，应用于如下至少之一的场景中：石油勘探、火山岩储层评估。
上述的岩石物理建模装置还可以包括处理器和存储器，上述获取单元31、确定单元33、计算单元35、建立单元37等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
上述处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来构建火山岩岩石物理模型，并利用模型预测岩石纵横波速度。
上述存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述任意一项的岩石物理建模方法。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取火山岩矿物组分含量，并基于火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量；基于火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比；基于火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量；基于混合矿物的弹性模量、干岩石骨架的体积模量和剪切模量建立火山岩岩石物理模型。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
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单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种岩石物理建模方法，其特征在于，针对火山岩骨架及流体的非均质性，岩石物理建模方法包括：
获取火山岩矿物组分含量，并基于所述火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量；
基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数，其中，所述孔隙参数包括：孔隙度和孔隙纵横比；
基于所述火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量；
基于所述混合矿物的弹性模量、所述干岩石骨架的体积模量和剪切模量建立火山岩岩石物理模型；
其中，所述获取火山岩矿物组分含量的步骤包括：与外部数据系统建立连接，并基于所述外部数据系统获取所述火山岩的矿物类型，其中，所述火山岩的矿物类型包括：硅质矿物和铁镁矿物；基于所述火山岩的矿物类型建立火山岩体积解释模型，其中，所述火山岩体积解释模型包括下述矿物组分：孔隙、石英、长石、铁镁矿物和凝灰质；选取对应于多种矿物组分的测井曲线，其中，所述测井曲线包括：补偿中子孔隙度ΦN、密度ρb、声波时差Δt和伽马GR；基于选取的测井曲线建立测井响应方程，通过所述测井响应方程计算每种所述矿物组分的体积含量；
其中，所述测井响应方程为：
式中：ФNf，ФN1，ФN2，ФN3，ФN4分别表示孔隙流体、石英、长石、铁镁矿物，凝灰质的补偿中子孔隙度，ρf，ρ1，ρ2，ρ3，ρ4分别为以上五种组分的密度，Δtf，Δt1，Δt2，Δt3，Δt4分别为以上五种组分的声波时差，GRf，GR1，GR2，GR3，GR4分别为以上五种组分的伽马值，V0，V1，V2，V3，V4分别为以上五种组分的体积含量；
确定与矿物组分含量对应的含量约束条件，基于测井响应方程和含量约束条件，确定目标函数，目标函数用于计算每种矿物组分的体积含量值；
对岩石组分含量给出的约束条件为：
根据测井响应方程和约束方程，确立的目标函数为：
Q＝(ФN_cal-ФN_measure)2/σN+(ρcal-ρmeasure)2/σρ+(Δtcal-Δtmeasure)2/σΔt+(GRcal-GRmeasure)2/σGR，
其中，ФN_measure，ρmeasure，Δtmeasure，GRmeasure为补偿中子孔隙度，密度，声波时差，伽马的实测测井曲线值，σN，σρ，σΔt，σGR是补偿中子孔隙度，密度，声波时差，伽马实测测井曲线的标准方差，ФN_cal，ρcal，Δtcal，GRcal是建立岩石物理模型计算得到的孔隙度、密度、声波时差、伽马值；
使用复合型优化算法求解使目标函数值满足误差条件的体积含量值，作为火山岩各组分的含量；
其中，所述基于所述火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量的步骤，包括：
利用预设的岩石模量模型计算多种矿物成分的体积模量和剪切模量，其中，所述岩石模量模型包括：Voigt-Reuss-Hil模量模型，所述多种矿物成分包括：石英、长石、铁镁矿物、凝灰质和岩石基质；
基于所述多种矿物成分的体积模量和剪切模量确定混合矿物的弹性模量；
其中，所述基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数的步骤，包括：
确定所述火山岩岩石中的孔隙类型，其中，所述孔隙类型包括：粒间孔隙、溶洞和裂缝；
计算与每种所述孔隙类型对应的纵波速度，包括：
①对于给定的粒间孔隙，利用时间平均方程来计算纵波速度VP；
②对于给定的溶洞，利用Hashin-Shtrikman上限来计算纵波速度VP；
③对于给定的裂缝，利用Hashin-Shtrikman下限来计算纵波速度VP；
基于预设孔隙度和初始纵横比，利用微分等效介质模型计算所述火山岩的岩石的纵波速度；其中，设定粒间孔隙的α＝0.1，溶洞的α＝1，裂缝的α＝0.01，α为纵横比；
计算所述岩石的纵波速度对应的第一纵横比与所述孔隙类型的纵波速度对应的第二纵横比之间的纵横比差值；
若所述纵横比差值的平方值大于预设纵横比阈值，则基于所述火山岩岩石的纵波速度所对应的纵横比确定所述火山岩孔隙的纵横比，即如果(VP,DEM(α)-VP(α))2＞ε，则给纵横比一个改变量α＝α±δα，重新计算；
若所述纵横比差值的平方值小于预设纵横比阈值，则基于所述火山岩岩石的各个孔隙类型的纵波速度对应的纵横比确定所述火山岩孔隙的纵横比，即如果(VP,DEM(α)-VP(α))2＜ε，则接受每一种孔隙的纵横比；
在得到各类孔隙的纵横比后，计算各类孔隙的孔隙度，包括：
基于总孔隙度预估各个孔隙类型的初始纵波速度；
比较每种孔隙类型对应的纵波速度是否大于所述初始纵波速度，得到比较结果；
基于所述比较结果确定与每种所述孔隙类型对应的体积分量；
基于每种所述孔隙类型的体积分量确定所述孔隙的孔隙度；
其中，各类孔隙的孔隙度的计算包括如下步骤：
①对于给定的总孔隙度，利用时间平均方程估算初始纵波速度VP,Wyllie；
②如果测量的纵波速度VP＞VP,Wyllie，则α1＝αP，α2＝αS，Ф1＝Ф，Ф2＝0；
③计算VP,DEM＝(Km,μm,α1,α2,Ф1,Ф2)；
④如果(VP,DEM-VP)2＞ε，则Ф1＝Ф1-δФ，Ф2＝Ф2+δФ；
⑤重复步骤③和④，直到(VP,DEM-VP)2＜ε；
⑥获得粒间孔隙的体积分量ФP＝Ф1，溶洞的体积分量ФS＝Ф2；
⑦如果测量的纵波速度VP＜VP,Wyllie，则α1＝αP，α2＝αm，Ф1＝Ф，Ф2＝0；
⑧重复步骤③④⑤；
⑨获得粒间孔隙的体积分量ФP＝Ф1，裂缝的体积分量Фm＝Ф2；
其中，αP为粒间孔隙的纵横比，αS为溶洞的纵横比，αm为裂缝的纵横比，Ф、δ、ε分别是指孔隙度、改变量、设定误差，Km和μm是基质的体积和剪切模量。
2.根据权利要求1所述的建模方法，其特征在于，在建立火山岩岩石物理模型之后，所述建模方法还包括：
基于所述火山岩岩石物理模型，将火山岩的流体混合物加入到孔隙空间，并计算饱和岩石的体积模量和剪切模量；
基于所述饱和岩石的体积模量和剪切模量，得到饱和岩石的弹性响应特征；
基于所述饱和岩石的弹性响应特征确定所述火山岩的岩石横波速度和岩石纵波速度。
3.根据权利要求1至2中任意一项所述的建模方法，其特征在于，应用于如下至少之一的场景中：石油勘探、火山岩储层评估。
4.一种岩石物理建模装置，其特征在于，针对火山岩骨架及流体的非均质性，岩石物理建模装置包括：
获取单元，用于获取火山岩矿物组分含量，并基于所述火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量；
确定单元，用于基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数；
计算单元，用于基于所述火山岩各类孔隙的孔隙参数将孔隙加入岩石基质，并计算干岩石骨架的体积模量和剪切模量；
建立单元，用于基于所述混合矿物的弹性模量、所述干岩石骨架的体积模量和所述剪切模量建立火山岩岩石物理模型；
其中，所述获取单元包括：第一建立模块，用于与外部数据系统建立连接，并基于所述外部数据系统获取所述火山岩的矿物类型，其中，所述火山岩的矿物类型包括：硅质矿物和铁镁矿物；第二建立模块，用于基于所述火山岩的矿物类型建立火山岩体积解释模型，其中，所述火山岩体积解释模型包括下述矿物组分：孔隙、石英、长石、铁镁矿物和凝灰质；选取模块，用于选取对应于多种矿物组分的测井曲线，其中，所述测井曲线包括：补偿中子孔隙度ΦN、密度ρb、声波时差Δt和伽马GR；第三建立模块，用于基于选取的测井曲线建立测井响应方程，其中，通过所述测井响应方程计算每种所述矿物组分的体积含量；
其中，所述测井响应方程为：
式中：ФNf，ФN1，ФN2，ФN3，ФN4分别表示孔隙流体、石英、长石、铁镁矿物，凝灰质的补偿中子孔隙度，ρf，ρ1，ρ2，ρ3，ρ4分别为以上五种组分的密度，Δtf，Δt1，Δt2，Δt3，Δt4分别为以上五种组分的声波时差，GRf，GR1，GR2，GR3，GR4分别为以上五种组分的伽马值，V0，V1，V2，V3，V4分别为以上五种组分的体积含量；
确定与矿物组分含量对应的含量约束条件，基于测井响应方程和含量约束条件，确定目标函数，目标函数用于计算每种矿物组分的体积含量值；
对岩石组分含量给出的约束条件为：
根据测井响应方程和约束方程，确立目标函数：
Q＝(ФN_cal-ФN_measure)2/σN+(ρcal-ρmeasure)2/σρ+(Δtcal-Δtmeasure)2/σΔt+(GRcal-GRmeasure)2/σGR，
其中，ФN_measure，ρmeasure，Δtmeasure，GRmeasure为补偿中子孔隙度，密度，声波时差，伽马的实测测井曲线值，σN，σρ，σΔt，σGR是补偿中子孔隙度，密度，声波时差，伽马实测测井曲线的标准方差，ФN_cal，ρcal，Δtcal，GRcal是建立岩石物理模型计算得到的孔隙度、密度、声波时差、伽马；
使用复合型优化算法求解使目标函数值满足误差条件的体积含量值，作为火山岩各组分的含量；
其中，所述基于所述火山岩矿物组分含量计算混合矿物的弹性模量的步骤，包括：
利用预设的岩石模量模型计算多种矿物成分的体积模量和剪切模量，其中，所述岩石模量模型包括：Voigt-Reuss-Hil模量模型，所述多种矿物成分包括：石英、长石、铁镁矿物、凝灰质和岩石基质；
基于所述多种矿物成分的体积模量和剪切模量确定混合矿物的弹性模量；
其中，所述基于所述火山岩岩石中的孔隙类型确定各类孔隙的孔隙参数的步骤，包括：
确定所述火山岩岩石中的孔隙类型，其中，所述孔隙类型包括：粒间孔隙、溶洞和裂缝；
计算与每种所述孔隙类型对应的纵波速度，包括：
①对于给定的粒间孔隙，利用时间平均方程来计算纵波速度VP；
②对于给定的溶洞，利用Hashin-Shtrikman上限来计算纵波速度VP；
③对于给定的裂缝，利用Hashin-Shtrikman下限来计算纵波速度VP；
基于预设孔隙度和初始纵横比，利用微分等效介质模型计算所述火山岩的岩石的纵波速度；其中，设定粒间孔隙的α＝0.1，溶洞的α＝1，裂缝的α＝0.01，α为纵横比；
计算所述岩石的纵波速度对应的第一纵横比与所述孔隙类型的纵波速度对应的第二纵横比之间的纵横比差值；
若所述纵横比差值的平方值大于预设纵横比阈值，则基于所述火山岩岩石的纵波速度所对应的纵横比确定所述火山岩孔隙的纵横比，即如果(VP,DEM(α)-VP(α))2＞ε，则给纵横比一个改变量α＝α±δα，重新计算；
若所述纵横比差值的平方值小于预设纵横比阈值，则基于所述火山岩岩石的各个孔隙类型的纵波速度对应的纵横比确定所述火山岩孔隙的纵横比，即如果(VP,DEM(α)-VP(α))2＜ε，则接受每一种孔隙的纵横比；
在得到各类孔隙的纵横比后，计算各类孔隙的孔隙度，包括：
基于总孔隙度预估各个孔隙类型的初始纵波速度；
比较每种孔隙类型对应的纵波速度是否大于所述初始纵波速度，得到比较结果；
基于所述比较结果确定与每种所述孔隙类型对应的体积分量；
基于每种所述孔隙类型的体积分量确定所述孔隙的孔隙度；
其中，各类孔隙的孔隙度的计算包括如下步骤：
①对于给定的总孔隙度，利用时间平均方程估算初始纵波速度VP,Wyllie；
②如果测量的纵波速度VP＞VP,Wyllie，则α1＝αP，α2＝αS，Ф1＝Ф，Ф2＝0；
③计算VP,DEM＝(Km,μm,α1,α2,Ф1,Ф2)；
④如果(VP,DEM-VP)2＞ε，则Ф1＝Ф1-δФ，Ф2＝Ф2+δФ；
⑤重复步骤③和④，直到(VP,DEM-VP)2＜ε；
⑥获得粒间孔隙的体积分量ФP＝Ф1，溶洞的体积分量ФS＝Ф2；
⑦如果测量的纵波速度VP＜VP,Wyllie，则α1＝αP，α2＝αm，Ф1＝Ф，Ф2＝0；
⑧重复步骤③④⑤；
⑨获得粒间孔隙的体积分量ФP＝Ф1，裂缝的体积分量Фm＝Ф2；
其中，αP为粒间孔隙的纵横比，αS为溶洞的纵横比，αm为裂缝的纵横比，Ф、δ、ε分别是指孔隙度、改变量、设定误差，Km和μm是基质的体积和剪切模量。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至3中任意一项所述的岩石物理建模方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911358873.9A CN113031109B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 岩石物理建模方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911358873.9A CN113031109B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 岩石物理建模方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113031109A CN113031109A (zh) | 2021-06-25 |
| CN113031109B true CN113031109B (zh) | 2024-02-02 |
Family
ID=76458560
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911358873.9A Active CN113031109B (zh) | 2019-12-25 | 2019-12-25 | 岩石物理建模方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113031109B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113805226B (zh) * | 2021-08-30 | 2023-08-29 | 中国石油大学(华东) | 一种分析含煤储层的方法、装置及计算机可读存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103616731A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-03-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种油气勘探中蚀变火山岩有效储层确定方法及装置 |
| CN106842364A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-06-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 不整合生物灰岩储层地震岩石物理模型建立方法 |
| CN107092036A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-08-25 | 中国科学院大学 | 一种基于储层真电阻率反演的火山岩地层流体识别方法及系统 |
| CN109460587A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-03-12 | 中国地震局地壳应力研究所 | 火山和地震粘弹性形变自动建模有限元计算方法 |
| CN109611087A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-04-12 | 中国石油大学(北京) | 一种火山岩油藏储层参数智能预测方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7516016B2 (en) * | 2006-06-09 | 2009-04-07 | Demartini David C | Method for improving prediction of the viability of potential petroleum reservoirs |
-
2019
- 2019-12-25 CN CN201911358873.9A patent/CN113031109B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103616731A (zh) * | 2013-11-19 | 2014-03-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种油气勘探中蚀变火山岩有效储层确定方法及装置 |
| CN106842364A (zh) * | 2015-12-04 | 2017-06-13 | 中国石油化工股份有限公司 | 不整合生物灰岩储层地震岩石物理模型建立方法 |
| CN107092036A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-08-25 | 中国科学院大学 | 一种基于储层真电阻率反演的火山岩地层流体识别方法及系统 |
| CN109460587A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-03-12 | 中国地震局地壳应力研究所 | 火山和地震粘弹性形变自动建模有限元计算方法 |
| CN109611087A (zh) * | 2018-12-11 | 2019-04-12 | 中国石油大学(北京) | 一种火山岩油藏储层参数智能预测方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 一种基性火成岩储层横波速度估算方法;徐苗苗 等;2017中国地球科学联合学术年会论文集（三十二）--专题61：工程地球物理技术进展与应用、专题62：油藏地球物理;1434-1435 * |
| 徐苗苗 等.一种基性火成岩储层横波速度估算方法.2017中国地球科学联合学术年会论文集（三十二）--专题61：工程地球物理技术进展与应用、专题62：油藏地球物理.2017,1434-1435. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113031109A (zh) | 2021-06-25 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US8798970B2 (en) | Method for oil prediction in fractured reservoirs and recorded medium therefor | |
| CN107203005B (zh) | 一种定量化计算裂缝描述参数的方法 | |
| AU2005250760B2 (en) | Method for predicting lithology and porosity from seismic reflection data | |
| CN106154351A (zh) | 一种低孔渗储层渗透率的估算方法 | |
| CN112133377B (zh) | 一种海域天然气水合物赋存状态的判别方法及系统 | |
| CN112149282A (zh) | 一种井中天然气水合物饱和度岩石物理计算方法及系统 | |
| CN106842364A (zh) | 不整合生物灰岩储层地震岩石物理模型建立方法 | |
| Cosentino et al. | Integrated study of a fractured Middle East reservoir with stratiform super-k intervals–Part 2: Upscaling and Dual-Media Simulation | |
| CN108957542A (zh) | 一种建立地震波衰减岩石物理图板的方法 | |
| CN112485827A (zh) | 裂缝孔隙型储层的岩石物理建模方法及装置 | |
| CN113031109B (zh) | 岩石物理建模方法及装置 | |
| CN110851937B (zh) | 页岩储层脆性指数计算方法及系统 | |
| CN105301642B (zh) | 非均匀孔隙岩石及其固态有机质体积含量确定方法及装置 | |
| CN106125133B (zh) | 一种基于气云区约束下的精细速度建模方法 | |
| Montaut et al. | Detection and quantification of rock physics properties for improved hydraulic fracturing in hydrocarbon-bearing shale | |
| CN112946739B (zh) | 裂隙-溶蚀孔双孔系统中深层碳酸盐岩储层地震岩石物理模板构建方法及储层参数预测方法 | |
| Harmon | Nonlinear site amplification functions for central and eastern North America | |
| Benkendorfer et al. | Integrated reservoir modelling of a major Arabian carbonate reservoir | |
| CN112782780A (zh) | 一种基于岩石物理相的储层评价方法、装置及设备 | |
| CN113688515B (zh) | 非均匀致密砂岩地层干岩石骨架等效弹性模量的计算方法 | |
| CN112836163A (zh) | 成岩相测井定量划分方法、装置和设备 | |
| CN113917531B (zh) | 基于扰动体积模量的压力系数预测方法及电子设备 | |
| CN117233845B (zh) | 多尺度岩石物理模型估算水合物饱和度的方法及系统 | |
| CN113805226B (zh) | 一种分析含煤储层的方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN111650639B (zh) | 盐胶结砂岩岩石物理模型的建立方法 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |