CN113622903A - 储层改造方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种储层改造方法及装置，属于储层改造技术领域。本公开通过对各测试储层段的产量数据和第一录测井数据进行处理，得到各项影响因素对产量的投影重要性指标。基于各项影响因素对产量的投影重要性指标，以及目标储层段的第二录测井数据，获得目标储层段的储层改造系数，并据此对各个目标储层段进行改造。上述方法精确地识别了不同因素对储层产量的影响程度，并基于此分类，以便基于各储层段的类别采取不同的工艺对储层进行改造，从而针对性改造非均质储层段，进一步提高单井产量。
Description
技术领域
本公开涉及储层改造技术领域，特别涉及一种储层改造方法及装置。
背景技术
在油气开采过程中，由于储层的孔、缝、洞发育程度不均、搭配方式多样，储集空间类型复杂，且具有埋藏深、高温、高压、强非均质性的特点，通常需要对储层进行改造后再进行开采。
储层改造方法通常包括：以地质资料为基础，分析施工层段缝洞发育、油气显示、储层物性、储层污染、测井解释成果等因素，根据上述因素决定如何分层分段，使得物性相近或一致的层段合层，从而集中优质储层段，有针对性的对同类储层进行集中改造。
上述储层改造方法中的分层分段方法停留在对录测井数据定性描述和认识储层特征的基础上，无法为分层分段过程提供明确而量化的依据，分层分段的准确性差，进而影响储层的针对性改造的效果。
发明内容
本公开实施例提供了一种储层改造方法及装置，能够解决目前常用的储层改造方法分层分段的准确性差，进而影响储层的针对性改造的改造效果的问题。该技术方案如下：
一方面，提供了一种储层改造方法，该方法包括：
基于储层中的测试储层段的多个测试样本点，获取产量数据和多项第一录测井数据，该多项第一录测井数据包括多项影响因素对应的录测井数据；
对该产量数据和该多项第一录测井数据进行无因次化处理；
获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的多项第一相关系数；
将第一相关系数大于预设阈值的影响因素获取为目标影响因素；
获取经过无因次化处理过的产量数据与各项目标影响因素对应的第一录测井数据之间的第二相关系数；
采用偏最小二乘法对每项该第一相关系数和该第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标；
获取该储层中的目标储层段的多项第二录测井数据，该第二录测井数据包括各项该目标影响因素对应的录测井数据；
对于该目标储层段，将每项第二录测井数据与相应的投影重要性指标相乘，将乘积之和获取为储层改造系数；
基于该储层改造系数，对该目标储层段进行改造。
在一种可能实现方式中，该多项影响因素包括：有效厚度、储层垂厚、Ⅰ+ Ⅱ比例、井斜角、漏失量、全烃、深浅电阻率比、孔隙度、渗透率、含水饱和度、储能系数、补偿声波、补偿密度、深浅电阻率差、自然伽马、深侧向和浅侧向。
在一种可能实现方式中，该对该产量数据和该多项第一录测井数据进行无因次化处理，包括：
获取每项第一录测井数据的多个样本点的平均数；
对于每项数据，将每个样本点的数值除以该数据的平均数，得到该每个样本点的无因次化处理后的数据。
在一种可能实现方式中，该获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的第一相关系数，包括：
基于下述公式(2)计算该第一相关系数：
其中，rab表示该第一相关系数；
Xa表示产量数据；
Xb表示一项或多项第一录测井数据；
j表示样本点的序号；
m表示样本点的总个数；
avg表示平均数。
在一种可能实现方式中，该采用偏最小二乘法对每项该第一相关系数和该第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标，包括：
基于下述公式(4)计算该投影重要性指标：
式中：Ivip,j表示影响因素t对测试产量的投影重要性指标；
p为自变量个数；
r(y，t1，t2，…tm)表示该第二相关系数；
r(y，tj)表示该第一相关系数；
Wj表示测试产量。
一方面，提供了一种储层改造装置，该装置包括：
数据获取模块，该数据获取模块用于基于储层中的测试储层段的多个测试样本点，获取产量数据和多项第一录测井数据，该多项第一录测井数据包括多项影响因素对应的录测井数据；
数据处理模块，该数据处理模块用于对该产量数据和该多项第一录测井数据进行无因次化处理；
相关系数获取模块，该相关系数获取模块用于获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的多项第一相关系数；
目标影响因素获取模块，该目标影响因素获取模块用于将第一相关系数大于预设阈值的影响因素获取为目标影响因素；
该相关系数获取模块还用于获取经过无因次化处理过的产量数据与各项目标影响因素对应的第一录测井数据之间的第二相关系数；
投影重要性指标获取模块，该投影重要性指标获取模块用于采用偏最小二乘法对每项该第一相关系数和该第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标；
该数据获取模块还用于获取该储层中的目标储层段的多项第二录测井数据，该第二录测井数据包括各项该目标影响因素对应的录测井数据；
储层改造系数获取模块，该储层改造系数获取模块用于对于该目标储层段，将每项第二录测井数据与相应的投影重要性指标相乘，将乘积之和获取为储层改造系数；
储层改造模块，该储层改造模块用于基于该储层改造系数，对该目标储层段进行改造。
在一种可能实现方式中，该多项影响因素包括：有效厚度、储层垂厚、Ⅰ+ Ⅱ比例、井斜角、漏失量、全烃、深浅电阻率比、孔隙度、渗透率、含水饱和度、储能系数、补偿声波、补偿密度、深浅电阻率差、自然伽马、深侧向和浅侧向。
在一种可能实现方式中，该数据处理模块用于：
获取每项第一录测井数据的多个样本点的平均数；
对于每项数据，将每个样本点的数值除以该数据的平均数，得到该每个样本点的无因次化处理后的数据。
在一种可能实现方式中，该相关系数获取模块用于：
基于下述公式(2)计算该第一相关系数：
其中，rab表示该第一相关系数；
Xa表示产量数据；
Xb表示一项或多项第一录测井数据；
j表示样本点的序号；
m表示样本点的总个数；
avg表示平均数。
在一种可能实现方式中，该投影重要性指标获取模块用于：
基于下述公式(4)计算该投影重要性指标：
式中：Ivip,j表示影响因素t对测试产量的投影重要性指标；
p为自变量个数；
r(y，t1，t2，…tm)表示该第二相关系数；
r(y，tj)表示该第一相关系数；
Wj表示测试产量。
通过对各测试储层段的产量数据和第一录测井数据进行处理，得到各项影响因素对产量的投影重要性指标。基于各项影响因素对产量的投影重要性指标，以及目标储层段的第二录测井数据，获得目标储层段的储层改造系数，并据此对各个目标储层段进行改造。上述方法精确地识别了不同因素对储层产量的影响程度，并基于此分类，以便基于各储层段的类别采取不同的工艺对储层进行改造，从而针对性改造非均质储层段，进一步提高单井产量。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例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公开的一些实施例，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是本公开实施例提供的一种储层改造方法的流程图；
图2是本公开实施例提供的一种储层改造方法的流程图；
图3是本公开实施例提供的一种储层改造系数剖面图；
图4是本公开实施例提供的一种储层改造装置的结构示意图；
图5是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。
图1是本公开实施例提供的一种储层改造方法的流程图。参见图1，该方法可以应用于计算机设备，该实施例包括：
101、基于储层中的测试储层段的多个测试样本点，获取产量数据和多项第一录测井数据，该多项第一录测井数据包括多项影响因素对应的录测井数据。
102、对该产量数据和该多项第一录测井数据进行无因次化处理。
103、获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的多项第一相关系数。
104、将第一相关系数大于预设阈值的影响因素获取为目标影响因素。
105、获取经过无因次化处理过的产量数据与各项目标影响因素对应的第一录测井数据之间的第二相关系数。
106、采用偏最小二乘法对每项该第一相关系数和该第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标。
107、获取该储层中的目标储层段的多项第二录测井数据，该第二录测井数据包括各项该目标影响因素对应的录测井数据。
108、对于该目标储层段，将每项第二录测井数据与相应的投影重要性指标相乘，将乘积之和获取为储层改造系数。
109、基于该储层改造系数，对该目标储层段进行改造。
通过对各测试储层段的产量数据和第一录测井数据进行处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标。基于各项目标影响因素对产量的投影重要性指标，以及目标储层段的第二录测井数据，获得目标储层段的储层改造系数，并据此对各个目标储层段进行改造。上述方法精确地识别了不同因素对储层产量的影响程度，并基于此采取不同的工艺对储层进行改造，从而针对性改造非均质储层段，进一步提高单井产量。
在一种可能实现方式中，该多项影响因素包括：有效厚度、储层垂厚、Ⅰ+ Ⅱ比例、井斜角、漏失量、全烃、深浅电阻率比、孔隙度、渗透率、含水饱和度、储能系数、补偿声波、补偿密度、深浅电阻率差、自然伽马、深侧向和浅侧向。
在一种可能实现方式中，该对该产量数据和该多项第一录测井数据进行无因次化处理，包括：
获取每项第一录测井数据的多个样本点的平均数；
对于每项数据，将每个样本点的数值除以该数据的平均数，得到该每个样本点的无因次化处理后的数据。
在一种可能实现方式中，该获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的第一相关系数，包括：
基于下述公式(2)计算该第一相关系数：
其中，rab表示该第一相关系数；
Xa表示产量数据；
Xb表示一项或多项第一录测井数据；
j表示样本点的序号；
m表示样本点的总个数；
avg表示平均数。
在一种可能实现方式中，该采用偏最小二乘法对每项该第一相关系数和该第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标，包括：
基于下述公式(4)计算该投影重要性指标：
式中：Ivip,j表示影响因素t对测试产量的投影重要性指标；
p为自变量个数；
r(y，t1，t2，…tm)表示该第二相关系数；
r(y，tj)表示该第一相关系数；
Wj表示测试产量。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
图2是本公开实施例提供的一种储层改造方法的流程图。参见图2，该方法可以应用于计算机设备，该实施例包括：
201、基于储层中的测试储层段的多个测试样本点，获取产量数据和多项第一录测井数据。
其中，该多项第一录测井数据为多项影响因素对应的录测井数据。
在上述储层中，一部分储层段处于已开发状态，其各项参数以及产量可以被获知，我们可以将其作为测试储层段。在该测试储层段中，选取多个已知各项参数和产量数据的点为样本点。另一部分储层段处于未开发状态，待确定改造方案，也即是待改造的目标储层段。
在一种可能实现方式中，该多项影响因素包括：有效厚度、储层垂厚、Ⅰ+ Ⅱ比例、井斜角、漏失量、全烃、深浅电阻率比、孔隙度、渗透率、含水饱和度、储能系数、补偿声波、补偿密度、深浅电阻率差、自然伽马、深侧向和浅侧向。
其中，有效厚度是指油层中具有工业产油能力的那部分油层的厚度，即工业油井内具可动油的储集层的厚度。储层垂厚是指在开采条件下由地面到储层的垂直高度。Ⅰ+Ⅱ比例是指在测井解释中I、II类储层厚度占总储层厚度的比例。井斜角是指油水井中某点的中轴线与地球铅垂线之间的夹角，其范围为0°～180°，用来指示井眼轨迹的斜度。
漏失量是指钻井过程中漏失的钻井液体积。全烃是指录井测试获得的含烃量。深浅电阻率比是指测井中深电阻率与浅电阻率比值。孔隙度是指岩样中所有孔隙空间体积之和与该岩样体积的比值，以百分数表示。渗透率是指在一定压差下，岩石允许流体通过的能力，是表征土或岩石本身传导液体能力的参数。含水饱和度是指在油层中，水所占的孔隙的体积与岩石孔隙体积之比。
储能系数是指在石油天然气工业中反应储层含油或气的富集程度的量。补偿声波是指所钻开地层的声速。补偿密度是在地质钻孔中反映岩层密度的量。深浅电阻率差是指双侧向测井中深浅电阻率的差。自然伽马是指用伽马射线探测器测量地层中总的自然伽马射线强度。深侧向是指双侧向测井中深侧向的电阻率。浅侧向是指双侧向测井中浅侧向的电阻率。
当然，上述多项录测井数据还可以包括其他影响因素，本实施例对此不作限定。
请参见表1，表1所示的某碳酸盐岩气藏措施井地质参数统计表，表1中展示了上述多项影响因素中的一部分影响因素，本实施例仅以此为例进行说明。
表1
202、对该产量数据和该多项第一录测井数据进行无因次化处理。
其中，上述无因次化处理的目的是：使上述数据在后续的数学计算过程不受单位制的影响和限制，便于后续计算不同影响因素对应的数据对产量的影响程度，并对上述各影响程度进行比较。使后续的计算具有普遍意义，使用起来也更加方便。
在一种可能实现方式中，该无因次化处理过程包括：
2021、获取每项第一录测井数据的多个样本点的平均数。
例如，对于有效厚度，将各样本点的有效厚度数据取平均数即可，其他影响因素的平均数的获取过程相似，在此不再赘述。
2022、对于每种数据，将每个样本点的数值除以该数据的平均数，得到该每个样本点的无因次化处理后的数据。
在一种可能实现方式中，基于下述公式(1)进行无因次化处理：
其中，Xj(k)表示无因次化处理后的数据；
xj(k)表示产量数据或第一录测井数据；
m表示样本点个数；
n表示影响因素个数。
例如，对于有效厚度，将各样本点的有效厚度数据除以有效厚度对应的平均数即可，其他影响因素的数据处理过程与此相似，在此不再赘述。
请参见表2，表2所示的某碳酸盐岩气藏措施井地质参数无因次化统计表，表2中展示了上述多项影响因素中的一部分影响因素，本实施例仅以此为例进行说明。
表2
203、获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的多项第一相关系数。
上述第一相关系数用于表征产量数据与各影响因素之间的相关性。在一种可能实现方式中，该获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的第一相关系数，包括：
基于下述公式(2)计算该第一相关系数：
其中，rab表示该第一相关系数；
Xa表示产量数据；
Xb表示一项或多项第一录测井数据；
j表示样本点的序号；
m表示样本点的总个数；
avg表示平均数。
204、基于上述各第一相关系数，对各影响因素按照第一相关系数由大到小的顺序进行排序。
在本步骤中，可以设定好一个预设阈值，或者预先设定好目标影响因素的数量，根据该数量来确定预设阈值。
205、将第一相关系数大于预设阈值的影响因素获取为目标影响因素。
在该步骤中，从多个影响因素中筛选出对产量影响程度最大的若干项影响因素，也即是目标影响因素，该目标影响因素可以应用于后续目标储层段中录测井数据的采集中，从而减少数据采集的工作量。
在一种可能实现方式中，该多项影响因素包括：有效厚度、储层垂厚、Ⅰ+ Ⅱ比例、井斜角、漏失量、全烃、深浅电阻率比、孔隙度、渗透率、含水饱和度以及储能系数。
206、获取经过无因次化处理过的产量数据与各项目标影响因素对应的第一录测井数据之间的第二相关系数。
其中，该第二相关系数体现了各项目标影响因素综合起来对产量的影响程度。在一种可能实现方式中，基于下述公式(3)计算该第一相关系数：
其中，rab表示该第一相关系数；
Xa表示产量数据；
Xb表示多项第一录测井数据；
j表示样本点的序号；
m表示样本点的总个数；
avg表示平均数。
207、采用偏最小二乘法对每项该第一相关系数和该第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标。
上述投影重要性指标能够表示各项目标影响因素在对产量影响中的权重。在一种可能实现方式中，该采用偏最小二乘法对该第一相关系数和该第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项影响因素对产量的投影重要性指标，包括：
基于下述公式(4)计算该投影重要性指标：
式中：Ivip,j表示影响因素t对测试产量的投影重要性指标；
p为自变量个数；
r(y，t1，t2，…tm)表示第二相关系数；
r(y，tj)表示第一相关系数；
Wj表示测试产量。
208、获取该储层中的目标储层段的多项第二录测井数据。
其中，该第二录测井数据包括各项该目标影响因素对应的录测井数据。在该步骤中获取的数据用于后续获取储层改造系数。
209、对于该目标储层段，将每项第二录测井数据与相应的投影重要性指标相乘，将乘积之和获取为储层改造系数。
其中，该储层改造系数能够量化的评价储层的剖面品质，通过储层改造系数的计算，能够达到量化评价非均质储层段、指导大斜度井水平井精细分层分段的目的。
该方法能够用于量化评价储层改造品质及其非均质性，克服大斜度井水平井改造施工跨度大、层段改造针对性差的难点，明确立不同品质储层的改造工程目标，为大斜度井水平井精细分层分段及针对性改造工艺提供依据。
例如，请参见图3，图3是本公开实施例提供的一种储层改造系数剖面图，基于该剖面图，能够直观的观察该储层中各深度的储层改造系数。
210、基于该储层改造系数，对该目标储层段进行改造。
在该步骤中，可以是基于储层改造系数对储层进行分类，分类改造，也可以直接进行改造，本实施例对此不作限定。
例如，应用上述方干计算高石梯-磨溪区块大斜度井/水平井单井储层改造系数，在改造完成后，应用无阻流量来检测改造结果。其与对应的单井计算无阻流量的相关系数达到0.76。大斜度井/水平井储层改造过程中采用非放射性示踪剂产气剖面测试技术，解释得到了分层分段后的单井单段产气无阻流量与单井单段对应的储层改造系数关系，其相关系数达到0.75，说明通过此储层品质量化评价方法计算得到的储层改造系数与现场非放射性示踪剂产气贡献解释结果具有较高的吻合度，证实了此方法量化储层改造品质评价精度的可靠性。
上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。
通过对各测试储层段的产量数据和第一录测井数据进行处理，得到各项影响因素对产量的投影重要性指标。基于各项影响因素对产量的投影重要性指标，以及目标储层段的第二录测井数据，获得目标储层段的储层改造系数，并据此对各个目标储层段进行改造。上述方法精确地识别了不同因素对储层产量的影响程度，并基于此采取不同的工艺对储层进行改造，从而针对性改造非均质储层段，进一步提高单井产量。
图4是本公开实施例提供的一种储层改造装置的结构示意图；请参见图4，该装置包括：
数据获取模块401，用于基于储层中的测试储层段的多个测试样本点，获取产量数据和多项第一录测井数据，该多项第一录测井数据包括多项影响因素对应的录测井数据；
数据处理模块402，用于对该产量数据和该多项第一录测井数据进行无因次化处理；
相关系数获取模块403，用于获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的多项第一相关系数；
目标影响因素获取模块404，用于将第一相关系数大于预设阈值的影响因素获取为目标影响因素；
该相关系数获取模块403还用于获取经过无因次化处理过的产量数据与各项目标影响因素对应的第一录测井数据之间的第二相关系数；
投影重要性指标获取模块405，用于采用偏最小二乘法对每项该第一相关系数和该第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标；
该数据获取模块401还用于获取该储层中的目标储层段的多项第二录测井数据，该第二录测井数据包括各项该目标影响因素对应的录测井数据；
储层改造系数获取模块406，用于对于该目标储层段，将每项第二录测井数据与相应的投影重要性指标相乘，将乘积之和获取为储层改造系数；
储层改造模块407，用于基于该储层改造系数，对该目标储层段进行改造。
在一种可能实现方式中，该多项影响因素包括：有效厚度、储层垂厚、Ⅰ+ Ⅱ比例、井斜角、漏失量、全烃、深浅电阻率比、孔隙度、渗透率、含水饱和度、储能系数、补偿声波、补偿密度、深浅电阻率差、自然伽马、深侧向和浅侧向。
在一种可能实现方式中，该数据处理模块402用于：
获取每项第一录测井数据的多个样本点的平均数；
对于每项数据，将每个样本点的数值除以该数据的平均数，得到该每个样本点的无因次化处理后的数据。
在一种可能实现方式中，该相关系数获取模块403用于：
基于下述公式(2)计算该第一相关系数：
其中，rab表示该第一相关系数；
Xa表示产量数据；
Xb表示一项或多项第一录测井数据；
j表示样本点的序号；
m表示样本点的总个数；
avg表示平均数。
在一种可能实现方式中，该投影重要性指标获取模块405用于：
基于下述公式(4)计算该投影重要性指标：
式中：Ivip,j表示影响因素t对测试产量的投影重要性指标；
p为自变量个数；
r(y，t1，t2，…tm)表示该第二相关系数；
r(y，tj)表示该第一相关系数；
Wj表示测试产量。
通过对各测试储层段的产量数据和第一录测井数据进行处理，得到各项影响因素对产量的投影重要性指标。基于各项影响因素对产量的投影重要性指标，以及目标储层段的第二录测井数据，获得目标储层段的储层改造系数，并据此对各个目标储层段进行改造。上述方法精确地识别了不同因素对储层产量的影响程度，并基于此分类，以便基于各储层段的类别采取不同的工艺对储层进行改造，从而针对性改造非均质储层段，进一步提高单井产量。
图5是本公开实施例提供的一种计算机设备的结构示意图，该计算机设备 500可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器 (centralprocessing units，CPU)501和一个或一个以上的存储器502，其中，上述存储器502中存储有至少一条指令，上述至少一条指令由上述处理器501加载并执行以实现上述各个储层改造方法实施例提供的方法。当然，该计算机设备还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件，以便进行输入输出，该计算机设备还可以包括其他用于实现设备功能的部件，在此不做赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，上述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
上述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种储层改造方法，其特征在于，所述方法包括：
基于储层中的测试储层段的多个测试样本点，获取产量数据和多项第一录测井数据，所述多项第一录测井数据包括多项影响因素对应的录测井数据；
对所述产量数据和所述多项第一录测井数据进行无因次化处理；
获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的多项第一相关系数；
将第一相关系数大于预设阈值的影响因素获取为目标影响因素；
获取经过无因次化处理过的产量数据与各项目标影响因素对应的第一录测井数据之间的第二相关系数；
采用偏最小二乘法对每项所述第一相关系数和所述第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标；
获取所述储层中的目标储层段的多项第二录测井数据，所述第二录测井数据包括各项所述目标影响因素对应的录测井数据；
对于所述目标储层段，将每项第二录测井数据与相应的投影重要性指标相乘，将乘积之和获取为储层改造系数；
基于所述储层改造系数，对所述目标储层段进行改造。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多项影响因素包括：有效厚度、储层垂厚、Ⅰ+Ⅱ比例、井斜角、漏失量、全烃、深浅电阻率比、孔隙度、渗透率、含水饱和度、储能系数、补偿声波、补偿密度、深浅电阻率差、自然伽马、深侧向和浅侧向。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述产量数据和所述多项第一录测井数据进行无因次化处理，包括：
获取每项第一录测井数据的多个样本点的平均数；
对于每项数据，将每个样本点的数值除以所述数据的平均数，得到所述每个样本点的无因次化处理后的数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的第一相关系数，包括：
基于下述公式(2)计算所述第一相关系数：
其中，rab表示所述第一相关系数；
Xa表示产量数据；
Xb表示一项或多项第一录测井数据；
j表示样本点的序号；
m表示样本点的总个数；
avg表示平均数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用偏最小二乘法对每项所述第一相关系数和所述第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标，包括：
基于下述公式(4)计算所述投影重要性指标：
式中：Ivip,j表示影响因素t对测试产量的投影重要性指标；
p为自变量个数；
r(y，t1，t2，…tm)表示所述第二相关系数；
r(y，tj)表示所述第一相关系数；
Wj表示测试产量。
6.一种储层改造装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取模块，所述数据获取模块用于基于储层中的测试储层段的多个测试样本点，获取产量数据和多项第一录测井数据，所述多项第一录测井数据包括多项影响因素对应的录测井数据；
数据处理模块，所述数据处理模块用于对所述产量数据和所述多项第一录测井数据进行无因次化处理；
相关系数获取模块，所述相关系数获取模块用于获取经过无因次化处理过的产量数据与各项第一录测井数据之间的多项第一相关系数；
目标影响因素获取模块，所述目标影响因素获取模块用于将第一相关系数大于预设阈值的影响因素获取为目标影响因素；
所述相关系数获取模块还用于获取经过无因次化处理过的产量数据与各项目标影响因素对应的第一录测井数据之间的第二相关系数；
投影重要性指标获取模块，所述投影重要性指标获取模块用于采用偏最小二乘法对每项所述第一相关系数和所述第二相关系数进行多元线性回归处理，得到各项目标影响因素对产量的投影重要性指标；
所述数据获取模块还用于获取所述储层中的目标储层段的多项第二录测井数据，所述第二录测井数据包括各项所述目标影响因素对应的录测井数据；
储层改造系数获取模块，所述储层改造系数获取模块用于对于所述目标储层段，将每项第二录测井数据与相应的投影重要性指标相乘，将乘积之和获取为储层改造系数；
储层改造模块，所述储层改造模块用于基于所述储层改造系数，对所述目标储层段进行改造。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述多项影响因素包括：有效厚度、储层垂厚、Ⅰ+Ⅱ比例、井斜角、漏失量、全烃、深浅电阻率比、孔隙度、渗透率、含水饱和度、储能系数、补偿声波、补偿密度、深浅电阻率差、自然伽马、深侧向和浅侧向。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据处理模块用于：
获取每项第一录测井数据的多个样本点的平均数；
对于每项数据，将每个样本点的数值除以所述数据的平均数，得到所述每个样本点的无因次化处理后的数据。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述相关系数获取模块用于：
基于下述公式(2)计算所述第一相关系数：
其中，rab表示所述第一相关系数；
Xa表示产量数据；
Xb表示一项或多项第一录测井数据；
j表示样本点的序号；
m表示样本点的总个数；
avg表示平均数。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述投影重要性指标获取模块用于：
基于下述公式(4)计算所述投影重要性指标：
式中：Ivip,j表示影响因素t对测试产量的投影重要性指标；
p为自变量个数；
r(y，t1，t2，…tm)表示所述第二相关系数；
r(y，tj)表示所述第一相关系数；
Wj表示测试产量。
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| WO2016041189A1 (zh) * | 2014-09-19 | 2016-03-24 | 杨顺伟 | 一种评价页岩气储层及寻找甜点区的方法 |
| WO2018013004A1 (ru) * | 2016-07-15 | 2018-01-18 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Сибирская Геофизическая Компания" | Способ прогноза эффективной емкости коллекторов |
| CN107977480A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-05-01 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种页岩气储层产气性快速评价方法 |
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2020
- 2020-04-21 CN CN202010317298.4A patent/CN113622903B/zh active Active
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| CN107977480A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-05-01 | 中石化石油工程技术服务有限公司 | 一种页岩气储层产气性快速评价方法 |
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