CN113704952B - 建立渗透率模型的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种建立渗透率模型的方法及装置，所述方法包括：采集研究工区的米采油指数数据；根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；基于地质构造模型建立米采油指数模型；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。本发明可以提高渗透率模型精度。

Description

建立渗透率模型的方法及装置

技术领域

本发明涉及地质建模技术领域，特别涉及一种建立渗透率模型的方法及装置。

背景技术

随着油藏的开采，钻井数量越来越多，获得的油藏信息越来丰富，油藏三维地质模型需要不断更新，其中也包括渗透率模型。建立渗透率模型的现有技术如下：第一步，建立沉积相模型；第二步，利用测井解释渗透率作为硬数据，已有孔隙度模型作为约束数据，按照沉积相类型，分类建立渗透率模型；或者按照沉积相类型，分类建立孔隙度与渗透率之间的函数关系，然后，利用已有的孔隙度模型和上述函数关系，计算得到渗透率模型。

然而上述方法存在如下问题：由于对油藏地质情况认识不清，导致沉积相模型有很大不确定性，沉积相分布与油井实际生产特征之间会存在矛盾，例如钻在分流河道沉积微相的油井产量很低。因此，按照沉积相分类建立的渗透率模型具有很大不确定性。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。

发明内容

本发明实施例提供一种建立渗透率模型的方法，用以提高渗透率模型精度，该方法包括：

采集研究工区的米采油指数数据；

根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；

将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；

基于地质构造模型建立米采油指数模型；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。

本发明实施例还提供一种建立渗透率模型的装置，用以提高渗透率模型精度，该装置包括：

数据采集模块，用于采集研究工区的米采油指数数据；

数据分类赋值模块，用于根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；

数据粗化模块，用于将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；

指数模型建立模块，用于基于地质构造模型建立米采油指数模型；

渗透率模型建立模块，用于以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型建立渗透率模型。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述建立渗透率模型的方法。

本发明实施例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执行上述建立渗透率模型的方法的计算机程序。

本发明实施例通过采集研究工区的米采油指数数据；采集研究工区的米采油指数数据；根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；基于地质构造模型建立米采油指数模型；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度米采油指数模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。通过本发明实施例建立的渗透率模型，相较于通过沉积相建立的渗透率模型更加精确。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1为本发明实施例中建立渗透率模型的方法的流程图；

图2为本发明实施例中建立渗透率模型的方法的另一流程图；

图3为本发明一个实施例中整理后的米采油指数数据图；

图4为本发明实施例中将图3所示的米采油指数数据分类并重新赋值后的数据图；

图5为本发明实施例中建立渗透率模型的装置的结构框图；

图6为本发明实施例中计算机设备的示意图。

具体实施方式

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。

发明人发现，在各油井生产压差近似的情况下，米采油指数近似正比于渗透率，因此，米采油指数可以反映泄油半径范围内渗透率平均值。将各油井的米采油指数分类，采用属性空间约束方法，以米采油指数模型作为约束范围，可以获得更为准确地渗透率模型，特别适用于油气田开发中后期渗透率建模。

基于此，在本发明实施例中，提供一种建立渗透率模型的方法，用以提高渗透率模型精度。图1为本发明实施例中建立渗透率模型的方法的流程图。如图1所示，本发明实施例中建立渗透率模型的方法可以包括：

步骤101，采集研究工区的米采油指数数据；

步骤102，根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；

步骤103，将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；

步骤104，基于地质构造模型建立米采油指数模型；

步骤105，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度米采油指数模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。

由图1所示流程可以得知，本发明实施例通过采集研究工区的米采油指数数据；采集研究工区的米采油指数数据；根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；基于地质构造模型建立米采油指数模型；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度米采油指数模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。通过本发明实施例建立的渗透率模型，相较于通过沉积相建立的渗透率模型更加精确。

具体实施时，先采集研究工区的米采油指数数据。实施例中，研究工区还包括井数据、地质构造模型、测井解释渗透率数据。实施例中，在采集研究工区的米采油指数数据后，还可以包含一步骤201：根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理。如图2所示，图2为本发明实施例中建立渗透率模型的方法的另一流程图。为简化起见，图2与图1中相同的步骤使用相同的标号并省略其说明。其中，深度间隔例如可以为0.125米。当然，本领域技术人员容易理解，也可以根据需要选择其它的深度间隔数值。如图3所示，图3为本发明一个实施例中整理后的米采油指数数据图。

具体实施时，在采集研究工区的米采油指数数据后，根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值。实施例中，可以根据米采油指数数值的大小，以及实际情况，将米采油指数分为几类。例如，不小于1bbl/d/MPa/m的为一类，统一赋值为1；小于1bbl/d/MPa/m且不小于0.5bbl/d/MPa/m为二类，统一赋值为2；小于0.5bbl/d/MPa/m为三类，统一赋值为3。如图4所示，图4为本发明实施例中将图3所示的米采油指数数据分类并重新赋值后的示意图。其中，将小于1bbl/d/MPa/m的米采油指数重新赋值为0，并归为一类；将不小于1bbl/d/MPa/m的米采油指数重新赋值为1，并归为二类。

具体实施时，在将米采油指数数据分类并重新赋值后，将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型。实施例中，可以在Petrel软件中加载研究工区；在加载了研究工区之后，可以使用Petrel软件中的“Well log Upscaling”功能，将采集到的米采油指数数据，粗化至研究工区的地质构造模型。

具体实施时，基于地质构造模型建立米采油指数模型。实施例中，可以采用Petrel软件中的“Petrophysical modeling”模块，基于地质构造模型建立米采油指数模型。实施例中，可以采用例如序贯指示模拟方法或截断高斯模拟方法等具体的模拟方法，基于地质构造模型建立米采油指数模型。

具体实施时，获得米采油指数模型后，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。

实施例中，还可以根据米采油指数模型对应的米采油指数数据的分类，确定米采油指数模型对应的渗透率分布范围；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型对应的渗透率分布范围为约束范围，建立渗透率模型。

实施例中，可以根据米采油指数模型对应的米采油指数数据的分类，设定米采油指数模型中的一类米采油指数数据(米采油指数不小于1bbl/d/MPa/m)对应的渗透率分布范围在500-1000mD，米采油指数模型中的二类米采油指数数据(米采油指数小于1bbl/d/MPa/m且不小于0.5bbl/d/MPa/m)对应的渗透率分布范围在100-500mD，米采油指数模型中的三类米采油指数数据(米采油指数小于0.5bbl/d/MPa/m)对应的渗透率分布范围在0-100mD。以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据建立一待处理的渗透率模型，然后基于属性空间约束方法，以米采油指数模型对应的渗透率分布范围为约束范围，约束待处理的渗透率模型，得到待处理的渗透率的模型的一子集，待处理的渗透率的模型的一子集为一更精确地渗透率模型。

实施例中，还可以采用例如序贯高斯模拟方法，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。

实施例中，可以采用Petrel软件中的“Petrophysical modeling”模块，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。

基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种建立渗透率模型的装置，如下面的实施例所述。由于建立渗透率模型的装置解决问题的原理与建立渗透率模型的方法相似，因此建立渗透率模型的装置的实施可以参见建立渗透率模型的方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图5是本发明实施例中建立渗透率模型的装置的结构框图，如图5所示，本发明实施例中建立渗透率模型的装置包括：

数据采集模块501，用于采集研究工区的米采油指数数据；

数据分类赋值模块502，用于根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；

数据粗化模块503，用于将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；

指数模型建立模块504，用于基于地质构造模型建立米采油指数模型；

渗透率模型建立模块505，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。

一个实施例中，渗透率模型建立模块具体可以用于：

根据米采油指数模型对应的米采油指数数据的分类，确定米采油指数模型对应的渗透率分布范围；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型对应的渗透率分布范围为约束范围，建立渗透率模型。

一个实施例中，指数模型建立模块具体可以用于：

采用序贯指示模拟方法或截断高斯模拟方法，基于地质构造模型建立米采油指数模型。

一个实施例中，渗透率模型建立模块具体可以用于：

采用序贯高斯模拟方法，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。

一个实施例中，数据采集模块还可以用于：

根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理。

本发明的实施例还提供一种计算机设备，图6为本发明实施例中计算机设备的示意图，该计算机设备能够实现上述实施例中的建立渗透率模型的方法中全部步骤，电子设备具体包括如下内容：

处理器(processor)601、存储器(memory)602、通信接口(CommunicationsInterface)603和总线604；

其中，处理器601、存储器602、通信接口603通过总线604完成相互间的通信；通信接口603用于实现服务器端设备、检测设备以及用户端设备等相关设备之间的信息传输；

处理器601用于调用存储器602中的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的建立渗透率模型的方法中的全部步骤。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述建立渗透率模型的方法的计算机程序。

综上所述，本发明实施例通过采集研究工区的米采油指数数据；采集研究工区的米采油指数数据；根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；基于地质构造模型建立米采油指数模型；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度米采油指数模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型。通过本发明实施例建立的渗透率模型，相较于通过沉积相建立的渗透率模型更加精确。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种建立渗透率模型的方法，其特征在于，包括：

采集研究工区的米采油指数数据；

根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；

将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；

基于地质构造模型建立米采油指数模型；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型；

其中，所述以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型，包括：

根据米采油指数模型对应的米采油指数数据的分类，确定米采油指数模型对应的渗透率分布范围；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型对应的渗透率分布范围为约束范围，建立渗透率模型；

其中，采集研究工区的米采油指数数据之后，还包括：

根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理。

2.一种建立渗透率模型的装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于采集研究工区的米采油指数数据；

数据分类赋值模块，用于根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；

数据粗化模块，用于将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；

指数模型建立模块，用于基于地质构造模型建立米采油指数模型；

渗透率模型建立模块，用于以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型；

其中，所述渗透率模型建立模块具体用于：

根据米采油指数模型对应的米采油指数数据的分类，确定米采油指数模型对应的渗透率分布范围；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型对应的渗透率分布范围为约束范围，建立渗透率模型；

其中，所述数据采集模块还用于：

根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理。

3.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下方法：

采集研究工区的米采油指数数据；

根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；

将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；

基于地质构造模型建立米采油指数模型；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型；

其中，所述以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型，包括：

根据米采油指数模型对应的米采油指数数据的分类，确定米采油指数模型对应的渗透率分布范围；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型对应的渗透率分布范围为约束范围，建立渗透率模型；

其中，采集研究工区的米采油指数数据之后，还包括：

根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理。

4.一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执行如下方法的计算机程序：

采集研究工区的米采油指数数据；

根据米采油指数数据的数值范围，将米采油指数数据分类并重新赋值；

将分类并重新赋值后的米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；

基于地质构造模型建立米采油指数模型；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型；

其中，所述以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型为约束范围，建立渗透率模型，包括：

根据米采油指数模型对应的米采油指数数据的分类，确定米采油指数模型对应的渗透率分布范围；

以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以研究工区的孔隙度模型为约束数据，以米采油指数模型对应的渗透率分布范围为约束范围，建立渗透率模型；

其中，采集研究工区的米采油指数数据之后，还包括：

根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理。

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