CN113818862A - 页岩油开采区域的划分方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请关于一种页岩油开采区域的划分方法、装置、设备及存储介质，涉及页岩油勘探领域。该方法包括：从目标开采区域中确定n个样本采集点；获取每个样本采集点对应的目标岩层的测井数据；将测井数据输入测井数据分析模型，输出得到目标岩层的脆性指数；根据每个脆性指数划分确定进行开采的候选开采岩层。本申请通过在开采区域中根据深度确定对应m个候选开采岩层的n个样本采集点，获取与每个样本采集点对应的测井数据，并通过测井数据确定目标岩层的脆性指数，最终划分确定进行开采的候选开采岩层的方法，通过脆性指数的设置确定目标岩层的脆性在目标开采区域内的易碎裂程度，并据此指导页岩油的开采，提高了对于页岩油开采区域的划分效率。
Description
技术领域
本申请涉及页岩油勘探领域，特别涉及一种页岩油开采区域的划分方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
页岩油是指以页岩为主的页岩层系中所含的石油资源。其中包括泥页岩孔隙和裂缝中的石油，也包括泥页岩层系中的致密碳酸岩或碎屑岩邻层和夹层中的石油资源。通常，对页岩油有效的开发方式为水平井和分段压裂技术。
在进行页岩油的开采之前，需要对开采区域进行岩层性质的分析，以确定该区域是否适合开采，以及采用何种方式进行开采。目前，多以岩层的脆性作为页岩油藏质量的依据。
然而，相关技术中，尚不存在一种对于岩层脆性的量化评价方法，对于开采区域的划分效率较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种页岩油开采区域的划分方法、装置、设备及可读存储介质，能够通过脆性指数的设置确定目标岩层相对于目标开采区域内其他岩层的易碎裂程度，并据此指导页岩油的开采，提高了对于页岩油开采区域的划分效率。该技术方案如下：
一方面，提供了一种页岩油开采区域的划分方法，该方法包括：
从目标开采区域中确定n个样本采集点，目标开采区域为对页岩油进行开采的初选范围，n个样本采集点的深度互不相同，n个样本采集点对应m个深度范围互不重叠的候选开采岩层，n≥m；
获取每个样本采集点对应的目标岩层的测井数据，测井数据用于指示目标岩层的岩层性质；
将测井数据输入测井数据分析模型，输出得到目标岩层的脆性指数，脆性指数用于指示目标岩层相对目标开采区域内的其他岩层的易碎裂程度，测井数据分析模型为机器学习模型；
根据每个脆性指数划分确定进行开采的候选开采岩层。
在一个可选的实施例中，将测井数据输入测井数据分析模型，输出得到目标岩层的脆性指数，包括：
通过所述目标岩层的所述测井数据获取所述目标岩层的峰值应变指数、所述目标岩层的剪胀角指数以及所述目标岩层的杨氏模量指数；
将所述测井数据输入测井数据分析模型，输出得到所述目标岩层的峰值应变指数对应的第一权值，所述目标岩层的剪胀角指数对应的第二权值以及目标岩层的杨氏模量指数对应的第三权值；
将所述峰值应变指数对应所述第一权值、所述剪胀角指数对应所述第二权值、所述杨氏模量指数对应所述第三权值进行加权求和，得到所述脆性指数。在一个可选的实施例中，获取目标岩层的峰值应变指数、目标岩层的剪胀角指数以及目标岩层的杨氏模量指数，包括：
通过测井数据获取每个目标岩层的峰值应变，得到最大峰值应变和最小峰值应变；通过最大峰值应变以及最小峰值应变确定目标岩层的峰值应变指数；
通过测井数据获取每个目标岩层的剪胀角，得到最大剪胀角和最小剪胀角；通过最大剪胀角和最小剪胀角确定目标岩层的剪胀角指数；
通过测井数据获取每个目标岩层的杨氏模量，得到最大杨氏模量和最小杨氏模量；通过最大杨氏模量和最小杨氏模量确定目标岩层的杨氏模量指数。
在一个可选的实施例中，测井数据包括目标岩层的纵波时差，目标岩层的岩石密度，目标岩层的储层孔隙度以及目标岩层的自然伽马值中的至少一种。
在一个可选的实施例中，测井数据包括纵波时差；
通过测井数据获取每个目标岩层的杨氏模量，包括：
通过每个目标岩层的纵波时差确定每个目标岩层的横波时差；
通过每个纵波时差确定每个目标岩层的纵波速度；
通过每个横波时差确定每个目标岩层的横波速度；
通过每个目标岩层的纵波速度、目标岩层的横波速度以及目标岩层的岩石密度，获取每个目标岩层的杨氏模量。
在一个可选的实施例中，测井数据还包括储层孔隙度、目标岩层的年代系数、目标岩层的深度、目标岩层的有效应力系数、目标岩层的孔隙压力以及自然伽马值；
通过测井数据获取每个目标岩层的剪胀角，包括：
通过每个目标岩层的自然伽马值获取每个目标岩层的自然伽马相对值；
通过每个目标岩层的自然伽马相对值获取每个目标岩层的泥质含量；
通过每个目标岩层的泥质含量以及目标岩层的杨氏模量，确定每个目标岩层的岩石抗压强度；
通过每个目标岩层的纵波速度和每个目标岩层的横波速度确定每个目标岩层的动态泊松比；
通过每个目标岩层的泊松比、每个目标岩层的深度，每个目标岩层的深度、每个目标岩层的孔隙压力和每个目标岩层的有效应力系数得到每个目标岩层的围压；
通过每个目标岩层的储层孔隙度确定每个目标岩层的内摩擦角；
通过每个目标岩层的内摩擦角、每个目标岩层的围压以及每个目标岩层的岩石抗压强度，获取每个目标岩层的剪胀角。
在一个可选的实施例中，其特征在于，通过测井数据获取每个目标岩层的峰值应变，包括：
通过每个目标岩层的静态杨氏模量以及每个目标岩层的泥质含量，确定每个目标岩层的峰值应力；
根据每个目标岩层的纵波速度以及目标岩层的横波速度，确定每个目标岩层的泊松比；
根据每个目标岩层的泊松比以及每个目标岩层的峰值应力，获取每个目标岩层的峰值应变。
另一方面，提供了一种页岩油开采区域的划分装置，该装置包括：
确定模块，用于从目标开采区域中确定n个样本采集点，目标开采区域为对页岩油进行开采的初选范围，n个样本采集点的深度互不相同，n个样本采集点对应m个深度范围互不重叠的候选开采岩层，n≥m；
获取模块，用于获取每个样本采集点对应的目标岩层的测井数据，测井数据用于指示目标岩层的岩层性质；
确定模块，用于通过目标岩层的测井数据确定目标岩层的脆性指数，脆性指数用于指示目标岩层相对目标开采区域内的其他岩层的易碎裂程度；
划分模块，用于根据每个脆性指数划分确定进行开采的候选开采岩层。
另一方面，提供了一种计算机设备，该设备包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令，指令由处理器加载并执行以实现如上述任一的页岩油开采区域的划分方法。
另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，该可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本申请实施例所述的页岩油开采区域的划分方法。
另一方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如上述本申请实施例中任一所述的页岩油开采区域的划分方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
通过在开采区域中根据深度确定对应m个候选开采岩层的n个样本采集点，获取与每个样本采集点对应的目标岩层的用于指示目标岩层的岩层性质的测井数据，并通过测井数据确定目标岩层的脆性指数，最终划分确定进行开采的候选开采岩层的方法，通过脆性指数的设置确定目标岩层在目标开采区域内的易碎裂程度，并据此指导页岩油的开采，提高了对于页岩油开采区域的划分效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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示出了本申请一个示意性实施例提供的测井数据随着探测深度进行变化的曲线的示意图；
图2示出了本申请一个示意性实施例提供的页岩油开采区域的划分方法的流程图；
图3示出了本申请一个示意性实施例提供的一种获取目标岩层的中间参数的方法的流程图；
图4示出了本申请一个示意性实施例提供的通过测井数据曲线处理得到中间参数曲线的示意图；
图5示出了本申请一个示意性实施例提供的一种页岩油开采区域的划分方法的流程图；
图6示出了本申请一个示例性实施例提供的一种页岩油开采区域的划分装置的结构框图；
图7示出了本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构示意图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
首先，对本申请实施例中涉及的名词进行简单的介绍：
测井数据：是在页岩油油藏的开采过程之前，对开采区域进行地质勘探所获得的数据。测井数据的获取方法可以为全波列声波测井。测井数据用于表征开采区域的地质性质。可选地，测井数据包括岩层的纵波时差，岩层的岩石密度，岩层的储层孔隙度以及岩层的自然伽马值中的至少一种。
在一个示例中，服务器与声波采集器进行连接，该声波采集器用于放置在开采区域内，并且向开采区域内的页岩层发送声波。通过不同频率、不同方向的声波的发送以及后续的声波的接收，并对于接收到的声波信号通过服务器中的声波处理模型进行处理的方法，可以获得以不同参数为变量的测井数据曲线，在本申请中，以该曲线为以探测深度为变量，随着探测深度的变化而进行变化的测井数据曲线。图1示出了本申请一个示意性实施例提供的测井数据随着探测深度进行变化的曲线的示意图。请参考图1，由图1可得，通过声波采集器对于声波的接收，以及通过声波处理模型对于声波进行处理后，可以获得的测井数据有纵波时差101、岩石密度102、储层孔隙度103和自然伽马值104，且该参数均随着致密油藏深度105，也即探测的深度进行变化。
可选地，以上测井数据均可以从一方面对于页岩油藏的油藏情况进行表征，但无法综合得到页岩油藏的油藏质量。相关技术中，通常使用岩层的脆性来体现页岩油藏的油藏质量。目前应用较多的脆性评价方法是利用岩石力学参数计算岩层的脆性的方法，然而该方法是针对海相页岩的岩石矿物的力学参数建立的，具有明显的地域局限性且不具备代表性。且在其他提出的脆性计算方法中，提供的计算方法参数不齐，且最终只能得到以不统一的单位计算获得的，不具有实际数值意义的岩层脆性，该数据不具备对实际开采情况进行指导的能力。
图2示出了本申请一个示意性实施例提供的页岩油开采区域的划分方法的流程图。以该方法应用于测井数据处理服务器中为例进行说明，该方法包括：
步骤201，从目标开采区域中确定n个样本采集点，目标开采区域为对页岩油进行开采的初选范围，n个样本采集点的深度互不相同，n个样本采集点对应m个深度范围互不重叠的候选开采岩层，n≥m。
可选地，在本实施例中对页岩油进行开采的初选范围进行确定时，可以在地面上确定开采区域的表面区域，该开采的初选范围即为该表面区域对应的深度范围。在一个示例中，在底面上确定了开采区域的表面区域后，确定与该表面区域以及该表面区域对应的地下2000米深度范围内的所有岩层确定为对页岩油进行开采的初选范围。
可选地，每个样本点之间的样本采集深度互不相同。在一个示例中，从目标开采区域中确定3个样本采集点，该三个样本采集点的位置分别为该初选范围对应的地下500米深度，初选范围对应的地下1000米深度以及初选范围对应的地下1500米深度。
通过n个样本采集点，可以对应得到m个深度范围互不重叠的候选开采岩层。示意性地，如上示例所述，3个样本采集点的位置为初选范围对应的地下500米深度，初选范围对应的地下1000米深度以及初选范围对应的地下1500米深度，则该3个样本采集点可以对应有地下500米到地下1000米深度以及地下1000米深度到1500米的两个开采岩层；或，该三个样本采集点对应有地下250米到地下750米深度、地下750米到地下1250米深度以及地下1250米到地下1750米深度的三个开采岩层。可选地，在测井数据处理服务器中确定n个样本深度后，通过该n个样本深度，生成与该m个样本深度对应的n个候选岩层。
步骤202，获取每个样本采集点对应的目标岩层的测井数据，测井数据用于指示目标岩层的岩层性质。
测井数据是在页岩油油藏的开采过程之前，对开采区域进行地质勘探所获得的数据。测井数据的获取方法可以为全波列声波测井，本申请对于测井数据的获取方法不做限制。测井数据用于表征开采区域的地质性质。
在如上示例中，3个样本采集点分别对应地下500米出的岩层、地下1000米处的岩层以及地下1500米处的岩层，测井数据处理服务器对应有测井数据采集设备，测井数据采集设备的数量与样本采集点的数量对应，即三个测井数据采集设备的位置分别设置在地下500米处，地下1000米处以及地下1500米处。测井数据采集设备在进行测井数据的采集后，将采集到的测井数据发送至测井数据服务器中进行处理。
可选地，测井数据包括目标岩层的纵波时差，目标岩层的岩石密度，目标岩层的储层孔隙度以及目标岩层的自然伽马值中的至少一种。
步骤203，将测井数据输入测井数据分析模型，输出得到目标岩层的脆性指数，脆性指数用于指示目标岩层相对目标开采区域内的其他岩层的易碎裂程度。
脆性用于指示材料在外力作用下仅产生很小变形即可断裂破坏的性质，目标岩层的脆性即为样本采集点处的目标岩层的脆性。可选地，测井数据处理服务器将目标岩层的脆性处理为目标岩层的脆性指数，可通过目标岩层的脆性指数对目标岩层相对目标开采区域内的其他岩层的易碎裂程度进行确定。在一个示例中，目标岩层的脆性指数为0-1之间的小数，脆性指数越接近1，则指示目标岩层处的脆性在开采区域内的相对值越高，脆性指数越接近0，则指示目标岩层处的脆性在开采区域内的相对值越低。
可选地，测井数据处理服务器中包括测井数据分析模型，测井数据分析模型为机器学习模型。可选地，脆性指数通过对于作为输入量的测井数据的处理，输出得到目标岩层的脆性指数。或，脆性指数通过对于作为输入量的测井数据侧处理，输出得到用于直接计算以获取脆性指数的中间参数。
步骤204，根据每个脆性指数划分确定进行开采的候选开采岩层。
在确定脆性指数后，测井数据处理服务器即对初选范围进行划分，确定进行开采的候选开采岩层。可选地，从样本采集点对应的候选开采岩层中确定至少一个候选开采岩层，或，对样本采集点对应的候选开采岩层进行重新划分，确定至少一个候选开采岩层。
综上所述，本实施例提供的方法，通过在开采区域中根据深度确定对应m个候选开采岩层的n个样本采集点，获取与每个样本采集点对应的目标岩层的用于指示目标岩层的岩层性质的测井数据，并通过测井数据确定目标岩层的脆性指数，最终划分确定进行开采的候选开采岩层的方法，通过脆性指数的设置确定目标岩层的脆性在开采区域内的相对易碎裂程度，并据此指导页岩油的开采，提高了对于页岩油开采区域的划分效率。
可选地，在进行目标岩层的脆性指数的获取过程中，还需要进行中间参数的获取，并通过获取到的中间参数处理得到目标岩层的脆性指数。图3示出了本申请一个示意性实施例提供的一种获取目标岩层的中间参数的方法的流程图，以该方法应用于测井数据服务器中为例进行说明，该方法包括：
步骤301，通过测井数据获取每个目标岩层的杨氏模量，得到最大杨氏模量和最小杨氏模量。
可选地，在获取测井数据处理服务器中，获取到的测井数据会以测井数据曲线的形式体现。可选地，测井数据服务器将一条测井数据曲线进行处理，得到一条中间参数曲线。在一个示例中，图4示出了本申请一个示意性实施例提供的通过测井数据曲线处理得到中间参数曲线的示意图。请参考图4，根据测井数据服务器通过与其连接的测井数据采集设备，测井数据处理服务器获取了纵波时差401、岩石密度402、储层孔隙度403和自然伽马值404，并对纵波时差401的曲线进行处理，获取作为中间参数的横波时差405的数据曲线。
可选地，设纵波时差为Δtp，横波时差为Δts，测井数据处理服务器可以通过如下公式有纵波时差获取横波时差：
Δts＝528.71×ln(Δtp)-2447.3
可选地，截取数据曲线上对应样本采集点的深度位置处的点，即可获取样本采集点对应深度出的中间参数的数值。
可选地，测井数据处理服务器可直接对样本采集点深度处横波时差以及纵波时差进行处理，获取样本采集点深度处的横波速度与纵波速度。
杨氏模量是描述固体材料抵抗形变能力的物理量。
以下为测井数据服务器对测井数据以及中间参数进行处理，获取目标岩层的杨氏模量的方法：
在申请中，杨氏模量可以体现为动态杨氏模量，或，杨氏模量可以体现为静态杨氏模量，动态杨氏模量的获取方法如下公式所示：
式中，ρ为目标岩层的岩石密度，选用单位为kg/m3；Vs为横波速度，选用单位为m/s；Vt为纵波速度，选用单位为m/s；Ed为动态杨氏模量，选用单位为MPa。
可选地，获取每个目标岩层的动态杨氏模量后，即可确定其中的最大杨氏模量以及最小杨氏模量。
可选地，静态杨氏模量的获取方法如下公式所示：
Es＝1.757×Ed-21370
式中，Ed为动态杨氏模量，选用单位为MPa，Es为静态杨氏模量，选用单位为MPa。
可选地，由于动态杨氏模量与静态杨氏模量的增长关系为正相关，故当选取最大动态杨氏模量时，也即选取了最大静态杨氏模量，当选取了最小动态杨氏模量时，也即选取了最小静态杨氏模量。
也即，获取目标岩层的杨氏模量的方法包括：
步骤302，通过最大杨氏模量和最小杨氏模量确定目标岩层的杨氏模量指数。
杨氏模量指数的获取方法如下公式所示：
式中，En为目标岩层的杨氏模量指数，该杨氏模量指数可以为动态杨氏模量指数，也可以为静态杨氏模量指数。E为目标岩层的杨氏模量，Emin为最小杨氏模量，Emax为最大杨氏模量。
步骤303，通过测井数据获取每个目标岩层的剪胀角，得到最大剪胀角和最小剪胀角。
剪胀角是用来表示材料在剪切过程中体积变化率的一个物理量。
以下为测井数据服务器对测井数据以及中间参数进行处理，获取目标岩层的剪胀角的方法：
目标岩层的剪胀角的获取方法如下公式所示：
其中，ψ为目标岩层的剪胀角，选用单位为°；
为目标岩层的内摩擦角，选用单位为°；σc为目标岩层的岩石抗压强度，选用单位为MPa；Pc为目标岩层的围压，选用单位为MPa。
目标岩层的岩石抗压强度的获取方法如下公式所示：
σc＝(0.0045+0.0035Vsh)Ed
其中，Vsh为目标岩层的泥质含量，为无因次值；Ed为目标岩层为动态杨氏模量，选用单位为MPa。
目标岩层的泥质含量的获取方法如下公式所示：
其中，GCUR为与年代有关的经验系数，根据地质的年代时间进行取值。SH为目标岩层的自然伽马相对值。
目标岩层的自然伽马相对值的获取方法如下公式所示：
其中，GRmax为纯岩性地层的自然伽马值，为无因次值；GRmin为纯泥性地层的自然伽马值，为无因次值；GR为目标岩层的自然伽马值。
目标岩层的内摩擦角的获取方法如下公式所示：
其中，φ为目标岩层的储层孔隙度，为小数。
目标岩层的围压的获取方法如下公式所示：
其中，H为目标岩层的深度，选用单位为m；α为目标岩层的有效应力系数，为无因次值，当泥质含量>0.8时，有效应力系数为0.6，当泥质含量<0.2时，有效应力系数为0.9，当0.2<泥质含量<0.8时，有效应力系数的获取方法如下公式所示：
Pp为目标岩层的孔隙压力，选用单位为kN；ρ为目标岩层的岩石密度，单位为kg/m3；g为重力系数。
也即，通过测井数据获取每个目标岩层的剪胀角的方法为：
通过每个目标岩层的自然伽马值获取每个目标岩层的自然伽马相对值；
通过每个目标岩层的自然伽马相对值获取每个目标岩层的泥质含量；
通过每个目标岩层的泥质含量以及目标岩层的杨氏模量，确定每个目标岩层的岩石抗压强度；
通过每个目标岩层的纵波速度和每个目标岩层的横波速度确定每个目标岩层的动态泊松比；
通过每个目标岩层的泊松比、每个目标岩层的深度，每个目标岩层的深度、每个目标岩层的孔隙压力和每个目标岩层的有效应力系数得到每个目标岩层的围压；
通过每个目标岩层的储层孔隙度确定每个目标岩层的内摩擦角；
通过每个目标岩层的内摩擦角、每个目标岩层的围压以及每个目标岩层的岩石抗压强度，获取每个目标岩层的剪胀角。
可选地，获取每个目标岩层的剪胀角后，即可确定其中的最大剪胀角以及最小剪胀角。
步骤304，通过最大剪胀角和最小剪胀角确定目标岩层的剪胀角指数。
可选地，剪胀角指数的获取方法如下公式所示：
其中，ψn为目标岩层的剪胀角指数，ψ为目标岩层的剪胀角，ψmin为最小剪胀角，ψmax为最大剪胀角。
步骤305，通过测井数据获取每个目标岩层的峰值应变，得到最大峰值应变和最小峰值应变。
应变指物体由于外因或内在缺陷，其体积或形状所发生的变化。目标岩层的峰值应变即为目标岩层因外因或内在缺陷所能产生的最大的变化。
目标岩层的峰值应变的获取方法如下公式所示：
εp＝(σcv-19.17)/13.02
其中，σc为目标岩层的峰值应力，也即目标岩层的岩石抗压强度，选用单位为KN，v为目标岩层的泊松比，为无因次值。
目标岩层的泊松比的获取方法如下公式所示：
步骤306，通过最大峰值应变以及最小峰值应变确定目标岩层的峰值应变指数。
可选地，峰值应变指数的获取方法如下公式所示：
其中，εpn为目标岩层的峰值应变指数；εp为目标岩层的峰值应变；εpmax为最大峰值应变；εpmin为最小峰值应变。
也即，通过测井数据获取每个目标岩层的峰值应变指数的方法为：
通过每个目标岩层的静态杨氏模量以及每个目标岩层的泥质含量，确定每个目标岩层的峰值应力；
根据每个目标岩层的纵波速度以及目标岩层的横波速度，确定每个目标岩层的泊松比；
根据每个目标岩层的泊松比以及每个目标岩层的峰值应力，获取每个目标岩层的峰值应变。
步骤307，对峰值应变指数，剪胀角指数以及杨氏模量指数进行加权求和，得到目标岩层的脆性指数。
可选地，目标岩层的脆性指数的获取方法如下公式所示：
BI＝0.262En+0.353ψn+0.385εpn
其中，BI即为目标岩层的脆性指数，峰值应变指数、剪胀角指数以及杨氏模量指数的权值分别为0.385，0.353以及0.262。可选地，该权值是通过将测井数据输入测井数据分析模型得到的，测井数据分析模型为机器学习模型。可选地，测井数据分析模型的输入量为目标岩层的测井数据，输出量即为第一权值、第二权值以及第三权值。
可选地，测井数据处理服务器可以通过将测井数据输入中间参数模型，输出得到杨氏模量指数、峰值应变指数以及剪胀角指数。并通过将中间参数输入脆性指数模型，输出得到脆性指数。
综上所述，本实施例提供的方法，通过对于中间参数的获取，并最终通过作为中间参数的峰值应变指数、剪胀角指数以及杨氏模量指数获取脆性指数的方法，通过对于中间参数的获取，进而量化确定目标岩层的脆性指数，提高了对于页岩油开采区域的划分效率。
图5示出了本申请一个示意性实施例提供的一种页岩油开采区域的划分方法的流程图。以该方法应用于测井数据处理服务器中为例进行说明，该方法包括：
步骤501，从目标开采区域中确定n个样本采集点。
可选地，该n个样本采集点的确定方式为测井数据处理服务器按深度顺序随机选取。
步骤502，获取每个样本采集点对应的目标岩层的测井数据。
可选地，测井数据处理服务器获取测井数据采集设备发送的测井数据，示意性地，测井数据采集设备为声波采集设备。
步骤503，通过测井数据获取目标岩层的杨氏模量指数。
杨氏模量指数为通过测井数据获取的中间参数。杨氏模量指数的获取方式如步骤301至步骤302中所示。
步骤504，通过测井数据获取目标岩层的剪胀角指数。
剪胀角指数为通过测井数据获取的中间参数。剪胀角指数的获取方式如步骤303至步骤304中所示。
步骤505，通过测井数据获取目标岩层的峰值应变指数。
峰值应变指数为通过测井数据获取的中间参数。峰值应变指数的获取方式如步骤305至步骤306中所示。
步骤506，对峰值应变指数、剪胀角指数以及杨氏模量指数进行加权求和，得到目标岩层的脆性指数。
可选地，测井数据处理服务器中存储了中间参数对应的权值，通过将对应的中间参数赋予对应的权值，即可获得目标岩层的脆性指数。可选地，权值的确定由测井数据分析模型完成。
步骤507，根据每个脆性指数划分确定进行开采的候选岩层。
可选地，测井数据服务器根据每个脆性指数对候选岩层进行划分，并对于后续的候选岩层的开采方式进行分配，示意性地，对于候选岩层开采时所使用的压裂液体进行选择。
综上所述，本实施例提供的方法，通过在开采区域中根据深度确定对应m个候选开采岩层的n个样本采集点，获取与每个样本采集点对应的目标岩层的用于指示目标岩层的岩层性质的测井数据，并通过测井数据确定目标岩层的脆性指数，最终划分确定进行开采的候选开采岩层的方法，通过脆性指数的设置确定目标岩层的脆性在目标开采区域内的易碎裂程度，并据此指导页岩油的开采，提高了对于页岩油开采区域的划分效率。
图6示出了本申请一个示意性实施例提供的页岩油开采区域的划分装置的框图，该装置包括：
确定模块601，用于从目标开采区域中确定n个样本采集点，目标开采区域为对页岩油进行开采的初选范围，n个样本采集点的深度互不相同，n个样本采集点对应m个深度范围互不重叠的候选开采岩层，n≥m；
获取模块602，用于获取每个样本采集点对应的目标岩层的测井数据，测井数据用于指示目标岩层的岩层性质；
输入模块603，用于将测井数据输入测井数据分析模型，输出得到目标岩层的脆性指数，脆性指数用于指示目标岩层相对开采区域内的其他岩层的易碎裂程度，测井数据分析模型为机器学习模型；
划分模块604，用于根据每个脆性指数划分确定进行开采的候选岩层。
在一个可选的实施例中，获取模块602，用于通过目标岩层的测井数据获取目标岩层的峰值应变指数、目标岩层的剪胀角指数以及目标岩层的杨氏模量指数；
输入模块603，用于将测井数据输入测井数据分析模型，输出得到目标岩层的峰值应变指数对应的第一权值，目标岩层的剪胀角指数对应的第二权值以及目标岩层的杨氏模量指数对应的第三权值；
该装置，还包括求和模块605，用于将峰值应变指数对应第一权值、剪胀角指数对应第二权值、杨氏模量指数对应第三权值进行加权求和，得到脆性指数。
在一个可选的实施例中，获取模块602，用于通过测井数据获取每个目标岩层的峰值应变，得到最大峰值应变和最小峰值应变；
确定模块601，用于通过最大峰值应变以及最小峰值应变确定目标岩层的峰值应变指数；
获取模块602，用于通过测井数据获取每个目标岩层的剪胀角，得到最大剪胀角和最小剪胀角；
确定模块601，用于通过最大剪胀角和最小剪胀角确定目标岩层的剪胀角指数；
获取模块602，用于通过测井数据获取每个目标岩层的杨氏模量，得到最大杨氏模量和最小杨氏模量；
确定模块601，用于通过最大杨氏模量和最小杨氏模量确定目标岩层的杨氏模量指数。
在一个可选的实施例中，测井数据包括目标岩层的纵波时差，目标岩层的岩石密度，目标岩层的储层孔隙度以及目标岩层的自然伽马值中的至少一种。
在一个可选的实施例中，测井数据包括纵波时差以及自然伽马值；
确定模块601，用于通过每个目标岩层的纵波时差确定每个目标岩层的横波时差；
确定模块601，用于通过每个纵波时差确定每个目标岩层的纵波速度；
确定模块601，用于通过每个横波时差确定每个目标岩层的横波速度；
确定模块601，用于通过每个目标岩层的自然伽马值确定每个目标岩层的泥质含量；
获取模块602，用于通过每个目标岩层的泥质含量、目标岩层的横波时差以及目标岩层的岩石密度，获取每个目标岩层的杨氏模量。
在一个可选的实施例中，测井数据还包括储层孔隙度、目标岩层的年代系数、目标岩层的深度、目标岩层的有效应力系数、目标岩层的孔隙压力以及自然伽马值；
确定模块601，用于通过每个目标岩层的自然伽马值获取每个目标岩层的自然伽马相对值；
确定模块601，用于通过每个目标岩层的自然伽马相对值获取每个目标岩层的泥质含量；
确定模块601，用于通过每个目标岩层的泥质含量以及目标岩层的杨氏模量，确定每个目标岩层的岩石抗压强度；
确定模块601，用于通过每个目标岩层的纵波速度和每个目标岩层的横波速度确定每个目标岩层的动态泊松比；
确定模块601，用于通过每个目标岩层的泊松比、每个目标岩层的深度，每个目标岩层的深度、每个目标岩层的孔隙压力和每个目标岩层的有效应力系数得到每个目标岩层的围压；
确定模块601，用于通过每个目标岩层的储层孔隙度确定每个目标岩层的内摩擦角；
获取模块602，用于通过每个目标岩层的内摩擦角、每个目标岩层的围压以及每个目标岩层的岩石抗压强度，获取每个目标岩层的剪胀角。
在一个可选的实施例中，确定模块601，用于通过每个目标岩层的静态杨氏模量以及每个目标岩层的泥质含量，确定每个目标岩层的峰值应力；
确定模块601，用于根据每个目标岩层的纵波速度以及目标岩层的横波速度，确定每个目标岩层的泊松比；
获取模块602，用于根据每个目标岩层的泊松比以及每个目标岩层的峰值应力，获取每个目标岩层的峰值应变。
需要说明的是：上述实施例提供的页岩油开采区域的划分装置仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分内容。
本申请还提供了一种服务器，该服务器包括处理器和存储器，存储器中存储有至少一条指令，至少一条指令由处理器加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的页岩油开采区域的划分方法。需要说明的是，该服务器可以是如下图7所提供的服务器。
请参考图7，其示出了本申请一个示例性实施例提供的服务器的结构示意图。具体来讲：服务器700包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)701、包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)702和只读存储器(Read-Only Memory，ROM)703的系统存储器704，以及连接系统存储器104和中央处理单元701的系统总线705。服务器700还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出(Input Output System，I/O)系统706，和用于存储操作系统713、应用程序714和其他程序模块715的大容量存储设备707。
基本输入/输出系统706包括有用于显示信息的显示器708和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备709。其中显示器708和输入设备709都通过连接到系统总线705的输入输出控制器710连接到中央处理单元701。基本输入/输出系统706还可以包括输入输出控制器710以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地，输入输出控制器710还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
大容量存储设备707通过连接到系统总线705的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元701。大容量存储设备707及其相关联的计算机可读介质为服务器700提供非易失性存储。也就是说，大容量存储设备707可以包括诸如硬盘或者CD-ROM驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性，计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、带电可擦可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、闪存或其他固态存储其技术，CD-ROM、数字多功能光盘(Digital Video Disc，DVD)或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然，本领域技术人员可知计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器704和大容量存储设备707可以统称为存储器。
存储器存储有一个或多个程序，一个或多个程序被配置成由一个或多个中央处理单元701执行，一个或多个程序包含用于实现上述页岩油开采区域的划分方法的指令，中央处理单元701执行该一个或多个程序实现上述各个方法实施例提供的页岩油开采区域的划分方法。
根据本申请的各种实施例，服务器700还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即服务器700可以通过连接在系统总线705上的网络接口单元711连接到网络712，或者说，也可以使用网络接口单元711来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
存储器还包括一个或者一个以上的程序，一个或者一个以上程序存储于存储器中，一个或者一个以上程序包含用于进行本申请实施例提供的页岩油开采区域的划分方法中由服务器所执行的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行上述各个方法实施例提供的帐号段位信息的显示方法。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中的存储器中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入终端中的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述页岩油开采区域的划分方法。
可选地，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、固态硬盘(SSD，Solid State Drives)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取记忆体(ReRAM,Resistance RandomAccess Memory)和动态随机存取存储器(DRAM，Dynamic Random Access Memory)。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
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，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。
以上仅为本申请的可选实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种页岩油开采区域的划分方法，其特征在于，所述方法应用于测井数据处理服务器中，所述方法包括：
从目标开采区域中确定n个样本采集点，所述目标开采区域为对页岩油进行开采的初选范围，所述n个样本采集点的深度互不相同，所述n个样本采集点对应m个深度范围互不重叠的候选开采岩层，n≥m；
获取每个样本采集点对应的目标岩层的测井数据，所述测井数据用于指示所述目标岩层的岩层性质；
将所述测井数据输入测井数据分析模型，输出得到所述目标岩层的脆性指数，所述脆性指数用于指示所述目标岩层相对所述目标开采区域内的其他岩层的易碎裂程度，所述测井数据分析模型为机器学习模型；
根据每个脆性指数划分确定进行开采的所述候选开采岩层。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述测井数据输入测井数据分析模型，输出得到所述目标岩层的脆性指数，包括：
通过所述目标岩层的所述测井数据获取所述目标岩层的峰值应变指数、所述目标岩层的剪胀角指数以及所述目标岩层的杨氏模量指数；
将所述测井数据输入测井数据分析模型，输出得到所述目标岩层的峰值应变指数对应的第一权值，所述目标岩层的剪胀角指数对应的第二权值以及目标岩层的杨氏模量指数对应的第三权值；
将所述峰值应变指数对应所述第一权值、所述剪胀角指数对应所述第二权值、所述杨氏模量指数对应所述第三权值进行加权求和，得到所述脆性指数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标岩层的峰值应变指数、所述目标岩层的剪胀角指数以及所述目标岩层的杨氏模量指数，包括：
通过所述测井数据获取每个目标岩层的峰值应变，得到最大峰值应变和最小峰值应变；通过所述最大峰值应变以及所述最小峰值应变确定所述目标岩层的所述峰值应变指数；
通过所述测井数据获取每个目标岩层的剪胀角，得到最大剪胀角和最小剪胀角；通过所述最大剪胀角和所述最小剪胀角确定所述目标岩层的所述剪胀角指数；
通过所述测井数据获取每个目标岩层的杨氏模量，得到最大杨氏模量和最小杨氏模量；通过所述最大杨氏模量和所述最小杨氏模量确定所述目标岩层的所述杨氏模量指数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述测井数据包括所述目标岩层的纵波时差，所述目标岩层的岩石密度，所述目标岩层的储层孔隙度以及所述目标岩层的自然伽马值中的至少一种。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述测井数据包括所述纵波时差；
所述通过所述测井数据获取每个目标岩层的杨氏模量，包括：
通过每个目标岩层的纵波时差确定每个目标岩层的横波时差；
通过每个纵波时差确定每个目标岩层的纵波速度；
通过每个横波时差确定每个目标岩层的横波速度；
通过每个目标岩层的纵波速度、所述目标岩层的横波速度以及所述目标岩层的岩石密度，获取每个目标岩层的杨氏模量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述测井数据还包括所述储层孔隙度、目标岩层的年代系数、目标岩层的深度、目标岩层的有效应力系数、目标岩层的孔隙压力以及所述自然伽马值；
所述通过所述测井数据获取每个目标岩层的剪胀角，包括：
通过每个目标岩层的自然伽马值获取每个目标岩层的自然伽马相对值；
通过每个目标岩层的自然伽马相对值获取每个目标岩层的泥质含量；
通过每个目标岩层的泥质含量以及所述目标岩层的杨氏模量，确定每个目标岩层的岩石抗压强度；
通过每个目标岩层的纵波速度和每个目标岩层的横波速度确定每个目标岩层的动态泊松比；
通过每个目标岩层的泊松比、每个目标岩层的深度，每个目标岩层的深度、每个目标岩层的孔隙压力和每个目标岩层的有效应力系数得到每个目标岩层的围压；
通过每个目标岩层的储层孔隙度确定每个目标岩层的内摩擦角；
通过每个目标岩层的内摩擦角、每个目标岩层的围压以及每个目标岩层的岩石抗压强度，获取每个目标岩层的剪胀角。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过测井数据获取每个目标岩层的峰值应变，包括：
通过每个目标岩层的静态杨氏模量以及每个目标岩层的泥质含量，确定每个目标岩层的峰值应力；
根据每个目标岩层的纵波速度以及所述目标岩层的横波速度，确定每个目标岩层的泊松比；
根据每个目标岩层的泊松比以及每个目标岩层的峰值应力，获取每个目标岩层的峰值应变。
8.一种页岩油开采区域的划分装置，其特征在于，所述装置包括：
确定模块，用于从目标开采区域中确定n个样本采集点，所述目标开采区域为对页岩油进行开采的初选范围，所述n个样本采集点的深度互不相同，所述n个样本采集点对应m个深度范围互不重叠的候选开采岩层，n≥m；
获取模块，用于获取每个样本采集点对应的目标岩层的测井数据，所述测井数据用于指示所述目标岩层的岩层性质；
所述确定模块，用于通过所述目标岩层的所述测井数据确定所述目标岩层的脆性指数，所述脆性指数用于指示所述目标岩层相对所述目标开采区域内的其他岩层的易碎裂程度；
划分模块，用于根据每个脆性指数划分确定进行开采的所述候选开采岩层。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的页岩油开采区域的划分方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至7任一所述的页岩油开采区域的划分方法。
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|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116256814A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-06-13 | 东营市睿建石油装备有限公司 | 一种石油地质勘探监测方法及装置 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103122762A (zh) * | 2013-01-30 | 2013-05-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种非常规泥页岩油气藏有效压裂层段的检测方法及装置 |
| CA2867583A1 (en) * | 2013-10-15 | 2015-04-15 | Korea Institute Of Geoscience And Mineral Resources (Kigam) | Fracking method for fracking intervals of a horizontal drilling zone in a sweet spot range based on measurements of resistivity and neutron logging data in the horizontal drillingzone |
| CN105545294A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-05-04 | 西南石油大学 | 一种页岩储层高脆性段优选方法 |
| CN106547034A (zh) * | 2016-11-09 | 2017-03-29 | 西南石油大学 | 一种计算致密储层岩石脆性指数的方法 |
| CN108035709A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-05-15 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩储层质量的确定方法及装置 |
| CN111027818A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-17 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩油分类评价方法 |
-
2020
- 2020-06-05 CN CN202010507971.0A patent/CN113818862A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103122762A (zh) * | 2013-01-30 | 2013-05-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种非常规泥页岩油气藏有效压裂层段的检测方法及装置 |
| CA2867583A1 (en) * | 2013-10-15 | 2015-04-15 | Korea Institute Of Geoscience And Mineral Resources (Kigam) | Fracking method for fracking intervals of a horizontal drilling zone in a sweet spot range based on measurements of resistivity and neutron logging data in the horizontal drillingzone |
| CN105545294A (zh) * | 2015-12-11 | 2016-05-04 | 西南石油大学 | 一种页岩储层高脆性段优选方法 |
| CN106547034A (zh) * | 2016-11-09 | 2017-03-29 | 西南石油大学 | 一种计算致密储层岩石脆性指数的方法 |
| CN108035709A (zh) * | 2017-12-04 | 2018-05-15 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩储层质量的确定方法及装置 |
| CN111027818A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-04-17 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种页岩油分类评价方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 赵玉东: "基于测井资料脆性指数的计算", 石化技术, no. 9, pages 285 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116256814A (zh) * | 2023-03-15 | 2023-06-13 | 东营市睿建石油装备有限公司 | 一种石油地质勘探监测方法及装置 |
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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