CN113917531B - 基于扰动体积模量的压力系数预测方法及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于扰动体积模量的压力系数预测方法及电子设备，该方法包括：建立储层岩石物理模型；基于储层岩石物理模型，确定矿物体积模量，计算饱和流体体积模量，基于矿物体积模量和饱和流体体积模量，计算扰动体积模量；基于扰动体积模量，建立压力系数预测模型；分别获取矿物体积模量数据体和饱和流体体积模量数据体；基于矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数。本发明通过实钻井分析建立井中压力系数预测模型，再根据压力系数预测模型和矿物体积模量数据体与饱和流体体积模量数据体的差值计算压力系数三维数据体，提高了地层压力系数预测精度，从而实现对储层保存条件的定量评价。

Description

基于扰动体积模量的压力系数预测方法及电子设备

技术领域

本发明属于石油天然气勘探开发领域，具体涉及一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法及电子设备。

背景技术

基于地震资料的地层压力预测的经典方法主要分为“正常压实趋势”法、Fillippone方法及其改进方法、有效应力法等3大类。“正常压实趋势”法、Fillippone方法这两类地层压力预测方法都是利用超压地层引起地层“低层速度”特征实现压力预测，如压实平衡方程方法、等效深度公式计算方法、Eaton方法、Stone方法、Fillippone方法等。其中，压实平衡方程方法假设在地层封闭条件下，上覆地层压力由组成岩石的颗粒质点和孔隙中的流体共同承担；等效深度公式法、Eaton方法、Stone方法等都是建立在“正常压实趋势线”基础上的方法。Fillippone方法及其改进方法不依赖正常压实趋势线，预测结果稳定，近年来得到广泛应用，但实际预测结果受层速度预测精度影响较大。有效应力法的理论依据是有效应力定理，通过求取上覆岩层压力与垂直有效应力之差获得地层孔隙压力。Ting Lei等(2019)提出一种基于岩石物理模型的弹性模量孔隙压力预测方法，该方法利用体积模量与地震波速度间的转换关系，将Eaton法中的正常压实速度替换为体积模量，进一步推导出孔隙压力与体积模量的关系从而实现压力预测。

但是，目前国内外的相关研究方法主要存在以下问题：

(1)基于“正常压实趋势线”的压力预测方法适用范围小，且预测结果受压实趋势线影响大，实际应用中难以准确地建立正常压实趋势线；

(2)以速度-地层孔隙压力的统计特征为基础的压力预测方法受层速度预测精度影响较大，预测结果不够准确；

(3)有效应力计算难度极大，基于有效应力的压力预测难以实现；

(4)基于岩石物理模型的弹性模量孔隙压力预测方法仅考虑了饱和流体的体积模量与压力系数的关系，未能消除岩石固体矿物的背景体积模量对压力系数的影响，存在一定的误差。

因此，特别需要一种高精度的地层压力系数预测方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种能高精度地预测地层压力系数的基于扰动体积模量的压力系数预测方法、装置、电子设备及介质。

有鉴于此，本发明提供了一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法、装置、电子设备及介质，至少解决现有技术不能高精度地预测地层压力系数的问题。

第一方面，本发明提供一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法，包括：建立储层岩石物理模型；基于所述储层岩石物理模型，确定矿物体积模量，计算饱和流体体积模量，基于所述矿物体积模量和饱和流体体积模量，计算扰动体积模量；基于所述扰动体积模量，建立压力系数预测模型；分别获取矿物体积模量数据体和饱和流体体积模量数据体；基于所述矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数。

可选的，所述建立储层岩石物理模型包括：根据岩石的特征，建立初始岩石物理模型；在所述初始岩石物理模型中加入泥岩晶间孔隙，获得矿物孔隙混合物模型；在所述矿物孔隙混合物模型中结合有机质和有机孔构建的含孔有机质，结合水平缝和高角度缝，构建岩石物理骨架模型；在所述岩石物理骨架模型的孔隙和裂缝中填充流体，获得储层岩石物理模型。

可选的，所述基于所述储层岩石物理模型，分别获取矿物体积模量和饱和流体体积模量包括：将ESC元素测井(地层元素测井)数据作为所述储层岩石物理模型的输入数据，根据所述储层岩石物理模型进行计算，获得所述矿物体积模量；基于测井曲线，根据以下公式计算所述饱和流体体积模量：

其中，k_sat为饱和流体体积模量，ρ为密度；v_p为纵波速度；v_s为横波速度。

可选的，所述扰动体积模量为：

Δk＝k_m-k_sat

其中，Δk为扰动体积模量，k_m为矿物体积模量，k_sat为饱和流体体积模量。

可选的，所述基于所述扰动体积模量，建立压力系数预测模型包括：获取实际钻井压力系数；对所述实际钻井压力系数和所述扰动体积模量进行交会分析，建立压力系数预测模型。

可选的，所述压力系数预测模型为：

P_c＝a*lnΔk+b

其中，P_c为压力系数；Δk为扰动体积模量；a、b均为回归系数。

可选的，根据以下步骤获取矿物体积模量数据体：基于所述矿物体积模量，结合地震解释层位格架，建立矿物体积模量地震预测低频模型；基于所述矿物体积模量地震预测低频模型，结合地震数据体，进行基于矿物体积模量地震预测低频模型约束的矿物体积模量反演，获得矿物体积模量数据体。

可选的，采用下述公式获取饱和流体体积模量数据体：

其中，KEI为基于体积模量的弹性阻抗，K为饱和流体体积模量数据体，μ为剪切模量，ρ为密度；K₀、μ₀、ρ₀分别为平均体积模量、平均剪切模量、平均密度；θ为入射角；a(θ)、b(θ)、c(θ)为不同入射角回归系数；A₀为标准化参数。

可选的，所述基于所述矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数包括：计算所述矿物体积模量数据体与饱和流体体积模量数据体之差，即为扰动体积模量数据体；将所述扰动体积模量数据体代入所述压力系数预测模型，计算得到压力系数。

第二方面，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现上述基于扰动体积模量的压力系数预测方法。

本发明的有益效果在于：本发明的基于扰动体积模量的压力系数预测方法基于建立的储层岩石物理模型，分别获取矿物体积模量和饱和流体体积模量，根据矿物体积模量和饱和流体体积模量的差值与压力系数的拟合关系，建立压力系数预测模型，实现通过实钻井分析建立井中压力系数预测模型，再根据压力系数预测模型和矿物体积模量数据体与饱和流体体积模量数据体的差值计算压力系数三维数据体，提高了地层压力系数预测精度，从而实现对储层保存条件的定量评价。

本发明具有其它的特性和优点，这些特性和优点从并入本文中的附图和随后的具体实施例中将是显而易见的，或者将在并入本文中的附图和随后的具体实施例中进行详细陈述，这些附图和具体实施例共同用于解释本发明的特定原理。

附图说明

通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本发明示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。

图1示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的流程图。

图2示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的详细流程图。

图3示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的储层岩石物理模型建立流程图。

图4示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的体积模量随含气量、孔隙度的变化曲线图。

图5示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的川东南某工区实钻井饱和流体体积模量与矿物体积模量对比图。

图6示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的基于扰动体积模量的压力系数预测模型。

图7示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的基于模型约束的矿物体积模量反演所得川东南某工区矿物体积模量数据体平面图。

图8示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的川东南某工区饱和流体体积模量数据体平面图。

图9示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的川东南某工区基于扰动体积模量的压力系数预测平面图。

具体实施方式

下面将更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然以下描述了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。

本发明提供一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法，包括：建立储层岩石物理模型；基于储层岩石物理模型，确定矿物体积模量，计算饱和流体体积模量，基于矿物体积模量和饱和流体体积模量，计算扰动体积模量；基于扰动体积模量，建立压力系数预测模型；分别获取矿物体积模量数据体和饱和流体体积模量数据体；基于矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数。

具体的，地层压力是反映页岩气藏保存条件好坏的重要指标，一般情况下区域性的超压通常预测气藏具有更好的高产富集条件。准确的压力预测以及区域性地层压力分布规律的研究是评价储层保存条件的关键。针对储层压力系数预测方法开展攻关，在前人的基础上，分析高压气层的岩石物理响应特征，发现了体积模量是压力的敏感参数，揭示了饱和流体体积模量与固体矿物体积模量的差值和压力系数呈对数正相关。

基于建立的储层岩石物理模型，获取矿物体积模量，基于测井数据，计算饱和流体体积模量，获取矿物体积模量和饱和流体体积模量的差值，将差值作为扰动体积模量，基于扰动体积模量与压力系数的交会分析，建立压力系数预测模型，实现通过实钻井分析建立井中压力系数预测模型，根据压力系数预测模型再计算压力系数三维数据体；分别获取矿物体积模量数据体和饱和流体体积模量数据体，获取矿物体积模量数据体和饱和流体体积模量数据体的差值，作为扰动体积模量数据体，基于扰动体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数，此时计算获取的压力系数即为压力系数三维数据体。

根据示例性的实施方式，基于扰动体积模量的压力系数预测方法基于建立的储层岩石物理模型，分别获取矿物体积模量和饱和流体体积模量，根据矿物体积模量和饱和流体体积模量的差值与压力系数的拟合关系，建立压力系数预测模型，实现通过实钻井分析建立井中压力系数预测模型，再根据压力系数预测模型和矿物体积模量数据体与饱和流体体积模量数据体的差值计算压力系数三维数据体，提高了地层压力系数预测精度，从而实现对储层保存条件的定量评价。

作为可选方案，建立储层岩石物理模型包括：根据岩石的特征，建立初始岩石物理模型；在初始岩石物理模型中加入泥岩晶间孔隙，获得矿物孔隙混合物模型；在矿物孔隙混合物模型中结合有机质和有机孔构建的含孔有机质，结合水平缝和高角度缝，构建岩石物理骨架模型；在岩石物理骨架模型的孔隙和裂缝中填充流体，获得储层岩石物理模型。

具体的，根据页岩的矿物组成、孔隙特征、含气性等特征建立页岩初始岩石物理模型，考虑岩石的矿物组成成分，在初始岩石物理模型中加入晶间孔隙获得矿物孔隙混合物模型，将有机质和有机孔构建的含孔有机质模型加入矿物孔隙混合物模型中，再结合岩石的水平缝和高角度缝，构成岩石物理骨架模型，最后在岩石物理骨架模型的孔隙和裂缝中填充流体得到饱和岩石的储层岩石物理模型。

孔隙度、含气量是反映孔隙压力变化的关键参数。根据建立的储层岩石物理模型，模拟不同孔隙度、不同含气量下的弹性模量变化特征，间接表征不同压力系数下的弹性模量变化特征。结果表明，随着岩石孔隙度与含气量的增加，岩石体积模量逐渐降低，进一步证明压力系数与体积模量的变化具有一定相关性，最终确定体积模量是压力的敏感参数。

作为可选方案，基于储层岩石物理模型，分别获取矿物体积模量和饱和流体体积模量包括：将ESC元素测井数据作为储层岩石物理模型的输入数据，根据储层岩石物理模型进行计算，获得矿物体积模量；基于测井曲线，根据以下公式计算饱和流体体积模量：

其中，k_sat为饱和流体体积模量，ρ为密度；v_p为纵波速度；v_s为横波速度。

具体的，将ESC元素测井(地层元素测井)数据代入储层岩石物理理论模型获得不含孔隙和流体的矿物体积模量k_m，利用测井曲线计算饱和流体体积模量k_sat：

其中，ρ为密度；v_p为纵波速度；v_s为横波速度。

作为可选方案，扰动体积模量为：

Δk＝k_m-k_sat

其中，Δk为扰动体积模量，k_m为矿物体积模量，k_sat为饱和流体体积模量。

具体的，定义矿物体积模量k_m与饱和流体体积模量k_sat之差为扰动体积模量Δk。

作为可选方案，基于扰动体积模量，建立压力系数预测模型包括：获取实际钻井压力系数；对实际钻井压力系数和扰动体积模量进行交会分析，建立压力系数预测模型。

作为可选方案，压力系数预测模型为：

P_c＝a*lnΔk+b

其中，P_c为压力系数；Δk为扰动体积模量；a、b均为回归系数。

具体的，通过实际钻井压力系数与扰动体积模量交会分析，揭示压力系数与扰动体积模量呈对数正相关关系。据此建立了基于扰动体积模量的压力系数预测模型为：

P_c＝a*lnΔk+b

其中，P_c为压力系数；Δk为扰动体积模量；a、b为回归系数，可由交会图拟合得到。

作为可选方案，根据以下步骤获取矿物体积模量数据体：基于矿物体积模量，结合地震解释层位格架，建立矿物体积模量地震预测低频模型；基于矿物体积模量地震预测低频模型，结合地震数据体，进行基于矿物体积模量地震预测低频模型约束的矿物体积模量反演，获得矿物体积模量数据体。

具体的，利用矿物体积模量，结合地震解释层位格架，建立矿物体积模量地震预测低频模型，结合地震数据体，开展基于矿物体积模量地震预测低频模型约束的矿物体积模量反演，获得矿物体积模量三维数据体。

作为可选方案，采用下述公式获取饱和流体体积模量数据体：

其中，KEI为基于体积模量的弹性阻抗，K为饱和流体体积模量数据体，μ为剪切模量，ρ为密度；K₀、μ₀、ρ₀分别为平均体积模量、平均剪切模量、平均密度；θ为入射角；a(θ)、b(θ)、c(θ)为不同入射角回归系数；A₀为标准化参数。

具体的，在叠前地震道集优化预处理的基础上，开展饱和流体体积模量叠前直接反演，反演方程如下：

其中，KEI为基于体积模量的弹性阻抗，K为饱和流体体积模量数据体，μ、ρ分别为剪切模量、密度；K₀、μ₀、ρ₀分别为平均体积模量、平均剪切模量、平均密度；θ为入射角；a(θ)、b(θ)、c(θ)为不同入射角回归系数；A₀为标准化参数。

作为可选方案，基于矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数包括：计算矿物体积模量数据体与饱和流体体积模量数据体之差，即为扰动体积模量数据体；将扰动体积模量数据体代入压力系数预测模型，计算得到压力系数。

具体的，计算矿物体积模量数据体与饱和流体体积模量数据体之差即可获得扰动体积模量数据体，将其代入压力系数预测模型求得基于扰动体积模量的压力系数地震预测结果。

实施例一

图1示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的流程图。图2示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的详细流程图。图3示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的储层岩石物理模型建立流程图。图4示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的体积模量随含气量、孔隙度的变化曲线图。图5示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的川东南某工区实钻井饱和流体体积模量与矿物体积模量对比图。图6示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的基于扰动体积模量的压力系数预测模型。图7示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的基于模型约束的矿物体积模量反演所得川东南某工区矿物体积模量数据体平面图。图8示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的川东南某工区饱和流体体积模量数据体平面图。图9示出了根据本发明的一个实施例的一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法的川东南某工区基于扰动体积模量的压力系数预测平面图。

结合图1、图2、图3、图4、图5、图6、图7、图8、和图9所示，该基于扰动体积模量的压力系数预测方法，包括：

步骤1：建立储层岩石物理模型；

其中，建立储层岩石物理模型包括：根据岩石的特征，建立初始岩石物理模型；在初始岩石物理模型中加入泥岩晶间孔隙，获得矿物孔隙混合物模型；在矿物孔隙混合物模型中结合有机质和有机孔构建的含孔有机质，结合水平缝和高角度缝，构建岩石物理骨架模型；在岩石物理骨架模型的孔隙和裂缝中填充流体，获得储层岩石物理模型。

具体的，储层岩石物理模型的构建流程如图3所示，根据页岩的矿物组成、孔隙特征、含气性等特征建立页岩初始岩石物理模型，考虑粘土、石英、方解石等页岩矿物组成成分，在初始岩石物理模型加入泥岩晶间孔隙，构成页岩矿物孔隙混合物模型；根据页岩有机质与有机孔构建含孔有机质模型；将矿物孔隙混合物模型与含孔有机质模型相结合，再加入水平缝与高角度缝，形成页岩岩石物理骨架模型；在页岩岩石物理骨架的孔隙和裂缝中充填流体，获得页岩储层岩石物理模型。

步骤2：基于储层岩石物理模型，确定矿物体积模量，计算饱和流体体积模量，基于矿物体积模量和饱和流体体积模量，计算扰动体积模量；

其中，基于储层岩石物理模型，分别获取矿物体积模量和饱和流体体积模量包括：将ESC元素测井数据作为储层岩石物理模型的输入数据，根据储层岩石物理模型进行计算，获得矿物体积模量；基于测井曲线，根据以下公式计算饱和流体体积模量：

其中，k_sat为饱和流体体积模量，ρ为密度；v_p为纵波速度；v_s为横波速度。

其中，扰动体积模量为：

Δk＝k_m-k_sat

其中，Δk为扰动体积模量，k_m为矿物体积模量，k_sat为饱和流体体积模量。

具体的，地层孔隙高压反映地层良好的保存条件，良好的保存条件有助于形成高孔隙度和高含气量页岩，由此可用孔隙度与含气量间接反映地层压力。根据步骤1建立的储层岩石物理模型，开展正演模拟，建立不同孔隙度、不同含气量下的弹性模量变化特征。图4为正演模拟得到的体积模量随孔隙度、含气量的变化曲线。图中纵坐标轴上k_m为矿物体积模量。当保持含气量不变，孔隙度由0％增加至9％时，体积模量迅速降低，降低幅度随孔隙度的增加而减小；当保持孔隙度不变时，随着含气量增加体积模量呈减小趋势。结果表明，随着岩石孔隙度与含气量的增加，岩石体积模量逐渐降低，由此确定体积模量是压力系数的敏感参数。

步骤3：基于扰动体积模量，建立压力系数预测模型；

其中，基于扰动体积模量，建立压力系数预测模型包括：获取实际钻井压力系数；对实际钻井压力系数和扰动体积模量进行交会分析，建立压力系数预测模型。

其中，压力系数预测模型为：

P_c＝a*lnΔk+b

其中，P_c为压力系数；Δk为扰动体积模量；a、b均为回归系数。

步骤4：分别获取矿物体积模量数据体和饱和流体体积模量数据体；

通过实钻井ECS元素测井数据，应用已建立的储层岩石物理模型，可以计算得到实钻井只含固体矿物的理论体积模量，即：矿物体积模量k_m。测井数据代入饱和流体体积模量的计算公式可以获得实测饱和流体体积模量k_sat。图5中的a-e分别为DY1井、DY3井、DY4井、DY5井、DYS1井实测饱和流体体积模量与矿物体积模量的对比，其中DY1井、DY3井为常压页岩气钻井，DY4、DY5井、DYS1井为高压页岩气钻井，压力系数从图5中沿a-e依次增加，从图中可以看出随着压力系数的增加，矿物体积模量与饱和流体体积模量之间的差异即扰动体积模量逐渐增加，与岩石物理分析结果一致。通过实钻井压力系数与扰动体积模量交会建立基于扰动体积模量的压力系数预测模型，图6为实钻井压力系数与扰动体积模量交会图，从中可以看出压力系数与扰动体积模量呈对数正相关，相关性较高，基于二者交会结果即可拟合得到回归系数a和b。

其中，根据以下步骤获取矿物体积模量数据体：基于矿物体积模量，结合地震解释层位格架，建立矿物体积模量地震预测低频模型；基于矿物体积模量地震预测低频模型，结合地震数据体，进行基于矿物体积模量地震预测低频模型约束的矿物体积模量反演，获得矿物体积模量数据体。

具体的，根据岩石物理模型计算所得实钻井矿物体积模量，结合地震解释层位格架，建立矿物体积模量预测模型，开展基于模型约束的矿物体积模量反演，获得矿物体积模量数据体。图7为基于模型约束的矿物体积模量反演所得川东南某工区矿物体积模量数据体平面图，研究区平面上矿物体积模量分布较为稳定。

其中，采用下述公式获取饱和流体体积模量数据体：

其中，KEI为基于体积模量的弹性阻抗，K为饱和流体体积模量数据体，μ为剪切模量，ρ为密度；K₀、μ₀、ρ₀分别为平均体积模量、平均剪切模量、平均密度；θ为入射角；a(θ)、b(θ)、c(θ)为不同入射角回归系数；A₀为标准化参数。

具体的，利用叠前CRP道集，在叠前地震道集优化预处理的基础上，基于饱和流体体积模量数据体的计算公式开展体积模量叠前直接反演获取饱和流体体积模量。图8为叠前直接反演所得川东南某工区饱和流体体积模量数据体平面图，研究区由东南向西北方向地层埋深逐渐增加，优质页岩层的体积模量呈减小趋势。

步骤5：基于矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数。

其中，基于矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数包括：计算矿物体积模量数据体与饱和流体体积模量数据体之差，即为扰动体积模量数据体；将扰动体积模量数据体代入压力系数预测模型，计算得到压力系数。

获取饱和流体体积模量数据体与矿物体积模量数据体的差值，作为扰动体积模量数据体，将扰动体积模量数据体代入压力系数预测模型式计算公式获得压力系数，即可实现基于扰动体积模量的压力系数地震预测。图9为基于扰动体积模量的压力系数预测平面图，从中可以看出研究区目的层段压力系数自东南向西北方向呈逐渐增大趋势。实际钻井结果表明研究区内各井压力系数关系为：DY1<DY3<DY4<DY5<DYS1<DY2，压力预测结果与钻井实测结果一致，相比于Fillippone方法，预测误差由25％降至5％以内，因此基于扰动体积模量的压力系数地震预测方法具有较好的应用效果。

实施例二

本公开提供一种电子设备包括，该电子设备包括：存储器，存储有可执行指令；处理器，处理器运行存储器中的可执行指令，以实现上述基于扰动体积模量的压力系数预测方法。

根据本公开实施例的电子设备包括存储器和处理器。

该存储器用于存储非暂时性计算机可读指令。具体地，存储器可以包括一个或多个计算机程序产品，该计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。该易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。该非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。

该处理器可以是中央处理单元(CPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制电子设备中的其它组件以执行期望的功能。在本公开的一个实施例中，该处理器用于运行该存储器中存储的该计算机可读指令。

本领域技术人员应能理解，为了解决如何获得良好用户体验效果的技术问题，本实施例中也可以包括诸如通信总线、接口等公知的结构，这些公知的结构也应包含在本公开的保护范围之内。

有关本实施例的详细说明可以参考前述各实施例中的相应说明，在此不再赘述。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。

Claims (8)

1.一种基于扰动体积模量的压力系数预测方法，其特征在于，包括：

建立储层岩石物理模型；

基于所述储层岩石物理模型，确定矿物体积模量，计算饱和流体体积模量，基于所述矿物体积模量和饱和流体体积模量，计算扰动体积模量；

基于所述扰动体积模量，建立压力系数预测模型；

分别获取矿物体积模量数据体和饱和流体体积模量数据体；

基于所述矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数；

所述扰动体积模量为：

Δk＝k_m-k_sat

其中，Δk为扰动体积模量，k_m为矿物体积模量，k_sat为饱和流体体积模量；

采用下述公式获取饱和流体体积模量数据体：

其中，KEI为基于体积模量的弹性阻抗，K为饱和流体体积模量数据体，μ为剪切模量，ρ为密度；K₀、μ₀、ρ₀分别为平均体积模量、平均剪切模量、平均密度；θ为入射角；a(θ)、b(θ)、c(θ)为不同入射角回归系数；A₀为标准化参数。

2.根据权利要求1所述的基于扰动体积模量的压力系数预测方法，其特征在于，所述建立储层岩石物理模型包括：

根据岩石的特征，建立初始岩石物理模型；

在所述初始岩石物理模型中加入泥岩晶间孔隙，获得矿物孔隙混合物模型；

在所述矿物孔隙混合物模型中结合有机质和有机孔构建的含孔有机质，结合水平缝和高角度缝，构建岩石物理骨架模型；

在所述岩石物理骨架模型的孔隙和裂缝中填充流体，获得储层岩石物理模型。

3.根据权利要求1所述的基于扰动体积模量的压力系数预测方法，其特征在于，所述基于所述储层岩石物理模型，分别获取矿物体积模量和饱和流体体积模量包括：

将ESC元素测井数据作为所述储层岩石物理模型的输入数据，根据所述储层岩石物理模型进行计算，获得所述矿物体积模量；

基于测井曲线，根据以下公式计算所述饱和流体体积模量：

其中，k_sat为饱和流体体积模量，ρ为密度；v_p为纵波速度；v_s为横波速度。

4.根据权利要求1所述的基于扰动体积模量的压力系数预测方法，其特征在于，所述基于所述扰动体积模量，建立压力系数预测模型包括：

获取实际钻井压力系数；

对所述实际钻井压力系数和所述扰动体积模量进行交会分析，建立压力系数预测模型。

5.根据权利要求4所述的基于扰动体积模量的压力系数预测方法，其特征在于，所述压力系数预测模型为：

P_c＝a*lnΔk+b

其中，P_c为压力系数；Δk为扰动体积模量；a、b均为回归系数。

6.根据权利要求1所述的基于扰动体积模量的压力系数预测方法，其特征在于，根据以下步骤获取矿物体积模量数据体：

基于所述矿物体积模量，结合地震解释层位格架，建立矿物体积模量地震预测低频模型；

基于所述矿物体积模量地震预测低频模型，结合地震数据体，进行基于矿物体积模量地震预测低频模型约束的矿物体积模量反演，获得矿物体积模量数据体。

7.根据权利要求1所述的基于扰动体积模量的压力系数预测方法，其特征在于，所述基于所述矿物体积模量数据体、饱和流体体积模量数据体和压力系数预测模型，获取压力系数包括：

计算所述矿物体积模量数据体与饱和流体体积模量数据体之差，即为扰动体积模量数据体；

将所述扰动体积模量数据体代入所述压力系数预测模型，计算得到压力系数。

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

存储器，存储有可执行指令；

处理器，所述处理器运行所述存储器中的所述可执行指令，以实现根据权利要求1-7中任一项所述的基于扰动体积模量的压力系数预测方法。