CN113970783A - 碳酸盐岩储层的预测方法及装置 - Google Patents
碳酸盐岩储层的预测方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113970783A CN113970783A CN202010708875.2A CN202010708875A CN113970783A CN 113970783 A CN113970783 A CN 113970783A CN 202010708875 A CN202010708875 A CN 202010708875A CN 113970783 A CN113970783 A CN 113970783A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- longitudinal wave
- pore structure
- structure parameters
- velocity
- wave velocity
- 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.)
- Granted
Links
- BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L Carbonate Chemical compound [O-]C([O-])=O BVKZGUZCCUSVTD-UHFFFAOYSA-L 0.000 title claims abstract description 71
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims abstract description 127
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 43
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 29
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims abstract description 29
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 12
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 6
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 6
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 150000004649 carbonic acid derivatives Chemical class 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/306—Analysis for determining physical properties of the subsurface, e.g. impedance, porosity or attenuation profiles
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
- G01V1/28—Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
- G01V1/30—Analysis
- G01V1/303—Analysis for determining velocity profiles or travel times
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V2210/00—Details of seismic processing or analysis
- G01V2210/60—Analysis
- G01V2210/62—Physical property of subsurface
- G01V2210/624—Reservoir parameters
- G01V2210/6244—Porosity
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geology (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
本发明公开了一种碳酸盐岩储层的预测方法及装置，其中，该方法包括：获取碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测数据，所述数字岩心观测数据包括：纵波速度和孔隙结构参数；对所述孔隙结构参数进行预处理，以生成规则化后的孔隙结构参数；根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析，以生成参数与速度的曲线拟合关系；根据所述参数与速度的曲线拟合关系确定所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系；根据所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系对碳酸盐岩储层进行预测操作。通过本发明，可以有效地描述碳酸盐岩储层的纵波速度统计性规律，从而可以更准确地对碳酸盐岩储层进行预测。
Description
技术领域
本发明涉及地球物理勘探技术领域，具体涉及一种碳酸盐岩储层的预测方法及装置。
背景技术
随着油气藏劣质化趋势的日益严重，碳酸盐岩储层作为重要的剩余油气资源越来越受到重视。由于碳酸盐岩孔隙结构相较常规的砂岩储层形态、分布特征更为复杂，致使常规岩石物理经验关系可靠性降低，纵波速度这一关键弹性参数的变化规律难以掌握，影响储层速度建模精度，导致储层预测与特征描述难度增大。碳酸盐岩与碎屑岩相比，由于其化学性质不稳定，易发生剧烈的次生变化，区别如下：
1.碳酸盐岩储集层储集空间的大小、形状变化很大，原始孔隙度很大而最终孔隙度却较低。
2.碳酸盐岩储集层储集空间的分布与岩石结构特征之间的关系变化很大。以粒间孔等原生孔隙为主的碳酸盐岩储层其空间分布受岩石结构控制，而以次生孔隙为主的碳酸盐岩储层其储集空间分布与岩石结构特征无关系或关系不密切。
3.碳酸盐岩储集层储集空间多样，且后生作用复杂，构成孔、洞、缝复合的孔隙空间系统。
4.碳酸盐岩储集层孔隙度与渗透率无明显关系，孔隙大小主要影响孔隙容积。
5.碳酸盐岩储集层孔隙结构与碎屑岩储层存在较大差异：碎屑岩内部孔隙结构具备统计上的均匀性，弹性性质、物性性质以及地震响应特征比较稳定；而碳酸盐岩内部孔隙结构则具有强烈不均匀性，局部的弹性、物性差异巨大，对外表现的地震响应特征规律性差。
常规碎屑岩储层预测方法，比较有代表性的如Biot-Gassmann(多孔介质模型)模型，将岩层的速度变化归咎于流体存在引起的弹性模量异常，这构成了岩石物理驱动下的地震流体识别研究理论基础。另外，速度频散也是速度研究的重要方面，比如Brajanovski等(2005)认为波的传播导致介质内部分界面上发生流体的流动，引起波的频散和衰减，Wenzlau等(2010)认为衰减的特征频率取决于孔隙流体压力弛豫的时空尺度，Masson等(2006)认为岩石的流体饱和度呈斑块分布时，体积模量较大的流体对应着较强的波衰减，等。
由于碳酸盐岩和常规碎屑岩储层特征的巨大差异，上述适用于常规储层的经典岩石物理关系，如Biot-Gassmann方程等等效模型，在碳酸盐岩储层孔隙结构表征方面存在先天不足，对孔隙形状、大小、分布、接触方式等都更为复杂的碳酸盐岩储层岩石纵波速度描述能力极为有限。
目前，尚未有能够有效描述碳酸盐岩储层纵波速度的技术方案。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种碳酸盐岩储层的预测方法及装置，以解决上述提及的至少一个问题。
根据本发明的第一方面，提供一种碳酸盐岩储层的预测方法，所述方法包括：
获取碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测数据，所述数字岩心观测数据包括：纵波速度和孔隙结构参数；
对所述孔隙结构参数进行预处理，以生成规则化后的孔隙结构参数；
根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析，并生成参数与速度的曲线拟合关系；
根据所述参数与速度的曲线拟合关系确定所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系；
根据所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系对碳酸盐岩储层进行预测操作。
具体地，所述孔隙结构参数包括：主尺度、纵横比、孔隙形状因子，对所述孔隙结构参数进行预处理包括：对所述主尺度、纵横比、孔隙形状因子分别根据各自均值进行预处理。
所述方法还包括：根据所述纵波速度确定该纵波速度的一般测量值和最小值。
具体地，所述孔隙结构参数还包括：磨圆度，根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析包括：根据所述磨圆度和规则化后的主尺度、纵横比、孔隙形状因子以及所述纵波速度进行数值分析，所述纵波速度包括：所述纵波速度的一般测量值和最小值。
根据本发明的第二方面，提供一种碳酸盐岩储层的预测装置，所述装置包括：
数据获取单元，用于获取碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测数据，所述数字岩心观测数据包括：纵波速度和孔隙结构参数；
预处理单元，用于对所述孔隙结构参数进行预处理，以生成规则化后的孔隙结构参数；
分析单元，用于根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析，并生成参数与速度的曲线拟合关系；
关系确定单元，用于根据所述参数与速度的曲线拟合关系确定所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系；
预测单元，用于根据所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系对碳酸盐岩储层进行预测操作。
具体地，所述孔隙结构参数包括：主尺度、纵横比、孔隙形状因子，所述预处理单元具体用于：对所述主尺度、纵横比、孔隙形状因子分别根据各自均值进行预处理。
所述装置还包括：速度值确定单元，用于根据所述纵波速度确定该纵波速度的一般测量值和最小值。
所述孔隙结构参数还包括：磨圆度，所述分析单元具体用于：根据所述磨圆度和规则化后的主尺度、纵横比、孔隙形状因子以及所述纵波速度进行数值分析，所述纵波速度包括：所述纵波速度的一般测量值和最小值。
根据本发明的第三方面，提供一种电子设备，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程序时实现上述方法的步骤。
根据本发明的第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
由上述技术方案可知，通过对获取的碳酸盐岩储层岩样的孔隙结构参数进行预处理，生成规则化后的孔隙结构参数，随后根据该规则化后的孔隙结构参数和纵波速度进行数值分析，生成参数与速度的曲线拟合关系，之后根据生成的参数与速度的曲线拟合关系确定规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系，以对碳酸盐岩储层进行预测操作，通过本技术方案，可以有效地描述碳酸盐岩储层的纵波速度统计性规律，从而可以更准确地对碳酸盐岩储层进行预测。
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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例的碳酸盐岩储层的预测方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的孔隙周长面积比与孔隙主尺度、纵波速度的拟合曲线图；
图3是根据本发明实施例的孔隙周长面积比与孔隙纵横比、纵波速度的拟合曲线图；
图4是根据本发明实施例的孔隙周长面积比与孔隙圆度、纵波速度之间的拟合曲线图；
图5是根据本发明实施例的碳酸盐岩储层预测装置的结构框图；
图6为本发明实施例的电子设备600的系统构成的示意框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整的描述，显然，所描述的实施例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作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。
由于碳酸盐岩和常规碎屑岩储层特征的巨大差异，因而适用于常规储层的经典岩石物理关系，无法不适用于描述碳酸盐岩储层。基于此，本发明实施例从实测的碳酸盐岩岩样本身出发，重新建立其与纵波速度之间的定量关系，进而能够更好地进行储层预测研究。以下结合附图来详细描述本发明实施例。
图1是根据本发明实施例的碳酸盐岩储层的预测方法的流程图，如图1所示，该方法包括：
步骤101，获取碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测数据，所述数字岩心观测数据包括：纵波速度和孔隙结构参数。
这里的孔隙结构参数可以包括：主尺度、纵横比、孔隙形状因子(一般用孔隙周长面积比表示)和磨圆度(或称为孔隙圆度)。
步骤102，对所述孔隙结构参数进行预处理，以生成规则化后的孔隙结构参数。
具体地，主要是对主尺度、纵横比、孔隙形状因子进行预处理，分别根据各自均值进行预处理，生成规则化后的数值。
步骤103，根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析，并生成参数与速度的曲线拟合关系。
在实际操作中，可以根据上述纵波速度确定该纵波速度的一般测量值和最小值。这里的一般测量值，是指普通的测量所获得的数值，比如测量20个点就有20个测量数值。
之后，根据磨圆度和规则化后的主尺度、纵横比、孔隙形状因子以及所述纵波速度的一般测量值和最小值进行数值分析。
步骤104，根据所述参数与速度的曲线拟合关系确定所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系。
步骤105，根据所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系对碳酸盐岩储层进行预测操作。
通过对获取的碳酸盐岩储层岩样的孔隙结构参数进行预处理，生成规则化后的孔隙结构参数，随后根据该规则化后的孔隙结构参数和纵波速度进行数值分析，生成参数与速度的曲线拟合关系，之后根据生成的参数与速度的曲线拟合关系确定规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系，以对碳酸盐岩储层进行预测操作，通过本发明实施例，可以有效地描述碳酸盐岩储层的纵波速度统计性规律，从而可以更准确地对碳酸盐岩储层进行预测。
为了更好地理解本发明实施例，以下给出一具体实施例。
本发明实施例的碳酸盐岩储层的预测方法具体包括如下步骤：
1)输入数据：多个碳酸盐岩工区收集到的120个岩样的数字岩心观测结果数据，具体包括：纵波速度以及磨圆度(γ)、主尺度(DomSize)、纵横比(AR)、孔隙形状因子(PoA)共计四项孔隙结构参数，具体数据如下表1所示：
表1
2)数据预处理：已知，纵波速度物理量纲为米/秒，主尺度物理量纲为微米，孔隙性状物理量纲为毫米-1，磨圆度、纵横比为比值，无物理量纲。考虑到孔隙结构之间数值量级之间的差异，对主尺度DomSize、形状因子PoA、纵横比AR利用各自均值进行规则化处理，所得结果分别用DomSize/DomSize0、PoA/PoA0、AR/AR0表示，同时消除物理量纲带来的影响，其中下标“0”意为该参数均值。
3)利用规则化后的孔隙结构参数与速度交会图进行数值分析，分三组做交会图：
a)规则化形状因子PoA/PoA0、规则化主尺度DomSize/DomSize0和纵波速度VP，拟合曲线参见如图2所示；
b)规则化形状因子PoA/PoA0、规则化纵横比AR/AR0和纵波速度VP，拟合曲线参见如图3所示；
c)规则化形状因子PoA/PoA0、磨圆度γ和纵波速度VP，拟合曲线参见如图4所示。
4)根据图2中规则化形状因子PoA/PoA0、规则化主尺度DomSize/DomSize0和纵波速度VP的曲线关系，可以看出规则化形状因子PoA/PoA0与规则化主尺度DomSize/DomSize0为负向指数关系，规则化形状因子PoA/PoA0与VP呈现反向变化关系，规则化主尺度DomSize/DomSize0与纵波速度VP的呈现同向变化关系，可以得到三者关系，用公式(1)来表示：
其中，Da、Db、Dc为待定系数，具体数值可以依据实际情况而定，Δvp为研究区碳酸盐岩岩样纵波速度一般测量值与最小值的差，vp_min为研究区碳酸盐岩岩样纵波速度最小值。
5)根据图3中规则化形状因子PoA/PoA0、规则化纵横比AR/AR0和纵波速度VP的曲线关系，可以看出规则化形状因子PoA/PoA0与规则化纵横比AR/AR0为正向指数关系，同时与速度变化有密切关系，即随速度的增大对应的PoA/PoA0与AR/AR0均递减。另外，曲线围绕AR/AR0＝1呈现上下对称分布的趋势，因此，经过数值拟合，得到三者关系，可以用公式(2)来表示：
其中ARa、ARb、ARc为待定系数，具体数值可以依据实际情况而定，Δvp、vp_min意义同上，为取绝对值操作。
6)根据图4中规则化形状因子PoA/PoA0、磨圆度γ(图中显示为gamma)和纵波速度VP的曲线关系，可以看出规则化形状因子PoA/PoA0、磨圆度γ呈现负向指数关系，磨圆度γ和纵波速度VP的呈现同向变化趋势，经过数值拟合，可以得到三者关系，用公式(3)来表示：
其中，γa、γb、γc为待定系数，具体数值可以依据实际情况而定，Δvp、vp_min意义同上。
由以上描述可知，本发明实施例从实际的数字岩心测量出发，基于纵波速度以及磨圆度、主尺度、纵横比、孔隙形状等孔隙结构参数分布规律，拟合全新的纵波速度与孔隙结构参数曲线，上述公式采用待定系数的方式，在阐述碳酸盐岩纵波速度统计性规律的同时，也具备因地制宜的基本特征，具有良好推广性。
基于相似的发明构思，本发明实施例还提供一种碳酸盐岩储层的预测装置，优选地，该装置用于实现上述方法实施例中的流程。
图5是上述碳酸盐岩储层预测装置的结构框图，如图5所示，该装置包括：数据获取单元51、预处理单元52、分析单元53、关系确定单元54和预测单元55，其中：
数据获取单元51，用于获取碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测数据，所述数字岩心观测数据包括：纵波速度和孔隙结构参数；
预处理单元52，用于对所述孔隙结构参数进行预处理，以生成规则化后的孔隙结构参数；
分析单元53，用于根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析，并生成参数与速度的曲线拟合关系；
关系确定单元54，用于根据所述参数与速度的曲线拟合关系确定所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系；
预测单元55，用于根据所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系对碳酸盐岩储层进行预测操作。
通过预处理单元52对数据获取单元51获取的碳酸盐岩储层岩样的孔隙结构参数进行预处理，生成规则化后的孔隙结构参数，随后分析单元53根据该规则化后的孔隙结构参数和纵波速度进行数值分析，生成参数与速度的曲线拟合关系，之后关系确定单元54根据生成的参数与速度的曲线拟合关系确定规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系，从而实现预测单元55对碳酸盐岩储层进行预测操作，通过本发明实施例，可以有效地描述碳酸盐岩储层的纵波速度统计性规律，从而可以更准确地对碳酸盐岩储层进行预测。
上述孔隙结构参数可以包括：主尺度、纵横比、孔隙形状因子，所述预处理单元具体用于：对所述主尺度、纵横比、孔隙形状因子分别根据各自均值进行预处理。
在实际操作中，上述装置还包括：速度值确定单元，用于根据所述纵波速度确定该纵波速度的一般测量值和最小值。
上述孔隙结构参数还包括：磨圆度，所述分析单元具体用于：根据所述磨圆度和规则化后的主尺度、纵横比、孔隙形状因子以及所述纵波速度进行数值分析，这里的纵波速度包括：所述纵波速度的一般测量值和最小值。
上述各单元的具体执行过程，可以参见上述方法实施例中的描述，此处不再赘述。
在实际操作中，上述各单元可以组合设置、也可以单一设置，本发明不限于此。
本实施例还提供一种电子设备，该电子设备可以是台式计算机、平板电脑及移动终端等，本实施例不限于此。在本实施例中，该电子设备可以参照上述方法实施例进行实施及碳酸盐岩储层的预测装置的实施例进行实施，其内容被合并于此，重复之处不再赘述。
图6为本发明实施例的电子设备600的系统构成的示意框图。如图6所示，该电子设备600可以包括中央处理器100和存储器140；存储器140耦合到中央处理器100。值得注意的是，该图是示例性的；还可以使用其他类型的结构，来补充或代替该结构，以实现电信功能或其他功能。
一实施例中，碳酸盐岩储层的预测功能可以被集成到中央处理器100中。其中，中央处理器100可以被配置为进行如下控制：
步骤101，获取碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测数据，所述数字岩心观测数据包括：纵波速度和孔隙结构参数。
步骤102，对所述孔隙结构参数进行预处理，以生成规则化后的孔隙结构参数。
步骤103，根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析，以生成参数与速度的曲线拟合关系。
步骤104，根据所述参数与速度的曲线拟合关系确定所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系。
步骤105，根据所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系对碳酸盐岩储层进行预测操作。
通过对获取的碳酸盐岩储层岩样的孔隙结构参数进行预处理，生成规则化后的孔隙结构参数，随后根据该规则化后的孔隙结构参数和纵波速度进行数值分析，生成参数与速度的曲线拟合关系，之后根据生成的参数与速度的曲线拟合关系确定规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系，以对碳酸盐岩储层进行预测操作，通过本发明实施例，可以有效地描述碳酸盐岩储层的纵波速度统计性规律，从而可以更准确地对碳酸盐岩储层进行预测。
在另一个实施方式中，碳酸盐岩储层的预测装置可以与中央处理器100分开配置，例如可以将碳酸盐岩储层的预测装置配置为与中央处理器100连接的芯片，通过中央处理器的控制来实现碳酸盐岩储层的预测功能。
如图6所示，该电子设备600还可以包括：通信模块110、输入单元120、音频处理单元130、显示器160、电源170。值得注意的是，电子设备600也并不是必须要包括图6中所示的所有部件；此外，电子设备600还可以包括图6中没有示出的部件，可以参考现有技术。
如图6所示，中央处理器100有时也称为控制器或操作控件，可以包括微处理器或其他处理器装置和/或逻辑装置，该中央处理器100接收输入并控制电子设备600的各个部件的操作。
其中，存储器140，例如可以是缓存器、闪存、硬驱、可移动介质、易失性存储器、非易失性存储器或其它合适装置中的一种或更多种。可储存上述与失败有关的信息，此外还可存储执行有关信息的程序。并且中央处理器100可执行该存储器140存储的该程序，以实现信息存储或处理等。
输入单元120向中央处理器100提供输入。该输入单元120例如为按键或触摸输入装置。电源170用于向电子设备600提供电力。显示器160用于进行图像和文字等显示对象的显示。该显示器例如可为LCD显示器，但并不限于此。
该存储器140可以是固态存储器，例如，只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、SIM卡等。还可以是这样的存储器，其即使在断电时也保存信息，可被选择性地擦除且设有更多数据，该存储器的示例有时被称为EPROM等。存储器140还可以是某种其它类型的装置。存储器140包括缓冲存储器141(有时被称为缓冲器)。存储器140可以包括应用/功能存储部142，该应用/功能存储部142用于存储应用程序和功能程序或用于通过中央处理器100执行电子设备600的操作的流程。
存储器140还可以包括数据存储部143，该数据存储部143用于存储数据，例如联系人、数字数据、图片、声音和/或任何其他由电子设备使用的数据。存储器140的驱动程序存储部144可以包括电子设备的用于通信功能和/或用于执行电子设备的其他功能(如消息传送应用、通讯录应用等)的各种驱动程序。
通信模块110即为经由天线111发送和接收信号的发送机/接收机110。通信模块(发送机/接收机)110耦合到中央处理器100，以提供输入信号和接收输出信号，这可以和常规移动通信终端的情况相同。
基于不同的通信技术，在同一电子设备中，可以设置有多个通信模块110，如蜂窝网络模块、蓝牙模块和/或无线局域网模块等。通信模块(发送机/接收机)110还经由音频处理器130耦合到扬声器131和麦克风132，以经由扬声器131提供音频输出，并接收来自麦克风132的音频输入，从而实现通常的电信功能。音频处理器130可以包括任何合适的缓冲器、解码器、放大器等。另外，音频处理器130还耦合到中央处理器100，从而使得可以通过麦克风132能够在本机上录音，且使得可以通过扬声器131来播放本机上存储的声音。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现上述碳酸盐岩储层的预测方法的步骤。
综上所述，本发明实施例中的碳酸盐岩储层中的纵波速度可以通过孔隙结构参数进行描述，根据收集到的世界多个地区碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测结果，获得基础的纵波速度，以及磨圆度、主尺度、纵横比、孔隙形状等孔隙结构参数，然后利用曲线拟合的方式，拟合孔隙结构参数与纵波速度的经验公式关系，为后续的储层预测研究提供了有意义的参考。
以上参照附图描述了本发明的优选实施方式。这些实施方式的许多特征和优点根据该详细的说明书是清楚的，因此权利要求旨在覆盖这些实施方式的落入其真实精神和范围内的所有这些特征和优点。此外，由于本领域的技术人员容易想到很多修改和改变，因此不是要将本发明的实施方式限于所例示和描述的精确结构和操作，而是可以涵盖落入其范围内的所有合适修改和等同物。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
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。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种碳酸盐岩储层的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测数据，所述数字岩心观测数据包括：纵波速度和孔隙结构参数；
对所述孔隙结构参数进行预处理，以生成规则化后的孔隙结构参数；
根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析，并生成参数与速度的曲线拟合关系；
根据所述参数与速度的曲线拟合关系确定所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系；
根据所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系对碳酸盐岩储层进行预测操作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述孔隙结构参数包括：主尺度、纵横比、孔隙形状因子，对所述孔隙结构参数进行预处理包括：
对所述主尺度、纵横比、孔隙形状因子分别根据各自均值进行预处理。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述纵波速度确定该纵波速度的一般测量值和最小值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述孔隙结构参数还包括：磨圆度，根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析包括：
根据所述磨圆度和规则化后的主尺度、纵横比、孔隙形状因子以及所述纵波速度进行数值分析，所述纵波速度包括：所述纵波速度的一般测量值和最小值。
5.一种碳酸盐岩储层的预测装置，其特征在于，所述装置包括：
数据获取单元，用于获取碳酸盐岩储层岩样的数字岩心观测数据，所述数字岩心观测数据包括：纵波速度和孔隙结构参数；
预处理单元，用于对所述孔隙结构参数进行预处理，以生成规则化后的孔隙结构参数；
分析单元，用于根据所述规则化后的孔隙结构参数和所述纵波速度进行数值分析，并生成参数与速度的曲线拟合关系；
关系确定单元，用于根据所述参数与速度的曲线拟合关系确定所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系；
预测单元，用于根据所述规则化后的孔隙结构参数和纵波速度之间的关系对碳酸盐岩储层进行预测操作。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述孔隙结构参数包括：主尺度、纵横比、孔隙形状因子，所述预处理单元具体用于：
对所述主尺度、纵横比、孔隙形状因子分别根据各自均值进行预处理。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
速度值确定单元，用于根据所述纵波速度确定该纵波速度的一般测量值和最小值。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述孔隙结构参数还包括：磨圆度，所述分析单元具体用于：
根据所述磨圆度和规则化后的主尺度、纵横比、孔隙形状因子以及所述纵波速度进行数值分析，所述纵波速度包括：所述纵波速度的一般测量值和最小值。
9.一种电子设备，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程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010708875.2A CN113970783B (zh) | 2020-07-22 | 2020-07-22 | 碳酸盐岩储层的预测方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010708875.2A CN113970783B (zh) | 2020-07-22 | 2020-07-22 | 碳酸盐岩储层的预测方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113970783A true CN113970783A (zh) | 2022-01-25 |
| CN113970783B CN113970783B (zh) | 2023-09-26 |
Family
ID=79584736
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010708875.2A Active CN113970783B (zh) | 2020-07-22 | 2020-07-22 | 碳酸盐岩储层的预测方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113970783B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103713316A (zh) * | 2012-10-09 | 2014-04-09 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于岩石孔隙数字表征的速度预测方法及装置 |
| CN104375178A (zh) * | 2014-11-05 | 2015-02-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种碳酸盐岩缝洞储层预测方法和装置 |
| CN109471166A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-03-15 | 同济大学 | 一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法 |
-
2020
- 2020-07-22 CN CN202010708875.2A patent/CN113970783B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103713316A (zh) * | 2012-10-09 | 2014-04-09 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种基于岩石孔隙数字表征的速度预测方法及装置 |
| CN104375178A (zh) * | 2014-11-05 | 2015-02-25 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种碳酸盐岩缝洞储层预测方法和装置 |
| CN109471166A (zh) * | 2018-12-04 | 2019-03-15 | 同济大学 | 一种基于孔隙类型反演的深层碳酸盐岩储层横波预测方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| J. B. REGNET ET AL.: "Microstructures and physical properties in carbonate rocks: A comprehensive review", 《MARINE AND PETROLEUM GEOLOGY》 * |
| RALF J. WEGER ET AL.: "Quantification of pore structure and its effect on sonic velocity and permeability in carbonates", 《AAPG BULLETIN》 * |
| 孙建孟 等: "渗透率模型研究进展", 《测井技术》 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN113970783B (zh) | 2023-09-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108181654B (zh) | 基于多尺度岩石物理模型的avaf模拟方法及装置 | |
| CN110750928A (zh) | 有限元模型优化方法、装置及电子设备 | |
| CN111699381A (zh) | 基于核磁共振弛豫时间的温度灵敏度测量多孔介质的润湿性 | |
| CN110703322A (zh) | 一种波传播的处理方法、装置和设备 | |
| CN113970783A (zh) | 碳酸盐岩储层的预测方法及装置 | |
| CN113433587B (zh) | 岩石物理反演方法及系统 | |
| CN116796503A (zh) | 一种页岩有机物碳含量计算模型建立方法和装置 | |
| CN113077074B (zh) | 基于储层预测因子的储层预测方法及装置 | |
| CN114414409A (zh) | 材料疲劳性能的确定方法及装置 | |
| CN113586042A (zh) | 孔隙型碳酸盐岩动态渗透率确定方法及装置 | |
| CN114254505A (zh) | 渗透率模型的构建方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111461328B (zh) | 一种神经网络的训练方法 | |
| CN113622901A (zh) | 页岩油储层品质分析方法、装置、设备及介质 | |
| US10123128B2 (en) | Speaker arrangement | |
| CN113075727B (zh) | 基于振幅方位导数的储层裂缝分布特征确定方法及系统 | |
| CN114442169B (zh) | 地震资料中近源信号压制方法及装置 | |
| CN113945971B (zh) | 基于孔隙结构分类的横波速度预测方法和装置 | |
| CN112596102A (zh) | 油藏渗流特征参数的地球物理预测方法、装置及介质 | |
| CN115263284A (zh) | 页岩气层的筛选方法、装置及存储介质 | |
| CN111425189B (zh) | 超深层缝洞碳酸盐岩储层品质评价方法、装置及存储介质 | |
| CN117849863A (zh) | 断裂系统的预测方法及装置 | |
| CN111812744B (zh) | 地层可压性确定方法、装置及计算机存储介质 | |
| CN112114355A (zh) | 气枪阵列能量中心确定方法及装置 | |
| CN113703042A (zh) | 一种确定层间碎屑岩砂体累加厚度的方法及装置 | |
| CN112987089A (zh) | 一种面波频散谱信号增强方法及装置 |
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 |