CN114139463A - 致密复杂岩性储层流体识别方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

致密复杂岩性储层流体识别方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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CN114139463A CN202010921127.2A CN202010921127A CN114139463A CN 114139463 A CN114139463 A CN 114139463A CN 202010921127 A CN202010921127 A CN 202010921127A CN 114139463 A CN114139463 A CN 114139463A
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孙炜
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Sinopec Exploration and Production Research Institute
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Abstract

本发明公开了一种致密复杂岩性储层流体识别方法、装置、设备和存储介质，方法包括：获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果，减少了因突出流体贡献不足而容易出现误判的现象。采用本发明的技术方案，能够提高致密复杂岩性气藏储层流体识别的准确率。

Description

致密复杂岩性储层流体识别方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本发明属于勘探开发技术领域，具体涉及一种致密复杂岩性储层流体识别方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
利用常规测井资料识别致密复杂岩性储层流体类型是石油勘探开发领域常用的识别方法。目前，识别致密复杂岩性储层流体类型的方法通常可以归纳如下：
第一、基于中子孔隙度测井挖掘效应的方法，包括有双孔隙度重叠法、三孔隙度重叠/差值/比值法、视水层中子孔隙度测井值法等。其原理是：中子孔隙度测井的挖掘效应，即因天然气氢浓度太低，其孔隙体积对快中子的减速能力比石灰岩骨架还低，将显示为负的含氢指数。这种方法的不足：挖掘效应在高饱和度气层中比较明显，当气层为致密复杂岩性的低孔、低渗及低含气饱和度时，由于储集空间小、孔隙流体的影响变弱，以及岩石骨架复杂和测量误差等的影响，中子孔隙度测井的挖掘效应变得不明显，中子孔隙度测井与密度孔隙度测井、声波孔隙度测井幅度常有重叠交叉现象发生，以致可能会出现气层和水层解释混乱的现象。
第二、孔隙度与电阻率交会法。其不足在于：
(1)实际地层水电阻率是未知的；
(2)这里的电阻率是深侧向电阻率，其受致密复杂岩性骨架的影响大，流体对其响应特征贡献小；
(3)致密复杂岩性的孔隙度求取是比较困难和复杂的，这不利于快速识别。
第三、岩石机械特性参数法(弹性模量法)，其原理为：当储层含气时，泊松比降低，体积压缩系数增大，故可以根据泊松比与体积压缩系数之间的包络面积有效识别气层。不足之处：
(1)在高含气饱和度情况下体积压缩系数和泊松比对含气饱和度变化较敏感，但在低含气饱和度情况下就不一定如此；
(2)其在致密复杂岩性储层流体识别中误判率较高；
(3)体积压缩系数包含密度参数，而密度测井参数受井眼扩径影响大；
(4)必须要求有偶极声波测井资料或阵列声波测井资料，多数情况下一般没有这种资料；
(5)求解弹性模量的过程比较繁琐，不利于快速识别。
第四、综合指数法。综合指数法(FTI)是基于气层上深浅侧向电阻率存在差异、岩性较纯和孔隙度较为发育。不足在于：
(1)气层上常会出现深浅侧向电阻率差异不明显的情况；
(2)孔隙结构指数是不好确定的，而且孔隙度常常是未知的。
因此，目前采用上述方法来识别致密复杂岩性流体性质时，普遍存在突出流体贡献不足，所以很容易出现误判，降低了致密复杂岩性储层流体识别的准确率。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种致密复杂岩性储层流体识别方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中致密复杂岩性储层流体识别容易出现误判的问题。
针对上述问题，第一方面，本发明提供了一种致密复杂岩性储层流体识别方法，包括：
获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；
将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果；
其中，所述流体识别模型包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系。
进一步地，上述所述的致密复杂岩性储层流体识别方法中，所述流体类型包括气层、水层和气水同层；
将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果，包括：
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第一界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第二界限值，且所述第二气敏感因子的数值小于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第二界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第一界限值，且所述第二气敏感因子的数值大于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
其中，所述第一气敏感因子的第一界限值小于所述第一气敏感因子的第二界限值。
进一步地，上述所述的致密复杂岩性储层流体识别方法中，根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子，包括：
对所述中子孔隙度测井曲线进行井眼扩径校正，得到校正中子孔隙度测井曲线；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述校正中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子。
进一步地，上述所述的致密复杂岩性储层流体识别方法中，对所述中子孔隙度测井曲线进行井眼扩径校正，得到校正中子孔隙度测井曲线，包括：
将获取的声波时差测井曲线作为母曲线，将所述中子孔隙度测井曲线作为目标曲线，在未扩径段，建立母曲线与目标曲线之间的关联关系；
基于所述母曲线与目标曲线之间的关联关系，对扩径段的中子孔隙度测井曲线进行预测，得到所述校正中子孔隙度测井曲线。
进一步地，上述所述的致密复杂岩性储层流体识别方法中，对所述中子孔隙度测井曲线进行井眼扩径校正，得到校正中子孔隙度测井曲线之前，还包括：
获取目标储层对应的扩径段的扩径半径；
检测出所述扩径半径大于预设阈值。
进一步地，上述所述的致密复杂岩性储层流体识别方法中，所述第一气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述中子孔隙度测井曲线对应的数值的比值。
进一步地，上述所述的致密复杂岩性储层流体识别方法中，所述第二气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述测井孔隙度曲线对应的数值的乘积。
本发明还提供一种致密复杂岩性储层流体识别装置，包括：
获取模块，用于获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；
确定模块，用于根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；以及，根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；
识别模块，用于将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果；
其中，所述流体识别模型包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系。
本发明还提供一种致密复杂岩性储层流体识别设备，包括存储器和处理器；
所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述致密复杂岩性储层流体识别方法的步骤。
本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上任一项所述致密复杂岩性储层流体识别方法的步骤。
与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：
本发明的致密复杂岩性储层流体识别方法、装置、设备和存储介质，通过获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线，得到具有放大含气测井响应和突出含气贡献的测井曲线，并根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子，利用预设的包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系的流体识别模型，对确定的第一气敏感因子、第二气敏感因子进行识别，得到第一气敏感因子、第二气敏感因子对应的流体类型，从而得到目标储层对应的流体识别结果，减少了因突出流体贡献不足而容易出现误判的现象，采用本发明的技术方案，能够提高致密复杂岩性气藏储层流体识别的准确率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明的致密复杂岩性储层流体识别方法实施例的流程图；
图2为低孔低渗气层挖掘效应不明显时的测井特征图；
图3为杭锦旗地区XX15井3203-3220米段井眼严重扩径段的测井曲线特征；
图4为基于双敏感因子的低孔低渗储层气、水层识别图版；
图5为XX10井2897-2901米井段双敏感因子识别气层的特征；
图6为某井2797-2802米井段双敏感因子识别水层的特征；
图7为本发明的致密复杂岩性储层流体识别装置实施例的结构示意图。
具体实施方式
以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。
实施例一
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种致密复杂岩性储层流体识别方法。
图1为本发明的致密复杂岩性储层流体识别方法实施例的流程图。如图1所示，本实施例的致密复杂岩性储层流体识别方法具体可以包括如下步骤：
101、获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；
本实施例中，可以从常规的测井资料中获取到目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线和测井孔隙度曲线等。其中，感应电阻率测井曲线(可以包括ILD、或HT12、或RT90、或M2RX等不同类别的测井仪器测量得到的深感应电阻率曲线或深阵列感应电阻率曲线)，主要反映流体贡献，其受井眼影响很小；中子孔隙度测井曲线(可以包括CNL或NPHI等不同类别的测井仪器测量得到的中子孔隙度测井曲线)，当井眼扩径严重时，会受些井眼影响；测井孔隙度曲线(POR)是通过测井资料综合处理解释获得的，其已经经过井眼扩径影响的校正。
102、根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；
在实际应用中，目标储层碎屑岩气藏的井眼扩径比较普遍，对于扩径严重的井眼(扩径半径超出3公分以上)，它会不可避免地影响到探测深度比较浅的一些常规测井曲线，比如密度孔隙度测井曲线和中子孔隙度测井曲线等，因此，本实施例中，可以获取目标储层对应的扩径段的扩径半径，并将目标储层对应的扩径段的扩径半径与预设阈值进行比较，并当检测出目标储层对应的扩径段的扩径半径大于预设阈值时，对井眼扩径的中子孔隙度测井曲线进行扩径段校正，得到校正中子孔隙度测井曲线；根据所述感应电阻率测井曲线和所述校正中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子。当检测出目标储层对应的扩径段的扩径半径小于或者等于预设阈值时，可以根据所述感应电阻率测井曲线和中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子。
需要说明的是，本实施例中，之所以不选择密度孔隙度测井曲线是因为密度孔隙度测井曲线是受井眼扩径影响最大的孔隙度测井曲线。
在一个具体实现过程中，对于扩径严重的井眼采用现有技术中的校正图板来校正的意义不大，能校正的量很小，达不到应有的效果，因此，本实施例中需要采用其他技术来校正。本实施例采用非校正图板的技术或严重垮塌井眼的校正技术来对中子孔隙度测井资料进行井眼扩径校正。
例如，声波时差测井曲线的原理在于利用声波时差测井时测量沿井壁传播的滑行波，并且测量时具有补偿作用，一般受井眼影响小的原理，所以本实施例可以基于声波时差测井曲线，并利用声波拟中子的方法对中子孔隙度曲线进行井眼扩径校正。
具体地，将获取的声波时差测井曲线作为母曲线，将所述中子孔隙度测井曲线作为目标曲线，在未扩径段，建立母曲线与目标曲线之间的关联关系；基于所述母曲线与目标曲线之间的关联关系，对扩径段的中子孔隙度测井曲线进行预测，得到所述校正中子孔隙度测井曲线。例如，建立母曲线与目标曲线之间的关联关系通常为线性关系。
本实施例中，所述第一气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述中子孔隙度测井曲线对应的数值的比值，可以表示为：IG＝ILD/CNL。
其中，IG为第一气敏感因子，ILD为感应电阻率测井曲线对应的数值，单位为欧姆米(Ω.m)，CNL中子孔隙度测井曲线对应的数值，单位为百分数(％)，所以IG的单位为Ω.m/％。
在一个具体实现过程中，第一气敏感因子反映了单位中子孔隙度的电阻率大小，其意义在于储层含气会使电阻率增大，中子孔隙度降低，而将电阻率和中子孔隙度做比值组合，会突出含气性的影响，压制非含气性因素的影响。
103、根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；
本实施例中，根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子。
例如，所述第二气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述测井孔隙度曲线对应的数值的乘积，可以表示为IRXP＝ILD*POR。
其中，IRXP为第二气敏感因子，ILD为感应电阻率测井曲线对应的数值，单位为欧姆米(Ω.m)，POR为测井孔隙度曲线对应的数值，单位为％，所以IRXP的单位为Ω.m。
第二气敏感因子反映孔隙内含气流体的电阻率大小，它类似于视地层水电阻率。其意义在于将含气性与物性结合，可以削弱井眼扩径的影响，突出储层内含气体积的贡献。显然储层含气越好，则该电阻率就越大；储层含气体积越大，则含气流体的电阻率贡献也越大。
本实施例中，步骤102和步骤103之间并无先后顺序。且第一气敏感因子和第二气敏感因子均包含深感应电阻率曲线，它能突出地层孔隙内流体的贡献，并且因为探测深度大，基本不受井眼扩径的影响；第二气敏感因子所包含的测井孔隙度曲线也是克服了井眼扩径影响的曲线；第一气敏感因子所包含的CNL曲线，则是本次基于声波时差曲线，采用拟中子方法校正了井眼扩径影响的孔隙度测井曲线，从而使得识别结果更加准确。
104、将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果；
本实施例中，可以将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，以便利用预设的流体识别模型包括的由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系，对所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子进行识别，从而得到所述目标储层对应的流体识别结果。其中，所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子越大，则反映其含气性越好；否则，所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子越小，则反映其含气性越差，含水性越好。
具体地，在预先构建流体识别模型时，可以针对某一已知储层的数据，并基于上述步骤101-103的方式，得到已知储层的第一气敏感因子和第二气敏感因子，并结合自然伽玛测井曲线、自然电位测井曲线、电阻率测井曲线等其他常规测井曲线组成测井曲线剖面图。依据得到的测井曲线剖面图，结合测试资料，寻找已知储层的流体类型的第一气敏感因子和第二气敏感因子的识别依据，分别形成基于以上双敏感因子的致密复杂岩性储层中气层、水层等的测井曲线识别图版作为流体识别模型。其中，该测井曲线识别图版用于定义流体类型对应的界限值。
在一个具体实现过程中，流体类型包括气层、水层和气水同层。本实施例中，若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第一界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第二界限值，且所述第二气敏感因子的数值小于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第二界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第一界限值，且所述第二气敏感因子的数值大于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
其中，所述第一气敏感因子的第一界限值小于所述第一气敏感因子的第二界限值。
本实施例的致密复杂岩性储层流体识别方法，通过获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线，得到具有放大含气测井响应和突出含气贡献的测井曲线，并根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子，利用预设的包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系的流体识别模型，对确定的第一气敏感因子、第二气敏感因子进行识别，得到第一气敏感因子、第二气敏感因子对应的流体类型，从而得到目标储层对应的流体识别结果，减少了因突出流体贡献不足而容易出现误判的现象。采用本发明的技术方案，能够提高致密复杂岩性气藏储层流体识别的准确率。
实施例二
本实施例以具体示例对本发明的技术方案进行说明。其中，图2为低孔低渗气层挖掘效应不明显时的测井特征图；其中，图2中可以包括地层分析、电阻率曲线、孔隙度测井曲线(图中简写为孔隙度曲线)、渗透率、测井孔隙度曲线(在图中简写为孔隙度)、储层结论、试油结论等。地层分析可以包括扩径、CAL1、CAL2等，详细请参考图中记载内容，在此不再一一举例说明，曲线的类型请参照图示解释，例如，CAL1为实线，CAL2为虚线，在此不再一一举例说明。
如图2所示，本实施例中，当气层为致密复杂岩性的低孔、低渗及低含气饱和度时，由于储集空间小、孔隙流体的影响变弱，以及岩石骨架复杂和测量误差等的影响，中子孔隙度测井的挖掘效应变得不明显，以致将测试的工业气层误判为水层(2897-2901m)。
下面以杭锦旗地区致密复杂岩性气藏为例对本发明的技术方案进行说明。
第一步、杭锦旗地区碎屑岩气藏的井眼扩径比较普遍，对于扩径严重的井眼(扩径半径超出3公分以上)，它会不可避免地影响到探测深度比较浅的一些常规测井曲线，比如密度测井曲线和中子孔隙度测井曲线等，因此需要考虑井眼扩径的校正。对于扩径严重井眼的测井资料采用现有的校正图板来校正的意义不大，能校正的量很小，达不到应有的效果，因此需要采用其他技术来校正。
本次采用非校正图板的技术或严重垮塌井眼的校正技术来对中子孔隙度测井资料进行井眼扩径校正。其原理在于利用声波时差测井是测量沿井壁传播的滑行波，并且测量时具有补偿作用，一般受井眼影响小的原理，采用声波拟中子的方法对中子孔隙度曲线进行井眼影响校正。声波拟中子的方法就是将声波时差曲线作为母曲线，待校正的中子曲线为目标曲线，在非扩径段，建立母曲线与目标曲线之间的相关关系，来预测校正井眼垮塌井段的目标曲线或中子曲线。本次采用声波拟中子的方法对XX15井3203-3220米段的中子孔隙度曲线进行井眼影响校正(图3)。图3为杭锦旗地区XX15井3203-3220米段井眼严重扩径段的测井曲线特征。
如图3所示，图3中CNLBX为扩径校正前的中子孔隙度曲线；CNL为扩径校正后的中子孔隙度曲线；IGY为未校正前的第一气敏感因子，且IGY＝HT12/CNLBX；IG为经过中子井眼扩径校正后的第一气敏感因子，且IG＝HT12/CNL；IGCK为IG的界限值，这里优选为取IGCK＝0.9。可见，井眼严重扩径段3203-3220米CNLBX异常增大，导致IGY减小；校正后CNL减小了，导致IG增大了。
第二步、感应电阻率测井曲线(ILD、或HT12、或RT90、或M2RX等)，主要反映流体贡献，其受井眼影响很小；声波时差测井曲线(AC、或DT等)，受井眼影响很小；中子孔隙度测井曲线(CNL、或NPHI等)，当井眼扩径严重时，会受些井眼影响；密度孔隙度测井曲线(DEN、或RHOB等)，当井眼扩径严重时，它会受到井眼影响；测井孔隙度曲线(POR)是通过测井资料处理解释获得的，其已经经过井眼扩径影响的校正。
本实施例中，利用一条深感应测井电阻率曲线(ILD)，一条中子孔隙度测井曲线(CNL)，一条测井孔隙度曲线(POR)，构造第一气敏感因子IG和第二气敏感因子IRXP。这里IG＝ILD/CNL，IRXP＝ILD*POR，式中ILD的单位:欧姆米(Ω.m)，CNL的单位:百分数(％)，POR的单位:％，IG的单位为Ω.m/％，IRXP的单位为Ω.m。第一气敏感因子IG反映了单位中子孔隙度的电阻率大小，其意义在于储层含气会使电阻率增大，中子孔隙度降低，而将电阻率和中子孔隙度做比值组合，会突出含气性的影响，压制非含气性因素的影响；第二气敏感因子IRXP反映孔隙内含气流体的电阻率大小，它类似于视地层水电阻率。其意义在于将含气性与物性结合，可以削弱井眼扩径的影响，突出储层内含气体积的贡献。显然储层含气越好，则该电阻率就越大；储层含气体积越大，则含气流体的电阻率贡献也越大。因而，第一气敏感因子IG和第二气敏感因子IRXP越大，则反映其含气性越好；否则，这两个气敏感因子越小，则反映其含气性越差，含水性越好。
第三步、对第一气敏感因子IG和第二气敏感因子IRXP，结合自然伽玛测井曲线、自然电位测井曲线、电阻率测井曲线等其他常规测井曲线组成测井曲线剖面图。
第四步、依据以上第三步得到的测井曲线剖面图，结合杭锦旗地区十里加汗区带下石盒子组和山西组66个已知测试层段的测试结果，寻找已知致密复杂岩性储层流体性质的第一气敏感因子IG和第二气敏感因子IRXP的识别依据，分别形成基于以上双敏感因子的致密复杂岩性储层的气层、水层和气水同层等的测井曲线识别图版(图4)，图4为基于双敏感因子的低孔低渗储层气、水层识别图版。其中，该图版的横轴为第一气敏感因子IG，纵轴为第二气敏感因子IRXP。
本实施例中，由图4可知，储层气层和气水同层区域与水层区域在IG-IRXP双敏感因子交会图上的分界是明显的，其识别标准可归纳如下：
(1)当IRXP≥144.5，且IG≥0.9时为气层或气水同层；
(2)当IG≥2时为气层或气水同层；
(3)当IRXP<144.5，且IG<2时为水层；
(4)当IG<0.9时为水层。
图4中取IGCK＝0.9，这里IGCK为利用IG因子识别气水层的界限值。
图4显示：66个测试层段的回判效果是很显著的(见图4)。
例如，气层的识别例子见图5，图5为XX10井2897-2901米井段双敏感因子识别气层的特征。
图5中XX10井山1段2897-2901米段IG＝2.497>2和IRXP＝300.1>144.5，识别为气层。其测试结果：日产气12608m3，日产水3.5m3，为工业气层。注意该气层上没有挖掘效应，用常规测井挖掘效应法容易误判为水层。
水层的识别例子见图6，图6为某井2797-2802米井段双敏感因子识别水层的特征。
图6中某井山1段2797-2802米段IRXP＝87.3<144.5，IG＝0.74<2,故识别为水层。测试显示日产水10.5m3，日产气0m3，为水层。注意：该水层上有挖掘效应，用常规识别方法容易误判为气层。
第五步、根据以上识别标准，基于杭锦旗地区19口井25个测试井段的测井资料对其致密复杂岩性储层流体类型进行了预测，其预测识别效果见表1，表1为杭锦旗地区测试结果与测井识别成果对比表。表1说明：XX18井的2590.9-2593.1，2597-2599，2609-2613.1和2619-2624.1是合试的4个井段，合试结果为日产气0m3，日产水26m3。另外，XX9井的2938.5-2943和2947.5-2952.5是合试的2个井段，合试结果为日产气1409m3，日产水0m3。在此不再一一举例说明。
表1
Figure BDA0002666767160000121
由表1可见，这19口井25个测试井段的测试结果与测井识别结论都符合。其中在XX15井3205-3212.375米段(见图3)，IGY为未校正前的IG因子，IG为经过中子井眼扩径校正后的因子，在扩径影响未校正前IGY＝1.06，IRXP＝92，按IGY和IRXP识别为水层，但测试资料为气层，日产气535m3，水0m3。后经扩径影响校正后，IG＝2.34，IRXP＝123.1,按IG和IRXP识别为气层，与测试结果吻合。另外，这19口井分布于杭锦旗地区的主要区带,其覆盖范围甚至已超出十里加汗区带，具有广泛的代表性。
需要说明的是，本发明实施例的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。本实施例的方法也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本发明实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成的方法。
实施例三
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例还提供了一种致密复杂岩性储层流体识别装置。
图7为本发明的致密复杂岩性储层流体识别装置实施例的结构示意图，如图7所示，本实施例的致密复杂岩性储层流体识别装置包括获取模块70、确定模块71和识别模块72。
获取模块70，用于获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；
本实施例中，可以从常规的测井资料中获取到目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线和测井孔隙度曲线等。其中，感应电阻率测井曲线(可以包括ILD、或HT12、或RT90、或M2RX等不同类别的测井仪器测量得到的深感应电阻率曲线或深阵列感应电阻率曲线)，主要反映流体贡献，其受井眼影响很小；中子孔隙度测井曲线(可以包括CNL或NPHI等不同类别的测井仪器测量得到的中子孔隙度测井曲线)，当井眼扩径严重时，会受些井眼影响；测井孔隙度曲线(POR)是通过测井资料综合处理解释获得的，其已经经过井眼扩径影响的校正。
确定模块71，用于根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；以及，根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；
在实际应用中，目标储层碎屑岩气藏的井眼扩径比较普遍，对于扩径严重的井眼(扩径半径超出3公分以上)，它会不可避免地影响到探测深度比较浅的一些常规测井曲线，比如密度孔隙度测井曲线和中子孔隙度测井曲线等，因此，本实施例中，可以获取目标储层对应的扩径段的扩径半径，并将目标储层对应的扩径段的扩径半径与预设阈值进行比较，并当检测出目标储层对应的扩径段的扩径半径大于预设阈值时，对井眼扩径的中子孔隙度测井曲线进行扩径段校正，得到校正中子孔隙度测井曲线；根据所述感应电阻率测井曲线和所述校正中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子。当检测出目标储层对应的扩径段的扩径半径小于或等于预设阈值时，可以根据所述感应电阻率测井曲线和中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子。
将获取的声波时差测井曲线作为母曲线，将所述中子孔隙度测井曲线作为目标曲线，在未扩径段，建立母曲线与目标曲线之间的关联关系；基于所述母曲线与目标曲线之间的关联关系，对扩径段的中子孔隙度测井曲线进行预测，得到所述校正中子孔隙度测井曲线。例如，建立母曲线与目标曲线之间的关联关系通常为线性关系。
本实施例中，所述第一气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述中子孔隙度测井曲线对应的数值的比值，可以表示为：IG＝ILD/CNL。
其中，IG为第一气敏感因子，ILD为感应电阻率测井曲线对应的数值，单位为欧姆米(Ω.m)，CNL中子孔隙度测井曲线对应的数值，单位为百分数(％)，所以IG的单位为Ω.m/％。
在一个具体实现过程中，第一气敏感因子反映了单位中子孔隙度的电阻率大小，其意义在于储层含气会使电阻率增大，中子孔隙度降低，而将电阻率和中子孔隙度做比值组合，会突出含气性的影响，压制非含气性因素的影响。
本实施例中，还可以根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子。
例如，述第二气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述测井孔隙度曲线对应的数值的乘积，可以表示为IRXP＝ILD*POR。
其中，IRXP为第二气敏感因子，ILD为感应电阻率测井曲线对应的数值，单位为欧姆米(Ω.m)，POR为测井孔隙度曲线对应的数值，单位为％，所以IRXP的单位为Ω.m。
识别模块72，用于将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果；
其中，所述流体识别模型包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系。
本实施例中，识别模块72可以预先构建流体识别模型，并在预先构建流体识别模型时，可以针对某一已知储层的数据，并基于上述步骤101-103的方式，得到已知储层的第一气敏感因子和第二气敏感因子，并结合自然伽玛测井曲线、自然电位测井曲线、电阻率测井曲线等其他常规测井曲线组成测井曲线剖面图。依据得到的测井曲线剖面图，结合测试资料，寻找已知储层的流体类型的第一气敏感因子和第二气敏感因子的识别依据，分别形成基于以上双敏感因子的致密复杂岩性储层中气层、水层等的测井曲线识别图版作为流体识别模型。其中，该测井曲线识别图版用于定义流体类型对应的界限值。
在一个具体实现过程中，流体类型包括气层、水层和气水同层。本实施例中，若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第一界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第二界限值，且所述第二气敏感因子的数值小于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第二界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第一界限值，且所述第二气敏感因子的数值大于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
其中，所述第一气敏感因子的第一界限值小于所述第一气敏感因子的第二界限值。
本实施例的致密复杂岩性储层流体识别装置，通过获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线，得到具有放大含气测井响应和突出含气贡献的测井曲线，并根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子，利用预设的包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系的流体识别模型，对确定的第一气敏感因子、第二气敏感因子进行识别，得到第一气敏感因子、第二气敏感因子对应的流体类型，从而得到目标储层对应的流体识别结果，减少了因突出流体贡献不足而容易出现误判的现象，采用本发明的技术方案，能够提高致密复杂岩性气藏储层流体识别的准确率。
需要说明的是，上述实施例的装置用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
实施例四
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种致密复杂岩性储层流体识别设备。
本发明实施例提供的致密复杂岩性储层流体识别设备包括存储器和处理器，该存储器上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤。
获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；
将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果；
其中，所述流体识别模型包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系。
进一步地，上述实施例中，所述流体类型包括气层、水层和气水同层；所述计算机程序被处理器执行时还可以执行以下步骤：
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第一界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第二界限值，且所述第二气敏感因子的数值小于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第二界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第一界限值，且所述第二气敏感因子的数值大于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
其中，所述第一气敏感因子的第一界限值小于所述第一气敏感因子的第二界限值。
进一步地，上述实施例中，所述计算机程序被处理器执行时还可以执行以下步骤：
对所述中子孔隙度测井曲线进行井眼扩径校正，得到校正中子孔隙度测井曲线；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述校正中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子。
进一步地，上述实施例中，所述计算机程序被处理器执行时还可以执行以下步骤：
将获取的声波时差测井曲线作为母曲线，将所述中子孔隙度测井曲线作为目标曲线，在未扩径段，建立母曲线与目标曲线之间的关联关系；
基于所述母曲线与目标曲线之间的关联关系，对扩径段的中子孔隙度测井曲线进行预测，得到所述校正中子孔隙度测井曲线。
进一步地，上述实施例中，所述计算机程序被处理器执行时还可以执行以下步骤：
获取目标储层对应的扩径段的扩径半径；
检测出所述扩径半径大于预设阈值。
进一步地，上述实施例中，所述第一气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述中子孔隙度测井曲线对应的数值的比值。
进一步地，上述实施例中，所述第二气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述测井孔隙度曲线对应的数值的乘积。
实施例五
为解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明实施例提供了一种存储介质。
本发明实施例提供的存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤。
获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；
将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果；
其中，所述流体识别模型包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系。
进一步地，上述实施例中，所述流体类型包括气层、水层和气水同层；所述计算机程序被处理器执行时还可以执行以下步骤：
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第一界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第二界限值，且所述第二气敏感因子的数值小于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第二界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第一界限值，且所述第二气敏感因子的数值大于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
其中，所述第一气敏感因子的第一界限值小于所述第一气敏感因子的第二界限值。
进一步地，上述实施例中，所述计算机程序被处理器执行时还可以执行以下步骤：
对所述中子孔隙度测井曲线进行井眼扩径校正，得到校正中子孔隙度测井曲线；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述校正中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子。
进一步地，上述实施例中，所述计算机程序被处理器执行时还可以执行以下步骤：
将获取的声波时差测井曲线作为母曲线，将所述中子孔隙度测井曲线作为目标曲线，在未扩径段，建立母曲线与目标曲线之间的关联关系；
基于所述母曲线与目标曲线之间的关联关系，对扩径段的中子孔隙度测井曲线进行预测，得到所述校正中子孔隙度测井曲线。
进一步地，上述实施例中，所述计算机程序被处理器执行时还可以执行以下步骤：
获取目标储层对应的扩径段的扩径半径；
检测出所述扩径半径大于预设阈值。
进一步地，上述实施例中，所述第一气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述中子孔隙度测井曲线对应的数值的比值。
进一步地，上述实施例中，所述第二气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述测井孔隙度曲线对应的数值的乘积。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块32中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种致密复杂岩性储层流体识别方法，其特征在于，包括：
获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；
将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果；
其中，所述流体识别模型包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系。
2.根据权利要求1所述的致密复杂岩性储层流体识别方法，其特征在于，所述流体类型包括气层、水层和气水同层；
将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果，包括：
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第一界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值小于第一气敏感因子的第二界限值，且所述第二气敏感因子的数值小于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为水层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第二界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
若所述第一气敏感因子的数值大于第一气敏感因子的第一界限值，且所述第二气敏感因子的数值大于第二气敏感因子的界限值，得到所述目标储层对应的流体识别结果为气层或气水同层；
其中，所述第一气敏感因子的第一界限值小于所述第一气敏感因子的第二界限值。
3.根据权利要求1所述的致密复杂岩性储层流体识别方法，其特征在于，根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子，包括：
对所述中子孔隙度测井曲线进行井眼扩径校正，得到校正中子孔隙度测井曲线；
根据所述感应电阻率测井曲线和所述校正中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子。
4.根据权利要求3所述的致密复杂岩性储层流体识别方法，其特征在于，对所述中子孔隙度测井曲线进行井眼扩径校正，得到校正中子孔隙度测井曲线，包括：
将获取的声波时差测井曲线作为母曲线，将所述中子孔隙度测井曲线作为目标曲线，在未扩径段，建立母曲线与目标曲线之间的关联关系；
基于所述母曲线与目标曲线之间的关联关系，对扩径段的中子孔隙度测井曲线进行预测，得到所述校正中子孔隙度测井曲线。
5.根据权利要求4所述的致密复杂岩性储层流体识别方法，其特征在于，对所述中子孔隙度测井曲线进行井眼扩径校正，得到校正中子孔隙度测井曲线之前，还包括：
获取目标储层对应的扩径段的扩径半径；
检测出所述扩径半径大于预设阈值。
6.根据权利要求1所述的致密复杂岩性储层流体识别方法，其特征在于，所述第一气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述中子孔隙度测井曲线对应的数值的比值。
7.根据权利要求1所述的致密复杂岩性储层流体识别方法，其特征在于，所述第二气敏感因子为所述感应电阻率测井曲线对应的数值与所述测井孔隙度曲线对应的数值的乘积。
8.一种致密复杂岩性储层流体识别装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标储层的感应电阻率测井曲线、中子孔隙度测井曲线、测井孔隙度曲线；
确定模块，用于根据所述感应电阻率测井曲线和所述中子孔隙度测井曲线，确定所述目标储层的第一气敏感因子；以及，根据所述感应电阻率测井曲线和所述测井孔隙度曲线，确定所述目标储层的第二气敏感因子；
识别模块，用于将所述第一气敏感因子和所述第二气敏感因子输入预设的流体识别模型，得到所述目标储层对应的流体识别结果；
其中，所述流体识别模型包括由第一气敏感因子、第二气敏感因子和流体类型形成的关联关系。
9.一种致密复杂岩性储层流体识别设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述致密复杂岩性储层流体识别方法的步骤。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述致密复杂岩性储层流体识别方法的步骤。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104514553A (zh) * 2013-09-29 2015-04-15 中国石油化工股份有限公司 一种岩屑砂岩层中气层的识别方法及其应用
CN111594155A (zh) * 2019-02-21 2020-08-28 中国石油化工股份有限公司 一种致密复杂岩性储层气层、水层识别方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104514553A (zh) * 2013-09-29 2015-04-15 中国石油化工股份有限公司 一种岩屑砂岩层中气层的识别方法及其应用
CN111594155A (zh) * 2019-02-21 2020-08-28 中国石油化工股份有限公司 一种致密复杂岩性储层气层、水层识别方法

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