CN114185108A - 裂缝孔隙度确定方法、存储介质和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种裂缝孔隙度确定方法、存储介质和计算机设备，该方法包括：S100：获取N组参数样本；S200：获得与N组参数样本一一对应的N个裂缝孔隙度模型；S300：确定目标储层的裂缝孔隙度初始值和基岩电阻率初始值；S400：获得与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差；S500：将与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中最小的双侧向电阻率误差与预设误差阈值进行比较：当大于或等于预设误差阈值时，调整裂缝孔隙度初始值，返回执行S400；当小于预设误差阈值时，将与该最小的双侧向电阻率误差对应的裂缝孔隙度作为目标储层的裂缝孔隙度。本发明能够快速准确提供裂缝孔隙度，为解释评价裂缝提供可靠参数，具有较强的可操作性和实用性。
Description
技术领域
本发明涉及复杂储层勘探开发技术领域，尤其涉及一种裂缝孔隙度确定方法、存储介质和计算机设备。
背景技术
裂缝是缝洞储集体中重要的储集类型。由于裂缝的存在，裂缝地层具有很强的非均质性，电参数具有复杂的各向异性，导致裂缝储层的测井响应非常复杂。近几年，测井科研人员就裂缝地层双侧向测井的响应及双侧向测井资料在裂缝地层的解释应用开展了大量的研究，其中包括：汪涵明等模拟了不同裂缝形态与双侧向视电阻率之间的关系；李善军等推导利用双侧向测井视电阻率确定裂缝孔隙度的快速计算公式；史謌等采用有限元分析软件ANSYS对裂缝的双侧向测井电阻率与裂缝孔隙度、泥浆电阻率、裂缝倾角和基岩电阻率之间的关系进行分析，得到了双侧向测井响应反演和裂缝孔隙度计算公式；邓少贵等根据裂缝倾角将裂缝分为低角度缝、中间角度缝、高角度缝，并提供了一种双侧向测井响应的快速计算方法；王晓畅等利用双侧向测井资料计算裂缝孔隙度，并与FMI成像(FormationMicroScanner Image，地层微电阻率扫描成像)资料提供的裂缝孔隙度定标，发现两者计算出的孔隙度有很好的相关性，但又由于双侧向资料计算出的孔隙度是体孔隙度，而FMI计算出的孔隙度是面孔隙度所以数值不完全相同；邓少贵等研究了单一裂缝和洞穴共同对双侧向测井响应的影响，并进一步依据裂隙发育产状识别结果，结合双侧向电阻率的分布范围，确定了计算裂隙孔隙度的三组共计9个计算公式；南泽宇等总结了裂缝型低阻碳酸盐岩储层双侧向响应特征，建立了利用双侧向视电阻率变化率求取裂缝参数的方法。
总结现有技术，各种方法都有一定的缺陷：如已知裂缝倾角情况下，通过反演计算裂缝孔隙度，在这种方法中对裂缝倾角的判断存在很大的困难，而且在反演的迭代过程中需要对裂缝地层反复进行三维数值模拟，计算速度慢；如将裂缝分为低角度缝、中间角度缝、高角度缝，根据双侧向测井响应快速计算裂缝孔隙度，这种方法将裂缝倾角进行粗劣划分，且没有充分考虑裂缝倾角对双侧向测井的影响，导致最后计算出的裂缝孔隙度不准确，而且简单的判别方程对裂缝倾角范围的划分并不准确。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种裂缝孔隙度确定方法、存储介质和计算机设备，以快速准确确定裂缝孔隙度。
第一方面，本申请提供一种裂缝孔隙度确定方法，包括以下步骤：S100：获取由目标储层的井径、泥浆电阻率、裂缝内流体电阻率、基岩电阻率和裂缝倾角组成的参数组合的N组参数样本；S200：针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，从而获得与N组参数样本一一对应的N个裂缝孔隙度模型；S300：根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值；S400：针对N个参数样本中的N个裂缝倾角中的每个裂缝倾角，将该裂缝倾角与目标储层的当前井径、当前泥浆电阻率、当前裂缝内流体电阻率以及基岩电阻率初始值组合成参数集合，将参数集合与N组参数样本进行比对，根据比对结果从N组参数样本的N个裂缝孔隙度模型中选出与当前参数集合对应的裂缝孔隙度模型，基于该裂缝孔隙度模型，根据裂缝孔隙度初始值，确定与该裂缝倾角对应的双侧向电阻率的计算值，确定该双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，从而获得与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差；S500：从与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中选取最小的双侧向电阻率误差，将所述最小的双侧向电阻率误差与预设误差阈值进行比较：当最小的双侧向电阻率误差大于或等于预设误差阈值时，调整裂缝孔隙度初始值，将调整后的裂缝孔隙度初始值作为新的裂缝孔隙度初始值，返回执行S400；当最小的双侧向电阻率误差小于预设误差阈值时，将与该最小的双侧向电阻率误差对应的裂缝孔隙度作为目标储层的裂缝孔隙度。
在一个实施例中，在S500之后，所述方法还包括步骤：S600：调整基岩电阻率初始值，返回执行S400和S500，以得到与该基岩电阻率初始值对应的目标储层的裂缝孔隙度；S700：在S500中确定的目标储层的裂缝孔隙度与S600中确定的目标储层的裂缝孔隙度中，选取其所对应的双侧向电阻率误差最小的裂缝孔隙度作为最终的目标储层的裂缝孔隙度。
在一个实施例中，在S600中，调整基岩电阻率初始值，包括：将N个参数样本中的N个基岩电阻率样本值按照大小进行排序，从所述排序中以基岩电阻率初始值为中心选取其前后相等数量的基岩电阻率样本值，从所选取的基岩电阻率样本值中选择一个基岩电阻率样本值作为调整后的基岩电阻率初始值。
在一个实施例中，在S200中，针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，包括：在N组参数样本中的每组参数样本的条件下，利用三维有限元法，模拟与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率；根据不同的裂缝孔隙度以及与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率，通过拟合构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型。
在一个实施例中，裂缝孔隙度模型为：
其中，LLD算为深侧向电阻率的计算值，LLS算为浅侧向电阻率的计算值，φf为裂缝孔隙度，a1、a2、a3、b1、b2和b3均为通过拟合确定的系数。
在一个实施例中，在S300中，根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，包括：根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值，将目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值的中间值作为目标储层的裂缝孔隙度的初始值。
在一个实施例中，在S400中，确定双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，包括：将深侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方与浅侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方的和作为双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差。
在一个实施例中，在S500中，调整裂缝孔隙度初始值，包括：确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值；根据目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值以及裂缝孔隙度初始值，利用二分法，确定调整后的裂缝孔隙度初始值。
在一个实施例中，在S300中，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值，包括：获取目标储层的井段中非裂缝发育段的双侧向电阻率测井中的深侧向电阻率的平均值；从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取与所述平均值之间的差值最小的一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值。
第二方面，本申请提供一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上文所述的裂缝孔隙度确定方法的步骤。
第三方面，本申请提供一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上文所述的裂缝孔隙度确定方法的步骤。
本发明提出了一种确定裂缝孔隙度的方法。首先确定要处理井的井径、泥浆电阻率和裂缝内流体电阻率；其次建立裂缝双侧向测井响应正演数据库；再次建立裂缝孔隙度模型库；最后得到多个裂缝孔隙度待选结果，并将其中误差最小的一个结果确定为最终的裂缝孔隙度。本发明能够快速准确提供裂缝孔隙度，为解释评价裂缝提供可靠参数，具有较强的可操作性和实用性。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1为根据本申请一示例性实施方式的裂缝孔隙度确定方法的流程图；
图2为根据本申请一具体实施例的裂缝孔隙度确定方法的流程图；
图3为根据本申请一具体实施例的将裂缝孔隙度确定方法应用于塔河地区的实际测井资料的处理结果图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
实施例一
图1为根据本申请一示例性实施方式的裂缝孔隙度确定方法的流程图。如图1所示，本实施例提供一种裂缝孔隙度确定方法，包括以下步骤：
S100：获取由目标储层的井径、泥浆电阻率、裂缝内流体电阻率、基岩电阻率和裂缝倾角组成的参数组合的N组参数样本；
S200：针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，从而获得与N组参数样本一一对应的N个裂缝孔隙度模型；
S300：根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值；
S400：针对N个参数样本中的N个裂缝倾角中的每个裂缝倾角，将该裂缝倾角与目标储层的当前井径、当前泥浆电阻率、当前裂缝内流体电阻率以及基岩电阻率初始值组合成参数集合，将参数集合与N组参数样本进行比对，根据比对结果从N组参数样本的N个裂缝孔隙度模型中选出与当前参数集合对应的裂缝孔隙度模型，基于该裂缝孔隙度模型，根据裂缝孔隙度初始值，确定与该裂缝倾角对应的双侧向电阻率的计算值，确定该双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，从而获得与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差；
S500：从与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中选取最小的双侧向电阻率误差，将所述最小的双侧向电阻率误差与预设误差阈值进行比较：
当最小的双侧向电阻率误差大于或等于预设误差阈值时，调整裂缝孔隙度初始值，将调整后的裂缝孔隙度初始值作为新的裂缝孔隙度初始值，返回执行S400；
当最小的双侧向电阻率误差小于预设误差阈值时，将与该最小的双侧向电阻率误差对应的裂缝孔隙度作为目标储层的裂缝孔隙度。
本发明能够快速准确提供裂缝孔隙度，为解释评价裂缝提供可靠参数，具有较强的可操作性和实用性。
实施例二
图2为根据本申请一具体实施例的裂缝孔隙度确定方法的流程图。如图2所示，本实施例提供一种裂缝孔隙度确定方法，包括以下步骤：
S100：获取由目标储层的井径、泥浆电阻率、裂缝内流体电阻率、基岩电阻率和裂缝倾角组成的参数组合的1000组参数样本。
如表1所示，最左侧一列表示参数样本组数，表中共示出了1000组参数样本。每组参数样本均包括井径、泥浆电阻率、裂缝内流体电阻率、基岩电阻率和裂缝倾角五个参数。任意两组参数样本中至少存在一个相同参数的值是不同的。
表1
S200：针对该1000组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，从而获得与该1000组参数样本一一对应的1000个裂缝孔隙度模型。
以该1000组参数样本中的任一组参数样本为例，该任一组参数样本中各参数以及各参数的数值分别为：井径为5.875in，泥浆电阻率为0.1Ω.m，裂缝内流体电阻率为0.1Ω.m，基岩电阻率为500Ω.m，裂缝倾角为75°。
利用该组参数样本，通过三维有限元法正演模拟该参数样本的条件，可以得到与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，如表2所示，即不同裂缝孔隙度的双侧向测井响应(不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率)，形成裂缝的双侧向测井响应正演数据库。
表2
| 裂缝孔隙度％ | 深侧向电阻率Ω.m | 浅侧向电阻率Ω.m |
| 0.01 | 470 | 438.1 |
| 0.02 | 392.9 | 363.4 |
| 0.03 | 339.9 | 312.7 |
| 0.04 | 300.9 | 275.5 |
| 0.05 | 270.6 | 246.9 |
| 0.06 | 246.3 | 224 |
| 0.07 | 226.3 | 205.2 |
| 0.08 | 209.5 | 189.5 |
| 0.09 | 195.2 | 176.2 |
| 0.1 | 182.7 | 164.6 |
| 0.2 | 112.7 | 100.3 |
| 0.3 | 81.9 | 72.4 |
| 0.4 | 64.4 | 56.7 |
| 0.5 | 53.1 | 46.6 |
| 0.6 | 45.1 | 39.5 |
| 0.7 | 39.3 | 34.3 |
| 0.8 | 34.7 | 30.3 |
| 0.9 | 31.2 | 27.2 |
| 1 | 28.3 | 24.6 |
根据表2所示的不同裂缝孔隙度以及与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率，通过拟合的方法可以构建与该组样本参数对应的裂缝孔隙度模型，与该组样本参数对应的裂缝孔隙度模型如表达式(1)和(2)所示：
其中，LLD算为深侧向电阻率的计算值，LLS算为浅侧向电阻率的计算值，φf为裂缝孔隙度，a1、a2、a3、b1、b2和b3均为通过拟合确定的系数。
对于该1000组样本参数的每一组样本参数，均可以按照上述方法利用三维有限元法得到相应的裂缝孔隙度样本的集合，再通过拟合的方法构建与每一组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，从而获得与1000组参数样本一一对应的1000个裂缝孔隙度模型，形成裂缝孔隙度模型库。
S300：根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，从1000组参数样本中的1000个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值。
当对目标储层进行测井时，可以直接测得目标储层的井径、泥浆电阻率和裂缝内流体电阻率。当裂缝内被泥浆充填时，裂缝内流体电阻率即与泥浆电阻率相等。
对于目标储层的基岩电阻率，可以从1000组参数样本中的1000个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值。
具体的，可以获取目标储层的井段中非裂缝发育段的双侧向电阻率测井中的深侧向电阻率的平均值，从1000组参数样本中的1000个基岩电阻率样本值中选取与所述平均值之间的差值最小的一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值。
例如，该1000个基岩电阻率样本值中可以包括21个不同的基岩电阻率，分别为100Ω.m、200Ω.m、300Ω.m、400Ω.m、500Ω.m、600Ω.m、700Ω.m、800Ω.m、900Ω.m、1000Ω.m、2000Ω.m、3000Ω.m、4000Ω.m、5000Ω.m、6000Ω.m、7000Ω.m、8000Ω.m、9000Ω.m、10000Ω.m、20000Ω.m、30000Ω.m。
其中，根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，可以包括：根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值，将目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值的中间值作为目标储层的裂缝孔隙度的初始值。
例如，目标储层的裂缝孔隙度的最大值为φfmax，最小值为φfmin，则目标储层的裂缝孔隙度的初始值
具体的，根据目标储层的岩心实验数据确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值，例如，可以取10块目标储层的岩心样品，检测每块岩心样品的裂缝孔隙度，将10块岩心样品中裂缝孔隙度的最大值作为目标储层的裂缝孔隙度的最大值，将10块岩心样品中裂缝孔隙度的最小值作为目标储层的裂缝孔隙度的最小值。
根据目标储层的测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值，例如可以通过电成像测井确定目标储层的利丰孔隙度的最大值和最小值。
S400：针对1000个参数样本中的1000个裂缝倾角中的每个裂缝倾角，将该裂缝倾角与目标储层的当前井径、当前泥浆电阻率、当前裂缝内流体电阻率以及基岩电阻率初始值组合成参数集合，将参数集合与1000组参数样本进行比对，根据比对结果从1000组参数样本的1000个裂缝孔隙度模型中选出与当前参数集合对应的裂缝孔隙度模型，基于该裂缝孔隙度模型，根据裂缝孔隙度初始值，确定与该裂缝倾角对应的双侧向电阻率的计算值，确定该双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，从而获得与1000个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差。
其中，确定双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，包括：将深侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方与浅侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方的和作为双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差。具体的，可以利用表达式(3)来计算双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差：
δ＝(LLD算-LLD测)2+(LLS算-LLS测)2 (3)
其中，δ表示双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，LLD算表示深侧向电阻率的计算值，LLS算表示浅侧向电阻率的计算值，LLD测表示深侧向电阻率的实际测量值，LLS测表示浅侧向电阻率的实际测量值。
例如，1000个裂缝倾角中可以包括19个互不相同的裂缝倾角，分别为：0、5°、10°、15°、20°、25°、30°、35°、40°、45°、50°、55°、60°、65°、70°、75°、80°、85°、90°。
例如，针对1000个参数样本中的1000个裂缝倾角中的裂缝倾角为75°的裂缝倾角，目标储层的当前井径为5.875in，当前泥浆电阻率为0.1Ω.m，当前裂缝内流体电阻率为0.1Ω.m，基岩电阻率初始值为500Ω.m。将裂缝倾角为75°与目标储层的当前井径、当前泥浆电阻率、当前裂缝内流体电阻率为以及基岩电阻率初始值组合成参数集合，将该参数集合与1000组参数样本进行比对，根据比对结果从1000组参数样本的1000个裂缝孔隙度模型中选出与当前参数集合对应的裂缝孔隙度模型为表达式(1)和(2)所表示的模型。
基于表达式(1)和(2)所表示的模型，根据S300中确定的目标储层的裂缝孔隙度初始值，例如可以是0.2％，确定与该75°裂缝倾角对应的双侧向电阻率的计算值。根据表达式(1)和(2)所表示的模型，所确定的与该75°裂缝倾角对应的深侧向电阻率的计算值为110Ω.m、浅侧向电阻率的计算值为100Ω.m。
而在井径为5.875in、泥浆电阻率为0.1Ω.m、裂缝内流体电阻率为0.1Ω.m、基岩电阻率为500Ω.m以及裂缝倾角为75°时，实际测得的深侧向电阻率为105Ω.m，浅侧向电阻率为90Ω.m。
则双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差为：(110-105)2+(100-90)2＝125。
按照上述方法获得与1000个参数样本中的1000个裂缝倾角中的每个裂缝倾角对应的双侧向电阻率误差，从而获得与1000个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差。
S500：从与1000个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中选取最小的双侧向电阻率误差，将所述最小的双侧向电阻率误差与预设误差阈值进行比较：
当最小的双侧向电阻率误差大于或等于预设误差阈值时，调整裂缝孔隙度初始值，将调整后的裂缝孔隙度初始值作为新的裂缝孔隙度初始值，返回执行S400；
当最小的双侧向电阻率误差小于预设误差阈值时，将与该最小的双侧向电阻率误差对应的裂缝孔隙度作为目标储层的裂缝孔隙度。
例如，预设误差阈值为100，如果与1000个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中最小的双侧向电阻率误差为90，90<100，因此，将误差90所对应的裂缝孔隙度初始值作为目标储层的裂缝孔隙度。
如果与1000个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中最小的双侧向电阻率误差即为上述示例中的125，125>100，此时，则需要调整裂缝孔隙度初始值。
具体的，调整裂缝孔隙度初始值，可以包括：确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值；根据目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值以及裂缝孔隙度初始值，利用二分法，确定调整后的裂缝孔隙度初始值。
在具体实施过程中，可以根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值。
可以将目标储层的裂缝孔隙度的最大值作为裂缝孔隙度初始值，在已经确定的基岩电阻率初始值的条件下，重复上述S400和S500，确定出与裂缝孔隙度的最大值所对应的双侧向电阻率误差。再通过同样的方法确定出与裂缝孔隙度的最小值所对应的双侧向电阻率误差。
对于根据裂缝孔隙度的最大值和最小值所各自确定的双侧向电阻率误差，取误差较小的裂缝孔隙度的值与作为裂缝孔隙度初始值的中间值的中间值，将新取得的中间值作为下一轮运算的裂缝孔隙度初始值，直到依据S500确定出对应于该基岩电阻率初始值的目标储层的裂缝孔隙度。
S600：调整基岩电阻率初始值，返回执行S400和S500，以得到与该基岩电阻率初始值对应的目标储层的裂缝孔隙度。
其中，调整基岩电阻率初始值，包括：将1000个参数样本中的1000个基岩电阻率样本值按照大小进行排序，从所述排序中以基岩电阻率初始值为中心选取其前后相等数量的基岩电阻率样本值，从所选取的基岩电阻率样本值中选择一个基岩电阻率样本值作为调整后的基岩电阻率初始值。
在上述举例说明过程中，基岩电阻率的初始值选为500Ω.m，将1000个参数样本中的1000个基岩电阻率样本值按照大小进行排序，也可以直接将21个各不相同的基岩电阻率样本值进行排序。可以发现，500Ω.m前面的3个基岩电阻率样本值分别为200Ω.m、300Ω.m和400Ω.m，500Ω.m后面的3个基岩电阻率样本值分别为600Ω.m、700Ω.m和800Ω.m，则从200Ω.m、300Ω.m、400Ω.m、600Ω.m、700Ω.m和800Ω.m这6个基岩电阻率样本值中选择一个基岩电阻率样本值作为调整后的基岩电阻率初始值。
例如可以选择200Ω.m作为调整后的基岩电阻率初始值，返回执行S400和S500，确定出与该基岩电阻率样本值200Ω.m对应的目标储层的裂缝孔隙度。
对于基岩电阻率样本值300Ω.m、400Ω.m、600Ω.m、700Ω.m和800Ω.m，依次比照基岩电阻率样本值200Ω.m，确定出与基岩电阻率样本值300Ω.m、400Ω.m、600Ω.m、700Ω.m和800Ω.m各自对应的目标储层的裂缝孔隙度。
在本步骤的例子中，将确定出6个目标储层的裂缝孔隙度。
S700：在S500中确定的目标储层的裂缝孔隙度与S600中确定的目标储层的裂缝孔隙度中，选取其所对应的双侧向电阻率误差最小的裂缝孔隙度作为最终的目标储层的裂缝孔隙度。
在上述举例的基础上，通过S500和S600共确定出7个目标储层的裂缝孔隙度，在这7个目标储层的裂缝孔隙度中，选取其所对应的双侧向电阻率误差最小的裂缝孔隙度作为最终的目标储层的裂缝孔隙度。
本发明针对裂缝地层非均质性强，电参数各向异性复杂等特点，通过对裂缝倾角和基岩电阻率的细致划分，基于双侧向测井资料建立一系列的裂缝孔隙度解释模型来确定裂缝孔隙度。本发明为利用测井资料确定裂缝孔隙度提供了有效手段，具有很强的可操作性和广泛的适用性，在碳酸盐岩等复杂裂缝储层勘探开发中具有重大实用价值。
实施例三
本实施例介绍将本发明的裂缝孔隙度确定方法应用于塔河地区的实际测井资料的处理结果。
图3为根据本申请一具体实施例的将裂缝孔隙度确定方法应用于塔河地区的实际测井资料的处理结果图。第一道为自然伽马(GR)和井径(CAL)，第二道为浅侧向(RS)和深侧向(RD)，第三道为确定的基岩电阻率，第四道为确定的裂缝孔隙度，第五道为确定的裂缝倾角。本井在5696～5709米发育裂缝，深侧向电阻率为215～764Ω.m，浅侧向为143～354Ω.m。
应用本发明方法对该裂缝段测井数据进行处理，得到基岩电阻率为2000Ω.m，符合该地区致密高阻的特征，裂缝孔隙度结果与井壁电成像测井资料处理结果相符，从而验证了本发明方法的有效性。
实施例四
本实施例提供一种存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上文所述的裂缝孔隙度确定方法的步骤：
S100：获取由目标储层的井径、泥浆电阻率、裂缝内流体电阻率、基岩电阻率和裂缝倾角组成的参数组合的N组参数样本；
S200：针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，从而获得与N组参数样本一一对应的N个裂缝孔隙度模型；
S300：根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值；
S400：针对N个参数样本中的N个裂缝倾角中的每个裂缝倾角，将该裂缝倾角与目标储层的当前井径、当前泥浆电阻率、当前裂缝内流体电阻率以及基岩电阻率初始值组合成参数集合，将参数集合与N组参数样本进行比对，根据比对结果从N组参数样本的N个裂缝孔隙度模型中选出与当前参数集合对应的裂缝孔隙度模型，基于该裂缝孔隙度模型，根据裂缝孔隙度初始值，确定与该裂缝倾角对应的双侧向电阻率的计算值，确定该双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，从而获得与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差；
S500：从与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中选取最小的双侧向电阻率误差，将所述最小的双侧向电阻率误差与预设误差阈值进行比较：
当最小的双侧向电阻率误差大于或等于预设误差阈值时，调整裂缝孔隙度初始值，将调整后的裂缝孔隙度初始值作为新的裂缝孔隙度初始值，返回执行S400；
当最小的双侧向电阻率误差小于预设误差阈值时，将与该最小的双侧向电阻率误差对应的裂缝孔隙度作为目标储层的裂缝孔隙度。
在一个实施例中，在S500之后，所述方法还包括步骤：
S600：调整基岩电阻率初始值，返回执行S400和S500，以得到与该基岩电阻率初始值对应的目标储层的裂缝孔隙度；
S700：在S500中确定的目标储层的裂缝孔隙度与S600中确定的目标储层的裂缝孔隙度中，选取其所对应的双侧向电阻率误差最小的裂缝孔隙度作为最终的目标储层的裂缝孔隙度。
在一个实施例中，在S600中，调整基岩电阻率初始值，包括：
将N个参数样本中的N个基岩电阻率样本值按照大小进行排序，从所述排序中以基岩电阻率初始值为中心选取其前后相等数量的基岩电阻率样本值，从所选取的基岩电阻率样本值中选择一个基岩电阻率样本值作为调整后的基岩电阻率初始值。
在一个实施例中，在S200中，针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，包括：
在N组参数样本中的每组参数样本的条件下，利用三维有限元法，模拟与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率；
根据不同的裂缝孔隙度以及与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率，通过拟合构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型。
在一个实施例中，裂缝孔隙度模型为：
其中，LLD算为深侧向电阻率的计算值，LLS算为浅侧向电阻率的计算值，φf为裂缝孔隙度，a1、a2、a3、b1、b2和b3均为通过拟合确定的系数。
在一个实施例中，在S300中，根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，包括：
根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值，将目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值的中间值作为目标储层的裂缝孔隙度的初始值。
在一个实施例中，在S400中，确定双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，包括：
将深侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方与浅侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方的和作为双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差。
在一个实施例中，在S500中，调整裂缝孔隙度初始值，包括：
确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值；
根据目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值以及裂缝孔隙度初始值，利用二分法，确定调整后的裂缝孔隙度初始值。
在一个实施例中，在S300中，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值，包括：
获取目标储层的井段中非裂缝发育段的双侧向电阻率测井中的深侧向电阻率的平均值；
从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取与所述平均值之间的差值最小的一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值。
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或计算机程序产品。因此，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和计算机程序产品的流程图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图中的每一流程以及流程图中的流程的结合。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中指定的功能的步骤。
存储介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。存储介质的例子包括但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。
实施例五
本实施例提供一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上文所述的裂缝孔隙度确定方法的步骤：
S100：获取由目标储层的井径、泥浆电阻率、裂缝内流体电阻率、基岩电阻率和裂缝倾角组成的参数组合的N组参数样本；
S200：针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，从而获得与N组参数样本一一对应的N个裂缝孔隙度模型；
S300：根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值；
S400：针对N个参数样本中的N个裂缝倾角中的每个裂缝倾角，将该裂缝倾角与目标储层的当前井径、当前泥浆电阻率、当前裂缝内流体电阻率以及基岩电阻率初始值组合成参数集合，将参数集合与N组参数样本进行比对，根据比对结果从N组参数样本的N个裂缝孔隙度模型中选出与当前参数集合对应的裂缝孔隙度模型，基于该裂缝孔隙度模型，根据裂缝孔隙度初始值，确定与该裂缝倾角对应的双侧向电阻率的计算值，确定该双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，从而获得与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差；
S500：从与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中选取最小的双侧向电阻率误差，将所述最小的双侧向电阻率误差与预设误差阈值进行比较：
当最小的双侧向电阻率误差大于或等于预设误差阈值时，调整裂缝孔隙度初始值，将调整后的裂缝孔隙度初始值作为新的裂缝孔隙度初始值，返回执行S400；
当最小的双侧向电阻率误差小于预设误差阈值时，将与该最小的双侧向电阻率误差对应的裂缝孔隙度作为目标储层的裂缝孔隙度。
在一个实施例中，在S500之后，所述方法还包括步骤：
S600：调整基岩电阻率初始值，返回执行S400和S500，以得到与该基岩电阻率初始值对应的目标储层的裂缝孔隙度；
S700：在S500中确定的目标储层的裂缝孔隙度与S600中确定的目标储层的裂缝孔隙度中，选取其所对应的双侧向电阻率误差最小的裂缝孔隙度作为最终的目标储层的裂缝孔隙度。
在一个实施例中，在S600中，调整基岩电阻率初始值，包括：
将N个参数样本中的N个基岩电阻率样本值按照大小进行排序，从所述排序中以基岩电阻率初始值为中心选取其前后相等数量的基岩电阻率样本值，从所选取的基岩电阻率样本值中选择一个基岩电阻率样本值作为调整后的基岩电阻率初始值。
在一个实施例中，在S200中，针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，包括：
在N组参数样本中的每组参数样本的条件下，利用三维有限元法，模拟与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率；
根据不同的裂缝孔隙度以及与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率，通过拟合构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型。
在一个实施例中，裂缝孔隙度模型为：
其中，LLD算为深侧向电阻率的计算值，LLS算为浅侧向电阻率的计算值，φf为裂缝孔隙度，a1、a2、a3、b1、b2和b3均为通过拟合确定的系数。
在一个实施例中，在S300中，根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，包括：
根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值，将目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值的中间值作为目标储层的裂缝孔隙度的初始值。
在一个实施例中，在S400中，确定双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，包括：
将深侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方与浅侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方的和作为双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差。
在一个实施例中，在S500中，调整裂缝孔隙度初始值，包括：
确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值；
根据目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值以及裂缝孔隙度初始值，利用二分法，确定调整后的裂缝孔隙度初始值。
在一个实施例中，在S300中，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值，包括：
获取目标储层的井段中非裂缝发育段的双侧向电阻率测井中的深侧向电阻率的平均值；
从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取与所述平均值之间的差值最小的一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值。
在一个实施例中，计算机设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash FLASH RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
用于方法的步骤的上述顺序仅是为了进行说明，本公开的方法的步骤不限于以上具体描述的顺序，除非以其它方式特别说明。此外，在一些实施例中，还可将本公开实施为记录在记录介质中的程序，这些程序包括用于实现根据本公开的方法的机器可读指令。因而，本公开还覆盖存储用于执行根据本公开的方法的程序的记录介质。
需要注意的是，这里所使用的的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式例如能够除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解的是，本说明书中的示例性实施方式可以由多种不同的形式来实施，并且不应当被解释为只限于这里所阐述的实施方式。提供这些实施方式是为了使得本申请的公开彻底且完整，并且将这些示例性实施方式的构思充分传达给本领域普通技术人员，而不应当理解为对本发明的限制。
凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台系统设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
Claims (11)
1.一种裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，包括以下步骤：
S100：获取由目标储层的井径、泥浆电阻率、裂缝内流体电阻率、基岩电阻率和裂缝倾角组成的参数组合的N组参数样本；
S200：针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，从而获得与N组参数样本一一对应的N个裂缝孔隙度模型；
S300：根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值；
S400：针对N个参数样本中的N个裂缝倾角中的每个裂缝倾角，将该裂缝倾角与目标储层的当前井径、当前泥浆电阻率、当前裂缝内流体电阻率以及基岩电阻率初始值组合成参数集合，将参数集合与N组参数样本进行比对，根据比对结果从N组参数样本的N个裂缝孔隙度模型中选出与当前参数集合对应的裂缝孔隙度模型，基于该裂缝孔隙度模型，根据裂缝孔隙度初始值，确定与该裂缝倾角对应的双侧向电阻率的计算值，确定该双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，从而获得与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差；
S500：从与N个裂缝倾角一一对应的双侧向电阻率误差中选取最小的双侧向电阻率误差，将所述最小的双侧向电阻率误差与预设误差阈值进行比较：
当最小的双侧向电阻率误差大于或等于预设误差阈值时，调整裂缝孔隙度初始值，将调整后的裂缝孔隙度初始值作为新的裂缝孔隙度初始值，返回执行S400；
当最小的双侧向电阻率误差小于预设误差阈值时，将与该最小的双侧向电阻率误差对应的裂缝孔隙度作为目标储层的裂缝孔隙度。
2.根据权利要求1所述的裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，在S500之后，所述方法还包括步骤：
S600：调整基岩电阻率初始值，返回执行S400和S500，以得到与该基岩电阻率初始值对应的目标储层的裂缝孔隙度；
S700：在S500中确定的目标储层的裂缝孔隙度与S600中确定的目标储层的裂缝孔隙度中，选取其所对应的双侧向电阻率误差最小的裂缝孔隙度作为最终的目标储层的裂缝孔隙度。
3.根据权利要求2所述的裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，在S600中，调整基岩电阻率初始值，包括：
将N个参数样本中的N个基岩电阻率样本值按照大小进行排序，从所述排序中以基岩电阻率初始值为中心选取其前后相等数量的基岩电阻率样本值，从所选取的基岩电阻率样本值中选择一个基岩电阻率样本值作为调整后的基岩电阻率初始值。
4.根据权利要求1所述的裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，在S200中，针对N组参数样本中的每组参数样本，利用该组参数样本以及与该组参数样本对应的裂缝孔隙度样本的集合，构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型，包括：
在N组参数样本中的每组参数样本的条件下，利用三维有限元法，模拟与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率；
根据不同的裂缝孔隙度以及与不同裂缝孔隙度对应的双侧向电阻率，通过拟合构建与该组参数样本对应的裂缝孔隙度模型。
5.根据权利要求4所述的裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，裂缝孔隙度模型为：
其中，LLD算为深侧向电阻率的计算值，LLS算为浅侧向电阻率的计算值，φf为裂缝孔隙度，a1、a2、a3、b1、b2和b3均为通过拟合确定的系数。
6.根据权利要求1所述的裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，在S300中，根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度初始值，包括：
根据目标储层的岩心实验数据或测井资料确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值，将目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值的中间值作为目标储层的裂缝孔隙度的初始值。
7.根据权利要求1所述的裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，在S400中，确定双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差，包括：
将深侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方与浅侧向电阻率的计算值与测量值的差的平方的和作为双侧向电阻率的计算值与双侧向电阻率的实际测量值之间的误差。
8.根据权利要求1所述的裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，在S500中，调整裂缝孔隙度初始值，包括：
确定目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值；
根据目标储层的裂缝孔隙度的最大值和最小值以及裂缝孔隙度初始值，利用二分法，确定调整后的裂缝孔隙度初始值。
9.根据权利要求1所述的裂缝孔隙度确定方法，其特征在于，在S300中，从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值，包括：
获取目标储层的井段中非裂缝发育段的双侧向电阻率测井中的深侧向电阻率的平均值；
从N组参数样本中的N个基岩电阻率样本值中选取与所述平均值之间的差值最小的一个基岩电阻率样本值作为基岩电阻率初始值。
10.一种存储介质，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1-9中任一项所述的裂缝孔隙度确定方法的步骤。
11.一种计算机设备，包括处理器和存储有程序代码的存储介质，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如权利要求1-9中任一项所述的裂缝孔隙度确定方法的步骤。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116006167A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-04-25 | 新奥(天津)能源技术有限公司 | 压裂缝网检测方法、装置、介质及设备 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010148628A1 (zh) * | 2009-06-22 | 2010-12-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 裂缝储层含油气饱和度定量计算方法 |
| CN103995297A (zh) * | 2014-04-15 | 2014-08-20 | 西南石油大学 | 一种裂缝性碳酸盐岩地层电阻率校正的方法 |
| CN107301255A (zh) * | 2016-04-15 | 2017-10-27 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种计算储层裂缝孔隙度的方法 |
| CN109425912A (zh) * | 2017-09-05 | 2019-03-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种碳酸盐岩油藏储层有效裂缝的识别方法 |
| CN110320139A (zh) * | 2018-03-30 | 2019-10-11 | 中国石油化工股份有限公司 | 缝洞型储层裂缝孔隙度定量评价方法及系统 |
-
2020
- 2020-09-14 CN CN202010961170.1A patent/CN114185108B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010148628A1 (zh) * | 2009-06-22 | 2010-12-29 | 中国石油天然气股份有限公司 | 裂缝储层含油气饱和度定量计算方法 |
| CN103995297A (zh) * | 2014-04-15 | 2014-08-20 | 西南石油大学 | 一种裂缝性碳酸盐岩地层电阻率校正的方法 |
| CN107301255A (zh) * | 2016-04-15 | 2017-10-27 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种计算储层裂缝孔隙度的方法 |
| CN109425912A (zh) * | 2017-09-05 | 2019-03-05 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种碳酸盐岩油藏储层有效裂缝的识别方法 |
| CN110320139A (zh) * | 2018-03-30 | 2019-10-11 | 中国石油化工股份有限公司 | 缝洞型储层裂缝孔隙度定量评价方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 邓少贵;王晓畅;范宜仁;: "裂缝性碳酸盐岩裂缝的双侧向测井响应特征及解释方法", 地球科学(中国地质大学学报), no. 06, 25 November 2006 (2006-11-25) * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116006167A (zh) * | 2022-12-19 | 2023-04-25 | 新奥(天津)能源技术有限公司 | 压裂缝网检测方法、装置、介质及设备 |
| CN116006167B (zh) * | 2022-12-19 | 2024-05-14 | 新奥(天津)能源技术有限公司 | 压裂缝网检测方法、装置、介质及设备 |
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