CN114429525A - 裂缝性油藏多尺度裂缝模拟方法及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种裂缝性油藏多尺度裂缝模拟方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取基质的角点网格模型数据、基质属性模型数据、裂缝网络模型数据和裂缝属性模型数据；将裂缝网络模型分级划分为主级裂缝和次级裂缝；基于角点网格模型和主级裂缝构建非结构化基础网格；利用基质属性模型和裂缝属性模型对非结构化基础网格进行属性映射；对映射后的非结构化基础网格的基质属性进行修正；以及计算属性修正后的非结构化基础网格的传导率，获得非结构化混合网格模型。利用模拟方法，能够对主级裂缝极性离散化处理，有利于精确捕捉这些裂缝的流动特性，提高数值模拟的精度，对中小尺度裂缝采用等效和粗化方法，极大程度提高数值模拟的效率。

Description

裂缝性油藏多尺度裂缝模拟方法及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及油藏数值模拟领域，并且更具体地，涉及一种裂缝性油藏多尺度裂缝模拟方法及计算机可读存储介质。

背景技术

裂缝性油藏是广泛存在的一种油藏类型，据不完全统计，当前已探明地质储量中，裂缝性油藏占了28％以上(袁士义,宋新民,冉启全.裂缝性油藏开发技术,石油工业出版社,2004)。通常储层中存在着尺寸和性质不同的裂缝，针对裂缝的特性，现有双重介质模型(Warren,J.E.and P.J.Root.The Behavior of Naturally Fractured Reservoirs.SPEJournal,1963,3(3):245-255)和离散裂缝模型(Karimi-Fard,M.,L.J.Durlofsky andK.Aziz.An efficient discrete-fracture model applicable for general-purposereservoir simulators.SPE Journal,2004,9(2):227-236)两种方法来对裂缝进行描述，并为后续数值模拟提供模型与参数。

这两种模型分别具有不同的特点和适应性：双重介质模型有点是稳定高效，然而精度较低，往往只适用于中小裂缝发育的区域，不适合对全油藏流动具有重大影响的主级裂缝的情形；而离散裂缝模型的特点是对裂缝刻画精细、数值模拟精度高，然而由于极高的分辨率导致无法高效模拟中小裂缝发育的油藏。

(1)储层中的十米甚至百米尺度裂缝或压裂主裂缝通常尺寸大、导流能力强、对流体渗流和储层开发的影响大，从分布上来讲，这类裂缝数量较少，呈现稀疏分布的状态。由于单条裂缝对渗流影响大且分布较为稀疏，对这类裂缝而言，采用传统双重介质模型会有较大的误差用，采用离散裂缝模型更有精确有效(Sarda,S.,L.Jeannin,R.Basquet andB.Bourbiaux.Hydraulic characterization of fractured reservoirs:simulation ondiscrete fracture models.SPE Reservoir Evaluation&Engineering,2002,5(2):154-162)。

(2)压裂次生缝和小尺度天然裂缝缝网等一些裂缝通常尺寸较小，导流能力也较弱，分布上呈网状交错分布，适合双重介质模型来模拟，若采用离散裂缝模型，会造成网格数量过多从而计算速度太慢的问题(Sarma,P.and K.Aziz.New transfer functions forsimulation of naturally fractured reservoirs with dual porosity models.SPEAnnual Technical Conference and Exhibition,Society of Petroleum Engineers,2004)。

多尺度裂缝的存在，导致了离散裂缝模型数值模拟计算效率上无法适应，在对裂缝性油藏的实际应用中通常只能采用双重介质模型进行建模与数值模拟。因此现有裂缝性储层建模工作的成果往往是一套双重介质模型，即不区分裂缝的尺度或流动特性，对全油藏的裂缝系统统一用特定的方法计算得到数值模拟模型参数：裂缝孔隙度与渗透率，以及基质与裂缝网格之间的窜流系数。虽然近年来对于双重介质模型参数的计算方式有很多改进，比如采用基于流动的粗化方法计算裂缝介质网格的渗透率和窜流系数，然而无论采用哪种方法，都不可避免的存在双重介质模型的局限性(Kazemi,H.,L.S.Merrill Jr,K.L.Porterfield and P.R.Zeman.Numerical simulation of water-oil flow innaturally fractured reservoirs.Society of Petroleum Engineers Journal,1976,16(6):317-326)。

综上所述，由于裂缝储层通常存在着不同成因、尺度与分布规律的裂缝，导致上述两种模型均无法同时达到精度和效率上的要求，因此有必要针对多尺度裂缝油藏开发一种新的建模与数值模拟技术，解决多尺度裂缝性油藏精细建模与高效数模之间的矛盾。

发明内容

针对上述现有技术中的问题，本申请提出了一种裂缝性油藏多尺度裂缝模拟方法及计算机可读存储介质，其从一个已有的双重介质模型和主级裂缝系统出发，在不改变次级裂缝等效介质模型的基础上，利用全真离散裂缝建模技术对主级裂缝进行精细表征，进而在保证计算效率的同时，大幅提高模型精度。

第一方面，本申请提供了一种裂缝性油藏多尺度裂缝模拟方法，包括：从双孔介质模型中获取基质的角点网格模型数据、基质属性模型数据、裂缝网络模型数据和裂缝属性模型数据；将该裂缝网络模型分级划分为主级裂缝和次级裂缝；基于该角点网格模型和该主级裂缝构建非结构化基础网格；利用该基质属性模型和该裂缝属性模型对该非结构化基础网格进行属性映射；对映射后的非结构化基础网格的基质属性进行修正；以及计算属性修正后的非结构化基础网格的传导率，获得非结构化混合网格模型。利用该模拟方法，能够对主级裂缝极性离散化处理，有利于精确捕捉这些裂缝的流动特性，提高数值模拟的精度，对中小尺度裂缝采用等效和粗化方法，极大程度提高数值模拟的效率。

在第一方面的一个实施方式中，基于该角点网格模型和该主级裂缝构建非结构化基础网格，包括：输入该角点网格模型数据，生成模型外包络面，作为非结构化网格的外约束面；提取主级裂缝几何多边形，作为非结构化网格内约束面；以及剖分非结构化网格，形成该非结构化基础网格。

在第一方面的一个实施方式中，根据以下公式对该裂缝网络模型划分主级裂缝：

F_I＝{f∈F|L_f＞L₁且d_f＞d₁且k_f＞k₁}

其中，F_I为主级裂缝集合，L_f为裂缝长度，L₁为裂缝临界长度，d_f为裂缝开度，d₁为临界开度，k_f裂缝渗透率，k₁为临界渗透率。

在第一方面的一个实施方式中，该基质属性模型数据通过对角点网格模型进行属性建模而得到，属性建模方法包括随机模拟法、插值法和表达式求值法。

在第一方面的一个实施方式中，次级裂缝的属性数据通过等效处理法而得到，该等效处理法包括实验测量法、数字岩心分析法以及基于流动模拟的数值等效法。

在第一方面的一个实施方式中，利用该基质属性模型和该裂缝属性模型对该非结构化基础网格进行属性映射，包括：搜索非结构化网格中所包含的所有结构化网格；计算该非结构化网格中每个结构化网格的体积及其权重；根据该权重计算该非结构化网格的属性。

在第一方面的一个实施方式中，所述结构化网格的权重通过下式计算：

其中，G为非结构化网格，g为结构化网格，w_g为结构化网格的权重，V_g为结构化网格的体积，V_i为第i个结构化网格的体积；

所述非结构化网格的属性通过下式进行计算：

其中，p_G为所述非结构化网格G的某一属性值，w_i为第i个结构化网格的体积，p_i为第i个结构化网格的某一属性值。

在第一方面的一个实施方式中，根据以下公式修正基质孔隙度：

其中，

为修正的基质网格孔隙度，φ_f为裂缝孔隙度，V_cell为网格体积，A_f为裂缝面积，e_f为裂缝平均开度；

根据以下公式修正基质渗透率；

i和j代表网格，k_ij ^*为修正的基质渗透率；F_kk为使用爱因斯坦求和约定的表达式；k_ij为裂缝等效渗透率；δ_ij为克罗内克符号，即当i＝j时δ_ij＝1，i≠j时δ_ij＝0；T_f为裂缝传导率；n_if、n_jf为裂缝f的平面法向量在i、j平面的投影。

第二方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序可被一个或多个处理器执行，以实现如第一方面及其任一实施方式中任一项所述的裂缝性油藏多尺度裂缝的模拟方法。

本申请提供的裂缝性油藏多尺度裂缝的模拟方法及计算机可读存储介质，相较于现有技术，区分考虑了对油藏渗透具有不同影响的裂缝，并通过不同的方法处理到最终的混合网格模型中，其中对于主级裂缝的离散化处理有利于精确捕捉这些裂缝的流动特性，提高数值模拟的精度，对中小尺度裂缝分别采用的等效和粗化方法，可以极大程度的提高数值模拟的效率。

上述技术特征可以各种适合的方式组合或由等效的技术特征来替代，只要能够达到本发明的目的。

附图说明

在下文中将基于实施例并参考附图来对本发明进行更详细的描述。其中：

图1显示了根据本发明实施例的裂缝性油藏多尺度裂缝的模拟方法的示意性流程图；

图2显示了根据本发明实施例的提取主级裂缝进行非结构化剖分得到基础网格的示意图；

图3显示了根据本发明实施例的属性映射算法示意图；

图4显示了根据本发明实施例的从结构化网格属性到非结构化基础网格的属性映射示意图；

图5显示了根据本发明实施例的任意形状网格之间的传导率计算示意图；

图6显示了根据本发明另一实施例的多尺度裂缝的示意图；

图7显示了根据本发明另一实施例的根据角点网格信息和主级裂缝剖分非结构化网格的示意图；

图8显示了根据本发明另一实施例的对非结构化基础网格进行属性修正的示意图；

图9显示了根据本发明另一实施例的非结构化混合网格模型的示意图；

图10显示了根据本发明另一实施例的三种不同模拟方法的含油饱和度场的对比示意图；

图11显示了根据本发明另一实施例的三种不同模拟方法的日采油曲线的对比示意图；

图12显示了根据本发明另一实施例的三种不同模拟方法的含水率曲线的对比示意图；

图13显示了根据本发明另一实施例的三种不同模拟方法的数值模拟时间的对比示意图。

在附图中，相同的部件使用相同的附图标记。附图并未按照实际的比例绘制。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明作进一步说明。

实施例一

图1为根据本发明的模拟方法的示意图。如图1所示，该模拟方法包括：

S110，从双孔介质模型中获取基质的角点网格模型数据、基质属性模型数据、裂缝网络模型数据和裂缝属性模型数据；

S120，将所述裂缝网络模型分级划分为主级裂缝和次级裂缝；

S130，基于所述角点网格模型和所述主级裂缝构建非结构化基础网格；

S140，利用所述基质属性模型和所述裂缝属性模型对所述非结构化基础网格进行属性映射；

S150，对映射后的非结构化基础网格的基质属性进行修正；以及

S160，计算属性修正后的非结构化基础网格的传导率，获得非结构化混合网格模型。

在S110中，本发明需要从已有的双孔介质模型中读取的数据包括以下类型：

(1)地质网格数据

角点网格模型一般可由三维地质建模软件生成，并导出成Eclipse角点网格文件(*.GRDECL)格式文件，常用三维地质建模软件有Petrel、SKUA/GOCAD、RMS等。

(2)基岩介质属性模型

基质属性模型在角点网格模型生成后建立，通常也在三维地质建模软件中完成，也可借助GsLib等专业地质统计软件来完成。建立每种属性的模型都需要硬数据作为输入数据，硬数据根据其来源可分为岩心数据、测井数据、地震数据等，在硬数据的约束下，通过特定的属性建模方法建立起网格对应的属性模型，即：为每个网格单位赋予属性。常用的属性建模方法有随机模拟方法(如高斯序贯模拟方法)、插值方法(如普通克里金方法)和表达式求值方法等。该基质属性模型基于(1)中角点网格模型，包括基质的孔隙度、渗透率和净毛比三个属性，特别注意的是这里的属性模型需要区分基质和裂缝两重属性。

(3)裂缝网络模型

裂缝网络模型一般由专业裂缝建模软件建立，常见的裂缝建模软件有Fraca、FracMan等，随着裂缝模型研究的深入和推广，许多三维地质建模软件(如Petrel、GOCAD等)也支持裂缝网络建模。建模后导出并保存为Fraca/FracMan/Petrel的FAB格式文件或GOCAD的TS格式文件。

(4)裂缝介质属性模型

裂缝属性模型通常由裂缝网络模型建立得到。对于微小尺度的裂缝，一般采用等效处理方式，将裂缝介质的渗流属性考虑到基岩介质中来。等效的方法有实验测量法、数字岩心分析法以及基于流动模拟的数值等效方法等。这里以Oda方法为例进行介绍。

等效孔隙度为：

其中，φ_f为裂缝孔隙度孔隙度，V_f为裂缝系统体积，V_cell为网格体积，A_f为裂缝面积，e_f为裂缝平均开度。

对于由裂缝面密度P₃₂建立的离散裂缝网络，也可以近似由下述公式算得：

φ_f＝P₃₂e

其中，P₃₂为裂缝面密度，e也为裂缝平均开度。

裂缝介质等效渗透率张量为：

其中，i和j代表网格，k_ij为裂缝等效渗透率张量；δ_ij为克罗内克符号，即当i＝j时δ_ij＝1，i≠j时δ_ij＝0；T_f为裂缝传导率；n_if·n_jf为裂缝f的平面法向量在i、j平面的投影；F_ij为裂缝张量(Crack tensor)，F_kk为使用爱因斯坦求和约定的表达式，对于3阶张量，即

F_kk＝F₁₁+F₂₂+F₃₃

而在S120中，如图2所示地，需要对在S110中获得的裂缝网络模型进行分级划分，即将主级裂缝从该裂缝网络模型中提取出来，进行后续离散化处理。具体地，针对图2中的(a)中的所有裂缝，根据裂缝的尺度(如高度、宽度及开度)、裂缝的充填率、裂缝的导流能力以及裂缝的分布沟通情况等数据，将原模型中的大尺度、离散状的裂缝抽取出来，如图2中的(b)所示，标记为主级裂缝，剩下的裂缝标记为次级裂缝，通常来说，次级裂缝为压裂此生缝和小尺度天然裂缝等。

主级裂缝抽取的标准为：设定主级裂缝分级参数，包括临界长度L₁、临界开度d₁、临界渗透率k₁，则裂缝网络F中，子集F_I即为主级裂缝集合。

F_I＝{f∈F|L_f＞L₁且d_f＞d₁且k_f＞k₁}

其中，L_f为裂缝长度，d_f临界开度，k_f临界渗透率。

接着，在S130中对该主级裂缝进行离散化处理，即根据提取的主级裂缝，结合构造模型几何信息，剖分非结构化网格，作为基础网格，如图2和图6所示。

具体地，该非结构化剖分形成基础网格包括如下的子步骤：

输入在S110中获得的角点网格模型数据，生成模型外包络面，作为非结构化网格的外约束面；

提取主级裂缝几何多边形，作为非结构化网格内约束面；以及

剖分非结构化网格，形成所述非结构化基础网格。

如此，可以将该基础网格作为最终混合网格的载体，即基于该基础网格最终得到用于数值模拟的混合网格模型。

由于现有地质属性模型的建立已经综合了沉积相模型信息，并经过了井上数据的校正，因此在做完非结构化网格建模步骤之后，无需再次进行基于克里金插值或高斯序贯模拟的地质属性建模，而是可以直接将地质属性模型映射到地质网格上。

映射算法可采用基于体积加权的平均算法，如图3所示，对于任一非结构化网格G，其属性计算步骤为：

(1)搜索非结构化网格G中，所包含的所有结构化网格；

(2)计算非结构化网格G中每个结构化网格的体积，并计算其权重，例如对于结构化网格g，其权重计算公式为：

式中，w_g为结构化网格g权重，V_g为结构化网格g体积，V_i为第i个结构化网格的体积；

(3)利用(2)中得到的权重，计算网格G的属性：

式中，p_G为非结构化网格G的某一属性值，w_i为第i个结构化网格的体积，p_i为第i个结构化网格的某一属性值。

图4中的(a)示出了结构化网格属性，(b)示出了从结构化网格映射得到的非结构化网格属性。

在S150中，由于原双孔模型裂缝介质属性已经包含了主级裂缝的属性，因此在将主级裂缝进行非结构化网格的全真表征之后，需要对裂缝介质模型的属性进行修正，即在原裂缝介质模型的属性中减去主级裂缝的贡献。

计算公式为属性等效的逆运算，以Oda方法为例。

修正基质介质孔隙度，计算公式为：

其中，

为修正的裂缝介质网格孔隙度。

修正基质介质渗透率，计算公式为：

i和j代表网格，k_ij ^*为修正的基质渗透率；F_kk为使用爱因斯坦求和约定的表达式；k_ij为裂缝等效渗透率；δ_ij为克罗内克符号，即当i＝j时δ_ij＝1，i≠j时δ_ij＝0；T_f为裂缝传导率；n_if、n_jf为裂缝f的平面法向量在i、j平面的投影。

在该实施例中，本申请还包括以下步骤S160：计算属性修正后的非结构化基础网格的传导率，获得非结构化混合网格模型。

具体地，计算方法采用任意形状网格两点流传导率计算公式(Karimi-Fard，Durlofsky et al.2004)。具体地，如图5所示，任意相邻非结构网格之间的传导率公式为：

其中：A_i为网格i与相邻网格j相交面的面积，k_i为网格i的渗透率，D_i为网格i中心点到相交面中心点的长度，

为交面指向i网格的单位法向量，

为交面中心点指向i网格中心点的单位方向向量。

注意，这里每个非结构化网格都有基岩介质和裂缝介质两重属性，因此该步骤需要对每个介质网格都进行计算，根据相邻网格ij所属的基质类型，可将传导率细分为T_MM、

等几种类型，其中M代表基岩介质，F_I代表主级裂缝网格(离散裂缝网格)，F_II代表裂缝介质网格(等效裂缝网格)。

本发明得到的最终模型是一个双重介质模型和离散裂缝模型的混合网格模型。

实施例二

在该实例中显示了一个多尺度裂缝油藏的例子，如图6所示，为本发明中根据读取的裂缝网络几何数据，提取主级裂缝和次级裂缝，其中(a)为为模型内多尺度裂缝模型示意图，(b)为提取的主级裂缝示意图，(c)为提取的次级裂缝示意图。对于主级裂缝，采用步骤S130所述方法剖分非结构化网格并采用步骤S140所述方法进行属性映射，如图7所示，其中(a)为角点网格与主级裂缝模型图，(b)为基于角点网格与主级裂缝剖分得到的非结构化网格图；对于次级裂缝，采用步骤S150所述方法进行属性等效修正，图8所示，(a)为次级裂缝模型图，(b)为对原模型进行校正后的渗透率等效属性图。

图9为建立的全真模型示意图与井位示意图。为了更好的对比专利方法的效果，同时设计了一个全非结构化网格模型作为参照模型，以及一个传统双孔模型作为对比模型，图10中三个模型从左到右依次为：(a)为全非结构化网格模型(参照模型)模拟结果，(b)为传统双重介质模型模拟结果，(c)为本申请所提模型模拟结果；显而易见地是，本申请提供的模拟方法能够更加准确和全面地模拟裂缝性油藏中的多尺度裂缝。

图11～图13为采用本发明方法的测试算例结果对比，其中全非结构化网格模型(参照模型)模拟时间为56分钟，传统双重介质模型模拟时间为14分钟，专利所提模型模拟时间为18分钟。相比传统双孔介质模型，数模时间增加4分钟，相对误差从原来17％降低到3％。

本发明提供的针对裂缝性油藏多尺度裂缝的模拟方法，区分考虑了对油藏渗透具有不同影响的裂缝，并通过不同的方法处理到最终的混合网格模型中，其中对于主级裂缝的离散化处理有利于精确捕捉这些裂缝的流动特性，提高数值模拟的精度，对中小尺度裂缝分别采用的等效和粗化方法，可以极大程度的提高数值模拟的效率。

实施例三

本申请的一些实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序可被一个或多个处理器执行，以实现如上所述的针对裂缝性油藏多尺度裂缝的模拟方法。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，笔记本电脑,服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器还用于存储程序，所述处理器在接收到执行指令后，执行所述程序，后述本发明实施例任一实施例揭示的流程定义的服务器所执行的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。

虽然已经参考优选实施例对本发明进行了描述，但在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“底”、“顶”、“前”、“后”、“内”、“外”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。

Claims (9)

1.一种裂缝性油藏多尺度裂缝的模拟方法，其特征在于，包括：

从双孔介质模型中获取基质的角点网格模型数据、基质属性模型数据、裂缝网络模型数据和裂缝属性模型数据；

将所述裂缝网络模型分级划分为主级裂缝和次级裂缝；

基于所述角点网格模型和所述主级裂缝构建非结构化基础网格；

利用所述基质属性模型和所述裂缝属性模型对所述非结构化基础网格进行属性映射；

对映射后的非结构化基础网格的基质属性进行修正；以及

计算属性修正后的非结构化基础网格的传导率，获得非结构化混合网格模型。

2.根据权利要求1所述的模拟方法，其特征在于，基于所述角点网格模型和所述主级裂缝构建非结构化基础网格，包括：

输入所述角点网格模型数据，生成模型外包络面，作为非结构化网格的外约束面；

提取主级裂缝几何多边形，作为非结构化网格内约束面；以及

剖分非结构化网格，形成所述非结构化基础网格。

3.根据权利要求1所述的模拟方法，其特征在于，根据以下公式对所述裂缝网络模型划分主级裂缝：

F_I＝{f∈F|L_f＞L₁且d_f＞d₁且k_f＞k₁}

其中，F_I为主级裂缝集合，L_f为裂缝长度，L₁为裂缝临界长度，d_f为裂缝开度，d₁为临界开度，k_f裂缝渗透率，k₁为临界渗透率。

4.根据权利要求1所述的模拟方法，其特征在于，所述基质属性模型数据通过对角点网格模型进行属性建模而得到，属性建模方法包括随机模拟法、插值法和表达式求值法。

5.根据权利要求1所述的模拟方法，其特征在于，所述次级裂缝的属性数据通过等效处理法而得到，所述等效处理法包括实验测量法、数字岩心分析法以及基于流动模拟的数值等效法。

6.根据权利要求1所述的模拟方法，其特征在于，利用所述基质属性模型和所述裂缝属性模型对所述非结构化基础网格进行属性映射，包括：

搜索非结构化网格中所包含的所有结构化网格；

计算所述非结构化网格中每个结构化网格的体积及其权重；

根据所述权重计算所述非结构化网格的属性。

7.根据权利要求6所述的模拟方法，其特征在于，还包括：

所述结构化网格的权重通过下式计算：

其中，G为非结构化网格，g为结构化网格，w_g为结构化网格的权重，V_g为结构化网格的体积，V_i为第i个结构化网格的体积；

所述非结构化网格的属性通过下式进行计算：

其中，p_G为所述非结构化网格G的某一属性值，w_i为第i个结构化网格的体积，p_i为第i个结构化网格的某一属性值。

8.根据权利要求1所述的模拟方法，其特征在于，根据以下公式修正基质孔隙度：

其中，

为修正的基质网格孔隙度，φ_f为裂缝孔隙度，V_cell为网格体积，A_f为裂缝面积，e_f为裂缝平均开度；

根据以下公式修正基质渗透率；

i和j代表网格，k_ij ^*为修正的基质渗透率；F_kk为使用爱因斯坦求和约定的表达式；k_ij为裂缝等效渗透率；δ_ij为克罗内克符号，即当i＝j时δ_ij＝1，i≠j时δ_ij＝0；T_f为裂缝传导率；n_if、n_jf为裂缝f的平面法向量在i、j平面的投影。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序可被一个或多个处理器执行，以实现如权利要求1-8中任一项所述的裂缝性油藏多尺度裂缝的模拟方法。

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