CN116008512A - 一种针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法,步骤如下:S1、选取某地目标层段的页岩储层,收集已知页岩含气储层A和页岩含水储层B的岩心相关参数数据,S2、分别求取含气储层A和含水储层B的各种参数的平均值;S3、求取含气储层A和含水储层B的各种参数的均差值;S4、针对含气储层A和含水储层B的各种参数,求取各种参数的协方差值;S5、根据协方差值建立方程组,求取判别系数;S6、根据判别系数建立判别方程,求取判别指数Yc;S7、对未知页岩储层样品X的岩心的相关参数数据进行统计,将各种参数的值代入判别方程计算得到判别值Y,根据Y与Yc的大小关系,判断未知储层是属于含气储层还是含水储层。

Description

一种针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法
技术领域
本发明涉及油气田开发技术领域,尤其是一种针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法。
背景技术
随着油气勘探开发技术的不断发展,油气储集情况越来越复杂。鉴于岩性油气藏地质条件复杂、形态隐藏、储层纵横变化大等特点,针对未知岩石储层的判别困难,在目前的非常规油气分析和勘探中,存在未知页岩储层含气情况判别困难,无法准确判别其含气情况。
现有技术中,对于判别页岩储层属于含水储层还是含气储层,更多采用的方法是选择其对应储层的若干样本,对样品进行分拣、赛选,并将样品进行送样检核,由检核机构或者机器确定其属类情况,基于此情况,存在耗费时间久、精力长、费用高等相关问题,虽确保其结果准确性,也提高了其成本和精力。即要对含气情况进行精确判别,需要消耗人工、成本和技术等,存在效率低、成本高等情况。因此,针对未知页岩储层的判别含气情况,需要一种能够高效,低成本的精确判别分析的数学方法进行解决。
发明内容
针对现有的未知页岩储层判别含气情况的技术方法存在的准确性差、效率低、成本高的问题,本发明提供一种高效,低成本的精确判别含气情况的分析方法。
本发明的判别分析方法是根据已知的多个总体中取出的多组样品的观测值,建立总体与样品变量之间定量关系(判别函数),并据此判别未知类属样品类别的一种多元统计分析方法。通过归类判别分析,通过已知储层含气、不含气情况的训练样本数据,利用数据建立判别准则,并通过预测变量来为所需未知类别,收集来自多个总体的多组已知观测值(m个参数变量),然后根据已知数据建立判别函数,利用判别函数判别未知储层样品的类属,进而实现判别未知页岩储层的含气情况。
本发明提供的针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法,具体步骤如下:
S1、选取某地目标层段的页岩储层,收集已知页岩含气储层A和页岩含水储层B的岩心相关参数数据,含气储层A中收集的岩心的个数是na,含水储层B中收集的岩心个数是nb;收集每个岩心的包括岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg在内的参数数据。
S2、分别求取含气储层A和页岩含水储层B的各种参数的平均值,计算公式分别如下:
Figure BDA0004105705990000011
Figure BDA0004105705990000012
式中,
Figure BDA0004105705990000021
代表含气储层A的某种参数的平均值;
Figure BDA0004105705990000022
代表含水储层B得某种参数的平均值;n代表参数的种类数量,并对各种参数依次编号为1、2、…m,m的取值取决于参数种类的数量;na代表含气储层A中收集的每个参数的取值个数;nb代表含水储层B中收集的每个参数的取值个数;xnj(A)表示含气储层A中的某个岩心的某种参数的取值;xnj(B)表示含水储层B中的某个岩心的某种参数的取值。
S3、根据数学函数均差求取公式,求取含气储层A和含水储层B的各种参数的均差值,计算公式如下:
Figure BDA0004105705990000023
S4、针对含气储层A和含水储层B的各种参数,求取各种参数的协方差值,以协方差方法从各参数因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响差异。协方差值的计算过程如下;
Figure BDA0004105705990000024
式中,sik代表含气储层A的某种参数和含水储层B中的某种参数的协方差值;xij(A)代表含气储层A中第i种参数的第j个取值;xkj(A)代表含气储层A中第k种参数的第j个取值;
Figure BDA0004105705990000025
分别代表含气储层A中第i种、第k种参数的平均值;xij(B)代表含水储层B中第i种参数的第j个取值;xkj(B)代表含水储层B中第k种参数的第j个取值;
Figure BDA0004105705990000026
分别代表含水储层B中第i种参数、第k种参数的平均值。
S5、根据步骤S4求出的协方差值sik建立方程组如下,并求取判别系数c1、c1、…、cm
Figure BDA0004105705990000027
S6、根据求出的判别系数建立判别方程:
Y=c1x1+c2x2+…+cmxm (6)
式中,x1、x2、xm代表各种参数的取值;
然后求取判别未知样本所属储层的判别指数Yc
Figure BDA0004105705990000028
Figure BDA0004105705990000029
Figure BDA00041057059900000210
分别是根据公式(6)计算出的含气储层A、含水储层B的平均判别值;计算公式如下:
Figure BDA00041057059900000211
Figure BDA0004105705990000031
式中,
Figure BDA0004105705990000032
分别是步骤S2求出的含气储层A和页岩含水储层B的各种参数的平均值。
S7、对需要判别含气情况的未知页岩储层样品X的岩心的相关参数数据进行统计,所述相关参数包括岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg;将各种参数的值代入公式(6)计算得到判别值Y;若Y≥判别指数Yc,该未知储层属于含气储层,若Y<判别指数Yc,该未知储层属于含水储层。
优选的是,步骤S6中,计算出取判别未知样本所属储层的判别指数Yc后,还可以采用已知的含气储层A、含水储层B进行验证,确定判别指数Yc是否准确。
优选的是,步骤S1中,收集的相关参数数据为岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg这三种参数的数据。每种参数选取至少五个不同的取值。
与现有技术相比,本发明的有益之处在于:
本发明利用简单快捷的数学方法,以判别分析的数学方法做到对未知不同页岩储层进行分析,避免了送样、检核等步骤。该方法利用A、B两个已知含气储层和含水储层,对已知页岩储层样本建立判别分析原则,实现对未知若干储层进行分析,可以极大降低判别分析成本,同时利用数学方法也确保了准确性,具有很强的实用性和通用性。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现,部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
具体实施方式
以下对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明采用显著性检验及样品判别方法,确定样品X是属于总体A还是属于B的统计分析。在判别分析中,至少有一组已经明确知道类别的“训练样本”,利用这个数据,就可以建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别,基于此,对未知页岩储层属于含气储层还是含水储层进行简便识别和判断,增加准确性和便捷性。
应用案例
选取四川某地目标层段的页岩储层,收集来自目标层段以实验既有页岩储层数据进行判别分析,以两总体含气储层A和页岩含水储层B判别样品X是属于A还是属于B。
具体方法步骤如下:
S1、选择四川某地目标层段的页岩储层,收集来自目标层段以实验既有页岩储层数据进行判别分析。在含气储层A和含水储层B中分别收集了5个不同岩心,分析每个岩心的岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg等数据。已知含气储层A和含水储层B的5个岩心的三个参数的分析数据如表1所示。
表1、已知的含气储层A和含水储层B的岩心分析数据
Figure BDA0004105705990000041
S2、求取含气储层A和含水储层B各组岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg的各参数的平均值,计算结果如下:
Figure BDA0004105705990000042
Figure BDA0004105705990000043
Figure BDA0004105705990000044
S3、求取含气储层A和含水储层B各组岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg的各参数的均差值,计算结果如下:
Figure BDA0004105705990000045
Figure BDA0004105705990000046
Figure BDA0004105705990000047
S4、针对含气储层A和含水储层B各组岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg,求取各参数的协方差值,计算过程如下:
Figure BDA0004105705990000051
Figure BDA0004105705990000052
Figure BDA0004105705990000053
Figure BDA0004105705990000054
Figure BDA0004105705990000055
Figure BDA0004105705990000056
S5、根据求出的协方差值和均差值建立方程组,并求取判别系数
Figure BDA0004105705990000057
代入数值后得到:
Figure BDA0004105705990000058
根据方程组计算得出判别系数:
c1=-0.201,c2=-0.536,c3=0.216
S6、根据求出的判别系数建立判别方程,同时并求取判别指标Yc
Y=-0.201x1-0.536x2+0.216x3
Figure BDA0004105705990000059
Figure BDA00041057059900000510
Figure BDA00041057059900000511
若Y≥Yc=6.3884,属于含气储层;若Y<Yc=6.3884,属于含水储层。
这里采用已知的含气储层A和含水储层B做验证:Yc=6.3884。验证计算的Y*(A)和Y*(B)值见表2。
表2、采用已知的含气储层A和含水储层B做验证的计算值
Figure BDA0004105705990000061
S7、对两个待求的未知页岩储层(未知储层样品X1和未知储层样品X2)进行分析;取未知页岩储层的5个不同岩心,分析每个岩心的岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg等数据。未知页岩储层样品X1的5个岩心分析数据统计如表3所示。未知页岩储层样品X2的5个岩心分析数据统计如表4所示。
表3、未知储层样品X1的岩心参数数据
Figure BDA0004105705990000062
表4、未知储层样品X2的岩心参数数据
Figure BDA0004105705990000063
Figure BDA0004105705990000071
将表3和4中的各种参数的值代入公式Y=-0.201x1-0.536x2+0.216x3,计算得到对应的判别值Y;若Y≥Yc=6.3884,属于含气储层A,若Y<Yc=6.3884,该未知储层属于含水储层B。计算和判断结果见表5和表6。
表5、未知储层样品X1的计算和判断结果
Figure BDA0004105705990000072
表6、未知储层样品X2的计算和判断结果
Figure BDA0004105705990000073
由此对未知储层样品X1、X2可以由判别值而判别出其属于的类别,此处X1属于含气储层,X2则是属于含水储层。
综上,本发明的方法主要是利用判别分析的方法进行显著性检验和样品判别,确定样品X是属于总体A还是属于B的统计分析。在判别分析中,至少有一组已经明确知道类别的“训练样本”,利用这个数据就可以建立判别准则,并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别,基于此对属于含气储层还是含水储层从而进行简便识别和判断,进而增加其准确性和便捷性。同时本方法的实用性强且计算操作简单编辑,所需耗费的劳动力和费用较少,不用逐一对各储层样品进行检验,省时省力,具有很强的实用性、通用性和可操作性。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案的内容,依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (5)

1.一种针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法,其特征在于,步骤如下:
S1、选取某地目标层段的页岩储层,分别收集已知页岩含气储层A和页岩含水储层B的多个岩心的相关参数数据,含气储层A中收集的岩心的个数是na,含水储层B中收集的岩心个数是nb;收集每个岩心的包括岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg在内的参数数据;
S2、分别求取含气储层A和含水储层B的各种参数的平均值,计算公式分别如下:
Figure FDA0004105705980000011
Figure FDA0004105705980000012
式中,
Figure FDA0004105705980000013
代表含气储层A的某种参数的平均值;
Figure FDA0004105705980000014
代表含水储层B得某种参数的平均值;n代表参数的种类数量,并对各种参数依次编号为1、2、…m,m的取值取决于参数种类的数量;xnj(A)表示含气储层A中某个岩心的某种参数的取值;xnj(B)表示含水储层B中的某个岩心的某种参数的取值;
S3、求取含气储层A和含水储层B的各种参数的均差值,计算公式如下:
Figure FDA0004105705980000015
S4、针对含气储层A和含水储层B的各种参数,求取各种参数的协方差值,计算过程如下;
Figure FDA0004105705980000016
式中,sik代表含气储层A的某种参数和含水储层B中的某种参数的协方差值;xij(A)代表含气储层A中第i种参数的第j个取值;xkj(A)代表含气储层A中第k种参数的第j个取值;
Figure FDA0004105705980000017
分别代表含气储层A中第i种、第k种参数的平均值;xij(B)代表含水储层B中第i种参数的第j个取值;xkj(B)代表含水储层B中第k种参数的第j个取值;
Figure FDA0004105705980000018
分别代表含水储层B中第i种参数、第k种参数的平均值;
S5、根据步骤S4求出的协方差值sik建立方程组如下,并求取判别系数c1、c1、…、cm
Figure FDA0004105705980000019
S6、根据求出的判别系数建立判别方程:
Y=c1x1+c2x2+…+cmxm (6)
式中,x1、x2、xm代表各种参数的取值;
然后求取判别未知样本所属储层的判别指数Yc
Figure FDA0004105705980000021
Figure FDA0004105705980000022
Figure FDA0004105705980000023
分别是根据公式(6)计算出的含气储层A、含水储层B的平均判别值;
S7、对需要判别含气情况的未知页岩储层样品X的岩心的相关参数数据进行统计,所述相关参数包括岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg;将各种参数的值代入公式(6)计算得到判别值Y;若Y≥判别指数Yc,该未知储层属于含气储层,若Y<判别指数Yc,该未知储层属于含水储层。
2.如权利要求1所述的针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法,其特征在于,步骤S6的公式(7)中,
Figure FDA0004105705980000024
Figure FDA0004105705980000025
计算公式如下:
Figure FDA0004105705980000026
Figure FDA0004105705980000027
式中,
Figure FDA0004105705980000028
分别是步骤S2求出的含气储层A和含水储层B的各种参数的平均值。
3.如权利要求2所述的针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法,其特征在于,步骤S6中,计算出取判别未知样本所属储层的判别指数Yc后,采用已知的含气储层A、含水储层B进行验证,确定判别指数Yc是否准确。
4.如权利要求1所述的针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法,其特征在于,步骤S1中,收集的相关参数数据为岩心孔隙度Φ、岩心渗透率K、含气饱和度Sg这三种参数的数据。
5.如权利要求4所述的针对未知页岩储层的判别含气情况的分析方法,其特征在于,每种参数选取至少五个不同的取值。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110282584A1 (en) * 2010-05-05 2011-11-17 Conocophillips Company Shale analysis methods
CN104239703A (zh) * 2014-09-03 2014-12-24 中石化江汉石油工程有限公司测录井公司 页岩气储层多参数定量类比评价方法
CN104343445A (zh) * 2014-10-29 2015-02-11 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 识别气层与水层、高气油比储层及含气饱和度的方法
CN104573344A (zh) * 2014-12-25 2015-04-29 中国海洋石油总公司 一种通过测井数据获取页岩储层含气量的方法
CN108647417A (zh) * 2018-04-28 2018-10-12 中石化石油工程技术服务有限公司 一种确定页岩气储层含气饱和度的简易方法
US20220049604A1 (en) * 2020-08-12 2022-02-17 Southwest Petroleum University Shale gas well dynamic production allocating method

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101806215B (zh) * 2010-03-05 2013-05-01 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 用束缚水饱和度数据判别储层流体类型的方法
KR20190071289A (ko) * 2017-12-14 2019-06-24 인하대학교 산학협력단 셰일 플레이의 경제성 평가방법
CN113449261B (zh) * 2020-03-25 2023-08-25 中国石油天然气股份有限公司 页岩气储层开采性分析方法及装置
CN115680639A (zh) * 2021-07-26 2023-02-03 中国石油天然气股份有限公司 凝析油页岩气藏有利区预测方法、装置、介质及电子设备

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110282584A1 (en) * 2010-05-05 2011-11-17 Conocophillips Company Shale analysis methods
CN104239703A (zh) * 2014-09-03 2014-12-24 中石化江汉石油工程有限公司测录井公司 页岩气储层多参数定量类比评价方法
CN104343445A (zh) * 2014-10-29 2015-02-11 中国石油集团川庆钻探工程有限公司 识别气层与水层、高气油比储层及含气饱和度的方法
CN104573344A (zh) * 2014-12-25 2015-04-29 中国海洋石油总公司 一种通过测井数据获取页岩储层含气量的方法
CN108647417A (zh) * 2018-04-28 2018-10-12 中石化石油工程技术服务有限公司 一种确定页岩气储层含气饱和度的简易方法
US20220049604A1 (en) * 2020-08-12 2022-02-17 Southwest Petroleum University Shale gas well dynamic production allocating method

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
廖东良等: "页岩气地质甜点评价方法", 石油学报, vol. 40, no. 2, pages 144 - 151 *

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