CN116537773A - 一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法 - Google Patents
一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116537773A CN116537773A CN202310607689.3A CN202310607689A CN116537773A CN 116537773 A CN116537773 A CN 116537773A CN 202310607689 A CN202310607689 A CN 202310607689A CN 116537773 A CN116537773 A CN 116537773A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- compressibility
- index
- parameter
- parameters
- uncertainty
- 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
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 80
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 81
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000004913 activation Effects 0.000 claims abstract description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 23
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 claims abstract description 7
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 claims description 53
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 claims description 49
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 26
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 21
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 19
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 claims description 19
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims description 16
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 claims description 15
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 15
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 13
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 8
- 230000003213 activating effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 4
- 239000004927 clay Substances 0.000 claims description 4
- 239000002734 clay mineral Substances 0.000 claims description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 claims description 4
- 238000011426 transformation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 3
- 238000013076 uncertainty analysis Methods 0.000 claims 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 abstract 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 19
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000005094 computer simulation Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 235000011850 desserts Nutrition 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 230000027648 face development Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B49/00—Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B43/00—Methods or apparatus for obtaining oil, gas, water, soluble or meltable materials or a slurry of minerals from wells
- E21B43/25—Methods for stimulating production
- E21B43/26—Methods for stimulating production by forming crevices or fractures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21B—EARTH OR ROCK DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
- E21B2200/00—Special features related to earth drilling for obtaining oil, gas or water
- E21B2200/20—Computer models or simulations, e.g. for reservoirs under production, drill bits
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A10/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE at coastal zones; at river basins
- Y02A10/40—Controlling or monitoring, e.g. of flood or hurricane; Forecasting, e.g. risk assessment or mapping
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geology (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Geometry (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
本发明涉及一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其技术方案是包括以下步骤：首先通过岩石力学实验结果和测井资料进行脆性定量计算，得到基于弹性参数的脆性指数Bn；收集成像测井资料和地质资料利用统计获取的储层参数、力学参数，获取断裂韧性Kn；通过构建地应力模型进行两向水平地应力差计算，得到应力各向异性系数Sn；通过构建天然裂缝密度发育和逼近角模型，计算天然裂缝激活评价参数Tn；进行马尔科夫链蒙特卡洛分析，得到不同参数的统计结果和拟合分布形式；对影响可压性指数的相关四个参数进行不确定性表征；基于组合权重法建立得到考虑含置信度页岩储层可压性参数分布区间，从而指导现场压裂人员完成页岩气压裂射孔层位的筛选，提升压裂开发效果。
Description
技术领域
本发明涉及页岩气田开发技术领域，特别涉及一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法。
背景技术
我国页岩气资源及其丰富，并且逐渐形成了大规模商业开发模式，为我国的能源稳定和安全做出了突出贡献。体积压裂是目前进行页岩气开发的重要技术手段之一，而压裂改造甜点的准确识别将有助于提升压裂针对性和压裂效果，对页岩气储层开发经济效益的提升极为关键。
页岩气储层体积压裂的主要目的在于创造复杂的裂缝网络，所以页岩气的可压性判断需要对缝网的产生可行性进行评估，以帮助工程师提前做出预判和分析。通常页岩储层可压性反映的是地层油藏物理和地质力学等性质的综合特征，体现在体积压裂后的综合产气能力，属于页岩气藏内在品质的体现，一般与体积压裂施工方式无关。目前的可压性评价方法主要从工程角度进行储层可压性评估，主要包括定性和定量评价方法。定性方法主要是采用研究区块资料与页岩气高产优势层位、井位、区块资料进行直接对比的方式，通过地质、岩石力学、测井和地球物理、试采等资料选择页岩气压裂的井位和层位，但是该种方法需要大量前期历史资料，适用于成熟的页岩气开发区块，且误差有时较大。定量方法主要基于脆性指数或者可压性指数，脆性指数作为储层压裂有利层位甄选的核心指标，是应用最广泛的储层可压性评价方法，但是现有脆性指数评价方法有20多种，其中杨氏模量被认为是有利于裂缝扩展的正向指标，而断裂韧性被认为是不利于裂缝起裂的逆向指标。可压性评价方法通常除考虑脆性指数因素外，还可考虑其它因素，如岩石所在层位的应力特征、天然裂缝发育状态等。
由于页岩气储层地质情况的复杂性，可压性分析评价结果可能存在一定误差。传统可压性评价剖面仅仅为单一值随井深的变化曲线关系，由于可压性涉及的参数较多，因此将不同深度条件下的可压性预测结果值定位具体的单一数值会可能造成一定误差，因此有必要建立具有可信度的压力区间分布，从而为压裂工程人员提供更大设计空间。
蒙特卡洛方法是一种常见的可靠性评估方法，马尔可夫预测法是对事件下一时刻各种状态发生的概率进行预测的方法，通过对当前状态的分析来预测其未来各个阶段状态变化。基于马尔科夫链的蒙特卡洛方法则是在传统蒙特卡洛方法基础上的改进， 通过在随机过程中的马尔科夫链引入到蒙特卡洛模拟中，通过动态模拟（即模拟过程中抽样分布随进性而发生改变）得到一个马尔科夫链，该马尔科夫链的稳态分布即是目标分布。如果模拟次数够多，得到的模拟序列可以作为样本，然后通过对这些样本进行随机抽样评估，将马尔科夫链方法融合到蒙特卡洛数值模拟中，可以实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，你补传统蒙特卡洛数值模拟只能静态模拟的缺陷。通过对影响可压性的相关参数进行分析，构建具有可信度信息的可压性评估区间与单一可压性解释曲线相比，其确立方法更多地考虑了每一深度处可能出现的可压性分布和波动范围，对于工程设计人员来说，可以比了解单一数值更为实际和有效来分析目标射孔层位的有效性。
发明内容
本发明的目的就是针对现有技术存在的上述缺陷，提供一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法, 结合综合脆性指数、天然弱面发育指数、裂缝扩展能力、应力各向异性系数通过组合权重法构建研究压裂段的缝网综合可压性评价指标，利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟进行目标压裂段可压性指数不确定性定量表征，得到含置信度的可压性解释剖面，其预测结果应是一定置信度水平下的地应力分布区间，而不是具体的数值，这样将更加有利于工程设计人员掌握复杂地层地应力信息。
本发明提到的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法，其技术方案是：包括以下步骤：
S1、根据常规测井解释成果，统计压裂段对应的弹性岩石力学参数，得到岩石的杨氏模量和泊松比，基于杨氏模量和泊松比进行脆性指数计算，同时进行正向指数的归一化处理，得到脆性可压性评价指标；
S2、根据统计获取的储层参数、力学参数，获取各压裂段I型和II型断裂韧性指数，然后对于断裂韧性进行逆向指数的归一化处理，得到断裂韧性指数的可压性评价指标；
S3、利用地应力实验、测井和现场小型压裂测试数据，得到目标各压裂段的各向异性应力系数，同时对于地应力各向异性指数进行逆向指数归一化处理，得到各向异性地应力可压性评价指标；
S4、利用成像测井和已有井的微地震测试数据确定天然裂缝发育角度，计算得到天然裂缝和最大水平主应力之间的夹角，通过岩心观察、成像数据得到天然裂缝的发育密度，通过天然裂缝发育角度和发育密度得到天然裂缝激活评价参数，同时对于天然裂缝激活评价参数进行正向指数归一化处理；
S5、开展可压性参数的不确定性描述，对S1、S2、S3、S4得到的四项关键可压性参数通过正态扩散估计得到每一个参数的分布形式，再利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法分析得到符合不同参数分布的随机数；
S6、结合综合脆性指数、断裂韧性指数、应力各向异性系数、天然裂缝激活评价参数通过组合权重法构建研究压裂段的页岩储层缝网综合可压性评价指标，对目标压裂段可压性指数进行不确定性定量表征，得到含置信度的可压性解释剖面。
优选的，上述脆性指数包括杨氏模量、泊松比，其计算公式如下：
(1)
式中，岩石力学脆性指数，无量纲；/>、/>、/>、/>分别代表归一化后的杨氏模量、泊松比、杨氏模量、泊松比，无量纲值。
优选的，上述断裂韧性利用测井解释数据获取，计算公式如下：
(2)
式中，K I 、K II 为各压裂段对应的I型、II型断裂韧性，无量纲；ρ为对应的密度值，g/cm3；L n 为天然裂缝发育程度，无量纲；f clay 为各压裂段对应的平均黏土矿物含量，％；vs为各压裂段对应的平均纵波值，m/s。
优选的，上述各向异性应力系数Sn由最大、最小水平主应力表示：
(3)
式中，为水平差应力系数，无因次; />为水平最大主应力，MPa; />为水平最小主应力，MPa。
优选的，上述天然裂缝激活评价参数Tn应当由以下公式进行计算：
(4)
(5)
(6)
式中，Tn为天然裂缝激活评价参数，无因次; T1为归一化天然裂缝分布密度，无因次; T2为天然裂缝逼近角指数，主要通过水平最大主应力和天然裂缝之间的夹角进行判断，°。
优选的，利用极差变换法将各参数进行归一化处理，并将具有不同单位和量纲的各参数分为正向指标和负向指标，归一化处理后均变为正向指标，其中涉及可压性评估的正向指标包括脆性指数和天然裂缝激活评价参数，逆向指标包括各向异性应力系数和断裂韧性参数，下面给出了正向指标和逆向指标的计算方法：
正向指标：
(7)
负向指标：
(8)
式中，S为参数标准化值；为参数最大值;/>为参数最小值; />为参数值。
优选的，在所述步骤S5中，参数的不确定性描述，包括：
根据层序地层学原理，将同组地层内相邻测点间岩石力学参数的地震/测井解释结果作为测量样本，构建样本库，再基于正态信息扩散估计得到每个参数的概率分布。
优选的，上述再基于正态信息扩散估计得到每个参数的概率分布，包括：
根据步骤S5的岩石力学参数不确定性描述，并基于正态信息扩散估计方法得到每一个参数在某一深度测点处的概率分布拟合函数，设岩石力学参数X的概率密度函数为f(x)，最终推导得到参数X概率密度函数f(x)正态信息扩散估计，
(9)
式中，为参数/>的概率密度分布函数；/>表示此函数的参量，如在正态分布中，共有两个参量分别表示数学期望μ和标准差σ。
优选的，在所述步骤S5中基于马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法对地层可压性指数进行不确定性定量表征，包括：
(1) 地层可压性指数预测模型参数不确定性分析；
(2) 地层可压性指数剖面的建立。
优选的，在所述步骤S6中，a、地层可压性指数预测模型参数不确定性分析，包括：
利用层次分析法计算出四个主要影响因素的权重，将权重分别与标准化后的参数相乘并依次相加，将结果作为地层可压性评价指数；利用马尔科夫链蒙特卡洛生成符合参数分布的随机数带入如下公式模拟得到符合可压性评价指数的概率分布：
(10)
式中，F n 为可压性评价指数；Wi为层次分析法确定的四个主要影响因素权重；X i 为由四个主要影响因素的值。
b、考虑参数不确定性的页岩地层可压性指数剖面建立，包括：
统计分析计算结果，选取正态分布形式进行拟合得到在深度 h i 处的可压性指数F n 的累积概率分布，在不同深度处分别求取其可压性指数 F n 的累积概率分布，组成一个累积概率分布集合；取相同的累积概率值j0，则原集合中的元素由一个分布变为了一个具体的值，可得到新的集合：
将上述集合中的元素以可压性指数(F n ) hi,j为横坐标、深度hi为纵坐标连点成线，即可得出累积概率为j0的地层可压性指数曲线；同理，当获得累积概率为j1，j2 ( j1 ≠j2) 的地层可压性指数( F n ) j 1 ，( F n ) j 2 后，两条曲线即构成可信度ξ为| j1 - j2 |×100%的可压性指数剖面。
与现有技术相比，本发明的有益效果具体如下：
（1）本发明结合脆性指数、断裂韧性、水平差应力系数、天然裂缝激活评价参数四大地层可压性指数的主要影响因素，并根据层次分析法确定每个影响因素的权重；同时，应用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法对地层可压性指数预测模型参数不确定性分析，通过引入风险理论来建立含置信度区间的地层可压性指数剖面，该结果改变了传统可压性计算结果只能为单一固定计算值的缺陷，对指导现场工程人员对页岩气储层压裂层位进行综合风险判断具有重要工程实用价值。
（2）与过往考虑天然裂缝影响的可压性评价模型相比，本发明旨在创造一种综合天然裂缝发育密度以及天然裂缝和应力夹角的天然裂缝激活评价参数，改变了传统模型当中只考虑天然裂缝发育密度，而忽视实际水力压裂改造中实际裂缝被激活数量的问题，该指数的提出可以更好的考虑天然裂缝的激活能力，反映出天然裂缝存在对最终可压性结果的影响。
（3）与过往传统蒙特卡洛方法相比，应用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法对地层可压性预测模型参数不确定性分析，可以实现抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，有效弥补传统蒙特卡洛数值模拟只能开展静态模拟的缺陷，马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法应用于可压性评估时，抽样结果可以更好的反映地层参数的随机分布特征。
附图说明
图1是本发明的某页岩气储层3745m处可压性指数概率分布图；
图2是本发明的某页岩气储层3745m处可压性指数累计概率分布图；
图3是某页岩气储层置信度为90%的可压性指数剖面图；
图4是考虑不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图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。
实施例1，本发明提供了一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，包括以下步骤：
S1、根据常规测井解释成果，统计压裂段对应的弹性岩石力学参数，得到岩石的杨氏模量和泊松比，基于杨氏模量和泊松比进行脆性指数计算，同时进行正向指数的归一化处理，得到脆性可压性评价指标；
S2、根据统计获取的储层参数、力学参数，获取各压裂段I型和II型断裂韧性指数，然后对于断裂韧性进行逆向指数的归一化处理，得到断裂韧性指数的可压性评价指标；
S3、利用地应力实验、测井和现场小型压裂测试数据，得到目标各压裂段的各向异性应力系数，同时对于地应力各向异性指数进行逆向指数归一化处理，得到各向异性地应力可压性评价指标；
S4、利用成像测井和已有井的微地震测试数据确定天然裂缝发育角度，计算得到天然裂缝和最大水平主应力之间的夹角，通过岩心观察、成像数据得到天然裂缝的发育密度，通过天然裂缝发育角度和发育密度得到天然裂缝激活评价参数，同时对于天然裂缝激活评价参数进行正向指数归一化处理；
S5、开展可压性参数的不确定性描述，对S1、S2、S3、S4得到的四项关键可压性参数通过正态扩散估计得到每一个参数的分布形式，再利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法分析得到符合不同参数分布的随机数；
S6、结合综合脆性指数、断裂韧性指数、应力各向异性系数、天然裂缝激活评价参数通过组合权重法构建研究压裂段的页岩储层缝网综合可压性评价指标，对目标压裂段可压性指数进行不确定性定量表征，得到含置信度的可压性解释剖面。
优选的，上述脆性指数包括杨氏模量、泊松比，其计算公式如下：
(1)
式中：岩石力学脆性指数，无量纲；/>、/>、/>、/>分别代表归一化后的杨氏模量、泊松比、杨氏模量、泊松比，无量纲值。
优选的，上述断裂韧性利用测井解释数据获取，计算公式如下：
(2)
式中：K I 、K II 为各压裂段对应的I型、II型断裂韧性，无量纲；ρ为对应的密度值，g/cm3；L n 为天然裂缝发育程度，无量纲；f clay 为各压裂段对应的平均黏土矿物含量，％；vs为各压裂段对应的平均纵波值，m/s。
优选的，上述各向异性应力系数Sn由最大、最小水平主应力表示：
(3)
式中，为水平差应力系数，无因次; />为水平最大主应力，MPa; />为水平最小主应力，Mpa。
优选的，上述天然裂缝激活评价参数Tn应当由以下公式进行计算：
(4)
(5)
(6)
式中，Tn为天然裂缝激活评价参数，无因次; T1为归一化天然裂缝分布密度，无因次; T2为天然裂缝逼近角指数，主要通过水平最大主应力和天然裂缝之间的夹角进行判断。
优选的，利用极差变换法将各参数进行归一化处理，并将具有不同单位和量纲的各参数分为正向指标和负向指标，归一化处理后均变为正向指标，其中涉及可压性评估的正向指标包括脆性指数和天然裂缝激活评价参数，逆向指标包括各向异性应力系数和断裂韧性参数，下面给出了正向指标和逆向指标的计算方法：
正向指标：
(7)
负向指标：
(8)
式中: S为参数标准化值；为参数最大值;/>为参数最小值; />为参数值。
优选的，在所述步骤S5中，参数的不确定性描述，包括：
根据层序地层学原理，将同组地层内相邻测点间岩石力学参数的地震/测井解释结果作为测量样本，构建样本库，再基于正态信息扩散估计得到每个参数的概率分布。
优选的，上述再基于正态信息扩散估计得到每个参数的概率分布，包括：
根据步骤S5的岩石力学参数不确定性描述，并基于正态信息扩散估计方法得到每一个参数在某一深度测点处的概率分布拟合函数，设岩石力学参数X的概率密度函数为f(x)，最终推导得到参数X概率密度函数f(x)正态信息扩散估计，
(9)
式中，为参数/>的概率密度分布函数；/>表示此函数的参量，如在正态分布中，共有两个参量分别表示数学期望μ和标准差σ。
优选的，在所述步骤S5中基于马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法对地层可压性指数进行不确定性定量表征，包括：
(1) 地层可压性指数预测模型参数不确定性分析；
(2) 地层可压性指数剖面的建立。
优选的，在所述步骤S6中，a、地层可压性指数预测模型参数不确定性分析，包括：
利用层次分析法计算出四个主要影响因素的权重，将权重分别与标准化后的参数相乘并依次相加，将结果作为地层可压性评价指数；利用马尔科夫链蒙特卡洛生成符合参数分布的随机数带入如下公式模拟得到符合可压性评价指数的概率分布：
(10)
式中，F n 为可压性评价指数；Wi为层次分析法确定的四个主要影响因素权重；X i 为由四个主要影响因素的值。
b、考虑参数不确定性的页岩地层可压性指数剖面建立，包括：
统计分析计算结果，选取正态分布形式进行拟合得到在深度 h i 处的可压性指数F n 的累积概率分布，在不同深度处分别求取其可压性指数 F n 的累积概率分布，组成一个累积概率分布集合；取相同的累积概率值j0，则原集合中的元素由一个分布变为了一个具体的值，可得到新的集合：
将上述集合中的元素以可压性指数(F n ) hi,j为横坐标、深度hi为纵坐标连点成线，即可得出累积概率为j0的地层可压性指数曲线；同理，当获得累积概率为j1，j2 ( j1 ≠j2) 的地层可压性指数( F n ) j1，( F n ) j2后，两条曲线即构成可信度ξ为| j1 - j2 |×100%的可压性指数剖面。
实施例2，本发明提供了一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，包括以下步骤：
步骤1：选取四川盆地威远长宁区块的页岩气井进行可压性；基于综合测井资料计算出该井自上而下140m井段三个主要影响因素的值，包括：脆性指数Bn、断裂韧性Kn、天然裂缝激活指数Tn、应力各向异性系数Sn；
根据常规测井解释成果，统计压裂段对应的弹性岩石力学参数，并进行基于杨氏模量和泊松比的脆性指数计算，得到脆性可压性评价指标；
（1）
式中：岩石力学脆性指数，无量纲；/>、/>、/>、/>分别代表归一化后的杨氏模量(GPa)、泊松比、杨氏模量、泊松比，无量纲值。
根据统计获取的储层参数、力学参数，获取各压裂段断裂韧性指数，然后对于断裂韧性进行逆向指数的归一化处理，得到断裂韧性指数的可压性评价指标；
(2)
式中：K I 、K II 为各压裂段对应的I型、II型断裂韧性，无量纲；ρ为对应的密度值，g/cm3；L n 为天然裂缝发育程度，无量纲；f clay 为各压裂段对应的平均黏土矿物含量，％；vs为各压裂段对应的平均纵波值，m/s。
利用地应力实验、成像和现场小型压裂等测试数据，得到目标各压裂段的应力各向异性系数，同时对于地应力各向异性指数进行归一化处理，得到各向异性地应力可压性评价指标；
(3)
式中，为水平差应力系数，无因次; />为水平最大主应力，MPa; />为水平最小主应力，MPa。
所述天然裂缝激活评价参数Tn应当由以下公式进行计算：
(4)
(5)
(6)
式中，Tn为天然裂缝激活评价参数，无因次; T1为归一化天然裂缝分布密度，无因次; T2为天然裂缝逼近角指数，主要通过水平最大主应力和天然裂缝之间的夹角进行判断。
利用极差变换法将各参数进行归一化处理，并将具有不同单位和量纲的各参数分为正向指标（脆性指数、天然裂缝激活评价参数Tn）和负向指标（断裂韧性、应力各向异性系数），归一化处理后均变为正向指标：
正向指标：
(7)
负向指标：
(8)
式中，S为参数标准化值；为参数最大值;/>为参数最小值; />为参数值。
步骤2：根据正态扩散估计得到参数的分布情况，利用马尔科夫链蒙特卡洛生成符合参数分布的随机数，设置随机数个数为2000。各参数在该3745m测点概率正态分布以及产生的随机数的分布情况如表1所示
表1 3745m处各参数概率分布情况
步骤3：利用层次分析法得到各个参数的权重，判断矩阵如表2所示。将步骤2生成符合参数分布的随机数和得到的参数权重带入如下公式计算，得到符合可压性评价指数的概率分布。
表2 可压性评价参数判断矩阵
进一步，得到可压性模型中的脆性指数的权重为61.289%；断裂韧性的权重为15.663%；应力各向异性系数的权重为15.663%；天然裂缝激活评价参数权重为8.103%。带入可压性计算公式进行计算：
(6)
式中，为可压性评价指数；/>为层次分析法确定的三个主要影响因素权重；为由三个主要影响因素的值。
步骤4：根据步骤3我们得到任意位置深度的可压性指数概率分布，及其累计概率分布，例如3745m深度处可压性指数概率密度和累计概率密度如图1和图2所示。取累计概率曲线上取j1=5%，j2=95%，最后通过连接不同测点的相同累计概率值得到置信度为90%的可压性指数剖面，如图3所示。
从图2中可以看出，在3745m井深处，可压性指数的概率分布符合均值为0.61、标准差为0.052的正态分布。可压性指数置信度为90%的区间为[ 0.53，0.71 ]。即在3745m处地层可压性指数真实值落在该区间内的概率为90％。
通过python语言编程，对测井段的数据都进行上述过程的处理。然后将井段不同测点的相同累计概率值j1=5%，j2=95%分别连接，最终得到置信度为90%的可压性指数剖面如图3所示。
以上所述，仅是本发明的部分较佳实施例，任何熟悉本领域的技术人员均可能利用上述阐述的技术方案加以修改或将其修改为等同的技术方案。因此，依据本发明的技术方案所进行的相应简单修改或等同变换，尽属于本发明要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法，其特征是包括以下步骤：
S1、根据常规测井解释成果，统计压裂段对应的弹性岩石力学参数，得到岩石的杨氏模量和泊松比，基于杨氏模量和泊松比进行脆性指数计算，同时进行正向指数的归一化处理，得到脆性可压性评价指标；
S2、根据统计获取的储层参数、力学参数，获取各压裂段I型和II型断裂韧性指数，然后对于断裂韧性进行逆向指数的归一化处理，得到断裂韧性指数的可压性评价指标；
S3、利用地应力实验、测井和现场小型压裂测试数据，得到目标各压裂段的各向异性应力系数，同时对于地应力各向异性指数进行逆向指数归一化处理，得到各向异性地应力可压性评价指标；
S4、利用成像测井和已有井的微地震测试数据确定天然裂缝发育角度，计算得到天然裂缝和最大水平主应力之间的夹角，通过岩心观察、成像数据得到天然裂缝的发育密度，通过天然裂缝发育角度和发育密度得到天然裂缝激活评价参数，同时对于天然裂缝激活评价参数进行正向指数归一化处理；
S5、开展可压性参数的不确定性描述，对S1、S2、S3、S4得到的四项关键可压性参数通过正态扩散估计得到每一个参数的分布形式，再利用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法分析得到符合不同参数分布的随机数；
S6、结合综合脆性指数、断裂韧性指数、应力各向异性系数、天然裂缝激活评价参数通过组合权重法构建研究压裂段的页岩储层缝网综合可压性评价指标，对目标压裂段可压性指数进行不确定性定量表征，得到含置信度的可压性解释剖面。
2.根据权利要求1所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，所述脆性指数包括杨氏模量、泊松比，其计算公式如下：
(1)
式中，岩石力学脆性指数，无量纲；/>、/>、/>、/>分别代表归一化后的杨氏模量、泊松比、杨氏模量、泊松比，无量纲值。
3.根据权利要求1所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，所述断裂韧性利用测井解释数据获取，计算公式如下：
(2)
式中，K I 、K II 为各压裂段对应的I型、II型断裂韧性，无量纲；ρ为对应的密度值，g/cm3；L n 为天然裂缝发育程度，无量纲；f clay 为各压裂段对应的平均黏土矿物含量，％；vs为各压裂段对应的平均纵波值，m/s。
4.根据权利要求1所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，所述各向异性应力系数Sn由最大、最小水平主应力表示：
(3)
式中，为水平差应力系数，无因次; />为水平最大主应力，MPa; />为水平最小主应力，MPa。
5.根据权利要求1所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，所述天然裂缝激活评价参数Tn应当由以下公式进行计算：
(4)
(5)
(6)
式中，Tn为天然裂缝激活评价参数，无因次; T1为归一化天然裂缝分布密度，无因次;T2为天然裂缝逼近角指数，主要通过水平最大主应力和天然裂缝之间的夹角进行判断，°。
6.根据权利要求1所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，利用极差变换法将各参数进行归一化处理，并将具有不同单位和量纲的各参数分为正向指标和负向指标，归一化处理后均变为正向指标，其中涉及可压性评估的正向指标包括脆性指数和天然裂缝激活评价参数，逆向指标包括各向异性应力系数和断裂韧性参数，下面给出了正向指标和逆向指标的计算方法：
正向指标：
(7)
负向指标：
(8)
式中，S为参数标准化值；为参数最大值;/>为参数最小值; />为参数值。
7.根据权利要求1所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，在所述步骤S5中，参数的不确定性描述，包括：
根据层序地层学原理，将同组地层内相邻测点间岩石力学参数的地震/测井解释结果作为测量样本，构建样本库，再基于正态信息扩散估计得到每个参数的概率分布。
8.根据权利要求6所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，所述再基于正态信息扩散估计得到每个参数的概率分布，包括：
根据步骤S5的岩石力学参数不确定性描述，并基于正态信息扩散估计方法得到每一个参数在某一深度测点处的概率分布拟合函数，设岩石力学参数X的概率密度函数为f(x)，最终推导得到参数X概率密度函数f(x)正态信息扩散估计，
(9)
式中，为参数/>的概率密度分布函数；/>表示此函数的参量，如在正态分布中，共有两个参量分别表示数学期望μ和标准差σ。
9.根据权利要求1所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，在所述步骤S5中基于马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法对地层可压性指数进行不确定性定量表征，包括：
(1) 地层可压性指数预测模型参数不确定性分析；
(2) 地层可压性指数剖面的建立。
10.根据权利要求9所述的一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性综合评价方法，其特征在于，在所述步骤S6中，
a、地层可压性指数预测模型参数不确定性分析，包括：
利用层次分析法计算出四个主要影响因素的权重，将权重分别与标准化后的参数相乘并依次相加，将结果作为地层可压性评价指数；利用马尔科夫链蒙特卡洛生成符合参数分布的随机数带入如下公式模拟得到符合可压性评价指数的概率分布：
(10)
式中，F n 为可压性评价指数；Wi为层次分析法确定的四个主要影响因素权重；X i 为由四个主要影响因素的值；
b、考虑参数不确定性的页岩地层可压性指数剖面建立，包括：
统计分析计算结果，选取正态分布形式进行拟合得到在深度 h i 处的可压性指数 F n 的累积概率分布，在不同深度处分别求取其可压性指数 F n 的累积概率分布，组成一个累积概率分布集合；取相同的累积概率值j0，则原集合中的元素由一个分布变为了一个具体的值，可得到新的集合：
将上述集合中的元素以可压性指数(F n ) hi,j为横坐标、深度hi为纵坐标连点成线，即可得出累积概率为j0的地层可压性指数曲线；同理，当获得累积概率为j1，j2 ( j1 ≠j2)的地层可压性指数( F n ) j1，( F n ) j2后，两条曲线即构成可信度ξ为| j1 - j2 |×100%的可压性指数剖面。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310607689.3A CN116537773B (zh) | 2023-05-26 | 2023-05-26 | 一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310607689.3A CN116537773B (zh) | 2023-05-26 | 2023-05-26 | 一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116537773A true CN116537773A (zh) | 2023-08-04 |
| CN116537773B CN116537773B (zh) | 2024-05-07 |
Family
ID=87443496
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310607689.3A Active CN116537773B (zh) | 2023-05-26 | 2023-05-26 | 一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116537773B (zh) |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090235729A1 (en) * | 2008-03-21 | 2009-09-24 | Barthelemy Jean-Francois | Method of estimating the fracture density in a rock medium |
| US20110218737A1 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-08 | Vialogy Llc | Active Noise Injection Computations for Improved Predictability in Oil and Gas Reservoir Discovery and Characterization |
| US20110222370A1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-09-15 | Jon Downton | Methods and systems for performing azimuthal simultaneous elastic inversion |
| CN105822292A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-08-03 | 成都创源油气技术开发有限公司 | 一种利用测井数据计算页岩气储层可压性评价方法 |
| CN108009705A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-05-08 | 中国石油大学(华东) | 一种基于支持向量机技术的页岩储层可压性评价方法 |
| US20210255359A1 (en) * | 2020-02-19 | 2021-08-19 | Manzar Fawad | Method for estimating rock brittleness from well-log data |
| CN113901681A (zh) * | 2021-09-22 | 2022-01-07 | 中国石油大学(华东) | 一种全寿命周期页岩气储层双甜点三维可压性评估方法 |
| CN114034619A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-02-11 | 重庆科技学院 | 一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法 |
| CN114429229A (zh) * | 2020-09-16 | 2022-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩气储层可压裂性预测方法、存储介质以及电子设备 |
| CN115222053A (zh) * | 2022-09-20 | 2022-10-21 | 中国石油大学(华东) | 一种基于蒙特卡罗方法的地层可压性概率分析方法 |
-
2023
- 2023-05-26 CN CN202310607689.3A patent/CN116537773B/zh active Active
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20090235729A1 (en) * | 2008-03-21 | 2009-09-24 | Barthelemy Jean-Francois | Method of estimating the fracture density in a rock medium |
| US20110218737A1 (en) * | 2010-03-05 | 2011-09-08 | Vialogy Llc | Active Noise Injection Computations for Improved Predictability in Oil and Gas Reservoir Discovery and Characterization |
| US20110222370A1 (en) * | 2010-03-12 | 2011-09-15 | Jon Downton | Methods and systems for performing azimuthal simultaneous elastic inversion |
| CN105822292A (zh) * | 2016-03-17 | 2016-08-03 | 成都创源油气技术开发有限公司 | 一种利用测井数据计算页岩气储层可压性评价方法 |
| CN108009705A (zh) * | 2017-11-07 | 2018-05-08 | 中国石油大学(华东) | 一种基于支持向量机技术的页岩储层可压性评价方法 |
| US20210255359A1 (en) * | 2020-02-19 | 2021-08-19 | Manzar Fawad | Method for estimating rock brittleness from well-log data |
| CN114429229A (zh) * | 2020-09-16 | 2022-05-03 | 中国石油化工股份有限公司 | 页岩气储层可压裂性预测方法、存储介质以及电子设备 |
| CN113901681A (zh) * | 2021-09-22 | 2022-01-07 | 中国石油大学(华东) | 一种全寿命周期页岩气储层双甜点三维可压性评估方法 |
| CN114034619A (zh) * | 2021-10-26 | 2022-02-11 | 重庆科技学院 | 一种基于数字岩心模拟的页岩油气储层脆性评价方法 |
| CN115222053A (zh) * | 2022-09-20 | 2022-10-21 | 中国石油大学(华东) | 一种基于蒙特卡罗方法的地层可压性概率分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 许杰;刘坤岩;武清钊;: "焦石坝页岩脆性评价与预测", 石油物探, no. 03, 25 May 2019 (2019-05-25) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116537773B (zh) | 2024-05-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108009705B (zh) | 一种基于支持向量机技术的页岩储层可压性评价方法 | |
| CN112561144B (zh) | 一种致密油压裂水平井产能主控因素评判与产能预测方法 | |
| CN110644980B (zh) | 一种超低渗透油藏储层综合分类评价方法 | |
| CN113901681B (zh) | 一种全寿命周期页岩气储层双甜点三维可压性评估方法 | |
| CN111425193B (zh) | 一种基于聚类分析测井岩石物理相划分的储层可压性评价方法 | |
| US11927094B2 (en) | Comprehensive geological-engineering classification evaluation method for low-permeability reservoirs | |
| He et al. | A comprehensive approach for fracability evaluation in naturally fractured sandstone reservoirs based on analytical hierarchy process method | |
| CN113820750A (zh) | 基于弹塑性力学定量预测泥岩构造裂缝的方法 | |
| CN115130934B (zh) | 基于zel模型和多源数据的区域井漏风险预评价方法 | |
| CN115030707A (zh) | 一种油页岩“甜点”快速评价方法 | |
| CN113486539A (zh) | 一种深水钻井全过程中地层压力不确定性分析方法 | |
| CN109268003A (zh) | 一种地质工程一体化框架下的致密油增产数学建模方法 | |
| CN105467469A (zh) | 一种预测致密低渗透非均质储层中构造裂缝优势方向及其密度的方法 | |
| CN116537773B (zh) | 一种考虑参数不确定性的页岩储层可压性置信度评价方法 | |
| CN112746835A (zh) | 一种优化的深层页岩气地质甜点测井综合评价方法 | |
| CN116451463A (zh) | 一种陆相页岩多簇压裂特性综合评价方法 | |
| CN116025324A (zh) | 水平井压裂等级智能分段分簇方法 | |
| CN115183739A (zh) | 一种基于断层活动加权伸展应变计算盆地构造沉降的方法 | |
| CN114647913A (zh) | 一种基于Mohr-Coulomb准则的最大水平主地应力获取方法 | |
| Huang et al. | Development characteristics and prediction of fractures in deep-ultradeep tight sandstone reservoirs of Kuqa Depression: a case study of the Bashijiqike and Baxigai formations in Dabei 9 Block | |
| CN112418597B (zh) | 一种适用于页岩气老区开发调整井的储层可压性评价方法 | |
| CN113622903B (zh) | 储层改造方法及装置 | |
| RU2797376C1 (ru) | Способ определения трещинного коллектора и способ добычи углеводородов | |
| CN117872506A (zh) | 一种基于测井资料进行变质岩储层有效性快速评价的方法 | |
| Wang et al. | Study and application of evaluation method for fracability of deep CBM reservoir-taking the Daning-Jixian block in the Ordos Basin as an example |
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 |