CN116661019B - 微裂缝的评价方法及装置 - Google Patents
微裂缝的评价方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116661019B CN116661019B CN202310651408.4A CN202310651408A CN116661019B CN 116661019 B CN116661019 B CN 116661019B CN 202310651408 A CN202310651408 A CN 202310651408A CN 116661019 B CN116661019 B CN 116661019B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- microcrack
- array
- interval
- transverse wave
- standard
- 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.)
- Active
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 86
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 70
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 66
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims abstract description 45
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 50
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 39
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 28
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 23
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 22
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 12
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 11
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 claims description 11
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 9
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 7
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 4
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 abstract description 4
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 abstract description 2
- 239000003209 petroleum derivative Substances 0.000 abstract description 2
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 26
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 206010017076 Fracture Diseases 0.000 description 8
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 8
- 208000010392 Bone Fractures Diseases 0.000 description 6
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 208000013201 Stress fracture Diseases 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 238000007429 general method Methods 0.000 description 1
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000005405 multipole Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 239000003079 shale oil Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
- G01V11/00—Prospecting or detecting by methods combining techniques covered by two or more of main groups G01V1/00 - G01V9/00
- G01V11/002—Details, e.g. power supply systems for logging instruments, transmitting or recording data, specially adapted for well logging, also if the prospecting method is irrelevant
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/24—Earth materials
-
- 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
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/30—Assessment of water resources
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Geology (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Geophysics (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明公开了一种微裂缝的评价方法及装置，涉及石油、天然气地质与勘探开发工程技术领域，其中该方法包括：获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料；根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段；根据标准层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，对待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置、产状和密度。本发明可以实现低成本、高准确度、高通用性、可连续地对地层的微裂缝进行评价。
Description
技术领域
本发明涉及石油、天然气地质与勘探开发工程技术领域，尤其涉及一种微裂缝的评价方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
裂缝对致密储层渗透性有显著的改善，裂缝发育的致密储层产能相对较高，采用压裂、注水等措施后增产效果明显。目前，裂缝测井评价方法对于尺度较大的裂缝往往具有较好的效果，但对于尺度较小的微裂缝，测井往往难以识别与评价。
现有技术中，针对微裂缝的评价方法大致有四种：
1、直接观察法：通过获取岩心，借助薄片鉴定、扫描电镜、手标本等手段对岩心的微裂缝进行观察与识别。这种方法的好处是识别结果直观准确，不足之处是取心成本高，且无法连续评价微裂缝发育情况。
2、常规测井曲线组合法：利用K-Φ交会图、实验结果刻度等手段寻找微裂缝敏感曲线，多种曲线组合识别微裂缝。这种方法的优点是常规曲线资料丰富，可以连续深度评价地层微裂缝发育情况，缺点是多解性强，且微裂缝本身尺度小，常规曲线分辨率不够无法准确评价微裂缝。
3、机器学习法：利用声波、伽马、中子、电阻率以及实验数据结合人工神经网络和小波变换对微裂缝进行精确识别。这种方法的优点借助计算机的强大算力提高了识别速度和解释精度，缺点是机器学习需要大量的训练样本才能保证精度，在勘探程度低的区域难以应用，同时训练得到的模型往往只能适用于某一特定区域，模型通用性差。
4、电成像测井法：通过电成像图像对裂缝敏感的有效信息进行综合分析并提取，建立微裂缝识别模式。这种方法对于尺度较大的裂缝有很好的效果，但不足之处是有些微裂缝尺度(如岩心手标本能看到的，但电成像测井无法观测到)已经小于成像测井的分辨率，此时该方法本身就失去了应用价值。
综上，现有技术中无法实现低成本、高准确度、高通用性、可连续地对地层的微裂缝进行评价。
发明内容
本发明实施例提供一种微裂缝的评价方法，用以实现低成本、高准确度、高通用性、可连续地对地层的微裂缝进行评价，该方法包括：
获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；
根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；
根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；
将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；
利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；
利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；
利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；
利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；
根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。
本发明实施例还提供一种微裂缝的评价装置，用以实现低成本、高准确度、高通用性、可连续地对地层的微裂缝进行评价，该装置包括：
数据获取模块，用于获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；
标准层段确定模块，用于根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；
位置确定模块，用于根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；
衰减计算模块，用于将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；
接收器确定模块，用于利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；
产状确定模块，用于利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；
关系确定模块，用于利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；
密度确定模块，用于利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；
结果确定模块，用于根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述微裂缝的评价方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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上述微裂缝的评价方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述微裂缝的评价方法。
本发明实施例中，获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。与现有的微裂缝的评价的技术方案相比，不需要耗费大量成本进行岩心实验测量，仅仅通过获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定快横波方位偏转识别微裂缝的标准层段，就可以以标准层段为基准，连续评价待分析层段的微裂缝；而且，采用电成像测井资料和阵列声波测井资料结合的方式，可以实现对微裂缝的位置、产状和密度进行有效识别，因此，本发明实施例可以实现低成本、高准确度、高通用性、可连续地对地层的微裂缝进行评价。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中提供的一种微裂缝的评价方法的流程图；
图2为本发明实施例中提供的根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段的方法的流程图；
图3为本发明实施例中提供的将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减的方法的流程图；
图4为本发明实施例中提供的利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合的方法的流程图；
图5为本发明实施例中提供的利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数的方法的流程图；
图6为本发明实施例中提供的微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系的示意图；
图7为本发明实施例中提供的一口井的微裂缝评价结果示意图；
图8为本发明实施例中提供的一种微裂缝的评价装置的示意图；
图9为本发明实施例中提供的一种计算机设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在本说明书的描述中，所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构或者特点包含于本申请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。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本申请的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。
经研究发现，现有技术中，针对微裂缝的评价方法大致有四种：
1、直接观察法：通过获取岩心，借助薄片鉴定、扫描电镜、手标本等手段对岩心的微裂缝进行观察与识别。这种方法的好处是识别结果直观准确，不足之处是取心成本高，且无法连续评价微裂缝发育情况。
2、常规测井曲线组合法：利用K-Φ交会图、实验结果刻度等手段寻找微裂缝敏感曲线，多种曲线组合识别微裂缝。这种方法的优点是常规曲线资料丰富，可以连续深度评价地层微裂缝发育情况，缺点是多解性强，且微裂缝本身尺度小，常规曲线分辨率不够无法准确评价微裂缝。
3、机器学习法：利用声波、伽马、中子、电阻率以及实验数据结合人工神经网络和小波变换对微裂缝进行精确识别。这种方法的优点借助计算机的强大算力提高了识别速度和解释精度，缺点是机器学习需要大量的训练样本才能保证精度，在勘探程度低的区域难以应用，同时训练得到的模型往往只能适用于某一特定区域，模型通用性差。
4、电成像测井法：通过电成像图像对裂缝敏感的有效信息进行综合分析并提取，建立微裂缝识别模式。这种方法对于尺度较大的裂缝有很好的效果，但不足之处是有些微裂缝尺度(如岩心手标本能看到的，但电成像测井无法观测到)已经小于成像测井的分辨率，此时该方法本身就失去了应用价值。
针对上述各微裂缝的评价方法存在的问题，本发明实施例提供了一种可以实现低成本、高准确度、高通用性、可连续地对地层的微裂缝进行评价的方案。
图1为本发明实施例提供的一种微裂缝的评价方法的流程图，该方法包括以下步骤：
步骤101，获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；
步骤102，根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；
步骤103，根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；
步骤104，将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；
步骤105，利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；
步骤106，利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；
步骤107，利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；
步骤108，利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；
步骤109，根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。
本发明实施例中，获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。与现有的微裂缝的评价的技术方案相比，不需要耗费大量成本进行岩心实验测量，仅仅通过获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定快横波方位偏转识别微裂缝的标准层段，就可以以标准层段为基准，连续评价待分析层段的微裂缝；而且，采用电成像测井资料和阵列声波测井资料结合的方式，可以实现对微裂缝的位置、产状和密度进行有效识别，因此，本发明实施例可以实现低成本、高准确度、高通用性、可连续地对地层的微裂缝进行评价。
下面对图1所示的微裂缝的评价方法进行详细的说明。
在上述步骤101中，首先，获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料。
其中，指定层段和待分析层段的电成像测井资料可以包括最大水平主应力方位；阵列声波测井资料中可以包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；指定层段的岩心微裂缝发育信息可以包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填。
可以理解的是，指定层段是经过岩心取心，并利用岩心观察明确了岩心微裂缝发育信息的层段，需要对岩心微裂缝的未充填或半充填的微裂缝进行统计。待分析层段是指没有经过岩心取心的层段。
具体实施时，可以从电成像测井资料中拾取井眼崩落、诱导缝信息，从而获取最大水平主应力方位；还可以从电成像测井资料中拾取能够造成井壁附近应力异常的构造，能够造成井壁附近应力异常的构造可以是溶蚀孔洞、裂缝、井眼崩落、扩径、层理等。
具体实施时，可以从阵列声波测井资料中提取快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度等。
在上述步骤102中，可以根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段。
其中，标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的。
可以理解的是，标准层段是指在指定层段中确定的可以利用快横波方位偏转识别微裂缝的层段，用于作为没有经过岩心取心层段微裂缝评价的基准。
在一个实施例中，如图2所示，步骤102，具体可以包括：
步骤201，将指定层段的电成像测井资料中的最大水平主应力方位与阵列声波测井资料的快横波方位进行对比，确定指定层段中最大水平主应力方位和快横波方位不一致的井段；
步骤202，在不一致的井段中不存在能够造成井壁应力异常的构造，且不一致的井段的岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的情况下，将不一致的井段确定为标准层段。
在一个实施例中，上述能够造成井壁应力异常的构造包括溶蚀孔洞、裂缝、井眼崩落、扩径、层理的其中一种或任意组合。
具体实施时，根据阵列声波测井的原理，快横波方位代表地层最大主应力的方位，而溶蚀、裂缝、井眼崩落、扩径、层理、微裂缝等发育的地层，都会使得井壁附近应力发生异常，从而使得快横波方位存在明显偏转。因此，首先，将指定层段的电成像测井资料中的最大水平主应力方位与阵列声波测井资料的快横波方位进行对比，确定指定层段中最大水平主应力方位和快横波方位不一致的井段。然后，对不一致的井段进行分析，确定标准层段。
具体实施时，对不一致的井段进行分析，首先，根据不一致的井段的电成像测井资料确定不一致的井段中是否存在能够造成井壁应力异常的构造；以及根据不一致的井段的岩心微裂缝发育信息，确定是否存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝。如果不存在能够造成井壁应力异常的构造，同时，岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝，那么，可以将不一致的井段确定为标准层段。
在上述步骤103中，在确定了标准层段之后，可以根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置。
具体实施时，可以根据标准层段的快横波方位偏转参数，来识别在待分析层段(没有经过岩心取心的井段)中的微裂缝位置。
在一个实施例中，步骤103具体可以包括：
计算标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位的角度差；
根据所述角度差，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置。
在一个实施例中，根据所述角度差，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置，具体可以包括：
将待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位代入如下公式1，在公式1成立的情况下，根据待分析层段的快横波方位确定待分析层段的微裂缝位置：
|AZIDT_FAST-SHMAX|>α 公式1
其中，AZIDT_FAST为待分析层段的快横波方位；SHMAX为待分析层段的最大水平主应力方位；α为角度差。其中，快横波方位、最大水平主应力方位和角度差的单位均为度(°)。
具体实施时，可以计算标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位的角度差，将该角度差作为快横波方位与最大水平主应力方位的最小角度差；若待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位的差值的绝对值大于该角度差，则认为待分析层段的快横波方位发生明显偏转，且若快横波方位发生明显偏转的位置不存在能够造成井壁应力异常的构造，此时，可以认为快横波方位发生明显偏转的位置存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝，进而可以得到待分析层段的微裂缝位置。
在上述步骤104中，在确定了标准层段之后，可以从指定层段的阵列声波测井资料中提取标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据一个接收器组合的两个接收器接收的标准层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减。
在一个实施例中，如图3所示，步骤104，具体可以包括：
步骤301，将任意两个接收器作为一个接收器组合，确定每一接收器组合中两个接收器之间的距离；
步骤302，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，确定每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；
步骤303，根据每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减；
步骤304，根据每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列横波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的横波衰减。
在一个实施例中，步骤303，具体可以包括：
将每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度代入如下公式2，计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减：
ACOAmn＝f(COAm，COAn，l，m，n) 公式2
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号，ACOAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的纵波衰减；COAm表示接收器m接收的阵列纵波幅度，COAn表示接收器n接收的阵列纵波幅度。
在一个实施例中，步骤304，具体可以包括：
将每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列横波幅度代入如下公式3，计算每一接收器组合对应的标准层段的横波衰减：
ASHAmn＝f(SHAm，SHAn，l，m，n) 公式3
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号，ASHAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的横波衰减；SHAm表示接收器m接收的阵列横波幅度，SHAn表示接收器n接收的阵列横波幅度。
具体实施时，可以利用公式2和公式3计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，在公式2和公式3中，一个接收器组合的两个接收器的序号m，n的关系可以为m＞n＞0。
在上述步骤105中，可以预先定义一个以两个接收器序号组合为自变量的函数，作为接收器筛选函数，利用该接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合。
具体实施时，为了能够得到与岩心的微裂缝产状吻合度最高的测井计算微裂缝产状，可以定义一个以两个接收器序号组合为自变量的函数，该函数可以从任意两个接收器的组合中找出准确率最高的接收器组合，即最优解对应的接收器组合。
在一个实施例中，上述步骤105，如图4所示，具体可以包括：
步骤401，根据多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，确定多个接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值；其中，在标准层段的纵波衰减大于横波衰减时，该接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值为0；在标准层段的纵波衰减小于或等于横波衰减时，该接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值为1；
步骤402，利用预设的接收器筛选函数、多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减、和多个接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合。
在一个实施例中，接收器筛选函数可以为如下公式4：
g(m，n)＝Max(∑δ(i-k(ACOAmn，ASHAmn))) 公式4
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号；i表示接收器组合为m，n时标准层段的微裂缝产状逻辑值；ACOAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的纵波衰减；ASHAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的横波衰减；k()表示微裂缝产状的判别函数；δ()表示狄拉克函数；Max()表示最大值函数。
具体实施时，当纵波衰减大于横波衰减时，可以判断微裂缝产状为低角度微裂缝；在纵波衰减小于或等于横波衰减时，可以判断微裂缝产状为高角度微裂缝。因此，可以设置低角度微裂缝时微裂缝产状逻辑值为0，高角度微裂缝时微裂缝产状逻辑值为1。这样，确定每一接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值。
具体实施时，在接收器筛选函数的公式中，k()表示微裂缝产状的判别函数，具体的，当ACOAmn大于ASHAmn时，k()的值为0，当ACOAmn小于等于ASHAmn时，k()的值为1；δ()表示狄拉克函数，其函数性质是判别函数，具体的，当i-k(ACOAmn，ASHAmn)为0时，δ()的值1，当i-k(ACOAmn，ASHAmn)不为0时，δ()的值0；Max()表示最大值函数，其功能是判断所有接收器组合中累计准确率最高的那一对组合(即最优解对应的接收器组合)，并返回m和n的值。
在上述步骤106中，在得到最优解对应的接收器组合，可以从待分析层段的阵列声波测井资料中获取最优解对应的接收器组合接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状。
具体实施时，可以将最优解对应的接收器组合接收的阵列纵波幅度代入上述公式2，计算待分析层段的纵波衰减，将最优解对应的接收器组合接收的阵列横波幅度代入上述公式3，计算待分析层段的横波衰减。
在一个实施例中，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状，具体可以包括：
在待分析层段的纵波衰减大于横波衰减时，确定待分析层段的微裂缝产状为低角度；在待分析层段的纵波衰减小于或等于横波衰减时，确定待分析层段的微裂缝产状为高角度。
在上述步骤107中，可以构建微裂缝指数，从指定层段的阵列声波测井资料中提取标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；然后，将标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系。
其中，微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度。
在一个实施例中，上述阵列声波测井资料中的阵列快横波时差和阵列慢横波时差可以包括：不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差。
利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数，如图5所示，具体可以包括：
步骤501，计算标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值；
步骤502，根据标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，计算标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值；
步骤503，利用标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，以及标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值，确定标准层段的微裂缝指数。
具体实施时，步骤501中，通过公式5计算标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值：
Xp＝Δtslow_p-Δtfast_p 公式5
其中，Δtslow_p表示第p个径向探测深度的阵列慢横波时差；Δtfast_p第p个径向探测深度的阵列快横波时差；Xp表示第p个径向探测深度的阵列慢横波时差和阵列快横波时差的差值。
具体实施时，步骤502中，通过公式6计算标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值：
具体实施时，步骤403中，微裂缝指数MFI可以为公式7：
在一个实施例中，步骤503，具体可以包括：
将标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，以及标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值代入如下公式，确定标准层段的微裂缝指数：
其中，Xp表示第p个径向探测深度的阵列慢横波时差和阵列快横波时差的差值；μ表示不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值；j表示不同径向探测深度的个数；MFI表示微裂缝指数。
具体实施时，将标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，以及标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值代入公式7，计算标准层段的微裂缝指数。
具体实施时，在确定标准层段的微裂缝指数之后，可以将标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度(从标准层段的岩心微裂缝发育信息中获取)进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系。
在一个实施例中，所述微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系为如下公式8：
ρ＝g(MFI) 公式8
其中，ρ表示微裂缝密度，MFI表示微裂缝指数。
具体实施时，g()可以选择线性、指数、对数、多项式、幂函数等多种类型的函数，在此不做具体限定。
在上述步骤108中，可以从待分析层段的阵列声波测井资料中，获取待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，将待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差代入上述公式7中，计算待分析层段的微裂缝指数。然后，根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，即上述公式8，将待分析层段的微裂缝指数代入公式8，计算得到待分析层段的微裂缝密度。
在上述步骤109中，根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。
这样，与现有的微裂缝的评价方法相比，上述微裂缝的评价方法具有以下优势：
1、与直接观察法相比：直接观察法利用岩心观察、镜下鉴定的方法可以准确识别微裂缝，然而岩心获取代价高昂，无法做到每口井都取得数量可观的岩心；上述微裂缝的评价方法经过对某一探区(指定层段)的岩心刻度后(从指定层段确定标准层段)，就可以在探区内进行推广应用(利用标准层段评价待分析层段的微裂缝)，无需再花费大量成本进行岩心实验测量。
2、与常规测井曲线组合法相比：常规测井曲线组合法是寻找对微裂缝敏感的常规测井曲线进行组合，在薄片鉴定结果刻度下形成微裂缝识别方法，这种方法在常规油藏条件下对微裂缝识别有一定效果，但对于非常规油气藏效果很差，受源岩特性、物性、含油性、地应力特性多种因素的干扰，常规测井微裂缝识别方法多解性凸显；上述微裂缝的评价方法没有使用常规测井资料，而是从分辨率较高、受其他因素干扰较小的多极子声波测井资料(阵列声波测井资料)入手，利用电成像测井资料和阵列声波测井资料结合的方法，对微裂缝进行有效识别。
3、与机器学习法相比：机器学习的算法依赖大量数据样本对其训练模型进行训练才能保证准确度，对于勘探程度较低的区域这一条件是难以满足的，因此限制了它的应用；上述微裂缝的评价方法在微裂缝特征识别与定量评价方面没有使用机器学习算法，更适用于勘探程度较低的非常规油气勘探领域，通用性较高。
4、与电成像测井法相比：电成像识别裂缝方法的前提都是“图像上可观测到”，而对于图像上无法可观测到的裂缝，裂缝发育位置判断就存在很大困难；上述微裂缝的评价方法利用首先利用电成像测井资料和阵列声波测井资料结合的方式，确定微裂缝发育位置，然后提取阵列声波敏感参数，评价微裂缝的发育程度、产状。
为了能更清楚地理解本发明实施例提供的微裂缝的评价方法，下面以一个具体的示例对上述微裂缝的评价方法进行说明。
以某地区页岩油地层为例。
首先要对目的层(指定层段)岩样进行观察，并记录岩心上发育微裂缝的深度、微裂缝长度、密度、是否充填等微裂缝特征，即获取指定层段的岩心微裂缝发育信息。还需要获取目的层的电成像测井资料、阵列声波测井资料。
利用目的层的电成像测井明确最大水平主应力方位，并利用目的层的电成像测井拾取能够造成井壁附近应力异常的构造，包括但不限于溶蚀孔洞、裂缝、井眼崩落、扩径、层理等。
提取目的层的阵列声波测井的快横波方位，利用目的层的快横波方位与目的层的电成像测井确定的最大水平主应力方位进行对比，寻找快横波方位与最大主应力方位明显不一致的井段，如果这些井段没有能够造成井壁附近应力异常的构造，同时这些井段的岩心有未充填、半充填的微裂缝，则这些井段就可以作为利用快横波方位偏转识别微裂缝的标准层段。
在确定了标准层段后，利用上述公式1可以识别没有岩心取心的井段(待分析层段)的未充填、半充填的微裂缝发育位置，即：
|AZIDT_FAST-SHMAX|>α
其中，AZIDT_FAST为没有岩心取心的井段的快横波方位；SHMAX为没有岩心取心的井段的最大水平主应力方位；α为角度差。
对于没有岩心取心的井段，只要同时满足以下两个条件，即可判断微裂缝是否发育：1.快横波方位异常且无其他构造扰动的井段；2.该井段快横波方位与水平主应力方位的差值大于10°(即角度差α)。10°是标准层段的快横波方位与水平主应力方位的差值。
在确定了没有岩心取心的井段的微裂缝发育位置之后，可以进一步判断微裂缝产状。根据声波测井原理，纵波对中低角度裂缝敏感，横波对中高角度的裂缝敏感，因此可以利用阵列纵波与阵列横波的声波幅度衰减判断微裂缝产状。纵波衰减和横波衰减具体的计算方式为：
上述公式2具体可以为：
上述公式3具体可以为：
本发明的一个实施例是利用斯伦贝谢的sonicscanner测井仪器，本仪器有13个接收器，因此，13＞m＞n＞0，l＝0.15米(两个接收器之间的距离)。
由于声波衰减需要两个不同的接收器进行计算，而每两个接收器组合数为 即需要根据标准层段的纵波衰减和横波衰减，对78种接收器组合分别计算，挑选出与岩心裂缝产状吻合度最高的测井计算裂缝产状结果，并找出最佳接收器组合，显然利用人工挑选的方法效率低下，因此，为获得与岩心裂缝产状吻合度最高的测井计算裂缝产状结果，需要利用计算机程序辅助判断最佳接收器组合。定义一个以两个接收器序号组合为自变量的函数g(m，n)，即接收器筛选函数(公式4)。该函数可以从78种接收器组合中找出计算准确率最大的接收器组合，为最佳接收器组合(即最优解对应的接收器组合)。
本发明实施中，最终确定接收器组合为m＝13，n＝6。在寻找到最佳接收器组合之后，便可以对没有岩心取心的井段，利用上述最佳接收器组合判断微裂缝产状。
在完成对没有岩心取心的井段的微裂缝产状评价后，利用阵列快、慢横波性质差异构建微裂缝敏感参数，实现对微裂缝密度的定量评价。在本发明实施例中，构建的微裂缝指数的表达式为：
/>
其中，Xp＝Δtslow_p-Δtfast_p；
首先对标准层段的阵列声波测井进行处理，得到距离井壁0至22.5英寸、每隔2.5英寸的(分别为：0，2.5，5，7.5，10，12.5，15，17.5，20，22.5英寸，共10个径向深度)的阵列快横波时差、阵列慢横波时差，然后利用构建的微裂缝指数的表达式来表征微裂缝发育程度。在本发明实施例中，j＝10，即10个径向深度。
然后将最终得到的标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心未充填、半充填微裂缝密度拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系可以作为微裂缝密度的定量评价。如图6所示，为本发明实施提供的微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系的示意图。
如图6所示，选用相关系数高的多项式拟合类型，得到的关联关系的表达式为：
g(x)＝2.1798x2+3.143x+3.904
其中，x表示微裂缝指数MFI，g(x)表示微裂缝密度。从图5上观察可以发现两者具有明显的正相关性。
最后，计算没有岩心取心的井段的微裂缝指数，根据没有岩心取心的井段的微裂缝指数计算其微裂缝密度，得到微裂缝发育情况的指示曲线。
图7是本发明实施例提供的一口井的微裂缝评价结果示意图，图7中包括：
岩心观察得到的半充填与未充填的微裂缝发育区域，即岩心半充填-未充填微细裂缝标题下的颜色充填部分(从图7的左边往右数第5列)；
快横波方位发生明显偏转的区域，即快横波方位标题下的颜色充填部分即为快横波方位发生明显偏转的位置(从图7的左边往右数第6列)；
利用本发明实施例的方法判断的微裂缝发育位置，即阵列声波判断微裂缝发育位置标题下的颜色充填部分(从图7的左边往右数第7列)；
计算微裂缝密度与岩心观察的微裂缝密度的对比，即在计算半充填-未充填微裂缝密度、岩心半充填-未充填微裂缝密度的标题下，颜色充填是计算的半充填-未充填微裂缝密度，圆点是岩心微裂缝密度(从图7的左边往右数第8列)；
微裂缝产状，即纵波衰减、横波衰减的标题下，深色充填指示低角度裂缝，浅色充填指示高角度裂缝(从图7的左边往右数第9列)；
10个不同径向探测深度的接收器接收到的快横波和慢横波的声波时差曲线(从图7的左边往右数第10列和11列)。
其中，微裂缝指数与岩心观察到的微裂缝密度趋势性一致，因此，微裂缝密度与微裂缝指数间具有明显的正相关性，这也说明，构建的微裂缝指数可以较好的表征微裂缝发育程度。
综上，可以得到没有岩心取心的井段的微裂缝位置、产状、密度。
本发明实施例中还提供了一种微裂缝的评价装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与微裂缝的评价方法相似，因此该装置的实施可以参见微裂缝的评价方法的实施，重复之处不再赘述。
如图8所示，为本发明实施例提供的一种微裂缝的评价装置的示意图，该装置可以包括：
数据获取模块801，用于获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；
标准层段确定模块802，用于根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；
位置确定模块803，用于根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；
衰减计算模块804，用于将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；
接收器确定模块805，用于利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；
产状确定模块806，用于利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；
关系确定模块807，用于利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；
密度确定模块808，用于利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；
结果确定模块809，用于根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。
在一个实施例中，标准层段确定模块，具体可以用于：
将指定层段的电成像测井资料中的最大水平主应力方位与阵列声波测井资料的快横波方位进行对比，确定指定层段中最大水平主应力方位和快横波方位不一致的井段；
在不一致的井段中不存在能够造成井壁应力异常的构造，且不一致的井段的岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的情况下，将不一致的井段确定为标准层段。
在一个实施例中，所述能够造成井壁应力异常的构造可以包括溶蚀孔洞、裂缝、井眼崩落、扩径、层理的其中一种或任意组合。
在一个实施例中，位置确定模块，具体可以用于：
计算标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位的角度差；
根据所述角度差，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置。
在一个实施例中，位置确定模块，具体还可以用于：
将待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位代入如下公式，在如下公式成立的情况下，根据待分析层段的快横波方位确定待分析层段的微裂缝位置：
|AZIDT_FAST-SHMAX|>α
其中，AZIDT_FAST为待分析层段的快横波方位；SHMAX为待分析层段的最大水平主应力方位；α为角度差。
在一个实施例中，衰减计算模块，具体可以用于：
将任意两个接收器作为一个接收器组合，确定每一接收器组合中两个接收器之间的距离；
根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，确定每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；
根据每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减；
根据每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列横波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的横波衰减。
在一个实施例中，衰减计算模块，具体还可以用于：
将每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度代入如下公式，计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减：
ACOAmn＝f(COAm，COAn，l，m，n)
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号，ACOAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的纵波衰减；COAm表示接收器m接收的阵列纵波幅度，COAn表示接收器n接收的阵列纵波幅度。
在一个实施例中，衰减计算模块，具体还可以用于：
将每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列横波幅度代入如下公式，计算每一接收器组合对应的标准层段的横波衰减：
ASHAmn＝f(SHAm，SHAn，l，m，n)
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号，ASHAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的横波衰减；SHAm表示接收器m接收的阵列横波幅度，SHAn表示接收器n接收的阵列横波幅度。
在一个实施例中，接收器确定模块，具体可以用于：
根据多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，确定多个接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值；其中，在标准层段的纵波衰减大于横波衰减时，该接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值为0；在标准层段的纵波衰减小于或等于横波衰减时，该接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值为1；
利用预设的接收器筛选函数、多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减、和多个接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合。
在一个实施例中，接收器筛选函数可以为如下公式：
g(m，n)＝Max(∑δ(i-k(ACOAmn，ASHAmn)))
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号；i表示接收器组合为m，n时标准层段的微裂缝产状逻辑值；ACOAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的纵波衰减；ASHAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的横波衰减；k()表示微裂缝产状的判别函数；δ()表示狄拉克函数；Max()表示最大值函数。
在一个实施例中，产状确定模块，具体可以用于：
在待分析层段的纵波衰减大于横波衰减时，确定待分析层段的微裂缝产状为低角度；在待分析层段的纵波衰减小于或等于横波衰减时，确定待分析层段的微裂缝产状为高角度。
在一个实施例中，所述阵列声波测井资料中的阵列快横波时差和阵列慢横波时差包括：不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差；
关系确定模块，具体可以用于：
计算标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值；
根据标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，计算标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值；
利用标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，以及标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值，确定标准层段的微裂缝指数。
在一个实施例中，关系确定模块，还可以用于：
将标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，以及标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值代入如下公式，确定标准层段的微裂缝指数：
其中，Xp表示第p个径向探测深度的阵列慢横波时差和阵列快横波时差的差值；μ表示不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值；j表示不同径向探测深度的个数；MFI表示微裂缝指数。
在一个实施例中，所述微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系为如下公式：
ρ＝g(MFI)
其中，ρ表示微裂缝密度，MFI表示微裂缝指数。
本发明实施例还提供一种计算机设备，如图9所示，为本发明实施例中计算机设备的示意图，所述计算机设备900包括存储器910、处理器920及存储在存储器910上并可在处理器920上运行的计算机程序930，所述处理920执行所述计算机程序930时实现上述微裂缝的评价方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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上述微裂缝的评价方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述微裂缝的评价方法。
本发明实施例中，获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。与现有的微裂缝的评价的技术方案相比，不需要耗费大量成本进行岩心实验测量，仅仅通过获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定快横波方位偏转识别微裂缝的标准层段，就可以以标准层段为基准，连续评价待分析层段的微裂缝；而且，采用电成像测井资料和阵列声波测井资料结合的方式，可以实现对微裂缝的位置、产状和密度进行有效识别，因此，本发明实施例可以实现低成本、高准确度、高通用性、可连续地对地层的微裂缝进行评价。
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、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，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、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。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和/或方框图一个方框或多个方框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和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
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和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (21)
1.一种微裂缝的评价方法，其特征在于，包括：
获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；
根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；
根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；
将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；
利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；
利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；
利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；
利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；
根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，包括：
将指定层段的电成像测井资料中的最大水平主应力方位与阵列声波测井资料的快横波方位进行对比，确定指定层段中最大水平主应力方位和快横波方位不一致的井段；
在不一致的井段中不存在能够造成井壁应力异常的构造，且不一致的井段的岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的情况下，将不一致的井段确定为标准层段。
3.如权利要求1至2任一项所述的方法，其特征在于，所述能够造成井壁应力异常的构造包括溶蚀孔洞、裂缝、井眼崩落、扩径、层理的其中一种或任意组合。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置，包括：
计算标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位的角度差；
根据所述角度差，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述角度差，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置，包括：
将待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位代入如下公式，在如下公式成立的情况下，根据待分析层段的快横波方位确定待分析层段的微裂缝位置：
|AZIDT_FAST-SHMAX|>α
其中，AZIDT_FAST为待分析层段的快横波方位；SHMAX为待分析层段的最大水平主应力方位；α为角度差。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，包括：
将任意两个接收器作为一个接收器组合，确定每一接收器组合中两个接收器之间的距离；
根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，确定每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；
根据每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减；
根据每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列横波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的横波衰减。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减，包括：
将每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列纵波幅度代入如下公式，计算每一接收器组合对应的标准层段的纵波衰减：
ACOAmn＝f(COAm，COAn，l，m，n)
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号，ACOAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的纵波衰减；COAm表示接收器m接收的阵列纵波幅度，COAn表示接收器n接收的阵列纵波幅度。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列横波幅度，计算每一接收器组合对应的标准层段的横波衰减，包括：
将每一接收器组合中两个接收器之间的距离，和每一接收器组合中两个接收器在标准层段接收的阵列横波幅度代入如下公式，计算每一接收器组合对应的标准层段的横波衰减：
ASHAmn＝f(SHAm，SHAn，l，m，n)
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号，ASHAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的横波衰减；SHAm表示接收器m接收的阵列横波幅度，SHAn表示接收器n接收的阵列横波幅度。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合，包括：
根据多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，确定多个接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值；其中，在标准层段的纵波衰减大于横波衰减时，该接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值为0；在标准层段的纵波衰减小于或等于横波衰减时， 该接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值为1；利用预设的接收器筛选函数、多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减、和多个接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合。
10.如权利要求9所述的方法， 其特征在于， 接收器筛选函数为如下公式：
g(m，n)＝Max(∑δ(i-k(ACOAmn，ASHAmn)))
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号；i表示接收器组合为m，n时标准层段的微裂缝产状逻辑值；ACOAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的纵波衰减；ASHAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的横波衰减；k()表示微裂缝产状的判别函数；δ()表示狄拉克函数；Max()表示最大值函数。
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状，包括：
在待分析层段的纵波衰减大于横波衰减时，确定待分析层段的微裂缝产状为低角度；在待分析层段的纵波衰减小于或等于横波衰减时，确定待分析层段的微裂缝产状为高角度。
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阵列声波测井资料中的阵列快横波时差和阵列慢横波时差包括：不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差；
利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数，包括：
计算标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值；根据标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，计算标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值；
利用标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，以及标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值，确定标准层段的微裂缝指数。
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，利用标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，以及标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值，确定标准层段的微裂缝指数，包括：
将标准层段的每一径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值，以及标准层段的不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值代入如下公式，确定标准层段的微裂缝指数：
其中，Xp表示第p个径向探测深度的阵列慢横波时差和阵列快横波时差的差值；μ表示不同径向探测深度的阵列快横波时差和阵列慢横波时差的差值的平均值；j表示不同径向探测深度的个数；MFI表示微裂缝指数。
14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系为如下公式：
ρ＝g(MFI)
其中，ρ表示微裂缝密度，MFI表示微裂缝指数。
15.一种微裂缝的评价装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，以及获取待分析层段的电成像测井资料和阵列声波测井资料，所述指定层段的电成像测井资料包括最大水平主应力方位；所述阵列声波测井资料包括快横波方位、阵列快横波时差、阵列慢横波时差、不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度；所述岩心微裂缝发育信息包括岩心的微裂缝密度和微裂缝充填信息；微裂缝充填信息包括未充填或半充填；
标准层段确定模块，用于根据指定层段的电成像测井资料、阵列声波测井资料和岩心微裂缝发育信息，从指定层段中确定标准层段，所述标准层段表示指定层段中快横波方位发生偏转，但是不存在能够造成井壁应力异常的构造，且岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的层段；能够造成井壁应力异常的构造是根据指定层段的电成像测井资料拾取的；
位置确定模块，用于根据标准层段的最大水平主应力方位和快横波方位，对待分析层段的最大水平主应力方位和快横波方位进行分析，确定待分析层段的微裂缝位置；
衰减计算模块，用于将任意两个接收器作为一个接收器组合，根据标准层段的不同的接收器接收的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减；
接收器确定模块，用于利用预设的接收器筛选函数和多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合；
产状确定模块，用于利用最优解对应的接收器组合接收的待分析层段的阵列纵波幅度和阵列横波幅度，计算待分析层段的纵波衰减和横波衰减，根据待分析层段的纵波衰减和横波衰减，确定待分析层段的微裂缝产状；
关系确定模块，用于利用标准层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定标准层段的微裂缝指数；微裂缝指数用于表示微裂缝的发育程度；对标准层段的微裂缝指数与标准层段的岩心的微裂缝密度进行拟合，得到微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系；
密度确定模块，用于利用待分析层段的阵列快横波时差和阵列慢横波时差，确定待分析层段的微裂缝指数；根据微裂缝指数与微裂缝密度的关联关系，和待分析层段的微裂缝指数，确定待分析层段的微裂缝密度；
结果确定模块，用于根据待分析层段的微裂缝位置、微裂缝产状和微裂缝密度，确定待分析层段的微裂缝的评价结果。
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，标准层段确定模块，具体用于：
将指定层段的电成像测井资料中的最大水平主应力方位与阵列声波测井资料的快横波方位进行对比，确定指定层段中最大水平主应力方位和快横波方位不一致的井段；
在不一致的井段中不存在能够造成井壁应力异常的构造，且不一致的井段的岩心存在未充填的微裂缝或半充填的微裂缝的情况下，将不一致的井段确定为标准层段。
17.如权利要求15所述的装置，其特征在于，接收器确定模块，具体用于：
根据多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减，确定多个接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值；其中，在标准层段的纵波衰减大于横波衰减时，该接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值为0；在标准层段的纵波衰减小于或等于横波衰减时，该接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值为1；
利用预设的接收器筛选函数、多个接收器组合对应的标准层段的纵波衰减和横波衰减、和多个接收器组合对应的标准层段的微裂缝产状逻辑值，从多个接收器组合中确定最优解对应的接收器组合。
18.如权利要求17所述的装置，其特征在于，接收器筛选函数为如下公式：
g(m，n)＝Max(∑δ(i-k(ACOAmn，ASHAmn)))
其中，m，n表示一个接收器组合的两个接收器的序号；i表示接收器组合为m，n时标准层段的微裂缝产状逻辑值；ACOAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的纵波衰减；ASHAmn表示接收器组合为m，n时标准层段的横波衰减；k()表示微裂缝产状的判别函数；δ()表示狄拉克函数；Max()表示最大值函数。
19.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至14任一所述方法。
20.一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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至14任一所述方法。
21.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至14任一所述方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310651408.4A CN116661019B (zh) | 2023-06-02 | 2023-06-02 | 微裂缝的评价方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310651408.4A CN116661019B (zh) | 2023-06-02 | 2023-06-02 | 微裂缝的评价方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116661019A CN116661019A (zh) | 2023-08-29 |
| CN116661019B true CN116661019B (zh) | 2024-03-08 |
Family
ID=87725746
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310651408.4A Active CN116661019B (zh) | 2023-06-02 | 2023-06-02 | 微裂缝的评价方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116661019B (zh) |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016041189A1 (zh) * | 2014-09-19 | 2016-03-24 | 杨顺伟 | 一种评价页岩气储层及寻找甜点区的方法 |
| CN112145165A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-12-29 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种微裂缝-孔隙型储层动静态渗透率转换方法 |
| CN112835124A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-05-25 | 长江大学 | 基于成像测井和阵列声波测井资料的裂缝有效性评价方法 |
-
2023
- 2023-06-02 CN CN202310651408.4A patent/CN116661019B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016041189A1 (zh) * | 2014-09-19 | 2016-03-24 | 杨顺伟 | 一种评价页岩气储层及寻找甜点区的方法 |
| CN112145165A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-12-29 | 中国海洋石油集团有限公司 | 一种微裂缝-孔隙型储层动静态渗透率转换方法 |
| CN112835124A (zh) * | 2021-03-10 | 2021-05-25 | 长江大学 | 基于成像测井和阵列声波测井资料的裂缝有效性评价方法 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| Comprehensive evaluation of coal-bearing tight sandstone reservoir logging in the Benxi Formation, east-central Ordos Basin;Tianlu Ma, Xinhu Li;E3S Web of Conferences;20230504;全文 * |
| 张璋,张春泽,张洪洋.碳酸盐岩水平井非储层双侧向差异响应分析.化工管理.2014,全文. * |
| 横波各向异性分析方法及其在复杂储层中的应用;魏周拓;范宜仁;陈雪莲;邓少贵;白博;;石油物探;20110531;第50卷(第03期);全文 * |
| 测井新技术在桩西地区生产井中的应用;罗景美, 郝曙嫣, 李爱华, 张丽媛;测井技术;20031231;第27卷(第S1期);全文 * |
| 车排子凸起石炭系火山岩储层测井综合评价;汪勇;向奎;马立群;杨少春;庄圆;特种油气藏;20180430;第25卷(第002期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116661019A (zh) | 2023-08-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101553742A (zh) | 使用图像和声波测井图的组合区分天然裂缝导致的声波各向异性和应力导致的声波各向异性 | |
| WO2009129083A1 (en) | Continuous measurement of heterogeneity of geomaterials | |
| WO2004095077A1 (en) | Method for predicting pore pressure | |
| CN110927794A (zh) | 一种致密储层裂缝识别与孔隙度定量计算的方法 | |
| CN111381292B (zh) | 一种预测砂岩含烃储层的测井解释方法与装置 | |
| CN116378648A (zh) | 一种基于随钻声波前视的近钻头地层探测方法及装置 | |
| CN112946743B (zh) | 区分储层类型的方法 | |
| CN116661019B (zh) | 微裂缝的评价方法及装置 | |
| CN109826623B (zh) | 一种致密砂岩储层层理缝的地球物理测井判识方法 | |
| CN112578435A (zh) | 岩石超声测试初至拾取方法及系统 | |
| Ertel et al. | Advances in pile integrity testing | |
| WO2021108444A1 (en) | Discrimination between subsurface formation natural fractures and stress induced tensile fractures based on borehole images | |
| CN113189672B (zh) | 一种基于多属性反演的隧道超前地质预报方法 | |
| CN113504569B (zh) | 阵列声波测井识别和评价岩体弱面的方法、系统、设备及介质 | |
| CN112034516B (zh) | 一种评价井周横波三维各向异性的方法 | |
| CN113884575B (zh) | 一种围岩分级方法及系统 | |
| CN113187457B (zh) | 一种确定储层压裂效果的方法、装置和存储介质 | |
| CN110658553B (zh) | 一种储层流体性质检测的方法与系统 | |
| CN110927819B (zh) | 一种裂缝发育程度表征方法 | |
| Lei et al. | Sonic Data Classification Using Supervised Machine-Learning Approach | |
| CN112147698B (zh) | 裂缝发育带识别与特征确定的方法及系统 | |
| CN108931813B (zh) | 一种识别礁盖、礁核、礁基的方法 | |
| CN118091786A (zh) | 基于井下测井资料的裂缝线密度校正方法和装置 | |
| Hu et al. | Application of Impact Elastic Wave Method in Quality Inspection of Concrete Lining | |
| CN115184991A (zh) | 利用纵横波阻抗差异比进行页岩储层裂缝识别方法及系统 |
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 |