CN116952712A - 非常规油气储层岩石脆性定量评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，包括：将脆性特征影响过程分为成岩过程，加载弹性过程及加载损伤过程，初步遴选各阶段脆性影响成岩参数，弹性参数及破裂参数，建立一级指标层；筛选并确定脆性特征成岩主控参数；基于加载过程应力应变曲线变化规律确定弹性阶段主控参数及损伤过程破裂主控参数；将各阶段主控因素设立为二级指标层，并与一级指标层形成非独立递阶层次结构的网络层次结构模型；推算各阶段主控参数对脆性的贡献权重；输入实验数据，计算各阶段脆性主控参数及贡献权重大小，结合非常规油气储层岩石脆性定量评价模型，得到最终脆性指数；本发明为非常规油气储层勘探及开发提供更可靠的理论基础。

Description

非常规油气储层岩石脆性定量评价方法

技术领域

本发明涉及非常规洁净环保能源勘探开发技术领域，特别是一种非常规油气储层岩石脆性定量评价方法。

背景技术

随着社会的高速发展，能源需求量日益增常，非常规油气资源潜力巨大，引起了国内外的广泛关注。非常规油气储层的低孔、低渗特点决定了其在自然状态下的开采有一定的难度，实现非常规油气储层的经济有效开发，依赖于压裂增产改造措施。近年来，随着水力压裂技术的不断更新，已成为此类油气藏改造的主流技术，而脆性评价是压裂改造和储层评价的关键参数。

由于脆性的影响因素众多，目前对于脆性的定义尚未统一，国内外学者根据自己的研究内容提出了多种脆性评价方法。对于脆性评价，本质上包含的信息越多，评价越准确，也就要求需要将多种因素进行综合考虑分析，然而这些因素存在相互影响的关系，简单的将多种因素组合起来，会导致信息的重复，因此探索出一种更加合理的脆性评价方法，值得去研究。

正交试验设计(Orthogonal experimental design)是一种利用标准化的正交表来安排试验方案，研究多因素多水平的一种设计方法，根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些点具备了"均匀分散，齐整可比"的特点，从而实现减少实验次数的目的。对正交实验数据的评价分析，探究各因素对实验结果的影响程度，判断出各因素对试验结果影响的主次顺序，从而达到筛选主控因素的目的。

网络层次分析法(ANP)是美国匹兹堡大学的T·L·Saaty教授提出的在层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)的基础上进行改进的一种新的决策方法，ANP的网络层次结构相对于AHP递阶层次结构更为复杂，既存在递阶层次结构，又存在内部循环相互支配的层次结构，而且层次结构内部还存在依赖性和反馈性，网络层次分析法能够更好的表征因素间的耦合关系。脆性评价方法包括基于岩石所表现出的力学响应参数建立的弹性参数法、抗压抗拉强度法、应力应变特征法，基于岩石矿物组成的矿物组分法。传统的单一因素的脆性评价方法，并不能完整的表征岩石的脆性特点，综合考虑多因素的传统脆性评价方法，无法厘清成岩过程及加载过程中的脆性主控因素，没有解耦各因素之间的交互耦合影响作用，不能准确的表征岩石的脆性。

发明内容

为解决现有技术中存在的问题，本发明的目的是提供一种非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，本发明综合考虑成岩过程及加载全过程各阶段脆性影响因素的作用，遴选出各阶段主控因素，同时考虑了各阶段主控因素之间的交互耦合关系，实现了主控因素互相影响的解耦及推算了脆性特征贡献的权重，建立了一种新型脆性定量评价方法，也为非常规油气储层岩石油气的高效勘探开发提供理论基础。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，包括以下步骤：

S1、综合考虑非常规油气储层岩石油气储层勘探及开发过程中脆性特征影响因素及响应特征，将脆性特征影响过程分为成岩过程，加载弹性过程及加载损伤过程，初步遴选各阶段脆性影响成岩参数，弹性参数及破裂参数，建立一级指标层；

S2、基于成岩过程及加载全过程脆性影响成岩参数，弹性参数及破裂参数特点，基于实验数据结合正交实验设计算法及极差分析对影响脆性的各成岩参数进行重要程度排序，筛选并确定脆性特征成岩主控参数；基于加载过程应力应变曲线变化规律确定弹性阶段主控参数及损伤过程破裂主控参数；

S3、将各阶段主控因素设立为二级指标层，并与一级指标层形成非独立递阶层次结构的网络层次结构模型；明确各阶段主控因素之间的耦合关系，采用网络层次分析算法，基于专家评分及实践经验，采用九分法构造优势度判断矩阵，经过一致性检验后构造超矩阵，求解加权超矩阵解耦各主控因素间的相互影响，并进一步推算各阶段主控参数对脆性的贡献权重；

S4、输入实验数据，计算各阶段脆性主控参数及贡献权重大小，结合成岩及加载全过程交互影响主控因素解耦赋权的脆性定量评价模型，得到最终脆性指数。

作为本发明的进一步改进，在步骤S1中，所述加载包括拉应力加载和压应力加载；所述成岩参数包括矿物组分类别及含量、成岩温度、成岩压力和胶结程度，其中所述矿物组分类别包括石英、方解石、长石、黏土、黄铁矿和TOC；所述弹性参数包括杨氏模量，泊松比、阻抗、刚量和纵横波速度；所述破裂参数包括抗压强度、抗拉强度、内摩擦角和残余强度。

作为本发明的进一步改进，在步骤S2中，所述实验数据包括XRD矿物组分全岩分析数据、TOC含量数据和成岩压力数据；所述正交实验设包括：选择原则是依据正交表均匀分散，齐整可比的特点，选用较小的正交表，通过部分试验分析了解全面试验的情况，然后找到最优水平组合，并基于极差分析确定因素的主次影响顺序，实现筛选成岩过程脆性影响主控因素的目的；所述加载过程应力应变曲线变化规律包括：加载弹性过程及加载损伤破裂过程，以及应力增大过程中的径向应变及轴向应变响应规律，抗压及抗拉破裂强度响应规律。

作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，非独立递阶层次结构表示各指标以及指标集之间存在相互耦合影响且层次递阶；各阶段主控因素之间的耦合关系表示成岩、弹性及破裂某一阶段的主控因素对脆性的影响又受另外两阶段主控因素影响和支配，存在相互耦合影响作用的情况。

作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，采用九分法构造优势度判断矩阵中，九分法为采用数字1-9来表示两个元素的重要程度，1表示同等重要，数字越大重要性越强。

作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，所述一致性检验为判断优势度判断矩阵是否满足一致性的要求，具体如下：

其中，i指矩阵的第i个特征根，为第i个特征根的特征矢量，λ_max为最大特征根，S_BW,i为优势度判断矩阵第i列数值之和，n为优势度判断矩阵的阶数；C.I.为一致性指标，RI为随机一致性指标；C.R.为一致性比率；C.I.值越大，表明优势度判断矩阵偏离完全一致性的程度越大；C.I.值越小(越接近于0)，表明优势度判断矩阵的一致性越好；当n＝1或2时，C.I.为0，此时优势度判断矩阵完全一致；当n≥3时，再继续求解C.R.，若C.R.≤0.1，则优势度判断矩阵满足一致性要求。

作为本发明的进一步改进，在步骤S3中，所述加权超矩阵的建立以一级指标下的二级指标优势度比较，确定优势度判断矩阵，通过特征根法求得排序向量，如果特征向量经检验符合一致性判断，将其改写成矩阵形式，得到局部权重向量矩阵，将局部矩阵中的列向量和行向量进行重要度排序，建立超矩阵W：

超矩阵列向量是采用特征向量法得到的归一化特征向量值，其中W_iji＝1,2,..n.,；j＝1,2,...,n的列向量表示指控因素i对主控因素j中参数影响程度的排序向量；

将超矩阵中每一个子块W_ij都经过归一化处理得到一个归一化的排序向量：A_j＝[a_1j,a_2j,...,a_Nj]^T，由此得出加权矩阵A：

加权矩阵A与子块W_ij相乘得到加权超矩阵

作为本发明的进一步改进，步骤S4中，所述脆性定量评价模型为根据网络层次分析法求解极限加权超矩阵获得的脆性主控因素权重值与归一化的实验值，综合评价表示如下：

B＝∑A_iB_i

其中，B为最终的脆性综合指数，A_i为第i项的指标权重，B_i为第i项指标值。

本发明基于正交试验设计筛选成岩参数中的脆性主控因素，基于加载过程应力应变曲线变化规律确定弹性阶段主控参数及损伤过程破裂主控参数，基于网络层次分析法准确全面地表征并解耦各阶段脆性主控因素之间的交互影响关系，进一步推算各阶段主控因素的贡献权重构建新型脆性定量评价模型，从而使脆性预测结果更加准确。

本发明的有益效果是：

1、本发明综合考虑了非常规油气储层成岩过程及加载全过程各阶段脆性影响因素的作用，有机分类了成岩过程脆性影响参数，加载弹性过程脆性影响参数，加载损伤破裂过程脆性影响参数，采用正交实验设计方法遴选了成岩过程脆性影响主控参数，减少实验次数的基础上能够定量表征各因素的相关性和各因素对实验结果的影响程度，实现此过程筛选脆性主控参数的目的；基于加载过程应力应变曲线变化规律确定弹性阶段主控参数及损伤过程破裂主控参数，使脆性评价结果更加可靠；

2、本发明建立了非常规油气储层岩石脆性评价的非独立递阶层次的网络层次结构模型，基于网络层层次分析算法框架，结合九分法判断矩阵及加权超矩阵求解，全面完整的表征并解耦了各阶段脆性主控因素间的交互影响关系，降低主控因素影响的重复性，使脆性评价结果更加可靠。

3、本发明提出的基于不同阶段脆性主控因素解耦的脆性定量评价方法，求解了各主控因素对脆性响应的贡献权重，并在赋权过程中结合了主观经验，可以针对不同地区作出相应调整，结合实验数据，能够大大提高脆性预测的准确性，同时也为脆性评价方法提供了新的研究方向。

附图说明

图1为本发明实施例的流程框图；

图2为本发明实施例中脆性影响成岩主控参数的示意图；

图3为本发明实施例中加载过程应力应变曲线变化规律的示意图；

图4为本发明实施例中网络层次结构的模型图；

图5为本发明实施例中脆性评价与传统脆性评价方法结果对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例进行详细说明。

实施例

对于多因素问题求解采用在层次分析法(AHP)上改进的网络层次分析法(ANP)，与层次分析法(AHP)相比AHP的模型与ANP的控制模型是一致的，但ANP在AHP的基础上进行了扩展。ANP的网络层则是由受控于控制层的所有能反映系统的元素组成，其内部的网络结构是多样的，可以是上述讨论的结构中的任何一种。针对非常规油气储层岩石脆性评价过程中需要纳入考虑的岩石物理学参数之间的交互耦合影响关系，利用ANP方法将会使评价结果更为全面准确。

如图1所示，一种非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，包括以下步骤：

S1、综合考虑非常规油气储层勘探及开发过程中脆性影响因素及响应特征，将脆性特征影响过程分为成岩过程，加载弹性过程及加载损伤过程，初步遴选各阶段脆性影响成岩参数，弹性参数及破裂参数，建立一级指标层。

步骤S1中的加载包括：拉应力加载和压应力加载；所述步骤S1中的成岩参数包括：矿物组分类别(石英、方解石、长石、黏土、黄铁矿，TOC等)及含量、成岩温度、成岩压力，胶结程度；弹性参数包括：杨氏模量，泊松比，阻抗，刚量，纵横波速度等；破裂参数包括：抗压强度，抗拉强度，内摩擦角，残余强度等；一级指标层包括：影响脆性的成岩参数，弹性参数及破裂参数。

S2、基于成岩过程及加载全过程脆性影响成岩参数，弹性参数及破裂参数特点，基于实验数据结合正交实验设计算法及极差分析对影响脆性的各成岩参数进行重要程度排序，筛选并确定脆性特征成岩主控参数；基于加载过程应力应变曲线变化规律确定弹性阶段主控参数及损伤过程破裂主控参数；

步骤S2中实验数据本实施例包括：黏土矿物含量、有机质含量、成岩压力等三个影响因素；所述步骤S2中的正交实验设计：每个因素中选取4个水平，设计出一组3因素4水平的实验，选择原则是依据正交表均匀分散，齐整可比的特点，选用较小的正交表(本次示例为L16(4⁵)正交表)，如下表所示：

在实验设计中，按照为L16(4⁵)正交表来搭配物理模拟实验的配比。每块样品固定质量为500g，其中方解石含量固定为60g，质量占比12％。每块样品加入固定剂量的粘合剂25g，质量占比5％。按照设计表中的配比，TOC的含量分为4个水平，40g、50g、60g、70g。同样，黏土的含量也分为4个水平，分别为75g、150g、225g、300g。由于模具的截面为7cm*7cm的正方形，根据设计压力50MPa、150MPa、250MPa、350MPa进行换算，实际成岩压力大致分别为25t，75t，125t，175t。在这个基础上，依据正交表确定各水平下各诱导因素的具体比重及组合，并得到最优水平组合进行建模和岩石物理测试，下表为实验结果：

所述的极差分析包括计算和判断两个步骤，通过一因素各水平下的指标值的最大值与最小值之差可计算该因素的极差，反映了该因素的水平变动时，试验指标的变动幅度，极差越大，说明该因素对试验指标的影响越大，即更重要，进而得到因素间的优势关系或因素间具体水平的优劣。实现筛选成岩过程脆性影响主控因素的目的，得到脆性影响成岩主控参数，如图2所示。

步骤S2中的加载过程应力应变曲线变化规律包括：加载弹性过程及加载损伤破裂过程；加载过程应力应变曲线变化规律包括：应力增大过程中的径向及轴向应变响应规律，抗压及抗拉破裂强度响应规律，应力作用下矿物颗粒接触关系，微软孔隙变形及骨架弹性变形规律，如图3所示。

S3、将各阶段主控因素设立为二级指标层，并与第一指标层形成非独立递阶层次结构的网络层次结构模型，如图4所示；明确各阶段主控因素之间的耦合关系，采用网络层次分析算法，基于专家评分及实践经验，采用九分法构造优势度判断矩阵，经过一致性检验后构造超矩阵，求解加权超矩阵解耦各主控因素间的相关影响并进一步推算各阶段主控参数对脆性的贡献权重。

步骤S3中二级指标层包括：脆性成岩主控参数(脆性矿物，塑性矿物)，脆性弹性主控参数(杨氏模量，泊松比)，脆性破裂主控参数(抗压强度，抗拉强度)。步骤S3中非独立递阶层次结构包括：第一部分称为控制因素层，含问题目标及决策准则。第二部分为网络层，由所有受控制层支配的元素组成的，元素之间互相依存、互相支配，元素和层次间内部不独立。递阶层次结构中的每个准则支配的不是一个简单的内部独立的元素，而是一个互相依存，反馈的网络结构。步骤S3中各阶段主控因素之间的耦合关系表示：成岩、弹性及破裂某一阶段的主控因素对脆性的影响又受另外两阶段主控因素影响和支配，存在相互耦合影响作用的情况。

步骤S3中采用九分法构造优势判断矩阵表示：九分法为采用数字1-9来表示两个元素的重要程度，1表示同等重要，数字越大重要性越强，重要程度度量如下表：

步骤S3中一致性检验为判断优势判断矩阵是否满足一致性的要求，所述的一致性检验方法如下：

其中，S_BW,i为判定矩阵第i列数值之和，n为判断矩阵的阶数；C.I.为一致性指标，RI为随机一致性指标；C.R.为一致性比率。C.I.值越大，表明判断矩阵偏离完全一致性的程度越大；C.I.值越小(越接近于0)，表明判断矩阵的一致性越好。当n＝1或2时，C.I.为0，此时判断矩阵完全一致；当n≥3时，再继续求解C.R.，若C.R.≤0.1，则判断矩阵满足一致性要求。

步骤S3中超矩阵的建立以一级指标下的二级指标优势度比较，确定判断矩阵，通过特征根法求得排序向量，如果特征向量经检验符合一致性判断，将其改写成矩阵形式。得到局部权重向量矩阵，将局部矩阵中的列向量和行向量进行重要度排序，建立超矩阵W：

超矩阵列向量是采用特征向量法得到的归一化特征向量值，其中W_iji＝1,2,...,n；j＝1,2,...,n的列向量表示指控因素i对主控因素j中参数影响程度的排序向量。

将超矩阵中每一个子块W_ij都经过归一化处理得到一个归一化的排序向量：A_j＝[a_1j,a_2j,...,a_Nj]^T，由此得出加权矩阵A：

矩阵A与W_ij相乘得到加权超矩阵

S4、输入实验数据，计算各阶段脆性主控参数及贡献权重大小，结合成岩及加载全过程交互影响主控因素解耦赋权的脆性定量评价方法，得到最终脆性指数。

进一步的，所述步骤S4中脆性定量评价模型为根据网络层次分析法求解极限加权超矩阵获得的脆性主控因素权重值与归一化的实验值，所述的综合评价表示如下：

B＝ΣA_iB_i

B为最终的脆性综合指数，A_i为第i项的指标权重(0.4,0.17,0.143,0.143,0.071,0.071)，B_i为第i项归一化的主控因素表征参数。

下面通过实验对本实施例做进一步说明：

使用的岩心数据均来自岩石物理实验室，包括矿物组分及类别数据，埋藏深度数据，扫描电镜分析数据，纵横波速度，杨氏模量、泊松比、抗压强度数据，抗拉强度数据，内摩擦角。根据上述具体实施步骤，得到一种基于成岩及加载全过程交互影响主控因素解耦赋权的脆性定量评价方法。选取了8块天然样品及测试数据，结合定量评价模型可以得到新型模型评价结果(BE)以及单一阶段脆性主控因素脆性评价结果(B1,B2,B3)，并将四者进行对比，如图5所示。从图5可以看出，基于本发明提出的脆性定量评价方法结果与基于单一阶段脆性主控因素脆性评价结果存在明显的差异，B1其他三种评价方法结果存在相反的趋势，而BE与其他两种方法评价结果变化趋势一致，但是处于两种方法评价结果之间，这一定程度上综合考虑了三个阶段脆性主控因素的综合影响，因此评价结果准确性更高，有助于非常规天然油气储层的勘探开发。

以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、综合考虑非常规油气储层勘探及开发过程中脆性特征影响因素及响应特征，将脆性特征影响过程分为成岩过程，加载弹性过程及加载损伤过程，初步遴选各阶段脆性影响成岩参数，弹性参数及破裂参数，建立一级指标层；

S2、基于成岩过程及加载全过程脆性影响成岩参数，弹性参数及破裂参数特点，基于实验数据结合正交实验设计算法及极差分析对影响脆性的各成岩参数进行重要程度排序，筛选并确定脆性特征成岩主控参数；基于加载过程应力应变曲线变化规律确定弹性阶段主控参数及损伤过程破裂主控参数；

S3、将各阶段主控因素设立为二级指标层，并与一级指标层形成非独立递阶层次结构的网络层次结构模型；明确各阶段主控因素之间的耦合关系，采用网络层次分析算法，基于专家评分及实践经验，采用九分法构造优势度判断矩阵，经过一致性检验后构造超矩阵，求解加权超矩阵解耦各主控因素间的相互影响，并进一步推算各阶段主控参数对脆性的贡献权重；

S4、输入实验数据，计算各阶段脆性主控参数及贡献权重大小，结合成岩及加载全过程交互影响主控因素解耦赋权的脆性定量评价模型，得到最终脆性指数。

2.根据权利要求1所述的非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，其特征在于，在步骤S1中，所述的非常规油气储层包括，页岩油气储层，致密砂岩储层，深层-超深层碳酸盐岩储层等；所述加载包括拉应力加载和压应力加载；所述成岩参数包括矿物组分类别及含量、成岩温度、成岩压力和胶结程度，其中所述矿物组分类别包括石英、方解石、长石、黏土、黄铁矿和TOC；所述弹性参数包括杨氏模量，泊松比、阻抗、刚量和纵横波速度；所述破裂参数包括抗压强度、抗拉强度、内摩擦角和残余强度。

3.根据权利要求2所述的非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，其特征在于，在步骤S2中，所述实验数据包括XRD矿物组分全岩分析数据、TOC含量数据和成岩压力数据；所述正交实验设包括：选择原则是依据正交表均匀分散，齐整可比的特点，选用较小的正交表，通过部分试验分析了解全面试验的情况，然后找到最优水平组合，并基于极差分析确定因素的主次影响顺序，实现筛选成岩过程脆性影响主控因素的目的；所述加载过程应力应变曲线变化规律包括：加载弹性过程及加载损伤破裂过程，以及应力增大过程中的径向应变及轴向应变响应规律，抗压及抗拉破裂强度响应规律。

4.根据权利要求1或3所述的非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，其特征在于，在步骤S3中，非独立递阶层次结构表示各指标以及指标集之间存在相互耦合影响且层次递阶；各阶段主控因素之间的耦合关系表示成岩、弹性及破裂某一阶段的主控因素对脆性的影响又受另外两阶段主控因素影响和支配，存在相互耦合影响作用的情况。

5.根据权利要求4所述的非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，其特征在于，在步骤S3中，采用九分法构造优势度判断矩阵中，九分法为采用数字1-9来表示两个元素的重要程度，1表示同等重要，数字越大重要性越强。

6.根据权利要求5所述的非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，其特征在于，在步骤S3中，所述一致性检验为判断优势度判断矩阵是否满足一致性的要求，具体如下：

其中，i指矩阵的第i个特征根，为第i个特征根的特征矢量，λ_max为最大特征根，S_BW,i为优势度判断矩阵第i列数值之和，n为优势度判断矩阵的阶数；C.I.为一致性指标，RI为随机一致性指标；C.R.为一致性比率；C.I.值越大，表明优势度判断矩阵偏离完全一致性的程度越大；C.I.值越小(越接近于0)，表明优势度判断矩阵的一致性越好；当n＝1或2时，C.I.为0，此时优势度判断矩阵完全一致；当n≥3时，再继续求解C.R.，若C.R.≤0.1，则优势度判断矩阵满足一致性要求。

7.根据权利要求6所述的非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，其特征在于，在步骤S3中，所述加权超矩阵的建立以一级指标下的二级指标优势度比较，确定优势度判断矩阵，通过特征根法求得排序向量，如果特征向量经检验符合一致性判断，将其改写成矩阵形式，得到局部权重向量矩阵，将局部矩阵中的列向量和行向量进行重要度排序，建立超矩阵W：

超矩阵列向量是采用特征向量法得到的归一化特征向量值，其中W_iji＝1,2,..n.,；j＝1,2,...,n的列向量表示指控因素i对主控因素j中参数影响程度的排序向量；

将超矩阵中每一个子块W_ij都经过归一化处理得到一个归一化的排序向量：A_j＝[a_1j,a_2j,...,a_Nj]^T，由此得出加权矩阵A：

加权矩阵A与子块W_ij相乘得到加权超矩阵

8.根据权利要求7所述的非常规油气储层岩石脆性定量评价方法，其特征在于，步骤S4中，所述非常规油气储层岩石脆性定量评价模型为根据网络层次分析法求解极限加权超矩阵获得的脆性主控因素权重值与归一化的实验值，综合评价表示如下：

B＝ΣA_iB_i

其中，B为最终的脆性综合指数，A_i为第i项的指标权重，B_i为第i项指标值。