一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法，包括：對致密白云巖儲層的巖性精細劃分，對不同巖性段的裂縫特征進行描述，建立不同巖性段與裂縫特征的對應關系圖表；將不同巖性段的裂縫線密度特征值與各類測井參數(shù)利用散點法交會，從各類測井參數(shù)中篩選出多類敏感測井參數(shù)，建立所述多類敏感測井參數(shù)與不同巖性的裂縫線密度特征值之間的定量評價模型；根據(jù)建立的所述定量評價模型，計算得到每一個測井點的裂縫線密度值，并繪制裂縫線密度曲線，對致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度進行識別。應用該發(fā)明提出的方法可對致密白云巖類油藏中的裂縫發(fā)育程度進行有效評價，進而為致密白云巖油氣藏的合理開發(fā)提供了科學依據(jù)。
【專利說明】
一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明涉及石油勘探技術領域，具體涉及一種致密白云巖的裂縫發(fā)育程度識別方 法。
【背景技術】
[0002] 致密白云巖儲層具有低孔致密的特征，白云巖由于脆性較大，因而裂縫發(fā)育程度 高，即裂縫發(fā)育程度隨白云質(zhì)含量升高而增大。裂縫存在明顯改善了儲層的滲流能力，使該 類儲層油氣藏的開采規(guī)模達到了工業(yè)價值，而致密白云巖儲層裂縫線密度識別是該類油氣 藏勘探開發(fā)上的重點關注問題。
[0003] 目前裂縫識別工作主要依憑巖心和測井兩類資料完成。由于巖心資料獲取成本較 高，取心易碎和不完整，使得巖心裂縫識別難以大規(guī)模有效利用。常規(guī)測井資料識別裂縫主 要有聲波時差特征法、雙側(cè)向電阻率差異法、放射性測井法、成像測井法等，裂縫在各類測 井資料上的響應特征和裂縫識別的缺陷主要表現(xiàn)為：
[0004] (1)聲波時差特征法因聲波幅度衰減大，橫波幅度嚴重受低角度縫的影響，該方法 能夠識別水平裂縫和低角度裂縫，但對垂直裂縫沒有反應；
[0005] (2)雙側(cè)向電阻率差異法利用深、淺電阻率的數(shù)值之間有差異對裂縫進行識別，差 異性質(zhì)和大小的影響因素較多，主要是受裂縫發(fā)育程度，裂縫角度，流體性質(zhì)因素的影響較 大；
[0006] (3)自然伽馬測井法因裂縫處巖石滲透率較好，地層流體自由流動，沉積放射物質(zhì) 使在該測井數(shù)值增大。但對于致密儲層這類變化差異較小，單一使用該測井數(shù)據(jù)識別裂縫 效果不佳。
[0007] (4)成像測井雖然能夠直觀、形象的展現(xiàn)出井壁二維空間地質(zhì)特征，但目前成像測 井在應用中存在著服務成本高，模式信息不夠豐富，地質(zhì)特征識別的多解性等問題。
[0008] 在利用現(xiàn)有技術方法識別致密白云巖儲層裂縫線密度過程中，現(xiàn)有常規(guī)方法容易 出現(xiàn)人為定性誤差，單一測井數(shù)據(jù)識別容易出現(xiàn)地質(zhì)現(xiàn)象多解性，精度較低，容易出現(xiàn)判斷 的缺陷，這些方法都不能高精度的準確表征儲層裂縫的發(fā)育狀況，給致密白云巖油氣藏的 有效開發(fā)帶來障礙。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009] 為了克服現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識 別方法。
[0010] 本發(fā)明解決上述技術問題的技術方案如下：
[0011] 本發(fā)明提供了一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法，包括以下步驟：
[0012] S1、對致密白云巖儲層的巖性進行精細劃分，并對不同巖性段的裂縫特征進行描 述，建立不同巖性段與裂縫特征的對應關系圖表，其中，所述裂縫特征至少包括裂縫線密度 值；
[0013] S2、將不同巖性段的裂縫線密度值與各類測井參數(shù)利用散點法交會，從各類測井 參數(shù)中篩選出敏感測井參數(shù)，得到多類敏感測井參數(shù)；
[0014] S3、建立所述多類敏感測井參數(shù)與不同巖性的裂縫線密度特征值之間的定量評價 豐旲型；
[0015] S4、根據(jù)建立的所述定量評價模型，計算得到每一個測井點的裂縫線密度值，并繪 制裂縫線密度曲線；
[0016] S5、根據(jù)裂縫線密度曲線，對致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度進行識別。
[0017] 本發(fā)明的有益效果為:通過敏感測井參數(shù)篩選，選擇最優(yōu)敏感測井參數(shù)自合，進 而擬合裂縫線密度的定量評價模型，通過擬合的裂縫線密度的定量評價模型計算出巖性段 的裂縫線密度值，通過巖性段的裂縫線密度值來識別裂縫的發(fā)育程度，該識別方法能夠準 確、可靠的識別出裂縫發(fā)育層段、裂縫發(fā)育強度，能夠預測未知井段的裂縫線密度發(fā)育程 度，為致密白云巖油氣藏的開發(fā)提供合理有效的依據(jù)。
【附圖說明】
[0018] 圖1為本發(fā)明實施例1的一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法流程圖；
[0019] 圖2為裂縫發(fā)育程度測井相圖版；
[0020] 圖3為裂縫線密度的預測圖；
[0021]圖4為實施例2的巖性段裂縫預測結果與巖性裂縫描述結果對比評價效果圖。
【具體實施方式】
[0022]以下結合附圖對本發(fā)明的原理和特征進行描述，所舉實例只用于解釋本發(fā)明，并 非用于限定本發(fā)明的范圍。
[0023]實施例1、一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育識別方法。
[0024] 參見圖1，本實施例提供的裂縫發(fā)育識別方法包括：
[0025] S1、對致密白云巖儲層的巖性進行精細劃分，并對不同巖性段的裂縫特征進行描 述，建立不同巖性段與裂縫特征的對應關系圖表，其中，所述裂縫特征至少包括裂縫線密度 值。
[0026]具體的，對研究區(qū)域的致密白云巖儲層進行精細劃分，通?？梢詣澐譃榘自茙r、白 云質(zhì)泥巖和泥巖，每一個巖性段均對應有不同的地層厚度，對整個垂向測井進行巖心測量， 可對每一個巖性段的裂縫特征進行描述，其中，每一個巖性段的裂縫特征通?？梢悦枋鰹?裂縫傾角、裂縫與巖層夾角、裂縫長度、裂縫開度、裂縫充填情況以及裂縫線密度特征值。
[0027]其中，不同巖性段的裂縫線密度特征值是指與垂向測井的垂向方向的巖性段直線 相交的裂縫條數(shù)與該巖性段直線長度的比值：
[0029] 式中，Y = LfD為裂縫線密度特征，nf為裂縫的條數(shù)，Lb為垂向測井方向直線的長度。
[0030] 對于每一個巖性段，均可以通過上述公式計算得到該巖性段的裂縫線密度特征 值，由于薄夾層的測井數(shù)據(jù)容易受上下圍巖的影響而不準確，薄夾層通常具體地層厚度小 于30cm的特點。因此，對于每一巖性段的測井數(shù)據(jù)和對應的裂縫線密度特征值，從中剔除掉 地層厚度<30cm的巖性段對應的所有測井數(shù)據(jù)以及裂縫線密度值。本實施例對薄夾層的數(shù) 據(jù)進行剔除，提高了最終的識別精度。
[0031] S2、將不同巖性段的裂縫線密度特征值與各類測井參數(shù)利用散點法交會，從各類 測井參數(shù)中篩選出敏感測井參數(shù)，得到多類敏感測井參數(shù)。
[0032]具體的，將每一個巖性段的裂縫線密度特征值與該巖性段的每一類測井參數(shù)值的 平均值進行散點法交會分析，若該類測井參數(shù)與該巖性段的裂縫線密度特征的相關性達到 預設閾值，則認為該類測井參數(shù)對裂縫響應敏感;綜合每一個巖性段對應的敏感測井參數(shù)， 得到多類敏感測井參數(shù)。在本實施例中，得到的多類敏感測井參數(shù)包括三類常規(guī)測井參數(shù) AC、DEN、CAL和兩類組合測井參數(shù)AC/DEN和AC/GR，其中，AC為聲波測井指數(shù)，CAL為井徑測井 值，DEN為地層密度測井值。
[0033] S3、、建立所述多類敏感測井參數(shù)與不同巖性的裂縫線密度特征值之間的定量評 價模型。
[0034] 具體的，通過上述步驟S2篩選出了5類敏感測井參數(shù)后，對這5類敏感測井參數(shù)進 行歸一化處理，具體的可通過以下方式對多種類型的敏感測井參數(shù)進行歸一化的過程為：
[0036] 式中，X為歸一化后的測井參數(shù)，乂￡[0，1]義為原始測井參數(shù)4_為該巖性段的 該類測井參數(shù)的最大值，Xmin為該巖性段的該類測井參數(shù)的最大值。
[0037] 對篩選出的5類敏感測井參數(shù)進行了歸一化處理后，對于每一個巖性段，根據(jù)該巖 性段的裂縫線密度特征值以及該巖性段的每一個測井點的多類敏感測井參數(shù)值，采用多元 線性回歸方式建立多類敏感測井參數(shù)與裂縫線密度特征值之間的定量評價模型。具體為： 對于每一個巖性段，選取 8〇%的測井點的多類敏感測井參數(shù)值以及該巖性段的裂縫線密度 特征值，建立定量評價模型：
[0039] 式中，α、β、γ、δ、ε、τ分別為裂縫線密度擬合系數(shù)，Y為裂縫線密度特征值，單位條/ m; AC為聲波測井指數(shù)，單位ys/m; CAL為井徑測井值，單位cm; DEN為地層密度測井值，單位g/ cm3 ;GR為自然伽馬測井值，單位API，AC/DEN與AC/GR分別為一種測井組合數(shù)據(jù)。
[0040] 擬合得到定量評價模型后，對于每一個巖性段，采用另外的20%的測井點的多類 測井參數(shù)值來驗證建立的所述定量評價模型的有效性。具體的驗證定量評價模型有效性的 方法為:根據(jù)每一個測井點的多類敏感測井參數(shù)值和建立的所述定量評價模型，計算得到 每一個測井點所在位置的裂縫線密度值;將該計算得到的每一個測井點所在位置的裂縫線 密度值Yi與描述的所述該巖性段的裂縫線密度特征值L fD進行比較，如準確率達到預期，則 確定對應的裂縫線密度擬合參數(shù)，輸出定量評價模型;若準確率未達到預期，則重新擬合， 直到判別為有效為止，輸出定量評價模型。根據(jù)有效的定量評價模型，可對未知巖性段的裂 縫線密度進行預測，進而對該層段的裂縫發(fā)育程度進行識別。具體實現(xiàn)時，可根據(jù)建立的定 量評價模型和巖性段每一個測井點的多類敏感測井參數(shù)，可計算得出每一個測井點所在位 置的裂縫線密度值，進而得到所有的巖性段的每一個測井點的裂縫線密度值，并根據(jù)所有 巖性段的每一個測井點的裂縫線密度值繪制成裂縫線密度曲線，可參見圖3,為對未知井段 的裂縫線密度預測曲線圖。最后根據(jù)裂縫線密度曲線對致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度進 行識別。具體的識別標準為：當〇<Y<1.5裂縫不發(fā)育；當1.5<Y<3.0,裂縫低發(fā)育；當3.0 <Υ<5.0,裂縫中等發(fā)育；當Υ多5.0,裂縫高發(fā)育。
[0041]另外，通過前述步驟S2得到多類敏感測井參數(shù)后，對每一個巖性段的多類敏感測 井參數(shù)進行歸一化后，利用蜘蛛網(wǎng)圖將歸一化后的多類敏感測井參數(shù)映射到正五邊形的數(shù) 軸上，建立該巖性段的裂縫發(fā)育程度測井相圖版，可參見圖2所示，通過蜘蛛網(wǎng)相圖版可定 性識別不同巖性段的裂縫發(fā)育程度。
[0042] 實施例2、
[0043]為了進一步加深對實施例1提供的裂縫發(fā)育程度識別方法的理解，本實施例以一 個具體的例子來說明。
[0044]將大港油田塘沽地區(qū)致密白云巖儲層巖性精細劃分為白云巖、含泥白云巖、泥質(zhì) 白云巖、白云質(zhì)泥巖、含白云泥巖、泥巖，通過巖心觀察對不同巖性裂縫線密度值進行統(tǒng)計， 建立不同厚度各層不同巖性巖石與裂縫線密度對應關系。
[0045] 數(shù)據(jù)處理過程：因薄夾層測井數(shù)據(jù)易受上下圍巖影響而不準確，剔除層厚<30cm 的數(shù)據(jù)點。
[0046] 以單個巖性分層的裂縫線密度值(裂縫條數(shù)與層厚的比值)與各常規(guī)測井類型均 值為一組數(shù)據(jù)，以裂縫線密度為X軸，常規(guī)測井類型為Y軸，分巖性作散點交會圖分析，篩選 敏感測井曲線，提取最優(yōu)測井響應組合參數(shù)。即AC、DEN、CAL、AC/DEN、AC/GR。
[0047] 從敏感曲線篩選結果可得，不同巖性中的裂縫響應在不同類別的測井曲線中敏感 性不一。為便于觀察，利用蜘蛛網(wǎng)圖對裂縫發(fā)育程度進行分析需要分巖性進行，建立不同巖 性裂縫發(fā)育程度測井相模式圖版。
[0048] 根據(jù)巖心段裂縫線密度的分布聚類，分出"裂縫不發(fā)育"（裂縫線密度<3條/m)和 "裂縫高發(fā)育"（裂縫線密度多10條/m)，將不同巖性層段進行裂縫不發(fā)育段、裂縫高發(fā)育段 建立測井數(shù)據(jù)對應關系。
[0049] 將目的層測井數(shù)據(jù)進行極差歸一化處理，同時將六類巖性中特征圖版相似的巖性 合并，最終分三大類巖性(見附圖2)。
[0050] 以T12C井整個取心段作圖，可以看出，不同巖性、不同裂縫發(fā)育程度在蜘蛛網(wǎng)圖中 的明顯差異，但裂縫高發(fā)育測井相總體特征均為:AC、AC/DEN、AC/GR增大，DEN降低（與裂縫 開度有關，泥質(zhì)白云巖中增高）、CAL縮徑(與裂縫開度有關，泥質(zhì)白云巖中擴徑）。
[0051]從敏感曲線篩選到裂縫發(fā)育程度與測井多參數(shù)分析，均體現(xiàn)出常規(guī)測井預測裂縫 發(fā)育段的有效性。為方便利用常規(guī)測井對未知井進行裂縫線密度預測，建立裂縫識別的多 參數(shù)數(shù)學模型。通過SPSS軟件對數(shù)據(jù)分別對三個致密白云巖儲層測井相進行多參數(shù)線性擬 合。
[0052] 多參數(shù)裂縫線密度Y指數(shù)數(shù)學回歸判別公式如下：
[0053] 圖版 I:
[0055]圖版 Π :
[0059] 利用該類儲層裂縫線密度Y指數(shù)判別裂縫發(fā)育標準：
[0060] ￥<1.5，裂縫不發(fā)育；1.5彡￥<3.0，裂縫低發(fā)育;3.0彡￥<5.0，裂縫中等發(fā)育;￥彡 5.0,裂縫高發(fā)育。
[0061] 本發(fā)明提供的一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別的方法，通過敏感測井參 數(shù)篩選，選擇最優(yōu)敏感測井參數(shù)自合，進而擬合裂縫線密度的定量評價模型，通過擬合的裂 縫線密度的定量評價模型計算出巖性段的裂縫線密度值，通過巖性段的裂縫線密度值來識 別裂縫的發(fā)育程度，該識別方法能夠準確、可靠的識別出裂縫發(fā)育層段、裂縫發(fā)育強度，能 夠預測未知井段的裂縫線密度發(fā)育程度，為致密白云巖油氣藏的開發(fā)提供合理有效的依 據(jù)。
[0062] 在本說明書的描述中，參考術語"實施例一"、"示例"、"具體示例"、或"一些示例" 等的描述意指結合該實施例或示例描述的具體方法、裝置或者特點包含于本發(fā)明的至少一 個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術語的示意性表述不必須針對的是相同的實施 例或示例。而且，描述的具體特征、方法、裝置或者特點可以在任一個或多個實施例或示例 中以合適的方式結合。此外，在不相互矛盾的情況下，本領域的技術人員可以將本說明書中 描述的不同實施例或示例以及不同實施例或示例的特征進行結合和組合。
[0063] 以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和 原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【主權項】
1. 一種致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法，其特征在于，包括W下步驟： 51、 對致密白云巖儲層的巖性進行精細劃分，并對不同巖性段的裂縫特征進行描述，建 立不同巖性段與裂縫特征的對應關系圖表，其中，所述裂縫特征至少包括裂縫線密度值； 52、 將不同巖性段的裂縫線密度值與各類測井參數(shù)利用散點圖進行相關關系分析，從 各類測井參數(shù)中篩選出敏感測井參數(shù)，得到多類敏感測井參數(shù)； 53、 建立所述多類敏感測井參數(shù)與不同巖性的裂縫線密度值之間的定量評價模型； 54、 根據(jù)建立的所述定量評價模型，計算得到每一個測井點的裂縫線密度值，并繪制裂 縫線密度曲線； 55、 根據(jù)裂縫線密度曲線，對致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度進行預測及評價。2. 如權利要求1所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法，其特征在于，不同巖 性段的裂縫線密度值是指與垂向測井的垂向方向的巖性段直線相交的裂縫條數(shù)與該巖性 段直線長度的比值：式中，Y = LfD為裂縫線密度值，恥為裂縫的條數(shù)，Lb為垂向測井方向直線的長度。3. 如權利要求2所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法，其特征在于，所述步 驟S2具體包括： 521、 將每一個巖性段的裂縫線密度特征值與該巖性段的每一類測井參數(shù)值的平均值 進行散點圖交會分析，若該類測井參數(shù)與該巖性段的裂縫線密度值的相關性達到預設闊 值，則認為該類測井參數(shù)對裂縫響應敏感； 522、 綜合每一個巖性段對應的敏感測井參數(shù)，得到多類敏感測井參數(shù)。4. 如權利要求3所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法，其特征在于，得到的 多類敏感測井參數(shù)包括Ξ類常規(guī)測井參數(shù)AC、DEN、CAL和兩類組合測井參數(shù)AC/DEN和AC/ GR； 其中，AC為聲波測井指數(shù)，單位ys/m;CAL為井徑測井值，單位cm;DEN為地層密度測井 值，單位g/cm3; GR為自然伽馬測井值，單位API。5. 如權利要求4所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法，其特征在于，通過W 下方式對每一個巖性段的多類敏感測井參數(shù)進行歸一化：式中，X為歸一化后的測井參數(shù)，乂￡[〇，1]，乂^3原始測井參數(shù)，乂。3、為該巖性段的該類測 井參數(shù)的最大值，Xmin為該巖性段的該類測井參數(shù)的最大值。6. 如權利要求5所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育識別方法，其特征在于，所述步驟S3 具體包括： 對于每一個巖性段，根據(jù)該巖性段的裂縫線密度特征值W及該巖性段的每一個測井點 的多類敏感測井參數(shù)值，采用多元線性回歸方式建立多類敏感測井參數(shù)與裂縫線密度特征 之間的定量評價模型； 具體為： 對于每一個巖性段，選取第一預定比例的測井點的多類敏感測井參數(shù)值w及該巖性段 的裂縫線密度特征值，建立定量評價模型：式中，α、β、γ、δ和ε分別為裂縫線密度擬合系數(shù)，Y為裂縫線密度特征值，單位條/m;AC 為聲波測井指數(shù)，單位ys/m; CAL為井徑測井值，單位cm; DEN為地層密度測井值，單位g/cm3; GR為自然伽馬測井值，單位API，AC/DEN與AC/GR分別為一種測井組合數(shù)據(jù)。7. 如權利要求6所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育識別方法，其特征在于，還包括： 對于每一個巖性段，采用第二預定比例的測井點的多類測井參數(shù)值來驗證建立的所述 定量評價模型的有效性，其中，第一預定比例與第二預定比例之和為100%。8. 如權利要求7所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育程度識別方法，其特征在于，所述對 于每一個巖性段，采用第二預定比例的測井點的多類敏感測井參數(shù)值來驗證建立的所述定 量評價模型的有效性具體包括： 根據(jù)每一個測井點的多類敏感測井參數(shù)值和建立的所述定量評價模型，計算得到每一 個測井點所在位置的裂縫線密度值； 將該計算得到的每一個測井點所在位置的裂縫線密度值Yi與描述的所述該巖性段的 裂縫線密度值LfD進行比較，如準確率達到預期，則確定對應的裂縫線密度擬合參數(shù)，輸出定 量評價模型;若準確率未達到預期，則重新擬合，直到判別為有效為止，輸出定量評價模型。9. 如權利要求8所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育識別方法，其特征在于，所述步驟S5 具體包括： 當0《Υ<1.5,裂縫不發(fā)育； 當1.5《￥<3.0，裂縫低發(fā)育； 當3.0《￥<5.0，裂縫中等發(fā)育； 當5.0,裂縫高發(fā)育。10. 如權利要求4所述的致密白云巖儲層的裂縫發(fā)育識別方法，其特征在于，在對每一 個巖性段的多類敏感測井參數(shù)進行歸一化后，所述步驟S2之后還包括： 對每一個巖性段的多類敏感測井參數(shù)進行歸一化，并利用蜘蛛網(wǎng)圖將歸一化后的多類 敏感測井參數(shù)映射到正五邊形的數(shù)軸上，建立該巖性段的裂縫發(fā)育程度測井相圖版。
【文檔編號】G01V11/00GK106094052SQ201610382172
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月1日 公開號201610382172.9, CN 106094052 A, CN 106094052A, CN 201610382172, CN-A-106094052, CN106094052 A, CN106094052A, CN201610382172, CN201610382172.9
【發(fā)明人】姚光慶, 譚明靖, 李樂, 王剛, 姚悅
【申請人】中國地質(zhì)大學（武漢）