一种获取可采资源量分布模型的方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及石油勘探领域，具体说涉及一种获取可采资源量分布模型的方法。
【背景技术】
[0002] 圈闭可采资源量分布是钻井优选部署关键要素，圈闭可采资源量分布模型的精确 程度直接影响到石油公司的投资决策和效益。由于受地质资料和认识程度的限制，现有技 术获取的可采资源量分布模型包含概率分布的无限小或无限大数据。由于对任何一个圈闭 来讲，其可采资源量分布不可能是无限小到无限大。因此现有方法获取的可采资源量分布 模型并不能精确的反应实际情况。
[0003] 因此，针对现有方法获取到的可采资源量分布模型不能精确的反应实际情况的问 题，需要一种新的可采资源量分布模型的获取方法W获取更为符合实际情况的可采资源量 分布模型。
【发明内容】
[0004] 针对现有方法获取到的可采资源量分布模型不能精确的反应实际情况的问题，本 发明提供了一种获取可采资源量分布模型的方法，所述方法包含W下步骤：
[0005] 步骤一，构建可采资源量参数分布模型；
[0006] 步骤二，根据所述可采资源量参数分布模型构建可采资源量第一分布模型；
[0007] 步骤H，基于勘探目标W及实际地质情况对所述可采资源量第一分布模型进行截 断从而得到可采资源量第二分布模型。
[0008] 在一实施例中，在步骤一中，利用蒙特卡洛随机模拟方法构建所述可采资源量参 数分布模型，所述可采资源量参数分布模型为对数正态分布模型。
[0009] 在一实施例中，在步骤一中，获取第一积累概率、第二积累概率所对应的可采资源 量参数值，根据所述第一积累概率、所述第二积累概率所对应的可采资源量参数的值构建 所述可采资源量参数的分布模型。
[0010] 在一实施例中，在步骤二中，根据所述可采资源量参数分布模型计算多个可采资 源量值W及所述可采资源量值对应的积累概率，根据可采资源量值W及所述可采资源量值 对应的积累概率构建所述可采资源量第一分布模型。
[0011] 在一实施例中，在步骤一中，所述可采资源量参数包括圈闭含油/气面积、油/气 层有效厚度W及单位体积产出量。
[0012] 在一实施例中，在步骤Η中，所述截断包括第一截断，所述第一截断根据油气储量 规模阔值进行截断，所述油气储量规模阔值基于勘探目标确定。
[0013] 在一实施例中，在步骤Η中，所述截断还包括第二截断，所述第二截断W积累概率 99%W及1%为第二截断阔值进行截断。
[0014] 在一实施例中，所述第一截断在所述第二截断的基础上进行，其中：
[0015] 对所述可采资源量第一分布模型进行所述第二截断从而得到可采资源量第Η分 布模型；
[0016] 对所述可采资源量第Η分布模型进行所述第一截断从而得到所述可采资源量第 二分布模型。
[0017] 在一实施例中，在所述第一截断过程中：
[0018] 计算所述油气储量规模阔值在所述可采资源量第一分布模型中对应的积累概率 的值；
[0019] 将所述油气储量规模阔值对应的积累概率的值作为概率变化系数；
[0020] 根据所述概率变化系数对所述可采资源量分布模型进行模型变换，从而得到第一 截断后的可采资源量分布模型。
[0021] 在一实施例中，在所述第一截断过程中，所述油气储量规模阔值包括最小油田储 量规模。
[0022] 与现有技术相比，本发明具有如下优点：
[0023] 根据本发明方法获得的可采资源量分布模型不仅更加符合实际地质情况，而且基 于勘探目标针对特定勘探开发要求做了优化，能够更好地应用于开发评价和钻探决策中。
[0024] 本发明的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且，本发明的部分特征或 优点将通过说明书而变得显而易见，或者通过实施本发明而被了解。本发明的目的和部分 优点可通过在说明书、权利要求书W及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。
【附图说明】
[0025] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实 施例共同用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0026] 图1是根据本发明一实施例执行流程图；
[0027] 图2-图6是根据本发明一实施例的对数累积概率坐标图。
【具体实施方式】
[0028] W下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此本发明的实施人员 可W充分理解本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程并依 据上述实现过程具体实施本发明。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施 例W及各实施例中的各个特征可W相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之 内。
[0029] 由于现有方法获取到的可采资源量分布模型包含概率分布的无限小或无限大数 据。本发明公开了一种新的可采资源量分布模型的获取方法。首先研究构建可采资源量分 布模型；然后基于勘探目标确定足W保证完井工程和开发钻井费用的油气储量规模阔值， 并W该值对可采资源量分布模型进行截断。经过截断，原有可采资源量分布模型中不符合 实际情况W及不符合实际要求的部分被去除。
[0030] 在本发明的方法中，圈闭可采油气资源量巧UR)的计算公式为：
[0031]
[003引公式（1)中各参数的定义为：
[003引含油/气面积（A);
[0034] 储层有效厚度（PayThickness);
[0035] 几何因子（GeomFac);
[0036] 净毛比（N/G);
[0037] 孔隙度（Avg&);
[00測含水饱和度（AvgSj ;
[0039] 地层体积系数（]7(肥化1·!!!. Vol. Factor));
[0040] 油气采收率巧ecEff)。
[0041] 上述参数通过不同的组合，便又具备了新的名称和属性。例如，储层厚度、几何因 子和净毛比可一起相乘求得平均有效厚度。孔隙度、含油饱和度、地层体积系数和油气采收 率可W联合一起得到单位体积油气采出量。
[0042] 在本实施例中，定义含油/气面积（A)、平均有效厚度（Avg. NP)、单位体积油气采 出量巧ec. Yield)为资源量参数，其中：
[0043] Avg · NP = PayThickness XGeomFac XN/G (2)
[0044] Rec · Yield = Avg Φ X (l_Avg · Sj X Rec · Eff/HC · Form · Vol · Factor 0) [004引则可W得到：
[0046] EUR = AXAvg · NPXRec · Yied (4)
[0047] 根据中必极限原理，多个事件的乘积为对数正态分布。由于圈闭可采资源量参数 为多个因子相乘的过程，因此其运算结果的分布模型服从对数正态分布。上述可采资源量 参数分布模型W及由可采资源量参数计算得到的可采资源量分布模型服从正态分布。
[0048] 接下来结合附图来详细描述本发明的方法的具体实施过程。附图的流程图中示出 的步骤可W在包含诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出 了各步骤的逻辑顺序，但是在某些情况下，可不同于此处的顺序执行所示出或描述的 步骤。
[004引如图1所示，在本实施例中，首先执行步骤S100,获取和地质目标有关的地质资 料，收集可采资源量计算的相关参数。然后执行步骤S110,根据获取到的地质资料构建可采 资源量参数分布模型。在本实施例中，可采资源量参数的分布模型的构建主要利用了蒙特 卡洛随机模拟。在本实施例中，可采资源量参数包括圈闭含油/气面积、圈闭有效厚度、单 位体积产出量。接下来结合一个具体的实际例子来分别描述上述Η个可采资源量参数分布 模型的构建。
[0050] W某圈闭A为应用例。由于圈闭A的目标地质资源为天然气，因此具体的可采资 源量参数为圈闭含气面积、圈闭有效厚度、单位体积天然气产出量。
[0051] (1)针对圈闭含气面积
[0052] 基于Η维地震资料，根据T/下0ms-60ms均方根振幅属性，利用蒙特卡洛随机模 拟从而确定积累概率P90%的圈闭含气面积为40km2,积累概率P10%的圈闭含气面积为 160km 2。如图2所示，建立对数累积概率坐标系，在坐标系上绘制圈闭含气面积P90 %、P10 % 的两点。连接两点，从而绘制出圈闭含气面积的累积概率分布曲线。进而根据圈闭含气面 积的累积概率分布曲线得到圈闭含气面积分布模型。
[0053] 似针对圈闭有效厚度
[0054] 基于钻井资料W及地震反演数据，利用蒙特卡洛随机模拟得到积累概率P90%的 圈闭有效厚度为20m，积累概率P10%的圈闭有效厚度为90m。然后采用类似上述圈闭含油 面积分布模型的构建方法，得到如图3所示的圈闭有效厚度分布模型。
[00巧](