一种不同尺度裂缝面密度预测方法与流程

本发明涉及油气田勘探开发领域，尤其是一种不同尺度裂缝面密度预测方法。

背景技术：

在储层裂缝研究中，研究人员已经逐渐认识到不同尺度的裂缝在油气渗流中的作用不同，如何实现不同尺度的裂缝面密度预测已经成为制约裂缝预测的瓶颈。目前，裂缝的面密度预测主要集中在单一尺度的裂缝面密度预测，将不同尺度的裂缝面密度混淆一谈，往往影响裂缝参数的准确评价。

在断裂分析过程中，人们逐渐认识到断层、裂缝是同一应力场下作用下不同尺度的产物，在几何学、运动学以及动力学特征上具有统计意义的自相似性。岩石破碎过程具有自相似性，这种自相似性可以用分维定量表征，根据计算维数的定义，提出了不同尺度的裂缝面密度计算模型，开发相应的软件，实现了不同尺度的裂缝面密度定量预测。

技术实现要素：

本发明旨在解决上述问题，提供了一种不同尺度裂缝面密度预测方法，它解决了裂缝的面密度预测主要集中在单一尺度的裂缝面密度预测，将不同尺度的裂缝面密度混淆一谈的问题。

本发明的技术方案为：一种不同尺度裂缝面密度预测方法，具体步骤如下：

第一步 通过地震解释、油田动态开发以及小层对比，获取断裂平面展布图

利用相关地震解释软件，通过精心地震解释获得工区的断裂平面展布图，通过油田动态开发以及小层对比确定工区次级断层的展布，形成研究区的断裂平面展布图。

第二步 工区断层-构造裂缝相似性分析

通过统计断层、裂缝的空间展布，裂缝、断层的规模、尺度分析，确定工区断层、裂缝的相似性，初步分析研究区断裂系统的相似性，论证基于相似性理论预测不同尺度的裂缝面密度的可行性。

第三步 断裂数据化以及点充填

在识别每条裂缝、断层的基础上，如图2所示，将每条断层沿着走向线依次取点，断层取点依次标记为(a_i0、a_i1、a_i2...a_in-1、a_in)，其中，i表示第i条断层或裂缝，n为该条断层的取点数目。设置断层的充填间距b，充填后得到的断层数据体为Ω_D(X，Y)；其中X，Y为充填点的坐标。

第四步 分形统计单元边长r以及裂缝面密度计算单元边长L确定

在断层分形评价中，断层在一定的尺度范围内存在自相似性，因此合理的设定分形统计单元边长r是断裂自相似性评价的关键，但诸多学者并未给出明确的网格单元边长的选取原则，这也影响断裂分形理论的推广影响；通过不断地变换分形统计单元的边长r，并分别用边长为r/3、r/4、r/5、r/6、r/7、r/8(不同ε)的栅格覆盖，得到工区断层体系单元边长r与信息维、自相似性参数R²、D的分布关系。统计单元边长r越大，断裂信息维D总体呈增大趋势，相关系数R²越大，但不同统计单元间的差异也越小；因此选取信息维D、相关系数R²在趋于稳定后的最小值，在此边长下，一方面断裂具有较高的自相似性，另一方面，单元间同样有较大的差异性。

断层、裂缝的密度等参数有尺度效应，用不同的计算单元边长L，得到的工区的裂缝参数可能有很大的差异，本发明专利通过不断地变换密度计算单元边长L，并求取对应的平均面密度ρ_Laver，拟合公式得到乘幂函数：

${\mathrm{\ρ}}_{L_{aver}}=a\·L^b---\left(1\right)$

公式(1)中，ρ_Laver为不同单元边长L对应的工区平均面密度，单位：km/km²；L为不同的计算单元边长，单位：km；a、b为拟合系数，无量纲。

计算整个工区断裂的平均面密度ρ_aver：

${\mathrm{\ρ}}_{aver}=\frac{L_{sum}}{S}---\left(2\right)$

公式(2)中，L_sum为工区内断层的总长度；S为工区面积。

$L_{opt}=\sqrt[b]{{\mathrm{\ρ}}_{aver}/a}---\left(3\right)$

公式(3)中L_opt为ρ_Laver＝ρ_aver时，对应的边长，单位：km。合适的断裂面密度计算单元边长L介于1.8×r_opt～2.2×r_opt，从而确定断裂面密度计算单元边长L。

第五步 分统计单元断裂参数C、D确定

在断裂构造的研究过程中，人们已逐渐认识到断裂系统在几何形态、构造演化以及成因动力上具有统计意义的自相似性；断裂分维D是断裂相似性的综合量化指标，其计算原理为：

$D\left(F\right)=-\underset{\mathrm{\ϵ}\→0}{\lim }\frac{I\left(\mathrm{\ϵ}\right)}{ln\left(\mathrm{\ϵ}\right)}---\left(4\right)$

公式(4)中，P_i是每个信息点落入第i个小栅格的概率；ε为栅格的边长，m。

I(r)＝-Dln(r)+C(5)

公式(5)中，r为分形统计单元边长，m；D为断裂信息维，无量纲；C为断裂相似性拟合系数。

断裂插值充填后，在特定统计单元，统计落入其中的总点数T_sum，将统计单元划分为N(ε)个边长ε的栅格，计落入第i个栅格的点数为T_i，进而可以求取信息点落入不同栅格的概率P_i，I(ε)可以表示为：

$I\left(\mathrm{\ϵ}\right)=\underset{i=1}{\overset{N\left(\mathrm{\ϵ}\right)}{\Σ}}\frac{T_i}{T_{sum}}ln\left(\frac{T_{sum}}{T_i}\right)---\left(6\right)$

通过不断地变换栅格的边长ε，得到不同ε对应的变量I(ε)；对变量ln(ε)、I(ε)线性拟合后，可以得到断裂信息维以及对应的相关系数R²，通过编写程序，移动统计单元，可以计算得到统计单元内的信息维值D。在分形统计区间内，利用公式(1)，通过拟合得到裂缝在分形统计区间内的信息维D以及截距C。

第六步不同尺度的裂缝面密度计算模型

如图3所示，对于特定的面密度计算单元E_k，将其分为10×10网格，计算断层充填点在不同的小栅格内的概率δ_ij：

${\mathrm{\δ}}_{ij}=\frac{n_{ij}}{n_{sum}}\×100\%---\left(7\right)$

落入该计算单元E_k尺度为d的裂缝点数N_k可以表示为：

N_k＝e^-Dln(d)+C (8)

单元E_k内，不同的栅格内尺度为d的裂缝面密度ρ_s可以表示为：

${\mathrm{\ρ}}_s=\frac{d\·N_k\·{\mathrm{\δ}}_{ij}}{L^2}---\left(9\right)$

公式(9)中，d为裂缝的尺度，m。

第七步 循环迭代，实现不同单元的不同尺度裂缝面密度预测，并进行模拟结果的对比验证。

利用上述算法，编制相应的程序，实现不同单元内栅格面密度的计算，依据岩心观测、薄片观测或者测井解释、地震反演，实现模拟结果验证。

本发明的有益效果是：本发明在断裂带数据化后，在确定断层、裂缝相似性的基础上，选择合适的分形以及密度计算单元的边长，推导设计相应的算法，实现不同尺度的裂缝面密度表征。本发明对于不同尺度裂缝面密度预测等方面具有较高的实用价值，并且预测成本低廉、可操作性强，评价结果对预测油气勘探重点区域、裂缝优势分布区域以及后期裂缝孔渗参数的表征等多个方面有一定的指导意义。

附图说明

图1为一种不同尺度裂缝面密度预测方法的流程图。

图2为断裂带数据化取点次序示意图。

图3为某一单元内不同栅格的断层充填点概率分布图。

图4金湖凹陷阜二段构造简图。

图5金湖凹陷阜二段断裂分布图。

图6金湖凹陷阜二段断层、裂缝走向展布相似性。

图7金湖凹陷阜二段断层长度与裂缝规模相似性。

图8金湖凹陷阜二段断层分形统计边长确定示意图。

图9金湖凹陷阜二段断裂密度统计边长确定示意图。

图10金湖凹陷阜二段断裂信息维D分布图。

图11金湖凹陷阜二段薄片尺度裂缝面密度分布图。

图12金湖凹陷阜二段岩心尺度裂缝面密度分布图。

具体实施方式

下面结合附图说明本发明的具体实施方式：

金湖凹陷在构造上位于苏北盆地东台坳陷的西部，是晚白垩世发育起来的断陷盆地。北起建湖隆起，南至天长凸起，西邻张八岭隆起，东为菱塘桥和柳堡两个低凸起，地理上跨越江苏、安徽两省，面积约5000km²，是苏北盆地中最大的一个沉积凹陷(图4)。在北东向建湖隆起、天长凸起的控制下，受北东向柳堡低凸起、菱塘桥低凸起及边界杨村断裂的制约，阜宁组沉积时期形成南断北超、南陡北缓的箕状凹陷，并呈北东向展布。

金湖凹陷结构为单断断超式即简单的半地堑，总体表现为东断西超，边界断层为杨村断层。吴堡事件后，北东向断裂发育，单一箕状凹陷在三垛期分为南北两个箕状断陷，北为北东向三河次凹为中心，东为石港断裂带，西为刘庄西北斜坡的东陡西缓的北东向展布的凹陷结构，南为以龙岗次凹为中心，东、西、北三面为斜坡的南陡北缓的箕状凹陷结构，凹陷内自东向西主要发育西部斜坡带、石港断裂带、汉涧斜坡带、卞闵杨构造带、唐湾构造带、宝应斜坡带等正向构造单元和三河次凹、汉涧次凹、龙岗次凹、汜水次凹等四个负向构造单元。金湖凹陷阜二段多尺度裂缝表征步骤为：

第1步 利用相关地震解释软件，通过精心地震解释获得工区的断裂平面展布图，通过油田动态开发以及小层对比确定工区次级断层的展布，形成金湖凹陷阜二段断裂平面展布图(图5)。

第2步 通过对金湖凹陷阜二段断层、裂缝统计，裂缝、断层的规模、尺度分析，确定工区断层、裂缝的相似性(图6、图7)，初步判定基于相似性理论预测不同尺度的裂缝面密度是可行性。

第3步 如图2所示，将每条断层沿着走向线依次取点，断层取点依次标记为(a_i0、a_i1、a_i2...a_in-1、a_in)，其中，i表示第i条断层或裂缝，n为该条断层的取点数目。对断裂依次取点，完成对该区断裂数字化，统计各类断裂826条，数据化后的点数为22663个。依据区域小断裂的宽度，设定充填步长为10m，对断裂覆盖，在断裂带内充填的小格子数目为6756359个，充填后得到的断层数据体为Ω_D(X，Y)。

第4步利用公式(1)-公式(3)，确定断层分形统计边长为10km(图8)，确定断裂面密度计算单元边长为7km(图9)，分形统计边长为10km。

第5步利用公式(4)-(6)，计算统计单元断裂分形统计参数C、D(图10)。

第6步利用公式(7)-(9)，输入不同的d值，得到薄片尺度的裂缝面密度分布(图11)、岩心尺度的裂缝面密度分布(图12)。

第7步如表1所示，利用上述算法，编制相应的程序，实现不同单元内栅格面密度的计算，岩心裂缝线密度、孔隙度与预测结果对比表明，除在卞东地区预测出现较大的误差外，铜城、石港、桥河口、杨家坝以及闵桥地区吻合性较好；总体来看，模拟结果很好的体现了不同地区裂缝参数的差异性以及变化规律。

表1金湖凹陷裂缝数值模拟与岩心实测结果对比表

上面以举例方式对本发明进行了说明，但本发明不限于上述具体实施例，凡基于本发明所做的任何改动或变型均属于本发明要求保护的范围。