本发明属于测井技术领域，特别涉及一种变粘土骨架的孔隙度计算方法。
背景技术：
随着勘探技术及地质理论的不断发展，除了常规油气勘探不断取得新发现，复杂岩性、低孔低渗油气资源的勘探也取得较大突破。近年复杂岩性油气藏受到各国的重视，我国的复杂岩性油气藏勘探也取得了进展，一些区块的湖相碳酸盐岩、基岩等复杂岩性储层钻探开采已获得了高产工业油气流。复杂岩性储层矿物成分和含量多变，导致了其岩石物理特性,如骨架密度、骨架中子、骨架声波变化复杂,孔隙度很难计算准确。
常用的求取孔隙度的方法有以下三种：第一种是核磁共振测井法。该方法是通过对地层孔隙流体中氢核信号的观测,获得用于地层评价所需的孔隙度。第二种方法是地区经验统计公式法，该方法利用岩心分析孔隙度刻度测井曲线，建立地区经验孔隙度计算模型；第三种方法是基于测井体积物理模型孔隙度计算方法，在处理储层段时给定不同储层岩石骨架值来反演储层孔隙度。公开非专利文献如谭锋奇等2008年12月在《国外测井技术》上发表《元素俘获谱测井在火山岩储层孔隙度计算中的应用》，该方法基于ECS敏感元素曲线建立岩心骨架密度模型，得到随深度变化的岩石骨架密度曲线，再反演孔隙度曲线。
以上提出的孔隙度计算方法具有各自的优势和局限性。核磁共振测井法可以直接获得连续的孔隙度曲线，但该方法成本较高，且在高矿化度地层及低孔低渗地层核磁信号的信噪比低，测量精度低。地区经验统计公式法简单、易操作，但在岩性复杂矿物成分多样的地层,测井曲线受岩石骨架的影响大，计算孔隙度的相对误差较大。基于测井体积物理模型孔隙度计算方法适用性广，但在矿物组分复杂的储层，粘土矿物类型多，不同埋深成藏条件下粘土含水程度差异大，粘土骨架值选取是其面临的难点。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种变粘土骨架的孔隙度计算方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种变粘土骨架的孔隙度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：对岩心进行物性实验、X衍射全岩矿物实验，获取岩心孔隙度、矿物组分、矿物含量数据；
步骤二：用步骤一得到的X衍射全岩矿物实验数据刻度岩性扫描测井，准确计算矿物剖面；
步骤三：根据步骤一和步骤二得到的岩心孔隙度、矿物剖面与密度曲线、混合骨架密度计算模型、密度孔隙度体积模型相结合反演得到粘土骨架密度值；
步骤四：将步骤三得到的粘土骨架密度值与能谱曲线、密度曲线结合反演得到粘土骨架密度计算模型；
步骤五：将步骤四得到的粘土骨架密度计算模型、步骤二得到的矿物剖面与混合骨架密度计算模型相结合反演得到混合骨架密度值；
步骤六：将步骤五得到的混合骨架密度值结合密度孔隙度体积模型反演得到孔隙度。
进一步的，用步骤一得到的X衍射全岩矿物实验数据刻度岩性扫描测井，得到随深度变化的连续的矿物剖面。
进一步的，根据步骤一和步骤二得到的岩心孔隙度、矿物剖面与密度曲线、混合骨架密度计算模型、密度孔隙度体积模型相结合反演得到粘土骨架密度值；具体将按照如下公式进行：
其中，ρma为混合骨架密度，ρsh表示粘土骨架密度，vsh表示粘土矿物含量，ρmai表示第i种矿物的密度骨架且不包括粘土矿物，vmai表示第i种矿物含量且不包括粘土矿物，Φ表示岩心孔隙度，ρb表示测井测量密度值，ρf表示地层水的密度，n＞1；
式中已知参数ρmai、ρf由常用骨架密度参数表获得，vmai、vsh由岩性扫描测井确定的矿物剖面获得，Φ由岩心物性实验数据获得，ρb由密度曲线获得，求解方程组得到ρsh的值。
进一步的，由步骤三得到的粘土骨架密度值，结合其对应深度的能谱曲线的钍元素和钾元素的含量及对应深度的密度曲线的密度值，通过统计分析建立ρsh与THOR、POTA、ρb的关系式，即粘土骨架密度计算模型
ρsh＝a*ρb+b*THOR+c*POTA+M
式中为粘土骨架密度，THOR为元素钍的含量、POTA为元素钾的含量、为测井测量密度值,a、b、c为系数,M为常数项；
系数a、b、c的求取根据方程组；如下：
方程组中已知参数ρsh1、ρsh2，…，ρshn为粘土骨架密度值，ρb1、ρb2，…，ρbn为粘土骨架密度值对应的测井测量密度值，(THOR)1，(THOR)2，…,(THOR)n为粘土骨架密度值对应的钍含量，(POTA)1、(POTA)2，…，(POTA)n为粘土骨架密度值对应的钾含量，求解方程组得到a、b、c、M值。
进一步的，将步骤四得到的粘土骨架密度计算模型、步骤二得到的矿物剖面与混合骨架密度计算模型相结合反演得到混合骨架密度值；
式中ρma为混合骨架密度值。
进一步的，将步骤(5)得到的混合骨架密度值结合密度孔隙度体积模型计算孔隙度：
式中Φ为计算孔隙度。
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
本发明是一种基于变粘土骨架反演复杂岩性储层孔隙度的技术,可以准确、有效的反演岩性矿物组分复杂，粘土类型多，埋藏深度大的储层的孔隙度。本技术不仅避免了数理统计法计算孔隙度普适性差的缺点，也解决了矿物组分复杂的储层，粘土矿物类型多，不同埋深成藏条件下粘土含水程度差异大，粘土骨架值选取难的问题，同时也节省了专门分析粘土骨架参数实验及混合骨架密度实验的费用。该技术有效的提高了复杂岩性储层孔隙度反演精度,满足了油田增产上储工作的评价需求。
本发明技术为复杂岩性储层的孔隙度计算提供技术借鉴。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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。
图1是本发明实施例提供的确定变粘土骨架孔隙度的方法流程图；
图2是本发明实例中常用骨架密度参数表；
图3是本发明实例中XX井X衍射全岩矿物刻度岩性扫描测井成果图；
图4是本发明实例中利用本发明方法获取的XX井孔隙度计算测井成果图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进一步说明：
请参阅图1-图4，一种变粘土骨架的孔隙度计算方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：对岩心进行物性实验、X衍射全岩矿物实验，获取岩心孔隙度、矿物组分、矿物含量数据；
选取能够代表复杂岩性储层特征的系列岩心，按照《岩心分析方法SY/T5336-2006》标准规定的流程对岩心进行物性实验,X衍射全岩矿物实验，所述岩心物性实验包括岩心孔隙度实验和岩心渗透率实验,并获取岩心孔隙度和岩心实验渗透率值,所述X衍射全岩矿物实验包括岩心矿物组分和矿物含量实验，并获取岩心矿物组分和矿物含量。
步骤二：用步骤一得到的X衍射全岩矿物实验数据刻度岩性扫描测井，准确计算矿物剖面。
由X衍射全岩矿物实验分析，XX井主要矿物组分为云岩，灰岩、砂岩、粘土、黄铁矿、硬石膏，利用X衍射全岩矿物实验数据刻度岩性扫描测井，得到随深度变化的连续的矿物剖面。图3的2-7道为XX井X衍射全岩矿物数据刻度岩性扫描测井的曲线，第8道为得到的连续的矿物剖面。
步骤三：利用步骤一和步骤二得到的岩心孔隙度、矿物剖面与密度曲线、混合骨架密度计算模型、密度孔隙度体积模型相结合反演得到粘土骨架密度值。具体将按照如下公式进行：
其中，ρma为混合骨架密度，ρsh表示粘土骨架密度，vsh表示粘土矿物含量，ρmai表示第i种矿物的密度骨架(不包括粘土矿物)，vmai表示第i种矿物含量(不包括粘土矿物)，Φ表示岩心孔隙度，ρb表示测井测量密度值，ρf表示地层水的密度，n＞1。
式中已知参数ρmai、ρf由常用骨架密度参数表获得，vmai、vsh由岩性扫描测井确定的矿物剖面获得，Φ由岩心物性实验数据获得，ρb由密度曲线获得，求解方程组得到ρsh的值。
图4为XX井孔隙度计算测井成果图，第5道为反演的粘土骨架密度值。
步骤四：粘土骨架密度值与能谱曲线，密度曲线结合得到粘土骨架密度计算模型。
由步骤三得到的泥土骨架密度值是离散数据，不能表征每个采样点的粘土骨架密度值，为了得到一条连续的反应每个深度点粘土骨架密度值的曲线，需要建立这些岩心样品的岩心粘土骨架密度值与敏感测井曲线的关系式，通过关系式可以求取连续的粘土骨架密度值，在测井图上为一条连续的曲线。
通过能谱测井可获得地层中的铀、钍、钾三种元素的含量，粘土骨架与钍和钾元素的关系密切，同时粘土骨架值受密度曲线的影响，因此选取钍元素、钾元素和测井测量密度值来表征粘土骨架密度值。
利用步骤三得到的粘土骨架密度值，结合其对应深度的能谱曲线的钍元素和钾元素的含量及对应深度的密度曲线的密度值，通过统计分析建立ρsh与THOR、POTA、ρb的关系式，即粘土骨架密度计算模型。具体将按照如下发明公式进行：
ρsh＝a*ρb+b*THOR+c*POTA+M
式中ρsh为粘土骨架密度，THOR为元素钍的含量、POTA为元素钾的含量、ρb测井测量密度值,a、b、c为系数,M为常数项。
系数a、b、c的求取根据方程组。如下：
方程组中已知参数ρsh1、ρsh2，…，ρshn为粘土骨架密度值，ρb1、ρb2，…，ρbn为粘土骨架密度值对应的测井测量密度值，(THOR)1，(THOR)2，…,(THOR)n为粘土骨架密度值对应的钍含量，(POTA)1、(POTA)2，…，(POTA)n为粘土骨架密度值对应的钾含量，求解方程组得到a、b、c、M值。
得到的粘土骨架密度值反演模型如下：
ρsh＝3.34*ρb+0.004*THOR+0.029*POTA-6.43
图4第二道为常规测井密度曲线，第三道为能谱曲线中的钍和钾曲线，第六道为计算的粘土骨架密度曲线。
步骤五：将步骤四得到的粘土骨架密度计算模型、步骤二得到的矿物剖面与混合骨架密度计算模型相结合反演得到混合骨架密度值。具体按照如下公式进行：
式中ρma为混合骨架密度值。
图4第七道为混合骨架密度曲线。
步骤六：将步骤五得到的混合骨架密度值结合密度孔隙度体积模型反演得到孔隙度。具体按照如下公式进行：
图4第八道A-POR为实验分析岩心孔隙度，在图中用杆状表示；POR为利用上述发明计算的孔隙度曲线。从图上可以看出，该发明技术计算的孔隙度与实验岩心分析孔隙度一致性较好，计算孔隙度精度高。
以上对本发明进行了详细阐述，并用具体个例对本发明的原理和实施方式进行了详细的介绍，以上实施例的说明只是为了帮助理解本发明的实施方式和核心思想，本发明的实施方法不仅局限于上述实施例，其他任何基于本发明方法原理所作的修改，替换，组合，均为等效的置换方式，在本发明的保护范围内。