井中流体识别方法及系统与流程

本发明涉及油气、页岩油气及煤层气地震勘探与开发领域，尤其涉及一种井中流体识别方法及系统。

背景技术：

随着油气勘探和开发的深入，勘探目标逐渐变深、变小和变复杂，勘探难度加大，对储层预测的精度要求也越来越高，除了判别储层的位置，同时也需要判定储层中所含流体的性质，因此流体识别的判定在储层预测中越来越受到重视。

在油气储层的识别研究中，大都通过获取avo属性可用于流体识别，并且均取得了一定的应用效果，但是它存在信息量单一，不能有效的识别流体的问题；利用储层中纵波速度、横波速度、密度进行流体识别，对于不同流体类型的储层，这三个参数的差异往往很小，不能直接有效地进行流体识别分析。

基于gassmann方程构建的流体因子虽然可较好地指示储层及流体，得到了较为广泛地应用，但因子构建的多样化、调节参数取值的主观化，以及单一追求流体识别因子的高敏感度等因素，制约了流体识别在实际应用中的实效性。此外，在储层流体识别的过程中，通过地震资料获取的纵波速度、横波速度、密度数据庞大，在计算流体因子时计算量大，而且需要知道地下岩石的每种矿物的体积模量及百分比含量(地下矿物类型和百分比不能精确获得)，计算基质矿物和干岩石的等效体积模量存在不准确性，然后再利用gassmann方程计算饱和岩石的物性参数时，也会存在一定的误差，导致构建的流体因子出现偏差。

为此，面对数量日益增多的流体识别因子，在实际应用中，如何提取流体识别因子，如何选择最灵敏的流体识别因子进行流体预测，是目前急需解决的重要问题。

技术实现要素：

本发明的特征和优点在下文的描述中部分地陈述，或者可从该描述显而易见，或者可通过实践本发明而学习。

为克服现有技术的问题，本发明提供一种井中流体识别方法，包括：

s1、获取第一流体饱和岩石的物性参数，并据此计算所述第一流体饱和岩石的模量信息；

s2、通过循环比较算法求取最优反演基质矿物的体积模量；

s3、计算第二流体饱和岩石的物性参数；

s4、计算流体识别因子。

可选地，所述步骤s2包括：

通过所述第一流体饱和岩石的模量信息设置基质矿物体的积模量的取值范围；

计算russell流体因子和gassmann流体因子的差值；

在所述取值范围内以所述差值最小对应的基质矿物的体积模量为最优反演基质矿物的体积模量。

可选地，所述步骤s3包括：利用gassmann方程和所述最优反演基质矿物的体积模量计算所述第二流体饱和岩石的物性参数，所述物性参数包括纵波速度，横波速度、密度。

可选地，所述步骤s4包括：

根据所述第一流体饱和岩石的物性参数及所述第二流体饱和岩石的物性参数计算至少一种流体识别因子的比值，作为所述流体识别因子的敏感性。

可选地，通过叠前弹性参数反演出地震剖面，验证所述流体识别因子是否敏感。

本发明提供一种井中流体识别系统，包括：

第一计算模块，用于获取第一流体饱和岩石的物性参数，并据此计算所述第一流体饱和岩石的模量信息；

体积模量计算模块，用于通过循环比较算法求取最优反演基质矿物的体积模量；

第二计算模块，计算第二流体饱和岩石的物性参数；

流体因子计算模块，用于计算流体识别因子。

可选地，所述体积模量计算模块具体用于：

通过所述第一流体饱和岩石的模量信息设置基质矿物体的积模量的取值范围；

计算russell流体因子和gassmann流体因子的差值；

在所述取值范围内以所述差值最小对应的基质矿物的体积模量为最优反演基质矿物的体积模量。

可选地，所述流体因子计算模块具体用于：

根据所述第一流体饱和岩石的物性参数及所述第二流体饱和岩石的物性参数计算至少一种流体识别因子的比值，作为所述流体识别因子的敏感性。

可选地，所述系统包括验证模块，用于通过叠前弹性参数反演出地震剖面，验证所述流体识别因子是否敏感。

本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行本发明任一实施例提供的方法中的步骤。

本发明提供的井中流体识别方法及系统，不需要预先给定每种矿物的体积模量和体积百分比含量，就能提取流体识别因子，并选择最灵敏的流体识别因子。

通过阅读说明书，本领域普通技术人员将更好地了解这些技术方案的特征和内容。

附图说明

下面通过参考附图并结合实例具体地描述本发明，本发明的优点和实现方式将会更加明显，其中附图所示内容仅用于对本发明的解释说明，而不构成对本发明的任何意义上的限制，在附图中：

图1为本发明实施例的井中流体识别方法的流程示意图。

图2为本发明实施例的利用基于循环比较算法求取地下基质矿物和干岩石的体积模量的流程示意图。

图3为本发明实施例的井中流体识别系统的流程示意图。

具体实施方式

如图1所示，本发明提供一种井中流体识别方法，包括：

s10、获取井中的测井曲线，并计算第一流体饱和岩石的模量信息。

更具体地，获取第一流体饱和岩石的纵波速度vp、横波速度vs、密度ρ、孔隙度含水饱和度sw测井曲线，计算第一流体饱和岩石的体积模量ksat和剪切模量usat。

μsat＝ρvs²＝μdry(2)

其中，μdry是干岩石的剪切模量。

s20、通过循环比较算法求取地下基质矿物的体积模量；

更具体地，通过第一流体饱和岩石体积模量ksat用于设置基质矿物体积模量上下界，通过循环比较算法计算出基质矿物的体积模量，更具体地，使基质体积模量在取值范围内循环，当有更小的两个流体因子项之差时，就用此时的基质体积模量k0代替之前记录的k0，直到循环结束，此时的k0即为最优解的k0。本发明以两个流体因子项之差最小为收敛状态，收敛状态对应的k0，即为最优反演基质矿物的体积模量。

s30、利用gassmann方程，获取第二流体饱和岩石的物性参数并计算流体识别因子；

s40、根据流体因子敏感性公式优选出敏感的流体因子。

如图2所示，在具体实施时，步骤s20具体包括：

s21、设置russell流体因子的c值和基质矿物的体积模量k0的取值区间及初始值；其中，c的经验取值范围为2.1-6，k0的取值范围(ksat+1)到95。

s22、调整c值和基质矿物的体积模量k0；

更具体地，在步骤s21确定的取值范围内，将c值从2.1到6，以0.01的间隔，循环遍历一遍，同时确定基质矿物的体积模量k0。

s23、根据第一流体饱和岩石的纵波速度、横波速度、密度、孔隙度、含水饱和度曲线，计算russell流体因子和gassmann流体因子；

gassmann流体因子计算公式如下：

式中：k0、kdry和kf分别为第一流体饱和岩石的基质矿物、干岩石和孔隙流体体积模量。

russell流体因子计算公式如下：

zp和zs分别为纵波阻抗和横波阻抗。

s24、计算当前russell流体因子和gassmann流体因子之差，并据此确定最优值，最优值为c值和基质矿物的体积模量k0的最优值。

更具体地，将上一次russell流体因子和gassmann流体因子之差记为b，若当前russell流体因子和gassmann流体因子之差小于b，则将最优值替换为当前c值和基质矿物的体积模量k0；若当前russell流体因子和gassmann流体因子之差不小于b，则不对最优值进行替换。当不存在上一次russell流体因子和gassmann流体因子之差时，直接将当前c值和基质矿物的体积模量k0作为最优值。

s25、判断最优值是否在取值范围内，若否，则返回步骤s22；若是，则进入步骤s26；

此时，需要检查一下计算出的基质模量是否有物理意义，当计算出来的基质模量k0小于干岩石模量时，不符合岩石物理规律。

s26、判断是否已遍历所有的c值和基质矿物的体积模块，若否，则返回步骤s22；若是，则进入步骤s27；

需要说明的是，步骤s25、s26可以不分先后，此外，步骤s25并不是必须的。

s27、将最优值输出。

本实施例中，将取值范围内所有的c和k0代入|f1-f2|，循环比较，进而找出最小的|f1-f2|，记录此时对应的基质矿物、干岩石的体积模量和c值为最优值。在循环前，将第一次计算得到的russell流体因子和gassmann流体因子之差记为b的初始值。

s28、计算干岩石的等效体积模量kdry，可以通过以下公式获取：

其中，biot系数β和干岩石泊松比σdry，纵波模量m，流体的体积模量kfl，φ为孔隙度，vp纵波速度，ρsat密度。

步骤s30包括：

s31、设置第二流体饱和岩石中流体的油气水含量，计算流体的密度、速度和体积模量。

第二流体饱和岩石和第一流体饱和岩石的岩石基质是一样的，但孔隙中包含的流体不一样。流体的变化不影响岩石剪切模量的数值，因此，第二流体饱和岩石的剪切模量与第二流体饱和岩石的剪切模量一样。

设置第二流体饱和岩石孔隙中的油气水的含量，三者相加总含量为100％，利用wood模型计算第二流体的物性参数(密度、速度)和体积模量。

wood模型计算公式如下：

kf是第二流体饱和岩石的孔隙流体体积模量，ρ是平均密度，fi，ki,ρi分别是各组成成分的体积分量、体积模量和密度。

声波速度公式如下：

s32、利用gassmann方程计算出第二流体饱和岩石的等效体积模量，纵波速度，横波速度、密度。

式中：k0、ksat、kdry和kf分别为第二流体饱和岩石的基质矿物、饱和岩石、干岩石和孔隙流体体积模量，其中，k0和kdry为步骤s20得到的基质矿物和干岩石体积模量，kf是通过s31步骤计算的第二流体饱和岩石的孔隙流体体积模量。

式中，vp为纵波速度，vs为横波速度，ρ是公式(6)计算得出的平均密度，μsat为饱和岩石的剪切模量。

s33、计算流体识别因子：将步骤s10输入的第一流体饱和岩石的纵波速度、横波速度、密度和步骤s32流体替换计算出来的第二流体饱和岩石纵波速度、横波速度、密度，根据流体识别因子计算公式，计算各种流体识别因子，如λρ、μρ、泊松比、gassmann流体项等。

在步骤s40中，根据流体因子敏感性公式，计算各个因子的敏感性。

式中fsat1为第一流体饱和岩石计算出的因子数值，如λρ、μρ、泊松比、gassmann流体项等，fsat2为第二流体饱和岩石计算出的因子数值，每个因子数值对应一个sensitivity数据，sensitivity数据越大，说明流体识别因子的敏感性越好，区分这两种流体的能力越强，可以将优选出来流体识别因子，应用于同工区中其它未知的测井。

在本发明的另一实施例提供的井中流体识别方法，进一步包括验证步骤：通过叠前弹性参数反演出地震剖面，验证被选出的流体因子是否敏感。不同的流体因子反演出来的剖面不同，敏感的因子反演出的剖面应该可以清晰看到储层等有用信息，将有助于精确反应储层特征，寻找含油或者含气的储层，为常规油气、煤层气及页岩油气的勘探、开发服务。

本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行的至少一个程序，所述至少一个程序被所述计算机执行时使所述计算机执行上述任一实施例提供的方法中的步骤。

如图3所示，本发明提供一种井中流体识别系统，包括：第一计算模块10、体积模量计算模块20、第二计算模块30、流体因子计算模块40。

其中：

第一计算模块10用于获取第一流体饱和岩石的物性参数，并据此计算所述第一流体饱和岩石的模量信息；更具体地，第一计算模块10用于实现上述步骤s10，在此不再赘述。

体积模量计算模块20与第一计算模块相连，用于通过循环比较算法求取最优反演基质矿物的体积模量；更具体地，体积模量计算模块20用于实现上述步骤s20，在此不再赘述。

第二计算模块30与体积模量计算模块20相连，用于计算第二流体饱和岩石的物性参数；更具体地，第二计算模块30用于实现上述步骤s30，在此不再赘述。

流体因子计算模块40与第一计算模块10、第二计算模块20相连，流体因子计算模块40用于计算流体识别因子。更具体地，流体因子计算模块40用于实现上述步骤s40，在此不再赘述。

在本发明的一个实施例中，该系统进一步包括验证模块，验证模块与流体因子计算模块相连，用于通过叠前弹性参数反演出地震剖面，验证所述流体识别因子是否敏感。

本发明提供一种井中流体识别方法及系统，不需要预先给定地下岩石每种矿物的体积模量及百分比含量，在一个工区下的多口测井中，选择一口勘探测井的测井曲线(纵波速度、横波速度、密度、孔隙度、含水饱和度)进行井中流体因子识别，而非根据地震角道集获得相关数据。在计算流体识别因子之前，选择一个储层段，利用基于循环比较算法求取地下基质矿物和干岩石的等效体积模量，然后再利用gassmann方程获取替换后的饱和岩石的物性参数(纵波速度、横波速度、密度)来计算流体识别因子，计算出流体识别因子，通过一定的流体因子敏感性评价公式，优选出最敏感的流体因子。

以上参照附图说明了本发明的优选实施例，本领域技术人员不脱离本发明的范围和实质，可以有多种变型方案实现本发明。举例而言，作为一个实施例的部分示出或描述的特征可用于另一实施例以得到又一实施例。以上仅为本发明较佳可行的实施例而已，并非因此局限本发明的权利范围，凡运用本发明说明书及附图内容所作的等效变化，均包含于本发明的权利范围之内。