致密油气储层流体因子检测油气储层的方法及设备与流程

本发明实施例涉及非常规油气勘探技术领域，尤其涉及一种致密油气储层流体因子检测油气储层的方法及设备。

背景技术：

由于致密油气藏形成机制和分布规律较为复杂，勘探难度大、技术要求高，勘探上具有高难度和高风险的特点，此类油气藏勘探技术的研究一直是国内外油气勘探学家研究和探索的重要内容。有关致密油气的特征、分布预测方法。特别是储层流体检测技术，国内外都进行了大量的应用。地震方法中的地震反演和分析在进行储层含油气性检测和流体识别中有着重要的作用。而对于流体识别，从上个世纪七十年代开始，勘探研究人员就以地震资料为基础对储层流体识别方法进行各种分析研究，也得到了对流体识别的各种较为敏感的方法。ostrander(1984)提出在含气砂岩中用泊松比来识别高孔隙度地区；smith和gidlow(1987)创新性地将castagna泥岩基线应用在加权叠前地震数据上，初步提出了流体识别因子，来估计岩石性质，进行气藏检测，通过研究，他们发现当有烃类存在或者岩性变化时，数据曲线就会偏离泥岩基线

目前常规的流体因子检测方法是采用纵、横波的速度加权差预测储层流体。然而，由于致密油气岩石存在孔隙度低、储盖层差异弱、密度反演结果差异较大等因素的制约，导致常规的流体因子检测方法得到的流体因子剖面图识别效果差，不能准确预测储层流体的分布。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种致密油气储层流体因子检测油气储层的方法及设备，以克服由于致密油气岩石存在孔隙度低、储盖层差异弱、密度反演结果差异较大等因素的制约，导致常规的流体因子检测方法得到的流体因子剖面图识别效果差，不能准确预测储层流体的分布的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种致密油气储层流体因子检测油气储层的方法，包括：

步骤a：根据实际的致密储层的岩心样品及其测试数据，构建致密砂岩的基质模量预测模型；

步骤b：根据实测的岩心孔隙度和声波速度，采用胶结砂岩理论，构建致密储层干燥状况下岩石物理模型；

步骤c：采用gassmann方程，结合干燥致密砂岩岩石物理模型的预测结果，进行流体替换分析和拉梅模量相关参数转换，并进行拉梅模量相关参数的流体敏感性分析；

步骤d：根据流体替换计算的属性参数，结合实际钻测井资料，确定等效流体因子；

步骤e：采用地震反演方法获取目的层的弹性参数，结合测井资料，计算地震流体因子数据体，得到新构建的地震流体因子；

步骤f：根据新构建的地震流体因子进行地震流体检测分析，预测地震油气储层的分布。

在一种可能的设计中，所述步骤a具体包括：

步骤a1：根据实际致密砂岩储层的岩心样品，进行岩石物理参数测试，包括岩心样品的x-射线衍射xrd分析、干燥样品的孔隙度测试，以及纵横波速度测试，确定岩石的矿物组分、孔隙度大小和干燥样品的纵横波速度信息；

步骤a2：根据xrd分析确定的矿物成分、占比关系，运用hill平均方法，计算致密储层的基质弹性模量，包括体积模量和剪切模量，确定不同粘土含量下致密砂岩的基质弹性模量变化范围，构建岩石基质弹性模量的预测模型，如方程(1)和(2)所示：

式中，km和μm分别是岩石的基质模量；ki和μi分别是不同矿物的体积和剪切模量；fi表示第i中矿物的体积占比；n表示组成岩石的矿物个数。

在一种可能的设计中，所述步骤b具体包括：

步骤b1：根据实测孔隙度的最大值，确定干燥岩石样品模型的预测范围；设定致密储层的临界孔隙度φc为40％；

步骤b2：采用接触胶结砂岩模型，计算高孔隙度端的干燥岩石体积模量和剪切模量，

式中，khm和μhm分别是干燥岩石的体积模量和剪切模量；φ和φc分别是岩石孔隙度和临界孔隙度；p是地层有效压力，即围压和孔隙压力的差值；μ和v分别是岩石的剪切模量和泊松比；n是岩石颗粒的配位数，即所有颗粒的平均接触点数；

步骤b3：根据不同样品测试的孔隙度、纵横波速度，标定方程(3)和(4)，确定致密砂岩的配位数n的变化范围；

步骤b4：采用hashin-shtrikman模型，即hs模型，结合步骤b3所确定的干燥岩石体积khm和剪切模量μhm，应用hs模型的下限公式，外推不同孔隙度的致密砂岩的干燥体积和剪切模量，从而构建得到干燥致密储层岩石物理模型；如方程(5)-(7)所示；

干燥致密砂岩的体积模量kdrv和剪切模量μdry的预测模型如下：

在一种可能的设计中，所述所述步骤c具体包括：

步骤c1：根据基于所述密砂岩岩石物理理论模型，即方程(1)、(2)、(5)、(6)和(7)；采用gassaman方程，即方程(8)和(9)，进行孔隙流体充填，分别确定饱水、饱气或饱油状态下岩石的体积模量和密度，计算方程如下：

μwet＝μdry(9)

ρb＝ρm(1-φ)+φρf(10)

式中，kwet是饱和流体后岩石的体积模量；kf是孔隙流体的体积模量；μwet和μdry分别是饱水和干燥岩石的体积与剪切模量；ρb、ρm和ρf分别是饱和流体岩石密度、干燥岩石密度和孔隙流体密度；

步骤c2：根据饱和不同流体的岩石的体积和剪切模量，分别计算含流体岩石的拉梅模量、泊松比、纵横波阻抗的属性参数；进行流体敏感属性分析，得到弹性参数的绝对变化率fa和相对变化率fr，其中：

fa＝|aw-ai|(11)

式中，a为属性参数，下标w表示水，下标i表示气或油；

步骤c3：根据弹性参数的绝对变化率fa和相对变化率fr，确定拉梅模量相关参数的流体敏感性。

在一种可能的设计中，所述步骤d具体包括：

步骤d1：根据钻测井资料，统计分析油气储层及盖层的纵、横波速度和密度；分别确定盖层和储层的拉梅模量及纵、横波阻抗的属性参数；结合步骤c2计算的不同岩性及含流体性的储层的属性参数，分别计算储层与盖层的拉梅模量、剪切模量和密度的差异值和平均值；

步骤d2：根据如下公式(13)和(14)，计算等效纵波模量ap和等效横波模量as：

式中，ap和as分别为等效纵、横波模量；λ、μ和ρ分别表示(第一)拉梅模量、剪切模量和密度；δ符号表示其后参数为盖层与储层参数之差；

步骤d3：根据如下公式(15)，确定等效流体因子f；

f＝apsinθ+asconθ(15)

其中，θ为流体因子旋转角度，可根据实际油气储层的弹性参数确定。

在一种可能的设计中，所述步骤e具体包括：

步骤e1：根据实际测井数据，按照公式(16)和(17)所示的纵波速度、横波速度以及密度之间的关系，拟合该方程中系数k，m，a和b：

vp＝kvs+m(16)

式中，vp和vs分别为地层的纵、横波速度；ρ为地层的密度；k，m，a和b为拟合系数；

步骤e2：对地震数据进行叠前反演，确定目的层的地震纵、横波阻抗；

步骤e3：将公式(16)和(17)代入到公式(13)和公式(14)中，消除密度ρ，得到公式(18)和公式(19)，如下：

式中，ip为地震反演的纵波阻抗；vs为横波速度；γ为纵波速度与横波速度之比；

步骤e4：根据公式(16)和(17)拟合的拟合系数，以及地震反演的纵横波阻抗，按照方程(18)和(19)分别计算地震等效纵、横波模量数据体；再按照方程(15)构建地震等效流体因子数据体。

在一种可能的设计中，所述步骤f具体包括：

步骤f1：根据已知油气层的等效流体因子和水层的等效流体因子，确定识别油气储层的等效流体因子的阈值；

步骤f2：对等效流体因子地震数据体进行阈值分析，将等效流体因子数值小于阈值的地震数据作为背景，刻画等效流体因子较高值的分布区域；

步骤f3：根据已知油气井的信息，标定等效流体因子预测结果；调整等效流体因子阈值，直至获取研究区最佳的油气预测结果。

第二方面，本发明实施例提供一种致密油气储层流体因子检测油气储层的设备，包括：

第一模型构建模块，用于根据实际的致密储层的岩心样品及其测试数据，构建致密砂岩的基质模量预测模型；

第二模型构建模块，用于根据实测的岩心孔隙度和声波速度，采用胶结砂岩理论，构建致密储层干燥状况下岩石物理模型；

流体敏感性分析分析模块，用于采用gassmann方程，结合干燥致密砂岩岩石物理模型的预测结果，进行流体替换分析和拉梅模量相关参数转换，并进行拉梅模量相关参数的流体敏感性分析；

等效流体因子确定模块，用于根据流体替换计算的属性参数，结合实际钻测井资料，确定等效流体因子；

流体因子数据体计算模块，用于采用地震反演方法获取目的层的弹性参数，结合测井资料，计算地震流体因子数据体，得到新构建的地震流体因子；

油气储层预测模块，用于根据新构建的地震流体因子进行地震流体检测分析，预测地震油气储层的分布。

第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括：至少一个处理器和存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的致密油气储层流体因子检测油气储层的方法。

第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能的设计所述的致密油气储层流体因子检测油气储层的方法。

本发明实施例提供的致密油气储层流体因子检测油气储层的方法及设备，该方法根据实际的致密储层的岩心样品及其测试数据，构建致密砂岩的基质模量预测模型；根据实测的岩心孔隙度和声波速度，采用胶结砂岩理论，构建致密储层干燥状况下岩石物理模型；采用gassmann方程，结合干燥致密砂岩岩石物理模型的预测结果，进行流体替换分析和拉梅模量相关参数转换，并进行拉梅模量相关参数的流体敏感性分析；根据流体替换计算的属性参数，结合实际钻测井资料，确定等效流体因子；采用地震反演方法获取目的层的弹性参数，结合测井资料，计算地震流体因子数据体；根据新构建的地震流体因子进行地震流体检测分析，预测地震油气储层的分布，能够得到识别效果较好的流体因子剖面图，准确预测储层流体的分布的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的致密油气储层流体因子检测油气储层的方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的岩石物理模型构建原理图；

图3为本发明实施例提供的不同流体替换前后的流体敏感参数变化图；

图4为本发明创造说明书的气、水层孔弹性等效流体因子拟合图一；

图5为本发明创造说明书的气、水层孔弹性等效流体因子拟合图二；

图6为本发明创造说明书的实测数据在视纵、横波模量上的交会图；

图7为本发明创造说明书的等效流体因子a和等效流体因子b的交会图；

图8为本发明创造说明书的研究区地震层位解释与速度模型图；

图9为本发明创造说明书的研究区地震属性参数提取示意图；

图10为本发明创造说明书的地震反演获取的纵横波阻抗剖面图；

图11为本发明创造说明书的等效流体因子剖面图；

图12为本发明创造说明书的常规流体因子剖面图；

图13为本发明实施例提供的致密油气储层流体因子检测油气储层的设备的结构示意图；

图14为本发明实施例提供的致密油气储层流体因子检测油气储层的设备的硬件结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参考图1，图1为本发明实施例提供的致密油气储层流体因子检测油气储层的方法的流程示意图，本实施例的执行主体可以是服务器或计算机终端。参考图1，该方法包括：

s11：根据实际的致密储层的岩心样品及其测试数据，构建致密砂岩的基质模量预测模型。

具体地，步骤s11可以具体包括：

s111：根据实际致密砂岩储层的岩心样品，进行岩石物理参数测试，包括岩心样品的x-射线衍射xrd分析、干燥样品的孔隙度测试，以及纵横波速度测试，确定岩石的矿物组分、孔隙度大小和干燥样品的纵横波速度信息。

s112：根据xrd分析确定的矿物成分、占比关系，运用hill平均方法，计算致密储层的基质弹性模量，包括体积模量和剪切模量，确定不同粘土含量下致密砂岩的基质弹性模量变化范围，构建岩石基质弹性模量的预测模型，如方程(1)和(2)所示：

式中，km和μm分别是岩石的基质模量；ki和μi分别是不同矿物的体积和剪切模量；fi表示第i中矿物的体积占比；n表示组成岩石的矿物个数。

s12：根据实测的岩心孔隙度和声波速度，采用胶结砂岩理论，构建致密储层干燥状况下岩石物理模型。

具体地，步骤s12可以具体包括：

s121：根据实测孔隙度的最大值，确定干燥岩石样品模型的预测范围；设定致密储层的临界孔隙度φc为40％；

s122：采用接触胶结砂岩模型，计算高孔隙度端的干燥岩石体积模量和剪切模量，

式中，khm和μhm分别是干燥岩石的体积模量和剪切模量；φ和φc分别是岩石孔隙度和临界孔隙度；p是地层有效压力，即围压和孔隙压力的差值；μ和v分别是岩石的剪切模量和泊松比；n是岩石颗粒的配位数，即所有颗粒的平均接触点数；

s123：根据不同样品测试的孔隙度、纵横波速度，标定方程(3)和(4)，确定致密砂岩的配位数n的变化范围；

s124：采用hashin-shtrikmanhs模型，即hs模型，结合步骤b3所确定的干燥岩石体积khm和剪切模量μhm，应用hs模型的下限公式，外推不同孔隙度的致密砂岩的干燥体积和剪切模量，从而构建得到干燥致密储层岩石物理模型；如方程(5)-(7)所示；

干燥致密砂岩的体积模量kdry和剪切模量μdry的预测模型如下：

s13：采用gassmann方程，结合干燥致密砂岩岩石物理模型的预测结果，进行流体替换分析和拉梅模量相关参数转换，并进行拉梅模量相关参数的流体敏感性分析。

具体地，步骤s13可以具体包括：

s131：根据基于所述密砂岩岩石物理理论模型，即方程(1)、(2)、(5)、(6)和(7)；采用gassaman方程，即方程(8)和(9)，进行孔隙流体充填，分别确定饱水、饱气或饱油状态下岩石的体积模量和密度，计算方程如下：

μwet-μdry(9)

ρb＝ρm(1-φ)+φρf(10)

式中，kwet是饱和流体后岩石的体积模量；kf是孔隙流体的体积模量；μwet和μdry分别是饱水和干燥岩石的体积与剪切模量；ρb、ρm和ρf分别是饱和流体岩石密度、干燥岩石密度和孔隙流体密度；

s132：根据饱和不同流体的岩石的体积和剪切模量，分别计算含流体岩石的拉梅模量、泊松比、纵横波阻抗的属性参数；进行流体敏感属性分析，得到弹性参数的绝对变化率fa和相对变化率fr，其中：

fa＝|aw-ai|(11)

式中，a为属性参数，下标w表示水，下标i表示气或油；

s133：根据弹性参数的绝对变化率fa和相对变化率fr，确定拉梅模量相关地震属性参数的流体敏感性。

s14：根据流体替换计算的属性参数，结合实际钻测井资料，确定等效流体因子。

具体地，步骤s14可以具体包括：

s141：根据钻测井资料，统计分析油气储层及盖层的纵、横波速度和密度；分别确定盖层和储层的拉梅模量及纵、横波阻抗的属性参数；结合步骤c2计算的不同岩性及含流体性的储层的属性参数，分别计算储层与盖层的拉梅模量、剪切模量和密度的差异值和平均值；

s142：根据如下公式(13)和(14)，计算等效纵波模量ap和等效横波模量as：

式中，ap和as分别为等效纵、横波模量；λ、μ和ρ分别表示(第一)拉梅模量、剪切模量和密度；δ符号表示其后参数为盖层与储层参数之差。

s143：根据下面公式(15)，确定等效流体因子f；

f＝apsinθ+asconθ(15)

其中，θ为流体因子旋转角度。可根据实际油气储层的弹性参数确定。

s15：采用地震反演方法获取目的层的弹性参数，结合测井资料，计算地震流体因子数据体，得到新构建的地震流体因子。

具体地，步骤s15可以具体包括：

s151：根据实际测井数据，按照公式(16)和(17)所示的纵波速度、横波速度以及密度之间的关系，拟合该方程中系数k，m，a和b：

vp＝kvs+m(16)

式中，vp和vs分别为地层的纵、横波速度；ρ为地层的密度；k，m，a和b为研究区拟合系数。

s152：对地震数据进行叠前反演，确定目的层的地震纵、横波阻抗；

s153：将公式(16)和(17)代入到公式(13)和公式(14)中，消除密度ρ，得到公式(18)和公式(19)，如下：

式中，ip为地震反演的纵波阻抗；vs为横波速度；γ为纵波速度与横波速度之比。

s154：根据公式(16)和(17)拟合的研究区拟合系数，以及地震反演的纵横波阻抗，按照方程(18)和(19)分别计算地震等效纵、横波模量数据体；再按照方程(15)构建地震等效流体因子数据体。

s16：应用新构建的地震流体因子进行地震流体检测分析，预测地震油气储层的分布。

具体地，步骤s16具体包括：

s161：根据已知油气层的等效流体因子和水层的等效流体因子，确定识别油气储层的等效流体因子的阈值；

s162：对等效流体因子地震数据体进行阈值分析，将等效流体因子数值小于阈值的地震数据作为背景，刻画等效流体因子较高值的分布区域；

s163：根据已知油气井的信息，标定等效流体因子预测结果；调整等效流体因子阈值，直至获取研究区最佳的油气预测结果。

从上述实施例的描述可知，根据实际的致密储层的岩心样品及其测试数据，构建致密砂岩的基质模量预测模型；根据实测的岩心孔隙度和声波速度，采用胶结砂岩理论，构建致密储层干燥状况下岩石物理模型；采用gassmann方程，结合干燥致密砂岩岩石物理模型的预测结果，进行流体替换分析和拉梅模量相关参数转换，并进行拉梅模量相关参数的流体敏感性分析；根据流体替换计算的属性参数，结合实际钻测井资料，确定等效流体因子；采用地震反演方法获取目的层的弹性参数，结合测井资料，计算地震流体因子数据体；根据新构建的地震流体因子进行地震流体检测分析，预测地震油气储层的分布，能够得到识别效果较好的流体因子剖面图，准确预测储层流体的分布的。

下面，通过一个具体的应用实施例对上述实施例的致密油气储层流体因子检测油气储层的方法进行详细说明。其中研究区目的层储层主要以岩屑石英砂岩为主，岩石致密，胶结物以长石、方解石及泥质等为主，如图2所示。

步骤一：根据实际的致密储层的岩心样品及其测试数据，构建致密砂岩的基质模量预测模型；根据实测的岩心孔隙度和声波速度，采用胶结砂岩理论，构建致密储层干燥状况下岩石物理模型。

根据实际的致密储层的岩心样品的主要矿物成分及含量，进行物性分析得到岩心孔隙度、渗透率、含水饱和度、孔隙流体性质和胶结指数等相关参数，以及岩石的纵横波速度及密度信息。

结合实际岩心切片和上述物性分析得到的数据，构建合理的岩石物理模型。

由于研究区目的层储层主要以岩屑石英砂岩为主，岩石致密，胶结物以长石、方解石及泥质等为主，这里采用常胶结砂岩岩石物理模型用来建模。

整体的建模过程如下：

1、根据岩石矿物组分确定基质模量；

2、采用接触胶结模型计算高孔隙度端骨架体积、剪切模量。

3、根据孔隙充填物类型计算不同孔隙度下岩石体积、剪切模量；

4、进行骨架矿物组分泥质替换，确定不同岩性的干燥体积、剪切模量；

5、进行孔隙流体替换，确定饱水岩石体积或速度变化，建立致密砂岩计算模型。

具体的构建过程参考方程(1)-(7)的计算过程，这里不在赘述。

步骤二：采用gassmann方程，结合干燥致密砂岩岩石物理模型的预测结果，进行流体替换分析和拉梅模量相关参数转换，并进行拉梅模量相关参数的流体敏感性分析。

流体敏感属性的筛选，主要包括根据岩石物理模型的流体替换方法，对比分析流体替换前后，流体敏感属性的敏感变化程度。

研究密度纵波vp及横波速度vs，纵横波速度比vp/vs，纵波阻抗ip，横波阻抗is，纵波、横波阻抗差ip-is，体积模量k，剪切模量μ，模量差k-g，拉梅常数λρ、μρ，等14个地震弹性参数的敏感变化程度。研究发现，当研究区储层的岩性、孔隙流体性质或者流体赋存空间发生变化时，不同的地震弹性参数所表现的特征是有差异的，通常不能确定是哪些地震弹性参数对对流体及岩性的变化较为敏感，造成选择参数交会上存在一定的困难。因此，需要对所提取弹性参数的流体变化敏感性给出一个定量的评价标准，用其描述特定储层岩石在孔隙流体发生变化前、后属性参数随之变化的相对大小。

以绝对和相对变化率为标准的流体敏感性评价方法，绝对变化率fa指的是两种饱和不同流体岩石属性的绝对差异，相对变化率fr是指针对于饱和不同流体岩石属性的相对值的变化。

绝对变化率fa和相对变化率fr的公式参考方程(11)和(12)。

由图3可知，可以分析得知研究区储层的较为敏感的弹性参数为拉梅模量为主导的岩石物理弹性参数属性。

步骤三：根据流体替换计算的属性参数，结合实际钻测井资料，确定等效流体因子；采用地震反演方法获取目的层的弹性参数，结合测井资料，计算地震流体因子数据体。

利用测井资料统计储层的储-盖关系，结合构建的物理模型，对数据进行流体替换，进而扩展数据体。通过拟合参数获取投建流体因子的经验系数。

结合地震资料的流体因此构建，首选研究反射系数方面，利用岩石物理模型，对反射系统对比分析，得到对于角度变化敏感的拉梅模量组合形式，用由截距梯度为主导的特征，进行构建了新的等效流体因子。

通过统计测井数据的储盖层数据，可以得到如表1数据。

表1研究区测井数据统计结果

对数据进行正演模拟分析：

正演模拟的理论基础是佐普利兹方程。该方程用来对于波传播在两个不同介质界面的情况描述，为了简单计算，后人提出了很多的近似反射系数近似式。

对于这些近似反射系数近似式我们主要分为了以下几类：

1.速度类

2.阻抗差类

3.拉梅模量类

4.孔弹模量类

结合研究区的统计信息，结合对于这五种计算反射系数与入射角度关系。根据绘制的“五种反射系数与入射角度关系图”，得到上述四种近似反射系数可以用来描述储盖两层之间的反射系数关系。为了看出四种反射系数中，随着入射角变化，收到影响最大的反射系数的参数。可以对四种方程(21)-(24)进行了拆分比较，可以得到四种方程的“随着入射角变化的反射系数组分变化图”。研究区油气井区反射系数特征及各种近似解中不同弹性属性的作用对比，拉梅模量及孔弹模量反演流体变化最为敏感。

将岩心数据结合测井数据，进行了参数拟合，可以得到“气水层孔弹性等效流体因子拟合图”(参考图4和图5)，进而得到分析油气储层及盖层的纵、横波速度和密度等相关参数。

本应用实施例的具体的等效流体因子的构建过程参考s141-s143，以及s151-s154，这里不在赘述。

步骤四：根据新构建的地震流体因子进行地震流体检测分析，预测地震油气储层的分布。

结合岩石数据、测井数据的拟合，以及地震资料叠前反演崎岖参数，对研究区进行流体识别。并对常规流体因此与新构建的地震流体因子的识别效果进行对比。

根据实测数据，得到实测数据在视纵、横波模量上的交会图(参考图6)，以及等效流体因子a和等效流体因子b的交会图(参考图7)。其中，等效流体因子a和b为据流体替换计算的属性参数，结合实际钻测井资料，确定等效流体因子。

等效流体因子可有效识别高孔隙储层中气、油、水参数，但预测低孔隙度储层时结果不准确；通过等效流体因子分量旋转处理，能够提高有效识别致密低孔隙度储层流体性质。

参考图4和图5，根据“气水层孔弹性等效流体因子拟合图”可以求解(16)和(17)中的系数a和b，以及横波速度与纵波速度的的比值γ。

公式(15)中的角度θ的求取需要针对不同地区不同储层进行选择。通过优选得到最佳流体的识别效果。

叠前同步反演方法是利用不同检距道集数据以及测井数据的叠前、叠后联合反演方法，可同时得到纵横波速度(波阻抗)及密度等参数，这种新方法在反演过程中考虑了纵波速度、横波速度和密度之间的关系，提高了储层岩性和流体的识别能力。

井震标定或者层位标定能够有效连接测井、地质和地震不同数据，它能够将深度域测井数据和时间域地震数据对应和匹配起来，地震同相轴因此具有了地质含义，有效的提高了构造与岩性解释的正确性。测井曲线是深度域数据，地震数据是时间域数据，井震标定过程就是调整时深关系，将深度域测井数据和时间域地震数据进行精确的对应。参考构建的“研究区地震层位解释与速度模型图(参考图8)”和“地震属性参数提取示意图”(参考图9)。

为了保证反演阻抗的准确性和精度，对测井波阻抗资料、地震波阻抗资料以及低频模型波阻抗资料进行叠前反演分析，得知波阻抗资料拟合良好，可以保证反演结果的质量。

结合反演获得的纵波阻抗和横波阻抗信息(参考图10，图10为地震反演获取的纵横波阻抗剖面图)，结合根据公式(16)、(17)和(15)构建的等效流体因子，可以得到等效流体因子剖面(参考图11，图11为等效流体因子剖面图)。通过与常规流体因子剖面(参考图12，图12为常规流体因子剖面图)进行对比，可发现常规的流体因子在部分区域的识别效果没有等效流体因子的识别效果良好。

参考图13，图13为本发明实施例提供的致密油气储层流体因子检测油气储层的设备的结构示意图。如图13所示，该设备40包括：第一模型构建模块401、第二模型构建模块402、流体敏感性分析分析模块403、等效流体因子确定模块404、流体因子数据体计算模块405和油气储层预测模块406。

第一模型构建模块401，用于根据实际的致密储层的岩心样品及其测试数据，构建致密砂岩的基质模量预测模型；

第二模型构建模块402，用于根据实测的岩心孔隙度和声波速度，采用胶结砂岩理论，构建致密储藏干燥状况下岩石物理模型；

流体敏感性分析分析模块403，用于采用gassmann方程，结合干燥致密砂岩岩石物理模型的预测结果，进行流体替换分析和拉梅模量相关参数转换，并进行拉梅模量相关参数的流体敏感性分析；

等效流体因子确定模块404，用于根据流体替换计算的属性参数，结合实际钻测井资料，确定等效流体因子；

流体因子数据体计算模块405，用于采用地震反演方法获取目的层的弹性参数，结合测井资料，计算地震流体因子数据体，得到新构建的地震流体因子；

油气储层预测模块406，用于根据新构建的地震流体因子进行地震流体检测分析，预测地震油气储层的分布。

本实施例提供的设备，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

在本发明的一个实施例中，所述第一模型构建模块401，具体用于：

根据实际致密砂岩储层的岩心样品，进行岩石物理参数测试，包括岩心样品的x-射线衍射xrd分析、干燥样品的孔隙度测试，以及纵横波速度测试，确定岩石的矿物组分、孔隙度大小和干燥样品的纵横波速度信息；

根据xrd分析确定的矿物成分、占比关系，运用hill平均方法，计算致密储层的基质弹性模量，包括体积模量和剪切模量，确定不同粘土含量下致密砂岩的基质弹性模量变化范围，构建岩石基质弹性模量的预测模型，如方程(1)和(2)所示：

式中，km和μm分别是岩石的基质模量；ki和μi分别是不同矿物的体积和剪切模量；fi表示第i中矿物的体积占比；n表示组成岩石的矿物个数。

在本发明的一个实施例中，所述第二模型构建模块402，具体用于：

根据实测孔隙度的最大值，确定干燥岩石样品模型的预测范围；设定致密储层的临界孔隙度φc为40％；

采用接触胶结砂岩模型，计算高孔隙度端的干燥岩石体积模量和剪切模量，

式中，khm和μhm分别是干燥岩石的体积模量和剪切模量；φ和φc分别是岩石孔隙度和临界孔隙度；p是地层有效压力，即围压和孔隙压力的差值；μ和v分别是岩石的剪切模量和泊松比；n是岩石颗粒的配位数，即所有颗粒的平均接触点数；

根据不同样品测试的孔隙度、纵横波速度，标定方程(3)和(4)，确定致密砂岩的配位数n的变化范围；

采用hashin-shtrikmanhs模型，即hs模型，结合上述所确定的干燥岩石体积khm和剪切模量μhm，应用hs模型的下限公式，外推不同孔隙度的致密砂岩的干燥体积和剪切模量，从而构建得到干燥致密储层岩石物理模型；如方程(5)-(7)所示；

干燥致密砂岩的体积模量kdry和剪切模量μdry的预测模型如下：

在本发明的一个实施例中，所述流体敏感性分析分析模块403，具体用于：

根据基于所述密砂岩岩石物理理论模型，即方程(1)、(2)、(5)、(6)和(7)；采用gassaman方程，即方程(8)和(9)，进行孔隙流体充填，分别确定饱水、饱气或饱油状态下岩石的体积模量和密度，计算方程如下：

μwet＝μdry(9)

ρb＝ρm(1-φ)+φρf(10)

式中，kwet是饱和流体后岩石的体积模量；kf是孔隙流体的体积模量；μwet和μdry分别是饱水和干燥岩石的体积与剪切模量；ρb、ρm和ρf分别是饱和流体岩石密度、干燥岩石密度和孔隙流体密度；

根据饱和不同流体的岩石的体积和剪切模量，分别计算含流体岩石的拉梅模量、泊松比、纵横波阻抗的属性参数；进行流体敏感属性分析，得到弹性参数的绝对变化率fa和相对变化率fr，其中：

fa＝|aw-ai|(11)

式中，a为属性参数，下标w表示水，下标i表示气或油；

根据弹性参数的绝对变化率fa和相对变化率fr，确定拉梅模量相关参数的流体敏感性。

在本发明的一个实施例中，所述等效流体因子确定模块404，具体用于：

根据钻测井资料，统计分析油气储层及盖层的纵、横波速度和密度；分别确定盖层和储层的拉梅模量及纵、横波阻抗的属性参数；结合步骤已经计算的不同岩性及含流体性的储层的属性参数，分别计算储层与盖层的拉梅模量、剪切模量和密度的差异值和平均值；

根据如下公式(13)和(14)，计算等效纵波模量ap和等效横波模量as：

式中，ap和as分别为等效纵、横波模量；λ、μ和ρ分别表示(第一)拉梅模量、剪切模量和密度；δ符号表示其后参数为盖层与储层参数之差；

根据如下公式(15)，确定等效流体因子f；

f＝apsinθ+asconθ(15)

其中，θ为流体因子旋转角度，可根据实际油气储层的弹性参数确定。

在本发明的一个实施例中，流体因子数据体计算模块405，具体用于：

根据实际测井数据，按照公式(16)和(17)所示的纵波速度、横波速度以及密度之间的关系，拟合该方程中系数k，m，a和b：

vp＝kvs+m(16)

式中，vp和vs分别为地层的纵、横波速度；ρ为地层的密度；k，m，a和b为研究区拟合系数；

对地震数据进行叠前反演，确定目的层的地震纵、横波阻抗；

将公式(16)和(17)代入到公式(13)和公式(14)中，消除密度ρ，得到公式(18)和公式(19)，如下：

式中，ip为地震反演的纵波阻抗；vs为横波速度；γ为纵波速度与横波速度之比；

根据公式(16)和(17)拟合的研究区拟合系数，以及地震反演的纵横波阻抗，按照方程(18)和(19)分别计算地震等效纵、横波模量数据体；再按照方程(15)构建地震等效流体因子数据体。

在本发明的一个实施例中，所述油气储层预测模块406，用于：

根据已知油气层的等效流体因子和水层的等效流体因子，确定识别油气储层的等效流体因子的阈值；

对等效流体因子地震数据体进行阈值分析，将等效流体因子数值小于阈值的地震数据作为背景，刻画等效流体因子较高值的分布区域；

根据已知油气井的信息，标定等效流体因子预测结果；调整等效流体因子阈值，直至获取研究区最佳的油气预测结果。

本实施例提供的设备，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。

图14为本发明实施例提供的计算机设备的硬件结构示意图。如图14所示，本实施例的致密油气储层流体因子检测油气储层的设备包括：处理器501以及存储器502；其中

存储器502，用于存储计算机执行指令；

处理器501，用于执行存储器存储的计算机执行指令，以实现上述实施例中服务器或计算机终端所执行的各个步骤。具体可以参见前述方法实施例中的相关描述。

可选地，存储器502既可以是独立的，也可以跟处理器501集成在一起。

当存储器502独立设置时，该致密油气储层流体因子检测油气储层的设备还包括总线503，用于连接所述存储器502和处理器501。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上所述的致密油气储层流体因子检测油气储层的方法。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述模块成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。

应理解，上述处理器可以是中央处理单元(centralprocessingunit，简称cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，简称dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，简称asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器，还可以为u盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。

总线可以是工业标准体系结构(industrystandardarchitecture，简称isa)总线、外部设备互连(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准体系结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。

一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuits，简称asic)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。