本发明涉及碳酸盐岩气藏勘探开发，特别涉及一种碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法。
背景技术：
1、碳酸盐岩在四川盆地天然气生产中占据极为重要的地位，碳酸盐岩层系资源量占四川盆地常规气资源总量的85％，其探明储量占比为70％，是实现四川盆地天然气效益勘探开发的主力层系。历经60余年不断探索，相继在四川盆地南部中二叠统、威远震旦系、四川盆地东部高陡构造带石炭系、四川盆地北部川东二叠系和三叠系礁滩等碳酸盐岩层系获得多个大中型气田。其中白云岩是最重要的储集岩类，也是碳酸盐岩气藏勘探开发的重要目标。
2、白云石的形成和演化过程具有复杂的成核和沉淀动力学机制，迄今为止，前人已发表了众多白云岩成因假说和成果，包括微生物成因、准同生白云石化、渗透回流、热液成因、埋藏白云石化作用等，其中白云石有序度能够有效反映白云石晶体的结构特征，不同的地质环境和成岩过程中，白云石的有序度也会有所差异，因此常用于对白云石成因进行分析，是判断白云石成因的一个重要指标，如何准确的识别白云石的成因与演化过程是地学领域一个重要的科学问题，如认识不清势必阻碍碳酸盐岩气藏的进一步勘探开发，因此精确预测碳酸盐岩气藏白云石有序度能够有效指导油气田公司对碳酸盐岩气藏的开采。
3、目前，碳酸盐岩气藏白云石有序度主要通过x射线衍射方法进行测试得出，但这种方法仅能测得取心井段白云石样品的有序度，无法获得非取心井的白云石有序度分布情况，且取心井较为有限，数量少、造价昂贵。
技术实现思路
1、针对上述问题，本发明旨在提供一种碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法。
2、本发明的技术方案如下：
3、一种碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，包括以下步骤：
4、s1：获取已测白云石样品所处地层深度的测井参数，所述已测白云石样品通过x射线衍射方法已测得白云石有序度实测值；
5、s2：将所述测井参数与所述白云石有序度实测值进行拟合，构建白云石有序度预测模型；
6、s3：获取待测白云石样品所处地层深度的测井参数，结合所述白云石有序度预测模型，预测获得所述待测白云石样品的白云石有序度。
7、作为优选，步骤s1中，所述测井参数包括声波时差、补偿中子、补偿密度、自然伽马以及电阻率。
8、作为优选，步骤s1或者步骤s1和步骤s3中，还包括对所述测井参数进行预处理，去除所述测井参数中异常值的步骤。
9、作为优选，进行预处理具体包括以下子步骤：
10、分别求取各测井参数原始数据的平均值，并通过下式计算所述测井参数原始数据与所述平均值之间的偏差和概率误差：
11、
12、式中：d为偏差；xi为第i个测井参数原始数据的值；为测井参数原始数据的平均值；p为概率误差；n为各测井参数的原始数据总个数；
13、分别计算各测井参数的d/p值，若所述d/p值大于d/p标准值，则对应的测井参数为异常值。
14、作为优选，所述d/p标准值通过以下标准获得：
15、在n个原始数据中，得到所有原始数据的偏差值，若其中某一原始数据的偏差值为d1，当等于或大于d1的所有偏差出现的概率均小于1/(2n)时，则该原始数据为异常值。
16、作为优选，步骤s2中，还包括对所述测井参数进行降维，获得降维后参数的步骤；进行拟合时，采用所述降维后参数与所述白云石有序度实测值进行拟合。
17、作为优选，对所述测井参数进行降维具体包括以下子步骤：
18、采用下式对所述测井参数的原始数据进行标准化，获得标准化后的数据矩阵：
19、
20、式中：xi′j为标准化后的xij；xij为第i行第j列的参数；为第j列所有参数的平均值；n为各测井参数的原始数据总个数；
21、根据所述标准化后的数据矩阵计算相关系数，获得相关系数矩阵；所述相关系数通过下式进行计算：
22、
23、式中：rij为相关系数；m为标准化后的数据矩阵的行/列总数；k代表标准化后的数据矩阵的第k行/列；xik为标准化后的数据矩阵中第i行第k列的参数；为标准化后的数据矩阵中第i行所有参数的平均值；xjk为标准化后的数据矩阵中第j列第k行的参数；为标准化后的数据矩阵中第j列所有参数的平均值；
24、建立特征矩阵|r-λe|＝0，并求取所述特征矩阵的特征值λ，按特征值从大到小依次累计计算特征值之和，选择特征值之和大于特征值阈值的参数作为降维后参数，并设降维后参数的表达式为：
25、fi＝xiac+ xi+1cnl+xi+2den+xi+3gr+xi+4rt(i＝1、2、3……) (5)
26、式中：fi为第i个降维参数；xi、xi+1、xi+2、xi+3、xi+4为对应特征值λi的特征向量；ac为声波时差；cnl为补偿中子；den为补偿密度；gr为自然伽马；rt为电阻率；
27、建立方程组(r-λe)x＝0，并求取所述方程组的非零解，得到的非零解即为对应特征值λi的特征向量xi、xi+1、xi+2、xi+3、xi+4，将特征向量代入所述降维后参数的表达式中，得到降维后参数。
28、作为优选，所述特征值阈值为总特征值的85％。
29、作为优选，当所述降维后参数仅有两个，且仅进行一次拟合时，一次拟合的公式为：
30、y＝ax1+bx2+c (6)
31、
32、式中：y为因变量参数，无量纲；a、b、c均为拟合系数，无量纲；x1、x2为自变量参数，无量纲；yi为因变量参数的第i个数据；x1i、x2i分别为第一个自变量参数、第二个自变量参数的第i个数据；分别为因变量参数、第一个自变量参数、第二个自变量参数的平均值；
33、进行一次拟合获得的所述白云石有序度预测模型为：
34、q1＝af1+bf2+c (10)
35、式中：q1为一次拟合白云石有序度预测值，无量纲；f1、f2为降维后参数，无量纲。
36、作为优选，当所述降维后参数仅有两个，且在一次拟合的基础上再进行二次拟合时，二次拟合的公式为：
37、y＝d+ex (11)
38、
39、式中：e、d均为拟合系数，无量纲；xi为自变量参数的第i个数据；为自变量参数的平均值；
40、进行二次拟合获得的所述白云石有序度预测模型为：
41、q2＝e(af1+bf2+c)+d (14)
42、式中：q2为二次拟合白云石有序度预测值，无量纲。
43、本发明的有益效果是：
44、本发明通过建立的白云石有序度预测模型能够准确预测白云石有序度，从而获取非取心井的白云石有序度分布情况，为碳酸盐岩气藏开发提供技术支持。
1.一种碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，步骤s1中，所述测井参数包括声波时差、补偿中子、补偿密度、自然伽马以及电阻率。
3.根据权利要求1所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，步骤s1或者步骤s1和步骤s3中，还包括对所述测井参数进行预处理，去除所述测井参数中异常值的步骤。
4.根据权利要求3所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，进行预处理具体包括以下子步骤：
5.根据权利要求4所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，所述d/p标准值通过以下标准获得：
6.根据权利要求2所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，步骤s2中，还包括对所述测井参数进行降维，获得降维后参数的步骤；进行拟合时，采用所述降维后参数与所述白云石有序度实测值进行拟合。
7.根据权利要求6所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，对所述测井参数进行降维具体包括以下子步骤：
8.根据权利要求7所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，所述特征值阈值为总特征值的85％。
9.根据权利要求7所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，当所述降维后参数仅有两个，且仅进行一次拟合时，一次拟合的公式为：
10.根据权利要求9所述的碳酸盐岩气藏白云石有序度的预测方法，其特征在于，当所述降维后参数仅有两个，且在一次拟合的基础上再进行二次拟合时，二次拟合的公式为：