储层评价模型建立方法及装置、储层评价方法及装置

摘要

本申请实施例公开了一种储层评价模型建立方法及装置、储层评价方法及装置。所述储层评价方法包括：获取目标储层；基于孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，计算所述目标储层所对应的孔洞尺寸；基于所述目标储层所对应的孔洞尺寸，评价所述目标储层。本申请实施例的储层评价模型建立方法及装置、储层评价方法及装置，可以提高得到的储层评价结果的准确性。

说明书

技术领域

本申请涉及石油天然气勘探技术领域，特别涉及一种储层评价模型建立方法及装置、储层评价方法及装置。

背景技术

储层评价通常是指对储层中油气藏的储量进行预测或估算。在石油天然气勘探领域，通常需要对储层进行评价，以为后期油气藏的勘探开发提供依据。

孔洞通常为储层中油气藏的主要储集空间。现有技术中，通常使用地震资料，预测目标储层中孔洞的分布情况，并根据所述孔洞的分布情况，对所述目标储层进行评价。

在实现本申请过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

基于地震资料，对于目标储层中尺寸小于地震波波长、并且分布情况较为分散的孔洞，往往无法准确地进行预测。但是，储层的沉积时代通常较久远，往往经历了多次、多种类型的后期成岩作用，致使其非均质性较强，其孔洞的分布大多较为分散。在一些情况下，所述尺寸小于地震波波长、并且分布情况较为分散的孔洞也可能形成油气藏。因此，上述现有技术中的方法，对目标储层的评价往往不够准确。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种储层评价模型建立方法及装置、储层评价方法及装置，以提高储层评价的准确性。

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种储层评价模型建立方法及装置、储层评价方法及装置是这样实现的：

一种储层评价模型建立方法，包括：

分别将预设数量个孔洞的尺寸代入预设围岩力学模型，得到每个孔洞所对应的储层深度计算模型；

使用每个孔洞所对应的储层深度计算模型，计算该孔洞所对应的储层极限深度；

基于所述预设数量个孔洞、以及所述预设数量个孔洞所对应的储层极限深度，建立孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型。

一种储层评价方法，包括：

获取目标储层；

基于孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，计算所述目标储层所对应的孔洞尺寸；

基于所述目标储层所对应的孔洞尺寸，评价所述目标储层。

一种储层评价模型建立装置，包括：

储层深度计算模型获取单元，用于分别将预设数量个孔洞的尺寸代入预设围岩力学模型，得到每个孔洞所对应的储层深度计算模型；

储层极限深度计算单元，用于使用每个孔洞所对应的储层深度计算模型，计算该孔洞所对应的储层极限深度；

函数模型建立单元，用于基于所述预设数量个孔洞、以及所述预设数量个孔洞所对应的储层极限深度，建立孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型。

一种储层评价装置，包括：

目标储层获取单元，用于获取目标储层；

孔洞尺寸计算单元，用于基于孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，计算所述目标储层所对应的孔洞尺寸；

目标储层评价单元，用于基于所述目标储层所对应的孔洞尺寸，评价所述目标储层。

由以上本申请实施例提供的技术方案可见，本申请实施例避免了使用地震资料，预测目标储层中孔洞的分布情况，而是可以基于孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，计算目标储层所对应的孔洞尺寸。这样，与现有技术相比，本申请实施例对于目标储层中尺寸小于地震波波长的孔洞，以及尺寸大于或等于地震波长的孔洞，均可以准确地进行预测，从而可以提高目标储层评价的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，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为本申请储层评价模型建立方法一个实施例的流程图；

图2为本申请实施例围岩力学模型的示意图；

图3为本申请实施例计算孔洞所对应储层极限深度的流程图；

图4为本申请实施例网格储层深度计算模型示意图；

图5a为本申请实施例网格储层深度计算模型y-z截面塑性区的示意图；

图5b为本申请实施例网格储层深度计算模型x-z截面塑性区的示意图；

图5c为本申请实施例网格储层深度计算模型x-y截面塑性区的示意图；

图6为本申请实施例孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型示意图；

图7为本申请储层评价方法一个实施例的流程图；

图8为本申请储层评价模型建立装置一个实施例的功能结构示意图；

图9为本申请储层评价装置一个实施例的功能结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。

随着勘探程度的提高，向深层古老地层进行勘探已成为一种发展趋势。深层古老地层通常为碳酸盐岩地层。通常情况下，随埋深增大，由于上覆岩层压力增大而导致孔洞被压塌，碳酸盐岩储层的储集空间逐渐消亡。基于上述现有技术中的方法，通常评价深度较深的碳酸盐岩储层为劣质储层，无法形成优质油气藏。然而，近年来发现7000-8000m深度的碳酸盐岩储层中仍保存有大型孔洞，发育有优质的油气藏，从而表明上述现有技术中的方法难以准确地对储层进行评价。

本申请实施例的储层评价方法，可以准确地对储层进行评价。为了更好地理解本申请实施例的技术方案，下面首先介绍储层评价模型建立方法的一个实施例。如图1所示，该实施例可以包括以下步骤。

步骤S11：分别将预设数量个孔洞的尺寸代入预设围岩力学模型，对应得到预设数量个储层深度计算模型。

所述孔洞通常为储层中油气藏的主要储集空间。所述孔洞的形状通常近似为球形。那么，所述孔洞的尺寸可以包括孔洞的直径。

所述孔洞可以包括孔隙和洞穴。其中，孔隙的尺寸通常小于或等于2m，所述洞穴的尺寸通常大于2m。

所述孔隙还可以包括微孔隙、小孔隙、中孔隙、以及大孔隙。所述微孔隙的尺寸通常小于或等于0.01m，所述小孔隙的尺寸通常大于0.01m、并小于或等于0.25m，所述中孔隙的尺寸通常大于0.25m、并小于或等于0.5m，所述大孔隙的尺寸通常大于0.5m、并小于或等于2m。

所述洞穴还可以包括小洞穴、中洞穴、以及大洞穴。所述小洞穴的尺寸通常大于2m、并小于或等于5m，所述中洞穴的尺寸通常大于5m、并小于或等于10m，所述大洞穴的尺寸通常大于10m。

所述预设数量个可以为一个或多个。所述预设数量个孔洞的尺寸通常各不相同。例如，所述预设数量个孔洞可以包括尺寸分别为15m、10m、7m、5m、4.0m、3.0m、2.0m、1.0m、0.5m、0.4m、0.2m、以及0.1m的孔洞。

所述围岩力学模型通常为一种用于计算孔洞围岩受力情况的数学模型。通常地，储层孔洞的边界形态较为复杂。为了考察孔洞围岩的受力情况，可以抽象并建立围岩力学模型。

如图2所示。所述围岩力学模型为立方体形围岩力学模型。所述立方体形围岩力学模型的底表面固定，上表面通常受到上覆岩层压力σ_v的作用，前后表面通常收到水平最大主应力σ_{h>的作用，左右表面通常受到水平最小主应力σh>的作用。}

在所述立方体形围岩力学模型内部可以有一孔洞。所述孔洞的中心可以与所述立方体形围岩力学模型的中心相重合。所述孔洞内可以充满流体，例如充满石油等。可以使用p_i表示所述孔洞的内压。所述立方体形围岩力学模型的边长通常大于或等于所述孔洞直径r的3倍。

所述储层深度计算模型通常为一种用于计算孔洞围岩破坏程度的数学模型。为了考察孔洞围岩破坏程度随地层深度的变化情况，可以将孔洞的尺寸代入所述围岩力学模型，得到该孔洞所对应的储层深度计算模型。

所述分别将预设数量个孔洞的尺寸代入预设围岩力学模型，得到每个孔洞所对应的储层深度计算模型，可以包括：对于所述预设数量个孔洞中的每个孔洞，基于该孔洞的尺寸设置所述立方体形围岩力学模型的边长，将设置后的所述立方体形围岩力学模型作为该孔洞所对应的储层深度计算模型。

例如，某一孔洞的尺寸为5m。所述围岩力学模型为正方体形围岩力学模型，所述正方体形围岩力学模型的边长为孔洞尺寸的3倍。那么，可以根据该孔洞的尺寸，设置所述正方体形围岩力学模型的边长为15m，并可以将所述边长为15m的正方体形围岩力学模型作为该孔洞所对应的储层深度计算模型。

步骤S12：使用每个所述孔洞所对应的储层深度计算模型，计算该孔洞所对应的储层极限深度。

通常情况下，随地层深度的增加，由于上覆地层压力增大而导致孔洞围岩被压塌的区域增大，储层的储集空间逐渐消亡。那么，可以使用所述孔洞所对应的储层深度计算模型，计算该孔洞所对应的储层极限深度。

所述计算该孔洞所对应的储层极限深度，可以包括：按照地层深度从浅到深的顺序，依次计算该孔洞所对应的储层深度计算模型中塑性区的尺寸，直至塑性区的尺寸大于或等于该孔洞的尺寸为止，将此时的地层深度作为该孔洞所对应的储层极限深度。

所述塑性区通常为发生剪切破坏或拉张破坏的区域。

如图3所示，可以通过如下的子步骤计算该孔洞所对应的储层极限深度。

步骤S121：依据预设网格尺寸，将该孔洞所对应的储层深度计算模型进行网格划分，得到该孔洞所对应的网格储层深度计算模型。

步骤S122：获取预设地层深度，将所述预设地层深度作为当前地层深度。

步骤S123：计算当前地层深度下，该网格储层深度计算模型所受到的上覆岩层压力、水平最大主应力和水平最小主应力，以及该孔洞的内压。

所述上覆岩层压力σ_v、所述水平最大主应力σ_{h>、以及所述水平最小主应力σh>，可以通过对当前地层深度下的地应力场进行反演得到。}

所述上覆岩层压力σ_v可以由上覆岩层密度积分求得。

所述孔洞的内压p_i＝αρ_fgh。其中，ρ_f为孔洞内流体的平均密度；g为重力加速度；h为当前地层深度下，该孔洞中心的深度；α为压力偏差系数。

步骤S124：对于该网格储层深度计算模型内的每个网格，基于所述上覆岩层压力、所述水平最大主应力、所述水平最小主应力和所述孔洞内压，计算该网格的剪切应力和拉张应力，并基于所述剪切应力和拉张应力，判断该网格是否属于塑性区内的网格。

具体地，当所述剪切应力大于或等于该网格的抗剪强度时，或者，当所述拉张应力大于或等于该网格的抗拉强度时，将该网格作为塑性区内的网格；当所述剪切应力小于该网格的抗剪强度、并且所述拉张应力小于该网格的抗拉强度时，不将该网格作为塑性区内的网格。

步骤S125：判断塑性区的尺寸是否大于该孔洞的尺寸，当塑性区的尺寸小于该孔洞的尺寸时，执行步骤S126，当塑性区的尺寸大于或等于该孔洞的尺寸时，执行步骤S127。

步骤S126：将当前地层深度与预设步长相加，得到新的地层深度，并使用所述新的地层深度更新所述当前地层深度，重复步骤S123至步骤S125。

步骤S127：将当前地层深度作为该孔洞的储层极限深度。

图4为某一网格储层深度计算模型示意图。图4所示的网格储层深度计算模型中，可以以孔洞的中心为坐标原点，以水平向右的方向为X轴的正方向，以水平向后的方向为Y轴正方向，以竖直向上的方向为Z轴正方向，建立三维直角坐标系。

图5a为网格储层深度计算模型y-z截面塑性区的示意图；图5b为网格储层深度计算模型x-z截面塑性区的示意图；图5c为网格储层深度计算模型x-y截面塑性区的示意图。

在图5a、图5b、图5c所示的示意图中，黑色区域为未发生破坏区域，灰色区域为塑性区。

步骤S13：基于所述预设数量个孔洞、以及所述预设数量个孔洞所对应的储层极限深度，建立孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型。

具体地，针对所述预设数量个孔洞与所述预设数量个孔洞所对应的储层极限深度之间的关系，可以进行曲线拟合，得到孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型。

所述孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型可以为H＝-599.6lnD+9446.1。其中，H为储层极限深度；D为孔洞尺寸。上式的拟合优度R²可以为0.943。

图6为孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型示意图。在图6中，横坐标为lnD，纵坐标为储层极限深度H。线条1为所述预设数量个孔洞与所述预设数量个孔洞所对应的储层极限深度之间的关系曲线。线条2为孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型曲线。

在一个具体的应用场景中，可以使用图6所示的函数模型曲线，对储层进行分级评价。例如，可以将深度在8500m以上的储层评价为优势储层；可以将深度在8500m-9200m之间的储层评价为有效储层；可以将深度在9200m-9500m之间的储层评价为普通储层；可以将深度在11000m以下的储层评价为孔洞消亡储层。

所述优势储层通常具有较大的孔隙度和渗透率。所述有效储层的孔隙度和渗透率小于所述优势储层，但大于所述普通储层。所述普通储层通常具有较小的孔隙度和渗透率。

所述优势储层、所述有效储层、所述普通储层形成油气藏的概率依次减小。所述孔洞消亡储层通常不易形成油气藏。

在一个实施方式中，在步骤S13之后，所述方法还可以包括：获取钻井资料，基于所述钻井资料对所述孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型进行修正，从而形成逼近地质实际情况的储层定量评价模型。例如，所述钻井资料可以包括深度为6000米至8000米的地层中，已钻井发现的孔洞。

图1所对应的实施例，避免了使用地震资料，预测目标储层中孔洞的分布情况，而是可以基于孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，计算目标储层所对应的孔洞尺寸。这样，与现有技术相比，图1所对应的实施例对于目标储层中尺寸小于地震波波长的孔洞，以及尺寸大于或等于地震波长的孔洞，均可以准确地进行预测，从而可以提高目标储层评价的准确性。

基于图1所对应的实施例，本申请实施例还提供储层评价方法的一个实施例。如图7所示，该实施例可以包括以下步骤。

步骤S71：获取目标储层。

所述目标储层通常为待评价的储层。

所述获取目标储层可以包括：根据地质的预测，对工区进行沉积相相带划分，并可以从中选取目标沉积相所对应的地层，将选取的地层作为目标地层；从所述目标地层中选取目标储层。

在一个具体的应用场景中，可以根据地质的预测以及碳酸盐岩的沉积原理，对工区进行沉积相相带划分；并可以从盆地相至台地相的过渡区域中，选取叠瓦状沉积结构反射明显的地层，可以将选取的地层作为目标地层，即，高能沉积环境下碳酸盐岩发育地层。对所述目标地层进行古生物、测井或区域不整合研究，可以从所述目标地层中选取后期岩溶作用层段，并将选取的层段作为目标储层，即，孔洞发育储层。其中，后期岩溶作用层段，通常位于所述目标地层中局部不整合面以下100-70米范围内。

步骤S72：基于孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，计算所述目标储层所对应的孔洞尺寸。

具体地，可以基于所述目标储层的深度，以及所述孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，获取所述目标储层所对应的孔洞尺寸。

步骤S73：基于所述目标储层所对应的孔洞尺寸，评价所述目标储层。

具体地，当所述目标储层所对应的孔洞尺寸大于或等于第一预设阈值时，评价所述目标储层为优势储层；当所述目标储层所对应的孔洞尺寸小于第一预设阈值、并大于或等于第二预设阈值时，评价所述目标储层为有效储层；当所述目标储层所对应的孔洞尺寸小于第二预设阈值、并大于或等于第三预设阈值时，评价所述目标储层为普通储层。

所述第一预设阈值、所述第二预设阈值、以及所述第三预设阈值可以根据实际需要灵活设定。例如，所述第一预设阈值可以为5m，所述第二预设阈值为2m，所述第三预设阈值为0.5m。

图7所对应的实施例，可以基于孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，计算目标储层所对应的孔洞尺寸；并可以所述目标储层所对应的孔洞尺寸，评价所述目标储层。与现有技术相比，图7所对应的实施例避免了基于地震资料，预测目标储层中孔洞的分布情况，从而可以提高目标储层评价结果的准确性。

下面介绍本申请储层评价模型建立装置的一个实施例。如图8所示，该实施例可以包括：

储层深度计算模型获取单元81，用于分别将预设数量个孔洞的尺寸代入预设围岩力学模型，得到每个孔洞所对应的储层深度计算模型；

储层极限深度计算单元82，用于使用每个孔洞所对应的储层深度计算模型，计算该孔洞所对应的储层极限深度；

函数模型建立单元83，用于基于所述预设数量个孔洞、以及所述预设数量个孔洞所对应的储层极限深度，建立孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型。

下面介绍本申请储层评价装置的一个实施例。如图9所示，该实施例可以包括：

目标储层获取单元91，用于获取目标储层；

孔洞尺寸计算单元92，用于基于孔洞尺寸与储层极限深度的函数模型，计算所述目标储层所对应的孔洞尺寸；

目标储层评价单元93，用于基于所述目标储层所对应的孔洞尺寸，评价所述目标储层。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片2。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware Description Language)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(Ruby Hardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog2。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。

本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。

本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。