CN106546525A - 建立三维渗透率模型的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种建立三维渗透率模型的方法和装置，其中，该方法包括以下步骤：获取目标油藏的结果数据；根据目标油藏的结果数据，建立目标油藏的应力场模拟地质模型；根据目标油藏的结果数据和目标油藏成像测井资料，通过应力场模拟地质模型，计算得到目标油藏应力场分布数据；根据目标油藏应力场分布数据、目标油藏成像测井资料和目标油藏试井资料，求解得到校正渗透率；根据校正渗透率建立三维渗透率模型。由于该方案考虑了微裂缝的影响，并根据校正渗透率建立三维渗透率模型，因此解决了现有建模方法中存在的三维渗透率模型精度低、误差大的技术问题，实现了提高所建立的三维渗透率模型精度的技术效果。
Description
技术领域
本申请涉及油藏开发技术领域，特别涉及一种建立三维渗透率模型的方法和装置。
背景技术
在油藏开发领域中，对目标油藏进行研究分析时，往往会先根据目标油藏的测井资料和实验结果数据，建立关于目标油藏的三维渗透率模型，再通过该三维渗透率模型对目标油藏展开具体的油藏工程研究和油藏数值模拟研究。
目前，主要采用的建模方法普遍是根据测井渗透率，建立关于目标油藏的三维渗透率模型。然而，在具体实施时，目标油藏的地质储层中往往会发育有许多微裂缝，这些微裂缝会影响多孔介质中的流体的运移，进而导致在实际开发中，地质储层的实际渗透率会比测井渗透率高很多。因此，导致通过现有的建模方法，直接根据测井渗透率建立的三维渗透率模型往往存在精度低、误差大的技术问题。在对特低渗储层进行研究时，现有的建模方法所产生的上述技术问题尤为明显。
针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种建立三维渗透率模型的方法和装置，以解决现有建模方法存在的模型精度低、误差大的技术问题。
本申请实施例提供了一种建立三维渗透率模型的方法，包括：
获取目标油藏的结果数据；
根据所述目标油藏的结果数据，建立目标油藏的应力场模拟地质模型；
根据所述目标油藏的结果数据和目标油藏的测井资料，通过所述应力场模拟地质模型，计算得到目标油藏应力场分布数据；
根据所述目标油藏应力场分布数据、所述目标油藏的测井资料和目标油藏的试井资料，求解得到校正渗透率；
根据所述校正渗透率，建立所述目标油藏的三维渗透率模型。
在一个优选实施方式中，所述结果数据包括：岩石力学相关参数、应力场大小和应力场水平最大主应力方向。
在一个优选实施方式中，所述获取目标油藏的结果数据，包括：
获取目标油藏的钻井岩心样品；
对所述目标油藏的钻井岩心样品进行岩石三轴应力实验，得到所述岩石力学相关参数；
对所述目标油藏的钻井岩心样品进行岩石声发射实验，得到所述应力场大小；
根据所述目标油藏的测井资料，得到所述应力场水平最大主应力方向。
在一个优选实施方式中，根据所述目标油藏的结果数据，建立目标油藏的应力场模拟地质模型，包括：
根据所述目标油藏的结果数据，通过映射网格划分，建立所述目标油藏的应力场模拟地质模型。
在一个优选实施方式中，根据所述目标油藏应力场分布数据、所述目标油藏的测井资料和目标油藏的试井资料，求解得到校正渗透率，包括：
根据所述目标油藏应力场分布数据，计算得到目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值；
根据所述目标油藏应力场分布数据和所述目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值，计算得到目标油藏中各个测点的裂缝密度预测值；
根据所述目标油藏中各个测点的裂缝密度预测值，将所述目标油藏划分为多个裂缝发育密度区；
根据所述目标油藏的测井资料和试井资料，求解得到所述目标油藏中各个测点的的校正渗透率。
在一个优选实施方式中，所述根据所述目标油藏应力场分布数据，计算得到目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值，包括：
根据所述目标油藏应力场分布数据，按照以下公式，计算得到所述目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值：
In(j)＝τn(j)/[τn](j)
It(j)＝σt(j)/[σt](j)
I(j)＝α(j)It(j)+β(j)In(j)
其中，[τn](j)为编号为j的测点的岩石的抗剪强度，C(j)为编号为j的测点的正应力为零时岩石的抗剪强度，σn(j)为编号为j的测点的破裂面剪应力大小，为编号为j的测点的内摩擦系数，In(j)为编号为j的测点的裂缝剪破裂率，τn(j)为编号为j的测点的剪应力值，It(j)为编号为j的测点的裂缝张破裂率，σt(j)为编号为j的测点的破裂面张应力大小，[σt](j)为编号为j的测点的岩石抗张强度，α(j)为编号为j的测点的张裂缝比例，β(j)为编号为j的测点的剪裂缝比例，I(j)为编号为j的测点的裂缝破裂率分布参数值。
在一个优选实施方式中，所述根据所述目标油藏应力场分布数据和所述目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值，计算得到目标油藏中各个测点的裂缝密度预测值，包括：
根据所述目标油藏应力场分布数据和所述目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值，按照以下公式，计算得到所述目标油藏中各个测点的裂缝密度预测值：
I(j)＜Ic,ξ(j)＝a1(j)I(j) 2+a2(j)
I(j)≥Ic,ξ(j)＝a1(j)I(j) 2+a2(j)+a3(j)(A(j)+a4(j))
其中，I(j)为编号为j的测点的裂缝破裂率分布参数值，Ic为I(j)的临界值，ξ(j)为编号为j的测点的裂缝密度预测值，a1(j)、a2(j)、a3(j)、a4(j)为编号为j的测点的待定常数，A(j)为编号为j的测点的能量值。
在一个优选实施方式中，所述根据所述目标油藏的测井资料和试井资料，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率，包括：
根据所述目标油藏的测井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值；
根据所述目标油藏试井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率；
根据所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数；
根据所述目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率。
在一个优选实施方式中，根据所述目标油藏的测井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值，包括：
根据所述目标油藏的测井资料，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值：
其中，为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的测井渗透率平均值，K(φ(j),MZ(j),Vsh(j))(j)为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层中的编号为j的测点的测井渗透率，φ(j)、MZ(j)、Vsh(j)、Vsh分别为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层中的编号为j的测点的孔隙度、粒度中值、泥质含量，hi(F)为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层厚度，h(F)为第F个裂缝密度发育密度区中油藏实际生产层段厚度，ni为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层内所包含的测点数，N(F)为第F个裂缝密度发育密度区中所包含小层数。
在一个优选实施方式中，根据所述目标油藏的试井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率，包括：
根据所述目标油藏的试井资料，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率：
其中，KT(F)为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的试井渗透率，Q(F)为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的试井产量，μ(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的地层原油粘度，re(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的供给半径，rw(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的油井半径，ΔP(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的生产压差，h(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的试井油藏厚度。
在一个优选实施方式中，根据所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，包括：
根据所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数：
其中，所述λ(F)为第F个裂缝密度发育密度区中校正系数，KT(F)为第F个裂缝密度发育密度区中试井渗透率，为第F个裂缝密度发育密度区中测井渗透率平均值。
在一个优选实施方式中，根据所述目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率，包括：
根据所述目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，按照以下公式，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率：
其中，所述PERM(j)目标油藏中编号为j测点的校正渗透率，λ(F)为编号为j测点所在的第F个裂缝密度发育密度区中校正系数，K(φ(j),MZ(j),Vsh(j))为编号为j的测点的测井渗透率。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种建立三维渗透率模型的装置，包括：
获取模块，用于获取目标油藏的结果数据；
第一建立模块，用于根据所述目标油藏的结果数据，建立所述目标油藏的应力场模拟地质模型；
计算模块，用于根据所述目标油藏的结果数据和目标油藏的测井资料，通过所述应力场模拟地质模型，计算得到目标油藏应力场分布数据；
校正模块，用于根据所述目标油藏应力场分布数据、所述目标油藏测井资料和目标油藏试井资料，求解得到目标油藏中各个测点的校正渗透率；
第二建立模块，用于根据所述目标油藏中各个测点的校正渗透率，建立所述目标油藏的三维渗透率模型。
在本申请实施例中，在建立三维渗透率模型的过程中考虑了微裂缝对渗透率的影响，先对测井渗透率进行校正，再根据校正渗透率建立目标油藏的三维渗透率模型。因为考虑了微裂缝对渗透率的影响，从而解决了现有的建模方法中存在的精度低、误差大的技术问题，达到了提高三维渗透率模型准确度的目的。
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是根据本申请实施例的建立三维渗透率模型的方法的处理流程图；
图2是根据本申请实施例的建立三维渗透率模型的装置的组成结构图；
图3是应用本申请实施例提供的建立三维渗透率模型的方法/装置得到的裂缝破裂率分布参数值分布预测图；
图4是应用本申请实施例提供的建立三维渗透率模型的方法/装置得到的裂缝密度分布预测图。
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。
考虑到现有的建模方法，通常是直接根据测井渗透率建立目标油藏的地质储层的三维渗透率模型。而直接采用测井的渗透率，由于没有考虑到储层中发育的微裂缝对实际渗透率的影响，导致所建立的三维渗透率模型不准确，往往存在精度低、误差大的技术问题。针对产生上述技术问题的根本原因，本申请考虑到了目标油藏地质储层中微裂缝对渗透率的影响，并通过根据试井资料对测井渗透率进行校正，得到更加准确的校正渗透率，再根据校正渗透率，建立三维渗透率模型。从而可以解决现有建模方法中存在的建模精度差、误差大的技术问题，实现了提高所建立的三维渗透率模型的准确度的技术效果。
基于上述思考思路，本申请提供了一种建立三维渗透率模型的方法。请参阅图1。本申请提供的建立三维渗透率模型的方法，可以包括以下步骤。
步骤11：获取目标油藏的结果数据。
在本实施方式中，根据实际研究需要，上述结果数据可以包括：岩石力学相关参数、应力场大小和应力场水平最大主应力方向。当然，除上述所列举的岩石力学相关参数、应力场大小和应力场水平最大主应力方向外，根据具体实施情况和实际需求，上述结果数据还可以包括其他相应的地质数据。
在一个优选的实施方式中，为了获取结果数据，可以先对目标油藏进行采样，再通过对样品进行试验获得相应的结果数据。具体可以按照以下步骤实施：
S1：获取目标油藏的钻井岩心样品。
S2：对所述目标油藏的钻井岩心样品进行岩石三轴应力实验，得到所述岩石力学相关参数。
S3：对所述目标油藏的钻井岩心样品进行岩石声发射实验，得到所述应力场大小。
S4：根据所述目标油藏的测井资料，得到所述应力场水平最大主应力方向。
步骤12：根据所述目标油藏的结果数据，建立所述目标油藏的应力场模拟地质模型。
在一个优选的实施方式中，为了充分利用结果数据，建立应力场模拟地质模型，可以根据所述目标油藏的结果数据，通过映射网格划分，建立所述目标油藏的应力场模拟地质模型。其中，上述映射网格划分，具体可以是依据网格剖分原则进行网格划分，建立三维规则网格。
步骤13：根据所述目标油藏的结果数据和目标油藏测井资料，通过所述应力场模拟地质模型，计算得到目标油藏应力场分布数据。
在本实施方式中，根据实际研究需求和具体实施情况，这里所述的目标油藏应力场分布数据具体可以包括以下的数据：各个测点的岩石的抗剪强度，各个测点的正应力为零时岩石的抗剪强度，各个测点的破裂面剪应力大小，各个测点的内摩擦系数，各个测点的裂缝剪破裂率，各个测点的剪应力值，各个测点的裂缝张破裂率，各个测点的破裂面张应力大小，各个测点的岩石抗张强度，各个测点的张裂缝比例，各个测点的剪裂缝比例，各个测点的裂缝破裂率分布参数值等。
在一个优选的实施方式中，为了充分利用目标油藏的结果数据、目标油藏的测井资料和已经建立好的应力场模拟地质模型，得到目标油藏应力场分布数据。具体实施时，可以：根据建立的地质模型，利用上述获得的结果数据中的岩石力学参数(杨氏模量、泊松比以及岩石的密度等)采用有限元方法开展目标油藏应力场数值模拟研究，运用SuperSAP(Super structural analysis&design program，结构分析设计程序的简称)相关程序，选取上述参数值进行调整计算，得到目标油藏应力场特征图。当然，值得说明的是这里得到的目标油藏应力特征图只是为了更直观地反应目标油藏应力情况，便于本领域研究人员读取分析相关的应力数据。本申请对于是否绘制目标油藏应力场特征图不作限制。施工时，可以根据具体情况，具体需求，灵活选择是否绘制目标油藏应力场特征图。
在上述实施方式中，所使用的SuperSAP是一种根据结构有限元编制的，用于对大体积或大面积对象进行应力场或温度场计算的一种程序软件。当然，需要说明的是，本申请具体实施时，可以使用SuperSAP协助计算求得目标油藏应力场分布数据，也可以使用其他相类似的软件协助获得所需要的目标油藏应力场分布数据。对此，本申请不作限定。
步骤14：根据所述目标油藏应力场分布数据、所述目标油藏测井资料和目标油藏试井资料，求解得到校正渗透率。
在一个优选的实施方式中，为了充分利用目标油藏的结果数据、目标油藏测井资料和的目标油藏应力场分布数据，得到目标油藏中多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中各个测点的校正渗透率。具体可以按照下面的步骤执行：
S1：根据所述目标油藏应力场分布数据，计算得到裂缝破裂率分布参数值。
S2：根据所述目标油藏应力场分布数据和所述裂缝破裂率分布参数值，计算得到裂缝密度预测值。
S3：根据所述裂缝密度预测值，将所述目标油藏划分为多个裂缝发育密度区。
S4：根据所述目标油藏测井资料和试井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中各个测点的校正渗透率。
在一个优选的实施方式中，为了根据目标油藏应力场分布数据计算得到破裂率，具体可以按照以下公式求解，得到各个测点的破裂率的分布参数值：
In(j)＝τn(j)/[τn](j)
It(j)＝σt(j)/[σt](j)
I(j)＝α(j)It(j)+β(j)In(j)
其中，[τn](j)为编号为j的测点的岩石的抗剪强度，C(j)为编号为j的测点的正应力为零时岩石的抗剪强度，σn(j)为编号为j的测点的破裂面剪应力大小，为编号为j的测点的内摩擦系数，In(j)为编号为j的测点的裂缝剪破裂率，τn(j)为编号为j的测点的剪应力值，It(j)为编号为j的测点的裂缝张破裂率，σt(j)为编号为j的测点的破裂面张应力大小，[σt](j)为编号为j的测点的岩石抗张强度，α(j)为编号为j的测点的张裂缝比例，β(j)为编号为j的测点的剪裂缝比例，I(j)为编号为j的测点的裂缝破裂率分布参数值。
在一个优选的实施方式中，为了根据目标油藏应力场分布数据和裂缝破裂率分布参数值，计算得到裂缝密度预测值，具体可以根据下面的公式求解，得到各个测点裂缝密度预测值：
I(j)＜Ic,ξ(j)＝a1(j)I(j) 2+a2(j)
I(j)≥Ic,ξ(j)＝a1(j)I(j) 2+a2(j)+a3(j)(A(j)+a4(j))
其中，I(j)为编号为j的测点的裂缝破裂率分布参数值，Ic为I(j)的临界值，ξ(j)为编号为j的测点的裂缝密度预测值，a1(j)、a2(j)、a3(j)、a4(j)为编号为j的测点的待定常数，A(j)为编号为j的测点的能量值。
在一个优选的实施方式中，为了根据目标油藏测井资料和试井资料，求解得到上述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中各个测点的校正渗透率，具体可以按照以下步骤执行：
S4_1：根据所述目标油藏测井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值。
S4_2：根据所述目标油藏试井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率。
S4_3：根据所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的校正系数。
S4_4：根据所述目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的校正系数，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中各个测点的校正渗透率。
在一个优选的实施方式中，为了根据目标油藏测井资料，求解得到上述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值，具体可以根据所述目标油藏测井资料，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值：
其中，为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的测井渗透率平均值，K(φ(j),MZ(j),Vsh(j))(j)为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层中的编号为j的测点的测井渗透率，φ(j)、MZ(j)、Vsh(j)、Vsh分别为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层中的编号为j的测点的孔隙度、粒度中值、泥质含量，hi(F)为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层厚度，h(F)为第F个裂缝密度发育密度区中油藏实际生产层段厚度，ni为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层内所包含的测点数，N(F)为第F个裂缝密度发育密度区中所包含小层数。
在一个优选的实施方式中，为了充分利用目标油藏试井资料，得到上述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率，具体可以根据所述目标油藏试井资料，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率：
其中，KT(F)为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的试井渗透率，Q(F)为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的试井产量，μ(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的地层原油粘度，re(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的供给半径，rw(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的油井半径，ΔP(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的生产压差，h(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的试井油藏厚度。
在一个优选的实施方式中，为了根据上述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，得到上述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，具体可以根据多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数：
其中，所述λ(F)为第F个裂缝密度发育密度区中校正系数，KT(F)为第F个裂缝密度发育密度区中试井渗透率，为第F个裂缝密度发育密度区中测井渗透率平均值。
在一个优选的实施方式中，为了根据目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中各个测点的校正渗透率。具体可以根据目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中各个测点的校正渗透率：
其中，所述PERM(j)目标油藏中编号为j测点的校正渗透率，λ(F)为编号为j测点所在的第F个裂缝密度发育密度区中校正系数，K(φ(j),MZ(j),Vsh(j))为编号为j的测点的测井渗透率。
步骤15：根据所述校正渗透率，建立所述目标油藏的三维渗透率模型。
在一个优选的实施方式中，为了建立目标油藏的三维渗透率模型，具体可以根据校正后的渗透率，利用地质建模软件，通过变差函数分析，建立目标油藏三维渗透率模型。值得注意的是，通过建立得到的三维渗透率模型中可以看到渗透率的高低明显随着裂缝的密度大小而表现出空间上的分布差异。
在本申请实施例中，相较于现有的建模方法，本申请通过根据试井资料校正测井渗透率，得到校正渗透率，再根据校正渗透率建立三维渗透率模型，从而解决了现有建模方法中存在的所建立的三维渗透率模型精度低、误差大的技术问题，实现了提高建立三维渗透率模型准确度的技术效果。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种建立三维渗透率模型的装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与建立三维渗透率模型的方法相似，因此装置的实施可以参见建立三维渗透率模型的方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用的，术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。请参阅图2，是本申请实施例的建立三维渗透率模型的装置的一种组成结构图，该装置可以包括：获取模块201、第一建立模块202、计算模块203、校正模块204和第二建立模块205，下面对该结构进行具体说明。
获取模块201，用于获取目标油藏的结果数据，其中，所述结果数据包括：岩石力学相关参数、应力场大小和应力场水平最大主应力方向；
第一建立模块202，用于根据所述目标油藏的结果数据，建立所述目标油藏的应力场模拟地质模型；
计算模块203，用于根据所述目标油藏的结果数据和目标油藏测井资料，通过所述应力场模拟地质模型，计算得到目标油藏应力场分布数据；
校正模块204，用于根据所述目标油藏应力场分布数据、所述目标油藏测井资料和目标油藏试井资料，求解得到校正渗透率；
第二建立模块205，用于根据所述校正渗透率，建立所述目标油藏的三维渗透率模型。
在一个具体的应用场景中，例如应用本申请提出的建立三维渗透率模型的方法/装置对某地区进行目标油藏的分析研究，具体可以按照下面的步骤执行。
S1：开展应力场模拟，预测目标油藏裂缝发育及分布规律
S1-1、录取目标油藏实际钻井岩心，开展岩石三轴应力实验，获取关键的岩石力学相关参数(岩石孔隙度、岩石密度、抗拉强度、杨氏模量、泊松比、膨胀角、内摩擦角、内聚力)；开展岩石声发射实验，获取地应力场应力大小。
S1-2、分析目标油藏测井资料，获取应力场水平最大主应力方向。
S1-3、综合目标油藏地质研究成果和实验结果，采用映射网格划分，建立三维规则网格，从而建立目标油藏应力场模拟的地质模型。
S1-4、根据建立的地质模型，利用上述获得的岩石力学参数(杨氏模量、泊松比以及岩石的密度等)采用有限元方法开展目标油藏应力场数值模拟研究，运用SuperSAP相关程序，选取上述参数值进行调整计算，得到目标油藏应力场特征图。
S1-5、计算裂缝破裂率分布参数值
利用式1逐个计算不同钻井岩心的裂缝破裂率分布参数值，并利用已建立的地质模型，通过地质建模软件的随机建模的方法，编制裂缝破裂率分布参数值分布预测图。具体可以参阅图3，图中黑点和数字表示不同井位编号。
总裂缝破裂率分布参数值：I总＝αIt+βIn
式中：a、β为岩心观察统计的张裂缝和剪裂缝比例。
裂缝剪破裂率：In＝τn/[τn]
式中：τn为剪应力值，单位：MPa；[τn]为岩石的抗剪强度，单位：MPa。
式中：C为粘聚力，是正应力为零时岩石的抗剪强度，单位：MPa；为内摩擦角，单位：°；为内摩擦系数。
裂缝张破裂率：It＝σt/[σt]
式中：σt为破裂面张应力大小；[σt]为岩石抗张强度。
S1-6、计算预测裂缝密度
依据二元法预测裂缝密度方法(式2)预测目标区裂缝密度，并根据裂缝密度制作裂缝密度分布预测图，具体可以参阅图4。
I＜Ic,β＝a1I2+a2
I＞Ic,β＝a1I2+a2+a3(A+a4)
式中：β为裂缝密度预测值；I为破裂值；a1，a2，a3，a4为四个待定常数；Ic为破裂值I的临界值；A—能量值。
S2：开展油藏动态分析，获取目标油藏动态渗透率
分析目标油藏动态监测资料，尤其是试井资料，利用渗流力学理论，对每一口井试井资料开展试井分析(式3)，解释目标油藏每一口井动态渗透率。
式中：KT为油藏动态渗透率，单位：μm2；Q为油井产量，单位：cm3/s(地下值)；μ为地层原油粘度，单位：mPa·s；re为供给半径，单位：cm；rw为油井半径，单位：cm；ΔP为生产压差，单位：MPa，h为油藏厚度，单位：cm。
S3：建立试井渗透率与测井渗透率对应关系
依据所建立的不同裂缝发育密度区与试井井位对应关系，按照不同的裂缝发育密度区，建立不同的试井渗透率与测井渗透率对应关系，进而得到试井渗透率校正模型。具体过程如下：
S-1、利用测井渗透率的平均值法计算油藏实际生产层段的渗透率
式中：为油藏实际生产层段试井渗透率平均值，单位：μm2；K(φ,MZ,Vsh)为第i小层第j采样点的测井渗透率，单位：μm2；φ、Mz、Vsh分别为第i小层第j采样点的孔隙度、粒度中值、泥质含量；hi为第i小层厚度，单位：m；h为油藏实际生产层段厚度，单位：m；n1为第i小层内包含的测井渗透率点数；n2为测压层段内包含小层数。
S3-2、为了建立试井渗透率与测井渗透率的校正模型，引入校正系数λ，建立不同的试井渗透率与测井渗透率对应关系。
S3-3、利用校正系数λ，对裂缝密度发育不同区，利用不同的校正系数，建立测井渗透率的校正模型。
具体可以参阅表1，表1是利用上述方法得到的动态渗透率与测井渗透率之间的校正系数。由表中可以看出，动态渗透率与测井渗透率相差甚大。其中，两者相差最大的可达47倍，最小的也有6倍，一般都在10～25倍之间变化。
表1测井解释渗透率动态校正系数
注：表中计算原油体积系数取1.112，原油粘度取6.7mPa·s。
油藏动态测试渗透率能够反映油藏的渗流特征，更接近油藏真实渗透率。利用生产动态渗透率对测井渗透率校正时，可建立测井渗透率(PERM)动态校正模型，即：
PERM＝λ×K(φ,Mz,Vsh)
S4：利用校正的测井渗透率，建立渗透率三维模型。
根据校正后的渗透率，利用地质建模软件，通过变差函数分析，建立目标油藏三维渗透率模型，在三维渗透率模型中可以看到渗透率的高低明显随着裂缝的密度大小而表现出空间上的分布差异。通过具体实施，主要可以表现为以下两点：
1、在局部裂缝密度较大的地区，渗透率也较高，这主要是裂缝对渗透率产生了很大的贡献；
2、裂缝密度较小的地区储层渗透率也较小，主要受基质渗透率影响，较少的裂缝对局部渗透率贡献也较小。
裂缝密度产生的对渗透的影响与本区开发实际非常吻合。在裂缝密度大的区块，开发初期产量比较好，开发后期水淹十分严重，这是由于在这些区块渗透率较高，流体沿裂缝能够顺利流入井筒，但由于裂缝的大量存在，注入水很容易沿裂缝舌进，从而导致了油井见水较快、后期水淹严重的现象。而在裂缝发育密度小的较低渗透率区块，虽然油井产液量较低，但含水上升速度也相对较慢，注入水突进现象不明显。这不仅充分说明所建裂缝模型的正确性。也体现出了裂缝对特低渗储层局部渗透率的影响会十分明显。从而，可以看出利用本申请提供的建立三维渗透率模型的方法或装置能够比较准确的建立储层渗透率模型，为油藏开发提供可靠依据。
从以上的描述中，可以看出，本申请实施例提供的建立三维渗透率模型的方法和装置相较于现有的建模方法，先获取目标油藏的结果数据，根据结果数据建立目标油藏应力场模拟的地质模型，通过目标油藏应力场模拟的地质模型得到参数数据；考虑到储层中微裂缝对实际渗透率的影响，根据参数数据并结合试井资料对测井渗透率进行校正，得到校正渗透率；根据校正渗透率建立三维渗透率模型。本申请通过根据校正渗透率建立三维渗透率模型，从而解决了现有根据测井渗透率建立三维渗透率模型存在的精度低、误差大的技术问题，实现了提高建立三维渗透率模型的准确度的技术效果；此外，本申请还通过分别计算不同裂缝密度发育区内的校正系数，根据不同裂缝密度发育区的校正系数对不同密度发育区内的测井渗透率进行针对性的校正，进一步提高了建立三维渗透率模型的准确度。
虽然本申请提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的手段可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的装置或客户端产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行(例如并行处理器或者多线程处理的环境，甚至为分布式数据处理环境)。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、产品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、产品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，并不排除在包括所述要素的过程、方法、产品或者设备中还存在另外的相同或等同要素。
上述实施例阐明的装置或模块等，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模块分别描述。当然，在实施本申请时可以把各模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现，也可以将实现同一功能的模块由多个子模块的组合实现等。以上所描述的装置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，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。
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，而对其内部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。
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、类等等。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。
本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或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。本申请可用于众多通用或专用的计算机***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***、基于微处理器的***、置顶盒、可编程的电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何***或设备的分布式计算环境等等。
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。
Claims (13)
1.一种建立三维渗透率模型的方法，其特征在于，包括：
获取目标油藏的结果数据；
根据所述目标油藏的结果数据，建立目标油藏的应力场模拟地质模型；
根据所述目标油藏的结果数据和目标油藏的测井资料，通过所述应力场模拟地质模型，计算得到目标油藏应力场分布数据；
根据所述目标油藏应力场分布数据、所述目标油藏的测井资料和目标油藏的试井资料，求解得到校正渗透率；
根据所述校正渗透率，建立目标油藏的三维渗透率模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结果数据包括：岩石力学相关参数、应力场大小和应力场水平最大主应力方向。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取目标油藏的结果数据，包括：
获取目标油藏的钻井岩心样品；
对所述目标油藏的钻井岩心样品进行岩石三轴应力实验，得到所述岩石力学相关参数；
对所述目标油藏的钻井岩心样品进行岩石声发射实验，得到所述应力场大小；
根据所述目标油藏的测井资料，得到所述应力场水平最大主应力方向。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标油藏的结果数据，建立目标油藏的应力场模拟地质模型，包括：
根据所述目标油藏的结果数据，通过映射网格划分，建立所述目标油藏的应力场模拟地质模型。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标油藏应力场分布数据、所述目标油藏的测井资料和目标油藏的试井资料，求解得到校正渗透率，包括：
根据所述目标油藏应力场分布数据，计算得到目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值；
根据所述目标油藏应力场分布数据和所述目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值，计算得到目标油藏中各个测点的裂缝密度预测值；
根据所述目标油藏中各个测点的裂缝密度预测值，将所述目标油藏划分为多个裂缝发育密度区；
根据所述目标油藏的测井资料和所述目标油藏的试井资料，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标油藏应力场分布数据，计算得到目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值，包括：
根据所述目标油藏应力场分布数据，按照以下公式，计算得到所述目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值：
In(j)＝τn(j)/[τn](j)
It(j)＝σt(j)/[σt](j)
I(j)＝α(j)It(j)+β(j)In(j)
其中，[τn](j)为编号为j的测点的岩石的抗剪强度，C(j)为编号为j的测点的正应力为零时岩石的抗剪强度，σn(j)为编号为j的测点的破裂面剪应力大小，为编号为j的测点的内摩擦系数，In(j)为编号为j的测点的裂缝剪破裂率，τn(j)为编号为j的测点的剪应力值，It(j)为编号为j的测点的裂缝张破裂率，σt(j)为编号为j的测点的破裂面张应力大小，[σt](j)为编号为j的测点的岩石抗张强度，α(j)为编号为j的测点的张裂缝比例，β(j)为编号为j的测点的剪裂缝比例，I(j)为编号为j的测点的裂缝破裂率分布参数值。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标油藏应力场分布数据和所述目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值，计算得到目标油藏中各个测点的裂缝密度预测值，包括：
根据所述目标油藏应力场分布数据和所述目标油藏中各个测点的裂缝破裂率分布参数值，按照以下公式，计算得到所述目标油藏中各个测点的裂缝密度预测值：
I(j)＜Ic,ξ(j)＝a1(j)I(j) 2+a2(j)
I(j)≥Ic,ξ(j)＝a1(j)I(j) 2+a2(j)+a3(j)(A(j)+a4(j))
其中，I(j)为编号为j的测点的裂缝破裂率分布参数值，Ic为I(j)的临界值，ξ(j)为编号为j的测点的裂缝密度预测值，a1(j)、a2(j)、a3(j)、a4(j)为编号为j的测点的待定常数，A(j)为编号为j的测点的能量值。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标油藏的测井资料和所述目标油藏的试井资料，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率，包括：
根据所述目标油藏的测井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值；
根据所述目标油藏试井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率；
根据所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数；
根据所述目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述目标油藏的测井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值，包括：
根据所述目标油藏的测井资料，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值：
其中，为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的测井渗透率平均值，K(φ(j),MZ(j),Vsh(j))(j)为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层中的编号为j的测点的测井渗透率，φ(j)、MZ(j)、Vsh(j)、Vsh分别为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层中的编号为j的测点的孔隙度、粒度中值、泥质含量，hi(F)为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层厚度，h(F)为第F个裂缝密度发育密度区中油藏实际生产层段厚度，ni为第F个裂缝密度发育密度区中第i小层内所包含的测点数，N(F)为第F个裂缝密度发育密度区中所包含小层数。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述目标油藏的试井资料，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率，包括：
根据所述目标油藏的试井资料，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的试井渗透率：
其中，KT(F)为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的试井渗透率，Q(F)为目标油藏中第F个裂缝密度发育密度区中的试井产量，μ(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的地层原油粘度，re(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的供给半径，rw(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的油井半径，ΔP(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的生产压差，h(F)为第F个裂缝密度发育密度区中的试井油藏厚度。
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，包括：
根据所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中的测井渗透率的平均值和试井渗透率值，按照以下公式，求解得到所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数：
其中，所述λ(F)为第F个裂缝密度发育密度区中校正系数，KT(F)为第F个裂缝密度发育密度区中试井渗透率，为第F个裂缝密度发育密度区中测井渗透率平均值。
12.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率，包括：
根据所述目标油藏的测井资料和所述多个裂缝发育密度区中各个裂缝发育密度区中校正系数，按照以下公式，求解得到所述目标油藏中各个测点的校正渗透率：
其中，所述PERM(j)目标油藏中编号为j测点的校正渗透率，λ(F)为编号为j测点所在的第F个裂缝密度发育密度区中校正系数，K(φ(j),MZ(j),Vsh(j))为编号为j的测点的测井渗透率。
13.一种建立三维渗透率模型的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取目标油藏的结果数据；
第一建立模块，用于根据所述目标油藏的结果数据，建立所述目标油藏的应力场模拟地质模型；
计算模块，用于根据所述目标油藏的结果数据和目标油藏的测井资料，通过所述应力场模拟地质模型，计算得到目标油藏应力场分布数据；
校正模块，用于根据所述目标油藏应力场分布数据、所述目标油藏测井资料和目标油藏试井资料，求解得到目标油藏中各个测点的校正渗透率；
第二建立模块，用于根据所述目标油藏中各个测点的校正渗透率，建立所述目标油藏的三维渗透率模型。
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Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107132170A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-09-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种储层应力敏感性的确定方法和装置 |
| CN107153038A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-09-12 | 铁道第三勘察设计院集团有限公司 | 地层渗透系数快速测定探头及其使用方法 |
| CN107366534A (zh) * | 2017-08-10 | 2017-11-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 粗化渗透率的确定方法和装置 |
| CN108843300A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-20 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种复杂多孔介质中确定主流通道类型的方法及装置 |
| CN109145375A (zh) * | 2018-07-18 | 2019-01-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 裂缝渗透率模型校正方法及装置 |
| CN112818501A (zh) * | 2019-11-15 | 2021-05-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于动态监测数据校正碳酸盐岩油藏静态渗透率的方法 |
| CN113586042A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-11-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 孔隙型碳酸盐岩动态渗透率确定方法及装置 |
-
2016
- 2016-11-02 CN CN201610944944.3A patent/CN106546525A/zh active Pending
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| YONG-CHAO XUE ET AL.: "A new method of building permeability model in low-permeability reservoir numerical simulation", 《NATURAL SCIENCE》 * |
| 薛永超: "肯基亚克盐下油田应力场模拟及裂缝预测", 《复杂油气藏》 * |
| 陈子光: "《岩石力学性质与构造应力场》", 30 June 1986 * |
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107132170B (zh) * | 2017-04-10 | 2019-09-06 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种储层应力敏感性的确定方法和装置 |
| CN107132170A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-09-05 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种储层应力敏感性的确定方法和装置 |
| CN107153038A (zh) * | 2017-06-08 | 2017-09-12 | 铁道第三勘察设计院集团有限公司 | 地层渗透系数快速测定探头及其使用方法 |
| CN107366534A (zh) * | 2017-08-10 | 2017-11-21 | 中国石油天然气股份有限公司 | 粗化渗透率的确定方法和装置 |
| CN107366534B (zh) * | 2017-08-10 | 2020-08-11 | 中国石油天然气股份有限公司 | 粗化渗透率的确定方法和装置 |
| CN108843300A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-20 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种复杂多孔介质中确定主流通道类型的方法及装置 |
| CN108843300B (zh) * | 2018-06-25 | 2022-03-01 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种复杂多孔介质中确定主流通道类型的方法及装置 |
| CN109145375A (zh) * | 2018-07-18 | 2019-01-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 裂缝渗透率模型校正方法及装置 |
| CN109145375B (zh) * | 2018-07-18 | 2022-02-01 | 中国石油天然气股份有限公司 | 裂缝渗透率模型校正方法及装置 |
| CN112818501A (zh) * | 2019-11-15 | 2021-05-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于动态监测数据校正碳酸盐岩油藏静态渗透率的方法 |
| CN112818501B (zh) * | 2019-11-15 | 2022-11-04 | 中国石油天然气股份有限公司 | 基于动态监测数据校正碳酸盐岩油藏静态渗透率的方法 |
| CN113586042A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-11-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 孔隙型碳酸盐岩动态渗透率确定方法及装置 |
| CN113586042B (zh) * | 2021-07-09 | 2023-09-26 | 中国石油天然气股份有限公司 | 孔隙型碳酸盐岩动态渗透率确定方法及装置 |
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