CN110472372A - 基于双重介质的渗透率预测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于双重介质的渗透率预测方法及***。该基于双重介质的渗透率预测方法包括:获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率;根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数;根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数;获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量;根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
Description
技术领域
本发明涉及油气藏领域,具体地,涉及一种基于双重介质的渗透率预测方法及***。
背景技术
页岩油气是一种非常规油气资源,页岩储层孔隙结构十分复杂,孔隙度非常低,此外,页岩储层中往往发育有大量天然裂缝,且裂缝的渗透率要远大于基质,是流体的主要流动通道。应力敏感现象普遍存在于致密油气藏和页岩油气藏中,页岩储层的渗透率极低,普遍发育有纳米级孔隙与天然层理缝,且相比于常规砂岩其泥质含量高,压缩系更强,因此应力敏感对页岩油气井的产能的影响非常大。
现有技术中关于岩石渗透率的研究往往是将真实岩心孔隙假设为一簇毛管束,从岩石的力学性质出发来研究压力变化对渗透率的影响,例如将真实岩心的岩石骨架假设为一簇毛细管且符合分形分布,或将岩石骨架假设为立方体裂缝,这两种方式过于理想化,与实际孔隙和裂缝网络有很大差别,无法准确预测不同压力下页岩储层的渗透率,不利于油藏开发。
发明内容
本发明实施例的主要目的在于提供一种基于双重介质的渗透率预测方法及***,以准确预测不同压力下的渗透率,进而为油藏开发过程中开采方式的选择提供了参考依据。
为了实现上述目的,本发明实施例提供一种基于双重介质的渗透率预测方法,包括:
获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率;
根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数;
根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数;
获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量;
根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
本发明实施例还提供一种基于双重介质的渗透率预测***,包括:
获取单元,用于获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率;获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量;
计算单元,用于根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数;
参数确定单元,用于根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数;
渗透率预测单元,用于根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
本发明实施例还提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现所述的基于双重介质的渗透率预测方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现所述的基于双重介质的渗透率预测方法的步骤。
本发明实施例的基于双重介质的渗透率预测方法及***,先根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数,再根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数,最后根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案,为油藏开发过程中开采方式的选择提供了参考依据。
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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例中基于双重介质的渗透率预测方法的流程图;
图2是本发明实施例中预测当前渗透率的流程图;
图3是具有应力敏感的毛管受压示意图;
图4是具有应力敏感的裂缝平板受压收缩示意图;
图5是本发明实施例中预测渗透率与历史渗透率的对比示意图;
图6是产量随上覆压力(地层压力)变化的示意图;
图7是产量损失率随上覆压力(地层压力)变化的示意图;
图8是本发明实施例中基于双重介质的渗透率预测***的结构框图。
具体实施方式
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,所描述的实施例仅仅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做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。
本领域技术人员知道,本发明的实施方式可以实现为一种***、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此,本公开可以具体实现为以下形式,即:完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等),或者硬件和软件结合的形式。
鉴于现有技术无法准确预测不同压力下页岩储层的渗透率,不利于油藏开发,本发明实施例提供一种基于双重介质的渗透率预测方法,以准确预测不同压力下的渗透率以创建或调整油气田开发方案,进而为油藏开发过程中开采方式的选择提供了参考依据。以下结合附图对本发明进行详细说明。
图1是本发明实施例中基于双重介质的渗透率预测方法的流程图。如图1所示,基于双重介质的渗透率预测方法包括:
S101:获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率。
S102:根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数。
其中,孔隙压缩系数为油层压力每产生单位压降时,单位孔隙体积岩石所产生的孔隙体积变化值。
S103:根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数。
S104:获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量。
S105:根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
其中,双重介质指存在于同一油藏内但同时具有两种不同渗透能力的多孔介质,例如孔隙-裂缝型双重介质。
图1所示的基于双重介质的渗透率预测方法的执行主体可以为计算机。由图1所示的流程可知,本发明实施例的基于双重介质的渗透率预测方法先根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数,再根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数,最后根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案,为油藏开发过程中开采方式的选择提供了参考依据。
图2是本发明实施例中预测当前渗透率的流程图。如图2所示,预测当前渗透率包括:
S201:根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量计算当前孔隙压缩系数。
具体实施时,可以通过如下公式计算当前孔隙压缩系数:
其中,Cp为当前孔隙压缩系数,φ为当前孔隙度,Δφ为当前孔隙度变化量,Δp为当前压力变化量。
S202:创建渗透率预测模型。
一实施例中,渗透率预测模型如下:
其中,k为当前渗透率,c为调整参数,DTm为基质迂曲度分形维数,DTf为裂缝迂曲度分形维数,k0为初始渗透率,CP为当前孔隙压缩系数,P为当前上覆压力。
一实施例中,孔隙压缩系数模型如下:
其中,Cp为当前孔隙压缩系数,φ为当前孔隙度,Δφ为当前孔隙度变化量,Δp为当前压力变化量。
S203:输入调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率、当前孔隙压缩系数和当前上覆压力至渗透率预测模型中,得到当前渗透率。
具有应力敏感的孔隙-裂缝双重介质的渗透率预测模型的推导过程如下:
图3是具有应力敏感的毛管受压示意图。随着岩心受到的覆压的不断增大,岩心受到压缩,孔隙体积减小,从而导致岩心渗透率发生变化,可以将实际岩心孔隙假设为一簇如图3所示的迂曲的符合分形分布的毛管束。
基质毛管束模型下的岩心的当前渗透率如下:
式中的km为基质毛管束模型下的岩心的当前渗透率,k0为岩心的初始渗透率,αm为基质孔渗幂指数,Cp为当前孔隙压缩系数,P为有效应力(当前上覆压力);基质孔渗幂指数αm描述了应力加载过程中孔隙度和渗透率的相对变化关系。假设毛管具有应力敏感,受到径向压力后向内收缩,受压前的毛管直径为λ0,受压后的毛管直径为λ,受压前后的毛管直线长度l不变,则受压前后的岩心孔隙度比值可以表示为:
φ为岩心的当前孔隙度,φ0为岩心的初始孔隙度。根据基质孔渗幂指数αm的定义可得:
结合式(1)和式(3)可得:
式(4)即为受压前后单根毛管的直径关系式。根据泊肃叶定律可得单根毛管流量qm:
式中的Δp为当前压力变化量,μ为流体粘度,lT为毛管实际长度。单根迂曲的毛管直线长度l与毛管实际长度lT符合如下关系:
其中,DTm为基质迂曲度分形维数,结合式(4)、式(5)和式(6)可得考虑迂曲度的单根毛管流量qm:
假设毛管的初始直径分布符合分形定律,则根据分形标度率可得:
式中N为毛管束的数目,Dfm为基质分形维数,结合式(7)和式(8)可得基质岩心总流量Qm:
其中,λ0max为最大初始毛管直径,λ0min为最小初始毛管直径。Qm还可以由下式表示:
基质岩心横截面积Am可以由下式表示:
将式(9)和式(11)代入式(10),可得基质毛管束模型下的岩心的当前渗透率km:
从式(12)可以看出基质毛管束模型下的岩心的当前渗透率由初始渗透率k0和应力敏感项组成,式(12)可以写为如下形式:
从上式可以看出,对于基质毛管束模型而言,其基质孔渗幂指数应等于由于0<DTm<3,则1.5<αm<3;不同于传统理论认为的基质孔渗幂指数αm=2。
图4是具有应力敏感的裂缝平板受压收缩示意图。页岩储层中除了发育有大量微纳米孔隙之外,还发育有大量天然裂缝和片状孔喉,为了表征这类孔隙,可以将其假设为如图4所示的一簇平板。假设初始裂缝高度h0与初始裂缝开度a0符合关系:h0=na0;当裂缝具有应力敏感时,裂缝在外压作用下裂缝逐渐趋于闭合,闭合过程中的裂缝开度减小,而裂缝高度变化很小,即h≈h0。其中,h为当前裂缝高度。
具有应力敏感的裂缝的初始渗透率与裂缝的当前渗透率符合式(1),裂缝受压前后的孔隙度比值可以表示为:
其中,a为初始裂缝开度。根据式(14)和裂缝孔渗幂指数αf的定义可得:
其中,kf为裂缝平板模型下的岩心的当前渗透率。联合式(1)和式(15)可得:
式(16)即为受压前后单根裂缝的开度关系式。根据Cubic定律可得单根裂缝流量qf:
裂缝实际长度lTf与裂缝直线长度lf符合如下关系:
其中,DTf为裂缝迂曲度分形维数,结合式(16)、式(17)和式(18),考虑迂曲度的单根裂缝流量qf可以表示为:
迂曲度是指渗流通道的实际长度与穿过渗流介质的视长度(宏观距离)的比值。毛管弯曲程度越大,迂曲度越大。
假设初始裂缝开度分布符合分形定律,则根据分形标度率可得:
其中,Dff为裂缝分形维数。结合式(19)和式(20)可得裂缝岩心总流量Qf:
其中,a0max为最大初始裂缝开度,a0min为最小初始裂缝开度;根据分形定律,岩心截面上的孔隙面积Ap可以表示为:
岩心的当前孔隙度可以表示为:
根据式(22)和式(23),裂缝岩心横截面积Af可以表示为:
Qf还可以由下式表示:
将式(21)和式(24)代入式(25),可得裂缝平板模型下的岩心的当前渗透率kf:
上式可以写为:
从上式可以看出对于裂缝平板模型而言,其裂缝孔渗幂指数应为αf=2+DTf,由于0<DTf<3,则2<αf<5;不同于传统理论认为的裂缝孔渗幂指数αf=3。
对于含有孔隙-裂缝双重介质的岩心而言,其渗透率由裂缝平板模型下的岩心的当前渗透率kf和基质毛管束模型下的岩心的当前渗透率km两部分组成:
k=ckm+(1-c)kf; (28)
其中,0<c<1,根据基质毛管束模型(式13)和裂缝平板模型(式27)可以得到具有应力敏感的孔隙-裂缝双重介质的当前渗透率k为:
c越小,表示裂缝含量越多,对渗透率的影响越大;DTm和DTf越大,分别表明孔隙和裂缝越迂曲,即结构越复杂。
本发明实施例的具体流程如下:
1、获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率。
具体实施时,可以选取研究区域的4块岩心进行计算,以岩心1为例,可以获取岩心1在多个历史上覆压力下的数据。表1为岩心1的覆压孔渗实验数据表,数据表中的每个数据组均包括历史上覆压力、历史孔隙度和历史渗透率。
表1
序号 | 历史上覆压力(MPa) | 历史孔隙度(%) | 历史渗透率(mD) |
1 | 5.42 | 7.01 | 0.049 |
2 | 15.46 | 6.23 | 0.028 |
3 | 25.59 | 5.79 | 0.022 |
4 | 35.14 | 5.66 | 0.019 |
5 | 45.72 | 5.54 | 0.016 |
2、根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数。
一实施例中,可以通过如下公式计算历史孔隙压缩系数:
其中,Cp'为历史孔隙压缩系数,φ'为历史孔隙度,Δφ'为历史孔隙度变化量,Δp'为历史压力变化量。历史孔隙度变化量为两个相邻时刻的历史孔隙度的差(后一时刻的历史孔隙度减去前一时刻的历史孔隙度),历史压力变化量为两个相邻时刻的历史上覆压力的差(后一时刻的历史上覆压力减去前一时刻的历史上覆压力)。
以序号2数据组为例,当历史上覆压力为15.46MPa时,历史孔隙度为6.23%,历史渗透率为0.028mD,此时前一时刻的历史孔隙度为序号1数据组中的历史孔隙度(7.01%),前一时刻的历史上覆压力为序号1数据组中的历史上覆压力(5.42MPa);序号2数据组的历史孔隙度变化量为6.23%-7.01%=-0.78%;序号2数据组的历史压力变化量为15.46MPa-5.42MPa=10.04MPa。序号2数据组的历史孔隙压缩系数为:
依次计算,可以得到每个数据组的历史孔隙压缩系数。
3、根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数。
具体实施时,可以将每个数据组的历史孔隙压缩系数、每个数据组的历史上覆压力、初始渗透率和每个数据组的历史渗透率代入式中以拟合确定c、DTm和DTf。k'为历史渗透率,CP'为历史孔隙压缩系数,P'为历史上覆压力。在本实施例中,k0为序号1数据组的历史渗透率(0.049mD);最终可以拟合得到c为0.2、DTm为2.6,DTf为1.8。
4、根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量计算当前孔隙压缩系数。
5、创建渗透率预测模型。输入调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率、当前孔隙压缩系数和当前上覆压力至渗透率预测模型中,预测得到当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
例如,当c为0.2、DTm为2.6,DTf为1.8时,岩心1的渗透率预测模型如下:
从式(31)可以看出,裂缝对岩心渗透率的贡献为80%。而孔隙对岩心渗透率的贡献占20%,裂缝为渗透率的主要贡献者和影响者;基质迂曲度分形维数为2.6,裂缝迂曲度分形维数为1.8,这表明孔隙和裂缝的结构十分复杂,迂曲度对渗透率有着明显的影响。
图5是本发明实施例中预测渗透率与历史渗透率的对比示意图。如图5所示,横坐标为上覆压力,单位为MPa;纵坐标为渗透率,单位为mD。图5中的曲线为岩心1的渗透率预测模型(式31),坐标点为岩心1每个数据组对应的历史渗透率和历史上覆压力。如图5所示,预测渗透率与历史渗透率完全吻合。
表2
岩心编号 | c | α<sub>m</sub> | α<sub>f</sub> |
1 | 0.2 | 2.8 | 3.8 |
2 | 0.3 | 2.25 | 3.1 |
3 | 0.5 | 2 | 3 |
4 | 0.1 | 2.95 | 4.9 |
平均 | 0.275 | 2.5 | 3.7 |
表2是研究区域中四块岩心的拟合数据表。如表2所示,其余三块岩心的渗透率预测模型如下:
岩心2:
岩心3:
岩心4:
表3
表3是岩心储层中发育情况表征标准表。如表2和表3所示,研究区域岩心的c值在0.1-0.5之间,平均值为0.275,属于二类:裂缝对渗透率起主要影响,基质起次要影响,但是不可忽略。基质孔渗幂指数均大于或等于2,裂缝孔渗幂指数均大于或等于3,具有较强的应力敏感性,在进行开发方案设计时应注意保持地层压力不要过早衰竭,以免地层渗透率损失严重。
另外,本发明实施例预测的渗透率还可以用于进行产量预测。
具体实施时,先输入调整参数c、基质孔渗幂指数、裂缝孔渗幂指数的平均值至渗透率预测模型来预测渗透率。取平均值后的渗透率预测模型如下:
假设有一圆形均质地层中心有一口生产井,地层中流体为不可压缩稳定流动,地层具有应力敏感,则产量预测公式如下:
式中的μo为原油黏度,H为油层厚度,pe为油层边界压力,pw为井底压力,re为供给边缘半径,rw为井半径。
图6是产量随上覆压力(地层压力)变化的示意图。此时H=1m,pe=20MPa,pw=10MPa,re=100m,rw=0.1m,Cp=0.05MPa-1,μo=4mPa·s,k0=1mD,如图6所示,横坐标为上覆压力,单位为MPa;纵坐标为产量Q,单位为cm3/s。随着地层压力的不断上升,产量迅速下降。图7是产量损失率随上覆压力(地层压力)变化的示意图。图7的横坐标为上覆压力,单位为MPa;纵坐标为产量损失率,单位为%。从图7中可以看出,当地层压力降为4.2MPa时,产量损失率便达到了50%,说明上覆压力对应力敏感地层的产量影响很大,而上覆压力主要是通过影响渗透率来影响产量的。
综上,本发明实施例的基于双重介质的渗透率预测方法可以预测不同上覆压力下的页岩渗透率,还可以定量表征页岩储层中裂缝发育情况以及预测产量,为页岩油藏开发方式的选取和开发方案的设计、创建或调整提供了参考依据。
基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种基于双重介质的渗透率预测***,由于该***解决问题的原理与基于双重介质的渗透率预测方法相似,因此该***的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
图8是本发明实施例中基于双重介质的渗透率预测***的结构框图。如图8所示,基于双重介质的渗透率预测***包括:
获取单元,用于获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率;获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量;
计算单元,用于根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数;
参数确定单元,用于根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数;
渗透率预测单元,用于根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
在其中一种实施例中,渗透率预测单元具体用于:
根据所述当前孔隙度、所述当前孔隙度变化量和所述当前压力变化量计算当前孔隙压缩系数;
创建渗透率预测模型;
输入所述调整参数、所述基质迂曲度分形维数、所述裂缝迂曲度分形维数、所述初始渗透率、所述当前孔隙压缩系数和所述当前上覆压力至所述渗透率预测模型中,得到当前渗透率。
在其中一种实施例中,渗透率预测模型如下:
其中,k为当前渗透率,c为调整参数,DTm为基质迂曲度分形维数,DTf为裂缝迂曲度分形维数,k0为初始渗透率,CP为当前孔隙压缩系数,P为当前上覆压力。
综上,本发明实施例的基于双重介质的渗透率预测***先根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数,再根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数,最后根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案,为油藏开发过程中开采方式的选择提供了参考依据。
本发明实施例还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时可以实现基于双重介质的渗透率预测方法的全部或部分内容,例如,处理器执行计算机程序时可以实现如下内容:
获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率;
根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数;
根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数;
获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量;
根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
综上,本发明实施例的计算机设备先根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数,再根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数,最后根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案,为油藏开发过程中开采方式的选择提供了参考依据。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时可以实现基于双重介质的渗透率预测方法的全部或部分内容,例如,处理器执行计算机程序时可以实现如下内容:
获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率;
根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数;
根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数;
获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量;
根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
综上,本发明实施例的计算机可读存储介质先根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数,再根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数,最后根据当前孔隙度、当前孔隙度变化量、当前压力变化量、调整参数、基质迂曲度分形维数、裂缝迂曲度分形维数、初始渗透率和当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案,为油藏开发过程中开采方式的选择提供了参考依据。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (8)
1.一种基于双重介质的渗透率预测方法,其特征在于,包括:
获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率;
根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数;
根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定所述岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数;
获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量;
根据所述当前孔隙度、所述当前孔隙度变化量、所述当前压力变化量、所述调整参数、所述基质迂曲度分形维数、所述裂缝迂曲度分形维数、所述初始渗透率和所述当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
2.根据权利要求1所述的基于双重介质的渗透率预测方法,其特征在于,预测当前渗透率包括:
根据所述当前孔隙度、所述当前孔隙度变化量和所述当前压力变化量计算当前孔隙压缩系数;
创建渗透率预测模型;
输入所述调整参数、所述基质迂曲度分形维数、所述裂缝迂曲度分形维数、所述初始渗透率、所述当前孔隙压缩系数和所述当前上覆压力至所述渗透率预测模型中,得到当前渗透率。
3.根据权利要求2所述的基于双重介质的渗透率预测方法,其特征在于,所述渗透率预测模型如下:
其中,k为当前渗透率,c为调整参数,DTm为基质迂曲度分形维数,DTf为裂缝迂曲度分形维数,k0为初始渗透率,CP为当前孔隙压缩系数,P为当前上覆压力。
4.一种基于双重介质的渗透率预测***,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取岩心在多个历史上覆压力下的数据,每组数据均包括:历史孔隙度和历史渗透率;获取当前上覆压力、初始渗透率、当前孔隙度、当前孔隙度变化量和当前压力变化量;
计算单元,用于根据每个历史上覆压力和每个历史孔隙度计算每个历史孔隙压缩系数;
参数确定单元,用于根据每个历史上覆压力、每个历史渗透率和每个历史孔隙压缩系数确定所述岩心的调整参数、基质迂曲度分形维数和裂缝迂曲度分形维数;
渗透率预测单元,用于根据所述当前孔隙度、所述当前孔隙度变化量、所述当前压力变化量、所述调整参数、所述基质迂曲度分形维数、所述裂缝迂曲度分形维数、所述初始渗透率和所述当前上覆压力预测当前渗透率以创建或调整油气田开发方案。
5.根据权利要求4所述的基于双重介质的渗透率预测***,其特征在于,渗透率预测单元具体用于:
根据所述当前孔隙度、所述当前孔隙度变化量和所述当前压力变化量计算当前孔隙压缩系数;
创建渗透率预测模型;
输入所述调整参数、所述基质迂曲度分形维数、所述裂缝迂曲度分形维数、所述初始渗透率、所述当前孔隙压缩系数和所述当前上覆压力至所述渗透率预测模型中,得到当前渗透率。
6.根据权利要求5所述的基于双重介质的渗透率预测***,其特征在于,所述渗透率预测模型如下:
其中,k为当前渗透率,c为调整参数,DTm为基质迂曲度分形维数,DTf为裂缝迂曲度分形维数,k0为初始渗透率,CP为当前孔隙压缩系数,P为当前上覆压力。
7.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3任一项所述的基于双重介质的渗透率预测方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3任一项所述的基于双重介质的渗透率预测方法的步骤。
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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