CN113704951B - 建立渗透率模型的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种建立渗透率模型的方法及装置，所述方法包括：采集研究工区的米采油指数数据；将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；基于地质构造模型建立米采油指数模型；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。本发明可以提高渗透率模型精度，使之更加逼近地下真实情况。
Description
技术领域
本发明涉及地质建模技术领域，特别涉及一种建立渗透率模型的方法及装置。
背景技术
随着油藏的开采，钻井数量越来越多，获得的油藏信息越来丰富，油藏三维地质模型需要不断更新，其中包括渗透率模型。建立渗透率模型的常规技术包括：第一步，建立沉积相模型；第二步，以测井解释渗透率曲线作为硬数据，已有孔隙度模型作为约束数据，按照沉积相类型，分类建立渗透率模型；或者按照沉积相类型，分类建立孔隙度与渗透率之间的函数关系，然后，利用已有的孔隙度模型和上述函数关系，计算得到渗透率模型。
然而上述方法存在如下问题：由于孔隙度曲线和渗透率曲线反映的是井眼附近的平均值，所建渗透率模型的井间渗透率分布有很大不确定性。将所建渗透率模型用于数值模拟，在历史拟合过程中，往往出现数值模拟结果与实际生产数据不吻合的情况。因此，需要反复调整渗透率模型，直到数值模拟结果与实际生产数据相吻合为止。现有技术不但调整过程需要耗费大量工时，而且地质模型具有多解性，导致结果也有很大的不确定性，极大地降低了工作效率。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本申请的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本申请的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
本发明实施例提供一种建立渗透率模型的方法，用以提高渗透率模型精度，使之更加逼近地下真实情况，该方法包括：
采集研究工区的米采油指数数据；
将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；
基于地质构造模型建立米采油指数模型；
以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。
本发明实施例还提供一种建立渗透率模型的装置，用以提高渗透率模型精度，使之更加逼近地下真实情况，该装置包括：
数据采集模块，用于采集研究工区的米采油指数数据；
数据粗化模块，用于将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；
指数模型建立模块，用于基于地质构造模型建立米采油指数模型；
渗透率模型建立模块，用于以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。
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，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述建立渗透率模型的方法。
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存储有执行上述建立渗透率模型的方法的计算机程序。
本发明实施例通过采集研究工区的米采油指数数据；将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；基于地质构造模型建立米采油指数模型；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。建立的模型可以准确地反映泄油范围内的渗透率分布情况，其在拟合过程中良好地与实际生产数据吻合，减少了后期调整模型的工作量，进而提高了工作效率。
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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中建立渗透率模型的方法的流程图；
图2为本发明实施例中建立渗透率模型的方法的另一流程图；
图3为本发明一个实施例中整理后的米采油指数数据图；
图4为本发明实施例中建立渗透率模型的装置的结构框图；
图5为本发明实施例中计算机设备的示意图。
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。
发明人发现，在各油井生产压差近似的情况下，米采油指数近似正比于渗透率。因此，米采油指数可以反映泄油半径范围内渗透率平均值，以米采油指数作为约束数据，采用属性转换约束方法，可以获得更为准确地渗透率模型。
基于此，在本发明实施例中，提供一种建立渗透率模型的方法，用以提高渗透率模型精度，使之更加逼近地下真实情况。图1为本发明实施例中建立渗透率模型的方法的流程图。如图1所示，本发明实施例中建立渗透率模型的方法可以包括：
步骤101，采集研究工区的米采油指数数据；
步骤102，将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；
步骤103，基于地质构造模型建立米采油指数模型；
步骤104，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。
由图1所示流程可以得知，本发明通过采集研究工区的米采油指数数据；将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；基于地质构造模型建立米采油指数模型；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。建立的模型可以准确地反映泄油范围内的渗透率分布情况，其在拟合过程中良好地与实际生产数据吻合，减少了后期调整模型的工作量，进而提高了工作效率。
具体实施时，先采集研究工区的米采油指数数据。实施例中，在采集研究工区的米采油指数数据后，还可以包含一步骤201：根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理。如图2所示，图2为本发明实施例中建立渗透率模型的方法的另一流程图。为简化起见，图2与图1中相同的步骤使用相同的标号并省略其说明。其中，深度间隔例如可以为0.125米。当然，本领域技术人员容易理解，也可以根据需要选择其它的深度间隔数值。如图3所示，图3为本发明一个实施例中整理后的米采油指数数据图。
具体实施时，采集研究工区的米采油指数数据后，将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型。实施例中，可以在Petrel软件中加载研究工区，研究工区包括井数据、地质构造模型、测井解释渗透率数据；在加载了研究工区之后，可以使用Petrel软件中的“Well log Upscaling”功能，将采集到的米采油指数数据，粗化至研究工区的地质构造模型。
具体实施时，粗化米采油指数后，基于地质构造模型建立米采油指数模型。实施例中，可以采用Petrel软件中的“Petrophysical modeling”模块，基于地质构造模型建立米采油指数模型。实施例中，可以采用例如序贯高斯模拟方法或高斯随机方程模拟方法等具体的模拟方法，基于地质构造模型建立米采油指数模型。
具体实施时，获得米采油指数模型后，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。实施例中，可以采用Petrel软件中的“Petrophysical modeling”模块，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。实施例中，可以采用例如协克里金算法等具体算法，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种建立渗透率模型的装置，如下面的实施例所述。由于建立渗透率模型的装置解决问题的原理与建立渗透率模型的方法相似，因此建立渗透率模型的装置的实施可以参见建立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“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。
图4是本发明实施例中建立渗透率模型的装置的一种结构框图，如图4所示，包括：
数据采集模块401，用于采集研究工区的米采油指数数据；
数据粗化模块402，用于将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；
指数模型建立模块403，用于基于地质构造模型建立米采油指数模型；
渗透率模型建立模块404，用于以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。
一个实施例中，数据采集模块还可以用于：
根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理。
一个实施例中，指数模型建立模块具体可以用于：
采用序贯高斯模拟方法或高斯随机方程模拟方法，基于地质构造模型建立米采油指数模型。
一个实施例中，渗透率模型建立模块具体可以用于：
采用协克里金算法，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。
本发明的实施例还提供一种计算机设备，图5为本发明实施例中计算机设备的示意图，该计算机设备能够实现上述实施例中的建立渗透率模型的方法中全部步骤，电子设备具体包括如下内容：
处理器(processor)501、存储器(memory)502、通信接口(CommunicationsInterface)503和总线504；
其中，处理器501、存储器502、通信接口503通过总线504完成相互间的通信；通信接口503用于实现服务器端设备、检测设备以及用户端设备等相关设备之间的信息传输；
处理器501用于调用存储器502中的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的建立渗透率模型的方法中的全部步骤。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行上述建立渗透率模型的方法的计算机程序。
综上所述，本发明实施例通过采集研究工区的米采油指数数据；将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；基于地质构造模型建立米采油指数模型；以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。建立的模型可以准确地反映泄油范围内的渗透率分布情况，其在拟合过程中良好地与实际生产数据吻合，减少了后期调整模型的工作量，进而提高了工作效率。
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。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种建立渗透率模型的方法，其特征在于，包括：
采集研究工区的米采油指数数据；
将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；
基于地质构造模型建立米采油指数模型；
以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型；
其中，采集研究工区的米采油指数数据之后，还包括：
根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理；
其中，基于地质构造模型建立米采油指数模型，包括：
采用序贯高斯模拟方法或高斯随机方程模拟方法，基于地质构造模型建立米采油指数模型；
其中，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型，包括：
采用协克里金算法，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。
2.一种建立渗透率模型的装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集研究工区的米采油指数数据；
数据粗化模块，用于将米采油指数数据粗化至研究工区的地质构造模型；
指数模型建立模块，用于基于地质构造模型建立米采油指数模型；
渗透率模型建立模块，用于以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型；
其中，所述数据采集模块还用于：
根据射孔段起始深度、射孔段终止深度及射孔段深度间隔，对米采油指数数据进行整理
其中，所述指数模型建立模块具体用于：
采用序贯高斯模拟方法或高斯随机方程模拟方法，基于地质构造模型建立米采油指数模型；
其中，所述渗透率模型建立模块具体用于：
采用协克里金算法，以研究工区的测井解释渗透率数据为硬数据，以米采油指数模型为约束数据，采用属性转换约束方法，建立渗透率模型。
3.一种计算机设备，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所述的建立渗透率模型的方法。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有执行权利要求1所述的建立渗透率模型的方法的计算机程序。
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