CN116010789B - 一种碳酸盐岩储层类型识别方法、装置、设备及应用 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种碳酸盐岩储层类型识别方法、装置、设备及应用，该方法包括：基于岩心观测资料和/或电成像测井资料，确定碳酸盐岩储层的裂缝线密度；基于测井曲线和裂缝线密度，确定碳酸盐岩储层的裂缝发育段；计算裂缝发育段的裂缝孔隙度，以基于裂缝孔隙度识别碳酸盐岩储层的类型。该方法通过对常规测井曲线处理，放大记录载体对储层的响应特征，构建碳酸盐岩储层的裂缝识别概率模型，从而确定储层的裂缝发育段；然后在裂缝识别概率模型约束下，判断裂缝产状及确定相应产状的裂缝孔隙度，以精确对碳酸盐岩储层定量化数据识别。在没有成像测井、核磁测井等资料情况下也能有效划分储层类型，应用便捷，准确率高，具有较大的实用价值和推广意义。
Description
技术领域
本发明涉及油气藏勘探开发技术领域，特别涉及一种碳酸盐岩储层类型识别方法、装置、设备及应用。
背景技术
碳酸盐岩储层作为油气重要的载体，一直是寻找油气资源的重要勘探目标。因此，碳酸盐岩储层的识别对于确定油气资源潜力具有重要作用。与常规孔隙型储层相比，碳酸盐岩缝洞型储层具有复杂的孔隙结构和极强的各向异性，其测井识别与评价难度远大于常规孔隙型储层，多年来一直是测井分析的难点和热点。
现有技术中对碳酸盐岩缝洞型储层的识别方法可总结为以下几类：
（1）利用岩心观察进行缝洞识别，即通过肉眼或镜下观察井下取出的岩心，形成对储集层裂缝的发育程度和分布等的直观认识，以识别储层类型；
（2）利用常规测井曲线对缝洞进行识别。大量的岩心资料、成像测井资料和常规测井对比表明，不同的测井曲线对碳酸盐岩缝洞的响应程度差异显著，碳酸盐岩缝洞型储层应采用多条测井曲线综合识别，该方法主要以总结记录载体（常规测井曲线）的响应特征的为主，属于定性识别；
（3）测井新技术识别裂缝。例如，近年来以FMI测井、偶极横波成像测井等为代表的现代测井技术日趋成熟，为人们识别碳酸盐岩缝洞型储层提供了更精确的技术方法，研究人员可以根据各种成像测井图直接观测到储层的裂缝、溶孔、溶洞等孔隙结构，能够直观高精度完成对裂缝、孔洞的识别和各种地质构造的解释。
发明内容
发明人发现，利用岩心观察法进行缝洞识别时，由于取心井数量有限，仅依靠取心资料难以描述大量未取心井中裂缝的发育特征及规律；而利用常规测井曲线的方法对缝洞进行识别时，定量化数据识别程度不高；测井新技术识别法的费用昂贵，难以大规模推广。鉴于碳酸盐岩缝洞型储层的复杂性，到目前为止还没有形成一套***、完善的碳酸盐岩缝洞型储层测井评价方法，尤其在碳酸盐岩缝洞储层定量化识别方面研究成果还不足。鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种碳酸盐岩储层类型识别方法、装置、设备及应用。
第一方面，本发明实施例提供了一种碳酸盐岩储层类型识别方法，该方法可以包括：
基于岩心观测资料和/或电成像测井资料，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝线密度；
基于测井曲线和所述裂缝线密度，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段；
计算所述裂缝发育段的裂缝孔隙度，以基于所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型。
可选的，所述基于测井曲线和所述裂缝线密度，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段，可以包括：
对密度测井曲线、声波时差测井曲线、补偿中子测井曲线和/或双侧向电阻率测井曲线进行标定，以重构测井的密度比、声波比、中子比和/或深浅侧向电阻率差比的裂缝识别特征参数；
基于所述裂缝识别参数和所述裂缝线密度进行多元相关系数分析，以确定各裂缝识别参数的权系数；
基于所述裂缝识别参数和所述权系数，确定裂缝发育程度的综合指数；
基于所述裂缝发育程度的综合指数，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
可选的，所述基于所述裂缝识别参数和所述裂缝线密度进行多元相关系数分析，以确定各裂缝识别参数的权系数之前，还可以包括：
对所述裂缝识别参数进行归一化处理，以使用归一化处理后的裂缝识别参数和裂缝线密度进行多元相关系数分析。
可选的，所述基于所述裂缝发育程度的综合指数，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段，可以包括：
基于所述裂缝发育程度的综合指数，制作频率分布直方图；
以所述频率分布直方图的频率峰值所对应的综合指数数值，作为所述裂缝发育段的标准下限值；
以所述裂缝发育段的标准下限值，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
可选的，所述计算所述裂缝发育段的裂缝孔隙度，以基于所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型，可以包括：
基于双侧向电阻率测井曲线的深浅侧向电阻率，判断所述裂缝产状的类型；
基于所述深浅侧向电阻率和所述测井的泥浆滤液电阻率，确定不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度；
基于不同产状类型裂缝的所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型。
可选的，所述基于不同产状类型裂缝的所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型，可以包括：
统计分析不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度范围，并结合岩心观测资料、电成像测井资料和/或核磁共振资料确定的碳酸盐岩储层类型，综合识别所述碳酸盐岩储层的类型。
第二方面，本发明实施例提供了一种碳酸盐岩储层类型识别装置，该装置可以包括：
裂缝线密度确定模块，用于基于岩心观测资料和/或电成像测井资料，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝线密度；
裂缝发育段确定模块，用于基于测井曲线和所述裂缝线密度，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段；
储层类型识别模块，用于计算所述裂缝发育段的裂缝孔隙度，以基于所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的碳酸盐岩储层类型识别方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，可以包括存储器，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程序时实现如第一方面所述的碳酸盐岩储层类型识别方法。
第五方面，本发明实施例提供了一种油藏开采方法，可以包括：
基于第一方面所述的碳酸盐岩储层类型识别方法识别油藏靶区的储层类型；所述储层类型包括：孔洞型储层、缝洞型储层和裂缝型储层；
基于所述油藏靶区的储层类型布设开采井位。
第六方面，本发明实施例提供了一种如第一方面所述的碳酸盐岩储层类型识别方法在油藏开发中的应用。
本发明实施例提供的上述技术方案的有益效果至少包括：
本发明实施例提供了一种碳酸盐岩储层类型识别方法、装置、设备及应用，该方法通过对常规测井曲线重构处理，确定裂缝识别特征参数，计算得到反映裂缝发育程度的综合指数，预测裂缝发育概率，以确定碳酸盐岩裂缝发育层段；在裂缝发育层段内，计算裂缝孔隙度；根据裂缝孔隙度对碳酸盐岩储层类型识别划分，取得较好现场应用效果。该方法利用常规测井曲线，在没有成像测井、核磁测井等资料的情况下也能有效划分储层类型，应用便捷，准确率高，具有较大的实用价值和推广意义。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中提供的碳酸盐岩储层类型识别方法的流程图；
图2为步骤S12的具体流程图；
图3为步骤S13的具体流程图；
图4为本发明实施例中提供的碳酸盐岩储层类型识别装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明实施例提供了一种碳酸盐岩储层类型识别方法，该方法能够准确对缝洞型、孔洞型和裂缝型储层进行识别，本发明实施例主要由“两步约束识别法”实现，第一步先定量化识别碳酸盐岩储层裂缝发育层段，即通过对记录载体（常规测井曲线）处理，放大记录载体对储层的响应特征，构建碳酸盐岩储层的裂缝识别概率模型，从而确定储层的裂缝发育层段；第二步在裂缝识别概率模型约束下，通过经验公式判断裂缝产状及计算相应产状的裂缝孔隙度，利用裂缝孔隙度即可精确方便的完成对碳酸盐岩储层的定量化数据识别。
参照图1所示，该方法可以包括以下步骤：
步骤S11、基于岩心观测资料和/或电成像测井资料，确定碳酸盐岩储层的裂缝线密度。
本步骤是通过测井中获取的岩心观测资料或者电成像测井资料，对碳酸盐岩储层的裂缝线进行实际统计，以确定碳酸盐岩储层的裂缝线密度。例如，确定1m岩心段中裂缝的数量是多少条。
在此需要说明的是，并非每口测井均会取心（即并非每口测井均会有岩心观测资料），岩心观测资料是最直观的资料，能够有效统计出碳酸盐岩储层的裂缝线密度。但是在没有岩心观测资料的情况下，也可以通过电成像测井资料进行统计，若两种资料均能够获取在综合统计的情况下效果更佳。
步骤S12、基于测井曲线和裂缝线密度，确定碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
本步骤是通过常规测井曲线以及步骤S11中确定的裂缝线密度，确定碳酸盐岩储层的裂缝发育段，将此作为约束条件，计算裂缝发育段内的裂缝孔隙度，不再求取非裂缝发育段的裂缝孔隙度，节约了计算量，提升了识别效率。
具体的，参照图2所示，该步骤具体可以包括：
步骤S121、对密度测井曲线、声波时差测井曲线、补偿中子测井曲线和/或双侧向电阻率测井曲线进行标定，以重构测井的密度比、声波比、中子比和/或深浅侧向电阻率差比的裂缝识别特征参数。
本发明实施例中优选反应裂缝发育最为敏感的密度、声波时差、补偿中子和双侧向电阻率四种测井曲线，分别重构该四种裂缝识别特征参数。
其中，密度比表达式为：
式中，
为密度测井值，g/cm3；/>
为归一化前单井的真实自然伽马值，API；
归一化前单井的自然伽马实测最大值,/>
；/>
归一化前单井的自然伽马实测最小值，/>
；DG为岩石骨架密度，白云岩取2.87g/cm3，石灰岩取2.71g/cm3。
声波比表达式为：
式中，
为声波时差测井值，µs/m；/>
为归一化前单井的真实自然伽马值，API；
为归一化前单井自然伽马实测最大值，/>
；/>
为归一化前单井自然伽马实测最小值，/>
；TM为岩石骨架时差，白云岩取143 µs/m，石灰岩取156 µs/m。
中子比表达式为：
式中，
为中子孔隙度测井值，%；/>
为归一化前单井的真实自然伽马值，API；
为归一化前单井自然伽马实测最大值,/>
；/>
为归一化前单井自然伽马实测最小值，/>
。
深浅侧向电阻率差比表达式为：
式中，
为电阻率差比值，%；/>
为深侧向电阻率值，Ω·m；/>
为浅侧向电阻率值，Ω·m。
步骤S122、对裂缝识别参数进行归一化处理，以使用归一化处理后的裂缝识别参数和裂缝线密度进行多元相关系数分析。
本发明实施例中上述密度比、声波比、中子比和深浅侧向电阻率差比四类裂缝识别参数，可以依照下式进行归一化处理：
式中，
为第i个裂缝识别参数归一化值；/>
为第i个裂缝识别参数值；/>
为第i个裂缝识别参数最大值；/>
为第i个裂缝识别参数最小值。
本发明实施例中，对上述裂缝识别参数进行归一化处理，便于后续运算。
步骤S123、基于裂缝识别参数和裂缝线密度进行多元相关系数分析，以确定各裂缝识别参数的权系数。
本步骤是将步骤S122中归一化后的四类裂缝识别参数值与钻井取心段岩心观测资料、成像测井资料确定的裂缝线密度值进行对比，利用多元相关系数法分析，确定各参数与裂缝线密度的相关系数，从而得到各裂缝识别参数的权系数Pi。
需要说明的是，本步骤通过各参数与裂缝线密度值进行多元相关分析，其相关系数即为权系数；数值来源于大量测井统计的结果，不同地区权重系数数值不同。
以靖边气田下古碳酸盐岩气藏密度比、声波比、中子比和深浅侧向电阻率差比权重系数Pi分别为0.23,0.19,0.27,0.31。
步骤S124、基于裂缝识别参数和权系数，确定裂缝发育程度的综合指数。
本步骤中按下式得出反映裂缝发育程度的综合指数
：
式中，
为第i个裂缝识别参数的权重值；/>
为第i个裂缝识别参数的归一化值。
步骤S125、基于裂缝发育程度的综合指数，确定碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
本步骤在具体实施时，首先，基于裂缝发育程度的综合指数，制作频率分布直方图；然后，以频率分布直方图的频率峰值所对应的综合指数数值，作为裂缝发育段的标准下限值；最后，以裂缝发育段的标准下限值，确定碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
即：通过统计分析岩心及成像测井确定的裂缝发育段与非裂缝发育段的综合指数GL，制作频率分布直方图，裂缝发育段的GL频率峰值所对应的GL即为裂缝判别的标准下限值，以该标准下限值确定碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
以靖边下古碳酸盐岩气藏，当综合指数GL≥0.7，裂缝发育。
步骤S13、计算裂缝发育段的裂缝孔隙度，以基于裂缝孔隙度识别碳酸盐岩储层的类型。
本发明实施例中，根据裂缝产状可将裂缝分为低角度裂缝、倾斜裂缝、高角度裂缝3种类型，依据裂缝产状判断公式及不同产状裂缝对应的孔隙度经验公式，判断裂缝产状及计算裂缝孔隙度。
本步骤在具体实施时，参照图3所示，可以包括以下步骤：
步骤S131、基于双侧向电阻率测井曲线的深浅侧向电阻率，判断裂缝产状的类型。
本步骤中裂缝产状判断表达式如下：
由经验公式知，当Y>0.1时，则为高角度裂缝；当0≤Y＜0.1时，则为斜交缝；当Y＜0时，为低角度裂缝；式中
、/>
分别为深、浅侧向电阻率，Y为判别指数。
步骤S132、基于深浅侧向电阻率和测井的泥浆滤液电阻率，确定不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度。
本发明实施例中的裂缝孔隙度表达式为：
式中，
为裂缝孔隙度，%；/>
为泥浆滤液电阻率；A1、A2、A3为常数，其值与裂缝产状有关（表1）。
表1 裂缝孔隙度解释模型参数取值表
步骤S133、基于不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度识别碳酸盐岩储层的类型。
本发明实施例的步骤S133在具体实施时，可以统计分析不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度范围，并结合岩心观测资料、电成像测井资料和/或核磁共振资料确定的碳酸盐岩储层类型，综合识别碳酸盐岩储层的类型。
以靖边气田下古气藏碳酸盐岩储层类型判别标准为
>0.6%为孔洞型储层，0.4%</>
<0.6%为缝洞型储层，/>
<0.4%为裂缝型储层。
在一个具体的示例中，以靖边气田桃66井为例，该井马五4 1段测井计算裂缝发育综合指数0.81，大于裂缝发育临界值0.7，测井预测储层裂缝发育。双侧向测井计算裂缝产状判断指数Y值0.17，判别为高角度裂缝，计算裂缝孔隙度为0.51%，识别储层类型为缝洞型储层，与岩心裂缝描述资料匹配较好，该层试气获得8.8万的无阻流量。
在另一个具体的示例中，以靖边气田陕254井为例，该井马五1 3段测井计算裂缝发育综合指数0.83，大于裂缝发育临界值0.7，测井预测储层裂缝发育。双侧向测井计算裂缝产状判断指数Y值0.2，判别为高角度裂缝，计算裂缝孔隙度为0.58%，识别储层类型为缝洞型储层，该层试气获得34.2万的无阻流量。
本发明实施例中提供的上述碳酸盐岩储层类型识别方法，通过对常规测井曲线重构处理，确定裂缝识别特征参数，计算得到反映裂缝发育程度的综合指数GL，预测裂缝发育概率，以确定碳酸盐岩裂缝发育层段；在裂缝发育层段内，计算裂缝孔隙度；根据裂缝孔隙度对碳酸盐岩储层类型识别划分，取得较好现场应用效果。该方法利用常规测井曲线，在没有成像测井、核磁测井等资料的情况下也能有效划分储层类型，应用便捷，准确率高，具有较大的实用价值和推广意义。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种碳酸盐岩储层类型识别装置，参照图4所示，该装置可以包括：裂缝线密度确定模块11、裂缝发育段确定模块12和储层类型识别模块13，其工作原理如下：
裂缝线密度确定模块11用于基于岩心观测资料和/或电成像测井资料，确定碳酸盐岩储层的裂缝线密度；
裂缝发育段确定模块12用于基于测井曲线和裂缝线密度，确定碳酸盐岩储层的裂缝发育段；
储层类型识别模块13用于计算裂缝发育段的裂缝孔隙度，以基于裂缝孔隙度识别碳酸盐岩储层的类型。
在一个可选的实施例中，裂缝发育段确定模块12具体用于：
对密度测井曲线、声波时差测井曲线、补偿中子测井曲线和/或双侧向电阻率测井曲线进行标定，以重构测井的密度比、声波比、中子比和/或深浅侧向电阻率差比的裂缝识别特征参数；
基于所述裂缝识别参数和所述裂缝线密度进行多元相关系数分析，以确定各裂缝识别参数的权系数；
基于所述裂缝识别参数和所述权系数，确定裂缝发育程度的综合指数；
基于所述裂缝发育程度的综合指数，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
在另一个可选的实施例中，在确定各裂缝识别参数的权系数之前，裂缝发育段确定模块12还用于：
对所述裂缝识别参数进行归一化处理，以使用归一化处理后的裂缝识别参数和裂缝线密度进行多元相关系数分析。
在另一个可选的实施例中，裂缝发育段确定模块12具体用于：
基于所述裂缝发育程度的综合指数，制作频率分布直方图；
以所述频率分布直方图的频率峰值所对应的综合指数数值，作为所述裂缝发育段的标准下限值；
以所述裂缝发育段的标准下限值，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
在另一个可选的实施例中，储层类型识别模块13具体用于：
基于双侧向电阻率测井曲线的深浅侧向电阻率，判断所述裂缝产状的类型；
基于所述深浅侧向电阻率和所述测井的泥浆滤液电阻率，确定不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度；
基于不同产状类型裂缝的所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型。
在另一个可选的实施例中，储层类型识别模块13具体还用于：
统计分析不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度范围，并结合岩心观测资料、电成像测井资料和/或核磁共振资料确定的碳酸盐岩储层类型，综合识别所述碳酸盐岩储层的类型。
基于同一发明构思，本发明实施例中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，该程序被处理器执行时实现上述碳酸盐岩储层类型识别方法。
基于同一发明构思，本发明实施例中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，处理器执行程序时实现上述碳酸盐岩储层类型识别方法。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种油藏开采方法，该方法可以包括：
首先，基于上述碳酸盐岩储层类型识别方法识别油藏靶区的储层类型；储层类型包括：孔洞型储层、缝洞型储层和裂缝型储层；然后，基于油藏靶区的储层类型布设开采井位。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种上述碳酸盐岩储层类型识别方法在油藏开发中的应用。
本发明实施例中的上述装置、介质、相关设备和应用所解决问题的原理与前述碳酸盐岩储层类型识别方法相似，因此其实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。
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和光学存储器等）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。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种碳酸盐岩储层类型识别方法，其特征在于，包括：
基于岩心观测资料和/或电成像测井资料，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝线密度；
对密度测井曲线、声波时差测井曲线、补偿中子测井曲线和/或双侧向电阻率测井曲线进行标定，以重构测井的密度比、声波比、中子比和/或深浅侧向电阻率差比的裂缝识别参数；
基于所述裂缝识别参数和所述裂缝线密度进行多元相关系数分析，以确定各裂缝识别参数的权系数；
基于所述裂缝识别参数和所述权系数，确定裂缝发育程度的综合指数；
基于所述裂缝发育程度的综合指数，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段；
基于双侧向电阻率测井曲线的深浅侧向电阻率，判断所述裂缝产状的类型；
基于所述深浅侧向电阻率和所述测井的泥浆滤液电阻率，确定不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度；
基于不同产状类型裂缝的所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述裂缝识别参数和所述裂缝线密度进行多元相关系数分析，以确定各裂缝识别参数的权系数之前，还包括：
对所述裂缝识别参数进行归一化处理，以使用归一化处理后的裂缝识别参数和裂缝线密度进行多元相关系数分析。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述裂缝发育程度的综合指数，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段，包括：
基于所述裂缝发育程度的综合指数，制作频率分布直方图；
以所述频率分布直方图的频率峰值所对应的综合指数数值，作为所述裂缝发育段的标准下限值；
以所述裂缝发育段的标准下限值，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于不同产状类型裂缝的所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型，包括：
统计分析不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度范围，并结合岩心观测资料、电成像测井资料和/或核磁共振资料确定的碳酸盐岩储层类型，综合识别所述碳酸盐岩储层的类型。
5.一种碳酸盐岩储层类型识别装置，其特征在于，包括：
裂缝线密度确定模块，用于基于岩心观测资料和/或电成像测井资料，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝线密度；
裂缝发育段确定模块，用于对密度测井曲线、声波时差测井曲线、补偿中子测井曲线和/或双侧向电阻率测井曲线进行标定，以重构测井的密度比、声波比、中子比和/或深浅侧向电阻率差比的裂缝识别参数；基于所述裂缝识别参数和所述裂缝线密度进行多元相关系数分析，以确定各裂缝识别参数的权系数；基于所述裂缝识别参数和所述权系数，确定裂缝发育程度的综合指数；基于所述裂缝发育程度的综合指数，确定所述碳酸盐岩储层的裂缝发育段；
储层类型识别模块，用于基于双侧向电阻率测井曲线的深浅侧向电阻率，判断所述裂缝产状的类型；基于所述深浅侧向电阻率和所述测井的泥浆滤液电阻率，确定不同产状类型裂缝的裂缝孔隙度；基于不同产状类型裂缝的所述裂缝孔隙度识别所述碳酸盐岩储层的类型。
6.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1~4中任一项所述的碳酸盐岩储层类型识别方法。
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程序时实现如权利要求1~4中任一项所述的碳酸盐岩储层类型识别方法。
8.一种油藏开采方法，其特征在于，包括：
如权利要求1~4中任一项所述的碳酸盐岩储层类型识别方法。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，包括：
基于如权利要求1~4中任一项所述的碳酸盐岩储层类型识别方法识别油藏靶区的储层类型；所述储层类型包括：孔洞型储层、缝洞型储层和裂缝型储层；
基于所述油藏靶区的储层类型布设开采井位。
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