CN117457099A - 一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117457099A CN117457099A CN202311510144.7A CN202311510144A CN117457099A CN 117457099 A CN117457099 A CN 117457099A CN 202311510144 A CN202311510144 A CN 202311510144A CN 117457099 A CN117457099 A CN 117457099A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- hydrate
- modulus
- calculating
- bulk modulus
- shear modulus
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims abstract description 77
- 239000013049 sediment Substances 0.000 claims abstract description 76
- 239000011435 rock Substances 0.000 claims description 79
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 55
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 claims description 36
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 34
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 27
- 239000011148 porous material Substances 0.000 claims description 23
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 claims description 21
- 239000011707 mineral Substances 0.000 claims description 21
- 239000011362 coarse particle Substances 0.000 claims description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 13
- 239000013535 sea water Substances 0.000 claims description 6
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 5
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 3
- 238000009738 saturating Methods 0.000 claims description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 9
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 4
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- NMJORVOYSJLJGU-UHFFFAOYSA-N methane clathrate Chemical compound C.C.C.C.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O.O NMJORVOYSJLJGU-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 239000003345 natural gas Substances 0.000 description 1
- 239000008239 natural water Substances 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/20—Identification of molecular entities, parts thereof or of chemical compositions
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/30—Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。本技术方案，能够提高水合物饱和度计算准确度。
Description
技术领域
本发明涉及水合物饱和度计算技术领域，尤其涉及一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
天然气水合物是由天然气和水在高压低温条件下形成的笼状晶体化合物，广泛分布于陆域永久冻土带和大陆边缘深水盆地的沉积物中，由于其能量密度高、储量规模大，被视为未来潜在的替代能源，然而其分解后又会诱发海洋地质灾害。因此，预测水合物含量有重要的科学意义和社会价值。
沉积物含水合物后通常会使地层的弹性波速度增加。利用速度与饱和度的线***会关系可以预测水合物的饱和度，该方法简单、易用，但是预测的精度低、误差大，并且不同地质背景下沉积物的岩性、孔隙度以及有效压力会发生改变，导致速度与饱和度的线性关系也会产生变化，难以统一使用。由于水合物饱和度是计算资源量的关键参数，因此，需要一种适用性好且准确度高的饱和度预测方法。利用岩石物理预测水合物饱和度是一种较适用且准确的方法。岩石物理估算水合物饱和度的原理是：根据初始假设的矿物组分、孔隙度和饱和度等参数计算干岩石、孔隙流体弹性模量，然后利用Gassmann方程计算饱和流体的弹性模量并预测速度数据，通过与实测速度进行比较，不断调整参数，达到与实测速度最佳拟合，就可预测出饱和度等参数。该方法通过变换岩性组合以及孔隙度等参数，可适用于不同地质背景，同时与观测数据的最佳拟合也可提高预测的准确度。
目前水合物岩石物理建模依据的颗粒接触模型，是在假设骨架颗粒为完全粗糙、无滑移的前提下建立的，实际上在颗粒接触区域边缘是会产生滑动的。因此，基于该模型预测的剪切模量偏大，预测的速度远高于实际观测的速度，导致预测的水合物饱和度不准确。
发明内容
本发明提供了一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高水合物饱和度计算准确度。
根据本发明的一方面，提供了一种水合物饱和度计算方法，该方法包括：
根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；
根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；
基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
根据本发明的另一方面，提供了一种水合物饱和度计算装置，该装置包括：
摩擦系数确定模块，用于根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；
速度计算模块，用于根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；
最优水合物饱和度数据得到模块，用于基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的一种水合物饱和度计算方法。
根据本发明的另一方面，提供了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计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的一种水合物饱和度计算方法。
本发明实施例的技术方案，通过根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数，然后根据骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，并基于含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。本技术方案，能够提高水合物饱和度计算准确度。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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是根据本发明实施例一提供的一种水合物饱和度计算方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种水合物饱和度计算过程的示意图；
图3是本申请实施例二提供的水合物饱和度处理过程流程图；
图4为本发明实施例三提供的另一种水合物饱和度计算过程的示意图；
图5(a)是本申请实施例三提供的摩擦系数的示意图；
图5(b)是本申请实施例三提供的纵波速度计算结果对比图；
图5(c)是本申请实施例三提供的横波速度计算结果对比图；
图6(a)是本申请实施例三提供的本方法计算的水合物饱和度示意图；
图6(b)是本申请实施例三提供的常规方法计算的水合物饱和度示意图；
图7为本发明实施例四提供的一种水合物饱和度计算装置的结构示意图；
图8是实现本发明实施例的一种水合物饱和度计算方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，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的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“初始”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1是根据本发明实施例一提供的一种水合物饱和度计算方法的流程图，本实施例可适用于基于粗糙颗粒模型对水合物饱和度进行计算的情况，该方法可以由一种水合物饱和度计算装置来执行，该水合物饱和度计算装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该水合物饱和度计算装置可配置于设备中。例如，设备可以是后台服务器等具有通信和计算能力的设备。如图1所示，该方法包括：
S110、根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数。
在本方案中，测井观测数据包括纵波速度、横波速度、密度数据、初始水合物饱和度、结构组分和矿物含量等。可以通过测井采集测井观测数据。
在本实施例中，摩擦系数用于表征骨架颗粒的粗糙度，通过对摩擦系数进行确定，能够提高水合物饱和度计算的准确度。
具体的，可以基于测井观测数据中的纵波速度、横波速度、密度数据、初始水合物饱和度、结构组分和矿物含量等，按照预先确定的计算公式对骨架颗粒粗糙度的摩擦系数进行计算。
S120、根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度。
在本方案中，可以通过测井观测数据计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数，并在粗糙颗粒模型的岩石物理模型中引入考虑颗粒粗糙度的摩擦系数，计算出含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，相对传统岩石物理模型适用性更好。
进一步的，通过变换摩擦系数，可以表示骨架颗粒不同的粗糙度，可适用于不同的地质情况。摩擦系数值域范围为0到1，当摩擦系数为1时，表示完全粗糙，粗糙颗粒模型的岩石物理模型与传统模型等价；摩擦系数为0时，表示完全光滑，适用于疏松未固结地层。
S130、基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
在本方案中，可以通过最小平方法更新水合物饱和度，使得含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度与观测值误差最小，从而得到最优的水合物饱和度数据。
本发明实施例的技术方案，通过根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数，然后根据骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，并基于含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。通过执行本技术方案，实用性强，建立的岩石物理模型适用性更广，可用于表征骨架颗粒不同粗糙程度的水合物岩石物理模型，以及能够提高水合物饱和度计算准确度。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种水合物饱和度计算过程的示意图，本实施例与上述实施例之间的关系对骨架颗粒粗糙度的摩擦系数确定过程的详细描述。如图2所示，该方法包括：
S210、根据所述测井观测数据中的纵波速度、横波速度和密度数据，计算饱和流体的体积模量和剪切模量。
在本实施例中，图3是本申请实施例二提供的水合物饱和度处理过程流程图，如图3所示，可以依据纵波速度Vp、横波速度Vs和密度数据ρ，计算饱和流体的体积模量Ksat和剪切模量Gsat。
在本方案中，采用如下公式计算饱和流体的体积模量和剪切模量；
其中，Ksat为饱和流体的体积模量，Gsat为饱和流体的剪切模量，ρ为密度数据，Vp为纵波速度，Vs为横波速度。
S220、根据所述测井观测数据中的初始水合物饱和度、结构组分和矿物含量，计算基质体积模量、基质剪切模量和孔隙流体体积模量。
在本方案中，如图3所示，可以获取测井观测数据中的初始水合物饱和度Sh、结构组分(frm，fpf)和矿物含量等参数。其中，frm是骨架支撑水合物体积分数，fpf是孔隙充填水合物体积分数，frm+fpf＝1，
进一步的，如图3所示，可以基于初始水合物饱和度Sh、结构组分(frm，fpf)和矿物含量等参数计算基质体积模量K、基质剪切模量G和孔隙流体体积模量Kf。
在本实施例中，采用如下公式计算基质体积模量、基质剪切模量和孔隙流体体积模量；
其中，φ为孔隙度，Sh是初始水合物饱和度，frm是骨架支撑水合物体积分数，fpf是孔隙充填水合物体积分数，frm+fpf＝1，Kh是水合物体积模量，Ki是第i种矿物的体积模量，fi是第i种矿物的体积分数，Gh是水合物剪切模量，Gi是第i种矿物的剪切模量，K为基质体积模量，G为基质剪切模量，Kf为孔隙流体体积模量。
S230、利用所述饱和流体的体积模量和剪切模量、基质体积模量、基质剪切模量、孔隙流体体积模量，计算干岩石体积模量和干岩石剪切模量。
在本实施例中，如图3所示，可以基于饱和流体的体积模量Ksat和剪切模量Gsat、基质体积模量K、基质剪切模量G和孔隙流体体积模量Kf，计算干岩石体积模量和干岩石剪切模量/>
在本方案中，采用如下公式计算干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
其中，为干岩石体积模量，/>为干岩石剪切模量。
S240、基于所述干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数。
在本方案中，如图3所示，可以基于计算得到的干岩石体积模量和干岩石剪切模量/>计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数α。具体的，需要基于干岩石体积模量/>和干岩石剪切模量/>基质体积模量K、基质剪切模量G计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数α。
进一步的，采用如下公式计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；
其中，α为骨架颗粒粗糙程度的摩擦系数，v是骨架颗粒的泊松比。
S250、根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度。
S260、基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
本发明实施例的技术方案，通过根据测井观测数据中的纵波速度、横波速度和密度数据，计算饱和流体的体积模量和剪切模量，以及根据测井观测数据中的初始水合物饱和度、结构组分和矿物含量，计算基质体积模量、基质剪切模量和孔隙流体体积模量。然后利用饱和流体的体积模量和剪切模量、基质体积模量、基质剪切模量、孔隙流体体积模量，计算干岩石体积模量和干岩石剪切模量，基于干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数。然后根据骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，并基于含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。通过执行本技术方案，水合物岩石物理建模中引入了考虑颗粒粗糙度的摩擦系数，相对传统岩石物理模型适用性更好，能够提高水合物饱和度计算准确度。
实施例三
图4为本发明实施例三提供的另一种水合物饱和度计算过程的示意图，本实施例与上述实施例之间的关系对水合物饱和度计算过程的详细描述。如图4所示，该方法包括：
S410、根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数。
S420、构建粗糙颗粒模型的岩石物理模型。
在本方案中，采用如下公式构建构建粗糙颗粒模型的岩石物理模型；
其中，φc为临界孔隙度，KHM为临界孔隙度的干岩石体积模量，GHM为临界孔隙度的剪切模量，C为骨架颗粒配位数，取值8.5，P为有效压力，P＝(ρ-ρw)·g·h，ρ是地层密度，ρw是海水密度，g是重力加速度，h是海底以下深度。
进一步的，当α＝1时，代表完全粗糙模型；α＝0时，代表完全光滑模型。引入了考虑颗粒粗糙度的摩擦系数，使得粗糙颗粒模型的岩石物理模型相对传统岩石物理模型适用性更好。
S430、将所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数带入到粗糙颗粒模型的岩石物理模型中，计算得到临界孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量。
在本方案中，可以将计算的骨架颗粒粗糙度的摩擦系数α带入到粗糙颗粒模型的岩石物理模型中，计算得到临界孔隙度φc的干岩石体积模量KHM和干岩石剪切模量GHM。其中，临界孔隙度φc对于未固结砂岩取值0.4。
S440、基于所述临界孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量。
在本方案中，应用修正的Hashin-Shtrikman界限计算任意孔隙度的干岩石体积模量Kdry和剪切模量Gdry。
具体的，采用如下公式计算任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
其中，Kdry为任意孔隙度的干岩石体积模量，Gdry为任意孔隙度的干岩石剪切模量。
S450、根据所述任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量。
在本实施例中，可以应用Gassmann方程获得初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量/>
具体的，采用如下公式计算初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量；
其中，为初始参数饱和流体的体积模量，/>为初始参数饱和流体的剪切模量。
S460、根据所述初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度。
进一步的，采用如下公式计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；
其中，为含水合物沉积物纵波速度、Vest s为含水合物沉积物横波速度，ρb est为密度，ρi为骨架中第i种矿物的密度，ρh为纯水合物密度，取值0.9g/cm3，ρw为海水密度，取值1.032g/cm3。
S470、根据所述含水合物沉积物纵波速度、含水合物沉积物横波速度、纵波速度、横波速度、骨架颗粒粗糙度的摩擦系数、水合物饱和度、骨架支撑水合物体积分数、孔隙充填水合物体积分数，构建最优函数。
在本方案中，由含水合物沉积物的纵、横波速度计算公式可以看出，纵波速度和横波速度Vest s是水合物饱和度Sh以及摩擦系数α的函数。其中，水合物饱和度可以分为骨架支撑部分frm和孔隙填充部分fpf。因此，给定一组(Sh，frm，fpf，α)参数就可获得纵、横波速度的估计值。为了从实际观测速度数据中求得水合物饱和度，通过使估算的速度数据与实际观测值达到最佳拟合，让估算值与观测值的残差最小，就可计算得最优的水合物饱和度。因此，根据含水合物沉积物纵波速度、含水合物沉积物横波速度、纵波速度、横波速度、骨架颗粒粗糙度的摩擦系数、水合物饱和度、骨架支撑水合物体积分数、孔隙充填水合物体积分数建立一个最优化函数：
minfun(Sh,frm,fpf,α)＝||Vp est-Vp,Vs est-Vs||。
S480、基于所述最优函数，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
进一步的，可以采用迭代最小平方法来更新初始值，同时限制(Sh，frm，fpf，α)参数满足frm+fpf＝1以及Sh，α∈[0,1]的约束条件，当最优函数值最小时就可以获得最优的饱和度以及不同组分结构水合物含量，即得到最优水合物饱和度数据。
本发明实施例的技术方案，通过根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数。构建粗糙颗粒模型的岩石物理模型；将骨架颗粒粗糙度的摩擦系数带入到粗糙颗粒模型的岩石物理模型中，计算得到临界孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；基于临界孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；根据任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量；根据初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度。根据含水合物沉积物纵波速度、含水合物沉积物横波速度、纵波速度、横波速度、骨架颗粒粗糙度的摩擦系数、水合物饱和度、骨架支撑水合物体积分数、孔隙充填水合物体积分数，构建最优函数；基于最优函数，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。通过执行本技术方案，实用性强，建立的岩石物理模型适用性更广，可用于表征骨架颗粒不同粗糙程度的岩石物理模型，计算得到的纵波速度、横波速度与实测数据更吻合，反演的饱和度参数更准确，能够提高水合物饱和度计算准确度。
在本方案中，图5(a)是本申请实施例三提供的摩擦系数的示意图，图5(b)是本申请实施例三提供的纵波速度计算结果对比图，图5(c)是本申请实施例三提供的横波速度计算结果对比图，如图5(a)、5(b)、5(c)5所示，常规方法预测的纵横波速度高于实际测量值，尤其是横波速度远高于测量值，主要原因就是没有考虑骨架颗粒之间的滑移，计算的剪切模量偏大造成的。基于本方案的计算方法，先计算的摩擦系数，然后将摩擦系数引入到岩石物理模型中，考虑了颗粒之间的滑移作用，计算的纵横波速度与实际测量值更加吻合。
在本实施例中，图6(a)是本申请实施例三提供的本方法计算的水合物饱和度示意图，图6(b)是本申请实施例三提供的常规方法计算的水合物饱和度示意图，如图6(a)、6(b)所示，以电阻率计算的水合物饱和度为参照，常规岩石物理方法预测的水合物饱和度明显偏低，本方案预测的水合物饱和度与电阻率的饱和度更接近，说明本方案方法实用有效。
实施例四
图7为本发明实施例四提供的一种水合物饱和度计算装置的结构示意图。如图7所示，该装置包括：
摩擦系数确定模块710，用于根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；
速度计算模块720，用于根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；
最优水合物饱和度数据得到模块730，用于基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
可选的，摩擦系数确定模块710，具体用于：
根据所述测井观测数据中的纵波速度、横波速度和密度数据，计算饱和流体的体积模量和剪切模量；
根据所述测井观测数据中的初始水合物饱和度、结构组分和矿物含量，计算基质体积模量、基质剪切模量和孔隙流体体积模量；
利用所述饱和流体的体积模量和剪切模量、基质体积模量、基质剪切模量、孔隙流体体积模量，计算干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
基于所述干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数。
可选的，摩擦系数确定模块710，还用于：
采用如下公式计算饱和流体的体积模量和剪切模量；
其中，Ksat为饱和流体的体积模量，Gsat为饱和流体的剪切模量，ρ为密度数据，Vp为纵波速度，Vs为横波速度；
采用如下公式计算基质体积模量、基质剪切模量和孔隙流体体积模量；
其中，φ为孔隙度，Sh是初始水合物饱和度，frm是骨架支撑水合物体积分数，fpf是孔隙充填水合物体积分数，frm+fpf＝1，Kh是水合物体积模量，Ki是第i种矿物的体积模量，fi是第i种矿物的体积分数，Gh是水合物剪切模量，Gi是第i种矿物的剪切模量，K为基质体积模量，G为基质剪切模量，Kf为孔隙流体体积模量；
采用如下公式计算干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
其中，为干岩石体积模量，/>为干岩石剪切模量；
采用如下公式计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；
其中，α为骨架颗粒粗糙程度的摩擦系数，v是骨架颗粒的泊松比。
可选的，速度计算模块720，具体用于：
构建粗糙颗粒模型的岩石物理模型；
将所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数带入到粗糙颗粒模型的岩石物理模型中，计算得到临界孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
基于所述临界孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
根据所述任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量；
根据所述初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度。
可选的，速度计算模块720，还用于：
采用如下公式构建构建粗糙颗粒模型的岩石物理模型；
其中，φc为临界孔隙度，KHM为临界孔隙度的干岩石体积模量，GHM为临界孔隙度的剪切模量，C为骨架颗粒配位数，P为有效压力，P＝(ρ-ρw)·g·h，ρ是地层密度，ρw是海水密度，g是重力加速度，h是海底以下深度。
可选的，速度计算模块720，还用于：
采用如下公式计算任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
其中，Kdry为任意孔隙度的干岩石体积模量，Gdry为任意孔隙度的干岩石剪切模量；
采用如下公式计算初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量；
其中，为初始参数饱和流体的体积模量，/>为初始参数饱和流体的剪切模量；/>
采用如下公式计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；
其中，为含水合物沉积物纵波速度、Vest s为含水合物沉积物横波速度，ρb est为密度，ρi为骨架中第i种矿物的密度，ρh为纯水合物密度，ρw为海水密度。
可选的，最优水合物饱和度数据得到模块730，具体用于：
根据所述含水合物沉积物纵波速度、含水合物沉积物横波速度、纵波速度、横波速度、骨架颗粒粗糙度的摩擦系数、水合物饱和度、骨架支撑水合物体积分数、孔隙充填水合物体积分数，构建最优函数；
基于所述最优函数，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
本发明实施例所提供的一种水合物饱和度计算装置可执行本发明任意实施例所提供的一种水合物饱和度计算方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例五
图8示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图8所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如一种水合物饱和度计算方法。
在一些实施例中，一种水合物饱和度计算方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的一种水合物饱和度计算方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行一种水合物饱和度计算方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的***和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种水合物饱和度计算方法，其特征在于，包括：
根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；
根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；
基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数，包括：
根据所述测井观测数据中的纵波速度、横波速度和密度数据，计算饱和流体的体积模量和剪切模量；
根据所述测井观测数据中的初始水合物饱和度、结构组分和矿物含量，计算基质体积模量、基质剪切模量和孔隙流体体积模量；
利用所述饱和流体的体积模量和剪切模量、基质体积模量、基质剪切模量、孔隙流体体积模量，计算干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
基于所述干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，包括：
采用如下公式计算饱和流体的体积模量和剪切模量；
其中，Ksat为饱和流体的体积模量，Gsat为饱和流体的剪切模量，ρ为密度数据，Vp为纵波速度，Vs为横波速度；
采用如下公式计算基质体积模量、基质剪切模量和孔隙流体体积模量；
其中，φ为孔隙度，Sh是初始水合物饱和度，frm是骨架支撑水合物体积分数，fpf是孔隙充填水合物体积分数，frm+fpf＝1，Kh是水合物体积模量，Ki是第i种矿物的体积模量，fi是第i种矿物的体积分数，Gh是水合物剪切模量，Gi是第i种矿物的剪切模量，K为基质体积模量，G为基质剪切模量，Kf为孔隙流体体积模量；
采用如下公式计算干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
其中，为干岩石体积模量，/>为干岩石剪切模量；
采用如下公式计算骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；
其中，α为骨架颗粒粗糙程度的摩擦系数，v是骨架颗粒的泊松比。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算水合物纵波速度和水合物横波速度，包括：
构建粗糙颗粒模型的岩石物理模型；
将所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数带入到粗糙颗粒模型的岩石物理模型中，计算得到临界孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
基于所述临界孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
根据所述任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量，计算初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量；
根据所述初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，构建粗糙颗粒模型的岩石物理模型，包括：
采用如下公式构建构建粗糙颗粒模型的岩石物理模型；
其中，φc为临界孔隙度，KHM为临界孔隙度的干岩石体积模量，GHM为临界孔隙度的剪切模量，C为骨架颗粒配位数，P为有效压力，P＝(ρ-ρw)·g·h，ρ是地层密度，ρw是海水密度，g是重力加速度，h是海底以下深度。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，包括：
采用如下公式计算任意孔隙度的干岩石体积模量和干岩石剪切模量；
其中，Kdry为任意孔隙度的干岩石体积模量，Gdry为任意孔隙度的干岩石剪切模量；
采用如下公式计算初始参数饱和流体的体积模量和剪切模量；
其中，为初始参数饱和流体的体积模量，/>为初始参数饱和流体的剪切模量；
采用如下公式计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；
其中，为含水合物沉积物纵波速度、Vest s为含水合物沉积物横波速度，ρb est为密度，ρi为骨架中第i种矿物的密度，ρh为纯水合物密度，ρw为海水密度。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据，包括：
根据所述含水合物沉积物纵波速度、含水合物沉积物横波速度、纵波速度、横波速度、骨架颗粒粗糙度的摩擦系数、水合物饱和度、骨架支撑水合物体积分数、孔隙充填水合物体积分数，构建最优函数；
基于所述最优函数，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
8.一种水合物饱和度计算装置，其特征在于，包括：
摩擦系数确定模块，用于根据测井观测数据，确定骨架颗粒粗糙度的摩擦系数；
速度计算模块，用于根据所述骨架颗粒粗糙度的摩擦系数和粗糙颗粒模型的岩石物理模型，计算含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度；
最优水合物饱和度数据得到模块，用于基于所述含水合物沉积物纵波速度和含水合物沉积物横波速度，对水合物饱和度进行更新，得到最优水合物饱和度数据。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的一种水合物饱和度计算方法。
10.一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计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的一种水合物饱和度计算方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311510144.7A CN117457099A (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311510144.7A CN117457099A (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117457099A true CN117457099A (zh) | 2024-01-26 |
Family
ID=89592775
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311510144.7A Pending CN117457099A (zh) | 2023-11-13 | 2023-11-13 | 一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117457099A (zh) |
-
2023
- 2023-11-13 CN CN202311510144.7A patent/CN117457099A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| McDougall et al. | Vertical mixing and cabbeling in layered models | |
| Holleman et al. | Stratified turbulence and mixing efficiency in a salt wedge estuary | |
| Coleman | Similarity statistics from a direct numerical simulation of the neutrally stratified planetary boundary layer | |
| CN112149282A (zh) | 一种井中天然气水合物饱和度岩石物理计算方法及*** | |
| Sutherland et al. | Evaluating Langmuir turbulence parameterizations in the ocean surface boundary layer | |
| JP2022123078A (ja) | 深層－超深層海相カーボナタイトのオイルプール賦存深度下限の予測方法 | |
| Xing et al. | The influence of wind effects upon internal tides in shelf edge regions | |
| CN117457099A (zh) | 一种水合物饱和度计算方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN111323814B (zh) | 基于岩石物理模板定量确定砂岩储层含水饱和度的方法 | |
| Chueh et al. | An h-adaptive operator splitting method for two-phase flow in 3D heterogeneous porous media | |
| US20230129986A1 (en) | Quantifying uncertainty in porosity compaction models of sedimentary rock | |
| CN115239001A (zh) | 井底流压的确定方法、装置、电子设备和介质 | |
| TAN et al. | Research on effectiveness of effective pore aspect ratio based on pore-throat characteristics of digital core | |
| Chu et al. | Accuracy progressive calculation of Lagrangian trajectories from a gridded velocity field | |
| CN116738517B (zh) | 一种储层预测方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN114076987B (zh) | 基于致密砂岩油气藏有效储层的测井识别方法及装置 | |
| CN114076983B (zh) | 基于致密砂岩油气藏有效储层的地震预测方法及装置 | |
| CN118426055A (zh) | 基于支持向量机的孔隙度反演方法、装置、设备及介质 | |
| Xing et al. | Influence of stratification upon diurnal tidal currents in shelf edge regions | |
| CN116201539A (zh) | 背斜型圈闭体积校正系数确定方法、装置、设备及介质 | |
| CN117669119A (zh) | 各向异性岩石水平主应力确定方法、装置、设备及介质 | |
| CN115616664A (zh) | 一种储层岩石种类确定方法、装置、设备及介质 | |
| CN116299677A (zh) | 岩性圈闭边界的确定方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN116201524A (zh) | 断块型圈闭体积校正系数确定方法、装置、设备及介质 | |
| CN118169743A (zh) | 基于扩展avo属性的油气分布检测方法、装置、设备及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |