[发明专利]高温地热田储层结构孔隙度定量表征的方法及系统有效

专利信息
申请号: 202310927255.1 申请日: 2023-07-27
公开(公告)号: CN116663430B 公开(公告)日: 2023-09-22
发明(设计)人: 程远志;孔彦龙;庞忠和 申请(专利权)人: 中国科学院地质与地球物理研究所
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;E21B49/00;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14
代理公司: 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 代理人: 郭文浩;尹文会
地址: 100029 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 高温 地热 田储层 结构 孔隙 定量 表征 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种高温地热田储层结构孔隙度定量表征的方法,其特征在于,所述方法包括:

步骤S100,收集目标区块内的历史地质资料,通过对目标区块内的历史地质资料和现场地质调查,获得地热储层范围和断裂的空间分布特征;基于所述地热储层范围和断裂的空间分布特征获得目标区块内的构造和演化特征;

步骤S200,根据地热储层范围、断裂的空间分布特征及目标区块内的构造和演化特征,将满足设定的储层埋深条件、地热流体条件和断裂发育条件的地区,确定为地球物理测点位置;

步骤S300,获取全部地球物理测点位置的地球物理观测数据,通过非线性共轭梯度反演方法获取目标区块内地热田的地热储层的电阻率分布选定电阻率低于设定阈值的区域为富含地热流体的储层,确定目标区块内的勘探井位置;

所述步骤S300,具体包括;

步骤S310,开展三维音频大地电磁勘探,在地球物理测点位置采用“+”字型电极布置方式,采集两个正交的电场分量和两个正交的磁场分量,记为 和,和表示正交的两个方向;

步骤S320,将所述电场分量和磁场分量通过快速傅里叶变换和加权最小二乘法获得所述地球物理测点位置的视电阻率和相位曲线;

步骤S330,根据得到的所述地球物理测点位置的视电阻和相位曲线,利用非线性共轭梯度反演方法,获取地热储层电阻率分布,圈定电阻率低于预设电阻率阈值的区域为地热流体富集区,获得地热储层展布特征,选择储层电阻率低于预设电阻率阈值、深度低于预设深度阈值、地热流体富集区部署勘探井位置;

步骤S400,在所述勘探井位置进行全井段钻孔取芯,获得岩心数据参数;

根据岩心数据参数,建立岩性柱状图;

开展全钻孔测井,获取地热储层的温度、温度梯度、电阻率和孔隙度参数;

根据勘探井位置的岩心数据参数、岩性柱状图、地热储层的温度、地热储层的温度梯度、地热储层的电阻率和地热储层的孔隙度参数建立地热储层地质参数集;

步骤S500,在实验室内,模拟现场条件对不同温度和压力的地热流体进行电阻率测量,得到不同状态下的流体电阻率数据集;

步骤S600,基于所述地热储层地质参数集,利用训练好的基于人工神经网络的储层孔隙度预测模型,学习地热储层的电阻率和流体电阻率与储层孔隙度之间的定量关系,进而获得整个地热储层的孔隙度分布和地热流体的总量,对高温地热田储层结构的孔隙度实现定量表征;

所述基于人工神经网络的储层孔隙度预测模型,其训练方法具体包括;

步骤A100,获取带有标准标签的地热储层地质参数集并分为训练集数据和验证集数据;

步骤A200,基于所述训练集,通过未训练好的基于人工神经网络的储层孔隙度预测生成训练集的储层孔隙度分布图像;

基于所述验证集,通过未训练好的基于人工神经网络的储层孔隙度预测模型生成验证集的储层孔隙度分布图像;

步骤A300,基于所述训练过程中的储层孔隙度分布图像计算训练误差值,基于验证集的储层孔隙度分布图像计算验证数据误差,通过Levenberg-Marquardt算法更新模型权重和模型偏差值,重复步骤A200直至训练误差值低于预设的误差阈值且验证数据误差开始上升,得到训练好的基于人工神经网络的储层孔隙度预测模型;

所述获得整个地热储层的孔隙度分布和地热流体的总量,具体包括;

根据下面公式计算整个地热田的地热流体总量:

其中分别为研究区剖分单元格的方向的间隔分别为方向的剖分网格单元总数,分别为方向的剖分网格单元,表示对应网格的地热储层的孔隙度。

2.根据权利要求1所述的一种高温地热田储层结构孔隙度定量表征的方法,其特征在于,所述步骤S100,具体包括:

所述断裂的空间分布特征包括现场露头断裂的位置、倾角、倾向、走向和填充情况;

所述现场地质调查包括现场露头剖面调查、地球物理测井、岩心观测和工程验证。

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