[发明专利]一种基于储层质量主控因素分析的致密砂岩孔隙度、渗透率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于储层质量主控因素分析的致密砂岩孔隙度、渗透率预测方法，包括以下步骤：1)成岩作用定量评价；2)选取成岩因素体现；3)选取多元线性逐步回归作为数据分析方法，通过储层质量发育主控因素分析，实现对孔隙度与渗透率预测；4)依据回归分析方法对孔隙度和渗透率进行回归分析，本发明明确了苏里格气田东区盒8段砂岩储层质量影响因素，建立了储层质量预测模型，预测效果良好；也为其他地区的致密砂岩储层质量定量预测提供了一种新的思路与方法。

主权项

一种基于储层质量主控因素分析的致密砂岩孔隙度、渗透率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)储层砂岩孔隙度、渗透率、岩石学组分含量、胶结物含量、总孔隙体积、溶蚀孔体积定量参数的获取，成岩作用定量评价；1.1)对砂岩柱塞样品测试孔隙度、渗透率参数，并磨制柱塞样品匹配的铸体薄片，利用偏光显微镜定性分析成岩作用类型，结合图像分析、扫描电镜、X‑射线衍射技术定量鉴定岩石矿物组分含量、胶结物含量、总孔隙体积、溶蚀孔体积、颗粒粒度分选性；1.2)在成岩作用与成岩矿物含量鉴定基础上，依据压实作用损失孔隙度式(1)和胶结作用损失孔隙度式(2)计算公式计算样品的压实作用与胶结作用引起的孔隙度降低量；公式如下：COPL=OP-(100×IGV)-(OP×IGV)(100-IGV)---(1);]]>CEPL=(OP-COPL)×CEMIGV---(2);]]>IGV＝intergranular pore space+CEM   (3)；其中，COPL为压实作损失孔隙度，CEPL为胶结作用损失孔隙度，OP为原始孔隙度；CEM为砂岩中胶结物总体积；IGV为压实作用后，胶结作用前的粒间孔隙体积；OP通过原始孔隙度计算公式，即Φo＝20.91+22.90/So计算，其中Φo表示砂岩原始孔隙度，So表示特拉斯科分选系数；砂岩原始孔隙度分布为35～39.25％；CEM和IGV通过砂岩铸体薄片的偏光显微镜鉴定；计算统计COPL分布1.4‑34.83％，平均15.5％，CEPL分布1％‑34％，平均13.86％；表明压实作用与胶结作用导致了储层孔隙的大量损失，其中压实作用的影响略强于胶结作用；1.3)为综合对比压实作用、胶结作用、溶蚀作用的强度差异及对储层质量的影响，进一步通过视压实率,式(4)、视胶结率，式(5)、视溶蚀率，式(6)定量评价各成岩作用：ACOMR=PVinitial-PVfinialPVinitial×100%---(4);]]>其中，ACOMR为视压实率；PVinitial为原始粒间孔隙体积，等同于式(1)中的OP；PVfinial为压实后胶结强粒间孔隙体积IGV；ACEMR=VcementsVcements+IGP×100%---(5);]]>其中，ACEMR为视胶结率；Vcements为总胶结物体积，等同于式(2)中的CEM；IGP为粒间孔隙体积–(粒间胶结物+杂基含量)；ADISR=PVdissolutionPVtotal×100%---(6);]]>其中，ADISR为视溶蚀率；PVdissolution为溶蚀孔隙体积；PVtotal为总孔隙体积，即粒间孔隙体积+溶蚀孔隙体积；通过铸体薄片的鉴定结果获取Vcements、depositional matrix参数，利用图像处理软件对铸体薄片照片进行孔隙提取，相应孔隙平面面孔率近似为孔隙体积，得到PVdissolution、PVtotal孔隙体积参数；2)储层质量发育主控因素选取沉积因素，即石英含量、长石含量、刚性岩屑含量、杂基含量、塑性岩屑含量；成岩因素，即碳酸盐胶结物含量、硅质胶结物含量、高岭石含量、绿泥石含量、伊利石含量、压实率、溶蚀率；各类胶结物含量作为成岩因素体现；3)选取多元线性逐步回归作为数据分析方法，进行储层发育主控因素定量分析，在储层质量发育主控因素分析基础上实现对孔隙度与渗透率预测；3.1)分析过程中分别以孔隙度(φ)、渗透率(k)作为因变量Y，以石英含量，长石含量，刚性岩屑含量，塑性岩屑含量，杂基含量，碳酸盐胶结物含量，高岭石含量，绿泥石含量，伊利石含量，硅质胶结物含量，视压实率，视溶蚀率为自变量集合(X1，X2，X3……X12)，建立自变量集合关于的Y多元线性逐步回归分析；3.2)综合考虑储层质量预测阶段对建模分析的精度验证，选取其中34口井290个样品参数作为回归分析样本，而另外10口井的154个样品作为验证数据；根据建模样品数据建立自变量数据X与观测值Y矩阵(式9～式17)，其中特征指标为P＝12，每一个特征指标有n＝290个待分析样本；初步估计选入的回归方程的自变量个数为6个左右，验水平取α＝0.1，则有F0.1(6，283)＝2.1，因此选取的引入标准和剔除自变量的临界值为：F1＝2.1(7)；F2＝2.1   (8)样品的数据矩阵如下：xj‾=1nΣi=1nxij,j=1,2,...,p---(11);]]>y‾=1nΣi=1nyi---(12);]]>sj=1nΣi=1n(xij-x‾j)2---(13);]]>sy=1nΣi=1n(yi-y‾)2---(14);]]>Skj=1nΣi=1n(xik-x‾k)(xij-x‾j)---(15);]]>rkj=skjsk·sj---(16);]]>Pim=(riy(m))2rii(m)---(17);]]>原始数据第m步相关系数矩阵(式18)：R(m)=r11(m)r12(m)...r1p(m)r1y(m)r21(m)r22(m)...r2p(m)r2y(m)...............rp1(m)rp2(m)...rp3(m)r3y(m)ry1(m)ry2(m)...ry3(m)ryy(m)---(18)]]>首先对原始数据作0步相关关系矩阵R(0)，对所有自变量xi(i＝1,2,…，p)计算偏回归平方和Pi(0)，标准化回归方程为：bi′(0)=riy(0)rii(0)---(20);]]>Pi(0)=(riy(0))2rii(0)---(21);]]>将最大者Pt(0)的xt作为待引入方程，对xt进行显著性检验，求取F，如果F≥F1，则引入变量xt：F=Pt(0)(n-2)Q(1)=Pt(0)(n-2)ryy(0)-Pt(0)---(22);]]>引入变量后，对矩阵进行变换，做出第一步变换后的矩阵R(1)：rij(1)=rij(0)-rit(0)rtj(0)rtt(0)i≠t,j≠trtj(0)/rtt(0)i=t,j≠t-rit(0)/rtt(0)i≠t,j=t1/rtt(0)i=t,j=t---(23)]]>R(1)=[rij(1)]---(24);]]>随后继续引入变量，当逐步回归进行到第m步时，已有r个自变量，x1(m)，x2(m)，xr(m)(它们是12个自变量中的r个)引入回归方程，即有：第m+1步，要在剩下的12‑r个自变量中选出某一个变量进入回归方程，在这12‑r个变量中选其在回归中对y所起作用最大的那个变量xt，即xt对应的偏回归平方和Pt(s)最大，并利用其对应的F值来检验xt的影响是否显著如果F≥F1，则决定引入xt：F=Pt(m)Q(m+1)/(n-r-1)---(26);]]>Q(m+1)=ryy(m)-pt(m)---(27);]]>当逐步回归进行至第s步时，在第s+1步对所引入的r个自变量中剔除某个在回归方程中已不再是重要的变量xh，它所对应的偏回归平方和ph(s)最小，用统计量F来检验xh是否显著；如果F＜F2，则剔除xh，反之则保留：F=Ph(m)Q(m)/(n-r-1)---(28);]]>Q(s)=ryy(s)---(29);]]>重复以上步骤进行逐步回归，直到第k步既不能引入也不能剔除，由R(k)得到回归方程的结果：标准回归系数标准残差平方和复相关系数标准回归方程其中i表示引入后没有被剔除的变量的足码；将所有标准化的量转化成原有关的相应量以建立最终的回归方程，计算公式如下：bi(k)=sysibi′(k)=sysiriy(k),(i=1,2,...,p)---(30);]]>b0(k)=y‾-Σi=1pbi(k)x‾i---(31);]]>sy=1nΣa=1n(ya-y‾)2---(32);]]>si=1nΣa=1n(xia-x‾i)2---(33);]]>4)依据多元线性逐步回归分析方法分别对孔隙度和渗透率进行回归分析，回归过程及主要分析结果如下：4.1)回归分析建立12个自变量与孔隙度的相关系数矩阵，对孔隙发育建设性因素根据影响程度排序为高岭石含量＞硅质胶结物含量＞伊利石含量＞绿泥石含量＞塑性岩屑含量＞杂基含量＞石英含量，对于孔隙度发育有着破坏性的各因素影响程度排序则为压实作用(视压实率)＞长石含量＞刚性岩屑含量＞碳酸盐胶结物含量＞溶蚀作用(视溶蚀率)；依据各因素与孔隙度的相关程度综合分析认为高岭石、硅质胶结物、伊利石、绿泥石与压实作用、长石是孔隙度发育的主要影响因素；孔隙度预测回归方程建立共进行10步，得到多元逐步回归分析构建的孔隙度预测回归方程如式(34)所示：v＝‑57.907+0.931x1+0.926x2+0.904x3+0.959x4+0.05x5+0.09x6+0.064x7+0.081x10‑0.346x11   (34)；4.2)在渗透率发育影响因素与预测分析过程中由于渗透率绝对值均较小，取渗透率对数lnk作为Y值，同样建立12个自变量与渗透率的相关系数矩阵，渗透率发育建设性因素影响程度排序硅质胶结物含量＞石英含量＞伊利石含量＞高岭石含量＞杂基含量＞塑性岩屑含量＞绿泥石含量＞溶蚀作用(视溶蚀率)，对渗透率发育具有破坏性影响的因素影响程度排序为压实作用(视压实率)＞长石含量＞刚性岩屑含量＞碳酸盐胶结物含量含量；分析认为硅质胶结物，石英，伊利石，高岭石，压实作用，长石是渗透率发育的主要控制因素；渗透率预测方程建立共进行10步，多元逐步回归分析构建的渗透率回归方程如式(35)：y＝‑14.113+0.188x1+0.15x2+0.153x3+0.212x4+0.035x5‑0.158x8+0.042x10‑0.078x11   (35)。