流体性质识别方法及装置

文档序号:1419204 发布日期:2020-03-13 浏览:5次 >En<

阅读说明:本技术 流体性质识别方法及装置 (Fluid property identification method and device ) 是由 林学春 闫林辉 余茂生 黄国梁 牛伟丽 金海锋 王磊 曾海伟 刘文凤 于 2018-09-05 设计创作,主要内容包括:本发明公开了一种流体性质识别方法及装置,属于石油测井工程技术领域。通过获取目标储层中每一层位的测井参数,进而获取每一层位的束缚水饱和度,以及根据不同测井参数计算出的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,根据上述三个参数和预设判别标准,获取目标储层中每一层位的流体性质。上述方法简单高效,易于实施,识别结果准确率高,是识别低阻砂岩储层流体性质的有效方法。(The invention discloses a fluid property identification method and device, and belongs to the technical field of petroleum logging engineering. Acquiring the saturation of the bound water of each layer by acquiring the logging parameters of each layer in the target reservoir, calculating the first apparent formation water resistivity and the second apparent formation water resistivity according to different logging parameters, and acquiring the fluid property of each layer in the target reservoir according to the three parameters and a preset discrimination standard. The method is simple and efficient, is easy to implement, has high identification result accuracy, and is an effective method for identifying the properties of the low-resistance sandstone reservoir fluid.)

流体性质识别方法及装置

技术领域

本发明涉及石油测井工程技术领域,特别涉及一种流体性质识别方法及装置。

背景技术

随着我国油气勘探开发领域的不断拓展,研究对象已由原来简单的高幅度构造油气藏逐渐转向低孔低渗、低电阻率、复杂岩性等复杂油气藏。对咸水泥浆条件下低渗透、低阻砂岩储层进行测井解释,需要攻克流体性质识别的技术难题,以满足后期油藏勘探开发需求。

在流体识别方面,前人已做了大量的研究,有常规的交会图法、PICKETT法、Fisher判别分析法、灰色聚类识别法等,由于地质条件的特殊性,以上识别方法往往不具有针对性,特别是针对低阻砂岩储层的流体性质识别准确率较低。

发明内容

本发明实施例提供了一种流体性质识别方法及装置,能够解决现有识别方法对于低阻砂岩储层的流体性质识别准确率较低的问题。所述技术方案如下:

一方面,提供了一种流体性质识别方法,该方法包括:

获取目标储层中每一层位的测井参数;

根据每一层位的测井参数,对每一层位的孔隙结构进行分类,得到每一层位的孔隙结构类型;

根据每一层位的孔隙结构类型、每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型以及每一层位的测井参数,获取每一层位的束缚水饱和度;

根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,该第一视地层水电阻率和该第二视地层水电阻率为根据不同测井参数计算出的视地层水电阻率;

根据每一层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率以及预设判别标准,获取每一层位的流体性质;

该预设判别标准包括:

当层位i的

Figure BDA0001789551840000021

时,确定该层位i为油层和差油层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp>4且

Figure BDA0001789551840000022

时,确定该层位i为油水同层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp<4且Swi<52时,或者

Figure BDA0001789551840000023

时,确定该层位i为水层;

其中,层位i为目标储层中的某一待测层位;

Rwa为该层位i第一视地层水电阻率,单位为欧姆米;

Rwa_SP为该层位i第二视地层水电阻率,单位为欧姆米;

Swi为该层位i的束缚水饱和度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该根据每一层位的测井参数,对每一层位的孔隙结构进行分类包括:

当该层位的时,确定该层位的孔隙结构为第一类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000025

时,确定该层位的孔隙结构为第二类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000026

时,确定该层位的孔隙结构为第三类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000027

时,确定该层位的孔隙结构为第四类;

其中,K为渗透率,单位为10-3μm2

Φ为第一孔隙度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型包括:

当该层位的孔隙结构为第一类或第二类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi==0.0622*(ΦDN)2-1.3429*(ΦDN)+30.245;

当该层位的孔隙结构为第三类或第四类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi=-10.732*log10(K/Φ)+32.78;

其中,ΦD为根据密度计算的第二孔隙度,单位为1%;

ΦN为根据中子计算的第三孔隙度,单位为1%;

K为渗透率,单位为10-3μm2

Φ为第一孔隙度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第一视地层水电阻率包括:

根据每一层位的电阻率、第一孔隙度、胶结指数和岩性系数,获取每一层位的第一视地层水电阻率。

在一种可能实现方式中,该根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第二视地层水电阻率包括:

根据每一层位的泥浆滤液电阻率、自然电位幅值和自然电位系数,获取每一层位的第二视地层水电阻率。

在一种可能实现方式中,该方法还包括:

获取已知实际流体性质的层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率;

根据该层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率,以及预设判别标准,获取该层位的流体性质;

验证该采用预设判别标准获取的该流体性质和该实际流体性质是否一致。

在一种可能实现方式中,该测井参数包括:电阻率曲线、声波时差曲线、补偿中子曲线、补偿密度曲线、自然伽马曲线、井径曲线以及自然电位曲线。

一方面,提供了一种流体性质识别装置,该装置包括:

参数获取模块,用于获取目标储层中每一层位的测井参数;

分类模块,用于根据每一层位的测井参数,对每一层位的孔隙结构进行分类,得到每一层位的孔隙结构类型;

束缚水饱和度获取模块,用于根据每一层位的孔隙结构类型、每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型以及每一层位的测井参数,获取每一层位的束缚水饱和度;

视地层水电阻率获取模块,用于根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,该第一视地层水电阻率和该第二视地层水电阻率为根据不同测井参数计算出的视地层水电阻率;

流体性质获取模块,用于根据每一层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率以及预设判别标准,获取每一层位的流体性质;

该预设判别标准包括:

当层位i的

Figure BDA0001789551840000041

时,确定该层位i为油层和差油层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp>4且

Figure BDA0001789551840000042

时,确定该层位i为油水同层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp<4且Swi<52时,或者

Figure BDA0001789551840000043

时,确定该层位i为水层;

其中,层位i为目标储层中的某一待测层位;

Rwa为该层位i第一视地层水电阻率,单位为欧姆米;

Rwa_SP为该层位i第二视地层水电阻率,单位为欧姆米;

Swi为该层位i的束缚水饱和度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该分类模块,用于:

当该层位的

Figure BDA0001789551840000044

时,确定该层位的孔隙结构为第一类;

当该层位的时,确定该层位的孔隙结构为第二类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000046

时,确定该层位的孔隙结构为第三类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000047

时,确定该层位的孔隙结构为第四类;

其中,K为渗透率,单位为10-3μm2

Φ为第一孔隙度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型包括:

当该层位的孔隙结构为第一类或第二类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi==0.0622*(ΦDN)2-1.3429*(ΦDN)+30.245;

当该层位的孔隙结构为第三类或第四类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi=-10.732*log10(K/Φ)+32.78;

其中,ΦD为根据密度计算的第二孔隙度,单位为1%;

ΦN为根据中子计算的第三孔隙度,单位为1%;

K为渗透率,单位为10-3μm2

Φ为第一孔隙度,单位为1%。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是:

通过获取目标储层中每一层位的测井参数,进而获取每一层位的束缚水饱和度,以及根据不同测井参数计算出的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,根据上述三个参数和预设判别标准,获取目标储层中每一层位的流体性质。上述方法简单高效,易于实施,识别结果准确率高,是识别低阻砂岩储层流体性质的有效方法。

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是本发明实施例提供的一种流体性质识别方法流程图;

图2是本发明实施例提供的一种流体性质识别方法流程图;

图3是本发明实施例提供的一个示例性目标储层的第一视地层水电阻率与第二视地层水电阻率的比值与束缚水饱和度的交会图;

图4是本发明实施例提供的一种流体性质识别装置结构示意图;

图5是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

图1是本发明实施例提供的一种流体性质识别方法流程图。参见图1,该方法包括:

101、获取目标储层中每一层位的测井参数。

102、根据每一层位的测井参数,对每一层位的孔隙结构进行分类,得到每一层位的孔隙结构类型。

103、根据每一层位的孔隙结构类型、每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型以及每一层位的测井参数,获取每一层位的束缚水饱和度。

104、根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,该第一视地层水电阻率和该第二视地层水电阻率为根据不同测井参数计算出的视地层水电阻率。

105、根据每一层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率以及预设判别标准,获取每一层位的流体性质。

该预设判别标准包括:

当层位i的

Figure BDA0001789551840000061

时,确定该层位i为油层和差油层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp>4且时,确定该层位i为油水同层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp<4且Swi<52时,或者时,确定该层位i为水层。

其中,层位i为目标储层中的某一待测层位;Rwa为该层位i第一视地层水电阻率,单位为欧姆米;Rwa_SP为该层位i第二视地层水电阻率,单位为欧姆米;Swi为该层位i的束缚水饱和度,单位为1%。

本发明实施例提供的方法,通过获取目标储层中每一层位的测井参数,进而获取每一层位的束缚水饱和度,以及根据不同测井参数计算出的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,根据上述三个参数和预设判别标准,获取目标储层中每一层位的流体性质。上述方法简单高效,易于实施,识别结果准确率高,是识别低阻砂岩储层流体性质的有效方法。

在一种可能实现方式中,该根据每一层位的测井参数,对每一层位的孔隙结构进行分类包括:

当该层位的

Figure BDA0001789551840000064

时,确定该层位的孔隙结构为第一类;

当该层位的时,确定该层位的孔隙结构为第二类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000066

时,确定该层位的孔隙结构为第三类;

当该层位的时,确定该层位的孔隙结构为第四类;

其中,K为渗透率,单位为10-3μm2;Φ为第一孔隙度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型包括:

当该层位的孔隙结构为第一类或第二类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi==0.0622*(ΦDN)2-1.3429*(ΦDN)+30.245;

当该层位的孔隙结构为第三类或第四类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi=-10.732*log10(K/Φ)+32.78;

其中,ΦD为根据密度计算的第二孔隙度,单位为1%;ΦN为根据中子计算的第三孔隙度,单位为1%;K为渗透率,单位为10-3μm2;Φ为第一孔隙度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第一视地层水电阻率包括:

根据每一层位的电阻率、第一孔隙度、胶结指数和岩性系数,获取每一层位的第一视地层水电阻率。

在一种可能实现方式中,该根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第二视地层水电阻率包括:

根据每一层位的泥浆滤液电阻率、自然电位幅值和自然电位系数,获取每一层位的第二视地层水电阻率。

在一种可能实现方式中,该方法还包括:

获取已知实际流体性质的层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率。

根据该层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率,以及预设判别标准,获取该层位的流体性质。

验证该采用预设判别标准获取的该流体性质和该实际流体性质是否一致。

在一种可能实现方式中,该测井参数包括:电阻率曲线、声波时差曲线、补偿中子曲线、补偿密度曲线、自然伽马曲线、井径曲线以及自然电位曲线。

上述所有可选技术方案,可以采用任意结合形成本公开的可选实施例,在此不再一一赘述。

图2是本发明实施例提供的一种流体性质识别方法流程图。参见图2,该实施例可以应用于计算机设备上,具体地,该实施例包括:

201、获取目标储层中每一层位的测井参数,该目标储层为低阻砂岩储层。

在本发明实施例中,待测储层是否为低阻砂岩储层可以通过以下方法来判断:在同一油水系统内,获取油气层电阻率和纯水层电阻率,当油气层电阻率与纯水层的电阻率之比小于2时,确定该油气层即为低阻砂岩储层;或者将油气层电阻率的地区经验性标准作为预设阈值,当油气层电阻率低于该预设阈值时,确定该油气层为低阻砂岩储层。该判断过程也可以通过其他方式来进行,本实施例对此不作限定。

该测井参数为采用常规测井方式测井获取到的参数。该测井参数能够为后续计算过程提供数据支持。

在一种可能实现方式中,该测井参数包括:电阻率曲线、声波时差曲线、补偿中子曲线、补偿密度曲线、自然伽马曲线、井径曲线以及自然电位曲线。

其中,电阻率曲线、声波时差曲线、补偿中子曲线、补偿密度曲线、自然伽马曲线、井径曲线以及自然电位曲线分别为根据对应方法测井得到的测井参数与深度的二维曲线。其中,电阻率能够反映井下各个深度介质的电阻率;声波时差能够反映地层岩石的弹性、密度以及孔隙中流体的性质等;补偿中子能够反映地层中流体体积所占的百分比;补偿密度是指地层中固体和流体单位体积的密度;自然伽马能够反映地层中粘土含量,是判断地层岩性的重要参数;井径是指井眼尺寸,能够反映该井的工作状态。

202、根据每一层位的测井参数,对每一层位的孔隙结构进行分类,得到每一层位的孔隙结构类型。

岩石的孔隙系统由孔隙和喉道两部分组成,孔隙是系统中的膨大部分,喉道是连通孔隙的细小部分。通常用孔隙结构来表示岩石孔隙系统的结构特点,孔隙结构是指岩石内的孔隙和喉道类型、大小、分布及其相互连通关系。由于不同孔隙结构类型对应的束缚水饱和度计算方法可以不一致,为了获取每一层位的束缚水饱和度的准确数据,有必要对每一层位的孔隙结构进行分类。

在一种可能实现方式中,根据每一层位的测井参数中的第一孔隙度和渗透率数据,对每一层位的孔隙结构进行分类包括:

当该层位的

Figure BDA0001789551840000081

时,确定该层位的孔隙结构为第一类;

当该层位的时,确定该层位的孔隙结构为第二类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000091

时,确定该层位的孔隙结构为第三类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000092

时,确定该层位的孔隙结构为第四类;

其中,K为渗透率,单位为10-3μm2;Φ为第一孔隙度,单位为1%。

其中,第一类孔隙结构的毛管压力曲线排驱压力最小,最大孔喉半径和喉道半径最大,物性最好;而第四类孔隙结构的毛管压力曲线排驱压力最大,最大孔喉半径和喉道半径最小,物性最差。

孔隙度是指岩石孔隙体积与岩石总体积之比,能够反映地层储集流体的能力。当井况比较好时,第一孔隙度取中子密度孔隙度,根据第二孔隙度和第三孔隙度计算得出;当扩径比较严重时,即井径比较大时,第一孔隙度取声波孔隙度。第一孔隙度的计算过程如下:

ρb=Φ·ρmf+(1-Φ-Vsh)·ρma+Vsh·ρsh (1)

ΦN=Φ·ΦNmf+(1-Φ-Vsh)·ΦNma+Vsh·ΦNsh (2)

Δt=Φ·Δtmf+(1-Φ-Vsh)·Δtma+Vsh·Δtsh (3)

式中,ρb、ΦN、Δt分别为测井密度、中子和声波时差;ρma、ΦNma、Δtma分别为骨架密度、中子和声波时差;ρsh、ΦNsh、Δtsh分别为泥质骨架密度、中子和声波时差;Φ为孔隙度;Vsh为泥质含量。

将获取到的各个参数代入公式(1)、(2),得到的孔隙度Φ为中子密度孔隙度。

将获取到的各个参数代入公式(3),得到的孔隙度Φ为声波孔隙度。

203、根据每一层位的孔隙结构类型、每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型以及每一层位的测井参数,获取每一层位的束缚水饱和度。

在油气从生油层运移到砂岩储层过程中,由于油、水、气对岩石的润湿性差异和毛细管力的作用,运移的油气不可能把岩石孔隙中的水完全驱替出去,会有一定量的水残存在岩石孔隙中。这一部分水几乎是不流动的,因而被称为束缚水,相应的饱和度称为束缚水饱和度。由于孔隙结构类型不同,束缚水饱和度的计算方法也不相同。在一种可能实现方式中,该每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型包括:

当该层位的孔隙结构为第一类或第二类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi==0.0622*(ΦDN)2-1.3429*(ΦDN)+30.245;

当该层位的孔隙结构为第三类或第四类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi=-10.732*log10(K/Φ)+32.78;

其中,ΦD为根据密度计算的第二孔隙度,单位为1%;ΦN为根据中子计算的第三孔隙度,单位为1%;K为渗透率,单位为10-3μm2;Φ为第一孔隙度,单位为1%。

204、根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第一视地层水电阻率。

其中,地层水电阻率是指储集层岩石中所含水的电阻率,是用于测井解释的重要参数。第一视地层水电阻率为根据电阻率和孔隙度计算的地层水电阻率。在一种可能实现方式中,根据每一层位的电阻率、第一孔隙度、胶结指数和岩性系数,获取每一层位的第一视地层水电阻率。其中,第一视地层水电阻率的计算公式为:

Figure BDA0001789551840000101

式中,Rwa为通过电阻率和孔隙度计算的第一视地层水电阻率,单位为欧姆米;

Rt为地层电阻率,单位为欧姆米;Φ为第一孔隙度,单位为1%;m为胶结指数;a为岩性指数。

205、根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第二视地层水电阻率。其中,第二视地层水电阻率为根据自然电位计算的地层水电阻率。在一种可能实现方式中,根据每一层位的泥浆滤液电阻率、自然电位幅值和自然电位系数,获取每一层位的第二视地层水电阻率。其中,第二视地层水电阻率的计算公式为:

Figure BDA0001789551840000102

式中,Rwa_SP为通过自然电位计算的视地层水电阻率,单位为欧姆米;RmfT为地层温度下的泥浆滤液电阻率,单位为欧姆米;SSP为目的层段自然电位幅度值,单位为毫伏;K为自然电位系数。

需要说明的是,该第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,可以从不同方面反映储层中流体性质的变化。

206、根据每一层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率以及预设判别标准,获取每一层位的流体性质。该预设判别标准为根据实际已知流体性质的层位的测井参数及测井经验,经过数学计算拟合出的储层流体性质的判别标准。其中,该预设判别标准包括:

当层位i的

Figure BDA0001789551840000111

时,确定该层位i为油层和差油层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp>4且

Figure BDA0001789551840000112

时,确定该层位i为油水同层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp<4且Swi<52时,或者

Figure BDA0001789551840000113

时,确定该层位i为水层。

其中,层位i为目标储层中的某一待测层位;Rwa为第一视地层水电阻率,单位为欧姆米;Rwa_SP为第二视地层水电阻率,单位为欧姆米;Swi为该层位的束缚水饱和度,单位为1%。

进一步地,还可以对采用该预设判别标准得到的流体性质的识别结果进行验证,以便分析通过该预设判别标准获取流体性质的准确性。该验证过程可以为:获取已知实际流体性质的层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率;根据该层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率,以及预设判别标准,获取该层位的流体性质;验证该采用预设判别标准获取的该流体性质和该实际流体性质是否一致。对于用于验证过程的储层层位,当采用该预设判别标准获取的流体性质与实际流体性质一致时,表示该预设判别标准能够准确识别待测层位的流体性质;否则,表示该预设判别标准不能准确识别待测层位的流体性质。对于所有用于验证过程的层位,该预设判别标准能够准确识别的层位数量与层位总量的比值,为采用该预设判别标准识别流体性质的符合率,当该符合率较高时,证明该预设判别标准获取流体性质的准确率较高;当该符合率较低时,证明该预设判别标准获取流体性质的准确率较低,可以对该预设判别标准进行修正,以提高其识别的准确率。

具体地,可以参见图3,图3是本发明实施例提供的一个示例性目标储层的第一视地层水电阻率与第二视地层水电阻率的比值与束缚水饱和度的交会图,该图3是由已知实际流体性质的层位,获取其第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率和束缚水饱和度,以第一视地层水电阻率与第二视地层水电阻率的比值为横坐标,以束缚水饱和度数据为纵坐标获取的二维图。由分析可得:所有层位的实际流体性质,与采用该预设判别标准获取到的流体性质之间的符合率为92%,即使用本发明实施例提供的方法获取流体性质的准确率为92%,而目前通常使用的其他识别方法识别的准确率为81%,因此,采用本发明实施例提供的流体性质识别方法识别流体性质的准确率较高,适宜推广使用。

本发明实施例提供的方法,通过获取目标储层中每一层位的测井参数,进而获取每一层位的束缚水饱和度,以及根据不同测井参数计算出的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,根据上述三个参数和预设判别标准,获取目标储层中每一层位的流体性质。上述方法简单高效,易于实施,识别结果准确率高,是识别低阻砂岩储层流体性质的有效方法。进一步地,采用本发明实施例提供的流体性质识别方法识别流体性质的准确率较高,适宜推广使用。

图4是本发明实施例提供的一种流体性质识别装置结构示意图,参见图4,该装置包括:

参数获取模块401,用于获取目标储层中每一层位的测井参数。

分类模块402,用于根据每一层位的测井参数,对每一层位的孔隙结构进行分类,得到每一层位的孔隙结构类型。

束缚水饱和度获取模块403,用于根据每一层位的孔隙结构类型、每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型以及每一层位的测井参数,获取每一层位的束缚水饱和度。

视地层水电阻率获取模块404,用于根据每一层位的测井参数,获取每一层位的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,该第一视地层水电阻率和该第二视地层水电阻率为根据不同测井参数计算出的视地层水电阻率。

流体性质获取模块405,用于根据每一层位的束缚水饱和度、第一视地层水电阻率、第二视地层水电阻率以及预设判别标准,获取每一层位的流体性质。

该预设判别标准包括:

当层位i的

Figure BDA0001789551840000121

时,确定该层位i为油层和差油层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp>4且

Figure BDA0001789551840000122

时,确定该层位i为油水同层;

当该层位i的Rwa/Rwa_sp<4且Swi<52时,或者

Figure BDA0001789551840000123

时,确定该层位i为水层;

其中,层位i为目标储层中的某一待测层位;Rwa为第一视地层水电阻率,单位为欧姆米;Rwa_SP为第二视地层水电阻率,单位为欧姆米;Swi为该层位的束缚水饱和度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该分类模块402,用于:

当该层位的

Figure BDA0001789551840000131

时,确定该层位的孔隙结构为第一类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000132

时,确定该层位的孔隙结构为第二类;

当该层位的时,确定该层位的孔隙结构为第三类;

当该层位的

Figure BDA0001789551840000134

时,确定该层位的孔隙结构为第四类;

其中,K为渗透率,单位为10-3μm2;Φ为第一孔隙度,单位为1%。

在一种可能实现方式中,该每类孔隙结构的束缚水饱和度计算模型包括:

当该层位的孔隙结构为第一类或第二类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi==0.0622*(ΦDN)2-1.3429*(ΦDN)+30.245;

当该层位的孔隙结构为第三类或第四类时,该束缚水饱和度计算模型的表达式为:

Swi=-10.732*log10(K/Φ)+32.78;

其中,ΦD为根据密度计算的第二孔隙度,单位为1%;ΦN为根据中子计算的第三孔隙度,单位为1%;K为渗透率,单位为10-3μm2;Φ为第一孔隙度,单位为1%。

需要说明的是:上述实施例提供的流体性质识别装置在流体性质识别时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的流体性质识别装置与流体性质识别方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。

本发明实施例提供的装置,通过获取目标储层中每一层位的测井参数,进而获取每一层位的束缚水饱和度,以及根据不同测井参数计算出的第一视地层水电阻率和第二视地层水电阻率,根据上述三个参数和预设判别标准,获取目标储层中每一层位的流体性质。上述方法简单高效,易于实施,识别结果准确率高,是识别低阻砂岩储层流体性质的有效方法。

图5是本发明实施例提供的一种计算机设备的结构示意图,该计算机设备500可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上处理器(centralprocessing units,CPU)501和一个或一个以上的存储器502,其中,所述存储器502中存储有至少一条指令,所述至少一条指令由所述处理器501加载并执行以实现上述各个方法实施例提供的方法。当然,该计算机设备还可以具有有线或无线网络接口、键盘以及输入输出接口等部件,以便进行输入输出,该计算机设备还可以包括其他用于实现设备功能的部件,在此不做赘述。

在示例性实施例中,还提供了一种计算机可读存储介质,例如包括指令的存储器,上述指令可由终端中的处理器执行以完成上述实施例中的流体性质识别方法。例如,所述计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,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。

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