[发明专利]河流相厚油层层内夹层识别预测方法

权利要求书

1.河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，该河流相厚油层层内夹层识别预测方法包括：

步骤1，利用取心井及测井资料，建立泥质夹层、灰质夹层和物性夹层的夹层识别标准；

步骤2，根据该夹层识别标准，进行井点夹层识别；

步骤3，进行井间夹层预测；以及

步骤4，采用确定性建模与随机建模相结合的方法，建立夹层三维空间分布模型。

2.根据权利要求1所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，在步骤1中，泥质夹层的夹层识别标准为岩性为灰色或灰绿色泥岩，泥质夹层在测井曲线上反映为泥岩特征，具体表现为自然电位回返明显，自然伽马值变高，微电极幅度明显下降，幅度差很小或几乎为零。

3.根据权利要求1所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，在步骤1中，灰质夹层的夹层识别标准为岩性为灰质砂岩，岩性特征为密度大，渗透率低，灰质夹层导电性差，在测井曲线上表现为：微电极呈尖峰状，微电位及微梯度数值超过夹层上下储集层的1倍以上；深侧向电阻率高于或接近油层电阻率。

4.根据权利要求1所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，在步骤1中，物性夹层的夹层识别标准为岩性为油斑泥质粉砂或粉砂质泥岩，以含砂的泥质条带形式存在，厚度小于0.2m的物性夹层测井响应不明显，厚度大于0.2m夹层测井曲线特征为：自然电位曲线稍有回返现象，自然伽马呈中幅齿状凸起，微电极数值降低，仍存在一定幅度差，但数值较小。

5.根据权利要求1所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，步骤1还包括建立泥质夹层、灰质夹层及物性夹层三种类型夹层电性曲线声波时差、深电阻率及物性参数孔隙度、渗透率、泥质含量的定量识别标准。

6.根据权利要求1所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，步骤1还包括根据取心井分析化验资料统计结果，确定在模型中三种类型夹层的孔隙度、渗透率及含油饱和度的定量赋值标准。

7.根据权利要求1所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，在步骤3中，对于分布较稳定的泥质夹层通过井间韵律层对比模式预测其井间分布，描述井间夹层发育状况；对于不稳定的物性或灰质夹层，通过统计夹层顺河道方向的延伸距离与夹层厚度的关系，建立夹层预测模式，通过井点识别的夹层厚度预测井间夹层发育状况。

8.根据权利要求7所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，在步骤3中，根据河流相砂体沉积期次间的沉积模式，即等高程对比模式、平面相变对比模式、砂体叠加夹层对比模式、砂体下切对比模式，指导井间夹层进行对比划分。

9.根据权利要求1所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，在步骤4中，对于稳定分布的夹层，用韵律层对比技术定性预测井间夹层分布，在地质建模中把夹层作为一个基本建模单元，采用确定性方法，建立稳定夹层三维空间分布模型。

10.根据权利要求1所述的河流相厚油层层内夹层识别预测方法，其特征在于，在步骤4中，对于不稳定夹层，依据井点夹层识别结果及夹层长/厚比统计关系作为约束条件，对各类夹层进行变差函数统计分析，采用随机建模的方法可以得到表征夹层三维空间分布的预测模型。