[发明专利]一种基于视油层电阻率曲线的储层产水率计算方法

说明书

本发明公开了一种基于视油层电阻率曲线的储层产水率计算方法，首先利用常规测井曲线进行储层分类；然后在储层分类的基础上构建视油层电阻率模型，计算视油层电阻率曲线；最后将视油层电阻率曲线与深探测电阻率曲线进行对比，定性判别储层流体性质，并根据视油层电阻率曲线与深探测电阻率曲线的对数归一化差值来定量计算储层的产水率。本发明不仅简单、准确的判断了储层的流体性质，还准确的计算了储层产水率，可以为水淹层的开发提供参考依据，为油田中后期开发方案的调整提供指导依据。

技术领域

本发明属于油藏工程的数据分析技术领域，具体涉及一种基于视油层电阻率曲线的储层产水率计算方法。

背景技术

无论对于勘探阶段还是开发阶段的油田，储层流体性质判别与产水率的计算都是非常重要的工作。目前，流体性质判别方法可分为基于特殊测井资料的判别方法和基于常规测井资料的判别方法。基于特殊测井资料(核磁共振测井、模块式地层测试器等)的流体性质判别方法虽然判别结果相对较准确，但是特殊测井施工价格昂贵，一般油田只会选择极少数井进行测量。因此，大部分井都依赖于常规测井进行流体性质判别。常见的基于常规测井资料的流体性质判别方法包括电阻率绝对值法、深浅电阻率差异法、声波-中子曲线重叠法、孔隙度-含水饱和度交会图法、神经网络法、支持向量机法等。但这些方法都有一些缺点：例如，电阻率绝对值法、深浅电阻率差异法没有考虑储层孔隙结构和泥值含量等因素的影响；声波-中子曲线重叠法只能判断天然气和水；孔隙度-含水饱和度交会图法需要预先计算出孔隙度和含水饱和度参数，误差逐级传递导致判别准确率较低；神经网络法、支持向量机法等方法往往操作繁琐，并且对训练样本要求极高。因此研发其他更准确、直观、简便易行的基于常规测井资料的流体性质判别方法非常有必要。

目前产水率计算常用方法的思路是：首先计算含水饱和度，再计算油水相对渗透率比值，最后计算产水率。但这种方法也存在误差逐级传递导致计算精确度较低的问题，因此研发其他更准确、直观、简便易行的基于常规测井资料的流体性质判别方法也很必要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于视油层电阻率曲线的储层产水率计算方法，提供新的思路和方法来进行储层流体性质的定性识别与产水率的定量评价，评价结果能够优化投产层位，最终助力产能建设。

本发明采用以下技术方案：

一种基于视油层电阻率曲线的储层产水率计算方法，首先利用常规测井曲线进行储层分类；然后在储层分类的基础上构建视油层电阻率模型，计算视油层电阻率曲线；最后将视油层电阻率曲线与深探测电阻率曲线进行对比，定性判别储层流体性质，并根据视油层电阻率曲线与深探测电阻率曲线的对数归一化差值来定量计算储层的产水率。

具体的，储层分类具体为：

考虑孔隙结构、泥质含量因素影响，根据储层分类函数将储层按照物性由好到差分为I、II、III类，在储层分类的基础上，通过多元回归的方法，分别拟合得到I、II、III类储层的视油层电阻率计算模型。

进一步的，视油层电阻率计算模型：

其中，R_t1为视油层电阻率，W₁～W_n为测井曲线值，F1、F2为储层分类参数，a、b、c、d、a₁₁～a_3n、b₁～b₃均为拟合系数。

进一步的，储层分类函数为：

具体的，在测井曲线图的对数刻度道上，将目标井的深探测电阻率曲线与视油层电阻率曲线进行重叠，分析两条曲线的幅度差异，实现储层流体性质的定性判别。