[发明专利]一种页岩油气储层矿物组分模型最优化反演方法

说明书

本发明提供一种页岩油气储层矿物组分模型最优化反演方法，包括以下步骤,S1构建页岩油气储层矿物组分岩石物理体积模型；S2计算有机骨架干酪根体积含量；S3计算无机骨架泥质含量；S4校正页岩油气储层三孔隙曲线；S5基于岩石物理实验约束的无机骨架模型最优化反演。本发明能够较为准确的计算出各矿物组分的含量，达到全井段连续识别，解决了岩心测试费用昂贵，取样有限，样本不连续无法全井段识别的问题。

技术领域

本发明涉及油气勘探领域，具体涉及一种页岩油气储层矿物组分模型最优化反演方法。

背景技术

页岩气储层评价的基础在于对页岩矿物组分及岩性的准确识别。泥页岩的矿物成分对页岩气储层是否具备生烃能力和储层的可压裂改造性起到很重要的控制作用。而页岩油气储层的矿物组分多样，岩性复杂多变，如何有效地识别出页岩油气储层的矿物组分是页岩油气勘探开发的难点之一。目前对页岩储层矿物组分的识别尚缺乏有效的方法。

目前，识别页岩油气矿物组分的方法通常有以下几种方法：

(1)利用钻井取心和实验分析进行矿物组分识别，它可以直接利用井下钻取的岩心开展X衍射全岩分析实验测试，能够准确查明该岩心样品每一种矿物的具体含量。但这种方法的不足在于：一是成本太高，做不到井下全井段取心和实验测试，因此无法对全井段岩性进行连续识别。二是岩心取出来后易风化变质，难以真实反映井下高温高压环境下所测的矿物组。

(2)利用常规测井方法进行矿物组分识别，该方法根据不同测井方法对储层矿物组分的响应程度，结合岩心实验数据，建立一元或多元线性或非线性回归计算模型。优点在于测井成本较低，并且能够实现全井段的连续识别和评价。不足之处在于：该方法依然依赖于实验室岩心测试矿物含量来构建模型，模型的准确性和适用性取决于区域内岩心实验数据的多少，跨区域很难推广使用。

(3)利用元素俘获测井方法进行矿物识别，该方法利用斯伦贝谢公司研发的元素俘获能谱测井(Elemental Capture Spectroscopy，ECS)资料，通过对测量得到的俘获伽马能谱资料进行解谱处理得到地层元素的产额，再经过氧闭合处理得到地层中Si、Fe、Ca、S等元素的重量百分含量，最后由地层元素重量百分含量转换为地层岩性剖面。优点在于能够对地层元素进行准确测量，并能进行全井段连续识别和评价。不足之处在于：一是该方法属于特殊测井，费用比较昂贵，只是在区块重要探井和评价井才会测量，很难在全区进行普及，普适性不强。二是该模型主要是针对碳酸盐岩等复杂岩性，没有考虑页岩油气储层有机碳含量对测井响应的影响，模型存在不足，识别准确度欠缺。

发明内容

本发明的发明目的是：提供一种可以准确计算页岩油气储层有机骨架和无机骨架矿组组分体积含量，识别精度和区域适用性高的页岩油气储层矿物组分模型最优化反演方法。

本发明提供一种页岩油气储层矿物组分模型最优化反演方法，包括以下步骤：

S1构建页岩油气储层矿物组分岩石物理体积模型；

S2计算有机骨架干酪根体积含量，包括：

S21计算有机碳含量G_toc

有机碳含量G_toc表示为：

G_toc＝(A+B*logR+C*AC)/ρ_b

式中，R为深侧向电阻率，单位为Ωm；AC为声波时差，单位为μm/m，ρ_b为密度测井单位为g/cm³，A、B、C为拟合系数；

S22获取有机骨架干酪根体积计算模型

有机碳含量G_toc表示为：