[发明专利]一种基于测井数据的页岩脆性指数预测方法

说明书

本发明实施例公开了一种基于测井数据的页岩脆性指数预测方法，包括采集岩心，提取所述岩心对应采集井的初始测井曲线，对采集的所述岩心进行三轴压缩试验以获取应力‑应变曲线，计算试验测定脆性指数；采用线性回归和敏感性分析从初始测井曲线中识别并选择有效测井曲线，对所述有效测井曲线进行标准化处理后通过主成分分析和反向传播神经网络法建立预测模型；对所述预测模型进行预测性能评估，并基于评估结果对所述预测模型进行再次训练和修正。本发明利用常规测井数据和实验室测定的脆性指数，使用主成分分析和反向传播神经网络建立模型进行脆性指数的预测，从而达到缩减计算量以及提高预测准确度的目的。

技术领域

本发明实施例涉及测井数据处理技术领域，具体涉及一种基于测井数据的页岩脆性指数预测方法。

背景技术

多级水力压裂已成为非常规页岩气开采过程中应用最广泛、最有效的提高页岩气产量的方法之一。实践生产表明，并不是所有的页岩气藏都是合适的水力压裂层段。页岩的脆性是影响压裂难度的重要力学性能之一。在现有技术中认为高脆性页岩有利于压裂增产，主要表现在三个方面：(1)高脆性页岩有利于天然裂缝的形成和保存；(2)人工裂缝易在脆性较好的页岩中产生和扩展；(3)脆性页岩中压裂缝的愈合时间较长。因此，脆性的定量评价对选择合理压裂层段起着至关重要的作用。

目前对于页岩脆性指数(brittleness index，简称BI。)的计算方式主要包括以下三类：

基于矿物组分的岩石脆性指数评价方法，岩石矿物的含量可通过室内实验或测井资料获取，从而计算脆性指数。然而，目前关于脆性矿物的认定未能达成共识，部分矿物是否应被划分为脆性矿物存在争议。其次，每种矿物被赋予相同的权重系数，这意味着每种矿物对岩石脆性的贡献相同。然而不同矿物在力学性质上存在明显的差异，因此认为不同矿物具有相同权重系数缺乏充分的科学依据。另外，该方法没有考虑岩石孔隙度和岩石结构等影响因素。因此，基于矿物组分的岩石脆性指数评价方法不能准确评估岩石的脆性。

基于弹性参数的岩石脆性指数评价方法，此方法认为杨氏模量越高，泊松比越低，岩石脆性越好。然而，关于杨氏模量和泊松比是否可用来评价脆性存在较大的争论。因为这两个参数仅是对应非永久(弹性)变形的弹性参数，但材料的破坏不仅包括非永久变形，还包括永久变形(即破裂)。此外，有研究发现该模型计算的脆性指数几乎保持不变，甚至随着围压的增大而增大。这一结果与围压减小会增加岩石脆性这一事实相矛盾。因此，基于弹性参数的岩石脆性指数评价方法是否具有科学性有待考究。

基于岩石应力-应变曲线的能量脆性指数评价方法，岩石试样在外部载荷作用下的完整应力-应变曲线反映了试样的变形和破裂特征。基于能量守恒的应力-应变曲线计算岩石脆性指数法准确地分析了岩样吸收能量和耗散能量关系，该方法具有充分的科学严谨性，但是其存在的一些缺点阻碍了广泛应用。第一，当岩石样品无法获得或不完整时，很难进行实验测定。第二，实验测定时间和金钱成本高。第三，利用该方法得到的脆性指数结果为不连续的散点，会导致部分潜在压裂层段被忽略。

由于岩石的脆性特征是岩石在一定的地层条件下的岩石不同矿物组成、结构和物理力学性质的综合结果。因此，仅根据一种或两种测井曲线估算的脆性指数不能全面体现岩石的脆性特征。此外，使用简单的经验公式(如线性拟合)计算得到的脆性指数不够精确，因为这种粗略的经验关系会导致预测值与真实值相差较大。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种基于测井数据的页岩脆性指数预测方法，利用常规测井数据和实验室测定的脆性指数，使用主成分分析和反向传播神经网络建立模型进行脆性指数预测，以解决现有技术中的问题。

为了实现上述目的，本发明的实施方式提供如下技术方案：

一种基于测井数据的页岩脆性指数预测方法，包括如下步骤：