[发明专利]基于成岩相预测的储层孔隙度定量模拟方法

摘要

本发明公开了一种基于成岩相预测的储层孔隙度定量模拟方法，该方法基于碎屑岩储层沉积相、岩性、流体性质、沉积旋回、成岩阶段、断层发育情况的研究，建立不同地质环境条件下以及不同成岩作用下“地质参数‑成岩作用‑孔隙度”预测模型，进而对碎屑岩储层孔隙度大小进行预测，确定碎屑岩储层孔隙空间分布，为油藏评价提供依据。

主权项

1.一种基于成岩相预测的储层孔隙度定量模拟方法，其特征在于：包括以下步骤：1)收集研究区地质资料2)建立原始资料数据库(1)沉积相类型数据库F_m对碎屑岩储层沉积相类型进行概括和分类建立沉积相类型数据库F_m；(2)岩性数据库R_n根据组成岩石颗粒的颗粒大小及矿物成分，将碎屑岩岩性进行划分，建立岩性数据库R_n；(3)酸碱度数据库P_o根据储层孔隙中流体酸碱性大小，建立酸碱度数据库P_o；(4)沉积旋回数据库C_p对碎屑岩储层沉积旋回类型进行概括和分类建立沉积旋回数据库C_p，(5)成岩阶段数据库S_q(6)断层指数数据库N_r根据研究区断层发育情况确定断层指数Ω，建立断层指数数据库N_r；3)建立成岩作用数据库D_c根据岩石中不同矿物Mi的孔隙改变量建立成岩作用数据库；4)建立成岩作用预测模型(1)研究区储层网格化将研究区储层网格化，研究区储层的每个网格用Wi(X，Y)表示；(2)确定网格属性a.根据研究区沉积相数据确定网格Wi(X，Y)的沉积相属性F_m；b.根据研究区岩性数据确定网格Wi(X，Y)的岩性属性R_n；c.根据研究区酸碱度数据确定网格Wi(X，Y)的酸碱度属性P_o；d.根据研究区沉积旋回数据确定网格Wi(X，Y)的沉积旋回属性C_p；e.根据研究区成岩阶段数据确定网格Wi(X，Y)的成岩阶段属性S_q；f.根据研究区断层指数数据确定网格Wi(X，Y)的断层指数属性N_r；g.根据上述步骤a、b、c、d、e和f确定每个网格Wi(X，Y)的综合属性G(F_m，R_n，P_o，C_p，S_q，N_r)，即为：Wi(X，Y)＝F_m+R_n+P_o+C_p+S_q+N_r；(3)基于研究区岩石薄片资料、分析测试资料，确定研究区已知井Hj所在网格Wj(X，Y)的成岩作用D_s_j；(4)确定已知井Hj所在网格Wj(X，Y)的综合属性Gj(F_m_j，R_n_j，P_o_j，C_p_j，S_q_j，N_r_j)，建立已知井Hj所在网格Wj(X，Y)成岩作用D_s与综合属性G(F_m_j，R_n_j，P_o_j，C_p_j，S_q_j，N_r_j)的对应关系，即为：D_s_j＝F_m_j+R_n_j+P_o_j+C_p_j+S_q_j+N_r_j；(5)任取一未知网格Wi(X，Y)，确定未知网格Wi(X，Y)的综合属性G(F_m，R_n，P_o，C_p，S_q，N_r)，即为：Gi＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i，C_p_i，S_q_i，N_r_i)；(6)将网格Wi(X，Y)的成岩作用综合属性Gi与井Hj所在网格Wj(X，Y)的综合属性Gj相比较，即为：Gi‑Gj＝(F_m_i，R_n_i，P_o_i，C_p_i，S_q_i，N_r_i)‑(F_m_j+ R_n_j+P_o_j+C_p_j+S_q_j+N_r_j)；如果满足Gi‑Gj＝0，则未知网格Wi(X，Y)的成岩作用D_s_i与井j具有相同的成岩作用D_s_j；如果Gi‑Gj≠0，则按不同属性优先级顺序，即：沉积相F_m一级、岩性R_n二级、沉积旋回C_p三级、酸碱度P_o四级、成岩阶段S_q五级、断层指数N_r六级对未知网格Wi(X，Y)的成岩作用进行判识，即为：ⅰ：F_m_i‑F_m_j＝0，R_n_i‑R_n_j≠0，C_p_i‑C_p_j≠0，P_o_i‑P_o_j≠0，S_q_i‑S_q_j≠0，N_r_i‑N_r_j≠0；ⅱ：F_m_i‑F_m_j＝0，R_n_i‑R_n_j＝0，C_p_i‑C_p_j≠0，P_o_i‑P_o_j≠0，S_q_i‑S_q_j≠0，N_r_i‑N_r_j≠0；ⅲ：F_m_i‑F_m_j＝0，R_n_i‑R_n_j＝0，C_p_i‑C_p_j＝0，P_o_i‑P_o_j≠0，S_q_i‑S_q_j≠0，N_r_i‑N_r_j≠0；ⅳ：F_m_i‑F_m_j＝0，R_n_i‑R_n_j＝0，C_p_i‑C_p_j＝0，P_o_i‑P_o_j＝0，S_q_i‑S_q_j≠0，N_r_i‑N_r_j≠0；ⅴ：F_m_i‑F_m_j＝0，R_n_i‑R_n_j＝0，C_p_i‑C_p_j＝0，P_o_i‑P_o_j＝0，S_q_i‑S_q_j＝0，N_r_i‑N_r_j≠0；未知网格Wi(X，Y)的成岩作用D_s_i满足条件i时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_j的网格Wj(X，Y)的成岩作用相同；D_s_i满足条件ⅱ时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_m_j、R_n_j的网格Wj(X，Y)的成岩作用相同；D_s_i满足条件ⅲ时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_m_j、R_n_j、C_p_j的网格Wj(X，Y)的成岩作用相同；D_s_i满足条件ⅳ时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_m_j、R_n_j、C_p_j、S_q_j的网格Wj(X，Y)的成岩作用相同；D_s_i满足条件ⅴ时，未知网格Wi(X，Y)与具有相同属性F_m_j、R_n_j、C_p_j、P_o_j、S_q_j的网格Wj(X，Y)的成岩作用相同；(7)根据每个网格Wi(X，Y)的成岩作用确定研究区成岩作用横向分布；5)建立成岩作用数学模型，即为：建立起不同成岩作用下孔隙模拟数学模型；(1)压实作用模型D1其中：颗粒密度ρ_s＝2650kg/m³；水密度ρ_w＝1.0×10³kg/m³；k1为常数，k1＝0.67；c为常数，c＝3.68×10^‑8Pa^‑1；重力g＝9.8N/kg；V_Com为压实作用改变孔隙体积百分量，％；强压实中压实弱压实(2)胶结作用模型a.石英胶结模型D2其中：a，b为常数，a＝1.98×10^‑22，b＝0.022℃^(‑1)；V_{Que_Cem}为石英胶结作用改变孔隙体积百分量，％；M为石英的摩尔质量，g/mol；ρ为石英的密度，g/cm³；T为反应温度，℃；T＝cn*z+dn，cn为地温梯度，℃/m；dn为地表温度或恒温带温度，℃；z为地层埋藏深度，m；A₀为自生石英开始形成时石英颗粒原始表面积；A₀＝6fV/D；D为石英颗粒的粒径，mm；V为单位砂岩体积，mm³；f为单位体积砂岩中石英的体积百分含量；石英强胶结石英中胶结石英弱胶结b.长石胶结模型D3其中：x埋藏深度，Km；V_{Fel_Cem}为长石胶结作用改变孔隙体积百分量，％；长石强胶结长石中胶结长石弱胶结c.方解石胶结模型D4其中：x埋藏深度，Km；V_{Cal_Cem}为方解石胶结作用改变孔隙体积百分量，％；方解石强胶结方解石中胶结方解石弱胶结d.白云石胶结模型D5其中：x埋藏深度，Km；V_{Dol_Cem}为白云石胶结作用改变孔隙体积百分含量，％；白云石强胶结白云石中胶结白云石弱胶结e.粘土胶结模型D6其中：x埋藏深度，Km；V_{Cla_Cem}为黏土胶结作用改变孔隙体积百分含量，％；粘土强胶结粘土中胶结粘土弱胶结(3)溶蚀作用模型a.石英溶蚀模型D7其中：V_{Que_Dis}为石英溶蚀作用改变孔隙体积百分含量，％；T为热力学温度，T＝273+T₀+c*(H‑H₀)，T₀为古地温，c为地温梯度，℃/m，H为地层埋深，H₀为恒温带温度；ρH₂0为常温条件下水密度；石英强溶蚀石英中溶蚀石英弱溶蚀b.长石溶蚀模型D8其中：t为距今时间，Ma；为平均孔隙度，％；t₁为地层温度首次达到70℃的时间，Ma；t₂为地层温度首次达到90℃对应的时间，Ma；Δt＝t₁‑t₂；V_{Fel_Dis}为长石溶蚀作用改变孔隙体积百分含量，％；长石强溶蚀长石中溶蚀长石弱溶蚀c.方解石溶蚀模型D9其中：x埋藏深度，Km；V_{Cal_Dis}为方解石溶蚀作用改变孔隙体积百分含量，％；方解石强溶蚀方解石中溶蚀方解石弱溶蚀d.白云石溶蚀模型D10其中：x埋藏深度，Km；V_{Dol_Dis}为白云石溶蚀作用改变孔隙体积百分含量，％；白云石强溶蚀白云石中溶蚀白云石弱溶蚀6)压实量、胶结量以及溶蚀量模拟计算(1)根据研究区埋藏史确定每个网格不同时刻t埋深H；(2)根据研究区温度史确定每个网格不同时刻t温度T；(3)根据4)中成岩作用预测模型确定每个网格Wi(X，Y)成岩作用预测模型；(4)根据步骤(1)中埋深H、步骤(2)中温度T和步骤(3)得到每个网格Wi(X，Y)成岩作用预测模型计算每个网格的压实减孔量Vcom、胶结减孔量VMi_cem、溶蚀增孔量V Mi_dis以及孔隙大小，其计算公式如下：Φ＝Φ0‑VCom‑VMi_Cem+VMi_Dis其中，Φ为孔隙度模拟值，Φ0为孔隙初始值，VCom为压实减孔量；VMi_Cem为矿物Mi胶结减孔量；VMi_Dis为矿物Mi溶蚀增孔量。