论文摘要
近年来,为了降低油气勘探的风险,提高油藏钻井的成功率,许多研究者都在寻找能够直接有效地识别油气储层的方法。流体敏感因子是油气识别的重要方法。本文以牛滨华教授的组分孔隙介质理论为基础,应用流体密度作为识别储层油气的重要因子,针对川西和云南保山两个工区开展了应用研究工作,验证该方法在油气储层识别方面的有效性和普适性。本文主要内容包括三个方面:构建岩石物理模型、确定流体密度反演方法和流体密度的储层预测应用。孔隙流体介质骨架和流体弹性参数的反演数值计算是岩石物理学的重要课题。孔隙流体介质可以视为固体和流体两种组分按照某种特殊规律的复合,牛滨华教授运用等效力学原理引入转换点即临界孔隙度概念,独创了弹性组分孔隙流体介质模型并提出了密度、体积模量和剪切模量组分方程,形成了一套完整的理论体系。组分孔隙介质理论将储层整体的密度信息可以拆分为骨架密度和孔隙中流体密度两部分,其中流体密度能够很好的反映储层孔隙介质中不同流体的比例结构,可以作为流体敏感因子,能够直接有效地用来识别储层。流体密度的反演流程:首先结合井中的孔隙度和密度数据,利用组分孔隙介质模型理论中的密度组分方程,应用最小二乘法求取井中储层的骨架密度和流体密度;然后利用具有回归、判别和聚类功能的概率神经网络的反演方法对井中流体密度和三维地震数据,由点及面,反演整个储层三维空间的流体密度,通过先验信息的多次训练学习和回归判别,可以有效地降低反演的多解性。以川西深层致密碎屑岩工区和云南保山高孔隙度砂泥岩工区为研究目标,将上述流体密度反演方法应用到实际的储层流体预测中。首先进行流体密度的计算及反演,然后根据储层的地温、地压等地质信息,制定相应的流体密度值油气水识别标准来进行实际的储层流体识别,预测结果与钻井信息基本吻合。该方法在这两个工区取得了很好的预测效果,为储层的气水识别、气藏描述、井位部署、储量计算等提供重要的数据支持。该成果不仅验证了理论和方法的可靠性,也进一步证实了该方法的有效性和普适性。