[发明专利]一种储层岩石渗透率预测方法、装置及存储介质

说明书

本申请实施方式公开了一种储层岩石渗透率预测方法、装置及存储介质。所述方法包括：获取研究区内多个饱和水岩样的核磁共振回波数据；根据预设的核函数和所述核磁共振回波数据，确定所述研究区的渗透率表征参数；根据所述渗透率表征参数确定所述研究区的渗透率预测模型；根据所述渗透率预测模型预测所述研究区内目标储层的渗透率。本申请实施方式可以准确地预测储层岩石渗透率。

技术领域

本申请涉及石油勘探开发中测井数据处理技术领域，特别涉及一种储层岩石渗透率预测方法、装置及存储介质。

背景技术

渗透率是重要的岩石物理参数之一，准确的渗透率评价对储层评价和产能预测具有重要意义。目前非常规油气的勘探开发已成为全球研究的热点，但该类储层具有低孔隙度、低渗透率和复杂孔隙结构的特点，适用于常规储层的传统渗透率计算方法难以有效应用于该类复杂储层，需要研究适用于非常规储层的岩石渗透率计算方法。

低场核磁共振(NMR)测试技术可用于计算岩石渗透率。Schlumberger-Doll-Research(SDR)模型和Timur-Coates模型是目前常用的两种基于NMR测试技术的渗透率计算模型。Timur-Coates模型需要首先确定T₂截止值以求取束缚水饱和度，但是T₂截止值难以通过岩心实验以外的方法准确确定，通常选用固定单一截止值，但对于非常规储层，其T₂截止值复杂多变，显然选用固定单一截止值难以准确计算渗透率。SDR模型相比Timur-Coates模型更容易实现，并且在常规砂岩中取得了良好的应用效果。但由于非常规储层的复杂性，传统的T₂均值信息难以有效表征该类储层的渗流能力。

同时，传统的基于NMR的渗透率估算方法还受模型参数计算准确性的影响。传统方法均需首先对采集到的NMR回波数据进行反演得到T₂分布，然后才能从T₂分布上进一步提取计算渗透率所需的饱和度信息和T₂均值信息。但众所周知，基于第一类Fredholm积分方程的NMR反演是一个严重的病态问题，反演结果对噪声极度敏感。尤其是对于致密砂岩、页岩等非常规储层，孔隙尺寸偏小，NMR测量得到的回波数据信噪比低，反演所得T₂分布与地层真实T₂分布相差较大，严重影响了岩石渗透率计算结果的准确性。

综上可知，传统的基于NMR的渗透率估算方法难以有效应用于致密砂岩等非常规储层，不仅与经验模型本身的缺陷有关，而且受T₂分布反演不确定性的影响。如何准确地预测储层岩石渗透率已成为本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的目的是提供一种储层岩石渗透率预测方法、装置及存储介质，以提高非常规储层复杂岩石渗透率的预测精度。

为达到上述目的，本申请实施例提供一种储层岩石渗透率预测方法，所述方法包括：

获取研究区内多个饱和水岩样的核磁共振回波数据；

根据预设的核函数和所述核磁共振回波数据，确定所述研究区的渗透率表征参数；

根据所述渗透率表征参数确定所述研究区的渗透率预测模型；

根据所述渗透率预测模型预测所述研究区内目标储层的渗透率。

本申请实施例的储层岩石渗透率预测方法，所述预设的核函数是以时间为自变量的函数，且存在拉普拉斯变换函数，所述预设的核函数中包括控制参数，所述控制参数用于控制所述核函数的形式的变化。

本申请实施例的储层岩石渗透率预测方法，根据所述渗透率表征参数确定所述研究区的渗透率预测模型，包括：

按照以下公式确定所述研究区的渗透率预测模型：

K＝ap^b(n)