[发明专利]泥页岩储层裂缝识别与发育程度表征方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种泥页岩储层裂缝识别与发育程度表征方法及装置，所述方法包括：基于声波时差和电阻率分别在裂缝发育段和非裂缝发育段的分布差异交会图，权衡岩性的影响，利用加权算法，将自然伽马测井数据和声波时差测井数据进行融合，得到裂缝识别的岩性‑物性融合参数，并结合归一化后的电阻率，获得初步识别裂缝的响应图版；利用初步识别裂缝的响应图版对数据点进行一次分离，对所述初步识别裂缝的响应图版的重叠部分的数据点进行二次分离，获得最终裂缝识别结果。本发明实施例使用常规测井资料识别和表征裂缝，极大的提高了测井解释的效率、降低了测井解释的成本。

技术领域

本发明涉及油气勘探开发技术领域，更具体地，涉及一种泥页岩储层裂缝识别与发育程度表征方法及装置。

背景技术

对于泥页岩储层来说，裂缝不仅能提高储层的有效孔隙度和渗透率，而且是控制泥页岩油气藏开发效果的关键，泥页岩储层中裂缝的发育程度直接关系着油气产量的高低。

目前，针对裂缝的识别与发育表征方法大致有三类：1)利用常规测井曲线来识别裂缝，并建立裂缝的判别准则，从而表征裂缝的发育程度；2)基于常规测井数据，利用人工神经网络、概率统计及模糊识别方法等来完成裂缝特征参数的判别和裂缝发育程度表征；3)利用成像测井数据资料识别裂缝，裂缝的划分为人工读取，并通过薄片样本分析、薄片法、微CT扫描及图像分析法，得到与储层发育有关的参数，从而建立模型来表征裂缝发育程度。

但是，泥页岩储层中，岩性复杂、骨架多变，单纯采用1)所述的基于常规测井数据来识别与表征裂缝，精度较低，采用2)所述的方法需要利用大量的常规测井数据进行针对不同类型裂缝的模型训练，测井解释的效率较低，而由于大部分研究区域常常缺少成像测井资料，采用如3)所述的方法无法满足实际研究需求。因此，如何使用常规测井资料研究裂缝的识别和表征，提高识别精度，提高测井解释的效率，具有重大意义。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的泥页岩储层裂缝识别与发育程度表征方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种泥页岩储层裂缝识别与发育程度表征方法，包括：

基于声波时差和电阻率分别在裂缝发育段和非裂缝发育段的分布差异交会图，权衡岩性的影响，利用加权算法，将代表岩性特征的自然伽马测井数据和物性特征的声波时差测井数据进行融合，得到裂缝识别的岩性-物性融合参数，并结合归一化后的处理井段电阻率，获得初步识别裂缝的响应图版；

利用所述初步识别裂缝的响应图版对数据点进行一次分离，判断数据点是否在划定的总边界之上，若是，则判定所述数据点为裂缝，否则，对所述初步识别裂缝的响应图版的重叠部分的数据点进行二次分离，获得最终裂缝识别结果。

其中，所述将代表岩性特征的自然伽马测井数据和物性特征的声波时差测井数据进行融合，具体为：

利用如下公式将代表岩性特征的自然伽马测井数据GR和物性特征的声波时差测井数据AC进行融合,得到裂缝识别的岩性-物性融合参数GA:

GA＝GR_归*AC_归⁴

GR_归＝GR/GR_max

AC_归＝AC/AC_max

其中，GR_max为处理井段自然伽马的最大值，AC_max为处理井段声波时差的最大值，GR_归为自然伽马测井数据的归一化值，AC_归为声波时差测井数据的归一化值。

其中，所述结合归一化后的处理井段电阻率，获得初步识别裂缝的响应图版，具体为：