[发明专利]泥页岩储层岩相“甜点”预测方法及系统

权利要求书

1.一种泥页岩储层岩相“甜点”预测方法，其特征在于，包括：

根据泥页岩储层岩相的属性参数与每米日产油量的交会关系，获取与每米日产油量相关的属性参数有：石英矿物含量、长石矿物含量、方解石矿物含量、黏土矿物含量、岩性、岩相、孔隙度、渗透率；

依据声波时差、自然伽马和电阻率分别构建所述岩性的定量识别模型和所述岩相的定量识别模型；

基于所述石英矿物含量、所述长石矿物含量、所述方解石矿物含量、所述黏土矿物含量、所述岩性、所述岩相、所述孔隙度、所述渗透率，构建泥页岩储层岩相“甜点”的综合预测评价模型；

根据所述综合预测评价模型和所述每米日产油量，综合判断泥页岩储层岩相“甜点”；

所述综合预测评价模型的公式如下：

LP＝0.02×(1/q)×(Li)×(V_石英+V_长石+V_方解石-V_黏土+POR×So+PERM)

其中，LP为泥页岩储层岩相的“甜点”综合预测评价指数，1/q为岩性属性参数，Li为岩相属性参数，POR为孔隙度，So为含油饱和度，PERM为渗透率；V_石英、V_长石、V_方解石、V_黏土分别为石英、长石、方解石、黏土所占体积百分比。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述岩性的定量识别模型的公式为：

q＝AC_归*GR_归/logRT_归

和/或，所述岩相的定量识别模型的公式为：

Li＝(1/(AC_归+1))*(1/(GR_归+1))/(1/(logRT_归+1))

其中，RT_归＝RT/RT_max，AC_归＝AC/AC_max，GR_归＝GR/GR_max，RT为深侧向电阻率值，Ω·m，AC为声波时差值，μs/m，GR为自然伽马值，API，RT_max为处理井段深侧向电阻率值的最大值，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。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述综合预测评价模型和所述每米日产油量，综合判断泥页岩储层岩相“甜点”的步骤包括：

根据所述每米日产油量的大小对所述泥页岩储层岩相进行分类；

每米日产油量0.8t/d/m时，为一类泥页岩储层岩相；0.2t/d/m≤每米日产油量≤0.8t/d/m时，为二类泥页岩储层岩相；每米日产油量0.2t/d/m时，为三类泥页岩储层岩相。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述综合预测评价模型和所述每米日产油量，综合判断泥页岩储层岩相“甜点”的步骤还包括：

根据所述综合预测评价模型分别建立所述一类泥页岩储层岩相、所述二类泥页岩储层岩相和所述三类泥页岩储层岩相“甜点”综合预测评价指数的标准值；

其中，所述一类泥页岩储层岩相的所述“甜点”综合预测评价指数的标准值大于7；所述二类泥页岩储层岩相的所述“甜点”综合预测评价指数的标准值在4至7之间；所述三类泥页岩储层岩相的所述“甜点”综合预测评价指数的标准值小于4。