本文選題：頁巖儲(chǔ)層　切入點(diǎn)：各向異性　出處：《中國(guó)石油大學(xué)(北京)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：頁巖儲(chǔ)層是目前非常規(guī)地球物理勘探的研究熱點(diǎn)之一。而地震巖石物理分析技術(shù)是儲(chǔ)層物性參數(shù)描述的重要手段。作為地震彈性參數(shù)與儲(chǔ)層物性參數(shù)之間的“橋梁”,地震巖石物理分析大體可分為“正問題”和“反問題”。正問題主要涉及巖石物理模型的構(gòu)建及地震屬性模擬,而反問題主要包括儲(chǔ)層參數(shù)反演。本文從正問題出發(fā),構(gòu)建了適合頁巖儲(chǔ)層的各向異性模型。并針對(duì)反問題引入網(wǎng)格分析法優(yōu)化了反演算法。最終利用反演結(jié)果討論了頁巖儲(chǔ)層的各向異性特征。同時(shí),分析了頁巖儲(chǔ)層的熱點(diǎn)屬性:脆性,優(yōu)選脆性表征公式,結(jié)合井震資料,實(shí)現(xiàn)對(duì)頁巖儲(chǔ)層的脆性分析。本文的主要成果可以歸納如下:(1)論文構(gòu)建針對(duì)頁巖儲(chǔ)層的各向異性巖石物理模型。模型著重模擬了頁巖儲(chǔ)層由(1)有機(jī)質(zhì)的富集;(2)黏土的定向排列和(3)扁平狀的孔隙形態(tài)所引起的各向異性。模型利用SCA+DEM模擬了頁巖中的有機(jī)質(zhì),并引入成層因子(CL)模擬黏土的成層性強(qiáng)弱,最后利用孔隙縱橫比控制了頁巖的孔隙形態(tài)。實(shí)現(xiàn)了對(duì)頁巖不同各向異性成因的精細(xì)模擬。(2)隨后,基于構(gòu)建的頁巖模型,在常規(guī)二維孔隙縱橫比反演模板的基礎(chǔ)上,引入礦物含量作為第三維參數(shù),建立了更符合真實(shí)情況的三維孔隙縱橫比反演模板,對(duì)儲(chǔ)層的孔隙形態(tài)和孔隙類型進(jìn)行反演,并利用反演得到的孔隙參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)頁巖儲(chǔ)層的縱橫波速度預(yù)測(cè)。(3)為了獲取更多的儲(chǔ)層物性信息,本文構(gòu)建雙掃描反演流程,反演得到表征孔隙形態(tài)和黏土成層性強(qiáng)弱的模型參數(shù)孔隙縱橫比(α)和成層因子(CL)。實(shí)現(xiàn)對(duì)儲(chǔ)層各向異性參數(shù)的預(yù)測(cè),并討論了各向異性參數(shù)與儲(chǔ)層物性參數(shù)的相互關(guān)系。(4)針對(duì)反問題,本文通過引入網(wǎng)格分析法,對(duì)儲(chǔ)層參數(shù)的反演算法進(jìn)行改進(jìn)。網(wǎng)格分析法通過將實(shí)測(cè)測(cè)井值正態(tài)分布展開,將測(cè)井的誤差考慮進(jìn)反演算法中,最終得到待反演參數(shù)的概率密度分布圖。降低了由測(cè)量值不準(zhǔn)引起的預(yù)測(cè)誤差,提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的可信性。并預(yù)測(cè)了目的層的孔隙形態(tài)及孔隙類型概率密度分布。(5)優(yōu)選現(xiàn)有脆性公式,發(fā)現(xiàn)基于彈性參數(shù)構(gòu)建的脆性指數(shù)的預(yù)測(cè)精度總體高于基于礦物組分的脆性公式�；跅钍夏Ａ坎此杀葮�(gòu)建的脆性指數(shù)對(duì)巖性的變化較敏感,而拉梅系數(shù)構(gòu)建的脆性表征公式對(duì)孔隙流體更為敏感�；谀Ｐ�,構(gòu)建巖石物理脆性模板,優(yōu)選脆性敏感參數(shù)。研究發(fā)現(xiàn)低泊松比,中高楊氏模量,往往對(duì)應(yīng)高孔脆性頁巖,是頁巖開采的“甜點(diǎn)”區(qū)域。最終,針對(duì)西南四川盆地龍馬溪組-五峰組的頁巖儲(chǔ)層進(jìn)行脆性評(píng)價(jià),疊前同時(shí)反演結(jié)果和測(cè)井脆性分析結(jié)果較為吻合,驗(yàn)證了脆性分析結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性。
[Abstract]:Shale reservoir is one of the research hotspots in unconventional geophysical exploration at present. Seismic rock physical analysis is an important means to describe reservoir physical parameters, which is a bridge between seismic elastic parameters and reservoir physical parameters. Liang, seismic rock physics analysis can be divided into "positive problem" and "inverse problem". The positive problem mainly involves the construction of rock physical model and seismic attribute simulation. The inverse problem mainly includes inversion of reservoir parameters. The anisotropic model suitable for shale reservoir is constructed, and the inversion algorithm is optimized by introducing the grid analysis method to solve the inverse problem. Finally, the anisotropic characteristics of shale reservoir are discussed by using the inversion results. At the same time, The hot spot attributes of shale reservoir are analyzed, such as brittleness, optimum selection of brittleness representation formula, combined with well shock data, The main results of this paper can be summarized as follows: 1) the physical model of anisotropic rock for shale reservoir is constructed. The model focuses on simulating the accumulation of organic matter in shale reservoir. The anisotropy caused by the directional arrangement of soil and the flat pore morphology of the soil. The model uses SCA DEM to simulate the organic matter in shale. The stratification factor CLA is introduced to simulate the stratification of clay. Finally, the pore morphology of shale is controlled by the aspect ratio of porosity, and the fine simulation of different anisotropic origin of shale is realized. Then, based on the shale model, the shale model is constructed. On the basis of the conventional two-dimensional inversion template of pore aspect ratio, mineral content is introduced as the third dimension parameter, and a three-dimensional pore aspect ratio inversion template is established, which is more suitable for the real situation. The pore morphology and pore type of the reservoir are inversed. In order to obtain more information of reservoir physical properties, a double scan inversion process is constructed to predict the compressional and shear wave velocity of shale reservoir by using the pore parameters obtained by inversion. The model parameters, porosity aspect ratio (偽) and stratification factor CLA, are obtained to characterize pore morphology and clay stratification. The prediction of reservoir anisotropy parameters is realized. The relationship between anisotropic parameters and reservoir physical parameters is discussed. Aiming at the inverse problem, the inversion algorithm of reservoir parameters is improved by introducing the grid analysis method, which expands the normal distribution of the measured logging values. The error of logging is taken into account in the inversion algorithm, and the probability density distribution map of the parameters to be retrieved is obtained, which reduces the prediction error caused by the uncertainty of the measured values. The reliability of the prediction results is improved, and the probability density distribution of pore morphology and pore type of the target layer is predicted. It is found that the prediction accuracy of brittleness index based on elastic parameters is higher than that of brittleness formula based on mineral components, and the brittleness index based on Young's modulus Poisson's ratio is more sensitive to the change of lithology. On the other hand, the brittleness characterization formula constructed by Lamy coefficient is more sensitive to pore fluid. Based on the model, rock physical brittleness template is constructed and the sensitive parameters of brittleness are optimized. It is found that low Poisson ratio and medium and high Young's modulus often correspond to high porosity brittle shale. Finally, the brittleness evaluation of shale reservoir of Longmaxi formation and Wufeng formation in southwest Sichuan basin is carried out, and the results of simultaneous inversion before stack are in good agreement with the results of log brittleness analysis. The stability and reliability of the brittleness analysis results are verified.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P618.13

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