一种页岩储层的孔隙纵横比反演方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及地球物理勘探技术领域，尤其涉及页岩储层孔隙结构反演方法技术， 特别涉及一种页岩储层的孔隙纵横比反演方法。
【背景技术】
[0002] 与常规储层不同，页岩储层通常具有复杂的孔隙结构。复杂的孔隙结构对页岩的 物性和弹性性质均有显著的影响。除此之外，分析并估算页岩的孔隙结构对页岩储层勘探 也具有重要意义：（1)复杂的孔隙结构是导致页岩储层较强各向异性的来源之一，分析页 岩的孔隙结构有助于描述储层的各向异性。（2)脆性是指导页岩水力压裂的重要参数，而孔 隙结构对储层脆性的影响十分显著。因此，分析页岩的孔隙结构，可以帮助定位脆性层段， 进而指导压裂。（3)游离气是页岩储层产量的重要组成类型之一，游离气通常附着在页岩储 层的微裂缝和裂纹之中。因此，分析页岩的孔隙结构还可以为气藏储量评价提供帮助。
[0003] 现有技术中，岩石物理学家通常通过将孔隙假想为椭圆形球体，并将椭圆的长轴 与短轴之比来描述孔隙的扁平形态，进而间接描述复杂的孔隙结构。然而，孔隙纵横比作为 一个假想的参数，无法通过测井手段直接测量。近年来，许多学者逐渐尝试使用各种反演方 法来间接得到孔隙纵横比。现有的反演方法多利用穷举法，将基于岩石物理模型正演得到 的模型速度与实测速度进行比较，通过改变模型的孔隙纵横比使模型速度逐步逼近实测速 度，最终反演得到孔隙纵横比。然而，由于孔隙纵横比对弹性波速度十分敏感，所以很小的 速度测量误差会引起较大的孔隙纵横比预测误差。因此在常规反演流程中，孔隙纵横比的 反演结果比较依赖于反过程中实测速度的准确性，如何避免由于测量数据精度不高而带来 的纵横比反演的不确定性是一个需要解决的问题。
【发明内容】
[0004] 本发明提供一种页岩储层的孔隙纵横比反演方法，以降低数据误差对反演结果的 影响，得到更为可信的孔隙纵横比及横波预测速度。
[0005] 为了实现上述目的，本发明实施例提供一种页岩储层的孔隙纵横比反演方法，该 孔隙纵横比反演方法包括：
[0006] 从测井数据中获取矿物组分及孔隙度，并将所述孔隙度进行正态分布展开；
[0007] 将正态分布展开的孔隙度、所述矿物组分及可变的孔隙度纵横比输入自洽模型， 得到多个模拟纵波速度数值Vni;
[0008] 从所述测井数据获取实测纵波速度并进行正态分布展开；
[0009] 将所述模拟纵波速度数值Vni与正态分布展开后的实测纵波速度进行比较并根据 比较结果建立目标函数；
[0010] 根据预设值与所述目标函数的关系计算所述孔隙度纵横比被采纳的次数；
[0011] 根据每个孔隙纵横比对应的采纳次数及总样本次数计算每个孔隙纵横比的发生 概率，确定孔隙纵横比的最终反演结果。
[0012] 一实施例中，将所述孔隙度进行正态分布展开后，所述孔隙度的概率密度函数 f(识:）为：
[0013]
[0014] 其中，〇为标准差，为孔隙度的均值，與为孔隙度，采样点数i= 1，…100。
[0015] -实施例中，所述自洽模型为：
[0020] 1^及Gj为与几何形状有关的中间变量，Kstt为等效体积模量，yseA为剪切模量， Kn^Rym分别表不页岩某一背景矿物的体积模量和剪切模量；K表不页岩中所含N种矿物 和某种孔隙流体的体积模量，iij表示页岩中所含N种矿物和某种孔隙流体的剪切模量，aj 为页岩中所含N种矿物和某种孔隙流体的纵横比（短轴与长轴之比），Vj为页岩中所含N种 矿物和某种孔隙流体的体积组分。
[0021] -实施例中，将正态分布展开的孔隙度、所述矿物组分及可变的孔隙度纵横比输 入自洽模型，得到多个模拟纵波速度数值Vni，包括：
[0022] 将正态分布展开的孔隙度、所述矿物组分及可变的孔隙度纵横比输入自洽模型；
[0023] 令所述孔隙度纵横比在设定范围内以设定间隔变化，得到多个模拟纵波速度数值 Vn。
[0024] -实施例中，所述模拟纵波速度数值Vni为：
[0026] 其中，Prff为混合物的等效密度。
[0027] -实施例中，所述目标函数为：
[0028] J=IIVn-Vobs
[0029] 其中，Vcibs为正态分布展开后的实测纵波速度。
[0030] -实施例中，所述正态分布展开后的实测纵波速度的概率密度为：
[0032] 其中，〇为标准差，V1为每一个纵波速度样点。
[0033] -实施例中，根据预设值与所述目标函数的关系计算所述孔隙度纵横比被采纳的 次数，包括：
[0034] 比较所述目标函数与所述预设值的大小；
[0035] 统计所述目标函数小于所述预设值的次数，统计得到次数为所述孔隙度纵横比被 采纳的次数。
[0036] -实施例中，该页岩储层的孔隙纵横比反演方法还包括：
[0037] 将所述最终反演结果输入到所述自洽模型，正演得到横波速度；
[0038] 根据所述横波速度验证反演结果。
[0039] 相对于现有技术，本发明的有益技术效果如下：本发明的网格分析法不但可以提 供最优的孔隙纵横比反演值，还可以提供反演参数的概率密度信息。作为统计类反演算法， 网格分析法统计算法可以通过增加样本数，达到缩小置信空间，增加反演结果可信度的目 的。同时，由于本发明的网格分析法在反演中考虑了测量误差及模型误差对反演结果的影 响，因此当测量数据含有一定误差时，本发明可以降低数据误差对反演结果的影响，得到更 为可信的孔隙纵横比及横波预测速度。
【附图说明】
[0040] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。
[0041] 图1为本发明一实施例的页岩储层的孔隙纵横比反演方法流程图；
[0042] 图2为本发明实施例的Barnett页岩储层测井曲线示意图；
[0043] 图3A为本发明实施例的实测孔隙度曲线示意图；
[0044] 图3B为本发明实施例的正态分布展开后的孔隙度概率密度分布图；
[0045] 图4为本发明一实施例的页岩储层的孔隙纵横比反演方法流程图；
[0046] 图5为利用SCA方法建立的岩石物理模板和网格分析法不意图；
[0047] 图6A为本发明实施例的实测纵波速度曲线示意图；
[0048] 图6B为本发明实施例的正态分布展开后的纵波速度概率密度分布图；
[0049] 图7为本发明一实施例的页岩储层的孔隙纵横比反演方法流程图；
[0050] 图8为本发明实施例的反演得到的孔隙纵横比概率密度分布示意图
[0051] 图9为本发明一实施例的页岩储层的孔隙纵横比反演方法流程图
[0052] 图IOA为本发明实施例的实测测井数据的横波速度与通过反演结果计算的预测 结果示意图；
[0053] 图IOB为本发明实施例的实测测井数据的纵波速度与通过反演结果计算的预测 结果示意图。
【具体实施方式】
[0054] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他 实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055] 本发明实施例提供一种页岩储层的孔隙纵横比反演方法，如图1所示，该页岩储 层的孔隙纵横比反演方法包括：
[0056] SlOl :从测井数据中获取矿物组分及孔隙度，并将所述孔隙度进行正态分布展 开；
[0057] S102 :将正态分布展开的孔隙度、所述矿物组分及可变的孔隙度纵横比输入自洽 模型，得到多个模拟纵波速度数值Vni;
[0058] S103 :从所述测井数据获取实测纵波速度并进行正态分布展开；
[0059] S104:将所述模拟纵波速度数值Vni与正态分布展开后的实测纵波速度进行比较并 根据比较结果建立目标函数；
[0060] S105 :根据预设值与所述目标函数的关系计算所述孔隙度纵横比被采纳的次数；
[0061] S106:根据每个孔隙纵横比对应的采纳次数及总样本次数计算每个孔隙纵横比的 发生概率，确定孔隙纵横比的最终反演结果。
[0062] 由图1所示的流程可知，本发明首先将测井数据中获取的孔隙度及实测纵波速度 分别进行正态分布展开，将正态分布展开的孔隙度、矿物组分及可变的孔隙度纵横比输入 自洽模型，得到多个模拟纵波速度数值Vni;然后将模拟纵波速度数值V"与正态分布展开后 的实测纵波速度进行比较并建立目标函数，根据该目标函数计算孔隙度纵横比被采纳的次 数，以此计算每个孔隙纵横比的发生概率，确定孔隙纵横比的最终反演结果。通过该页岩储 层的孔隙纵横比反演方法，可以降低数据误差对反演结果的影响，得到更为可信的孔隙纵 横比及横波预测速度。
[0063] 测井数据如图2所示，测井数据中获取的矿物组分为. 将孔隙度4\bs进行正态分布展开后，孔隙度的概率密度函数〇6)为：
[0064]
[0065] 其中，〇为标准差，为孔隙度的均值，病为孔隙度，采样点数i= 1，…100。标 准差G可以根据需要进行选取，例如图3A及图3B所示的标准差为0.02。图3A为实测孔 隙度曲线示意图。图3B为正态分布展开后的孔隙度概率密度分布图。
[0066] 本发明实施例的自洽模型为：
[0071] PGj为与几何形状有关的中间变量，Kstt为等效体积模量，yseA为剪切模量， Kn^Rym分别表不页岩某一背景矿物的体积模量和剪切模量；K_j表不页岩中所含N种矿物 (粘土、石英、