【摘 要】
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中深部储层由于目的层埋藏较深,受温度、压力及成岩作用等多方面的影响,其性质与浅部储层存在较大差异,导致中深部储层反演存在一系列亟待解决的问题。常规的流体因子受岩石骨架的影响,反演效果及精度存在不足,而流体体积模量不仅不受岩石骨架的影响,还能有效反映流体的属性。如果能准确提取流体体积模量,则可以明显提高流体的预测精度,这也正是去骨架反演的思想。本文针对中深层砂岩特点,开展了去骨架反演方法的研究。中深
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中深部储层由于目的层埋藏较深,受温度、压力及成岩作用等多方面的影响,其性质与浅部储层存在较大差异,导致中深部储层反演存在一系列亟待解决的问题。常规的流体因子受岩石骨架的影响,反演效果及精度存在不足,而流体体积模量不仅不受岩石骨架的影响,还能有效反映流体的属性。如果能准确提取流体体积模量,则可以明显提高流体的预测精度,这也正是去骨架反演的思想。本文针对中深层砂岩特点,开展了去骨架反演方法的研究。中深层砂岩相较于浅层砂岩,主要差别体现在孔隙度及地层有效压力上,这一点在干岩石骨架模型中可以体现。传统的地层有效压力预测方法属于单一参数预测方法,即利用正常压实速度进行预测,预测精度不高。本文借鉴极限速度理论,研究了双参数有效压力预测方法,即通过纵波极限速度和干岩石纵波速度来预测有效压力,提高了预测精度,同时求取了中深层干岩石骨架模量,结合孔隙度、岩石基质模量等参数,基于孔隙介质理论和BP神经网络算法反演出流体体积模量,试算结果验证了方法的正确性。考虑到中深层干岩石模量求取时所采用模型对低孔隙度致密储层的局限性,研究中引入Sabrina理论提出了一种改进型的流体体积模量求取方法,有效避免了干岩石骨架模型的适应性问题,模型及实际资料测试验证了所改进方法的有效性。
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