基于网格分析法的页岩储层等效孔隙纵横比反演.pdf

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1、第54卷第6期石油物探Vo1．54，No．52015年l1月GEOPHYSICALPR0SPECTINGFORPETROLEUMNov．。2015钱恪然，张峰，李向阳，等．基于网格分析法的页岩储层等效孔隙纵横比反演EJ]．石油物探，2015，54(6)：724-734QianKeran，ZhangFeng，LiXiangyang，eta1．Inversionofeffectiveporeaspectratioforshalereservoirusinggridsearchmethod[J]．GeophysicalProspect

2、ingforPetroleum，2015，54(6)：724-734基于网格分析法的页岩储层等效孔隙纵横比反演钱恪然，张峰，李向阳。，章惠，郭诗乐，(1．中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室，北京102249；2．中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室，北京102249；3．英国地质调查局，爱丁堡EH93LA，英国；4．中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院，江苏南京211103)。摘要：页岩储层通常具有复杂的孔隙空间，等效孔隙纵横比作为描述储层孔隙空间的重要参数，对地层的弹性波速度影响显著。因此，准确预测储

3、层的等效孑L隙纵横比对页岩储层建模及横波预测具有重要意义。为了分析页岩储层的等效孔隙纵横比，提出了一种自洽模型与网格分析法相结合的孔隙纵横比反演方法。自洽模型可以利用孔隙纵横比、矿物体积百分比等物性信息来模拟弹性波速度等弹性信息。网格分析法通过将测井值正态分布展开来模拟测量误差，从而降低由测量误差导致的反演不确定性，最终反演得到可靠的孔隙纵横比概率密度分布。通过对北美Barnett页岩储层的实际应用，结果表明，该方法与常规方法相比，其反演结果更加稳定，同时，利用该反演结果还可预测得到较为准确的横波速度。关键词：页岩储层；孔隙纵横

4、比；网格分析法；自洽模型；岩石物理中图分类号：P631文献标识码：A文章编号：1000—1441(2015)06-0724—11DOI：10．3969／j．issn．1000—1441．2015．06．011Inversion0feffectiveporeaspectratioforshalereservoir●‘’usinggridsearchmethodQianKeran，ZhangFeng，LiXiangyang’。，ZhangHui，GuoShiyue'。(1．StateKeyLaboratoryofPetroleumR

5、esourceandProspecting，ChinaUniversityofPetroleum，Beijing102249，China；2．CNPCKeyLaboratoryofGeophysicalProspecting，ChinaUniversityofPetroleum，Beijing102249，China；3．BritishGeologicalSurvey，EdinburghEH93LA，UK；4．SinopecGeophysicalResearchInstitute，Nanjing211103，China)Abst

6、ract：Theporespacesofshalereservoirareusuallycomplicated．Effectiveporeaspectratioisasignificantparametertocharacterizeporespacesofformations，whichobviouslyimpacttheelasticvelocitiesofformations．Therefore，theaccuratees—timationofeffectiveporeaspectratioforshalereservoi

7、rismeaningfulinrockphysicsmodelingandS-wavevelocitypredic—tion．InordertOestimatetheporestructureoftightformation，aworkflowisproposedforporeaspectratioinversionbycom—biningself-consistentapproximation(SCA)methodandgridsearchmethod．Elasticpropertiesofformationcanbeesti

8、matedbyinputtingphysicalparameters，suchasporeaspectratioandmineralconcentration，toSCAmode1．Gridresearchmethodcanreducetheuncertaint