本發(fā)明涉及油氣勘探
技術領域：
，具體的說，涉及一種勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法。
背景技術：
：在油氣勘探階段，由于受到地質資料和認識程度的限制，勘探目標的分布范圍采用成巖系數(shù)計算更為合理。利用成巖系數(shù)計算勘探目標的分布范圍的實質是，從風險分析角度，構建各類成巖作用參數(shù)的概率分布，然后通過加權法和神經網絡技術，確定勘探目標的分布范圍。因此，優(yōu)選成巖系數(shù)模型，即成巖作用參數(shù)和權重系數(shù)的分配是明確成巖系數(shù)法勘探目標分布范圍的關鍵。目前，油氣勘探目標的分布范圍主要依據經驗模型，或是在統(tǒng)計樣本的剖面圖、平面圖上進行主觀選擇，也會附加一些甩開的地質鉆井資料等進行檢驗。但是，目前成巖系數(shù)模型的優(yōu)選存在著主觀隨意性強，評價人員判斷尺度不統(tǒng)一的問題，導致確定油氣勘探目標分布范圍的準確性和精度較低的技術問題。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法，以解決現(xiàn)有技術中油氣勘探目標分布范圍的準確性和精度較低的技術問題。本發(fā)明提供一種勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法，包括：對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗，優(yōu)選出成巖系數(shù)模型；對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行地質有效性的檢驗。進一步的是，在對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗之前，還包括：建立至少兩種勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型。優(yōu)選的是，對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗，具體為：在勘探目標或類比勘探目標充足時，采用D-F檢驗對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗。或者，對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗，具體為：在勘探目標或類比勘探目標稀少時，采用C-F檢驗對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗。優(yōu)選的是，對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行地質有效性的檢驗，包括：對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行端值檢驗。進一步的是，對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行地質有效性的檢驗，還包括：對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行最大值和最小值檢驗。進一步的是，對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行地質有效性的檢驗，還包括：對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行類比檢驗。本發(fā)明帶來了以下有益效果：本發(fā)明提供的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法中，通過對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型依次進行加權優(yōu)度檢驗和地質有效性的檢驗，充分挖掘了油氣勘探目標分布范圍成巖系數(shù)本身的數(shù)字特征及其所代表的地質含義，同時從多角度對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)分布模型進行優(yōu)選，以獲得最優(yōu)的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)分布模型。因此，利用本發(fā)明提供的優(yōu)選方法優(yōu)選出的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)分布模型具有更高的樣本數(shù)字特征符合程度和地質含義合理性，解決了現(xiàn)有方法中人為主觀隨意性強，不同評價人員判斷尺度不統(tǒng)一的問題，從而提高了勘探目標分布范圍計算的精度和準確性。本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分的從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現(xiàn)和獲得。附圖說明為了更清楚的說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要的附圖做簡單的介紹：圖1是本發(fā)明實施例提供的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法的流程圖；圖2是本發(fā)明實施例提供的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法的詳 細流程圖；圖3是本發(fā)明實施例二中的A砂體成巖圈閉成巖系數(shù)統(tǒng)計直方圖示意圖；圖4是本發(fā)明實施例二中的A砂體勘探目標物性分布范圍圖；圖5是本發(fā)明實施例二中的A砂體成巖系數(shù)分布模型圖。具體實施方式以下將結合附圖及實施例來詳細說明本發(fā)明的實施方式，借此對本發(fā)明如何應用技術手段來解決技術問題，并達成技術效果的實現(xiàn)過程能充分理解并據以實施。需要說明的是，只要不構成沖突，本發(fā)明中的各個實施例以及各實施例中的各個特征可以相互結合，所形成的技術方案均在本發(fā)明的保護范圍之內。實施例一：本發(fā)明實施例提供一種勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法，應用于加權統(tǒng)計法和神經網絡技術的勘探目標分布范圍計算，和以此為基礎的鉆探目標優(yōu)選決策工作。如圖1和圖2所示，該方法包括：S1：建立至少兩種勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型。根據具體地區(qū)區(qū)塊的情況建立多種成巖系數(shù)模型，例如成巖系數(shù)單井分布模型、成巖系數(shù)空間分布模型等。S2：對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗，優(yōu)選出成巖系數(shù)模型。本實施例中，加權優(yōu)度檢驗是指利用各類成巖作用參數(shù)和致密化機理，來檢驗成巖系數(shù)模型對樣本實際觀測值擬合程度的統(tǒng)計學檢驗方法。本發(fā)明實施例根據勘探目標分布范圍成巖系數(shù)特點，優(yōu)選出兩種加權優(yōu)度檢驗方法，即D-F檢驗和C-F檢驗作為勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的加權優(yōu)度檢驗方法。可以根據檢驗值的大小進行定量化的模型優(yōu)選，具體檢驗設計流程如下：S21：在勘探目標或類比勘探目標充足時，采用D-F檢驗對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗。F檢驗法主要是通過比較兩組數(shù)據的方差S2，以確定它們的精密度是否有顯著性差異。其中S2=Σi=1n(Xi-X‾)2n]]>兩組數(shù)據就能得到兩個S2值，即：S2和s2。F＝S2/s2D檢驗法是通過大容量樣本來統(tǒng)計數(shù)據的正態(tài)性。先將樣本值按非降次序排列成x(1)≤x(2)≤…≤x(n)。然后計算統(tǒng)計量的值y=n(D-0.28209479)0.02998598.]]>其中D=Σi=1n(i-n+12)x(i)n32Σi=1n-(x(i)-x)2]]>可以看出，D的分母正好是n2乘以樣本均方差。再根據D檢驗法臨界值表查得Zα/2和Z1-α/2。若Zα/2≤y≤Z1-α/2，則樣本服從正態(tài)分布，否則不服從正態(tài)分布。因此，D-F檢驗就是在樣本數(shù)量充足的情況下，通過比較兩組數(shù)據的方差，來統(tǒng)計數(shù)據的正態(tài)性和差異性，從而充分利用其在大樣本實際測試中的優(yōu)勢。S22：在勘探目標或類比勘探目標稀少時，采用C-F檢驗對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型進行加權優(yōu)度檢驗。與D-F檢驗相比，C-F檢驗具有較少的樣本數(shù)量，但檢驗效果好，精度高，具有小樣本檢驗效果好的特點。綜上所述，根據樣本的數(shù)量，通過D-F檢驗和C-F檢驗，即可優(yōu)選出成巖系數(shù)模型。通常樣本數(shù)量在8個/1m平均以上可以選用D-F檢驗，樣本數(shù)量低于8個/1m平均可以選用C-F檢驗。S3：對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行地質有效性的檢驗。本實施例中，地質有效性的檢驗是指利用勘探目標分布范圍成巖系數(shù)的地質含義，對成巖系數(shù)模型的有效性性進行檢驗的方法。具體可以包括從以下三方面的地質含義檢驗勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的有效性：S31：對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行端值檢驗。對于步驟S2優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型，結合其樣本數(shù)字特征，計算該勘探目標分布范圍成巖系數(shù)的最大值和最小值。該最大值和最小值應當在成巖系數(shù)理論上可能的范圍內。例如，儲層“甜點”最小值不應當?shù)陀诳碧侥繕说某蓭r圈閉邊 界值。S32：對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行最大值和最小值檢驗。在加權法和神經網絡技術勘探目標分布范圍計算中，異常的最大值或最小值代表勘探目標邊界的不確定性較大。對于一般的勘探目標成巖系數(shù)計算，利用步驟S2優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型，計算其溶蝕系數(shù)值應當高于5，在此基礎上計算得出勘探目標分布范圍成巖系數(shù)應當處于一個合理的范圍內。通常風險較高的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)在5以下，而風險較低的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)一般應當在5至10之間。S33：對所優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行類比檢驗。利用步驟S2優(yōu)選出的成巖系數(shù)模型進行勘探目標分布范圍成巖系數(shù)的試算，將試算的結果與勘探目標所在地區(qū)相似油氣藏的儲層“甜點”邊界值進行類比，并與所在地區(qū)油氣田成巖圈閉發(fā)育規(guī)模類比，試算的結果應當處于一個合理范圍內。本發(fā)明實施例提供的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法中，通過對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型依次進行加權優(yōu)度檢驗和地質有效性的檢驗，充分挖掘了油氣勘探目標分布范圍成巖系數(shù)本身的數(shù)字特征及其所代表的地質含義，同時從多角度對勘探目標分布范圍成巖系數(shù)分布模型進行優(yōu)選，以獲得最優(yōu)的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)分布模型。因此，利用本發(fā)明得到了提供的優(yōu)選方法優(yōu)選出的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)分布模型具有更高的樣本數(shù)字特征符合程度和地質有效性的合理性，解決了現(xiàn)有方法中人為主觀隨意性強，不同評價人員判斷尺度不統(tǒng)一的問題，從而提高了勘探目標分布范圍計算的精度和準確性，并且有助于規(guī)范勘探目標分布范圍的計算流程，提高勘探目標分布范圍的預測精度。實施例二：本實施例利用實施例一提供的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法，對鄂爾多斯盆地某區(qū)塊勘探目標A砂體的成巖系數(shù)模型進行優(yōu)化，以A砂體的有效孔隙度分布模型的建立過程為例。孔隙度樣本采用A砂體的探井W1在同一目的層內的同一沉積層位鉆井巖芯密集等間距取樣，共計18個，樣本數(shù)字特征為均值8.52％，據此構建成巖系數(shù)單井分布模型。在此基礎上，順延/垂直砂體延伸方向，分別選取同一A砂體東、 西兩個剖面上的8口鉆井，建立成巖系數(shù)空間分布模型，如圖3所示，其橫坐標代表成巖系數(shù)，縱坐標代表累積頻率。其成巖系數(shù)概率分布模型數(shù)學檢驗如下表：假設檢驗方法D-F檢驗C-F檢驗端值分布5.15-9.621.89-4.92均值分布8.523.25探井W1某一層位砂體成巖圈閉的成巖系數(shù)分布值為5.15％-9.62％，利用本發(fā)明實施例一中步驟2的方法對上述兩種模型進行優(yōu)選：首先進行加權的數(shù)學擬合優(yōu)度檢驗，定量的檢驗結果顯示8個模型的成巖系數(shù)檢驗結果均較為合理。在此基礎之上，利用本發(fā)明實施例一中步驟3的方法進行模型的地質有效性的檢驗：經端值檢驗，最大成巖系數(shù)Dmax(9.62)與最小成巖系數(shù)Dmin(5.15)均在可信范圍(5至10)以內。利用成巖系數(shù)模型進行勘探目標成巖圈閉邊界試算，得到砂體A成巖圈閉分布如圖4所示，其橫坐標代表物性，縱坐標代表樣本數(shù)量。因為物性與成巖系數(shù)之間密切相關，兩者大致呈正相關關系，所以物性好的樣本，成巖系數(shù)也較高。成巖圈閉邊界試算均值為5.26，成巖圈閉的最大成巖系數(shù)與最小成巖系數(shù)分別為9.62和5.15，均處于合理范圍之內。經過以上步驟，最終優(yōu)選出了A砂體成巖圈閉的成巖系數(shù)分布模型，如圖5所示，其橫坐標代表成巖系數(shù)，縱坐標代表累積頻率。該圈閉后經鉆井試油證實，獲得了工業(yè)油流，與基于本發(fā)明實施例完成的勘探目標成巖圈閉邊界計算結果基本符合，從而驗證了本發(fā)明實施例提供的勘探目標分布范圍成巖系數(shù)模型的優(yōu)選方法的正確性。雖然本發(fā)明所公開的實施方式如上，但所述的內容只是為了便于理解本發(fā)明而采用的實施方式，并非用以限定本發(fā)明。任何本發(fā)明所屬
技術領域：
內的技術人員，在不脫離本發(fā)明所公開的精神和范圍的前提下，可以在實施的形式上及細節(jié)上作任何的修改與變化，但本發(fā)明的專利保護范圍，仍須以所附的權利要求書所界定的范圍為準。當前第1頁1 2 3