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原文传递复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法

专利名称：	复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法
摘要：	本发明公开复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，将页岩储层孔隙截面为非圆形孔隙校正为圆形孔隙；利用孔隙等效直径将孔隙尺寸演化进行定量表征；基于分形粗化理论确定孔隙尺寸分形因子；根据孔隙尺寸分形因子，计算毛管长度以及预设范围的孔隙数，利用实时孔隙等效半径和预设范围的孔隙数计算多孔介质截面积以及计算毛管束体积流量，利用毛管长度、毛管束体积流量和多孔介质截面积计算不同截面孔隙的页岩表观渗透率，根据不同截面孔隙占比以及不同截面孔隙表观渗透率计算得到页岩表观渗透率。本发明能够定量表征页岩储层因复杂多尺度孔隙、储集方式、应力敏感等特性对渗流的影响，实现页岩储层渗透率的有效动态预测。
专利类型：	发明专利
申请人：	西安石油大学
发明人：	湛杰;张颖;郑自刚
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T00:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T00:00:00+0805
申请号：	CN202010130344.X
公开号：	CN111208051A
代理机构：	西安通大专利代理有限责任公司
代理人：	李晓晓
分类号：	G01N15/08;G;G01;G01N;G01N15;G01N15/08
申请人地址：	710065 陕西省西安市电子二路东段18号
主权项：	1.复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，针对页岩储层孔隙截面几何形态多样性进行归一化校正，将页岩储层孔隙截面为非圆形孔隙校正为圆形孔隙，得到孔隙等效直径； S2，针对页岩气藏泄压动态开发过程中的孔隙尺寸演化，利用孔隙等效直径将孔隙尺寸演化进行定量表征，得到实时孔隙等效半径； S3，基于分形粗化理论确定孔隙尺寸分形因子；根据孔隙尺寸分形因子，计算毛管长度以及预设范围的孔隙数，利用实时孔隙等效半径和预设范围的孔隙数计算多孔介质截面积以及计算毛管束体积流量，利用毛管长度、毛管束体积流量和多孔介质截面积计算不同截面孔隙的页岩表观渗透率，根据不同截面孔隙占比以及不同截面孔隙表观渗透率计算得到页岩表观渗透率，实现对复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态的预测。 2.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S1中，通过校正因子γ将截面为非圆形的孔隙校正为圆形孔隙，校正后的孔隙等效直径Dequ为： Dequ＝γD 上式中： γ为校正因子，孔隙截面为圆形时γ＝1，孔隙截面为正方形时γ＝1.094，孔隙截面为等边三角形时γ＝1.186； D为孔隙特征长度。 3.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S2中，实时孔隙等效半径rp为： rp＝rin+drdis+drpm-ra＝f(γD,pp) 其中，drdis为基质收缩引起的孔隙半径变化；drpm为应力敏感引起的孔隙半径变化；ra为吸附层厚度。 4.根据权利要求3所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于：基质收缩引起的孔隙半径变化drdis为：其中，rin为初始孔隙等效半径(Dequ/2)；Φint为初始孔隙度；εL为Langmuir应变；PL为Langmuir压力；Pin为初始孔隙压力；Pp为实时孔隙压力。 5.根据权利要求3所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于：应力敏感引起的孔隙半径变化drpm为：其中，αf为页岩孔隙的Biot系数；αm为页岩基质的Biot系数；Kn为页岩孔隙平均方向刚度；Em为页岩基质杨氏模量；s为页岩基质特征长度；Pin为初始孔隙压力；Pp为实时孔隙压力。 6.根据权利要求3所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于：吸附层厚度ra为： ra＝ppdm/(pL+pp) 其中，dm为气体分子直径；PL为Langmuir压力；Pp为实时孔隙压力。 7.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S3中，基于分形粗化理论，孔隙尺寸大于或等于D的累积孔隙数N为：其中：Dmin为孔隙特征长度下限；Dmax为孔隙特征长度上限；Df为孔隙尺寸分形因子， Df为：基于分形理论，计算在[D,D+dD]之间的孔隙数-dN：毛管长度L0为： 8.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S3中，多孔介质截面积Ai为：毛管束体积流量Qi为：其中，Φint为初始孔隙度；Dmin为孔隙特征长度下限；Dmax为孔隙特征长度上限，rp为实时孔隙等效半径；-dN为预设范围的孔隙数；i代表不同截面孔隙的种类； q(rp)为单根毛管体积流量：其中，μ为气体粘度；M为毛管中流体的分子量；ρavg为气体平均密度；Pavg毛管中的平均压力；R为气体常数；α为切向动量调节系数；T为温度；Δp为毛管两端的压差。 9.根据权利要求1所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S3中，不同截面孔隙的页岩表观渗透率为：其中，μ为气体粘度；L0为毛管长度；Qi为毛管束体积流量；Ai为多孔介质截面积；Δp为毛管两端的压差，i代表不同截面孔隙的种类。 10.根据权利要求9所述的复杂机理协同影响下页岩储层渗透率动态预测方法，其特征在于，S3中，页岩表观渗透率Ka为：其中，ωi为不同截面孔隙占比，i代表不同截面孔隙的种类；K为不同截面孔隙的种类数。
所属类别：	发明专利