一种碳酸盐岩储层的分类方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115961948A(43)申请公布日2023.04.14(21)申请号202111187444.7(22)申请日2021.10.12(71)申请人中国石油天然气股份有限公司地址100007北京市东城区东直门北大街9号中国石油大厦(72)发明人赵文琪赵伦许安著孙猛范子菲宋珩王淑琴侯珏李建新薄兵(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332专利代理师王艳斋(51)Int.Cl.E21B49/00(2006.01)E21B43/20(2006.01)权利要求书2页说明书8页(54)发明名称一种碳酸盐岩储层的分类方法(57)摘要本发明涉及一种碳酸盐岩储层的分类方法，所述分类方法包括：获取储层的微观孔隙结构特征参数，通过将所述微观孔隙结构特征参数和岩心资料进行对比，确定所述储层中岩石的种类；选取所述微观孔隙结构特征参数中的特征数据Yij进行标准化处理，得到标准数据矩阵Xij；对所述标准数据矩阵Xij进行主成分分析，计算各主成分的方差贡献率及累计方差贡献率并确定3个最终维数，所述3个最终维数分别进行K‑means聚类分析，进而确定岩石的微观孔隙类型；本发明通过建立碳酸盐岩储层微观孔隙结构特征分类标准，同时提高碳酸盐岩储层认识精度，为提高开发效果打下基础。CN115961948ACN115961948A权利要求书1/2页1.一种碳酸盐岩储层的分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：获取储层的微观孔隙结构特征参数，通过将所述微观孔隙结构特征参数和岩心资料进行对比，确定所述储层中岩石的种类；选取所述微观孔隙结构特征参数中的特征数据Yij进行标准化处理，得到标准数据矩阵Xij；对所述标准数据矩阵Xij进行主成分分析，计算各主成分的方差贡献率及累计方差贡献率并确定3个最终维数，所述3个最终维数分别进行K‑means聚类分析，进而确定岩石的微观孔隙类型；所述微观孔隙结构特征参数包括：门槛压力、饱和度中值压力、最小湿相饱和度、分选系数、变异系数、均值系数、歪度和退汞效率；所述特征数据包括孔喉参数、分选系数、变异系数、均值系数、歪度和退汞效率。2.如权利要求1所述的分类方法，其特征在于，所述孔喉参数包括R10、R50和Rmax。3.如权利要求1或2所述的分类方法，其特征在于，所述标准化处理为采用式I进行计算：其中，n和p分别独立地为≥2的整数。4.如权利要求3所述的分类方法，其特征在于，所述5.如权利要求1‑4任一项所述的分类方法，其特征在于，所述主成分分析为将标准数据矩阵Xij通过p维相关系数矩阵转化为主成分Fj。6.如权利要求5所述的分类方法，其特征在于，所述p维相关系数矩阵中7.如权利要求5或6所述的分类方法，其特征在于，所述主成分分析中Cov(Fi,Fj)＝0，其中，i≠j，i＝1,2,3,4,……,p，j＝1,2,3,4,……,p。8.如权利要求5‑7任一项所述的分类方法，其特征在于，所述主成分分析中Var(F1)≥Var(F2)≥Var(F3)≥Var(F4)≥……≥Var(Fp)。9.如权利要求1‑8任一项所述的分类方法，其特征在于，所述确定3个最终维数为所述主成分的方差贡献率和累计方差贡献率均＞80％。10.如权利要求1‑9任一项所述的分类方法，其特征在于，所述分类方法包括：获取储层的微观孔隙结构特征参数，通过将所述微观孔隙结构特征参数和岩心资料进行对比，确定所述储层中岩石的种类；选取所述微观孔隙结构特征参数中的特征数据Yij进行标准化处理，得到标准数据矩阵Xij；对所述标准数据矩阵Xij进行主成分分析，计算各主成分的方差贡献率及累计方差贡献率并确定3个最终维数，所述3个最终维数分别进行K‑means聚类分析，进而确定岩石的微观孔隙类型；2CN115961948A权利要求书2/2页所述微观孔隙结构特征参数包括：门槛压力、饱和度中值压力、最小湿相饱和度、分选系数、变异系数、均值系数、歪度和退汞效率；所述特征数据包括孔喉参数、分选系数、变异系数、均值系数、歪度和退汞效率；所述孔喉参数包括R10、R50和Rmax；所述标准化处理为采用式I进行计算：其中，n和p分别独立地为≥2的整数；所述所述主成分分析为将标准数据矩阵Xij通过p维相关系数矩阵转化为主成分Fj；所述p维相关系数矩阵中所述主成分分析中Cov(Fi,Fj)＝0，其中，i≠j，i＝1,2,3,4,……,p，j＝1,2,3,4,……,p；所述主成分分析中Var(F1)≥Var(F2)≥Var(F3)≥Var(F4)≥……≥Var(Fp)；所述确定至少3个最终维数为主成分的方差贡献率和累计方差贡献率均＞80％。3CN115961948A说明书1/8页一种碳酸盐岩储层的分类方法技术领域[0001]本发明涉及岩层分类领域