專利名稱：利用地震記錄預測井眼待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法
技術領域：
本發明涉及一種預測待鉆井坍塌壓力和破裂壓力的方法，更具體地說，涉及一種利用地震記錄預測井眼待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法。
背景技術：
在石油鉆井過程中，由于井眼的形成而產生應力集中，井內鉆井液密度過低或過高會使地層發生井壁坍塌(縮徑)或破裂，造成井下作業復雜，且容易發生事故，給鉆井作業的人力、物力帶來不同程度的損失。為此如何在鉆井前事先預測坍塌壓力與破裂壓力是非常必要的，因若在鉆井前能預測到坍塌壓力或破裂壓力就可以為鉆井設計確定現場施工時安全鉆井液密度提供科學的依據，以有效阻止井壁失穩、防止井下復雜情況的發生。
為此本發明中的創作人憑借其多年從事相關行業的經驗與實踐，并經潛心研究與開發，終于創造出一種利用地震記錄來預測待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法。

發明內容
本發明的主要目的在于提供一種利用地震記錄預測待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法。
本發明中利用地震記錄預測待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法，包括下列步驟1)針對新構造待鉆井眼，提取該井及相鄰若干道地震記錄，作加權處理獲得該井地震記錄；2)對二開井段進行鉆井，并進行聲波時差、自然伽馬、井徑和中子密度測井，獲得相應的測井數據；3)建立所述二開井段的地震記錄與測井數據間的關系，即利用地震記錄構建所述二開井段的測井曲線模型；4)利用待鉆井段的地震記錄預測待鉆井段的測井數據，構建待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線；5)利用地層破裂試驗數據確定測試點地應力；6)利用待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線，預測待鉆井將鉆遇地層的彈性參數和強度；7)計算待鉆井將鉆遇地層的地應力；8)結合井壁穩定力學測井解釋模型預測待鉆井段的坍塌壓力和破裂壓力。
所述步驟3)中利用地震記錄構建測井曲線的方法包括下列步驟1)以關聯維數、分形維數、最大LyaPunov指數和突變參數為輸入層的神經元，以聲波速度V和波阻抗ρV為輸出層的神經元，創建測井曲線的神經網絡模型；2)根據已鉆井段的地震記錄提取關聯維數、分形維數、最大LyaPunov指數和突變參數；3)根據已鉆井段的測井數據，將不同深度地層的聲波速度V(h)和地層密度ρ(h)通過時深關系轉換可得不同時間的地層聲波速度V(t)和地層密度ρ(t)，計算出V和ρV；4)根據2)與3)的計算數據，利用1)中的模型，訓練神經網絡模型；所述步驟4中的利用已鉆井段測井曲線來預測待鉆井段的測井數據包括下列步驟1)將根據下部待鉆井段的地震記錄計算的關聯維數、分形維數、最大LyaPunov指數和突變參數代入已訓練的神經網絡模型，計算出不同時間t條件下的V和ρV；
2)通過時深關系得出不同深度地層的聲波速度V(h)和地層密度ρ(h)，反演出待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線。
利用預測的測井曲線可預測待鉆井段的泥質含量、彈性模量、泊松比、包括粘聚力與內摩擦角的地層強度、地應力。
本發明中利用地震記錄預測井眼待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法主要是找出同一井眼中已鉆井段測井結果與地震記錄的關聯，而預測待鉆井段的坍塌壓力和破裂壓力，以有效阻止井壁坍塌、防止井下復雜情況的發生。


圖1是待鉆井及相鄰道地震記錄；圖2是加權處理獲得的待鉆井地震記錄；圖3是二開已鉆井段的測井聲波時差、地層密度、自然伽馬和井徑圖；圖4是地震和測井數據在時間和深度的對應關系圖；圖5是關聯維的計算結果圖；圖6為R/S分形數維的計算結果圖；圖7為最大Lyapunov指數的計算結果圖；圖8為突變參數的計算結果圖；圖9為經深時轉換的V和ρV；圖10是待鉆井段關聯維的計算結果圖；圖11為待鉆井段R/S分數維的計算結果圖；圖12為待鉆井段最大Lyapunov指數的計算結果圖；圖13為待鉆井段突變參數的計算結果圖；圖14為待鉆井段預測的V和ρV；圖15為待鉆井段預測的V和ρ；圖16為待鉆井段的坍塌壓力和破裂壓力；圖17是本發明中神經網絡模型圖。
具體實施例方式
本發明中利用地震記錄預測井眼待鉆井段的坍塌壓力和破裂壓力的方法主要包括下列步驟1.如圖1所示，針對新構造待鉆井眼，提取該井及相鄰共3道地震記錄，并對此3道井眼的地震記錄作加權處理，獲得待鉆井眼的地震記錄，如圖2所示；2.對所述待鉆井眼進行部分鉆井，獲得二開井段，并對該二開井段進行聲波時差、自然伽瑪、井徑和中子密度測井，獲得相應的測井數據，如圖3所示；3.建立所述二開井段的地震記錄與測井數據間的關系，即利用二開井段的地震記錄構建測井曲線模型，包括下列步驟1)以關聯維數、分形維數、最大LyaPunov指數和突變參數為輸入層的神經元，以聲波速度(V)和波阻抗(ρV)為輸出層的神經元，創建測井曲線的神經網絡模型，如圖17所示。
2)根據已鉆井段的地震記錄提取關聯維數、分形維數、最大LyaPunov指數和突變參數，其中(1)用聲波測井時差進行深時轉換，其轉換公式為TH=T0+(2∫H0HΔt(h)dh)×10-3]]>式上(1)式中為H0起始深度，H為終止深度，T(H)為深度H所對應的時間，Δt(h)為深度h處的聲波測井的時差值。將測井的深度采樣點變成了時間序列，然后根據地震記錄時間采樣間隔Δt(ms)對聲波、密度測井值進行重采樣，將深度采樣值轉換為時間采樣值。使用地震資料的雙程旅行時刻度對測井數據進行插值，實現地震和測井數據在時間和深度上的一一對應，如圖4所示。
(2)關聯維數如圖5所示，從時間序列直接計算關聯維數的算法，即G-P算法。
第一步是將地震記錄的時間序列xi＝x(ti)，i＝1，2，......，N重新排列創立一個m維的向量相空間Xn(m，τ)＝(xn，xn+τ，......，xn+(m-1)τ) n＝1，2，.....，Nm(2)式中τ＝kΔt是固定時間間隔，即時間延遲，Δt是兩次相鄰采樣的間隔，k是整數Nm＝N-(m-1)τ (3)從這Nm個點中任意選定一個參考點Xi，計算其余Nm-1個點到Xi的距離rij=d(Xi,Xj)=[Σi=0m-1(xi+lτ-xj+lτ)2]1/2----(4)]]>對所有點重復這一過程，得到關聯積分函數Cm(r)=2Nm(Nm-1)Σi,j=1NmH(r-rij)----(5)]]>式中H是Heaviside函數 在lgCm(r)-lgr的坐標圖上，如點分布在一條直線附近，則分形存在，采用直線擬合的方法，擬合直線的斜率就是關聯維D2。圖5為關聯維的計算結果圖。
(3)R/S分形數維如圖6所示，重標度極差分析方法(R/S分析法)是Hurst于1965年提出的一種新的統計方法，它在分形理論中有著廣泛的應用。
設已知地震記錄的時間序列為xi＝x(ti)，i＝1，2，......，N，則τ個時間數據的均值為(Ex)τ=1τΣi=1τxi---(τ=2,3,......)----(6)]]>
由此可以求得累積離差X(i,τ)=Σt=1i[xi-(Ex)τ]----(7)]]>極差R(τ)=max1≤i≤τX(i,τ)-min1≤i≤τX(i,τ)----(8)]]>標準差S(τ)={1τΣi=1τ[xi-(Ex)τ]2}1/2-----(9)]]>根據Hurst分析的統計規律的關系式為R/S∝(τ/2)H(10)具體計算時，計算出R/S的一組值。在lg(R/S)-lg(τ/2)的坐標圖上擬合出一條直線，其斜率就是R/S分數維，如圖6所示。
(4)Lyapunov指數Lyapunov指數是指相空間中鄰近軌道發散或收斂的平均指數率，反映了系統的性態對于初值的敏感程度。
一般計算最大Lyapunov指數采用A.Wolf重構法，其步驟如下A.重建相空間設已知地震記錄的時間序列為xix(ti)，i＝1，2，......，N，i為采樣點的序號，xi為在該時間下的振幅值，輸入嵌入空間維數m及延遲時間τ得相空間Xn(m，τ)＝(xn，xn+τ，......，xn+(m-1)τ)n＝1，2，.....，Nm(11)Nm＝N-(m-1)τ(12)B.在相空間中，以初始點A(t0)為參考點，選取A(t0)的最近鄰點B(t0)，設在t1＝t0+kΔt時，A(t0)和B(t0)分別演化到A(t1)和B(t1)，計算從t0到t1時的指數增長率
λ1=1kΔtlgA(t1)B(t1)‾A(t0)B(t0)‾----(12)]]>式中，A(t1)B(t1)‾,A(t0)B(t0)‾]]>分別為相空間A(t1)與B(t1)，A(t0)與B(t0)兩點之間的距離。
C.在A(t1)的若干鄰近點中，找出一個與A(t1)的夾角θ1很小的鄰近點C(t1)，如果找不到，仍然選取B(t1)，設在t2＝t1+kΔt時，A(t1)和C(t1)分別演化到A(t2)和C(t2)，則λ2=1kΔtlgA(t2)C(t2)‾A(t1)C(t1)‾-----(13)]]>將這一過程一直進行到點集的終點，然后取的平均值作為最大Lyapunov指數的估計值LE(m)。
D.增加嵌入空間維數m，重復A-C步，直到LE(m)保持平穩為止，此時的LE(m)即為所求的最大Lyapunov指數，如圖7所示。
(5)突變參數如圖8所示，將地震信號看成對時間變量的連續函數x(t)，x(t)可展成級數形式如下y＝x(t)＝a0+a1t+a2t2+…+antn+… (14)式中，t為時間，y為對應t的位移，a0，a1，a2，...an為待定的系數。實際分析發現，對具有一定趨勢規律的時間序列，截取到4次項時，精度已足夠高。則對上式可近似表示為y＝x(t)＝a0+a1t+a2t2+a3t3+a4t4(15)對上式作變量代換，化為尖點突變的標準形式，先令t＝Zt-q (16)將其代入上式，可得y=b4zt4+b2zt2+b1zt+b0-----(17)]]>
b0＝a4q4-a3q3+a2q2-a1q+a0式中， b1＝-4a4q3+3a3q2-2a2q+a1b2＝6a4q2-3a3q+a2b4＝a4上面仍不是尖點突變的標準形式，作進一步變量代換，令 則y=14z4+12az2+bz+c----(19)]]>式中c＝b0a=b2/b4]]>b=b1/b44]]>z為狀態變量，a，b為控制變量，由突變理論可知，平衡曲面方程為Z3+az+b＝0 (20)分叉集方程為4a3+27b2＝0 (21)只有在控制變量滿足分叉集方程時，系統才是不穩定的，才有可能從一個平衡態突變到另一個平衡態。
因相同的地震子波，地震記錄的反射率函數反映了地震的線性與非線性特征，利用地震的線性與非線性特征可以映射地震的反射率函數，也就是說地震的線性與非線性特征通過適當的非線性關系可以映射出聲波速度和波阻抗，即可求出地層的聲波速度V(t)和地層密度ρ(t)。
3)根據已鉆井段的測井數據，不同深度地層的聲波速度V(h)和地層密度ρ(h)通過時深關系轉換可得不同時間的地層聲波速度V(t)和地層密度ρ(t)，計算出聲波速度V和波阻抗ρV，如圖9所示。
4)根據2)與3)的計算數據，利用1)中的模型，訓練神經網絡模型；4.利用待鉆井段的地震記錄預測待鉆井段的測井數據1)將根據下部待鉆井段的地震記錄計算關聯維數、分形維數、最大LyaPunov指數和突變參數代入步驟3中已訓練的神經網絡模型，計算出不同時間t條件下的V和ρV，如圖10至圖14所示；2)通過時深關系得出不同深度地層的聲波速度V(h)和地層密度ρ(h)，反演出待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線，如圖15所示。
5.利用地層破裂試驗數據確定測試點地應力；二開井段的地層固井結束后，在套管鞋處做地層破裂試驗，獲得地層的破裂壓力pf，裂縫擴展壓力ppro，停泵壓力ps，裂縫重張壓力pr，則地層最小水平地應力σhσh＝ps(22)最大水平主應力σHσH＝3σh-pf+(ppro-pr)-pp(23)式中，pp為孔隙壓力。
本實例中，1695米地層的破裂試驗數據如下

最小水平地應力σh＝27.97MPa最大水平主應力σH＝33.81MPa6.利用待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線，預測待鉆井將鉆遇地層的彈性參數和強度；粘聚力、內摩擦角和抗拉強度由測井數據解釋獲得，具體步驟如下(1)計算動態彈性模量Ed(103MPa)和動態泊松比μd
Ed=ρvs2(3vp2-4vs2)vp2-2vs2(1000MPa)-----(24)]]>μd=vp2-2vs22(vp2-vs2)]]>式中vs=11.44vp+18.03-5.866]]>νp＝V(2)粘聚力CC=5.24×10-3(1-2μd)(1+μd1-μd)2ρ2vp4(1+0.78Vcl)---(25)]]>式中Vcl＝0.01*(-5.18νs+2.88νp+0.9) (26)(3)巖石的內摩擦角＝18.07+0.55C(27)(4)地層抗拉強度StSt=0.0045Ed(1-Vcl)+0.008EdVcl15---(28)]]>(2)確定靜態彈性模量Es和靜態泊松比μsEs＝6.125+0.6263Ed(29)μs＝0.1218+0.2601μd7.計算待鉆井將鉆遇地層的地應力；1)構造應力系數的確定由1695米地層的測井數據知縱波速度為3.14km/s，地層密度為2.32g/cm3，根據式24和29得靜態彈性模量Es和靜態泊松比μsEs＝18145.36MPaμs＝0.21垂向地應力可下式計算
σν＝0.01*(2*10-12h3-4*10-8h3+0.0002h+2.0683)h (30)＝39.02MPa令m=Es1-μs2=18145.361-0.21×0.21=18982.48]]>k=μs1-μs(σv-αPp)+αPp=0.211-0.21(39.02-18.65)+18.65=24.06]]>構造應力系數ϵH=(σH-μσh)-k(1-μ)m(1-μ2)=(33.81-0.21×27.97)-24.06×(1-0.21)18982.48×(1-0.21*0.21)=4.9474×10-4]]>ϵh=(σh-μσH)-k(1-μ)m(1-μ2)=(27.97-0.21×33.81)-24.06×(1-0.21)18982.48×(1-0.21*0.21)=1.0267×10-4]]>2)水平最大、最小地應力σH和σhσH=Es1-μs2ϵH+μsEs1-μs2ϵh+μs1-μs(σv-αPp)+αPp----(31)]]>σh=μsEs1-μs2ϵH+Es1-μs2ϵh+μs1-μs(σv-αPp)+αPp----(32)]]>8.結合井壁穩定力學測井解釋模型預測待鉆井段的坍塌壓力和破裂壓力。
假定地層滲透率非常小，且泥漿性優良，基本上與地層不發生滲透流動，根據摩爾-庫侖強度準則，坍塌壓力的計算公式為pb=η(3σH-σh)-2CK+αPp(K2-1)(K2+η)h×100---(33)]]>式中 pb為當量泥漿密度表示的坍塌壓力。
地層破裂壓力pf的計算公式為pf＝0.01(3σh-σH-αPp+St)/h (34)將圖15預測的聲波速度和地層密度代入式(24)-(34)，計算獲得待鉆井段的坍塌壓力和破裂壓力，如圖16所示。
權利要求
1.一種利用地震記錄預測待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法，包括下列步驟1)針對新構造待鉆井眼，提取該井及相鄰若干道地震記錄，作加權處理獲得該井的地震記錄；2)對二開井段進行鉆井，并進行聲波時差、自然伽馬、井徑和中子密度測井，獲得相應的測井數據；3)建立所述二開井段的地震記錄與測井數據間的關系，即利用地震記錄構建所述二開井段的測井曲線模型；4)利用待鉆井段的地震記錄預測待鉆井段的測井數據，構建待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線；5)利用地層破裂試驗數據確定測試點地應力；6)利用待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線，預測待鉆井將鉆遇地層的彈性參數和強度；7)計算待鉆井將鉆遇地層的地應力；8)結合井壁穩定力學測井解釋模型預測待鉆井段的坍塌壓力和破裂壓力。
2.根據權利要求1中所述的利用地震記錄預測待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法，其特征在于所述步驟3)中利用地震記錄構建測井曲線的方法包括下列步驟1)以關聯維數、分形維數、最大LyaPunov指數和突變參數為輸入層的神經元，以V和ρV為輸出層的神經元，創建測井曲線的神經網絡模型；2)根據已鉆井段的地震記錄提取關聯維數、分形維數、最大LyaPunov指數和突變參數；3)根據已鉆井段的測井數據，不同深度地層的聲波速度V(h)和地層密度ρ(h)通過時深關系轉換可得不同時間的地層聲波速度V(t)和地層密度ρ(t)，計算出V和ρV；4)根據2)與3)的計算數據，利用1)中的模型，訓練神經網絡模型。
3.根據權利要求2中所述的利用地震記錄預測待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法，其特征在于所述步驟4中的利用待鉆井段的地震記錄預測待鉆井段的測井數據包括下列步驟1)將下部待鉆井段的地震記錄代入已訓練的神經網絡模型，計算出不同時間t條件下的V和ρV；2)通過時深關系得出不同深度地層的聲波速度V(h)和地層密度ρ(h)，反演出待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線。
4.根據權利要求1至3中任意一項所述的利用地震記錄預測井眼待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法，其特征在于利用預測的測井曲線可預測待鉆井段的泥質含量、彈性模量、泊松比、包括粘聚力與內摩擦角的地層強度、地應力。
全文摘要
一種利用地震記錄預測待鉆井段坍塌壓力和破裂壓力的方法，包括針對新構造待鉆井眼，提取該井及相鄰若干道地震記錄，作加權處理獲得該井的地震記錄；對二開井段進行鉆井，并進行聲波時差、自然伽瑪、井徑和中子密度測井，獲得相應的測井數據；建立二開井段的地震記錄與測井數據間的關系，即利用地震記錄構建所述二開井段的測井曲線模型；利用待鉆井段的地震記錄預測待鉆井段的測井數據，構建待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線；利用地層破裂試驗數據確定測試點地應力；利用待鉆井段的聲波測井和密度測井曲線，預測待鉆井將鉆遇地層的彈性參數和強度；計算待鉆井將鉆遇地層的地應力；預測待鉆井段的坍塌壓力和破裂壓力。
文檔編號G01V1/48GK1588128SQ200410086040
公開日2005年3月2日 申請日期2004年10月22日 優先權日2004年10月22日
發明者金衍, 陳勉 申請人:石油大學(北京)