從而可以確保只有準確性滿足要求的預 測模型才可以用于預測所述致密油區(qū)域中待評價區(qū)域的可采儲量。
[0088] 雖然上文描述的過程流程包括以特定順序出現的多個操作，但是，應當清楚了解， 這些過程可以包括更多或更少的操作，這些操作可以順序執(zhí)行或并行執(zhí)行（例如使用并行 處理器或多線程環(huán)境），比如步驟S2和步驟S3之間的順序就調換，也可以同時進行。
[0089] 下面以北美某區(qū)塊致密油地質情況為例，介紹本申請實施例的具體應用。
[0090] 首先，針對北美某區(qū)塊致密油地質情況，確定出致密油主要為源內成藏，未經歷明 顯側向運移;根據研究區(qū)井位分布情況，結合地質條件、地理特征等，將區(qū)塊劃分為面積相 近的N個小區(qū)塊(如圖2所示）。
[0091] 其次，利用每個小區(qū)塊鉆井、測井、測試分析等資料，確定每個小區(qū)塊的地質因素 參數，厚度、孔隙度、滲透率、有機質豐度、有機質成熟度、產層泥地比、地層壓力系數等。具 體的，利用鉆井資料確定各小區(qū)塊內致密油層系的產層厚度;利用測井資料和測試分析資 料可確定各小區(qū)塊內致密油層系平均孔隙度、產層泥地比，和供烴源巖的有機質豐度、有機 質成熟度;利用地層測試資料確定地層壓力系數(或壓力梯度）、氣油比、油水比、原油重度 (API)。
[0092]然后，依據每個區(qū)塊內各生產井的歷史生產數據(例如圖3所示的產量遞減模型） 對應確定該區(qū)塊的各生產井的單井可采儲量，并算出每個小區(qū)塊的單井平均可采儲量。 [0093]其次，利用Pearson相關性分析法確定影響EUR的地質因素，當概率α〈〇. 〇1時，即認 為兩者明顯相關(表1)。
[0094] 表1研究區(qū)地質因素與EUR相關性分析參數表
[0095]
[0096] 當部分地質因素對EUR的影響可能是呈拋物線狀型關系，因此要根據研究區(qū)公認 的最優(yōu)條件值選取參數最優(yōu)值。例如統(tǒng)計發(fā)現，研究區(qū)產層段泥地比Μ為0.55時為水平井產 量較高，泥地比Μ過大或過小，產量都較低。因此認為泥地比Μ是與EUR成拋物線相關，需要利 用進行變換，變成正相關關系。其中，Μ為變換后的泥地比，M0是原來的泥地 比，Mm為?.
55，塒％區(qū)統(tǒng)計規(guī)律得到。
[0097]由此，選取影響EUR的主要相關地質因素:產層總厚度Η、泥地比Μ、壓力系數Ρ、成熟 度Ro、下T0C、含油飽和度So、孔隙度Φ (見表2)。
[0098] 表2各區(qū)塊原始地質特征參數表
[0099]
[0100] 再次，已選取地質特征參數與EUR均具有正相關關系，而多個因素均對EUR值有影 響，因此建立單井可采儲量EUR與地質因素參數關系模型：
[0101] EURi = X X Mf3 X pp X H X TOCp X Χφ?其中，Η為產層總厚度， Μ為泥地比，Ρ壓力系數，Ro成熟度，T0C為下部T0C值，So為含油飽和度So，Φ為孔隙度，xl~ x8分別為各個系數。
[0102] 在將各個區(qū)塊的地質特征影響參數代入所述多元線性模型，并進行多元線性回歸 分析之前，將上述公式兩邊對數處理，可得
[0103]
[0104] 其中，可以先利用公式ln(A:) = h(^x100 )對模型中所有參數進行去量綱的標準 Am 化處理(見表3)，再做上述對數處理(各區(qū)塊對數變換后地質特征參數見表4)。
[0105] 表3各區(qū)塊標準化后地質特征參數表
[0106]
[0107] 表4各區(qū)塊對數變換后地質特征參數表
[0108]
[0109] 然后，將處理過的各個小區(qū)塊的地質因素參數代入模型，進行多元線性回歸分析， 確定系數XI~X8的最優(yōu)解(見表5)，從而獲得所述致密油區(qū)域的單井平均可采儲量預測模 型：
[0110] EUR = e3.料3 X: H0.1652 X M:0'0615 X 把.1495 X: TOC0'2挪 X 2848 X φ L.1 棚：
[0111] 表5多元回歸后各地質特征參數系數表
[0112]
[0113]
[0114] 最后，根據所述單井平均可采儲量預測模型預測所述致密油區(qū)域中待評價區(qū)域的 可采儲量。其中，致密油區(qū)域中待評價區(qū)域的地質因素參數表(見表6)，將這些地質因素參 數代入單井平均可采儲量預測模型，預測單井平均可采儲量，計算出待評價區(qū)的預測單井 平均可采儲量(模擬EUR)。預測結果模擬EUR為260355bbl。根據致密油區(qū)域中待評價區(qū)域面 積和已鉆井平均井控面積，可計算出區(qū)塊可鉆水平井數為10口，然后將可鉆水平井數乘以 模擬EUR，可得致密油區(qū)域中待評價區(qū)域的致密油預測可采儲量為260萬桶。
[0115]表6預測區(qū)塊地質因素參數表
[0116]
[0117]根據后期實際資料，實鉆一口生產井，基于半年的生產數據，利用產量遞減法計算 出的實際EUR為254056bbl，與預測值相對誤差為2.48%，進一步說明了該方法的可行性。
[0118] 如圖4所示，致密油區(qū)域中各個區(qū)塊的單井平均可采儲量預測值與致密油區(qū)域中 各個區(qū)塊的實際單井平均可采儲量的相關系數達到0.85以上，平均誤差為7.1%，說明預測 結果較為可靠(見表7)。
[0119] 表7致密油區(qū)域中各區(qū)塊實際EUR與模擬EUR對比表
[0120]
[0122]~與上述預測致密油待評價區(qū)域可采儲量的方法對應，本申請實施例的預測致密油 待評價區(qū)域可采儲量的裝置包括：
[0123] 有井區(qū)域分塊模塊，用于將致密油區(qū)域中已有生產井區(qū)域劃分為若干區(qū)塊，其中 每個區(qū)塊內的各個生產井處于同一構造帶且每個區(qū)塊具有至少兩口達到設定生產歷史年 限的生產井；
[0124] 地質特征參數獲取模塊，用于確定每個區(qū)塊的地質特征參數；
[0125] 單井儲量獲取模塊，用于依據每個區(qū)塊內各生產井的歷史生產數據對應確定該區(qū) 塊的各生產井的單井可采儲量，并據此確定每個區(qū)塊的單井平均可采儲量；
[0126] 地質特征參數優(yōu)選模塊，用于利用相關性分析法從每個區(qū)塊的地質特征參數選出 與其單井平均可采儲量正相關的地質特征影響參數；
[0127] 預測模型建立模塊，用于根據各個區(qū)塊的單井平均可采儲量與其地質特征影響參 數建立多元線性模型；
[0128] 預測模型建立模塊，用于將各個區(qū)塊的地質特征影響參數代入所述多元線性模 型，并進行多元線性回歸分析，以確定所述多元線性模型的模型系數，從而獲得所述致密油 區(qū)域的單井平均可采儲量預測模型；
[0129] 待評價區(qū)域預測模塊，用于根據所述單井平均可采儲量預測模型預測所述致密油 區(qū)域中待評價區(qū)域的可采儲量。
[0130] 至于上述模塊的具體情況，可參見上述預測致密油待評價區(qū)域可采儲量的方法， 在此不再贅述。
[0131] 本申請實施例以影響致密油產量的關鍵地質因素與致密油單井EUR的關系，解決 了現有技術方案中均未綜合考慮地質因素與單井EUR關系的缺點；選擇以待評價區(qū)相鄰地 區(qū)已鉆井數據為基礎，形成適合該區(qū)預測模型，避免了其它地區(qū)預測模型對待評價區(qū)不適 用的問題，并且利用相關性分析優(yōu)選待評價區(qū)主控因素，避免了以往地質預測模型使用相 同地質參數來預測致密油單井EUR的不適用問題；而且，還利用多元回歸的方法來確定EUR 預測模型中各個地質參數的系數，即解決了人為主觀確定相似系數的誤差大的缺點。此外， 在于利用待評價區(qū)面積確定可鉆生產井數，進而獲得可采儲量，避免了以往預測出的可采 資源量無法直接應用于經濟評價中。因此，本申請實施例的評價結果更為精確可靠，為致密 油區(qū)塊經濟評價提供了依據。
[0132] 本領域技術人員還可以了解到本申請實施例列出的各種說明性邏輯塊、單元和步 驟可以通過硬件、軟件或兩者的結合來實現。至于是通過硬件還是軟件來實現取決于特定 的應用和整個系統(tǒng)的設計要求。本領域技術人員可以對于每種特定的應用，可以使用各種 方法實現所述的功能，但這種實現不應被理解為超出本申請實施例保護的范圍。
[0133] 本申請實施例中所描述的各種說明性的邏輯塊，或單元都可以通過通用處理器， 數字信號處理器，專用集成電路(ASIC)，現場可編程門陣列或其它可編程邏輯裝置，離散門 或晶體管邏輯，離散硬件部件，或上述任何組合的設計來實現或操作所描述的功能。通用處 理器可以為微處理器，可選地，該通用處理器也可以為任何傳統(tǒng)的處理器、控制器、微控制 器或狀態(tài)機。處理器也可以通過計算裝置的組合來實現，例如數字信號處理器和微處理器， 多個微處理器，一個或多個微處理器聯合一個數字信號處理器核，或任何其它類似的配置 來實現。
[0134] 本申請實施例中所描述的方法或算法的步驟可以直接嵌入硬件、處理器執(zhí)行的軟 件模塊、或者這兩者的結合。軟