一种断层-岩性油气藏油气储量预测模型的构建方法与流程

：
1.本发明涉及油气勘探技术领域，具体地说，是涉及一种如何构建油气储量预测模型的方法。


背景技术：

2.断层-岩性油气藏是指受断层和岩性双重因素控制形成的油气藏。陆相盆地在构造演化裂陷期，普遍会经历基底快速沉降、湖盆面积扩大以及水体快速加深的阶段，极大地促进了优质湖相烃源岩和湖盆边缘的深层三角洲砂体组合发育。通常来讲，发育于湖盆边缘的深层三角洲砂体具有较好的储集物性，原因在于湖盆周缘凸起长期遭受风化剥蚀，是良好的大型物源区，可为凸起下降盘砂体的发育提供充足的物质基础，同时，盆缘陡坡坡折的发育也为下降盘的碎屑物质沉积提供了场所，有利于形成自生自储式的源内油气藏。新生代以来，受构造活动的影响，形成了一系列沟通浅层及深层烃源岩内部砂体的油源断层，这些断层在一定程度上可以作为油气垂向运移的疏导通道并控制了油气的成藏特征与分布规律。当深层烃源岩成熟并达到生烃门限时开始排烃，在高强度烃源岩生烃系统的充注下，一方面，油气由烃源岩直接向源内砂体运聚成藏；另一方面，油气通过贯穿深浅层的油源断裂向浅层运移并聚集成藏。断层-岩性油气藏作为构造-岩性耦合作用下成藏的一种重要方式，目前公开文献中未有直接针对断层-岩性油气藏优势影响因素判定及其油气储量预测模型的技术方案。能够作为参考的类似油气藏(如潜山油气藏)的储量预测模型是依赖于专家评判进行赋权重，这种储量预测模型未充分利用客观信息，导致人为主观性和偶然性较强，缺少客观性，经过实验性应用于断层-岩性油气藏油气储量的预测后发现是无法适用。


技术实现要素：

3.为了解决背景技术中所提到的技术问题，本发明提供了一种断层-岩性油气藏油气储量预测模型的构建方法，利用本方法所构建的油气储量预测模型具有预测精度高和适用性强的特点。
4.本发明的技术方案是：该一种断层-岩性油气藏油气储量预测模型的构建方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
5.第一步，根据研究区的断层-岩性油气藏地质资料，基于生烃能力、储集能力、运移能力三大方面，确定表征断层-岩性油气藏的成藏影响因素，所述影响因素包括烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度和断层-砂体接触长度；
6.第二步，确定n个参与油气储量预测的断层-岩性油气藏对象，利用公式
①
计算各个断层-岩性油气藏油气储量的加权系数：
7.8.其中，n为断层-岩性油气藏个数，取值为正整数；i为断层-岩性油气藏的序号，取值范围在1至n之间且为整数；δi为第i个断层-岩性油气藏油气储量的加权系数；qi为第i个断层-岩性油气藏的油气储量。
9.第三步，确定断层-岩性油气藏各成藏影响因素与油气藏油气储量之间的关联度并排序，本步骤按照以下路径进行：
10.(1)将断层-岩性油气藏的油气储量及成藏影响因素作为表征系统特征的参数，所述参数包括系统特征参考数列和系统因素比较数列；所述系统特征参考数列由一系列的断层-岩性油气藏的油气储量构成，表示为q1，q2，q3…
qi，简记作{qi}，此处i＝1,2...n；所述系统因素比较数列由一系列的断层-岩性油气藏的成藏影响因素构成，表示为x
11
，x
12
，x
13
…
x
ji
，简记作{x
ji
}，此处j＝1,2...7，i＝1,2...n，x
ji
表示第j个系统因素比较数列中的第i个断层-岩性油气藏的取值，其中，烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度、断层-砂体接触长度分别记为{x
1i
}、{x
2i
}、{x
3i
}、{x
4i
}、{x
5i
}、{x
6i
}、{x
7i
}；
11.(2)对所述系统因素比较数列和系统特征参考数列分别利用式
②
和式
③
进行无量纲化处理；
[0012][0013][0014]
式中，是第j个系统因素比较数列中的第i个断层-岩性油气藏归一化后的数值，是第j个系统因素的平均值，是第i个断层-岩性油气藏油气储量归一化后的数值，是所有断层-岩性油气藏油气储量的平均值；
[0015]
无量纲化处理后得到新数列，包括为油气储量、烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度和断层-砂体接触长度数列，分别记为分别记为
[0016]
(3)按照式
④
确定出系统特征参考数列(即断层-岩性油气藏的油气储量数列)和系统因素比较数列(即各成藏影响因素数列)之间的关联系数β；之后，按照式
⑤
计算出关联度γ，按照从大到小的顺序将关联度排序：
[0017]
关联系数为：
[0018]
式中，ρ为分辨系数，通常取ρ＝0.5，i＝1,2
…
n,j＝1,2,3
…
7，表示系统参考特征数列中第i个数值与第j个系统因素比较数列中第i个数值的绝对差，而则表示绝对差序列中的最小值，则表示绝对差序列中的最大值；
[0019]
关联度为：γ(j)＝δ1×
β(q1，x
j1
) δ2×
β(q2，x
j2
)
…
δi×
β(qi，x
ji
)
ꢀꢀ⑤
[0020]
第四步，计算各成藏影响因素的权重系数，本步骤按照以下路径进行：
[0021]
(1)对具有不同量纲和数量级的各影响因素利用公式
⑥
进行归一化处理：
[0022][0023]
式中，x
ji
表示第j个系统因素比较数列中的第i个断层-岩性油气藏的取值，min(x
ji
)表示各油气藏所有成藏影响因素中的最小取值，max(x
ji
)表示各油气藏所有成藏影响因素中的最大取值，x
′
ji
表示各油气藏所有成藏影响因素统一归一化处理后的数值；
[0024]
(2)对经过归一化处理后的数值利用公式
⑦
计算各成藏影响因素的熵值：
[0025][0026]
式中，bj是断层-岩性油气藏第j个成藏影响因素的熵值；
[0027]
(3)按照公式
⑧
依次计算各影响因素的权重系数：
[0028][0029]
式中，cj是断层-岩性油气藏第j个成藏影响因素的权重系数；
[0030]
第五步，按照第三步中得到的关联度排序，选取前m个关联度高的成藏影响因素作为优势影响因素，在多元线性回归法的基础之上，利用各影响因素的权重系数对指标数据进行校正，建立若干断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型，m的初始取值为3，其后的取值依次为4、5、6和7。
[0031]
本步骤按照以下路径进行：
[0032]
(1)在已知筛选的m个关联度高的成藏影响因素及其权重系数的前提下，按照式
⑨
建立断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型：
[0033][0034]
式中，表示第i个断层-岩性油气藏油气储量的计算值；x
′
ji
为步骤四所述的“各油气藏所有成藏影响因素统一归一化处理后的数值”，其中，未被选为优势影响因素的指标不参与计算；cj为是断层-岩性油气藏第j个成藏影响因素的权重系数；kj是模型的回归系数；
[0035]
(2)采用最小二乘法确定所构建的综合预测模型的模型回归系数；这一步骤可在spss软件中进行并得出模型各项回归系数k0、k1、k2…
kj及关系图。
[0036]
第六步，利用式
⑩
计算出m分别取值为3、4、5、6、7时的判定指数和
[0037][0038]
式中，表示判定指数，其中m表示该判定指数对应的优势影响因素的个数；
表示第i个断层-岩性油气藏油气储量的计算值；qi表示第i个断层-岩性油气藏油气储量；表示所有断层-岩性油气藏油气储量的平均值；
[0039]
第七步，比较步骤六中所计算出的判定指数的大小，以判定指数数值最小值所对应的综合预测模型为该地区断层-岩性油气藏的储量预测模型。
[0040]
本发明具有如下有益效果：首先，本发明基于对大量地质资料的调研，确定出表征影响断层-岩性油气藏的成藏影响因素，通过计算加权系数确定了油气藏油气储量的权重系数，充分利用客观数据所提供的信息来计算各成藏影响因素的权重系数，克服了指标平权和专家赋值的不足，去除了人为评判的主观性影响，进而准确的选取了油气成藏的优势影响因素。在油气储量的预测模型构建中，基于传统的多元线性回归模型，利用各影响因素的权重系数对指标数据进行校正，实质性的改进了传统多元线性回归模型的拟合精度，通过循环计算依次表征模型精确度的判定指数，优选出最合理的油气储量预测模型。在本发明所述方法下进行预测模型的构建不仅克服了钻井资料少的弊端，也减少了大量实验工作量，为指导断层-岩性油气藏油气勘探，提高其勘探成功率提供了理论及技术支持。其次，利用本方法所构建的储量预测模型，通过实验性应用后已经被证明，预测精度高，能够有效适用于对断层-岩性油气藏油气储量的预测。
附图说明：
[0041]
图1是三种优势影响下的断层-岩性油气藏油气储量与油气储量计算值的关系图。
[0042]
图2是四种优势影响下的断层-岩性油气藏油气储量与油气储量计算值的关系图。
[0043]
图3是五种优势影响下的断层-岩性油气藏油气储量与油气储量计算值的关系图。
[0044]
图4是六种优势影响下的断层-岩性油气藏油气储量与油气储量计算值的关系图。
[0045]
图5是七种优势影响下的断层-岩性油气藏油气储量与油气储量计算值的关系图。
具体实施方式：
[0046]
下面结合附图对本发明作进一步说明：
[0047]
为了使本发明的目的、研究方法及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0048]
本次研究以渤海海域为研究区，选取了7个典型的断层-岩性油气藏，分别为qhd35-4、bz1-1、bz2-1、bz3-2、cfd6-4、bz25-1、kl10-1，针对不同的断层-岩性油气藏进行取样及实验工作，样品信息如表1所示，对所取样品进行孔隙度、渗透率实验测试分析。同时收集并统计7个断层-岩性油气藏的生烃强度、典型井的岩心综合柱状图(用以确定断层-岩性油气藏砂体的厚度)以及研究区沉积相图及地震数据。地质资料统计表明，影响断层-岩性油气藏油气储量的主要因素包括烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度和断层-砂体接触长度。为了最大限度的体现各个因素的影响，我们在数据统计时进行了筛选，以尽量消除样品性质的影响。需要说明的是，表1中渤中28-1构造的数据不参于建模，该构造的数据用于模型的预测精度验证。
[0049]
利用以上资料构建断层-岩性油气藏油气储量模型的具体实现步骤如下：
[0050]
第一步，根据研究区的断层-岩性油气藏地质资料，基于生烃能力、储集能力、运移能力三大方面，确定表征断层-岩性油气藏的成藏影响因素，所述影响因素包括烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度和断层-砂体接触长度；
[0051]
烃源岩生烃强度的计算公式为e＝h
×
ρ
×
wc
×
k1×
k2，e为烃源岩生烃强度(kg/m2)，h为有效烃源岩厚度(m)；ρ为烃源岩密度(108t/km3)，wc为烃源岩残余有机碳质量分数(％)；k1为有机碳恢复系数；k2为有机碳产烃率(m3/t)；
[0052]
油源断层的活动速率是指位于油源断层上盘和下盘的地层由于构造活动形成的落差(m)与该地层沉积时间(ma)的比值；
[0053]
砂岩体孔隙度(％)是指对断层-岩性油气藏砂体多点次取样并进行孔隙度实验测试分析，取多次实验结果的平均值作为断层-岩性油气藏砂体孔隙度的参数；
[0054]
砂岩体渗透率(md)为对断层-岩性油气藏砂体多点次取样并进行渗透率实验测试分析，取多次实验结果的平均值作为断层-岩性油气藏砂体渗透率的参数；
[0055]
砂岩体面积(km2)是利用地震沉积学方法，精细刻画断层-岩性油气藏砂岩体的平面展布范围，结合湖底扇沉积特征和周边泥岩的沉积差异，利用沉积相分布范围预测湖底扇砂体的平面分布面积；
[0056]
砂岩体厚度(m)是根据录井资料，对砂岩层所对应的厚度累加，求得断层-岩性油气藏砂岩体厚度；
[0057]
断层-砂体接触长度(m)是指下降盘油源岩内发育的沉积砂体与油源断层相接触部分的砂体长度,利用地震剖面特征识别出油源断层及与其接触的沉积砂体，并测量与油源断层相接触的砂体的长度；
[0058]
取得不同断层-岩性油气藏影响因素的结果如下表所示(表1)：
[0059]
表1不同断层-岩性油气藏影响因素统计
[0060][0061][0062]
第二步，确定n个参与油气储量预测的断层-岩性油气藏对象，利用公式
①
计算各个断层-岩性油气藏油气储量的加权系数：
[0063][0064]
其中，n为断层-岩性油气藏个数，取值为正整数；i为断层-岩性油气藏的序号，取值范围在1至n之间且为整数；δi为第i个断层-岩性油气藏油气储量的加权系数；qi为第i个断层-岩性油气藏的油气储量。
[0065]
利用公式
①
计算出7个断层-岩性油气藏油气储量的加权系数分别为：
[0066][0067][0068][0069][0070][0071][0072][0073]
第三步，确定断层-岩性油气藏各成藏影响因素与油气藏油气储量之间的关联度并排序，本步骤按照以下路径进行：
[0074]
(1)将断层-岩性油气藏的油气储量及成藏影响因素作为表征系统特征的参数，所述参数包括系统特征参考数列和系统因素比较数列；所述系统特征参考数列由一系列的断层-岩性油气藏的油气储量构成，表示为q1，q2，q3…
qi，简记作{qi}，此处i＝1,2...n；所述系统因素比较数列由一系列的断层-岩性油气藏的成藏影响因素构成，表示为x
11
，x
12
，x
13
…
x
ji
，简记作{x
ji
}，此处j＝1,2...7，i＝1,2...n，x
ji
表示第j个系统因素比较数列中的第i个断层-岩性油气藏的取值，其中，烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度、断层-砂体接触长度分别记为{x
1i
}、{x
2i
}、{x
3i
}、{x
4i
}、{x
5i
}、{x
6i
}、{x
7i
}；
[0075]
断层-岩性油气藏的油气储量、烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度、断层-砂体接触长度分别记为：
[0076]
{qi}＝{716.12，587.52，832.08，1246.72，6057.63，16601.57，17995.54}
[0077]
{x
1i
}＝{2428.61，3966.55，6990.3，4962.5，2008，8644，8240}
[0078]
{x
2i
}＝{90.27，75.82，83.05，77.41，120.89，141.23，115.73}
[0079]
{x
3i
}＝{12.5，13.77，13.41，13.88，14.01，14.32，22.6}
[0080]
{x
4i
}＝{23.42，19.36，18.45，15.98，18.34，20.12，19.11}
[0081]
{x
5i
}＝{11.38，4.84，4.84，10.92，14.81，15.08，12.33}
[0082]
{x
6i
}＝{64.2，5.47，68.16，26.7，133.3，122.25，264.5}
[0083]
{x
7i
}＝{4.52，3.51，1.45，3.25，9.39，10.91，8.23}
[0084]
(2)对所述系统因素比较数列和系统特征参考数列分别利用式
②
和式
③
进行无量纲化处理；
[0085][0086][0087]
式中，是第j个系统因素比较数列中的第i个断层-岩性油气藏归一化后的数值，是第j个系统因素的平均值，是第i个断层-岩性油气藏油气储量归一化后的数值，是所有断层-岩性油气藏油气储量的平均值；
[0088]
无量纲化处理后得到新数列，包括为油气储量、烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度和断层-砂体接触长度数列，分别记为分别记为
[0089]
利用公式
②
对所述系统因素比较数列进行无量纲化处理，以砂岩体孔隙度这一影响因素为例，具体计算过程如下：
[0090][0091][0092][0093][0094][0095][0096][0097]
因此，得到的无量纲化处理过后新的砂岩体孔隙度数列为：
[0098][0099]
同样地，按照公式
②
的计算方法依次得到的无量纲化处理过后新的数列为：
[0100]
烃源岩生烃强度：
[0101]
油源断层的活动速率：
[0102]
砂岩体孔隙度：
[0103]
砂岩体渗透率：
[0104]
砂岩体面积：
[0105]
砂岩体厚度：
[0106]
断层-砂体接触长度数列：
[0107]
同样地，按照公式
③
的计算方法得到的无量纲化处理过后油气储量的新数列为：
[0108]
[0109]
(3)按照式
④
确定出系统特征参考数列(即断层-岩性油气藏的油气储量数列)和系统因素比较数列(即各成藏影响因素数列)之间的关联系数β；之后，按照式
⑤
计算出关联度γ，按照从大到小的顺序将关联度排序：
[0110]
关联系数为：
[0111]
式中，ρ为分辨系数，通常取ρ＝0.5，i＝1,2
…
n,j＝1,2,3
…
7，表示系统参考特征数列中第i个数值与第j个系统因素比较数列中第i个数值的绝对差，而则表示绝对差序列中的最小值，则表示绝对差序列中的最大值；
[0112]
关联度为：γ(j)＝δ1×
β(q1，x
j1
) δ2×
β(q2，x
j2
)
…
δi×
β(qi，x
ji
)
ꢀꢀ⑤
[0113]
按照公式
④
计算出系统特征参考数列(即断层-岩性油气藏的油气储量数列)和系统因素比较数列(即各成藏影响因素数列)之间的关联系数β，以砂岩体孔隙度这一影响因素为例，具体计算过程如下：
[0114][0115][0116][0117][0118][0119][0120][0121]
接着，按照公式
⑤
计算出计算出砂岩体孔隙度这一影响因素与断层-岩性油气藏油气储量的关联度γ为：
[0122]
γ(3)＝δ1×
β(q1，x
31
) δ2×
β(q2，x
32
)
…
δ7×
β(q7，x
37
)
[0123]
＝0.016
×
0.55 0.013
×
0.52 0.018
×
0.54 0.028
×
0.55 0.137
×
1 0.376
×
0.34 0.409
×
0.39
[0124]
＝0.46
[0125]
同样地，按照公式
④
及公式
⑤
得到烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度和断层-砂体接触长度与断层-岩性油气藏
油气储量的关联度分别为：
[0126]
烃源岩生烃强度：γ(1)＝0.48
[0127]
油源断层的活动速率：γ(2)＝0.52
[0128]
砂岩体孔隙度：γ(3)＝0.46
[0129]
砂岩体渗透率：γ(4)＝0.71
[0130]
砂岩体面积：γ(5)＝0.78
[0131]
砂岩体厚度：γ(6)＝0.55
[0132]
断层-砂体接触长度：γ(7)＝0.32
[0133]
关联度由高到低的影响因素依次为：砂岩体面积、砂岩体渗透率、砂岩体厚度、油源断层的活动速率、烃源岩生烃强度、砂岩体孔隙度、断层-砂体接触长度。
[0134]
第四步，计算各成藏影响因素的权重系数，本步骤按照以下路径进行：
[0135]
(1)对具有不同量纲和数量级的各影响因素利用公式
⑥
进行归一化处理：
[0136][0137]
式中，x
ji
表示第j个系统因素比较数列中的第i个断层-岩性油气藏的取值，min(x
ji
)表示各油气藏所有成藏影响因素中的最小取值，max(x
ji
)表示各油气藏所有成藏影响因素中的最大取值，x
′
ji
表示各油气藏所有成藏影响因素统一归一化处理后的数值；
[0138]
按照公式
⑥
对具有不同量纲和数量级的各影响因素进行归一化处理，以砂岩体孔隙度这一影响因素为例，具体计算过程如下：
[0139][0140][0141][0142][0143][0144][0145][0146]
(2)对经过归一化处理后的数值利用公式
⑦
计算各成藏影响因素的熵值：
[0147][0148]
式中，bj是断层-岩性油气藏第j个成藏影响因素的熵值；
[0149]
对经过归一化处理后的数值利用公式
⑦
计算各成藏影响因素的熵值，以砂岩孔隙度这一影响因素为例，具体计算过程如下：
[0150][0151]
同样地，利用公式
⑦
依次得到烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度和断层-砂体接触长度的熵值分别为：
[0152]
烃源岩生烃强度：b1＝0.82
[0153]
油源断层的活动速率：b2＝0.18
[0154]
砂岩体孔隙度：b3＝0.036
[0155]
砂岩体渗透率：b4＝0.045
[0156]
砂岩体面积：b5＝0.025
[0157]
砂岩体厚度：b6＝0.17
[0158]
断层-砂体接触长度：b7＝0.013
[0159]
(3)按照公式
⑧
依次计算各影响因素的权重系数：
[0160][0161]
式中，cj是断层-岩性油气藏第j个成藏影响因素的权重系数；
[0162]
按照公式
⑧
计算各影响因素的权重系数，以砂岩体孔隙度这一影响因素为例，具体计算过程如下：
[0163][0164]
同样地，利用公式
⑧
依次得到烃源岩生烃强度、油源断层的活动速率、砂岩体孔隙度、砂岩体渗透率、砂岩体面积、砂岩体厚度和断层-砂体接触长度的权重系数分别为：
[0165]
烃源岩生烃强度：c1＝0.032
[0166]
油源断层的活动速率：c2＝0.143
[0167]
砂岩体孔隙度：c3＝0.168
[0168]
砂岩体渗透率：c4＝0.167
[0169]
砂岩体面积：c5＝0.170
[0170]
砂岩体厚度：c6＝0.145
[0171]
断层-砂体接触长度：c7＝0.172
[0172]
第五步，按照第三步中得到的关联度排序，选取前m个关联度高的成藏影响因素作为优势影响因素，在多元线性回归法的基础之上，利用各影响因素的权重系数对指标数据进行校正，建立若干断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型，m的初始取值为3，其后的
取值依次为4、5、6和7。
[0173]
本步骤按照以下路径进行：
[0174]
(1)在已知筛选的m个关联度高的成藏影响因素及其权重系数的前提下，按照式
⑨
建立断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型：
[0175]
式中，表示第i个断层-岩性油气藏油气储量的计算值；x
′
ji
为步骤四所述的“各油气藏所有成藏影响因素统一归一化处理后的数值”，其中，未被选为优势影响因素的指标不参与计算；cj为是断层-岩性油气藏第j个成藏影响因素的权重系数；kj是模型的回归系数；
[0176]
(2)采用最小二乘法确定所构建的综合预测模型的模型回归系数；这一步骤可在spss软件中进行并得出模型各项回归系数k0、k1、k2…
kj及关系图。
[0177]
当m＝3时，按照第三步中关联度的排序结果，选择砂岩体面积、砂岩体渗透率、砂岩体厚度为优势影响因素，按照公式
⑨
建立断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0178][0179]
将第四步(1)中计算的归一化处理后的油气藏成藏影响因素数值带入公式
⑨
，并利用spss软件计算出该模型各项回归系数k0、k5、k4、k6及关系图(图1)，分别为：k0＝-31.66，k5＝20618.2，k4＝398021.6，k6＝511554.8；
[0180]
因此，得到的断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0181][0182]
当m＝4时，按照第三步中关联度的排序结果，选择砂岩体面积、砂岩体渗透率、砂岩体厚度、油源断层的活动速率为优势影响因素，按照公式
⑨
建立断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0183][0184]
将第四步(1)中计算的归一化处理后的油气藏成藏影响因素数值带入公式
⑨
，并利用spss软件计算出该模型各项回归系数k0、k5、k4、k6、k2及关系图(图2)，分别为：k0＝-70.29，k5＝46966.47，k4＝298713.17，k6＝607338.27，k2＝8712.413；
[0185]
因此，得到的断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0186][0187]
当m＝5时，按照第三步中关联度的排序结果，选择砂岩体面积、砂岩体渗透率、砂岩体厚度、油源断层的活动速率、烃源岩生烃强度为优势影响因素，按照公式
⑨
建立断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0188][0189]
将第四步(1)中计算的归一化处理后的油气藏成藏影响因素数值带入公式
⑨
，并利用spss软件计算出该模型各项回归系数k0、k5、k4、k6、k2、k1及关系图(图3)，分别为：k0＝102.613，k5＝7813.5，k4＝45663.3，k6＝87986.3，k2＝1056.5，k1＝55460.3；
[0190]
因此，得到的断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0191][0191][0192]
当m＝6时，按照第三步中关联度的排序结果，选择砂岩体面积、砂岩体渗透率、砂岩体厚度、油源断层的活动速率、烃源岩生烃强度、砂岩孔隙度为优势影响因素，按照公式
⑨
建立断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0193][0194]
将第四步(1)中计算的归一化处理后的油气藏成藏影响因素数值带入公式
⑨
，并利用spss软件计算出该模型各项回归系数k0、k5、k4、k6、k2、k1、k3及关系图(图4)，分别为：k0＝162.22，k5＝6984.4，k4＝39956.3，k6＝74587.5，k2＝969.3，k1＝49691.3，k3＝55597.5；
[0195]
因此，得到的断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0196][0197]
当m＝7时，按照第三步中关联度的排序结果，选择砂岩体面积、砂岩体渗透率、砂岩体厚度、油源断层的活动速率、烃源岩生烃强度、砂岩孔隙度、断层-砂体接触长度为优势影响因素，按照公式
⑨
建立断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0198][0199]
将第四步(1)中计算的归一化处理后的油气藏成藏影响因素数值带入公式
⑨
，并利用spss软件计算出该模型各项回归系数k0、k5、k4、k6、k2、k1、k3、k7及关系图(图5)，分别为：k0＝139.486，k5＝5976.5，k4＝43669.1，k6＝69886.6，k2＝5756.1，k1＝45452.6，k3＝
46563.1，k7＝923391.2；
[0200]
因此，得到的断层-岩性油气藏油气储量的综合预测模型为：
[0201][0202]
第六步，利用式
⑩
计算出m分别取值为3、4、5、6、7时的判定指数和
[0203][0204]
式中，表示判定指数，其中m表示该判定指数对应的优势影响因素的个数；表示第i个断层-岩性油气藏油气储量的计算值；qi表示第i个断层-岩性油气藏油气储量；表示所有断层-岩性油气藏油气储量的平均值；
[0205]
按照公式
⑩
计算出m分别取值为3、4、5、6、7时的判定指数计算出m分别取值为3、4、5、6、7时的判定指数和以判定指数为例，具体的计算过程为：
[0206][0207]
同样地，利用公式
⑩
依次计算出m分别取值为3、4、5、6、7时的判定指数和分别为：
[0208][0209]
第七步，比较步骤六中所计算出的判定指数的大小，以判定指数数值最小值所对应的综合预测模型为该地区断层-岩性油气藏的储量预测模型。
[0210]
比较步骤六中所计算出的判定指数的大小，由高到低依次为判定指数最小，所对应的综合预测模型：为研究区所建立的断层-岩性油气藏的储量预测模型。
[0211]
以渤中28-2构造为例，选择渤中28-2构造的砂体面积、砂体厚度、砂体孔隙度及油源断层的活动速率(表2)为成藏优势影响因素，将其带入综合预测模型：源断层的活动速率(表2)为成藏优势影响因素，将其带入综合预测模型：中，得到渤中28-2构造的预测储量为4204.34万吨，与实际油气储量4500万吨接近，相对误差仅为6.5％，从而验证了利用本发明所构建的储量预测模型具有合理性与有效性。反之，采用传统方法建立的专家赋分制
的油气藏油气储量预测模型，得到渤中28-2构造的预测储量为3996.3万吨，与实际油气储量4500万吨的相对误差则为11.1％，相比之下，利用本发明中所述方法建立的储量预测模型精确度更高，对断层-岩性油气藏油气储量预测的效果更好，更有利于指导断层-岩性油气藏的油气勘探及目标优选。
[0212]
表2渤中28-2构造成藏影响因素归一化后的数值及预测地质储量
[0213]