管耀, 馮進(jìn)

(中海石油(中國)有限公司深圳分公司, 廣東 廣州 510240)

0 引 言

灰?guī)r儲層由于其成巖機(jī)理、沉積環(huán)境、后期改造作用等與碎屑巖儲層不同,其儲集空間類型、孔喉結(jié)構(gòu)和均質(zhì)性都與碎屑巖儲層存在巨大的差異[1]。從南海東部目前鉆遇的灰?guī)r油藏看,灰?guī)r儲層一般都表現(xiàn)出非均質(zhì)性強(qiáng)的特點。一套灰?guī)r往往包含多種不同孔喉結(jié)構(gòu)類型的儲層,這些不同類型儲層間一般難有統(tǒng)一的孔滲關(guān)系和巖電參數(shù),前人仍用均質(zhì)碎屑巖儲層的單一模型的處理方法處理,難以得到理想的結(jié)果。

在利用常規(guī)測井資料評價非均質(zhì)儲層方面,目前比較流行且實用的方法是儲層分類評價方法[2]。利用巖心實驗資料確定某一儲層分類指標(biāo),按這一指標(biāo)將儲層分為N類,再對各類儲層分別進(jìn)行模型和參數(shù)分配,對儲層進(jìn)行分類評價。這種儲層分類評價方法具體實現(xiàn)起來較為困難,主要體現(xiàn)在:儲層分類指標(biāo)確定困難,簡單的利用孔隙度、滲透率分類難以滿足要求,必須找到能精細(xì)表達(dá)儲層孔喉結(jié)構(gòu)的分類指標(biāo);利用常規(guī)測井曲線識別儲層類型困難,特別當(dāng)儲層類型較多時需要多條測井曲線綜合判別儲層類型;儲層分類后,每類儲層孔隙度、滲透率、飽和度均不同,模型多,參數(shù)確定困難。

本文從巖心壓汞資料得到的孔喉頻率分布入手,研究巖心大、中、小孔喉的組合關(guān)系,找到能表達(dá)這種組合關(guān)系的毛細(xì)管壓力曲線參數(shù)R35,以R35為指標(biāo)將巖心分類,提出新的儲層分類指標(biāo);用密度—電阻率曲線交會圖版確定各類儲層分類界限,實現(xiàn)儲層自動分類,建立了一種實用、有效的常規(guī)測井曲線識別儲層類型方案;最后通過對巖心實驗資料的分類研究,為每類儲層分配了孔隙度、滲透率、飽和度模型和響應(yīng)參數(shù)。應(yīng)用該儲層分類測井評價方法可提高非均質(zhì)灰?guī)r測井解釋精度。

1 研究區(qū)的儲層特征

研究區(qū)灰?guī)r油藏巖性以海相生物礁灰?guī)r為主,儲集空間以次生溶蝕孔為主,裂縫基本不發(fā)育,其儲層孔隙度和滲透率往往沒有絕對的相關(guān)關(guān)系,相同孔隙度其滲透率可能相差幾個數(shù)量級,這也是生物礁灰?guī)r儲層普遍的特點,究其原因,孔隙度決定著儲集空間的體積大小,孔隙之間連通性的好壞決定著滲透率的大小[3],需要利用特殊實驗手段從孔喉結(jié)構(gòu)等微觀角度入手進(jìn)行研究。

除了孔滲關(guān)系,油田非均質(zhì)灰?guī)r儲層物性與含油性關(guān)系相比均質(zhì)砂巖儲層也更為復(fù)雜。相鄰的儲層段孔隙度相同,可是有的飽含油,有的卻完全不含油。究其原因,可能是干層段灰?guī)r孔喉半徑過小、連通性差,油氣運移浮力無法克服其毛細(xì)管壓力進(jìn)入其儲集空間。這給測井解釋含油飽和度帶來了困難,這種中孔隙度低滲透率的干層,其電阻率與相鄰油層差異不大,如果采用相同的巖電參數(shù)計算,干層處計算出較高的含油飽和度,不符合實際情況。理論上,孔喉結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致巖電參數(shù)不同,因此,實際中采用有區(qū)別的巖電參數(shù)處理這種中孔低滲層。

2 儲層分類方法

研究從大量灰?guī)r巖心毛細(xì)管壓力曲線入手,按孔喉半徑頻率分布特征將灰?guī)r巖心進(jìn)行儲層分類,本文稱之為5M孔隙結(jié)構(gòu)分類法。

實驗室一般將壓汞得到的巖心孔隙半徑頻率分布以界限0.5 μm和2.5 μm分為3類,3類孔隙半徑從大到小分別定名為Macro、Meso和Micro(見圖1)。半徑大于2.5 μm的為Macro類孔喉,半徑介于0.5 μm和2.5 μm之間的為Meso類孔喉,半徑小于0.5 μm的為Micro類孔喉。1塊巖心的孔隙半徑組合一般有這3種情況:Macro、Meso、Micro類儲集空間并存;Meso、Micro類并存;只有Micro類儲集空間。若Macro類的孔隙半徑所占的比例多,說明巖心的孔隙連通性好,滲透性好,反之,Micro類的孔隙半徑所占的比例多,說明巖心的孔隙連通性差,滲透性差。

圖1 孔喉半徑分類界限值

圖2 LH1井巖性測井模型自動匹配技術(shù)計算結(jié)果檢驗

圖3 LF1井巖性測井模型自動匹配技術(shù)計算結(jié)果檢驗*非法定計量單位, 1 ft=12 in=0.304 8 m; 1 mD=9.87×10-4 μm2, 下同

當(dāng)多類孔喉半徑并存時,各類孔喉半徑的不同比例組合會影響巖石的滲透率[4]。因此,劃分某塊巖心的儲層類型要考慮到各孔喉級別儲集空間在巖石總儲集空間中所占的比例。本文用R35為指標(biāo)參數(shù)表征各孔喉級別儲集空間在巖石總儲集空間中所占的比例。R35是累積進(jìn)汞飽和度達(dá)到35%時毛細(xì)管壓力對應(yīng)的孔喉半徑。大于R35的孔喉半徑累積頻率占巖心所有孔喉半徑累積頻率的35%。比如R35≥2.5 μm,說明大于等于2.5 μm的孔喉半徑占這塊巖心所有孔喉半徑的35%,則這塊巖心以大于等于2.5 μm的孔喉半徑為主,可以劃分為Macro類型為主的儲集空間;同理,2.5>R35≥0.5 μm的巖心可劃分為Meso類巖心;R35<0.5 μm的巖心可劃分為Micro類巖心。

圖4 灰?guī)r毛細(xì)管壓力曲線的5M分類法

在實際研究中發(fā)現(xiàn)Micro和Meso類儲層內(nèi)部均包含2種類型儲層。圖2和圖3所示,LH1井1 292～1 301 m井段和LF1井1 846～1 854 m井段均屬于Micro類儲層,但這2層孔喉結(jié)構(gòu)存在差異:LH1井1 292～1 301 m井段干層屬于低孔隙度低滲透率層,測井孔隙度曲線表現(xiàn)致密,電阻率200 Ω·m以上,為低孔隙度低滲透率高電阻率干層;LF1井1 846～1 854 m井段同為灰?guī)r干層,但是其并非致密層,孔隙度范圍12%～22%,滲透率卻低至1.5 mD以下,測井孔隙度曲線顯示并不致密,電阻率相對油層低。通過巖心的壓汞資料研究發(fā)現(xiàn),這類儲層雖有較大的孔隙空間,但孔隙空間之間連通性差,導(dǎo)致滲透率低,為中孔隙度低滲透率相對低電阻率干層。從壓汞曲線圖版可以看出(見圖4),這2類Micro儲層位于圖版相對細(xì)歪度區(qū)域,但彼此不重合,2類Micro層R35<0.5 μm,低孔隙度低滲透率高電阻率干層與中孔隙度低滲透率相對低電阻率干層R35以0.1 μm為分界線,因此,本文將Micro層進(jìn)一步細(xì)分為低孔隙度低滲透率高電阻率干層與中孔隙度低滲透率相對低電阻率干層,對應(yīng)符號為Micro-和Micro+。

Meso層內(nèi)部也存在2類儲層,從壓汞曲線圖(見圖4)可以看出,有Meso+和Meso-這2類壓汞曲線,2類曲線形態(tài)稍有差異,Meso-曲線形態(tài)表現(xiàn)為孔喉半徑頻率分布范圍較廣,孔喉分布非均質(zhì)性較Meso+曲線更強(qiáng);Meso+曲線平臺區(qū)域相對較多,孔喉分布相對均質(zhì),在相同孔隙度條件下,Meso+儲層可能有較好的滲透率。因此有必要將Meso層進(jìn)一步劃分為Meso+和Meso-這2類儲層,2類儲層R35分界線計算結(jié)果為1.5 μm。

綜合LH、 LF、 HZ油田的灰?guī)r巖心壓汞曲線,實際灰?guī)r儲層巖心根據(jù)壓汞曲線形態(tài)可以劃分為5類:即在Macro、Meso、Micro這3大類的基礎(chǔ)上進(jìn)一步劃分為5類壓汞曲線形態(tài),即,Micro-、Micro+、Meso-、Meso+、Macro。5類壓汞曲線代表5類不同孔喉結(jié)構(gòu)灰?guī)r儲層分布于壓汞曲線圖版上,依次有更低的進(jìn)汞門檻壓力、更低的飽和度中值壓力,孔喉半徑更大,且孔隙之間連通性更好。根據(jù)實際5類巖心毛細(xì)管壓力曲線R35的界限特征,計算5類儲層孔喉半徑界限(見表1)。這種分類方法即為本文定義的5M分類法。

表1 各儲層對應(yīng)的自動識別判別式、孔滲關(guān)系和巖電關(guān)系

3 解釋模型建立及參數(shù)獲取

儲層孔滲關(guān)系特征受孔喉結(jié)構(gòu)特征影響,5M儲層分類法依孔喉結(jié)構(gòu)而來,因此也可以利用5M儲層分類法對雜亂無章的孔滲關(guān)系的灰?guī)r巖心進(jìn)行分類,獲取不同儲層類型的孔滲關(guān)系,建立滲透率計算模型。巖電參數(shù)中m值被稱為孔喉結(jié)構(gòu)指數(shù),其隨孔喉結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度增大而在一定范圍內(nèi)增大,利用5M儲層分類考察各類巖心巖電參數(shù)值,獲取不同儲層類型的巖電參數(shù)。

2.企業(yè)政工隊伍建設(shè)不到位。政工人員隊伍的建設(shè)是做好員工思想政治工作的關(guān)鍵，但由于企業(yè)的不重視，許多企業(yè)政工隊伍建設(shè)不完善，政工人員結(jié)構(gòu)不合理，素質(zhì)跟不上時代的發(fā)展是主要問題，許多政工人員在思維方式、教育思想等方面還比較落后，這就制約了思想政治工作效果的實現(xiàn)。例如當(dāng)前許多企業(yè)的政工人員知識老化，教育思想和教育方式過于死板，缺乏心理、社會等多方面的綜合教育。

3.1 儲層分類滲透率模型

圖5中綜合各油田灰?guī)r油藏巖心的孔滲關(guān)系總體雜亂無章,直接擬合孔滲關(guān)系模型相關(guān)性極差,若以5M分類方法對圖5中各點進(jìn)行分類,則可以得到如圖6中5種儲層類型的孔滲關(guān)系。研究5類儲層的孔滲關(guān)系發(fā)現(xiàn),實際合并為3大類孔滲關(guān)系即可滿足計算精度要求。3大類儲層巖心內(nèi)部,孔滲關(guān)系相對較好,如果儲層分3大類來計算滲透率,孔隙度擬合滲透率模型相對不分類模型的精度會大幅提高(見圖7)。圖7中,分Macro、Meso、Micro這3類儲層擬合孔滲關(guān)系式,得到3類儲層的滲透率計算模型(見表1)。

圖5 各油田灰?guī)r巖心孔滲關(guān)系

圖6 5種類型灰?guī)r巖心孔滲關(guān)系

圖7 3大類灰?guī)r儲層孔滲關(guān)系

3.2 儲層分類巖電參數(shù)

由于孔喉結(jié)構(gòu)不同,導(dǎo)致儲層巖電參數(shù)不同,5類儲層滲透率差異大,孔滲關(guān)系差異大,應(yīng)取不同的巖電參數(shù)計算飽和度,參考3大類孔滲關(guān)系可以分3大類儲層研究非均質(zhì)灰?guī)r的巖電參數(shù),即,Macro、Meso、Micro,3類儲層匹配各自不同的a、b、m、n值。

綜合LF、LH油田灰?guī)r巖心巖電實驗數(shù)據(jù),分別作孔隙度—地層因素交會圖,擬合得到a、m值;作含水飽和度—電阻率指數(shù)交會圖,擬合得到b、n值(見圖8和圖9),對應(yīng)巖電參數(shù)值見表1。

一般理論認(rèn)為阿爾奇公式中的m值是巖石膠結(jié)指數(shù),也就是指示巖石孔喉結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度的參數(shù)[5],孔喉結(jié)構(gòu)最簡單的一根充滿導(dǎo)電流體的直毛細(xì)管m值認(rèn)為是1.0,實際巖石是無數(shù)半徑大小不同孔喉以各種復(fù)雜形態(tài)組合而成,實際巖石m值一般在2.0左右,因此m值從小到大的變化指示著巖石孔喉結(jié)構(gòu)趨于復(fù)雜。從Macro到Micro類儲層孔喉結(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜,m值越來越大,符合理論研究。

圖8 3類儲層類型巖電參數(shù)a、m確定

圖9 3類儲層類型巖電參數(shù)b、n確定

4 計算機(jī)處理流程

用本文儲層分類方法計算一套非均質(zhì)灰?guī)r的儲層參數(shù)需要計算機(jī)自動識別儲層類型,繪制密度—電阻率交會圖版自動識別儲層類型,通過分界線公式實現(xiàn)計算機(jī)的自動識別。

研究包括LF、LH等油田巖心的儲層類別和其對應(yīng)的密度—電阻率交會特征,發(fā)現(xiàn)密度—電阻率交會對灰?guī)r儲層類別有較強(qiáng)的敏感性[6]。Micro-、Micro+、Meso-、Meso+、Macro這5類儲層交會點基本集中分布在圖10中各自所屬區(qū)域內(nèi),且各類儲層間有較明顯的界線,對應(yīng)密度與電阻率的指數(shù)關(guān)系式。通過對比目標(biāo)儲層的深電阻率值和界線公式計算的電阻率值,即可區(qū)分研究目標(biāo)的儲層類別。根據(jù)分界線公式,5類儲層對應(yīng)判別式見表1。

圖10 識別灰?guī)r5類儲層密度—電阻率交會圖版

5 應(yīng)用效果

將該套方法實際應(yīng)用到LF1井、LH1井,計算這些井非均質(zhì)性灰?guī)r儲層的滲透率和飽和度,取得了很好的效果,計算結(jié)果與巖心實驗數(shù)據(jù)符合良好。

表1中5類儲層Macro、Meso+、Meso-、Micro+、Micro-分別對應(yīng)序號1～5,圖3中成果是LF1井采用巖性測井模型自動匹配技術(shù)處理后得到的,儲層分類道顯示LF1井灰?guī)r儲層2類和4類,即Meso+和Micro+儲層互層,組合較為復(fù)雜,第5道和第6道中虛線為常規(guī)方法處理的滲透率(KINT_1)和含水飽和度(SUWI_1)結(jié)果。KINT_1在Meso+層較巖心滲透率CKAR小,在Micro+層較巖心滲透率CKAR大,總體誤差偏大,主要原因是采用了2類儲層都不適用的滲透率模型計算;SUWI_1在Meso+層與巖心結(jié)果較為匹配,但是在干層Micro+明顯處理含油飽和度偏高,通過毛細(xì)管壓力方法計算的巖心含油飽和度CSOC可以看出,理論上Micro+不含油,主要原因是Micro+層采用了其不適用的巖電參數(shù)值,導(dǎo)致計算含油飽和度偏高。第5道和第6道中實線曲線KINT和SUWI分別為巖性測井模型自動匹配技術(shù)處理得到的滲透率和含水飽和度結(jié)果,KINT無論在Meso+和Micro+層均與巖心滲透率CKAR有較好的符合程度,精度與KINT_1相比優(yōu)勢明顯,通過精度分析,KINT的平均相對誤差由KINT_1的82.5%降低為23.4%;由于采用了更高的m和n值,新方法Micro+層計算的含油飽和度接近于0,與壓汞巖心確定的含油飽和度符合良好。因此,該方法在LF1井獲得了更精確的滲透率和含水飽和度曲線,解決了LF油田非均質(zhì)性灰?guī)r油藏難評價的問題。

圖2中第5道是LH1井利用本文方法處理的含水飽和度結(jié)果,儲層分類顯示LH1井灰?guī)r儲層含有1、3、5類儲層,即Macro、Meso-、Micro-儲層,第5道中虛線SUWI為用統(tǒng)一巖電參數(shù)m=2.0、n=2.3計算的含水飽和度結(jié)果,該結(jié)果在Micro-干層處含油飽和度明顯偏高。理論上Micro-層不含油,SUWI應(yīng)接近于0,用分類處理得到的Micro-類巖電參數(shù)處理得到實線SUWI_1在Micro-層處接近于0,較符合實際地層情況。

6 結(jié) 論

(1) 非均質(zhì)灰?guī)r儲層的5M分類方法基于孔喉半徑和孔喉結(jié)構(gòu)等儲層巖石內(nèi)部微觀世界本質(zhì),優(yōu)于基于物性特征和電性特征等巖石宏觀現(xiàn)象的分類方法。

(2) 實際應(yīng)用顯示,密度—電阻率交會圖版識別灰?guī)r5類儲層效果良好,是儲層分類方法自動計算的基礎(chǔ)。

(3) 灰?guī)r巖性測井模型自動匹配技術(shù)為各類儲層自動分配適應(yīng)的孔滲模型和巖電參數(shù),使計算的滲透率和含水飽和度精確度提升明顯。

參考文獻(xiàn):

[1] 羅平, 張靜, 劉偉. 中國海相碳酸鹽巖油氣儲層基本特征 [J]. 地學(xué)前緣, 2008, 15(1): 36-50.

[2] 范宜仁, 夏文豪, 鄧少貴, 等. 基于常規(guī)測井資料的碳酸鹽巖儲層級別劃分方法研究 [J]. 測井技術(shù), 2009, 33(6): 535-538.

[3] 羅利, 任興國. 測井識別碳酸鹽巖儲集類型 [J]. 測井技術(shù), 1999, 23(5): 355-360.

[4] 張宗林, 王宏, 秦志寶. 長慶氣田下古生界馬五段碳酸鹽巖儲層類別測井識別方法研究 [J]. 天然氣工業(yè), 2000, 20(3): 44-46.

[5] 趙良孝, 補勇. 碳酸鹽巖儲集層測井評價技術(shù) [M]. 北京: 石油工業(yè)出版社, 1994.

[6] 張秀榮, 趙冬梅, 胡國山. 塔河油田碳酸鹽巖儲層類型測井分析 [J]. 石油物探, 2005, 44(3): 240-245.