張 娟,楊 敏,謝潤成,王 明,王 虹,羅紫薇
[1. 中國地質(zhì)大學(北京)能源學院,北京 10083; 2. 中國石化西北油田分公司,新疆 烏魯木齊830011;3. 成都理工大學能源學院,四川 成都610059]
塔河油田奧陶系油藏是中國典型的縫洞型碳酸鹽巖油藏,與國內(nèi)外其他碳酸鹽巖油藏相比埋藏更深、儲集類型多樣[1-2]。地震反射上既有串珠、強反射的溶洞體,也有不規(guī)則弱串珠、反射雜亂的小尺度縫洞儲集體。儲集體發(fā)育特征及展布規(guī)律差異大,儲層連通狀況復雜,堪稱世界上最復雜的碳酸鹽巖油藏[3-4]。塔河油田早期的儲集體識別及井位部署主要依靠振幅變化率,以“殘丘匹配串珠、強地震反射”為主的規(guī)模縫洞體為開發(fā)對象[5]。隨著塔河油田奧陶系碳酸鹽巖勘探開發(fā)程度的日益深入,“串珠、強反射”等強振幅能量特征的識別技術(shù)日趨成熟,剩余“串珠”的數(shù)量減少、規(guī)模變小,僅依靠地震識別的串珠縫洞體來認識潛力區(qū)、提高儲量動用程度,已經(jīng)不能滿足開發(fā)挖潛的需要,勘探開發(fā)目標由“串珠”領(lǐng)域轉(zhuǎn)移到“非串珠”領(lǐng)域勢在必行[6-7]??p洞體的識別是認識儲層發(fā)育規(guī)律的基礎(chǔ),針對大中型尺度的儲集體已形成一些識別技術(shù)[8-10],但隨著油田開發(fā)的進一步深入,在小尺度縫洞儲集體識別方面的研究無法滿足油田精細開發(fā)的需求[11]。小尺度縫洞的識別相對大尺度縫洞而言更加困難,大型溶洞在地震剖面和常規(guī)測井上的識別很容易,鉆井過程中易發(fā)生漏失、鉆具放空等現(xiàn)象[12]。如何利用常規(guī)測井資料進行縫洞識別,一直以來都是油氣開發(fā)研究中的難點[13]。成像測井等特殊測井資料雖然在縫洞儲層中具有較好的識別效果,但成本較高,不可能所有井都進行成像測井[14]。目前國內(nèi)外對小尺度縫洞最為直接的認識和描述主要依靠巖心觀察,通過巖心與測井特征對比分析開展儲層精細劃分和識別,但對于未取心井,解釋精度基本取決于研究者經(jīng)驗和掌握地質(zhì)綜合資料的詳盡程度[15]。
塔河油田4 區(qū)、6 區(qū)是奧陶系主力油藏,多尺度縫洞系統(tǒng)廣泛發(fā)育,儲層發(fā)育規(guī)律最為復雜[16-17]。針對小尺度縫洞系統(tǒng)識別難度大的問題,提出采用巖心約束、縫洞測井信息深度挖掘和數(shù)學表征相融合的縫洞概率綜合識別方法,為儲層類型識別、縱橫向小尺度縫洞系統(tǒng)的成因及分布規(guī)律研究奠定良好基礎(chǔ)。
在巖溶地質(zhì)背景下,流體沿早期裂縫溶蝕擴展,形成的由裂縫溝通的一系列具有一定儲滲能力的小溶洞、溶孔群稱為小尺度縫洞儲集體[18]。小尺度縫洞體孔洞直徑在2~200 mm 以內(nèi),地震尺度難以識別。塔河油田4 區(qū)、6 區(qū)發(fā)育多種尺度的縫洞儲集體,通過對研究區(qū)鉆井、錄井、巖心和測井資料反映的多尺度縫洞信息綜合挖掘,從儲層的儲滲性能品質(zhì)出發(fā),根據(jù)儲滲空間組合、充填性質(zhì)和測井響應特征將本區(qū)小縫洞儲層劃分為5 類,基質(zhì)型為非儲層,孔隙、裂縫均不發(fā)育(圖1)。
圖1 塔河油田奧陶系小尺度縫洞體特征Fig.1 Characteristic chart board for Ordovician small?scale fractured?vuggy reservoirs,Tahe Oilfield
1)未充填溶洞型儲層
未充填溶洞主要指地震尺度不易識別,直徑或者放空高度小于2 m 的溶洞系統(tǒng)。此類縫洞體在巖心上無法被觀察,只能根據(jù)鉆井放空、漏失和測井曲線異常等特征進行識別。未充填溶洞在常規(guī)測井曲線常呈幅度異常增大或降低的特征,表現(xiàn)為深、淺側(cè)向電阻率顯著降低,聲波時差和中子孔隙度明顯增大,密度曲線急劇降低的特征,自然伽馬曲線一般呈現(xiàn)低值,若局部充填少量泥質(zhì)則自然伽馬值會略微增大。
2)砂泥礫充填溶洞型儲層
本區(qū)常見有砂泥礫充填的溶洞,是因巖溶垮塌沉積而形成,被砂、泥或礫充填。常規(guī)測井曲線呈高伽馬、低電阻和低密度特征。未被完全充填或壓實程度不高的洞穴可具有一定儲集性,密度越大,充填程度越高。
3)裂縫-孔洞型儲層
裂縫和孔洞相互溝通形成相對優(yōu)質(zhì)的儲滲復合體,稱為裂縫-孔洞型儲層,該類儲層一般巖心也很難鉆取,巖心往往呈破碎狀(破碎巖塊可見裂縫面或孔洞,孔洞直徑在2~100 mm),鉆井時泥漿發(fā)生少量漏失,此類儲層連續(xù)發(fā)育時漏失量變大。裂縫-孔洞型儲層有效性較高,縫、洞發(fā)育,鉆井時泥漿侵入明顯,深淺側(cè)向電阻明顯降低,孔隙性變好。
4)裂縫-孔隙型儲層
裂縫-孔隙型儲層中孔隙相對發(fā)育,裂縫和孔隙相伴生(孔徑1~2 mm),巖心表現(xiàn)為裂縫-溶蝕孔、裂縫-溶蝕孔-次生溶蝕縫、網(wǎng)狀縫-溶蝕孔等儲-滲組合,裂縫大量發(fā)育時巖心可成破碎段,此類儲層也具有良好的儲、滲能力。裂縫-孔隙型儲層在常規(guī)測井曲線上是較難識別的一種類型,聲波時差曲線小幅度增大(不典型發(fā)育時可無明顯變化),密度曲線微幅增大,自然伽馬曲線無變化,電阻率曲線反應相對敏感,會呈一定幅度差降低,呈中等電阻率、相對高密度特征。
5)溶孔-孔隙型儲層
溶孔-孔隙型儲集體是指碳酸鹽巖儲層中具有一定溶蝕孔洞、孔隙,巖心可見層狀溶孔、斑狀溶孔、云化灰?guī)r晶間孔、化學充填小溶洞中的溶蝕孔。儲集空間以較大的過油孔隙、孔洞組成(孔徑1~2 mm),可發(fā)育少量的微裂縫。該類儲集層具備一定的儲集和滲、流能力,若與微裂縫系統(tǒng)匹配也可具有較高的產(chǎn)出潛力。該類型溶孔或孔隙較發(fā)育,測井曲線表現(xiàn)為中-高電阻率背景下相對低密度的特征。
利用常規(guī)測井資料識別致密碳酸鹽巖中的低孔隙儲層是具有較大難度的,尤其是用以識別這種致密背景地層中的小尺度縫洞儲集體[19]。碳酸鹽巖地層具有多種儲集空間,不同儲集空間又具有多種充填組合類型,多重地質(zhì)信息交疊,導致常規(guī)測井響應特征十分復雜,各尺度的縫洞儲集體識別難度大[20]。為突出不同縫、洞儲層的測井響應特征,結(jié)合各類小尺度縫洞體間的巖性和物性差異,在深入分析反映小尺度縫洞儲集體的側(cè)向電阻率、密度、聲波、中子等測井系列的電性響應特征基礎(chǔ)上,開展了反映多尺度縫洞儲集體的測井信息提取工作。由于密度和電阻率對縫洞儲集空間及類型的分辨較為敏感,在前人研究基礎(chǔ)上構(gòu)建了密度比和深、淺電阻率比兩個特征電性組合參數(shù)參與儲層縫洞類型識別[21]。
構(gòu)建的特征組合測井參數(shù)定義如下。
1)密度比DENR
式中:DEN為密度測井值,g/cm3;DENG為骨架密度,g/cm3;GR為自然伽馬,API;GRmax為自然伽馬最大值,API;GRmin為自然伽馬最小值,API。密度測井反映地層總孔隙度,儲層裂縫或孔洞越發(fā)育,密度測井值相對巖石骨架密度減小越多,DENR值則越小。
2)深、淺電阻率比RX
式中:RD為深側(cè)向電阻率值,Ω·m;RS為淺側(cè)向電阻率值,Ω·m。
縫洞發(fā)育層深、淺側(cè)向電阻率之間的幅度差異比較明顯,RX值越大,反映儲層中溶蝕孔洞和裂縫越發(fā)育。該參數(shù)在不同的縫洞組合類型上可能會有電信息重合的可能,在應用時需結(jié)合多測井信息協(xié)同進行儲層類型識別。利用地質(zhì)巖心約束能較準確地尋找到縫洞儲集層在測井上獨有或共有的測井信息,針對這些敏感電信息建立縫洞儲層綜合識別方法是一種成熟的研究思路[22]。本研究觀察了塔河地區(qū)大量巖心,巖心觀察覆蓋全區(qū),以巖心刻度的典型小尺度縫洞儲集體為地質(zhì)約束,提取了242 個典型樣本層段的常規(guī)測井信息,利用多參數(shù)兩兩交會的方法,對小尺度縫洞儲集體進行電性細化和精細區(qū)分,根據(jù)各類儲集體所在圖形位置差異確定其電性曲線分類界限(圖2)。
圖2 塔河油田奧陶系小尺度縫洞體測井參數(shù)兩兩交會圖Fig.2 Pairwise cross plots of logging parameters of the Ordovician small?scale fractured?vuggy reservoirs,Tahe Oilfield
自然伽馬與深側(cè)向電阻交會圖版區(qū)分各類儲集體較為明顯,電阻率值越高儲層越致密。未充填溶洞型電阻率一般小于20 Ω·m;裂縫-孔洞型和砂泥礫充填溶洞型的電阻率值都比較低,一般小于100 Ω·m;裂縫-孔隙型電阻值變大,介于100~400 Ω·m;溶孔-孔隙型由于缺乏裂縫溝通,變得相對致密,電阻率值介于300~1 000 Ω·m;基質(zhì)型電阻率值普遍高于1 000 Ω·m,最高可達20 000 Ω·m。自然伽馬測井可將不同巖石類型的儲集層區(qū)分開,砂泥礫充填溶洞型自然伽馬值介于40~75 API;其他類型的自然伽馬值變動一般在20 API 附近,溶孔-孔隙型自然伽馬值集中在小于10 API 范圍內(nèi)(圖2)。從各類儲集體的密度或密度比分布區(qū)間來看,基質(zhì)型密度較高,中位值在2.72 g/cm3,溶孔-孔隙型、裂縫-孔隙型的密度比差異不大,但密度差異較大,這與兩種儲集類型儲集空間大小有關(guān)。溶孔-孔隙型由于孔隙相對發(fā)育,且存在較大的孔隙空間,因此密度值相對較低,密度值介于2.55~2.68 g/cm3。裂縫-孔洞型的密度比在0.70~0.95,砂泥礫充填溶洞型的密度比在0.50~0.80,基質(zhì)型表現(xiàn)為較高的密度比,普遍高于0.90。中子和聲波時差測井對小尺度縫洞儲集體的區(qū)分度較低。本區(qū)主要發(fā)育垂直和高角度裂縫,縱波傳播路徑不受影響或影響較小,因此對本區(qū)各類小縫洞儲集體反映不夠靈敏。
多參數(shù)的兩兩交會法是深度挖掘反映小尺度縫洞敏感測井信息的基礎(chǔ),從各類參數(shù)兩兩交會分析來看自然伽馬、電阻率、孔隙度測井及各類組合測井參數(shù)對不同尺度的縫洞體具有一定的識別能力,但由于常規(guī)測井系列眾多,各測井系列的線性組合變量也各種各樣,過多的測井參數(shù)并不能更好的反映各類縫洞儲集體的差異。為此我們引入逐步判別方法,通過逐步判別方法可將引入的不重要變量剔除,通過變量的動態(tài)調(diào)整,最終只保留少量判別能力強的變量[23-29]。
根據(jù)全區(qū)大量的巖心小尺度縫洞觀察結(jié)果挑選了6 大類,共計242 個典型樣本,其中裂縫-孔洞型樣本64 個,裂縫-孔隙型樣本69 個,砂泥礫充填溶洞樣本16 個,未充填溶洞型樣本11 個,溶孔-孔隙型23 個,基質(zhì)型59個。本次共引入了GR,AC,CNL,DEN,RD,RS,RX,DENR共計8 個參數(shù)。在引入測井參數(shù)時為了克服電阻率值變化大的效應,將電阻率均進行自然對數(shù)取值處理。6種識別類型分別用1-6的整數(shù)數(shù)字標識,將裂縫-孔洞型標識為“1”,裂縫-孔隙型標識為“2”,砂泥礫充填溶洞型標識為“3”,未充填溶洞型標識為“4”,溶孔-孔隙型標識為“5”,基質(zhì)型標識為“6”。采用多元逐步判別原理,將引入的8 個變量進行動態(tài)調(diào)整,最后優(yōu)選出判別能力較顯著的特征參數(shù)共4 個:自然伽馬(GR),密度比(DENR),淺側(cè)向電阻率的自然對數(shù)值(lnRS),深、淺電阻率比值(RX)。逐步判別結(jié)果顯示,242 個樣本共識別正確223 個,判別準確率為92.1 %,通過判別函數(shù)的建立,各類小縫洞儲集體得到了很好的區(qū)分,典則函數(shù)分布上界限比前述的交會圖版更加清晰(圖3)。典則函數(shù)是根據(jù)判別過程中Fisher判別系數(shù)建立的得分表達式,具體形式如下:
圖3 塔河油田奧陶系各類小縫洞儲集體典則函數(shù)分布Fig.3 Distribution diagram of canonical functions for various Ordovician small?scale fractured?vuggy reservoirs,Tahe Oilfield
典則函數(shù)1:
典則函數(shù)2:
為了進一步提高判別精度,需要建立針對各類型的判別方程,根據(jù)判別分析過程中確定的貝葉斯得分系數(shù)進一步建立了本區(qū)小尺度縫洞儲集體和基質(zhì)的判別方程,具體方程形式如下:
裂縫-孔洞型:
裂縫-孔隙型:
砂泥礫充填溶洞型:
未充填溶洞型:
溶孔-孔隙型:
基質(zhì)型:
完成判別函數(shù)方程的建立與求解后,需要對待判樣本根據(jù)各母體的后驗概率進行二次歸類才能達到最佳的識別效果,因此需要對每類儲集體的母體后驗概率進行計算,最終結(jié)合每類儲集體后驗概率與其他儲集類型的交會劃定相應的概率識別界限,進而根據(jù)概率界限值來確定儲集體類型。后驗概率計算的原理如下[30]:
式中:m表示對縫洞信息敏感的測井曲線條數(shù);xm*表示第m條測井曲線的測井值;X*表示待判樣本的測井信息集;k表示縫洞儲集體有g(shù)種類型;Fk(X*)表示待判縫洞儲集體歸屬于第k類的判別函數(shù)得分。
若計算的某類判別函數(shù)值大,則將X*就歸入第k類。但為了提高判別效果,還需計算待判樣品X*歸入第幾類的概率,利用下式計算:
式中:Pk表示X*歸入第k類的后驗概率。為避免計算過程中的“溢出”現(xiàn)象,上式改寫為:
通過上式可計算出待判縫洞儲集體X*的后驗概率。實際運用后驗概率歸類需要考慮到實際樣本集的適應性,需要根據(jù)實際的儲層樣本確定各類縫洞儲集體的概率識別界限。本次通過概率交會的方法確定了各類縫洞儲集體和基質(zhì)的概率界限,裂縫-孔洞型的概率界限為P1>0.60,裂縫-孔隙型的概率界限為P2>0.60,砂泥礫充填溶洞型的概率界限P3>0.98,未充填溶洞型的概率界限P4>0.98,溶孔-孔隙型的概率界限P5>0.60,基質(zhì)型的概率界限P6>0.50(圖4)。通過計算待判縫洞儲集體X*的后驗概率,并與各類儲集體臨界概率進行比較,確定待判縫洞體的類型歸屬。
圖4 塔河油田奧陶系各類縫洞儲集體母體臨界后驗概率確定關(guān)系Fig.4 Discrimination diagrams showing the critical posterior probabilities of various types of fractured?vuggy reservoirs,Tahe Oilfield
在各類儲集體后驗概率確定的基礎(chǔ)上,對本區(qū)單井開展了小縫洞體概率識別,形成了6 條概率曲線(圖5 第9 曲線道),每條曲線代表了對應小縫洞儲集體發(fā)育概率,其中P1曲線代表了歸屬裂縫-孔洞型的概率識別曲線,P2曲線代表了歸屬裂縫-孔隙型的概率識別曲線,P3代表了歸屬砂泥礫充填溶洞型的概率識別曲線,P4代表了未充填溶洞型的概率識別曲線,P5代表了溶孔-孔隙型的概率識別曲線,P6代表了歸屬圍巖基質(zhì)型的概率識別曲線。當待判縫洞儲集體的后驗概率值高于某類縫洞體的臨界概率值則判定為該類型。
塔河油田TH-1 井第一次取心,從巖心底部往頂部觀察(圖5 第10 巖心圖片道),在第一回次取心段中下部存在一段1.7 m 厚的洞沉積砂巖,屬于本次劃分的砂泥礫充填溶洞型;砂巖頂部為巖心破碎段,破碎段中可見大量油跡,破碎形態(tài)不規(guī)則,反映小尺度縫洞發(fā)育,屬于本次劃分的裂縫-孔洞型;巖心上部見不規(guī)則裂縫面,縫面過油痕跡明顯,基質(zhì)中孔隙相對發(fā)育,屬于裂縫-孔隙型。統(tǒng)計了研究區(qū)24 口井和鄰區(qū)10 口井的取心段深度位置,縫洞發(fā)育深度和位置,取心段概率識別縫洞厚度和位置,通過識別厚度與深度位置對比,縫洞識別結(jié)果與取心段縫洞位置的單井吻合率在62.5%~100%,平均為92%(圖6),表明本次建立的概率判別識別法對小尺度縫洞儲層的識別是準確可靠的,可在塔河油田各油區(qū)推廣應用。
圖5 塔河油田TH-1井小尺度縫洞概率識別剖面Fig.5 Profile for probability?constrained identification of small?scale fractured?vuggy reservoirs for Well TH-1 in Tahe Oilfield
圖6 塔河油田奧陶系取心段巖心縫洞與概率識別結(jié)果對比(a)和取心井位置(b)Fig.6 Comparison of the fractured?vuggy reservoirs identified under probability constrains with that identified through core observation in Ordovician(a),and the location of the coring well for probability?constrained identification(b),Tahe Oilfield
基于概率的縫洞識別結(jié)果有助于認識研究區(qū)小尺度縫洞儲層縱橫向分布規(guī)律?;谝陨戏椒ǎ瑢θ珔^(qū)單井進行了縫洞概率識別,圖7 是一條典型的任意覆蓋全區(qū)的連井對比圖,反映了研究區(qū)縫洞發(fā)育的整體規(guī)律。研究區(qū)裂縫-孔洞型、裂縫-孔隙型和溶洞型儲層大量發(fā)育,但單井間、平面間的發(fā)育程度存在明顯差異,4 區(qū)小尺度縫洞儲集體較6 區(qū)更為發(fā)育。溶洞、孔洞發(fā)育段縱向上呈現(xiàn)明顯的兩段分布特征,距T74界面深度50 m 以內(nèi)和深部105~175 m(甚至更深處)范圍內(nèi)都是溶洞、孔洞和裂縫主要發(fā)育段,反映了海西早期巖溶發(fā)育了兩期巖溶,垂向上洞穴層、縫洞層呈上下兩層產(chǎn)出趨勢??拷黅74不整合面附近70 m 以內(nèi)是溶孔-孔隙型儲層主要發(fā)育區(qū),此類儲層的形成與表層巖溶作用有關(guān)。以上規(guī)律與鉆井、錄井和生產(chǎn)揭示的縫洞發(fā)育特征也是吻合的,表明該縫洞識別方法可以為全區(qū)的儲層認識和精細開發(fā)提供幫助。
圖7 塔河油田4區(qū)和6區(qū)小尺度縫洞連井對比剖面Fig.7 Correlation of small?scale fractured?vuggy reservoirs between wells in Blocks 4-6,Tahe Oilfield
1)塔河4 區(qū)、6 區(qū)小尺度縫洞儲層劃分為5 類,包括未充填溶洞型、砂泥礫充填溶洞型、裂縫-孔洞型、裂縫-孔隙型和孔隙-孔洞型儲層。整體上縫洞儲集體深側(cè)向電阻率低于1 000 Ω·m,孔隙-溶洞型和裂縫-孔隙型深側(cè)向電阻率值明顯高于裂縫-孔洞型和未充填溶洞型,自然伽馬值隨儲集空間內(nèi)部充填物變化而變化。相對優(yōu)質(zhì)的儲集體(裂縫-孔洞型、裂縫-孔隙型和未充填溶洞型)孔隙性較好,常具有相對高的聲波時差和中子孔隙度,密度相對較低。
2)裂縫-孔洞型、裂縫-孔隙型的概率識別界限均大于0.60,砂泥礫充填溶洞型和未充填溶洞型的概率識別界限均大于0.98,孔隙-孔洞型的概率識別界限大于0.60,縫洞識別結(jié)果與取心段縫洞位置的單井吻合率在62.5%~100%,平均為92%,概率約束的縫洞識別方法可在塔河油田奧陶系碳酸鹽巖儲層中進行推廣應用。
3)4 區(qū)小尺度縫洞儲集體較6 區(qū)更為發(fā)育,溶洞、孔洞發(fā)育段縱向上呈現(xiàn)明顯的兩段分布特征,距T74界面深度50 m 以內(nèi)和深部105~175 m(甚至更深處)范圍內(nèi)都是溶洞、孔洞、裂縫主要發(fā)育段,反映了海西早期兩期巖溶特征。