沉积微相约束下的测井解释模型研究

孟祥梅,杨少春

(1.中国石油大学 地球资源与信息学院,山东东营 257061;2.胜利油田地质录井公司,山东东营 257064)

0 前言

葡北油田于1979年7月正式投入开发,其含油面积为55.3 km2,地质储量为4 113×104t。1985年该区基本实现了全面转抽。1987年开始井网一次加密调整,1997年井网非均匀二次加密调整。目前,油田的开发已经进入高含水期,产量预测存在明显误差,需要精确的储层参数进行地质建模以及油藏数值模拟,为油藏描述、剩余油的挖潜提供直接、有效的依据。

测井精细解释是在获得目的层段岩心分析资料和试油资料后,针对目的层段开展的测井解释方法研究,最终建立可靠的参数计算公式和油水层评价标准。通过开展葡萄花油层测井二次解释模型研究,提高解释精度,对进一步明确剩余油挖潜方向,提高采收率具有重要意义。常见测井解释模型的研究,主要从细分层位或者统计回归参数等角度提高解释模型精度,很少将地质条件应用到模型中。为了提高葡萄花油层储层参数的计算精度,把葡萄花油层划分为五种沉积微相类型[1]:

(1)主体席状砂。

(2)主体河道。

(3)废弃河道。

(4)薄层砂。

(5)非主体席状砂。

各沉积微相在平面上分布稳定,在垂向上变化快,因此选择分区块建立解释模型,并不适合研究区的特点。分流动单元建立解释模型,岩心分析数据点少,甚至极少,所建模型的精度低以至没有意义。同一沉积单元有时包括多种沉积微相,微相内部的各小层之间储层物性差异小,因此分层建立解释模型也不合适。

根据沉积微相的物性统计可以看出(见下页表1),不同沉积微相之间的储层物性变化大,尤其是主体河道、席状砂与薄层砂、非主体席状砂之间,物性差别显著。综合分析认为,同一沉积微相或岩相具有相近的岩石物性,在相同的微相内建立岩石物性分布参数模型,会较大地提高预测精度。因此,建立不同沉积微相控制下的测井解释模型最为合适,更具有实际意义[2、3]。

1 基础数据的整理

对基础数据的整理,是测井资料精细解释的首要工作,也是实现由单井到多井解释的关键。为了提高和保证储层参数计算的精度,在进行储层参数研究时,一定要考虑测井、岩心及地质资料的质量。对一系列的基础数据进行的整理,包括标准化、岩心深度归位等。

表1 不同沉积微相物性分析对比Tab.1 Comparison of reservoir physical properties of different sedimentary microfacies

1.1 测井资料标准化

葡Ⅰ油层顶界泥岩全区沉积厚度稳定,测井特征响应明显。在该段内,泥岩电阻率曲线低平,声波时差曲线阶梯状变化明显,油田上普遍采用该段泥岩作为区域地层对比标志,用来确定葡萄花油层顶界,是全区较为理想的标准层。因此,可选择葡萄花油层顶界泥岩作为标志层,对深浅侧向、声波时差,以及微电极测井曲线等进行统计分析。声波时差主要集中在400μs/m,R045主要集中在2.75Ω·m,以此为依据对测井数值进行校正[4～6]。

1.2 岩心深度归位

在钻井取心过程中,由于钻时、钻速和岩心收获率的影响,钻井取心深度与测井深度存在一定的偏差。利用岩心分析孔隙度与孔隙度(密度或声波)测井曲线作对比,找出二者的深度误差。将研究区对应较差的井的岩心深度进行归位校正。

2 测井解释模型的建立

测井解释的最终目的,是应用测井资料准确计算储层参数并对油水层进行评价。针对研究区的特点,利用“岩心刻度测井”方法,在对现有测井资料进行标准化和重新解释的基础上,对该区储层岩性、物性、电性、含油性及其关系进行了深入研究,建立了储层参数测井解释模型[7～11]。

2.1 孔隙度(POR)解释模型

选取有代表性的岩心资料,进行岩心归位,标定测井曲线。根据“四性(岩性、物性、电性、含油性)”关系研究结果,研究区取心井的岩心分析孔隙度参数与声波时差,以及自然电位参数有较好的相关性。根据不同的沉积微相建立的孔隙度计算模型为:

(1)主体河道:

(2)废弃河道:

(3)主体席状砂:

(4)非主体席状砂:

(5)薄层砂:

2.2 渗透率(PERM)解释模型

渗透率是测井解释模型中最主要的参数,通过对十二口井336个样品的物性统计分析表明,研究区渗透率与孔隙度参数有较好的相关性(见图1～下页图5)。通过对该区取心井的物性分析数据进行数理统计,建立了不同沉积微相的渗透率解释模型。

(1)主体河道:

(2)废弃河道:

图1 主体河道孔渗关系图Fig.1 The porosity and permeability cross-plot of main river channel

(3)主体席状砂:

(4)非主体席状砂:

(5)薄层砂:

图2 废弃河道孔渗关系图Fig.2 The porosity and per meability cross-plot of abandoned channels

图3 非主体席状砂孔渗关系图Fig.3 The porosity and per meability cross-plot of minor sand sheet

2.3 泥质含量(Vsh)解释模型

储层泥质含量是指示储层物性好坏的重要参数,岩性与电性特征关系研究表明,自然伽玛、自然电位结合其它测井曲线,可以进行砂岩与泥岩的划分。泥质含量与自然伽玛,以及自然电位具有较好的相关性。采用泥质含量的计算公式为:

式中 GCUR取3.7,为经验系数;ΔGR为自然伽玛相对值。

图4 主体席状砂孔渗关系图Fig.4 The porosity and per meability cross-plot of main sand sheet

图5 薄层砂孔渗关系图Fig.5 The porosity and per meability cross-plot of thin bed sand

在上式中的自然伽玛曲线,也可用自然电位代替。对于不同的井以及不同的层段,二种测井曲线的质量存在差异,可根据实际情况择优选择。

2.4 含油饱和度(SO)解释模型

电阻率是反映储层含油性最为重要的测井资料,一般含油性越好,地层的电阻率越大。测井资料计算含油气饱和度,是建立在阿尔奇公式计算含水饱和度(Sw)基础上的,其计算模型为:

式中 Rw为地层水电阻率,取0.2～0.5;Rt为深探测电阻率,取RLLD或者RL3D;a、b为岩性系数,分别为1.05、1.03;Φ为孔隙度;m为岩石的胶结系数,取2;n为饱和度指数,取1.61。

在上式中,包含的多个待确定的解释参数,对于不同地区,应选用不同的岩性系数、胶结指数和饱和度指数等参数来提高解释精度[12～14]。主要是通过岩电实验数据进行地层因素和饱和度指数分析,建立储层的岩电关系,进而分析得出适合本区的解释参数[15]。

表2 不同孔隙度解释模型误差对比表Tab.2 Comparison of error from different porosity interpretation models

3 应用效果分析

利用上述数理统计等分析建立的解释模型和经验公式,编制了相应的测井解释程序,处理了267口井的实际资料。将解释结果结合构造特征进行油水关系对比,将不同相带建立的测井解释模型处理的结果,与岩心分析结果、动态生产数据作对比,分别对孔隙度、渗透率等参数进行了误差对比。以孔隙度为例,分相带回归模型的误差明显减小(见表2)。解释模型的建立,进一步划清了油水边界,统一了油层解释参数,更精确地计算了地质储量,经复算,总储量为4 315.19×104t,相比原计算储量4 113×104t,增加了202.19×104t,提高了储量计算的精度。

4 结论

应用测井二次解释方法进行精细解释研究,必须在测井资料标准化及岩心归位的基础上,根据研究区实际特点建立合理的解释模型。根据葡北油田储层的具体特点,对孔隙度、渗透率分沉积相带建立解释模型,并在处理时根据不同的沉积相带,

选择相应的解释评价模型,能够提高解释精度。在葡北油田取得了良好的应用效果,为油田的开发决策及调整提供更加可靠的依据。

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