横向测井资料在葡萄花及敖包塔油田浅层气识别中的应用

蒋成刚 （大庆油田有限责任公司第七采油厂，黑龙江 大庆163517）

牛小希 （大庆油田有限责任公司测试技术服务分公司，黑龙江 大庆163517）

横向测井资料在葡萄花及敖包塔油田浅层气识别中的应用

蒋成刚 （大庆油田有限责任公司第七采油厂，黑龙江 大庆163517）

牛小希 （大庆油田有限责任公司测试技术服务分公司，黑龙江 大庆163517）

葡萄花及敖包塔油田在近10年的钻井过程中黑帝庙层多次发生井喷，目前有200多口井进行长封，有70口井加测横向测井。在充分应用油田浅井及横向加测井的钻井、测井及试油资料的基础上，研究横向测井响应特征与流体性质的关系。采取数学地质判别方法进行储层油、气、水层的判别。应用横向测井资料的研究确定含油气有利区域，结合钻井显示，对砂体的含油气情况进行综合分析，开展了砂体的横向追踪及预测，确定了主力层位。在此基础上对黑帝庙油层试气层位进行了优选。选取老井进行现场试气，获得高产工业气流。

横向测井；浅层气；识别；应用

1 地质概况

葡萄花及敖包塔油田位于大庆长垣南部的葡萄花构造上，共发育中生代白垩系3套含油气组合，分别是下部的扶杨油层、中部的葡萄花油层和浅层的黑帝庙油层。黑帝庙油层发育在嫩江组三、四段地层中。黑帝庙层沉积属于河流－湖泊三角洲沉积。黑帝庙油层已有工业油气流的井大部分都是在20世纪90年代以前发现的，现在除了在黑帝庙热采区有工业油流外，其他地区基本没有发现有工业油气流的井。通过10多年的钻井及试油表明，敖包塔油田有一定规模的气量产出。

2 利用横向测井资料及应用数学地质方法判识油气层

判别分析是数学地质中广泛应用的一种多元统计方法，主要是根据已知样本建立判别模型，然后用判别函数判别未知样本应划归哪一个已知总体［1～3］。利用该原理来判别岩层是油层、气层、水层还是干层。该次研究使用多组逐步判别分析方法。该地区有加测横向测井曲线的井78口，其中敖包塔地区32口井，葡南油田及葡浅井46口，两个地区所共有的测井系列是SP（自然电位）、CALC（井径）、LLD（深双侧向电阻率）、LLS（浅双侧向电阻率）、R25（2.5m底部梯度电阻率）、RMG （微梯度电阻率）、RMN （微电位电阻率）、AC（声波时差）。

2.1 已知样本的选取

判别分析过程是一个由已知样本判识未知样本的过程。建立判别模型所用的已知样本的选取是在统计所有井完井测试成果的基础上，结合该地区录井油、气、水显示、钻井地质总结报告、测井及试验分析等资料，分别建立油、气、水层的判别标志，并选取建立判别模型时所用的已知样本 （见表1）。

2.2 判别模型的建立及模型可靠性评价

结合研究区的实际地质情况，在该次研究中对单井进行油、气、水划分时，采用多组逐步判别分析的方法，首先分别建立油、气、水层的判别模型，然后应用于整个研究区内，识别出其他井的油、气、水层。

表1 已知样本统计表

2.2.1 判别模型的建立

由于是建立全区总体的模型，所以要将测井系列中所共有的测井曲线作为油气识别的变量，其中井径测井曲线基本对油气识别没有贡献，所以采用全区所共有的测井曲线LLD、LLS、R25、RMG、RMN、AC、SP。

1）测井数据的归一化处理 由于各种测井数据量纲不一致，因此在建立判别模型之前，无论是对所取的已知样本，还是待预测的未知样本，都必须对数据进行归一化处理，以便使这些数据具有相等的权重。在归一化过程中各曲线的归一化极值的选取很重要 （见表2），因为不同的取值将造成归一化结果的差异，对于建模和预测结果会带来较大的影响。

表2 葡浅井、葡南及敖包塔油田测井曲线极值统计

该次研究进行逐步判别，为了使样本的错判率达到最低，选取所有电阻率测井曲线的极大值和极小值 （极大值：300，极小值0.1）做为归一化的极大值和极小值所建立的模型的样本值。

2）判别模型的建立 应用多组逐步判别分析原理，建立全区的油、气、水判别模型。分别设定变量为x1（LLD）、x2（LLS）、x3（AC）、x4（RMG）、x5（RMN）、x6（R25）、x7（SP）。在这些变量中，对判别模型的贡献大小是不一样的，其中电阻率类测井曲线的变量对模型的贡献最大，其次是SP、AC；另外，对于不同性质的油、气、水层，各变量对模型的贡献不一样，比如R2.5电阻率，其对油层、油气层和气层模型的贡献率要大于对其他模型的贡献率。还有，由于RMN对所有模型贡献率都很小，判别模型已经将之剔除。判别方程如下：

2.2.2 模型可靠性评价

回判率检验就是用已建立的判别方程分别对所选取的已知横向测井资料样本进行重新归类。在将已知样本代入判别函数进行回判时，总的回判率达91.18%，说明所建立的判别模型是可靠的。

3 试气层位的确定

对现有测井资料进行了油、气、水的划分，在结合以前研究的基础上，对该区油、气、水层的分布规律进行了研究并提出了试油气井及测试层位。

3.1 全区油气识别结果

根据用生产井建立的模式分别在敖包塔区块和古61区块进行油、气、水的识别，根据这些有标准电测图和横向测井曲线的生产井的综合识别的结果，绘制出了葡南油田、敖包塔油田油气分布的有利区域。

图1 根据横向测井资料结合标准测井资料绘制葡南地区 （上）、敖包塔地区 （下）含油气有利区域

从利用横向测井资料识别出来的含油气层 （图1）上可以看到，在葡南地区有6个含油气有利区域，3个含气有利区域和3个含油有利区域。而在敖包塔地区，含油气有利区域只有一块，即离断层较近的构造高点区域。

3.2 试气建议井位及层位的确定

在横向测井曲线上，气层自然电位负异常明显；地层电阻率相对较高；声波时差一般有比较强的跳跃，其值在350～400μs/m，深浅双侧向曲线幅度差明显；如果有加测补偿中子和补偿密度测井曲线，若补偿中子明显变小、补偿密度明显减小，且补偿中子和补偿密度曲线有交会的层就可确定为气层。

敖268－66井位于现今构造高点；附近大断层分布多；单砂体厚度8.4m；沉积相是水下主分流河道微相。横向测井曲线在HI5段自然电位曲线有明显负异常，R25电阻率大于25Ω·m，补偿中子、补偿密度明显减小，且补偿中子和补偿密度曲线有交会 （井深490～505m），气层响应特征好 （图2）。

图2 敖268－66井横向测井曲线解释成果图

从敖268－66井测试层位含油面积图 （图3）上可以看出，该测试层位面积比较小，而且离断层比较近，说明该层位油气是从下方运移上来的，但由于沉积相为河流相，砂体面积小，从而使含油气面积比较小。

根据以上综合研究，确定了敖包塔地区敖268－66井HI5层为试气层位，该井现场试气获得高产工业气流，最高日产气量达到41033m3（见表3）。

表3 试油气井层及试气结果

3.3 试气后效果评价分析

图3 敖268－66井HI5层含油气面积图

敖268－66井周围断层分布比较密集，特别是有大断层存在，为该区块提供了稳定的气源。选定了HI5小层进行测试，该小层属于水下主分流河道微相，虽然含气面积较小但砂体厚度较大。选井的时候主要依靠该井横向测井曲线。从曲线上分析，除了电阻率类曲线显示特别明显外，与反映天然气含量比较明显的补偿中子、补偿密度和声波时差曲线显示也很明显，从这3条曲线上可以明显看出该测试层上部含气，下部含油，属于油气层。所以该井测试产能在 （3～4）×104m3是正常的。

4 结 论

1）应用数学地质判别方法结合油气识别情况及各具体区块的地质、钻井、测井等资料建立统一的油、气、水识别模型，能较好地识别油气层。通过回判率检验总的回判率达91.18%，说明所建立的判别模型是可靠的。

2）应用横向测井资料能较好的识别油气层。从横向测井曲线上分析，补偿中子、补偿密度和声波时差曲线比较明显的显示反映天然气含量，此外电阻率类曲线对气层的显示也特别明显，其视电阻率值往往都大于20Ω·m，最高的甚至可达100Ω·m以上。

［1］欧阳健，王贵文，吴继余，等.测井地质分析与油气层定量评价 ［M］.北京：石油工业出版社，1999.

［2］唐泽尧.气田开发地质 ［M］.北京：石油工业出版社，1997.

［3］方少仙，侯方浩.石油天然气储层地质学 ［M］.北京：石油大学出版社，1998.

P631.84

A

1000－9752（2011）06－0243－05

2011－01－20

蒋成刚 （1981－），男，2004年西南石油学院毕业，工程师，硕士生，现主要从事油藏工程研究工作。

［编辑］ 龙 舟