用密闭取心实验资料进行油藏水淹状况定量研究

陈之贺，刘登丽，叶 青，孔令辉，雷 霄

（中海石油（中国）有限公司湛江分公司，广东湛江 524057）

文昌A 油田为发育在南海西部琼海凸起上的海相油田，主力油组珠江组二段油层为潮汐滨海相沉积，砂体分布广，属中高孔中高渗储层。随着多年高速开发，该主力油组ZJ2Ⅰ已进入中高含水期开发阶段，但储层内部钙泥隔夹层发育、纵向非均质性强，且海上油田取资料少的特点，使得油藏在该阶段的真实水淹状况、剩余油分布较难有直接的认识。为此，对油田新钻领眼井A4P 进行了该层位的首次密闭取心，并取得成功，本文应用A4P 井密闭取心饱和度实验结果和压汞实验结果定量分析，对ZJ2Ⅰ油藏水淹状况进行了判断，并在此基础上分析了影响水淹的地质因素。

1 原始含油饱和度的求取

1.1 原始含油饱和度求取方法

储层原始含油饱和度确定方法一般有三种[1-3]：岩心直接测定法、间接确定法和毛管压力曲线计算法。直接测定法是对在油藏原始状态下进行的密闭取心岩心直接测定，得到储层原始含油饱和度。间接测定法可以有两种：一是利用岩性直接测定的储层原始含油饱和度与储层物性资料，研究储层物性参数与含油饱和度的关系；二是根据储层的物性、岩性及测井曲线等特征，建立储层的饱和度模型。从原理上来看，无论直接法或者间接法都需要有油藏原始状态下取得的岩心资料或测井曲线资料，这显然不适合用油藏开发中后期所取得的井资料进行求取。毛管压力曲线计算饱和度法是通过将油水界面以上油藏高度转换为油藏毛管压力，再把油藏毛管压力变换为实验毛管压力，从而在毛管压力曲线上读取原始饱和度数值。该方法对不需要原始含油状态下的油藏资料，且毛管压力曲线实验资料容易获取，因此，该方法是油藏开发中后期求取原始含油饱和度数据的有效途径。

1.2 压汞毛管压力曲线计算原始含油饱和度

毛管压力曲线求取油藏含油饱和度常用方法有三种[4]：（1）逐点毛管压力曲线法，要求油藏有足够的岩心毛管压力曲线资料及资料精度高；（2）平均毛管压力曲线法，要求油藏岩石物性或孔隙结构比较单一，可克服个别实验随机误差影响；（3）平均J 函数法，与储层物性相关的无因次函数，是国内储量计算常用饱和度取值计算方法。

图1 原始含油饱和度与油藏埋深关系图Fig.1 Relation between originality oil saturation and reservoir buried depth

文昌B 油田A4P 井钻取了整个油藏的岩心，并按每米2 个的密度均匀取样做了压汞实验，压汞毛管压力曲线资料丰富，精度满足求取饱和度的需要，因此，本次研究适用逐点压汞毛管压力曲线法求取原始含油饱和度，求取的值既考虑了油藏高度对成藏的影响又考虑了纵向孔隙结构变化对岩石储油能力的影响，能较准确的反映原始油层的含油饱和度情况。

逐点压汞毛管压力曲线求取原始饱和度方法如下：首先是将油水界面以上油藏高度转换为油藏毛管压力，再将油藏毛管压力转换为压汞毛管压力，并在压汞毛管曲线上查找含油饱和度值。

根据毛管压力原理，油藏毛管压力可表示为：

经过单位变换后，油藏毛管压力可由下式计算：

式中，Pcr-油藏毛管压力，MPa；ρw，ρo-分别为地层水、原油密度，g/cm3；h-含油高度，m。

由于不同流体组合对于相同的岩样其毛管压力具有相同的形式，因此可以相互转化，压汞毛管压力与油藏毛管压力转换公式如下[3]:

式中：Pcl-实验室压汞毛管压力，MPa；σHg、σwo-两相的表面张力，mN/m；θHg、θwo-润湿接触角。

应用以上两个公式求得对应的压汞毛管压力，并在曲线上逐一读取饱和度数据，即获得原始含油饱和度。从图1、图2 看出，原始含油饱和度虽深度加深而降低，随物性渗透率的增大而升高，油藏顶部物性不好的几个点含油饱和度低。

图2 原始含油饱和度与渗透率关系图Fig.2 Relation between originality oil saturation and permeability

2 油藏开发中后期含油饱和度分析

随着油藏开发进入中后期，储层原始含油饱和度不断减少，含水饱和度不断增加，油藏水淹程度越来越强。目前开发状态下储层的含油饱和度和原始含油饱和度之间的变化程度可以反映油层水淹的强弱。因此，要定量描述水淹程度就必须准确求取目前油藏的含油饱和度。A4P 井目前含油饱和度采用密闭取心库伦法饱和度实验确定，但是实验直接测定的饱和度由于多种因素影响使得含油饱和度与含水饱和度之和不等于1，因此，在饱和度应用前，需要对实验测定值进行分析校正。

对于实验饱和度校正方法，前人做了大量研究[5-9]，基本可分为实验分析校正和数理统计校正两类。A4P井采用数理统计校正法取得了较满意的结果。

3 油藏水淹状况定量分析

3.1 定量参数的确定

油田的开发通常以含水率的大小为标准来划分和描述油藏水淹级别，并可依据自然电位、电阻率和微电极等测井曲线的变化特征对水淹层进行定性判别[10]。油藏内纵向水淹定量判别可以用产水率和采出指数进行，但产水率受储层岩性、物性及非均质性影响而很难准确确定，使得判断精度不高[11]，采出指数利用相对值原理避免了这些影响，成为定量评价水淹程度的可靠参数。

采出指数由前文的原始含油饱和度和目前含油饱和度求出，表达公式为：

式中：η-采出指数，%；Soi-原始含油饱和度，%；So-目前含油饱和度，%。

从表达公式可以看出，采出指数表征的是油层动态水淹的程度，采出指数越大，说明储层水淹越厉害，水淹程度越强；采出指数越小，储层受水驱的影响越小，水淹程度越弱。ZJ2Ⅰ油组采出指数纵向分布（见图3）。

3.2 水淹级别及影响因素分析

结合油藏开发现状和开发井的生产测井资料，用采出指数定量判断ZJ2Ⅰ油组水淹状况标准（见表1）。

表1 水淹状况定量评价表Table1 Quantitative evaluation standards of floodout levels

从表1 可以看出，强水淹层目前的含油饱和度小于30 %，已是该储层残余油饱和度，说明强水淹层可采油已经基本采出。从图3 可以看出，未水淹及弱水淹层主要在油藏顶部3 m，即剩余油主要分布在油藏顶部。这与数模研究及生产测井认识较一致。

图3 采出指数纵向分布图Fig.3 Distribution of recovery index

采出指数的变化规律还反映了油藏水淹的影响因素，油藏水淹程度主要受深度和物性及钙质夹层影响，其中深度是主要因素，采出指数随深度增加而变大（见图4）；同时也受物性及钙质夹层影响，油藏中部物性差夹层发育的储层采出指数比其上好储层采出指数小（见图3）。

另外，在油藏底部接近泥岩处，虽然电阻率较低，但含油饱和度较高，分析认为电阻率低是因为该处岩性为泥岩夹细砂岩，细砂岩储层薄使得电阻率受到泥岩影响较大。从邻井分析，该细砂岩薄储层分布不稳定，开发井在此部位未射孔，并且受到上部钙质夹层和薄泥岩层影响，使得该处油层没有动用。

图4 采出指数与深度的关系Fig4 Relation between recovery index and buried depth

4 结论

（1）在压汞毛管压力资料丰富的情况下，用逐点压汞毛管压力法求取的原始含油饱和度反映了油藏深度及孔隙结构变化对岩石储油能力的影响，能较准确的反映原始油层的含油饱和度情况。

（2）利用密闭取心资料得到的采出指数可较好的定量评价油藏水淹级别，且其只需要压汞和饱和度实验两种化验资料即可，相对简单。

（3）油藏水淹程度主要受深度和物性、钙质夹层影响，其随深度的增加而变强，随物性变差、夹层发育程度变强而减弱。

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