泥页岩储层裂缝识别与有效性评价研究

孙建孟, 刘坤, 王艳, 赵杰

(1.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院, 山东 青岛 266580; 2.大庆钻探工程公司测井公司, 黑龙江 大庆 163412; 3.大庆油田有限责任公司勘探事业部, 黑龙江 大庆 163453)

0 引 言

A区B段主要发育深湖-半深湖沉积亚相,岩性主要为泥页岩。泥页岩油藏为自生自储型,泥页岩既是烃源岩又是储层。钻井取心和试油资料表明,该段储层主要表现为裂缝储集层和硅质及钙质含量高的层段。随着石油资源的日益匮乏和勘探开发技术的日益成熟,如何预测泥页岩中有效储层成为亟待解决的问题。本文通过对大量表征储层参数的研究,选择泥页岩储层总有机碳含量、岩石脆性和裂缝发育情况来进行泥页岩有效储层的预测研究。鉴于总有机碳含量和岩石脆性指数的计算[1-2],前人已经做了大量工作,但是裂缝的评价工作还存在一些问题[3]:常规方法直接识别裂缝得到的裂缝响应特征往往不够直观、明显;成像测井资料研究裂缝虽然能取得比较好的效果,但其测井成本较高,大部分井并没有成像测井资料[4-5];常规测井曲线小波变换方法往往只是单条曲线,而且识别裂缝只停留在定性层面[6-7]。本文针对以上问题,以声波、自然伽马和微球聚焦电阻率测井为基础,通过对其进行小波多尺度分解、阈值去噪和最大熵预测误差分析,将分析结果归一化和加权组合,然后计算出裂缝发育综合指标,给出裂缝发育等级评价参数。

1 研究区裂缝发育类型分析

前人成果表明,研究层段中泥岩裂缝是成岩作用和异常高压共同作用的结果,主要发育非构造裂缝,这些裂缝不受构造应力影响,分布随机性较大,纵向上切穿深度浅,顺层面具有弯曲、断续、分枝、尖灭等现象,但通常具有较好的延伸性和连通性[8]。

1.1 成岩裂缝

主要包括成岩层间裂缝、溶蚀裂缝、收缩裂缝。成岩收缩缝又分为由于压实作用沉积物失水收缩形成的脱水收缩缝和由于黏土矿物蒙脱石向伊利石转化脱水形成的矿物相变缝两大类。研究层段中存在着大量水平或近水平的层间裂缝,这类裂缝在泥岩中分布的较多,裂缝中含油,断面上均可见一层黄绿色的油膜,荧光照射呈亮黄色;目标层段泥页岩中含有大量的介形虫,即岩石中方解石含量较高,因此,地层条件下方解石容易形成大量的溶蚀裂缝;目标层段泥页岩在成岩作用下,由于上覆地层压力导致沉积物脱水收缩,因而在同一岩层内,形成延伸长度较小的纵向裂缝以及不规则的多向裂缝。

1.2 异常高压裂缝

泥页岩在一定埋深下处于压力封闭状态时,由于烃类生成、黏土矿物脱水、水热增压、胶结作用等影响,在泥页岩内部形成异常高压。当异常高压带内的剩余地层压力大于岩石的抗张强度时,岩石就会破裂形成扩张裂缝。

2 测井属性分析技术识别裂缝研究

测井属性分析从测井数据中拾取隐藏在这些数据中的有关地层岩性、储层物性、流体和裂缝信息。测井属性和地层的裂缝发育程度之间存在某种形式的内在联系,这是测井属性技术识别裂缝理论基础。研究层段为一套优质的烃源岩,多发育水平缝及低角度缝,裂缝及其所含流体在岩石中形成的声阻抗界面影响了声波传播,这是用声波探测裂缝技术的基础,声波时差多以周波跳跃反映水平缝、低角度缝的存在[9];烃源岩段的自然伽马值偏高,当泥浆滤液的侵入裂缝时,导致自然伽马曲线显示为低尖[10];微球聚焦测井反映冲洗带电阻率,由于裂缝的不均一性,导致电阻率测井曲线形态常呈高低间互、起伏不平的多尖峰状[11]。本文通过多尺度小波分解[12]和最大熵预测误差[13]测井属性分析方法增强和提取测井曲线中有关的裂缝信息。

2.1 测井属性分析原理

2.1.1 小波变换原理

小波变换的基本思想来源于函数的伸缩与平移。它是把某小波函数ψ(t)的自变量t进行伸缩与平移处理后与待变换的函数作内积而得到具有双参数a和b的函数Wf(a,b)

(1)

通常,ψ(t)具有有限支撑集,即ψ(t)在t的有限集合之外全部等于0。基本小波或小波母函数定义为

(2)

式中,b为位移因子,它决定了逼近测井信号的时间位置;a为尺度因子,它决定了测井信号的采样窗长。尺度a越小表示小波被压缩,时轴上观察范围小,对应于信号的高频分量,即用高频小波作细致观察;尺度a越大表示小波被伸展,时轴上观察范围大,对应于信号的低频分量,即用低频小波作概貌观察。

测井信号中存在与地层信息无关的统计起伏和毛刺干扰,需要进行相应的去噪处理,常用的阈值去噪有4种:采用固定的阈值去噪、最小极大方差阈值去噪、基于Stein无偏似然估计的阈值去噪和启发式阈值去噪。本文通过对比分析,选择基于Stein无偏似然估计阈值去噪进行信号的去噪,该方法能在一定程度上有效控制噪声。

2.1.2 最大熵预测误差原理

最大熵谱是分析信息谱的一种数学方法,它以信息熵最大为准则并且通过外推得到自相关函数,其目的是为了使频谱估计的分辨率得到提高。与其他频谱分析方法相比(如周期图法和傅里叶法),最大熵谱分析具有高频谱分辨率和不受采样长度限制等优势。

最大熵谱是求功率谱,目前使用的是Burg算法求解。求解的曲线是x(n),具体的算法如下

(1) 计算预测误差的初始值

(3)

和向后预测误差的初始值,并令m=1。

f0(n)=g0(n)=x(n)

(4)

(2) 求反射系数

(5)

(3) 计算前向预测滤波器系数

i=1,2,…,m-1

(6)

am(m)=km

(7)

(4) 计算预测误差功率

pm=(1-|km|2)pm-1

(8)

(5) 计算滤波器输出

fm(n)=fm-1(n-1)+kmgm-1(n-1)

(9)

(10)

(6) 令m←m+1并重复步骤2至步骤5,直到预测误差功率pm不会明显减小。

预测误差滤波分析技术建立在最大熵谱分析技术的基础上,预测误差为每一个深度点利用最大熵谱分析技术计算出来的预测值与该深度点的测井曲线值进行数值相减而得到的结果,即:误差=实际数据-滤波数据。预测误差曲线是一条变化不规则的锯齿状曲线,该曲线可看作是一条能够解释地层连续性的指示曲线。而裂缝发育的地层,连续性会发生突变。

2.2 泥页岩裂缝发育程度等级划分

在泥岩裂缝性储层评价中,许多因素都可能引起与裂缝响应相似的曲线异常特征,而且某些产状较特殊的裂缝带在测井曲线上并无显示,以至利用单一测井曲线很难准确评价泥岩裂缝。然而,裂缝与非裂缝,以及不同类型和不同发育程度的裂缝在结构、物性上的差异,在测井曲线上不同程度的具有某种特定的响应特征。因此利用多种测井属性分析方法综合多条裂缝敏感曲线进行裂缝的识别研究是可行的。

由于常规测井曲线分辨率低,而单一的测井属性裂缝信息处理结果虽然可以在一定程度上指示泥页岩裂缝信息,但存在一些由于岩性和层序突变造成的虚假裂缝信息,而且测井属性提取的裂缝信息只是定性指示裂缝的存在。为了更好地利用测井属性分析提取的裂缝信息,通过结合录井和试油资料,对声波、自然伽马和微球聚焦测井曲线进行小波多尺度分解和最大熵预测误差处理,建立裂缝发育程度综合评价指标,以此半定量评价裂缝发育情况。

(1) 确定各属性方法裂缝发育情况子参数。以测井属性处理的裂缝信息结果为基础,结合研究区地质测井资料特点进行反复组合试验,确定将小波多尺度分解高频属性评价参数A1、预测误差属性评价参数A2作为测井属性泥页岩裂缝评价子参数

A1=|H1-H2|/HMAX

(11)

A2=|E1-E2|/EMAX

(12)

式中,H1为小波高频属性模值;H2为小波高频属性模值平均值;HMAX为小波高频属性模值最大值;E1为预测误差属性模值;E2为预测误差属性模值平均值;EMAX为预测误差属性模值最大值。其计算值见表1。

表1 判别参数代入计算值表

(2) 确定单曲线多属性裂缝评价参数Ki。依据表1,将A1、A2在特定数值范围内划分成4个等级,并将其等级作为计算代入值,依据各个属性子参数对裂缝发育情况识别的敏感性和准确性,赋予代入值不同的权值,然后计算出研究区的综合属性裂缝评价参数Ki,i代表第i条测井曲线。

Ki=a1V1+a2V2

(13)

式中,a1和a2分别为小波高频和预测误差属性的权系数。以钻井取心描述关键井为分析对象,确定出研究层段裂缝真实发育层段数、小波多尺度分解和最大熵预测误差识别出的裂缝层段数,计算出各种方法的识别率x1和x2,识别率越大,该测井属性方法的权系数也就越大。

a1=x1/(x1+x2)

(14)

a2=x2/(x1+x2)

(15)

(3) 确定多曲线多属性裂缝评价参数K。借鉴单曲线多属性的权系数确定方法,同样能给出多曲线多属性的裂缝评价参数

K=K1b1+K2b2+K3b3

(16)

式中,K1、K2和K3分别为声波、自然伽马和微球聚焦测井的多属性裂缝评价参数;b1、b2和b3分别为其对应的权系数。通过统计钻井取心资料,确定总的裂缝响应,统计每条测井曲线的裂缝响应,计算每条测井曲线的测井响应率,参考第2步计算权系数的方法,计算出每条曲线对应的权系数。

(4) 给出裂缝发育程度半定量评价指标。通过对比钻井取心裂缝描述资料,把裂缝发育程度划分为3个等级:发育、欠发育和不发育,并确定出裂缝评价参数K的分级标准(见表2)。

表2 裂缝发育等级分类表

2.3 裂缝识别实例效果分析

图1为×1井裂缝识别成果图。从1 975.00～2 085.00 m井段井眼存在扩径现象。×1井试油层段岩性除了纯泥岩有粉砂岩、粉砂质泥岩,取心见裂缝发育。钻井取心130 m,在泥岩中见延伸长度超过5 cm的纵向裂缝仅18条,其中最长的2条长达74 cm。水平方向延伸的裂缝很发育,钻井取心中仅见含油水平裂缝达26处,试油井段为1 975.00～2 085.00 m,结论为低产油层,日产油0.618 t。

3 泥页岩有效储层等级分类评价

石玉江等[14]根据致密油地质与工程应用需求,在常规储层“四性”评价基础上,重构了致密油“三品质”测井评价参数体系,包括储层品质、烃源岩品质和完井品质。本文在“三品质”测井评价参数的基础上,利用总有机碳含量(TOC)、岩石脆性指数和裂缝发育综合指标进行泥页岩储层有效性的研究。泥页岩储层烃源岩生烃能力对含油分布具有控制作用,是进行优势储层预测的基础。泥页岩油藏一般渗透率极低,自然产能低甚至没有产能,通常都需要实施压裂改造。岩石的脆性不仅决定了天然裂缝的发育程度还决定了压裂改造的成功与否,对于非常规泥页岩油气藏,岩石脆性不仅反映岩石的力学性质更是储层好坏的重要评价指标。考虑到裂缝的存在会在很大程度上改善压裂效果,提高采收率,因此把裂缝的存在与否作为衡量储层好坏的关键指标。通过对研究区的大量统计分析,给出了研究区泥页岩储层的等级分类评价指标。Ⅰ类:TOC≥1.8%,脆性指数≥0.48,存在裂缝且较发育;Ⅱ类:TOC≥1.2%,脆性指数≥0.42,存在裂缝;Ⅲ类:TOC<1.2%或脆性指数<0.42代表压后也没产能的层段。

图1 ×1井裂缝识别成果图

图2 ×2井有效储层预测成果图

图2和图3为×2井、×3井应用上述方法得到的有效储层预测成果图。图2、图3中第6道和第7道为优势储层评价结果,从中很容易预测出优势储层段(见表3和表4),第8道为一次测井解释结论。根据预测结果给出建议:×2井1 983.60～1 987.60 m,1 989.40～1 990.20 m井段2层合压后试油;×3井2 416.40～2 429.40 m井段压后试油。第9道为压后试油结论,2井压后试油结论与储层预测结果吻合较好,表明该预测方法具有一定的可行性。

图3 ×3井有效储层预测成果图

表3 ×2井有效储层预测成果分析表

表4 ×3井有效储层预测成果分析表

4 结 论

(1) 泥页岩既是烃源岩又是储层,具有自生自储特点,其储层类型主要为硅质、钙质含量高的层段和裂缝发育段。

(2) 以声波、自然伽马和微球聚焦电阻率测井为基础,通过小波多尺度分解、阈值去噪和最大熵预测误差分析提取裂缝信息,将裂缝信息归一化和加权组合,计算出裂缝发育综合指标,把裂缝发育程度分为3个等级:发育、欠发育和不发育,处理结果表明裂缝发育等级与钻井取心吻合较好,表明测井属性分析识别裂缝可行。

(3) 以TOC、脆性指数和裂缝发育情况建立有效储层的等级分类标准从最基本的参数体现了“三品质”评价原则。TOC越高、脆性指数越大、裂缝越发育,储层也就越有效。应用该分类方法把储层分为Ⅰ类、Ⅱ类和干层,评价结果经压裂后试油验证表明该预测方法可行。

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