YB气田大安寨段储层参数计算方法

高红贤，冯明刚，王昆，李素兰，周依南

（中国石化勘探分公司，四川 成都 610041）

0 引言

YB气田是继普光气田之后，中石化在四川盆地新发现的又一大型气田，气田构造上处在四川盆地川北坳陷与川中低缓构造带结合部[1]。近年，YB气田在滨浅湖亚相沉积的大安寨段获工业气流[2-3]。大安寨段储层岩性为介壳灰岩、含泥介壳灰岩、泥质介壳灰岩及砂泥岩薄互层，岩性复杂，非均质性强，微裂缝发育。同时由于多数井在大安寨段为大井眼导致测井资料品质差，贴井壁测量的中子和密度影响较大，薄互层存在明显的界面效应影响，导致储层段电性响应干扰明显。

采用复杂岩性分析程序，利用三孔隙度测井计算矿物体积分数及物性受到很大限制，其次，大安寨段岩性变化快且变化规律不明显使得处理参数选择困难，计算精度不高。交会计算出的矿物成分体积分数和物性误差较大，难以满足储量计算的精度要求，因此采用测井体积模型与敏感曲线多元回归相结合，开展大安寨段复杂岩性储层参数计算方法研究。

1 测井建模的技术思路和方法

国内外测井建模主要有2种思路：一种是在测井体积模型的基础上建立响应方程求解地质参数，另外一种是基于测井曲线敏感性分析的统计方法建立地区性经验公式[4]。

利用测井体积模型，建立响应方程，求解地质参数。当储层（地层）的非均质性较强时，测井体积模型非常复杂，计算方法的可操作性差。此时，如果采用传统的复杂岩性分析程序进行处理评价，则精度变差，不能适应地层实际，使得在勘探过程中，以油气评价为中心的测井解释，不能满足储量计算的精度要求。

采用数理统计法建立地区性经验公式计算地质参数，是在测井信息与岩心分析资料进行敏感性（或相关性）分析的基础上，从数据间的趋势回归建立地质参数解释模型。该方法经常用于油气田储量计算，其特点是针对性强，一般能大幅提高解释精度[5]。但也存在2个局限性：其一，数理统计建立测井解释模型要求岩心资料丰富，并且具有代表性，所作的分析化验项目越齐全，越可靠；其二，该方法具有明显的地区性，针对特定地区建立的模型方法在别的地区适应性差，难以推广。

测井解释建模的传统做法是分区分层建立模型，其前提是假设同一区块同一层段的储层是均质的或其不均质性可以用线性方式来描述[6]。对于YB地区大安寨这种类型的储层，层内非均质性极强，比较纯的介壳灰岩可以用体积模型进行计算，而含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩，岩性变化快且复杂，难以用一个统一的解释模型对储层进行表述，用统计方法建立地区性经验公式计算储层参数更可行。

2 储层参数计算

2.1 研究区资料

YB气田大安寨段有9口井取心，进尺111.49 m，岩心长106.92 m，平均收获率为95.90%；所有测井资料均为ECLIPSE-5700测井系统，YL4和YL17井有ECS测井资料；气田范围内有氦气分析孔隙度资料的样品316块，岩心薄片分析样品194块，以及具有全岩分析资料的样品43块。总体而言，YB气田大安寨段岩心质量好，测井信息丰富，基本能够满足利用数理统计方法建立测井解释模型，但是由于岩心全岩分析资料少，测井计算矿物体积分数主要利用ECS计算进行精度分析。

2.2 测井资料标准化

利用测井信息建立地质参数计算模型，要求测井信息能够有效表征储层特征，这就需要对参与地质参数建模的测井信息进行标准化处理。标准化的目的是消除非地层因素引起的测井资料偏差，通过统一刻度标准解决井间一致性问题，提高储层测井解释精度[7]。对比YB地区大安寨段地层特征，选取大安寨段二亚段中部普遍发育的一套相对稳定的高含泥质地层作为“标准层”（伽马测井值80 API左右，声波测井值246 μs/m左右，中子测井值20%左右），采用频率分布直方图法将经过深度校正和环境校正的测井曲线进行数据标准化[8]。

2.3 方解石体积分数计算

研究区大安寨段储层同时含有泥质、方解石、石英3种矿物，利用自然伽马测井信息计算泥质体积分数，计算结果与ECS测得的泥质体积分数相关系数为0.87，故只需计算出方解石体积分数便可得知岩性。

通过单因素分析，得到ECS分析的方解石体积分数与测井信息之间的相关性（见表1），考虑到浅侧向电阻率受到钻井液滤液的影响较大，优选深侧向电阻率和自然伽马测井数据计算方解石体积分数。

表1 测井信息与ECS分析方解石体积分数的相关系数

目前，应用统计方法建立解释模型，主要采用线性回归，对于非线性关系则通常采用取对数转换为线性关系，再进行回归[4]。由表1可知，测井曲线值与ECS测得的方解石体积分数之间存在或强或弱的相关关系。其中，与电阻率呈对数关系，与其余测井曲线呈线性关系，符合建立多元线性回归的基本条件，可利用测井曲线值建立多元拟合模型。

在SPSS软件平台上，利用最小二乘法，建立YB地区大安寨段方解石体积分数多元线性拟合模型（式（1））。该模型计算结果与ECS分析的方解石体积分数VCa平均绝对误差为1.3%，平均相对误差为3.1%，二者相关系数0.90，能有效满足储量计算的精度。

2.4 孔隙度计算

分别用体积模型和统计模型计算介壳灰岩和含泥介壳灰岩、泥质介壳灰岩的孔隙度并进行优选，探求具有较高可操作性的测井孔隙度计算方法。

2.4.1 体积模型

川东北地区大安寨段选用改进的双矿物模型能够较好地计算孔隙度（见图1）[9]。由图可以看出，介壳灰岩储层孔隙度计算精度较高，而泥质体积分数较高的含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩的应用效果欠佳，尤其当储层孔隙度较高时测井计算的孔隙度偏低。

图1 岩心孔隙度与模型计算孔隙度交会图

2.4.2 多元线性回归

介壳灰岩岩性致密，储层物性差，孔隙度一般小于3%。如图2所示，三孔隙度测井数据较为集中，且与岩心孔隙度的相关系数均低于0.6。在此，选取与岩心孔隙度相关性较好的声波AC、无铀伽马KTH和深侧向电阻率RT[10-11]作为自变量，拟合介壳灰岩孔隙度Por计算模型。

含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩岩心孔隙度相对较高（见图3）。根据三孔隙度测井数据与岩心分析孔隙度相关性分析，得出声波时差、中子与岩心氦气孔隙度的对应关系较好，相关性较高，从而建立利用声波时差和中子测井计算含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩孔隙度的计算模型（式（3））。

图2 介壳灰岩岩心孔隙度与测井数据交会图

图3 含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩岩心孔隙度与三孔隙度测井交会图

由图4a与图1a对比，可以看出，利用改进双矿物模型计算介壳灰岩孔隙度精度更高。而图4b与图1b对比表明，利用多元线性拟合计算含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩孔隙度的精度更高。故分岩性建立孔隙度解释模型。

2.5 含水饱和度计算

YB气田大安寨段储层储集类型为孔隙型和裂缝孔隙型。储层段具有较好的均质性，因此可以形成基于岩电实验的阿尔奇公式及其变形公式计算储层段含水饱和度的方法。

介壳灰岩储层岩石泥质体积分数低，可利用阿尔奇公式计算含水饱和度[12-13]（式（4））。 对于含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩储层由于其泥质体积分数较高，可以利用阿尔奇变形公式计算含水饱和度。

式中：Sw为含水饱和度；φ为储层孔隙度；Rw为地层水电阻率，Ω·m；Rt为地层电阻率，Ω·m；m，a，n，b 分别为岩石胶结指数、比例系数、饱和度指数和系数。

图4 岩心孔隙度与多元线性拟合计算的孔隙度交会图

由于大安寨段含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩储层段泥质主要为分散泥质，地层水矿化度在50 g/L左右（类比邻区大安寨水分析资料），故采用西门杜公式（式（5））计算含水饱和度。

式中：Vsh为泥质体积分数。

由于大安寨段储层泥质体积分数差异较大，因此采用岩电实验资料，分岩性进行岩电参数取值（见表2）。

表2 大安寨段岩电参数取值

3 应用效果分析

利用YL4井和YL17井元素测井分析的矿物体积分数与本次建模测井解释的矿物体积分数进行对比，两者吻合较好，平均绝对误差为1.3%，平均相对误差为3.1%，相关系数0.90，能够有效地满足储量计算的要求。

YB102，YL4和YL30井在大安寨段介壳灰岩和含泥介壳灰岩地层取心，并进行了小岩样氦气法孔隙度分析。3口井测井解释的孔隙度与岩心分析孔隙度之间有较好的匹配关系（见图5）。YB地区9口取心井单井测井计算孔隙度绝对误差低于0.21%，相对误差低于7.53%，相关系数高于0.845。测井精细解释得出的孔隙度完全能够满足《石油天然气储量计算规定》中相对误差不超过8%的精度要求[14]。

图5 岩心分析孔隙度与测井计算孔隙度对比

4 结论

1）YB气田大安寨段岩性复杂，非均质性强，泥质体积分数变化无规律且变化幅度大，分岩性建立孔隙度和含水饱和度计算模型，能有效解决储层参数计算问题。

2）选用改进型的双矿物模型计算介壳灰岩孔隙度，选用多元线性回归计算含泥介屑灰岩和泥质介屑灰岩孔隙度，2种方法结合，能够有效解决复杂岩性储层孔隙度计算的难题。

3）采用阿尔奇公式计算介屑灰岩的含水饱和度，采用西门杜公式计算含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩的含水饱和度。

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