利用数字岩芯评价疏松砂岩气藏渗流特征

王小鲁，刘　洪，庞　进，周　瑾，华　青

利用数字岩芯评价疏松砂岩气藏渗流特征

王小鲁1，2*，刘洪3，庞进3，周瑾4，华青5

1.“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室·西南石油大学，四川 成都 610500；2.中国石油青海油田分公司天然气开发公司，青海 格尔木 816000；3.重庆科技学院石油与天然气工程学院，重庆 沙坪坝 401331；4.中国石油西南油气田分公司川西北气矿，四川 江油 621700；5.中国石油西南油气田分公司重庆气矿，重庆 江北 400021

针对疏松砂岩气藏岩石物理性质的测试存在取芯难、岩芯易水化和出砂，传统的岩芯驱替实验无法准确评价其渗流特征的问题，利用数字岩芯技术对其开展了渗流特征的研究。研究中以涩北疏松砂岩气藏某井岩芯为研究对象，首先利用CT扫描仪扫描岩芯样品，获取岩芯的三维图像，抽取数字信息，将多孔介质的孔隙结构直接映射至网络，并利用分形几何原理建立数字岩芯，再从中抽提出三维孔隙网络模型；然后将模型计算结果与真实岩芯实验值进行对比和校正，获取客观有效的数字岩芯模型；最后利用该数字岩芯模型计算了不同有效应力、不同地层水伤害时间以及不同泥质含量状态下的渗流物理参数和相对渗透率，为疏松砂岩气藏的开发提供了重要的岩石物理基础数据。关键词：数字岩芯；渗流特征；疏松砂岩；敏感性；涩北气田

网络出版地址：http：//www.cnki.net/kcms/detail/51.1718.TE.20150330.1715.004.html

王小鲁，刘 洪，庞 进，等.利用数字岩芯评价疏松砂岩气藏渗流特征［J］.西南石油大学学报：自然科学版，2015，37（2）：107-113.

Wang Xiaolu，Liu Hong，Pang Jin，et al.Evaluating the Seepage Characteristics of Unconsolidated Sandstone Gas Reservoir by Digital Core［J］.Journal of Southwest Petroleum University：Science&Technology Edition，2015，37（2）：107-113.

引言

传统的储层渗流特征研究主要依赖室内驱替实验，但是在某些特殊情况下，受样品和实验条件限制，实验过程和结果通常无法实现。近年来，随着计算机科学和高分辨率图像处理技术的发展［1］，数字岩芯被逐渐引入到油层物理的研究中，形成了一种新的研究方法［2］。它是一种根据岩石微观结构重建反映岩石真实孔隙空间的三维数字岩芯［3］，其研究范围涉及到微观渗流机理、模拟岩芯驱替实验、预测岩芯宏观传导性、评价驱油效果、模拟油藏生产动态和确定油气田开发技术政策界限等［4］。与传统的岩石物理实验相比，数字岩芯具有样品易得、速度快、费用低，能定量评价岩石属性，计算常规岩石物理实验难以测得的物理量等优点［5］。目前，数字岩芯已经在碳酸盐岩油藏、页岩气藏、致密油气藏中广泛应用［6-10］，取得了较好的效果。

涩北气田属于典型的多层疏松砂岩气藏，具有岩性疏松易出砂、泥质含量高易出水等特点［11］。储层取芯困难，而疏松砂岩压敏效应又明显，获取的少量样品难以反映地下真实情况，加上泥质含量高，粒径细，驱替实验样品易浆化、出砂。因此，在取芯和常规驱替实验难以实现的情况下，难以获取储层的渗流参数，给气藏渗流机理的认识带来较大的困难［12］。鉴于数字岩芯已经在各种复杂油气藏中获得成功应用，本次研究将数字岩芯技术引入到疏松砂岩气藏岩石物性分析中，尝试通过建立疏松砂岩的数字岩芯来研究不同开采阶段和环境条件下渗流特征。

1　数字岩芯建立

首先利用医用CT扫描仪扫描岩芯样品，获取岩芯的三维图像，抽取数字信息，将多孔介质的孔隙结构直接映射至网络，并利用分形几何原理建立数字岩芯，再从中抽提出三维孔隙网络模型。然后利用该三维孔隙网络模型计算不同应力状态和含水条件下的渗流参数，重点是渗透率、相对渗透率和毛管压力，渗流参数模型建立过程见图1。

图1　渗流参数模型建立过程Fig.1　The process of building a seepage parameter model

1.1岩芯扫描

利用CT扫描仪对取自涩3-15井的全直径岩芯进行扫描，该岩样长14.5 cm，取芯井段为1 320.16∼1 327.24 m，岩芯质地疏松，测井解释的泥质含量为42.04%，孔隙度为28.42%，渗透率为9.87 mD，含气饱和度为45.20%，束缚水饱和度为54.53%，测井解释为二类气层，岩芯样品及取样层段物性如图2所示。

图2　岩芯样品及取样层段物性Fig.2　Physical properties of core samples and sampling layers

1.2图像数值化

选取1.5 cm×1.5 cm的图像区域作为图像分析元，对图像进行像素转换，构建等值面，叠合形成真实的三维数字岩芯，处理过程见图3。

图3　三维数字岩芯处理过程Fig.3　The process of 3D digital core treatment

1.3模型建立

从数字岩芯中提取孔隙网络模型的基本参数，包括：网络模型尺寸、孔喉半径、平均孔喉比、平均配位数、形状因子、泥质含量等，详见表1，建立起孔隙网络模型，并计算气水相对渗透率曲线及毛细管压力曲线。

表1　孔隙网络模型基本参数表Tab.1　Basic parameters of pore network model

2　岩芯模型验证

数字岩芯模型建立后，能否真实客观反映储层岩石的渗流特征，还需要进一步校正和检验，这里采用获得的少量驱替实验数据和数字岩芯的计算结果进行了对比。

从不同有效应力下的渗透率岩芯驱替实验结果看（图4），当有效应力从4.98 MPa上升到11.12 MPa时，渗透率下降了40%，当有效应力从7.96 MPa上升到19.95 MPa时，渗透率下降了70%，而数字岩芯在这两个压力变化阶段渗透率分别下降了41.2%和61.5%，两者变化结果非常接近。从不同泥质含量下的渗透率对比来看，数字岩芯与真实岩芯的误差也都控制在15.0%以内（图5），误差较小。

图4　真实岩芯与数字岩芯应力敏感对比Fig.4　The stress sensitivity comparison between real core and digital core

调整数字岩芯的黏土含量、孔喉半径、孔喉比、形状因子、配位数等参数，并计算得到不同含水饱和度下的气相和水相相对渗透率，然后拟合真实岩芯的相对渗透率与数字岩芯的相对渗透率，使二者基本一致（图6，其中，Krg—气相相对渗透率，%，Krw—水相相对渗透率，%）。

图5　真实岩芯与数字岩芯泥质含量影响渗透率对比Fig.5　Comparison of permeability influenced by shale content between real core and digital core

至此，本次研究建立的数字岩芯与真实岩芯在渗流特征上已基本一致，说明建立的疏松砂岩数字岩芯可靠，可以用于疏松砂岩气藏渗流特征的研究。

图6　真实岩芯与数字岩芯相对渗透率曲线对比Fig.6　The relative permeability comparison between real core and digital core

3　渗流特征评价

3.1应力敏感评价

对于存在应力敏感的疏松砂岩储层，地层压力的变化造成孔隙度及渗透率的降低，影响流体渗流规律及特征，导致相对渗透率曲线形态发生变化［13］。

首先确定输入参数以及有效应力的变化量，利用应力敏感动态模型计算压力变化后的储层孔隙度和渗透率；然后利用该孔隙度和渗透率，结合特征参数动态模型，计算压力变化后的特征参数，包括平均孔喉半径、平均形状因子、平均配位数及平均孔喉比（表2）；最后利用孔隙网络模型程序计算压力变化后的相对渗透率曲线（图7）。

表2　不同有效应力下的储层微观结构特征参数Tab.2　Characteristic parameters of reservoir microscopic structures under different effective stresses

图7　不同有效应力作用下的相对渗透率曲线Fig.7　The relative permeability curve under different effective stresses

研究结果表明，随着有效应力增大，岩石受压缩，孔喉缩小，毛管力变大，两相渗流区变窄，非润湿相相对流动能力增强，润湿相相对流动能力减弱。那么，在实际的气藏开发的过程中，随着储层压力的下降，有效应力会增加，岩石压缩导致气井产能大幅下降，因此在降压开采过程中应尽量做到均衡缓慢降压开采的模式。

3.2地层水伤害评价

疏松砂岩气藏水侵后，侵入水与砂岩中的水敏性黏土矿物长期接触，导致黏土矿物膨胀、脱落和运移，降低岩石的渗透率［14］。地层水对岩石的浸泡时间长短将影响岩石渗透率的伤害程度。

利用数字岩芯评价地层水伤害过程中，除网络模型输入参数初始值外，还需要初始孔隙度和渗透率，不同界面形状因子占有比例，泥质含量（黏土含量），不同水浸泡时间，塑性指数等。

首先确定输入参数以及不同的水浸泡时间，利用黏土含量计算黏土膨胀系数，结合黏土膨胀动态模型计算不同水侵时间下，相同泥质含量的储层孔隙度及渗透率；然后利用该孔隙度和渗透率，利用特征参数动态模型计算压力变化后的特征参数，包括平均孔喉半径、平均形状因子、平均配位数及平均孔喉比（表3），最后利用孔隙网络模型程序计算压力变化后的相对渗透率曲线（图8）。

表3　不同水侵时间下膨胀后储层微观结构特征参数（泥质含量30%）Tab.3　Microscopic structures characteristic parameters after expansion at different water invasion time（shale content 30%）

图8　不同水侵时间对相对渗透率曲线的影响Fig.8　The relative permeability curve influenced by different water invasion time

研究结果表明，随着岩石被水浸泡时间的延长，黏土逐渐膨胀，孔喉逐渐缩小，毛管力加剧，两相共流区变窄，非润湿相相对流动能力增强，润湿相相对流动能力减弱，当岩芯和水接触时间达到300 d后，岩石孔隙结构参数的变化变化很小。说明涩北气田气井在水侵浸泡后会导致产能明显下降，开发过程中必须采取有效的防水、控水及治水措施。

3.3泥质含量影响评价

在泥质含量高的地层中，饱和高矿化度的地层水后，天然气对于岩石来说属于非润湿相，因此，大大增加了其毛管阻力，渗透率明显降低［15］。

先确定输入参数以及不同的黏土含量，利用黏土含量计算黏土膨胀系数，结合黏土膨胀动态模型计算相同水侵时间下，不同泥质含量的储层孔隙度及渗透率；然后利用该孔隙度和渗透率，采用特征参数动态模型计算压力变化后的特征参数，包括平均孔喉半径、平均形状因子、平均配位数及平均孔喉比（表4）；最后利用孔隙网络模型程序计算压力变化后的相对渗透率曲线（图9）。

表4　不同黏土含量下膨胀后微观结构特征参数Tab.4　Characteristic parameters of reservoir microscopic structures after expansion under different clay

图9　不同泥质含量下的相对渗透率曲线Fig.9　The relative permeability curve under different shale contents

研究表明：泥质含量越高，储层物性越差，孔喉越窄，毛管力越大，两相共流区越窄，对水的束缚越强，水相对流动能力下降，气相对流动能力增加。该组实验结果说明在物性较差的三类储层中，较高的毛管力束缚住了更多的气，开采效果明显差于一、二类层，提高三类层的储量动用程度难度较大。

4　结　论

（1）利用CT扫描和图像数字处理技术，建立了涩北疏松砂岩气藏数字岩芯模型，该数字岩芯模型在经过与实验数据拟合矫正后，可靠性强。可以克服疏松砂岩气藏取芯难和实验条件的限制。

（2）利用数字岩芯对涩北疏松砂岩应力敏感的研究表明，涩北疏松砂岩气藏具有强应力敏感特征，因此在降压开采过程中应尽量做到均衡缓慢降压开采的模式。

（3）利用数字岩芯对涩北疏松砂岩地层水伤害的研究表明，涩北疏松砂岩气藏具有强水力敏特征，储层被水浸泡300 d后，渗流能力将降到最低，开发过程中应尽可能避免边水侵入对储层的长期浸泡。

（4）利用数字岩芯对涩北疏松砂岩泥岩含量敏感性的研究表明，泥岩含量较高的三类储层中，岩石的渗流能力差，说明提高三类层的储量动用程度的难度较大。

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王小鲁，1975年生，男，汉族，四川南江人，高级工程师，主要从事气田开发研究工作。E-mail：wxlqh@petrochina.com.cn

刘 洪，1972年生，男，汉族，重庆人，教授，主要从事油气田开发方面的教学及科研工作。E-mail：liubrett@vip.sina.com

庞进，1981年生，男，苗族，重庆人，讲师，博士，主要从事油气田开发方面的教学及科研工作。E-mail：crab1981@126.com

周 瑾，1987年生，女，汉族，四川江油人，助理工程师，主要从事油气田开发方面的工作。E-mail：522510607@qq.com

华青，1989年生，女，汉族，重庆人，助理工程师，主要从事油气田开发方面的工作。E-mail：huaqing2013@petrochina.com.cn

编辑：王旭东

编辑部网址：http：//zk.swpuxb.com

Evaluating the Seepage Characteristics of Unconsolidated Sandstone Gas Reservoir by Digital Core

Wang Xiaolu1，2*，Liu Hong3，Pang Jin3，Zhou Jin4，Hua Qing5
1.State Key Laboratory of Oil and gas Reservoir Geology and Exploitation，Southwest Petroleum University，Chengdu，Sichuan 610500，China；2.Qinghai Oilfield Natural Gas Development Company，PetroChina，Golmud，Qinghai 816000，China；3.School of Petroleum and Natural Gas Engineering，Chongqing University of Science and Technology，Shapingba，Chongqing 401331，China；4.Northwest Sichuan Gas Field of Southwest Oil&Gas Field Branch，PetroChina，Jiangyou，Sichuan 621700，China；5.Chongqing Gas Field of Southwest Oil&Gas Field Branch，PetroChina，Jiangbei，Chongqing 400021，China

To solve the problems of hard coring，easy hydration for core and sand production during the test of physical properties of rock in unconsolidated sandstone gas reservoir，We carried out the study of the seepage characteristics by digital core technology while the traditional core displacement experiment cannot evaluate its seepage characteristics precisely.Based on the core of a well in Sebei unconsolidated sandstone gas reservoir，firstly，we scan the core samples to get their 3D images with CT scanner，and extract digital information，put the pore structure to directly map onto the network model，establish the digital core and extract the 3D pore network model from it according to the fractal principle.And then，we put the model calculation results and real core experimental results in comparison and correction，and get the effective model of digital core. Finally，use this model of digital core to calculate the physical seepage parameters and relative permeability in various states of effective stress，formation water damaging time and shale content so that it could provide important basic data physical of rock for the unconsolidated sandstone gas reservoir development.

digital core；seepage characteristics；unconsolidated sandstone；sensitivity；Sebei Gas Field

10.11885/j.issn.1674-5086.2014.09.18.02

1674-5086（2015）02-0107-07

TE311

A

2014-09-18网络出版时间：2015-03-30

王小鲁，E-mail：wxlqh@petrochina.com.cn