基于测井资料的早期单井产能预测方法

董红 董丽丽 于希南 田宇 岳一星

(1.长城钻探工程有限公司测井公司，辽宁 盘锦 124011;2.重庆科技学院石油与天然气工程学院，重庆 401331)

正确评价储层产能，不仅可检查油气勘探的成果，而且也可为油气田的开发提供最基本的理论依据［1］。通过试油、试采数据可有效评价油层产能，但成本较高。近年来，研究者开始尝试利用常规测井资料预测油层产能，实现储层产能的定量与半定量预测评价。该方法主要利用测井资料估算比采油指数，或通过研究比采油指数与影响储层产能的关键因素之间的关系，最终确定采油指数的估算方法，达到预测储层产能的目的。目前在许多油田和地区已展开了相关的研究工作，但储层参数的计算方法普遍采用的是地区经验公式，研究成果多具有地域局限性［2-5］。

本次研究基于平面径向稳态渗流原理，拟利用单位厚度的采油指数预测油层的产能。利用辽河油田S地区沙四段井的测井资料，建立不同岩性储层产能指数与油相渗透率的模型，并利用这些模型直接完成储层产能评价。

1 产能预测基本模型

基于平面径向稳态渗流原理，利用单位厚度的采油指数预测油层产能，公式如下:

储层的产液量公式:

式中:PI— 比采油指数，m3/(m·d·MPa);

Q—地面原油产量，m3/d;

K— 油层有效渗透率，10-3μm2;

h— 储层厚度，m;

μo— 原油黏度，mPa·s;

Boi—原油体积系数;

Δp— 生产压差，kPa;

re— 储层供液半径，m;

rw— 油井半径，m;

S—表皮系数。

储层有效厚度确定，可分别参照本区块的油层有效厚度划分标准(表1)。

表1 油层有效厚度划分标准

2 储层参数测井解释模型

计算储层产能前所需预测的参数包括储层有效厚度、原油黏度、原油体积系数、生产压差、地层供给半径、油井半径、井壁表皮系数、地层有效渗透率。

供油半径、油管半径、生产压差、表皮系数等参数只能通过动态的测试资料获得，目前还无法准确对其进行预测，而同一套地层的原油黏度和原油体积系数相对变化不大。在产能预测过程中，这些参数可视为常数。

2.1 孔隙度解释模型

根据本地区的岩心分析孔隙度与测井声波时差，建立声波时差与岩心孔隙度交会图(图1)，方程如下:

式中:PORR—有效孔隙度计算值，%;

AC—声波时差测井曲线值，μs/m。

图1 声波时差与岩心孔隙度交会图

2.2 渗透率模型

采用汤姆公式计算渗透率:

式中:SIRR—束缚水饱和度，老地层取值40%;

PORR—有效孔隙度，% 。

2.3 相对渗透率模型

通过对几种常用的相对渗透率经验方法进行对比分析，这里采用Pirson模型计算相渗透率:

式中:Kro—油的相对渗透率;

Krw—水的相对渗透率;

Sw—总含水饱和度，由W-S模型计算;

Swb—总残余水饱和度。

利用渗透率和相对渗透率模型可确定油相和水相的渗透率:

水相渗透率:

油相渗透率:

2.4 储层压力模型

根据地区的实际地层资料，得到储层压力pi与深度D的关系(见图2):

图2 储层压力与深度关系图

3 产能测井预测模型

利用前面描述的方法确定储层的渗透率、饱和度、油相渗透率、地层压力及地层的有效厚度，并根据试油、试采资料确定采油指数。储层参数评价结果如表2所示，表中厚度为实际测井解释储层厚度，有效厚度指储层实际具有产液能力部分的厚度。

本地区沙四段储层岩性主要为砂砾岩和角砾岩，研究中根据岩性分别建立测井产能预测模型［6-7］，通过分析比采油指数与前述的各参数之间关系，发现比采油指数与油相渗透率具有较好的相关关系。图3所示为角砾岩比采油指数与油相渗透率关系图，图4所示为砂岩比采油指数与油相渗透率关系图。通过图表数据，计算相关数据。

角砾岩:

砂砾岩:

图3 角砾岩比采油指数与油相渗透率关系图

表2 储层参数评价结果

图4 砂岩比采油指数与油相渗透率关系图

4 应用结果分析

利用上述研究方法计算储层的油相渗透率，并通过测井解释的油相渗透率分岩性计算比采油指数，进而根据实际压差及油层有效厚度计算油层的产量。表3为角砾岩储层预测产能与实际试油结果对比表，表4为砂岩储层预测产能与实际试油结果对比表。从表中计算结果来看，利用本文研究方法预测的比采油指数与根据实际试油结果确定的比采油指数基本吻合，但仍存在一定误差。产生误差的原因主要是:(1)试油结果多为多层合采，各储层物性特征不一致，产能贡献不同，而实际比采油指数是多层合采的平均值，这必然导致预测与实际结果之间的差异;(2)薄层的测井响应值受围岩影响较大，储层越薄，测井响应值受围岩影响越大，计算的孔隙度、渗透率等参数误差相对也较大。

表3 角砾岩储层预测产能与实际试油结果对比表

表4 砂岩储层预测产能与实际试油结果对比表

5 结语

在计算孔隙度、渗透率、饱和度等参数的过程中存在一定的误差，必然导致实际估算的比采油指数与实际存在误。S区实践经验表明，其相对误差较小，能够满足实际生产需要。若在其他地区应用，则需要根据地区的实际情况确定孔隙度、渗透率、饱和度、地层压力等参数的计算方法，从而提高产能评价精度。

［1］张冲.用测井资料预测储层产能方法综述［J］.国外测井技术，2007(10):23-24.

［2］黎小伟，胡海涛，吴晓明，等.A油田测井产能预测评价方法研究［J］.中国石油和化工标准与质量，2011(8):26-28.

［3］庞秋维，霍勇，马强，等.X油田试油层自然产能预测方法研究［J］.长江大学学报(自然科学版)，2014(3):85-86.

［4］易超，丁晓琪，葛鹏莉，等.利用测井资料对镇泾油田长8油藏进行产能预测［J］.岩性油气藏，2010(4):104-108.

［5］韩雪，潘保芝.利用测井资料预测储层产能［J］.吉林大学学报(地球科学版)，2010(增刊1):105-108.

［6］张占松，张超谟，郭海敏.基于储层分类的低孔隙度低渗透率储层产能预测方法研究［J］.测井技术，2011(5):96-100.

［7］李郑辰，钟淑敏，杨永军.朝长地区扶余油层储层分类与产能预测［J］.地球物理学进展，2013(5):361-368.