相控随机建模技术在鄂尔多斯盆地低渗透油藏的应用

罗婷婷， 周立发，焦尊生，白　勇，王苏里,

(1.大陆动力学国家重点实验室，西北大学地质学系，陕西 西安　710069；2.陕西省能源化工研究院，陕西 西安　710069；3.怀俄明大学能源学院，美国 怀俄明州 拉勒米　82071)



相控随机建模技术在鄂尔多斯盆地低渗透油藏的应用

罗婷婷1， 周立发1，焦尊生2,3，白勇2，王苏里1,2

(1.大陆动力学国家重点实验室，西北大学地质学系，陕西 西安710069；2.陕西省能源化工研究院，陕西 西安710069；3.怀俄明大学能源学院，美国 怀俄明州 拉勒米82071)

鄂尔多斯盆地W油田21井区低渗透储集层非均质性较强，注水开发效果不理想。为了精确描述其储集层物性及展布特征，在地质、测井和开发动态等资料的基础上，综合应用相控建模技术，针对鄂尔多斯盆地低渗透油藏采用多种建模方法相结合的手段进行了建模研究，依次建立了研究区的构造、岩相、沉积微相以及微相控制下的储层属性等相关模型。同时对油气储集层相控与非相控建模结果进行了对比，对比结果显示相控属性模型对油藏特征的描述和表征更加合理、准确，应用Petrel地质建模与Eclipse数值模拟的一体化无缝连接，使后续的CO2驱油数值模拟研究也取得了良好的应用效果。这一研究结果直接体现出相控建模技术在鄂尔多斯盆地低渗透油藏的成功应用，也预示着相控建模技术是解决多种沉积微相和非均质性较强的低渗透储集层物性参数相关模拟的有效途径，能清晰地认识和识别砂体连通性及其展布规律，可为低渗透油藏后期开发提供可靠的地质基础。

鄂尔多斯盆地；低渗透油藏；相控建模；变差函数

0　引　言

随机建模技术是近20年发展起来的一项储层描述及表征的方法，主要是综合地质、地球物理等信息对井间储层进行多学科一体化、三维化及可视化的预测，同时对储层非均质性及储集空间的不确定性进行描述[1-7]。然而通常情况下，油藏不同沉积相中的有效储层参数分布差异性特征明显，且统计特征也不同，这一特性造就和促使了相控随机建模技术的发展，并使其逐渐成为日益成熟且较流行的随机建模技术之一[8-9]。相控建模是依据沉积相的时空分布特征对储集层随机建模进行约束，其核心是从沉积环境的成因入手，进行指导建模过程，即利用沉积相平面展布和垂向演化的四维立体特征来约束建模结果[10]，使所建立的储层属性模型能够客观反映沉积地层中多种沉积微相分布的储层特征。同时，相控建模技术在实际生产中也得到了广泛应用，并取得了良好的效果[11-20]。2003年正式投入开发的鄂尔多斯盆地W低渗透油田21井区，目前已经进入到高含水开采阶段，预示着建立油藏地质模型和精细刻画描述剩余油分布成为当前进一步开发的首要任务[21-22]。秉着解决这一重要任务的目的，本文在具体地质特征及开发动态的基础上，综合应用相控随机建模技术，建立研究区低渗透油藏的构造、岩相、沉积相及储层物性参数等模型，详细刻画油藏的物性参数分布特征及非均质性，为进一步的油藏数值模拟提供精确地质模型，并为剩余油的预测奠定可靠的地质基础。

1　区域地质概况

研究区位于鄂尔多斯盆地靠近天环坳陷的陕北斜坡带中段，主体形成于早白垩世，区域上表现为一平缓西倾的单斜构造，斜坡带内发育一系列规模大小不一的鼻状隆起构造，隆起幅度较小，约2～8 m，自西向东倾没。

自2003年正式开发以来，研究区已钻井150余口，目前处于高含水开采阶段，同时研究区具有渗透率低、储层物性差、非均质性强、胶结物含量高等特点，明显制约了注水开发，造就了现今不理想的注水开发效果。

2　相控建模的原理与思路

相控建模是指在建立储层的孔隙度、渗透率、饱和度等属性模型之前，先建立物性参数所处位置处的沉积微相模型，以此约束属性模型的一种建模方法[3-4]。不同沉积微相控制作用下的储层物性的空间相关性不同，所以在对物性参数插值时要依其所属的沉积微相类型而定。

目前相控建模依据先后顺序主要分为构造建模、沉积相建模和储集层物性参数建模三步，其中沉积微相控制约束下的储集层物性参数建模进一步的具体步骤包括：(1)利用序贯指示模拟方法建立不同沉积微相的三维分布模型；(2)利用地质信息对建立的相模型进行约束；(3)在沉积微相模型的控制下，利用序贯高斯模拟方法建立孔隙度、渗透率模型。大量应用结果及实际地质数据表明以此方法建立的储集层物性参数模型与实际地质情况具有较高的一致性，同时这一方法另一大优点则是避免了大多数连续变量模型对于平稳性的严格要求。

3　储层地质模型

3.1构造模型的建立

在综合考虑物源及井排方向的前提下，对平面网格进行优化设计。通常情况下平面网格大小是结合研究目标区的地质体规模和井网井距所确定，以一组井间内插4～8个网格为最优化。鉴于研究区井距约为220～350 m，本次研究以20 m为平面网格步长，将研究区划分为118×106个网格。在进行垂向网格划分时，考虑到夹层厚度的空间分布，使垂向网格平均步长达1.65 m。总网格数为118×106×60=750 480个，为接下来的各种属性模型提供载体。

3.2储层相模型的建立

图1　W油田21井区长4+5油层组三维构造模型Fig.1　Structural model of Chang 4+5 Formation of the W oilfield with well 21 block

在对储层沉积环境、岩性组合空间展布详细研究的基础上，三维相建模的主要目的是对沉积相及岩相的规模、几何形状及其三维空间分布特征进行定量描述。无论是利用岩相控制建模还是沉积微相控制建模，其最终目的都是在确定储层物性参数时利用同一位置的岩相或沉积相对其进行约束。因此，建立高精度储层属性模型的前提是先建立精细的三维相模型。在对W油田21井区详细分层的基础上，利用泥质含量参数，采用序贯高斯模拟建立研究区的岩性模型，分析砂体规模及展布特征，利用岩心及测井资料，结合区域沉积环境背景，进行沉积微相分析，最终以此为基础，建立各种沉积微相模型。

3.2.1砂泥岩相模型的建立

3.2.2沉积微相模型的建立

储层的展布特征由相的分布所控制，同一沉积微相所控制的沉积物沉积、成岩作用，其内部的储层物性就具有一定的相似性。而不同沉积微相所控制的沉积物形成条件不同，表现出的储层特征差异也较明显。

本次沉积相建模的数据体是在孔隙度、渗透率测井解释结果的基础上通过聚类分析方法得到的。根据对本研究区地质特征的认识及沉积微相的分布特征，选择随机建模方法中基于像元的序贯指示模拟方法进行沉积微相的三维建模。之后，利用已知的地质信息对沉积相模型进行约束，使模型更符合客观的地质实际，进行最后的模型优选[23-25]。

在长4+5沉积期，整个鄂尔多盆地湖相面积较长6沉积期进一步萎缩，三角洲平原及三角洲前缘砂体较发育。随着湖泊水体逐渐变浅，局部地区出现沼泽化，受其影响，不同时期的砂体规模会略有差异。

图2　W油田21井区长相模型Fig.2　Facies model of Chang of the W oilfield with well 21 block

3.3相控属性模型的建立

属性模型主要是指地下储集体的相关参数(如孔隙度、渗透率、饱和度及有效厚度等)模型。在利用已知钻井的有限信息所建立的参数模型能够较为清晰地反映地下储集体的孔隙度、渗透率及有效储集空间分布等相关信息，而建立这一参数模型是储集层三维建模的最终目的[26-28]。鉴于长4+5储层具有低孔低渗、较强的储层非均质性、较明显的成岩作用等特性，综合分析认为选择地质统计学和随机建模相结合的方法对储层空间进行定量描述，属最佳选择。

3.3.1数据分析与变差函数拟合

通常储层参数模型是建立在已有观测数据统计分析基础之上，即在建模之前需对已有的各种参数的观测数据进行分层统计分析，如果分析结果满足正态分布则可直接采用序贯高斯方法进行模拟，反之则需对各参数数据进行变换，使其满足序贯高斯方法模拟所必需的相关条件。

变差函数是区域化变量空间变异性的一种度量，反映了空间变异性随距离而变化的特征[9, 29-33]，在相控建模领域中变差函数则反映的是地质规律所造成的储层参数在空间上的相关性。同时，实际应用时不同沉积相中各小层的变差函数是以已有井的相关数据为依据而建立的，由此也表明变差函数的计算与拟合是随机模拟的核心与关键。

通常在进行完前期的数据分析后，还需要根据地质概念模式来估计各小层不同沉积微相条件下的变差函数参数，要分别对各小层的每一种微相的主方向、次方向及垂直方向的变程、块金值、基台值都进行计算和设置。即数据分析处理后，结合地质沉积特征中河道发育的方位、延伸长度、宽度、纵向沉积单元厚度等条件，综合分析以确定主方向、主次变程等。最终依据纵向上所获得的物性数据，计算和拟合出相关变程与基台值，以反映地质变量的各向异性特征。

3.3.2孔隙度与渗透率模型建立

图3　W油田21井区长属性模型Fig.3　Property models of Chang of the W oilfield with well 21 block

图4　W油田21井区长4+5油层组长小层孔隙度非相控模型(a)和相控模型(b)对比图Fig.4　Comparison of non-facies-controlled (a)and facies-controlled (b) porosity model of Chang of the W oilfield with well 21 block

图5　W油田21井区长4+5油层组孔隙度、渗透率原始数据与模拟数据频率分布直方图

3.4模型验证

由于所建立的模型是随机建模的结果，具有一定的随机性，可能产生不确定性结果，也就表明各个模拟结果之间的储层差异可能是由随机建模的不确定性造成的。因此在建模完成后需要结合地质事实对模型的符合率和准确度分别加以验证和分析，以确保模型的可靠性[10, 34]。本次研究主要采用储层特征统计参数及建模输入参数的概率分布一致性和抽稀井方法相结合的方法综合对所建立的模型进行检验和分析。

3.4.1相控属性模型与非相控属性模型对比

人工或计算机所描述的储层属性分布特征及变化趋势如果未经过沉积相约束，则具有较强的随机性，不能准确地体现构造不同部位的储层特征差异性，例如某些储集层在平面上属性特征具有较高的相似性，但实际沉积单元不同，如果未经过沉积相约束则可能被划分为同一成因单元，造成与地质事实不符的结果。因此属性模型的建立务必需要沉积相的约束，以此建立的模型最终所刻画和描述的储层属性特征与沉积相的展布特征才会达到较好的一致性，使储层描述的结果更加精确，更加接近地质事实。

3.4.2储层特征统计参数与建模输入参数概率分布一致性检验

模拟参数的统计特征与原始数据的统计特征一致性可以反映储层特征统计参数与模型输入参数分布的一致性，通常通过二者的概率分布直方图进行对比检验。研究区孔隙度与渗透率的分布直方图(图5)，反映出模拟参数与原始数据分布趋势一致，具有很好的吻合性。

4　模型应用效果

4.1应用所建立的三维地质模型进行地质储量核算

为了验证所建三维地质模型的实际应用效果，根据Petrel所建立的三维地质模型，应用软件中的储量计算模块，采用容积法对W油田21井区长4+5的原始地质储量进行了计算(表1)。在储量计算过程中，以油藏的三维空间变化为前提，以单个网格为最小计算单元，从网格扩展到单砂体，再延伸至整个油藏，逐步计算出整个研究区的地质储量，这样能够使储量计算结果更加准确。在储量计算过程中，要利用已建立的三维构造模型、孔隙度模型等。利用体积法计算的研究区长4+5地质储量与现有的地质认识相一致，说明利用所建立的三维地质模型计算的储量值较可靠。

表1W油田21井区长4+5油层组地质储量

Table 1Geological reserves of of Chang 4+5 Formation of the W oilfield with well 21 block

地层现有地质储量/104t模型计算储量/104t长4+5258234.5

图6　水驱与CO2驱产油速率(a)及累计原油产量(b)对比图Fig.6　Comparison of flow rate(a) and cumulative oil production(b) of water flooding and CO2 flooding

4.2为油藏数值模拟提供基础地质模型

控制油藏流体特征的许多因素均来自储层的地质特征，因此，为了准确预测油藏的生产状况，为油藏开发提供依据，需要建立研究区详细的三维地质构造和属性模型，为油藏数值模拟提供三维地质载体。一般情况下，利用Petrel所建立的三维地质模型的网格较细，在将模型输入油藏数值模拟软件Eclipse前，需要对模型网格进行粗化，利用粗化后的模型数据体进行油藏数值模拟。本次研究所建立的三维地质模型粗化后可以直接导入Eclipse进行数值模拟，在模拟过程中可以编辑修改网格属性，提高了数值模拟的效率和准确度。

本次相控建模完成之后，另一个延伸研究即利用本次研究所得的粗化模型结合已有的静态及动态生产数据，进行研究区CO2注入过程的数值模拟，目的是在研究区低孔、低渗及非均质性较强的储层条件下，探索利用CO2驱提高采收率的可行性。通过生产动态分析、PVT参数拟合、生产数据历史拟合及CO2驱开发方案设计等研究，认为在所建立的准确的储层三维地质模型的基础上，利用Eclipse所进行的CO2驱数值模拟研究，证实与水驱相比较，CO2驱能够取得良好的应用效果(图6)，为研究区的剩余油开发提供良好、可行的开发方案。

5　结　论

通过对鄂尔多斯盆地W油田21井区长4+5油层组的相控随机建模研究可以得出以下结论和认识。

(1)低渗透砂岩油藏的储集层具有非均质性较强、成岩作用强等特征，其储集层建模与中高渗透砂岩油藏有所不同。对低渗透油藏而言，按照构造建模、相建模及相控储层物性参数建模的随机建模方法所建立的三维地质模型确保了所建模型的合理性及准确性，对于具有多种沉积微相且非均质较强的储层而言，此方法提供了可行的建模思路及过程，为相控建模技术在低渗透油田开发中的应用奠定了基础。

(2)储层物性特征主要受沉积相控制，因此，在进行储层物性参数建模之前，首先应通过沉积微相分布特征对储层非均质性进行剖析，之后在沉积微相的控制下采用相控建模技术建立储层的属性模型，利用相控方法建立的模型比非相控建模更加合理、准确。

(3)应用相控建模技术所建立的鄂尔多斯盆地W油田21井区长4+5精细三维地质模型更加准确地表征了低渗透油藏的砂体连通性及展布特征，同时对不同位置的储层物性特征进行了精细刻画，为油藏的下一步优化开发方案提供了可靠的地质基础。这对具有类似特征的油田开发具有一定的借鉴意义。

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Application of Facies-controlled Property Modeling Technologies To Characterization of Low Permeability Oilfield in the Ordos Basin

LUO Tingting1， ZHOU Lifa1，JIAO Zunsheng2,3，BAI Yong2，WANG Suli1,2

(1.StateKeyLaboratoryofContinentalDynamics,DepartmentofGeology,NorthwestUniversity,Xi’an,Shaanxi710069,China2.ShaanxiProvincialInstituteofEnergyResources&ChemicalEngineering，Xi’an,Shaanxi710069,China；3.SchoolofEnergyResources,UniversityofWyoming,Laramie,Wyoming82071,USA)

The W low permeability oilfield with well 21 block in the Ordos Basin is characterized by ultra-low permeability oil reservoir with strong heterogeneity, and the effect of water flooding is not promising. In order to characterize the reservoir heterogeneity and its through-going characteristics, this paper establishes the structural model, lithofacies model, the sedimentary microfacies model, and the microfacies-controlled property model step by step using facies-controlled modeling technologies with multiple stochastic modeling methods based on the geology investigations, petrographic observations, log analysis, and production performances. The comparison between facies-controlled modeling and non-facies-controlled modeling reveals that facies-controlled property modeling resulted in a more reliable and realistic descriptions of the targeted reservoir heterogeneities. An seamless integration of 3D model established by Petrel and Eclipse simulations gets good application in later research on CO2-EOR numerical simulation. The successful application of the facies-controlled property modeling technologies in the Ordos Basin shows that such approach can characterize the properties of the low permeability reservoir with multi sedimentary mirco-facies and strong heterogeneity, and can describe connectivity and distribution feature of sand, providing a reliable petrophysical property model for optimizing the development strategy of ultra-low permeability reservoirs.

Ordos Basin; low permeability oilfield; facies-controlled modeling; variogram function

2015-12-17；改回日期：2016-02-24；责任编辑：孙义梅。

国家科技重大专项(2011ZX05004-006-004)。

罗婷婷，女，博士，1985年出生，石油地质学专业，主要从事油藏精细描述方面的工作。

Email: luoting-009@163.com。

TE122.2

A

1000-8527(2016)03-0655-08