利用常规测井资料识别致密砂岩气层

刘笑伟



利用常规测井资料识别致密砂岩气层

刘笑伟

（西安理工大学，陕西 西安 710048）

致密砂岩气层表现出明显的低孔隙度、特低渗透率及复杂的孔隙结构特征，给测井储层评价带来了巨大的挑战。选定鄂尔多斯盆地某区的致密砂岩气层为研究对象，根据储层的“四性”关系分析，以常规测井资料为基础，辅以自然伽马能谱测井资料进行研究。首先，利用自然伽马能谱测井准确求取储层的泥质含量；然后，根据密度测井计算储层孔隙度，并结合孔隙度和泥质含量预测储层的渗透率；最后，基于Archie公式，计算含气饱和度，建立研究区气层识别图版，以此为基础识别致密砂岩气层。

致密砂岩气；常规测井；“四性”关系研究；气层识别

最为现今最现实的非常规天然气资源，致密砂岩气在现今天然气勘探和开发中具有重要地位。现今世界各国对于致密砂岩气的标准并不一致，根据中华人民共和国石油天然气行业标准，致密砂岩气定义为覆压基质渗透率小于或等于0.1×103μm2的砂岩气层[1]。这类储层一般无自然产能，亦或自然产能不能满足工业标准，在勘探与开发的过程中均需要进行压裂改造[2,3]。因此，如何能够在压裂改造之初，提前准确获取地层的各项参数，对致密砂岩气层进行有效地判断和识别，具有重要意义。

鄂尔多斯盆地地域辽阔，自上而下发育多套储集层，俗称“满盆气，半盆油，南油北气，上油下气”。正是由于这种特殊的沉积、成岩以及成藏条件，鄂尔多斯盆地发育大量致密砂岩气层。同时，由于钻井数量巨大，每口井就只能保证测量常规测井曲线。在这样条件下，如何能够利用常规测井曲线对致密砂岩气层进行有效识别，显得非常有意义。因此，本文选取鄂尔多斯盆地某区的致密砂岩气层作为研究对象，利用常规测井曲线，对其测井评价进行系统的研究，以期对致密砂岩气的勘探和开发提供一定借鉴。

1 泥质含量计算

通常情况下，研究人员利用自然伽马相对值计算储层的泥质含量。但是，自然伽马相对值在求取的过程中需要提前获取泥岩的自然伽马值，由于致密砂岩储层经历了复杂测成岩作用，非均质性强，泥岩处的自然伽马值有时很难准确获取，导致读取的结果受到研究人员主观因素影响大，从而无法获取其准确值，给泥质含量的计算结果带来一定误差。

然而，自然伽马能谱测井资料却能较好地解决此问题。和自然伽马测井的原理相同，自然伽马能谱测井也是用于测量地层中的天然放射性，但其不同之处在于后者能够测量各种能级的伽马射线强度，而前者只能测量总的放射性。同时，后者测量的钾（K）含量和钍（Th）含量与泥质含量的关系非常好，并且读取的数值不再受到人为主观因素的影响。因此，可以利用K曲线和Th曲线共同计算地层的泥质含量[4]。

2 孔隙度计算

孔隙度表示的是单位体积地层中的孔隙体积，表示孔隙在岩石中总体积所占据的比例大小[5]。在常规九条测井曲线中，密度、中子和声波时差通常用于计算储层的孔隙度。但是，针对致密砂岩气层，这三条测井曲线均表现出各自的缺陷。首先，声波时差在含气地层中会出现“周波跳跃”现象，即首波幅度明显减小，而无法被记录，使得测量的声波时差比实际值大，如果这种现象持续出现，就会形成“周波跳跃”现象。其次，中子孔隙度在含气地层中，会出现“挖掘效应”，即地层含有天然气时，一部分孔隙空间的水被气代替，天然气使孔隙度中含氢指数减小，甚至比水还小，相当于挖掘了一定体积的骨架，生成了一个负的含氢指数附加值，就形成“挖掘效应”。这两种情况下，研究人员无法使用对应的测井曲线计算储层的孔隙度，否则会造成巨大的误差。因此，只有密度测井曲线可以用于孔隙度计算，即使密度测井也受到井径的影响，但可通过测井仪器消除。

如图1所示，该图为孔隙度POR和密度DEN交会图，图中数据来自于所选研究区，从图中可以明显看出，POR和DEN之间具有明显的线性相关性。通过对图中数据进行线性回归，可以得到研究区的孔隙度计算模型，如式（1）所示，两者的相关系数达到0.85。

式中：POR为孔隙度，%；DEN为密度，g/cm3。

3 渗透率预测

渗透率是流体流过地层难易程度的测量[5]。对于致密砂岩气层，其孔隙结构十分复杂，渗透率特别低，一般覆压平均基质渗透率小于或等于0.1×103μm2。由于岩石是通过孔隙和毛细管等相互连通的，常规的储层中，孔隙度和渗透率在对数坐标系啊存在一种线性的统计关系，一般而言，渗透率较大则对应于孔隙度较大。然而，在致密砂岩气层中，这种关系显得复杂一些，为了能够更好地表征储层的渗透率，本文利用孔隙度和粒度中值建立双参数的渗透率模型[6]，同时，基于前人的研究成果，采用泥质含量计算粒度中值，如式（2）和式（3）所示。将式（2）代入式（3），可以得到式（4）。通过式（4），实现利用孔隙度和泥质含量预测储层渗透率。

式中：K为渗透率，mD；φ为孔隙度，%；Md是粒度中值，cm；Vsh为泥质含量，%；c、d、e、f、g、A、B、C为模型参数。

如图2所示，该图为渗透率PERM、孔隙度POR所组成的三维图，图中数据来自于所选研究区，反映出PERM与POR和Vsh之间存在较好的相关性。基于二元回归模型，建立研究区的渗透率预测模型，如式（5）所示，其相关系数为0.90。

4 致密砂岩气层识别

致密砂岩气层的识别以Archie公式为基础[7]，如式（6）所示，该式为Archie公式的一种常用变形式。式中，对于同一研究区域的致密砂岩气层而言，参数、和地层水电阻率R都是固定值，由于没有亲油润湿性的影响，饱和度指数值也是统一值，虽然孔隙结构存在差异，但是，就同一层位而言，胶结指数也无明显差别，可以认定为定值。剩下的参数中，储层电阻率R可以从测井曲线中读取，孔隙度可以通过前面的模型计算，通过这些参数，就可以得到含水饱和度S，进而确定储层中的含气饱和度S。

式中：R为深电阻率，Ω·m；R为地层水电阻率，Ω·m；、为模型参数；为胶结指数；为饱和度指数；S为含水饱和度，%。

为了更直观地识别致密砂岩气层，绘制含气饱和度S和孔隙度POR交会图（图3），图中数据来源于所选研究区，通过趋势线划分，建立研究区气层识别图版，图版的符合率为89%。根据建立的识别图版，对研究区某井段进行处理，能够较好地识别致密砂岩气层，如图4所示。

图3 流体识别图版

图4 实例资料处理结果

5 结论

本文以鄂尔多斯盆地某区的致密砂岩气层为研究对象，基于储层的“四性关系”研究，实现了利用自然伽马能谱测井计算储层的泥质含量；建立了根据密度测井预测孔隙度的模型，相关系数达到0.85；同时，根据上述参数，构建了研究区渗透率预测的双参数预测模型，相关系数为0.90；最后，根据Archie公式，建立了研究区致密砂岩气层的识别图版，图版的符合率为89%，实现了利用常规测井资料评价致密砂岩储层的目的。常规测井的普遍性决定了其在致密砂岩气层勘探、开发过程中具有广泛的应用。

[1] 邹才能, 李熙喆, 朱如凯, 等. SY/T 6832-2011, 致密砂岩气地质评价方法[M]. 北京: 石油工业出版社, 2011.

[2] 李建忠, 郭彬程, 郑民, 等. 中国致密砂岩气主要类型、地质特征与资源潜力[J]. 天然气地球科学, 2012, 23(4): 607-615.

[3] 赖锦, 王贵文, 孟辰卿, 等. 致密砂岩气储层孔隙结构特征及其成因机理分析[J]. 地球物理学进展, 2015, 20(1): 0217-0227.

[4] 彭曙光, 潘和平, 王霁霞, 等. 自然伽马能谱测井在储层评价中的应用[J]. 工程地球物理学报, 2009, 6(4): 480-484.

[5] 李舟波, 潘葆之, 等, 译. 测井解释原理与应用[M]. 石油工业出版社, 1991.

[6] 雍世和, 张超谟. 测井数据处理与综合解释[M]. 东营: 中国石油大学出版社, 2007.

[7] ARCHIE G E. The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir of characteristics[J]. Society of Petroleum Engineers, 1942, 146: 54-62.

Identification of Tight Sandstone Gas Reservoirs by Using Conventional Well Logging Data

(Xi'an University of Technology, Shaanxi Xi’an 710048, China)

Tight sandstone gas reservoirs always show the properties of low porosity, extra low permeability and complicated pore structure, which bring a great challenge to the reservoir evaluation. In this paper, taking the tight sandstone gas reservoir in a block of Ordos basin as research object, according to the analysis of four-property relationship in the reservoir, based on the conventional logging data and natural gamma ray spectrometry logging data, the shale content in the reservoir was determined by GR logging, and then the porosity was calculated based on density logging, and the permeability of the reservoir was predicted based obtained shale content and porosity. At last, based on Archie formula, the gas saturation was calculated so as to establish the gas identification chart in the study area, and this chart was applied to distinguish the tight sandstone gas reservoir.

tight sandstone gas; conventional log; four-property relationship; gas reservoir identification

TE 122

A

1004-0935（2017）04-0340-03

2017-03-06

刘笑伟（1989-），男，硕士，陕西西安市人，2015年毕业于西安石油大学勘察技术与工程专业，研究方向：从事地球物理测井研究工作。