基于岩石物理相的水淹层综合评价方法研究

胡 凯

(中国石油长城钻探工程有限公司地质研究院)

0 引 言

南苏丹P油田位于Melut盆地北部凹陷西北斜坡带上的断背斜构造带上，开发主力层位为Yabus组，其中YI-YV砂岩组为层状油藏，YVI-YVII砂岩组为块状底水油藏。目的层孔隙度主要分布范围为25%～35%，平均孔隙度为29.4%；渗透率主要分布范围为100～10 000 mD，平均渗透率为4 900 mD。储层为高孔、高渗储层。该油田于2006年投产，初期日产油9 365桶，含水率为1%。随着油田开发的不断深入，底水锥进、边水推进和注入水水淹的问题日益严重，油田综合含水率持续上升，目前综合含水率为77.8%，油田已进入中高含水期，因此有必要开展水淹层综合评价研究，进而为找堵水作业、开发井位调整、射孔作业等提供依据。

针对P油田水淹严重的问题，本文基于流动单元指数理论，利用累积频率法将储层划分为三种岩石物理相。基于敏感性测、录井响应优选，对水淹层进行综合定性识别；在岩石物理相划分的基础上，精细评价了不同储层的原始含水饱和度、剩余油饱和度、束缚水饱和度等参数，进而精确确定其含水率，实现了水淹层定量评价。经验证，储层参数评价结果与岩心分析结果基本吻合，水淹层定量评价结果与生产实际相符。

1 岩石物理相划分

前人研究成果表明不同类型的储层岩石物理特性和渗流特性不同，对生产开发的控制作用不同，进而导致不同类型储层的水淹程度相差较大，为实现水淹层的精细评价有必要开展储层分类研究。

自Hearn等提出流动单元概念后，国内外许多学者利用流动单元指数来划分储层[1-3]，依据流动单元的概念，流动单元指数被定义为：

(1)

(2)

(3)

式中：IFZ为流动单元指数；IRQ为储层品质因子；φZ为标准化孔隙度，小数；φe为储层有效孔隙度，小数；K为储层渗透率，mD。

基于上述理论，利用研究区取心井的岩心分析孔隙度、渗透率，计算得到储层流动单元指数，采用累积频率法将储层划分为3类(图1)：Ⅰ类储层物性、渗流特性最好，流动单元指数大于10；Ⅱ类储层物性、渗流特性略差，流动单元指数介于6～10之间；Ⅲ类储层物性、渗流特性最差，流动单元指数小于6。

图1 流动单元指数累积频率储层分类

为验证储层分类的合理性，利用22块岩心样品的压汞实验数据进行储层分类(图2)，其结果与岩石物理相的划分结果相一致，证实基于流动单元指数的储层划分的可靠性。

图2 压汞曲线储层分类

基于敏感性测井响应优选，确定利用密度曲线计算储层孔隙度；基于沉积相控，利用岩心分析孔渗实验数据建立渗透率模型；在孔隙度、渗透率参数计算的基础上，利用公式(1)、(2)、(3)确定储层流动单元指数，根据储层岩石物理相划分标准，划分为3类储层。

2 水淹层综合评价

2.1 水淹层评价标准

含水率(Fw)是水淹层评价的重要参数，依据含水率的不同，将水淹层划分为四个级别：未水淹、低水淹、中水淹和高水淹，其划分标准如表1所示。

表1 水淹级别划分标准

2.2 水淹层定性识别

油层水淹后，由于储层流体特性、孔隙结构、物性等岩石物理特性的改变，导致不同级别水淹层具有不同测井、录井响应特征[4-8]，因而可以优选敏感的测井、录井信息进行水淹层定性识别。

水淹层在自然电位曲线上具有明显的特征[9]。由于水淹的影响，自然电位曲线会在水淹层上下产生基线偏移，可根据基线偏移程度的大小，进行水淹级别识别：基线偏移大于8 mV时，为高水淹层；基线偏移介于5～8 mV时，为中水淹层；基线偏移小于5 mV时，为低水淹层。

地层水或注入水驱替储层原油，导致储层导电规律发生变化，因而可根据电阻率曲线的变化特征进行水淹层识别：当深侧向电阻率值小于10 Ω·m时，为高水淹层；当深侧向电阻率值介于10～15 Ω·m时，为中水淹层；当深侧向电阻率值介于15～20 Ω·m时，为低水淹层。

由于地层水或者注入水的驱替致使油层含油饱和度降低，烃类组分含量降低，从而导致录井气测检测到的烃类组分减少，全烃曲线幅度减小，并且水淹程度越严重，全烃曲线的下降幅度越大。

2.3 水淹层定量评价

含水率是水淹级别定量评价[10-13]的关键参数，含水率的计算公式为：

(4)

(5)

(6)

式中：Kro、Krw为油、水相对渗透率；μo、μw为地区油、水相粘度，mPa·s；Sw为原始含水饱和度；Swi为束缚水饱和度；Shr为剩余油饱和度；r、h为地区经验系数。

为准确求取含水率参数，在岩石物理相分类的基础上，利用J函数、印度尼西亚方程[13-14]以及通过相渗实验来精确评价原始含水饱和度、剩余油饱和度、束缚水饱和度等关键参数，并将评价结果与密闭取心结果相对比，吻合较好。

2.3.1 原始含水饱和度确定

毛管压力理论可描述油藏驱替力控制饱和度的分布规律，进而确定油藏原始含水饱和度[14]。在岩石物理相分类的基础上，利用研究区压汞实验数据J函数值，根据原始含水饱和度与储层孔隙度、渗透率、油柱高度之间的关系，利用公式(7)、(8)、(9)、(10)来确定储层原始含水饱和度，如图3、图4、图5、表2所示。

表2 原始含水饱和度关系式

图3 Ⅰ类储层J函数与Sw关系图

图4 Ⅱ类储层J函数与Sw关系图

图5 Ⅲ类储层J函数与Sw关系图

J=a′×Sw-b′

(7)

(8)

Pcres=(δ×cosθ)res/(δ×cosθ)lab×Pclab

(9)

Pcres=(ρw-ρo)×H×g

(10)

式中：a′、b′为回归系数；Pcres、Pclab分别为储层、实验室条件下的毛管压力，psi(1.45×10-4psi=1 N/m2)；φ为储层孔隙度；(δ×cosθ)res为储层条件下的界面张力和接触角余弦的乘积，对于油水接触，其值为26；(δ×cosθ)lab为实验室条件下的界面张力和接触角余弦的乘积，对于空气水银接触，其值为367；ρw、ρo为地层水、原油密度，g/cm3，研究区ρw=1.0 g/cm3、ρo=0.845 g/cm3；H为自由水界面以上油柱高度，m；g为重力加速度，其值为9.8 N/kg。

2.3.2 剩余油饱和度确定

南苏丹P油田储层泥质含量较高、地层水矿化度较低，综合考虑其储层和沉积特征，优选泥质附加导电的印度尼西亚方程计算储层剩余油饱和度，如公式(11)所示。

(11)

Shr=1-Swn

(12)

式中：Swn为目前含水饱和度，小数；Rt为地层电阻率值，Ω·m；Rsh为泥岩电阻率值，Ω·m；Rw为地层水电阻率值，Ω·m；Vsh为泥质含量；a、m、n为岩电参数。

不同储层导电规律不同，因而有必要按不同储层类型确定不同岩电参数值[15-16]。本文利用研究区36块岩电实验数据，分别确定Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三类储层的岩电参数值，如表3所示，进而实现储层剩余油饱和度的精细评价。

表3 岩电参数取值

2.3.3 束缚水饱和度确定

基于研究区22块岩心样品相渗实验数据，分别建立三类储层束缚水饱和度(Swi)与渗透率之间的关系，如图6所示。

图6 渗透率与束缚水饱和度关系

3 应用效果

3.1 定性评价水淹层

利用敏感性测井、录井信息，对X 1井进行水淹层定性识别。10、12号层自然电位曲线发生基线偏移，偏移量介于5～8 mV，深侧向电阻率介于10～15 Ω·m，气测曲线幅度降低，综合判别为中水淹层；13号层自然电位曲线发生基线偏移，偏移量大于8 mV，深侧向电阻率小于10 Ω·m，气测曲线幅度大幅降低，综合判别为高水淹层，如图7所示。

图7 X 1井水淹层定性判别图

3.2 定量评价水淹层

利用上述评价方法对研究区后期投产的6口井11个水淹层进行识别，准确识别10层，准确识别率为90.9%。应用该方法对X 3井进行水淹分析，评价结果如图8所示。该井12号层电阻率小于10 Ω·m，流动单元指数为10.3，为Ⅰ类储层，该方法计算含水率为83.4%，综合评价为高水淹层。该井投产井段分别为1 293～1 295 m、1 298～1 301 m、1 307～1 309 m，投产初期基本不产水，投产两个月后含水率不断上升，后期达到85.3%，随即对12号层进行挤水泥堵水作业，封堵后该井含水率下降至2.1%，该评价结果与生产实际相符。

图8 X 3井水淹层测井评价综合图

4 结 论

(1)基于流动单元指数理论，利用累积频率法将储层划分为三种岩石物理相，并且利用压汞实验数据验证了岩石物理相划分结果的可靠性，在此基础上开展了水淹层定性识别、水淹级别定量评价方法研究。

(2)基于敏感性测井、录井响应，优选了自然电位、电阻率、气测等曲线，对水淹层进行综合定性评价，其评价效果较好。

(3)基于岩石物理相分类结果，精细评价了储层原始含水饱和度、剩余油饱和度、束缚水饱和度等参数，进而准确计算水淹级别定量评价的重要参数含水率，并将该方法应用于生产实际，结果表明水淹层评价结果与生产实际相符，水淹层准确识别率达到90.9%。