成岩相控低渗透率砂岩储层饱和度评价方法

李永贵,夏福志,赵建斌,孙寅森

(1.中国石油集团测井有限公司国际公司,北京100101;2.中国石油集团测井有限公司地质研究院,陕西西安710077)

0 引 言

姬塬地区长8储层是典型的低渗透率砂岩岩性油藏,岩性主要为细、极细粒长石岩屑砂岩,孔隙度为6.0%～12.0%,渗透率为(0.07～2.00)×10-3μm2,属低渗透率、特低渗透率储层。成岩作用较强烈,类型复杂。复杂的成岩作用造成储层孔隙类型多样、孔隙结构复杂和非均质性强等特征[1-2]。复杂的孔隙结构控制了低渗透率岩石的渗流和导电能力,影响油气水层的电性响应特征[3-5]。不同孔隙结构储层的岩电关系差异很大,导致其岩电关系与阿尔奇公式所揭示的规律存在明显的差异,因此,不能用统一的岩电参数评价含水饱和度[6-11]。

本文以长8储层大量的岩心岩电、铸体薄片、压汞数据为基础,分析不同成岩相储层孔隙结构特征及对岩电参数的影响,建立与储层孔隙结构特征相匹配的岩电参数及胶结指数m计算模型,提高低渗透率砂岩储层含水饱和度计算精度。

1 低渗透率砂岩储层孔隙结构特征

研究区储层发育绿泥石衬边弱溶蚀、不稳定组分溶蚀和钙质胶结等3种成岩相。根据15口井78个岩样成岩相的鉴定结果,分别开展了3种成岩相的铸体薄片、压汞、岩电等配套岩石物理实验,从不同角度分析了3种成岩相的孔隙结构特征。图1为岩心孔隙度—渗透率交会图,由图1可见3种成岩相的孔隙度、渗透率关系明显不同。

图1 岩心孔隙度—渗透率交会图

3种成岩相岩心铸体薄片图像分析结果显示绿泥石衬边弱溶蚀成岩相储层主要以粒间孔、粒间孔-溶孔为主,孔喉半径大,孔隙连通性好,配位数高;不稳定组分溶蚀成岩相储层主要以溶孔、粒间孔-溶孔为主,其孔喉半径、孔隙连通性和配位数相比绿泥石衬边弱溶蚀成岩相较差;钙质胶结最差。3种成岩相对应的岩心压汞曲线特征表明绿泥石衬边弱溶蚀成岩相储层孔隙结构最好,压汞毛细管压力曲线较平缓,启动压力较小,排驱压力较小,平均孔喉半径和最大孔喉半径均最大;不稳定组分溶蚀成岩相的孔隙结构次之;钙质胶结成岩相的孔隙结构最差。

2 储层孔隙结构对岩电参数的影响

阿尔奇在实验室对大量砂岩样品研究的基础上,建立了岩石电阻率与孔隙度、含水饱和度之间的实验关系[3]

F=Ro/Rw=a/φm

(1)

(2)

式中,F和I分别为地层因素和电阻增大系数;φ为孔隙度,%;Sw为含水饱和度,%;Rt和Ro分别为岩样部分和完全被水溶液饱和后的电阻率,Ω·m;Rw为岩样中饱和的水溶液电阻率,Ω·m;m和n分别为胶结指数和饱和度指数;a、b为系数。

低渗透率砂岩储层孔隙结构控制着岩石的渗流能力和电性特征,孔隙结构不同,岩电参数不同[5]。研究区15口井78个岩样岩电分析结果见图2、图3。由图2可见,岩心孔隙度与地层因素不遵从经典的阿尔奇定律,大孔隙岩石与小孔隙岩石表现出2种不同的变化规律,以孔隙度10.0%为界出现分段。当孔隙度大于10.0%,数据分布集中且有规律,F与φ线性关系好,a接近于1,m接近于2。当孔隙度小于10.0%,F值变化大,数据分布发散且规律性不强,a大于1,m小于2。由图3可见,以孔隙度10.0%为界,岩心含水饱和度与电阻增大系数拟合得到的n值也不同。

图2 孔隙度—地层因素关系图

图3 岩心含水饱和度—电阻增大系数关系图

3 基于孔隙结构差异的变岩电参数含水饱和度计算

由于低渗透率砂岩储层复杂的岩电关系,采用统一的拟合关系回归得到的岩电参数计算含水饱和度Sw误差较大。为了较好地利用阿尔奇公式或其变形公式计算Sw,须根据储层孔隙结构的差异得到与之相匹配的岩电参数,以提高Sw的计算精度。

3.1 基于孔隙结构差异的岩电参数及胶结指数m模型

发育不同成岩相的储层具有不同的孔隙结构特征,通过常规测井资料可以连续识别成岩相[12],以成岩相为基础优化岩电参数。基于毛志强等[6]的研究,地层因素与孔隙度的关系可表示为二次函数

lgF=blg2φ+clgφ+d

(3)

式中,c,d为实验系数。

由于有φ=1,F=1这一理论条件的约束,d值应为0或接近于0,因此,d可忽略。

lgF=blg2φ+clgφ

(4)

等式两边同除以lgφ

(5)

在式(1)中,令a=1

(6)

经过推导得到m的计算公式

m=b′lgφ+c′

(7)

式中,b′,c′为实验系数。

利用式(7)可获得连续的m值。根据岩电实验所选岩心样品对应的成岩相鉴定结果,分别建立了绿泥石衬边弱溶蚀、不稳定组分溶蚀和钙质胶结等3种成岩相储层优化的岩心孔隙度—地层因素交会图及对应的岩心含水饱和度—电阻增大系数关系图(见图4)。由图4可见:①低渗透率砂岩储层岩心孔隙度-地层因素之间并不是简单的幂函数关系,胶结指数m不是固定值,而是随着孔隙度的变化而变化;②不同成岩相储层具有不同的胶结指数,储层孔隙结构越好,孔隙连通性越好,胶结指数也越大;③绿泥石衬边弱溶蚀成岩相储层主要以粒间孔隙为主,孔隙连通性最好,对应的胶结指数接近于经典的阿尔奇公式[图4(a)中黑色线,m=2.0];④对于不同成岩相储层,当孔隙度大于25.0%时,各种成岩相储层的胶结指数m基本相等,均接近于2.0;⑤不同成岩相储层,饱和度指数n也不相同;⑥不稳定组分溶蚀成岩相和钙质胶结成岩相具有较高的束缚水饱和度并导致n值减小[13-15]。

图4 不同成岩相的岩电参数优化关系图

3.2 基于孔隙结构差异的变岩电参数含水饱和度计算

根据上述分析结果,对不同成岩相储层分别选取不同的岩电参数计算含水饱和度。绿泥石衬边弱溶蚀成岩相储层岩电参数

a=1.0,m=0.3305lgφ+2.2855,

b=1.01,n=1.7366

(8)

不稳定组分溶蚀成岩相储层岩电参数

a=1.0,m=0.3376lgφ+2.2072,

b=1.0102,n=1.6418

(9)

钙质胶结成岩相储层岩电参数

a=1.0,m=0.4473lgφ+2.2659,

b=1.0157,n=1.6055

(10)

利用得到的岩电参数,基于经典的阿尔奇含水饱和度计算公式分析密闭取心井xx1井的解释结果(见图5)。该井目的层为典型低渗透率砂岩储层,成岩作用较强烈,类型复杂,孔隙结构复杂。用岩电实验数据直接回归的岩电参数计算含水饱和度与密闭取心分析含水饱和度差异较大,影响流体识别及储量计算。原解释将84、86号层解释为油层,87号层解释为油水同层。图5中第8道所示的成岩相识别结果显示84、86、87号层为不稳定组分溶蚀成岩相,孔隙度和渗透率较高、物性好,85和88号层为钙质胶结成岩相。图5中第7道显示基于成岩相分类的变岩电参数计算的含水饱和度、直接回归的岩电参数计算的含水饱和度与密闭取心分析结果的对比。基于成岩相分类优化的岩电参数计算含水饱和度Sw,Archie与密闭取心分析的含水饱和度吻合,而直接回归的岩电参数计算的含水饱和度Sw与密闭取心分析的结果差异较大,优化后的岩电参数计算的含水饱和度精度(绝对值)提高10%。根据新的计算结果,将84、86和87号层解释为油层。2 507.0～2 510.0 m井段试油,日产油4.42 t,不产水,为纯油层,验证了计算结果的可靠性。

图5 xx1井低渗透率透砂岩储层解释成果图*非法定计量单位,1 mD=9.87×10-4 μm2,下同

为了进一步验证应用效果,对另外一口密闭取心井xx2井进行了处理解释及对比分析(见图6)。图6中第7道显示,基于该研究建立的方法计算的含水饱和度Sw,Archie与密闭取心分析的含水饱和度更吻合,而直接回归的岩电参数计算的含水饱和度Sw与密闭取心分析的结果差异较大,优化后的岩电参数计算的含水饱和度精度(绝对值)提高10%以上,成岩相控低渗透率透砂岩储层含水饱和度的计算精度显著提高。

图6 xx2井低渗透率透砂岩储层解释成果图

4 结 论

(1)受成岩相控制的低渗透率砂岩储层复杂孔隙结构导致岩电关系复杂,表现出不同岩电特征。

(2)建立了基于储层孔隙结构差异的岩电参数及胶结指数m模型,得到了与储层孔隙结构特征相匹配的岩电参数。

(3)通过与密闭取心井岩心分析含水饱和度对比,本文建立的方法显著地提高了成岩相控低渗透率砂岩储层含水饱和度的计算精度。