基于共生互层的页岩油储层含油饱和度测定方法

李广青 阎保雄 宁涛

摘 要 针对页岩油储层内部存在黏土量过高、发育状态较差、孔隙度较低和渗透率较小的问题，基于共生互层提出一种页岩油储层含油饱和度测定数值模拟方法。该方法根据理论计算公式分析共生互层的渗透压，检测离散裂缝，通过计算扩散引起的盐离子通量得到双向流动运移通量，建立页岩油储层流体的控制方程，分析初始条件和边界条件，实现双层控制。选择储层含油饱和度测量方法，确定页岩分层状态，通过稳态电流连续性方程实现数值模拟，建立岩石三维图像，利用X射线对目标区域岩石构建数字孔隙，并根据岩层电阻率和地层水导电率计算各饱和度参数。实验结果表明：该方法在测量过程中可同时分析压差、毛管力和渗透压3种驱动机制的影响，发现在15 d时对渗透量的吸收已经达到80%，渗透压平衡时间远大于压力扩散平衡时间，此时油储层含油状态达到饱和，会出现裂缝。

关键词 含油饱和度 测定方法 渗透量 共生互层 页岩油储层 数值模拟

中图分类号 TH83   文献标志码 A   文章编号 1000?3932（2024）01?0102?05

在物联网大数据等技术的迅猛发展下，通过精准计算后进行勘探的石油资源能够得到更加充分的开发。含油饱和度是石油资源开发方案中至关重要的一项参数，根据含油饱和度能够分析出岩石中石油层段的空间分布，以便于对岩石储藏资源的潜力进行评价，是实现共生互层页岩油储层勘探与开发战略突破的关键所在。对共生互层的页岩油储层含油饱和度进行测定，能够最大程度上实现资源的开发与利用，减少人力物力以及资源浪费。

文献［1］通过对比不同类型页岩油地质特征，提取关键参数研究并总结了页岩油储层孔隙度、有机碳含量等参数与原油储量的相关关系。但该方法属于定性研究，难以针对具体页岩油储层含油饱和度进行计算。文献［2］通过扫描电镜获取图像，进行神经网络分割处理，得到了岩层内各部分的结构信息，并通过随机参数生长法和二维分数布朗运动模型构建了三维数字岩心，得到了地层参数之间的关系。但是该方法对图像处理技术要求较高，而扫描电镜难以获得超高分辨率的扫描图像，导致测定结果误差较大。

笔者针对以上方法的不足，研究了一种基于共生互层的页岩油储层含油饱和度测定数值模拟新方法。选用高分辨率的微米CT扫描技术，通过有限元模型构建三维数字岩心，对页岩油储层进行数值模拟，从而精准计算出渗透压、盐浓度等参数与含油饱和度间的关系，提高测定效率。

1 基于共生互层的页岩油储层含油饱和度测定模型

1.1 渗透压分析

为了避免岩石基质和裂缝之间离散毛管力差异的影响，构建测定模型时首先要考虑共生互层的渗透压，以便对基质和裂缝间的空间进行计算，进而能够更好地实现对岩层油水流动模型的控制［3，4］。

因液体密度不同而形成的半透膜，其两侧存在化学势差，从而形成渗透压，其计算式为：

其中，p为渗透压，V为共生互层中水的摩尔体积，ω为气体常数，T为岩层温度，a1、a2分别为低盐水和高盐度水的活度［5，6］。

共生互层中水油电解质正、负离子的比例为1∶1，故渗透压p′计算式可简化为：

p′=nTωC        （2）

其中，n为溶液中的离子总数，C为溶液所含有的盐浓度。

1.2 页岩油储层流动控制

由于渗透需要考虑水油的双向流动扩散活动，因此引入盐离子扩散通量的概念，即：

Fd=-（1-Ep）θ▽C      （3）

其中，Fd为扩散引起的盐离子通量；Ep为渗透膜的实际渗透效率，理想效率为1，即完全不渗透；▽为浓度梯度算子；θ为扩散系数［7］。

双向流动中盐离子运移通量Fh为：

Fh=Fd▽U       （4）

其中，U为计算目标的流动速度。结合流体质量和密度可以得到储层中流体的质量守恒方程：

其中，Q为储层流体的源汇项，m为流体质量，t为时间，μ为流体密度［8］。考虑孔隙边界的渗透系数，得到基质和裂缝之间的流动方程为：

Q′=s′γμo         （6）

其中，Q′为基质和裂缝之间流体的源汇项，s′为流体的饱和度，γ为孔隙度，o为油体的密度。考虑到渗透压对流体运动的影响，结合渗透压公式得到在渗透压力下页岩油储层流体的控制方程：

其中，FQ为油储层流体控制量，k为储层的渗透率，g为储层流体的控制系数。借助饱和度计算公式即可得到共生互层页岩油流体渗透控制结果。

1.3 初始条件和边界条件

页岩油储层含油饱和度测定模型拟定从0时刻开始运行，注入时间为t0，则模型处于原始地层含水饱和度的初始条件为：

sβ|t=0=sw0        （8）

cβ|t=0=c0         （9）

-NμU|ζ=0，t≥0       （10）

其中，sβ表示模型中储层含水饱和度的初始条件，sw0表示基质初始含水饱和度；cβ表示模型未运行前，基质储层盐浓度的初始条件，c0表示基质初始盐浓度；N表示边界的垂直向量，ζ代表边界，随着恒定流体注入渗透，其满足质量守恒方程和立体双向控制方程［9，10］。

2 页岩油储层含油饱和度测定

2.1 数值模拟

从岩石物理条件角度选择储层含油饱和度测量方法，主要考虑页岩储层的电阻率、含水饱和度、孔隙度、泥沙含量、泥沙空间分布形态等因素的影响。页岩的岩矿构造主要为黏土质长英页岩，土质黏度较高，碳酸盐含量较低，长英质矿物分布杂乱且含量较高，沉积岩层分层明显［11，12］。针对这类岩石进行数值模拟要考虑的参数主要包括实测地层电阻率、黏土电阻率、地层水电阻率、黏土体积参数、储层含水饱和度及岩层孔隙度等。其中，最基本电阻率参数的一般表达式主要通过有限元模型对稳态电流连续性方程进行表达，即：

其中，J为目标对象的电流密度，μh为岩层体电荷密度。再根据电流密度和电场强度计算电流的电导率c：

c=▽τq        （12）

其中，τ为电流电势，q为电场强度。通过式（12）计算得到电导率的数值为常数［13，14］。

选择适当的勘测期，采用高分辨率的探测装置在探测井中对页岩油储层各项参数进行探测，以保障初始模拟数据真实可靠。目前，地质研究应用较为普遍且具有良好经济效用的计算机数值模拟研究手段为ANSYS有限元软件，其操作过程为将岩石储层初始参数导入计算机数值模拟系统中，然后对页岩油储层内流体动态数据进行模拟。该方法不仅可以节省资源消耗和勘测工作量，还可以对实际探测无法获取的某些参数进行模拟。

2.2 数字孔隙构建

岩石探测设备通过X射线对目标区域岩石进行CT扫描，获得岩石内部储层三维立体结构图像。根据孔隙密度调整图像亮度，设定岩石骨架分辨率阈值，得到岩层二值化图像，图像中每个像素单元代表一定尺度范围内的岩石体元。提取图像关键参数信息作为数值模拟的三维数字岩心，采用有限元模型构建岩石数字孔隙参数。

选用纳米级微孔扫描仪器对页岩数字孔隙值进行加工，进一步切割样本数据，使其像素分辨率达到1.05 μm。根据固定阈值提取数字孔隙，控制像素灰度值在50以下，从而确定岩石三维图像，扫描结果如图1所示。

此时岩层中仍存在难以扫描到的更细小的纳米孔隙。因此需要利用聚焦离子束扫描仪对页岩油储存纳米孔隙进行扫描处理，液态金属离子束聚焦在岩石表面会产生二次电子信号，分单元扫描后可以获得10 nm超高分辨率的岩层结构图像，进而能够针对岩石中的各种孔隙进行参数提取和数值模拟。

2.3 饱和度模拟参数确定

在页岩储层三维岩心结构模型和数字孔隙模拟的基础上，通过有限元模型能够得到各层次电阻率和导电特征的数据信息，再根据岩层电阻率和地层水导电率对各饱和度参数进行计算确定。页岩层中方解石的等效电阻率Rkf计算式为：

其中，Rw为自由电解质的等效电阻率，?kf为方解石的孔隙度。电阻率与该岩层的电导率互为倒数，由此可得到岩层的电导率Ckf。根据岩层孔隙中泥质砂岩的分布情况，选用W?S模型计算岩石含水饱和度时储层的电导率C0为：

C0=aCe+bCw       （14）

其中，Ce为储层流体交换阳离子所产生的电导率，Cw为地层水的电导率，a、b为随机系数。地层水和可交换阳离子的电导率能够满足任意常数计算［15］。

岩层有机质的发育也会对岩层含油饱和度产生影响，根据Archie公式计算得到有机质的等效电阻率与自由电解质的等效电阻率关系如下：

其中，Rog为有机质的等效电阻率，M为岩层矿物的胶结指数。

通过上述公式计算得到岩层饱和水的电阻率和电导率后，即可确定储层含油饱和度值，进而能够利用有限元模型对各地层因素进行模拟测定。

3 实验与结果分析

为了验证笔者提出的页岩油储层含油饱和度测定数值模拟方法，基于上述计算，采用ANSYS有限元软件，通过水力压裂技术对页岩储层流体运动进行数值模拟。测定实验中，水压在短时间内将大量水体通入储层内部，使储层产生严重裂缝，然后关闭通井，等待一段时间后再进行反排，根据预设的裂缝和岩层参数观测模拟岩层的饱和度分布情况，得到在压差、毛管力和渗透压驱动机制下的页岩油储层含油饱和度剖面（图2），可以看出，在压差作用下储层裂缝更加严重。

通过测定储层间盐浓度和饱和度随时间的变化关系，并结合渗透压参数，得到共生互层含油饱和度的变化规律（图3）。可以看出，15 d时对渗透量的吸收已经达到了80%，渗透压平衡时间远大于压力扩散平衡时间。

注水初期渗透活动较为活跃，共生互层盐离子运动频繁，盐浓度变化较大，由于渗透压的存在以及页岩半透膜的作用，地层水会大量涌入岩层，导致储层内压力升高，在明显的浓度差下盐离子由高浓度向低浓度扩散。同时由于裂缝的分布差异，裂缝孔隙分布较多的区域渗透更明显，水压更大，可根据页岩储存中毛细管力和渗透压的变化计算渗吸作用下储层的含水饱和度，而页岩储层含油饱和度与含水饱和度呈负相关，根据裂缝含油储层的扩散压力和盐浓度即可计算出含油饱和度，结果如图4所示。通过对注水初期渗透活动的分析，可以利用具体的计算模型得出含油饱和度结果。这些结果可为研究人员和工程师提供参考，以指导注水作业和储层开发，从而进一步优化油田生产。

综上所述，注水后储层裂缝内含油饱和度下降，随着水分的增加储层含水量扩散，当渗透量的吸收达到80%时，会出现裂缝，油储层含油状态达到饱和，裂缝压力扩散导致岩层中部压力增高，进而造成储层含油能力减弱。同时，盐浓度也会影响渗透压和含水饱和度的变化，盐浓度差越大流体渗透效果越强，从而影响含水饱和度和含油饱和度的变化。

4 结论

4.1 针对共生互层内的页岩属性特征，选用微米级CT扫描仪器对目标区域岩层和矿物进行扫描探测，获取高精度的参数信息，从而构建具有较高分辨率的三维数字岩心模型。

4.2 通过计算共生互层内渗透压和盐离子双向流动情况，得到了储层流体运动规律，为储层含油饱和度测定奠定了运算基础。

4.3 利用扫描探测所获得的实际数据进行数值模拟，构建数字孔隙模型，确定饱和度测定关键参数。测定实验结果证明了储层内含油饱和度主要受到渗透压和盐浓度的影响，提高了页岩油储层含油饱和度测定的精准度。

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