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沉積微相約束下的測井解釋模型研究

2010-01-12 01:40:04孟祥梅楊少春
物探化探計算技術 2010年3期
關鍵詞:模型研究

孟祥梅,楊少春

(1.中國石油大學 地球資源與信息學院,山東東營 257061;2.勝利油田地質錄井公司,山東東營 257064)

0 前言

葡北油田于1979年7月正式投入開發,其含油面積為55.3 km2,地質儲量為4 113×104t。1985年該區基本實現了全面轉抽。1987年開始井網一次加密調整,1997年井網非均勻二次加密調整。目前,油田的開發已經進入高含水期,產量預測存在明顯誤差,需要精確的儲層參數進行地質建模以及油藏數值模擬,為油藏描述、剩余油的挖潛提供直接、有效的依據。

測井精細解釋是在獲得目的層段巖心分析資料和試油資料后,針對目的層段開展的測井解釋方法研究,最終建立可靠的參數計算公式和油水層評價標準。通過開展葡萄花油層測井二次解釋模型研究,提高解釋精度,對進一步明確剩余油挖潛方向,提高采收率具有重要意義。常見測井解釋模型的研究,主要從細分層位或者統計回歸參數等角度提高解釋模型精度,很少將地質條件應用到模型中。為了提高葡萄花油層儲層參數的計算精度,把葡萄花油層劃分為五種沉積微相類型[1]:

(1)主體席狀砂。

(2)主體河道。

(3)廢棄河道。

(4)薄層砂。

(5)非主體席狀砂。

各沉積微相在平面上分布穩定,在垂向上變化快,因此選擇分區塊建立解釋模型,并不適合研究區的特點。分流動單元建立解釋模型,巖心分析數據點少,甚至極少,所建模型的精度低以至沒有意義。同一沉積單元有時包括多種沉積微相,微相內部的各小層之間儲層物性差異小,因此分層建立解釋模型也不合適。

根據沉積微相的物性統計可以看出(見下頁表1),不同沉積微相之間的儲層物性變化大,尤其是主體河道、席狀砂與薄層砂、非主體席狀砂之間,物性差別顯著。綜合分析認為,同一沉積微相或巖相具有相近的巖石物性,在相同的微相內建立巖石物性分布參數模型,會較大地提高預測精度。因此,建立不同沉積微相控制下的測井解釋模型最為合適,更具有實際意義[2、3]。

1 基礎數據的整理

對基礎數據的整理,是測井資料精細解釋的首要工作,也是實現由單井到多井解釋的關鍵。為了提高和保證儲層參數計算的精度,在進行儲層參數研究時,一定要考慮測井、巖心及地質資料的質量。對一系列的基礎數據進行的整理,包括標準化、巖心深度歸位等。

表1 不同沉積微相物性分析對比Tab.1 Comparison of reservoir physical properties of different sedimentary microfacies

1.1 測井資料標準化

葡Ⅰ油層頂界泥巖全區沉積厚度穩定,測井特征響應明顯。在該段內,泥巖電阻率曲線低平,聲波時差曲線階梯狀變化明顯,油田上普遍采用該段泥巖作為區域地層對比標志,用來確定葡萄花油層頂界,是全區較為理想的標準層。因此,可選擇葡萄花油層頂界泥巖作為標志層,對深淺側向、聲波時差,以及微電極測井曲線等進行統計分析。聲波時差主要集中在400μs/m,R045主要集中在2.75Ω·m,以此為依據對測井數值進行校正[4~6]。

1.2 巖心深度歸位

在鉆井取心過程中,由于鉆時、鉆速和巖心收獲率的影響,鉆井取心深度與測井深度存在一定的偏差。利用巖心分析孔隙度與孔隙度(密度或聲波)測井曲線作對比,找出二者的深度誤差。將研究區對應較差的井的巖心深度進行歸位校正。

2 測井解釋模型的建立

測井解釋的最終目的,是應用測井資料準確計算儲層參數并對油水層進行評價。針對研究區的特點,利用“巖心刻度測井”方法,在對現有測井資料進行標準化和重新解釋的基礎上,對該區儲層巖性、物性、電性、含油性及其關系進行了深入研究,建立了儲層參數測井解釋模型[7~11]。

2.1 孔隙度(POR)解釋模型

選取有代表性的巖心資料,進行巖心歸位,標定測井曲線。根據“四性(巖性、物性、電性、含油性)”關系研究結果,研究區取心井的巖心分析孔隙度參數與聲波時差,以及自然電位參數有較好的相關性。根據不同的沉積微相建立的孔隙度計算模型為:

(1)主體河道:

(2)廢棄河道:

(3)主體席狀砂:

(4)非主體席狀砂:

(5)薄層砂:

2.2 滲透率(PERM)解釋模型

滲透率是測井解釋模型中最主要的參數,通過對十二口井336個樣品的物性統計分析表明,研究區滲透率與孔隙度參數有較好的相關性(見圖1~下頁圖5)。通過對該區取心井的物性分析數據進行數理統計,建立了不同沉積微相的滲透率解釋模型。

(1)主體河道:

(2)廢棄河道:

圖1 主體河道孔滲關系圖Fig.1 The porosity and permeability cross-plot of main river channel

(3)主體席狀砂:

(4)非主體席狀砂:

(5)薄層砂:

圖2 廢棄河道孔滲關系圖Fig.2 The porosity and per meability cross-plot of abandoned channels

圖3 非主體席狀砂孔滲關系圖Fig.3 The porosity and per meability cross-plot of minor sand sheet

2.3 泥質含量(Vsh)解釋模型

儲層泥質含量是指示儲層物性好壞的重要參數,巖性與電性特征關系研究表明,自然伽瑪、自然電位結合其它測井曲線,可以進行砂巖與泥巖的劃分。泥質含量與自然伽瑪,以及自然電位具有較好的相關性。采用泥質含量的計算公式為:

式中 GCUR取3.7,為經驗系數;ΔGR為自然伽瑪相對值。

圖4 主體席狀砂孔滲關系圖Fig.4 The porosity and per meability cross-plot of main sand sheet

圖5 薄層砂孔滲關系圖Fig.5 The porosity and per meability cross-plot of thin bed sand

在上式中的自然伽瑪曲線,也可用自然電位代替。對于不同的井以及不同的層段,二種測井曲線的質量存在差異,可根據實際情況擇優選擇。

2.4 含油飽和度(SO)解釋模型

電阻率是反映儲層含油性最為重要的測井資料,一般含油性越好,地層的電阻率越大。測井資料計算含油氣飽和度,是建立在阿爾奇公式計算含水飽和度(Sw)基礎上的,其計算模型為:

式中 Rw為地層水電阻率,取0.2~0.5;Rt為深探測電阻率,取RLLD或者RL3D;a、b為巖性系數,分別為1.05、1.03;Φ為孔隙度;m為巖石的膠結系數,取2;n為飽和度指數,取1.61。

在上式中,包含的多個待確定的解釋參數,對于不同地區,應選用不同的巖性系數、膠結指數和飽和度指數等參數來提高解釋精度[12~14]。主要是通過巖電實驗數據進行地層因素和飽和度指數分析,建立儲層的巖電關系,進而分析得出適合本區的解釋參數[15]。

表2 不同孔隙度解釋模型誤差對比表Tab.2 Comparison of error from different porosity interpretation models

3 應用效果分析

利用上述數理統計等分析建立的解釋模型和經驗公式,編制了相應的測井解釋程序,處理了267口井的實際資料。將解釋結果結合構造特征進行油水關系對比,將不同相帶建立的測井解釋模型處理的結果,與巖心分析結果、動態生產數據作對比,分別對孔隙度、滲透率等參數進行了誤差對比。以孔隙度為例,分相帶回歸模型的誤差明顯減小(見表2)。解釋模型的建立,進一步劃清了油水邊界,統一了油層解釋參數,更精確地計算了地質儲量,經復算,總儲量為4 315.19×104t,相比原計算儲量4 113×104t,增加了202.19×104t,提高了儲量計算的精度。

4 結論

應用測井二次解釋方法進行精細解釋研究,必須在測井資料標準化及巖心歸位的基礎上,根據研究區實際特點建立合理的解釋模型。根據葡北油田儲層的具體特點,對孔隙度、滲透率分沉積相帶建立解釋模型,并在處理時根據不同的沉積相帶,

選擇相應的解釋評價模型,能夠提高解釋精度。在葡北油田取得了良好的應用效果,為油田的開發決策及調整提供更加可靠的依據。

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