文昌A油田隔夾層分布及其對開發效果的影響

2015-07-02 01:41:04商建霞劉登麗袁凌榮歐振能

石油地質與工程 2015年6期

商建霞，劉登麗，袁凌榮，歐振能

(中海石油(中國)有限公司湛江分公司, 廣東湛江 524057)

商建霞，劉登麗，袁凌榮，歐振能

(中海石油(中國)有限公司湛江分公司, 廣東湛江 524057)

文昌A油田ZJ2-1U油組經過多年開采目前已進入中高含水期，控水穩油是當前面臨的生產難題。針對該油田井網不規則、井點資料少但三維地震數據品質高的特點，充分利用密閉取心井資料以及伽馬、聲波、中子等測井資料，首先從密閉取心井識別隔夾層，然后從取心井標定非取心井，應用神經網絡算法對非取心井隔夾層進行識別；繼而采用沉積相控及伽馬反演數據體約束下井震結合方式，運用序貫指示方法預測隔夾層在井間及三維空間的分布；最后，動靜態結合，從隔夾層角度揭示對開發效果的影響，為剩余油挖潛及提高油田采收率提供依據。

珠江口盆地；文昌A油田；ZJ2-1U油組；隔夾層分布

1 油田概況

文昌A油田位于中國南海珠江口盆地珠三坳陷瓊海凸起上，主力油組之一的珠江組二段1U油組(即ZJ2-1U油組)屬海相濱岸沉積，構造完整平緩，為一北東向長軸背斜構造，縱向上細分為三個小層，自下而上水體變淺，下部砂泥混合坪發育，上部砂坪發育，油藏類型屬于構造控制的層狀邊水油藏，屬邊水驅動。經過多年開采，目前該油田含水高達89%，處于高含水期開采階段；受隔夾層影響，單井產能表現出差異性，隔夾層分布認識程度對于油藏下步調整挖潛有重要影響。

本文針對海相油田井網不規則且井點資料少的現狀，主要結合新鉆的密閉取心井資料及三維地震體數據來對隔夾層分布進行精細刻畫，從而為改善油田開發效果提供精細地質模型。

2 隔夾層井點識別

隔夾層研究一直是油藏開發領域研究的重點內容之一，同時也是儲層非均質性研究的難點[1-2]。針對文昌A油田主力油層ZJ2-1U油組儲層特點及開發特征，根據一口密閉取心井A井(圖1)以及常規取心井巖心資料，按照巖性、物性特征，結合測井電測響應特征，將隔夾層劃分為泥質、鈣質、物性三大類。

泥質隔夾層巖性以泥巖、粉砂質泥巖為主，測井響應特征表現為“三高兩低”的特點，即高伽馬、高聲波時差、高中子，低電阻率、低密度，泥質含量大于30%。

鈣質隔夾層在本油組較發育，巖性以鈣質砂巖為主，測井響應特征表現為“三低兩高”，即低伽馬、低中子、低聲波時差，高密度、高電阻，在本目的層內鈣質夾層密度大于2.32 g/cm3，聲波時差小于100 μs/ft，中子小于26%。

物性隔夾層以泥質粉砂巖為主，其孔隙度、滲透率均很低，測井解釋結果為干層，其厚度較小，側向連續性差。

對于非取心井的隔夾層識別，采用了神經網絡的方法。該方法應用巖性識別中，實際上就是把鉆井取心分析及相關測井信息的對應關系作為已知樣本，通過已知樣本的學習獲得識別模式，從而對未知井的巖性進行預測分析。本次根據取心井識別結果來標定非取心井，最終實現非取心井巖性評價的目的[3-5]。在Petrel地質建模軟件中，優選巖性特征響應明顯的伽馬、聲波、中子三種測井曲線進行神經網絡判別，并將巖性分為四類(圖2)，采用聚類分析的方法[5]，將該判別結果推廣到其他所有非取心井，實現了油田內各井點的巖性識別。聚類分析得出的巖性結果與測井解釋出的儲集層相一致。根據聚類分析結果，井點鉆遇各類隔夾層分布特征如下：

泥質隔夾層在本油組底部發育一套全區穩定分布的泥質隔層，總厚度1.76～5.43 m。油組內部泥質夾層不發育。

圖1 文昌A油田密閉取心井A井巖心綜合圖

圖2 基于神經網絡的巖性聚類分析

鈣質夾層在本目的層內密度大于2.32 g/cm3，聲波時差小于100 μs/ft，中子小于26%。根據井點鉆遇情況統計：ZJ2-1U-1小層夾層頻率為0.48～1.42個/m，夾層頻數為1～3個，夾層總厚度為0.48～3.07 m；ZJ2-1U-2小層夾層頻率為0.41～3.02個/m，夾層頻數為1～4個，夾層總厚度為0.70～3.02 m；而ZJ2-1U-3小層不發育，僅在1、A4和A10井有單層分布，厚度為0.45～1.4 m。總體來說，縱向上1、2小層鈣質夾層較發育，3小層鈣質夾層不發育。物性夾層僅在ZJ2-1U-2小層較為發育，鉆遇層數可達5層，但單層厚度不大；而在ZJ2-1U-1、ZJ2-1U-3小層不發育，僅有局部井點鉆遇，且厚度小于1 m。

3 隔夾層井間分布預測

文昌A油田位于中國南海西部海域，井資料少,三維地震資料品質高，勘探開發具有“高投入、高風險、高科技”的特點[6]。預測井間儲層在三維空間變化需要充分利用豐富的地震資料。應用地震資料預測儲層分布的優勢在于橫向上的空間采樣提供遠離井身儲層空間變化的信息[7-8]，彌補有限井資源的不足。由于自然伽馬反映的是不同巖石的自然放射性，與巖石在生產過程中所處的物理化學條件有關，因此自然伽馬常作為劃分砂泥巖的有效依據。隨機性建模中的序貫指示模擬方法在巖相建模時可以模擬復雜各向異性的地質現象及連續性分布的極值，又可以忠實硬數據(如井數據)，還可以方便地把地震資料等軟數據加入到模擬中[9-10]。

綜合以上兩種認識，本次建立隔夾層三維模型的具體思路是：在建立構造模型及沉積相模型基礎上，在沉積相控及伽馬反演數據體約束下采用井震結合的方式，運用序貫指示方法預測隔夾層在三維空間的分布。

在使用伽馬反演體進行約束建模之前首先要進行相關的數據分析，通過測井數據與地震數據交匯圖分析，兩者相關系數高于0.8，說明伽馬反演數據體協同建模具有可行性，且伽馬反演體數據與巖性有較好的匹配關系。

對伽馬反演結果進行分析表明，其展示的砂體與模型中對砂體的預測情況較符合，比較準確地預測出了泥質、鈣質夾層條帶發育的特點，但地質模型中所刻畫的砂體分辨率較地震反演更高(圖3)。根據模型預測結果，各類夾層特征如下：

(1)平面上鈣質夾層厚度高值區呈帶狀分布，其中一條沿北東-南西展布，向兩側有減薄的趨勢，另一條沿東西向展布，向兩側有減薄的趨勢。結合沉積相來看，砂坪相鈣質夾層發育；整體來說，平面零星分布，橫向分布不穩定，但單井均有鉆遇。

(2)物性夾層主要分布于砂坪微相中，側向連續性較差，平面呈零星分布，不穩定，分布范圍有限。

(3)泥質夾層總體不發育，厚度較小；在構造高部位厚度較小，向邊部厚度增大。

4 隔夾層分布對開發效果的影響

(1)隔夾層對油井含水上升的影響。隔夾層分布是單井含水上升規律的影響因素之一。A10井位于構造邊部，且處于油水過渡帶上，含水上升速度較緩，每采出10 000 m3原油的含水變化率為0.31%；而A4井位于構造高部位，處于純油區內，含水上升卻較快，每采出10 000m3原油的含水變化率為0.5%。從隔夾層分布角度分析，A10井處夾層較發育，夾層層數7個，夾層密度42.6%，其中鈣質夾層厚度4.4 m，且鈣質夾層橫向穩定，對縱向上底水錐進有較好的阻隔作用；平面上則由于儲層薄，有效厚度僅5 m，物性差，邊水推進速度較慢，因此含水上升比較緩慢。而A4井則相反，儲層較厚(13.8 m)，平面有優勢物性通道，縱向上隔夾層不發育，這樣在邊底水共同作用下，含水上升較快。

圖3 過三口井地質模型中巖性識別剖面(近東西向)

(2)隔夾層模型對數值模擬結果的影響。研究發現，建立隔夾層精細地質模型可以提高歷史擬合符合率。仍以A10井為例，以前模型考慮隔夾層等因素不足，物性模型不能體現儲層非均質性，導致數模中生產數據難以擬合，而本次根據儲層非均質性的新認識，建立了相應精細地質模型，并在其控制下建立屬性模型，從而提高了歷史擬合符合率。

(3)基于隔夾層精細地質模型的剩余油分布預測。數值模擬結果表明，受到隔夾層分布的控制，剩余油分布具有以下特征：平面上儲層非均質性弱，剩余油分布主要受構造、井網控制，其中東區構造頂部剩余油富集；縱向上層內儲層非均質強，剩余油分布受隔夾層控制。

5 結論與認識

(1)根據密閉取心資料，結合測井電性、物性特征，在取心井上識別出三類隔夾層：泥質隔夾層、鈣質夾層、物性夾層。

(2)對于非取心井的隔夾層識別，主要是根據取心井識別結果來標定，應用神經網絡算法對非取心井隔夾層進行識別。在Petrel地質建模軟件中，優選巖性特征響應明顯的伽馬、聲波、中子三種測井曲線進行神經網絡判別，并將巖性分為四類，采用聚類分析的方法，將該判別結果推廣到其他所有非取心井，實現了對油田范圍內各井點的巖性識別。

(3)針對海相井點資料少但地震資料品質高的特征，在構造模型及沉積相模型建立基礎上，井間隔夾層分布預測采用井震結合的方式，在沉積相控及伽馬反演數據體約束下，運用序貫指示方法實現。

(4)基于隔夾層精細地質模型的油藏數值模擬及剩余油分布預測在實際生產中應用效果良好。

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