巴—麥地區石炭系儲層流體性質判別方法研究

趙　冉

（西北油田分公司勘探開發研究院，新疆烏魯木齊830011）

巴—麥地區石炭系儲層流體性質判別方法研究

趙冉*

（西北油田分公司勘探開發研究院，新疆烏魯木齊830011）

巴—麥地區石炭系碳酸鹽巖儲層特征和流體分布十分復雜，利用單一的常規測井信息難以準確判別流體性質。通過應用4種流體性質判別方法的效果表明，神經網絡方法可對實鉆井流體的測井信息進行訓練并建立測井曲線與不同類型流體的映射關系，從而達到快速、準確地判別儲層流體性質、類型的目的。綜合其它3種常規方法，優勢互補，形成了一套適合于碳酸鹽巖復雜儲層流體性質的判別方法體系，有效提高復雜儲層流體判別的準確度。

神經網絡；流體性質判別；裂縫型儲層；巴—麥地區；塔里木盆地

1　概述

巴楚—麥蓋提區塊（簡稱巴—麥地區）構造位置上覆蓋中央隆起區西部的巴楚隆起和塔西南坳陷區的麥蓋提斜坡。該區域前期主要針對石炭系地層的沉積環境和儲層成巖演化方面開展了一系列研究，取得一定的成果。由于該區儲層巖石成分復雜，非均質性極強，儲層類型多樣，導致對儲層油氣水的識別難度極大，利用常規測井信息難以準確地判別復雜儲層流體性質。為了解決目前現場勘探開發中存在的這一棘手難題，本文通過對目前國內外常用的儲層流體性質判別方法進行歸納總結，分析對比每種流體性質判別方法的應用條件、結合巴—麥地區石炭系不同類型儲層的地質特征，以測井資料為基礎、試油結果作為檢驗標準，論證了各種流體性質判別方法在該區域的適應性，由此形成了一套實用、快捷、方便的流體性質評價技術，在生產實踐中取得了顯著的效果。

2　儲層特征

巴—麥地區石炭系地層礦物成分復雜，除方解石、白云石外，還有多種粘土礦物、石膏、硬石膏及少量螢石、黃鐵礦等。巖芯分析資料表明：巴—麥地區石炭系C2x灰質云巖儲層孔隙度主要在10%～20%之間，滲透率介于100～1000mD之間，屬于中孔高滲儲層；C1b灰質云巖儲層孔隙度主要在0%～10%之間，滲透率多為0.01～0.1mD之間，屬于低孔特低滲儲層。其儲層類型分別為裂縫—孔洞型和裂縫—孔隙型，儲層測井響應特征比較明顯，易于識別。通常表現為：井徑相對規則與鉆頭尺寸相近，局部出現縮徑；自然伽馬相對低值，中子、聲波同時增大，深淺雙側向在高阻背景上相對降低。

3　儲層流體性質判別方法研究

3.1P1/2正態概率特征分析法

（1）方法原理。P1/2法又叫正態分布法或高斯分布法。根據正態分布法原理對視地層水電阻率Rwa開平方，并命名為P1/2即。一般情況下，純水層計算的P1/2值應滿足正態分布規律，即P1/2值應在真地層水電阻率附近較小范圍內波動，其正態分布曲線較窄。油氣層的P1/2值變化范圍隨之增大，正態分布曲線比較寬緩甚至不滿足正態分布。由此可利用P1/2值的累積概率曲線特征來判斷油氣層與水層，油氣層：曲線斜率大且線性關系不好，水層：曲線斜率低，線性關系非常好，基本上呈直線；但難以正確區分油氣層與水層。

（2）應用效果分析。M10井4751～4783m測試日產油35.1m3，日產水79.6m3、日產氣8148m3；M6井4763.8～4770.6m測試日產油1.12m3，日產水2.11m3，試油測試結論為高壓低產油水同層；M4井4733～4820m測試日產油107.9m3、日產氣15278m3，未見水。P1/2法在M10井、M6井和M4井中的應用情況如圖1所示，各生產層段的P1/2累積概率曲線斜率與含油特征有明顯對應關系。M10井巴楚組頂部兩個儲層段含油性從上往下依次變差，底部一層（4774～4777m）應以產水為主，對應P1/2累積概率曲線斜率較小，線性關系好。M4井巴楚頂部儲層段（4756～4761m）為明顯的油氣層特征，其P1/2累積概率曲線斜率大且線性關系較差。M6井巴楚頂部儲層段（4766～4768m）為油水同層的特征。均與測試結果一致，符合率高達100%。

圖1　巴—麥地區石炭系C1b組P1/2累積概率曲線圖

3.2中子—聲波孔隙度比值法

（1）方法原理。由于巴—麥地區石炭系儲層多為白云巖，而白云巖儲層含高礦化度水（束縛水或可動水）使中子視孔隙度異常增大，而聲波孔隙度主要反映基質孔隙度，與地層真實孔隙度接近。因此，在純水層中子視孔隙度將高于或略等于聲波孔隙度。在純氣層，由于天然氣的含氫指數最低，再加上挖掘效應的影響，造成中子視孔隙度明顯低于聲波孔隙度。

（2）應用效果分析。由表1可以看出，C2x氣層的中子孔隙度小于聲波孔隙度（PORN/PORA＜1），水層的中子孔隙度明顯大于或略等于聲波孔隙度（PORN/ PORA≥1）；C1b油層及油水層的中子孔隙度也明顯大于聲波孔隙度。因此，中子孔隙度與聲波孔隙度比值法能夠將C2x的氣層與水層區分開，但無法區分C1b的油層和水層。經與2個層系5口井的8個不同儲層段的測試資料統計表明，中子—聲波孔隙度比值法判別油水與氣的符合率達100%，但對油水的判別目前效果不理想。

3.3電阻率—孔隙度交會法

（1）方法原理。由阿爾奇公式可得：

兩邊取對數：

根據已知的地層水電阻率Rw、m、n值，或已知水層的電阻率和孔隙度，就可在圖中確定一組不同Sw值，將Rt和φ點入圖中，據其落入圖中的位置判斷儲層的含流體類型。

表1　中子孔隙度與聲波孔隙度比值判別流體類型

（2）應用效果分析。由圖2可見，M4井油層（4756～4761m）、M10井油層（4765～4769m）的Rt-POR交會點都落在30%含水飽和度線的右上方。M6井油水同層（4765～4770m）的Rt-POR交會點在30%～50%含水飽和度之間。M10井含油水層（4769～4772m）的Rt-POR交會點50%～60%含水飽和度之間。由此可見，電阻率—孔隙度交會法能夠較好地判別C1b以及C2x的油層、水層、油水同層，符合率達100%。

3.4神經網絡判別法

（1）方法原理。利用神經網絡判別流體類型的關鍵是建立網絡模型，即建立網絡輸入與輸出的對應關系。對流體類型判別建立一個三層網絡結構模型，即一個輸入層，一個隱含層和一個輸出層。將測井響應值作為網絡的輸入，網絡輸出即為對應的流體類型。

第一步：建立網絡輸入矩陣。

第二步：確定流體類型編碼方式。

由于流體類型不能直接作為網絡的輸出，必須對其進行編碼以便計算機處理。首先根據所要判別的流體類型的個數確定網絡輸出層神經元的個數。對于每一種流體類型分別建立不同的編碼方式，如表2所示。

圖2　巴—麥地區巴什托構造C1b孔隙度—電阻率交會圖

表2　流體類型編碼

第三步：網絡訓練。

網絡模型建好后，即可進行流體類型預測：①在儲層內選擇一段測井曲線建立上述的網絡輸入矩陣；②調用已保存的網絡結構、各層連接權重及神經元閾值計算網絡輸出；③根據網絡輸出判別流體類型。

（2）應用效果分析 。利用上述方法建立了適用于巴—麥地區石炭系流體類型判別的神經網絡模型，并開發了相應的軟件。實際應用表明（表3），除了少數裂縫發育層外，神經網絡方法能夠有效判別巴—麥地區石炭系所有層位的流體類型，利用神經網絡法判別流體性質的符合率達95%。

4　儲層流體類型的綜合判別

表3　神經網絡流體類型預測結果

上述不同流體類型判別方法在不同類型、不同層段儲層中的實際應用效果差異較大。為了能對儲層流體類型進行準確判別，必須首先分清儲層的類型和特征，結合區域地質成果和流體性質判別法的適應性，在初步了解區域流體性質的基礎上，優選最佳的流體性質判別方法，由此形成一套針對復雜碳酸鹽巖儲層判別流體性質的綜合評價技術方法。巴—麥地區石炭系以裂縫—孔洞型和裂縫—孔隙型儲層為主，油氣水均有分布，根據各儲層的類型及其基本地質特征，采用不同方法進行流體類型的判別（見表4），經與2套層系5口井的8個不同儲層段的測試資料統計對比表明，利用P1/2法、POR-RT交會法、神經網絡法判別流體性質的符合率達100%，PORN/PORA的符合率僅62.5%。由此可見，針對巴—麥地區石炭系的復雜碳酸鹽巖儲層，可綜合考慮P1/2法、RT-POR交會法和神經網絡法進行流體性質判別，就能有效提高流體評價的精度。

表4　不同流體性質綜合判別結論及符合情況

5　結論

（1）巴—麥地區石炭系主要發育裂縫—孔洞型和裂縫—孔隙型儲層，比較適用的流體性質判別方法為綜合運用P1/2法、RT-POR交會法、神經網絡判別法。

（2）建立了一套適合巴—麥地區石炭系復雜碳酸鹽巖儲層較系統的、較成熟的、較實用的流體性質判別方法，對其它地區類似地質背景的儲層流體判別具有一定的借鑒作用。

（3）巴—麥地區石炭系儲層類型復雜、流體分布特殊，任何單一的流體性質測井技術判別方法都具有其本身的局限性、特殊性和適用性，只有綜合分析多種儲層預測資料成果，根據不同儲層類型應用不同的技術方法，才能減少失誤，提高解釋精度。

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TE122

A

1004-5716(2015)07-0083-04

2014-07-11

2014-07-18

趙冉（1982-），女（漢族），河北石家莊人，工程師，現從事油氣儲層研究、測井解釋工作。