測井解釋方法探究

張永健，黃海濤，湯子余，金玉堂

（1.長江大學石油工程學院，湖北武漢 430100；2.中油測井新疆分公司測井，新疆克拉瑪依 834000；3.中海艾普油氣測試有限公司，天津 300300）

測井解釋技術在早期，主要是被用于尋找油氣藏。從20 世紀末期開始，有了更大的發展，它可以更好的勘測地層的地球物理性質[1]。在與地質研究結合起來后，測井解釋技術還具有辨別裂縫以及解釋巖石的機械性質等特殊用途，是現代油氣勘探開發中必不可少的重要技術之一[2，3]。從2004 年劉傳平、楊青山等建議應用巖石物理相分析技術以及水淹層測井響應信息的研究方法來解釋薄差層水淹層[4]。到2015 年黃薇、張小莉等加入有機碳含量來完成鄂爾多斯盆地中南部延長組7段測井解釋模型的建立[5]。隨著石油勘探開發技術研究深度的不斷提高，各種測井解釋技術也在不斷的優化和加深。

1 測井資料預處理

1.1 巖心深度歸位

在油藏的勘探開發中，巖心分析數據能較為真實地反映地層巖性及儲層物性等特征，但由于人為操作或儀器本身誤差，導致鉆井取心的巖心深度和測井深度不一致，為了增加巖心分析數據的準確性及后期測井參數模型的精度，需要對巖心深度進行校正處理。巖心歸位處理的常用方法有兩種：一是對比巖心的泥質含量和自然伽馬曲線，來完成深度的校正；另一種是通過三孔隙度曲線與巖心實驗所得的孔隙度進行深度校正，完成巖心歸位。在巖心歸位處理的過程中，應遵循以下原則[6]：（1）將物性、巖性相似的巖心歸為一層；（2）層內巖性、物性夾層需加入層內的平均參數計算；（3）每層的樣品數應在5 塊以上；（4）區域樣品異常值不參與計算。

1.2 測井曲線標準化

在油氣田的長期勘探開發中，難以確保所有測井數據屬于同一類型，具有統一的標準尺度和相同的運行模式，這將不可避免地導致基于井和井之間的比例因子的誤差。因此，就有必要標準化測井數據，以提高解釋可信度[7]。

測井數據的標準化處理的實質是依據油藏的同一層段，其地球物理特性是相同的[8]。其中受區域構造條件影響，使得標準化方法有所不同，常用的標準化方法有：直方圖法、均值方差法和趨勢面分析法等。如果區域跨度很大且其空間分布有明顯差異，選用趨勢面分析法，相反選擇用直方圖法，均值方差法[9，25]。

選取標準層是進行測井數據標準化必不可少的一步，其選取應遵循如下原則[9，10]：（1）在研究區域內分布很廣，厚度通常大于5 m；（2）屬于地層響應特征穩定的巖層；（3）巖性、電性響應特征明顯，方便全區追蹤對比。其中，標準層的特征值通常是層的平均值，也可以通過使用對數數據直方圖或頻率圖來選擇特征值。

2 測井參數解釋模型

在測井解釋的過程中，完成了測井資料的預處理后，接下來就是建立各種測井參數的數學模型，為了使建立的測井參數解釋模型更為準確，必須考慮各類影響參數。同時，還要充分利用巖心實驗數據，以使模型精度更高。創建高精確度的測井參數解釋模型是油藏后期開發工作的前提，只有這樣才能更精細的研究儲層[11，12]。

2.1 泥質含量模型

泥質是各類黏土礦物、細粉砂和其他非黏土礦物構成的一種混合物，并且都受到各類因素影響而不能直接測量[13]。由于泥質的測井響應的存在，將會導致解釋的測井參數不準確，因此，在測井解釋的過程中必須進行泥質校正。

在砂巖地層中，由于泥巖中含有黏土和軟泥等放射性物質，其自然伽馬值會偏大，而其他巖層放射性物質含量極低，其自然伽馬曲線會呈現出低值。故常用自然伽馬來計算泥質含量，在沒有伽馬測井曲線時，可以通過自然電位曲線或者其他測井響應明顯的曲線來替代。其計算公式[14]為：

式中：GR-自然伽馬測井曲線響應值；GRmin、GRmax-統計井段中自然伽馬的最小值和最大值；Sh-自然伽馬曲線的相對值（無量綱值）；gcur-經驗系數（新地層一般取3.7～4，老地層一般取2）；Vsh-地層泥質含量。

在礫巖儲層中，由于礫巖是快速混合和聚集的結果，其中含油較多的巖屑和長石，由于受到其中放射性礦物的影響，自然伽馬曲線反映儲層泥質含量的準確度會降低。因此，在礫巖儲層中，泥質含量的計算不能選擇自然伽馬或自然電位曲線，通常選擇密度和中子測井曲線[15]。這是因為它們測井原理不同，中子和密度測井采用的是核測井原理，其受到巖性及非均質性的影響更低，能更明顯的反映出泥質含量的多少。

2.2 孔隙度模型

通常地質學者在研究地層儲集能力時，將孔隙度作為主要研究參數之一。在儲層孔隙中，當其飽含流體時，運用孔隙度測井系列均能取得較好的效果。常見的計算方法有以下兩種。

2.2.1 體積模型法 假定因變量為巖心實驗所得孔隙度，自變量為測井所得數據，經過巖性相關性分析取得巖石骨架值，其中主要影響值有中子、密度和聲波，孔隙度模型如下[16，25]：

式中：PORR-地層有效孔隙度，%；ACF-校正后的聲波時差值，μs/m；TSH-解釋層段內泥巖聲波時差值，μs/m；TF-流體聲波時差值，μs/m；TM-砂巖聲波骨架值，μs/m；Vsh-所在深度點的泥質含量，%。

2.2.2 回歸擬合法 孔隙度主要受到巖性因素及孔隙結構影響。前人通過分析大量取心資料和測井數據，表明巖心分析資料與聲波測井之間的相關性很好[17]。因此在不考慮泥質含量的情況下，通過聲波測井和孔隙度回歸可以得到以下孔隙度模型：

式中：por-孔隙度，%；AC-聲波時差，μs/m；a、b-線性關系式相關系數。

在考慮泥質含量的影響情況下，可以通過聲波、孔隙度和泥質含量建立多元回歸公式：

式中：φ-有效孔隙度，%；AC-聲波時差，μs/m；Vsh-泥質含量，%；a、b、c-線性關系式相關系數。

當一些井沒有聲波時差數據時，可通過對已求得孔隙度的部分井的孔隙度與其他測井曲線作相關性分析，得到之間關系性，從而求取缺失聲波時差數據的這些井的孔隙度。

2.3 滲透率模型

滲透率是反映油氣藏滲流能力的主要參數之一，是決定油氣藏是否具備商業開采價值以及產能大小的重要因素[18，19]。目前在滲透率與儲層測井響應之間并沒有一個明確的定量關系，大多數情況下，滲透率與孔隙度之間的相關性是最好的。但是儲集層微觀孔隙結構是非常復雜的[20]，有些區域不一定符合這類關系，應依照實際狀況展開研究。如下是經常使用的幾種計算方法：

（1）對于均質儲層來說，通常選擇Timur 公式來計算地層絕對滲透率[21]：

式中：φ-孔隙度，%；Swb-束縛水飽和度，%；a、b-經驗系數；K-絕對滲透率，10-3μm2。

（2）用粒度中值、孔隙度來求取滲透率，由于滲透率也受到束縛水飽和度的影響，而束縛水飽和度受粒度中值影響最大，故應先求出粒度中值，在優選巖心資料的前提下，通過回歸可以得到粒度中值與泥質含量的關系式[16]：

式中：Md-粒度中值，mm；Vsh-泥質含量，%。

在與孔隙度和粒度中值等進行相關性分析，可建立滲透率解釋模型：

式中：φ-孔隙度，%；Md-粒度中值，mm；a、b、c-回歸系數。

（3）對于滲透率的計算，存在多種控制因素，如巖石孔隙、泥質含量等，如若孔滲相關性較好，去掉有裂縫顯示、油跡以下及與總體趨勢不符合的數據點[22]，則可根據巖心實驗數據，得到滲透率的計算模型：

式中：K-滲透率，10-3μm2；φ-孔隙度，%；a、b-回歸系數。

2.4 含油飽和度模型

地層含水飽和度是反映儲層物性的主要參數之一，是指可動水占的孔隙體積。由于影響因素復雜多樣，含水飽和度的計算公式較多，飽和度解釋模型大體上可分為以下四類：Archie 公式解釋模型、考慮到泥質因素的飽和度解釋模型、涉及到骨架及多重孔隙影響的飽和度解釋模型和非均質地層中基于網絡導電的通用飽和度解釋模型[23]。常見的含油飽和度模型有如下三種：

（1）深側向電阻率的徑向探測能力是非常強的，能測到地層的原狀電阻率，同時其電阻率數值也受地層水礦化度的影響。因此，在巖心實驗的基礎上，可以采用深側向電阻率、有效孔隙度、地層水電阻率作為因變量，來建立含油飽和度模型：

式中：Sw-地層含水飽和度，%；PORR-有效孔隙度，%；RT-地層電阻率，Ω·m；Rw-地層水電阻率，Ω·m；So-地層含油飽和度，%。

（2）在巖心實驗的基礎上所構建的地區性經驗公式相關性很好，但它也過于依賴于巖心實驗數據的準確性。建立地層含水飽和度的眾多方法中，最經典的是阿爾奇公式，實際應用效果很好。但需要注意的是，在求取巖電參數時，由于巖性不同會導致含水飽和度不同，故需要分巖性來選擇巖電參數，其公式表達如下：

式中：Sw-含水飽和度，%；φ-孔隙度，%；Rt-深側向電阻率，Ω·m；Rw-地層水電阻率，Ω·m；a-巖性系數；b-與巖性有關的系數；m-膠結指數；n-飽和度指數；So-地層含油飽和度，%。

（3）在建立老區塊的飽和度模型時，鑒于該類油田測井系列較老且沒有巖電實驗，但可得到電阻率測井及泥質含量參數，因此一般選用Simandoux 模型來計算含水飽和度[24]。由于Simandoux 模型中充分考慮了泥質含量以及泥巖電阻率的影響，當儲層中泥質因素影響占比較大時，也可選擇該模型，其模型為：

式中：φ-孔隙度，%；Rw-地層水電阻率，Ω·m；Rt-地層電阻率，Ω·m；Rsh-泥巖電阻率，Ω·m；Vsh-泥質含量，%；So-地層含油飽和度，%。

3 模型檢驗

為了檢驗建立的解釋模型是否正確，需要對創建的參數模型進行驗證，常用的檢測方法有以下兩種：一是用巖心實驗所得的孔隙度和滲透率，與用測井解釋模型算得的孔隙度、滲透率進行對比，若兩者差距合理，則測井參數模型較為準確；另一種方法是通過生產數據對測井參數模型來驗證。

4 結論

（1）在測井解釋中，巖心歸位和測井曲線標準化是第一步，對于后續的參數模型是否準確有極大的影響，巖心及標志層的選取都應遵循各自的選取原則，處理方法則需要依據當地的地質條件來選擇。

（2）在測井參數解釋模型中，由于含油區域地質狀況及測井儀器的不同，其測井參數的計算方法也不同。對于泥質含量而言，由于砂巖和礫巖儲層中放射性物質含量的不同，其計算方式也不同；在創建孔隙度模型時，則需依據現場數據來選擇計算方法；由于儲層測井響應與滲透率之間相關性極其復雜，其計算方式的選取需要考慮儲層的非均質性、孔滲關系、束縛水飽和度等因素；由于地層含水飽和度的影響因素復雜多樣，其計算方式較多，在建立含油飽和度模型時，需要充分考慮到研究區域的實際情況，如：研究區域是海相還是陸相油田，是老油田還是新油田，是否需要考慮其泥質、骨架、多重孔隙的影響等。