基于巖石物理相的復雜砂巖儲層分類評價
——以珠江口盆地惠州凹陷為例

劉君毅 王清輝 馮 進 管 耀 楊 清

（中海石油（中國）有限公司深圳分公司）

0 引言

隨著油氣勘探的不斷深入，珠江口盆地東部已經發現越來越多的粉細砂巖和鈣質砂巖油藏[1]，這類油藏通常表現為巖性復雜、薄互層的特征，儲層的孔隙結構和導電性質存在明顯的差異性，在宏觀上表現為孔滲關系復雜、物性變化范圍廣、測井響應特征復雜、非均質性特征較強。測井解釋建模的傳統做法是分區分層建立模型[2]，其前提是假設同一區塊、同一層段的儲層是相對均質的，這就忽略了儲層內部孔隙結構和滲流特性的差異。如果采用這種方法來評價珠江口盆地惠州凹陷復雜砂巖儲層，通常會導致其孔隙度、滲透率和飽和度出現較大誤差，而這些參數是落實油藏有效性的重要基礎。目前通過針對特定區域開展復雜儲層巖石物理相研究，基于儲層巖石物理相分類建立測井解釋模型，能夠快速有效地獲得準確的儲層參數，并應用于開展油藏精細描述[3-5]。本文以珠江口盆地惠州凹陷22口取心井珠江組和珠海組復雜砂巖儲層的巖心資料、測井資料和分析化驗資料為基礎，分析不同類型巖石物理相對儲層巖性、物性和電性的控制作用，確定基于巖石物理相的儲層分類方法，采用Fisher判別分析方法確定巖石物理相的識別標準；在此基礎上，利用巖心資料刻度測井信息，建立不同類型儲層對應的孔隙度、滲透率和巖電參數 模型。

1 區域地質概況

圖1 珠江口盆地惠州凹陷構造位置（a）及縱向地層格架（b）Fig.1 Structural location（a）and stratigraphic framework（b）of Huizhou Sag in the Pearl River Mouth Basin

珠江口盆地惠州凹陷位于珠一坳陷中部，面積約為10000km2，是珠江口盆地一個重要的富烴凹陷，其沉積地層自下而上依次為始新統文昌組和恩平組，漸新統珠海組，中新統珠江組、韓江組和粵海組，上新統萬山組（圖1）及第四系。惠州凹陷產層主要分布在珠江組和珠海組，其中珠江組為大套海相三角洲沉積，珠海組為典型的海陸過渡相沉積，主要發育三角洲平原、三角洲前緣及濱岸相[6]。根據前人研究[7]，研究區目的層主要分布在1800～3500m范圍內，相當于早成巖階段B期到中成巖階段A期，總體上經歷的成巖改造程度較弱。儲層巖性以中—細、極細長石石英砂巖和中—細含灰質砂巖為主，顆粒間主要為線接觸，孔隙類型以原生粒間孔為主，次生溶孔包括粒間溶孔和粒內溶孔。儲層孔隙度主要為8%～28%，滲透率為0.1～1000mD，但受顆粒粗細、泥質含量和灰質膠結物的影響，目的層孔隙結構多樣、孔滲關系復雜，不同類型儲層的物性與飽和度計算模型和參數差異較大，給解釋評價帶來很大挑戰。

2 巖石物理相分類與測井識別方法

2.1 基于巖心資料的巖石物理相分類方法

研究區儲層巖性較為復雜，物性分布范圍廣泛，從特低孔、特低滲到高孔、高滲均有涵蓋，如圖2所示。從圖中可以看出，盡管孔滲之間擬合的相關系數較高，但同一孔隙度對應的滲透率相差可達兩個數量級，這說明巖石的滲流特性雖然與孔隙度密切相關，但無法用單一的孔滲關系來表征。巖心壓汞曲線形態多樣，孔隙結構參數分布范圍廣泛：巖心樣品的排驅壓力為0.01～1.37MPa，最大連通孔喉半徑為0.54～61.87μm，平均孔喉半徑為0.12～18.97μm，孔喉半徑中值為0.01～16.61μm，孔喉分選系數為0.11～5.35μm，反映了儲層類型的多樣性和孔隙結構的復雜性。為了精確描述儲層特征，為后續勘探開發提供可靠的基礎數據，需開展儲層分類研究。

圖2 惠州凹陷珠江組、珠海組巖心分析孔隙度與滲透率關系圖Fig.2 Relationship between porosity and permeability by core analysis of Zhujiang & Zhuhai Formations in Huizhou Sag

國外學者Spain D R于1992年提出在單井剖面上劃分巖石物理類型[8]，國內學者代金友等指出巖石物理相是具有一定巖石物理特性的儲層成因單元，是沉積作用、成巖作用及后期構造作用的綜合效應，最終表現為現今的孔隙幾何學特征[9]。從巖石物理相的角度對儲層進行分類評價，可以取得良好的應用效果[10-12]。前期關于巖石物理相的劃分主要是基于流動單元[13]和模糊聚類[14]的方法，但這些方法多基于某個單一參數或劃分的巖石物理相不具有明確的地質意義；后期在成巖相、沉積相和裂縫相研究的基礎上，采用綜合分析和命名的方法開展巖石物理相分類研究[15-17]。本次研究依據研究區實際資料，采用巖石粒度和礦物成分表征沉積微相，采用孔隙度、滲透率和孔隙結構參數表征巖石物理相，珠江組和珠海組砂巖儲層的裂縫基本不發育，所以不考慮裂縫相的影響。

根據研究區儲層地質特征，選取能夠表征巖石粒度、礦物成分和物性的6項參數開展巖石物理相綜合分類，具體包括粒度均值、鉀長石含量、方解石含量、孔隙度、滲透率和孔隙結構特征參數R35（進汞飽和度為35%時對應的孔喉半徑值）。在對22口取心井的316塊巖心樣品實驗結果進行綜合分析的基礎上，將儲層劃分為如下4類巖石物理相。

Ⅰ類：長石石英中—細砂巖相，巖性以中砂巖、細砂巖為主，中砂巖、細砂巖分別占該類巖石物理相的69.57%和23.91%。礦物成分以石英和鉀長石為主，石英和鉀長石的平均含量分別為76.9%和14.1%，方解石和白云石含量較少。該類儲層顆粒粒度偏粗、分選好、抗壓實作用強、膠結程度弱；儲層主要發育粒間孔，連通性好，壓汞曲線為寬平臺型，R35平均為22.4μm；孔隙度一般大于12%，主值區間孔隙度平均為16.9%，滲透率一般大于10mD，主值區間滲透率平均為72.6mD，屬于中孔中滲儲層，是該區最優質的儲層。該類儲層對應測井響應特征為“三低一高”，即低自然伽馬、低密度、低光電吸收截面指數和高中子孔隙度。

Ⅱ類：含黏土長石石英細砂巖相，巖性以細砂巖為主，細砂巖占該類巖石物理相的80.95%。礦物成分以石英和鉀長石為主，平均含量分別為67.9%和11.3%；黏土礦物含量較高，平均為16.2%；方解石和白云石含量較低。相對于Ⅰ類巖石物理相而言，粒度較細。儲層孔隙發育中等、連通性較好，壓汞曲線為緩坡型，R35平均為2.59μm；孔隙度一般大于10%，主值區間孔隙度平均為16.3%，滲透率一般大于1mD，主值區間滲透率平均為21.6mD，儲層以中孔低滲為主。該類儲層對應測井響應特征為“三中一高”，即中自然伽馬、中密度、中光電吸收截面指數、高中子孔隙度。

Ⅲ類：含黏土長石石英粉砂巖相，以粉砂巖、細砂巖為主，其中粉砂巖占75%。礦物成分以石英、斜長石和鉀長石為主，平均含量分別為65.6%、7.1%和8.9%；黏土礦物含量為17.9%，方解石和白云石含量較低。相較于Ⅱ類巖相而言，粒度更細、泥質含量更高，儲層更容易受到壓實和膠結作用的改造，孔隙連通性較差，壓汞曲線為斜坡型，R35平均為1.47μm，主值區間孔隙度平均為15.4%，主值區間滲透率平均為1.95mD，屬于中孔特低滲儲層。該類儲層對應測井響應特征為“二高二中”，即高自然伽馬、高中子孔隙度、中密度和中光電吸收截面指數。

Ⅳ類：鈣質石英中—細砂巖相，以鈣質中砂巖、鈣質細砂巖為主。礦物成分以石英和方解石為主，平均含量分別為52.9%和23.2%；含有少量的長石和白云石。該類儲層分選差，碳酸鹽膠結程度較為嚴重，孔隙連通性很差；壓汞曲線為斜坡型，R35平均為0.57μm；主值區間孔隙度平均為14.2%，主值區間滲透率平均為1.07mD，屬于低孔特低滲儲層，是研究區品質最差的儲層。該類儲層對應測井響應特征為“兩低兩高”，即低自然伽馬、低中子孔隙度、高密度、高光電吸收截面指數。

2.2 巖石物理相測井識別方法

從上述巖石物理相分類的描述可以看出，巖心資料揭示研究區儲層品質主要受控于粒度、鉀長石含量和方解石含量。在礦物成分分布相近的前提下，顆粒越粗，抗壓實作用越強，孔喉連通性越好；鉀長石在一定程度上能改善儲層內部的滲流特性，其含量越高，儲層滲透性越好；而作為膠結物形式出現的方解石，其含量越高，膠結程度越強，儲層的滲透性和導電性也越差。

由于巖心獲取難度大、分布不連續、分析化驗成本高等因素，如何從測井資料實現對該區儲層的巖石物理相準確分類就成為亟待解決的問題。考慮到目的層的測井系列，選取對粒度、鉀長石含量和方解石含量較為敏感的自然伽馬、密度、中子孔隙度與光電吸收截面指數4條測井曲線，以巖心分析數據作為標定，研究建立基于測井曲線的巖石物理相分類方法。

表1 惠州凹陷珠江組、珠海組儲層4類巖石物理相測井響應特征參數統計表Table 1 Statistical table of logging response characteristic parameters of the four types of petrophysical facies of Zhujiang & Zhuhai Formations in Huizhou Sag

研究區測井系列主要采用ECLIPS-5700系統，大部分井主要為21世紀初期完成資料采集，不同井之間的測井曲線系統誤差不大，因此不用考慮資料標準化。但是，不同測井曲線的量綱、數值分布區間及受孔隙流體的影響差異必須考慮，研究采用規則化資料預處理方法，提取主要反映儲層骨架特征的參數[18]，包括正則化自然伽馬（NGR）、密度孔隙度與中子孔隙度差值（Δφ）及骨架巖性指數（P）3個參數。利用巖心標定后的4類巖石物理相對應的3個測井參數響應圖版見圖3，具體數值范圍見表1，其中：

式中GR——自然伽馬，API；

GRmin——自然伽馬最小值，API；

φD——石灰巖刻度的視密度孔隙度；

φN——中子孔隙度；

U——巖石體積光電吸收截面指數，bar/cm3；

Uf——流體體積光電吸收截面指數，取0.36bar/ cm3；

DEN——測井密度，g/cm3；

DENf——流體密度，取1.0g/cm3。

圖3 惠州凹陷珠江組、珠海組儲層4類巖石物理相測井響應特征參數圖版Fig.3 Plate of logging response characteristic parameters of the four types of petrophysical facies of Zhujiang & Zhuhai Formations in Huizhou Sag

進一步利用Fisher判別分析方法構建不同巖石物理相類型識別函數，其中第1、第2和第3典型判別函數分別為F1、F2和F3，表達式如下：

典型函數的特征值和貢獻率如表2，其中第1和第2典型函數的貢獻率分別為63.6%和36.1%，累計達到99.7%，基本包含絕大部分的測井信息，故選擇第1和第2典型函數作為巖石物理相類型判別的特征變量。將第1和第2典型函數做交會圖（圖4），4類巖石物理相之間的界限明顯，判別精度較高。

圖4 惠州凹陷珠江組、珠海組儲層巖石物理相 Fisher判別結果圖Fig.4 Fisher discrimination graph of petrophysical facies of Zhujiang & Zhuhai Formations in Huizhou Sag

表2 惠州凹陷珠江組、珠海組儲層典型巖石物理相Fisher函數判別特征值和貢獻率分布特征Table 2 Fisher function eigenvalue and distribution characteristics of the contribution ratio of typical petrophysical facies of the Zhujiang & Zhuhai Formations in Huizhou Sag

通過上述Fisher降維法得到的典型函數F（X），根據最小平方誤差準則函數的梯度下降算法[19]，經轉化可得到4類儲層的判別函數f：

Ⅰ類長石石英中—細砂巖相：

Ⅱ類含黏土長石石英細砂巖相：

Ⅲ類含黏土長石石英粉砂巖相：

Ⅳ類鈣質石英中—細砂巖相：

對于未知儲層，把其對應的測井參數代入到公式（7）～（10）分別計算其f值，判別函數最大值所屬的類別即為該儲層的巖石物理相類型。

利用上述判別函數對22口取心井的157個小層進行巖石物理相類型判識，符合率為92.4%（表3）。統計結果表明不同巖石物理相時空分布大致具有如下規律：Ⅰ類和Ⅱ類巖石物理相主要分布在珠江組下段和珠海組上段，平均厚度分別為196m、348.6m。Ⅲ類巖石物理相主要分布在珠江組上段，平均厚度為161.2m。Ⅳ類相主要分布在珠江組下段，平均厚度為48.8m。

表3 惠州凹陷珠江組、珠海組儲層巖石物理相類型Fisher判別結果統計表Table 3 Statistical table of Fisher discrimination results of petrophysical facies types of Zhujiang &Zhuhai Formations in Huizhou Sag

3 不同類型儲層參數建模

如前所述，研究區不同類型儲層巖石物理特征差異較大，在準確分類的基礎上，可以充分利用巖心實驗數據針對不同巖石物理相建立對應的儲層參數精細解釋模型。

首先考慮孔隙度建模。由于巖心分析孔隙度與測井孔隙度曲線的縱向分辨率不同，直接利用巖心孔隙度數據與測井曲線值建立相關關系會帶來誤差。為提高測井解釋模型的精度，需要對巖心分析數據和測井數據進行縱向匹配，本文采用劃分樣本層的方法來實現兩者分辨率的匹配。

將研究區22口取心井的2204個巖心孔隙度樣本點劃分為453個樣本小層，通過分析各樣本小層巖心孔隙度與密度孔隙度、中子孔隙度和自然伽馬等測井參數的相關性，采用多參數回歸的方法，分別建立4類 巖石物理相對應的孔隙度解釋模型（表4）。

表4 惠州凹陷珠江組、珠海組儲層不同巖石物理相測井解釋參數模型及參數表Table 4 Statistical table of log interpretation models and parameters for different petrophysical facies of Zhujiang & Zhuhai Formations in Huizhou Sag

研究區的孔滲關系難以用統一的模型進行表述，巖石物理相的劃分則為測井滲透率建模提供了框架模型[20]。對圖2所示的孔滲數據進行巖石物理相分類，發現4類巖石物理相表現出較為明顯的3種孔滲關系（圖5）。從圖5可以看出，Ⅲ類、Ⅳ類巖石物理相受泥質和鈣質膠結的影響，孔隙結構明顯變差，在相同的孔隙度條件下，其滲透率明顯小于Ⅰ類、Ⅱ類巖石物理相。采用統計回歸分析的方法分別建立4類巖石物理相對應的3種滲透率模型，如表4 所示。

圖5 惠州凹陷不同類型巖石物理相滲透率模型Fig.5 Permeability interpretation models for different types of petrophysical facies in Huizhou Sag

同樣，儲層巖電參數主要受控于巖性、孔隙結構、黏土礦物類型和分布形式[21-24]。對于孔隙結構差異大的儲層，如果采用相同的巖電參數，往往會造成含水飽和度的計算誤差較大，影響流體類型判識和儲量計算[25-28]。通過分析研究區14口井137塊巖心巖電實驗數據，發現4類巖石物理相的地層因素與孔隙度、電阻率增大指數與含水飽和度在雙對數坐標系中表現出3種關系（圖6）。從圖6可以看出，Ⅲ類巖石物理相受到黏土礦物含量較高和顆粒較細的影響，m值明顯變小；Ⅳ類巖石物理相受鈣質膠結的影響，巖石的導電路徑更加復雜，m值明顯變大。采用回歸方法確定其巖電參數，如表4所示。

圖6 惠州凹陷珠江組、珠海組儲層不同巖石物理相巖電參數圖版Fig.6 Plate of rock electric parameters of different petrophysical facies of Zhujiang & Zhuhai Formations in Huizhou Sag

4 應用實例分析

圖7為惠州凹陷A井ZJ1-05和ZJ1-06層評價成果圖。圖中第11道為利用本文的方法進行巖石物理相分類的結果；第6、7、8道中的紅色曲線分別為分類型計算的滲透率、含水飽和度和孔隙度曲線，藍色曲線為原始單一模型的計算成果，離散點為密閉取心分析孔隙度、滲透率和含水飽和度數據。薄片分析數據表明該井ZJ1-05層1927～1932m井段以含泥中—細粒長石石英砂巖為主，孔隙空間主要為原生粒間孔，儲層物性較好，以Ⅱ類巖石物理相為主；ZJ1-06層巖性以含泥極細粒長石石英砂巖為主，局部為含鈣細粒石英砂巖，物性較差，以Ⅲ類巖石物理相為主，局部為Ⅳ類巖石物理相，與測井識別的巖石物理相類型一致。

由圖7可知，采用巖石物理相分類計算儲層參數的方法明顯提高了孔隙度、滲透率、飽和度的計算精度。與巖心數據對比，分類建模后計算孔隙度的相對誤差由單一模型的22.85%降低至5.58%，含水飽和度絕對誤差由11.24%降低至4.29%，滲透率的相對誤差減小至半個數量級以內。分類解釋后將ZJ1-06層由單一模型解釋的底水油藏調整為邊水油藏，油水界面下移5.7m，DST測試獲得日產純油96m3，且穩定生產16個月，含水率保持在5%以下，與分類解釋結論一致。

圖7 惠州油區A井珠江組ZJ1-05層與ZJ1-06層儲層分類評價成果圖Fig.7 Reservoir classification and evaluation results graph of ZJ1-05 and ZJ1-06 layers of Well A

圖8為B井ZJ2-03層評價成果圖，在2356.8～ 2357.9m井段，巖心分析滲透率小于0.5mD，按照區域標準該段應為干層。若采用單一的滲透率模型和巖電參數進行計算，其滲透率和換算后的含油飽和度被明顯高估，從而解釋為油層。從巖石物理相分類結果可以看出，該深度段為Ⅳ類鈣質砂巖相。通過巖石物理相分類處理，有效消除了儲層含鈣對滲透性及導電性的影響，各項參數的計算精度明顯提高。扣除非滲透性鈣質夾層，ZJ2-03層的有效厚度減少了1.9m。

圖8 惠州油區B井珠江組ZJ2-03層儲層分類評價成果圖Fig.8 Reservoir classification and evaluation results graph of ZJ2-03 layer of Well B

依據上述成果對研究區65口老井進行重新處理，在其中20口井中新解釋油層73層，累計有效厚度為187.5m，為老油田挖潛及開發評價提供了有效指導，生產實效顯著。

5 結論

（1）珠江口盆地惠州凹陷珠江組、珠海組砂巖儲層特征差異主要受沉積和成巖作用影響，根據巖心資料，可將儲層劃分為4類巖石物理相，分類結果顯示粒度均值和礦物成分是影響該區儲層巖石物理響應的關鍵因素，通過構建正則化自然伽馬、密度孔隙度與中子孔隙度差值及骨架巖性指數3項測井衍生參數可有效識別4種不同巖石物理相。

（2）不同的巖石物理相對儲層物性及導電性有明顯的控制作用，利用實驗資料標定，針對不同巖石物理相分別構建孔隙度、滲透率、飽和度計算模型，相較于以往常用的單一解釋模型，儲層參數計算精度得到顯著提高，從而為老油田挖潛及開發評價提供有效指導。

（3）本文采用的巖石物理相分類方法具有明確的地質意義，有效建立起地質特征與測井屬性之間的“橋梁”，克服了常規分類方法地質意義模糊或與測井參數關聯度低的不足，可推廣應用于其他復雜碎屑巖儲層測井評價。