致密氣藏水平井甜點段識別方法研究

劉子雄 李嘯南 王金偉 劉汝敏 王 濤 王一竹 閆治東 李新發

（ 1中海油服油田生產研究院；2 中國石油玉門油田公司工程技術研究院 ）

0 引言

鄂爾多斯盆地致密氣資源量大[1-3]，儲層普遍具有非均質性強、滲透率低的特點，采用直井開發時單井產量低，產能遞減快、采出程度低，因此水平井分段壓裂成為開發該類儲層的關鍵技術[4-6]。對盆地東部某致密氣田壓裂的22口水平井統計發現，壓裂產能與水平段長度、氣層鉆遇率及壓裂段數均未表現出相關性。部分水平井的示蹤劑監測結果表明，主要的產能貢獻段僅占30%左右，與一些文獻中統計的水平井有產能貢獻的段低于65%[7-8]相符。由于大部分壓裂段無產能貢獻，形成了大量的無效壓裂段，一方面增加了水平井施工風險和作業成本，另一方面由于縫間干擾影響了其他段的產能貢獻[9-10]。因此通過識別水平段壓裂甜點位置，進而優化壓裂分段和壓裂規模，對提高水平井開發效果尤為重要。目前水平井分段大部分是基于理論模型開展的裂縫延伸及縫間干擾來進行優化[11-14]，而針對水平段儲層非均質性強的特征，缺少相應的甜點位置識別方法和壓裂分段優化方法。水平井壓裂時采用的微地震向量掃描監測結果顯示，部分壓裂段存在多個破裂位置，對監測的6口水平井識別出的72處有效破裂位置（即甜點位置，應力薄弱，容易起裂）用甜點識別參數（Ktr）表征，將破裂位置的測井參數和錄井參數進行統一提取，為了消除不同井間的測井、錄井儀器差異，均采用異常倍數（測量值與背景值之比）進行關聯度計算，結果表明錄井的全烴和鉆時與破裂點關聯度分別達到42.4%、32%。應用這兩個參數采用試湊法建立了Ktr的計算公式，進而實現對整個井段的甜點分布位置的識別。應用表明，識別出的甜點位置與微地震向量掃描監測結果和示蹤劑監測結果一致，同時Ktr法識別出的甜點數量與壓裂井產能相關性高，為后期實施選擇性的分段壓裂和工藝優化提供了指導。

1 水平井開發特征

A氣田位于鄂爾多斯盆地東緣（圖1），儲層非均質性強，孔隙度和滲透率很低，為典型的致密儲層。區域內采用水平井分段壓裂開發，壓裂段間距為100～120m。由于忽略了儲層非均質性對壓裂改造的影響，每一段設計的壓裂規模相近，導致同層位水平井壓裂后初期產能及穩產期差異較大。22口水平井測試情況統計表明，壓裂產能與水平段長度、砂巖氣層鉆遇率及壓裂段數無明顯相關性。由于研究區經歷了4期構造運動[15]，導致區域內發育多個方向的天然裂縫，微地震向量掃描監測顯示，水平段裂縫形態和長度差異較大，部分高產井在壓裂時存在多個起裂位置，形成了多條裂縫，部分為單條裂縫。同時，壓裂時部分段存在造縫困難和砂堵風險，示蹤劑監測結果表明，水平井中60%的裂縫基本無產能貢獻。對比同層位兩口生產井的動態曲線看出， S-5H井受多條裂縫影響，壓裂后初期產量高（無阻流量為18.3×104m3），但投產后產能遞減快（圖2），反映出改造規模偏小的特征；S-4H井（無阻流量為3.1×104m3）盡管裂縫條數少，但裂縫半長更長，控制面積大，產能遞減慢。由于壓裂時缺少對潛在形成多條裂縫的考慮，設計的壓裂規模與常規儲層類似，導致部分天然裂縫發育段改造不充分。因此，有效識別水平段甜點發育位置，針對性地優化壓裂分段和設計壓裂規模，對提高壓裂產能和延長穩產期具有重要意義。

圖1 研究區位置圖Fig.1 Location of the study area

圖2 同層位水平井壓裂后產量曲線Fig.2 Production curve of the same layer after fracturing in different horizontal wells

2 水平井壓裂甜點區識別方法研究

2.1 微地震向量掃描監測技術

微地震裂縫監測已經成為壓裂效果評價的一個重要手段[16-17]。在壓裂時向地層中注入高壓流體，地層受到擠壓后發生破裂，因此會產生強烈的微地震事件。在此過程中，破裂位置一般是應力薄弱發育位置[15]，通常伴隨高孔滲條帶、天然裂縫或微裂縫發育的位置，即甜點位置。通過微地震向量掃描監測技術對水平段壓裂過程中的破裂位置進行識別，準確性較高。其主要機理是通過對壓裂期間的破裂能量進行反演，得到監測區平面上的破裂能量差異，并對破裂過程中的每一分鐘能量切片，識別出水平段不同位置的破裂情況（圖3）。由于壓裂引起的地層破裂比較劇烈，微地震信號強，監測顯示的破裂能量一般是經井筒向地層延伸，容易識別，且較強的破裂能量對環境噪聲有一定壓制作用，因此識別結果相對準確。當其他段壓裂時，之前已經壓裂開的地層受到擠壓后再次產生微地震事件，使前期壓裂的裂縫顯現出來。從圖4可以看出，在壓裂第3個封隔段時，前兩段壓裂產生的裂縫也顯現出來，其起裂位置并非都在滑套位置，在不同封隔段中形成的裂縫條數不同，最多達到3～6條。

圖3 水平井壓裂監測示意圖Fig.3 Schematic diagram of horizontal well fracturing monitoring

圖4 S-1H井前3段裂縫監測結果圖Fig.4 Fracture monitoring results of the first three stages of well S-1H

由于在壓裂過程中，巖石的破裂并非持續的[18]，在不同的時間段所顯示出的破裂位置不同。壓裂監測時，每間隔1分鐘進行一次破裂能量切片，因此同一個破裂位置會在多個破裂能量切片圖中有顯示，一般認為出現3次以上則標記為確定的破裂點，以消除信號采集和去噪過程中的“偽能量”[19-20]，提高識別的準確性。從圖5可以看出，在壓裂第4段時，滑套4C處出現了多個高的破裂能量顯示，則該處標記為破裂點。

圖5 S-3H井不同時刻破裂能量切片圖Fig.5 Fracture energy slices at different fracturing times of well S-3H

應用微地震向量掃描監測方法對6口水平井共計57段壓裂時不同時刻的破裂能量分析，識別出103處破裂位置，其中有效破裂位置（一個壓裂段產生兩處以上的破裂位置）72處。一個壓裂段內只有一條裂縫產生時，不能完全肯定該段儲層為甜點發育區，為了準確標識出井段甜點，在數據分析時僅針對一個壓裂段內有兩處以上破裂位置的區域進行研究。

2.2 水平段甜點影響因素分析

為了能夠識別出水平段甜點位置，需要對標記為甜點位置的各個參數進行分析，找出關聯度最高的參數建立計算方程。為此提取標記為甜點位置的測井和錄井參數，進行關聯度分析。由于各井的鉆井參數和測井儀器間存在差異，各個參數均采用異常幅度進行分析。

關聯度計算主要是通過數據序列曲線的相似程度來判別各個因素之間的關聯程度，關聯程度越高，對目標的影響越顯著。關聯度計算模型中主要有鄧氏關聯度、T型關聯度、斜率關聯度、B型關聯度、C型關聯度、廣義灰色關聯度等方法。本文主要選擇鄧氏關聯度分析法進行計算，它是立足于變量（影響因素）相關關系的R型分析[21]。計算結果表明，鉆時和全烴與甜點位置的關聯度最高（圖6），與部分文獻中采用錄井參數進行產能表征方法一致[22-23]。

圖6 各個參數與甜點位置的關聯度計算結果Fig.6 Correlation degree between various parameters and the sweet spot interval

2.3 甜點識別參數Ktr模型建立

由于不同井的鉆井參數不同，在表征甜點時采用測量值與背景值之比，以消除錄井的環境差異，保證計算公式的通用性。為了能夠找出甜點識別參數Ktr的截取值和計算公式，分別設置鉆時和全烴的權重為a、b。由于鉆時的異常倍數較小，全烴的異常倍數大，為使兩個參數處于同一量級，均進行取對數處理，且為了保證Ktr值的范圍在0～1，需再對其進行求取指數。最后的表達式為

式中Ktr——甜點識別參數；

a、b——鉆時和全烴的分配權重；

Rop、Rop1——砂巖段的鉆時基線值和鄰近非儲層段的鉆時基線值，min/m；

Tg、Tg1——砂巖段全烴最大值和鄰近非儲層段的全烴基線值，%。

由于公式（1）中對應的Ktr值為截取值，并非一個特定的參數，因此對應的a、b組合方式有多種，限制a+b＜1，采用試湊法求解。將識別出的72處有效破裂位置分為兩組，一組為50個，各點的鉆時與全烴用于試湊求解（部分參數見表1）；另一組為22個，各點的鉆時和全烴用于驗證。調整a、b值，擬合出與微地震向量掃描監測結果一致的Ktr模型。通過擬合得出a=0.7，b=0.2，Ktr的截取值為0.85。由于應用Ktr法識別時，僅定性地判斷甜點段是否發育，對發育程度未進行評價，即高于Ktr截取值的段都是甜點位置。但由于部分井段的鉆時和全烴異常倍數較高，部分少量位置會出現Ktr值大于1的情況，在應用時直接將大于1的值取為最大值1，表示甜點段發育。

表1 部分標記為甜點位置的錄井全烴和鉆時異常倍數Table 1 Anomaly multiples of total hydrocarbon and ROP of marked sweet spot intervals

3 現場應用

S-13H井于2019年4月完鉆，完鉆后根據經驗，將1154m長的水平段設計成間隔120m左右的10段，并下入井下壓裂工具。在壓裂前采用Ktr計算公式識別出水平段的甜點分布情況，其主要的甜點位置分布在第6段、第7段、第10段（圖7）。由于區域內經歷了4期強烈的構造運動，天然裂縫較為發育，在部分較薄的泥巖段也發育裂縫[24]，因此在該井的第10段錄井全烴表現出異常響應特征。在這些段適當增加壓裂規模，加砂量由設計的40m3增加到55m3。該井在壓裂期間進行井下微地震向量掃描監測和示蹤劑監測，從微地震向量掃描監測結果看，在甜點段的微地震事件點明顯多于其他段，表明這些段形成了多條裂縫（圖8）。返排期間的示蹤劑顯示，前5段基本無產能貢獻，第6段、第7段、第10段的產能貢獻占90%左右（圖9），表明示蹤劑監測和微地震向量掃描監測的結果與甜點識別結論一致（施工曲線和裂縫監測都反映出甜點段泥巖也能順利壓開，并對產能有較大貢獻）。

圖7 S-13H井測井解釋圖（黃色填充部分為甜點發育位置）Fig.7 Log interpretation result of Well S-13H (Yellow filling parts are the sweet spots)

圖8 S-13H井微地震向量掃描監測圖Fig.8 Microseismic vector scanning monitoring of Well S-13H

圖9 S-13H井示蹤劑監測圖Fig.9 Tracer monitoring diagram of Well S-13H

對區域內其他5口水平井進行壓裂甜點計算，結果表明Ktr模型識別出的甜點數量與壓裂井產能具有較高的相關性（圖10）。在S-11H井中盡管砂巖厚度大，但計算出的Ktr值表明水平段甜點不發育，壓裂后基本不產氣，與識別出的甜點段發育情況一致。S-5H井大部分位于泥巖段中，但由于在薄泥巖段中發育天然裂縫，應用Ktr計算時也有準確響應，壓裂溝通了下部砂巖，產氣量高。因此應用Ktr值識別出的甜點位置越多，壓裂后水平井產能越高，這為后期實施選擇性的分段壓裂工藝優化提供了指導。對于壓裂甜點分布少的水平井，可以集中改造對應的應力薄弱段，從而減少無效壓裂段，降低施工費用和風險，提高經濟性；對于壓裂甜點分布密集的水平井，可以細分壓裂段數，增加壓裂改造體積，提高壓裂產能。

圖10 研究區5口水平井壓裂甜點位置分布圖Fig.10 Distribution of fracturing sweet spots in five horizontal Wells in the study area

4 結論

（1）壓裂井的微地震向量掃描監測表明，部分水平井段容易形成多條裂縫，需要針對性增加壓裂規模，擴大泄油面積，延緩產能遞減。

（2）通過關聯度分析，錄井的全烴和鉆時與水平段甜點位置的關聯度最高，應用這兩個參數可以表征水平段甜點識別參數Ktr，并采用試湊法建立了計算公式。通過對比甜點位置和非甜點位置，取Ktr截取值為0.85，即高于0.85表示甜點發育，值越大表示甜點發育程度越高。

（3）對多口井的水平段甜點識別表明，甜點段為主要的產能貢獻段，且甜點段越發育，壓裂產能越高。

（4）應用識別的甜點進行壓裂設計，可以針對性地改造甜點段，降低施工風險和成本，提高壓裂效果。