準噶爾盆地瑪湖凹陷二疊系下烏爾禾組核磁共振測井含油性評價方法

毛 銳 申子明 常秋生 牟立偉

（中國石油新疆油田公司勘探開發研究院 ）

0 引言

含油性評價是儲層測井評價的重要工作之一。受巖性復雜、孔隙結構復雜及非均質性強的影響，電阻率測井反映儲層孔隙流體性質的信息弱，使儲層含油性評價工作遇到瓶頸。近年來，核磁共振測井技術在準噶爾盆地油氣勘探領域得到廣泛應用[1]。國內外學者在一維核磁共振測井含油性評價方面做了大量的研究[2-3]。目前，利用核磁共振測井識別流體性質的方法主要包括：差譜法、移譜法、增強擴散法和時域分析法、人工智能法[4-19]。然而，上述方法在準噶爾盆地二疊系下烏爾禾組儲層的含油性評價中具有如下的局限性：（1）核磁共振響應由于受孔隙結構的影響大于孔隙流體的影響，差譜法與時域分析法表征的流體特征不明顯，部分井甚至出現流體性質識別錯誤的結果。（2）礫巖儲層物性差、孔隙度小，且核磁共振測井多以雙等待時間測量，缺乏移譜法與增強擴散法所需的雙回波間隔資料基礎。（3）人工智能法需要大量樣本的訓練，單純依靠數學算法，缺乏物理意義。

本文以準噶爾盆地瑪湖凹陷二疊系下烏爾禾組礫巖儲層為例，提出一種基于“兩段式”分段冪函數，利用毛細管壓力曲線構建飽和水T2譜的方法。通過對比實測的核磁T2譜及構建的飽和水T2譜，提取特征參數，建立研究區核磁共振測井流體性質識別圖版及含油飽和度計算模型，實現了研究區探井的含油性定性、定量評價，為低滲透礫巖儲層含油性評價奠定了基礎。

1 地質背景

瑪湖凹陷位于準噶爾盆地西北緣，西側和北側為克百斷裂帶、烏夏斷裂帶，東側為夏鹽凸起、三個泉凸起、英西凹陷，南側為達巴松凸起、中拐凸起（圖1）。瑪湖凹陷是準噶爾盆地六大生烴凹陷之一，目前在三疊系百口泉組和二疊系上烏爾禾組、下烏爾禾組等層系均發現多個縱向疊置的礫巖油氣藏，油氣勘探潛力巨大[20-21]。下烏爾禾組以扇三角洲—湖泊相沉積環境為主，發育厚層的礫巖儲集體，巖性主要為灰色、灰綠色塊狀厚層砂礫巖，夾灰色、紅褐色泥巖、砂質泥巖。砂礫巖成分復雜，礫石成分以凝灰巖、花崗巖、流紋巖為主，砂質成分以凝灰巖為主，雜基以泥質為主且含量較高。儲層儲集空間為剩余粒間孔、次生粒間溶孔和粒內溶孔。平均孔隙度為8.82%，平均滲透率為0.2mD，為低孔低滲儲層。

圖1 瑪湖凹陷構造位置圖Fig.1 Structure location map of Mahu Sag

2 含油性評價方法

2.1 儲層分類

由于低滲透礫巖非均質性強，不同類型儲層的物性、含油性差異大，在含油性評價之前需進行儲層分類工作。從成巖作用來說，相較于上覆埋深較淺的百口泉組、上烏爾禾組礫巖，下烏爾禾組埋深更大，導致壓實作用更為強烈，隨著儲層埋深增大，孔隙度呈現減小趨勢；同時儲層膠結作用強烈，使得礫巖總體致密且物性差，只有在溶蝕作用較強的情況下，巖石物性才有所改善[22-26]（圖2）。從沉積作用角度來說，下烏爾禾組以退積式的扇三角洲—湖泊相沉積環境為主，優質儲層主要集中在扇三角洲前緣的水下分流河道中[27-30]，這類儲層往往具有黏土礦物含量少、物性好、厚度大的特征。同時，研究發現巖石顆粒之間的填隙物以黏土礦物為主，黏土礦物含量對儲層的滲透性具有明顯的控制作用[31]。然而，測井評價并不能直接表征成巖作用和沉積作用。因此，選取孔隙度、黏土礦物含量這兩個測井可表征的參數作為礫巖儲層分類的關鍵參數。根據研究區勘探經驗，結合探井試油層產能，將瑪湖凹陷下烏爾禾組礫巖儲層分為4 類（表1），可以看出，當孔隙度越大、黏土礦物含量越少時，試油層往往能獲得較高的產能。

表1 瑪湖凹陷下烏爾禾組礫巖儲層分類參數特征表Table 1 Classification parameters and corresponding characteristics of conglomerate reservoir of the Lower Wuerhe Formation,Mahu Sag

圖2 瑪湖凹陷下烏爾禾組不同成巖作用影響的孔隙結構Fig.2 Reservoir pore structures of different diagenesis of the Lower Wuerhe Formation,Mahu Sag

2.2 配套聯測實驗及結果

根據核磁共振原理，飽和水的親水巖石，其核磁T2譜反映孔隙結構的分布，而毛細管壓力曲線能夠表征孔隙結構的變化。因此，可以利用毛細管壓力曲線構建飽和水T2譜，對比構建的飽和水T2譜與實測核磁T2譜，進而探究儲層的含油性，而構建過程的關鍵就是確定毛細管壓力與T2分布之間的轉換關系。有學者曾嘗試利用平均飽和度誤差最小值法、二維等面積刻度轉換系數法等[32-33]實現毛細管壓力與T2分布的轉換，但上述轉換方法的缺陷在于沒有考慮儲層含烴對轉換結果的影響。因此，為了消除烴類的影響，聯測實驗設計并測量了15 塊巖樣的飽和水T2譜、壓汞曲線（圖3）、潤濕性、注氦孔隙度、黏土礦物含量（表2），為構建轉換關系奠定實驗數據基礎。

圖3 飽和水T2 譜（左）與壓汞（右）聯測實驗結果Fig.3 Results of saturated water NMR T2 spectrum (left) and mercury injection experiment (right)

潤濕性實驗結果顯示，目的層巖石均為水潤濕（表2），滿足構建轉換關系需以潤濕相為親水巖石的前提。核磁實驗結果顯示，不同類型巖心的核磁T2譜差異大，T2（弛豫時間）主要分布于0.1～300ms，Ⅰ類、Ⅱ類儲層樣品的長弛豫時間孔隙度分量（指每一個T2對應的孔隙度）明顯大于Ⅲ類和Ⅳ類儲層樣品。壓汞實驗結果顯示，毛細管壓力曲線差異較大，排驅壓力從0.16MPa 變化至1.28MPa，進汞飽和度從24%變化至70%，Ⅰ類、Ⅱ類儲層樣品孔隙結構明顯好于Ⅲ類和Ⅳ類儲層樣品。通過對比可知，飽和水T2譜與毛細管壓力曲線所反映出的儲層物性特征是一致的。

表2 瑪湖凹陷下烏爾禾組巖石物理實驗參數表Table 2 Reservoir petrophysical experiment results of the Lower Wuerhe Formation,Mahu Sag

2.3 毛細管壓力與T2 分布的轉換關系

根據核磁共振弛豫機制可知，當巖石處于均勻磁場時，擴散弛豫可以忽略，橫向弛豫時間可以表示為

式中T2——橫向弛豫時間，ms；

T2B——流體體積弛豫時間，ms；

ρ2——巖石表面弛豫強度，μm/ms；

S——孔隙表面積，cm2；

V——孔隙體積，cm3。

巖石孔隙的比表面積與孔隙結構相關，當使用球狀、柱狀等簡化孔隙結構時，比表面積與孔徑呈線性關系[34]。然而，低滲透儲層中孔隙結構復雜，比表面積與孔徑應成非線性關系。同時，當巖石飽和水且潤濕相為水潤濕時，體積弛豫就可以忽略不計，公式（1）可以簡化為

式中rc——孔隙半徑，μm；

f(rc)——以rc為自變量的非線性函數。

根據毛細管壓力與孔喉半徑之間的關系，公式（2）中的孔隙半徑rc可表示為

式中pc——毛細管壓力，MPa；

σ——兩種流體的表面張力，N/m；

θ——潤濕相流體和巖石表面的接觸角，（°）。

結合公式（2）和公式（3），可以得到T2分布與毛細管壓力之間的關系：

式中g(pc-1)——以pc-1為自變量的非線性函數。

利用研究區巖樣的壓汞與核磁聯測實驗數據，建立毛細管壓力與T2分布轉換關系圖（圖4），其過程可以簡述為：（1）將核磁T2譜數據按T2從小到大進行累計，形成累計曲線，然后將每個T2的累計曲線孔隙度數值與核磁總孔隙度數值相除，即可得到一條與毛細管壓力曲線相近的核磁視飽和度曲線；（2）取核磁視飽和度與進汞飽和度相等時的T2時間與pc-1，將二者交會即可得到毛細管壓力倒數與T2分布轉換關系圖，轉換關系表現出明顯的“兩段式”分段特征。

從圖4 可以看出，同一毛細管壓力的倒數數值下，T2存在較大的差異，這是由于礫巖儲層的非均質性強，物性好與物性差的巖樣都同時發育大孔隙和小孔隙，只是大孔隙與小孔隙的比例不同。如果利用圖4 直接建立轉換關系，勢必會導致模型精度差，不能達到精細評價的目的。因此，將圖4 中的拐點，即pc=1MPa 作為礫巖大孔隙與小孔隙的分界線，并在儲層分類的基礎上分大孔隙、小孔隙建立4 類儲層的毛細管壓力倒數與T2分布的轉換關系（圖5、圖6）。可以看出，儲層分類后，毛細管壓力與T2分布的轉換關系均呈冪函數形式，且相關性均好于不分儲層類型的模型。

圖4 瑪湖凹陷下烏爾禾組15 塊巖樣毛細管壓力倒數與T2 分布的轉換關系Fig.4 Relationship between the reciprocal capillary pressure and T2 relaxation time of 15 rock samples of the Lower Wuerhe Formation,Mahu Sag

圖5 大孔隙巖樣的T2 分布與毛細管壓力倒數轉換關系Fig.5 Relationship between T2 relaxation time and the reciprocal capillary pressure of large-pore rock samples

圖6 小孔隙巖樣的T2 分布與毛細管壓力倒數轉換關系Fig.6 Relationship between T2 relaxation time and the reciprocal capillary pressure of small-pore rock samples

需要說明的是，由于縱向上無法連續獲得巖心進行壓汞實驗，因此將目的層中具有代表性的92 塊巖樣的毛細管壓力曲線分為4 類，并分別提取一條平均毛細管壓力曲線（圖7），使上述轉換模型可應用于實際儲層的連續計算。

圖7 瑪湖凹陷下烏爾禾組4 類儲層平均毛細管壓力曲線Fig.7 The average capillary pressure curve of four types of reservoirs of the Lower Wuerhe Formation,Mahu Sag

2.4 構建飽和水T2 譜與實測核磁T2 譜的對比

研究表明，當親水巖石飽含輕質低黏度原油時，核磁T2譜短弛豫時間部分為水的表面弛豫特征，長弛豫時間部分應為油的體積弛豫特征[35]。瑪湖凹陷下烏爾禾組原油密度為0.81～0.86g/cm3，在地溫條件下黏度為3.2～7.8mPa·s，為輕質低黏度原油。因此，當儲層含油性變好時，測量得到的核磁T2譜與構建的飽和水T2譜在長弛豫時間應有明顯差異。對比構建的飽和水T2譜與實測核磁T2譜（圖8），不難看出，構建的飽和水T2譜與實測水層核磁T2譜基本重合，而與實測油層核磁T2譜在長弛豫時間部分表現出明顯的差異性，利用這個特征就可以快速判斷儲層是否含油。需要說明的是，由于壓汞實驗的最大進汞壓力為20.48MPa，導致構建的飽和水T2譜并非一個完整的T2譜，其左邊界為4ms。目的層的黏土礦物類型以伊/蒙混層為主，伊/蒙混層的T2范圍為0.3～3ms[36-37]。因此，構建的飽和水T2譜與黏土束縛水孔隙分布不重合，其分布范圍基本可以反映孔隙半徑較小的毛細管孔隙，并不影響后續的評價工作。需要說明的是，研究區主要應用P 型核磁測井儀器進行測量，采用D9TW 采集模式，采集參數為：A 組等待時間為12988ms，回波間隔為0.9ms，回波個數為500；B組等待時間為1000ms，回波間隔為0.9ms，回波個數為500；C 組等待時間為20ms，回波間隔為0.6ms，回波個數為10。A 組等待時間足夠長，可以滿足大孔隙充分極化。

圖8 構建飽和水T2 譜與實測水層核磁T2 譜（左）、實測油層核磁T2 譜對比圖(右)Fig.8 Comparison diagram of constructed water saturated T2 spectrum with measured NMR logging T2 spectrum of water layer (left) and oil layer (right)

2.5 含油性評價方法的建立

根據上述結果，結合大量核磁共振測井資料，本文提取視含油孔隙度與含油性敏感參數作為定性識別流體的敏感參數。

（1）視含油孔隙度：當儲層含油性越好時，構建飽和水T2譜與實測核磁T2譜在長弛豫時間的差異越明顯，油信號的拖曳現象就越明顯。以構建飽和水T2譜右側收斂位置的T2時間為起算時間t，將實測核磁T2譜在起算時間t之后的孔隙度分量之和定義為視含油孔隙度：

式中φo——視含油孔隙度，%；

t——構建飽和水T2譜右側收斂位置的T2，ms；

φi——T2為i時對應的孔隙度分量，%；

T——實測核磁T2譜右側收斂位置的T2，ms。

（2）含油性敏感參數：T2幾何平均值表征的是T2譜形的重心位置，儲層含油性越好，T2幾何平均值越大。由于構建的飽和水T2譜起始于4ms，因此定義實測核磁T2譜與飽和水T2譜在4ms 后的T2幾何平均值的比值，作為含油性敏感參數：

式中GM_W——構建飽和水T2譜的T2幾何平均值，ms；

GM_L——實測核磁T2譜的T2幾何平均值，ms；

M——含油性敏感參數。

利用上述兩個敏感參數交會形成了研究區的流體性質識別圖版（圖9），可以看到油層的M值和φo值都大,交會點位于圖版右上方；而水層的M值與φo值小，交會點位于圖版的左下方。

由上述理論分析可知，含油性敏感參數與儲層的含油飽和度應該有直接關系。利用密閉取心含油飽和度與T2幾何平均值建立含油飽和度的計算模型：

式中So——含油飽和度，%；

f(M) ——以M為自變量的函數。

利用公式（7），通過回歸分析，分4 類儲層建立了儲層含油飽和度計算模型（圖10），可以看到4類儲層的含油性敏感參數與含油飽和度之間均呈對數正相關關系。

圖9 瑪湖凹陷下烏爾禾組核磁共振測井流體性質識別圖版Fig.9 Chart of reservoir fluid property identification by NMR logging of the Lower Wuerhe Formation,Mahu Sag

圖10 瑪湖凹陷下烏爾禾組不同類型儲層的含油飽和度的計算模型Fig.10 Oil saturation calculation models for different types of reservoirs of the Lower Wuerhe Formation,Mahu Sag

2.6 應用實例

圖11 為瑪湖凹陷下烏爾禾組A 井目的層的核磁共振測井含油性評價成果圖。利用表1 的分類標準，將3897～3932m 儲層段分為Ⅰ類（綠色）、Ⅱ類（橙色）、Ⅲ類（藍色）、Ⅳ類（灰色），3901～3904m、3912～3915m 處發育物性較好的Ⅰ類、Ⅱ類儲層。在儲層分類基礎上，構建飽和水T2譜。從圖11 中可以看出，構建飽和水T2譜與實測核磁T2譜在長弛豫時間部分有明顯的差異，指示該段儲層含油信號明顯。除Ⅳ類儲層外，Ⅰ類、Ⅱ類、Ⅲ類儲層段計算的含油性敏感參數大于1.6，視含油孔隙度大于2%，兩個敏感參數值均位于圖9 的油層區域，但各類儲層含油性差異明顯。利用公式（7）計算的含油飽和度與密閉取心實驗結果吻合較好，相對誤差僅為8.65%，精度較高。試油選層以含油飽和度高、厚度大且儲層類型為Ⅰ類、Ⅱ類儲層為主，兼顧Ⅲ類儲層的原則，選擇3900～3906m、3912～3915m、3918.5～3921m、3922～3924m 作為射孔層段，壓裂試油獲得日產油28.68t，分析認為產能的主要貢獻來自物性和含油性均較好的3900～3906m、3912～3915m 兩個射孔段，證明了本文核磁共振測井方法對礫巖儲層含油性評價的適用性。

圖11 瑪湖凹陷A 井目的層含油性評價成果圖Fig.11 Reservoir oil-bearing property evaluation results of target layer in Well A in Mahu Sag

3 結論與認識

（1）受成巖作用、沉積作用影響，瑪湖凹陷下烏爾禾組礫巖儲層非均質性強，含油性評價前需進行儲層分類。選取孔隙度、黏土礦物含量作為儲層分類關鍵參數，結合試油層產能，將礫巖儲層分為4 類。

（2）毛細管壓力的倒數與T2分布的轉換關系整體呈“兩段式”分布，利用轉換關系的拐點位置將巖樣分為大、小孔隙兩個部分，然后在儲層分類基礎上形成了冪函數形式的轉換關系。

（3）對比實測核磁T2譜與構建的飽和水T2譜，構建視含油孔隙度與含油性敏感參數兩個特征參數，交會形成了礫巖儲層流體性質識別圖版。

（4）利用含油性敏感參數與密閉取心含油飽和度，分4 類儲層建立含油飽和度的計算模型，實現了礫巖儲層含油飽和度的定量計算，計算結果精度較高，表現出良好的應用效果。