許孝凱, 翟勇, 劉美杰, 許孝青, 周朋飛, 王志美
(1.中國石化勝利石油工程有限公司測井公司, 山東 東營 257096; 2.山東大禹建設(shè)集團(tuán)有限公司, 山東 東營 257091)
低滲透油藏開發(fā)往往需要大規(guī)模裂縫發(fā)育才能形成工業(yè)產(chǎn)能,除需要考慮天然裂縫發(fā)育情況,開發(fā)過程中還應(yīng)考慮儲層是否易于改造。國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn),脆性指數(shù)是評價儲層可改造性能的重要參數(shù)[1],國外各石油公司較早開展該方面的研究工作。出于不同的研究目的,定義了不同的巖石脆性測量方法[2]。石油地球物理勘探主要利用2種方法對巖石脆性進(jìn)行定義。一種是利用礦物成分進(jìn)行的定義[3-4];一種是利用測井獲得的彈性模量信息進(jìn)行巖石脆性定義[5-6]。關(guān)于脆性分析的研究往往針對頁巖儲層,中國致密儲層分布廣泛,在油氣勘探具有重要的地位,將頁巖儲層中應(yīng)用較好的脆性分析手段推廣到致密儲層中,用以指導(dǎo)致密儲層的勘探開發(fā)工作變得越來越重要。
圖1 巖石結(jié)構(gòu)分析圖
巖石經(jīng)受不斷增加的應(yīng)力,主要經(jīng)歷彈性形變、塑性形變和破裂3個階段。基于該特性,可以將巖石分為2類:塑性巖石和脆性巖石。如果巖石彈性對應(yīng)區(qū)間小而塑性對應(yīng)區(qū)間大,在壓裂前吸收更多的能量,就認(rèn)為它是塑性的;相反,如果巖石彈性對應(yīng)區(qū)間大,而只有較小的塑性區(qū)間,巖石就是脆性的。
研究目的不同,對脆性的定義也不同。Hetenyi[7]定義脆性為缺少塑性;Ramsey[8]則認(rèn)為當(dāng)巖石內(nèi)聚力打破時,巖石是脆的;Obert和Duvall[9]則將脆性定義為材料需要很少或者不需要塑性變形就破裂或斷裂的性質(zhì)。
石油勘探開發(fā)中采用的脆性指數(shù)多根據(jù)巖石礦物組成定義。人們發(fā)現(xiàn),巖石脆性與巖石彈性性質(zhì)密切相關(guān),為了獲取可靠的脆性信息,可以通過巖石彈性參數(shù)對巖石脆性進(jìn)行表征[5-10]。
(1)
式中,σc為單軸抗壓強(qiáng)度;σt為抗張強(qiáng)度;q為沖擊試驗(yàn)中的細(xì)粒數(shù)量[11-17]??箯垙?qiáng)度和抗壓強(qiáng)度只能在實(shí)驗(yàn)室中測量,很難將上述脆性指數(shù)定義應(yīng)用于儲層尺度。
%
(2)
式中,V1為石英百分含量;V2為白云石百分含量;V3為方解石百分含量;V4為泥質(zhì)含量;TOC為總有機(jī)碳含量。式(2)基于巖石礦物組成,將大部分脆性礦物體積分?jǐn)?shù)進(jìn)行加和定義脆性指數(shù)[3-4]。
BIE=[(E-6.895)/(8×6.895-1×6.895)]×100
BIν=[(ν-0.4)/(0.15-0.4)]×100
BIV=(BIE+BIν)/2
(3)
式中,E為彈性模量,GPa;ν為泊松比;BIE為歸一化彈性模量脆性指數(shù);BIν為歸一化泊松比脆性指數(shù);BIV為平均脆性指數(shù)[18-20]。該方法計算簡便,能較合理地描述巖石的脆性且應(yīng)用較廣泛,本文主要針對該公式開展分析及應(yīng)用研究。
復(fù)雜儲層的微結(jié)構(gòu)豐富,對巖石的力學(xué)及彈性性質(zhì)具有較大影響,影響巖石脆性、流體流動和地震波傳播。巖石的脆性指數(shù)通常與礦物組成、力學(xué)性質(zhì)和微結(jié)構(gòu)特征等有著緊密的聯(lián)系。本文結(jié)合薄片分析資料,建立裂隙介質(zhì)模型,分析礦物含量、裂隙發(fā)育情況等對巖石力學(xué)性質(zhì)和脆性指數(shù)的影響。
圖1(a)為巖石的薄片觀察圖,由圖1(a)可知,巖石由骨架和孔隙組成,根據(jù)孔隙尺度和結(jié)構(gòu)的不同可以分為粒間縫和微裂隙2類[見圖1(b)]。抽象出巖石物理模型,如圖1(c)所示,利用彈性波動理論建立孔裂隙介質(zhì)理論[21-22]。
圖2 致密砂礫巖儲層彈性模量與泊松比頻率統(tǒng)計圖
圖2為致密砂礫巖儲層彈性模量與泊松比頻率分布直方圖。由圖2可知,彈性模量主要分布范圍為15~60 GPa,
泊松比分布范圍為0.17~0.37,范
圍與式(3)中頁巖儲層計算脆性指數(shù)范圍基本一致,為頁巖儲層脆性指數(shù)定義推廣到致密砂礫巖儲層提供了基礎(chǔ)。
圖3 孔裂隙模型數(shù)值模擬結(jié)果(顏色條代表頁巖脆性指數(shù))[5]
圖3為利用孔裂隙模型[21-22]模擬礦物、孔隙度、裂隙密度、含水飽和度對脆性指數(shù)影響圖,其中圖3(a)、(d)背景顏色條代表歸一化彈性模量脆性指數(shù)BIE,圖3(b)、(e)背景顏色條代表歸一化泊松比脆性指數(shù)BIν圖3(c)、(f)背景顏色條代表平均脆性指數(shù)BIV[5]。圖3(a)~(c)為對不同孔隙度進(jìn)行數(shù)值模擬,含水飽和度對孔隙發(fā)育巖石脆性影響不大,含水飽和度增加,歸一化彈性模量脆性指數(shù)BIE變化較小,歸一化泊松比脆性指數(shù)BIν有一定程度減小,但幅度不大,平均脆性指數(shù)BIV變化較小;當(dāng)孔隙度由1%增大到26%時,歸一化彈性模量脆性指數(shù)BIE有一定程度減小,歸一化泊松比脆性指數(shù)BIν變化不大,平均脆性指數(shù)BIV有一定程度的減小,但變化不大,致密巖石孔隙度變化范圍有限,因而致密巖石平均脆性指數(shù)隨孔隙度變化較小。圖3(d)~(f)為對不同裂隙密度進(jìn)行數(shù)值模擬結(jié)果,含水飽和度對裂隙發(fā)育巖石脆性有一定程度的影響,隨著含水飽和度的增加,歸一化彈性模量脆性指數(shù)BIE變化不大,歸一化泊松比脆性指數(shù)BIν有一定程度減小,平均脆性指數(shù)BIV有一定程度減小;裂隙發(fā)育儲層,當(dāng)裂隙密度由0.03增大到0.28時,干燥巖石歸一化彈性模量脆性指數(shù)BIE有一定程度的減小,歸一化泊松比脆性指數(shù)BIν有一定程度的增大,平均脆性指數(shù)BIV變化較小;當(dāng)裂隙密度由0.03增大到0.28時,飽含水巖石歸一化彈性模量脆性指數(shù)、歸一化泊松比脆性指數(shù)BIν、平均脆性指數(shù)BIV總體均有減小的趨勢。
圖4 脆性分析及壓裂效果分析圖
因此,致密砂礫巖儲層中,巖石礦物組成仍是平均脆性指數(shù)的主要影響因素,孔隙度、裂隙密度對平均脆性指數(shù)影響較小,因而平均脆性指數(shù)能一定程度上反映巖石礦物的組成,可以用來表征致密砂礫巖巖石脆性;裂隙發(fā)育時,隨含水飽和度的增大,巖石平均脆性指數(shù)有一定量的減小;隨著裂隙密度的增大,飽含水巖石平均脆性指數(shù)變小,壓裂時可以利用平均脆性指數(shù)反映壓裂效果。
圖4為致密砂礫巖儲層脆性分析及壓裂效果分析圖。由圖4可知,主要層段由多種礦物成分組成,孔隙度幾乎都小于10%,壓裂前3 369~3 381 m井段范圍內(nèi)大部分層段平均脆性指數(shù)BIV均大于60,顯示較好的脆性。壓裂后,平均脆性指數(shù)BIV均有較大的減小,大部分降至60以下,初步認(rèn)定儲層被壓開,裂隙變得更為發(fā)育,從而導(dǎo)致巖石脆性降低。由壓裂前后各向異性對比可知,各向異性大小在3 369~3 381 m井段變化明顯,推測該井段為壓裂縫延伸高度,壓裂效果較好,檢測壓裂縫方向平均在78.7 °,壓裂后日產(chǎn)油13.4 t,微地震檢測壓裂縫方向?yàn)?1.9 °,進(jìn)一步驗(yàn)證了利用壓裂前后脆性指數(shù)變化預(yù)測儲層壓裂效果的可行性。
(1) 將頁巖油氣開發(fā)過程中廣泛應(yīng)用的平均脆性指數(shù)推廣至致密砂礫巖儲層是可行的。
(2) 致密砂礫巖儲層其巖石礦物組成仍是平均脆性指數(shù)的主要影響因素,平均脆性指數(shù)能一定程度上反映巖石礦物的組成,可以用來表征致密砂礫巖巖石脆性。
(3) 裂隙密度增加,可以帶來儲層脆性指數(shù)一定程度的減小,通過對比壓裂前后脆性指數(shù)的變化,可以評價壓裂效果。
參考文獻(xiàn):
[1] Roderick Perez Altamar. Brittleness Estimation from Seismic Measurements in Unconventional Reservoirs: Application to the Barnett Shale [D]. Oklahoma: university of Oklahoma, 2013.
[2] Altindag R. Correlation of Specific Energy with Rock Brittleness Concepts on Rock Cutting [J]. The Journal of the South African Institute of Mining and Metallurgy, 2003, 4: 163-172.
[3] Jarvie D M, Hill R J, Ruble T E, et al. Unconventional Shale-gas Systems: the Mississippian Barnett Shale of North-central Texas as One Model for Thermogenic Shale-gas Assessment [J]. AAPG Bulletin, 2007, 91: 475-499.
[4] Wang F P, Gale J F W. Screening Criteria for Shale-gas Systems [J]. GCAGS Transactions, 2009, 59: 779-793.
[5] Rickman R, Mullen M, Petre E, et al. A Practical Use of Shale Petrophysics for Simulation Design Optimization: All Shale Plays Are Not Clones of the Barnett Shale [J]. SEP115258, 2008.
[6] Goodway B, Perez M, Varsek J, et al. Seismic Petrophysics and Isotropic-anisotropic AVO Methods for Unconventional Gas Exploration [J]. The Leading Edge, 2010, 29(12): 1500-1580.
[7] Hetenyi M. Handbook of Experimental Stress Analysis [M]. Hoboken: Wiley, 1966.
[8] Ramsey J G. Folding and Fracturing of Rocks [M]. New York: McGraw-Hill, 1967.
[9] Obert L, Duvall WI. Rock Mechanics and the Design of Structures in Rock [M]. Hoboken: Wiley, 1967.
[10] Grieser B, Bray J. Identification of Production Potential in Unconventional Reservoirs [C]∥SPE Production and Operations Symposium, 2007, SPE 106623.
[11] Baron L I. Determination of Properties of Rocks (in Russian) [M]. Gozgotekhizdat, 1992.
[12] Coates D F, Parsons R C. Experimental Criteria for Classification of Rock Substances [J]. International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 1966, 3: 181-189.
[13] Aubertin M, Gill D E. A Methodology for Assesing the Potential for Rock Bursts in Abitibi Mine [J]. Proceedings of Colleque sur le Controle de Terrain (AMMQ), 1988: 47-77.
[14] Aubertin M, Gill D E, Simon R. On the Use of the Brittleness Index Modified (BIM) to Estimate the Post-peak Behaviour of Rocks [J]. Rock Mechanics, 1994: 945-952.
[15] Ribacchi R. Mechanical Tests on Pervasively Jointed Rock Material: Insight into Rock Mass Behaviour [J]. Rock Mechanics and Rock Engineering, 2000, 33: 243-266.
[16] Hajiabdolmajid V, Kaiser P. Brittleness of Rock and Stability Assessment in Hard Rock Tunneling [J]. Tunneling and Underground Space Technology, 2003, 18: 35-48.
[17] Kahraman S. Correlation of TBM and Drilling Machine Performances with Rock Brittleness [J]. Engineering Geology, 2002, 65(h): 269-283.
[18] Grieser B, Bray J. Identification of Production Potential in Unconventional Reservoirs [C]∥SPE Production and Operations Symposium SPE 106623, 2007.
[19] Guo Z, Chapman M, Li X Y. Correlation of Brittleness Index with Fractures and Microstructure in the Barnett Shale [C]∥74th EAGE Conference & Exhibition in Corporating SPE Europec 2012, Copenhagen, Denmark, 4-7 June 2012.
[20] Buller D, et al. Petrophysical Evaluation for Enhancing Hydraulic Stimulation in Horizontal Shale Gas Wells [C]∥SPE 132990, 2010.
[21] 唐曉明. 含孔隙、裂隙介質(zhì)彈性波動的統(tǒng)一理論——Biot理論的推廣 [J]. 中國科學(xué): 地球科學(xué), 2011, 41(6): 784-795.
[22] 許孝凱. 裂隙地層陣列聲波測井響應(yīng)數(shù)值模擬及儲層有效性評價研究 [D]. 青島: 中國石油大學(xué)(華東), 2012.