蘇皓，雷征東，張荻萩，李俊超，張澤人，鞠斌山，李治平

（1. 中國地質(zhì)大學（北京）能源學院，北京 100083；2. 中國石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083；3. 中國石油經(jīng)濟技術(shù)研究院，北京 100724；4. 中國石油東方地球物理勘探有限公司研究院，河北涿州 072750）

裂縫性油藏天然裂縫動靜態(tài)綜合預測方法
——以鄂爾多斯盆地華慶油田三疊系長63儲集層為例

蘇皓1,2，雷征東2，張荻萩3，李俊超2，張澤人4，鞠斌山1，李治平1

（1. 中國地質(zhì)大學（北京）能源學院，北京 100083；2. 中國石油勘探開發(fā)研究院，北京 100083；3. 中國石油經(jīng)濟技術(shù)研究院，北京 100724；4. 中國石油東方地球物理勘探有限公司研究院，河北涿州 072750）

針對已有裂縫預測方法適用范圍小、精度低、對高成本資料需求程度高的問題，以鄂爾多斯盆地華慶油田三疊系長63儲集層為例，綜合考慮地質(zhì)靜態(tài)資料和生產(chǎn)動態(tài)資料，提出了一種預測新方法?；谟吞锒喾N地質(zhì)靜態(tài)資料，得到巖性、沉積相、地層厚度、巖石破裂指數(shù)、裂縫發(fā)育強度 5個約束裂縫發(fā)育的控制條件，應用多元線性回歸分析方法，建立了裂縫發(fā)育的 5種約束條件與裂縫密度關(guān)系的定量表達式，計算得到全區(qū)的裂縫密度體；根據(jù)井史、示蹤劑、干擾試井及吸水剖面等生產(chǎn)動態(tài)資料，通過油藏工程分析方法綜合判斷出裂縫在平面上和縱向上的方向及分布范圍，并結(jié)合數(shù)值模擬技術(shù)對裂縫密度體進行檢驗和定量校正，建立了既符合地質(zhì)靜態(tài)認識又符合生產(chǎn)動態(tài)的三維離散裂縫地質(zhì)模型。數(shù)值模擬擬合驗證表明，該裂縫模型擬合度高，具較高的可靠性和適用性。圖15表1參32

裂縫性油藏；天然裂縫；裂縫地質(zhì)模型；裂縫預測；華慶油田；鄂爾多斯盆地

0 引言

對于裂縫性油田水驅(qū)開發(fā)，大量注入水沿裂縫水竄嚴重影響了油田的水驅(qū)開發(fā)效果，成為制約油田開發(fā)的一個重要因素。裂縫作為油氣滲流的重要通道，對特低、超低滲透儲集層的開發(fā)至關(guān)重要，研究裂縫分布規(guī)律、定量預測裂縫發(fā)育程度是油氣勘探開發(fā)中的難題[1-2]。天然裂縫的預測方法目前主要有3類：①基于構(gòu)造本身的結(jié)構(gòu)特征來探討構(gòu)造體與裂縫發(fā)育的關(guān)系[3-4]，如構(gòu)造主曲率法預測裂縫、分析斷層與裂縫位置關(guān)系等，該種方法主要適用于預測斷層、褶皺構(gòu)造伴生的裂縫；②基于裂縫的構(gòu)造成因，應用構(gòu)造應力有限元模擬技術(shù)和破裂法則預測裂縫分布[5-6]，由于數(shù)學模型的局限性，此方法預測結(jié)果與實際仍有一定出入；③基于高精度的地震資料[7-11]，提取裂縫發(fā)育相關(guān)屬性參數(shù)進行分析預測，如地震相干體方法、多波地震、螞蟻追蹤等方法，該方法建立的裂縫模型精度較高，是目前的主流方法，但由于地震資料的數(shù)量和分辨率問題，以及地震解釋的人為因素，仍難以得到反映實際儲集層的裂縫模型。

綜上所述，裂縫發(fā)育控制因素的多樣性使得裂縫發(fā)育具有很強的隨機性和非均質(zhì)性。目前的裂縫預測方法大多建立在靜態(tài)地質(zhì)資料基礎(chǔ)上，但由于地質(zhì)資料的數(shù)量少、精度低、獲取成本高等問題，得到的裂縫模型具有很大的不確定性和不適用性，不能很好地用于指導油田開發(fā)，對構(gòu)造不發(fā)育、沒有地震數(shù)據(jù)資料的地區(qū)更是如此。本文針對上述問題，以鄂爾多斯盆地華慶油田長 63儲集層為例，基于該區(qū)多種地質(zhì)上和生產(chǎn)上的靜、動態(tài)資料，在常規(guī)裂縫建模方法的基礎(chǔ)上，考慮多種裂縫發(fā)育控制因素，實現(xiàn)多條件相互約束，并結(jié)合油田開發(fā)中的認識和經(jīng)驗，綜合得到該區(qū)裂縫模型，使之既滿足地質(zhì)認識又符合開發(fā)動態(tài)，為后期油田水驅(qū)調(diào)整政策提供有效依據(jù)。

1 區(qū)域地質(zhì)背景

1.1 區(qū)域構(gòu)造特征

華慶油田位于鄂爾多斯盆地伊陜斜坡中南部（見圖1），其構(gòu)造演化與華北板塊的關(guān)系十分密切[12]。盆地在區(qū)域上表現(xiàn)為向西南傾斜，由于應力強度的差異，盆地外部邊緣構(gòu)造作用活躍，受力強度大，斷裂、破裂較為發(fā)育，而盆地內(nèi)部則相反。研究區(qū)塊處于盆地內(nèi)部，地勢平緩，傾角不足1°，構(gòu)造相對簡單，斷裂、褶皺發(fā)育較少，局部地區(qū)發(fā)育有鼻狀隆起構(gòu)造帶[13]。

圖1 華慶油田位置圖

1.2 地應力場特征

根據(jù)構(gòu)造運動的強度及時間，將鄂爾多斯盆地主要構(gòu)造應力場分為 4期：印支期、燕山期、喜馬拉雅期、新構(gòu)造期[14]。其中燕山期和喜馬拉雅期是裂縫形成的主要時期，燕山期構(gòu)造地應力水平擠壓作用造成斷裂發(fā)育，喜馬拉雅期構(gòu)造運動主要造成地層的抬升，對延長組裂縫進行改造[15]。劉格云應用赤平投影方法[16]，得出燕山期構(gòu)造應力場最大主應力方向為北西西—南東東向，優(yōu)勢方位為 116°～296°，最小主應力優(yōu)勢方位則為26°～206°；喜馬拉雅期最大主應力方向北東—南西向，方位為45°～225°，最小主應力優(yōu)勢方位為 135°～315°。

1.3 儲集層沉積特征和物性特征

研究區(qū)長6段自上而下分為3個亞段：長63、長62、長 61，各亞段巖性相同，主要為砂巖、粉砂巖、泥巖等沉積巖，其中長63亞段為主力層位。長63亞段以砂質(zhì)碎屑流沉積為主，伴有滑塌和濁流沉積的重力流沉積體系，主要巖性為粉細—細砂巖。研究區(qū)主要發(fā)育砂質(zhì)碎屑流、濁流和半深湖—深湖3種沉積亞相，鑒于砂質(zhì)碎屑流分布面積較廣，為了進一步研究裂縫發(fā)育規(guī)律，將砂質(zhì)碎屑流亞相按厚度和物性的差異進一步劃分為主體和邊緣兩個相帶。

長63儲集層整體上表現(xiàn)為低孔、低滲的特征，孔滲分布范圍較大，分選差，具有很強的非均質(zhì)性。全區(qū)孔隙度為6%～16%，平均10.8%；全區(qū)覆壓滲透率分布范圍跨度較大，為（0.04～0.60）×10-3μm2，平均0.34×10-3μm2，為超低滲儲集層。

1.4 天然裂縫發(fā)育特征

在前人認識的基礎(chǔ)上[17-18]，根據(jù)研究區(qū)延河剖面露頭及成像測井等資料分析發(fā)現(xiàn)，長 63儲集層裂縫發(fā)育優(yōu)勢方位主要為北東東向、北東向，少量裂縫為近南北向，與裂縫形成期的古應力場方向基本一致。

對研究區(qū)66口取心井進行巖心觀察統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)其中有60口取心井的巖心中都發(fā)育天然裂縫，存在天然裂縫的巖心井占90.9%，裂縫開度為30～100 μm，平均值為60 μm，主要發(fā)育小開度的微裂縫系統(tǒng)。

從成因來看，研究區(qū)天然裂縫可分為構(gòu)造裂縫和成巖裂縫。構(gòu)造裂縫占絕大多數(shù)，主要分布于砂巖中，伴有少量礦物充填，裂縫面較為平整，可以觀察到擦痕、階步等天然裂縫特征，構(gòu)造裂縫以剪切縫為主，張應力和剪應力聯(lián)合作用下形成的張扭縫少量發(fā)育；研究區(qū)還發(fā)育平行層面分布的成巖縫，這種裂縫的規(guī)模較小，橫向連續(xù)性差，且在上覆巖層壓力的作用下通常為閉合狀態(tài)，因此本文在預測井間裂縫時不考慮成巖裂縫。

從裂縫傾角來看，天然裂縫以近垂直的高角度縫為主，斜交裂縫與低角度裂縫發(fā)育較少，高角度縫所占比例高達90%。

進一步對取心井的裂縫密度進行分析計算，可知全區(qū)裂縫平均密度為0.76條/m，其中61%的井裂縫發(fā)育密度達到0.5條/m以上，因此認為該區(qū)天然裂縫較為發(fā)育，但由于儲集層的強非均質(zhì)性，不同取心井的裂縫密度差異較大，在區(qū)域上北區(qū)總體較南區(qū)裂縫密度大。

2 基于靜態(tài)地質(zhì)資料預測裂縫

華慶油田地勢平緩，構(gòu)造簡單，斷層、復雜褶皺等構(gòu)造地質(zhì)體發(fā)育較少，且油田缺乏高精度地震資料，因此只能從裂縫的構(gòu)造成因著手，對裂縫分布進行預測。構(gòu)造縫的發(fā)育主要受構(gòu)造應力、巖性、地層厚度、沉積相等地質(zhì)因素控制，可通過分析每個因素與裂縫發(fā)育的關(guān)系，找出控制裂縫發(fā)育的約束條件，并綜合多種因素實現(xiàn)對裂縫在三維空間分布的約束和預測。

2.1 裂縫發(fā)育的約束條件

2.1.1 裂縫與巖性、地層厚度、沉積相的關(guān)系

巖性、地層厚度、沉積相等地質(zhì)因素是影響裂縫發(fā)育的內(nèi)因。巖性不同，巖石的成分、孔隙結(jié)構(gòu)也不同，在相同的構(gòu)造作用下，巖性不同是裂縫發(fā)育程度存在差異的主要因素[19]；室內(nèi)實驗、巖心觀察及野外調(diào)查統(tǒng)計表明，裂縫發(fā)育受地層厚度的控制[20]，相對于厚巖層，薄巖層更容易產(chǎn)生密集的裂縫；沉積相則通過控制儲集層的巖性、層厚及巖石組合來控制裂縫發(fā)育程度。

本文基于露頭及巖心觀察資料，統(tǒng)計了裂縫在不同巖性、不同厚度地層和不同沉積相中的發(fā)育頻率，并繪制了裂縫發(fā)育頻率與各因素的關(guān)系圖。由圖 2可見，裂縫主要發(fā)育在石英、方解石、白云石等脆性礦物含量較高的砂巖中，脆性礦物含量低的泥巖中裂縫發(fā)育較差；研究區(qū)裂縫平均間距與地層厚度呈較好的線性關(guān)系（見圖 3），隨著地層厚度增大，裂縫平均間距增加，即裂縫密度變??；裂縫在砂質(zhì)碎屑流邊緣相帶最發(fā)育，砂質(zhì)碎屑流主體相帶次之（見圖 4），濁流和湖相沉積中泥質(zhì)巖類比例較高，裂縫發(fā)育程度明顯低于砂質(zhì)碎屑流。

圖2 研究區(qū)長63儲集層裂縫發(fā)育頻率與巖性關(guān)系圖

圖3 研究區(qū)長63儲集層地層厚度與裂縫間距關(guān)系圖

2.1.2 裂縫與構(gòu)造應力的關(guān)系

構(gòu)造應力是構(gòu)造縫形成的外因，是巖石破裂的觸發(fā)機制、構(gòu)造縫發(fā)育的主控因素。為定量表征構(gòu)造應力與裂縫發(fā)育的關(guān)系，運用有限元數(shù)值模擬技術(shù)[21]，對裂縫形成期的構(gòu)造應力場分布進行模擬。

圖4 研究區(qū)長63儲集層裂縫發(fā)育頻率與沉積相關(guān)系圖

2.1.2.1 模型的建立

構(gòu)造應力場模型主要包括地質(zhì)模型、力學模型和數(shù)學模型[22]。

地質(zhì)模型的建立主要包括地質(zhì)體的選取和邊界條件的確定。由于研究區(qū)無明顯斷層發(fā)育，裂縫發(fā)育主要受巖性、地層厚度及巖性組合的影響，而這些因素主要受沉積作用的控制，因此地質(zhì)模型中地質(zhì)體主要依據(jù)沉積相分布選取。初始受力邊界條件則根據(jù)裂縫形成期（燕山期和喜馬拉雅期）的最大主應力和最小主應力的方向、大小分別設(shè)定，最終的邊界條件需要經(jīng)過多次的正反演來確定。

力學模型主要根據(jù)地質(zhì)體力學性質(zhì)和巖石力學參數(shù)確定。根據(jù)巖石力學實驗，目的層巖石力學性質(zhì)表現(xiàn)為脆性，因此將其作為彈脆性材料處理；巖石力學參數(shù)主要考慮了不同地質(zhì)單元體的彈性模量、泊松比、黏聚力、內(nèi)摩擦角等，這些參數(shù)由巖石力學實驗得到。

數(shù)學模型建立的依據(jù)為有限元原理，其基本思路是將連續(xù)的地質(zhì)體離散為有限個通過節(jié)點相連的連續(xù)單元，給每個單元賦予實際的巖石力學參數(shù)，再根據(jù)邊界受力條件和節(jié)點平衡條件，即可計算出每個單元內(nèi)應力與應變的近似值。

2.1.2.2 模擬結(jié)果

模擬結(jié)果主要為最大主應力、最小主應力和差應力。研究區(qū)長63儲集層在燕山期構(gòu)造應力場的最大主應力方向為北西西—南東東向，最小主應力為北北東—南南西向，最大主應力為70～85 MPa，最小主應力為20～30 MPa，差應力為50～65 MPa；喜馬拉雅期構(gòu)造應力場的最大主應力方向為北東—南西向，最小主應力為北西—南東向，其中最大主應力為60～80 MPa，最小主應力為13～20 MPa，差應力為40～58 MPa。該區(qū)最大和最小主應力方位分布比較穩(wěn)定，主要受遠場應力和邊界條件控制，應力變化較大。

根據(jù)研究區(qū)最大和最小主應力，結(jié)合格里菲斯、庫倫-莫爾巖石破裂準則[23]，能夠定性地判斷巖石中能否發(fā)生張剪破裂，并引入巖石破裂指數(shù)I，其定義為：

式中I——巖石破裂指數(shù)，無因次；σ——張應力，MPa；σ′——巖石抗張強度，MPa；τ——剪應力，MPa；τ′——巖石抗剪強度，MPa。

由（1）式、（2）式計算出研究區(qū)各部位的巖石破裂指數(shù)（見圖5），該指數(shù)可定量表征巖石受構(gòu)造應力作用后達到破裂狀態(tài)的程度，即全區(qū)各部位形成裂縫的趨勢。

圖5 研究區(qū)長63儲集層巖石破裂指數(shù)分布圖

2.1.3 裂縫發(fā)育強度

研究區(qū)成像測井資料較少，但大多數(shù)井都有常規(guī)測井資料。常規(guī)測井資料包含地層巖性、物性、導電性等多種信息數(shù)據(jù)，大多數(shù)據(jù)都能反映地層裂縫的發(fā)育特征，但不同測井曲線對裂縫的響應特征不同，因此具很強的多解性。綜合概率指數(shù)法[24-25]能夠提取出有效反映裂縫特征的曲線信息來綜合識別裂縫。該方法在分析多種測井參數(shù)曲線與裂縫的相關(guān)性后，根據(jù)各個參數(shù)的影響程度確定權(quán)系數(shù)，并將各參數(shù)綜合計算得到反映裂縫在縱向上相對發(fā)育程度的綜合指標，即裂縫發(fā)育強度，其值越大則說明裂縫越發(fā)育，反之，裂縫相對不發(fā)育?？梢杂昧芽p發(fā)育強度來定量分析裂縫分布特征。

利用該方法對研究區(qū) 166口井的常規(guī)測井曲線（雙側(cè)向電阻率、中子孔隙度、自然電位、聲波時差、孔隙結(jié)構(gòu)指數(shù)等）進行分析計算，得到每口井的裂縫發(fā)育強度曲線。與實際巖心資料對比，其符合率達到80%以上（見圖 6）。采用協(xié)同克里金方法，對井間區(qū)域進行插值計算，得到全區(qū)裂縫發(fā)育強度屬性體（見圖7），也將其作為控制該區(qū)裂縫發(fā)育程度的約束條件。

圖6 部分井裂縫發(fā)育強度曲線與巖心裂縫對比圖

圖7 研究區(qū)長63儲集層裂縫發(fā)育強度分布圖

2.2 裂縫密度體的計算

綜上，研究區(qū)長63儲集層裂縫的發(fā)育與巖性、地層厚度、沉積相、巖石破裂指數(shù)以及裂縫發(fā)育強度 5種屬性有關(guān)。采用數(shù)學分析方法，分析出裂縫密度與這 5種相關(guān)屬性的定量關(guān)系，即可通過相關(guān)屬性計算出裂縫密度體，從而實現(xiàn)裂縫在三維空間的預測。定量相關(guān)性分析方法有多種，本文采用較為快捷、分析結(jié)果較為準確的多元線性回歸分析預測方法[26-27]。

結(jié)合地質(zhì)建模，將巖性（x1）、地層厚度（x2）、沉積相（x3）、巖石破裂指數(shù)（x4）、裂縫發(fā)育強度（x5）5種約束條件屬性體網(wǎng)格化到同一模型中，并將由巖心等資料得出的單井裂縫密度曲線也重采樣到同一套網(wǎng)格，因此裂縫井所經(jīng)過的每個網(wǎng)格中就包含以上 5種約束條件以及裂縫密度（y）這6套屬性體，即可對單井上的網(wǎng)格進行裂縫密度與 5種屬性的關(guān)系分析，以實現(xiàn)對井間網(wǎng)格裂縫密度的計算。從60口裂縫井中篩選出上述6套屬性值均大于0的網(wǎng)格作為分析樣品數(shù)據(jù)，這樣既保證了樣品的數(shù)量又保證了樣品的可靠性。將樣品的巖性、地層厚度、沉積相、破裂指數(shù)、裂縫發(fā)育強度作為自變量，裂縫密度作為因變量，對數(shù)據(jù)進行多元線性回歸，得到裂縫發(fā)育密度與相關(guān)屬性的線性回歸模型為：

回歸模型的復相關(guān)系數(shù)為 0.918，決定系數(shù)為0.843，修正決定系數(shù)0.721，表明模型擬合程度較好；檢驗回歸方程的統(tǒng)計量值為20.273，顯著性值為0，說明該模型高度顯著，可信度高。（3）式中巖石破裂指數(shù)的回歸系數(shù)最高，也反映了構(gòu)造應力是影響該區(qū)裂縫發(fā)育的主控因素。利用以上模型計算可得到全區(qū)裂縫密度屬性體（見圖8）。

圖8 研究區(qū)長63儲集層裂縫密度分布圖

3 基于生產(chǎn)動態(tài)資料校正裂縫密度體

由于裂縫密度體的計算完全從地質(zhì)規(guī)律的角度出發(fā)，所以往往與生產(chǎn)資料不能較好地吻合，如有些區(qū)域計算的裂縫密度很小，而實際此區(qū)域的油井在生產(chǎn)上卻表現(xiàn)出裂縫性水淹的特征，因此需要利用生產(chǎn)動態(tài)資料對該密度體進行檢驗和校正。

3.1 利用動態(tài)資料識別裂縫的原理

裂縫性油藏在進行注水開發(fā)時，由于裂縫滲透率遠大于基質(zhì)，注入水將首先沿著高滲透裂縫通道流動。因此可根據(jù)這一特性，結(jié)合生產(chǎn)動態(tài)資料，運用油藏工程方法判斷裂縫在平面上和縱向上的發(fā)育情況，從而對裂縫密度屬性體進行檢驗校正。

平面上，裂縫性水竄造成對應油井層內(nèi)方向性見水。結(jié)合井史、干擾試井、示蹤劑等資料，根據(jù)油水井注水動態(tài)響應特征及示蹤劑采出曲線綜合判斷油井產(chǎn)出水的來源，即是源于注入水、原生水亦或是裂縫性水竄等，識別出裂縫性水竄在平面上的方向和分布范圍。

縱向上，注入水會沿裂縫發(fā)育的高滲透層段突進，而低滲透層段則較少吸水或不吸水，因此裂縫較發(fā)育層位的相對吸水量就大，在吸水剖面上形成尖峰狀，這種具有尖峰狀且大規(guī)模吸水的層段很有可能就是裂縫發(fā)育段或水淹層位。因此可利用吸水剖面測試資料判斷裂縫在縱向上的發(fā)育情況。

3.2 裂縫密度體的校正

綜合上述裂縫識別方法，對研究區(qū)所有水淹井組進行動態(tài)分析，識別出平面上裂縫水竄方向和分布范圍，并將裂縫性水竄的水線標定在平面井位圖上（見圖 9）；并對每條水線對應注水井的吸水剖面資料進行分析，判斷出縱向上裂縫性吸水的層段，得到注水井的裂縫性吸水剖面統(tǒng)計表（見表 1）。利用平面和縱向上分析結(jié)果即可判斷出裂縫在儲集層三維空間發(fā)育的范圍。

圖9 研究區(qū)長63儲集層裂縫性水竄水線平面分布圖

結(jié)合生產(chǎn)動態(tài)分析結(jié)果，利用數(shù)值模擬法可對地質(zhì)方法得到的裂縫密度體進行校正[28-29]。基本思路為：利用待校正的裂縫密度體進行建模得到裂縫地質(zhì)模型后，根據(jù)裂縫開度、密度、延伸長度等參數(shù)，計算出裂縫的滲透率、孔隙度、形狀因子等屬性，將這些屬性參數(shù)與基質(zhì)模型結(jié)合，即可建立油藏數(shù)值模擬模型進行數(shù)模研究，通過調(diào)整裂縫密度值，擬合生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)，確定符合實際生產(chǎn)動態(tài)的裂縫密度值和分布，實現(xiàn)對密度體的定量校正。在超低滲透油藏中，裂縫密度的大小對單井產(chǎn)量、含水率等生產(chǎn)指標的影響通常十分顯著（見圖10）。據(jù)此，重點對動態(tài)分析標定的裂縫性水竄區(qū)域進行小范圍裂縫密度擬合校正，最終得到一個擬合度較高的裂縫密度體（見圖11）。

表1 研究區(qū)長63儲集層部分裂縫井吸水剖面統(tǒng)計表

圖10 裂縫密度對生產(chǎn)參數(shù)的影響

將校正前后的裂縫密度體進行對比，發(fā)現(xiàn)在研究區(qū)北區(qū)中部、西南部及南區(qū)個別區(qū)域存在顯著的差別，這些區(qū)域內(nèi)的裂縫性水竄特征在校正前的密度體中均未能體現(xiàn)，而校正后的密度體不僅在其他區(qū)域仍保持基于地質(zhì)認識的計算結(jié)果，在這些區(qū)域內(nèi)也體現(xiàn)了由生產(chǎn)動態(tài)認識得到的水竄范圍，提高了裂縫模型的可靠性和適用性。

3.3 三維離散裂縫地質(zhì)模型

3.3.1 離散裂縫模型

以巖心觀察等資料統(tǒng)計分析的單井裂縫分布作為單井上的約束條件，以校正后的三維裂縫密度屬性體作為預測井間裂縫的約束條件，并結(jié)合不同部位裂縫的產(chǎn)狀，進行離散裂縫建模，即可得到研究區(qū)天然裂縫的三維模型（見圖12）。模型中裂縫主要走向為近東西向，其次為北東方向，近南北向裂縫較少，3組天然裂縫均具有很強的各向異性，受儲集層非均質(zhì)性影響，裂縫分布規(guī)律性較差，在研究區(qū)的北部地區(qū)裂縫發(fā)育情況較好。

圖11 校正后的研究區(qū)長63儲集層裂縫密度分布圖

3.3.2 裂縫滲透率模型

由Oda公式可知[30-31]，裂縫滲透率的大小由裂縫尺寸、裂縫密度等參數(shù)計算得到。利用建模軟件對研究區(qū)裂縫滲透率進行計算，可得到全區(qū)的裂縫滲透率分布模型（見圖13）。研究區(qū)裂縫滲透率為（500～2 000）×10-3μm2，局部地區(qū)滲透率大于 2 000×10-3μm2。

3.3.3 裂縫模型的驗證

含水率擬合是裂縫性水驅(qū)油藏中重要的歷史擬合指標之一。由于常規(guī)的儲集層建模方法通常沒有考慮裂縫等因素，利用建立的模型進行數(shù)值模擬時，常通過修改基質(zhì)滲透率、傳導率、相滲曲線或者表皮系數(shù)等方法來擬合含水率等歷史數(shù)據(jù)，但這種方法往往擬合效果不佳[32]，難以模擬裂縫性水驅(qū)油藏的復雜見水情況。

圖12 研究區(qū)長63儲集層天然裂縫離散網(wǎng)絡(luò)模型

圖13 研究區(qū)長63儲集層裂縫滲透率模型

利用數(shù)值模擬方法對比常規(guī)模型、校正前及校正后裂縫模型的全區(qū)含水率擬合曲線（見圖14）。通過設(shè)置相同模擬參數(shù)對比發(fā)現(xiàn)，常規(guī)方法含水率擬合的效果最差，這是由于該模型不能很好地考慮和模擬裂縫，使注入水失去了竄流通道，整體含水率偏低；校正前的裂縫模型僅從地質(zhì)角度考慮了裂縫分布，與生產(chǎn)實際仍存在矛盾，擬合效果與實際仍有一定偏差；本文建立的裂縫模型根據(jù)實際資料綜合考慮了地質(zhì)上的認識規(guī)律和生產(chǎn)動態(tài)分析的結(jié)果，全區(qū)含水率擬合度最高，與實際值偏差最小。

圖14 不同方法擬合區(qū)塊含水率效果對比

此外，將歷史擬合后得到的全區(qū)含水飽和度分布圖、裂縫分布圖以及單井日產(chǎn)量擬合圖（以區(qū)塊中部典型水淹井組為例）進行綜合對比，發(fā)現(xiàn)非裂縫性水淹井（低含水井）和裂縫性水淹井（高含水井）的單井日產(chǎn)量數(shù)據(jù)擬合程度均較高，且高含水井的來水方向均與動態(tài)分析結(jié)論一致（見圖15）。綜上所述，認為本文建立的裂縫模型與地質(zhì)上及開發(fā)上的認識吻合，能更準確地表征裂縫分布，很好地應用于實際生產(chǎn)。

圖15 研究區(qū)中部含水飽和度、裂縫分布和單井日產(chǎn)量擬合曲線綜合對比圖

4 結(jié)論

華慶油田長63儲集層的天然裂縫較為發(fā)育，大部分裂縫為近垂直的高角度縫，裂縫開度小，發(fā)育方向主要為北東東向，部分近北東方向以及少量近南北向，平均裂縫密度為0.76條/m，北區(qū)總體較南區(qū)裂縫相對更為發(fā)育。

采用動靜態(tài)結(jié)合的方法對天然裂縫進行預測。根據(jù)油田多種地質(zhì)靜態(tài)資料，分析得到約束裂縫發(fā)育的5個控制條件：巖性、沉積相、地層厚度、巖石破裂指數(shù)、裂縫發(fā)育強度；通過多元線性回歸分析，得到 5種約束屬性與裂縫密度的定量關(guān)系式，計算出全區(qū)的裂縫密度體；根據(jù)井史、示蹤劑、干擾試井及吸水剖面等生產(chǎn)動態(tài)資料，利用油藏工程動態(tài)分析方法綜合判斷出裂縫在平面上和縱向上的方向及分布范圍，在動態(tài)分析的裂縫分布范圍內(nèi)結(jié)合數(shù)值模擬方法對裂縫密度體進行擬合校正，確定符合實際生產(chǎn)動態(tài)的裂縫密度值，并以校正后的裂縫密度體構(gòu)建天然裂縫模型。動靜態(tài)結(jié)合預測方法得到的裂縫模型既滿足地質(zhì)靜態(tài)認識又符合生產(chǎn)動態(tài)，提高了裂縫預測的可靠性和適用性。

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Dynamic and static comprehensive prediction method of natural fractures in fractured oil reservoirs: A case study of Triassic Chang 63reservoirs in Huaqing Oilfield, Ordos Basin, NW China

SU Hao1,2, LEI Zhengdong2, ZHANG Diqiu3, LI Junchao2, ZHANG Zeren4, JU Binshan1, LI Zhiping1
(1.School of Energy Resource,China University of Geosciences,Beijing100083,China; 2.PetroChina Research Institute of Petroleum Exploration & Development,Beijing100083,China; 3.PetroChina Research Institute of Economics & Technology,Beijing100724,China; 4.Geophysical Research Institute,Bureau of Geophysical Prospecting,PetroChina,Zhuozhou072750,China)

In consideration of the limited adaptability scope, low accuracy and high demand of great cost data of existent fracture prediction methods, a new fracture predicting method was advanced by implementing geological static data and production dynamic data from the Triassic Chang 63reservoirs in the Huaqing Oilfield. Five constraints, lithology, sedimentary facies, thickness, rock rupture index and fracture intensity controlling the development of fractures were sorted out based on the static geological data. The multiple linear regression method was adopted to work out the quantitative relationships between the five constraints and fracture density, and the fracture density property of the whole area was calculated. Based on production dynamic data of well history, tracer, well interference test and intake profile test, the direction and distribution of fracture horizontally and vertically were figured out by reservoir engineering analysis method. The fracture density property was verified and quantitatively corrected with numerical simulation, and a 3D discrete fracture geological model in agreement with both geological cognition and dynamic production performance was built. The numerical simulation shows that the fracture model has higher fitting consistency, high reliability and adaptability.

fractured oil reservoir; natural fracture; fracture geological model; fracture prediction; Huaqing Oilfield; Ordos Basin

國家科技重大專項（2017ZX05013-002）

TE344

A

1000-0747(2017)06-0919-11

10.11698/PED.2017.06.09

蘇皓, 雷征東, 萩張荻 , 等. 裂縫性油藏天然裂縫動靜態(tài)綜合預測方法: 以鄂爾多斯盆地華慶油田三疊系長63儲集層為例[J]. 石油勘探與開發(fā), 2017, 44(6): 919-929.

SU Hao, LEI Zhengdong, ZHANG Diqiu, et al. Dynamic and static comprehensive prediction method of natural fractures in fractured oil reservoirs: A case study of Triassic Chang 63reservoirs in Huaqing Oilfield, Ordos Basin, NW China[J]. Petroleum Exploration and Development, 2017, 44(6): 919-929.

蘇皓（1990-），男，廣西南寧人，碩士，中國地質(zhì)大學（北京）博士研究生，主要從事低滲透油藏開發(fā)方面的研究工作。地址：北京市海淀區(qū)學院路29號，中國地質(zhì)大學（北京）能源學院，郵政編碼：100083。E-mail：suhao0912@qq.com

聯(lián)系作者簡介：雷征東（1979-），男，重慶市人，博士，中國勘探開發(fā)研究院高級工程師，主要從事油藏數(shù)值模擬、低滲透油氣田開發(fā)等領(lǐng)域的研究工作。地址：北京市海淀區(qū)學院路20號，中國石油勘探開發(fā)研究院油田開發(fā)研究所，郵政編碼：100083。E-mail：leizhengdong@petrochina.com.cn

2016-12-26

2017-09-18

（編輯 郭海莉）