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復雜巖性油氣層測井識別技術及應用

2022-05-31 02:29:28趙俊峰
科技創(chuàng)新與應用 2022年15期
關鍵詞:礫巖礫石交會

趙俊峰

(中石化經緯有限公司,山東 青島 266000)

經過三十多年的勘探開發(fā),中原油田易發(fā)現(xiàn)的構造圈閉越來越少,要取得油氣勘探新突破,從構造圈閉走向巖性圈閉的勘探勢在必行。該地層發(fā)育有泥(頁)巖、(泥質)粉砂巖、細砂巖、粗砂巖、含礫砂巖、礫狀砂巖、礫巖等多種巖性,尤其是礫巖儲層具有層內(間)非均質性強、物性差異大的特點,加上礫巖的骨架遠大于流體,一定程度上弱化了電阻率測井曲線對油氣的指示,增大了油氣層測井識別的難度。從巖心分析數(shù)據(jù)看,這種含礫不等粒砂巖的孔隙度在5.0%~20.0%之間,滲透率在0.1~1000.0×10-3μm2之間,油層電阻率在2.0~20.0Ω·m之間,油水層的物性、電性變化范圍較大,油氣解釋標準難以確定。

受沉積環(huán)境影響,工區(qū)主要發(fā)育兩類巖性油層:一類是分選較差的礫巖油層,隨巖石中巖屑含量增加、礫石含量增大,孔隙度減小、滲透率降低,電阻率數(shù)值增大,存在高阻水層;另一類是泥質含量較重的細砂或粉砂巖油層,因束縛水含量較高,油層電阻率數(shù)值整體較低,甚至出現(xiàn)低阻油層。

1 識別方法設計

根據(jù)泥巖類地層(泥巖、頁巖、砂質泥巖)、砂巖類儲層(細砂、粉砂)、礫巖類儲層(含礫砂巖、礫狀砂巖、礫巖)的測井響應特征,建立了這3類巖性的測井響應模式,形成了M-N交會、微觀結構識別、Bayes判別等一套復雜巖性測井劃分方法。

1.1 M-N交會法

通過中子-密度、中子-聲波、聲波-密度等交會圖,發(fā)現(xiàn)M-N交會法能較好地識別巖性,尤其能準確識別出礫石與泥巖。

M-N交會是利用三孔隙度測井曲線兩兩交會的曲線斜率,N定義為中子-密度交會圖中骨架點到流體點的直線斜率,M為密度-聲波時差交會圖中骨架點到流體點的直線斜率,M、N與巖性是一一對應的。

圖1為利用某井對應巖心段所做的M-N交會圖,礫石界限與泥巖界限清楚,容易和其他巖性區(qū)分開,但礫巖類中的含礫砂巖、礫狀砂巖不易和砂巖類完全區(qū)分開。給定同一個M值,泥巖、砂巖、含礫砂巖、礫狀砂巖、礫石的N值有增大趨勢。為便于在測井處理中自動識別,可確定礫巖的下限N值線N(礫石下限)、泥巖的上限N值線N(泥巖上限)。

圖1 M-N交會法識別巖性

當N>N(礫石下限)時,判斷為礫巖;當N<N(泥巖上限)時,判斷為泥巖。

1.2 微觀結構識別法

電成像(EMI)可直觀定識別巖性(可清楚識別直徑大于5 mm的礫石),借用計算溶蝕孔洞面孔率的方法,通過計算礫石視面率可定量評價礫石含量。利用縱向分辨率高的聲電成像測井資料,剖析井壁周圍巖性的微觀結構,進而有效識別不同巖性。首先,利用從電成像數(shù)據(jù)體中提取出的圖像色彩曲線(FBLL),將FBLL分別與常規(guī)測井曲線自然伽馬(GR)、聲波時差(DT)、深側向電阻率(LLD)、ML(微球電阻率)交互,快速識別出泥巖類地層;其次,利用電成像圖上呈現(xiàn)的亮色礫石形態(tài)——多呈(橢)圓狀,也見(次)棱角狀,在非泥巖類地層劃分出含礫層;最后,計算含礫層的礫石視面率(AREA),礫石視面率即電成像橫向展開剖面上礫石累計面積所占的比率,按照巖心標定電成像的礫石視面率界限,細分出含礫砂巖(AREA≤25%)、礫狀砂巖(25%<AREA≤50%)、砂礫巖(AREA>50%)。該方法對地層巖性劃分的分辨率高于巖心的巖性描述。

1.3 Bayes判別分析法

在沒有取得電成像測井資料情況下,如何利用常規(guī)測井資料識別巖性,是測井界面臨的又一難題。針對這一問題展開研究發(fā)現(xiàn):盡管LLD的縱向分辨率遠小于EMI,但在所有常規(guī)測井曲線中,其與FBLL的相關性最好(圖2);指示巖性敏感的測井曲線有LLD、GR、DT、ML(圖2-圖5)。因此,可利用LLD代替FBLL,分別與敏感曲線GR、DT、ML交互,實現(xiàn)對泥巖類層的快速識別;然后,利用敏感測井曲線,選用判別分析方法,建立合適的數(shù)學判別函數(shù),從而達到利用常規(guī)測井資料自動識別巖性的目的。

圖2 LLD-FBLL交會圖

圖5 DT-FBLL交會圖

經濟學、醫(yī)學、地質勘探、油氣田開發(fā)及市場預測中常用的判別方法有Fisher和Bayes 2種方法,通過兩者對比發(fā)現(xiàn):Bayes判別法在巖性識別方面好于Fisher判別法,究其原因是Fisher判別法沒有考慮各個總體出現(xiàn)概率的大小,也給不出預報的后驗概率及錯判率的估計及錯判之后造成的損失,而這些不足恰恰是Bayes判別法的優(yōu)點。

圖3 LLS-FBLL交會圖

圖4 GR-FBLL交會圖

2 油氣層快速識別方法

2.1 密度-深側向電阻率重疊法

密度測井曲線反應儲層物性敏感,深側向電阻率曲線反應儲層流體性質敏感,可將兩者在泥巖處重疊放置,由于水層電阻率低,電阻率曲線顯示在密度曲線左側;油層電阻率高,電阻率顯示在密度曲線的右側。受分辨率和巖石礦物成分的影響,深感應電阻率曲線往往不及深側向曲線敏感,側向電阻率曲線與密度曲線重疊更能反映儲層的流體性質。

2.2 巖電參數(shù)的確定

通過地層因素-孔隙度及電阻率增大系數(shù)-含水飽和度實驗,確定不同巖性的巖電參數(shù)a、b、m、n(表1)。例如,礫巖的n=1.494 2、a=4.056 5,此時含油飽和度為49%,儲層為油水同層;但若套用砂巖的n=1.551 4、a=1.622 3,計算的含油飽和度為80%,儲層常被誤判為油層。

表1 不同巖性的巖電參數(shù)

3 應用實例

該項成果應用于中原油田的完井方案、測試選層中,通過對20口完鉆新井的跟蹤評價,油氣層測井識別正確率由原來86.0%提升至92.5%。

D13井復雜巖性測井識別成果圖如圖6所示,利用泥巖指示(第3-5道)、M-N交會(第6道)、Bayes判別(第7道)等方法可準確劃分復雜巖性。1 741.3~1 743.2 m、1 745.5~1 747.6 m、1 755.5~1 757.0 m、1 758.3~1 759.6 m、1 761.1~1 762.4 m、1 767.4~1 767.8 m、1 770.3~1 771.8 m等井段,礫巖判別函數(shù)F2明顯大于砂巖判別函數(shù)F1,故判別為礫巖。

圖6 D13井復雜巖性測井識別成果圖(1 740~1 774 m)

78-79、81-82號層同為礫巖水層,但78-79號層電阻率明顯低于81-82號層。核磁共振測井資料指示:78-79號層的孔吼半徑較大,可動流體孔隙度較大(13.5%~15.9%),這樣的地層更易于水導電,因此電阻率數(shù)值較小,測井解釋結論與投產結果吻合。

4 結束語

由M-N交會、微觀結構識別、Bayes判別分析3種巖性綜合識別方法,設計出復雜巖性測井識別方法。分區(qū)塊、分層位、分巖性,即三分法構建孔隙度-電阻率測井解釋標準,彌補了傳統(tǒng)測井解釋方法的不足,有益于復雜油氣層的準確識別。

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