基于電成像測井資料的碳酸鹽巖儲層產(chǎn)能預測

李曉輝, 張沫

(中國石油集團大慶鉆探工程公司測井公司, 黑龍江 大慶 163412)

0 引 言

儲層產(chǎn)能評價與產(chǎn)能預測的方法有很多種,歸納為2類:①以測井信息為主的靜態(tài)參數(shù)評價方法;②以試井資料為主的動態(tài)參數(shù)評價方法。儲層產(chǎn)能由儲層的自身條件、外部環(huán)境以及油氣性能等因素共同決定。實際生產(chǎn)中,在特定的開發(fā)區(qū)塊和作業(yè)方式基本不變的情況下,外部環(huán)境和油氣性能等都相對固定不變,此時油氣儲層的自身性質(zhì)將對儲層的產(chǎn)能高低產(chǎn)生決定性的影響[1]。以往文獻中有提出應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法盡量采集足夠多的影響信息,采用綜合評分法對各項影響因素進行打分評價儲層和預測產(chǎn)能[2-6];基于常規(guī)測井計算的總孔隙度、次生孔隙度以及實驗室壓汞資料得到的孔隙結(jié)構(gòu)系數(shù)、核磁共振測井技術(shù)反映的孔隙結(jié)構(gòu)構(gòu)建產(chǎn)能預測模型[9-11]等在生產(chǎn)應(yīng)用中均有較好的效果。

本文以成像孔隙度譜技術(shù)描述孔隙結(jié)構(gòu)理論為基礎(chǔ)[8],充分理解局部最大孔隙度(φmax)、局部最小孔隙度(φmin)、主頻孔隙度(φHP)、孔隙度變異系數(shù)(Kφ)、主峰右側(cè)寬度(wφ)與右側(cè)方差(vφ)等特征參數(shù)的物理意義及其與儲層滲流能力的相關(guān)關(guān)系;沿用了構(gòu)建產(chǎn)能貢獻因子預測產(chǎn)能的思路[7],進一步明確儲層單元劃分、改進產(chǎn)能分配方法和產(chǎn)能因子構(gòu)建方法,充分考慮了儲層單元厚度、累計孔隙體積、儲層單元含油性,最后經(jīng)擬合建立產(chǎn)能預測模型,模型相關(guān)系數(shù)由原來的0.77[7]提高到0.93,效果顯著。

1 儲層單元劃分

儲層單元劃分主要是依據(jù)成像資料計算的孔隙度頻譜特征,具有相近孔隙度譜分布的可劃分為1個儲層單元;其次參考常規(guī)測井曲線,包括自然伽馬、中子、密度、聲波時差信息。對于電阻率曲線,由于受含油氣的影響,不作為主要的參考曲線。儲層單元劃分依據(jù)半幅點原則(見圖1)。

圖1 ××1井試油井段儲層單元劃分圖*非法定計量單位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同

2 產(chǎn)能分配方法改進

在實際生產(chǎn)中,即便具有相同孔隙體積和相同厚度的儲層單元,其油氣產(chǎn)量還與其含油氣飽和度有著密切的關(guān)系,而含油氣飽和度引起測井響應(yīng)變化的最直接反映是電阻率的變化。為此,本文引入了電阻率參數(shù)實現(xiàn)試油井段產(chǎn)能的重新分配。上述過程用式(1)表示為

Pi=Vφ i×Rti∑ni=1Vφ iRti×P

(1)

式中,Pi為儲層單元產(chǎn)油量,t;Vφ i為各小層的孔隙體積;P為整個試油段的總產(chǎn)能,t;∑ni=1Vφ i為試油井段總累計孔隙體積;Rti為各儲層單元深探測的電阻率值的平方根,Ω·m。

在此基礎(chǔ)上,將每個儲層單元的產(chǎn)量除以自身的厚度,可計算得出該儲層單元的產(chǎn)油強度

Ji=Pi/Hi

(2)

式中,Ji為單位厚度內(nèi)儲層單元日產(chǎn)油量,t/m;Hi為該儲層單元的有效厚度,m。

3 構(gòu)建產(chǎn)能貢獻因子

明確了儲層單元的產(chǎn)油量,建立產(chǎn)油量與儲層特征之間相關(guān)關(guān)系成為產(chǎn)能預測的關(guān)鍵。在評價產(chǎn)能的靜態(tài)參數(shù)中,關(guān)鍵參數(shù)為儲集空間的大小和滲流能力?？紫缎吞妓猁}巖儲層受溶蝕作用的控制,孔隙類型、形態(tài)及孔隙發(fā)育程度變化較大,導致了其滲流能力的巨大差異。

圖2 各儲層單元產(chǎn)油強度與平均孔隙度關(guān)系圖

圖3 各儲層單元產(chǎn)油強度與孔隙分布關(guān)系圖

電成像測井資料的孔隙度頻譜分析在一定程度上反映了儲集空間分布特征。應(yīng)用孔隙度非均質(zhì)性定量評價的特征參數(shù)[8],通過優(yōu)化組合及實際資料檢驗(見圖2、圖3),各儲層單元的產(chǎn)油強度與該層的平均孔隙度φavg及次生孔隙發(fā)育程度φavg(φmax-φHP)/(φmax-φmin)呈較好的正比例關(guān)系,相關(guān)系數(shù)R均大于0.88。由此構(gòu)建了產(chǎn)能預測的產(chǎn)能貢獻因子K

K=φavg+φavg(φmax-φHP)/(φmax-φmin)

(3)

式中,φavg為各儲層單元的有效孔隙度的平均值;φHP為孔隙分布的主頻孔隙度;φmin為孔隙分布的左邊界;φmax為孔隙分布的右邊界。

4 建立產(chǎn)能預測模型

針對目標區(qū)塊內(nèi)現(xiàn)有微電阻率成像測井資料的4口井的試油層位,按照儲層物性和電性響應(yīng)特征不同進行合理的產(chǎn)能剖分后,得到各儲層單元的產(chǎn)油強度Ji,再提取相關(guān)參數(shù),根據(jù)式(3)計算得出各儲層單元的產(chǎn)能貢獻因子Ki,通過回歸擬合,得到關(guān)系式

Ji=0.4347Ki-1.1138

(4)

可以發(fā)現(xiàn),兩者之間呈現(xiàn)較好的正相關(guān)性,即產(chǎn)能貢獻因子K值越大,單層產(chǎn)油強度越高(相關(guān)系數(shù)R=0.93,見圖4)。

圖4 產(chǎn)油強度J與產(chǎn)能貢獻因子K的回歸關(guān)系圖

圖5 ××1井3 266.8～3 315.0 m井段測井曲線及儲層單元劃分圖

5 效果評價

利用上述碳酸鹽巖儲層的產(chǎn)能預測模型對中國不同油田的2口井共4個試油層段進行產(chǎn)能驗證。4個試油層段產(chǎn)能預測的最大相對誤差為12.31%,最小相對誤差為1.18%,平均相對誤差為5.95%。預測結(jié)果較為可靠,能夠滿足實際生產(chǎn)要求。

以××1井3 266.8～3 315.0 m井段試油資料為例(見圖5)。根據(jù)常規(guī)測井資料,將該試油層段按照物性和電性的不同反映將其劃分為7個儲層單元,依據(jù)式(3)分別計算出各儲層單元的產(chǎn)能貢獻因子Ki;由式(4)求出各儲層單元的產(chǎn)油強度Ji,乘以其相應(yīng)層厚Hi,得到各儲層單元的產(chǎn)能Pi,將各儲層單元的產(chǎn)能加權(quán)求和,即為該合試層的預測總產(chǎn)能P。

經(jīng)過計算,7個儲層單元的預測產(chǎn)量與剖分產(chǎn)量接近,平均相對誤差為16.95%。總的預測產(chǎn)能為83.20 t/d,實際產(chǎn)能為87.53 t/d,相對誤差為4.95%(見表1)。

表1 ××1井產(chǎn)能預測結(jié)果對比表

6 結(jié) 論

(1) 針對孔隙型碳酸鹽巖儲層厚度大、次生孔隙發(fā)育、孔隙非均質(zhì)性強等特點給產(chǎn)能預測帶來的難題,通過成像測井資料的孔隙度頻譜分析進行儲層單元劃分,定量提取孔隙非均質(zhì)性參數(shù),重新構(gòu)建產(chǎn)能貢獻因子,改進了產(chǎn)能預測模型。

(2) 新模型明顯提高了產(chǎn)能預測的精度,為有效射孔層段的選取、準確評估單井產(chǎn)量提供直接的參考依據(jù),具有較高的實際應(yīng)用價值。

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