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    基于電成像測(cè)井資料的砂礫巖儲(chǔ)層有效性分類(lèi)評(píng)價(jià)方法

    2016-08-24 07:37:36張晉言張文姣劉海河呂增偉
    石油鉆探技術(shù) 2016年4期
    關(guān)鍵詞:質(zhì)性砂礫均質(zhì)

    劉 偉, 張晉言, 張文姣, 劉海河, 呂增偉

    (中石化勝利石油工程有限公司測(cè)井公司,山東東營(yíng) 257096)

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    基于電成像測(cè)井資料的砂礫巖儲(chǔ)層有效性分類(lèi)評(píng)價(jià)方法

    劉偉, 張晉言, 張文姣, 劉海河, 呂增偉

    (中石化勝利石油工程有限公司測(cè)井公司,山東東營(yíng) 257096)

    砂礫巖儲(chǔ)層巖石成分多樣、粒度變化大、分選差、非均質(zhì)性強(qiáng),單純應(yīng)用孔隙度等物性參數(shù)評(píng)價(jià)儲(chǔ)層產(chǎn)能的效果較差,而不同類(lèi)型砂礫巖儲(chǔ)層微電阻率成像圖具有不同的特征,為此,提出了利用微電阻率成像測(cè)井資料評(píng)價(jià)砂礫巖儲(chǔ)層有效性的方法。采用圖像處理方法,將微電阻率成像測(cè)井彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,依據(jù)阿爾奇公式建立了灰度與地層孔隙度的回歸關(guān)系,并通過(guò)轉(zhuǎn)換建立非均質(zhì)特征譜,結(jié)合研究區(qū)5口井的試油資料,總結(jié)了Ⅰ類(lèi)、Ⅱ類(lèi)和Ⅲ類(lèi)儲(chǔ)層的非均質(zhì)特征譜典型模式,建立了儲(chǔ)層非均質(zhì)特征參數(shù)與儲(chǔ)層產(chǎn)能的關(guān)系以及儲(chǔ)層有效性分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)在研究區(qū)10口井儲(chǔ)層有效性評(píng)價(jià)中進(jìn)行了應(yīng)用,解釋符合率達(dá)到85.3%。研究與應(yīng)用表明,利用微電阻率成像測(cè)井資料評(píng)價(jià)砂礫巖儲(chǔ)層有效性的方法可以解決砂礫巖等強(qiáng)非均質(zhì)儲(chǔ)層的產(chǎn)能特征評(píng)價(jià)難題。

    砂礫巖;儲(chǔ)層非均質(zhì);微電阻率成像;儲(chǔ)層有效性;非均質(zhì)特征譜

    隨著砂礫巖儲(chǔ)層勘探的不斷深入,獲得工業(yè)產(chǎn)能的儲(chǔ)層下限不斷被打破,同時(shí)相當(dāng)數(shù)量的儲(chǔ)層雖然物性相近,但自然產(chǎn)能差別大,壓裂改造效果差距明顯,導(dǎo)致單純應(yīng)用物性特征無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)價(jià)儲(chǔ)層產(chǎn)能特征(即儲(chǔ)層的有效性),有些儲(chǔ)層被誤判或遺漏,儲(chǔ)量動(dòng)用困難,也影響了勘探成功率[1-2]。砂礫巖儲(chǔ)層具有巖石成分多樣、粒度變化大、分選差、成熟度低和沉積結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜等特點(diǎn)[3],儲(chǔ)層的沉積結(jié)構(gòu)和構(gòu)造特征表現(xiàn)出極強(qiáng)的非均質(zhì)性。研究表明,儲(chǔ)層的非均質(zhì)性對(duì)儲(chǔ)層的生產(chǎn)能力影響較大。目前主要根據(jù)測(cè)井資料分析物性異常來(lái)進(jìn)行儲(chǔ)層非均質(zhì)性評(píng)價(jià)[4-6]。非均質(zhì)性評(píng)價(jià)方法主要包括儲(chǔ)層流動(dòng)單元法和儲(chǔ)層物理參數(shù)法,對(duì)反映儲(chǔ)層物性及滲流特征的各種參數(shù)進(jìn)行處理(如求取孔隙度變異系數(shù)、滲透率級(jí)差、滲透率突進(jìn)系數(shù)等),判斷儲(chǔ)層的非均質(zhì)性。上述參數(shù)包含的信息量少[7],僅能從一個(gè)側(cè)面或某一角度描述儲(chǔ)層的非均質(zhì)性,在儲(chǔ)層物性較好且分布較均勻或者儲(chǔ)層物性連續(xù)漸變時(shí)的應(yīng)用效果較好;但對(duì)于非均質(zhì)性強(qiáng)、儲(chǔ)層縱向變化頻繁的儲(chǔ)層,不足以描述內(nèi)部的復(fù)雜程度,還會(huì)產(chǎn)生各種參數(shù)表征的非均質(zhì)程度不一致的問(wèn)題。

    針對(duì)常規(guī)非均質(zhì)性評(píng)價(jià)方法存在的不足,筆者提出了應(yīng)用電阻率成像測(cè)井資料定量評(píng)價(jià)砂礫巖儲(chǔ)層非均質(zhì)性特征的方法,提高了測(cè)井資料描述儲(chǔ)層非均質(zhì)性的能力,解決了滲透率級(jí)差等參數(shù)表征儲(chǔ)層非均質(zhì)程度不一致的問(wèn)題;并將儲(chǔ)層孔隙度和儲(chǔ)層非均質(zhì)性參數(shù)進(jìn)行結(jié)合,分析儲(chǔ)層非均質(zhì)性參數(shù)與產(chǎn)能的關(guān)系,建立了儲(chǔ)層產(chǎn)能分類(lèi)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),解決了砂礫巖儲(chǔ)層產(chǎn)能評(píng)價(jià)困難的問(wèn)題。

    1 微電阻率成像測(cè)井評(píng)價(jià)儲(chǔ)層非均質(zhì)性的優(yōu)勢(shì)

    儲(chǔ)層非均質(zhì)性是指儲(chǔ)層在形成過(guò)程中受沉積環(huán)境、成巖作用和構(gòu)造作用的影響,在空間分布及內(nèi)部各種屬性上都存在不均勻的變化,這種變化是影響地下油氣水流動(dòng)特征的主要因素之一。非均質(zhì)性對(duì)于儲(chǔ)層成藏、儲(chǔ)層產(chǎn)能和剩余油的分布等具有重要的影響。由于砂礫巖儲(chǔ)層非均質(zhì)性較強(qiáng),僅應(yīng)用孔

    隙度和滲透率等物性參數(shù)評(píng)價(jià)儲(chǔ)層生產(chǎn)能力的效果較差[8-12]。

    地層微電阻率成像(formation microscanner image,F(xiàn)MI)測(cè)井是一種井壁成像方法,它利用極板上的多排紐扣狀電極向井壁地層發(fā)射電流,由于電極接觸巖石的成分、結(jié)構(gòu)及所含流體不同,導(dǎo)致電流發(fā)生變化。電流的變化反映井壁各處巖石電阻率的變化,具有覆蓋面積大、分辨率高的特點(diǎn)[13-14]。微電阻率成像測(cè)井得到的沿井周分布的地層巖石圖像,包含了巖石顆粒大小、分選、定向排列、沉積界面和沉積旋回等地層巖石結(jié)構(gòu)的信息,可與巖心柱進(jìn)行詳細(xì)對(duì)比來(lái)評(píng)價(jià)儲(chǔ)層的非均質(zhì)性,解決了常規(guī)測(cè)井曲線(xiàn)信息量小、強(qiáng)非均質(zhì)性?xún)?chǔ)層各種參數(shù)表征的非均質(zhì)程度不一致的問(wèn)題,能夠提高測(cè)井資料評(píng)價(jià)儲(chǔ)層非均質(zhì)性的能力,獲得地層非均質(zhì)性參數(shù)。不同類(lèi)型砂礫巖儲(chǔ)層微電阻率成像圖具有不同的特征。

    1) 砂礫巖的礫石含量為25%~50%時(shí),微電阻率成像圖上礫石顯示為亮色斑塊,礫石含量的變化在成像圖上能直觀顯示,礫石間為低亮度巖性,無(wú)明顯邊界,呈亮色斑點(diǎn)-斑塊狀,分布較為分散,磨圓及分選性較好(見(jiàn)圖1(a)),是砂礫巖地層主要的含油巖性之一。

    2) 含礫砂巖的礫石含量為5%~25%時(shí),微電阻率成像圖上顯示為礫石顆粒粒徑及含量進(jìn)一步減小,礫石顆粒呈分散的亮色斑點(diǎn)狀,甚至分辨不出礫石,少見(jiàn)呈亮色斑塊狀的大直徑礫石(見(jiàn)圖1(b)),是砂礫地層主要的含油巖性之一。

    3) 砂泥互層的成像圖顯示明暗條帶間互,發(fā)育平行層理,層理由顏色深淺來(lái)顯示,其沉積厚度相對(duì)較大(見(jiàn)圖1(c))。

    圖1 微電阻率成像資料與巖心照片對(duì)比Fig.1 Comparison of electrical imaging logging data and core photos

    2 微電阻率成像測(cè)井資料評(píng)價(jià)儲(chǔ)層有效性的方法

    2.1儲(chǔ)層非均質(zhì)性評(píng)價(jià)方法

    FMI圖像是井筒巖石微電阻率圖像在二維平面上的展開(kāi),圖像上的顏色代表著電阻率的觀測(cè)結(jié)果,由于微電阻率成像測(cè)井探測(cè)深度較淺,基本不受油氣影響,因此圖像顏色分布的不均勻就反映了巖石導(dǎo)電特征的非均質(zhì)性,也就是巖石沉積構(gòu)造特征的非均質(zhì)性。因此,采用圖像處理方法將電成像圖像最亮的像素轉(zhuǎn)換為白色對(duì)應(yīng)最高電阻率,最黑的像素轉(zhuǎn)換為黑色對(duì)應(yīng)最低電阻率,其他像素轉(zhuǎn)換為介于黑白之間的灰色,從而將FMI彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像,然后得到反映電阻率大小的灰度數(shù)據(jù)矩陣,統(tǒng)計(jì)每個(gè)深度點(diǎn)的灰度分布范圍,可以得到灰度分布直方圖(即成像特征譜)。圖像處理的具體流程如圖2所示。

    圖2 地層微電阻率成像特征譜處理流程Fig.2 Characteristic spectrum processing flows for micro-resistivity imaging

    阿爾奇通過(guò)實(shí)驗(yàn)首次提出了描述地層電阻率與地層孔隙度關(guān)系的地層因素公式[15],建立了利用電阻率評(píng)價(jià)孔隙度的方法。通過(guò)灰度圖像的生成過(guò)程可以知道,白色通常對(duì)應(yīng)電阻率最高的巖石骨架顆粒,黑色通常對(duì)應(yīng)電阻率最低的泥質(zhì)和孔洞,因此灰度的變化代表了地層電阻率的變化。實(shí)際處理過(guò)程中為了方便計(jì)算,對(duì)灰度分布直方圖分布范圍進(jìn)行歸一化,計(jì)算每個(gè)深度點(diǎn)的灰度幾何平均值,作為當(dāng)前深度的灰度代表值,依據(jù)阿爾奇公式建立灰度與地層孔隙度的回歸關(guān)系,將灰度轉(zhuǎn)化為孔隙度,其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    (1)

    式中:φ為孔隙度;Fgray為FMI圖像灰度歸一化數(shù)值。

    將成像灰度分布直方圖轉(zhuǎn)換為孔隙度分布直方圖(即非均質(zhì)特征譜),并提取譜圖分布特征,可以得到反映儲(chǔ)層非均質(zhì)性的4個(gè)參數(shù):

    1) 均值。表征儲(chǔ)層非均質(zhì)特征譜幅度大小,均值越大,儲(chǔ)層孔隙度越大,其關(guān)系式為:

    (2)

    2) 均值系數(shù)。表征儲(chǔ)層非均質(zhì)特征譜均質(zhì)程度,均值系數(shù)越大,儲(chǔ)層非均質(zhì)特征譜分布越集中,非均質(zhì)性越弱,其關(guān)系式為:

    (3)

    式中:α為非均質(zhì)特征譜均值系數(shù);φmax為非均質(zhì)特征譜孔隙度的最大值。

    3) 方差。表征非均質(zhì)特征譜偏離平均值的程度,方差越小,非均質(zhì)特征譜分布越集中,非均質(zhì)性越弱,其關(guān)系式為:

    (4)

    式中:σ為非均質(zhì)特征譜方差。

    4) 峰值。某一深度非均質(zhì)特征譜分布最集中的位置,表征非均質(zhì)特征譜的主要分布范圍和集中程度,峰值越大,非均質(zhì)特征譜峰值越高,儲(chǔ)層非均質(zhì)越弱,其關(guān)系式為:

    (5)

    式中:Fmax為非均質(zhì)特征譜峰值。

    2.2儲(chǔ)層非均質(zhì)性與儲(chǔ)層有效性的關(guān)系

    砂礫巖儲(chǔ)層產(chǎn)能變化較大,根據(jù)砂礫巖儲(chǔ)層的特點(diǎn)對(duì)儲(chǔ)層分類(lèi),解決有效性評(píng)價(jià)的問(wèn)題。在實(shí)際生產(chǎn)中通常把油氣層劃分為Ⅰ類(lèi)、Ⅱ類(lèi)和Ⅲ類(lèi)儲(chǔ)層:Ⅰ類(lèi)儲(chǔ)層為常規(guī)試油條件下能夠獲得一定自然產(chǎn)能的儲(chǔ)層(產(chǎn)油量大于5 t/d);Ⅱ類(lèi)儲(chǔ)層為常規(guī)試油條件下產(chǎn)液量較低、但經(jīng)過(guò)改造措施后能夠獲得工業(yè)油氣流的儲(chǔ)層(產(chǎn)油量大于5 t/d);Ⅲ類(lèi)儲(chǔ)層為經(jīng)過(guò)酸化壓裂等改造措施后仍不能獲得工業(yè)油氣流的儲(chǔ)層(產(chǎn)油量小于5 t/d)。結(jié)合研究區(qū)5口井的試油資料,分析總結(jié)了不同生產(chǎn)能力儲(chǔ)層的非均質(zhì)特征譜典型模式:Ⅰ類(lèi)儲(chǔ)層非均質(zhì)特征譜分布主峰突出,偏向右側(cè)且相對(duì)集中(見(jiàn)圖3(a)),說(shuō)明儲(chǔ)層物性好,且分布較均勻,非均質(zhì)性弱;Ⅱ類(lèi)儲(chǔ)層非均質(zhì)特征譜相對(duì)于I類(lèi)儲(chǔ)層相對(duì)分散(見(jiàn)圖3(b)),說(shuō)明儲(chǔ)層物性變差,非均質(zhì)性增強(qiáng);Ⅲ類(lèi)儲(chǔ)層非均質(zhì)特征譜分布范圍更廣,且偏向左側(cè)(見(jiàn)圖3(c)),說(shuō)明儲(chǔ)層非均質(zhì)性最強(qiáng)。

    圖3 不同產(chǎn)能儲(chǔ)層的非均質(zhì)特征典型模式Fig.3 Typical model of heterogeneous characteristics for reservoirs with different productivities

    應(yīng)用研究區(qū)5口井的試油資料,建立了儲(chǔ)層非均質(zhì)特征參數(shù)與取對(duì)數(shù)后單位厚度產(chǎn)量的關(guān)系,見(jiàn)圖4。由圖4可以看出,儲(chǔ)層非均質(zhì)性與產(chǎn)能具有

    密切的關(guān)系。均值、均值系數(shù)和峰值與儲(chǔ)層產(chǎn)能具有正相關(guān)關(guān)系,數(shù)值越大,表明儲(chǔ)層越均勻,生產(chǎn)能力越強(qiáng);方差與產(chǎn)能具有負(fù)相關(guān)關(guān)系,數(shù)值越大,表

    圖4 非均質(zhì)特征參數(shù)與儲(chǔ)層產(chǎn)能的關(guān)系Fig.4 The relationship between heterogeneous characteristic parameters and reservoir productivity

    明儲(chǔ)層非均質(zhì)性越強(qiáng),生產(chǎn)能力越弱。

    2.3儲(chǔ)層產(chǎn)能類(lèi)型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的建立

    儲(chǔ)層非均質(zhì)特征參數(shù)的交會(huì)分析結(jié)果如圖5所示。從圖5(a)可以看出,Ⅰ、Ⅱ類(lèi)儲(chǔ)層分布在均值系數(shù)大于0.65的區(qū)域,普遍大于Ⅲ類(lèi)儲(chǔ)層,同時(shí)Ⅰ類(lèi)儲(chǔ)層的峰值相對(duì)大于Ⅱ類(lèi)儲(chǔ)層;從圖5(b)可以看出,Ⅰ類(lèi)儲(chǔ)層分布在方差小于0.25的區(qū)域,Ⅱ類(lèi)儲(chǔ)層的方差普遍大于I類(lèi)儲(chǔ)層,且Ⅰ、Ⅱ類(lèi)儲(chǔ)層的均值明顯大于Ⅲ類(lèi)儲(chǔ)層。根據(jù)以上研究結(jié)果建立了不同類(lèi)型儲(chǔ)層的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),見(jiàn)表1。

    圖5 儲(chǔ)層非均質(zhì)特征參數(shù)交會(huì)圖Fig.5 Cross plot of heterogeneous characteristic parameters

    儲(chǔ)層類(lèi)型峰值均值系數(shù)均值方差I(lǐng)類(lèi)≥35≥0.65≥1.3<0.25Ⅱ類(lèi)<35≥0.65≥1.3≥0.25Ⅲ類(lèi)<60<0.65<1.3≥0.25

    應(yīng)用該儲(chǔ)層類(lèi)型分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)10口井進(jìn)行了處理分析,解釋符合率達(dá)到85.3%。其中,Y160井綜合評(píng)價(jià)結(jié)果如圖6所示,由圖6可以看出,儲(chǔ)層非均質(zhì)特征譜分布相對(duì)集中且部分譜圖偏向右側(cè),說(shuō)明儲(chǔ)層非均質(zhì)性弱、物性較好,部分層段均值為1.6、峰值為70,綜合判斷為Ⅰ類(lèi)儲(chǔ)層,認(rèn)為具有自然產(chǎn)能。該井3 759.50~3 761.80 m井段試油結(jié)果顯示,壓裂前產(chǎn)油量6.1 t/d,壓裂后產(chǎn)油量13.3 t/d,與解釋結(jié)果相吻合。

    圖6 Y160井儲(chǔ)層綜合評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.6 Comprehensive evaluation results for Well Y160

    3 結(jié) 論

    1) 微電阻率成像測(cè)井資料評(píng)價(jià)儲(chǔ)層非均質(zhì)性的方法適用于砂礫巖、灘壩砂等具有明顯沉積結(jié)構(gòu)和構(gòu)造的儲(chǔ)層,非均質(zhì)特征譜和非均質(zhì)參數(shù)能夠有效表征儲(chǔ)層的非均質(zhì)特征。

    2) 通過(guò)分析處理微電阻率成像資料得知,儲(chǔ)層非均質(zhì)特征參數(shù)與儲(chǔ)層產(chǎn)能之間具有明顯的關(guān)系,儲(chǔ)層越均勻,生產(chǎn)能力越強(qiáng),應(yīng)用儲(chǔ)層非均質(zhì)特征參數(shù)能夠有效評(píng)價(jià)砂礫巖儲(chǔ)層產(chǎn)能特征,解決強(qiáng)非均質(zhì)儲(chǔ)層無(wú)法準(zhǔn)確進(jìn)行產(chǎn)能特征評(píng)價(jià)的難題。

    3) 基于儲(chǔ)層非均質(zhì)性與儲(chǔ)層有效性的關(guān)系,建立了儲(chǔ)層類(lèi)型的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),10口井的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用結(jié)果表明,該標(biāo)準(zhǔn)的解釋符合率達(dá)到85%以上,可以滿(mǎn)足非均質(zhì)儲(chǔ)層有效性評(píng)價(jià)的需求。

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    [15]孫建國(guó).阿爾奇(Archie)公式:提出背景與早期爭(zhēng)論[J].地球物理學(xué)進(jìn)展,2007,22(2):472-486.

    SUN Jianguo.Archie’s formula:historical background and earlier debates[J].Progress in Geophysics,2007,22(2):472-486.

    [編輯滕春鳴]

    An Evaluation Method for Glutenite Reservoir Effectiveness Classification Based on Electrical Imaging Logging Data

    LIU Wei, ZHANG Jinyan, ZHANG Wenjiao, LIU Haihe, LYU Zengwei

    (WellLoggingCompany,SinopecShengliOilfieldServiceCorporation,Dongying,Shandong,257096,China)

    Glutenite reservoirs are characterized by complex rock compositions, large grain size variations, poor sorting and strong heterogeneity, which may induce challenges in reservoir productivity evaluation by using physical parameters such as porosity. Since micro-resistivity imaging in different glutenite reservoirs has different features, glutenite reservoir effectiveness was evaluated based on micro-resistivity imaging logging data. Colored images of micro-resistivity imaging logging are converted to gray images through the image processing method. The regression relation between the gray level and the formation porosity can be established by using the Archie formula, and established the heterogeneous characteristic spectrum by conversion. Based on production test data of five wells in the research area, the typical model of heterogeneous characteristic spectrum for Class I, Class II and Class III reservoirs has been summarized, and found the relationship between heterogeneous characteristic parameters and reservoir productivity as well as the classification standard of reservoir effectiveness. This standard has been applied to the effectiveness evaluation of 10 wells in the concerned area with the coincidence rate of interpretation up to 85.3%. The results showed that the micro-resistivity imaging logging data used for evaluation of glutenite reservoir effectiveness can effectively overcome the difficulties in the evaluation of productivity features for glutenite reservoirs and other highly heterogeneous reservoirs.

    glutenite; reservoir heterogeneity; micro-resistivity imaging; reservoir effectiveness; heterogeneous characteristic spectrum

    2015-11-30;改回日期:2016-06-14。

    劉偉(1981—),男,山東茌平人,2004年畢業(yè)于石油大學(xué)(華東)勘查技術(shù)與工程專(zhuān)業(yè),2009年獲中國(guó)石油大學(xué)(華東)地質(zhì)資源與地質(zhì)工程專(zhuān)業(yè)博士學(xué)位,高級(jí)工程師,主要從事測(cè)井資料評(píng)價(jià)研究工作。E-mail:liuwei890.slyt@sinopec.com。

    國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)“渤海灣盆地精細(xì)勘探關(guān)鍵技術(shù)”(編號(hào):2016ZX05006002) 部分研究?jī)?nèi)容。

    doi:10.11911/syztjs.201604020

    P631.8+11;TE122.2+4

    A

    1001-0890(2016)04-0114-06

    ?測(cè)井錄井?

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