基于狀態(tài)空間模型的X區(qū)塊水淹層定性識別方法

毛玉丹，李全厚

(東北石油大學(xué)，黑龍江 大慶 163000)

隨著油氣的不斷開發(fā)，國內(nèi)許多油田都進(jìn)入開發(fā)的中后期，為了維持產(chǎn)量，大多數(shù)油田通過注水來維持地層壓力，并驅(qū)替地層中的原油，使得產(chǎn)量不至于下降得太快。這樣產(chǎn)生的問題就是大部分油田儲層水淹狀況比較嚴(yán)重。為了優(yōu)化注采井網(wǎng)及提高采收率，需要開展水淹層測井解釋的綜合評價，因此提出了狀態(tài)空間定性識別方法來實(shí)現(xiàn)水淹層的定性判別。

1 初始水淹等級判別

在狀態(tài)空間解釋模型中，選擇水淹特征明顯、易于識別的單層作為狀態(tài)空間解釋模型啟動條件。通常由于受水重力分異作用的影響，頂層的水淹狀況決定了下部儲層的水淹程度，因此選擇頂部儲層作為狀態(tài)空間解釋模型啟動條件。這里采用圖版法進(jìn)行初始水淹等級的判別。

針對X區(qū)塊的儲層特點(diǎn)，依據(jù)水淹層測井響應(yīng)特征分析，優(yōu)選出深側(cè)向電阻率與深淺側(cè)向電阻率幅差為水淹層測井識別的敏感參數(shù)，基于已確定典型水淹層的油層、水淹層、水層樣本數(shù)據(jù)，采用交會圖技術(shù)分區(qū)建立水淹層定性識別圖版，并給出了水淹層定性判別標(biāo)準(zhǔn)。

圖1為X區(qū)塊所建立的水淹層定性識別圖版。先利用深側(cè)向電阻率與深淺側(cè)向電阻率幅差交會圖區(qū)分水淹層與水層、油層，再利用深側(cè)向電阻率與 交會圖進(jìn)一步劃分水淹層與低阻油層[1]。圖版共統(tǒng)計(jì)有33口井，198個層，共符合194層，建立的圖版精度為98.0%。

圖1 水淹層定性識別圖版

2 基本解釋單元劃分

在注水開發(fā)過程中，在同一個厚儲層中沉積砂體不同，其各個細(xì)分層段水淹特征也各不相同，水淹特征不明顯的層段可通過與同一個儲層其他層段對比，來確定其水淹特征，因此引用了基本解釋單元的概念，即把地質(zhì)上的沉積單元映射或擴(kuò)展到測井曲線上，并根據(jù)曲線特征劃分出一個層段進(jìn)行整體解釋，這樣的層段就稱為“基本解釋單元”[2]。結(jié)合X區(qū)塊地質(zhì)與取心資料，確定以各砂巖層之間的隔層厚度1.5 m為界限，大于或等于1.5 m劃分為一個解釋單元。

圖2為E-13井的基本解釋單元的劃分結(jié)果。PV2小層下部7號層為水淹層；PV3小層上部8號層為油層。7號與8號層之間的泥巖厚度為1.5 m，隔擋效果好，可做為隔層。因此將PV2小層中6、7號層劃分成一個解釋單元；PV3小層上部8號層為油層，PV3小層下部9號層為水淹層，8號與9號層之間沒有泥巖隔擋，因此將PV3小層中8、9號層劃分成一個解釋單元。

圖2 E-13井解釋單元劃分結(jié)果

3 狀態(tài)空間解釋模型

狀態(tài)空間解釋模型，是根據(jù)基本解釋單元內(nèi)頂層的測井響應(yīng)及水淹級別，依據(jù)各細(xì)分層間測井曲線的相對變化趨勢，來逐層判別儲層的水淹級別[3]。在水淹層識別的過程中，選用對水淹狀況反應(yīng)最為明顯的儲層的深側(cè)向電阻率、淺側(cè)向電阻率、深淺側(cè)向幅度差、深淺側(cè)向幅度差與深側(cè)向幅度值比值等測井響應(yīng)，以及對巖性反應(yīng)敏感的聲波時差、密度及自然伽馬等測井響應(yīng)所構(gòu)成的一維矩陣方程做為狀態(tài)向量。其一般表示為：

(1)

水淹級別判別系統(tǒng)可以用下面的模型進(jìn)行描述[4]：

1)狀態(tài)方程

(2)

2)輸出方程

(3)

(4)

狀態(tài)方程可轉(zhuǎn)化為各細(xì)分層之間參數(shù)的迭代關(guān)系式：

(5)

在實(shí)際應(yīng)用中，只取相鄰兩層之間的轉(zhuǎn)換，隔層或跨層轉(zhuǎn)換沒有實(shí)際意義。比如A(3,2)、A(2,1)有意義，而A(3,1)、A(5,2)則沒有意義。

結(jié)合取心資料、試油資料、投產(chǎn)資料以及測井響應(yīng)，綜合確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移因子及KALMAN濾波增益的門限值。利用過程辨識算法可求各細(xì)分層之間A與B的變化關(guān)系，也就是它們的變化梯度和卡爾曼濾波增益。KALMAN濾波增益能夠反映水淹程度的變化，因?yàn)楦鞣N測井響應(yīng)是對儲層信息的綜合反映，而在厚層細(xì)分層解釋中，上一儲層的水淹狀況影響著相鄰下一個儲層的水淹狀況，A、B兩個參數(shù)矩陣是當(dāng)前儲層多條測井響應(yīng)與下一儲層多條測井響應(yīng)的轉(zhuǎn)換系數(shù)矩陣，它們包含了測井資料所反映的儲層水淹狀態(tài)變化的信息，因此可以根據(jù)它們數(shù)值的變化，進(jìn)行水淹狀況判別[5]。根據(jù)KALMAN濾波增益可以判別各細(xì)分層之間水淹狀態(tài)有無改變，根據(jù)其變化梯度可以判別水淹程度是加重還是減輕。從而完成儲層水淹狀況的定性識別。目前這一技術(shù)可通過計(jì)算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)。

4 應(yīng)用實(shí)例

圖3為A-37井利用狀態(tài)空間識別方法判別水淹等級的成果圖，處理層段基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如表1所示。

該井2011年4月投產(chǎn)，生產(chǎn)層位僅為PV3層，62 bbl/d，初期產(chǎn)水率為10.33%，證明生產(chǎn)層位已水淹，按產(chǎn)水率劃分應(yīng)為弱淹。2011年7月補(bǔ)孔PV2層，2012年1月PV2、PV3層合產(chǎn)油222 bbl/d，產(chǎn)水率為12.82%，證明PV2層未水淹。狀態(tài)空間判別結(jié)果中7號層為油層、8號層為弱水淹層、9號層為中水淹層。狀態(tài)空間判別結(jié)果和生產(chǎn)測試分析結(jié)果基本一致，可用于研究區(qū)水淹層的定性判別。

圖3 A-37井水淹等級判別成果

深度/m層厚/mCal/inGRAPICNL小數(shù)DEN/(g·cm-3)DT/(μS·ft-1)RT/Ω·mRS/Ω·mRXO/Ω·m1336．01348．612．69．5271．50．252．2498．3113．5773．821．361359．81369．39．59．6577．20．2742．22101．321．217．51．081369．71371．92．29．6072．90．2622．24597．222．919．11．14

利用狀態(tài)空間定性識別模型分別處理了3個區(qū)塊15口生產(chǎn)井，共233個層；不符合層數(shù)為39層，符合層數(shù)為194層，符合率為83.3%。證明該方法對于X區(qū)塊有一定的適用性。

5 結(jié) 論

狀態(tài)空間解釋模型能夠更加精細(xì)的判斷不同儲層或者沉積單元之間測井資料的相對變化，因而可用于判斷儲層的水淹狀態(tài)。本文結(jié)合X區(qū)塊定性識別圖版建立的狀態(tài)空間模型更具有區(qū)塊適用性，針對X區(qū)塊的儲層特點(diǎn)，并結(jié)合定性圖版確定的初始條件，進(jìn)一步優(yōu)化模型，提高模型的精度，更為準(zhǔn)確的識別出水淹層,為后續(xù)的工程措施以及提高油田的采收率等提供依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 韓曉梅. 南堡油田高柳地區(qū)水淹層測井評價方法[D]. 中國石油大學(xué)(華東), 2011.

[2] 文慧儉, 李雪英, 孟青云，等. 水淹層解釋單元自動劃分方法[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展, 2013, 28(3): 1517-1521.

[3] 張洪輝. 新肇油田特低滲透儲層水淹層識別技術(shù)研究[D]. 浙江: 浙江大學(xué), 2016.

[4] 張賢達(dá). 時間序列分析[M]. 北京:清華大學(xué)出版社，1996: 282-284.

[5] 李全厚, 張?jiān)朴? 姜萍，等. 狀態(tài)空間模型在薄差水淹層測井解釋中的應(yīng)用[J]. 測井技術(shù), 2001, 25(4): 291-293.