姬塬地區(qū)低對比度油層成因機理與流體識別方法

張海濤,郭笑鍇,楊小明,周麗艷,胡琮,李婷婷

(1.中國石油長慶油田分公司勘探開發(fā)研究院,陜西西安710018;2.中國石油集團測井有限公司測井應用研究院,陜西西安710077)

0 引 言

隨著石油天然氣勘探開發(fā)的不斷深入,低對比度油層的勘探開發(fā)引起了廣泛重視。2009年歐陽健等[1-2]將低電阻率油層(同一油水系統(tǒng)內電阻增大率小于2)與復雜孔隙結構的低孔隙度滲透率油層統(tǒng)一概括為“低對比度油層”。通常認為低對比度油層是指水層的電測井與孔隙度測井之間響應差別(即對比度)小,含油飽和度相對較低,測井識別與評價比較困難的油層[1]。由于低對比度油層與鄰近水層的電阻率值極為接近,測井界限層不明顯,甚至出現(xiàn)油水層電阻率低于水層電阻率的現(xiàn)象,在這類油層的測井評價中常常會引起誤判。因此,低對比度油氣層評價是當前測井解釋領域中測井分析家們普遍關注的難題[1-3],必須針對其低對比度形成機理選擇適當?shù)姆椒ń忉屧擃愑蛯?。本文以鄂爾多斯盆地姬塬油田長6超低滲透巖性油藏為例,以研究區(qū)低對比度油層儲層特征為切入點,以薄片、壓汞、地層水等分析為基礎,明確形成低對比度油層的主控因素,并根據(jù)成因建立適合該類油藏的流體識別方法。

1 低對比度油層特征

根據(jù)研究區(qū)長6儲層92口井薄片觀察和鑒定發(fā)現(xiàn),姬嫄地區(qū)長6儲集層巖石類型主要以長石砂巖和巖屑長石砂巖為主,部分為長石巖屑砂巖?？紫额愋鸵粤ｉg孔為主,其次為各類溶孔,溶孔以長石溶孔為主。長6儲層孔隙度主要分布在8%～16%,平均為10.6%,滲透率主要分布0.05～5 mD(1)非法定計量單位,1 mD=0.987×10-3 μm2,下同,平均為0.5 mD,屬于低孔隙度超低滲透率儲層。

圖1 姬塬地區(qū)長6儲層密度與電阻率關系圖

結合工區(qū)試油結果,利用常規(guī)方法建立密度與電阻率的關系圖版(見圖1),可以看出,油、水層混合在一起、界限模糊,很難區(qū)分油、水層,部分油、水層電性差異很小。在電阻率6～15 Ω·m范圍內的水區(qū)中,發(fā)育不少低電阻率油層,在電阻率大于15 Ω·m范圍內的油區(qū)存在部分高電阻率水層,反映出長6儲層中低對比度油層發(fā)育的特點,也是測井識別難點。

2 低對比度油層成因

2.1 高束縛水飽和度導致低電阻率油層

基于核磁共振實驗參數(shù)測定,姬塬地區(qū)長6段束縛水飽和度較高,主要分布在50%以上,且束縛水飽和度大于50%的比例達到82%。圖2為同等礦化度條件下束縛水飽和度與電阻率關系圖。當束縛水飽和度小于50%時,儲層電阻率受束縛水飽和度的影響增大,甚至可以出現(xiàn)隨束縛水飽和度的增加儲層電阻率呈指數(shù)規(guī)律降低的現(xiàn)象;當束縛水飽和度大于50%時,儲層電阻率受束縛水飽和度的影響逐漸變小,高束縛水飽和度含量,改善導電網絡,使得油層與水層的電阻率差異變小,從而形成低對比度油層。

圖2 姬塬地區(qū)長6同等礦化度條件下束縛水飽和度與電阻率關系圖

高束縛水飽和度成因的低電阻率儲層,通常是儲層巖性較細、泥質含量較高、孔隙結構復雜等引起束縛水含量高。束縛水由巖石顆粒(包括非黏土顆粒和黏土顆粒)表面被吸附的薄膜滯留水和毛細管孔隙中的毛細管滯留水兩部分組成,即束縛水是不動水的一部分,而毛細管滯留水在一定條件可以轉化成可動水[4-8]。該地區(qū)高束縛水飽和度的控制作用有以下3個方面。

(1)砂巖顆粒對水的吸附作用。許多低電阻率油氣層的巖石顆粒都較細,一般為細砂巖和粉砂巖。根據(jù)取心井巖心分析描述,長6儲層巖性主要以細砂巖為主(見表1);通過砂巖樣品鏡下觀察及薄片數(shù)據(jù)統(tǒng)計可知,長6砂巖以極細粒-細粒為主,粒徑一般為0.03～0.40 mm。

表1 姬塬地區(qū)長6段砂巖粒度分析統(tǒng)計表

砂巖顆粒吸附地層水的能力與其顆粒大小有關。當巖性較細時,巖石顆粒比表面積變大,吸附能力加強。而大多數(shù)情況下,原始地層是親水的,因此,可以吸附大量的地層水使之成為束縛水,兩者間為正相關的非線性關系[9]。

(2)孔隙結構復雜導致束縛水飽和度高。如上所述,高束縛水飽和度所形成的低電阻率油氣層一般顆粒較細,而細小顆粒的儲層一般孔隙結構復雜,孔喉直徑偏小,經研究表明,姬嫄長6儲層孔隙主要以小孔和微孔為主。

由于孔喉半徑小,彎曲度大,因此,毛細管排驅壓力大。儲層的排驅壓力與其孔喉中值半徑密切相關,當孔喉中值半徑減小,排驅壓力直線加大,束縛水飽和度增大(見圖3)?？诐B特征越差、孔喉中值半徑越小,儲層的排驅壓力越大(見表2)。排驅壓力加大,成藏過程中,巖石滯留地層水的能力強,毛細管中的地層水被驅替不充分而遺留在微小的孔喉中,導致束縛水飽和度高[9]。

(3)泥質含量對電阻率的影響。儲層泥質含量越高,儲層的電阻率越低。泥質成分中黏土含量增多不僅會堵塞孔隙喉道,增加顆粒的比表面積,同時黏土的特殊膨脹特性也大大增加了泥質砂巖儲層的含水量,造成束縛水飽和度增加[10]。圖4為姬塬地區(qū)長6黏土含量、自然伽馬與儲層電阻率關系圖?？梢钥闯鲭娮杪孰S著黏土含量的增大而降低,也可看出儲層電阻率隨著泥質含量增大而降低,因此,泥質含量高是導致電阻率降低的主要因素之一。

圖3 姬塬長6孔喉中值半徑與排驅壓力和束縛水飽和度關系圖

表2 不同儲層類別的中值半徑和排驅壓力的關系

圖4 黏土含量、自然伽馬與儲層電阻率關系圖

2.2 油水層礦化度差異作用

當油層與水層中地層水礦化度基本一致時,在儲層巖性相似的前提下,必然出現(xiàn)油層電阻率高而水層電阻率低,差異一般在3～5倍甚至更大,此時油水層識別容易[3]。但由于油層與水層中的地層水礦化度出現(xiàn)較大的差異,油層的電阻率與水層的電阻率值相當,甚至會出現(xiàn)油層的電阻率小于水層電阻率的情況,因而會造成油氣層識別困難。針對長6儲層低阻出油層特征,開展了相應的地層水礦化度分析。

姬塬地區(qū)長6儲層地層水性分析資料統(tǒng)計表明(見表3),姬塬地區(qū)長6儲層地層水礦化度分布差異較大,總礦化度主要變化41～133 g/L,平均礦化度為76.33 g/L。

表3 姬塬地區(qū)長6儲層地層水分析資料表

圖5 長6地層水礦化度與電阻率關系圖

根據(jù)地層水礦化度與電阻率關系可知(見圖5),高電阻率油水層主要存在于高電阻率、低地層水礦化度儲層,而低對比度油水層主要存在于低電阻率、高地層水礦化度儲層;地層水礦化度越高,則電解質的濃度越大,電阻率就越低,反之電阻率越高。因此,在相似巖性、物性條件下,隨礦化度增加,電阻率呈下降趨勢,地層水礦化度為姬塬長6儲層低對比度油層的主要成因之一。

3 基于巖石物理成因的流體敏感因子識別

圖6 A268井(左)和A125井(右)長61測井解釋成果圖

圖7 A150井(左)和Y245井(右)長61測井解釋成果圖

姬塬地區(qū)長6儲層低對比度油層巖石物理成因,主要表現(xiàn)有2個方面:①在沉積過程中,由于長6儲層巖性細,發(fā)育大量高伽馬儲層,使得孔隙結構復雜,束縛水飽和度含量增高,改善導電網絡,使得油、水層電阻率差異變小;②在成藏、成藏后油水層礦化度差異導致地層水電阻率不同,高礦化度導致油層電阻率變低。因此,長6儲層的這種低對比度特性,導致油、水層難以區(qū)分,流體識別復雜。圖6分別為A268井和A125井長6段測井解釋成果圖。A268井在2 096～2 099 m層段試油,結果為日產油6.97 t,日產水0 m3,為油層,聲波時差239.13 μs/m,密度為2.44 g/cm3,電阻率為6 Ω·m,該層段自然伽馬增大,分布范圍為84.6～118 API;A125井在2 386～2 389 m層段試油,結果為日產油0 t,日產水15.4 m3,為水層,聲波時差為240.13 μs/m,密度為2.43 g/cm3,電阻率為7.8 Ω·m,該層段自然伽馬值較小,平均值為65 API。這2口井物性相當,A268井自然伽馬值高,泥質含量增大,電阻率值降低,造成油、水層電阻率值相當,流體識別難度增大。圖7分別為A150井和Y245井長6段測井解釋成果圖。A150井在1 951～1 956 m層段試油,結果為日產油4.42 t,日產水9.3 m3,為油水同層,聲波時差為249.13 μs/m,密度為2.41 g/cm3,電阻率為9.5 Ω·m,自然伽馬為73 API,該層段地層水礦化度較高,為128.77 g/L;Y245井在2 058～2 062 m層段試油,日產油0 t,日產水43.4 m3,為水層,聲波時差為244.13 μs/m,密度為2.43 g/cm3,電阻率為10.4 Ω·m,該層段自然伽馬值為75 API,地層水礦化度為98.5 g/L。這2口井巖性、物性相似,油層的礦化度高于水層的礦化度,造成油層和水層電阻率值相近,很難區(qū)分。

姬塬地區(qū)長6儲層油、水層電性差異小,對比度低,流體識別難。本文基于巖石物理成因,首先優(yōu)選綜合反映儲層巖性、物性、水性、電性的敏感曲線,基于Fisher降維的思想構建流體敏感因子,主要依據(jù)Fisher準則函數(shù)計算的特征值的貢獻率,確定能夠識別油水層的主因子和次因子,從而建立流體敏感因子圖版,然后根據(jù)優(yōu)化算法構建不同流體類型的判別函數(shù),最后計算流體特征判別指數(shù),選取最大值判別油水層。

3.1 低對比度油層特征參數(shù)選取

針對姬塬地區(qū)長6油層特征分析(見表4),優(yōu)選油水層敏感曲線。從油層到水層,GR反映儲層巖性特征,聲波、密度可反映物性和滲透性變化,電阻率結合自然電位幅度差可反映水性和含油性變化。因此,選擇密度、自然電位幅度差、深感應電阻率、自然伽馬這4條曲線作為流體識別的基本特征曲線,進而構建能夠識別油水層的流體敏感因子。

表4 各油水層類別測井響應值范圍

3.2 利用Fisher法建立流體敏感因子和判別函數(shù)

圖8 姬塬長6流體敏感因子交會圖

采用上述方法對姬嫄地區(qū)長6儲層作了流體識別。根據(jù)區(qū)內75口試油井的79個樣品點試油數(shù)據(jù),對DEN、ΔSP、GR、Rt進行測井數(shù)據(jù)類歸一化,分別構建能夠表征儲層巖性、物性、水性、電性的巖性指數(shù)ΔGR、物性指數(shù)ΔDEN、水性系數(shù)ΔSP、電阻率系數(shù)ΔRt,以此消除量綱的影響,采用SPSS(Statistics package for the Social Scienses)統(tǒng)計分析軟件得到典則函數(shù)計算的特征值的貢獻率,確定能夠識別油、水層的流體敏感的高束縛水主因子和礦化度敏感次因子,利用流體敏感高束縛水主因子和礦化度敏感次因子建立交會圖(見圖8),可以發(fā)現(xiàn)流體識別效果得到明顯提高,油層、油水同層和含油水層、水層能夠有效區(qū)分開。根據(jù)密度與電阻率的關系,可以發(fā)現(xiàn)當密度≥2.54 g/cm3時(見圖1),能有效識別干層。

高束縛水主因子=1.823ΔDEN+4.887ΔGR+

7.107ΔRt+0.299ΔSP-3.979

(1)

礦化度敏感次因子=7.421ΔDEN-

4.131ΔGR+1.93ΔRt+4.236ΔSP-3.752

(2)

式中,ΔDEN=(DEN-2.7)/0.5;ΔRt=lgRt-1;ΔGR=(GR-GRmin)/(GRmax-GRmin),GRmin為純砂巖層段的自然伽馬測井值,GRmax為純泥巖層段的自然伽馬側井值;ΔSP=(SPsh-SP)/100,SPsh為鄰近泥巖自然電位測井值。

根據(jù)構建的流體敏感因子識別圖版,計算出各流體類別在低維空間中的中心坐標,根據(jù)各樣品點距離各類別重心的遠近構造出各類別的判別函數(shù),即建立相應的流體特征判別指數(shù)

Io=79.731ΔDEN+34.915ΔGR+46.888ΔRt+
15.288ΔSP-38.836

(3)

It=70.434ΔDEN+38.045ΔGR+41.852ΔRt+
10.942ΔSP-32.435

(4)

Io,w=70.509ΔDEN+28.817ΔGR+33.285ΔRt+
8.306ΔSP-26.159

(5)

Iw=68.016ΔDEN+18.316ΔGR+17.702ΔRt+
11.845ΔSP-21.369

(6)

式中,Io、It、Io,w、Iw分別為油層、油水同層、含油水層、水層判別指數(shù);ΔDEN、ΔRt、ΔGR、ΔSP分別為密度、電阻率、自然伽馬、自然電位幅度差4條測井曲線類歸一化后的數(shù)據(jù)。判別原則:在儲層段將測井響應值分別代入上述判別函數(shù)計算,然后進行比較,找出最大值,即

I=max(Io,It,Io,w,Iw)

(7)

分別計算這4種流體的判別指數(shù),其中最大的即為識別的流體類型。該流體識別方法是一種依據(jù)選取的樣本的綜合劃分方式,不同的儲層類型有不同的流體敏感因子和不同的流體特征判別指數(shù)[11-13]。

4 低對比度油層應用實例

通過上述分析,認為由于高束縛水飽和度作用和地層水礦化度差異,研究區(qū)存在大量低對比度油藏,利用基于低對比度油層巖石物理成因的流體特征判別指數(shù)識別方法對研究區(qū)低對比度油層進行流體識別,并與試油資料進行對比,提高測井解釋符合率。圖9為J161井長6段測井解釋成果圖。在2 136～2 140 m層段試油,電阻率為28.4 Ω·m,聲波時差為230.76 μs/m,密度為2.49 g/cm3,自然伽馬為84.6 API,自然電位幅度差為15.18 mV,施工參數(shù)為加砂40 m3,砂比10.1%,排量3 m3/min,試油結果為日產油4.08 t,日產水21.4 m3,為油水同層,該層段原解釋結論為油層;通過計算該深度段流體敏感的主因子為1.46,次因子為-0.3,可識別為油水同層,利用編制的流體判別指數(shù)程序模塊對該深度段處理,判別為油水同層,與試油結果一致。

圖9 J161長6儲層測井解釋成果圖

圖10為J165井長6段測井解釋成果圖。在2 016～2 020 m層段試油,電阻率為9.86 Ω·m,聲波時差為233.05 μs/m,密度為2.46 g/cm3,自然伽馬為87.43 API,自然電位幅度差為21.78 mV,施工參數(shù)為加砂20 m3,砂比15%,試油結果為油花,日產水16.9 m3,為含油水層,該層段原解釋結論為油水同層;通過計算該深度段流體敏感的主因子為-1.04,次因子為-0.997,可識別為含油水層,利用編制的流體判別指數(shù)程序模塊對該深度段處理,判別為含油水層,與試油結果一致。說明采用流體特征判別指數(shù)方法識別低對比度油層是可行的,應用效果較好。

利用建立的判別模型對姬塬地區(qū)2018年新完鉆20口探評井長6段進行判別處理。從判別結果與試油結果對比可以看出,使用流體特征指數(shù)判別分析法識別后,其整體符合率較原解釋結論有了很大提高,建立的判別模型有效。

圖10 J165井長61測井解釋成果圖

5 結論與認識

(1)低對比度油層成因主要有2個方面:①由于巖性細、泥質含量高和孔隙結構復雜導致的高束縛水飽和度含量,改善了導電網絡,使得油、水層電阻率差異變小;②在成藏、成藏后油水層礦化度差異導致地層水電阻率不同,高礦化度導致油層電阻率變低,從而形成了低對比度油層。

(2)低對比度油層的巖石物理成因的研究主要反映的是儲層巖性、物性、水性、電性和含油性之間的相互影響,優(yōu)選綜合反映儲層巖性、物性、電性、水性的敏感曲線,構建流體特征判別指數(shù)識別方法,在實際資料的解釋中應用效果顯著,對低對比度油氣層的識別技術研究具有指導意義。