致密砂礫巖優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層預(yù)測(cè)方法綜合研究

楊兆臣 彭明超 陳朕 竇琰 郭濤

摘? ? ? 要：致密砂礫巖儲(chǔ)層多由沖積扇、扇三角洲或重力流沉積形成，有利成藏區(qū)域往往位于扇三角洲前緣亞相。由于多為近物源沉積，致密砂礫巖儲(chǔ)層往往沉積粒度分選性較差，按沉積學(xué)巖石粒度識(shí)別有利儲(chǔ)層有一定困難。在油田實(shí)際生產(chǎn)中，對(duì)致密砂礫巖儲(chǔ)層的生產(chǎn)產(chǎn)能主控因素的分析和評(píng)價(jià)，多數(shù)情況下，只能利用常規(guī)測(cè)井曲線和基礎(chǔ)的巖心分析資料，因此如何合理高效的利用有限的基礎(chǔ)資料進(jìn)行有利儲(chǔ)層的識(shí)別至關(guān)重要。分析表明，從最基礎(chǔ)的滲流能力巖心實(shí)驗(yàn)（如壓汞分析）結(jié)果入手，評(píng)價(jià)不同樣品的滲流能力，對(duì)不同樣品進(jìn)行分類，再利用分類結(jié)果對(duì)測(cè)井曲線進(jìn)行標(biāo)定，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，識(shí)別優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層的典型測(cè)井響應(yīng)特征，再依此特征在單井測(cè)井曲線上，按深度對(duì)井段進(jìn)行逐點(diǎn)歸類，可有效識(shí)別出致密砂礫巖巖體在剖面上的有利儲(chǔ)層段。

關(guān)? 鍵? 詞：致密砂礫巖;儲(chǔ)層分類;機(jī)器學(xué)習(xí);多元統(tǒng)計(jì)

中圖分類號(hào)：TE348? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ?文章編號(hào)： 1671-0460（2020）09-2024-05

Abstract： Tight glutenite reservoirs were generally formed by alluvial fan， fan dalta or gravity flow. The favorable area of tight glutenite reservoir always settled in fan dalta front. Ordinarily， fan dalta is always near-source sediments， it has poor grain size sorting， and since there are so many tephra in such sediments in most of the Xinjiang Oilfields， discrimination of the favorable area is greatly difficult by normal analysis of the sedimentary petrology. In the actual production of oil fields， only conventional log curves and basic core analysis data can be used in the analysis and evaluation of the main control factors of production capacity of tight glutenite reservoirs in most cases， so it is very important to use the limited basic data to identify favorable reservoirs. The analysis showed that， starting from the results of core experiments of percolation capability （such as mercury penetration analysis）， through evaluating the percolation capability of different samples to classify different samples， and then using the classification results to calibrate the logging curve， typical logging response characteristics of favorable reservoirs could be identified by using machine learning methods， and based on this characteristics， the well sections could be classified based on the depth on the single well logging curve， finally the favorable reservoir sections of tight sandy conglomerate bodies on the profile could be effectively identified.

Key words： Tight reservoir; Reservoir classification; Machine learning; Multivariate statistical analysis

砂礫巖儲(chǔ)層多為沖積扇、扇三角洲、辮狀河流或重力流沉積[1-2]，其主要特征表現(xiàn)為儲(chǔ)層相對(duì)致密，沉積相變化較快，儲(chǔ)層非均質(zhì)性強(qiáng)。深層砂礫巖儲(chǔ)層相對(duì)中淺層砂礫巖儲(chǔ)層，往往具有更高的密度，儲(chǔ)層物性更差，一般而言，該類儲(chǔ)層孔隙度低于10%，滲透率低于0.5×10-3 μm2。

致密砂礫巖開發(fā)具有較大難度。由于沉積相變較快，油藏油層空間分布特征復(fù)雜;同時(shí)，由于油藏非均質(zhì)性強(qiáng)，內(nèi)部砂體結(jié)構(gòu)復(fù)雜，油藏產(chǎn)能主控因素研究難度較大，由此也造成儲(chǔ)層有利區(qū)域（具有相對(duì)較好開發(fā)效果和經(jīng)濟(jì)效益的區(qū)域）難以準(zhǔn)確界定。

1? 問(wèn)題的提出

目前，對(duì)致密砂礫巖儲(chǔ)層有利區(qū)域的預(yù)測(cè)，有不少研究成果，如基于致密砂礫巖儲(chǔ)層成因的分析方法[2-4]，基于儲(chǔ)層微觀特征的研究和預(yù)測(cè)方法[5]，基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、測(cè)井、地震響應(yīng)特征的預(yù)測(cè)方法等。各類預(yù)測(cè)方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，如基于儲(chǔ)層微觀特征的研究方法，可以從孔喉結(jié)構(gòu)的角度深入分析儲(chǔ)層的滲流能力，但缺點(diǎn)是該類分析方法往往基于儲(chǔ)層巖心實(shí)驗(yàn)，難以推廣到預(yù)測(cè)整個(gè)油藏中優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層的平面和剖面分布;基于測(cè)井、地震響應(yīng)特征等的分析方法，往往對(duì)原始資料的品質(zhì)要求較高，或需要更加復(fù)雜的資料或研究方法作為輔助研究手段（如疊前地震反演[5]，AVO分析、地震正演，或核磁測(cè)井等），該類方法不僅研究成本高，資料難以獲取，且往往存在多解性，缺乏約束時(shí)，解釋結(jié)果與油藏實(shí)際生產(chǎn)特征符合率較低。

鑒于此，有必要結(jié)合儲(chǔ)層巖石物理特征，尋找一種利用油田生產(chǎn)易于獲得的常用資料預(yù)測(cè)有利儲(chǔ)層的簡(jiǎn)便方法，以實(shí)現(xiàn)降本增效的目的。同時(shí)，從最基礎(chǔ)的、易于獲得的資料進(jìn)行深入研究，提高優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層的識(shí)別精度和與生產(chǎn)實(shí)際的符合率，才能有效的應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)并在不同油田進(jìn)行推廣。

2? 致密砂礫巖優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層特征及分類

2.1? 致密砂礫巖儲(chǔ)層地質(zhì)特征分析

新疆油田中、深層致密砂礫巖儲(chǔ)層有以下特征：

1）儲(chǔ)層沉積主要以沖積扇、扇三角洲平原、扇三角洲前緣為主[1-2]。從多年的生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)看，具有油田開發(fā)經(jīng)濟(jì)效益的有效優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層主要發(fā)育于扇三角洲前緣。從成因角度分析，扇三角洲前緣亞相沉積分選程度相對(duì)較高，有利于形成具有相對(duì)優(yōu)勢(shì)滲流能力的儲(chǔ)層;

2）儲(chǔ)層總體滲透率低，且非均質(zhì)性較強(qiáng)。圖1是新疆油田某區(qū)塊儲(chǔ)層滲透率統(tǒng)計(jì)直方圖， 儲(chǔ)層平均滲透率只有0.15×10-3 μm2。另一方面，儲(chǔ)層滲透率統(tǒng)計(jì)直方圖表現(xiàn)出明顯的雙峰特征，表明儲(chǔ)層滲透率具有較強(qiáng)的非均質(zhì)性;

3）儲(chǔ)層孔隙連通性差，從實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)看，原油生產(chǎn)必須依靠?jī)?chǔ)層改造措施;

4）影響儲(chǔ)層產(chǎn)油能力的主控地質(zhì)因素不清晰。由于儲(chǔ)層存在較強(qiáng)非均質(zhì)性，儲(chǔ)層中總存在相對(duì)優(yōu)勢(shì)的區(qū)域，而相對(duì)更好的地質(zhì)條件，是保證儲(chǔ)層產(chǎn)能的基礎(chǔ)。分析認(rèn)為，應(yīng)以儲(chǔ)層基礎(chǔ)巖心資料為基礎(chǔ)，研究巖心中相對(duì)更優(yōu)質(zhì)樣品具有的典型地質(zhì)特征，并以此為基礎(chǔ)，對(duì)該類地質(zhì)特征依靠測(cè)井和地震資料進(jìn)行平面和剖面預(yù)測(cè)。

2.2? 基于基礎(chǔ)物性資料的優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層分類方法

巖心壓汞實(shí)驗(yàn)是基礎(chǔ)的巖心滲流能力分析實(shí)驗(yàn)之一，基于巖心壓汞資料，可有效分析儲(chǔ)層的滲流特征。分析表明，在毛管半徑-累計(jì)進(jìn)汞飽和度雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)系統(tǒng)中，具有同樣孔喉結(jié)構(gòu)的巖心樣品，往往具有相同的拐點(diǎn)（該拐點(diǎn)表示隨注汞壓力增高，進(jìn)汞速度出現(xiàn)明顯變化）（圖2a）。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合毛管壓力曲線（圖2b），對(duì)新疆油田某致密砂礫巖區(qū)塊按壓汞滲流特征進(jìn)行分類，將具有相同拐點(diǎn)、且樣品中值壓力和束縛水飽和度滿足一定條件的樣品歸為同一類樣品。

進(jìn)汞速度的拐點(diǎn)不同代表著儲(chǔ)層中具有不同的孔喉結(jié)構(gòu)，但并不能完全代表儲(chǔ)層整體的滲流能力，因此，應(yīng)結(jié)合壓汞曲線特征，對(duì)進(jìn)汞中值壓力和束縛水飽和度進(jìn)行區(qū)分：進(jìn)汞中值壓力越低，代表樣品整體的滲流阻力越低;束縛水飽和度越低，代表能驅(qū)替的可動(dòng)流體飽和度越高。將3個(gè)參數(shù)有機(jī)結(jié)合，對(duì)儲(chǔ)層進(jìn)行綜合分類，可綜合評(píng)判儲(chǔ)層的整體優(yōu)劣，進(jìn)而有效識(shí)別有利儲(chǔ)層。

對(duì)新疆油田某區(qū)塊的42個(gè)樣品按上述方法進(jìn)行分類，其分類標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

據(jù)此識(shí)別出三種不同類型的儲(chǔ)層，統(tǒng)計(jì)該三類儲(chǔ)層的物性特征表明，I類儲(chǔ)層平均滲透率13.43×10-3 μm2，進(jìn)汞中值壓力13.79 MPa，平均毛管半徑0.89 μm，其物性明顯優(yōu)于II、III類儲(chǔ)層（表2）。

3? 基于常規(guī)測(cè)井的優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層識(shí)別模型

在過(guò)去幾十年中，國(guó)內(nèi)外研究者多將精力集中于識(shí)別單井剖面上的巖性類型[1-2]，而對(duì)巖性的識(shí)別主要是根據(jù)沉積巖石學(xué)，按照巖石顆粒粒度、粒級(jí)對(duì)巖性進(jìn)行識(shí)別和劃分，由于沉積顆粒的分選性對(duì)儲(chǔ)層滲流能力有較大影響，該類方法識(shí)別的巖性能一定程度的反映出儲(chǔ)層優(yōu)劣，但在致密砂礫巖儲(chǔ)層中，這類方法的總體效果卻不甚理想，其原因在于：①流體性質(zhì)有明顯影響;②近物源沉積粒度分選性極差;③致密砂礫巖壓實(shí)程度較高，儲(chǔ)層大量壓嵌膠結(jié);④在實(shí)際生產(chǎn)中，鉆、錄井資料對(duì)于按粒度劃分的巖性描述不正確，存在大量統(tǒng)一描述為“砂礫巖”的井段;⑤酸性火山碎屑大量存在于近物源沖積扇中，對(duì)測(cè)井，尤其時(shí)伽馬測(cè)井造成影響。

因此，對(duì)該類儲(chǔ)層，按巖性類型區(qū)分儲(chǔ)層優(yōu)劣的目的難以有效實(shí)現(xiàn)。

由于取心數(shù)據(jù)有限，僅依靠幾十個(gè)巖心壓汞分析樣品識(shí)別儲(chǔ)層在油藏中的平面和剖面分布是不夠的，因此，有必要分析優(yōu)勢(shì)樣品在常見測(cè)井曲線上的典型反應(yīng)特征，并以此為依據(jù)，推廣到準(zhǔn)確識(shí)別出每口單井的每一個(gè)井段中優(yōu)勢(shì)儲(chǔ)層的位置。

將巖心分析的壓汞樣品按深度對(duì)齊到對(duì)應(yīng)井的測(cè)井曲線，再任選兩條測(cè)井曲線的讀值，做出不同的測(cè)井曲線交匯圖。為提高準(zhǔn)確性，將常規(guī)巖心分析的孔隙度和滲透率樣品也加入到交匯圖中，并以壓汞曲線類別為基礎(chǔ)，以壓汞樣品點(diǎn)為中心，將其余未進(jìn)行歸類的樣品點(diǎn)，分別劃入對(duì)應(yīng)的樣品類別中，在此過(guò)程中，以孔隙度-滲透率交匯圖（圖3）作為監(jiān)督和控制，保證劃入同一類的樣品點(diǎn)，在孔隙度-滲透率交匯圖中，處于相對(duì)集中的統(tǒng)計(jì)回歸線附近，由此識(shí)別出不同類型的測(cè)井曲線識(shí)別模型。圖4是新疆油田某區(qū)塊的一個(gè)例子，該處曾較簡(jiǎn)單，僅根據(jù)密度-中子交匯圖，就能較好的識(shí)別出不同類別的儲(chǔ)層。

交匯圖版中，還有一些數(shù)據(jù)點(diǎn)并不位于壓汞曲線三個(gè)類別的范圍之中，分析表明，主要是泥巖和極其致密的砂礫巖，壓汞實(shí)驗(yàn)未取樣。

由于不同的測(cè)井曲線，可能對(duì)某一類儲(chǔ)層更加敏感，而對(duì)另外的儲(chǔ)層類型響應(yīng)并不清晰，在實(shí)際的解釋模型中，應(yīng)盡量應(yīng)用所有能應(yīng)用到的、質(zhì)量合格的測(cè)井曲線。

4? 常規(guī)測(cè)井識(shí)別優(yōu)勢(shì)層的決策樹模型

在測(cè)井曲線交匯圖版中，各類儲(chǔ)層總體相對(duì)集中，但不同類型的儲(chǔ)層，總有少數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)在邊界處互相重疊（圖4），這表明利用任何單一的圖版，都難以準(zhǔn)確識(shí)別出不同的儲(chǔ)層類型，因此，需要同時(shí)考慮不同類型儲(chǔ)層在多條測(cè)井曲線上的響應(yīng)特征，建立多維統(tǒng)計(jì)模型，以提高儲(chǔ)層類別識(shí)別的準(zhǔn)確性。

對(duì)多維數(shù)據(jù)組成的向量集建立數(shù)據(jù)分類的方法較多，如聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、SVM支持向量機(jī)等，在反復(fù)實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，對(duì)不同類型儲(chǔ)層類別，采用決策樹模型，能較好的提高儲(chǔ)層類別識(shí)別的準(zhǔn)確度。

決策樹（Decision Tree）是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其主要原理是從一系列有特征和分類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)中總結(jié)出決策規(guī)則，并用樹狀圖呈現(xiàn)這些規(guī)則，以解決分類問(wèn)題。

決策樹模型采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，首先學(xué)習(xí)不同類別儲(chǔ)層在每一條測(cè)井曲線上的典型取值和取值范圍，建立決策規(guī)則，構(gòu)建決策樹模型;之后，依據(jù)各條測(cè)井曲線的讀值，以決策樹模型為依據(jù)，判斷該深度點(diǎn)屬于哪一類儲(chǔ)層。

應(yīng)用Python編程方法，構(gòu)建了本次儲(chǔ)層類型識(shí)別的決策樹樹狀圖（圖5）。利用該決策樹模型對(duì)新疆油田某區(qū)塊進(jìn)行有利儲(chǔ)層識(shí)別，識(shí)別結(jié)果與巖心分析結(jié)果對(duì)比，平均符合率為97.3%（表3）。

5? 應(yīng)用效果

應(yīng)用以上方法，對(duì)新疆油田某兩個(gè)新發(fā)現(xiàn)區(qū)塊的儲(chǔ)層進(jìn)行綜合識(shí)別（圖6）?？傮w看，兩個(gè)油藏的I類儲(chǔ)層厚度與油藏產(chǎn)能具有明顯的正相關(guān)性（圖7），而與II、III類儲(chǔ)層厚度無(wú)明顯關(guān)系，甚至呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性（圖8），表明解釋結(jié)果總體合理。

以I類儲(chǔ)層的典型測(cè)井響應(yīng)特征為基礎(chǔ)和約束條件，結(jié)合地震資料進(jìn)行I類儲(chǔ)層地震反演，圈定I類儲(chǔ)層平面分布范圍，在此基礎(chǔ)上，部署了10口水平井，2018年9月壓裂投產(chǎn)，獲得高產(chǎn)工業(yè)油流，平均日產(chǎn)油43.2 t·d-1，取得較好的經(jīng)濟(jì)效益。

6? 結(jié) 論

1）中深層致密砂礫巖儲(chǔ)層一般為沖積扇、扇三角洲等沉積形成，有利儲(chǔ)層多發(fā)育在扇三角洲前緣亞相;受多種因素影響，測(cè)井曲線對(duì)巖性沉積粒度的區(qū)分度不高，單純從巖性角度區(qū)分儲(chǔ)層優(yōu)劣的目的難以有效實(shí)現(xiàn)。

2）從各油田最基礎(chǔ)的壓汞和巖石物性分析資料入手，對(duì)巖石樣品進(jìn)行分類，采用“測(cè)井+巖心物性分析資料標(biāo)定”的方法，可有效識(shí)別出不同類別的典型測(cè)井響應(yīng)特征。

3）單一的儲(chǔ)層類型識(shí)別圖版不易獲得準(zhǔn)確率更高的儲(chǔ)層類別識(shí)別結(jié)果，應(yīng)充分應(yīng)用常規(guī)測(cè)井中的9條測(cè)井曲線，采用多元統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法，如聚類分析、決策樹等，綜合識(shí)別儲(chǔ)層類型。

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