基于測錄井資料的環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組儲層流體性質識別方法研究

張叢秀，郝晉美，劉治恒，郭浩鵬

（1.中國石油長慶油田分公司勘探開發(fā)研究院，陜西西安 710021；2.低滲透油氣田勘探開發(fā)國家工程實驗室，陜西西安 710021）

鄂爾多斯盆地環(huán)西—彭陽地區(qū)位于有效烴源巖分布區(qū)邊緣，原油主要來源于長6 段和長7 段的烴源巖[1-2]，含油層系多，小斷層發(fā)育，油藏規(guī)模小，相鄰井含油性差異大[3-8]，部分油氣層還發(fā)生過二次運移，對地質錄井有嚴重影響[9-14]。該地區(qū)原油屬輕質油，且80%以上原油含乳化水，地層水性質變化大，油水層電性界限模糊，測井解釋困難[15]。延安組儲層還是典型的氣測全烴含量低的油層，氣油比非常低，氣測錄井難以及時發(fā)現(xiàn)油氣顯示，同時受氣測全烴含量過低的影響，部分氣測組分不全，利用目前常用的氣測解釋評價方法無法準確評價儲層流體性質[16]。為了更好地識別儲層流體性質，筆者從測錄井資料入手，結合儲層試油結果，對儲層流體與測錄井參數的響應特征進行了全面分析，篩選出與儲層流體性質有關的價值參數，并引入SPSS 軟件的Fisher 判別方法，對儲層錯綜復雜的測錄井參數進行了深度數據挖掘，從判識率和分離度2 方面考慮，優(yōu)選出判識率高且分離度大的參數組合，建立了解釋圖版，以期降低人為因素影響，提高流體識別能力。

1 儲層流體特征對測錄井的影響

1.1 原油特征的影響

環(huán)西—彭陽地區(qū)產油層系主要為延7 段、延8 段和延9 段，原油屬輕質油，且80%以上原油含乳化水，乳化水對儲層的電性特征有一定的影響。研究表明[17]，加入無機鹽可以使原油的乳化含水率增大，無機鹽對流動條件下原油乳化含水率的影響程度排序為NaCl＞（Na2SO4、NaHCO3）＞MgCl2＞CaCl2。該地區(qū)地層水以Na2SO4型、NaHCO3型和MgCl2型為主，這可能是引起原油乳化的重要因素。該地區(qū)純油層的電阻率為4.79～351.37 Ω·m，范圍大，因此用測井電阻率判識儲層流體性質較為困難。

趙彥德等人[1]對環(huán)西—彭陽地區(qū)原油和油砂抽提物族組分進行了分析，結果為：飽和烴含量為26.36%～65.27%，芳烴含量為13.33%～27.37%，非烴和瀝青質含量為11.98%～50.91%，飽/芳值為1.6～4.1，族組分變化范圍比較大。這一特點對現(xiàn)場熒光錄井有一定影響，使現(xiàn)場錄井結果差異較大，因而利用錄井資料判識儲層流體性質也很困難。

1.2 地層水特征的影響

環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組儲層的另一典型特征是存在比較強的流體非均質現(xiàn)象，其地層水水型分布如圖1 所示。從圖1 可以看出：地層水類型較多，隨著深度增加，水型從硫酸鈉型和碳酸氫鈉型逐漸變成氯化鈣型，證明該地區(qū)地層水明顯含有晚期的滲透水[18]，它導致了儲層油氣的再次運移、聚集以及油氣藏的氧化、破壞和散失等[19-20]。二次運移后的殘余油層具有一定的油層特征，成為影響儲層流體識別的一大難點。該地區(qū)地層水Cl－質量濃度與電阻率的關系如圖2 所示。由圖2 可知，儲層地層水Cl－質量濃度為1191～74737 mg/L，變化范圍較大。隨著Cl－質量濃度降低，儲層電阻率有增大趨勢，因其影響，試油純水層電阻率為3.69～114.48 Ω·m，差異大，明顯存在高阻產水層（見圖2 中綠圈）。地層水性質紊亂，造成了油水層電阻率對比度低，水性的差別削弱、掩蓋甚至抵消了含油性對電性的影響，使油、水層電性界限模糊[16]。

圖1 地層水水型分布Fig.1 Distribution of formation water types

圖2 地層水Cl－質量濃度與電阻率的關系Fig.2 Relationship between mass concentration of chloride ion in formation water and resistivity

2 敏感參數優(yōu)選

2.1 測井參數優(yōu)選

環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組儲層電阻率受地層水影響較大，直接應用符合率較低且會遺漏有價值的儲層（見圖3、圖4），結合電阻率差異和電阻率變化，其規(guī)律性有所提高。電阻率呈負差異且有下降趨勢，儲層產水比例高（見圖5、圖6）。隨著通過測井資料計算的含油飽和度增大，泥質含量降低，儲層產油的可能性增大（見圖7）。

2.2 錄井參數優(yōu)選

2.2.1 現(xiàn)場地質錄井參數優(yōu)選

對環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組有試油結果的84 小層的現(xiàn)場地質錄井參數進行了統(tǒng)計，熒光直照色主要為黃色和黃白色，暗黃色和亮黃色較少（見圖8）。黃色產油可能性大，黃白色產水可能性大；熒光系列對比級別越高（見圖9）、熒光含油面積（見圖10）越大，產油可能性越大。對21 層試油只產油儲層的現(xiàn)場錄井參數進行組合分析，21 層共有17 種組合，說明內部關系非常復雜，想要達到統(tǒng)一認識，比較困難。

圖3 電阻率與聲波時差解釋圖版Fig.3 Interpretation chart of resistivity and interval transit time

圖4 電阻率與補償中子解釋圖版Fig.4 Interpretation chart of resistivity and compensated neutron

圖5 電阻率差異與儲層流體性質的關系Fig.5 Relationship between resistivity difference and reservoir fluid properties

2.2.2 氣測錄井參數優(yōu)選

圖6 電阻率變化與儲層流體性質的關系Fig.6 Relationship between resistivity variation and reservoir fluid properties

石油運移過程中壓力降低，氣油比隨運移距離增大而逐漸變小。側向運移時，由于甲烷與圍巖間的吸附力小，其含量增加；垂向運移時，甲烷相對分子質量小，滲透性最強，會優(yōu)先逸失，氣油比和甲烷含量均會變小[3]。環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組油氣經過垂向和側向運移，大多儲層氣油比較低，平均為6.0 m3/t，為典型的氣測全烴含量低的油層。分析氣測參數，做最大全烴含量與濕度比、充注系數與峰基比的圖版，結果見圖11 和圖12。從圖11 和圖12 可以看出，有一定規(guī)律，但效果一般，怎樣把這些有價值的參數有機地結合起來，是需要研究的問題。

圖10 熒光含油面積與儲層流體性質的關系Fig.10 Relationship between fluorescence oil-bearing area and reservoir fluid properties

3 儲層流體識別方法

由上述分析可知，評價參數多而雜。圖3～圖12 是從大量圖版中優(yōu)選出的、有一定規(guī)律的圖版，各參數均有一定效果，但單獨應用符合率均比較低。為此，經過綜合分析和考慮，引入了多元統(tǒng)計分析判別歸屬的方法——Fisher 判別方法。該方法的基本原理是：利用已知分類樣本的數據信息，找出樣本客觀分類的規(guī)律，從而建立某種判別公式和判別準則；然后，根據建立的判別公式和準則，判別新樣本數據所屬的類別。

Fisher 判別分析的基本思路為：針對P維空間中的某點X={X1，X2，…，XP}，尋找一個能使它降為一維數值的線性函數F=ΣCiXi，然后應用該線性函數把P維空間中的已知類別總體歸屬的樣本都變換為一維數據，這樣既能最大限度地縮小同類別中各個樣本點之間的差異，又能最大限度地擴大不同類別中各個樣本點之間的差異，從而獲得滿意的判別結果[21-23]。

圖11 氣測最大全烴含量與氣測濕度比的圖版Fig.11 Chart of maximum total hydrocarbon content and gas logging humidity ratio

圖12 氣測峰基比與充注系數的圖版Fig.12 Chart of gas logging peak-to-base value and filling coefficient

統(tǒng)計環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組83 層已知流體類別儲層的相關數據（1 層因參數不全未統(tǒng)計），以試油結論油層、油水同層、含油水層、和水層作為分類變量。因取心對氣測值及現(xiàn)場顯示有明顯的影響，所以將是否取心也作為判別流體性質的一個因素。首先對前期篩選的非數字化參數進行數字化處理，如將熒光直照色中黃白色、亮黃色、黃色和暗黃色分別數字化為1，2，3 和4；含油面積＜5%，5%～10%，10%～15%，15%～20%和＞20%分別數字化為1，2，3，4 和5；電阻率差異的負差異、無差異和正差異分別數字化為?1，0 和1；電阻率變化的降低、平穩(wěn)和升高分別數字化為?1，0 和1；將是否取心中的取心和未取心分別數字化為1 和0。然后將這83 層數字化后的測錄井參數（電阻率、聲波時差、密度、補償中子、泥質含量、含油飽和度、是否取心、全烴基值、最大全烴含量、平均全烴含量、峰基比、充注系數、濕度比、平衡比、熒光直照色、含油面積、熒光系列對比級別、電阻率差異和電阻率變化）導入SPSS 軟件，從符合率和分離度2 方面考慮，逐一判別和檢驗，再次進行優(yōu)選，最終選出最能反映研究區(qū)流體性質的15 項參數組合，建立了3 個判別函數F1、F2和F3（見表1）。SPSS 軟件流體分類Fisher 判別圖見圖13，F(xiàn)isher 分類及流體性質判別符合情況見表2。

表1 不同類型儲層流體分類函數系數及常量Table 1 Coefficient and constant of classification function for different types of reservoir fluids

圖13 SPSS 軟件流體分類Fisher 判別圖Fig.13 Fisher discrimination diagram of fluid classification by SPSS software

表2 Fisher 分類及流體性質判別符合情況Table 2 Conformity of Fisher classification and fluid properties identification

由表2 可知，83 個樣本中有77 個樣本判別正確，判別準確率達到了92.77%。圖13 和表2 證明，該方法能夠較好地識別儲層流體性質。

Fisher 判別函數的特征值與方差貢獻率見表3。從表3 可以看出，函數F1和F2的累計貢獻率達90.5%，函數F3的方差貢獻率較小。此處選用2 個貢獻率較大的函數F1和F2進行交會，建立了解釋圖版（見圖14），該圖版的返判率為89%。

表3 Fisher 判別函數特征值與方差貢獻率Table 3 Eigenvalue and variance contribution rate of Fisher discriminant function

圖14 Fisher 判別方法流體性質解釋圖版Fig.14 Interpretation chart of fluid properties by Fisher discriminant method

4 應用效果

利用基于測錄井資料的環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組儲層流體性質識別方法，解釋評價9 口井10 層的流體，結果見表4 和圖15。由表4 和圖15 可知，1 油層落在油水同層區(qū)，1 水層落在含油水層區(qū)，其余全部符合，符合率為80%，未漏失有價值的層，效果較好。

表4 環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組綜合解釋圖版驗證結果Table 4 Verification results of comprehensive interpretation chart of Yan'an Formation in Huanxi-Pengyang area

圖15 環(huán)西—彭陽地區(qū)延安組綜合解釋驗證圖版Fig.15 Comprehensive interpretation and verification chart of Yan'an Formation in Huanxi-Pengyang Area

以該地區(qū)X42 井與X20 井的延9 儲層段為例進行對比分析。X42 井與X20 井的參數對比見表5，X42 井和X20 井延安組測井錄井曲線如圖16、圖17所示。由表5 及圖16、圖17 可知，X42 井與X20 井的測井錄井參數非常相近，僅僅用前面單一的解釋圖版，無法正確判識流體性質，但是將各參數擬合出的判別函數F1、F2投入解釋圖版（見圖18），可明顯看出落入不同區(qū)域。由此可知，在解釋評價時，應盡可能將測錄井資料收集全，全面應用，以降低人為因素的影響，得到可信的解釋結論。

5 結論

1）環(huán)西—彭陽地區(qū)位于鄂爾多斯盆地擴邊勘探區(qū)，準確判別流體性質對該盆地邊緣油氣的勘探開發(fā)具有重要作用。一般來說，儲層流體會發(fā)生二次運移，低氣油比、原油乳化水及地層水的非均質性對判別儲層流體性質影響較大，采用測井電阻率、錄井交會圖等常規(guī)方法判別儲層流體性質，準確率不高。

表5 X42 井與X20 井參數對比Table 5 Comparison of parameters of Well H42 and Well H20

圖16 X42 井延安組測井錄井曲線Fig.16 Logging curve of Yan'an formation of Well X42

圖17 X20 井延安組測井錄井曲線Fig.17 Logging curve of Yan'an formation of Well X20

圖18 X42 井和X20 井綜合解釋圖版Fig.18 Comprehensive interpretation chart of Well X42 and Well X20

2）Fisher 判別法是多元統(tǒng)計分析判別歸屬的方法，其把P維空間的所有點轉化為一維數值，既能最大限度地縮小同類別中各個樣本點之間的差異，又能最大限度地擴大不同類別中各個樣本點之間的差異，判別準確率可達80%以上。其不足主要是，選取因子時較為繁瑣，前期需要對大量測錄井參數進行篩選，后期還要將篩選的參數導入SPSS 軟件進行逐一判別、檢驗，選出最能反映研究區(qū)儲層流體性質的測錄井參數組合。

3）Fisher 判別法為環(huán)西-彭陽地區(qū)延安組儲層流體識別提供了較為實用的方法，也值得其他類似地區(qū)參考借鑒。但要注意，不同研究區(qū)塊識別流體的測錄井參數組合和對應函數不盡相同，需要通過類似方法尋找最能反映研究區(qū)塊儲層流體性質的測錄井參數組合及對應函數。