油砂儲層特征及測井評價方法研究
——以柴達木盆地干柴溝地區為例

佘　剛,馬麗娟,徐永發,葉高鵬,米小銀,李成元

（中國石油集團測井有限公司青海事業部，甘肅敦煌736200）

油砂儲層特征及測井評價方法研究
——以柴達木盆地干柴溝地區為例

佘剛,馬麗娟,徐永發,葉高鵬,米小銀,李成元

（中國石油集團測井有限公司青海事業部，甘肅敦煌736200）

柴達木盆地油砂資源豐富，但目前尚無系統的測井評價方法。結合已有的地質和測井資料，詳細分析了干柴溝地區油砂儲層的礦物成分、物性特征和含油性特征，認為孔隙度與含油率是油砂含油性的主控因素。利用測井參數建立了孔隙度與含油率計算模型，二者均具有較高精度。通過構建含油綜合指數，結合孔隙度與含油率確定了油砂的解釋圖版及分類標準，實際應用效果較好，可為利用測井方法評價油砂礦等非常規能源提供一定的參考。

油砂；含油率；含油綜合指數；測井評價；柴達木盆地

0　引言

近年來，隨著加拿大及美國油砂資源的成功開采，油砂作為一種非常規資源逐漸引起了人們的關注［1-2］。油砂又稱“瀝青砂”、“稠油砂”、“重油砂”或“焦油砂”，是一種含有瀝青或焦油的砂或砂巖［3］。它是原油形成后向近地表或淺地表的砂體運移，在砂體中輕組分揮發，重組分殘留下來而形成的液態礦產資源［4］。油砂由瀝青、砂、富礦黏土和水混合而成，其中瀝青是油砂礦所含的原油，其質量分數為3%～20%，黏度一般大于1×104mPa·s（或相對密度大于1.0 g/cm3）［5］。

柴達木盆地油砂出露廣泛，品質較好的油砂大多分布于盆地西部新生界，其含油率一般為4%～8%，資源潛力巨大［6-8］。柴達木盆地干柴溝地區油砂礦有淺鉆井8口，鉆井深度均在200 m左右，而該區潛水面約為290 m，為油砂分布的下限。對諸井均進行了全井段系統取心，并取得了大量測井、錄井及實驗分析資料。然而，目前國內外對油砂礦的研究多注重于開采方面，通過測井方法對其進行系統評價的則較少［9-10］。筆者采用測井方法對干柴溝地區油砂含油性的主控因素及評價方法等進行研究，進而確立該區油砂的解釋圖版與分類標準，以期為測井評價油砂儲層提供依據。

1　油砂儲層特征

1.1巖石礦物特征

研究區淺層油砂十分發育。通過巖心觀察認為，油砂儲層占92.39%，巖性主要為礫巖、含礫粗砂巖、細砂巖和中砂巖，其次為粉砂巖和泥質粉砂巖，礦物成分以長石為主，其次為石英、云母碎片，巖石顆粒多為次棱角狀，分選中等；非油砂儲層普遍不含油，僅占7.61%，巖性主要為泥巖及粉砂質泥巖。

1.2物性特征

GCG01，GCG02，GCG04和GCG07等井樣品物性分析結果統計表明，油砂儲層孔隙度主要為10%～30%，平均為16.81%，滲透率主要為1～1 000 mD，平均為34.05 mD，屬于中高孔、中高滲儲層［11］。儲層埋藏較淺，均分布在埋藏深度小于200 m的地層中，因此油砂固結較弱，膠結疏松，且方解石作為主要膠結物鄰近地表易受溶蝕，這些都是其儲層物性較好的主要原因［12］。對GCG01和GCG07等2口井共計26件樣品同時進行了孔隙度與滲透率分析，并對二者分巖性進行孔隙度與滲透率交會發現，孔隙度隨滲透率增大而增大，且物性受巖性影響明顯，具有巖性變粗物性隨之變好的特征（圖1）。

1.3含油性特征

含油率為瀝青質量與含瀝青巖石（油砂）質量的比值，是油砂含油性評價的關鍵參數之一［13-14］。通過對上述4口井158件樣品的含油率分析結果統計表明，該區油砂含油率為0.1%～6.0%，主要為1%～4%，平均為1.97%，且含油率高的樣品也具有較高的含油級別。根據巖心描述資料可知，該區油砂含油級別以油斑為主，其次為油浸和油跡，有少量含油及熒光，其中油斑的含油率總體高于油浸和油跡，而熒光含油率偏低；此外，含油率與巖心孔隙度也呈明顯的正相關關系，即孔隙度越高油砂含油率越高。

從不同巖性的物性變化來看，礫巖和粗砂巖物性最好，其次為細砂巖和粉砂巖（參見圖1）。總體上，在該區巖性越粗，孔隙度越高，而孔隙度越高，油砂含油率也越高，即具有巖性控制物性、物性控制含油性的規律。

圖1　干柴溝地區油砂儲層物性與巖性的關系Fig.1　Cross plot of physical properties and lithology of oil sand reservoir in Ganchaigou area

2　測井解釋模型研究

2.1孔隙度模型

試驗對魚道池室內水流流態進行觀測，觀測結果表明，在不同工作水深條件下，各級水池內均能形成典型的豎縫式水流流動結構，水流流態良好。表面水流流向明確，主流順暢，水流在隔板前壅高，自豎縫處形成明顯的跌落流出進入下一級水池后，主流彎曲向左側偏轉，形成“S型”流向，水流在水池內擴散較好，未出現主流臨近兩側邊墻的不利流態。在隔板下游主流兩側形成局部回流，強度不大，為魚類提供了有效的休息場所。魚道池室流態見圖3。

采用重慶地質儀器廠的JGSB-1型儀器對柴達木盆地干柴溝地區的油砂井均做了自然電位、自然伽馬、電阻率和聲波時差測井。由于儀器系列相同，故各井測井數據穩定，無需再進行標準化處理或采用自然伽馬相對值等方法進行歸一化處理。通過各井地層對比發現，由于該區埋藏深度小于80 m的地層膠結疏松，致使各井聲波時差曲線都具有不同程度的跳躍或跳尖，失真嚴重，故聲波時差值不能夠用于孔隙度的準確建模。然而，該區巖性對物性具有明顯的控制作用，可以考慮在缺少密度或中子曲線的情況下，利用反映巖性的自然電位或自然伽馬曲線間接地反映物性，本次研究利用自然伽馬值來計算孔隙度。由于淺層特別疏松且部分樣品含有裂縫，分析所得孔隙度值可信度低。對將其去除后所建立的巖心分析孔隙度與對應的自然伽馬值進行交會，顯示二者有著較好的對應關系［圖2（a）］，說明自然伽馬值可以用于疏松地層的孔隙度計算。計算結果平均絕對誤差為2.14%，平均相對誤差為13.0%。分析誤差原因，可能是自然伽馬曲線相對巖樣分辨率較低，部分讀值存在偏差所造成。計算公式為

式中：GR為自然伽馬，API；φ為孔隙度，%。

對埋藏深度大于80 m的相對固結較好的地層而言，聲波時差曲線基值相對穩定，曲線無跳尖或突變。由于部分樣品含有裂縫，分析所得孔隙度值可信度低。對將其去除后所建立的巖心分析孔隙度與對應的聲波時差值進行交會，顯示二者對應關系較好［圖2（b）］，說明采用聲波時差值計算地層孔隙度精度較高。計算結果平均絕對誤差為2.03%，平均相對誤差為10.20%。分析誤差原因，可能是聲波時差曲線受到相對巖樣中泥質的影響，部分讀值存在偏差所造成。計算公式為

式中：AC為聲波時差，μs/m。

圖2　孔隙度計算模型Fig.2　Calculation model of porosity

2.2含油率模型

對上述4口井158件樣品含油率的分析結果與聲波時差、電阻率、自然電位、自然伽馬及巖心分析孔隙度等多個參數之間建立相關關系，其中孔隙度、自然伽馬和電阻率等3個參數對含油率比較敏感，因此優選這3個參數作為自變量，以實驗分析得到的含油率作為因變量，并采用多元線性回歸的方法得到各參數的權重［15-16］，從而建立了含油率的計算模型。計算結果平均絕對誤差為0.64%，平均相對誤差為6.4%。分析誤差原因，當3個參數與含油率一致性均好時能夠準確反映含油率，而當某一參數敏感性較差時則存在較大偏差。計算公式為

式中：S為含油率，%；Rt為電阻率，Ω·m。

應用所建立的模型對該區各淺鉆井的含油率進行計算，通過與具有實驗數據的取心井進行對比發現，計算的孔隙度和含油率與巖心分析結果比較接近。對于埋藏深度小于80 m且聲波時差曲線失真的井段采用自然伽馬值計算孔隙度，以減小計算誤差。

3　解釋及分類標準研究

根據柴達木盆地干柴溝地區GCG02和GCG07等井油砂水洗及干餾分離出的原油量，結合對應巖樣的實驗分析結果，認為干柴溝油砂礦具有工業開采價值的含油率下限為2.5%，孔隙度下限為11%，對應含油級別下限為油跡。由于含油率與孔隙度均是油砂儲層評價的關鍵參數，通過將二者交會后發現對油砂具有較好的識別效果（圖3），能夠將大部分油砂層和干層區分開，但淺層（埋藏深度小于80 m的地層）干層電阻率偏高，造成計算的含油率偏高，因此部分干層點誤入油砂區；同時，相對壓實地層段（埋藏深度大于80 m的地層）油砂層的計算含油率有偏低的情況。這說明，油砂含油率不僅與孔隙度等參數相關，而且與埋藏深度也有一定關系，并有隨著深度的增加逐漸增大的趨勢（圖4），因此對油砂層的解釋必須結合埋藏深度綜合加以分析。由于孔隙度和含油率均為油砂含油性的主控因素并與含油性正相關，且埋藏深度大于80 m時含油率才與含油性呈明顯的正相關。因此，自定義一個含油綜合指數I，該指數可反映在孔隙度與含油率一定時不同埋藏深度對油砂含油性的影響。計算公式為

式中：φ為計算孔隙度，%；D為深度，m。

根據實驗分析數據制作含油綜合指數頻率累計圖（圖5），其數據點在58和110處分別出現拐點，使曲線呈近似直線段、弧形過渡段和平緩直線段三段式。結合孔隙度與含油率的關系，建立干柴溝地區油砂解釋圖版與分類標準［17-18］（圖3、表1）。A類油砂層：I大于110，孔隙度大于16%，含油率大于4%，目前具有一定開采價值，解釋為油層。B類油砂層：I為58～110，孔隙度為11%～16%，含油率為2.5%～4.0%，待開采或干餾工藝等技術提高后將具有開采價值［19-20］，解釋為差油層。C類油砂層：I小于58，孔隙度小于11%，含油率小于2.5%，為無效干砂層，無經濟效益，解釋為干層。

圖3　含油率-孔隙度（a）、含油綜合指數-含油率（b）解釋圖版Fig.3　Interpretation charts of oil content with porosity（a）and synthetic oil-bearing index（b）

圖4　含油率隨深度變化關系圖Fig.4　Relationship between oil content and depth

圖5　含油綜合指數頻率累計圖Fig.5　Cumulative frequency diagram of synthetic oil-bearing index

表1　干柴溝地區油砂分類標準Table 1　The classification criterion of oil sands in Ganchaigou area

4　應用效果分析

應用所建立的模型對柴達木盆地干柴溝地區所有井進行孔隙度、含油率及含油綜合指數計算，并繪制綜合成果圖（圖6）。計算結果與實驗分析結果相對吻合，下部地層計算所得孔隙度誤差相對上部地層略大，但計算值與實驗值總體趨勢一致。圖6中對A類油砂層的計算孔隙度、計算含油率及含油綜合指數均用紅色填充，以便能更加快速地對油砂層進行解釋。圖6所示井段原定性解釋為8個油砂層，均位于埋藏深度小于100 m的地層，而精細解釋A類具開采價值的油砂層有9個，均位于埋藏深度大于110 m的地層，目前從22件油砂樣品中已成功抽提出工業油砂油的樣品為10件，主要分布于埋藏深度大于110 m的地層。經精細解釋，研究區主要的油砂層均位于埋藏深度大于110 m的井段，特別是埋藏深度大于150 m的井段為優質油砂層集中發育的井段。

圖6　干柴溝地區GCG07井精細解釋成果Fig.6　The fine interpretation results of GCG07 well in Ganchaigou area

5　結論

（1）含油率和孔隙度均是進行油砂儲層評價的主要參數。根據不同地層固結程度分別采用自然伽馬和聲波時差計算孔隙度，均具有較高的精度。尋找敏感性參數并采用多元線性回歸的方法計算含油率，計算結果與實驗結果更加接近。

（2）油砂的含油率不僅與孔隙度相關，還與地層埋藏深度有關。本次研究綜合考慮孔隙度、含油率及埋藏深度的影響構建了含油綜合指數，并根據孔隙度、含油率及含油縮合指數建立了干柴溝地區油砂解釋圖版與分類標準，將油砂層分為A類（油層）、B類（差油層）和C類（干層），比較符合生產實際。

（3）應用所建立的模型計算干柴溝地區所有井的地層孔隙度、含油率及含油綜合指數，并結合解釋圖版及分類標準進行精細解釋與評價，取得了較好的應用效果。

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（本文編輯：于惠宇）

Reservoir characteristics of oil sands and logging evaluation methods：A case study from Ganchaigou area，Qaidam Basin

She Gang，Ma Lijuan，Xu Yongfa，Ye Gaopeng，Mi Xiaoyin，Li Chengyuan
（Qinghai Division，CNPC Logging Co.Ltd.，Dunhuang 736200，Gansu，China）

Qaidam Basin is rich in oil sand resources，but at present there is no systemic method for logging evaluation. Based on the existing geological and logging data，the mineral composition，physical properties and oiliness of the oil sand reservoirs in Ganchaigou area were analyzed.It is considered that porosity and oil content are the main factors of the oiliness of oil sands.By logging data，the calculation models of porosity and oil content were established with higher accuracy.By means of constructing the concept of synthetic oil-bearing index，combined with porosity and oil content，the interpretation charts and classification criterion of oil sands were established，and good effect was achieved in the actual production.

oil sands；oil content；synthetic oil-bearing index；logging evaluation；Qaidam Basin

TE349

A

1673-8926（2015）06-0119-06

2015-07-28；

2015-09-02

中國石油天然氣集團公司重大科技專項“柴達木盆地高原咸化湖盆油氣藏測井評價技術攻關”（編號：2011E-0305）資助

佘剛（1982-），男，碩士，工程師，主要從事測井資料處理與綜合解釋工作。地址：（736200）甘肅省敦煌市七里鎮中油測井青海事業部。E-mail：443724572@qq.com。