復雜巖性儲層流體識別方法研究

梁永光 （中石油大慶油田有限責任公司勘探開發研究院，黑龍江 大慶163712）

海拉爾盆地為復式斷陷湖盆，斷層發育，具有多物源、多期扇體發育和相變快的特征。南屯組（k1n）厚度大，是海拉爾盆地主要烴源巖層和儲集層，油藏圍繞k1n生烴中心呈環帶狀分布，具有平面分布廣、油層厚度大的特點［1，2］。海拉爾盆地k1n儲層具有含火山碎屑的沉積巖和陸源沉積巖等多種巖性，儲層特征差異大，孔隙度相同時，滲透率相差大；孔隙結構復雜，導致電阻率高；同時，由于含油飽和度低、油水分異作用較弱，油層、油水同層、水層電性差異不明顯，電阻率變化難以敏感反映流體性質變化。直接應用電阻率和自然電位相對值等常規方法識別流體性質［3～5］，油水層解釋符合率僅為75%。針對油水層識別精度低的問題，筆者開展了影響流體識別的主控因素研究，并根據影響因素構建了敏感參數；同時，結合自然電位相對值和孔隙度，通過主成分分析法建立主成分因子模型后，采用交會圖技術進行流體識別。應用該方法對36口新井進行了流體識別，經55個層位試油驗證，流體識別符合率達到了87.3%，提高了12.3個百分點，效果較好。

1 影響流體識別的主控因素

一般而言，影響流體識別的主控因素主要有儲層的物性、巖性以及地層水礦化度。k1n地層水分析資料表明，其礦化度穩定；巖心及物性資料表明，儲層孔隙結構復雜、巖石造巖礦物類型多樣。因此，筆者主要針對物性和巖性影響流體性質識別開展研究。

1.1 復雜孔隙結構影響分析

通過對研究區k1n的28口井巖心觀察，發現由于沉積、成巖和后期改造等方面的作用，儲層孔隙類型多樣，有剩余粒間孔隙、粒間溶蝕孔隙、粒內溶蝕孔隙、微孔等。對350塊巖心分析數據進行統計表明，儲層的平均孔隙度為11.3%，平均滲透率為0.71mD，物性較差［6～8］。從巖心分析的有效孔隙度、空氣滲透率關系圖 （圖1）可以看出，同一孔隙度對應的滲透率相差較大，說明儲層的孔隙類型多樣、非均質性強，儲層孔隙結構復雜。

從平均孔隙度和滲透率看，研究區儲層物性差，導致流體對測井響應的貢獻較小，測井信息對流體性質的變化反映不敏感。儲層孔隙結構復雜，導電路徑長，具有復雜孔隙結構的油水同層電阻率高于某些孔隙結構簡單的油層 （見圖2）。綜上所述，儲層物性差、孔隙結構復雜導致油水同層識別精度低。

1.2 巖性影響分析

海拉爾盆地k1n具有多物源、多期扇體發育和相變快的特點，儲層的巖性主要為細砂巖、粉砂巖，少量含凝灰質砂巖。以巖心分析的巖性為基礎，采用2種對比方式開展巖性對電阻率的影響研究：①選取研究區不同巖性的試油干層，對比其電阻率大小表明，粉砂巖干層電阻率最低，細砂巖干層電阻率略高于粉砂干層，含凝灰質砂巖干層電阻率最高；②選取研究區不同巖性但物性相當的水層對比電阻率大小，3類巖性儲層的電阻率變化趨勢與第①種對比結論一致。2種對比結論可以推論出，3類巖性儲層含油飽和度相同時，凝灰質砂巖的電阻率高于細砂巖的，細砂巖的電阻率高于粉砂巖的。因此不考慮巖性影響下建立的流體識別標準解釋符合率低。

圖1 有效孔隙度與空氣滲透率關系圖

圖2 深側向電阻率和有效孔隙度識別流體性質圖版

2 敏感參數提取

2.1 與孔隙結構有關的敏感參數

孔隙度相同的儲層，孔隙結構越復雜，對應的滲透率越低。滲透率與比表面積的關系表明，滲透率越低，比表面積越大，而比表面積越大的儲層中子孔隙度越高［9］，研究區儲層特征也是如此。儲層的物性參數中，儲層品質指數 （Irq）是反映孔隙結構最敏感的參數。從巖心分析的孔隙度和滲透率計算得到的Irq與壓汞試驗得到的最大喉道半徑 （rmax）、平均喉道半徑 （rave）、排驅壓力 （pd）等反映孔隙結構的參數具有較好的相關性。Irq越大，孔隙結構越好。應用研究區巖心分析資料和測井資料建立了Irq與φe／φn（有效孔隙度／中子孔隙度）的關系圖 （圖3），可以看出，儲層孔隙結構越好，Irq越大，φe／φn越接近于1，即φe與φn越相近，孔隙結構越好；反之，孔隙結構越差。

孔隙結構復雜的儲層，導電路徑復雜，導致儲層電阻率變化難以反映流體性質的變化，因此直接應用電阻率難以簡單識別流體性質。為了減小孔隙結構對電阻率的影響，定義了與孔隙結構有關的敏感參數：

式中：Szhz為與孔隙結構有關的敏感參數，Ω·m；ρt為地層電阻率，Ω·m。

當儲層孔隙結構復雜時，φe／φn較小，Szhz減小，在一定程度上對孔隙結構的影響進行了校正。

2.2 與巖性有關的敏感參數

補償密度主要反映巖石的體積密度，換算為孔隙度，與巖石的成分特別是填隙物關系密切；補償中子主要反映真實孔隙體積和黏土層間水體積，換算為孔隙度，與粒間充填物以及泥質含量關系密切。應用上述2種孔隙度的差異可以反映儲層巖石成分和填隙物的變化。對于研究區儲層，含巖石顆粒變細時，φd（密度孔隙度）基本不變，φn變大，（φd－φn）變??；含凝灰質時，φd基本不變，φn變小，（φd－φn）變大；反映了儲層巖性的變化。

通過上述研究可知，巖性變細，ρt降低；而含凝灰質時，ρt升高。為了減小巖性對電阻率的影響，定義與巖性有關的敏感參數：

式中：Shyz為與巖性有關的敏感參數，Ω·m。

當填隙物成分為泥質或巖性變細時，（φd－φn）小，泥質含量越高，ρt越低，利用 （φd－φn）對ρt進行校正后，ρt變高；當填隙物為凝灰質時，（φd－φn）較大，利用 （φd－φn）對ρt進行校正后，ρt變低。Shyz在一定程度上對巖性影響進行了校正。

3 基于主成分的流體識別方法

3.1 主成分分析法的基本原理

主成分分析法是采取一種數學降維的方法，找出幾個綜合變量來代替原來眾多的變量，使這些綜合變量能盡可能地代表原來變量的信息量，而且彼此之間互不相關。這種把多個變量化為少數幾個互相無關的綜合變量的統計分析方法就叫做主成分分析法或主分量分析法。主成分分析所要做的就是設法將原來眾多具有一定相關性的變量，重新組合為一組新的相互無關的綜合變量來代替原來的變量。通常，數學上的處理方法就是將原來的變量做線性組合，作為新的綜合變量，但是這種組合如果不加以限制，可以有很多，應該如何選擇呢？如果將選取的第1個線性組合即第1個綜合變量記為F1，自然希望它盡可能多地反映原來變量的信息，這里的“信息”用方差來測量，即Var（F1）越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的線性組合中選取的F1應該是方差最大的，故稱F1為第1主成分。如果F1不足以代表原來眾多變量的信息，再考慮選取第2個線性組合F2，為了有效地反映原來信息，F1已有的信息就不需要再出現在F2中，用數學語言表達就是要求Cor（F1，F2）＝0，稱F2為第2主成分，依此類推可以構造出第3，4，…，第p個主成分。

3.2 研究區主成分的選取

在儲層孔隙結構及巖性對電阻率影響分析后，分別對其進行校正，得到了校正后的對流體性質變化敏感的參數Szhz和Shyz；對儲層流體較為敏感的還有自然電位相對值 （ΔUsp），一般含水儲層的ΔUsp比純油層大；φe在二維坐標系中，一般也用于流體識別。因此，優選出對海拉爾盆地k1n的油水層敏感的參數Szhz、Shyz、ΔUsp、φe。

3.3 基于主成分的流體識別圖版

以研究區試油及測井資料為基礎，選取油層、油水同層及水層樣本，采用主成分分析方法，計算得到F1、F2與測井參數之間的轉換關系，具體表達式為：

應用研究區30口井70個樣本的主成分值，建立了基于主成分的流體識別圖版 （圖4），圖版精度為95%，流體識別圖版精度明顯提高。

4 應用效果

圖3 Irq與φe／φn關系圖

圖4 基于主成分的流體識別圖版

應用上述模型，對研究區36口井進行了流體識別，經55個層位試油驗證，該方法的流體識別符合率達到了87.3%。圖5為X井測井解釋成果圖，57號層電阻率較高，應用圖2的標準均解釋為油層；通過對電阻率校正后，應用基于主成分的流體識別圖版 （圖4），解釋為油水同層，經試油驗證為油水同層。應用結果表明，該方法對于研究區的疑難層具有較好的適用性。

圖5 X井測井綜合解釋成果圖

5 結論

1）以巖心、物性、試油及測井資料為基礎，確定出影響流體識別的2個主要影響因素——孔隙結構及巖性，并以此為依據，構建了相應的2個敏感參數Szhz和Shyz，能較為敏感地反映流體性質的變化。

2）在敏感參數分析及構建校正參數的基礎上，結合自然電位相對值和有效孔隙度，研制了基于主成分的流體識別圖版。應用該圖版對海拉爾盆地k1n復雜巖性儲層進行流體識別，經36口井55個層位試油層驗證，流體識別精度提高到87.3%，效果較好。

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