基于低滲透儲層品質評價的產能預測方法

曾靜波，白松濤 李慧瑩，王俊駿

(中國石油集團測井有限公司油氣評價中心，陜西 西安 710077)

基于低滲透儲層品質評價的產能預測方法

曾靜波，白松濤 李慧瑩，王俊駿

(中國石油集團測井有限公司油氣評價中心，陜西 西安 710077)

X區塊是南堡油田典型的深層低滲透儲層，具有孔隙結構復雜、非均質性強的特點，從而造成儲層品質以及產能定量預測評價難以確定。利用物性和壓汞試驗數據，提取出能表征儲層孔隙結構進而有效反映儲層滲透性的儲層品質指數和壓汞系數，再結合常規測井資料以及試油生產數據建立儲層品質評價方法，總結出研究區的儲層品質評價標準。在儲層品質評價的基礎上，結合開發需求，對低滲透儲層提出建立綜合評價指數與米產液指數關系的產能預測方法，預測結果與生產測試結果較為相符，取得了良好的效果。

低滲透率；儲層品質評價；產能預測

X區塊是南堡油田“十二五”重要的勘探領域之一，其孔隙度主要分布在6%～20%，滲透率主要分布在0.1～10mD，屬于典型的低滲透油藏。由于巖性復雜、儲層埋藏深、成巖后生作用強烈，導致儲層非均質性強、孔隙結構復雜。而儲層的滲透性是由微觀孔隙結構所決定，也是影響油氣成藏的重要因素，在油田開發的中后期階段，對儲層微觀孔隙結構的研究也是正確評價與開發、改造低滲透油藏的核心所在[1，2]。通過壓汞試驗中的毛細管壓力曲線特征參數以及巖心物性分析資料，構建出表征儲層孔隙結構的壓汞系數以及儲層品質指數，再結合常規測井曲線建立起有效的儲層品質評價方法。該方法從儲集特性、滲流能力及微觀孔隙結構3個方面對儲層進行綜合評價，在此基礎上，利用儲層品質評價參數構建出綜合評價指數，與由試油資料計算出的米產液指數建立了產能模型，形成了基于儲層品質評價的產能預測技術和方法[3，4]。

1 儲層品質分類評價

圖1 研究區孔隙度與滲透率交會圖

儲層物性的好壞是影響儲層品質的重要指標。研究區存在孔、滲關系對應多解的現象(見圖1)，且低孔、低滲的深層儲層普遍具有非均質性強的特點。孔隙結構是控制巖性油氣藏流體分布和有效滲流能力的重要因素，比宏觀物性更能夠反映儲層本質特征，同時對儲層的電性特征、產液性質和產能大小都有重要影響。因此，通過計算儲層品質指數以及壓汞系數來對儲層進行綜合分類評價。

1.1 確定有效儲層物性下限

采用巖心分析孔、滲數據與孔喉半徑均值相結合來確定有效儲層的物性下限。假定孔喉中水膜厚度為0.1μm，即最小流動孔喉半徑為0.1μm時對應的孔隙度、滲透率為有效儲層的物性下限。由圖2可以確定有效儲層的孔隙度、滲透率下限分別是8%、0.1mD。

圖2 孔、滲與孔喉半徑均值關系圖

1.2 儲層品質評價參數及分類標準的建立

儲層品質指數是評價儲層品質的宏觀參數，其擬合式為：

(1)

式中：Irq為儲層品質指數，1；K為滲透率，mD；φ為孔隙度，%。

根據各參數與儲層有效性的關系，從毛細管壓力曲線特征參數中選取反映孔喉大小的孔喉半徑均值、反映孔喉滲流能力的排驅壓力、反映孔喉分選性的分選系數以及有效孔隙度作為儲層品質評價的敏感特征參數。從圖3可以看到，儲層品質指數與排驅壓力呈反比，與孔喉半徑均值、分選系數呈正比。由此構建出反映儲層微觀滲流特性的定量評價參數——壓汞系數，其擬合式為：

(2)

式中：CYGXS為壓汞系數，1；φe為有效孔隙度，%；φemax為最大有效孔隙度，%；rave為孔喉半徑均值，μm；σ為分選系數，1；pd為排驅壓力，MPa。

圖3 儲層品質指數與排驅壓力(a)、孔喉半徑均值(b)、分選系數(c)關系圖

圖4 儲層品質指數與壓汞系數關系圖

圖4是由9口井的試油結論數據點建立的儲層品質指數與壓汞系數交會圖。儲層品質指數與壓汞系數呈正相關，儲層類別越好，壓汞系數越大。

對于沒有巖心分析數據的單井，采用常規測井資料與巖心分析數據相結合構建多元線性回歸方程表達式的方法得到儲層品質指數與壓汞系數，其擬合式為：

CYGXS= 0.45Δt-0.066qAPI-

3.02ρ-24.59

(3)

Irq= 0.0066Δt-0.00089qAPI-

6.1385ρ+15

(4)

式中：qAPI為自然伽馬，API；Δt為聲波時差，μs/ft；ρ為密度，g/cm3。

2 基于儲層品質的產能預測

就單口井來說，地層中的儲層是由許多小砂體疊加而成，因此單井產量取決于各個小砂體的貢獻，在測井精細解釋的基礎上，不同砂體對應于不同的儲層參數值。由于不容易弄清單個儲層對產能的貢獻，因此把多個儲層看成一個大的儲層進行處理，在扣除夾層的前提下，建立儲層特征參數與米產液指數的關系，計算出每米有效儲層厚度對產量的貢獻[5,6]。儲層的產能除了與自身因素有關以外，還與外部環境、工程措施等有關。因此，在確定相同工作制度的前提下，加入生產壓差來計算儲層米產液指數。其擬合公式為：

(5)

(6)

式中：Si是第i層的地層系數，1；Ki是第i層的滲透率，mD；Hi是第i層的有效厚度，m；IJJ是米產液指數，t/(MPa· m· d)；Q是日產液量，t/d；p1是靜壓，MPa；p2是流壓，MPa。

在儲層品質評價的基礎上，利用9口井的試油資料，分別建立了米產液指數與滲透率、儲層品質指數和壓汞系數的關系圖(圖5)。

圖5 米產液指數與滲透率、儲層品質指數及壓汞系數關系圖

圖6 米產液指數與綜合評價指數關系圖

通過單參數相關分析，采用上述3個參數構建綜合評價指數，再與米產液指數建立關系(圖6)，其擬合式為：

Z=f1(K,CYGXS+A,Irq)

(7)

IJJ=f2(Z)

(8)

式中：Z是綜合評價指數，1；A是不同區塊的權重系數，1。

從圖6中可以看到，綜合評價指數與米產液指數有很好的相關性，綜合評價指數越大，米產液指數越高，對應的儲層類別越好，也就意味著產量越高。

根據不同試油結論下對應的不同儲層類別，結合儲層品質分類評價結果，建立了研究區的儲層分類標準(見表1)。

表1 研究區儲層品質分類標準

3 實例分析

圖7是研究區M井的產能預測處理成果圖，可以看到，25～29、34號層為油層，其米產液指數相對較大，儲層分類指數(ICCFJ)對應為Ⅰ、Ⅱ類儲層。對上述油層進行射孔，試油方式為多層合試，日產油7t，日產氣1475m3，試油結論與預測結果符合度較高。

圖7 M井產能預測處理成果圖

4 結論

1)針對低滲透儲層，采用由巖心分析數據和毛細管特征參數確定出的儲層分類參數(儲層品質指數和壓汞系數)能夠較好地實現儲層分類評價。由于研究區具有油水層低對比度的特點(電性曲線特征不明顯)，因此在使用多元線性回歸擬合計算儲層分類參數評價多井儲層時沒有使用電性曲線。

2)基于低滲透儲層品質評價的產能預測方法不僅能考慮儲層自身，還加入了工程方面的影響因素——生產壓差，使得該產能預測方法在單井產量預測上提高了準確性。除此之外，使用米產液指數與綜合評價指數交會圖版也可以進行儲層的分類評價，起到與儲層分類評價圖版相互驗證的效果。

[1]萬金彬，白松濤，郭笑鍇，等.南堡凹陷深層低孔隙度低滲透率儲層產能預測方法[J].測井技術，2015，39(3)：373～378.

[2]司兆偉，趙建斌，白松濤，等.基于巖石物理與核磁測井的儲層分類方法研究——以冀東油田某區塊為例[J].石油天然氣學報(江漢石油學院學報)，2013，35(12)：73～78.

[3]張龍海，劉忠華，周燦燦，等.低孔低滲儲集層巖石物理分類方法的討論[J].石油勘探與開發，2008，35(6)：763～767.

[4]鐘淑敏，劉傳平，章華兵.低孔低滲砂泥巖儲層分類評價方法[J].大慶石油地質與開發，2011，30(5)：167～170.

[5]馮春珍，林偉川，成志剛，等.低滲透儲層測井分類和產能預測技術[J].測井技術，2012，36(3)：308～313.

[6]程玉梅，李高仁，湯宏平，等.基于超低滲透儲層分類的油層產能預測方法研究與應用[J].石油天然氣學報(江漢石油學院學報)，2013，35(1)：89～93.

[編輯] 龔丹

2016-04-05

曾靜波(1988-)，男，碩士，主要從事測井資料解釋評價與研究工作，1047028524@qq.com。

P631.84

A

1673-1409(2017)7-0040-05

[引著格式]曾靜波，白松濤，李慧瑩，等.基于低滲透儲層品質評價的產能預測方法[J].長江大學學報(自科版), 2017,14(7):40～44.