基于多油田的渤海黃河口凹陷區域滲透率評價模型

李鵬，李東，孟麗，張璋，張欣 (中海油田服務股份有限公司，天津 300459)

渤海黃河口凹陷已開發油田中，取心井段代表性差的油田，其孔滲關系模型計算的滲透率誤差較大。目前，對于測井解釋模型的研究基本上建立在單個油田的常規巖心數據及測井資料的基礎上，利用區域上多油田資料綜合建立區域測井評價模型的研究相對較少。為此，筆者基于黃河口凹陷各油田具有相似的測井響應特征及近似的儲集物性等特點，利用圖論多分辨率聚類算法，將黃河口凹陷各油田取心井段對應的測井曲線同時進行測井相劃分，得到一口類似于全井段均有取心資料的關鍵樣本井，從而避免單個油田取心資料少造成的巖心代表性差問題。在測井相劃分基礎上，確定巖相與測井相的對應關系，建立基于測井相-巖相約束的區域滲透率評價模型，提高巖心樣品代表性差油田的滲透率評價精度。

1 研究背景及存在的問題

黃河口凹陷位于渤海灣盆地渤中凹陷的東南部，其北部為渤南凸起，東部為廟西凹陷，南北夾持在渤南、墾東兩個凸起之間，東南部為萊北低凸起，凹陷總面積3309km2[1]。黃河口凹陷的油氣勘探起步于20世紀 80年代初，多年的勘探實踐證實了黃河口凹陷是一個富生烴凹陷。截至目前，以新近系為主要勘探層系，在中央構造帶相繼發現了BZ25、BZ34、BZ29、BZ28、BZ26、KL32等一系列大中型油氣田(見圖1)，油氣儲量已超過 6×108m3，展現了巨大的油氣資源勘探潛力[2，3]。

黃河口凹陷各油田主力含油氣層系主要分布于新近系明化鎮組下段，屬于淺水三角洲和河流相沉積，巖性均為疏松砂巖，油藏平均埋深在800～1700m左右。根據區域內各油田常規測井響應特征及常規巖心分析樣品統計結果發現，該區域以中高孔滲的儲集物性為主，平均孔隙度32.78%，平均滲透率1581.0mD；地層原油密度為0.727～0.875g/cm3，地層原油黏度為8.21～20.40mPa·s，屬于輕質原油。目前該區域已投產的油田共有12個，從鉆井及測井資料分析可知，黃河口凹陷各油田具有相同的沉積環境、相近的埋深、相同的巖石礦物成分、相似的測井響應特征，因此具有相近的儲集物性。

儲量評價階段，黃河口凹陷各油田滲透率模型是建立在各油田傳統的巖心孔滲指數關系基礎上，因此對于取心數據豐富的油田來說，巖心樣品代表性強，孔滲關系相關性較好(見圖2(a))，滲透率計算精度較高(見圖3(a))；而對于取心數據少的油田，巖心樣品代表性差，孔滲關系相關性差(見圖2(b))，滲透率計算精度存在較大誤差(見圖3(b))。

黃河口凹陷各油田儲層巖性均為疏松砂巖儲層，非均質性較強，孔隙度的微小變化往往使滲透率發生數量級的變化。開發生產階段，滲透率參數的求取精度直接關系到產能評價和儲層非均質性研究，因此提高滲透率的評價精度，對開發方案的部署具有重要的指導意義[4，5]。

2 基于多油田的測井相劃分

常規測井及巖心分析資料能夠反映出儲層的非均質性和孔隙結構。一般來說，同一沉積環境中同類巖性的地層具有一組特定的測井參數值。因此，可以利用測井資料將整個地層劃分為若干具有地質意義的測井相[6]。同類測井相儲層一般具有相似的巖性、物性、電性、孔隙結構和測井響應特征，因此開展黃河口凹陷的儲層測井相分類研究，建立基于測井相約束的區域滲透率評價模型，將復雜儲層的非均質性、非線性問題轉化為均質性、線性問題，能夠提高滲透率解釋精度[7～11]。

圖論多分辨率聚類算法是在最小鄰近(KNN)算法和圖數據理論結合的基礎上提出的，該算法不但克服了鄰近個數的微小變化產生的聚類結果不穩定問題，而且解決了最優類選擇問題。該方法主要利用鄰近指數對樣本數據進行分類和利用核心代表指數優選出最優分類結果[12～14]。

采用圖論多分辨率聚類算法對黃河口凹陷各油田取心井段測井曲線進行測井相劃分的具體步驟如下：

1)選取黃河口凹陷6個油田中鉆井取心資料較多且取心井段盡可能均勻分布在整個目的層段的多口井作為研究對象，選擇各取心井段的自然伽馬、密度、中子測井曲線整體作為樣本曲線；

2)由于各油田間的測井系列不同造成的測井曲線的差異性，在聚類分析前首先應對樣本曲線進行曲線標準化；

3)利用圖論多分辨率聚類算法對各取心井段樣本數據進行聚類分析并輸出最優聚類結果；

4)結合測井、錄井及巖心等資料，確定測井相與巖相間的對應關系；

5)利用步驟3)、4)對取心井段所劃分的測井相，學習到未取心井段或未取心井上去，確定未取心井段或未取心井的測井相類型；

6)對應所劃分的測井相類型，統計各取心井段不同測井相下的巖心孔滲數據，建立基于測井相約束的區域滲透率評價模型。

3 基于多油田的區域滲透率模型建立

黃河口凹陷目前已投產油田12個，勘探取心井20余口，區域上取心井段均勻分布在明化鎮組，取心長度達500m左右，平均收獲率83.5%，常規巖心分析樣品共2122塊，巖心孔隙度7.4%～42.8%，巖心滲透率1.6～6820.0mD，區域上巖心分析資料豐富。筆者根據黃河口凹陷6個油田12口關鍵取心井的常規測井資料及巖心孔滲數據建立區域滲透率評價模型。

3.1 測井曲線標準化

為消除不同測井系列所導致的井間測井曲線的不一致性，以取心井BZ34油田4SA井為關鍵井，以明化鎮組大套泥巖為標志層，采用平均值法對樣本曲線(自然伽馬、密度、中子孔隙度)進行井間曲線的標準化(見圖4)。從6個油田共12口取心井標準化前后的結果對比來看，標準化后的測井參數范圍更趨向一致，便于多井間的測井相劃分。

3.2 多油田測井相劃分

在井間測井曲線標準化的基礎上，利用圖論多分辨率聚類算法對6個油田(BZ25、BZ26、BZ28、BZ29、BZ34、KL32)12口取心井段所對應的標準化后的測井曲線進行測井相劃分，整個取心井段巖性被劃分為6類測井相(見圖5)。為了評價整個油田或整井段連續的滲透率，利用KNN算法將取心井段所劃分的6類測井相學習到其他井或其他井段中去。

3.3 測井相-巖相對應關系建立

由于受各測井相所對應的覆壓孔滲試驗數據數量的限制，測井相分類級別越多，反而會降低滲透率評價的精度，并增加確定測井相與巖相對應關系的難度。因此，測井相劃分是否合理，如何將測井信息等效轉化為單井巖相剖面，需通過對各測井相的測井曲線響應特征進行深入分析，并結合研究區的沉積相、地質錄井、巖心鑄體薄片及覆壓孔滲資料等資料，來確定合理的測井相-巖相對應關系。通過分析發現，利用圖論多分辨率聚類算法對黃河口凹陷各油田取心井段劃分的6類測井相與巖心鑄體薄片及地質錄井等具有較好的對應關系(見表1)。6類測井相對應的儲層物性從好到差依次為粗砂巖、中砂巖、細砂巖、粉砂巖、砂質泥巖、泥質中砂巖。

表1 黃河口凹陷6類測井相的測井曲線響應分布及與巖相的對應關系

3.4 基于測井相-巖相的區域滲透率評價模型

在測井相劃分的基礎上，建立了基于6類測井相約束的區域滲透率評價模型(見圖6)。從圖6可以看出,擬合的相關系數得到明顯提高，進而提高了滲透率的評價精度。

4 實例應用

利用基于測井相-巖相約束的區域滲透率評價模型，對黃河口凹陷6個油田20余口取心井滲透率進行了計算。從計算結果來看，對于取心資料多、巖心分析樣品代表性強的油田來說，利用區域滲透率評價模型與單個油田孔滲關系計算的滲透率相差不大；但是，對于取心資料少、巖心分析樣品代表性差的油田來說，基于測井相-巖相約束的區域滲透率評價模型(新方法)計算的滲透率比采用同一指數關系模型(傳統方法)計算的滲透率更接近巖心實測值(見圖7)。 從取心井段滲透率小層平均結果來看，常規方法計算的滲透率誤差在25.3%～62.8%之間，而基于測井相-巖相約束區域滲透率模型計算的滲透率誤差在9.6%～32.1%之間，明顯提高了滲透率的計算精度。因此，基于測井相-巖相約束的區域滲透率模型可以為黃河口凹陷類似油田在不取心的情況下提供滲透率評價方法，節省取心費用，具有一定的推廣意義。

5 結論

1)在渤海黃河口凹陷各油田測井曲線標準化的基礎上，提出了多油田取心井段測井相分類后再學習到未取心井或未取心井段的測井相劃分滲透率評價思路。

2)根據測井曲線的不同測井響應特征，基于圖論多分辨率聚類算法，將常規測井曲線進行分類，并結合地質錄井及巖心分析資料，確定巖相與測井相的對應關系。

3)基于巖相-測井相對應關系，建立了基于測井相-巖相約束的區域滲透率評價模型。對于取心資料少且巖心樣品代表性差的油田，該區域滲透率評價模型比單個油田的同一指數關系模型明顯提高了滲透率的評價精度，為黃河口凹陷后期滾動勘探油田在不取心的情況下提供了滲透率評價方法。