考慮裂縫規模的紅河油田延長組油層產能模糊識別方法

摘要：在紅河油田開發過程中，延長組油層產能差異較大，利用測井資料準確預估油層的產能問題變得尤為緊迫.本文分析了常規測井曲線在不同裂縫規模下的特征，建立了Ⅰ類（井徑擴徑率＞１８％，深感應電阻率＜２０．０Ωm，聲波時差＞２６０．０μs/m，密度＜２．４０g/cm３）、Ⅱ類（井徑略有擴徑，深感應電阻率＜３０．０Ωm，聲波時差＞２３５．０μs/m，密度＜２．５５g/cm３）和Ⅲ類（井徑擴徑率、深感應電阻率、聲波時差和密度均無明顯變化）裂縫規模的測井曲線分類法，并在考慮裂縫規模的基礎上分類進行了模糊識別樣本空間的構建，確定了紅河油田延長組油層產能是低產還是高產的隸屬度公式.低產隸屬度大于等于高產隸屬度為低產油層，反之則為高產油層.經過２０層油層的識別驗證，此模型正確率為８５％，取得了良好的識別效果.

關鍵詞：紅河油田;延長組;油層;裂縫規模;模糊識別;產能

doi：１０．１３２７８/j．cnki．jjuese．２０２２００７７ 中圖分類號：P６３１．８ 文獻標志碼：A

０ 引言

紅河油田位于鄂爾多斯盆地南部鎮原縣和涇川縣，其延長組為主要的產油組段，屬于低孔低滲致密砂巖儲層[１３].由于存在較多的低電阻率儲層，長久以來其儲層測井解釋評價和油層開采難度較大[４７];加之油田含油豐度整體較低，在油田生產過程中發現，即使延長組某一儲層在已定性解釋為油層的基礎上，其產能與其他鄰井同一油層的產能仍然相差很大，甚至是相隔只有幾百米的鄰井其儲層仍然具有極強的非均質性[８９].為了提高油田的開發效率，利用測井方法準確預估油層產能問題亟待研究.另外，紅河油田延長組部分儲層存在一定規模的裂縫[１０１１]，對儲層物性具有較大的改善作用，是形成高產油氣的有利條件[１２１５].因此，考慮裂縫的發育規模對油氣產能的評價具有重大意義.測井資料對于定性和定量評價儲層巖性、物性和含油性具有較高的精度[１６１８]，但直接用測井曲線分析油層屬于低產還是高產層往往事倍功半，而模糊數學兼有計算和統計的功能，對待解決客觀物體的模式識別問題優勢明顯[１９２０].本文依據紅河油田油層的測井曲線特征，優選能夠表征裂縫發育的常規測井響應特征曲線綜合識別裂縫規模，進而再提取低產和高產油層的曲線特征，按照不同的裂縫規模分別建立模糊數學模型樣本空間，從而利用計算的隸屬度判別油層的低產和高產屬性.

１ 裂縫規模分類評價

１．１ 裂縫規模分類方法

裂縫識別最有效的測井方法當屬聲、電成像測井[２１２４].但受測井成本的局限，并非每口井都進行聲、電成像測井，因此利用常規測井識別裂縫技術變得非常重要[２５２９].紅河油田識別裂縫的常規測井曲線主要有聲波時差、密度、雙井徑及雙感應八側向曲線，它們在識別不同角度和規模的裂縫上各有特點.當雙井徑曲線值大于鉆頭直徑時，指示可能發育高角度裂縫，而對于低角度縫、泥質條帶以及薄層，雙井徑曲線響應很難區分.雙感應八側向曲線對大規模裂縫識別效果比較明顯.此外，當裂縫發育規模較大時（巖心破碎或網狀縫），一般常規曲線均有一定響應，而成組裂縫發育時，可能部分常規曲線有響應，而孤立裂縫一般常規曲線難以識別.根據不同類型裂縫在常規測井曲線上的不同響應特征，建立了區域成像及對應的常規測井資料裂縫響應模式，主要將裂縫規模分為３種類型：Ⅰ類，巖心破碎或網狀縫（圖１）;Ⅱ類，成組裂縫（圖２）;Ⅲ類，孤立裂縫（圖３）.通過對裂縫表征參數進行綜合分析，總結常規測井資料裂縫特征及分類識別方法如下.

１）Ⅰ類裂縫：裂縫規模較大，常呈網狀甚至形成破碎帶而致使雙井徑曲線值明顯增大，井眼明顯擴徑;雙感應電阻率曲線值有所降低;聲波時差曲線值明顯升高;密度曲線值明顯降低（圖１）.

２）Ⅱ類裂縫：裂縫規模適中，常呈多條組合裂縫，雙井徑曲線值有一定程度的增大，井眼適度擴徑;雙感應電阻率曲線值略有降低，聲波時差曲線值有一定程度的增幅;密度曲線值有一定程度的降低（圖２）.

３）Ⅲ類裂縫：裂縫規模較小，常呈單條裂縫，常規測井曲線幾乎沒有明顯異常（圖３），難以識別出裂縫，此時需結合電成像、偶極聲波等特殊項目進行裂縫識別.

此外，從根據常規測井資料得出的聲波時差和密度交會圖以及深感應電阻率和井徑平均值的交會圖（圖４）中可看出，聲波時差、密度、深感應及井徑平均值在識別Ⅰ類及Ⅱ類裂縫時效果較好，而對Ⅲ類裂縫識別難度較大.根據常規測井曲線對裂縫不同的測井響應，將聲波時差、密度和雙感應測井曲線作為常規測井參數用來識別裂縫，把雙井徑作為識別裂縫的輔助參數對裂縫進行識別.對紅河油田３類不同規模裂縫進行統計分析，建立了不同規模裂縫的常規測井響應識別標準（表１）.以上裂縫識別技術建立在不考慮儲層含油基礎上;而當儲層含油時，視含油飽和度的高低對電阻率曲線有不同的影響，此時需要綜合考慮各種因素識別裂縫.

１．２ 裂縫規模與產能的關系

將研究區內由電成像測井資料得到的裂縫密度和壓裂前試油產能數據相結合，得到了裂縫密度和單米日產油量交會圖（圖５）.由此可知：裂縫規模為Ⅰ類時，由于網狀性裂縫或巖石破碎帶的存在，儲層單米日產油量較高;裂縫規模為Ⅱ類時，儲層單米日產油量減少，但由于其裂縫多為成組出現，所以單米日產油量仍然非常可觀;當裂縫規模為Ⅲ類時，儲層多為少量孤立裂縫，儲層單米日產油量最少.３類規模裂縫的主要數據點（橢圓內）體現出不同的增長趨勢，說明儲層隨著裂縫規模的增大，其單米日產油量也具有不同的增長率.橢圓之外的數據點，例如裂縫規模為Ⅲ類時，在藍色橢圓之外也會存在一些具有單米高日產量的油層，這是因為這些儲層本身基質孔隙度較高、孔隙結構較好，所以也形成高產層.但總體來講，裂縫規模越大其滲流能力越強這個主趨勢是不變的.根據紅河油田長期的生產經驗來看：當裂縫規模為Ⅰ類時，往往儲層有９４％的概率為高產儲層;當裂縫規模為Ⅱ類時，往往儲層有８２％的概率為高產儲層;當裂縫規模為Ⅲ類時，往往儲層有６７％的概率為高產儲層.這只是經驗上的統計性判斷.當一個新的儲層通過射孔方式打開時，其產能高低用這種經驗性的判斷并不一定準確，尤其是具有第Ⅲ類裂縫規模的儲層，經驗性的判斷經常發生錯誤，因此需要從測井曲線參數出發，建立精細的、定量化的識別方法.

３ 應用實例分析

在紅河油田內選擇了經過試油及生產結論驗證過的４５個低產油層和５０個高產油層，分別提取其５種測井參數.在考慮了裂縫規模的情況下，低產油層和高產油層的模糊識別函數參數見表２.由于第Ⅲ類規模裂縫和非裂縫油層在各條常規測井曲線的區分度不大，辨識度較差，故將二者合到一起作為一個裂縫規模級別.

利用表２的模糊識別參數，選取紅河油田２０層油層進行計算回判.為了有效驗證模型的識別效果，這２０層油層均未作為樣本參與模糊識別函數的建模過程.以HX１井為例（圖６），從圖６中可看出：２２９７．０～２３０８．０m 井段即５號儲層其井眼擴徑，擴徑率為１５．７％.該段自然電位曲線負異常幅度較其上下層有所增大，反映該層滲透性較好.深感應電阻率曲線較上下層有所降低，均值為８．９Ωm，指示該層是由于束縛水飽和度增高而導致電阻率降低的低阻油層.由補償密度和聲波時差曲線可以看出，補償密度值較上下段有所降低，均值為２．４１g/cm３，聲波時差值則有所增大，均值為２４８．２μs/m.從表１的裂縫規模分類來看屬于Ⅱ類規模裂縫.對比取得的巖心來看，該層存在３條裂縫，但還未形成網狀，與Ⅱ類規模裂縫儲層特征吻合.從模糊識別結果來看，該層低產油層的隸屬度為１．８２０，高產油層的隸屬度為１．２１２，判別結論為低產油層（表３）.整個１ ５號小層綜合產能為日產油９．２m３，由此可見５號小層屬于低產油層.從整體的識別結果（表３）來看，在待識別的２０層儲層中只有第７、１２和１８層這３層儲層結論識別失敗，正確率達到８５％.表明基于測井參數的模糊數學方法對于識別紅河油田的產能狀態是完全可行的，可以為油田的生產開發者進行產能預判和評估提供技術支持.

４ 結論與建議

儲層裂縫是影響產能的重要因素，在識別裂縫規模的基礎上，利用模糊識別函數進行了空間樣本建模和產能識別，結論如下：１）針對紅河油田常規曲線在裂縫規模上所體現的特征進行總結分析，建立了３類裂縫規模分類標準，具有較好的應用效果;２）利用測井敏感參數建立了模糊識別算法，識別正確率達到８５％，印證了在考慮裂縫規模分類的基礎上利用模糊算法識別低產和高產油層的可行性.利用模糊算法建立樣本空間時，樣本質量越高、數量越多，則所建立函數中的各參數值越精確，算法模型穩定性也越好.因此，可通過提高可靠樣本數量增進算法的穩定性和適用性.

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