李曉輝，周彥球，2，緱艷紅，王玉華，姜寶彥

1.大慶鉆探工程公司測(cè)井公司，黑龍江大慶 163412 2.吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 130026

電成像測(cè)井孔隙度分析技術(shù)及其在碳酸鹽巖儲(chǔ)層產(chǎn)能預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

李曉輝1，周彥球1，2，緱艷紅1，王玉華1，姜寶彥1

1.大慶鉆探工程公司測(cè)井公司，黑龍江大慶 163412 2.吉林大學(xué)地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，長(zhǎng)春 130026

深入研究了電成像測(cè)井的測(cè)量方式，提出一種基于電成像低頻分量的電阻率刻度公式，結(jié)合Archie公式并引入常規(guī)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)及處理成果，嚴(yán)格推導(dǎo)出一種可將電成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)直接標(biāo)定為孔隙度的算法。此方法省略了先作電阻率刻度再應(yīng)用Archie公式等中間步驟，處理過程得以簡(jiǎn)化，并可消除Archie公式中a、b、n、Sxo、Rmf等參數(shù)以及淺側(cè)向測(cè)井RLLS等因素對(duì)處理結(jié)果的影響，較大程度地實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的自適應(yīng)性處理。在此基礎(chǔ)上，對(duì)孔隙度頻譜進(jìn)行多種統(tǒng)計(jì)分析，開展了類似核磁的區(qū)間孔隙度分析以及類似油藏描述中滲透率評(píng)價(jià)的孔隙度徑向非均質(zhì)性分析，將研究成果應(yīng)用于碳酸鹽巖儲(chǔ)層產(chǎn)能預(yù)測(cè)中，引入“孔隙貢獻(xiàn)因子”概念，并通過測(cè)井資料和試油資料建立了“孔隙度貢獻(xiàn)因子”與儲(chǔ)層產(chǎn)油強(qiáng)度的定量關(guān)系。

電成像；刻度；電阻率；孔隙度；碳酸鹽巖；產(chǎn)能分配；產(chǎn)油強(qiáng)度；孔隙貢獻(xiàn)因子

0 引言

電成像測(cè)井具有很高的垂向、水平分辨率與井眼覆蓋率，其低頻分量具有較深的探測(cè)深度［1－3］，因而在地層定量分析與精細(xì)評(píng)價(jià)方面具有很大的應(yīng)用潛力。利用電成像測(cè)井資料定量評(píng)價(jià)儲(chǔ)層的孔隙度分布特征就是其中的一個(gè)方面。斯倫貝謝公司的PoroSpect軟件可利用電成像測(cè)井資料進(jìn)行孔隙度頻譜分析［4］，業(yè)內(nèi)認(rèn)可度較高，但核心技術(shù)資料對(duì)外保密。國(guó)內(nèi)某些解釋軟件也能實(shí)現(xiàn)類似的功能①北京吉奧特能源科技有限責(zé)任公司.PoroDist用戶手冊(cè).2004.，但存在一些問題和差距。碳酸鹽巖儲(chǔ)層孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，孔隙度的非均質(zhì)性對(duì)產(chǎn)能影響較大，產(chǎn)能預(yù)測(cè)較為困難。趙軍等［5］利用常規(guī)測(cè)井資料并借助于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來評(píng)價(jià)儲(chǔ)層和預(yù)測(cè)產(chǎn)能。劉海嘯等［6］使用裂縫、孔隙綜合評(píng)分法的理論對(duì)碳酸鹽巖產(chǎn)能預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行了探索。賀洪舉等［7］探討了綜合利用電成像、核磁共振和偶極聲波等測(cè)井新技術(shù)的碳酸鹽巖儲(chǔ)層產(chǎn)能評(píng)價(jià)方法。劉峰等［8］研究了“油嘴產(chǎn)能系數(shù)”的評(píng)價(jià)方式以及條帶形儲(chǔ)層、表皮系數(shù)和井徑的影響。筆者在探討并實(shí)現(xiàn)電成像測(cè)井孔隙度分析技術(shù)的基礎(chǔ)上，從孔隙度非均質(zhì)性方面對(duì)孔隙型碳酸鹽巖儲(chǔ)層產(chǎn)能預(yù)測(cè)的方法展開了研究。

1 孔隙度圖像的生成

1.1 電阻率刻度

類似于常規(guī)電法測(cè)井，電成像測(cè)井的視電阻率Rb（Ω·m）可表達(dá)為

式中：Kd為刻度系數(shù)，m；Vemex為供電電壓，mV；Ib為電扣電流，mA；Cb為經(jīng)預(yù)處理后的視電導(dǎo)率，S／m。由于測(cè)量過程中不斷地動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)Ib以適應(yīng)地層電阻率的各種差異，使之保持在便于操作的范圍內(nèi)［1，3］。Vemex或Cb均不能反映地層電阻率的絕對(duì)變化，即成像測(cè)井并不提供定量的、直接的地層電阻率信息，Cb不能用于精確的垂向?qū)Ρ然蚨坑?jì)算。然而，可以將電流動(dòng)態(tài)變化的效應(yīng)歸結(jié)為Kd的影響，即可以認(rèn)為存在一個(gè)隨深度變化的Kd，將測(cè)量數(shù)據(jù)刻度為視電阻率。

已有研究表明，電成像測(cè)井電流聚集方式、電流路徑及其低頻分量的探測(cè)深度均與常規(guī)的淺側(cè)向測(cè)井（LLS）相似或相當(dāng)［1－2］，這使得將電成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)刻度為電阻率進(jìn)而結(jié)合Archie公式進(jìn)行孔隙度分析成為可能。在電成像測(cè)井各深度采樣點(diǎn)分別對(duì)所有電扣求平均值，并根據(jù)淺側(cè)向測(cè)井的垂向分辨率（32in②英寸（in）為非法定計(jì)量單位，1in＝2.534cm，下同。）對(duì)其進(jìn)行濾波匹配，得到的電扣平均曲線珚C（S／m）即可代表成像測(cè)井的低頻分量。根據(jù)上述理論，Kd應(yīng)能將珚C刻度為淺側(cè)向測(cè)井電阻率RLLS（Ω·m），即

綜合式（1）、（2）可得

式（3）即電成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)刻度為電阻率的公式?？潭群蟮臄?shù)據(jù)既具有很高的垂向、水平分辨率，又能反映與常規(guī)淺側(cè)向探測(cè)深度相當(dāng)?shù)牡貙与娮杪市畔?，因而可?yīng)用于各種定量計(jì)算或薄層分析等解釋中。

1.2 孔隙度標(biāo)定

根據(jù)經(jīng)典Archie公式在沖洗帶的應(yīng)用，可得

其中：φ為地層孔隙度；a、b、m、n為Archie公式系數(shù)；Rxo為沖洗帶電阻率，Ω·m；Rmf為泥漿濾液電阻率，Ω·m；Sxo為沖洗帶含水飽和度。分別引入常規(guī)淺側(cè)向測(cè)井電阻率RLLS作為沖洗帶Rxo，常規(guī)處理的有效孔隙度φpige（通常為使用最優(yōu)化程序（如ELAN）處理的結(jié)果）作為φ，以及刻度后的成像電扣電阻率Rb作為Rxo，設(shè)其對(duì)應(yīng)的地層孔隙度為φb，代入式（4）可得

綜合式（3）、（5）可得

通過上式，可直接將成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為孔隙度。由于省略了先作電阻率刻度再應(yīng)用Archie公式等中間步驟，處理過程得以簡(jiǎn)化，并且消除了a、b、n、Sxo、Rmf、RLLS等因素的不確定性對(duì)處理結(jié)果的影響。在程序?qū)崿F(xiàn)時(shí)，由于珚C是由計(jì)算機(jī)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)出來的一個(gè)參量，無(wú)須用戶人工確定，而且自動(dòng)地與每口井的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)差異相適應(yīng)，因而根據(jù)式（6）總能使處理出來的平均孔隙度（總孔隙度）與常規(guī)處理的孔隙度φpige保持大體一致，即標(biāo)定后的電扣孔隙度φb其期望值為φpige。最終，用戶對(duì)于該過程只需調(diào)節(jié)一個(gè)參數(shù)，即膠結(jié)指數(shù)m。不難分析，在所有其他條件都保持固定的情況下，參數(shù)m的選擇只影響所得孔隙度圖像的離散程度：m越大，離散程度越?。籱越小，離散程度越大。因而，程序可較大程度地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)性處理。調(diào)用筆者此前已開發(fā)的圖像增強(qiáng)模塊，通過使用特定的色標(biāo)（通常由16個(gè)色級(jí)構(gòu)成）對(duì)孔隙度數(shù)據(jù)進(jìn)行配色處理，即可生成孔隙度圖像（圖1第二道），進(jìn)而可對(duì)井壁地層剖面的孔隙度特征進(jìn)行直觀解釋。

2 孔隙度頻譜分析

使用一定窗長(zhǎng)和步長(zhǎng)對(duì)孔隙度圖像進(jìn)行頻率直方圖統(tǒng)計(jì)［9］，可形成孔隙度頻率直方圖陣列。分別以各深度點(diǎn)的孔隙度區(qū)間為橫坐標(biāo)，頻率為縱坐標(biāo)，可在剖面上繪制孔隙度頻譜（圖1第三道），從而可直觀地觀察各深度段不同大小孔隙度的頻率分布。

類似于核磁測(cè)井解釋中的T2譜區(qū)間孔隙度分析，統(tǒng)計(jì)各孔隙度區(qū)間的累積孔隙度曲線PS05、PS10、PS15、…、PS50，分別代表各深度點(diǎn)統(tǒng)計(jì)窗長(zhǎng)范圍內(nèi)孔隙度值分別在0.05、0.1、0.15、…、0.5以下的數(shù)據(jù)所構(gòu)成的孔隙度組分，并在剖面上用不同圖例和顏色依次填充（圖1第四道），可直觀地分析不同大小孔隙度對(duì)于總孔隙度的貢獻(xiàn)情況。在此基礎(chǔ)上，可進(jìn)一步地與核磁測(cè)井資料進(jìn)行對(duì)比研究。

類似于油藏描述中的滲透率參數(shù)，計(jì)算生成了孔隙度變異系數(shù)PorVK，孔隙度突進(jìn)系數(shù)PorSK，孔隙度級(jí)差PorNK等曲線①北京吉奧特能源科技有限責(zé)任公司.PoroDist用戶手冊(cè).2004.（圖1第五道），可用于儲(chǔ)層徑向非均質(zhì)性的評(píng)價(jià)。

對(duì)各統(tǒng)計(jì)窗求最小孔隙度PorMin與最大孔隙度PorMax，對(duì)各頻譜從左（小）至右（大）統(tǒng)計(jì)累積頻率為0.2、0.4、0.6、0.8的臨界點(diǎn)分別得孔隙度分布曲線Por02、Por04、Por06與Por08，在剖面上用不同顏色依次填充，可繪制孔隙度分布曲線圖（圖2左部第四道）。

綜合以上成果，可對(duì)井壁地層剖面的孔隙度分布進(jìn)行連續(xù)的精細(xì)解釋。

結(jié)合區(qū)間孔隙度與孔隙度變異系數(shù)分析了研究區(qū)的資料。在孔隙度分布比較單一的層段，孔隙度變異系數(shù)較小；而在孔隙度分布比較分散的層段，孔隙度變異系數(shù)較大：這說明孔隙度變異系數(shù)對(duì)于孔隙度徑向非均質(zhì)性具有明顯的指示意義（圖1）。

結(jié)合上述研究，使用Visual C＋＋開發(fā)了孔隙度分析模塊，經(jīng)與斯倫貝謝公司的PoroSpect軟件測(cè)試對(duì)比（圖2，左部為研發(fā)軟件處理結(jié)果，右部為PoroSpect處理結(jié)果，左部第一道為深度，第二至四道分別與右部第一至第三道內(nèi)容對(duì)等，依次為孔隙度圖像、孔隙度頻譜、孔隙度分布曲線）?？梢姡黜?xiàng)處理結(jié)果在總體趨勢(shì)以及量值大小等方面均保持高度一致。

3 產(chǎn)能預(yù)測(cè)

碳酸鹽巖儲(chǔ)層孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，既有以孔隙為主的孔隙型儲(chǔ)層，也有以裂縫、孔洞為主的裂縫孔洞型儲(chǔ)層。研究區(qū)內(nèi)的碳酸鹽巖儲(chǔ)層孔隙空間類型多以孔隙、孔洞為主，孔隙之間的連通性變化較大，導(dǎo)致測(cè)井響應(yīng)特征變化大，影響應(yīng)用常規(guī)測(cè)井資料進(jìn)行流體性質(zhì)識(shí)別及產(chǎn)能預(yù)測(cè)。儲(chǔ)層產(chǎn)能受儲(chǔ)層的儲(chǔ)集性能控制，而儲(chǔ)集性能的好壞受孔隙、喉道大小、分布、膠結(jié)及充填物性質(zhì)等多種因素的控制，即儲(chǔ)層孔隙的非均質(zhì)性對(duì)產(chǎn)能影響較大。筆者在應(yīng)用電成像測(cè)井資料評(píng)價(jià)碳酸鹽巖儲(chǔ)層區(qū)間孔隙度的基礎(chǔ)上，結(jié)合從電成像測(cè)井資料提取的孔隙度變異系數(shù)進(jìn)行孔隙型碳酸鹽巖儲(chǔ)層產(chǎn)能預(yù)測(cè)方法研究。

3.1 產(chǎn)能分配

為了提高試油效率并加快增產(chǎn)進(jìn)度，目前在研究區(qū)塊內(nèi)往往對(duì)原始解釋的多個(gè)相鄰小層進(jìn)行組合測(cè)試。由于碳酸鹽巖孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，層內(nèi)、層間非均質(zhì)性很強(qiáng)，各小層對(duì)組合產(chǎn)能的貢獻(xiàn)程度是不一樣的。

為便于計(jì)算各小層的產(chǎn)能，首先需要引入“孔隙體積”的概念。假設(shè)根據(jù)物性的整體差異可將試油層段劃分為n個(gè)小層，對(duì)每個(gè)小層分別將孔隙度數(shù)據(jù)逐個(gè)采樣地累積求和，即得各小層的孔隙體積；而試油層段的總孔隙體積則為各小層的孔隙體積之和?？梢姡紫扼w積可在一定程度上反映各小層孔隙度的非均質(zhì)性。根據(jù)各小層的孔隙體積占總孔隙體積的比例，即可實(shí)現(xiàn)測(cè)試層段產(chǎn)能的重新分配。

圖1 研發(fā)軟件處理結(jié)果Fig.1 Processing results of the developed software

圖2 研發(fā)軟件與PoroSpect處理效果對(duì)比Fig.2 Comparison between results of the developed software and PoroSpect

此外，為了實(shí)現(xiàn)縱向上的歸一化，需要消除小層厚度的影響，因而引入“產(chǎn)油強(qiáng)度”這一概念。此處定義相對(duì)均質(zhì)的各小層單位厚度的產(chǎn)能即其產(chǎn)油強(qiáng)度。綜上所述，各小層的產(chǎn)油強(qiáng)度可按下式計(jì)算：

其中：Pi為各小層的產(chǎn)油強(qiáng)度，t／（d·m）；Vφ，i為各小層的孔隙體積；P為整個(gè)試油段的總產(chǎn)能，t／d；hi為各小層的厚度，m。由于研究區(qū)內(nèi)試油結(jié)論多為油氣同產(chǎn)，計(jì)算過程中采用標(biāo)準(zhǔn)油氣當(dāng)量，取1 255 m3天然氣＝1t原油，可將各個(gè)試油層位的產(chǎn)能分別折算為日產(chǎn)油的產(chǎn)量。

3.2 孔隙分布及其均質(zhì)性的定量計(jì)算

孔隙型儲(chǔ)層的孔隙均質(zhì)程度對(duì)產(chǎn)能分配有著極大的影響，而碳酸鹽巖儲(chǔ)層的非均質(zhì)性極強(qiáng)。為了進(jìn)一步將孔隙與產(chǎn)能的關(guān)系定量化，確定了影響產(chǎn)能的3個(gè)主要因素：有效孔隙度越大，產(chǎn)能越高；孔隙中大孔隙所占比例越大，產(chǎn)能越高；孔隙分選性越好，產(chǎn)能越高?；谝陨峡紤]，可應(yīng)用平均孔隙度、大孔隙體積占總孔隙體積的比例和孔隙度變異系數(shù)計(jì)算各小層的“孔隙貢獻(xiàn)因子”：

其中：Ki為各小層的孔隙貢獻(xiàn)因子；φave為小層內(nèi)的平均孔隙度；PorVKi為通過成像資料處理所得的孔隙度變異系數(shù)；Vφ，big為層內(nèi)大孔隙的孔隙體積；Vφ，i為各小層的孔隙體積。

3.3 產(chǎn)能預(yù)測(cè)

對(duì)研究區(qū)塊3口井的試油層位根據(jù)整體的物性差異劃分小層，應(yīng)用上述公式求取各小層的產(chǎn)油強(qiáng)度Pi與孔隙貢獻(xiàn)因子Ki，通過回歸擬合，可得如下關(guān)系式：

Pi＝0.468 4 Ki－4.847 9。（9）其相關(guān)系數(shù)R＝0.765 3（圖3），二者之間呈現(xiàn)良好的線性相關(guān)性，應(yīng)用前景較為樂觀。

圖3 孔隙貢獻(xiàn)因子與產(chǎn)油強(qiáng)度關(guān)系Fig.3 Relationship between porosity contribution factor and oil－producing intensity

4 結(jié)論

1）電成像測(cè)井雖然并不提供定量的、直接的地層電阻率信息，但由于其低頻分量與常規(guī)淺側(cè)向測(cè)井相當(dāng)，可以通過刻度其低頻分量的方式將其標(biāo)定為電阻率，進(jìn)而用于地層對(duì)比和定量計(jì)算。

2）結(jié)合Archie公式，可推導(dǎo)出一種將電成像測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)直接標(biāo)定為孔隙度的算法；由于省略了先作電阻率刻度再應(yīng)用Archie公式等中間步驟，處理過程得以簡(jiǎn)化，并消除了多種不確定性因素的影響，從而可較大程度地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)性處理。

3）實(shí)現(xiàn)了孔隙度圖像的生成以及相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)，效果與斯倫貝謝公司的PoroSpect軟件相當(dāng)，并且形成了區(qū)間孔隙度分析、孔隙度徑向非均質(zhì)性分析等特色技術(shù)，對(duì)于成像資料在各種儲(chǔ)層評(píng)價(jià)中的應(yīng)用具有普適性。

4）開展了孔隙型碳酸鹽巖儲(chǔ)層基于孔隙度非均質(zhì)性的產(chǎn)能預(yù)測(cè)研究，引入“孔隙貢獻(xiàn)因子”等概念，在產(chǎn)油強(qiáng)度與孔隙貢獻(xiàn)因子之間建立了一個(gè)具有較高相關(guān)度的擬合公式，對(duì)于碳酸鹽巖儲(chǔ)層的精細(xì)解釋具有很好的指導(dǎo)意義。

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Porosity Analysis of Micro－Electric Imaging Logging and Its Application in Carbonate Reservoir Production Capacity Forecast

Li Xiao－h(huán)ui1，Zhou Yan－qiu1，2，Gou Yan－h(huán)ong1，Wang Yu－h(huán)ua1，Jiang Bao－yan1
1.Well Logging Company，Daqing Exploratory Drilling Engineering Corporation，Daqing 163412，Heilongjiang，China 2.College of GeoExploration Science and Technology，Jilin University，Changchun 130026，China

Through a thorough study on measurements of micro－electric imaging logging，a resistivity scaling formula based on the low frequency components is proposed，combined with Archie’s equation and introduction of conventional logging data and processing results，an algorithm which can directly convert mico－electric imaging logging data into porosity was strictly derived.With this method，resistivity scaling process and direct application of Archie formula can be avoided，thus the processing is simplified，and impacts of a variety of uncertainties such as a，b，n，Sxoand Rmfin Archie formula and shallow investigation laterolog RLLSfor the results can be eliminated，which maximize a self－adaptive processing of the data.Consequently，a variety of statistical analysis was made upon the porosity spectrum，an interval porosity analysis similar to NMR is carried out，aporosity radial heterogeneity analysis similar to permeability evaluation in reservoir description was also made.Programming with Visual C＋＋，a software has been developed and applied in carbonate reservoir capacity forecast.For the first time we proposed the concept of“porosity contribution factor”.By regression analysis of the logging data and the oil testing data of the study area，a fitting formula of oil－producing intensity andporosity contribution factor was established.

micro－electric imaging；calibration；resistivity；porosity；carbonates rocks；oil－producing intensity；porosity contribution factor

book=2012,ebook=623

P631.84

A

1671－5888（2012） 04－0928－07

2012－04－13

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41174096）；國(guó)家重大專項(xiàng)（2011ZX05009，2011ZX05044）

李曉輝（1969－），女，高級(jí)工程師，主要從事復(fù)雜巖性儲(chǔ)層測(cè)井資料評(píng)價(jià)與研究，E－mail：lixh005＠cnpc.com.cn。