劉笑偉

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利用常規(guī)測井資料識別致密砂巖氣層

劉笑偉

（西安理工大學，陜西 西安 710048）

致密砂巖氣層表現(xiàn)出明顯的低孔隙度、特低滲透率及復雜的孔隙結構特征，給測井儲層評價帶來了巨大的挑戰(zhàn)。選定鄂爾多斯盆地某區(qū)的致密砂巖氣層為研究對象，根據(jù)儲層的“四性”關系分析，以常規(guī)測井資料為基礎，輔以自然伽馬能譜測井資料進行研究。首先，利用自然伽馬能譜測井準確求取儲層的泥質含量；然后，根據(jù)密度測井計算儲層孔隙度，并結合孔隙度和泥質含量預測儲層的滲透率；最后，基于Archie公式，計算含氣飽和度，建立研究區(qū)氣層識別圖版，以此為基礎識別致密砂巖氣層。

致密砂巖氣；常規(guī)測井；“四性”關系研究；氣層識別

最為現(xiàn)今最現(xiàn)實的非常規(guī)天然氣資源，致密砂巖氣在現(xiàn)今天然氣勘探和開發(fā)中具有重要地位。現(xiàn)今世界各國對于致密砂巖氣的標準并不一致，根據(jù)中華人民共和國石油天然氣行業(yè)標準，致密砂巖氣定義為覆壓基質滲透率小于或等于0.1×103μm2的砂巖氣層[1]。這類儲層一般無自然產能，亦或自然產能不能滿足工業(yè)標準，在勘探與開發(fā)的過程中均需要進行壓裂改造[2,3]。因此，如何能夠在壓裂改造之初，提前準確獲取地層的各項參數(shù)，對致密砂巖氣層進行有效地判斷和識別，具有重要意義。

鄂爾多斯盆地地域遼闊，自上而下發(fā)育多套儲集層，俗稱“滿盆氣，半盆油，南油北氣，上油下氣”。正是由于這種特殊的沉積、成巖以及成藏條件，鄂爾多斯盆地發(fā)育大量致密砂巖氣層。同時，由于鉆井數(shù)量巨大，每口井就只能保證測量常規(guī)測井曲線。在這樣條件下，如何能夠利用常規(guī)測井曲線對致密砂巖氣層進行有效識別，顯得非常有意義。因此，本文選取鄂爾多斯盆地某區(qū)的致密砂巖氣層作為研究對象，利用常規(guī)測井曲線，對其測井評價進行系統(tǒng)的研究，以期對致密砂巖氣的勘探和開發(fā)提供一定借鑒。

1 泥質含量計算

通常情況下，研究人員利用自然伽馬相對值計算儲層的泥質含量。但是，自然伽馬相對值在求取的過程中需要提前獲取泥巖的自然伽馬值，由于致密砂巖儲層經歷了復雜測成巖作用，非均質性強，泥巖處的自然伽馬值有時很難準確獲取，導致讀取的結果受到研究人員主觀因素影響大，從而無法獲取其準確值，給泥質含量的計算結果帶來一定誤差。

然而，自然伽馬能譜測井資料卻能較好地解決此問題。和自然伽馬測井的原理相同，自然伽馬能譜測井也是用于測量地層中的天然放射性，但其不同之處在于后者能夠測量各種能級的伽馬射線強度，而前者只能測量總的放射性。同時，后者測量的鉀（K）含量和釷（Th）含量與泥質含量的關系非常好，并且讀取的數(shù)值不再受到人為主觀因素的影響。因此，可以利用K曲線和Th曲線共同計算地層的泥質含量[4]。

2 孔隙度計算

孔隙度表示的是單位體積地層中的孔隙體積，表示孔隙在巖石中總體積所占據(jù)的比例大小[5]。在常規(guī)九條測井曲線中，密度、中子和聲波時差通常用于計算儲層的孔隙度。但是，針對致密砂巖氣層，這三條測井曲線均表現(xiàn)出各自的缺陷。首先，聲波時差在含氣地層中會出現(xiàn)“周波跳躍”現(xiàn)象，即首波幅度明顯減小，而無法被記錄，使得測量的聲波時差比實際值大，如果這種現(xiàn)象持續(xù)出現(xiàn)，就會形成“周波跳躍”現(xiàn)象。其次，中子孔隙度在含氣地層中，會出現(xiàn)“挖掘效應”，即地層含有天然氣時，一部分孔隙空間的水被氣代替，天然氣使孔隙度中含氫指數(shù)減小，甚至比水還小，相當于挖掘了一定體積的骨架，生成了一個負的含氫指數(shù)附加值，就形成“挖掘效應”。這兩種情況下，研究人員無法使用對應的測井曲線計算儲層的孔隙度，否則會造成巨大的誤差。因此，只有密度測井曲線可以用于孔隙度計算，即使密度測井也受到井徑的影響，但可通過測井儀器消除。

如圖1所示，該圖為孔隙度POR和密度DEN交會圖，圖中數(shù)據(jù)來自于所選研究區(qū)，從圖中可以明顯看出，POR和DEN之間具有明顯的線性相關性。通過對圖中數(shù)據(jù)進行線性回歸，可以得到研究區(qū)的孔隙度計算模型，如式（1）所示，兩者的相關系數(shù)達到0.85。

式中：POR為孔隙度，%；DEN為密度，g/cm3。

3 滲透率預測

滲透率是流體流過地層難易程度的測量[5]。對于致密砂巖氣層，其孔隙結構十分復雜，滲透率特別低，一般覆壓平均基質滲透率小于或等于0.1×103μm2。由于巖石是通過孔隙和毛細管等相互連通的，常規(guī)的儲層中，孔隙度和滲透率在對數(shù)坐標系啊存在一種線性的統(tǒng)計關系，一般而言，滲透率較大則對應于孔隙度較大。然而，在致密砂巖氣層中，這種關系顯得復雜一些，為了能夠更好地表征儲層的滲透率，本文利用孔隙度和粒度中值建立雙參數(shù)的滲透率模型[6]，同時，基于前人的研究成果，采用泥質含量計算粒度中值，如式（2）和式（3）所示。將式（2）代入式（3），可以得到式（4）。通過式（4），實現(xiàn)利用孔隙度和泥質含量預測儲層滲透率。

式中：K為滲透率，mD；φ為孔隙度，%；Md是粒度中值，cm；Vsh為泥質含量，%；c、d、e、f、g、A、B、C為模型參數(shù)。

如圖2所示，該圖為滲透率PERM、孔隙度POR所組成的三維圖，圖中數(shù)據(jù)來自于所選研究區(qū)，反映出PERM與POR和Vsh之間存在較好的相關性?；诙貧w模型，建立研究區(qū)的滲透率預測模型，如式（5）所示，其相關系數(shù)為0.90。

4 致密砂巖氣層識別

致密砂巖氣層的識別以Archie公式為基礎[7]，如式（6）所示，該式為Archie公式的一種常用變形式。式中，對于同一研究區(qū)域的致密砂巖氣層而言，參數(shù)、和地層水電阻率R都是固定值，由于沒有親油潤濕性的影響，飽和度指數(shù)值也是統(tǒng)一值，雖然孔隙結構存在差異，但是，就同一層位而言，膠結指數(shù)也無明顯差別，可以認定為定值。剩下的參數(shù)中，儲層電阻率R可以從測井曲線中讀取，孔隙度可以通過前面的模型計算，通過這些參數(shù)，就可以得到含水飽和度S，進而確定儲層中的含氣飽和度S。

式中：R為深電阻率，Ω·m；R為地層水電阻率，Ω·m；、為模型參數(shù)；為膠結指數(shù)；為飽和度指數(shù)；S為含水飽和度，%。

為了更直觀地識別致密砂巖氣層，繪制含氣飽和度S和孔隙度POR交會圖（圖3），圖中數(shù)據(jù)來源于所選研究區(qū)，通過趨勢線劃分，建立研究區(qū)氣層識別圖版，圖版的符合率為89%。根據(jù)建立的識別圖版，對研究區(qū)某井段進行處理，能夠較好地識別致密砂巖氣層，如圖4所示。

圖3 流體識別圖版

圖4 實例資料處理結果

5 結論

本文以鄂爾多斯盆地某區(qū)的致密砂巖氣層為研究對象，基于儲層的“四性關系”研究，實現(xiàn)了利用自然伽馬能譜測井計算儲層的泥質含量；建立了根據(jù)密度測井預測孔隙度的模型，相關系數(shù)達到0.85；同時，根據(jù)上述參數(shù)，構建了研究區(qū)滲透率預測的雙參數(shù)預測模型，相關系數(shù)為0.90；最后，根據(jù)Archie公式，建立了研究區(qū)致密砂巖氣層的識別圖版，圖版的符合率為89%，實現(xiàn)了利用常規(guī)測井資料評價致密砂巖儲層的目的。常規(guī)測井的普遍性決定了其在致密砂巖氣層勘探、開發(fā)過程中具有廣泛的應用。

[1] 鄒才能, 李熙喆, 朱如凱, 等. SY/T 6832-2011, 致密砂巖氣地質評價方法[M]. 北京: 石油工業(yè)出版社, 2011.

[2] 李建忠, 郭彬程, 鄭民, 等. 中國致密砂巖氣主要類型、地質特征與資源潛力[J]. 天然氣地球科學, 2012, 23(4): 607-615.

[3] 賴錦, 王貴文, 孟辰卿, 等. 致密砂巖氣儲層孔隙結構特征及其成因機理分析[J]. 地球物理學進展, 2015, 20(1): 0217-0227.

[4] 彭曙光, 潘和平, 王霽霞, 等. 自然伽馬能譜測井在儲層評價中的應用[J]. 工程地球物理學報, 2009, 6(4): 480-484.

[5] 李舟波, 潘葆之, 等, 譯. 測井解釋原理與應用[M]. 石油工業(yè)出版社, 1991.

[6] 雍世和, 張超謨. 測井數(shù)據(jù)處理與綜合解釋[M]. 東營: 中國石油大學出版社, 2007.

[7] ARCHIE G E. The electrical resistivity log as an aid in determining some reservoir of characteristics[J]. Society of Petroleum Engineers, 1942, 146: 54-62.

Identification of Tight Sandstone Gas Reservoirs by Using Conventional Well Logging Data

(Xi'an University of Technology, Shaanxi Xi’an 710048, China)

Tight sandstone gas reservoirs always show the properties of low porosity, extra low permeability and complicated pore structure, which bring a great challenge to the reservoir evaluation. In this paper, taking the tight sandstone gas reservoir in a block of Ordos basin as research object, according to the analysis of four-property relationship in the reservoir, based on the conventional logging data and natural gamma ray spectrometry logging data, the shale content in the reservoir was determined by GR logging, and then the porosity was calculated based on density logging, and the permeability of the reservoir was predicted based obtained shale content and porosity. At last, based on Archie formula, the gas saturation was calculated so as to establish the gas identification chart in the study area, and this chart was applied to distinguish the tight sandstone gas reservoir.

tight sandstone gas; conventional log; four-property relationship; gas reservoir identification

TE 122

A

1004-0935（2017）04-0340-03

2017-03-06

劉笑偉（1989-），男，碩士，陜西西安市人，2015年畢業(yè)于西安石油大學勘察技術與工程專業(yè)，研究方向：從事地球物理測井研究工作。