毛玉丹，李全厚

(東北石油大學，黑龍江 大慶 163000)

隨著油氣的不斷開發(fā)，國內(nèi)許多油田都進入開發(fā)的中后期，為了維持產(chǎn)量，大多數(shù)油田通過注水來維持地層壓力，并驅(qū)替地層中的原油，使得產(chǎn)量不至于下降得太快。這樣產(chǎn)生的問題就是大部分油田儲層水淹狀況比較嚴重。為了優(yōu)化注采井網(wǎng)及提高采收率，需要開展水淹層測井解釋的綜合評價，因此提出了狀態(tài)空間定性識別方法來實現(xiàn)水淹層的定性判別。

1 初始水淹等級判別

在狀態(tài)空間解釋模型中，選擇水淹特征明顯、易于識別的單層作為狀態(tài)空間解釋模型啟動條件。通常由于受水重力分異作用的影響，頂層的水淹狀況決定了下部儲層的水淹程度，因此選擇頂部儲層作為狀態(tài)空間解釋模型啟動條件。這里采用圖版法進行初始水淹等級的判別。

針對X區(qū)塊的儲層特點，依據(jù)水淹層測井響應特征分析，優(yōu)選出深側(cè)向電阻率與深淺側(cè)向電阻率幅差為水淹層測井識別的敏感參數(shù)，基于已確定典型水淹層的油層、水淹層、水層樣本數(shù)據(jù)，采用交會圖技術分區(qū)建立水淹層定性識別圖版，并給出了水淹層定性判別標準。

圖1為X區(qū)塊所建立的水淹層定性識別圖版。先利用深側(cè)向電阻率與深淺側(cè)向電阻率幅差交會圖區(qū)分水淹層與水層、油層，再利用深側(cè)向電阻率與 交會圖進一步劃分水淹層與低阻油層[1]。圖版共統(tǒng)計有33口井，198個層，共符合194層，建立的圖版精度為98.0%。

圖1 水淹層定性識別圖版

2 基本解釋單元劃分

在注水開發(fā)過程中，在同一個厚儲層中沉積砂體不同，其各個細分層段水淹特征也各不相同，水淹特征不明顯的層段可通過與同一個儲層其他層段對比，來確定其水淹特征，因此引用了基本解釋單元的概念，即把地質(zhì)上的沉積單元映射或擴展到測井曲線上，并根據(jù)曲線特征劃分出一個層段進行整體解釋，這樣的層段就稱為“基本解釋單元”[2]。結合X區(qū)塊地質(zhì)與取心資料，確定以各砂巖層之間的隔層厚度1.5 m為界限，大于或等于1.5 m劃分為一個解釋單元。

圖2為E-13井的基本解釋單元的劃分結果。PV2小層下部7號層為水淹層；PV3小層上部8號層為油層。7號與8號層之間的泥巖厚度為1.5 m，隔擋效果好，可做為隔層。因此將PV2小層中6、7號層劃分成一個解釋單元；PV3小層上部8號層為油層，PV3小層下部9號層為水淹層，8號與9號層之間沒有泥巖隔擋，因此將PV3小層中8、9號層劃分成一個解釋單元。

圖2 E-13井解釋單元劃分結果

3 狀態(tài)空間解釋模型

狀態(tài)空間解釋模型，是根據(jù)基本解釋單元內(nèi)頂層的測井響應及水淹級別，依據(jù)各細分層間測井曲線的相對變化趨勢，來逐層判別儲層的水淹級別[3]。在水淹層識別的過程中，選用對水淹狀況反應最為明顯的儲層的深側(cè)向電阻率、淺側(cè)向電阻率、深淺側(cè)向幅度差、深淺側(cè)向幅度差與深側(cè)向幅度值比值等測井響應，以及對巖性反應敏感的聲波時差、密度及自然伽馬等測井響應所構成的一維矩陣方程做為狀態(tài)向量。其一般表示為：

(1)

水淹級別判別系統(tǒng)可以用下面的模型進行描述[4]：

1)狀態(tài)方程

(2)

2)輸出方程

(3)

(4)

狀態(tài)方程可轉(zhuǎn)化為各細分層之間參數(shù)的迭代關系式：

(5)

在實際應用中，只取相鄰兩層之間的轉(zhuǎn)換，隔層或跨層轉(zhuǎn)換沒有實際意義。比如A(3,2)、A(2,1)有意義，而A(3,1)、A(5,2)則沒有意義。

結合取心資料、試油資料、投產(chǎn)資料以及測井響應，綜合確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移因子及KALMAN濾波增益的門限值。利用過程辨識算法可求各細分層之間A與B的變化關系，也就是它們的變化梯度和卡爾曼濾波增益。KALMAN濾波增益能夠反映水淹程度的變化，因為各種測井響應是對儲層信息的綜合反映，而在厚層細分層解釋中，上一儲層的水淹狀況影響著相鄰下一個儲層的水淹狀況，A、B兩個參數(shù)矩陣是當前儲層多條測井響應與下一儲層多條測井響應的轉(zhuǎn)換系數(shù)矩陣，它們包含了測井資料所反映的儲層水淹狀態(tài)變化的信息，因此可以根據(jù)它們數(shù)值的變化，進行水淹狀況判別[5]。根據(jù)KALMAN濾波增益可以判別各細分層之間水淹狀態(tài)有無改變，根據(jù)其變化梯度可以判別水淹程度是加重還是減輕。從而完成儲層水淹狀況的定性識別。目前這一技術可通過計算機程序?qū)崿F(xiàn)。

4 應用實例

圖3為A-37井利用狀態(tài)空間識別方法判別水淹等級的成果圖，處理層段基礎數(shù)據(jù)如表1所示。

該井2011年4月投產(chǎn)，生產(chǎn)層位僅為PV3層，62 bbl/d，初期產(chǎn)水率為10.33%，證明生產(chǎn)層位已水淹，按產(chǎn)水率劃分應為弱淹。2011年7月補孔PV2層，2012年1月PV2、PV3層合產(chǎn)油222 bbl/d，產(chǎn)水率為12.82%，證明PV2層未水淹。狀態(tài)空間判別結果中7號層為油層、8號層為弱水淹層、9號層為中水淹層。狀態(tài)空間判別結果和生產(chǎn)測試分析結果基本一致，可用于研究區(qū)水淹層的定性判別。

圖3 A-37井水淹等級判別成果

深度/m層厚/mCal/inGRAPICNL小數(shù)DEN/(g·cm-3)DT/(μS·ft-1)RT/Ω·mRS/Ω·mRXO/Ω·m1336．01348．612．69．5271．50．252．2498．3113．5773．821．361359．81369．39．59．6577．20．2742．22101．321．217．51．081369．71371．92．29．6072．90．2622．24597．222．919．11．14

利用狀態(tài)空間定性識別模型分別處理了3個區(qū)塊15口生產(chǎn)井，共233個層；不符合層數(shù)為39層，符合層數(shù)為194層，符合率為83.3%。證明該方法對于X區(qū)塊有一定的適用性。

5 結 論

狀態(tài)空間解釋模型能夠更加精細的判斷不同儲層或者沉積單元之間測井資料的相對變化，因而可用于判斷儲層的水淹狀態(tài)。本文結合X區(qū)塊定性識別圖版建立的狀態(tài)空間模型更具有區(qū)塊適用性，針對X區(qū)塊的儲層特點，并結合定性圖版確定的初始條件，進一步優(yōu)化模型，提高模型的精度，更為準確的識別出水淹層,為后續(xù)的工程措施以及提高油田的采收率等提供依據(jù)。

參考文獻：

[1] 韓曉梅. 南堡油田高柳地區(qū)水淹層測井評價方法[D]. 中國石油大學(華東), 2011.

[2] 文慧儉, 李雪英, 孟青云，等. 水淹層解釋單元自動劃分方法[J]. 地球物理學進展, 2013, 28(3): 1517-1521.

[3] 張洪輝. 新肇油田特低滲透儲層水淹層識別技術研究[D]. 浙江: 浙江大學, 2016.

[4] 張賢達. 時間序列分析[M]. 北京:清華大學出版社，1996: 282-284.

[5] 李全厚, 張云英, 姜萍，等. 狀態(tài)空間模型在薄差水淹層測井解釋中的應用[J]. 測井技術, 2001, 25(4): 291-293.