趙 冰, 黃雨陽, 張占松, 張超謨

(1.中國石化 江漢油田分公司 荊州采油廠，湖北 荊州 434020;2.長江大學 非常規(guī)油氣湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢 430100)

0 引言

滲透率是儲層評價中的重要參數(shù)，準確計算滲透率是儲層測井評價中的關鍵。相對于碎屑巖儲層，碳酸鹽巖儲層沉積時代久遠，具有較長的成巖作用時期以及比較廣泛的成巖類型，使得儲層非均質性嚴重，各向異性大。因此準確評價碳酸鹽巖儲層的滲透率具有一定的難度[1-4]。儲層巖石物理分類是在儲層具有強烈非均質性的條件下，以巖石物理特征為依據(jù)，將儲層劃分為若干相對均質的過程，一般借助于巖石物性資料實現(xiàn)，如孔隙度、滲透率以及毛管壓力曲線參數(shù)等[5-7]，在這種相對均質的儲層中評價儲層參數(shù)即變得較為容易且更為準確。

目前國內、外常用的巖石物理分類方法主要有Winland R35、Flow Zone Indicator(FZI)、Rock Quality Index(RQI)、Discrete Rock Type和Leverett J函數(shù)法等[8-12]，其中Winland R35和FZI/RQI方法在碳酸鹽巖油藏中最為常用。FZI/RQI方法是根據(jù)巖心的孔隙度和滲透率得到流動單元指數(shù)，依據(jù)流動單元指數(shù)的大小，對儲層進行分類[13]，該方法在只有巖心物性分析數(shù)據(jù)時應用較多。Winland R35方法是依據(jù)壓汞實驗中進汞飽和度達到35%時，對應的喉道半徑R35的大小進行儲層巖石物理分類[14]。Winland[15-16]研究發(fā)現(xiàn)在以孔隙類型為主的巖石中，R35反映該類巖石的最大連通孔喉半徑，與巖石的孔隙度和滲透率密切相關，因此可根據(jù)R35大小對儲層進行分類，并在碳酸鹽巖儲層中進行了廣泛應用。由于本研究區(qū)塊不僅只有巖心的物性分析數(shù)據(jù)，還有壓汞實驗數(shù)據(jù)，為了同時利用兩種資料綜合分析，達到更準確的分類效果，這里選取Winland R35儲層巖石物理分類的方法，對該地區(qū)M組儲層滲透率進行分類評價。

1 滲透率分類建模

中東地區(qū)H油田M組為典型的孔隙型碳酸鹽巖儲層，裂縫不發(fā)育，但其孔隙受溶蝕作用、膠結作用等的影響，儲層成巖后期改造嚴重，使得孔隙結構復雜，導致儲層滲透率不單單受孔隙度大小影響，還與儲層微觀孔隙結構有關。Winland R35方法直接通過巖石孔喉結構來對儲層類型進行劃分，無需考慮地層中巖石的沉積過程[17]，可以較為快速準確實現(xiàn)儲層的分類。

1.1 Winland R35方法

Winland R35評價方法是利用孔喉半徑 R35劃分巖石物理類別。由于巖心壓汞實驗資料有限，Winland[18]提出利用孔喉半徑與孔隙度和滲透率的經(jīng)驗關系式求取R35，即：

lg(R35)=0.732+0.588lgk-0.864lgΦ

(1)

其中：R35為壓汞實驗過程中進汞飽和度為35%時對應的孔喉半徑，μm；k為滲透率，mD；Φ為孔隙度，%。

同一類儲層巖心的巖石類型相似，其R35值也相近，Martin等依據(jù)R35值的大小分布將儲層分為四種類型[19]：①巖石物理單元內R35的值大于10 μm，巨孔喉儲層；②巖石物理單元內R35的值介于2 μm 到10 μm之間，大孔喉儲層；③巖石物理單元內R35的值介于0.5 μm 到2 μm之間，中孔喉儲層；④巖石物理單元內R35的值小于0.5 μm，微孔喉儲層。

1.2 儲層類型劃分

將Winland R35分類方案，應用到研究區(qū)6口井1294塊巖心物性分析樣品中，結果如圖1所示，圖1中黑色虛線為分類界限。整體上看，研究區(qū)M組巖心樣品的孔喉分布幾乎均在10 μm以下，僅有少量的樣品孔喉半徑大于10 μm?？诐B關系復雜，巖心滲透率值跨越了六個數(shù)量級，且在同一孔隙度值下對應的滲透率分布三到四個數(shù)量級，儲層非均質性強，由此可見，利用單一孔滲關系計算全井段儲層滲透率存在很大困難。在每一類中任意挑選6塊巖心實驗樣品，其位置分布、毛管壓力曲線、孔喉半徑分布如圖2所示。

圖1 M組各類巖心樣品孔滲分布及孔滲回歸曲線

圖2 Winland R35巖石物理分類

從圖2可以看出，第二類和第三類所挑選的巖心實驗樣品，大都靠近于類別分界線的中部，與第一類和第四類的巖心樣品分布距離較大。另外，每一類巖心樣品都均勻分布在各自類別范圍內，因此所選取的巖心樣品在一定程度上可代表四類巖石物理的特征。分析挑選出的四類巖心樣品的毛管壓力曲線，以及孔喉半徑分布曲線反映的微觀孔隙結構特征，發(fā)現(xiàn)第一類巖心樣品的毛管壓力曲線處于最下方，平臺段較長且最為平緩，排驅壓力最低，大孔喉所占比例最高，反映出該類儲層巖樣喉道半徑大，孔喉連通性好，滲流能力高；第二類巖心樣品毛管壓力曲線較第一類陡峭，排驅壓力增大，大孔喉所占比例減小，且第三類和第四類更為如此。整體來看，四類巖心在孔喉分布上有明顯的差異，從第一類到第四類，孔喉半徑不斷減小，滲流能力逐漸降低，儲層品質逐漸變差，進一步說明不同類的巖石宏觀物性特征以及微觀孔隙結構特征差異較大，且分類之后同一類巖石的特征相似，體現(xiàn)了研究區(qū)碳酸鹽巖受成巖作用影響非均質強的特征，同時證明了該分類的合理性。

1.3 滲透率分類建模

利用Winland R35巖石物理分類方法,將研究區(qū)6口井1294塊巖心劃分為四種儲層類型，其中每一類巖心樣品的孔滲分布范圍及其平均值如表1所示，由表1可看出，巖心樣品的孔隙度值和滲透率值從第一類到第四類依次減小，每一類巖心的物性大小區(qū)別較為明顯。對每類儲層的建立相應的孔滲回歸模型(圖1)，由圖1可以看出，分類之后每類孔隙度和滲透率的相關性較好，各類的滲透率計算模型見表1。

表1 M組各類巖心樣品孔滲分布范圍及滲透率模型

2 常規(guī)測井評價R35

對儲層劃分類型后，使巖石物理性質相似的巖心點聚集在一起，且每一類建立一個滲透率評價模型，為了將上述模型應用到全井段需要利用測井資料來獲取連續(xù)的R35。根據(jù)式(1)，R35由孔隙度和滲透率計算得到，與儲層孔隙結構存在一定關系。目前來說，核磁共振測井是連續(xù)反映儲層孔隙結構特征的唯一方法，但核磁測井成本較高，且研究區(qū)也沒有核磁測井資料，考慮到毛管壓力曲線可以綜合反映儲層微觀孔隙結構特征，故本次研究借助壓汞實驗，以研究區(qū)74塊壓汞樣品得到的孔隙結構參數(shù)Swanson為橋梁，建立了R35的評價模型。

2.1 基于毛管壓力的R35計算方法

毛管壓力曲線在雙對數(shù)坐標系下近似為一條雙曲線，毛管壓力曲線對應的拐點即為該雙曲線的頂點。Swanson[20]發(fā)現(xiàn),在壓汞實驗的初期，連通較好的孔隙空間被非潤濕相流體占據(jù)。隨著汞不斷注入，在經(jīng)過拐點之后，非潤濕相流體開始慢慢進入巖石中更小的孔隙空間，且流動能力大幅減弱。該點表示此時進入巖樣中的汞充滿了巖樣中一系列連續(xù)，且相互連通良好的孔隙空間，可以用來表征孔隙結構特征。當把毛管壓力曲線圖的縱坐標替換成SHg/Pc時，此時該拐點位于曲線的最高處，稱該點對應縱坐標的值即SHg/Pc為Swanson參數(shù)。

由于Swanson參數(shù)與孔隙結構密切相關，故孔隙結構對R35的影響，就可以通過R35與Swanson參數(shù)之間的關系式表達出來。圖3為研究區(qū)6口井74塊巖心壓汞實驗所得Swanson參數(shù)值與R35關系示意圖，兩者回歸模型式(2)相關系數(shù)達到了0.88。

圖3 Winland R35與Swanson關系

R35=1.8007×Swanson0.9653

(2)

2.2 利用常規(guī)測井資料計算Swanson參數(shù)

Swanson參數(shù)是從壓汞實驗資料中得到的，但進行壓汞實驗費用較昂貴且壓汞資料不連續(xù)。為了得到全井段的Swanson參數(shù)，必須借助測井曲線，建立合理的Swanson參數(shù)測井解釋模型。

H油田M組碳酸鹽巖儲層巖性主要是由礁灰?guī)r、生物灰?guī)r組成的塊狀灰?guī)r，中間存在致密灰?guī)r。儲層主要發(fā)育臺緣灘和臺內灘兩類顆粒灘儲集層，其形成和分布主要受海平面升降以及溶蝕作用控制。薄片鑒定結果表明，M組儲集層孔隙類型多樣，原生孔隙和次生孔隙并存，儲集層孔隙類型的發(fā)育好壞影響著該儲層Swanson參數(shù)的大??；另一方面，碳酸鹽巖骨架密度值與孔隙流體的密度差距較大，因此孔隙的大小影響著密度測井曲線值。此外，溶蝕孔洞的發(fā)育對聲波時差值的大小也有較大影響。因此Swanson參數(shù)與密度測井值DEN和聲波測井值DT之間存在著一定的關系。

圖4為74塊巖心壓汞實驗樣品的密度測井值DEN和聲波測井值DT與Swanson參數(shù)的關系示意圖，相關系數(shù)分別為0.84和0.76，Swanson參數(shù)與兩者的擬合相關系數(shù)達到了0.85，關系式如式(3)。

圖4 Swanson與DEN、DT關系

Swanson=e0.48×ln(DT)-10.78×DEN+23.44

(3)

式中: Swanson為Swanson參數(shù)；DT為聲波測井值，μs/ft;DEN為密度測井值，g/cm3。

3 應用效果

綜上所述，為了評價研究區(qū)滲透率，我們首先將建立的Swanson參數(shù)評價模型運用到全井段中，再依據(jù)Swanson參數(shù)值求出連續(xù)的R35值，進而對全井段儲層類別進行劃分，最后利用分類的孔滲評價模型對儲層滲透率進行預測，預測效果如圖5所示。

圖5 基于Winland R35分類儲層滲透率預測效果

圖5中，第1道為深度道；第2道中BIT為鉆頭直徑，CAL為井徑曲線，從該道中看出該段儲層并不存在擴徑或者縮徑；第3道～第5道依次為巖性曲線道、孔隙度曲線道和電阻率曲線道；第6道中R35為通過常規(guī)測井資料計算的全井段R35參數(shù)值，CR35為巖心計算的R35值；第7道中CLASS為分類曲線，該曲線數(shù)值對應儲層的類別；第8道中POR為孔隙度曲線，CPOR為巖心實測孔隙度值；第9道和第10道中CPERM為巖心滲透率測量值，PERM為不分類預測儲層滲透率曲線，PERM_R35為采用Winland R35分類預測儲層滲透率曲線。從圖5可以看出，通過常規(guī)測井得到的R35與巖心孔滲計算的R35較為吻合，該段儲層被劃分為了第三類和第四類儲層(第6道)，與分類之前整體建立的單一孔滲回歸模型相比(第7道)，分類之后計算的滲透率與巖心實測滲透率較為接近(第8道)，模型誤差對比分析如圖6所示。從圖6可看出，分類預測滲透率值比不分類預測值更集中于45°線附近，更加直觀地說明分類之后預測效果有了明顯提高。

圖6 模型誤差對比圖

應用結果表明，在利用常規(guī)測井資料對全井段儲層進行分類后，巖心類別判斷符合率也較高，74塊巖心中有62塊與巖心分類結果一致，成功率達到了89%，且能夠利用常規(guī)測井資料評價儲層孔隙結構參數(shù)，當沒有核磁資料時，該方法優(yōu)勢更為明顯。另外，利用該方法計算的滲透率評價結果與巖心實測滲透率吻合度更高，說明基于Winland R35巖石物理分類的滲透率測井評價方法在研究區(qū)應用較好，且該方法可以解決非均質性較強的碳酸鹽巖儲層滲透率評價問題。

4 結論

1)中東地區(qū)H油田M組碳酸鹽巖儲層非均質強，孔滲關系復雜，可根據(jù)Winland R35巖石物理分類方法，把研究區(qū)儲層劃分為4種儲層類型，建立每一類儲層的孔滲回歸模型來評價滲透率。

2)由巖心實驗與常規(guī)測井資料表明，密度、聲波測井與Swanson參數(shù)、Swanson參數(shù)與Winland R35的相關性良好。提出了一種依據(jù)壓汞實驗資料和常規(guī)測井資料的儲層巖石物理分類評價方法，達到對研究區(qū)儲層類別準確劃分的目的，同時彌補了在沒有核磁資料時評價儲層孔隙結構的缺陷。

3)基于Winland R35對儲層巖石物理分類評價滲透率，提高了孔滲模型的精度，新模型在預測滲透率上效果更好，進一步說明該方法的準確性與實用性，值得推廣使用。