基于电成像测井资料的砂砾岩储层有效性分类评价方法
刘伟, 张晋言, 张文姣, 刘海河, 吕增伟     
中石化胜利石油工程有限公司测井公司, 山东东营 257096
摘要: 砂砾岩储层岩石成分多样、粒度变化大、分选差、非均质性强,单纯应用孔隙度等物性参数评价储层产能的效果较差,而不同类型砂砾岩储层微电阻率成像图具有不同的特征,为此,提出了利用微电阻率成像测井资料评价砂砾岩储层有效性的方法。采用图像处理方法,将微电阻率成像测井彩色图像转化为灰度图像,依据阿尔奇公式建立了灰度与地层孔隙度的回归关系,并通过转换建立非均质特征谱,结合研究区5口井的试油资料,总结了Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类储层的非均质特征谱典型模式,建立了储层非均质特征参数与储层产能的关系以及储层有效性分类标准。该标准在研究区10口井储层有效性评价中进行了应用,解释符合率达到85.3%。研究与应用表明,利用微电阻率成像测井资料评价砂砾岩储层有效性的方法可以解决砂砾岩等强非均质储层的产能特征评价难题。
关键词: 砂砾岩     储层非均质     微电阻率成像     储层有效性     非均质特征谱    
An Evaluation Method for Glutenite Reservoir Effectiveness Classification Based on Electrical Imaging Logging Data
LIU Wei, ZHANG Jinyan, ZHANG Wenjiao, LIU Haihe, LYU Zengwei     
Well Logging Company, Sinopec Shengli Oilfield Service Corporation, Dongying, Shandong, 257096, China
Abstract: Glutenite reservoirs are characterized by complex rock compositions, large grain size variations, poor sorting and strong heterogeneity, which may induce challenges in reservoir productivity evaluation by using physical parameters such as porosity. Since micro-resistivity imaging in different glutenite reservoirs has different features, glutenite reservoir effectiveness was evaluated based on micro-resistivity imaging logging data. Colored images of micro-resistivity imaging logging are converted to gray images through the image processing method. The regression relation between the gray level and the formation porosity can be established by using the Archie formula, and established the heterogeneous characteristic spectrum by conversion. Based on production test data of five wells in the research area, the typical model of heterogeneous characteristic spectrum for Class I, Class Ⅱ and Class Ⅲ reservoirs has been summarized, and found the relationship between heterogeneous characteristic parameters and reservoir productivity as well as the classification standard of reservoir effectiveness. This standard has been applied to the effectiveness evaluation of 10 wells in the concerned area with the coincidence rate of interpretation up to 85.3%. The results showed that the micro-resistivity imaging logging data used for evaluation of glutenite reservoir effectiveness can effectively overcome the difficulties in the evaluation of productivity features for glutenite reservoirs and other highly heterogeneous reservoirs.
Key words: glutenite     reservoir heterogeneity     micro-resistivity imaging     reservoir effectiveness     heterogeneous characteristic spectrum    

随着砂砾岩储层勘探的不断深入,获得工业产能的储层下限不断被打破,同时相当数量的储层虽然物性相近,但自然产能差别大,压裂改造效果差距明显,导致单纯应用物性特征无法准确评价储层产能特征(即储层的有效性),有些储层被误判或遗漏,储量动用困难,也影响了勘探成功率[1-2]。砂砾岩储层具有岩石成分多样、粒度变化大、分选差、成熟度低和沉积结构异常复杂等特点[3],储层的沉积结构和构造特征表现出极强的非均质性。研究表明,储层的非均质性对储层的生产能力影响较大。目前主要根据测井资料分析物性异常来进行储层非均质性评价[4-6]。非均质性评价方法主要包括储层流动单元法和储层物理参数法,对反映储层物性及渗流特征的各种参数进行处理(如求取孔隙度变异系数、渗透率级差、渗透率突进系数等),判断储层的非均质性。上述参数包含的信息量少[7],仅能从一个侧面或某一角度描述储层的非均质性,在储层物性较好且分布较均匀或者储层物性连续渐变时的应用效果较好;但对于非均质性强、储层纵向变化频繁的储层,不足以描述内部的复杂程度,还会产生各种参数表征的非均质程度不一致的问题。

针对常规非均质性评价方法存在的不足,笔者提出了应用电阻率成像测井资料定量评价砂砾岩储层非均质性特征的方法,提高了测井资料描述储层非均质性的能力,解决了渗透率级差等参数表征储层非均质程度不一致的问题;并将储层孔隙度和储层非均质性参数进行结合,分析储层非均质性参数与产能的关系,建立了储层产能分类评价标准,解决了砂砾岩储层产能评价困难的问题。

1 微电阻率成像测井评价储层非均质性的优势

储层非均质性是指储层在形成过程中受沉积环境、成岩作用和构造作用的影响,在空间分布及内部各种属性上都存在不均匀的变化,这种变化是影响地下油气水流动特征的主要因素之一。非均质性对于储层成藏、储层产能和剩余油的分布等具有重要的影响。由于砂砾岩储层非均质性较强,仅应用孔隙度和渗透率等物性参数评价储层生产能力的效果较差[8-12]

地层微电阻率成像(formation microscanner image,FMI)测井是一种井壁成像方法,它利用极板上的多排纽扣状电极向井壁地层发射电流,由于电极接触岩石的成分、结构及所含流体不同,导致电流发生变化。电流的变化反映井壁各处岩石电阻率的变化,具有覆盖面积大、分辨率高的特点[13-14]。微电阻率成像测井得到的沿井周分布的地层岩石图像,包含了岩石颗粒大小、分选、定向排列、沉积界面和沉积旋回等地层岩石结构的信息,可与岩心柱进行详细对比来评价储层的非均质性,解决了常规测井曲线信息量小、强非均质性储层各种参数表征的非均质程度不一致的问题,能够提高测井资料评价储层非均质性的能力,获得地层非均质性参数。不同类型砂砾岩储层微电阻率成像图具有不同的特征。

1) 砂砾岩的砾石含量为25%~50%时,微电阻率成像图上砾石显示为亮色斑块,砾石含量的变化在成像图上能直观显示,砾石间为低亮度岩性,无明显边界,呈亮色斑点-斑块状,分布较为分散,磨圆及分选性较好(见图 1(a)),是砂砾岩地层主要的含油岩性之一。

图 1微电阻率成像资料与岩心照片对比 Fig.1Comparison of electrical imaging logging data and core photos

2) 含砾砂岩的砾石含量为5%~25%时,微电阻率成像图上显示为砾石颗粒粒径及含量进一步减小,砾石颗粒呈分散的亮色斑点状,甚至分辨不出砾石,少见呈亮色斑块状的大直径砾石(见图 1(b)),是砂砾地层主要的含油岩性之一。

3) 砂泥互层的成像图显示明暗条带间互,发育平行层理,层理由颜色深浅来显示,其沉积厚度相对较大(见图 1(c))。

2 微电阻率成像测井资料评价储层有效性的方法 2.1 储层非均质性评价方法

FMI图像是井筒岩石微电阻率图像在二维平面上的展开,图像上的颜色代表着电阻率的观测结果,由于微电阻率成像测井探测深度较浅,基本不受油气影响,因此图像颜色分布的不均匀就反映了岩石导电特征的非均质性,也就是岩石沉积构造特征的非均质性。因此,采用图像处理方法将电成像图像最亮的像素转换为白色对应最高电阻率,最黑的像素转换为黑色对应最低电阻率,其他像素转换为介于黑白之间的灰色,从而将FMI彩色图像转化为灰度图像,然后得到反映电阻率大小的灰度数据矩阵,统计每个深度点的灰度分布范围,可以得到灰度分布直方图(即成像特征谱)。图像处理的具体流程如图 2所示。

图 2地层微电阻率成像特征谱处理流程 Fig.2Characteristic spectrum processing flows for micro-resistivity imaging

阿尔奇通过实验首次提出了描述地层电阻率与地层孔隙度关系的地层因素公式[15],建立了利用电阻率评价孔隙度的方法。通过灰度图像的生成过程可以知道,白色通常对应电阻率最高的岩石骨架颗粒,黑色通常对应电阻率最低的泥质和孔洞,因此灰度的变化代表了地层电阻率的变化。实际处理过程中为了方便计算,对灰度分布直方图分布范围进行归一化,计算每个深度点的灰度几何平均值,作为当前深度的灰度代表值,依据阿尔奇公式建立灰度与地层孔隙度的回归关系,将灰度转化为孔隙度,其数学表达式为:

(1)

式中:为孔隙度;Fgray为FMI图像灰度归一化数值。

将成像灰度分布直方图转换为孔隙度分布直方图(即非均质特征谱),并提取谱图分布特征,可以得到反映储层非均质性的4个参数:

1) 均值。表征储层非均质特征谱幅度大小,均值越大,储层孔隙度越大,其关系式为:

(2)

式中:-为非均质特征谱孔隙度的平均值;为非均质特征谱孔隙度;Fi为非均质特征谱幅度;n为非均质特征谱统计区间数。

2) 均值系数。表征储层非均质特征谱均质程度,均值系数越大,储层非均质特征谱分布越集中,非均质性越弱,其关系式为:

(3)

式中:α为非均质特征谱均值系数;为非均质特征谱孔隙度的最大值。

3) 方差。表征非均质特征谱偏离平均值的程度,方差越小,非均质特征谱分布越集中,非均质性越弱,其关系式为:

(4)

式中:σ为非均质特征谱方差。

4) 峰值。某一深度非均质特征谱分布最集中的位置,表征非均质特征谱的主要分布范围和集中程度,峰值越大,非均质特征谱峰值越高,储层非均质越弱,其关系式为:

(5)

式中:Fmax为非均质特征谱峰值。

2.2 储层非均质性与储层有效性的关系

砂砾岩储层产能变化较大,根据砂砾岩储层的特点对储层分类,解决有效性评价的问题。在实际生产中通常把油气层划分为Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类储层:Ⅰ类储层为常规试油条件下能够获得一定自然产能的储层(产油量大于5 t/d);Ⅱ类储层为常规试油条件下产液量较低、但经过改造措施后能够获得工业油气流的储层(产油量大于5 t/d);Ⅲ类储层为经过酸化压裂等改造措施后仍不能获得工业油气流的储层(产油量小于5 t/d)。结合研究区5口井的试油资料,分析总结了不同生产能力储层的非均质特征谱典型模式:Ⅰ类储层非均质特征谱分布主峰突出,偏向右侧且相对集中(见图 3(a)),说明储层物性好,且分布较均匀,非均质性弱;Ⅱ类储层非均质特征谱相对于I类储层相对分散(见图 3(b)),说明储层物性变差,非均质性增强;Ⅲ类储层非均质特征谱分布范围更广,且偏向左侧(见图 3(c)),说明储层非均质性最强。

图 3不同产能储层的非均质特征典型模式 Fig.3Typical model of heterogeneous characteristics for reservoirs with different productivities

应用研究区5口井的试油资料,建立了储层非均质特征参数与取对数后单位厚度产量的关系,见图 4。由图 4可以看出,储层非均质性与产能具有密切的关系。均值、均值系数和峰值与储层产能具有正相关关系,数值越大,表明储层越均匀,生产能力越强;方差与产能具有负相关关系,数值越大,表明储层非均质性越强,生产能力越弱。

图 4非均质特征参数与储层产能的关系 Fig.4The relationship between heterogeneous characteristic parameters and reservoir productivity
2.3 储层产能类型评价标准的建立

储层非均质特征参数的交会分析结果如图 5所示。从图 5(a)可以看出,Ⅰ、Ⅱ类储层分布在均值系数大于0.65的区域,普遍大于Ⅲ类储层,同时Ⅰ类储层的峰值相对大于Ⅱ类储层;从图 5(b)可以看出,Ⅰ类储层分布在方差小于0.25的区域,Ⅱ类储层的方差普遍大于I类储层,且Ⅰ、Ⅱ类储层的均值明显大于Ⅲ类储层。根据以上研究结果建立了不同类型储层的分类标准,见表 1

图 5储层非均质特征参数交会图 Fig.5Cross plot of heterogeneous characteristic parameters
表 1 储层类型分类标准 Table 1 Classification standards for reservoir types
储层类型 峰值 均值系数 均值 方差
Ⅰ类 ≥35 ≥0.65 ≥1.3 <0.25
Ⅱ类 <35 ≥0.65 ≥1.3 ≥0.25
Ⅲ类 <60 <0.65 <1.3 ≥0.25

应用该储层类型分类标准对10口井进行了处理分析,解释符合率达到85.3%。其中,Y160井综合评价结果如图 6所示,由图 6可以看出,储层非均质特征谱分布相对集中且部分谱图偏向右侧,说明储层非均质性弱、物性较好,部分层段均值为1.6、峰值为70,综合判断为Ⅰ类储层,认为具有自然产能。该井3 759.50~3 761.80 m井段试油结果显示,压裂前产油量6.1 t/d,压裂后产油量13.3 t/d,与解释结果相吻合。

图 6Y160井储层综合评价结果 Fig.6Comprehensive evaluation results for Well Y160
3 结 论

1) 微电阻率成像测井资料评价储层非均质性的方法适用于砂砾岩、滩坝砂等具有明显沉积结构和构造的储层,非均质特征谱和非均质参数能够有效表征储层的非均质特征。

2) 通过分析处理微电阻率成像资料得知,储层非均质特征参数与储层产能之间具有明显的关系,储层越均匀,生产能力越强,应用储层非均质特征参数能够有效评价砂砾岩储层产能特征,解决强非均质储层无法准确进行产能特征评价的难题。

3) 基于储层非均质性与储层有效性的关系,建立了储层类型的分类标准,10口井的现场应用结果表明,该标准的解释符合率达到85%以上,可以满足非均质储层有效性评价的需求。

参考文献
[1] 李阳. 中国石化致密油藏开发面临的机遇与挑战[J]. 石油钻探技术 , 2015, 43 (5) : 1–6. LI Yang. Opportunities and challenges for Sinopec to develop tight oil reservoirs[J]. Petroleum Drilling Techniques , 2015, 43 (5) : 1–6.
[2] 李阳, 薛兆杰. 中国石化油气田开发工程技术面临的挑战与发展方向[J]. 石油钻探技术 , 2016, 44 (1) : 1–5. LI Yang, XUE Zhaojie. Challenges and development tendency of engineering technology in oil and gas development in Sinopec[J]. Petroleum Drilling Techniques , 2016, 44 (1) : 1–5.
[3] 方正伟, 张立强. 砂砾岩体精细划分与对比新探索[J]. 断块油气田 , 2015, 22 (3) : 314–319. FANG Zhengwei, ZHANG Liqiang. New approach to fine division and comparison of glutenite[J]. Fault-Block Oil&Gas Field , 2015, 22 (3) : 314–319.
[4] 于翠玲, 林承焰. 储层非均质性研究进展[J]. 油气地质与采收率 , 2007, 14 (4) : 15–18. YU Cuiling, LIN Chengyan. Advancement of reservoir heterogeneity research[J]. Petroleum Geology and Recovery Efficiency , 2007, 14 (4) : 15–18.
[5] 隋少强, 宋丽红, 赖生华, 等. 储层非均质性定量探讨[J]. 油气地质与采收率 , 2003, 10 (4) : 5–7. SUI Shaoqiang, SONG Lihong, LAI Shenghua, et al. Quantitative inquiry of reservoir heterogeneity[J]. Petroleum Geology and Recovery Efficiency , 2003, 10 (4) : 5–7.
[6] 杨少春. 储层非均质性定量研究的新方法[J]. 石油大学学报(自然科学版) , 2000, 24 (1) : 53–56. YANG Shaochun. A new method for quantitatively studying reservoir heterogeneity[J]. Journal of the University of Petroleum,China (Edition of Natural Science) , 2000, 24 (1) : 53–56.
[7] 岳大力, 林承焰, 吴胜和, 等. 储层非均质定量表征方法在礁灰岩油田开发中的应用[J]. 石油学报 , 2004, 25 (5) : 75–79. YUE Dali, LIN Chengyan, WU Shenghe, et al. Application of quantitative method for characterizing reservoir heterogeneity to the development of reef limestone reservoir[J]. Acta Petrolei Sinica , 2004, 25 (5) : 75–79.
[8] 刘传平, 钟淑敏, 谢鹏, 等. 大庆油田高台子致密油测井评价方法研究[J]. 断块油气田 , 2016, 23 (1) : 46–51. LIU Chuanping, ZHONG Shumin, XIE Peng, et al. Logging evaluation method for tight oil sandstone reservoir in Gaotaizi Formation,Daqing Oilfield[J]. Fault-Block Oil&Gas Field , 2016, 23 (1) : 46–51.
[9] 张安达, 潘会芳. 致密储层物性下限确定新方法及其应用[J]. 断块油气田 , 2014, 21 (5) : 623–626. ZHANG Anda, PAN Huifang. New methods to determine physical property lower limit of tight reservoir and their application[J]. Fault-Block Oil&Gas Field , 2014, 21 (5) : 623–626.
[10] 姜航, 庞雄奇, 陈冬霞, 等. 含油气盆地深层有效砂岩储层判别与定量评价:以塔里木盆地库车坳陷深层为例[J]. 石油学报 , 2015, 36 (supplement 2) : 112–119. JIANG Hang, PANG Xiongqi, CHEN Dongxia, et al. Effective sandstone reservoir determination and quantitative evaluation of deep strata in Kuqa Depression,Tarim Basin[J]. Acta Petrolei Sinica , 2015, 36 (supplement 2) : 112–119.
[11] 孙建孟, 韩志磊, 秦瑞宝, 等. 致密气储层可压裂性测井评价方法[J]. 石油学报 , 2015, 36 (1) : 74–80. SUN Jianmeng, HAN Zhilei, QIN Ruibao, et al. Log evaluation method of fracturing performance in tight gas reservoir[J]. Acta Petrolei Sinica , 2015, 36 (1) : 74–80.
[12] 刘红磊, 徐卫东, 吴寒春, 等. 岩石物理模型在普光须家河组有效储层评价中的应用[J]. 断块油气田 , 2016, 23 (3) : 305–309. LIU Honglei, XU Weidong, WU Hanchun, et al. Application of rock physics model in effective reservoir evaluation in Xujiahe Formation,Puguang Gas Field[J]. Fault-Block Oil&Gas Field , 2016, 23 (3) : 305–309.
[13] 何方, 郑宇霞, 周燕萍, 等. 东濮凹陷胡状集北岩性油藏地层微电阻率测井地质分析[J]. 断块油气田 , 2004, 11 (4) : 8–10. HE Fang, ZHENG Yuxia, ZHOU Yanping, et al. Geologic analysis of lithologic deposit with FMI in northern Huzhuangji of Dongpu Depression[J]. Fault-Block Oil&Gas Field , 2004, 11 (4) : 8–10.
[14] 李昌, 司马立强, 沈安江, 等. 电成像测井储层非均质性评价方法在川东北G地区FC段地层的应用[J]. 地球物理学进展 , 2015, 30 (2) : 725–732. LI Chang, SIMA Liqiang, SHEN Anjiang, et al. The application of the reservoir heterogeneity evaluate method with micro-resistivity image log in FC Formation of G Region in northeastern Sichuan[J]. Progress in Geophysics , 2015, 30 (2) : 725–732.
[15] 孙建国. 阿尔奇(Archie)公式:提出背景与早期争论[J]. 地球物理学进展 , 2007, 22 (2) : 472–486. SUN Jianguo. Archie's formula:historical background and earlier debates[J]. Progress in Geophysics , 2007, 22 (2) : 472–486.

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刘伟, 张晋言, 张文姣, 刘海河, 吕增伟
LIU Wei, ZHANG Jinyan, ZHANG Wenjiao, LIU Haihe, LYU Zengwei
基于电成像测井资料的砂砾岩储层有效性分类评价方法
An Evaluation Method for Glutenite Reservoir Effectiveness Classification Based on Electrical Imaging Logging Data
石油钻探技术, 2016, 44(4): 114-119.
Petroleum Drilling Techniques, 2016, 44(4): 114-119.
http://dx.doi.org/10.11911/syztjs.201604020

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收稿日期: 2015-11-30
改回日期: 2015-06-14

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