当前，随着经济的快速发展，石油天然气的需求日益剧增，油气开采程度的不断加大，高品质油气田的储量逐年减小(陶宏根等，2011;李丁等，2013).据此，人们已经瞄准特低渗透油田的勘探与开发.

特低渗储层与常规储层的差别比较明显，具有低孔隙度，特低渗透率，储层微观孔隙类型多样、且孔隙结构复杂，储集性能相差悬殊，束缚水饱和度增高等特点，特别是特低渗储层中油气层和水层的不同探测深度电阻率的有序排列基本消失(宋子齐等，2006; 单玄龙等，2011)，其综合效应反映出测井响应来自油气的贡献少(范晓敏，2007)，所以特低渗储层的测井参数解释难度很大.特低渗油藏作为今后我国油气的主要资源，其勘探开发已经引起广泛重视(王桂成等，2010).已有学者相继开展了特低渗储层测井评价工作，取得了卓有成效的研究成果(郑雷清等，2006; 李云等，2007; 吕文新等，2008;孙宝佃等，2012)，然而，尚未针对特低渗储层测井评价技术开展过系统地梳理和翔实总结.鉴于此，本文基于大量的文献调研，系统地归纳总结了国内外 特低渗储层测井评价技术，并结合目前特低渗储层测井评价的难点，对特低渗储层测井评价技术的发展趋势进行了展 望. 1 特低渗储层测井系列

与常规储层测井技术系列类似，特低渗储层测井技术系列仍可分为基本测井系列和辅助测井系列(王敬农等，2006;张小莉等，2011).基本测井系列包括岩性、饱和度及孔隙度等测井方法，一般采集自然电位、自然伽马、井径、补偿密度、补偿中子、声波时差、双侧向、微球形聚焦和微电极9种原始测井信息，输入计算机进行处理解释，用于发现和评估储层和含油饱和度.但是基本测井系列的测井信息还远远不能满足特低渗储层的识别和评价需求，必须借助一些辅助测井系列的新测井技术和方法，这里将对其特低渗储层的测井响应和优缺点评述进行归纳和梳理(表 1).

表 1(Table 1)

表 1 特低渗储层测井新方法和新技术Table 1 The new logging method and technology of lower-permeability reservoir 测井方法 对特低渗储层响应特征或参数测井 主要用途 优点及使用限制条件/缺点评述 地层倾角测井 测量地层倾角、方位角 分析地层产状，识别裂缝，研究构造、沉积相、断层以及不整合等 声波全波列测井 测量地层纵波、横波及斯通利波信息 判断储层，油水层，识别裂缝发育带，计算地层渗透率 这几种测井方法的费用比较高，在选择特低渗储层测井系列时，一般很少使用 井下电视扫描测井 采集井壁周围图像 判断岩性，直观识别裂缝、洞穴及其产状 自然伽马能谱测井 测量地层中铀、钍、钾的含量；在油层中显示低值 自然伽马及能谱测井主要用于划分岩性，研究生油层、寻找页岩储集层、研究沉积环境等 富含钾、铀、钍的粘土杂质会使其读数增加 核磁共振测井 应用差谱测井可有效地区分水和轻质油 划分储集层，确定储层的有效孔隙度和渗透率，估计含油地层的自由水含量以及确定储集层的产能等 具有信息丰富、测量精度高，对孔隙结构和孔隙流体反应灵敏等特点，对解决特低渗储层岩性复杂、储层厚度较薄、束缚水饱和度难以求准等问题有优越性；对于稠油岩石很难区分油水信号 高分辨率阵列感应测井 在油层一般反映为减阻侵入特征 分辨渗透层与非渗透层，有效解释孔隙度和渗透率 克服了双感应测井探测深度浅、纵向分辨率低、不能解释复杂侵入剖面、不能划分渗透层等缺点 成像测井 采集井壁周围图像 判断地层裂缝 纵向分辨率为5mm，比常规测井的分辨率高30～40倍，能够识别出厘米级厚的薄层 井斜测井 测量井眼倾角和方位角 校正储层真垂直厚度和深度，计算油气层在地下的空间位置，评价钻井井身质量

表 1 特低渗储层测井新方法和新技术Table 1 The new logging method and technology of lower-permeability reservoir

特低渗储层测井评价常用裸眼井测井系列，因此合理地优选裸眼井测井系列是提升特低渗储层测井评价精度的关键.根据国内外大量生产实践和有关理论研究(Millison，2001; 王敬农，2006; 张向林等，2008)，特低渗储层评价可采用如下5个测井项目：①井径；②自然伽马；③密度、高分辨率密度、岩性密度；④双感应、双侧向；⑤高分辨率感应.

为了定量评价特低渗储层，除使用上述测井项目外，可增加如下辅助测井项目：①补偿中子、超热中子；②微电阻率扫描；③阵列声波和声波全波列；④核磁共振；⑤井下电视；⑥温度测量等. 1.2 套管井特低渗储层测井系列

根据国内外特低渗储层测井实践(Shepard等，2001; Prensky，2002; 张向林等，2008)，要开展套管井特低渗储层的识别、水泥胶结情况检查，需采用如下测井项目：①自然伽马、自然伽马能谱；②密度、补偿中子、脉冲中子；③水泥胶结、声波变密度等.

交会图法判别油气层是较为常用的方法，它是根据两种测井数据在平面图上交会点的坐标定出所求参数的数值和范围的一种方法.该法能够较为直观的区分油水层，交会图法在特低渗储层识别中发挥了一定作用(赵建和高福红，2003).交会图法的种类很多，如声波时差与电阻率交会、束缚水饱和度与含水饱和度交会、三角图形法、自然伽马与深感应交会及中深感应之差与深感应交会等. 2.1.2 电阻率特征判别法

油气层的电阻率一般大于水层和相邻围岩的电阻率；水层的电阻率一般小于围岩，且曲线形态呈现低凹状；而油气层电阻率呈现平直或凸状(张丽华等，2008).该法尚需满足如下两个条件才适用：第一、电性主要反映地层孔隙流体性质；第二、目的层段具有可对比的典型纯水层，且属于同一套水系(赵军龙等，2009). 2.1.3 重叠法

重叠法也能较直观地区分油水层，其主要是根据两条曲线重叠后的幅度差异评价地层岩性、含油性、可动油气或可动水显示(李梅等，2013).重叠法有孔隙度测井曲线重叠、饱和度曲线重叠、深感应与声波时差曲线重叠等(雍世和和洪有密，2007).可根据特低渗储层的测井响应特征，选择性地开展测井曲线重叠分析，可以较好地解决某些特低渗储层识别问题. 2.1.4 微差识图法

微差识图法根据电测曲线特征识别油水层，油层的深侧向(或感应)电阻率与声波时差均为高值，具有“反向”细微特征；水层、干层对应电阻率低值、声波时差高值，呈“同向”细微特征.这种微差分析的图形识别方法称之为微差识图法.该法有机结合了不同探测深度的电阻率与孔隙度测井(李舟波，2004; 杨思通等，2007). 2.2 特低渗储层常规测井评价方法

所谓四性关系，即：储层的岩性、物性、电性和含油气性间的相互关系研究，主要是通过建立储层测井解释模型，对油、气、水以及干层进行定性解释与定量判别.从某种程度上说，四性关系是特低渗储层能否成功评价的关键(关威等，2011; 范姗姗等，2012).在开展特低渗储层四性关系研究时，要遵循岩心刻度测井原则，并按照岩电实验结果，尽量做好测井曲线校正工作，减少各种环境影响，以期最终获取准确的特低渗储层参数测井解释模型. 2.2.2 优选合理的导电模型

选择适当的导电模型对评价特低渗储层甚为重要(刘堂晏等，2013)，表 2中给出了几种常见的评价特低渗储层的导电模型(黄布宙等，2009;宋延杰， 2006，2010;张丽华等，2010; 陈济强，2010).这些导电模型有各自的特点，在开展特低渗储层测井评价技术时，应注重经济实用、合理有效原则，从工区实际资料出发，优选可以被工区测井系列、地质、岩心以及试油试采资料支撑的导电模型，更好地实现特低渗储层的测井精细评价.

表 2(Table 2)

表 2 评价特低渗储层的常用导电模型(宋延杰，2006) Table 2 The common electric conduction model of evaluating lower-permeability reservoir(Song Yanjie，2006) 模型 方法简介 GCRMM模型 该模型认为低阻泥质砂岩孔隙由大孔隙和小孔隙组成，毛细管束缚水导电对低阻岩石的总电导率产生主要贡献，因此，将毛细管束缚水导电从骨架导电中分离出来，并认为大小孔隙并联导电. SATOR模型 该模型包括三种成份，即不导电的骨架颗粒和油气、粘土颗粒、水，只适用于分散泥质砂岩，对层状泥质砂岩和骨架导电岩石等不能适用. 双水模型 该模型假设地层存在两类孔隙流体，一类是微孔隙中的束缚水，另一类是渗透孔隙中的可动水和油气，并认为微孔隙中束缚水电阻率与纯油层(或邻近泥岩)的地层水电阻率有较好的一致关系. 新三水模型 该模型认为岩石的总电导为自由水、微孔隙水和黏土孔隙水这三部分电导的并联，同时考虑微孔隙水和黏土水是不流动的，烃只有进入自由水孔隙中去，这样的岩石的整体电阻率可视为三种孔隙网络形成的电阻率相关联而成.

表 2 评价特低渗储层的常用导电模型(宋延杰，2006) Table 2 The common electric conduction model of evaluating lower-permeability reservoir(Song Yanjie，2006)

核磁共振测井是一种受岩性影响较小，且纵向分辨率较高的测井方法，是测量氢核核磁共振信号的幅度和衰减，对其幅度进行刻度后可提供孔隙度测量结果，其结果不受岩性影响(肖立志等，2001;张凤生等，2008).弛豫时间(主要指横向弛豫时间T₂)取决于孔径大小，大孔径使弛豫时间变长.因此，弛豫时间T₂能够确定孔隙大小的分布.

对双T_w数据进行差谱和时域分析便可对储层进行评价(肖立志等，2001).差谱信号的位置和幅度能定性评价流体性质，在轻质油储层，差谱的长弛豫组分的幅度较高，而水层的信号较弱或几乎没有信号(赵文杰等，2000;谭茂金等，2006).由于轻质油具有较长的弛豫时间，对于特低渗储层，T₂谱分布范围也较长.于是，可以利用T₂谱进行特低渗储层的油水层识别.图 1所示为利用双T_w法识别特低渗储层的示意图.

图 1

Fig. 1

图 1 双Tw法识别特低渗储层示意图(肖立志等，2001)Fig. 1 Schematic diagram of dual-Tw for recognizing the lower-permeability reservoir(Xiao Lizhi et al，2001)

倘若未测双T_w、双T_E资料，则可利用标准T₂，并结合常规电阻率测井资料，采用Achie、Waxman-Smits等模型便可获得较准确的饱和度信息.

核磁共振测井主要反映孔隙流体，能提供有效孔隙度、自由流体孔隙度、T₂谱分布以及渗透率曲线的直观显示.与其他测井方法相比，核磁共振测井技术对解决特低渗储层岩性复杂、储层厚度较薄、束缚水饱和度难以求准等问题具有优越性.其具有信息量丰富、测量精度高，对孔隙结构和孔隙流体反应灵敏等特点，它的应用不仅使测井解释计算的储层参数更加准确，提高了测井对孔隙流体(油、气和水)的分辨能力，而且也为测井解释研究孔隙结构提供了一种崭新的途径(肖立志等，2000). 3.1.2 高分辨率阵列感应测井技术

高分辨率阵列感应测井技术始于20世纪90年代初，作为一种新型的电阻率测井技术，具有纵向分辨率高、多个探测深度、能够进行复杂侵入剖面解释等优点.因此，与常规电阻率测井相比，高分辨率阵列感应测井能够更准确地识别流体性质(焦志洪，2007).

油层段的高分辨率阵列感应测井响应一般显示为减阻侵入特征.当泥浆滤液的矿化度较高时，减阻侵入特征较为明显；但当泥浆滤液的矿化度较低时，减阻侵入特征变得较为模糊(陆万雨，2003).图 2所示为高分辨率阵列感应测井油水层识别测井成果图.

图 2

Fig. 2

图 2 高分辨率阵列感应测井油水层识别测井成果图(焦志洪，2007)Fig. 2 Logging result image of recognizing oil and water reservoirs by HRAI( Jiao Zhihong et al，2007)

自上世纪80年代开始，国外三大测井公司相继研发成功了电阻率成像测井仪器，并实现了商业化.电阻率成像测井响应反映的是所测地层的岩性、物性、裂缝、孔洞及层理，因此，可以根据电阻率成像测井图直观地识别岩性及地层的微观结构、沉积特征，在识别裂缝、孔洞等方面也有独特的优势(张向林等，2008).

近几年来，测井学者开始开展电阻率成像图提取视电阻率和孔隙度谱的研究，并利用视电阻率进行流体性质识别、孔隙度谱进行次生孔隙发育程度的判别. 3.2 特低渗储层评价的新方法

常用的特低渗储层识别和评价方法大多基于一种或几种测井曲线信息，通过建立确定性储层参数解释模型来开展特低渗储层评价.基于岩心、地质、测井和其他资料的特低渗储层多信息综合评价往往难以获取有效的解释和评价模型.然而，模糊综合评判、神经网络及灰色关联判别等非线性数学方法能够较好地映射储层参数与测井响应间的内在非线性关系，从而可实现特低渗储层的精细分析与评价(宋子齐等，1994;王安辉等，2004;孙玉平等，2009). 3.2.1 模糊综合评判法

模糊综合评判是应用模糊关系合成的原理，对特低渗储层的岩性、流体性质及储层类型等进行综合评价的一种方法(孙玉平等，2007;潘中亮，2011).

若W是综合评判因素所组成的集合(U)上的一个模糊向量，B是评判组成的集合(V)上的一个模糊向量，R是从U到V的一个模糊映射，那么从W到B的变换为B=W·R.在B向量中根据最大隶属度原则可以做出判别.在实际的特低渗储层评价中首先应获取模糊变换矩阵，然后分配评价因素的权数，最后根据最大隶属度原则进行判别. 3.2.2 BP神经网络方法

BP神经网络是从人工神经网络的基础上发展起来的，它是一种多层前馈神经网络，采用误差逆传播算法(Error Backpropagation Algorithm，简称BP).利用神经网络可以对特低渗储层进行定性预测，储层参数的测井解释实际上是解决一类映射问题：由M维输入向量(测井信息)到N维输出向量(某种储层参数值)之间的映射.由于测井响应与实际地层各组成部分之间的复杂关系，这种映射是高度非线性的(陆万雨，2003;王安辉等，2004).为了有效地对特低渗储层参数进行预测，必须输入参数样本进行若干次训练，并不断地修正连接权值，直到输出参数的误差满足要求为止，最后将训练好的的各层连接权值等信息作为模型进行保存，利用训练好的模型便可对未训练的样本进行预测(伍泽云等，2009). 3.2.3 灰色关联法

该法是利用灰色关联度进行分析的一种方法.利用该法开展多测井参数储层综合分析，通过开展灰色白化函数、归一化、标定聚类权、求聚类系数、构造聚类向量并聚类等一系列计算和处理后，便可对储层进行客观合理的评价(宋子齐等，2004).该法较有效地解决了复杂储层地质条件下难以划分储层的问题. 3.2.4 录井资料分析法

根据录井资料和测井资料从不同角度来认识储集层，根据其数据的变化规律对特低渗储集层油气性质进行识别(梁从军和王本奇，2003;杨思通等，2007;胥博文等，2009).测井获得的信息在反映地层物性方面量化程度高、反映地层参数多为物理性质；录井是通过使用不同方法检测地层含油气性来评价特低渗储集层.其方法有常规地质录井、气测录井、地化录井、定量荧光录井等.这些录井方法相互补充、又各有针对性，保证了录井资料的准确性和储集层解释评价的客观性，其获得的信息虽量化程度较低，但参数除具有物理性质外，还具有化学性质，且及时性和直观性较好.因此，在取全、取准储集层测录井信息基础上，将录井和测井信息结合，探索综合评价特低渗储层是一种有效的方法，但此种方法较之测井方法成本较高. 4 特低渗储层的测井技术难点及展望 4.1 特低渗储层测井技术研究难点

特低渗储层非均质性和各向异性较强，测井响应特征难以表征储层的真实孔隙和流体特性，给测井评价带来诸多的模糊性和不确定性，尤其是利用常规测井方法难以较准确地计算含油饱和度.其面临的主要困难有如下几个：

(1)油气在岩石总体积中所占比例一般不足10%，测井对油气的分辨能力较低，测井响应中来自油气的贡献量很小；

(2)(以下同)储层一般经历了很强的成岩后生作用，孔隙结构复杂、非均质性强，影响储层参数评价的地质因素多；

(3)油层一般无自然产能或产能很低，需要经过大型压裂改造才能够投产，储层改造等工程因素对储集层的产能具有重要影响，无疑加大了工业性产层与低产层、干层评价的难度；

(4)由于国外高分辨率阵列感应电阻率、阵列声波成像及电阻率成像仪器昂贵，这些先进的测井设备所测井次较少，难以满足特低渗储层测井评价的需要；

(5)基于油藏指导测井的评价技术起步较晚，技术落后，更没有研发出与国外技术水平相当的井下仪器；

(6)目前尚无一套较普遍适用的定量计算特低渗储层参数的方法，制约了测井技术的推广应用. 4.2 特低渗储层测井评价技术展望

针对我国当前特低渗储层测井评价技术的未来需求，除解决上述的难点外，还需在以下六方面获得突破：

(1)重视特渗透储层岩石物理基础实验研究，加强特低渗储层测井理论研究；

(2)构建特低渗储层测井综合评价方法，实现定量化评价；

(3)积极推广核磁共振、高分辨率阵列感应等高性能测井，强化室外仪器刻度和室内曲线标准化的“双重”刻度工作，确保资料的品质；

(4)重视测井响应机理的分析和孔隙结构评价，通过厚层细分进行分类建模，精细描述特低渗储层参数；

(5)立足综合解释，重视测井和岩屑录井、钻井、气测、取心等第一性资料的综合应用；

(6)加强现代非线性数学方法在特低渗储层评价中的应用研究，研发相关测井评价方法和配套解释软件.