巴—麦地区石炭系储层流体性质判别方法研究

赵　冉

（西北油田分公司勘探开发研究院，新疆乌鲁木齐830011）

巴—麦地区石炭系储层流体性质判别方法研究

赵冉*

（西北油田分公司勘探开发研究院，新疆乌鲁木齐830011）

巴—麦地区石炭系碳酸盐岩储层特征和流体分布十分复杂，利用单一的常规测井信息难以准确判别流体性质。通过应用4种流体性质判别方法的效果表明，神经网络方法可对实钻井流体的测井信息进行训练并建立测井曲线与不同类型流体的映射关系，从而达到快速、准确地判别储层流体性质、类型的目的。综合其它3种常规方法，优势互补，形成了一套适合于碳酸盐岩复杂储层流体性质的判别方法体系，有效提高复杂储层流体判别的准确度。

神经网络；流体性质判别；裂缝型储层；巴—麦地区；塔里木盆地

1　概述

巴楚—麦盖提区块（简称巴—麦地区）构造位置上覆盖中央隆起区西部的巴楚隆起和塔西南坳陷区的麦盖提斜坡。该区域前期主要针对石炭系地层的沉积环境和储层成岩演化方面开展了一系列研究，取得一定的成果。由于该区储层岩石成分复杂，非均质性极强，储层类型多样，导致对储层油气水的识别难度极大，利用常规测井信息难以准确地判别复杂储层流体性质。为了解决目前现场勘探开发中存在的这一棘手难题，本文通过对目前国内外常用的储层流体性质判别方法进行归纳总结，分析对比每种流体性质判别方法的应用条件、结合巴—麦地区石炭系不同类型储层的地质特征，以测井资料为基础、试油结果作为检验标准，论证了各种流体性质判别方法在该区域的适应性，由此形成了一套实用、快捷、方便的流体性质评价技术，在生产实践中取得了显著的效果。

2　储层特征

巴—麦地区石炭系地层矿物成分复杂，除方解石、白云石外，还有多种粘土矿物、石膏、硬石膏及少量萤石、黄铁矿等。岩芯分析资料表明：巴—麦地区石炭系C2x灰质云岩储层孔隙度主要在10%～20%之间，渗透率介于100～1000mD之间，属于中孔高渗储层；C1b灰质云岩储层孔隙度主要在0%～10%之间，渗透率多为0.01～0.1mD之间，属于低孔特低渗储层。其储层类型分别为裂缝—孔洞型和裂缝—孔隙型，储层测井响应特征比较明显，易于识别。通常表现为：井径相对规则与钻头尺寸相近，局部出现缩径；自然伽马相对低值，中子、声波同时增大，深浅双侧向在高阻背景上相对降低。

3　储层流体性质判别方法研究

3.1P1/2正态概率特征分析法

（1）方法原理。P1/2法又叫正态分布法或高斯分布法。根据正态分布法原理对视地层水电阻率Rwa开平方，并命名为P1/2即。一般情况下，纯水层计算的P1/2值应满足正态分布规律，即P1/2值应在真地层水电阻率附近较小范围内波动，其正态分布曲线较窄。油气层的P1/2值变化范围随之增大，正态分布曲线比较宽缓甚至不满足正态分布。由此可利用P1/2值的累积概率曲线特征来判断油气层与水层，油气层：曲线斜率大且线性关系不好，水层：曲线斜率低，线性关系非常好，基本上呈直线；但难以正确区分油气层与水层。

（2）应用效果分析。M10井4751～4783m测试日产油35.1m3，日产水79.6m3、日产气8148m3；M6井4763.8～4770.6m测试日产油1.12m3，日产水2.11m3，试油测试结论为高压低产油水同层；M4井4733～4820m测试日产油107.9m3、日产气15278m3，未见水。P1/2法在M10井、M6井和M4井中的应用情况如图1所示，各生产层段的P1/2累积概率曲线斜率与含油特征有明显对应关系。M10井巴楚组顶部两个储层段含油性从上往下依次变差，底部一层（4774～4777m）应以产水为主，对应P1/2累积概率曲线斜率较小，线性关系好。M4井巴楚顶部储层段（4756～4761m）为明显的油气层特征，其P1/2累积概率曲线斜率大且线性关系较差。M6井巴楚顶部储层段（4766～4768m）为油水同层的特征。均与测试结果一致，符合率高达100%。

图1　巴—麦地区石炭系C1b组P1/2累积概率曲线图

3.2中子—声波孔隙度比值法

（1）方法原理。由于巴—麦地区石炭系储层多为白云岩，而白云岩储层含高矿化度水（束缚水或可动水）使中子视孔隙度异常增大，而声波孔隙度主要反映基质孔隙度，与地层真实孔隙度接近。因此，在纯水层中子视孔隙度将高于或略等于声波孔隙度。在纯气层，由于天然气的含氢指数最低，再加上挖掘效应的影响，造成中子视孔隙度明显低于声波孔隙度。

（2）应用效果分析。由表1可以看出，C2x气层的中子孔隙度小于声波孔隙度（PORN/PORA＜1），水层的中子孔隙度明显大于或略等于声波孔隙度（PORN/ PORA≥1）；C1b油层及油水层的中子孔隙度也明显大于声波孔隙度。因此，中子孔隙度与声波孔隙度比值法能够将C2x的气层与水层区分开，但无法区分C1b的油层和水层。经与2个层系5口井的8个不同储层段的测试资料统计表明，中子—声波孔隙度比值法判别油水与气的符合率达100%，但对油水的判别目前效果不理想。

3.3电阻率—孔隙度交会法

（1）方法原理。由阿尔奇公式可得：

两边取对数：

根据已知的地层水电阻率Rw、m、n值，或已知水层的电阻率和孔隙度，就可在图中确定一组不同Sw值，将Rt和φ点入图中，据其落入图中的位置判断储层的含流体类型。

表1　中子孔隙度与声波孔隙度比值判别流体类型

（2）应用效果分析。由图2可见，M4井油层（4756～4761m）、M10井油层（4765～4769m）的Rt-POR交会点都落在30%含水饱和度线的右上方。M6井油水同层（4765～4770m）的Rt-POR交会点在30%～50%含水饱和度之间。M10井含油水层（4769～4772m）的Rt-POR交会点50%～60%含水饱和度之间。由此可见，电阻率—孔隙度交会法能够较好地判别C1b以及C2x的油层、水层、油水同层，符合率达100%。

3.4神经网络判别法

（1）方法原理。利用神经网络判别流体类型的关键是建立网络模型，即建立网络输入与输出的对应关系。对流体类型判别建立一个三层网络结构模型，即一个输入层，一个隐含层和一个输出层。将测井响应值作为网络的输入，网络输出即为对应的流体类型。

第一步：建立网络输入矩阵。

第二步：确定流体类型编码方式。

由于流体类型不能直接作为网络的输出，必须对其进行编码以便计算机处理。首先根据所要判别的流体类型的个数确定网络输出层神经元的个数。对于每一种流体类型分别建立不同的编码方式，如表2所示。

图2　巴—麦地区巴什托构造C1b孔隙度—电阻率交会图

表2　流体类型编码

第三步：网络训练。

网络模型建好后，即可进行流体类型预测：①在储层内选择一段测井曲线建立上述的网络输入矩阵；②调用已保存的网络结构、各层连接权重及神经元阈值计算网络输出；③根据网络输出判别流体类型。

（2）应用效果分析 。利用上述方法建立了适用于巴—麦地区石炭系流体类型判别的神经网络模型，并开发了相应的软件。实际应用表明（表3），除了少数裂缝发育层外，神经网络方法能够有效判别巴—麦地区石炭系所有层位的流体类型，利用神经网络法判别流体性质的符合率达95%。

4　储层流体类型的综合判别

表3　神经网络流体类型预测结果

上述不同流体类型判别方法在不同类型、不同层段储层中的实际应用效果差异较大。为了能对储层流体类型进行准确判别，必须首先分清储层的类型和特征，结合区域地质成果和流体性质判别法的适应性，在初步了解区域流体性质的基础上，优选最佳的流体性质判别方法，由此形成一套针对复杂碳酸盐岩储层判别流体性质的综合评价技术方法。巴—麦地区石炭系以裂缝—孔洞型和裂缝—孔隙型储层为主，油气水均有分布，根据各储层的类型及其基本地质特征，采用不同方法进行流体类型的判别（见表4），经与2套层系5口井的8个不同储层段的测试资料统计对比表明，利用P1/2法、POR-RT交会法、神经网络法判别流体性质的符合率达100%，PORN/PORA的符合率仅62.5%。由此可见，针对巴—麦地区石炭系的复杂碳酸盐岩储层，可综合考虑P1/2法、RT-POR交会法和神经网络法进行流体性质判别，就能有效提高流体评价的精度。

表4　不同流体性质综合判别结论及符合情况

5　结论

（1）巴—麦地区石炭系主要发育裂缝—孔洞型和裂缝—孔隙型储层，比较适用的流体性质判别方法为综合运用P1/2法、RT-POR交会法、神经网络判别法。

（2）建立了一套适合巴—麦地区石炭系复杂碳酸盐岩储层较系统的、较成熟的、较实用的流体性质判别方法，对其它地区类似地质背景的储层流体判别具有一定的借鉴作用。

（3）巴—麦地区石炭系储层类型复杂、流体分布特殊，任何单一的流体性质测井技术判别方法都具有其本身的局限性、特殊性和适用性，只有综合分析多种储层预测资料成果，根据不同储层类型应用不同的技术方法，才能减少失误，提高解释精度。

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TE122

A

1004-5716(2015)07-0083-04

2014-07-11

2014-07-18

赵冉（1982-），女（汉族），河北石家庄人，工程师，现从事油气储层研究、测井解释工作。