深层砂砾岩储层测井精细评价

陈钢花,王有涛,董维武,张孝珍

(1.中国石油大学(华东)地球资源与信息学院,山东青岛 266555; 2.中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司地质科学研究院,山东东营 257015)

深层砂砾岩储层测井精细评价

陈钢花1,王有涛1,董维武1,张孝珍2

(1.中国石油大学(华东)地球资源与信息学院,山东青岛 266555; 2.中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司地质科学研究院,山东东营 257015)

储层岩石物理相是储层岩性和物性特征的综合反映,它对油水分布具有重要的控制作用,同类岩石物理相具有相似的岩石学特征,孔—渗关系呈现出规律性变化,表现出相似的岩电关系和测井响应特征。为此充分分析核磁共振、成像测井等新技术,采用测井相分析技术,将储集层划分为不同类型的岩石物理相,在此基础上分类建立了该区块测井参数精细评价模型和油水层判别标准,使研究区的油水层判别精度从原来的60%提高到了80%以上,基本解决了本区油水层判别困难的难题。

砂砾岩;测井响应;岩石物理相;储层参数;油水层识别

随着勘探程度的逐步深入,隐蔽油气藏的勘探日益被重视,寻找新的储层已成为当前各油田所面临的重要研究课题。砂砾岩体油气藏一直是寻找隐蔽性油气藏的有利地区。近几年来,胜利油田东营、车镇凹险北部陡坡带深层砂砾岩等复杂油气藏勘探取得了重大突破。这类复杂油气藏沉积特征在横向上表现为沉积相带变化快,沉积体互相叠加成藏,纵向上表现为砂砾岩体沉积厚度大,岩相变化快,而且存在多个油水系统,油水层测井响应特征不明显[1-2]。砂砾岩体测井储层评价、油气层解释、地质和工程应用在国内外石油勘探领域均属评价难题,均需要新的理论和先进的工程技术来支撑。

砂砾岩体油气藏的复杂性使该类油气藏储层测井评价受到了严重的挑战,造成用传统的测井评价方法难以准确计算储层参数和确定储层流体性质,从而使得测井解释结果与测试、试油试采结果不吻合。目前核磁共振测井、成像测井等一些新技术的应用,使研究工作有了新的突破,有力的促进了砂砾岩储层研究。

1 砂砾岩储层测井评价难点

(1)该储层为近物源的砂砾岩扇体沉积,碎屑岩、片麻岩物源,保留了部分母岩片麻岩的性质,矿物成分复杂,岩石中含有放射性矿物,导致储层具有较高的放射性,从而GR基本失去了评价价值。

(2)岩石成分的复杂性导致储层的孔隙结构复杂、孔喉半径值大小不均、物性非均质严重、低孔低渗、储层流体分布及渗流能力差别较大。

(3)对于高能环境下沉积的砂砾岩体储层来讲,其储层岩石堆积杂乱,其沉积特征直接影响储层的电性,导致电阻率受到岩性很大的影响,直接导致储层的油、水层测井响应特征不明显,造成油、水层识别困难。

2 砂砾岩储层测井评价方法

鉴于上述砂砾岩储层评价难点,提出了采用测井相分析技术,根据测井响应特征首先将储集层划分为不同类型的岩石物理相,然后按岩石物理相类型建立相应的测井解释模型的方法。该方法使同类岩石物理相具有相似的岩石学特征,孔—渗关系呈现出规律性变化,表现出相似的岩电关系和测井响应特征,从而将地层非均质性问题转变为相对均质性问题。

2.1 储层测井响应特征分析

按照“岩心刻度测井”、“成像、核磁等测井新技术标定常规测井资料”的原则,分析不同类型的岩性在常规测井信息上的响应特征,建立各类岩石物理相的测井信息识别模式[3-5]。研究区储层岩性变化大,岩石颗粒分选、磨圆度都较差,岩性有砂岩、含砾砂岩、砾状砂岩和砾岩等。

图1为砂岩测井响应特征,砂岩中含砾小于5%,成像图(3 442.5～3 443.1 m)上基本分辨不出砾石,多呈层状分布且厚度小,亮度介于亮度较高的致密岩性和颜色较暗的泥岩中间,有时因含较多灰质成分,亮度增强,可见水平层理,为扇端的沉积特征,在砂砾岩体内发育较少。微电极曲线显示为正差异,声波时差、中子、密度三孔隙度基本重合,电阻率除随含油级别升高而增大外,岩性越细电阻率越低,核磁共振束缚流体少,可动流体多。

图1 砂岩测井响应特征Fig.1 The characteristic of log respone for sandstones

图2为含砾砂岩的测井响应特征,砂岩中含砾5%～25%,扇根、扇中和扇端均有发育,是砂砾岩体主要的含油岩性,电成像图(3 390.6～3 391.6 m)亮度中等的背景下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。微电极曲线显示为正差异,声波时差、中子、密度三孔隙度基本重合,中子、声波一般随埋深而减小,油层、水层电阻率比砂岩相应含油级别的电阻率高,核磁共振束缚流体较少,可动流体较多。

图2 含砾砂岩测井响应特征Fig.2 The characteristic of log respone for conglomeratic sands

图3为砾岩的测井响应特征,砾石在成像图(3 394.5～3 395.8 m)上反映明显,含量大于50%,显示为亮色斑点状,颗粒清晰可辨,但粒径变化较大,混杂堆积,大直径颗粒磨圆度差,次棱角—棱角状,分选较差,可见砾石因受力而发生变形、变位、断裂的现象。砾岩多出现于扇根部位,在扇中也有分布。该区砾岩有分选较好的砾岩、杂基支撑砾岩和致密砾岩。微电极曲线呈锯齿状,且数值较高,电阻率数值较高,一般大于40Ω ·m,声波时差、中子测井数值较小,密度值较高,核磁共振束缚流体、可动流体都较少,该类砾岩一般为干层。

图3 砾岩测井响应特征Fig.3 The characteristic of log respones for conglomerates

2.2 岩石物理相的划分

根据上面总结的各类岩性的测井响应特征,将该区块储层划分为四类岩石物理相[6-7],每类岩石物理相对应一种地层类型,其响应特征如下:

岩石物理相1:自然电位负异常,电阻率较低,约为10～30Ω·m,中子孔隙度较大,约为7%～17%,声波时差较大,约为68～78μs/ft,密度较小,约为2.43～2.52 g/cm3,核磁共振测井T2截止值左边信号强度较弱,而右边信号强度较大,表明含有较多的可动流体,主要岩性为砂岩。

岩石物理相2:自然电位负异常,电阻率中等,约为20～45Ω·m,中子孔隙度较小,约为5%～12%,声波时差较小,约为59～68μs/ft,密度较大,约为2.49～2.6 g/cm3,主要岩性为砾状砂岩、含砾砂岩。

岩石物理相3:自然电位负异常,电阻率高,约为45～120Ω·m,中子孔隙度小,约1%～8%,声波时差很小,约为52～61μs/ft,密度大,约为2.58～2.67 g/cm3,主要岩性为砾岩、砾状砂岩。

岩石物理相4:自然电位接近泥岩基线,电阻率值很低,约为2～12Ω·m,中子孔隙度大,约为15%～45%,声波时差大,约为78～112μs/ft,密度很小,约2.23～2.52 g/cm3,中子孔隙度远大于密度孔隙度,主要岩性为泥岩、粉砂质泥岩。

利用测井相分析方法[8-10]开发了相应的软件,实现连续自动地划分岩石物理相,按不同岩石物理相分别建立了泥质含量、孔隙度、渗透率、含油饱和度等参数的测井解释模型,并对研究区所有井进行了精细解释。

2.3 油水层判别

首先岩性决定着物性,砂岩、含砾砂岩、砾状砂岩、砾岩物性依次变差,其次储层的含油性又与物性密切相关,从本地区取心资料看,含油层段含油极不均匀,但一般是物性好则含油性好,物性差则含油性差,而致密岩性基本不含油。研究区块岩石物理相的分类综合考虑了岩性和物性的影响,为此就这个地区的地质特点,充分利用关键井的核磁共振测井解释结果和部分试油试采数据分别制作了岩石物理相1、2的电阻率—孔隙度交会图版(岩石物理相3主要为干层,岩石物理相4对应非储层,不再制作图版),图4为岩石物理相1的电阻率—孔隙度交会图版。

3 实际资料处理

根据建立的测井参数精细解释模型和油水层判别标准对该区块所有的井进行了精细评价。图5为A井3 570～3 611 m井段测井解释成果图,该井段岩性主要为含砾砂岩、砾状砂岩,可以看出各岩石物理相与岩性的对应关系较好。在岩石物理相解释的基础上,利用建立的储层参数评价模型计算出泥质含量、孔隙度、渗透率、饱和度等储层参数,最后利用油水层判别标准进行油水层划分。现依据做出的油水层判别标准,53、55、56、58号层解释为油层。2006年1月和2006年3月两次对3 579～3 610 m井段进行试油,两次试油结果分别为日产液4.5 m3,日产油4.5 t,含水率0.8%;日产液34.5 m3,日产油32.3 t,含水率1.8%,试油结果为油层。通过所建立的油水层判别标准得到的解释结论与试油结果一致。

图4 岩石物理相1孔隙度—电阻率交会图Fig.4 The crossplot of porosity-resistivity for lithophase 1

4 结论

成像测井资料在岩性识别方面、核磁共振测井在识别流体方面效果明显,运用FMI成像测井、核磁共振测井等新技术对砂砾岩储层进行评价,对常规测井资料进行刻度,为利用常规测井资料评价深层砂砾岩提供更为可靠的技术支撑。深层砂砾岩岩石类型复杂,储层非均质性强,应用开发的软件对储层进行了岩石物理相划分,使砂砾岩储层的非均质性问题转化为相对均质的问题,弱化了储层的非均质性,继而建立适合于该地区的、基于多种岩石物理相模式的储层参数评价模型,在此基础建立了油水层判别标准。通过实际资料的处理解释,证明了方法的可行性,使得本区油水层判别精度由原来的60%提高到了80%以上,基本上解决了该区油水层判别难的问题。

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图5 A井测井解释成果Fig.5 Log interpretation map for well A

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Fine evaluation on deep glutenite reservoirs with well logging data

Chen Ganghua1,Wang Youtao1,Dong Weiwu1,Zhang Xiaozhen2
(1.College of Geo-Resources and Information,China University of Petroleum(East China),Qingdao266555;2.Geological Scientif ic Research Institute of SINOPEC Shengli Oilf ield Company,Dongying257015)

Lithophase is the response of lithology and porosity,and it has an important controlling effect on the distribution of water and oil.Every lithophase have similar logging response,lithology characteristic and relationship of porosity and permeability.In this paper,the logging response of MRIL and FMI have been analyzed by using electrofacies analysis technique.The whole reservoir is divided into several lithophases according to logging response,well logging evaluation models have been constructed,and criterion to identify oil-water layers for different lithophase have been determinated.Through this study, the accuracy of oil-water layer identification has been improved from 60%to 80%,and the difficult problem to identify oil-water layer has been solved.

glutenite;log response;lithophase;reservoir parameter;oil-water layer recognition

book=6,ebook=27

P631.8+1

A

10.3969/j.issn.1008-2336.2010.02.082

1008-2336(2010)02-0082-05

2009-12-11;改回日期:2010-01-29

陈钢花,1963年生,女,现为中国石油大学(华东)地球资源与信息学院教授,硕士生导师,主要从事测井资料数据处理与解释方面的教学与科研工作。E-mail:cgh—63@sina.com。