基于多级次流动单元的砂砾岩储层分类渗透率评价方法
——以陆丰油田古近系文昌组W53油藏为例

石磊，管耀，冯进，高慧，邱欣卫，阙晓铭

(中海石油(中国)有限公司深圳分公司 南海东部石油研究院，广东 深圳 518000)

0 引言

随着南海东部勘探不断深入，深层砂砾岩油藏测井精细评价越来越重要。古近系文昌组砂砾岩储层孔隙结构复杂，非均质性较强，给油田开发带来较大困难。传统测井评价方法主要以砂层组为解释单元建立孔渗关系，而忽视了储层内部物性及渗流特征的差异，导致测井解释渗透率精度较低[1-2]。自1984年Hearn最早提出流动单元的概念以来，它就被大量的学者使用在各种不同类型油藏的储层评价中，为油藏描述和储集层评价提供了新的方法与思路，并取得了丰富的研究成果[3-8]。Amaefule等[9]提出流动单元指标法(FZI)，首次提出建立测井资料与FZI值的关系来评价储层的流动能力，得到业界广泛认可；卢毓周等[10]、赵军等[11]、张尚华等[12]根据各自研究区域岩心资料采用流动单元指标法建立流动划分标准，识别出不同类型流动单元，有效提高测井渗透率计算精度。随着机器学习、人工智能的发展，Ahrimankosh等[13]、孙勤华等[14]、孙致学等[15]采用神经网络等数据挖掘方法建立非线性识别模型，实现了复杂储层流动单元有效划分。但是，这些方法都是从同一个层面考虑储层岩性、物性等静态参数，分类后各类流动单元容易出现重叠和误判，导致划分结果与生产实际符合率较低。对于流动单元指标法而言，如果储层的渗透率和孔隙度同时扩大或缩小适当的倍数，得到相同的FZI值，那么在这种情况下，流动单元的划分结果就不能体现流动单元的真正内涵[16]。认识到单纯采用FZI值划分储层流动单元存在一定的局限性，高博禹等[17]、高伟等[18]和刘逸盛等[19]对流动单元指标法划进行了改进，通过采用层内渗透率纵向非均质参数等地质信息突出层间渗流差异，或者综合多种方法进行评价，避免单一方法的自身缺陷，也取得了较好的实用效果。但是，各研究区地质情况不同，敏感参数也不尽相同，而且地层非均质参数获取也较为困难，多种方法综合使用又会增加较大的工作量，甚至分类的结果仍不理想，所以，FZI难以进行有效推广。

针对上述现象，论文从流动单元真正内涵出发，提出了一种多层次流动单元分类的方法：采用沉积微相—岩性—孔隙结构的三级流动单元划分方法来约束FZI划分范围，使得流动单元的重叠区域能有效区分开，解决了流动单元参数选取困难的弊端。以陆丰油田文昌组为例，综合区域地质背景与成像测井提供的储层信息，在沉积微相、岩性和孔隙结构等研究的基础上，利用多层次流动单元法对陆丰油田文昌组W53油藏进行渗透率评价，取得了较好的效果，对陆丰油田深层砂砾岩储层开发生产具有一定指导意义。

1 研究区概况

中国南海东部海域陆丰油田，位于陆丰13洼与陆丰15洼之间的SW—NE走向的断裂鼻状构造带上(图1)。该构造是一个由近EW延伸向北倾的断层所控制的位于断层上升盘的断鼻构造，自上而下钻遇地层依次为第四系，新近系上新统万山组，新近系中新统粤海组、韩江组、珠江组，古近系渐新统珠海组、恩平组，古近系始新统文昌组。研究区主要目的层文昌组为滨浅湖—中深湖和三角洲沉积，沉积时，水动力类型多变且水流改道较为频繁，因此储层岩性复杂，且非均质性较强。储层岩性主要为灰色与浅灰色细砂岩，其次是粗砂岩和含砾砂岩，含少量粉砂岩。对比珠江口盆地其他凹陷，陆丰油田文昌组埋藏较浅，压实等成岩作用较弱，部分砂岩仍保留有较好的储集空间。岩心物性分析结果表明：砂岩储层孔隙度主要分布在10.5%～14.6%之间，渗透率主要分布在(0.5～210.4)×10-3μm2之间，相近孔隙度样品对应的渗透率差异较大(可达2～3个数量级)，孔隙度与渗透率相关性较差，可见该区域储集层非均质性较强。W53油藏是文昌组最大的主力油藏，占整个油田地质储量的50%以上。

图1 陆丰油田位置与地层特征Fig.1 The location and stratigraphic characteristics of Lufeng oilfield

2 多级次流动单元划分方法

常规流动单元划分方法通常是从物理角度定量划分储层，只能反映储层的一个物理因素，具有明显的局限性，无法反映某一特定沉积环境所决定的储层渗透率[20]。针对这一问题，引入多层次流动单元：首先，在大尺度上分析影响储层渗流特征的主要因素，并以此为依据划分第一级流动单元；然后，在第一级流动单元的内部，根据储层渗流特征的变化进一步划分次一级的流动单元，即第二级流动单元[21]；最后，如果在第二级的流动单元内部，储层仍存在渗透性变化，就需要从更微观的孔喉结构等参数中进一步划分出第三级流动单元，直到计算精度达到要求。在研究区文昌组流动单元识别与划分研究中，考虑到储层非均质性由宏观到微观具有层次性，由此形成了基于沉积相—岩性—孔隙结构的三级流动单元划分方法。

2.1 基于沉积相划分第一级流动单元

第一级流动单元划分需要建立在区域地质背景分析和沉积相分类研究的基础上。综合岩心、测井及录井资料，对岩石类型、沉积构造及测井相等沉积相标志进行分析[22-23]，结果表明：陆丰油田沉积环境为滨浅湖、中深湖和三角洲沉积，沉积亚相为浅湖、深湖、滨岸相和三角洲前缘亚相。其中，浅湖和深湖相水动力弱且为稳定水体环境，其沉积物以泥岩为主；三角洲前缘亚相可进一步划分为水下分流河道、滩坝和水下天然堤3种微相。这3种微相的岩性和电性特征如下。

1)水下分流河道：主要沉积浅灰色粗砂岩、中砂岩和细砂岩，发育叠合层理和交错层理。伽马曲线呈低值，钟形或箱形，水动力较强，沉积物粒度相对较粗，见底部冲刷面。

2)滩坝：主要沉积浅灰色细砂岩和粉砂岩，发育叠合层理，显示了多期砂体相互叠置的沉积特征。伽马曲线表现为中低值，漏斗形，呈现反旋回特征。

3)水下天然堤：主要沉积浅灰色粉砂质泥岩，其间夹杂薄层灰色泥岩，砂岩发育叠合构造，泥岩发育层状构造。伽马曲线表现为中低值，呈钟形或箱形，锯齿化由砂包泥所致。

根据陆丰油田文昌组沉积相特征，可以将W53油藏划分为3个一级流动单元(表1)。从一级流动单元划分标准可以看出，不同沉积微相储层的岩性、物性差异明显，其中第Ⅲ类流动单元物性较差，结合测井特征与区域物性下限确定为干层，不再进行次一级流动单元划分。

表1 W53油藏沉积微相类型及第一级流动单元划分标准

2.2 基于岩性划分第二级流动单元

第二级流动单元划分主要在岩性划分的基础上展开。研究区砂砾岩储层岩性较为复杂，仅用常规测井无法有效识别，但辅助FMI成像测井则不仅可以准确识别出不同岩性，还可以反映岩石粒度变化[24]。第二级流动单元划分的流程为：①利用岩心资料对成像测井资料进行刻度，确定关键岩性；②通过FMI成像测井图像特征识别全井段岩性(如图2)；③落实不同岩性的测井响应值，优选相关性最高的自然伽马、密度和中子等曲线进行曲线重构，放大测井曲线的响应值；④编制重构曲线交会图，建立岩性定量识别图版，实现第二级流动单元的划分。

通过伽马、密度和中子重新构建伽马关联曲线GR1和中子密度关联曲线DN1，来放大岩性测井响应特征，能有效提高储层岩性识别的准确率：

GR1=100×(GR-GRmin)/(GRmax-GRmin) ，

(1)

DN1=200×(0.45-CNL)-120×(DEN-1.95)，(2)式中：GR、DEN、CNL分别为油田伽马、密度、中子测井曲线归一化值；GRmax、GRmin分别为油藏纯泥岩最高伽马值、纯砂岩最低伽马值。如图3所示，结合岩性定量分析图版，可以清晰确定各岩性类型，定量划分出储层的第二级流动单元。

如表2，文昌组W53油藏共划分了5个二级流动单元。从二级流动单元划分标准可以看出，位于水下分流河道的岩性明显好于天然堤和滩坝，表明第二级流动单元储层岩性受控于沉积环境；而同属于水下分流河道的井不同岩性物性差异较大，表明储层物性主要受岩性影响，三者具有较好的层次性。

二级流度单元划分后，渗透率计算精度有了明显提高(图4)。运用典型的压汞岩心分析资料验证时发现，所有类别分类效果较好，只有Ⅱ2类的岩心资料匹配较差(图5)，表明Ⅱ2类储层渗流特征仍有变化。

图2 W53油藏不同岩性的常规测井与成像测井特征Fig.2 Different lithology characteristics of conventional logging and imaging logging of W53 Reservoir

表2 W53油藏第二级流动单元划分标准

图3 W53油藏岩性识别图版Fig.3 Lithologic identification chart of W53 Reservoir

2.3 基于孔隙结构划分第三级流动单元

完成上述两级流动单元划分后，对于每一类流动单元(Ⅰ1、Ⅰ2、Ⅰ3、Ⅱ1、Ⅱ2)而言，其沉积微相和岩性等相对宏观的地质因素基本一致，因此影响其渗流特征的主要因素为微观孔隙结构。流动单元指标(FZI)是储层孔隙度与渗透率的综合表征参数，能够反映储层的孔隙结构，将其作为第三级流动单元的划分指标。

基于Kozeny-Carman方程，针对不连续的孔隙介质加入平均孔隙半径和迂曲系数后，可推导出孔隙度和渗透率的关系[25]：

(3)

将式(3)变形可得：

(4)

对式(4)左右两边取对数，可得：

lgRQI=lgøz+lgFZI,

(5)

式中：K为孔隙度和渗透率关系；Fs为孔隙几何形状指数；τ为孔隙空间迂曲度；Sgv为比表面积；RQI为储层品质指数；FZI为流动单元指标；øz为标准孔隙度。

图4 二级分类后孔隙度与渗透率关系Fig.4 Relationship between porosity and permeabilityafter secondary classification

图5 压汞曲线验证储层类型Fig.5 Verification of reservoir type by mercuryintrusion curve

应用流动单元累积概率分布图对全部的岩心进行分类。同类储层的流动单元指数为正态分布，在正态分布概率坐标系中应为一条直线，而不同流动单元具有不同的概率分布，在正态概率坐标系中表现为具有不同斜率的直线，不同斜率直线的条数即为流动单元类型的数目[26]。如图6，应用该方法可将陆丰油田古近系储层划分为4类，再结合三级流动单元划分的结果，将文昌组W53油藏划分出6类流动单元(表3)，每类流动单元代表着一种不同的沉积相、岩性、物性和孔隙结构特征。

图6 流动单元指标累积概率分布Fig.6 Cumulative probability distribution offlow unit indicator

表3 W53储层流动单元三级分类标准

2.4 基于多级次流动单元储层分类的渗透率模型

分析陆丰文昌组W53油藏流动单元总类型的FZI值，发现不同类别(如第三类与第四类)的FZI值分布互有重叠，表明相同的FZI值不一定具有相同的沉积、岩性和孔隙结构特征，这就是流动单元指标法容易出现错划现象的原因。但通过三级次流动单元划分后，就可以将这两类储层类型准确识别出来。依据6类流动单元总类型分别建立孔隙度与渗透率关系(式6～式11)，孔渗相关性得到明显的改善(图7)：

K=0.392 5e0.352 7øe,

(6)

K=0.380 2e0.299 6øe,

(7)

K=0.094 8e0.372 7øe,

(8)

K=0.073 2e0.318 9øe,

(9)

K=0.027 3e0.319 9øe,

(10)

K=0.010 4e0.293 0øe。

(11)

3 应用效果分析

应用三级流动单元划分法对研究区的well-X1井全井段进行处理。从well-X1井W53油藏流动单元剖面(图8)可以看出：解释层Z1层沉积微相为水下天然堤，岩性为泥质粉砂岩，岩性分析物性较差，测井解释为干层；Z2层沉积微相为滩坝，岩性为粉砂岩，岩心FZI=0.33，属于第六类流动单元；Z3层沉积微相为滩坝，岩性为细砂岩，岩心FZI=1.05，属于第四类流动单元；Z4-Z6层沉积微相为水下天然河道，Z4层为细砂岩，Z5层为粗砂岩，Z6层为含砾砂岩，分别属于第三类、第二类和第一类。

对于W53油藏的Z3层和Z4层来说，尽管岩性相同，但是沉积微相不同、FZI值也不同，导致他们的孔渗关系差异较大；而Z4层与Z5层除岩性不同外，沉积微相与FZI值属于同类，孔渗关系也很接近，在满足精度条件下，可以根据实际地层情况，适当调整流动单元分类标准，将这两类流动单元合成一类，这样可以提高工作效率，减小工作量。如图8给出的渗透率结果中，改进后渗透率(黑色虚线)与三级分类解释渗透率(黑线实线)大小差别较小，表明W53油藏归并相近流动单元后对渗透率精度影响较小。

对比三级流动单元划分法计算的流动单元类型与油田实际试油结果(表4)，可以看出流动单元类型与测试的米采油指数有较好的一致性，表明三级流动单元划分法是行之有效的；如图9，储层分类渗透率解释结果与岩心分析结果的相关系数(R2=0.927 7)较高，表明多层次流动单元法能有效提高储层渗透率计算精度。由此可知，本文研究多级次流动单元分类渗透率评价法在研究区深层储层评价中具有较好的适用性。

图7 三级分类后孔隙度渗透率关系Fig.7 Relationship between porosity and permeabilityafter third classification

图8 well-X1井W53油藏流动单元剖面Fig.8 Stratigraphic flow unit profile (SFP) of W53 Reservoir in well X1

表4 W53储层流动单元类型与试油结果对比

图9 计算渗透率与岩心渗透率对比Fig.9 Comparison of calculated permeability and core permeability

4 结论

1)南海东部文昌组深层砂砾岩储层非均质性较强，流动单元划分应由宏观到微观、由粗到细，采用多级次流动单元进行分类，能有效避免采用单一流动单元指标出现的错判现象，实现储层内部渗流差异变化和流动单元分布规律的准确认识，为油田精细描述和开发生产提供坚实的基础。

2)陆丰油田文昌组W53油藏根据沉积微相、岩性和孔隙结构的三级流动单元划分方法共划分出6类流动单元类型，划分结果与测试结果具有较好的一致性，进一步证实了多级次流动单元划分的方法可靠。在此基础上，建立了以流动单元分类为基础的渗透率评价模型，极大提高了渗透率计算的精度，为地质研究寻找优质储层提供了参数支持。

3)复杂砂砾岩储层评价，应在测井新技术的基础上，结合地质、油藏等多学科进行综合评价，能有效降低开发风险。