多参数下低渗—致密砂岩储层含气饱和度定量预测

许胜利 张 雨 李 辉 张志虎 罗青桂 李文元

中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司

0 引言

气藏中含气饱和度的分布影响水平井轨迹设计、压裂方案设计、压后产能及含水率、压裂效果等。随着各油气田对低渗—致密气资源投入开发，特别是压裂措施的普遍应用，对储层中含气饱和度定量分布预测的精度要求越来越高。但是，由于低渗—致密气层含气饱和度在30%～100%时地震AVO响应特征差异较小，造成仅利用地震手段难以实现对气藏内30%～100%含气饱和度分布的定量有效预测，严重制约了编制开发方案的科学性及针对低渗—致密气藏的开发效果。

对于气藏内已钻井所处构造位置之上含气饱和度的定量预测的精度，直接影响到开发井水平段的设计分布及开发效果。因此，针对低渗—致密砂岩气层含气饱和度分布的定量预测非常重要，需要通过研究寻找一种有效实现储层内含气饱和度精细定量分布预测的新方法，为低渗—致密气藏的高效开发服务[1]。

1 低渗—致密储层含气饱和度预测技术应用现状

1.1 地震反演预测

储层地震AVO特征[2-4]正演表明：低渗—致密储层含气饱和度在0～30%之间变化时，AVO特征变化明显；而含气饱和度在30%～100%变化时，AVO特征近于无变化，这种微弱变化信息多数情况下完全淹没于泥岩及噪音组成的背景之中（图1）。从地震含气饱和度预测成果（图2）中可以看出，利用地震可以对含气性进行定性预测[5-6]（圈闭中含气与否）或含气饱和度半定量的预测[7-8]，而对于气藏中含气饱和度分布的定量预测存在较大的困难[9-10]。虽然，有关于利用地震叠前同时反演对低渗—致密储层含气饱和度预测的室内试验性成功文献[11]，但鲜有实际应用的成功案例。

图1 不同含气饱和度地震AVO特征正演图

图2 含气饱和度地震预测图

1.2 常规插值方法预测

现阶段对于气藏内含气饱和度分布的预测，在地质、油藏专业上主要利用多个已钻井点的含气饱和度并考虑构造相对位置高低而进行的井间插值和外延[12]，该方法存在的不足是已钻井点构造海拔以上的纯气区的范围和过渡带的含气饱和度变化规律无法有效确定，造成对已钻井点海拔高度之上含气饱和度的预测存在较大的误差等。

综上所述，现有针对低渗—致密砂岩气层含气饱和度定量预测技术存在严重的不足，需进行针对低渗—致密储层含气饱和度定量预测技术进行改进和创新。

2 多参数下低渗—致密储层含气饱和度定量预测

气藏内含气饱和度的空间分布受包括气藏充满度、储层孔隙度、孔喉半径及构造位置等因素的影响。在研究的过程中充分应用地震解释成果、地震储层预测成果、钻井成果等进行综合分析，以实现对低渗—致密气藏含气饱和度的定量分布的刻画。

2.1 毛细管压力与水柱高度

2.1.1 岩石中毛细管压力与水柱高度

岩石物理学中，对储层岩石的毛细管压力研究时，人们将毛管压力定义为两相界面上的压力差，其数值等于界面两侧非湿相的压力减去湿相压力[13-16]。根据上述定义，则得：

同时结合毛细管公式：

则有：

式中pc为毛细管压力，MPa；Δρ为气液密度差，g/cm3；g为重力加速度，cm/s2；h为毛细管压力支撑的最大水柱高度，km；σ为气—液两相界面张力，N/m；r为毛管半径，μm；θ为水与岩石的润湿接触角，(º)。

在毛细管压力与重力之间得到平衡时，得出毛细管压力支撑的最大水柱高度与毛细管半径、气—液两相密度差成反比，与附着张力（σcosθ）成正比。

2.1.2 岩石毛管力与孔隙度的关系

假设理想岩石孔隙物理模型：圆柱体岩石（图3），长度单位为cm，圆柱截面半径为R、截面积为S、截面上毛细管总数为M、单个毛细管半径为r且平直无弯曲。

图3 理想圆柱体岩石模型图

式（4）～（8）中S为圆柱体截面积，cm2；R为圆柱体截面圆半径，cm；r为毛细管半径，μm；Δρ为气—水两相的密度差，g/cm3；g为重力加速度，m/s2；h为毛细管压支撑的最大水柱高度，km；为孔隙度；θ为水与岩石的润湿接触角，(º)；σ为气—水两相界面张力，N/m2；n为单位平方截面积上分布毛细管的数量，个数/cm2。

从公式（8）可知：低渗-致密砂岩气藏毛管压力支撑的水柱高度主要与储层孔隙度及单位截面积毛细管数量有关，其主要与孔隙度平方根呈反比关系，这为寻找气藏形成的纯气区的高度与孔隙度的关系提供了理论基础和指导。

2.2 低渗—致密气藏形成纯气区的最小闭合高度

2.2.1 总孔隙度与有效孔隙度

总孔隙度或绝对孔隙度是岩样所有孔隙空间体积之和与该岩样总体积的比值，可通过多种方法进行计算获得；有效孔隙度是指那些互相连通的，且在一定压差下（大于常压）允许流体在其中流动的孔隙总体积与岩石总体积的比值[20-21]。孔隙度的测量或计算方法有：直接测量法（薄片、压汞法及实验室测试法）和间接法（地震与测井的解释计算方法），测量或计算总孔隙度的方法较多[22-23]，不再赘述。

对于纯净砂岩而言,其有效孔隙度接近总孔隙度。通过总孔隙度与有效孔隙度比值的引入，可知低渗—致密气藏的含气饱和度低于100%。

2.2.2 低渗—致密砂岩气藏形成纯气区的最小闭合高度

通过公式（8）可知形成生产纯气区时所需要的圈闭闭合高度与孔隙度平方成反比，并结合对东海某研究区低渗—致密气藏（孔隙度8%～11%）、国内中具代表性的川东上三最统须家河组（孔隙度7%～9%）、苏里格（平均孔隙度9.6%）等不同地区、不同区块的20多个低渗—致密气藏中圈闭高度、地震预测含气边界海拔高度、生产井构造相对位置及生产含水率、储层平均有效孔隙度及总孔隙度等参数，得出生产纯气的气藏分布区与圈闭高度的关系，通过模型回归（图4），得出低渗气藏形成纯气区的高度（Ho）与孔隙度的关系式：

图4 形成纯气区所需的圈闭高度与孔隙度大小的模型回归图

式（9）中a、b、c为调节因子，为常数值，默认取值分别为10、600、60；Ho为形成纯气区所需的圈闭最小闭合高度，m；为平均有效孔隙度。

通常，低渗—致密砂岩不含裂缝时有效孔隙度可代表储层的物性（孔隙度、渗透率）。因此，可利用有效孔隙度预测低渗—致密气藏形成纯气区的高度。 如针对低渗—致密砂岩气藏，在不发育有效天然裂缝的条件下，当气藏储层平均有效孔隙为5%、10%、15%时形成生产纯气区分布的最小圈闭幅度分别为230 m、100 m和30 m。

2.3 低渗—致密砂岩储层含气饱和度计算

针对某一低渗—致密砂岩气藏的含气饱和度分布，利用公式（9）获得形成纯气区所需的圈闭最小闭合幅度的基础上，低渗—致密砂岩（孔隙度小于11%，渗透率小于1.0 mD））气藏中某一点的含气饱和度（Sg）可表示如下形成。

①当Hx-HGW大于Ho时，其位于纯气区为：

②当0≤Hx-HGW≤Ho时，其位于气—水过渡带内为：

③当Hx≤HGW时，其位于气-水界面之下的纯水区为：

式（10）～（12）中Hx为圈闭中某一点处的海拔，m；HGW为气—水界面海拔（或圈闭漏失点海拔），m；Ho为低渗气藏形成生产纯气区的高度，m；Sg为圈闭中海拔为Hx点的含气饱和度（小于1）；为岩石有效孔隙度与总孔隙度之比（小于 1）。

通过以上公式和成果可以有效地实现气藏中任一点的含气饱和度的定量计算。在实际应用过程中，利用地震手段确定构造分布和定性预测气藏分布范围及气—水界海拔；并利用地质和岩石物理方法确定油水界面、储层有效孔隙度和总孔隙度等，综合以上得到的多个参数信息，并利用以上方法和公式，可首先对未知的圈闭进行是否油气成藏判定，接着利用地震含气性预测成果获知气藏充满度，进而可以利用公式（10）～（12）实现定量描述油藏内含气饱和度的空间分布特征。

3 应用

低渗—致密砂岩储层含气饱和度定量预测技术在中国东海致密砂岩气及山西临兴等的低渗-致密砂岩气的开发中得到了有效应用，并取得了良好的应用效果。如在东海某一低渗—致密砂岩气田，针对常规地震含气性的定性预测成果（图5a、图6a）存在的不能定量化预测含气饱和度分布的不足，依据储层平均有效孔隙度为9.4%、有效孔隙度与总孔隙度之比约为0.9，可知：该区形成生产纯气区分布的圈闭幅度需108 m；气层最大含气饱和度约为90%；利用地震叠前反演确定气层分布范围为圈闭溢出点之上即气藏高度119 m且大于该区形成纯气区的圈闭幅度108 m，并在该区形成纯气区和大范围的气—水过渡带；利用公式（10）～（12）获得该区含气饱和度的定量分布（图5b、图6b）。

图5 纵向上地震常规和新方法下含气饱和度预测对比图

图6 平面上地震常规和新方法下含气饱和度预测对比图

在该气田的开发中，利用新的含气饱和度定量预测成果，更好的确定了含气饱和度大于40%的有利气藏开发区分布范围和规模（约为原认识的三分之一），更好的规划开发规模、指导水平井轨迹的部署、压裂方案的设计及优化压裂规模，有效的避开压裂后大量出水的含气饱和度小于40%的区域，提高了针对低渗—致密砂岩气藏开发井的成功率。

4 结论

1）通过研究毛细管压力大小与岩石孔隙度呈反比关系，并结合不同地区已知的低渗—致密砂岩气藏含气饱和度与孔隙度和构造相对位置的关系，获得不同低渗—致密砂岩储层条件下形成纯气区的最小圈闭幅度，其对于无井区圈闭含气性评价具有重要的指导意义。

2）在获得不同储层条件下形成生产纯气区分布的最小圈闭幅度的基础上，通过文中的条件判别和公式计算，可以解决地震含气性预测无法定量化预测的难题，实现了低渗—致密砂岩气藏含气饱和度分布的定量化预测。

3）利用上述多参数下低渗—致密储层含气饱和度定量预测技术能够识别纯气区平面分布范围及压裂大量出水的高风险区，更准确地判定气藏可采储量并指导开发井水平段的部署并规避高风险区，进而降低开发风险。

4）针对裂缝性低渗—致密砂岩气藏，裂缝的存在使储层渗透性在平面和空间上具有强烈的非均质性，其含气饱和度的定量预测更为复杂并需进一步深入的研究。