利用孔隙分类法计算火成岩储层渗透率的方法及其应用

杨兴旺,赵 杰,朱友青

(1.中国石油大学资源与信息学院,北京102249;2.中国石油大庆油田分公司勘探部,黑龙江大庆163453; 3.斯伦贝谢DCS,北京100016)

0 引 言

火成岩储层孔隙类型多,孔隙结构复杂,并且火成岩储层具有很强的非均质性。不经次生作用改造的火成岩其孔隙的连通性差,渗透率低;经风化、溶蚀及构造运动等次生作用改造的火成岩储层具有碳酸盐岩储层类似的孔隙结构特点[1]。在沉积岩地层,常用的渗透率计算方法是基于孔隙度大小和颗粒尺寸建立的,在碎屑岩储层应用效果较好,但在孔隙结构复杂的碳酸盐岩和火成岩储层遇到挑战。斯伦贝谢公司在碳酸盐岩储层研究的基础上提出了孔隙分类法计算储层渗透率[2]。在岩心和测井资料研究的基础上认为松辽盆地北部徐家围子断陷和南部长岭断陷中部凸起带火成岩储层孔隙结构具有碳酸盐岩储层孔隙类似的特点,利用孔隙分类法计算该研究区火成岩储层渗透率的效果较好。

1 火成岩储层孔隙及渗透率特点

研究区松辽盆地火成岩储层孔隙主要可归并为气孔(包括杏仁孔)、次生溶孔(粒间溶孔、基质溶孔和斑晶溶孔)及晶间微孔3类。未蚀变或未经改造的火山熔岩,孔隙以晶间微孔和孤立的气孔为主,孔隙度和渗透率很低。该类岩石脆弱、易碎,常表现为裂缝或微裂缝发育。该类岩石不是该研究区主要储层,占据了约45%的火成岩体积。

凝灰岩储层孔隙度稍高,主要由玻屑或晶屑组成,基本以气孔和微孔隙为主,缺少有效沟通,渗透率低。岩心资料表明凝灰岩储层随孔隙度增大,渗透率增加,但渗透率增大系数低于常规储层。该类岩石占据了约50%的火成岩体积。热碎屑流形成的凝灰角砾岩和原地角砾岩储层次生溶孔发育,该类岩石是研究区火成岩物性最好的储层。热碎屑流角砾凝灰岩中更多发育浆屑,可以保留大量的气孔,所以可以有较高的孔隙度。溶蚀形成的原地角砾岩孔隙度具有较大的分布范围,有时可达到20%左右,渗透率可以达到100×10-3mD(非法定计量单位,1 mD=9.87×10-4μm2,下同)。

图1为徐家围子研究区火成岩地层不同岩性岩心孔隙度与岩心渗透率关系图。火山溶岩(黄色数据点)孔隙度和渗透率普遍低,缺乏规律性。凝灰岩储层(蓝色数据点)孔隙发育,孔隙度相对较高,但主要为气孔和微孔隙,孔隙连通性差,渗透率低。角砾岩储层(粉红色数据点)孔隙发育,孔隙度和渗透率变化较大,普遍高于凝灰岩储层。凝灰岩和角砾岩储层渗透率共同点是,随孔隙度的增大,渗透率呈正比例升高,但遵循不同的变化规律,角砾岩储层随孔隙度的增大渗透率增加迅速。

在凝灰岩储层,利用SDR渗透率公式[2]计算的渗透率与岩心渗透率基本吻合。但在溶蚀角砾岩储层,SDR渗透率公式计算的渗透率低于岩心渗透率。其根本原因是在溶蚀作用下角砾岩储层发育孔喉较大的孔隙,且连通性好,渗流能力强。SDR等渗透率计算公式是基于砂泥岩地层的孔隙度和颗粒尺寸基础上建立的公式,溶蚀孔洞发育的火成岩储层与颗粒支撑的砂泥岩储层的孔隙结构存在差异,因此,SDR等渗透率经验公式不适合次生孔洞发育的储层。

图1 火成岩储层岩心孔隙度与渗透率关系图

2 孔隙分类法原理

孔隙分类法计算渗透率又称为 P3A(Porosity Partitioning and Permeability Analysis)[2],是斯伦贝谢公司的碳酸盐岩储层渗透率计算方法。碳酸盐岩储层孔隙类型和孔隙结构复杂,渗透率的变化随次生孔、洞以及裂缝的发育而呈急剧变化,P3A计算渗透率的基本思路是根据孔喉半径把储层孔隙分为微孔、中孔和大孔而进行渗透率计算。

储层的存储能力和流动能力是评价储层质量的2个重要参数,储层存储能力与储层总孔隙体积φt和微孔隙体积Vmicro有关,通常随Vmicro/φt比值减小或中孔、大孔隙体积增加,储层存储能力增强(见图2);储层的流动能力与大孔体积Vmacro和中孔体积Vmeso关系密切,通常随大孔体积 Vmacro增加或[Vmacro/(Vmeso+Vmicro)]比值增大,储层流体流动能力增强[5]。

在碳酸盐岩岩心研究的基础上,把孔喉半径小于0.5μm的孔隙划分为微孔,微孔通常以束缚流体为主;把孔喉半径大于5μm的孔隙划分为大孔,大孔指孔喉大且具有连通性的孔隙;把孔喉半径处于0.5～5μm的孔隙划分为中孔,中孔是主要的储集空间[5]。根据孔隙所含大孔、中孔和微孔的比例可以把储层孔隙分成如图3所示的8个级别[2],储层的渗流能力和存储能力随孔隙级别不同而不同。

图2 存储能力和流动能力与孔隙尺寸的关系

图3 孔隙分类示意图

目前,没有可行的测井技术直接测量孔喉半径,常用的方法是利用与孔隙尺寸相关的核磁共振测井等资料建立与孔喉的间接关系。核磁共振 T2分布谱的表面弛豫率是受孔隙表面积和孔隙体积的比值控制的,孔隙表面积和孔隙体积的比值是与孔喉半径的分布相关的,也就是说核磁共振 T2分布谱与孔喉半径相关,因此,可以利用核磁共振 T2分布谱划分与孔喉半径相关的孔隙类别。通常,微孔对应短 T2分布谱部分,以束缚流体体积为主;大孔对应长分布谱部分,以次生孔洞为主。

大量碳酸盐岩岩心分析资料表明,在粒间孔、晶间孔发育或者次生孔洞等大孔不发育的储层,利用改进的SDR渗透率计算公式,应用效果较好。改进的SDR渗透率公式中的孔隙度指数c从4改变为2,表明储层渗流能力增强,即在相同孔隙度情况下,碳酸盐岩储层孔隙渗流能力比砂泥岩储层强。渗透率公式中的孔隙度指数c与阿尔奇饱和度公式中的胶结指数m具有类似的意义。但当储层含有一定比例的大孔时,即使改进的SDR渗透率公式和Timur/Coates渗透率公式计算的渗透率都不准确。碳酸盐岩岩心实验表明,在次生孔洞发育的储层,渗透率随大孔的体积Vmacro增加而呈正比迅速增大。因此,在对大孔研究的基础上,利用岩心数据对 Timur/Coates公式进行了改进,见式(1),改进的 Timur/Coates公式更适合次生孔洞发育的储层[5]。

式中,a为系数;b为孔隙度指数,值为2;c为孔隙体积比指数,值为2。指数b和c是在大量岩心分析基础上得到的,类似于阿尔奇公式的胶结指数,在大孔隙地层,地层胶结指数减小,渗透率增加。

3 应用实例

图4为研究区火成岩3种不同岩性和孔隙类型的孔喉半径分布图。图4(a)为致密、低孔隙度流纹岩孔喉分布图,在这种低孔隙度溶岩地层,孔喉半径很小,普遍低于0.5μm,渗流能力很差;图4(b)为孔隙相对发育的凝灰岩孔喉分布图,这类储层孔喉半径分布范围相对较大,60%的孔隙体积其孔喉半径分布在0.5～5μm;图4(c)为溶蚀角砾岩样品,其孔喉半径分布从0.05～20μm,这类储层渗流能力强,大孔喉起主导作用。

图4 岩石孔喉分布图

图5为研究区火成岩储层利用P3A方法计算渗透率的实例。图5中右起第3道为核磁共振 T2分布谱,红色线为微孔截止值,T2值为33μs;蓝色线为大孔截止值,T2值为1 000μs。图5中右起第2道为孔隙度道,蓝色充填区为微孔体积,绿色充填区为中孔体积,黄色充填区为大孔体积。右起第1道陈列的是渗透率和孔隙类型划分结果,不同颜色和符号的图例表示了不同的孔隙类型。长 T2谱对应着大孔和大孔-中孔孔隙类型,如层段3 712～3 719 m,3 713～3 732 m和3 744～3 748 m等;短 T2谱对应着中孔、大孔-微孔和中孔-微孔类型,如层段3 732～3 741 m和3 752～3 756 m。根据孔隙类型计算的渗透率(蓝色线)与岩心渗透率(黑色数据点)吻合较好。图5中左起第1道为渗透率对比结果,绿色线 KSDR为利用SDR渗透率公式计算的渗透率曲线,蓝色线 KP3A是利用孔隙分类法P3A计算的渗透率,渗透率 KP3A与岩心渗透率(黑色数据点)吻合较好。在大孔发育层段 KSDR结果低于岩心渗透率,如层段3 713～3 719 m,3 724～3 731.8 m和3 742～3 747 m等。实例表明,在次生孔洞发育的储层,利用孔隙分类法计算渗透率是相对准确的。

4 结 论

岩心资料和测试资料证明利用孔隙分类法计算松辽盆地火成岩储层的渗透率是可行的,计算结果相对准确;并且孔隙分类的结果有助于对储层生产能力的了解和判断。该方法的局限性在于没有考虑裂缝渗透率的计算和假设次生孔洞是连通的;如果孔洞和气孔是孤立的,则利用该方法计算的渗透率偏高。

[1] 潘保芝,薛林福,李周波,等.裂缝性火成岩储层测井评价方法与应用[M].北京:石油工业出版社,2003 (10):1-16,58-65.

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[5] Hassal J K,et al.Comparison of Permeability Predictors from NMR,Formation Image and Other Logs in a Carbonate Reservoir[C]∥SPE at the Abu Dhabi International Petroleum Exhibition&Conference,10-13th October 2004,SPE 88683.