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普光气田碳酸盐岩储层测井评价方法

2011-11-10徐维胜

东北石油大学学报 2011年5期
关键词:普光气层白云岩

徐维胜,何 川, 秦 关,2

( 1. 北京大学 石油与天然气研究中心,北京 100871; 2. 怀俄明大学,怀俄明 WY82071 )

0 引言

川东地区构造的形成与演化主要受八面山、大巴山、米仓山3个方向的挤压应力构成的非均一联合应力场控制,其局部构造圈闭主要形成于燕山晚期-喜山期,而从加里东至印支期、燕山早期在盆地内形成的大型隆拗及不同规模的断层是局部构造圈闭形成的背景条件,对构造圈闭的形成起重要作用[1-3].普光气田位于四川省宣汉县境内,属于川东断褶带东北段双石庙—普光NE向构造带上的一个鼻状构造,被普光3断层分割为普光2和普光3断块[4-5].普光构造—岩性复合圈闭两翼不对称,西翼略陡,东翼略缓,圈闭面积约为39.0 km2,圈闭幅度为620.0 m,长轴为12.0 km,短轴为4.5 km,含气层位为下三叠统飞仙关组和上二叠统长兴组[6-7].

根据碳酸盐岩储层的测井评价实践,复杂岩性分析程序CRA是广泛应用的方法.由于各地区客观存在的储层岩性的差异,在实际应用中需要做出相应的调整,但总体的思路和方法基本一致[8-9].针对普光气田独特的储层孔隙和矿物特征,根据CRA解释模型,计算储层泥质体积分数、孔隙度(φ)、渗透率(K)、含水饱和度(Sw)等,利用多口井的岩心实验测试数据对计算结果进行检验,并根据检验结果对模型参数进行适当的调整.笔者通过多口井的测井评价实践,总结普光气田碳酸盐岩储层测井解释方法,并在四川盆地碳酸盐岩储层测井评价中得到应用.

1 碳酸盐岩储层四性分析

1.1 岩性特征

岩屑录井和测井岩性分析表明,飞仙关组地层岩性主要是白云岩,夹少量的石灰岩、灰质白云岩,储层主要发育在鲕粒溶孔白云岩、颗粒砂屑溶孔白云岩、细粉晶白云岩及部分鲕粒灰岩中.石灰岩多为致密层,储层不发育.储层泥质体积分数较低,多数储层泥质体积分数低于10%.长兴组上部岩性主要为白云岩、灰质白云岩,储层较发育;下部以石灰岩为主,储层不发育.

1.2 物性特征

储集空间主要以鲕粒孔和溶孔溶洞为主,孔隙类型主要为溶蚀孔隙(次生孔隙),包括粒间溶孔、粒内溶孔、晶间溶孔及铸模孔,其次为原生的粒间孔、晶间孔等;溶洞通常是由粒间溶孔扩大或沿裂缝局部溶蚀扩大形成的,主要以中、小洞为多见,大洞少见.多口井的储层岩心铸体薄片和微电阻率成像测井图反映溶蚀孔洞的发育(见图1)[10-12].

图1 PgX-1井储层白云岩铸体薄片显示的溶蚀孔洞

1.3 电性特征

分析多井的测井资料,白云岩储层和鲕粒灰岩储层具有不同的电性特征:

(1)白云岩储层.双侧向电阻率在4 000 Ω·m以内;对于孔隙较发育的鲕粒云岩储层,双侧向电阻率可达10 000 Ω·m(孔隙度>10%);如果孔隙度<2%且裂缝不发育的低孔层,双侧向电阻率>1 000 Ω·m时,即为非储层.

(2)石灰岩储层.有效储层下限标准为双侧向电阻率在10 000 Ω·m以内;对于孔隙较发育的鲕粒灰岩储层,双侧向电阻率可达10 000 Ω·m(孔隙度>10%);如果孔隙度<2%且裂缝不发育的低孔层,双侧向电阻率>1 000 Ω·m时,为非储层.

1.4 含油气性

对于含气的石灰岩、白云岩孔隙型储层,测井曲线上表现为明显的高时差、低中子、低密度的特征,含油气性测井曲线特征将在气、水层的识别中作详细的分析.

2 气、水层识别

川东北地区储层等级划分标准通常采用孔隙度和含水饱和度,标准:一类气层,φ≥10%,Sw≤10%;二类气层,5%≤φ<10%,10%

在普光气田勘探开发过程中,一、二类气层的识别相对简单,而物性较差的三类储层和气水过渡带附近的气层识别难度很大,需要利用多种识别方法进行综合评估.

2.1 孔隙度-电阻率交会图法

在判别碳酸盐岩储层流体性质时,通常需要对电阻率和孔隙度进行综合考虑,只有在孔隙度较大或存在裂缝的储层中,分析双侧向电阻率的差异关系和电阻率绝对值才有意义.因此,用孔隙度与电阻率交会图可以消除物性的影响,判断储层流体的性质.

根据普光气田研究结果,孔隙度≥5%的气层的双侧向电阻率多为正差异,且深侧向电阻率一般大于100 Ω·m;当双侧向电阻率呈负差异,且电阻率低于100 Ω·m时,为水层.在钻井液侵入较深、裂缝发育、储层束缚水含量高的情况下,不能简单套用此法,需要借助其他方法判断.

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以PgY-1井飞仙关组储层为例,从孔隙度-电阻率交会图(见图2)看出,电阻率绝对值在280~40×103Ω·m之间,且孔隙度大于2%的地层为天然气储集层.因此,该方法能够准确地判别气层.

2.2 中子-声波曲线重叠法

气层一般引起声波孔隙度增大,中子孔隙度减小,因此可以利用中子-声波曲线重叠识别气层.由于中子测井反应的是地层中含氢指数,地层含天然气时,将使中子测井值下降.主要是由于天然气对快中子的减速能力有时比骨架还要小,等于降低岩石骨架的减速能力,中子扩散到较远的地方,使探测器计数率增加,中子孔隙度读数降低,即为挖掘效应.中子-声波曲线按照灰岩刻度重叠时,在含气比较饱满的气层,声波有比较显著的增大,而中子测井值较小,呈交叉现象.在差气层和致密层中,2条曲线基本重合或出现较小的差异.该方法在多口井的气层识别中得到应用.

图2 PgY-1井飞仙关组孔隙度-电阻率交会图

2.3 孔隙度-含水饱和度交会图法

储层的含水饱和度是由气藏的含气高度与孔隙度决定的,当含气高度大于某一定值时,含水饱和度基本是由储层的孔隙度决定的.在含水饱和度Sw与孔隙度的直角坐标系上,它们呈单边双曲线关系,因此能够根据孔隙度-含水饱和度交会图是否呈双曲线判别储层的流体性质.

图3 PgY-2井Sw-φ交会图

当储层含气时,交会点呈现单边双曲线特征;而水层交会点将跳离这种关系,部分点在交会图上呈散乱分布特征.根据PgY-2井飞仙关组碳酸盐岩储层孔隙度-含水饱和度交会图(见图3),孔隙度交会点呈现单边双曲线分布,表明该交会层段为含气储层.

2.4 声波速度比值法

一般情况下,孔隙中含有天然气时,纵波速度vp降低,但对横波速度vs影响很小.因此,在岩石孔隙度一定的情况下,随着含气饱和度的增大,vp/vs降低.对白云岩和石灰岩,该比值几乎为常数,分别为1.80和1.90,在φ≥2%且含气饱和度较高时,该比值小于1.75.因此,在普光气田测井解释中,通常从声波全波列测井或者偶极子声波成像测井数据中提取纵横波速度,计算vp/vs,判断气层和水层.

3 碳酸盐岩储层测井评价

3.1 解释模型的选择

普光气田碳酸盐岩储层测井解释通常采用复杂岩性分析程序(CRA)计算孔隙度.CRA程序适用于复杂的碳酸盐岩剖面,能够计算孔隙度、泥质体积分数、饱和度等储层参数[13-14].除砂岩、灰岩、白云岩和硬石膏外,还可以加入4种附加矿物,能分离8种矿物.用5种方法求孔隙度和矿物体积,用6种方计算含水饱和度,并有较完善的油气校正.

3.2 测井解释模型的建立

在普光气田多口探井和生产井测井解释中,通常使用石灰岩+白云岩+石膏+泥质+孔隙的5组分岩石体积模型,求取有关储层物性参数.

采用5种测井数据计算泥质体积分数,但鉴于自然伽马测井资料的普遍性和可靠性,通常用GR曲线数据计算,即

(1)

(2)

式中:SH为泥质指数;φsh为泥质体积分数;GR为自然伽马测井值;GRmin,GRmax分别为纯岩性、纯泥岩自然伽马值;GCUR为地层参数,GCUR=2.

3.2.2 孔隙度

通常采用中子-密度交会法计算孔隙度,双矿物交会计算孔隙度及矿物含量方程为

CNL=φshNsh+∑(φmaiNmai)+φNf,

(3)

DEN=φshDsh+∑(φmaiDmai)+φDf,

(4)

∑φmai+φsh+φ=1,

(5)

式中:CNL,Nsh,Nmai,Nf分别为中子的测量值、泥岩值、第i种矿物骨架值和流体值;DEN,Dsh,Dmai,Df分别为密度的测量值、泥岩值、第i种矿物骨架值和流体值;φmai为第i种矿物骨架体积分数.

另外,含水饱和度(Sw)和渗透率(K)分别采用Archie公式和Timur公式计算.

计算得出的PgX-2井的各储层测井解释数据见表1,根据四川盆地碳酸盐岩储层划分标准,得出各储层的解释结论.

表1 PgX-2井各储层测井解释数据(部分井段数据)

3.3 测井计算与岩心分析的对比与修正

现场测井采集的储层物理信息与真实的储层地质信息之间存在一定的差异,因此,以测井数据为基础的测井解释与评价只能是近似于实际结果.另外,解释模型参数的选择主要是以地区的地层岩性特征和解释经验为依据,因此通过计算得到的物性参数并不是最终准确的数据,需要结合储层岩心的孔隙度和渗透率测试实验数据对模型参数加以校正,使计算结果无限逼近于实测数据[15-16].

普光气田碳酸盐岩储层非均质性较强,小岩样的实验结果往往不能准确反映某深度点的孔隙度发育情况,通常采用全岩心测试孔隙度(见图4).由测井孔隙度和岩心孔隙度数据建立二者的线性关系,并确定相关系数.当二者的相关性较差时,以岩心实测孔隙度为基准,对测井解释模型的参数进行调整,使计算结果与实测数据具有较高的相关性.经过多井计算结果和岩心实验数据交互验证和校正,最终得出模型参数,并应用于该地区其他井的测井评价.

图4 PgX-3井岩心孔隙度和测井孔隙度对比

4 结论

(1)基于测井和录井资料的储层岩性特征、物性特征、电性特征和含油气性分析,发挥测井和录井资料各自的优势,互为补充,丰富储层研究的内容,并为区域的地层学和储层研究提供可靠的资料和依据.

(2)采用多种气水层识别方法,发挥各种测井资料的优势,使气层识别更加准确可靠.

(3)应用岩心测试数据,调整和校正CRA的模型参数,使模型参数更加准确,计算结果反映储层的物性特征.

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