利用灰色关联度法分析南梁西区长4+5储层产能影响因素

白雪晶，赵天林，李 杪，齐恒玄

(西北大学地质学系，陕西 西安 710069)

油气产能是油气储层生产潜力和各种影响因素之间在相互制约过程中达到的某种动态平衡［1］，是刻画油气储层动态特征的一个综合指标［2］。因此，油气井产能分析是气藏工程研究和气藏开发设计的重要研究内容。在油气田的开发生产过程中，分析与研究影响油气产能的主要控制因素，能为油气藏开发方案、开发规模与投资规模等方案的调整与设计提供可靠的科学依据［2－7］。

灰色关联分析方法是根据各因素之间发展趋势的相似或相异的程度来衡量因素间的关联程度的一种方法，本方法对样本量要求不高，也不需要典型的分布规律，且不会出现定性和定量分析不一致的现象，是一种比较理想的分析方法［8－10］。笔者应用灰色关联度法，对鄂尔多斯盆地南梁西区上三叠统延长组长4+5储层的孔隙度(Ф)、渗透率(k)、含油饱和度(So)、地层的电阻率、地层系数(Kh)、表皮系数(S)、裂缝半长(xf)、油层中部静压多个因素进行综合分析，从而对该储层产能的影响因素进行评价。

1 区域地质概况

南梁油田位于鄂尔多斯盆地南部沉积中心，主要包括华64、梁102、梁108、南梁西四个开发区块。南梁油田三叠系延长组是一套以碎屑岩为主的内陆湖泊 －三角洲沉积，三角洲分流河道和河口坝砂体是油气的良好储层，盆地沉积中心的暗色湖相泥岩、油页岩是良好的生油岩，半深湖及沼泽相泥岩为主要盖层［11］。其中，南梁西区块是长庆油田第一采油厂2007年以来开发的高产高效区块，经过近6年的勘探开发，目前，南梁西油田从侏罗系延安组延7、延8、延9和上三叠统延长组长4+5、长6、长7和长8油层组均发现了较好的油气显示［11］，尤其在延长组长4+5等油层组中取得了工业油流及较好的开发试验效果。该区长4+5油藏是典型的低渗、低压、低产—“三低”油藏，储层砂岩的实测孔隙度在1.0% ～18.4%之间，平均为10.6%;实测渗透率主要分布在0.004×10－3μm2－24.404 ×10－3μm2之间，平均为 0.81 ×10－3μm2，为低孔特低渗透油藏。其中最致密的层位还被冠以“磨刀石”之名［12］。钻探结果表明，研究区长4+5含油层在平面上呈团块状、局部呈零星分布，油水关系复杂，产量变化较大。

2 产能影响因素的灰色关联分析

2.1 确定分析序列

本次研究选取影响产能的因素包括:储层的孔隙度(Ф)、渗透率(k)、含油饱和度(So)、地层的电阻率、地层系数(Kh)、表皮系数(S)、裂缝半长(xf)、油层中部静压 8个参数。设因变量数据储层单位厚度产能构成参考数列x0={x0(1)，x0(2)…x0(19)};影响产能的各因素构成比较数列 xi={xi(1)，xi(2)…xi(19)}(i=1，2…10)。选取研究区已施工的 10口井的相关原始数据(表1)进行分析。

2.2 原始数据处理

由于各种数据的量纲不同，数量级相差较悬殊，为了消除这种影响，使数据具有可比性，需要对原始数据进行预处理，称为“灰生成”［13］。常用的灰生成方法有初值化、均值、上限效果测度、下限效果测度、适中效果测度等［8，13］。本文对指标采用均值化处理。均值化是用数列的平均值去除该数列中每一个数据，以得到一个占平均值百分比为多少的数列。计算公式如(1):

2.3 关联系数计算

关联性实质上是曲线间几何形状的差别，因此，将以曲线间差值的大小作为关联程度的衡量尺度［8］。邓氏灰色关联度分析法用关联系数来表示比较曲线 xi与参考曲线x0的相对差值。关联系数的计算公式如(2)［8］:

表1 南梁西区延长组长4+5油藏10口井的相关原始数据

2.4 关联度计算

关联度(ri)是对各点关联系数求平均值，计算公式如(3):

即，ri是曲线xi对参考曲线x0的关联度。

2.5 关联度排序

对关联度大小进行排序，如果 γ0a＞γ0b，则表示 Xa与 X0的关联程度大于 Xb与 X0的关联程度;如果 γ0a＜γ0b，则表示Xa与 X0的关联程度小于 Xb与 X0的关联程度;如果 γ0a=γ0b，则表示Xa与 X0的关联程度与 Xb与 X0的关联程度相当［10］。

南梁西区长4+5储层产能各影响因素的关联系数、关联度计算及排序结果如表2所示。

2.6 结果分析

关联度分析结果表明，各影响因素与产能关联程度由大到小依次是:孔隙度(Ф)、含油饱和度(So)、电阻、油层中部静压、渗透率(k)、裂缝半长(xf)、地层系数(Kh)、表皮系数(S)。

孔隙度(Ф)与渗透率(k):南梁西区长4+5实测孔隙度平均值为 10.8% ，实测渗透率平均值为 0.87 × 10－3μm2，面孔率为0.4% ～15.6%，平均 4.8%。薄片鉴定结果显示南梁西区长4+5储层孔隙主要为各种溶孔，及少量原生剩余粒间孔，此外含油少量微裂缝，孔隙之间的连通性好。低产地区方解石胶结发育，致使储层孔隙度和渗透率下降;高产地区高岭石胶结发育，方解石含量较少，发育少量微裂缝，其存在能大大改善储层的连通性和渗透性。

含油饱和度(So):油井的产能与含油饱和度相关性高，随着含油饱和度的增大，油井产量增加，含油饱和度越高，油井产量越高。可见，研究区目的层油井的产能与储层产量正相关。

电阻:地层电阻率与油井产能具有较好相关性，其实质上反映的是:储层为有效储层(具有一定有效孔隙度和渗透率)条件下，储层含油性差异对油井产能的影响是多参数影响的结果［5］。通常，储层电阻率与含有饱和度正相关，电阻率低异常的井可能为含水层，一般不会有较高的产能。

油层中部静压:静压能够反映地层能量的高低。只有当地层有足够能量的情况下，地层中的流体才能较好的流进井筒，从而活的较高的产能。

裂缝半长(xf):由压裂缝半长和产能数据可以看出，当裂缝半长＜100 m能够改善储层渗透率，提高储层产量;当裂缝半长＞100 m时压裂缝长度进一步增加对产能的贡献较小。

地层系数(Kh):地层系数为油层有效厚度与有效渗透率的乘积，它反映油层物性的好坏，Kh越大，油层物性越好，出油能力越大。

表皮系数(S):研究区目的层表皮系数基本为负，即流体流过近井地层时产生的附加阻力压差为负，说明地层污染状况较轻，对产能的影响较低。

表2 南梁西区长4+5储层产能各影响因素的关联系数、关联度及关联度计算排序结果

3 结语

(l)灰色关联分析法简单，对数据的数量要求不高，且结果比较准确，是一种较好的系统分析方法。

(2)通过关联分析发现，南梁西区长4+5储层产能的各影响因素与产能关联程度由大到小依次是:孔隙度(Ф)＞含油饱和度(So)＞电阻＞油层中部静压＞渗透率(k)＞裂缝半长(xf)＞地层系数(Kh)＞表皮系数(S)。

(3)通过关联分析表明，南梁西区长4+5储层产能的影响因素中，孔隙度(Ф)、含油饱和度(So)、电阻、油层中部静压、渗透率(k)等因素对产能影响较高，开采前对这些因素进行统计和分析能够为利区预测提供依据。裂缝半长(xf)在一定范围内能够有效改善储层渗透率，提高储层产量，但裂缝半长最佳范围仍需进一步统计和计算。地层系数(Kh)越大油层物性越好，出油能力越大。表皮系数(S)与产能相关性稍差，说明地层污染状况较轻，对产能的影响较低。

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