孔隙结构参数在普光气田的初步应用

张汉荣，孙跃峰，窦齐丰，张婷婷

(1.中国石化 勘探南方分公司，四川成都610041;2.德克萨斯农工大学，美国休斯顿77840;3.壳牌石油公司，美国休斯顿77252)

1 概述

在油气勘探中，储层是重要的地质要素之一，而储层预测则是一门关键技术。储层地质描述的主要参数是孔隙度、渗透率和孔隙结构，而储层在地震尺度上描述的主要参数只有孔隙度，渗透率和孔隙结构在地震尺度上均无法用于预测储层。

储层预测是应用声波速度随着储层孔隙度的增大而减小这个规律，即利用Wyllie公式通过平均声波数据得到的声波速度－孔隙度一元关系模型——通过速度(波阻抗)的变化总结经验公式计算孔隙度来预测储层。这说明孔隙度是影响速度的主要因素，但我们往往发现，当孔隙度不变的时候，速度的变化值有时非常大，如在普光气田，孔隙度等于 13%时，声波变化范围从4 000～7 000 m/s，相差达3 000 m/s(图 1)，这说明影响速度的因素不仅仅是孔隙度，如果仅用声波速度来预测储层孔隙度，会有一定偏差。

造成孔隙度相同声波差异大的原因主要是孔隙结构不同(含裂缝)，受沉积环境变化及成岩作用多样性影响，会形成极其复杂的孔隙空间类型，孔隙的大小、形状、空间展布、孔喉半径的粗细及其连通关系，这些都会影响声波的传播路径及传播时间。另外流体和岩性也是造成声波差异的原因之一，但相对而言，孔隙结构是继孔隙度之后的不容忽视的重要因素。

因此，在储层预测中应充分考虑到孔隙结构的影响。但孔隙结构的表征仅在钻井取心后的分析化验中才能得到，在地震尺度上能不能做到，将是一个有意义的挑战。

2 孔隙结构参数的定义及计算

孔隙结构参数(γ)是美国Texas A＆M大学的孙跃峰教授(2000，2004)推导的一个新的岩石物理模型中的参数［1－4］。

这个模型是用来表征碳酸盐岩储层的孔隙结构特征，该模型已经被荷兰皇家壳牌石油公司命名为孙氏模型(SUN Model)。壳牌石油公司利用该理论模型成功地进行了碳酸盐岩油气藏的表征，并将其研究成果于2005年首次公布于众(Bracco Gartner等，2005)。目前，这一技术在世界许多大型碳酸盐岩油气藏描述中得到广泛应用。

孔隙结构参数是描述孔隙形状和大小对声波产生影响的参数。主要受储层孔隙结构及矿物粒径大小的影响，而相对独立于孔隙度，在一定程度上可以用来定量的表征储层渗透率的大小。

孙氏模型的推导是从基本的岩石物理分析开始的，主要的公式如下:

图1 孔隙度－纵波速度－孔隙结构参数交会图Fig.1 Crossplot of porosity-P-wave velocity-frame flexibility factor

式中:Vp为纵波速度，m/s;K和k均为体积模量，Pa;μ为剪切模量，Pa;ρ为密度，g/cm3;Vs为横波速度，m/s;ρs为岩石骨架密度，g/cm3;φ为孔隙度，%;ρf为流体密度，g/cm3;Ks为岩石骨架体积模量，Pa;Kf为流体体积模量，Pa;φk，Fk，f为中间变量;μs为固体骨架剪切模量，Pa;γ，γμ为两种孔隙结构参数。

孔隙结构参数是一个由岩石弹性参数(纵波、横波、密度等)推导出的新的参数，它的应用在不断开发和推广，阿拉伯联合酋长国阿布扎比陆上石油作业公司在AAPG 2010中东地球科学会展上展示了他们开发应用SUN模型的结果［5］。

3 在普光气田飞仙关组的初步应用

3.1 气田概况

普光气田是近年来在川东北发现的大型气田［6－7］，也是目前我国海相碳酸盐岩层系中最大的气藏，气藏类型为构造－ 岩性复合型［7－10］，下三叠统飞仙关组(鲕粒滩储层)是气田的主要产气层位之一，发育台地边缘浅滩相储层［11－12］，主要岩性为白云岩，储层不仅厚度大，分布范围广，而且受表生溶蚀、白云化、重结晶、埋藏溶蚀、超压作用、构造运动等成岩作用的影响［13－17］，发育多种孔隙类型(表1)，储层孔隙结构差异大，储层非均质性强。

3.2 用孔隙结构参数划分孔隙空间类型，建立二元孔隙度－速度关系

普光气田纵波速度总体上随着密度孔隙度的增大而减小(图1)，但分布范围非常发散，发散的主要原因是孔隙结构的差异。应用测井资料，选取合适的岩石物理参数，参照孙氏模型中孔隙结构参数的计算公式，计算出孔隙结构参数。绘制密度孔隙度－纵波速度－孔隙结构参数交会图(图1)，以孔隙结构参数为指标，非常明显地将密度孔隙度－纵波速度划分出3个区域。红色区域的孔隙结构参数小于2，黄色区域的孔隙结构参数在2～7，蓝色区域的孔隙结构参数大于7。

表1 普光气田飞仙关组储层储集空间类型及特征Table 1 Reservoir types and characteristics of the Feixianguan Formation in Puguang gas field

表2 普光气田岩心物性与孔隙结构Table 2 Core physical properties and pore structure in Puguang gas field

选取普光气田的8个岩心资料点(表2;图1)，结合孔隙度、渗透率、铸体薄片等分析资料研究发现:顺着颜色带看，1，4号点位于红色样点区域，孔隙结构参数值小于2，反应的是孔隙类型多样，孔隙空间大小不一，分布不均匀。如4号点孔隙类型有粒内溶孔、粒间溶孔、晶间孔及裂缝，粒内溶孔空间大，其他孔隙空间小。2，5，7，8号点位于黄色样点区域，孔隙结构参数在2～7，反应孔隙类型较单一，孔隙空间大小相近，分布较均匀－均匀，并随着孔隙空间大小的增加，孔隙度渗透率随之增加。3，6号点位于蓝色样点区域，孔隙结构参数大于7，反应孔隙类型以裂缝为主。由此可见，孔隙结构参数可以定量地划分孔隙空间类型。

垂直颜色带看，4，5，6三个样点的孔隙度比较接近，分别为13.31%，10.79%，10.12%。但由于它们的孔隙空间不一样，即孔隙结构参数分别为小于2，2～7和大于7，造成纵波速度相差很大，从4 800～6 050～6 550 m/s。对比3个样点的渗透率变化趋势，随着孔隙结构参数的增大，渗透率随之增大，分别为 0.384 6 ×10－3，9.533 1 ×10－3和27.418 2 ×10－3μm2。1，2，3 三个样点也有类似的情况，1，2号样品孔隙度接近，孔隙结构参数不同，但渗透率相差20多倍，3号样品孔隙结构参数大，孔隙度虽然不到2号的一半，渗透率却比2号大。由此可见，孔隙结构参数可以用来表征渗透率。渗透率并不完全是随着孔隙度增大而增大，而与孔隙结构息息相关，不同的孔隙结构具有不同的渗透率。

由此可见，孔隙结构参数可以划分孔隙空间类型，并与渗透率有一定关系。有了这样的地质认识，就可以将孔隙结构参数应用到储层预测中，常规方法只能建立速度与孔隙度的一元关系式来预测储层孔隙度，即通常只能拟合黄色区域孔隙结构参数在2～7之间的速度与孔隙度的关系，来预测储层，而红色和蓝色区域的储层可能就被忽略掉。用孔隙结构参数约束，在孔隙结构参数小于2时，可以建立红色区域速度与孔隙度的关系，孔隙结构参数在2～7时，建立黄色区域速度与孔隙度的关系，孔隙结构参数大于7时，建立蓝色区域速度与孔隙度的关系。显然用三个关系式比用一个关系式来预测不同孔隙空间的储层，可以弥补常规储层预测的不足。

3.3 用孔隙结构参数划分渗透率类型，建立孔隙度－渗透率－孔隙结构参数二元关系

用普光气田岩心样点的实测物性资料，和用孙氏模型计算的孔隙结构参数编制孔隙度－渗透率－孔隙结构参数交汇图(图2)，图上可见孔隙度－渗透率没有明显的相关关系，用任何直线或曲线都没法拟合。但用孔隙结构参数为指标，可以将孔隙度－渗透率分为两种趋势，红色样点是孔隙结构参数小于3.5，蓝色样点是孔隙结构参数大于3.5。两种趋势基本明显，但还存在着部分散点，原因是孔隙度渗透率是岩心测量的，而孔隙结构参数是测井曲线计算的，由于将岩心归位到测井曲线上的过程中，两者精度不一致，造成归位存在一定偏差，因此由测井参数计算出来的孔隙结构参数在孔渗关系图上的颜色出现部分散点，但孔渗关系两个方向的趋势很明显。

图2 孔隙度－渗透率－孔隙结构参数交会图Fig.2 Crossplot of porosity-permeability-frame flexibility factor

这两种趋势的孔渗关系代表了什么地质意义呢?笔者选中这些样点，反过来找到了它们对应的层位，然后选取整个类似层段(紫红色层段与绿色层段，图2)，对照着铸体薄片等分析资料，发现了这么一个有趣的现象。

紫红色样点反应的是含砾屑鲕粒白云岩中鲕模孔与粒内溶孔发育的储层(图2中1，3号样点)。由于早期选择性溶蚀较强，发育丰富的粒内溶孔、鲕模孔及少量的粒间溶孔，粒内溶孔中可见示底构造。但由于晚期溶蚀作用较弱，孔隙多呈孤立状，连通性较差。鲕模孔与粒内溶孔发育，孔隙度大，但连通性不够，平均渗透率在 1×10－3μm2左右，为高孔中渗储层。

蓝色样点反应的是残余鲕粒白云岩和糖粒状残余鲕粒中粗晶白云岩(图2中2，4号样点)。由于重结晶影响，原始结构基本破坏，仅见残余结构。岩石结构均匀，鲕粒基本已全部重结晶成中粗晶，似“糖粒状”，仅见残余鲕粒。破裂普遍，形成一套碎裂残鲕白云岩和残鲕中粗晶白云岩。岩石中溶孔极为丰富，主要为晶间溶孔及晶间溶蚀扩大孔，储集性极好。孔隙度平均值为12.71%。渗透率平均值为479.339×10－3μm2，为高孔特高渗储层。

这两种孔隙结构类型，孔隙度虽然都是一类，但渗透率的差异却很大，用孔隙结构参数可以定量的把它们区分开来。

在地震尺度上，由于孔隙结构参数可以通过叠前地震资料，提取纵横波及密度资料，用孙氏模型进行反演而得到。再通过孔隙度－渗透率－孔隙结构参数的关系，建立孔隙结构参数约束的孔隙度－渗透率二元模型，就可以在孔隙度预测的基础上，进一步预测渗透率，达到在地震尺度上，用孔隙度、渗透率和孔隙结构来描述储层的目的。

4 结论

1)孔隙结构参数是一个新的岩石物理参数。是描述孔隙形状和大小对声波产生影响的一个参数。主要受储层孔隙结构及矿物粒径大小的影响，而相对独立于孔隙度，在一定程度上可以用来定量的表征储层渗透率的大小。

2)孔隙结构参数将孔隙结构定量化，可用于刻画不同的孔隙空间类型。建立孔隙结构参数约束的速度－孔隙度－孔隙结构参数二元关系模型，弥补常规模型预测孔隙度的不足。

3)孔隙结构参数可用于表征渗透率非均质性，用孔隙结构参数约束建立孔隙度与渗透率之间的关系，来划分渗透率类型，这样可以在储层预测中用于预测渗透率，达到在地震尺度上预测渗透率的目的。

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