基于超低渗透砂岩储层试油产能预测分析方法

庞玉东 宋子齐 何羽飞 田 新 张景皓 付春苗

（1.西安石油大学，陕西西安 710065；2.中国石油集团测井有限公司油气评价中心，陕西西安 710077；3.吐哈油田公司勘探开发研究院，新疆哈密 839009）

基于超低渗透砂岩储层试油产能预测分析方法

庞玉东1宋子齐1何羽飞2田 新1张景皓1付春苗3

（1.西安石油大学，陕西西安 710065；2.中国石油集团测井有限公司油气评价中心，陕西西安 710077；3.吐哈油田公司勘探开发研究院，新疆哈密 839009）

针对HQ地区滑塌浊积扇储层受多期沉积、成岩及构造等因素影响，形成了该区广为发育相对高孔低渗、中孔低渗和低孔低渗并存复杂孔隙结构超低渗透储层流动层带，影响储层渗流和产能因素很多。利用超低渗透储层质量及其渗流结构的孔渗关系，提出储层合理产能参数、储层质量指标、流动层带指标、储能参数、油层有效厚度、渗透率、单渗砂层能量厚度、含油饱和度及其泥质含量综合评价储层试油产能。依据灰色理论油气试油产能预测分析方法及评价准则，利用不同角度计算的试油产能评价参数及其分类参数指标准确率、分辨率权衡提取超低渗透储层质量、渗流及产能信息，对该区44口井51个试油层段进行了试油产能预测检验，38口井45个试油产能评价预测结果与试油产能结果相吻合，试油产能预测符合率达到88.2%。克服了渗流机理不符合达西产能预测方法和流动层带局部参数不能准确表征复杂渗流特征造成产能评价失误，提升了超低渗透储层试油产能预测的定量评价能力，为该类特低—超低渗透储层产能预测提供出有效的信息和分析方法。

超低渗透储层；产能预测；储层质量、渗流及产能信息；渗流机理；有效信息及分析方法

油气试油产能预测是对储层产油能力进行综合性评价的技术， 一般说来，产能是油气储层动态特征的一个综合指标，它是油气储层生产潜力和各种影响因素之间互相制约过程中达到的某种动态平衡，利用测井储层评价手段所获取的储层参数，主要反映的是储层的静态特征，而对其动态特征极少直接反映。利用测井资料进行储层产能预测研究工作的主要目的，就是力图做到这种“静态”到“动态”的转变。本文从产能分析理论公式出发，针对HQ地区三角洲前缘较陡斜坡带湖底沉积物滑移形成的滑塌浊积扇砂体，在其滑移水动力作用下形成砂岩岩性较细，泥岩组分及夹层增多，储层渗透率一般低于0.5×10-3μm2，形成广为发育相对高孔低渗、中孔低渗和低孔低渗并存的复杂孔隙结构超低渗透储层流动层带，影响储层渗流和产能的因素很多，储层渗流机理不符合达西产能预测方程。因此，提出超低渗透储层试油产能评价参数、划分等级和评价标准，利用灰色多元加权评价处理方法，从不同角度不同程度提取超低渗透有效储层质量、渗流特征及产能信息，提升超低渗透储层产能预测的定量评价能力，为该类特低—超低渗透储层产能预测与评价提供有效的信息及分析方法［1-6］。

1 油气储层产能预测分析方程

在油气田开采过程中油井稳定日产量与生产压差符合平面径向流达西产量公式［5-7］

式中，Q为油井日产量，m3；C为单位换算系数（0.542 87）；k为原油有效渗透率，mD；kro为原油相对渗透率；H为油层有效厚度，m；Δp为油井生产压差，MPa；μo为地层原油黏度，mPa·s；βo为原油体积系数；re为油井供油半径，m；rω为油井半径，m；S为表皮因数。

通常，把单位压差下采油指数定义为储层产能

由式（2）可以看出，油气储层产能主要与储层性质、原油性质以及供油半径等因素有关，在矿场实际生产中，受油田开发井网限制，不同的油井供给半径不会有太大差异，因此在同一油田，令

则

通过相对渗透率与含水饱和度函数关系分析，则有［6-7］

在一个油区深度变化不大的同一层系地层中，地层水电阻率Rω和a、b、m、n及其e、f基本为一定值，令

储层油气产能（每米采油指数）的数学方程可表示为

油气产能主要受控于储层有效渗透性、储集性及其电性曲线响应特征。

一般对于中高孔渗储层，在其矿场实际生产中，受特定开采区块内开发井网和作业方式的限制，外部环境条件和油气性能等都是相对固定不变的，油水渗流基本符合达西产能预测分析方程，即利用油层孔隙度、渗透率及其电性（测井）响应基本能够预测油气产能［6-8］。

2 超低渗透储层孔隙结构、渗流特征及其流动层带指标

该区超低渗透长6湖底滑塌浊积扇储层产生于三角洲前缘较陡斜坡带，其北部三角洲前缘砂体在自身重力作用下向下部泥岩压实沉陷，水下河道在低水位期和高水位晚期间歇发生洪水泛滥，河流所携带的大量碎屑物在三角洲前缘快速堆积，形成具有固定前缘斜坡并超覆在河道间歇期分布泥岩之上的进积体。当沉积物厚度和坡度增大到稳定休止角极限时，沉积物沿泥质表面顺坡滑移发生重力滑塌和流动，对其下伏沉积物截切、冲刷形成下切侵蚀通道，形成贯穿三角洲前缘斜坡及其更远深水区的湖底滑塌浊积扇分支水道砂体［9-11］。

该区上述滑移水动力作用下形成滑塌浊积扇储层岩性较细，泥岩组分及夹层增多，储集砂体的微观孔隙类型多样，结构复杂，储层中存在多种孔隙喉道类型，细小及无效喉道占喉道数量大部分到绝大部分，反映出孔喉分选系数、变异系数、均质系数变化范围大，排驱压力、饱和度中值压力高，中值孔喉半径及最大孔喉半径低，导致储层微观孔隙结构和渗流结构差，储层渗透率大多低于0.5×10–3um2，孔渗关系极为复杂［11-13］。因此，在该类孔隙类型、孔隙结构造成渗流机理特别复杂的超低渗透储层产能预测中，油水渗流机理不符合上述达西产能预测方程，即利用油层孔隙度、渗透率及电性参数不能准确预测油气产能。为此，引入岩石物理相流动单元精细地表征砂体内部影响渗流屏障和流体流动特征，利用滑塌浊积扇超低渗透储层储集空间、渗流机理和流动单元的概念，对油气储层采用储层质量指标（RQI）和流动层带指标（FZI）表征［12-14］。针对储层岩石物理相流动单元往往受储层矿物成分和渗流结构控制，可以根据储层孔喉结构特征划分流动特征为不同流动单元。在其超低渗透储层储集空间中，利用储层质量及渗流结构最重要的孔渗关系，可以把储层孔隙、矿物地质特征与孔隙结构特征结合起来评价储层质量和油气产能。

利用平均水力流动半径概念推导出储集空间孔渗关系

由此定义出储层质量指标（RQI）和流动层带指标（FZI）

标准化孔隙度指标

式中，Fs为孔隙形状系数，圆柱体时Fs=2；τ为孔隙介质迂曲度；Sgv为单位颗粒体积的表面积，μm–1。

上述储层质量指标和流动层带指标中的孔渗关系反映出微观孔隙结构中有效喉道数量及分布，它们把储层孔隙结构与矿物地质特征结合起来，有效地反映油气储层质量、渗流特征，成为该区超低渗储层试油产能预测重要指标［13-15］。

3 超低渗透储层试油产能预测评价参数

影响超低渗透储层渗流和试油产能的因素很多，利用上述单一或局部参数值不能准确表征超低渗储层产能，例如相对高孔高渗与低孔低渗计算储层质量指标及其流动层带指标都相差不大。因此，针对该区滑塌浊积扇超低渗储层储集空间及其孔渗关系，着重分析目的层段广为发育的相对高孔低渗、中孔低渗和低孔低渗复杂孔隙结构储层质量及渗流结构，提出超低渗储层合理产能参数、储层质量指标、流动层带指标、储能参数、油层有效厚度、渗透率、单渗砂层能量厚度、含油饱和度及其泥质含量等多种参数评价预测特低渗、超低渗储层质量及其试油产能［15-17］。

根据该区超低渗透储层储集空间、渗流机理及其复杂孔隙结构流动层带概念，合理产能参数是把每口井油层有效厚度与渗透率组合起来，以它们乘积反映有效储层产能大小及分布；储层质量指标式（8）是把每口井油层渗透率与孔隙度组合起来，以它们的比值反映有效储层质量及产能；流动层带指标式（9）则把每口井油层质量指标与孔隙度组合起来，从而反映出微观孔喉结构有效喉道及宏观产能分布；储能参数把每口井储量计算取值段内油层有效厚度、含油饱和度和有效孔隙度组合起来，以它们的乘积反映有效储层中纯油厚度及产能；油层有效厚度及渗透率分别反映达到工业油气流标准的油气层与渗流特征；单渗砂层能量厚度代表层段浊积分支水道骨架砂体有利微相带沉积能量；含油饱和度与泥质含量反映超低渗储层含油气及岩性状况。显然上述参数从不同角度反映出滑塌浊积扇超低渗透储层质量、渗流特征及产能，它们组合起来可以分类表征和提取超低渗透储层产能信息［15-18］。

4 超低渗储层试油产能预测评价指标

利用该区滑塌浊积扇超低渗储层代表性取心井岩心分析、试油和测井二次解释成果计算上述9类评价参数，利用灰色理论储层试油产能预测的分类原则及方法，分析统计试油产能与试采产能关系，通过试采工业油流产能统计试油产能平均数据列，把该区储层试油产能划分为A、B、C的高产能、较高产能和低产能3种类型（A、B类产能达到工业油流标准）（表 1）。

表1 HQ地区超低渗透储层试油产能预测划分等级

通过研究表1中每类产能评价参数的界面数值，分别统计长6超低渗储层各类试油产能评价参数特征值，采用统计平均数据列为试油产能评价划分指标

式中，X0i为储层试油产能评价标准数据列；n为储层试油产能评价参数，n=9；i为1，…，m；m为储层试油产能划分等级数，m=3。

根据该区长6目的层段计算的9类评价参数值及其试油等级落实程度，对各类参数指标进行匹配、统计和调整，利用参数指标准确率与分辨率组合分析各项参数特征赋予不同权系数（表2）。

表2 HQ地区超低渗储层油气试油产能综合评价预测指标体系

合理产能参数值有效反映超低渗储层试油产能大小，分类标准具有明显最高准确率及分辨率，赋予最大权值；储层质量指标和流动层带指标体现出滑塌浊积扇超低渗透储层质量及渗流特征，分类标准也具明显高准确率及分辨率，分别赋予高权值；储能参数反映超低渗透有效储层中纯油层厚度及产能，分类标准具明显很高准确率及分辨率，赋予足够大权值；单渗砂层能量厚度、油层有效厚度、渗透率分别反映骨架砂体沉积能量和工业油流及渗流特征，依据相对较高准确率与分辨率，分别赋予较高权值；含油饱和度及泥质含量分类标准也依相应准确度和分辨率赋予适当权值。从而，依据油田区块地质特征、生产状况与试油产能分析方法及准则，建立起该区超低渗透油层试油产能综合评价预测指标体系［19-21］（表 2）。

表2中参数指标集中反映超低渗透储层渗流质量和生产能力，其中A、B类试油产能达到工业油流标准，其产能统计综合评价预测指标从不同角度以不同程度提取出超低渗透有效储层质量、渗流特征及产能信息。从而，利用它们的匹配组合建立的指标体系有效地克服了超低渗储层渗流机理不符合达西产能预测方法的失误。

5 超低渗透储层试油产能预测综合评价方法

利用上述超低渗透储层试油产能分析方法、评价参数、划分级别和预测评价指标体系，采用灰色理论超低渗透储层试油产能预测综合评价方法，进行被评价数据的综合分析处理。采用矩阵分析、标准化、标准指标绝对差的极值加权组合放大技术，计算灰色多元加权系数

其中

式中，P（ik）为数据Xo与Xi在k点（参数）的灰色多元加权系数；minmin为标准指标两级最小差；maxmaxikΔi(k)ikΔi(k)为标准指标两级最大差；Δ（ik）为第k点Xo与Xi的标准指标绝对差；Y（ok）为第k点（参数）的权值；A为灰色分辨系数。

从而可以得出灰色加权系数序列

由于系数较多，信息过于分散，不便于优选，采用综合归一技术，将各点（参数）系数集中为一个值，其表达式为

利用矩阵做数据列处理后，采用最大隶属原则

作为灰色综合评价预测结论，并根据数据列（行矩阵）的数据值，确定评价结论精度及可靠性［18-20］。从而利用灰色理论有效集成和提取油气储层质量、渗流及产能的多种信息，实现对该区长6超低渗储层试油产能的综合评价和定量分析［19-21］。

6 应用实例

基于上述超低渗透储层试油产能综合评价指标体系，利用灰色多元加权综合评价方法，对该区44口井51个试油层段进行了试油产能预测检验，38口井45个试油产能层段评价预测结果与试油产能结果相吻合，试油产能预测符合率达88.2%。

由山134井长6储层试油产能预测综合评价处理成果图可知，该井长6储层2 041～2 047 m井段，测井解释油层有效厚度6 m，渗透率0.6 mD，孔隙度12%，含油饱和度58%，计算合理产能参数3.6 mD·m，储层质量指标0.07，流动层带指标0.59，储能参数0.42 m，单渗砂能量厚度6 m，泥质含量19.3%,利用上述试油产能综合评价指标体系的灰色多元加权评价处理为A类高产能油层，该层段试油日产油26.6 t/d，评价出超低渗透油层试油产能预测结果与试油产能结果相吻合。

7 结论

（1）一般中、高孔渗储层在矿场实际生产中，油水渗流基本符合达西产能预测分析方程，即利用油层孔隙度、渗透率及其电性（测井）响应基本能够预测油气产能，但在特低渗—超低渗孔隙类型、孔隙结构造成渗流机理特别复杂储层产能预测中，影响储层渗流和产能因素更多且极为复杂，为此，引入滑塌浊积扇超低渗透储层质量、渗流机理、孔渗关系及流动单元概念，把储层孔隙、矿物地质特征与孔隙结构特征结合起来评价超低渗透储层流动层带及其试油产能。

（2）针对该区滑塌浊积扇广为发育的高孔低渗、中孔低渗和低孔低渗特别复杂孔隙结构流动层带特征，单一或局部流动层带参数值不能准确表征特低渗—超低渗储层产能，提出储层合理产能参数、储层质量指标、流动层带指标、储能参数、油层有效厚度、渗透率、单渗砂层能量厚度、含油饱和度及其泥质含量综合评价储层试油产能，它们从不同角度以不同程度反映滑塌浊积扇特低渗—超低渗储层质量、渗流特征及产能，有效地克服了渗流机理不符合达西产能预测方法造成的产能评价失误。

（3）利用该区滑塌浊积扇超低渗储层代表性取心井岩心分析、试油和测井二次解释成果计算上述9类评价参数，依据油田区块地质特征、生产状况与灰色理论试油产能分析方法及评价准则，建立起该区超低渗油层试油产能综合评价指标体系。通过该区滑塌浊积扇超低渗储层形成特征，利用不同角度提出试油产能评价参数及其参数指标准确率、分辨率权衡提取油气储层质量、渗流及产能的多种信息，对该区44口井51个试油层段进行了试油产能预测检验，38口井45个试油产能评价预测结果与试油结果相吻合，试油产能预测符合率达到了88.2%。

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Study on the testing productivity prediction method in ultra-low permeability sandstone reservoir

PANG Yudong1, SONG Ziqi1, HE Yufei2, TIAN Xin1, ZHANG Jinghao1, FU Chunmiao3
（1. College of Petroleum Engineering,Xi’an Shiyou University,Xi’an710065,China;2. CNPC Logging CO.LTD. Oil and Gas Evaluation Center,Xi’an710077,China;3. Exploration and Development Research Institute of Tuha Oilfield Company,Hami839009,China）

The layers of slump turbidite fans in HQ area are influenced by various period sedimentation, diagenesis and tectonic, which result in complex pore structure including high porosity low permeability, medium porosity low permeability and low porosity low permeability formation, and ultra-low permeability flow unit. There are lots of factors affecting reservoir seepage and production capacity. The testing oil capacity was comprehensively estimated from the aspects of reasonable productivity parameters, quality indexes, flow unit indexes, storage parameters, effective thickness of layers, permeability, energy thickness of single permeable sand layer, oil saturation and shale content based on the relationship of porosity and permeability in ultra-low permeability reservoir quality and seepage structure. The reservoir quality, seepage and capacity date were weighted and selected according to the grey theory of oil and gas test analysis method and evaluation criteria for oil production prediction, and it also considers the accuracy and resolution of productivity evaluation parameters and classification parameter. There are 44 well among 51 oil-testing intervals in HQ area carried out production prediction and 38 well with 45 evaluation and prediction results coincide with the actual oil testing production results. The prediction coincidence rate reached up to 88.2%. This method effectively overcomes the mistakes resulting from seepage mechanism opposing Darcy capacity equation and local parameters not fitting with complex seepage characteristics. Meanwhile, it promotes the quantitative evaluation ability furthest for ultra-low permeability reservoir productivity prediction, providing effective information and analysis method for extra-low and ultra-low reservoirs production prediction.

ultra-low permeability reservoir; productivity prediction; reservoir quality seepage and productivity data; seepage mechanism; effective information and analytical method

庞玉东，宋子齐，何羽飞，等. 基于超低渗透砂岩储层试油产能预测分析方法［J］. 石油钻采工艺，2013，35（5）：74-78.

TE32

：A

1000–7393（2013） 04–0074–05

中国石油天然气股份有限公司科学研究与技术开发项目“致密气藏测井采集处理与评价技术研究”（编号：2010E-2304）；国家自然科学基金项目“变形介质复杂储层应力敏感性的岩石流变学机理及动态模型”（编号：51104119）。

庞玉东，1990年生。2011年毕业于西安石油大学石油工程专业，现从事油气储层、测井解释等方面研究工作。通讯作者：宋子齐，教授，享受国务院特殊津贴专家，长期从事油气储层研究、测井解释及剩余油气评价教学和科研工作。E-mail：songziqi0827@126.com。

2013-04-10）

〔编辑 景 暖〕