用聚类分析方法划分孔隙结构类型及其验证

2014-02-19高超

石油工业技术监督 2014年9期

高超

山东科瑞石油工程技术研究院（山东东营 257067）

储层孔隙结构是评价储层微观渗流能力的基础，是油藏开发过程中不可缺少的参数[1-3]，是描述储层特征、非均质、流动单元、剩余油分布等方面研究必备的资料[4-7]。以松辽盆地三肇凹陷的葡萄花油层为例，根据压汞法测定毛管压力，基于SPSS软件建立描述储层孔隙结构的分类标准，同时评价各类型宏观参数与微观孔隙结构之间的相关性。

样品来自于松辽盆地三肇凹陷下白垩统姚家组一段的葡萄花油层。研究区地层厚度约在32～60m。从岩心样品、岩屑样品及测井资料分析沉积环境为细粒三角洲，主要有利沉积微相有水下分流河道、前缘席状砂、河口砂坝。储层岩性以长石砂岩为主，长石平均含量为38.2%、石英为31.2%、岩屑为18.7%。胶结类型以接触-孔隙式、孔隙-接触式和再生孔隙式为主。储层物性差，平均有效孔隙度为20.8%，空气渗透率为217.4×10-3μm2，属于中孔中低渗透储层。

1 SPSS软件简介

统计产品与服务解决方案 (Statistical Product and Service Solutions)SPSS是世界上最早的统计分析软件之一，由美国斯坦福大学的3位研究生于20世纪60年代末研发，开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、工程技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响力的期刊杂志纷纷对SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、操作方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞，是当今应用最广泛的专业统计软件之一[8-10]。

SPSS软件主要有4大特点：

1）能够完成多项统计分析，包括：建立数据库、资料编辑、统计分析、统计表制作和统计图绘制。常用到的有相关性分析、聚类分析、回归分析、尺度分析、概率统计分析、数理统计分析、正交试验等。使用SPSS软件的聚类分析和相关性分析2个模块进行了研究。

2）几乎能够完成所有的统计分析、非参数检验方法、多元回归分析等。

3）界面为窗口式，与常用的Excel界面类似，因而简便易学，特别适用于非统计专业人员学习和使用，同时可以使用软件中自带的帮助窗口，学习和使用更加的方便。

4）直接可以调用 xls、txt、dat等格式的数据进行分析。

2 储层孔隙结构分类

2.1 分类方法

聚类分析是根据事件或样品本身的特性来研究个体分类的方法。它的分析原则是同一类的个体具有较大的相似性，不同类的个体具有较大差异性[11]。聚类分析有样品聚类和变量聚类2类，运用SPSS软件中的聚类分析模块将选取的参数进行聚类。其聚类步骤如下：

1）在所有样品中按照合理性、差异性、实用性、可操作性的原则对参数齐全的样品进行选取。由于受到样品个数及参数类型的限制，选出数据类型完整的85个样品进行分析。在这些样品的参数中选取4个参数来划分储层孔隙结构类型。4个参数分别为中值压力、排驱压力、孔隙中值半径、半径均值。

2）将选取的4个参数进行整理并加载到SPSS软件的数据编辑器中，分别在数据变量编辑窗口下编辑各参数的名称、类型、精度（有效数字）等。

3）在SPSS软件的数据分析窗口中，选择聚类模块中的快速聚类进行分析。在分析时多次调换聚类的数目、聚类的方法来查看划分的结果是否合理。

2.2 分类标准

通过SPSS软件的聚类分析和反复的调整聚类的数目，最终将储层孔隙结构类型划分为4类。通过SPSS聚类分析获得了各类储层孔隙结构参数的凝聚点、分布范围（表1），其中凝聚点是以最小欧氏距离为基本原则计算的。

表1 各类储层孔隙结构参数的分布范围、凝聚点及所占比例

从表1和图1～图3可以看出：

图1 孔隙中值半径与半径均值的离散分布图

图2 孔隙中值半径与半径均值的离散分布图

1）I型储层孔隙结构储层物性较好，孔隙中值半径和半径均值均为最高，中值压力和排驱压力最低，渗流能力较强，属于最好的储层单元。此类储层孔隙结构在研究区中约占1/3。II型孔隙结构是在4个类型中分布最多的样品，占半数以上。该类型储层物性一般，渗流能力中等，是较好的储层单元。III型孔隙结构样品数较少，仅有9块，所占比例为10.6%。该类型储层物性较差，渗流能力较差，是较差的储层单元，如果采取压裂、酸化等开发手段还是较有利的储层。IV型孔隙结构样品数最少，储层物性最差，基本上没有渗流能力，是最差的储层单元，不具有开发价值。