四川盆地安岳高石梯-磨溪构造震旦系灯影组测井产能预测方法*

张红英 周 肖 谢 冰 冯 珂

（中国石油西南油气田公司勘探开发研究院）

1 气藏地质概况

震旦系是四川盆地天然气勘探开发的重要层系，勘探始于20世纪50年代中期，近几年在川中高石梯—磨溪区块取得重大突破，目前该区钻达震旦系的井共计20口，油气显示良好，测试15口井，其中13口井获工业性气流。

川中地区震旦纪沉积了巨厚的浅海台地相碳酸盐岩。由于震旦纪灯影期的桐湾运动，使震旦系地层多期暴露地表并遭受风化剥蚀，形成了区域性孔、洞发育层。灯影组纵向上发育两套岩溶储层，其中灯四段为风化壳岩溶储层，灯二段为层间岩溶储层；其岩性以藻云岩、晶粒云岩为主。沉积相带的变化和岩溶作用对圈闭的形成作出重要贡献，控制气产量的主要因素是储层物性的好坏。

2 产能评价及预测方法

储层产能评价与预测的方法有很多种，归纳起来主要分为两大类：①根据油气井测试获得的产量直接计算，属于油藏工程计算方法；②以地质测井信息为主的静态参数评价方法。本文着重研究方法②，即利用与储层产能相关的地层参数作为产能评价参数，一种是根据实际生产需要，将储层按测试产能划分为三类，通过静态参数与测试产量关系研究，提取与地层岩石物性和含气性敏感参数，利用模式识别算法确定储层级别，进而对产能进行评价及预测；另一种是通过斯通利波流体移动指数与气井无阻流量的关系研究，建立了产能预测模型。

2.1 模式识别法划分储层级别

模式识别是对表征事物或现象的各种形式的（数值的，文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析、以及对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。

模式识别是基于测量的具体模式进行分类和识别，根据有限样本，分析其自然伽马、声波时差、深浅双侧向等测量值，将测量值按某种分类方法归类，建立识别模式特征向量，应用特征向量对未知样品进行判别。

（1）模式识别原理

聚类分析是一种常用的建立模式的方法，又称点群分析，它按照样本在性质上或成因上的亲疏关系、以某种分类统计量为分类依据对其进行定量分类的一种多元统计分析方法。

用聚类分析中的Q型聚类分析对初始样本用距离系数相对大小作为分类统计量进行聚类，按标准差标准化后，定义n个样本中样本矢量Uk与样本矢量Ui距离系数dki，dki越小，样本Uk与Ui的性质愈接近。采用绝对距离公式：

（2）测井数据标准化

由于产能评价是针对于整个研究区而言的，因此各井测井曲线的重新刻度即标准化非常关键，以保证各井测井数据之间的一致性。本次研究通过利用关键井标定、采用频率直方图主频法，对各井测井数据进行标准化，以消除由于测井仪器型号不同、仪器刻度不一致及井下环境差异等非地质因素所造成的测井数据偏差，从而实现全区块数据具有统一的刻度标准。

（3）储层特征参数提取

本区灯影组地层基质孔隙低，储层以溶蚀孔洞为主要储集空间，裂缝是其主要渗滤通道。通过5口井10层试油段的自然伽马、深电阻率、斯通利波能量衰减系数等静态参数与产气量关系分析，结合最优化测井解释技术的解释结果，优选出以下参数作为产能评价的特征参数：

●自然伽马：当孔洞充填泥质时，自然伽马及无铀自然伽马增高，会导致储集能力降低，从而降低储层产能。

●孔隙度：以岩心全直径孔隙度刻度测井孔隙度，采用最优化理论及模型，准确求取地层孔隙度，孔隙度增大，表明地层存储地层流体的能力越大。

●深电阻率及深浅双侧向比值（RTQX）：电阻率测井反映储层的导电性，与储层岩性、孔隙结构及流体性质等密切相关，裂缝、孔洞发育会造成电阻率降低，双侧向正差异，随含气量的增加，双侧向的差异越明显，深浅双侧向比值越大，次生孔隙发育程度越好。

●斯通利波能量衰减系数（AST）：斯通利波是一种管波，在井眼中传播时遇有效的裂缝、孔洞时会发生能量衰减，能量衰减越大，渗透性越好。

（4）测井识别模式建立

表1 测量数据识别模式特征值

利用模式识别分析方法对这些测量值进行描述、归类，将井剖面储层级别划分为3大类（表1），其中第1类为Ⅰ类气层（产能>10×104m3/d）、第2类为Ⅱ类气层（产能为（10～3）×104m3/d）、第3类差气层（产能<3×104m3/d）。各类气层之间的特征差异明显，根据建立的识别模式特征向量，即可对新的样品进行判别，计算测量数据与各模式的距离，距离最小者是属于该类。

（5）应用效果分析

对灯影组11口新井应用模式识别法进行判别，试油20层，符合16层，测试产能符合率80.0%，有力支撑了试油层位优选。图1、图2为A、B两口井模式识别法预测储层产能级别成果图。

模式识别法预测结果显示，A井灯二段 （图1），井段5424.3～5447.3 m、5450.5～5459.4 m预测为Ⅰ类气层，测试产气量应大于10×104m3/d，完井测试产气41.35×104m3/d；B井灯二段 （图2），井段5455.4～5485.8 m预测以Ⅱ类气层为主，测试产气量应在（3～10）×104m3/d之间，完井测试产气产3.76×104m3/d，两口井储层产能预测结果与试油结果吻合。

图1 A井气层级别识别成果图

图2 B井气层级别识别成果图

2.2 斯通利波流体移动指数法

（1）方法原理

SonicScanner声波扫描仪是斯仑贝谢公司新一代声波仪器，由三个单极发射器、两个正交偶极发射器和一个接收器阵列 （13个轴向接收点104个传感器）组成，可提供高质量的纵波、横波和斯通利波测量数据。

斯通利波是评价储层渗透性的有效手段之一，它对与井眼相交的渗透性裂缝敏感，地层或裂缝带的渗透性越好，斯通利波的时差越大。

根据低频斯通利波传播理论，采用纵、横波时差、斯通利波时差和密度曲线等资料计算出理论斯通利波时差（DTSTE，即地层零渗透率时的斯通利波时差），实测斯通利波时差（DTST）与理论斯通利波时差的差值S─Se即为流体移动指数QFM，QFM指示了地层的渗流能力和裂缝的连通性。

式中：

Se—理论斯通利波时差，μs/ft；

Kf—泥浆体积模量；

ρf—泥浆密度，g/cm3；

Δtf—泥浆时差，μs/ft；

G—地层切变模量；

ρb—地层密度，g/cm3；

Δts—横波时差，μs/ft。

（2）流体移动指数与无阻流量关系

分析表明，流体移动指数与测试无阻流量具有较好的相关性。图3是高石梯—磨溪地区灯影组4口井流体移动指数与测试无阻流量的关系图。根据流体移动指数与无阻流量之间的关系，提出了一种新的产能定量预测方法，产能预测模型：

图3 流体移动指数与气产量无阻流量关系

Q=0.000004×QFM8.6461

式中：

Q—预测无阻流量，104m3/d；

QFM—流体移动指数，μs/ft。

（3）应用效果分析

对本区灯影组新钻井应用式（3）进行预测，表2是C井气层段斯通利波流体移动指数法预测气产量与测试无阻流量结果对比。

表2 气层斯通利波流体移动指数法预测结果与测试结果对比表

对比结果表明，C井灯四储层段产能预测流量为6.48×104m3/d，完井试气，气产量无阻流量6.75×104m3/d，偏差0.27×104m3/d，相对误差4.0%；预测结果和实测产量基本一致。说明本文提出的利用斯通利波流体移动指数法预测气井无阻流量的方法是可行的。

3 结论及认识

（1）针对高石梯—磨溪气田灯影组储层建立了2套气层产能评价方法（模式识别判别法及流体移动指数法），为该区气井的试油选层提供了有力的支撑。

（2）研究表明模式识别法在中高产气井产能预测方面应用效果较好，而在一些低产气井预测与实测结果有一定误差。

（3）流体移动指数法在实际井应用中见到一定的效果，但因其建立在有限数据分析基础上，还需要进一步验证与完善，以提高预测精度，为气田勘探开发更好地提供技术支撑。

1 张林，魏国齐，汪泽成，等.四川盆地高石梯-磨溪构造带震旦系灯影组的成藏模式[J].天然气地球科学.2004，15（6）：584-589.

2 包强，肖梅，施文.资阳地区震旦系古岩溶储层特征及测井评价[J].矿物岩石，1999，19（3）：52-55.

3 雍世和，张超谟，高楚桥，等.测井数据处理与综合解释[M].北京：石油大学出版社，1996.

4 严建文，张松扬，黄国骞.大牛地气田储层测井参数与无阻流量的关系[J].天然气工业，2008，28（2）：67-69.