文昌A油田隔夹层分布及其对开发效果的影响

2015-07-02商建霞刘登丽袁凌荣欧振能

石油地质与工程 2015年6期

关键词：井点钙质伽马

商建霞，刘登丽，袁凌荣，欧振能

(中海石油(中国)有限公司湛江分公司, 广东湛江 524057)

文昌A油田隔夹层分布及其对开发效果的影响

商建霞，刘登丽，袁凌荣，欧振能

(中海石油(中国)有限公司湛江分公司, 广东湛江 524057)

文昌A油田ZJ2-1U油组经过多年开采目前已进入中高含水期，控水稳油是当前面临的生产难题。针对该油田井网不规则、井点资料少但三维地震数据品质高的特点，充分利用密闭取心井资料以及伽马、声波、中子等测井资料，首先从密闭取心井识别隔夹层，然后从取心井标定非取心井，应用神经网络算法对非取心井隔夹层进行识别；继而采用沉积相控及伽马反演数据体约束下井震结合方式，运用序贯指示方法预测隔夹层在井间及三维空间的分布；最后，动静态结合，从隔夹层角度揭示对开发效果的影响，为剩余油挖潜及提高油田采收率提供依据。

珠江口盆地；文昌A油田；ZJ2-1U油组；隔夹层分布

1 油田概况

文昌A油田位于中国南海珠江口盆地珠三坳陷琼海凸起上，主力油组之一的珠江组二段1U油组(即ZJ2-1U油组)属海相滨岸沉积，构造完整平缓，为一北东向长轴背斜构造，纵向上细分为三个小层，自下而上水体变浅，下部砂泥混合坪发育，上部砂坪发育，油藏类型属于构造控制的层状边水油藏，属边水驱动。经过多年开采，目前该油田含水高达89%，处于高含水期开采阶段；受隔夹层影响，单井产能表现出差异性，隔夹层分布认识程度对于油藏下步调整挖潜有重要影响。

本文针对海相油田井网不规则且井点资料少的现状，主要结合新钻的密闭取心井资料及三维地震体数据来对隔夹层分布进行精细刻画，从而为改善油田开发效果提供精细地质模型。

2 隔夹层井点识别

隔夹层研究一直是油藏开发领域研究的重点内容之一，同时也是储层非均质性研究的难点[1-2]。针对文昌A油田主力油层ZJ2-1U油组储层特点及开发特征，根据一口密闭取心井A井(图1)以及常规取心井岩心资料，按照岩性、物性特征，结合测井电测响应特征，将隔夹层划分为泥质、钙质、物性三大类。

泥质隔夹层岩性以泥岩、粉砂质泥岩为主，测井响应特征表现为“三高两低”的特点，即高伽马、高声波时差、高中子，低电阻率、低密度，泥质含量大于30%。

钙质隔夹层在本油组较发育，岩性以钙质砂岩为主，测井响应特征表现为“三低两高”，即低伽马、低中子、低声波时差，高密度、高电阻，在本目的层内钙质夹层密度大于2.32 g/cm3，声波时差小于100 μs/ft，中子小于26%。

物性隔夹层以泥质粉砂岩为主，其孔隙度、渗透率均很低，测井解释结果为干层，其厚度较小，侧向连续性差。

对于非取心井的隔夹层识别，采用了神经网络的方法。该方法应用岩性识别中，实际上就是把钻井取心分析及相关测井信息的对应关系作为已知样本，通过已知样本的学习获得识别模式，从而对未知井的岩性进行预测分析。本次根据取心井识别结果来标定非取心井，最终实现非取心井岩性评价的目的[3-5]。在Petrel地质建模软件中，优选岩性特征响应明显的伽马、声波、中子三种测井曲线进行神经网络判别，并将岩性分为四类(图2)，采用聚类分析的方法[5]，将该判别结果推广到其他所有非取心井，实现了油田内各井点的岩性识别。聚类分析得出的岩性结果与测井解释出的储集层相一致。根据聚类分析结果，井点钻遇各类隔夹层分布特征如下：

泥质隔夹层在本油组底部发育一套全区稳定分布的泥质隔层，总厚度1.76～5.43 m。油组内部泥质夹层不发育。

图1 文昌A油田密闭取心井A井岩心综合图

图2 基于神经网络的岩性聚类分析

钙质夹层在本目的层内密度大于2.32 g/cm3，声波时差小于100 μs/ft，中子小于26%。根据井点钻遇情况统计：ZJ2-1U-1小层夹层频率为0.48～1.42个/m，夹层频数为1～3个，夹层总厚度为0.48～3.07 m；ZJ2-1U-2小层夹层频率为0.41～3.02个/m，夹层频数为1～4个，夹层总厚度为0.70～3.02 m；而ZJ2-1U-3小层不发育，仅在1、A4和A10井有单层分布，厚度为0.45～1.4 m。总体来说，纵向上1、2小层钙质夹层较发育，3小层钙质夹层不发育。物性夹层仅在ZJ2-1U-2小层较为发育，钻遇层数可达5层，但单层厚度不大；而在ZJ2-1U-1、ZJ2-1U-3小层不发育，仅有局部井点钻遇，且厚度小于1 m。

3 隔夹层井间分布预测

文昌A油田位于中国南海西部海域，井资料少,三维地震资料品质高，勘探开发具有“高投入、高风险、高科技”的特点[6]。预测井间储层在三维空间变化需要充分利用丰富的地震资料。应用地震资料预测储层分布的优势在于横向上的空间采样提供远离井身储层空间变化的信息[7-8]，弥补有限井资源的不足。由于自然伽马反映的是不同岩石的自然放射性，与岩石在生产过程中所处的物理化学条件有关，因此自然伽马常作为划分砂泥岩的有效依据。随机性建模中的序贯指示模拟方法在岩相建模时可以模拟复杂各向异性的地质现象及连续性分布的极值，又可以忠实硬数据(如井数据)，还可以方便地把地震资料等软数据加入到模拟中[9-10]。

综合以上两种认识，本次建立隔夹层三维模型的具体思路是：在建立构造模型及沉积相模型基础上，在沉积相控及伽马反演数据体约束下采用井震结合的方式，运用序贯指示方法预测隔夹层在三维空间的分布。

在使用伽马反演体进行约束建模之前首先要进行相关的数据分析，通过测井数据与地震数据交汇图分析，两者相关系数高于0.8，说明伽马反演数据体协同建模具有可行性，且伽马反演体数据与岩性有较好的匹配关系。

对伽马反演结果进行分析表明，其展示的砂体与模型中对砂体的预测情况较符合，比较准确地预测出了泥质、钙质夹层条带发育的特点，但地质模型中所刻画的砂体分辨率较地震反演更高(图3)。根据模型预测结果，各类夹层特征如下：

(1)平面上钙质夹层厚度高值区呈带状分布，其中一条沿北东-南西展布，向两侧有减薄的趋势，另一条沿东西向展布，向两侧有减薄的趋势。结合沉积相来看，砂坪相钙质夹层发育；整体来说，平面零星分布，横向分布不稳定，但单井均有钻遇。

(2)物性夹层主要分布于砂坪微相中，侧向连续性较差，平面呈零星分布，不稳定，分布范围有限。

(3)泥质夹层总体不发育，厚度较小；在构造高部位厚度较小，向边部厚度增大。

4 隔夹层分布对开发效果的影响

(1)隔夹层对油井含水上升的影响。隔夹层分布是单井含水上升规律的影响因素之一。A10井位于构造边部，且处于油水过渡带上，含水上升速度较缓，每采出10 000 m3原油的含水变化率为0.31%；而A4井位于构造高部位，处于纯油区内，含水上升却较快，每采出10 000m3原油的含水变化率为0.5%。从隔夹层分布角度分析，A10井处夹层较发育，夹层层数7个，夹层密度42.6%，其中钙质夹层厚度4.4 m，且钙质夹层横向稳定，对纵向上底水锥进有较好的阻隔作用；平面上则由于储层薄，有效厚度仅5 m，物性差，边水推进速度较慢，因此含水上升比较缓慢。而A4井则相反，储层较厚(13.8 m)，平面有优势物性通道，纵向上隔夹层不发育，这样在边底水共同作用下，含水上升较快。

图3 过三口井地质模型中岩性识别剖面(近东西向)

(2)隔夹层模型对数值模拟结果的影响。研究发现，建立隔夹层精细地质模型可以提高历史拟合符合率。仍以A10井为例，以前模型考虑隔夹层等因素不足，物性模型不能体现储层非均质性，导致数模中生产数据难以拟合，而本次根据储层非均质性的新认识，建立了相应精细地质模型，并在其控制下建立属性模型，从而提高了历史拟合符合率。

(3)基于隔夹层精细地质模型的剩余油分布预测。数值模拟结果表明，受到隔夹层分布的控制，剩余油分布具有以下特征：平面上储层非均质性弱，剩余油分布主要受构造、井网控制，其中东区构造顶部剩余油富集；纵向上层内储层非均质强，剩余油分布受隔夹层控制。

5 结论与认识

(1)根据密闭取心资料，结合测井电性、物性特征，在取心井上识别出三类隔夹层：泥质隔夹层、钙质夹层、物性夹层。

(2)对于非取心井的隔夹层识别，主要是根据取心井识别结果来标定，应用神经网络算法对非取心井隔夹层进行识别。在Petrel地质建模软件中，优选岩性特征响应明显的伽马、声波、中子三种测井曲线进行神经网络判别，并将岩性分为四类，采用聚类分析的方法，将该判别结果推广到其他所有非取心井，实现了对油田范围内各井点的岩性识别。

(3)针对海相井点资料少但地震资料品质高的特征，在构造模型及沉积相模型建立基础上，井间隔夹层分布预测采用井震结合的方式，在沉积相控及伽马反演数据体约束下，运用序贯指示方法实现。

(4)基于隔夹层精细地质模型的油藏数值模拟及剩余油分布预测在实际生产中应用效果良好。

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