基于测井技术的H油田东河砂岩夹层识别

杨 斌， 龙一慧， 齐翃洋

(成都理工大学 能源学院，成都 610059)

0 引言

石炭系东河砂岩是重要的海相碎屑岩储层，广泛分布在塔里木盆地[1]。以东河砂岩为储层的油气藏往往发育不同类型的夹层，是形成储层非均质性的主要原因之一，也是影响剩余油分布的重要因素。在揭示油藏非均质性的过程中，夹层是不可或缺的研究内容[2－3]。将有限的岩心资料与丰富的测井资料相结合，研究不同类型夹层的测井响应特征，建立夹层识别标准，可以更全面地研究储层的非均质性，并且深入认识夹层对于影响油藏分布的意义[4]。以往学者对东河砂岩夹层的研究主要基于岩心观察，结合密度、声波等常规测井曲线来识别单井夹层，局限性较大，并且夹层类型和厚度存在较大的不确定性[5－6]。笔者在大量岩心观察的基础上，研究除常规测井特征外，包括自然伽马回返、电导率回返在内的多种测井响应特征，并采用神经网络法进行储层参数解释，为夹层识别提供了更准确的数据。

图1 东河砂岩典型夹层照片Fig.1 Representative photographs of Donghe sandstone intercalations

1 地质概况与测井响应特征

1.1 地质概况

H油田地处塔里木盆地北部，位于塔里木盆地台盆区中部偏北满加尔凹陷向塔北隆起的过渡部位，主要储层为下石炭统东河砂岩段，之上一般发育标准灰岩段、中泥岩段及角砾岩段。储层厚度变化较大(0～60 m)，一般厚度为20～40 m，油藏埋藏深度超过5 000 m。测井曲线上，东河砂岩整体呈低电阻率特征，自然伽马和自然电位曲线呈微锯齿状箱型。

1.2 夹层类型与测井响应特征

1.2.1 夹层类型

夹层是指在砂岩层内所分布的相对非渗透层，一般厚约几厘米至几十厘米，延伸较小，稳定性差，不能有效阻止或控制流体运动，但对局部流体渗流特性有影响[7－8]。对H油田东河砂岩段进行岩心观察和物性分析，根据夹层岩性和成分不同，将该地区夹层划分为钙质夹层、钙泥质夹层、泥质夹层三类。图1为H油田东河砂岩不同类型典型的夹层照片。

1.2.2 钙质夹层测井响应特征

图2a为H1井5 090.86～5 091.15 m的钙质夹层测井曲线特征。H油田的钙质夹层岩性致密，滴盐酸可见剧烈起泡。根据岩心分析资料，钙质夹层碳酸盐体积分数一般大于16%，体积分数高时可达50.8%。孔隙度值小，为0～8%，渗透率低，为0.1×10－3～9 ×10－3μm2。在测井曲线上，钙质夹层表现为电阻率相对邻近地层电阻率值有明显增大现象(1.5～4.3 Ω·m);声波时差明显降低(196～229 μs/m);密度值明显增大(2.33 ～2.55 g/cm3);高分辨率地层倾角曲线出现明显回返(＞90%);自然伽马值低，回返值较小或基本无回返(0～22%)。

1.2.3 钙泥质夹层测井响应特征

图2b为H2井5 081.49～5 081.79 m的钙泥质夹层测井曲线特征。该地区钙泥质夹层以灰白色为主，部分被泥浆浸染呈土黄色，夹有泥质条纹，滴盐酸起泡。根据岩心分析资料，钙泥质夹层岩心孔隙度多在4% ～13%之间，渗透率为0.5×10－3～13×10－3μm2，碳酸盐含量变化较大。在测井曲线上，钙泥质夹层表现为电阻率相对邻近地层电阻率值，略有增大但不明显(1～2.9 Ω·m);声波时差有一定幅度的降低(206～246 μs/m);密度值略有增大(2.36～2.52 g/cm3);高分辨率地层倾角曲线回返;自然伽马有一定的回返值，但回返幅度不大(16% ～33%)。

1.2.4 泥质夹层测井响应特征

图2 东河砂岩三类夹层测井曲线特征Fig.2 Well logging characteristics of three types of Donghe sandstone intercalation

图2c为H3井的5 088.70～5 088.95 m的泥质夹层测井曲线特征。根据岩心分析资料，该地区泥质夹层岩心孔隙度一般在12%之下，渗透率为0.2×10－3～10 ×10－3μm2。在测井曲线上，泥质夹层主要表现为自然伽马值增大，大幅度回返(30% ～57%);电阻率相对邻近地层电阻率值略有增大或无明显变化(0.8～2.4 Ω·m);声波时差有一定幅度的降低(219～278 μs/m);密度值略有增大(2.34～2.56 g/cm3);高分辨率地层倾角曲线略有回返。

图3 H4井东河砂岩段储层参数解释成果Fig.3 Interpretation result of reservoir in Donghe sandstone section of well H4

2 夹层测井识别方法

2.1 储层参数解释

依据岩心物性分析资料，结合测井资料，统计不同类型夹层的测井响应值，建立夹层测井识别标准，根据该标准对该地区非取心目的层段进行夹层识别。从岩心物性分析可以看出，孔隙度、渗透率相对较低是夹层的主要特征之一，因此，准确识别研究区各单井目的层段的全部夹层，就需要对单井进行储层参数解释，得到各单井的孔隙度、渗透率等储层参数。

在岩心深度归位、测井曲线校正的基础上，提取岩心物性分析对应的深度测井值。采用交会图法分析各测井曲线与岩心孔隙度、渗透率间的相关性，选择与孔隙度、渗透率相关性较好的测井曲线作为神经网络输入曲线[9]。此次研究中，通过孔隙度与各测井曲线的相关性分析，采用自然伽马、声波时差、密度、补偿中子和深感应电阻率作为输入数据，岩心分析孔隙度作为输出数据，选择5－7－1的网络结构，建立研究区的孔隙度预测模型。通过对岩心分析渗透率和与其对应的测井值的相关分析，最终确定岩心分析孔隙度、自然伽马、密度、声波时差、补偿中子和深侧向电阻率六条测井曲线作为输入数据，岩心分析渗透率作为输出数据，选择6－10－1的网络结构，建立研究区的渗透率预测模型。经过网络训练得到岩心分析孔隙度、渗透率与神经网络预测值的相关系数，分别为90.47%和89.56%，网络模型精度较高。利用该神经网络模型，对研究区单井进行孔隙度、渗透率解释。

图3为H4井储层参数解释成果。由图3可以看出，储层参数解释结果与岩心分析孔隙度、渗透率值随深度的变化趋势一致，吻合性较好。

2.2 夹层识别标准

绘制该地区12口井东河砂岩段各类夹层测井响应值交会图，结果如图4所示。由图4可以看出，三类夹层在各类测井曲线响应上均有一定的差异，因此，可以通过测井响应值识别该地区夹层。其中，自然伽马回返在夹层类型上的区分度最高，电阻率次之。整体上，泥质夹层的自然伽马回返值最大，钙泥质夹层次之，钙质夹层的自然伽马回返值最小;钙质夹层的电阻率值一般最大，泥质夹层的电阻率值较小，钙泥质夹层的电阻率值变化范围较大。

根据三类夹层的测井响应特征与物性特征，建立研究区三类夹层识别标准，见表1。

图4 三类夹层测井响应值交会图Fig.4 Three types of intercalations log cross-plot

表1 夹层测井识别标准Table 1 Well logging identification standard of intercalation

2.3 夹层识别与效果评价

2.3.1 夹层识别

此次研究中，单井夹层的划分主要分为以下三步:第一，依据夹层相对于上下储层低声波、高密度、高电阻和低孔、低渗的特点，初步划分出单井夹层;二是，在储层参数精细解释的基础上，利用建立的夹层识别标准，对该地区单井进行夹层类型识别;第三，根据电导率曲线回返和声波、密度的半幅点确定夹层的厚度。

图5为H5井夹层测井识别成果。该井东河砂岩段总长28.47 m，共识别夹层17个，如表2所示。

图5 H5井夹层测井识别成果Fig.5 Logging identification result of well H5intercalations

其中，钙质夹层六个，电阻率明显增大，电导率出现大幅度回返，孔隙度、渗透率值低，自然伽马回返较小或无回返;钙泥质夹层六个，电阻率增大，电导率、自然伽马出现一定程度回返;泥质夹层五个，电阻率增大或无明显变化，电导率有一定回返，自然伽马大幅度回返。从图5可以看出，该井东河砂岩中上部夹层发育密集，以钙质夹层和钙泥质夹层为主，下部夹层发育较少，以泥质夹层为主。

表2 H5井夹层测井识别成果与岩心识别结果对比Table 2 Comparison table of logging identification result and core identification result of well H5intercalations

2.3.2 效果评价

表2为H5井夹层测井识别成果与岩心观察对照表。由表2可以看出，运用测井方法识别该井夹层的准确率为94.4%，夹层类型判定的准确率为88.2%。测井方法识别夹层具有可行性且取得了较好的效果，但在薄夹层识别和确定有油浸现象夹层的类型上还存在着一定的偏差。将上述方法应用于全区12口取心井，单井测井识别夹层准确率均在90%之上，夹层类型判定的准确率均大于85%，此次建立的夹层测井识别标准可以广泛应用于工区未取心井段。

3 结论

(1)根据大量岩心观察、岩心物性分析资料和测井资料，将研究区东河砂岩夹层分为钙质夹层、钙泥质夹层、泥质夹层。钙质夹层岩性致密，电阻率相对邻近地层有明显增大现象，自然伽马回返值低(0～22%);钙泥质夹层以灰白色为主，夹有泥质条纹，电阻率相对邻近地层有增大现象但不明显，自然伽马有一定程度回返(16% ～33%);泥质夹层主要表现为自然伽马值大幅度回返(30% ～57%)。三类夹层在电性响应特征上具有较高的区分度，可以通过测井方法进行识别。

(2)在岩心深度归位、测井曲线校正的基础上，建立研究区储层参数测井解释模型。单井储层参数预测对比检验图显示，网络预测的参数与对应岩心分析值的差异较小，随深度的变化趋势一致。

(3)根据已建立的研究区东河砂岩夹层的测井识别标准开展单井夹层识别，结果显示，东河砂岩中上部夹层发育密集，以钙质夹层和钙泥质夹层为主，下部夹层发育较少，以泥质夹层为主。

(4)利用建立的夹层测井识别标准划分单井夹层的正确率均大于90%，夹层类型判断的正确率均大于85%，说明该标准具有可行性且准确度较高，可以应用于该地区其他未取心井。同时，该标准在预测薄夹层和判定油浸夹层类型上还存在一定偏差，在后续研究中需要解决，以进一步提高夹层识别的精确度。

[1]赵 洪，罗晓容，肖中尧，等.塔里木盆地哈得逊油田东河砂岩隔夹层特征及其石油地质意义[J].天然气地球科学，2014，25(6):824－833.

[2]韩如冰，刘 强，江同文，等.钙质隔夹层特征、成因及分布——以塔里木盆地哈得油田东河砂岩为例[J].石油勘探与开发，2014，41(4):428－435.

[3]高华文，柳成志，董亦思，等.喇嘛甸油田北西块一区隔夹层类型及测井响应研究[J].科学技术与工程，2012，12(15):3733－3736.

[4]王延章，林承焰，温长云，等.夹层对油藏的控制作用分析——以准噶尔盆地中部1区块莫西庄地区三工河组为例[J].油气地质与采收率，2006，13(2):17－20.

[5]周学慧，刘卫丽，乔 霞，等.某油田东河砂岩储层夹层识别与分布规律研究[J].长江大学学报:自科版，2013，10(10):61－63.

[6]何香香.哈得逊地区东河砂岩测井资料隔夹层识别[J].海洋石油，2012，32(4):70－74.

[7]张 吉，张列辉，胡书勇，等.陆相碎屑岩储层隔夹层成因、特征及其识别[J].测井技术，2003，27(3):221－224.

[8]束青林.孤岛油田馆陶组河流相储层隔夹层成因研究[J].石油学报，2006，27(3):100－103.

[9]杨 斌，匡立春，孙中春，等.神经网络及其在石油测井中的应用[M].北京:石油工业出版社，2005.

[10]孙 娟，王彦凯，柳成志.HD4油田东河砂岩油层的岩石学特征[J].黑龙江科技大学学报，2014(2):187－190.