G6断块渗流优势通道模糊识别研究

林式微

(中国石化江苏油田分公司勘探开发研究院，江苏 扬州 225009)

G6断块渗流优势通道模糊识别研究

林式微

(中国石化江苏油田分公司勘探开发研究院，江苏 扬州 225009)

识别和预测渗流优势通道对提高砂岩油藏水驱波及体积具有重要意义。通过采用模糊综合评判法，开展江苏油田G6断块储层渗流优势通道的识别研究，预测出G6断块主力小层渗流优势通道的平面分布状况。将预测结果与动态分析、流管法、示踪法以及单井纵向剩余油饱和度测井等方法得出的结果对比验证，证实了运用模糊综合评判法开展针对江苏油田中低孔、中低渗砂岩油藏的渗流优势通道研究，具有较好的可行性与准确性。

渗流优势通道 模糊综合评判法 中低渗透油藏 G6断块

江苏油田G6断块自1995年投入开发以来，由于注入水的长期冲刷，油藏非均质性更加严重，剩余油分布复杂。经过多轮次调整，调整井效果越来越差，主要表现为：①水油比突然升高，注水利用率低；②随着开发的深入，局部井区渗透率逐渐增加，试井曲线表现为窜流；③平面水线推进差异大，水驱方向性明显；④主力层吸水、产液强度逐渐增加，吸水厚度逐渐降低[1]。目前油价下，单靠钻井工作量的投入已经行不通，因此有必要对渗流优势通道发育情况开展研究，为下步流场描述及水动力学调整提供基础。

1 渗流优势通道形成原因及研究意义

砂岩油藏注水开发后期，由于注入水的冲刷和井下出砂，在油水井之间形成不利于油田生产的储层优势通道。渗流优势通道形成的因素很多，储层地质特征、流体性质以及开采方式等都会对渗流优势通道的产生及分布产生影响[2]。

当储集层存在渗流优势通道时，注入水大多从渗流优势通道采出，注入水进行低效甚至无效循环，导致开发成本增加，而且影响储量动用程度，因此，识别和预测渗流优势通道具有重要指导意义和现实意义。一是对砂岩油藏中高含水期寻找剩余油富集区进行有效开发调整以及三次采油等具有指导意义；二是对未进入中高含水期的砂岩油藏进行动态监测，提高水驱波及体积具有现实意义。

2 渗流优势通道识别方法

常规的研究渗流优势通道的主要方法:动态分析法、数模示踪法、数模流线法以及示踪剂检测，这些主要是油藏工程方法以及动态监测技术。地质角度评价优势通道面临的主要问题是：与优势通道发育相关的各类地质及生产动态等因素是极其复杂的，其间存在不确定性的相互影响，很难用精细的线性数学方法进行定量表征。因此本次引入模糊综合评价法开展优势通道的识别。

2.1 评判矩阵

设有n个系统，每个系统含有m个因素参与评判，则决策评语集合为U={u1，u2，…，un}，因素集合为X={x1，x2，…，xm}，R=(rij)m×n是X×U上的模糊关系。其中，rij=μR(xi，uj)表示因素xi在决策uj上的可能性程度，即隶属度。每给一个评价因素指标实测值，就对应一个隶属度，这种对应关系称为隶属函数。常见的隶属函数主要有：矩形、梯形、K次抛物线、正态分布以及岭型分布[3-4]。

2.2 权重矩阵

本次研究采用层次分析法作为确定权重的方法。层次分析法基本原理是把要研究的复杂问题看作一个系统，通过对系统内多个因素的分析，划分出各因素相互联系的有序层次；再对每一层次的因素进行客观判断后，给出相对重要性的定量表示，计算出每一层次全部因素的相对重要性的权数。相比其他方法，层次分析法具有理论成熟，计算精度高，自适应以及实用性好等优点。

3 应用实例

3.1 渗流优势通道识别

本次研究以江苏油田GJ油田G6断块为例，引入渗流优势通道综合指数，对各小层平面优势通道发育情况进行识别。渗流优势通道指数就是以影响高含水后期渗流优势通道发育因素为基础，采用模糊评判和指标计算的方法，计算每个小层每个单井的综合评价指数，用来表征渗流优势通道单井发育程度[5-6]。根据高含水后期渗流优势通道形成的主控因素，结合已有资料，选择各小层储层渗透率、孔隙度、渗透率级差、渗透率突进系数、渗透率变异系数、泥质含量、产水率等7个参数建立评价指标(图1)。

图1 G6块渗流优势通道综合指数技术路线

由于各个指标之间存在量纲、数量级的不同，将这些指标无量纲化处理，得到模糊评判矩阵R。根据实际问题的特点，选用了梯形分布函数计算评判矩阵。对于渗透率、孔隙度、含水率等，这些参数越大反映的储层越好，采用升半梯形分布，而泥质含量参数越小时评价的储层性质越好，采用降半梯形分布。

区分正逆参数后，根据升半梯形分布和降半梯形分布公式，结合评价参数的极值评价表，建立模糊评判矩阵。

利用层次分析法与特征向量法对7个主要因素取权重矩阵如下：

Wi=(W渗透率，W级差，W突进系数，W变异系数，W孔隙度，W泥质含量，W含水率)=(0.173，0.192，0.163，0.14，0.095，0.085，0.151)

(1)

在得到了无量纲化的评判矩阵R和权重向量W情况下，通过模糊变换的方法，得到每个参与评判小层的渗流优势通道综合指数。运用普通克里金进行模拟，得到G6块各小层渗流优势通道综合指数平面分布图(图2)。

在对G6断块各井各小层渗流优势通道综合指数R进行统计分类的基础上，依据G6断块动静态特征及与综合指数的关系，结合相关文献，将G6块优势通道分为四级标准:①综合指数R<0.4，未发育渗流优势通道；②综合指数0.4≤R<0.6，弱发育渗流优势通道；③综合指数0.6≤R<0.8，未完全发育渗流优势通道；④综合指数0.8≤R<1，完全发育渗流优势通道。统计分析认为，G6断块的综合指数R分布于0.6≤R<0.8区间，频率达到62.7%，该块渗流优势通道表现为弱发育-未完全发育。

图2 G6块E1f23-5、E1f12-3优势通道综合指数平面分布

3.2 动静态验证

研究从前人地质认识以及生产动态资料两个方面，验证储层优势通道模糊综合指数法预测小层优势通道平面分布的可行性与准确性。

3.2.1 静态验证

G6断块受湖陆过渡沉积环境影响，主要发育有滨浅湖滩坝、水下分流河道、河口砂坝、三角洲前缘席状砂等微相类型。E1f23-5作为本区E1f23的主力含油砂体，主要发育滨浅湖砂质滩坝沉积。有效厚度高值区受滩坝砂体的形态控制，厚度高值区主要位于构造腰部，有效厚度高值区主要位于砂坝相发育的G6-10等井区。E1f12-3发育三角洲前缘的水下分流河道、分流间、河口砂坝沉积，水下分流河道砂体具有厚度大、物性好等特点。E1f12-3砂体有效厚度可达10～15 m，高值区主要位于水下分流河道发育的G6-65等井区。对比认为，本次研究所得发育渗流优势通道区域的平面展布形态特征与微相展布一致性较好。

3.2.2 动态验证

(1)与动态分析结果对比验证

动态分析法主要通过水驱指数、吸水指数、井组注采比以及油水井井底压力等4个指数判断油水井是否存在渗流优势通道。根据G6断块生产特征，分析有8口水井与其对应的18口油井在相应的生产层位存在有明显的渗流优势通道。以G6-9井组为例，井组内生产井的水驱特征指数曲线以及含水特征指数曲线这两个指数特征表现出井组间在E1f23-2-1、E1f23-2-2发育较明显的渗流优势通道。这与渗流优势通道综合指数法所预测的区域具有较好的一致性(图3)。

(2)与流管法、示踪法结果对比验证

G6断块生产历史拟合的基础上，将模拟器中模块改为流线模型重新进行运算，根据平面上流线分布疏密程度判断优势通道的存在。以G6-79井区为例，从E1f12-3流线分布图可见(图4)：沿着G6-63-G6-79井方向流线较密，表明井区存在优势通道，与本次预测结果一致。示踪法是在历史拟合的基础上，将G6断块注水井投放示踪剂重新进行运算，根据各个井组注水井示踪剂推进的速度、浓度大小、推进方向定性识别渗流优势孔道。从G6断块E1f23-2示踪剂浓度分布图(图5)可见：示踪剂沿着G6-8井-G6-7井推进，示踪剂浓度相对较高，延伸长度较长，判断其为注水的优势通道，而沿G6-8井向构造高、低部延伸长度较短，示踪剂推进较均匀，与本次预测结果一致。

(3)与单井纵向剩余油饱和度测井对比验证

单井纵向剩余油饱和度评价(VER)的基本原理是用硼元素作为跟踪剂，用中子寿命测井仪进行“测井-扩散-测井”，根据二条测井曲线之间的变化，计算出地层含油饱和度，进而分析寻找油藏剩余油分布。通过与G6-11、G6-17等井VRE测井成果对比，可见与预测结果基本一致，综合指数大于0.65的井区内，VRE单井测井结果显示剩余油饱和度<20%，甚至更低小于10%，解释结果一般为出水—严重出水。说明处在渗流优势通道内的油井驱油效果较好，也意味着剩余油挖掘潜力相对较低。

4 结论

(1)渗流优势通道的形成加大了储层的非均质性，加大了油藏开发的难度，严重制约了中、差层的水驱动用程度，影响了油田的注水开发效果和经济效益，因此对渗流优势通道的识别与预测，成为改善中高含水期非均质油藏开发效果的关键。

(2)渗流优势通道识别难度大，需要综合运用地质与动态相结合的方法识别并相互验证，预测高渗条带的空间分布，为下步的开发方案调整提供依据。

(3)G6断块渗流优势通道级别主要为弱发育-未完全发育，完全发育的井区较少；渗流优势通道平面发育非均质性较强；E1f23渗流优势通道发育情况好于E1f1。

(4)渗流优势通道模糊识别方法在G6断块的成功应用，表明该方法目前相对于油藏工程方法与井间示踪剂等动态监测方法具有简单、实用、经济有效的优点，不失为开展优势通道识别、预测的一种有效方法，可在江苏油田其它高含水较强非均质油藏中推广应用。

[1] 孙东升，吴晓敏，谌廷珊.高6断块注采系统适应性评价研究[J].复杂油气藏，2012，5(4):47-50.

[2] 刘月田，孙保利，于永生等.大孔道模糊识别与定量计算方法[J].石油钻采工艺，2003，25(5):54-59.

[3] 杜庆龙.用多层次模糊综合评判法确定单层剩余油分布[J].石油学报，2003，24(3):57-60.

[4] 何琰.基于模糊综合评判与层次分析的储层定量评价[J].油气地质与采收率，2011，18(1):23-26.

[5] 周明英.沙2上2+3油藏优势渗流通道识别研究[J].石油与化工设备，2011，14(5):43-45.

[6] 李自安.储集层大孔道识别技术研究[J].新疆石油科技，2010，20(1):27-29.

(编辑 王建年)

Identification of high permeability channels in G6 fault block based on fuzzy recognition

Lin Shiwei

(ExplorationandDevelopmentResearchInstituteofJiangsuOilfieldCompany,SINOPEC,Yangzhou225009，China)

The identification and prediction of high permeability channel is significant for improving the waterflood swept volume of sandstone reservoir.Based on the fuzzy evaluation method,it was carried out study on identification of high permeability channels in reservoir of G6 fault block.And then the planar distribution pattern of high permeability channels was predicted in the major reservoir.The predicted result was verified by in the comparison of the results obtained by the methods including dynamic analysis,liquid-tube method,radiotracer method,logging of vertical remaining oil saturation of single well,and so on.The fuzzy evaluation method is reliable and accurate to study on the high permeability channels in mid-low porosity and mid-low permeability reservoir of Jiangsu Oilfield.

high permeability channel;fuzzy comprehensive evaluation;mid-low permeability reservoir；G6 fault block

2016-05-27；改回日期：2016-08-04。

林式微(1985—)，工程师，现从事油田开发生产与研究工作，电话：13815808782，E-mail：linshiwei.jsyt@sinopec.com。

10.16181/j.cnki.fzyqc.2016.04.010

TE323

A