TNIS测井技术在低矿化度储层中的应用
2016-11-30胡冰恒郭海敏诸葛月英薛素丽罗安银
胡冰恒,郭海敏*,诸葛月英,薛素丽,罗安银
(1.长江大学 油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北 武汉 430100;
TNIS测井技术在低矿化度储层中的应用
胡冰恒1,郭海敏1*,诸葛月英2,薛素丽2,罗安银2
(1.长江大学 油气资源与勘探技术教育部重点实验室,湖北 武汉 430100;
2.中国石油集团测井有限公司华北事业部,河北 任丘 062552)
TNIS(Thermal Neutron Imaging System)作为一种新型的脉冲中子测井技术,以探测未被地层俘获的热中子的方式,可在低矿化度条件下有效识别油水层。通过对华北油田某研究区块物性资料研究,做地层俘获截面与孔隙度、地层电阻率交会图版,定性识别油水层;同时为消除泥质含量和矿化度的影响,提出双因子校正方法,并结合TNIS测井技术建立了针对研究区域储层特征的定量解释方法。实际生产证明,双因子校正方法提高了剩余油饱和度计算的精度,TNIS测井技术在华北油田低矿储层应用效果较好。
TNIS测井;剩余油饱和度;俘获截面;泥质含量;矿化度
0 引言
TNIS(Thermal Neutron Imaging System)测井通过探测未被地层俘获的热中子,在热中子俘获能力较低的地层(如地层水矿化度低)仍保持了相对较高的剩余热中子计数率[1],在一定程度上改进了传统中子寿命测井的局限性,提高了剩余油评价的精度。华北油田留北构造带地层水矿化度普遍偏低,应用TNIS测井虽然取得了一定的效果,但是泥质含量偏高,对饱和度计算结果带来影响仍是急需解决的问题。张锋等[2,3]通过蒙特卡洛数值模拟方法指出泥质含量的增加会影响含水饱和度的计算精度。王可朝[4]针对青海油田高含泥储层,提出利用变骨架泥质校正法求剩余油饱和度,但是此法不适用于低矿化度地层。陈猛[5]提出在常规体积模型的基础上,加入具有区域特征的系数K,然而此法对低矿化度储层没有针对性,仅将所有影响因素统一处理,因此应用于低矿化度储层没有优势。为此,通过分析研究区块地质情况,对储层的含油性做了定性分析,并针对泥质含量和低矿化度这两种影响因素,基于传统的体积模型,提出双因子校正法。双因子校正法在应用于实际地层后,有效地解决了研究区面临的问题,为油田增产带来了指导作用。
1 TNIS测井技术原理
TNIS测井仪由通讯短节(高速数据传输),GR短节(深度校正),探测器短节(高精度探头)和中子发生器(14.1MeV高能快中子)组成。仪器长6.3m,直径43mm,可过油管测量,耐温175℃,耐压103MPa。仪器工作时利用两个高精度探测器记录从快中子束发射15μs后的2700μs时间内的热中子计数率衰减情况,每个探测器均将其时谱记录分成180个时间道,根据各道记录的热中子计数生成热中子衰减谱和地层热中子俘获谱,直观分辨近井地带的油气水分布,进而通过Σ值计算含油饱和度[6,7]。
与其它饱和度测井仪最大的不同点在于,TNIS能通过多个探测器,记录大量地层信息,形成多个数据库的矩阵文件(成像文件),通过成像文件能够对地层进行直观分析。TNIS系统的独特设计使得它具有很多优点,能够在不同的地层水矿化度以及较低的地层孔隙度环境下得到精确的地层饱和度参数。
2 TNIS测井技术应用
2.1 常规曲线结合TNIS测井技术定性识别油水层
通过对华北油田储层性质和测井响应特征曲线发现,由于次生孔隙和储层岩性的影响,华北油田三孔隙度曲线与岩心分析孔隙度相关性较差。综合分析后决定,饱和度计算时孔隙度评价模型采用声波曲线。图(a)中横坐标为经过泥质校正的地层宏观俘获截面,纵坐标为经过泥质校正的有效孔隙度,依据交会图版可以看出随着孔隙度的增加,水层与含油层的俘获截面差别逐渐明显,油层、水层和油水同层在图上呈现分区特征。
俘获截面曲线对地层中的氯元素非常敏感[8],由于研究区地层水中含有大量的氯元素,因此仪器在水层测得的俘获截面值大于油层,而裸眼井所测的电阻率曲线在水层为低值,在油层为高值,因此将常规电阻率曲线与TNIS的俘获截面曲线交会,便可确定储层流体的性质。同时,虽然研究区域内存在少量低阻油层,低阻油层的电阻率与水层相差较小,然而其宏观俘获截面值小于水层,因此采用TNIS测井也可有效识别低阻油层。如图(b)所示。
从图(1)中可以看出,地层俘获截面曲线结合完井常规曲线对油水层有明显的区分能力。对于所研究的区域,当地层俘获截面大于28c.u.时,可定性判断储层流体为水;当俘获截面值介于18~28c.u.时,判断为油水同层,当俘获截面值小于18c.u.时,定性判断为油层。
2.2 双因子校正法原理
地层对热中子的俘获特性是由组成地层的各种元素对热中子的俘获特性共同决定的,因此地层中岩石骨架成分,孔隙中流体类型和各组分的体积百分含量都会影响到地层热中子俘获截面值[9-11]。
在含泥质的储层中,根据标准体积模型原理可得:
∑=(1-Vsh-φ)·∑ma+Vsh·∑sh+Sw·φ·∑w+(1-Sw)·φ·∑h
(1)
图1 TNIS定性识别交会图版Fig.1 Qualitative identification crossplot of TNIS
式中:∑、∑ma、∑sh、∑w、∑h分别为地层、岩石骨架、泥质、地层水及烃的热中子宏观俘获截面,c.u.;φ为地层孔隙度(小数表示);Vsh为地层泥质体积含量(小数表示);Sw为地层含水饱和度(小数表示)。
因此,含水饱和度的计算公式为:
(2)
因此得出上述6个变量值,便可求出含水饱和度。然而由(2)式也可以看出,体积模型适用于地层水矿化度较高的地层,只有保证地层水的俘获截面值与油气的俘获截面值有一定差距,计算的饱和度精度才能有所提高。而华北地区研究区域属于典型的低矿储层。大量实例井验证得出,在地层水矿化度较低的情况下,泥质含量较高(20%~30%)将导致计算的含水饱和度偏高(如图2),为此引入具有区域特征的双因子K1、K2,对计算模型的地层水矿化度和泥质含量同时进行校正,则(1)式变为:
∑=(1-Vsh-φ)·∑ma+K1·Vsh·∑sh+K2·Sw·φ·∑w+(1-Sw)·φ·∑h
(3)
因此(2)式改写为:
(4)
为准确求取Sw,除已确定的6个变量外,还需要求出具有区域特征的系数K1和K2。
针对目标区域井,结合地质数据,选取两段纯水层。
纯水层1:
∑1=(1-Vsh1-φ1)·∑ma+K1·Vsh1·∑sh+K2·φ1·∑w
(5)
纯水层2:
∑2=(1-Vsh2-φ2)·∑ma+K1·Vsh2·∑sh+K2·φ2·∑w
(6)
联立(5)、(6)式可求出:
(7)
(8)
带入TNIS解释中已经确定的6个变量值,便可求出K1与K2。最后将K1与K2代入(3)式,即可求出剩余油饱和度。
图3为统计的研究区块双因子K1和K2的分布范围。
3 实例井分析
研究区位于冀中坳陷饶阳凹陷大王庄构造带西部,属岩性构造油藏。主要开发层系包括古近系东三段和沙一上段。据物性资料统计分析,研究区为灰白色、褐色、黄褐色砂岩,含油砂岩与紫红、暗紫红色泥岩互层。根据岩心统计资料,油层孔隙度为4.3%~23.5%,渗透率3.5~206mD,属于中孔-低渗透性储层。
注:23号层完井含水饱和度较低,但试油后证实其为低阻油层。图2 A井解释成果图Fig.2 Interpretation result of well A
图3 双因子校正法K1、K2分布直方图Fig.3 Frequency distribution histogram of K1、K2
A井位于研究区中部,平均孔隙度为23%,地层水矿化度为4 000mg/L。31号层完井解释的含水饱和度为75%,TNIS解释的含水饱和度为76%,试油表明该层含水率75%。封堵31层并射开27号层,含水率为73%,其完井及TNIS解释的含水饱和度分别为76%、74%。此两小层试油结论与计算的饱和度基本一致。
23号层TNIS解释为含油水层,含水饱和度高达87%,而试油证明其为油水同层(25% 对该井采用双因子校正法重新计算含水饱和度,K值根据图3统计值选择。计算后的含水饱和度如图4所示。27号层与31号层计算的含水饱和度基本不变,23号层的含水饱和度降低为73%,为油水同层,与试油结果一致。该口井说明双因子校正法在应用于同一套地层时,在保证其他层位解释结论准确的情况下,可同时提高高泥质含量层位的剩余油饱和度计算精度。 图4 A井二次解释成果图Fig.4 Secondary interpretation result of well A 1)TNIS热中子成像测井技术通过记录未被地层俘获的热中子,在地层水矿化度较低的地层中仍保持了相对较高的剩余热中子计数率,提高了Σ值的计算精度。运用TNIS测井结合常规曲线不仅可以在低矿化度条件下有效识别油水层,还能识别低阻油层。 2)双因子校正法针对低矿化度储层和泥质含量对剩余油饱和度计算的影响,引入具有区域特征系数的2个K值,分别对体积模型中泥质含量和地层水矿化度做校正。对比校正前后的含水饱和度,并结合试油结论,校正效果较好,符合地区认识规律。 [1] 郭海敏.生产测井导论[M].北京:石油工业出版社,2003:482-496. [2] 张锋,王新光.脉冲中子-中子测井影响因素的数值模拟[J].中国石油大学学报(自然科学版),2009,33(6):46-51. [3] 罗文生,孙立春,郑洪印,等.蒙特卡罗法在海上某油田储量评价中的应用[J].岩性油气藏,2014,26(1):105-109,116. [4] 王可朝,张函,慕生福,等.高泥质地层PNN测井的变骨架校正解释方法研究[J].科技促进发展,2012,(s1):135-138. [5] 郭海敏,陈猛,黎明,等.南翼山油田低孔低渗储层PNN测井识别技术研究[J].石油天然气学报,2012,34(6):81-84. [6] 张予生,李康,刘春辉,等.热中子成像测井技术在吐哈油田的应用[J].测井技术,2015,39(5):652-655. [7] 赵国海,王志敏,董社霞,等.脉冲中子-中子(PNN)测井技术[J].石油机械,2005,33(8):75-78. [8] 孙红华,李旭平,钟建华,等.辽河西部凹陷南段沙三段致密砂岩储层物性特征及主控因素分析[J].岩性油气藏,2013,25(6):53-61. [9] 黄志洁,李疾翎,马焕英,等.PNN测井解释方法改进及应用[J].中国海上油气,2009,21(2):95-98. [10]张峰,李胜利,黄杰,等.华北蠡县斜坡油气藏分布、成藏模式及主控因素探讨[J].岩性油气藏,2015,27(5):189-195. [11]高建,侯加根,林承焰,等.特低渗透砂岩油藏剩余油分布的主控因素及有利区块评价[J].中国石油大学学报(自然科学版),2007,31(1):11-15. [12]胡作维,李云,王海红,等.鄂尔多斯盆地镇原地区长8油层组超低渗储层孔隙结构特征[J].岩性油气藏,2014,26(2):15-20. Application of TNIS logging technology in low salinity reservoir HU Bingheng1,GUO Haimin1*,ZHUGE Yueying2,XUE Suli2,LUO Anyin2 (1.Key laboratory of Exploration Technologies for Oil and Gas Resources, Yangtze University, Ministry of Education, Wuhan,Hubei 430100, China; 2.Department of north China, CNPC logging company, Renqiu, Hebei 062552, China) As a new type of pulsed neutron logging technology, TNIS (Thermal Neutron Imaging System) can identify oil and water under the condition of low salinity layer by detecting thermal neutron which is not captured by formation. Based on the physical property data of research area in Huabei oilfield, crossplot between formation capture cross section and porosity or resistivity are made to identify oil and water layer in qualitative analysis. At the same time, to eliminate the influence of shale content and salinity, double factor correction method is put forward and quantitative interpretation method is established combining with TNIS logging technology. The actual production data proves that double factor correction method improve the precision of remaining oil saturation. TNIS logging technology has good application effect in low salinity reservoir. TNIS logging; remaining oil saturation; formation capture cross section; shale content; salinity 1004—5570(2016)05-0071-06 2016-06-08 中国石油科技创新基金项目(2012D-5006-0211);湖北省教育厅科学研究计划项目(D20151301) 胡冰恒(1991-),女,硕士研究生,研究方向:生产测井和套管井剩余油评价,E-mail:304568836@qq.com. *通讯作者:郭海敏(1963-),男,教授,研究方向:生产测井原理及方法、油气藏动态监测,E-mail:ghm@yangtzeu.edu.cn. P631.84 A4 结论