莺歌海盆地高温高压储层含水饱和度评价

杨毅,胡向阳,张海荣,杨冬,刘土亮

(中海石油(中国)有限公司湛江分公司,广东 湛江 524000)

0 引 言

南海西部莺歌海盆地是一个快速沉降的新生代沉积盆地,盆地形成晚期快速沉降并快速沉积形成巨厚的欠压实泥岩产生异常高压,底辟活动引起的热流体活动导致深部高温高压热流体沿大倾角的断裂及裂隙向浅层传递,形成高于区域背景值的温度和压力异常[1-2]。D气田位于莺歌海盆地北部,具有高地温梯度及异常高压的特征,H1组的高温高压储层采用高密度(1.75 g/cm3)泥浆钻井,取心段泥浆侵入较深导致随钻电阻率偏低,电法模型计算的含水饱和度严重偏高。在以电阻率为基础的饱和度评价手段失效的前提下,通常利用电阻率反演获得地层真实电阻率,再利用电法模型进行求解,或者从非电法角度,采用J函数平均化处理毛细管压力资料建立非电法含水饱和度模型[3-5]。研究区岩心压汞实验数据丰富,因此尝试利用毛细管压力资料从非电法的角度入手评价电阻率失真层段含水饱和度。

岩石物理相是具有一定岩石物理性质及渗流特征的储层成因单元,是沉积作用、成岩作用、构造作用和后期流体改造作用的综合反映[6-8],是油藏描述系统工程的重要内容,对预测有利的储集相带、剩余油气富集区具有重要的指导意义。由于它具有能够将低孔隙度低渗透率等复杂储层非均质、非线性问题转化为均质、线性问题解决的能力,近年来被更多地应用于储层参数的评价中,在提高储层参数解释精度取得了良好的效果[9-15]。

H1组储层微观孔隙类型多样、结构复杂,孔隙结构参数分布范围广、差异大,次生溶孔的发育破坏了原始孔喉关系的配置,导致储层储集性能相差悬殊,宏观物性上孔渗关系复杂,中孔隙度中渗透率、中孔隙度低渗透率、中低孔隙度特低渗透率共存,储层表现出强烈的非均质性,严重影响非电法含水饱和度模型的精度。本文对储层进行岩石物理相分类评价,建立不同类别岩石物理相评价指标及解释方法,完成了基于岩石物理相的非电法含水饱和度建模,解决了研究区电阻率失真层段含水饱和度的计算问题,为储量计算和油藏的开发评价提供了依据。

1 岩石物理相分类及评价

利用铸体薄片、扫描电镜、岩心核磁共振、压汞毛细管压力、测井等资料,系统分析研究区储层沉积作用、成岩作用、岩性、物性、孔隙结构及测井响应特征,将岩石物理相类型划分为有利型(主水道-分支水道、细砂岩相、粒间孔-窗格状溶孔型)、较有利型(分支水道、细砂岩相、粒间孔-粒内溶孔型)和较差型(分支水道-溢岸,粉-细砂岩相、粒间孔-铸模孔型)3类(见图1)。

PF1类岩石物理相主要为岩屑石英细砂岩,以细粒占绝对优势,发育块状层理细砂岩相、平行层理细砂岩相,石英颗粒间呈点或线-点接触,磨圆度呈次棱-次圆状,分选较好或好-中。该类储层处于主水道或分支水道微相,水动力条件较强,储集空间以粒间孔为主,溶蚀孔次之,长石颗粒风化溶蚀较严重,形成窗格状溶孔。该类岩石物理相储层渗透率一般大于30 mD*非法定计量单位,1 mD=0.987×10-3 μm2,下同,孔隙度一般大于18%,品质因子0.4～1.2,流动带指标大于1.5。压汞曲线呈较宽平台型,排驱压力小于0.15 MPa,中值压力小于3.0 MPa,最大孔喉半径大于5 μm,平均孔喉半径大于0.5 μm,均质系数0.3～0.5,变异系数0.6～0.85,孔喉分布较均匀。测井响应主要呈现两降低三升高:自然伽马、密度值降低,电阻率、中子、声波值升高的特征,属于渗透性较好的有利储层。

PF2类岩石物理相主要为岩屑石英细砂岩、粉细砂岩,以细粒为主,次为极细粒,发育平行层理细砂岩相、小型砂纹层理细砂岩相,石英颗粒间呈线-点或线接触,磨圆度呈次圆-次棱状,碎屑颗粒分选中等,分选中或好-中。该类储层处于分支水道有利微相带中,水动力条件较强,储集空间以粒间孔为主,长石风化较严重,形成黏土化颗粒,部分颗粒溶蚀,形成粒内溶孔。该类岩石物理相储层渗透率10～30 mD,孔隙度16%～18.5%,品质因子0.2～0.5,流动带指标1.1～1.8。压汞曲线呈缓坡型,排驱压力0.1～0.2 MPa,中值压力2～10 MPa,最大孔喉半径3～6 μm,平均孔喉半径0.1～0.5 μm,均质系数0.2～0.4,变异系数0.75～1.1,孔喉分布均匀性一般。测井响应主要呈现三降低两升高:自然伽马、中子、声波值降低,电阻率、密度值升高的特征,属于渗透性一般的较有利储层。

PF3类主要为岩屑石英泥质细砂岩、粉-细砂岩,以极细粒为主,部分细粒,发育砂纹层理粉-细砂岩相,石英颗粒间呈线-点接触,磨圆度呈次圆-次棱状,碎屑颗粒分选中等,该类储层处于分支水道上部或溢岸沉积,长石颗粒部分遭受溶蚀,形成粒内溶孔、铸模孔,见少量粉晶状铁方解石局部胶结交代颗粒,偶见石英次生加大。该类岩石物理相储层渗透率一般小于10.0 mD,孔隙度大于15%～18%,品质因子0.1～0.4,流动带指标0.1～1.1。压汞曲线呈缓坡或斜坡型,排驱压力大于0.15～2.5 MPa,中值压力3～15 MPa,最大孔喉半径1～5 μm,平均孔喉半径0.05～0.3 μm,均质系数0.15～0.35、变异系数0.8～1.2,孔喉分布均匀性较差。测井响应主要呈现两降低三升高:中子、声波值降低,自然伽马、密度、电阻率升高的特征,属于较致密储层。

图1 各类岩石物理相的岩性、铸体薄片、扫描电镜、毛细管压力特征

根据该气田具体地质特征,利用上述3类岩石物理相的3种测井响应和2个物性参数,结合储层品质因子,对不同类型岩石物理相的响应特征进行分析,利用算法简单、收敛速度快的K-means聚类分析对研究区储层岩石物理相进行统计分析[16],建立研究区储层岩石物理相评价划分标准及判别模型(见表1)。

表1 岩石物理相分类参数聚类中心

2 基于岩石物理相非电法含水饱和度建模

2.1 J函数

Leverett M C提出的J函数,消除了储层物性对毛细管压力的影响,解决了储层取平均值以及综合对比研究的问题[17-18]。

(1)

式中,J为J函数,无因次量;pc为毛细管压力,MPa;σ为界面张力,mN/m;θ为润湿角,(°);K为渗透率,mD;φ为孔隙度,%。

图2 J—Sw关系

2.2 实验室条件下J函数与Sw关系的建立

H1组压汞毛细管压力曲线形态复杂、展布分散,显示储层孔隙结构差异较大,而岩石物理相对储集岩孔隙结构起着控制作用。在储层岩石物理相分类评价基础上,按分类标准将毛细管压力曲线归为3类,分别对应于PF1、PF2、PF3这3类岩石物理相。按岩石物理相分归类后的压汞曲线,数据均一度以及反映出的拟合关系都具有相对集中的趋势,分别拟合3类曲线饱和度在10%～90%间的数据点,得到实验室条件下J函数与Sw关系的建立(见图2)。

(2)

(3)

(4)

式中,Sw为原始含水饱和度,%。

2.3 气藏条件下J函数的求取

在获得实验室条件下J函数与Sw关系的基础上,只要得到气藏条件下的J函数值,就可以建立研究区非电法含水饱和度模型。

(1) 气藏条件下毛细管压力的求取。气藏条件下的毛细管压力pc根据气藏毛细管压力与油水的重力差平衡的原理求取,计算公式为

pc=0.001(ρw-ρg)gh

(5)

式中,ρg为气的密度,g/cm3;ρw为水的密度,g/cm3;h为自由水面以上的油柱高度,m。

利用MDT测压资料通过换算可得储层气体密度ρg为0.228 g/cm3;综合实际钻遇资料、地震资料、测井资料分析,H1组储层为统一油水界面,自由水界面海拔为-3 187 m。

(2) 实验室毛细管压力与地层毛细管压力之间的关系。研究区储层流体是气水两相,需要把压汞实验条件下的毛细管压力转化为真实地层条件下的值,计算公式为

(6)

缺乏接触角θ岩心实验数据,采用气-水接触角理论值0°;缺乏表面张力σ岩心实验数据,根据邻区地层条件下气层界面张力随温压变化的经验公式(7)计算,其中温度利用区域地温梯度公式(8)计算,压力利用MDT测压回归得到的压力方程(9)计算。

σ=(58.65533-0.1133003T)+(87.65655-0.204253T)/p

(7)

T=0.0398H+25.34

(8)

pg=0.002462H+45.4389

(9)

式中,H为海拔深度,m。

(3) 孔隙度和渗透率。研究区H1组储层孔隙度和渗透率值采用常规物性实验数据标定测井解释孔隙度的方法求取,具体孔隙度采用中子—密度交会计算求取,渗透率采用岩心分析的孔渗拟合公式计算。

(4) 非电法含水饱和度模型。将气藏条件下的J函数分别代入式(2)、式(3)、式(4),得到研究区分岩石物理相的非电法含水饱和度模型(见表2)。

表2 非电法含水饱和度模型

注:a、b为常数,无因次量

利用J函数推导的含水饱和度计算公式与储层的孔隙度、渗透率,气藏的油、水性质,以及自由水界面以上的油柱高度有关,而与储层的电阻率无关,是适用于解决研究区电阻率失真层段含水饱和度计算问题的方法。

3 储层测井精细评价实例

图3 D2井测井解释成果图*非法定计量单位,1 ft=12 in=0.3048 m,下同

利用岩石物理相分类后建立的非电法含水饱和度模型,对研究区D2、D8这2口评价井取心层段进行计算,获得了可靠的含水饱和度数据,解决了研究区高温高压储层钻井取心电阻率失真层段的含水饱和度计算问题。

D2井3 119～3 140 m段为钻井取心作业段(见图3),电阻率与围岩相比突变偏低,印度尼西亚公式计算的含水饱和度在3 119.3 m处呈现明显的台阶,陡增19%。利用K-means聚类分析建立的岩石物理相判别标准划分D2井的岩石物理相,并利用非电法含水饱和度模型对含水饱和度进行分类计算,得到非电法含水饱和度,计算结果与核磁共振、压汞岩心分析的束缚水饱和度吻合,其中岩心核磁共振实验控制离心机转速为4 409 r/min确定T2截止值,计算得到核磁共振束缚水饱和度,压汞实验选用3.5 MPa排驱压力截止值,对应最小流动孔喉半径0.2 μm,确定为压汞束缚水饱和度,与核磁共振实验离心机转速计算的毛细管排替压力相统一。同时非电法含水饱和度与未受泥浆侵入层段(3 116～3 119.3 m)的电法含水饱和度误差小于1%,钻井取心段储层含水饱和度计算问题得以较好地解决。

4 结 论

(1) 综合铸体薄片、岩心核磁共振、压汞毛细管压力、测井等资料从不同角度对储层进行全面分析,将储层岩石物理相按沉积、成岩、岩相、物性、孔隙结构等特征的差异归为3类,每一类岩石物理相具有相似的岩石物理特性和测井响应特征,不同类别岩石物理相特征差异明显。

(2) 采用K-means聚类分析,按照测井响应特征及其差异提取电性和物性共6个参数表征不同类别岩石物理相的多种信息,并建立了岩石物理相的划分标准。在此基础上利用压汞毛细管压力资料,采用J函数平均方法,建立了基于岩石物理相分类的非电法含水饱和度模型,实现了将非均质、非线性问题转化为均质、线性问题来解决,提高了非电法含水饱和度模型的计算精度。

(3) 通过实际井应用实例分析,利用岩心分析饱和度,结合与电法含水饱和度的对比,证明了模型计算结果的可靠性,解决了研究区取心井电阻率失真层段含水饱和度的计算问题,为储层定量评价及储量计算奠定了基础。

参考文献:

[1] 刘爱群,周家雄,范彩伟,等. 莺琼盆地高温超压地层钻前压力预测面临的问题与对策 [J]. 天然气工业,2015(2): 21-26.

[2] 王磊. 莺琼盆地高温高压对储层物性的影响研究 [D]. 成都: 成都理工大学,2013.

[3] OBEIDA T A,AI-MEHAIRIi Y S,SURYANARAYANA K. Calculations of Fluid Saturation from Log-derived J-Function in Giant Complex Middle-east Carbonate Reservoir [C]∥The SPE International Petroleum Technology Conference,21-23,November 2005,Doha Qatar.

[4] 胡勇,于兴河,陈恭洋,等. 平均毛细管压力函数分类及其在流体饱和度计算中的应用 [J]. 石油勘探与开发,2012,39(6): 733-738.

[5] 王培春,吕洪志. 低阻油层含水饱和度计算方法研究—以渤海A油田新近系低阻油层为例 [J]. 中国海上油气,2010,22(2): 104-107.

[6] SPAIN D R. Petrophysical Evaluation of a Slope Fan/Basin-Floor Fan Complex: Cherry Canyon Formation,Ward County,Texas [J]. AAPG,1992,76(6): 805-827.

[7] 熊琦华,彭仕立,黄述旺,等. 岩石物理相研究方法初探—以辽河凹陷冷东一雷家地区为例 [J]. 石油学报,1994,15: 68-74.

[8] TANGUAY L H,FRIEDMAN G M. Petrophysicalfacies of the Ordovician Red River Formation,Williston Basin [J]. Carbonates and Evaporites,2001,16(1): 71-92.

[9] 杨宁,王贵文,赖锦,等. 岩石物理相的控制因素及其定量表征方法研究 [J]. 地质论评,2013,59(3): 563-573.

[10] 宋子齐,唐长久,刘晓娟. 利用岩石物理相“甜点”筛选特低渗透储层含油有利区 [J]. 石油学报,2008,29(5): 711-716.

[11] 景成,宋子齐,蒲春生,等. 基于岩石物理相分类确定致密气储层渗透率—以苏里格东区致密气储层渗透率研究为例 [J]. 地球物理学进展,2013,28(6): 3222-3230.

[12] 王桂成,宋子齐,王瑞飞,等. 基于岩石物理相分类确定特低渗透油层有效厚度—以安塞油田沿河湾地区长6特低渗透储层评价为例 [J]. 地质学报,2010,84(2): 286-291.

[13] 赖锦,王贵文,陈敏,等. 基于岩石物理相的储集层孔隙结构分类评价:以鄂尔多斯盆地姬塬地区长8油层组为例 [J]. 石油勘探与开发,2013,40(5): 566-573.

[14] LOWRY,PATRICK. Petrophysical Facies Stratigraphy Using Statistical Log Response Characterization,Monte Carlo Simulation,and Inversion Methods [C]∥The 35th SPWLA Annual Logging Symposium,Tulsa,Oklahoma,1994.

[15] TANGUAY L H,FRIEDMAN G M. Petrophysical Characteristics and Facies of Carbonate Reservoirs: The Red River Formation (Ordovician),Williston basin [J]. AAPG Bulletin,2001,85(3): 491-523.

[16] HARTIGAN J A,WONG M A. A K-Means Clustering Algorithm [J]. Applied Statistics,1979,28(1): 100-108.

[17] LEVERETT,CAPILLARY M C. Behavior in Porous Solids [J]. Transactions AIME,1941,142: 152-169.

[18] BROWN H W. Capillary Pressure Investigations [J]. Journal of Petroleum Technology,1951,3(335): 67-74.