快速预测储层敏感性方法研究与应用

张晓宇

摘 要：敏感性研究是分析储层损害机理的前提，对于优化钻探和开发过程中的各个作业环节，以及制定系统的油气层保护技术方案具有非常重要的意义。对近年来发展起来的各种储层敏感性预测方法进行了探讨，发现利用单相关分析和多元回归预测储层敏感性是一种较理想的、快速的预测敏感性的新方法。在常规岩心分析和敏感性矿物分析的基础上，提取与各敏感性有关的信息，利用单相关分析和多元回归预测储层敏感性，其准确率能够达到85%，基本上满足了油气层敏感性预测的需要。相对单一的预测方法，二者结合的预测结果有明显改善，并且该方法计算简单、适用性强、物理意义明确。

关键词：储层保護；敏感性分析；单相关分析；多元回归；岩心分析

储层敏感性预测最常用的方法就是敏感性实验方法，常规储层敏感性实验方法，需要大量的岩心，做实验所用的时间也比较长，而且在岩心的钻取、切割及实验前预处理过程中，可能已经对岩心造成了不同程度的损害。近年来发展了许多快速预测储层敏感性的方法：Elman神经网络、BP神经网络、灰色评价方法、多元判别分析法、模糊数学方法等，但是各种方法都有其不足之处[1-3]。本文在分析现有快速预测储层敏感性方法的基础上，结合前人研究的成果，综合应用单相关分析和多元回归分析预测储层敏感性，克服了其它方法在预测储层敏感性时的缺点，补充了其存在的不足。

1 单相关分析

当一个或几个相互联系的变量取一定数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不能确定其精确值，但它仍按照一定的规律在某个范围内变化时，这种现象间客观存在的不严格、不确定的数量间的依存关系被称为相关关系[4]。

2 多元回归分析

回归分析是在相关分析的基础上，对具有相关关系的2个或2个以上变量数量变化的一般关系进行测定，它主要是研究变量之间的相互关系，建立变量之间的经验公式，以便达到预测或控制的目的。

3 二者结合预测储层敏感性

单相关系数法能够确定出各组构参数与敏感性指数的相关程度，表征各组构参数的物理意义，但是解决不了影响因素复杂的情况。而多元线性回归分析法能够较好地解决多因素共同影响的问题，但是它不能区分各个组构参数对敏感性指数的贡献大小。将二者结合起来，首先应用单相关系数法首先确定出某个地区各种敏感性与其主要影响因素的单相关系数，找出该地区各敏感性主要影响因素，再用线性回归方法求出回归公式，即适合该地区的敏感性评价模型，通过模型就可以快速预测该地区各种敏感性程度。

4 结论

敏感性伤害的影响因素比较多，而且相互之间的作用复杂。根据辽河油田储层特征及实验数据的分析可知，储层敏感性与储层物性、岩石结构、孔隙结构、岩石矿物组成及地层流体有密切关系。

按层系整理了辽河油田的敏感性、黏土矿物、地层水分析、物性、薄片等资料，并根据公式（1）计算了储层敏感性与其影响因素的单相关系数，结果见表3。表中相关系数的大小反映了主要敏感性影响因素与各种敏感性的相关程度，即反映了它们对各种敏感性影响的强弱程度[9]，筛选出与各敏感性相关性较强的因素，即找出相关系数大于0.5的影响因素，进行线性回归预测敏感性。

参考文献

[1]何晓群. 实用回归分析[M].北京：高等教育出版社，2008.

[2]孙建孟，李召成，谭未一.用单相关分析法快速预测储层敏感性[J].钻井液与完井液，1999，l6（1）：1-5.

[3]张作清，韩克宁，于代国.应用支持向量机方法预测储层敏感性[J].测井技术，2005，29（4）：35-37.