储层构型单元测井识别方法探讨

2020-01-07魏玉梅刘俊东赵然李海燕邵阳窦如胜贾帆

测井技术 2019年5期

魏玉梅,刘俊东,赵然,李海燕,邵阳,窦如胜,贾帆

(1.中国石油集团测井有限公司天津分公司,天津300280;2.中国石油集团海洋工程公司钻井工程事业部,天津300280;3.中国石油集团渤海钻探工程有限公司,天津300280)

0 引言

随着油田开发程度提高,对储层构型单元的研究成为复杂油藏剩余油挖潜研究的重要手段[1]。储层构型分析研究实质上是描述储层内部的非均质性,最终用于进一步挖潜剩余油,提高油气采收率[2-3]。1985年,Maill首次完整地提出构型的概念,将构型划分为12级[4]。早期对大港油田构型级别的划分,测井资料能够识别6、7级,这主要是因为早期的测井曲线分辨率低,薄层的识别能力差。随着测井仪器的发展,测井资料分辨率不断提高,尤其是高分辨率阵列感应纵向分辨率达到了0.3 m,可以利用这些高精度测井资料,对储层构型中8级和9级单元进行划分。

本文以官××井为例,利用高精度测井资料,实现对储层7、8、9级构型单元进行测井多参数自动识别。官××井所在断块在孔一段沉积时期形成辫状水道,广泛沉积了平行、板状、槽状交错层理的砂砾岩体,即扇中辫状河道沉积体[5]。该井进行了密闭取心,并且根据取心资料进行了储层构型级别的划分。根据划分结果,结合测井资料,进行了利用测井资料对储层构型单元的自动识别方法研究。在扇中辫状河道构型划分中,分级方案为7～9级:7级为扇中辫流带/扇中漫流带;8级为心滩/辫状河道/河漫滩;9级为垂积体、落淤层、沟道/河道主体、侧翼、河道间/河漫滩砂、河漫滩泥。

1 储层构型单元测井定性识别

1.1 7级构型单元的识别

对于7级构型单元中冲积扇中辫流带、扇中漫流带,泥质含量与电阻率能很好的进行识别(见图1)。从图1可见,泥质含量大于60%为扇中漫流带,小于60%为扇中辫流带。

图1 7级构型单元测井识别图

1.2 8级构型单元的识别

对心滩与辫状河道测井响应特征进行分析,电阻率与孔隙度曲线相结合能够进行区分(见图2),并且从泥质含量直方图看(见图3),心滩的泥质含量大部分集中在5%左右,而辫状河道集中在10%左右。因此,结合电阻率、孔隙度、泥质含量等曲线,能够区分出心滩与辫状河道。

图2 8级构型单元识别图

图3 8级构型单元泥质含量统计直方图

1.3 9级构型单元的识别

1.3.1垂积体、泥质落淤层的测井识别

在心滩内部的落淤层,测井曲线会根据厚度的大小有不同程度的回返,可以根据这一特征将落淤层划分出来。如果落淤层厚度低于高分辨率阵列感应测井电阻率最大纵向分辨率(0.3 m),识别就比较困难。心滩中将落淤层扣除后的储层为垂积体。

1.3.2河道主体、侧翼及河道间的测井识别

辫状河道构型单元中,河道主体的岩性、物性好,电阻率为高值,厚度大;河道侧翼的岩性细,厚度小,为河道主体之间的夹层;河道间就是河道主体间夹的泥岩层段,曲线特征为泥岩的表现。

通过对河道主体、侧翼及河道间的识别图版进行分析(见图4),认为经过自然伽马和自然电位资料校正的电阻率与声波时差图版,能够区分这3种构型单元。

图4 9级构型单元识别图

统计不同的构型单元其测井资料的响应特征(见表1),根据这些特征,可以对不同的构型单元进行定性识别。

表1 储层构型单元测井响应特征统计表

2 测井多参数自动识别储层构型单元

不同的构型单元,在电阻率、声波时差、密度、泥质含量等测井曲线的反映是不一致的,并且构型单元也与厚度等参数有一定的关系。

选取敏感性较强的常规测井曲线,进行聚类分析,确定判别类型及特征,然后根据Fisher判别法,对各构型单元建立判别函数公式,确定判别结果,实现对7、8、9级构型单元的测井多参数自动识别,具体判别流程见图5。

图5 判别流程图

2.1 均值聚类分析确定判别类型及特征

在对构型单元进行均值聚类分析时,为保证分类结果准确可靠,选择评价样品应尽可能满足:样品数据是最新的一手资料,保证样品数据可靠;尽可能保证充足的样品数量及随机性,保证所选取样品能全面反映各类构型特征;选取的样品数据类型全面而且匹配性高。根据不同级别构型单元特点,最终选取了125个样品组成此次研究的样品集。对岩心描述的构型单元样本点进行分析,优选出最佳特征参数进行聚类分析(见表2)。