恒速压汞在鄂尔多斯东南部致密砂岩储层中的应用

2020-01-14乔向阳

特种油气藏 2019年6期

朱晴，乔向阳，张磊

(陕西延长石油(集团)有限责任公司，陕西西安 710065)

0 引言

鄂尔多斯盆地致密气资源丰富，东南部地区上古生界为主要生产层位，开发前景广阔[1]，准确评价储层孔隙和喉道的分布特征，是研究储容性、渗透性和渗流机理的基础[2]。铸体薄片、扫描电镜、CT成像、高压压汞和核磁共振等技术均能在一定程度上实现对孔喉整体分布特征的表征，但以上研究方法均无法得到储层的有效孔隙和喉道的配比关系，而恒速压汞能单独表征孔隙和喉道的分布特征。

前人利用恒速压汞技术对鄂尔多斯盆地上古生界致密油储层孔喉特征进行了研究，分析了鄂尔多斯盆地中部、东北部和西南部不同区域上古生界致密气储层的孔喉特征[3-8]，对鄂尔多斯盆地东南部上古生界的页岩气和煤层气资源进行了相关研究[9-14]，并对鄂尔多斯盆地东南部上古生界致密砂岩气藏的储层特征、流体包裹体特征、地层水化学特征、成藏意义、成岩作用、过剩压力和沉积体系等方面进行了研究[15-20]，但对于鄂尔多斯盆地东南部上古生界致密砂岩储层孔喉分布特征的系统研究相对较少。因此，选取研究区典型岩心开展了恒速压汞实验，分析研究鄂尔多斯盆地东南部上古生界致密砂岩气藏的孔喉分布特征，并建立喉道特征参数预测方法，为后期勘探开发提供理论依据。

1 恒速压汞实验

选取鄂尔多斯盆地东南部上古生界致密砂岩气藏6块典型岩心进行恒速压汞实验，实验仪器为ASPE-730恒速压汞仪，实验温度为25 ℃，相对湿度为35%～38%，汞的接触角为140 °，汞的表面张力为0.48 N/m。实验样品基本参数和实验结果见表1。

表1 实验样品基本参数和实验结果

由表1可知：实验岩心的取样深度(D)为2 158.21～2 916.13 m；孔隙度(φ)为5.84%～10.64%，平均为7.60%；渗透率(K)为0.02～4.72 mD，平均为0.99 mD。

2 结果与讨论

2.1 恒速压汞毛管压力

图1为恒速压汞进汞饱和度(SHg)随毛管压力的变化(pc)曲线。由表1、图1a可知：不同岩心最终进汞压力(pf)非常接近，为6.182～6.206 MPa，平均为6.192 MPa；最终进汞饱和度(Smax)差距很大，为38.35%～89.92%，平均为62.27%；进汞初始阶段毛管压力曲线平缓度差距较大，不同岩心排驱压力(pcd)差异较大，为0.054～1.053 MPa，平均为0.431 MPa。恒速压汞仅能反应喉道半径大于0.118 μm(pf对应的喉道半径)的喉道及其控制的孔隙分布特征，孔喉整体进汞曲线的形态表明，岩心3、5、6发育半径大于0.118 μm的孔喉相对数量远超岩心1、2、4。

由表1、图1b可知：不同岩心总喉道进汞饱和度(St-max)较为接近，为36.82%～47.54%，平均为40.29%，表明不同岩心发育的喉道数量相对占比较为相似；喉道进汞曲线的平缓度差异表明岩心3、5、6的喉道半径分布范围和大尺度喉道数量小于岩心1、2、4。

由图1c可知：不同岩心总孔隙进汞饱和度(Sp-max)较为分散，为0.89%～51.73%，平均为21.99%，表明不同岩心发育的孔隙数量相对占比差异较大；孔隙进汞曲线开始阶段的差异表明岩心3、5、6发育的最大孔隙半径大于岩心1、2、4。

根据St-max和Sp-max得到总孔喉体积比(ε)为0.02～1.35，平均为0.55，表明不同岩心发育的孔喉相对体积差异很大。喉道进汞曲线和孔隙进汞曲线分析结果揭示Sp-max的差异为导致ε差异大的根本原因。

2.2 孔喉半径分布特征

图2为喉道半径(rt)分布特征曲线。由图2可知：喉道半径峰值(rt-peak)比较集中；喉道半径峰值比例(Vt-peak)差异较大；部分岩心最大连通喉道半径(rt-max)未超过5 μm，部分岩心rt-max超过10 μm。rt分布特征曲线表明，不同岩心发育的喉道其半径分布范围差异较大，但发育数量最多的喉道其半径大小相似。

图1 恒速压汞毛管压力曲线

图2 喉道半径分布特征

图3为孔隙半径(rp)分布特征曲线。由图3可知，孔隙半径峰值(rp-peak)比较集中，孔隙半径峰值比例(Vp-peak)较为相似，全部岩心rp的主要分布范围比较相似。rp分布特征曲线表明，不同岩心发育的孔隙其主要半径分布范围和数量均相似。

图3 孔隙半径分布特征

图4为孔喉半径比(Rpt)分布特征曲线。由图4可知，Rpt分布特征曲线整体相似性较差。孔喉半径比峰值(Rpt-peak)差异很大；孔喉半径比峰值比例(Vpt-peak)差异较大；部分岩心Rpt主要分布范围小于100.00，岩心Rpt主要分布范围大于200.00，不同岩心Rpt的主要分布范围差异较大；孔喉半径比平均值(Rpt-avg)差异很大。Rpt分布特征曲线表明，不同岩石发育的孔隙和喉道之间配比情况差异很大。

图4 孔喉半径比分布特征

分析显示Rpt-peak与rt-peak之间呈明显的两极分化趋势，rt-peak越小，Rpt-peak越大；Rpt-peak与rp-peak之间无明显的相关性；Rpt-peak主要由rt-peak决定。Rpt-avg与rt-peak之间呈较好的负相关性，rt-peak越大，Rpt-avg越小；Rpt-avg与rp-peak之间无相关性；Rpt-avg主要由rt-peak决定。Vpt-peak与Vt-peak之间无明显相关性；Vpt-peak与Vp-peak之间呈较好的相关性，Vp-peak越大，Vpt-peak越大；Vpt-peak主要由Vp-peak决定。

2.3 孔渗影响因素

分析φ的影响因素，结果显示φ与喉道特征参数、孔隙特征参数之间均无明显相关性，φ与孔喉半径比特征参数之间具有一定的相关性(图5)。φ与孔喉半径比平均值(Rpt-avg)之间呈正相关性，采用指数函数进行拟合(图5a)，相关性一般；φ与Vpt-peak之间呈负相关性，采用对数函数进行拟合(图5b)，相关性一般。与不同特征参数之间的相关性对比表明，单独的喉道和单独的孔隙并不决定φ，喉道与其相连孔隙的配比情况才是φ的主要影响因素。

图5 孔隙度影响因素

图6为渗透率影响因素。由图6可知，部分孔喉半径比特征参数、部分孔隙特征参数与K之间具有一定的相关性。K随rp-avg增大而增大，相关性较好，表明平均孔隙半径rp-avg在一定程度上影响K(图6a)。K随着Rpt-avg增大而减小，相关性很好，表明Rpt-avg是影响K的主要因素(图6b)。K分别随rt-peak、rt-avg、rt-max增大而增大(图6c、d、e)，相关性很好。根据孔喉半径比分布特征曲线的分析结果，Rpt-avg主要由rt-peak决定，揭示Rpt-avg对K的影响主要是由于rt-peak导致。影响因素分析显示K与Vt-peak、Vt-max之间无相关性，而K与rt-peak、rt-max之间具有很好的相关性，表明渗透率与体积占比无关，半径大小决定了岩心渗透率。对比不同特征参数与K之间的拟合优度表明，喉道对渗透率的影响远远超过孔隙，喉道特征参数是K的主要决定因素。采用指数型函数拟合不同特征参数与K之间的关系，计算K对各特征参数的敏感程度，结果显示K对rt-peak最敏感，对rp-avg最不敏感，K对rt-peak和rt-avg的敏感程度比其他特征参数高出至少一个数量级，表明对K影响程度最大的特征参数为rt-peak。φ与Rpt-avg之间具备一定的相关性(图5a)，图6c显示K与Rpt-avg之间具备很好的相关性，研究结果表明Rpt-avg是唯一能够同时影响φ和K的特征参数。

3 喉道特征参数预测

根据图6的拟合关系式，建立通过K预测不同特征参数的对数函数关系式(表2)。由表2可知，对决定系数(R2)进行排序，从大到小依次为R2(rt-max)、R2(rt-avg)、R2(Rpt-avg)、R2(rt-peak)、R2(rp-avg)，5个特征参数仅rp-avg代表孔隙，其余均为喉道特征参数或者喉道决定的特征参数，结合R2的排序结果表明，喉道的预测精度最高，孔喉比的预测精度次之，孔隙的预测精度最低，因此，可采用K准确预测喉道特征参数。

计算各特征参数对K的敏感程度，并对敏感性进行排序(表2)，由表2可知，Rpt-avg对K最敏感，rt-peak对K最不敏感，喉道特征参数rt-max、rt-avg、rt-peak对K的敏感程度明显低于Rpt-avg、rp-avg，表明喉道特征参数预测受K取值精度的影响较小，采用K预测喉道特征参数的风险较低。

R2和敏感性之间无直接关系，综合各特征参数的预测精度和敏感程度表明，建立的喉道特征参数预测方法较为可靠。根据喉道特征参数的物理意义可知，rt-max、rt-avg、rt-peak排序为从大到小，这与实验结果一致，综合R2(rt-max)、R2(rt-avg)、R2(rt-peak)和各参数的敏感性排序表明，半径值越大，喉道特征参数预测结果的可靠程度越高。

常规孔渗实验在油气田中广泛采用，但无法直接反应岩石的喉道信息；恒速压汞能反应岩石的孔喉分布特征，由于测试成本高和实验周期长等弊端无法大规模开展；在未开展恒速压汞实验的情况下，根据建立的喉道特征参数预测方法，可利用K实现对喉道特征参数较为准确的预测。