基于NMR和压汞资料的碳酸盐岩储层渗透率建模方法

单 雯

(1. 长江大学 地球物理与石油资源学院，湖北 武汉 430100； 2. 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)

碳酸盐岩油气藏与其他油气藏相比，在成岩过程中存在差异性,裂缝和微裂隙在发育过程中具有方向性，孔隙结构复杂并且表现出严重的非均质性和各向异性[1-3]，因此碳酸盐岩的孔渗关系较差，利用孔隙度和渗透率的关系计算得到的渗透率精度不高。

与其他测井方法相比，核磁共振(NMR)测井可以提供孔径分布的信息并且可以反应储层的孔隙结构，所以有很多的研究工作者对NMR进行研究，得到了许多根据NMR资料计算渗透率的模型。其中较为经典的渗透率模型有1988年Kenyon等[4]提出的根据NMR的孔隙度和T2几何平均值预测渗透率的SDR模型和1997年Timur等[5]提出的根据NMR的孔隙度和自由束缚流体比预测渗透率的Timur-Coates模型。

通过对SDR模型和Timur-Coates模型进行分析，发现要想通过核磁共振测井数据精确计算渗透率必须确定储层孔隙度、自由束缚流体比，其中自由束缚流体比的大小主要靠核磁共振测井的T2cutoff(核磁共振测井的T2截止值)参数决定。在实际应用中，T2cutoff难以准确求取，一般将T2cutoff取单一值，在砂岩中为33 ms，碳酸盐岩中为92 ms[6]，然而实际油田的数据分析表明T2cutoff取单一值进行计算在大多数的油田中是不成立的，故而应用SDR模型和Timur-Coates模型计算得到的渗透率精度不高。由于储层渗透率与孔隙结构有密切关系[7]，因此运用能直观评价孔隙结构的毛管压力曲线计算储层渗透率精度较高，但是由于压汞实验的费用较高、周期长等问题不能普遍应用。根据所讨论的各种模型的优缺点，本文给出了一种根据NMR数据计算压汞参数进而求取渗透率的方法。

1 毛管压力参数与渗透率的关系

众多学者根据储层渗透率受孔隙结构影响，而压汞的毛管压力曲线可以有效的反应储层的孔隙结构，相继提出了运用压汞参数计算储层渗透率的方法。Swanson、Pittman等通过大量数据分析，发现压汞的毛管压力曲线在双对数的坐标系中为双曲线，且双曲线的拐点参数(Swanson参数和Capillary-Parachor参数)与汞饱和度为10%～75%对应的孔喉半径(R10～R75)和储层的孔隙度和渗透率有较好的对应关系[8-12]，图1为以上部分模型对应的毛管压力曲线上的点。

图1 毛管压力曲线拟合及各模型代表点

基于上述内容，对中东H油田M层组121块碳酸盐岩样品的压汞和物性资料进行研究。根据压汞资料中的Swanson参数、Capillary-Parachor参数、R10～R75和储层的渗透率的相关关系做交会处理，将对应的参数与渗透率的相关系数进行整理，得到上述压汞参数和渗透率的相关系数交会图(见图2)。

图2 压汞参数与渗透率相关系数交会示意

根据图2可以看出：中东H油田M层组121块碳酸盐岩样品的渗透率与Swanson参数、Capillary-Parachor参数、各种吼道半径(R10～R75)之间都存在较好的相关性；Swanson参数和渗透率的相关系数为0.843 3，比Capillary-Parachor参数与渗透率的相关性要好；吼道半径和储层渗透率的相关系数从R10开始逐渐增大，在R40处达到最大值0.847 4，之后开始逐渐降低至最低值0.706,这是因为当汞饱和度相对较小时，无法体现全部对储层渗透率起作用的吼道，仅仅在汞饱和度的大小到达一定数值时，方能反映所有对渗透率起主要贡献的吼道[13]。

2 核磁资料计算渗透率

由上文可知中东H油田M层组121块碳酸盐岩样品的Swanson参数、R35、R40和渗透率的相关系数相对较大，可以建立相应的回归模型用来得到储层的渗透率。但是在实际应用中因为压汞实验的花费较高、进行实验的时间较长等原因，研究区块的毛管压力数据很少，仅仅在研究区块的部分井段选取了部分岩心进行压汞实验。根据上述所说的压汞数据较少无法获得所有井段渗透率的情况，本文给出了根据NMR资料的T2的几何平均值T2LM计算压汞参数的方法。

首先将中东H油田M层组121块碳酸盐岩样品的NMR和常规物性资料进行研究处理，将NMR的回波数据进行解谱、运算和统计，得到NMR孔隙度、束缚水饱和度、核磁共振T2LM等数据[14]。NMR的T2LM是横向弛豫时间T2的一种宏观表现方式，T2LM的数学表达式如下：

(1)

式(1)中，φNMR为NMR测井的总孔隙度，φi为NMR的横向弛豫时间分量T2i的孔隙度分量[15]，NMR的T2LM和储层的孔隙结构有一定的相关性。

其次分别建立中东H油田M层组121块碳酸盐岩样品的Swanson参数、R35、R40和岩样NMR的T2LM的关系图(见图3)。

(2)

图3 核磁共振测井T2LM与各压汞参数之间的交会图

最后根据Swanson参数和储层孔隙度、渗透率之间的相关关系较好，将Swanson参数和储层孔隙度、储层渗透率进行交会，建立Swanson参数和孔隙结构指数之间的相关关系，其相关性较好，R2达到0.852 3(见图4)，数学表达式如下：

(3)

图4 Swanson参数与孔隙结构指数交会图

3 应用效果分析

为了验证上述所讨论的渗透率模型的适用性，利用该模型在拥有核磁共振测井数据的中东H油田M井进行储层渗透率计算，效果如图5所示。

图5中左起第1道为岩性曲线道，分别为自然电位(SP)、自然伽玛(GR)和井径曲线(HCAL)；第2道为深度道，单位为m；第3道为孔隙度曲线道，分别为中子(TNPH)、密度(RHOZ)和声波曲线(DTCO)；第4道为电阻率曲线道，分别为深侧向电阻率(RLA5)、浅侧向电阻率(RLA1)和微球电阻率(RXOZ)；第5道分别为孔隙度(POR)和岩心分析孔隙度(CPOR)；第6道为NMR的T2分布谱和T2的几何平均值T2LM；第7道为各种方法获得的渗透率的对比道，分别是本文所讨论的NMR与压汞资料结合的方法运算获得的渗透率(Perm_Swanson)、岩心分析渗透率(CPerm)、经典SDR模型运算获得的的渗透率(Perm_SDR)、经典Timur-Coates模型运算获得的渗透率(Perm_TIM)。由图5能够看出经典的SDR模型和Timur-Coates模型运算获得的渗透率和岩心分析渗透率两者间的差别很大，运算获得的数据都偏大，然而本文讨论的利用NMR的T2LM来求取Swanson参数进而获得渗透率的方式获得的渗透率与岩心分析渗透率之间的相似度较高。表明本文提出的模型可以在进行了NMR测井的井段连续求取储层渗透率，运算得到的储层渗透率精度较高。

图5 计算渗透率与岩心渗透率结果对比

4 结 语

1)由于碳酸盐岩储层的孔渗关系很差，但是其和吼道的半径有较高的相关性，而NMR的横向弛豫时间(T2)的分布情况和压汞实验得到的毛压曲线均可以反应储层孔隙结构。本文给出了一种利用NMR与压汞资料求取渗透率的模型，该模型比经典的SDR模型和Timur-Coates模型精度更高。

2)根据上文中压汞参数和渗透率的交会图能够得知Swanson参数、R35、R40和渗透率有较高的相关关系，由此对中东H油田M层组121块碳酸盐岩样品的NMR和压汞资料进行处理，分别得到NMR的T2LM和Swanson参数、R35、R40的交会图，可以看出NMR的T2LM和压汞资料中的Swanson参数的相关关系相对较好，因此可以利用NMR的T2LM得到压汞资料中的Swanson参数，再通过Swanson参数和孔隙结构指数的相关关系获得储层渗透率。

3)将讨论的基于NMR与压汞资料的渗透率模型应用于中东H油田M井中，计算获得的渗透率大小和储层的岩心渗透率大小相近，证明该模型获得的渗透率真实可靠，能够在碳酸盐岩油藏评价中进行应用。