基于敏感因子的渗透率模型建立

周 全，尹 璐，张 伟

（中海油田服务股份有限公司，河北三河 065201）

渗透率作为评价储层品质的重要参数之一，一直以来都是油藏工程师重点研究的对象。随着近几年南海东部古近系低渗储层开发力度的不断加大，对于精细评价储层的要求也越来越高，但随着工作深入，常规Timur公式已无法满足解释评价的需求，如何精确计算储层渗透率成为一大难点。

图1显示了陆丰凹陷文昌组100余颗岩心分析样品所反映的孔渗关系。从图中可以看出在孔隙度相近的情况下，渗透率值相差可达上千倍，而相同渗透率的样品中，孔隙度大小也相差超过50%，因此复杂的孔−渗关系导致利用常规方法建立渗透率模型效果较差。要想准确评价储层渗透性，寻找适合本地区的渗透率评价方法已势在必行。

1 渗透率敏感因子分析

图1 文昌组岩心分析孔隙度−渗透率交会图

储层物性受多种因素的影响，包括沉积环境、成岩作用、构造运动、油气充注及异常高压等因素，但多数情况下主要受前2种因素影响[1-2]。下面主要对本地区文昌组地层沉积环境及成岩作用进行分析。

1.1 沉积环境对储层物性的影响

沉积环境对储层物性的影响，主要表现在不同相带岩石组分结构的差异，宏观上表现为不同沉积微相下岩石粒级的变化、岩性的变化以及泥质含量的变化[3]。由于陆丰区块文昌组地层主要发育滨浅湖、中深湖和辫状河三角洲前缘沉积相带[4]，本区已有多口井均钻遇了该类型砂体。为了更清楚地认识储层物性与沉积环境之间的关系，对5口井文昌组共计89个储集层的常规及电成像解释成果进行了统计，其中辫状河三角洲前缘水下分流河道砂体共计72层，层厚390 m，占统计总厚度的86.9%，分流间湾沉积砂体共计5层，厚10.7 m，占总厚度的2.4%，远沙坝沉积砂体共计5层，23 m，占总厚度的5.2%，浅湖相滩坝沉积砂体共计7层，24.8 m，占总厚度的5.5%（图2）。

结合储层物性分析，辫状河三角洲前缘水下分流河道砂体物性最好，储层孔隙度范围在10%～16%之间，主频在10%～12%之间，分流间湾及浅湖相滩坝沉积砂体物性整体较水下分流河道沉积砂体差，孔隙度小于14%，而远沙坝沉积砂体物性最差，孔隙度普遍小于10%，发育储层主要以差油层及干层为主。

图2 文昌组不同沉积环境下储层厚度占比

由此可以看出，文昌组绝大多数储层为辫状河三角洲前缘的水下分流河道沉积环境，该类砂体的岩性相对较粗，物性也较好，为油气的运移及成藏提供了良好条件。

1.2 成岩作用对储层物性的影响

碎屑岩在成岩过程中所发生的一系列物理、化学及生物变化，对其孔隙形成、保存及破坏均起着极为重要的作用，对储层物性有着决定性的影响[5]。依据成岩作用对砂体孔隙演化的影响，可将其分为两大类：一是降低砂体孔、渗性的成岩作用，主要有机械压实作用和胶结作用；二是增加砂体孔渗性的成岩作用，主要为溶蚀和淋滤作用[6]。

而岩性作为成岩作用的基本要素之一，其作用不可忽视，综合6口井122个薄片分析样品发现：文昌组储层主要以浅灰色、灰色中-粗粒及中-细粒岩屑石英砂岩为主。从岩石的结构特征来分析，文昌组储层砂岩以线接触为主，部分达到凹凸-线接触，分选中等，磨圆中-差，胶结类型主要为压嵌型（图3），反映了储层砂岩整体成熟度较低，物源较近，因埋深较深导致的上覆沉积负荷作用大，而使得成岩压实作用强烈，颗粒间接触关系紧密。

从储层微观孔隙结构角度来看，以LF-A井一块孔隙发育较好的样品为例。镜下鉴定为粗粒岩屑石英砂岩，偶见方解石充填于粒间孔隙中，少量长石发生溶解形成次生溶孔并伴随生成少量自生黏土矿物，整体上样品孔隙发育好，但连通性差（图4）；该样品扫描电镜照片显示可见丝片状伊利石、次生加大石英充填粒间孔隙中，黄铁矿以聚合体显微球状的形态充填于粒间孔隙中 （图5）。

经过以上对陆丰地区6口井文昌组122个常规及薄片样品综合分析认为，沉积及成岩作用均对储层物性产生了较大影响。储层多以近源辫状河三角洲水下分流河道沉积为主，沉积物搬运距离较短，导致砂岩成熟度低，孔隙结构复杂；后期压实作用造成原生孔隙大量减少，胶结作用及次生黏土矿物等对孔隙喉道的充填导致储层物性整体变差，孔隙间连通性也较差。

图3 岩石结构特征统计柱状图

图4 砂岩薄片鉴定镜下特征（LF-A，3897 m）

2 渗透率模型建立

基于以上分析可以看出，沉积环境及成岩作用作为影响文昌组储层渗透性的两大主要因素，其直接密切相关的即为储层岩性及孔隙结构。

考虑到实际应用的可操作性和便捷性，本文从岩性角度出发，建立了基于岩性分类的渗透率计算模型。

2.1 基于岩性敏感因子的渗透率模型建立及应用

对比本区文昌组壁芯和岩心描述资料及薄片镜下定名结果，将文昌组100余块常规实验样品分为粗砂岩、中砂岩及细砂岩三类。由于粉砂岩样品渗透率普遍低于0.01×10−3μm2，对常规储层物性计算的意义不大，因此本次不在统计范围内，当分别对三类样品点做孔渗关系交会图发现，排除少数因含泥质较重或含砾导致的孔渗关系异常的样本点后，经过岩性分类后的样品孔隙度和渗透率有较好的相关性，经过覆压校正（图6），最终得到分别基于三类岩性的储层渗透率计算模型。

图5 砂岩扫描电镜镜下特征（LF-A，3897 m）

图6 岩心实验孔渗关系交会图（覆压校正）

式中：PERM为储层渗透率，10−3μm2；POR为储层有效孔隙度，%。

有了以上渗透率模型作为实验理论基础，要想应用于新井计算，就要解决岩性识别的问题。通过对多种方法进行对比验证，本文最终采用了基于K-means理论的聚类分析法，该方法将随机选取的K个对象作为初始的K个聚类中心，以距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似性就越大[7-8]，利用该方法对不同岩性的测井曲线特征进行判别划分继而达到岩性识别的目的，最后结合孔渗关系拟合公式，得到本井储层渗透率。

以该区块LF-C井为例，首先选取有代表性的常规测井曲线：自然伽马、电阻率、补偿中子、岩性密度及声波曲线。将初始聚类中心K定义为5，得到五种不同的相关类型，并利用岩心资料对不同的类型进行岩性刻度（经对比，1、2类为泥岩、粉砂岩类，3类为细砂岩类，4类为中砂岩类，5类为粗砂岩类），这样就得到基于聚类分析划分的岩性剖面（如图7岩性柱状图道）。结合三类岩性渗透率拟合公式，分类对储层渗透率进行计算后，可以看出在图中渗透率对比道，基于岩性分类计算的渗透率结果与岩心实验渗透率结果更加接近，特别是在相对高渗储层段，岩性分类计算的渗透率较常规计算的渗透率曲线（Timur渗透率）更加合理（图7）。

3 结论

本文通过对陆丰凹陷文昌组储层渗透率影响因素的分析发现：储层岩性及孔隙结构是影响本区储层渗透率的主要因素。

结合渗透率敏感因子建立了基于岩性分类的渗透率计算模型，并结合实际井资料进行验证，证实了该方法的有效性，其优点在于该方法以区域岩心实验为支撑，并利用常规测井资料进行岩性划分，便于操作，计算精度较高，为储层评价提供了有利途径。

图7 渗透率计算结果对比