基于电阻率测井数据预测产能的新方法

2021-10-28刘俊华孙万明石连杰王现良刘正军滕涛

测井技术 2021年4期

刘俊华,孙万明,石连杰,王现良,刘正军,滕涛

(中国石油集团测井有限公司吐哈分公司,新疆哈密839009)

0 引言

油气层产能预测是储层综合评价的重要指标,准确的产能预测能够优选试油层位,优化射孔方案和工程改造措施,为油田勘探开发决策提供合理化建议。20世纪50年代,国外首次利用测井资料定性评价储层产能,中国自20世纪80年代开展此类研究,随着地层测试与资料解释技术的不断发展,测井定量预测储层产能的方法也逐渐完善。

利用测井资料定量计算产能的方法,常见的有数理统计法、神经网络法、渗流理论法和产能评价指数法等[1-6]。数理统计法是统计研究区试油层产状,建立测井参数和产能的数学统计模型,经过验证后应用到研究区新井的产能计算。数理统计法考虑到每个产能因子的权重系数,但其经验公式的应用仅限于研究区。鉴于产能参数计算的复杂性,有些学者选择适应能力强、灵活度高的BP神经网络法来描述储层产能与影响因素之间的关系。神经网络法没有繁琐的过程,但是对训练样本和输入参数的选取要求很高,不同组合的参数输入,其预测结果差异较大。渗流理论法是基于渗流力学中的稳态平面径向流方程预测产能的传统方法,通过计算产能指数评价油气层产能。国内外大量模拟实验表明,储层物性、含油性和流体相对渗透率等参数是决定产能的主要因素,作为关键参数的相对渗透率一般通过室内岩心实验来求取。李克文等[7-9]在前人研究基础上,通过理论和实验提出一种利用地层电阻率计算相对渗透率的新方法。本文对该方法进行岩心实验检验后,结合渗流理论的平面径向流公式推导储层产能计算新方法,并在葡北区块进行实际应用,检验结果表明该预测方法可靠实用。

1 产能预测方法研究基础

1.1 产能预测的理论基础

渗流力学中的稳态平面径向流模型遵循地层流体流入井筒时的达西定律和状态方程理论,因此,可作为储层自然产能预测的基础公式

(1)

式中,Q为储层产量,m3/d;Ke为流体有效渗透率,10-3μm2;h为储层有效厚度,m;pe为地层有效压力,MPa;pwf为井底流压,MPa;μ为流体黏度,mPa·s;re为有效供油半径,m;rw为井眼半径,m;ζ为表皮系数;B为体积系数。

一般情况下,决定储层产能大小的因素主要有储层的孔隙度、含油饱和度、各相流体的有效渗透率、流体黏度、地层压力和储层的有效厚度等。前人研究成果表明,在目标区相同层系内,储层流体黏度、体积系数、井筒半径、供液半径以及表皮系数等参数值动态变化范围小,对产能的影响稳定;储层厚度与生产压差的取值范围较前面几个参数相对变化大,对产能影响较明显;而储层有效渗透率变化范围最大,甚至在同一层段内较其他参数变化显著,因此,其对产能预测结果的影响也最大。

1.2 相对渗透率计算新方法原理

相对渗透率(某一相流体的有效渗透率与绝对渗透率的比值)是描述孔隙介质中流体流动性能的重要参数,准确求取相对渗透率能够提高有效渗透率的计算精度。通过室内岩心测定相对渗透率的方法存在实验成本高、时间长且样本少等问题。本文利用岩石电阻率确定相对渗透率,该方法容易实现,实验室测量或井下测井方式均可获得电阻率数据,能够广泛应用。

前人的研究表明,岩石电阻率和相对渗透率同为湿相饱和度的函数,利用地层电阻率可以计算湿相的相对渗透率。为了满足油水两相情况下的边界条件,需要对含水饱和度进行归一化。

(2)

当存在油水两相时,水相渗透率则与含水饱和度为(1-Sor)时的岩石电阻率成正比,与含水饱和度为Sw时的岩石电阻率成反比。因此,可以推导出水相和油相的相对渗透率计算公式

(3)

式中,Krw为水相的相对渗透率,小数;Kro为油相的相对渗透率,小数;Ror为含水饱和度(1-Sor)对应的岩石电阻率(冲洗带地层电阻率),Ω·m;Rt为含水饱和度Sw对应的岩石电阻率(原状地层电阻率),Ω·m。根据式(2)和式(3),利用电阻率测井数据可以计算油、水相的相对渗透率。

1.3 目标区相对渗透率—电阻率模型建立

葡北油田中侏罗统三间房组主要受辫状河三角洲体系水下分流河道控制,岩性以灰色细砂岩为主,中、粉砂岩次之,与灰色泥岩不等厚互层。葡北2号构造三间房组油藏类型为边水构造油藏。前期试油井PVT数据显示,原油具有低密度、低黏度、高饱和压力的特点,原油密度为0.597 g/cm3,黏度为0.278 mPa·s,体积系数为1.917,饱和压力为24.18 MPa。葡北2号区块三间房组岩心平均孔隙度为14.6%,平均渗透率为26.92×10-3μm2,为低孔隙度低渗透率储层。葡北油田三间房组岩电实验和水分析资料确定岩性系数为1.00和0.97,胶结系数1.67,饱和度指数1.99,地层水电阻率0.04 Ω·m。利用Pb20井岩心相对渗透率、岩电实验数据及电阻率测井数据,对本区块电阻率—相对渗透率的关系模型进行检验。Pb20井A12-2号岩心深度为3 434.57 m,孔隙度为17.9%,空气渗透率为15.4×10-3μm2,束缚水饱和度为35.6%,残余油饱和度为11.5%。试验温度为75 ℃,注入水黏度为0.698 mPa·s,模拟的油黏度为0.600 mPa·s,属于轻质油藏范围。计算得到的油水相对渗透率与实验测定的油水相对渗透率在归一化处理后进行对比,不同方法获得的油水相对渗透率曲线变化形态一致(见图1)。由图1可见,基于电阻率—相对渗透率模型,利用岩电实验数据计算得到的油水相对渗透率与非稳态相对渗透率实验中得到的油水相对渗透率之间相关性较好。因此,该模型适用于葡北油田低孔隙度低渗透率的轻质油藏。

图1 Pb20井J2s岩心不同方法获得的油水相对渗透率曲线对比图

2 产能预测新模型的建立

基于平面径向流理论模型,结合相对渗透率、层厚、压差等影响储层产能的主控因素,可以建立储层产量因子计算公式,通过产量因子的精确计算来实现单井产能预测。

2.1 储层产量计算新模型

定义产油量因子Jo、产水量因子Jw和产液量因子J,均为无量纲。考虑到储层的非均质性,采用随深度逐点计算并在厚度上积分的方式,建立产量因子计算公式

J=Jo+Jw

(4)

式中,h1为储层顶界深度,m;h2为储层底界深度,m;K为渗透率,10-3μm2。

进行产能计算的储层、油藏、开发等相关参数,可以通过本区块钻井、试井及原油分析化验等资料获取,也可以根据理论计算公式或测井与岩心资料拟合公式求取,部分主要参数模型有束缚水饱和度、残余油饱和度和井眼压力计算模型。

2.2 束缚水饱和度计算模型

利用岩心压汞和粒度分析数据统计可知,束缚水饱和度与储层物性、泥质含量之间的相关性较好,可以利用储层孔隙度、渗透率和泥质含量拟合建立束缚水饱和度计算公式

R=0.891,N=33

(5)

式中,φ为孔隙度,%;Vsh为泥质含量,%;N为样本数。

2.3 残余油饱和度计算模型

利用岩心数据统计分析,残余油饱和度与储层物性具有较好相关性,可以利用孔隙度拟合建立残余油饱和度关系式

Sor=-1.4786φ+37.733

R=0.823,N=21

(6)

2.4 井眼压力计算模型

根据本区块前期试油井的压力测试数据,可以建立地层压力、井底流压与地层深度的关系式。

pe=0.01101D,pwf=0.0067D

(7)

式中,D为地层深度,m。

3 产能预测新模型应用效果

为检验该产能预测新模型的可行性,根据产量因子与单层测试的油水日产量数据建立葡北区块的产油和产水定量计算模型。储层产油量和产水量计算公式为

Qo=0.787Jo-0.0204

Qw=1.8371Jw-0.2148

(8)

式中,Qo为新模型计算产油量,m3/d;Qw为新模型计算产水量,m3/d。

结合上述产量模型,对葡北油田2号区块20口新钻井解释层开展产能预测评价。据统计有26层进行了射孔投产,与试油产状对比,共计21层预测结论与试油结果相符,5层预测结论偏高或偏低,产能预测符合率80.77%。检验结果显示,计算产油量与实际产油量的相关系数为0.876,新模型的计算精度较高。图2为产能预测新模型计算产油量与实际日产油量交会图,由图2可见,数据点大多分布在对角线附近,说明产能模型可满足油田应用需求。

图2 产能预测新模型计算产油量与实际日产油量交会图

以Pb202井为例,结合测井资料对产能预测结果进行分析。图3为该井的测井产能预测综合成果图,Pb202井3 714.8～3 729.0 m、3 736.0～3 745.0 m井段三间房组目的砂体厚度大,测井曲线反映地层具有非均质性,主要含油砂体自上而下分布泥岩隔层和致密夹层。6号层岩性为细砂岩,录井见荧光级显示,阵列感应电阻率测井曲线显示为高侵特征,且电阻率值较低,深电阻率为4 Ω·m,三孔隙度曲线反映储层物性较好,声波时差为248 μs/m,岩性密度为2.38 g/cm3,补偿中子为15%,测井计算有效孔隙度为15.6%,渗透率为6.8×10-3μm2,含水饱和度为49.9%,利用产能预测模型计算的产油量为9.22 m3/d,产水量为5.03 m3/d,综合解释为Ⅱ类油水同层;该井首先对3 737.0～3 742.0 m井段进行射孔试油,3 mm油嘴自喷,日产油13.23 m3,日产水5.39 m3,测井产能预测结果与试油结论吻合。1号层处于所在砂体中上部,岩性为细砂岩,钻井取心见荧光-油迹级显示,阵列感应电阻率测井显示为低阻侵入剖面,且电阻率值较高,深电阻率为8.3 Ω·m,储层物性较好,声波时差为257 μs/m,岩性密度为2.37 g/cm3,补偿中子为15%,测井计算有效孔隙度为17.1%,渗透率为14.21×10-3μm2,含水饱和度为32.9%,利用产能预测模型计算的产油量为28.1 m3/d,产水量为0.3 m3/d,综合解释为Ⅰ类油层。该井在6号层试油结束后,继续对3 715.8～3 726.6 m井段解释的1号油层选取3 717.0～3 724.0 m层段试油,3 mm油嘴自喷,日产油32.73 m3,不含水,测井产能预测结果与试油结论一致。