电成像孔隙度谱在砂砾岩有效储层识别的应用

2022-02-18张帆高明陈国军张啸张进范小秦

科学技术与工程 2022年2期

张帆，高明，陈国军，张啸，张进，范小秦

(中石油新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所，乌鲁木齐 830000)

沙湾凹陷二叠系佳木河组储层厚度大，油气显示活跃，多口井获得高产，勘探潜力大。但是受复杂构造运动、沉积及成岩作用的影响，其岩石矿物成分多样，孔隙结构复杂、储层有效性识别难度大。微观孔隙结构控制着储层的储集与渗流能力，直接影响储集层的产能评价和有效性识别，是储层研究的基础[1-2]，核磁共振测井可以对储层孔隙结构进行连续评价[3]，利用SDR模型和Coates模型还能计算得到渗透率，但是，在中基性砂砾岩储层中，受顺磁矿物的影响，其计算的结果误差较大，应用受到限制[4]。电成像测井不受特殊矿物及流体性质的影响，是评价储层的有效方法[5-6]。近年来，电成像测井在地层结构评价及储层产能预测等方面有了较大程度的进展，吴兴能等[7]通过将电成像测井资料变换为孔隙度频率谱进行孔隙度评价；周彦球等[8]通过将孔隙度频率谱和岩心孔隙分析资料的对比研究，证实了成像测井用于微观解释的可靠性。文献[6,9]明确了不同类型孔隙的谱形态特征差异，进而评价储层非均质性特征[10-11]及预测储层质量[12-13]。前人的研究主要集中在利用孔隙度谱的形态特征评价储层的孔隙类型，而对于利用孔隙度谱定量评价储层有效性方面研究较少。

基于此，现以红车断裂带佳木河组砂砾岩储层为研究对象，利用压汞、薄片等资料对孔隙结构进行分类，提取孔隙度谱的几何平均值、方差、变异系数及局部最大、最小孔隙度等能与孔隙结构有关的参数，并计算渗透率及储层综合评价指数，进而对储层分类和评价，结合试油资料明确不同储层的产液能力，进而确定有利储层。以期提高储层的有效性识别，为该区砂砾岩储层的有效性评价提供参考。

1 砂砾岩储层孔隙结构特征及分类

红车断裂带位于准噶尔盆地西北缘，作为准噶尔盆地西部隆起的二级构造单元，其北与克一百断裂南部为北天山山前冲断带四棵树凹陷，东邻中拐凸起与沙湾凹陷，西与车排子凸起相邻[14]。红车断裂带自下而上依次发育石炭系、二叠系、三叠系、侏罗系和白垩系，其中二叠系佳木河组(P1j)是近年来准噶尔盆地西北缘油气勘探主力层系之一，自下而上可分为佳一段(P1j1)、佳二段(P1j2)和佳三段(P1j3)。

P1j时期沉积的砂砾岩储层是红车断裂带的重要油气储集层之一。根据CP18、CP19等取心井薄片鉴定和岩心观察统计分析，砂砾岩储层砾石成分以变质岩、火山质砾石为主，主要为凝灰岩及安山岩，含少量流纹岩、霏细岩等；砂质成分主要为岩屑，石英及长石含量较少，胶结物多见方沸石、浊沸石、片沸石和菱铁矿。砂砾岩结构成熟度表现为：胶结类型为压嵌型及孔隙-压嵌型，胶结多致密，砾石多为次棱角-次圆状，分选差，支撑类型为颗粒支撑。上述分析表明P1j整体成分成熟度较低，结构成熟度中等偏低，岩石的抗压能力较弱，造成岩石较致密，储层物性非均质性强的特点。

物性方面，P1j岩石样品的孔隙度介于0.7%～24%，渗透率在0.01～37.8 mD，物性差异大，为中低孔-特低孔、特低渗-超低渗储层(图1)。电镜资料显示储层孔隙结构复杂，发育粒间孔、溶蚀孔等孔隙类型，其中粒间孔和溶蚀孔为储层流体的主要储集空间。

在明确储层特征的基础上，对储层的孔隙结构进行分类评价。研究区佳木河组砂砾岩毛管压力曲线显示(图2)，各个曲线形态差异较大，整体为较细歪度特征，进汞段倾斜，排驱压力和最大进汞饱和度较分散，最大孔喉半径介于0.22～15 μm，孔隙度Por、渗透率Perm、孔喉半径均值rm等孔隙结构参数的分布范围较宽，表明了砂砾岩孔隙结构的复杂性。为便于对储层的精细描述，参考前人对于致密砂岩孔隙结构的分类方法[15]，将研究区砂砾岩储层的孔隙结构分为三类(表1)。

Ⅰ类孔隙结构排驱压力Pd较低，一般小于0.3 MPa，最大进汞饱和度SHg,max和平均孔喉半径高，物性级别属于中低孔低渗型，具有该类孔隙结构的储层物性较好，储集空间以基质孔和溶蚀孔为主。

Ⅱ类孔隙结构排驱压力变大，介于0.3～0.7 MPa，平均孔喉半径分布在0.2～0.5 μm，物性级别属于特低孔超低渗型。

Ⅲ类孔隙结构排驱压力高，往往大于0.7 MPa，最大进汞饱和度小于35%，平均孔喉半径值也较小，属于超低孔超低渗储层，具有该类孔隙结构的储层多为差储层、非储层。

图1 P1j孔渗交会图Fig.1 The crossplot of porosity and permeability in P1j

93块样品图2 P1j毛管压力曲线图Fig.2 The capillary pressure curve of the P1j

表1 P1 j孔隙结构分类评价参数表 Table 1 Classification on reservoir parameters of P1 j

由于研究区岩石骨架含有菱铁矿等顺磁性矿物，利用常规的核磁共振测井方法难以准确测得T2谱，且计算的孔隙度、渗透率、饱和度等储层参数的误差较大[4]，而成像测井具有分辨率高、不受顺磁矿物影响的特点，且孔隙度谱特征一定程度上反映储层的孔隙结构特征，是评价复杂储层的有效方法[6,16]，因此，考虑利用电成像资料对井壁地层的孔隙结构进行连续评价。

2 电成像孔隙度谱及孔隙结构参数

2.1 孔隙度谱构建

成像测井可以测得井周探测范围内地层的电导率，通过对电导率的处理，采用灰度回放的方式，即可获得反映储层电导率变化的成像图，成像图中亮色部分指示电阻率较高，反之则低。以Schlumberger公司的地层微电阻率扫描成像(FMI)资料为例，其获取的就是8个极板上的192条电导率信息，根据电导率资料，采用Archie公式的变形[式(1)]，即可将其转化为视孔隙度，经归一化处理后，便可得到相应深度的孔隙度频率分布谱。孔隙度频率谱横轴为不同大小的孔隙度，纵轴为不同大小孔隙度分布的频率，因此，利用孔隙度谱(图3)可以一定程度上对地层的孔隙分布情况进行评价[8]。

(1)

式中：φi为计算的电成像像素的孔隙度i=1,2,…；φ为岩石孔隙度；m为胶结指数；n为饱和度指数；a和b为与岩性有关的常数；Rmf为泥浆滤液电阻率；Rxo为冲洗带电阻率，在微电阻率扫描成像测井资料中即为测量的电阻率结果；Sxo为冲洗带含水饱和度；Ci为电成像电极电导率。

图3 孔隙度谱原理图Fig.3 The priciple of porisity frequency spectrum

2.2 孔隙度频率谱参数

为描述储层孔隙度分布的均质性，利用孔隙度谱均值、孔隙度谱标准差、变异系数及局部最大孔隙度、局部最小孔隙度进行定量表征。

孔隙度谱几何平均值(Pgm)：几何均值用于计算数据的平均增长率，将孔隙度分量φi的对应频率fi次方的结果再相乘求得，主要用于计算数据的平均增长率[17]。

(2)

孔隙度谱均值(φa)表示某一深度附近成像计算的孔隙度的均值，均值越大，储集性能越好，孔隙度谱均值一般和孔隙度较接近。

(3)

式(3)中：φi为计算的电成像像素的孔隙度；Pi为相应视孔隙度的频数。

(4)

孔隙度变异系数(VKφ)为孔隙度谱方差与均值的比值，指示孔隙度的径向非均质性。

(5)

局部最大、最小孔隙度(φmax、φmin)分别是孔隙度谱的右边界和左边界对应的孔隙度值，反映储层孔隙的分布区间。

2.3 不同孔隙结构的孔隙度谱特征

成像孔隙度谱以谱的分布形式反映储层的孔隙结构特征，不同孔隙结构的成像孔隙度谱特征各不相同，选取研究区砂砾岩不同储层孔隙度谱分析(表2)，从形态特征上看，Ⅰ类储层为多峰宽谱型，孔隙度谱多峰特征明显，且谱带较宽，孔隙度数据总体较为离散，表明储层内不同大小孔隙的分布范围较广，峰体右侧拖曳较大，且位置更靠后，反映储层大尺寸孔隙更为发育的特征；Ⅱ类储层主要为变峰中谱型，孔隙度谱多为双峰，部分为单峰，该类储层谱带较Ⅰ类储层窄，主峰位于相对靠前的位置，反映储层以中孔为主，孔隙度谱在主峰右侧稍有延伸，即存在一定数量大孔，但不如Ⅰ类储层发育；Ⅲ类储层为单峰窄谱型，为单个谱峰，谱峰较窄且前移，主要以小孔隙为主。

表2 不同储层孔隙度谱特征Table 2 The characteristics of pore spectrum in different reservoirs

三种孔隙结构的孔隙度谱参数如表3所示，对于 Ⅰ类储层，孔隙度谱几何平均值较大，为34.6，局部最大孔隙分量为43%，表明储层的孔隙分布范围宽，渗透性较好[18]，Ⅱ类储层的孔隙度谱几何平均值为22.5，较Ⅰ类储层小，方差为8.3，反映岩石中孔隙分布范围较窄；Ⅲ类储层与前两类相比，各个参数都较小，表明储层内部小孔集中度高，储层的储集性能较差的特征。

表3 不同储层孔隙度谱参数表Table 3 The table of pore spectrum parameters in different reservoirs

3 储层评价及应用

3.1 电成像孔隙度谱与孔隙结构关系

为验证孔隙度谱参数表征储层孔隙结构的可靠性，选取红车断裂带二叠系佳木河组储层砂砾岩岩样的压汞实验资料与对应的孔隙度谱数据进行分析，利用孔隙度谱参数与毛管压力等微观孔隙结构参数建立关系。如图4所示，孔隙度谱几何平均值与排驱压力为负指数关系，而与渗孔比、分选系数有较好的正相关关系，孔隙度谱方差与孔喉半径均值、均质系数有较好的正相关关系，最大孔隙度分量与最大孔喉半径为正相关关系，压汞孔喉半径均值与孔隙度谱均值具有较好的正相关关系。由此，利用孔隙度谱参数通过定量计算得到以上各个孔隙结构参数。

3.2 储层评价参数

3.2.1 渗透率计算

各个孔隙度谱参数中，几何平均值与压汞孔隙结构参数的相关性较高，考虑利用几何平均值反映储层的微观孔隙结构参数。参照SDR渗透率计算模型，建立基于孔隙度谱几何平均值、孔隙度的渗透率K计算公式[式(6)][19]。图5为利用电成像计算的渗透率与实验分析渗透率的交会图，从计算结果上看，该模型的计算效果较好。

图5 岩心渗透率与电成像计算渗透率交会图Fig.5 The plot of core permeability and calculate permeability by electrical imaging

(6)

式(6)中：C为地区经验系数，取值为50；φ为地层孔隙度；Pgm为孔隙度谱几何平均值。

3.2.2 综合评价指数

孔隙结构对发挥油气层的产能和提高采收率有重要作用，是储层评价的关键参数。通过微观孔隙结构分析认为，孔隙度、渗透率、分选系数、最大进汞饱和度和孔隙喉道均值和储层类型有正比关系，而排驱压力和储层类型为反比关系，利用这6个储层分类孔隙结构特征参数构建了储层分类综合评价指数Zz[20]。

(7)

式(7)中：φ为孔隙度；K为渗透率；Sp为分选系数；DM为孔隙喉道均值；Smax为最大进汞饱和度；Pd为排驱压力。

利用孔隙度谱参数拟合公式计算获得综合评价指数，再结合比产液指数[式(8)]建立关系将储层分类(图6)，从图6中可以看出，综合评价指数和比产液指数为正相关关系，综合评价指数大，比产液指数高，储层质量越好。Ⅰ类储层综合评价指数大于1.1，比产液指数大于0.5；Ⅱ类储层综合评价指数介于0.4～1.1，比产液指数介于0.2～0.5；综合评价指数小于0.4、比产液指数小于0.2的为Ⅲ类储层。因此可以利用成像孔隙度谱参数构建储层分类综合指数连续识别储层类型，进而对储层的产液能力进行评价。

(8)

式(8)中：J为比产液指数；Q为产液量；T为时间；ΔP为生产压差；H为射孔厚度。

图6 储层综合评价指数与比产液指数交会图Fig.6 The plot of Zz and J

3.3 应用分析

以CP24井为例(图7)，根据成像资料计算得到孔隙度谱识别储层，4 600.0～4 620.0 m、4 626.5～4 670 m储层段孔隙度谱的谱结构谱峰靠后，为多峰宽谱型，局部最大、最小孔隙度大，储层综合评价指数较高，分别为2.4和1.6，储层质量较好，为Ⅰ类储层；4 690.0～4 693.0 m和4 704.4～4 707.8 m层段的孔隙度谱谱形结构跨度小，谱峰形态窄，储层综合评价指数较Ⅰ类低，分别为0.64和0.62，为Ⅱ类储层；4 675.7～4 681.8 m、4 685.8～4 690.0 m、4 693.0～4 704.6 m层段的孔隙度谱接近孔隙度零刻度线附近，形态多为窄的单峰，各项孔隙度谱参数都较小，反映该类储层内小孔占比高，总孔隙度小，为Ⅲ类储层。结合试油产液数据来看：位于顶部Ⅰ类储层中4 606～4 610 m和4 618～4 620 m射孔段的日产油分别为86.95 m3/d和38.04 m3/d，产液量较高，而底部Ⅱ类储层中4 691～4 693 m、4 705～4 707 m两段的日产油量为24.96 m3/d，产液量较上部低，这与孔隙度谱参数分类结果相符。由此可见，利用孔隙度谱参数划分的储层类型较合理准确，为该区砂砾岩储层有效性评价提供参考。