基于岩屑分析的海上油田储层特征描述

2022-03-17谢明英李海龙周江江

石油化工应用 2022年2期

唐放，戴宗，谢明英，李海龙，周江江

（中海石油（中国）有限公司深圳分公司，广东深圳 518067）

海上油田由于其特殊性（高风险、高成本），一般在评价阶段取的资料偏少，主要集中在有油气发现的层段。在开发后期，针对剩余油潜力较大的油藏挖潜过程中，由于部分室内实验基础数据时间久远参考意义不大；而岩心库中仅存的储层代表性岩心往往由于老化严重、剩余量少，不具备重新进行物性特征、流动特征等室内实验测试，进而无法准确体现储层岩石物理特征，这对老油田挖潜方案制定带来了较大的困难和挑战。

随着计算机图像处理技术及计算方法的发展，以及CT 扫描等技术在岩石物理实验中的应用，可以构建能够反映储层岩石真实孔隙空间结构特征的数字岩心，为岩石微观结构特征和渗流模拟提供研究平台[1-4]。数字岩心构建方法主要包括以CT 扫描为代表的物理建模法和数值重建法[5-8]。针对只有少量老化、松散岩屑的油藏，不具备完整的三维空间结构特征和二维孔隙空间特征的岩屑样品，数值重建法是搭建数字岩心平台的唯一手段。地质过程模拟法是数值重建法的主要手段，该方法通过对颗粒的沉积过程及后续的压实作用、成岩作用进行模拟来建立数字岩心[9，10]。

本文针对目标油藏仅剩余老化、松散的返排岩屑等现况，通过对返排岩屑进行全方位评估，基于清洗后的岩屑进行CT 扫描获取代表性储层岩心粒径分布，通过地质过程模拟方法构建三维数字岩心进而开展储层孔隙结构、物性特征和渗流特征分析。

1 岩屑样品评估

A 油田2014 年关停，该油田K 油藏剩余潜力较大，但由于无可用相渗资料，无法准确体现自身岩石物理特征以及油水运动规律，挖潜难度大，油田无岩心资料重做相渗实验。为构建A 油田K 油藏代表性储层数字岩心，需要对岩屑样品进行评估，获取岩屑中代表性储层信息。

针对A 油田返排岩屑样品进行黏土/全岩XRD、QEMSCAN 矿物定量分析，通过与油田开发早期储层岩心的矿物分析数据进行对比发现，岩屑中含有大量的黏土矿物和泥浆成分（见表1），返排岩屑不能够直接描述储层岩心矿物成分特征。另外，根据岩屑样品激光粒度分析，发现返排岩屑样品粒度集中在10～50 μm，早期储层井壁心粒度分布集中在100～300 μm，返排岩屑样品中的颗粒不能直接代表储层岩心的颗粒特征。

表1 岩屑样品XRD 全岩分析

通过岩屑扫描灰度图（见图1），发现可观察到部分形态较好的大颗粒，另外高亮物质为泥浆中的重晶石。返排岩屑需经过清洗后重新评估，获取岩屑中代表性储层信息。

图1 岩屑样品CT 扫描图

基于CT 扫描进行粒径分析（见图2），可以发现清洗后岩屑粒径分布主要集中在100～300 μm（见图3），与早期室内实验分析的储层井壁心粒度分布范围一致，且矿物成分中不含有泥浆成分，其中石英含量69.15%，能够代表储层粒径特征，可以用来进行数字岩心建模。

图2 清洗后的岩屑样品CT 扫描图像

图3 清洗后岩屑样品的粒径分布特征

2 数字岩心构建与模拟

针对岩屑样品，可以通过地质过程模拟法来建立三维数字岩心模型。地质过程模拟法就是通过对颗粒的沉积过程及后续的压实作用、成岩作用进行模拟来建立数字岩心。开展地质过程模拟前，需要首先测量岩心的粒度组成，即分析岩心内不同尺寸颗粒的含量。

通过清洗后岩屑粒径分析，得到一组粒度组成数据，为更好地表征储层的非均质性，另外采用早期的两块K 油藏井壁心室内实验粒度组成分析结果，通过地质过程模拟法建立数字岩心模型，形成A 油田K 油藏“好、中、差”三类代表性数字岩心，并在此基础上分析储层的孔隙结构、物性特征和渗流特征。

采用“最大球法（Maxima-Ball）”进行孔隙网络结构的提取与建模，利用孔隙网络模型可以统计岩心的孔隙喉道数目和相应的几何拓扑结构参数。基于分割后的数字岩心图像，统计孔隙体素占整个岩石的体素比例，得到岩石的孔隙度。利用流体动力学模拟手段，通过计算流体在某个方向上的流量而得到该方向的绝对渗透率。采用拟静态流动模拟模型进行孔隙网络的渗流模拟。以较好物性数字岩心1 号为例，采用早期A油田K 油藏井壁心SWC9 实验分析结果构建的数字岩心模型及其孔隙结构特征（见图4、图5）。