粒度分析在复杂岩性储层渗透率建模中的应用

谢晓庆,吴 伟,程 亮,赵 莉,隋秀英,刘春雷

(中国石油集团测井有限公司 地质研究院，陕西 西安 710000)

1 引 言

渗透率表示岩石渗流能力的大小，是决定储层是否有效的关键因素之一，也是测井储层评价的重要参数[1-3]。为获取碎屑岩储层连续井段的渗透率数据，常规方法是依据取心分析孔隙度和渗透率的指数关系进行建模反算。实际资料应用显示，莫索湾北部侏罗系八道湾组碎屑岩储层具有岩屑塑性成分含量大、孔隙结构复杂、次生孔隙发育等特征，分析孔隙度与渗透率相关性差。考虑到沉积物粒度是碎屑岩颗粒最基本的结构特征，决定了储层的物性及类型，并且与孔隙结构及岩石成分无关，诸多学者针对复杂碎屑岩储层开展了粒度以及基于粒度的渗透率建模方法研究。李亚锋等[4]根据岩心实验数据建立了粒度与孔隙度、渗透率的交会图版，指明了粒度对储层物性的控制作用。王利华等[5]利用神经网络模型预测了储层粒度与指定测井项的敏感关系。万琳等[6]研究了粒度对储集空间和渗流能力的影响，并给出了造成不同粒径碎屑岩物性差异的主控因素。赵军等[7]建立了不同粒度下的复杂碎屑岩储层的渗透率模型，精细描述了粒度对渗透率非均质性的影响。

本文在前人研究的基础上，分析了密度、中子、自然伽马、声波测井项与粒度的响应关系，确定了研究区粒度敏感的测井参数；并在岩心分析粒度的刻度下，形成了基于敏感测井项的粒度计算方法；最后根据粒度和渗透率的实验数据，建立了适用于研究区的以粒度为核心的渗透率模型。取心分析标定结果显示，模型应用效果较好，精度满足生产需求。

2 储层基本特征

研究区位于油田某凸起上，属于坳陷中次一级的坳中凸，毗邻生烃区，油气源充足，区域构造位置非常有利。根据岩石薄片和取心资料以及矿物组分分析结果，该区侏罗系八道湾组储层的储集空间主要为粒间孔、粒内溶孔、粒间溶孔，伴有大量的高岭石晶间溶孔，为基质—溶蚀孔型孔隙类型。岩石类型主要以长石岩屑砂岩为主，含少量岩屑砂岩。随着岩屑，尤其是塑性岩屑、长石含量的增加，岩石颗粒分选、磨圆变差，强烈的压实作用使颗粒呈线状、凹凸接触，孔隙与喉道被基质充填，储层的物性变差，如图1所示。

SQ1井，粒内溶孔，中粗粒长石岩屑砂岩，压实作用较强，局部碎屑颗粒呈凹凸状接触; M21井，颗粒溶孔，中-细粒长石岩屑砂岩，粒间溶孔有压实变形，呈线接触; M1井，粒间溶孔，中砂粒岩屑砂岩，呈点线接触，部分石英具压溶现象，充填高岭石胶结物。

图1 不同类型储层的铸体薄片特征Fig.1 Characteristics of cast thin sections in different types of reservoirs

岩心统计资料显示，目的层岩心孔隙度分布在3 %～11.1 %之间，平均为8.1 %；渗透率分布在(0.005～48.500)×10-3μm2之间，平均为0.178×10-3μm2，总体表现为低孔隙度、特低渗透率储层特征。为建立储层纵向渗透率模型，开展了岩心孔渗的交会分析。图2为岩心分析孔渗交会图，图中发现取心分析孔隙度和渗透率相关性较弱，R的平方仅为0.419 2，传统渗透率建模方法误差大。

3 粒度测井计算

3.1 研究区粒度特征

粒度中值为碎屑沉积物粒度粗细的特征参数，它是指颗粒累计百分含量为50 %的累积曲线处所对应的粒度数值。目前砂岩粒度中值求取方法主要有岩心机械破碎筛析法和砂岩薄片图像分析法[8]。本文所用的粒度中值实验方法为筛析法，即用不同直径的筛子将砂砾过筛，分出不同岩石颗粒粒级，求取百分数，得出实验粒度中值参数，经过换算得出岩石分析粒度。

对研究区目的层3口取心井8块岩样共31个样本点进行统计分析，发现分析粒度主要分布在0.15～0.3 mm之间，最小值0.090 mm，最大值0.358 mm，平均为0.196 mm，总体粒度分布范围窄，粒度数值较小，如图3所示。

3.2 粒度模型的建立

岩石粒度与沉积环境有关，常规测井资料的声波(AC)、密度(DEN)、补偿中子(CNL)、自然伽马(GR)曲线能够直接反映泥质含量、孔隙、地层压实情况，在一定程度上也可以反映岩石颗粒大小[5,9]。对上述4条曲线分别进行与粒度的相关性分析，结果如图4所示。从图4中看出，分析粒度与声波、密度、补偿中子、自然伽马均具有一定的相关性，经计算，其相关系数分别为0.015 9、0.425、0.626 5和0.787 1。可见，自然伽马和补偿中子与粒度相关性最好。这是因为一般情况下，自然伽马代表泥质含量，伽马值越高，泥质含量越大，反映岩石粒度越小。而补偿中子反映岩石中束缚水含量，粒度越小，束缚水含量越高，补偿中子越大。因此，自然伽马和补偿中子是研究区粒度的敏感测井项。

上述分析可知，粒度的敏感测井项为GR和CNL。因此，这2个参数为粒度模型的测井计算参数。采用二元回归方法，定量分析粒度和测井参数的相关性，建立粒度的双参数模型如下：

Φ=0.761-0.006GR-0.934CNL

(1)

式(1)中，Φ为计算粒度，mm；GR为伽马测井值，API；CNL为中子测井值。

图5为双参数模型计算的粒度与实验分析粒度对比图。由图5可知，计算粒度与分析粒度相关系数高达90 %以上，这说明基于自然伽马和补偿中子的粒度模型适用于本区储层粒度计算。

4 渗透率模型建立

前文铸体薄片分析结果表明，砂岩颗粒与塑性岩性有关。一方面塑性岩屑以假杂基的形式充填在粒间孔隙之间，缩小了孔隙体积；另一方面变形后的塑性岩屑更易贴紧孔隙喉道，使其连通性变差，这是研究区孔渗关系不明显的重要原因。粒度是沉积岩和沉积物岩性的主要评价指标，直接影响储层物性，例如骨架性质、孔隙性、渗透性等，且与孔隙结构及岩石成分无关[10-15]。因此，针对次生孔隙发育、塑性岩屑含量高的碎屑岩储层，粒度分析是提高储层参数计算精度的重要方法[16-20]。

图6 基于粒度的渗透率计算模型Fig.6 Permeability calculation model based on granularity

对岩心归位后，剔除因微裂缝和孔隙填充造成的高渗低孔以及低渗高孔异常实验数据。计算储层粒度曲线，提取分析渗透率对应的粒度值，建立基于粒度的渗透率模型，如图6和式(2)所示。

K=0.011 5e14.784Φ

(2)

式中，K为渗透率，×10-3μm2。

5 应用效果

图7为研究区SQ-1井粒度及渗透率计算效果图，第8道为本文计算粒度与实验分析粒度，第9道为传统方法计算渗透率与实验分析渗透率，第10道为本文基于粒度的计算渗透率与岩心分析渗透率。

从图7中看出，取心段岩心分析渗透率和粒度计算渗透率吻合较好，经数据统计得出，传统方法计算渗透率与实验分析渗透率相关系数为0.57，基于粒度的计算渗透率与岩心分析渗透率相关系数为0.79，后者计算精度提高了22 %，满足测井储层评价需求。

图7 SQ-1井模型处理结果与岩心资料对比Fig.7 Comparison of model processing results and core data in well SQ-1

6 结 论

1)莫索湾北部侏罗系八道湾组储层粒度的测井敏感项为自然伽马和补偿中子，基于敏感项建立的双参数粒度模型相关性达90 %以上，实现了粒度剖面精细计算。

2)研究区储层渗透率受粒度控制，粒度大小直接影响渗透率好坏。建立的粒度渗透率模型相关性较传统方法提高了22 %，实现了渗透率纵向上连续表征。