渤海H油田复杂岩性储层测井评价

赵书铮 汪瑞宏 郑 炀 谢 岳

(中海石油(中国)有限公司天津分公司 渤海石油研究院， 天津 300459)

0 前 言

渤海油田一般采用中子 - 密度组合或三孔隙度测井曲线来评价孔隙度。而对于复杂岩性储层，采用常规的解释模型无法得到准确的储层岩性和物性。综合考虑各种岩性的测井特征，利用交会图技术识别岩性，建立基于多条测井曲线的多矿物模型，是评价复杂岩性储层的有效手段[1-2]。

针对泥质重、矿物组分多的复杂岩性地层，适宜采用多矿物模型进行处理解释[3-4]。首先，对岩心资料进行分析，选择合适的矿物和测井曲线来建立多矿物方程组；其次，在一定的约束条件下，求解各组分的体积分数，计算孔隙度和含水饱和度等储层参数。另外，多矿物模型分析方法采用先进的数学方法得到矿物含量剖面，拓宽了测井资料在地质领域的应用范围。

渤海H油田位于石臼坨凸起东倾末端陡坡带内，目的层古近系沙河街组沙二段存在含碳酸盐岩长石岩屑砂岩、砂砾岩、生屑云岩和含陆源碎屑云岩等复杂岩性储层。本次研究在利用交会图技术识别岩性的基础上，采用最优化解释原理，建立多矿物模型对H油田沙二段进行处理解释。

1 最优化测井解释方法

1.1 方法原理

最优化测井解释方法是根据地球物理学中的广义反演理论，以经过环境校正和标准化后的、较为真实地反映地层特征的测井值为基础，建立测井曲线、地层矿物含量、测井响应参数和测井相之间的关系，采用非线性加权最小二乘法原理建立目标函数，通过合理选择区域性解释参数和储层参数初值，反算相应的理论测井值，并将其与实际测井值进行比较，应用最优化的技术不断调整未知储层参数，使两者充分逼近[5-6]。计算理论测井值所采用的未知量能反映实际储层参数值，即最优化测井解释结果。最优化测井解释方法可以对所有测井信息、误差及地区经验进行综合分析并求解。

1.2 模型建立

复杂岩性地层由矿物骨架、黏土和孔隙等局部均匀的3个部分组成。为简化起见，假设储层孔隙中饱含水，不考虑孔隙中流体性质的影响，3部分的体积分数之和为1。

地层对测井仪器的响应方程由岩石物理体积模型来表示。令地层中含有m种矿物，则应用密度和声波时差等测井曲线建立的测井响应方程如式(1)所示：

(1)

式中：Vφ—— 岩石孔隙流体的体积分数，%；

ρb—— 密度测井值，g/cm3；

Δt—— 声波时差测井值，μs/m；

ρj—— 第j种矿物的密度，g/cm3；

Vj—— 第j种矿物的体积分数，%；

Δtj—— 第j种矿物的声波时差骨架值，μs/m；

ρφ—— 岩石孔隙流体的密度，g/cm3；

Δtφ—— 岩石骨架的声波时差，μs/m。

根据测井响应特征确定需要建立的测井响应方程数(N)，考虑到方程的可解性，令N≥m。求解矿物的体积分数：

(2)

式中：Li—— 第i种测井曲线的测井值，i=1,2,…,N-1；

Aij—— 第j种矿物的第i种测井响应参数，j=1,2,…,m。

1.3 方程求解

根据最小二乘法原理，式(2)的求解问题可转化为式(3)所示的求极值问题：

(3)

式中：L—— 经过预处理的实际测井值向量；

X—— 储层参数及矿物的体积分数向量；

z—— 区域性解释参数；

fi(x,z) —— 第i种测井响应方程；

τi—— 第i种测井响应方程的误差；

σi—— 第i种测井值的误差；

Vj,max—— 第j种矿物的体积分数最大值，%。

最优化测井解释方法的目标函数为：

f(V)= (AV-L)′W(AV-L)+V′RV

式中：W是加权系数矩阵，在模型分析程序中，各种测井曲线的总误差被自动地转换成其响应方程的加权系数[7-10]。R是惩罚因子矩阵，为对角阵，当Vi≥0时,Rii=0；当Vi<0 时,Rii>0，即当Vi满足约束条件时不作惩罚，当Vi不满足约束条件时进行惩罚。模型分析程序采用迭代法，由无约束最优解向有约束最优解逼近。综上所述,多矿物模型可表示为线性超定方程组，即AV-L=0，不等式约束条件为V≥0[11-12]。

实际计算时，程序可以同时处理多个相同或者不同的模型，然后按照给定的约束条件进行模型组合，以得到最优岩性剖面。程序还将根据给定的约束条件计算每个模型的概率，从而得到组合模型中各种矿物的体积分数，以及岩石骨架的矿物含量、泥质含量和孔隙度等地层组分的含量。

2 实际资料处理

2.1 岩性划分

根据钻井取心、井壁取心和薄片鉴定等研究成果，结合测井曲线进行综合分析，将渤海H油田沙二段岩性分为以下3种类型：

(1) 生屑云岩。矿物成分主要为白云石、石英、长石和其他陆源碎屑，生物壳体发育，孔隙分布较均匀，连通性好。储层的自然伽马和密度测井值低，中子和声波时差测井值较高，储层物性较好，电阻率较高。

(2) 含陆源碎屑云岩。岩石的主要成分为白云石，其次为陆源碎屑和方解石。粒屑成分主要为陆源碎屑，其次为鲕粒及生物屑，见少量砂屑。陆源碎屑成分主要为石英、长石颗粒，部分层段的方解石含量较高，孔隙被充填，储层较为致密。与生屑云岩段相比，其电阻率和中子测井值较低，自然伽马和密度测井值较高，储层物性较差。

(3) 含碳酸盐岩长石岩屑砂岩。以不等粒砂岩和砂砾岩为主，矿物成分主要为石英、长石、岩屑。岩屑成分主要为火成岩岩块、变质岩岩块和化石碎片。分选较差，磨圆度为次棱状，长石风化中等，颗粒普遍绢云母化。火成岩岩块主要为酸性及中性喷出岩岩块，其次为花岗岩岩块；变质岩岩块主要为石英岩岩块，见生物化石碎片零星分布。粒间填隙物主要为方解石、泥质及少量白云石。含碳酸盐岩长石岩屑砂岩储层的自然伽马和密度测井值较高，中子和声波时差测井值较低，储层物性较差。

2.2 解释模型的建立

利用X衍射全岩分析、黏土矿物定量分析和薄片鉴定等方法对岩石矿物组分和黏土矿物进行测定。X衍射分析结果显示，生屑云岩黏土矿物以伊利石为主，其次为伊/蒙混层矿物;砂岩黏土矿物以伊/蒙混层矿物为主，其次为高岭石和伊利石。铸体薄片和扫描电镜结果显示，生屑云岩和含陆源碎屑云岩的螺状生物碎屑比较发育，岩石孔隙发育较好，主要为粒内孔及粒间孔，粒内孔多为生物体腔孔，孔隙分布不均匀，连通性较好。含碳酸盐岩长石岩屑砂岩的岩石颗粒较粗，孔隙发育较差，见少量溶蚀粒间孔、原生粒间孔和溶蚀颗粒孔，连通性较差。由 H-1井全岩分析结果(见图1)可知，地层中的矿物主要为白云石，部分层段的方解石含量较高，其次为石英、钾长石和斜长石等。

图1 H-1井全岩分析结果

本次研究选择的矿物组分为：组分1(含碳酸盐岩长石岩屑砂岩)，包含石英、长石、伊利石、油、水；组分2(生屑云岩和含陆源碎屑云岩)，包含砂岩、方解石、白云石、伊利石、油、水。将自然伽马(GR)、密度(DEN)、中子(CNL)、声波时差(AC)等4种测井曲线进行相互组合，依据各矿物组分及流体对地层测井响应值的贡献，结合物质平衡理论构建线性超定方程组。渤海H油田沙二段测井解释模型参数如表1所示。

表1 渤海H油田沙二段测井解释模型参数

3 效果评价

利用多矿物模型对H油田的所有井进行处理，H-1井多矿物模型处理成果如图2所示。根据地层的岩性划分，建立了3种地层模型并求解，解释的孔隙度与岩心分析的孔隙度在趋势和数值上吻合度较好，说明利用多矿物模型计算地层孔隙度的准确性较高。全岩分析的矿物含量与处理剖面中的矿物体积分数也有较好的吻合度，可以采用多矿物模型进行岩性的识别和划分。

图2 H-1井多矿物模型处理成果

4 结 语

(1) 多矿物模型利用最小二乘法和最优化原理来求解复杂岩性地层的矿物组分和孔隙度。通过在渤海H油田中的应用结果表明，该方法在复杂岩性储层的处理方面取得了较好的效果。

(2) 建立多矿物模型前，需要对地层中矿物的类型、含量，以及流体性质有较为准确的把握，以确定合适的测井曲线、建立准确的地层模型。在对测井特征进行充分分析的基础上，根据地层的岩性划分，建立了3种地层模型并求解，得到了较为准确的地层孔隙度和矿物成分。该方法为利用常规测井资料进行复杂岩性储层测井评价工作提供了可能。

(3) 实现最优化测井解释的基础是建立合适的解释模型，只有选择准确的矿物和流体组分，尤其是一些特殊矿物，才能得到最接近地层实际的多矿物剖面。