灰色关联分析在难动用潜力区块筛选中的应用

黄 飞，孙东升

（中国石化江苏油田分公司勘探开发研究院，江苏 扬州 225009）

JS 油田难动用储量区块多在油田开发试采至正式开发动用的过程中，因储层物性差、储量规模小、丰度低、地质落实程度低、已试采井产能低等原因，难以实现效益动用。此类区块并非无法动用，若可以筛选出相对有利的区块开展试验，可逐步实现由试采到效益开发。

区块潜力综合评价是筛选有利区块的常用手段。当有多种因素对目标结果产生不同程度影响时，常规定性评价以及单因素评价缺点明显，而采用数学统计方法对定量评价排序有较好的优势，一般有加权求和法、模糊评判法、风险概率法、灰色关联法和层次分析法等［1］。

本文对JS 油田部分未动用、难动用区块潜力进行排序及区块优选，结合难动用储量开发潜力因素较多的特点，通过筛选有效开发的主要客观和主观因素，利用灰色关联统计法求取各参数间的关联度，最终实现对各区块的潜力大小定量评价，为区块潜力排序及分类提供帮助。

1 灰色关联统计分析基本原理及方法

灰色系统理论在因素关联分析中所用的数学方法主要是依据空间理论的数学基础，按照规范性、偶对称性、整体性和接近性等原则，确定参考数列和若干比较数列，形成加权矩阵［2-5］。随后开展数据处理，对选定的每个参数相对于其中某一参数的变化做定量比较，计算其相互之间的关联度，最终实现定量排序。流程主要包括参考序列与比较序列的选择，无量纲处理及关联度计算等［6-8］。灰色关联统计分析方法与模糊数学统计方法具有一定的类似性。

第一步：构建指标序列及参考序列。假定目标有i个样本行，j个因素列，可构建序列αij，参考序列由所有指标的极值构成，其余参数则为比较序列（1）。

第二步：原始数据变换。对指标进行数据变换即无量纲化处理，当原始数据属于多种类型，无统一标准对比，关联度极低时，需进行数据变化，建立统一量纲使其具有可对比的相关关系。通常变换方式包括：初值化、均值化、区域值化、极值化及归一化等。本次采取极值化变换，当参数对目标为正相关关系则为公式（2），如果为负相关则为公式（3），其中βij是αij无量纲化的结果。

第三步：求取计算第i单位第j指标与参考序列相比较的关联系数δij（公式（5）），即建立其他参数序列与对比参考序列之间的关联度。此时参考序列设为βi1，γij为第i单位第j指标与参考序列之间的绝对差距（公式（4）），Minαij、Maxαij分别为所有单位所有指标与参考序列之间的绝对差距中的最小值与最大值。ρ为分选系数，取值介于［0，1］，通常选取0.5，本次研究中取γij的平均值。

最终求取针对每个因素j的关联度（公式（6）），即将第i单位全部指标的关联系数进行加权平均，归一化后即得到所有各个因素的关联系数νj（公式（7）），其中j分别为{1，2……n}。

2 应用实例

2.1 评价参数选取、解释与数据尺度

分析一个区块是否具有开发潜力，通常需要对区块的基本地质条件、区块基础落实程度以及区块产能效果开展综合评价。

JS 油田难动用区块油藏地质静态参数普遍较差，表现为分布零散、丰度低、物性差、埋深大等，投入试采后，普遍产能低，若进行整体开发普遍成本较高，效益开发难度较大。因此选择影响产能、成本等具有代表性的基本地质静态参数，包括：含油面积、储量规模、含油层系、油藏埋深、储层厚度、孔隙度、渗透率、含油饱和度、原油密度、原油黏度。

选取上述参数主要原因在于：①储量规模普遍小，JS 油田探明未动用区块储量平均50×104t，加之面积大、丰度低，影响规模动用整体降低成本；②不同含油层系成岩作用差异大，从已开发油田效果看戴南组、泰州组油藏普遍产能较高，阜宁组油藏产能相对较低，在难动用区块中阜宁组油藏较多，深层戴南组次之；③油藏埋深大，多数区块的埋深大于3 000 m，钻井开发成本较高；④储层单层厚度薄、单块钻遇有效厚度低，特低渗区块储层多为2～3 m，平均单块钻遇储集层有效厚度仅9.3 m，开发调层措施余地小，影响产能大小及持续稳产；⑤孔隙度、渗透率、含油饱和度等储层参数体现了储层微观孔喉结构、驱油效率、可动油饱和度等质量差异，相比高孔、高渗油藏，特低渗油藏储层参数越低，开发难度越大，采收率越低，因此对区块潜力评价起到重要影响；⑥原油密度、原油黏度影响原油在储层中的渗流能力，密度、黏度越大，特低渗油藏的开发难度增加，区块动用潜力降低。油藏地质静态参数取值均来自区块实钻井分析化验数据。

除了自身油藏地质静态因素，因地质条件复杂导致区块落实程度低，即使地质静态参数整体有利，也并不能够完全体现区块真实的可动用潜力。要开展效益动用，评估动用风险不可缺少，因此需要对区块落实程度进行评价。选取的参数及原因如下：①因地震资料品质差异大、实钻井数不同，对圈闭构造落实程度不一，选取断层、地层落实程度两个参数作为表达体现圈闭落实程度、评估构造风险的参数；②因不同区块井间砂体的厚薄、稳定性、连续性、非均质程度无法准确认识，选择储层连通性、裂缝发育程度、甜点发育程度作为评估储层可靠性以及优劣程度的参数；③圈闭构造、储层存在不确定性导致含油面积、有效厚度存在多解性，选取储量落实程度作为评估储量能否动用的因素之一。

以上落实程度评价与静态参数评价不矛盾不重复。油藏地质静态参数取值于已完钻井分析化验数据，难以确切代表井间、整个区块真实情况，引入落实程度可弥补单井静态参数对井间及整个区块构造、储层评价的不足，能够体现出井间不确定性程度的评判。

因落实程度参数为定性参数，无法直接参与综合评价，采用1～9标度法对各区块相关参数特征进行定量表征，落实程度归为“极高”、“较高”、“一般”、“较低”和“不落实”5 个等级，分别对应9，7，5，3，1，其余8，6，4，2 作为中间数进行辅助标定，根据多专家意见综合确定各自取值。

区块产能效果评价参数选取初期日产油、单井平均累计产油和采出程度。难动用区块内或周边区块油井初期日产油和平均累计产油数据能够部分体现油藏开发潜力大小，采出程度可作为评价剩余油开发潜力大小的参数。

为了能够综合评价区块潜力大小，加入3 个虚拟区块，不参与过程计算，其计算结果作为评价区块潜力大小的参考，其中“虚拟-最优”为所有参数的最大值（负相关参数为最小值），“虚拟-平均”为所有参数的算术平均值，“虚拟-最差”为所有参数的最小值（负相关参数为最大值）。以上选择参数构成原始序列αij（见表1）。

表1 JS油田部分难动用潜力区块参数

2.2 构造目标层次模型

依据选定的评价参数，分别构建层次结构模型，包括目标层、准则层和要素层（见图1）。

图1 难动用潜力区块评价层次结构模型

2.3 求取各项指标关联度

目前所有断块基本处于未开发状况，采出程度数据均取极小值0，因此选取采出程度作为参考序列，其余因素作为对比因素。

各指标定量化标准采取以下方式：对于面积、储量、有效厚度、孔隙度、渗透率、含油饱和度等正向指标，按极大值参照公式（2）进行标准化；对于油藏埋深、原油密度、原油黏度等负相关参数参照公式（3）进行标准化，构建序列βij。

求取其余因素对参考因素的关联关系时，依据公式（4）～（7）求出关联系数（见表2）。从关联度分析看，基础地质参数主要为客观因素，占潜力评价的53%；油藏落实程度为主观因素，占潜力评价的33%；现开发效果作为当前的表现因素，占14%。

表2 难动用潜力区块有效动用评价关联系数

利用关联系数对各个区块进行综合评价计算，形成潜力结果的排序，最终结果见表3。

表3 JS油田部分难动用潜力区块灰色关联度及综合评价结果

从计算结果来看，虚拟测试区块最优在取值时均为所有区块的最优值，而非极值，例如油藏埋深的实际取值为1 060 m，理论上埋深为0 时为极优值，计算的最终结果为0.86，非极值1，取极值情况下理论计算上限值为1。虚拟测试区块最差结果为0.13，表明区块基础地质参数差、落实程度低的区块不具有评价潜力，即使地质条件落实，动用潜力仍然较低。

从区块潜力排序评价结果看，整体上难动用区块处于0.3～0.7 之间，参考虚拟测试的最优值、平均值、最差值结果，可以进一步将区块潜力划分为以下5类：

0.8～1.0为I类，0.6～0.8为II类，0.4～0.6为III类，0.2～0.4为V类，0～0.2为VI类。

续表3 JS油田部分难动用潜力区块灰色关联度及综合评价结果

根据排序结果暂无I 类区块；L38、Y38、T33-3、Y5、T5为II类区块，相比于其他区块开发潜力较高；C62、F6、H12、L1 等区块为III 类区块，开发潜力中等；剩余其他区块为V类，开发潜力较低。

优先选取L38 等开展开发试验，区块实钻效果较好，投入开发后，已初步见到良好效果。

3 结论与建议

（1）综合区块各类对开发具有影响的基础地质参数、落实程度以及开发效果等参数，利用灰色关联方法定量化评价难动用区块潜力的方法方便实用。其评价结果可为筛选潜力目标提供参考。现场应用取得了较好效果。

（2）使用灰色关联分析开展定量综合评价，仅依靠现有参数值进行综合评价有一定的局限性，建议配合极端值、平均值作为参考，以优化评价结果。

（3）建议对难动用潜力区块中II 目标进一步扩大应用规模，对III 类较差目标开展优选及动用试验，以探索适应复杂小断块难动用区块有效开发的方式和经验。