致密储层测井评价技术及发展方向

2022-10-05刘美成

特种油气藏 2022年4期

刘美成

(中国石油吉林油田分公司，吉林松原 138000)

0 引言

致密油藏是指以吸附或游离于烃源岩、且未发生大范围长距离运移而聚集一起形成的油藏。李宁等[1]对中国致密油藏的定义参数为：孔隙度小于5%，渗透率小于1.000 0 mD(基质渗透率小于0.100 0 mD)。按渗透率的不同可将致密油藏划分为标准致密油藏(0.010 0～0.100 0 mD)、致密油藏(0.001 0～0.010 0 mD)和超致密油藏(0.000 1～0.001 0 mD)。据统计，中国致密油藏油气储量占世界总储量的近一半，油气产量占世界总产量的80%以上[2]。中国致密油藏连续性好、层数多、单层薄、累计厚度大[3]，储量丰富，前景十分看好。致密储层测井评价的挑战是多方面的，孔隙度和渗透率很低，储层矿物和黏土矿物的分布、形成流体和储层性质也非常复杂。贾承造等[4-6]认为，由于致密储层空间错综复杂，储层非均质性往往较强，需要客观评价致密储层质量，与碎屑岩储层相比，由于致密储层具有非均质性、各向异性等诸多特性，极大地影响了致密储层测井评价的准确性。致密油藏的空间结构和各向异性复杂，因此，比均质多孔油藏勘探开发难度大，也是测井分析方法研究的前沿课题[7-8]。前人在碳酸盐储层测井评价、成藏特征等方面开展了大量研究[9-11]，但是对于致密储层测井评价技术研究不够深入和系统，并且随着致密油勘探技术迅速发展，需要总结出不同于常规砂岩开发的一系列特殊勘探技术[12-14]，为国内外类似致密油藏提供借鉴。致密油储层测井评价技术对勘探开发十分重要，该文主要总结了致密油储层测井评价相关技术，归纳了目前多种新技术在致密油储层评价上的应用和探讨了未来技术的发展方向，进一步对致密油藏后期高效开发打下坚实基础。

1 致密储层测井技术评价

致密储层评价的重要任务是进行储层空间分类，明确不同类型储层对应的测井响应模式。致密油藏评估的核心是孔隙结构的组合和性质。根据不同类型油藏开采的测井响应特点，主要分为裂缝性油藏、裂缝性孔洞型油藏和孔洞型油藏。准备工作包括收集全套测井数据和使用高级测井技术所需的核心参数，由于致密储层岩石的渗透率极低，许多实验室岩心测量需要数周或数月才能完成，需要采用先进测井技术提高时效性。

1.1 常规测井评价

常规测井方法对当前的常规储层分析仍然很重要，常规测井评价指中子、声波、密度等方法和手段，能有效解释中高渗储层的孔隙参数，但无法确定致密储层中的孔隙参数，且存在很大的模糊性和局限性，目前在常规储层应用仍然十分广泛。致密储层主要由石灰岩、白云岩等组成[15-17]。致密储层岩石力学性质主要是指岩石在应力作用下的弹性、塑性、脆性等力学性质，包括泊松比、杨氏模量、剪切模量、体积模量、抗压强度、剪切力、抗拉强度等参数。致密储层主要以粉砂岩为主，由于各种岩石的形成时代、裂缝系统均不相同，导致不同的岩石具有不同的力学性质。测井数据与现场应力分析密切相关，可以更直观地反映储层地质特征、油井生产条件等信息。描述和分析地应力和岩石学特征是一种更常见和有效的技术路径，可通过常规测井资料获得。当前致密储层测井评价面临日益复杂的地质条件，给测井评估带来了重大挑战。通过结合岩心、测井、录井等资料研究岩石的力学性质，建立岩石力学性质和参数剖面的计算模型，确定影响地应力条件和井稳定性的地质因素，可有效地缩小勘探范围和提高勘探水平。总的来说，岩石的力学性质是致密储层测井评价和改造措施制订的重要依据和技术支撑。

常规测井评价致密储层渗透率首先要建立相应的测井解释模型。一般的流程是先根据测井响应和流动单元建立一定的关系，从而识别出不同的流动单元，再由建立的关系模型去解释。渗透率是致密储层评价和开发的重要参数，因此，致密储层测井评价常用于地层参数研究，以获得连续的地层渗透率数据。前人基于对大量测井数据的分析和推导得到许多常规测井评价含油饱和度模型[18]，其中应用最广泛的是阿尔奇公式。含油饱和度是测井分析最重要的计算参数，是评价含油性能的重要标准，在定性和定量评价以及解释中起着非常重要的作用，含油饱和度的准确计算是致密油藏定量评价的难点之一。目前，已经建立了30多个基于砂岩储层页岩分布的含水饱和度模型，大部分砂岩方程使用体积模型与阿尔奇方程并行，并做出不同的假设，都是经验性的。研究不同地区、不同储层特征、不同条件，得到的含油饱和度存在较大误差。因此，需要根据致密油的地质特征，选择多种模型进行试算分析，选择最适合的进行应用。根据阿尔奇公式，得到地层矿化度较高时砂岩的传导规律，提出了基于纯砂岩的传导模型，建立了适用于致密砂岩的模型岩石饱和度公式[19]。

1.2 数字双侧向测井评价

数字双侧向测井技术在致密储层测井评价中应用广泛，能解决常规测井不能解决的致密储层孔隙结构识别的难题，但是对数据精度要求较高。该技术使用中子和密度曲线的交点来计算总孔隙度，致密油储层通常具有很高的电阻率响应。致密储集空间类型主要是孔、缝、洞，对致密油储层而言，裂缝和非均质性研究必不可少[20]。致密储层基质物性差，主要靠裂缝和洞储存流体。致密储层进行实验室关键分析，包括孔隙度、渗透率、压汞测量、XRD、薄片岩石学和核磁共振分析，目标之一是评估致密储层岩石的成分和成因特性，特别是孔隙类型、裂缝、白云岩、黏土成分和胶结成分。致密储层物性条件差，储集空间类型主要由微孔、微裂隙组成，占储集空间的80%，为典型的(微)裂缝-(微)孔隙型储层。储层中泥质含量是影响双侧向测井电阻率准确性的主要因素，裂缝发育程度、泥浆侵入程度等因素也有影响。通常来说，在裂缝发育的储层段[21]，主要有2种显示形式：①深浅侧向表现出正幅度差异，表明发育有高角度的裂缝，正是由于这种裂缝的存在导致了正幅度差异； ②由于低角度裂缝发育导致深电阻率降低，从而形成了负幅度差异。综合现有的资料可知，常用边界元法、有限元法、有限差分法和数值模式匹配法等数值分析的方法模拟出裂缝性发育的岩石双侧向测井响应，然后进行不同倾角裂缝的分类单独分析。测井曲线的总孔隙度一般与以中子和密度表示的孔隙度相反，在烃源岩中，核磁共振孔隙度似乎表明存在少量可动流体，大小通常在一个数量级以内。因此数字双侧向测井评价应结合致密储层流体分析，这样结果更加真实可靠。

数字双侧向测井评价方法早期在四川盆地龙王庙组致密储层分析方面发挥了重要作用，目前在吉林油田扶余油田得到广泛应用，该方法的优点是比较直观和快速。然而，该分析方法的局限性在于需要每口井都有完整的测井解释曲线。吉林油田致密储层的埋深为1 750～2 600 m，厚度为2～10 m，孔隙度为2%～3%，渗透率为0.100 0～1.000 0 mD，平均单井日产油量为0.5～2.0 t/d，属于低孔、低渗油藏(表1)[22]。致密油藏以三角洲前缘沉积为主，河道砂体发育，重叠关系复杂，储层发育比较连续，但大多数储层致密且非均质性强。因此，致密油储集层的典型地质特征可以概括为：在致密储集层上覆和下伏的围岩一般是岩性相同的储层，储层空间、岩石学特征和岩电特征一般受沉积环境的控制。

表1 吉林油田致密储层油藏特征及储集条件参数

微裂缝主要由构造作用形成，此外还有少量因成岩作用产生的收缩缝等。荧光薄片鉴定结果表明，这些大面积发育的微孔、微裂缝都具有比较好的含油气条件，不仅是有效的储集空间，也是油气渗流的重要通道[23]。致密储层岩石类型多样，岩性既有半深湖-深湖淡水环境下形成的粉-细砂岩、泥灰岩和泥晶云岩等，又有滨浅湖半咸化-咸化环境下形成的云质粉细砂岩、砂屑云岩、粉-细砂岩和泥晶灰(云)岩等。

(1) 裂缝储层：当自然伽马值低且低角度裂缝和网状裂缝发育时，孔隙度增大，高角度裂缝发育时，孔隙度接近于石灰岩基质的孔隙度或密度孔隙度。由于孔隙度增大，声波曲线可能会局部增加或跳过波，在FMI上裂缝呈暗黑色的条带状。

(2) 裂缝-孔洞型储层：自然伽马值低且铀含量高。在高电阻背景下，孔隙度增加，电阻降低，导致FMI图表上出现暗正弦带和暗黑点或斑块。

(3) 孔洞型储层：由于溶洞完全充满或部分充满泥浆，自然伽马值高，溶洞孔径较大。大型孔洞在成像测井中不易识别，可通过钻井井漏、钻具放空、钻时增加和井径变化等方法识别。如果溶洞内部填充物比较大，则可近似把填充物当成是地层的一部分。数字双侧向测井评价方法可以有效评价不同的储层类型并按照一定的标准分类(图1)[24]。

图1 扶余油层测井解释评价

1.3 核磁共振测井评价(NMR)

核磁共振测井评价原理是利用测井数据研究岩石孔隙结构特性的扫描电镜或CT扫描作为最终结果。与以中子和密度表示的孔隙度相反，核磁共振评价孔隙度与富含有机质泥岩的预期孔隙度一致。在致密储层评价中，核磁共振孔隙度结果较小时表明存在少量可动流体。由于部分饱和样品的实验室NMR测量结果可能偏大，NMR结果需要以测井数据为基础加以校正，因此，核磁共振测井的孔隙度通常用作最终结果。NMR测井测得的信号与不同大小孔隙中形成的水信号叠加，通过复杂的数学拟合得到NMR 的T2分布，因此，T2分布反映了岩石孔隙大小和大孔隙分布，这是利用核磁共振数据研究储集岩孔隙结构的基础。

核磁共振测井评价结果对致密油藏的“甜点”评价方面起着重要作用，但由于有利相带内的岩层并不完全由储集层“甜点”区组成，欠发育的岩层也会限制致密油储层的富集。致密油富集“甜点”最终受有利成岩相和裂缝的控制，不同地质条件致密油富集程度也不相同(表2)，溶蚀孔、洞、缝为致密油的富集提供了运聚空间。

表2 致密油差异化富集评价标准

例如玛湖油田在核磁共振测井评价方面应用较多，可以定量识别流体分布(表3)，致密储层流体识别所面临的挑战是多方面的： ①致密储层孔隙度和渗透率均很低，储层矿物和黏土矿物、地层流体以及储层性质的分布也十分复杂；②在采用油基泥浆(OBM)钻井时，由于泥浆滤液的侵入，使鉴别轻质油和中质油变得十分困难，同时也会妨碍测井分析的正确性，这是由于钻井期间和取岩心过程中会发生脱水和润湿性转换。在这种富含挑战性的环境下，为了对储层有更加深刻的认识，需要进行流体体积和渗透率的测定。常用表征致密储层流体的方法有正态分布法、三孔曲线叠加法、饱和度法。核磁共振测井评价适用于孔隙度较高、页岩含量较低的地层，但不适用于孔隙度较低、倾斜角较小的裂缝性储层。核磁光谱分解技术(如差分位移谱)可用于解释流体成分和定量孔径分布，这对致密储层特别有效，但对流体的分布评价结果不准确。

表3 致密储层核磁共振流体分析

玛湖油田核磁共振测井评价主要是基于衰减时间与测量信号幅度之间的包裹面积关系来反映储集岩的孔隙结构和流体分布，同时，显示的振幅与岩石含量呈正相关。因此，核磁共振所使用的岩石物理模型是使用密度、中子、光电、声学和测井数据来估计的，并且增加了由射线衍射、岩石学数据和测井工具提供的井下元素测量值，该模型用于估计流体体积。在核磁共振测量结果和测井评价的饱和度模型中输入相关参数，然后利用测井数据计算原油、自由水、结合水和黏土结合水的体积。在每个更新步骤，分析饱和度模型的收敛性以确保可靠性，因此，核磁共振测井技术具有广泛应用前景。该方法的优点在于识别致密储层断层面和特殊岩石构造，裂缝、孔洞等参数定量分析(图2)[25]，并且可以实现不同孔隙度的定量分析，是目前的测井评价的主要应用方法，目前在四川盆地沙溪庙组致密气和新疆致密油藏测井评价中得到广泛应用。该方法缺点在于成本较高，需要借助微电阻率成像测井仪所得到动态图像等处理成果。

图2 玛湖油层核磁测井解释评价

1.4 地球化学元素测井评价

致密储层的裂缝通常是不连续的，骨架结构颗粒中含有大量的钾长石和钙质颗粒[26-29]。钙颗粒包括石灰石薄片、球状颗粒和其他重结晶的非框架碳酸盐颗粒。泥质粉砂岩和砂岩中有许多碎屑基质，所有含铁白云石都以结晶形式存在，并围绕在无铁白云石的边缘。地球化学元素测井主要是利用样品组分结果和测井评价相结合开展评价，在地球化学元素测井评价中，发现致密储层样品中方解石胶结物填充了所有原生孔隙，并且观察到同轴石英过度生长和少量黄铁矿(表4)。用地球化学元素测井数据进行参数评估时要考虑的因素包括储集岩、富含有机物的成油层和盖层，另外致密储层岩石的润湿性可能是一个测井评价需要研究的问题，需要进一步分析以了解储层岩石的润湿程度，一般油井使用含油泥浆会改变岩石的润湿性。原始润湿性是未知的，借助核磁共振记录，可以测量岩石的原始润湿性。只有了解这些岩石的岩石物理特性，才能评估石油生产潜力。描述致密储层性质的另一个目的是描述天然裂缝系统，以引导生产井钻出大量开放裂缝，这样有利于致密油的勘探评价。地球化学元素测井评价最重要的目的是了解这些岩石中的矿物成分和物性特征，大多数测井评价方法无法区分矿物成分的变化，但由于地球元素复杂，导致解释结果有一定的多解性。

表4 致密油藏矿物组分与组分含量

地球化学元素测井原理是通过获取的地球化学元素数据确定致密储层的矿物成分，该方法主要通过检测中子反应在地层中产生的伽马射线识别地层。例如，硫用于检测硬石膏的分布，镁用于识别白云石，铝用于识别黏土。地球化学元素测井表观电阻率(绿色)、铀、钍(深绿色)和钾(红色)等。致密油储层埋深普遍大于3 650 m，并且经历了多次构造运动，地质条件复杂，大多数致密储层多属于裂缝性致密储层，其储层物性差，油气储集空间及渗流通道多以微孔、微喉和微裂缝为特征，低孔、低渗、非均质性强。一般而言，致密储层具有高电阻率、中子伽马增加的电学特性，而大尺度石灰岩的电学特性则是自然伽马值低、电阻率和中子伽马减少。致密储层岩石成分、成因复杂，岩石结构特殊，常发育多种类型的混合沉积。结合岩石成因，划分出多种岩石类型。其中，灰岩为生物成因，含量超过50%，结晶灰岩分为2类：①破碎后强烈重结晶形成的中-细晶灰岩；②原地化学沉积形成的泥-粉晶灰岩，部分白云石化形成的泥-粉晶白云岩，砂质岩是由于强烈水动力作用，在化学沉积泥-粉砂方解石而形成的粒状石灰岩。

地球化学元素测井方法的优点是通过测定井筒光谱来确定地层元素的含量，由元素含量获得致密储层渗透率等物性参数，比较容易获得直观的参数，目前在渤海海上致密储层测井评价应用较多。该方法的缺点是矿物学上的任何变化都伴随岩石颗粒的大小、形状、形态的变化，这些变化直接影响测井评价的结果。

1.5 成像测井评价

低孔、低渗致密储层的测井评价一直被公认为是很有挑战性难题。目前常规直井评价技术较为成熟，成像测井资料可真实地反映裂缝的形态，尤其是动态、静态相结合的成像测井[30]，需要注意电成像资料判断的溶洞大小存在较大误差。生物风化壳的有效储层识别是致密储层测井评估面临的挑战之一。与以往的研究不同，在建立储层沉积物微表面图像测井分析技术时，首先阐明储层沉积物，而不是仅仅将特定的沉积地质模型划分为测井图像。根据致密储集层的水动力沉积模型，可进一步将其归类为致密储层反射特征，致密储层一般成像测井图像显示土墩形态、泥丘形态等，多井岩石图像的回传和描述系统地建立了致密储层沉积模式与电成像测井成像特征的对应关系。致密储层测井沉积物可进一步划分为砂岩残留层、垂直渗透带、基岩等，每个表层在测井图像中也很明显，各不相同。通过多口井取心，用岩心数据标定成像测井数据，明确每个储层沉积物的准确性和电成像测井图像的表征，根据成像测井中反映地应力的丰富数据特征，可以采用多种方法确定地应力方向。

该方法的优点是致密储层流体识别具有独特优势，非均质致密岩石构造的测井响应特征与常规储层非常相似，如果没有成像测井，识别起来比较困难。目前该方法在鄂尔多斯长7致密油藏识别中应用广泛，在松辽盆地古龙地区也已经开始应用。该方法的缺点是致密储层裂缝面的边界由于受到溶蚀和沉淀作用，采用成像测井方法会导致边界识别不清晰等问题。

2 致密储层测井发展方向

随着时代的进步，未来信息化数学定量分析的前提是应用测井资料结合相应的数学方法，这在致密储层评价中尤为重要。未来，评价致密储层测井方法主要包括神经网络方法、向量机法以及大数据分析法。

(1) 神经网络法。神经网络模型的原理主要是运用大数据方法、聚类分析等开展测井评价，该方法是未来主要的发展方向。近年来，神经网络模型在致密储层测井评价中的应用较多，该方法用于综合识别致密储层类型和判别流体性质，模型选定对象应具有代表性，否则误差较大。该方法的缺点是会使研究范围受限，随着储层孔隙结构越来越复杂[31-32]，研究越深入局限性越大。

(2) 向量机法。向量机法的原理主要是运用线性算法开展测井评价，该方法是基于不同数据体构建不同计算模型。向量机法在非常规油藏的勘探评价领域有比较多的应用，包括岩石流体识别和储层厚度预测等，该方法在解决模式识别方面具有独特的优势，不足之处在于很大程度上依赖于函数的选择，此外还需注意该方法在训练和测试速度与规模方面的影响。

(3) 大数据分析法。大数据分析方法是使用一组先进的测井探测器获取有意义的分析数据[33-39]，包括偶极声波、核磁共振(NMR)、显微成像、光谱伽马射线和地球化学成分分析。该方法将该数据与实验室关键测量值进行比较和校正，测井和关键数据取自垂直先导井，然后从先导井横向钻至地层。实验室的关键测量有助于了解地层的矿物成分、地层流体、孔隙度、渗透率。核磁共振测量有助于确定地层的孔隙度，元素分析数据有助于确定地层的矿物成分。在确定流体体积和推导渗透率估计值方面，实验室确定的流体体积与核磁共振确定的流体体积之间的充分匹配至关重要。二维核磁共振可用于分析不同的流体类型并量化单一流体的体积，描述了从适用于这些储层的矿物组成推导出来的岩石物理模型。大数据分析法对核心数据的彻底分析是完成核磁测井评价的关键，核磁共振和地球化学元素测井等先进的测井技术增加了对这些数据的应用。