基于微观结构的致密气储层分级评价方法研究——以鄂尔多斯盆地A致密气田为例

刘子雄,李啸南,李 凡,寇双燕,陈 玲,魏志鹏

(1．中海油服油田生产研究院,天津 300450;2．中海石油(中国)有限公司深圳分公司,广东深圳 518000)

由于致密气储层渗透率低,且非均质性强,孔隙度、渗透率与压裂产能的对应关系较差[1],常出现一孔多渗,高孔低渗的现象[2],无法进行准确的压裂选层以及储层评价。对储层的分级评价主要采用室内实验分析(薄片、电镜、压汞等)与模糊数学(聚类分析、地质统计学、分形维数模型等)相结合的方法,以孔渗参数为主,进行定量或定性评价[3-4],对影响储层物性的部分参数给予一定权重或取值范围,判断其所属的分类。在应用过程中无论定性评价或是定量评价均存在一些问题,定性评价方法难以准确量化储层级别,且参与评价的参数越多,越难以准确定性;定量评价方法偏向模型化,有时出现的结论与地质理论相悖[5]。由于微观的孔喉结构影响储层的渗流能力及储集空间[6],并决定气藏的产能和最终采收率[7-8],故相同孔隙度或者渗透率对应的微观结构不同所表现出的潜力差异较大,导致评价结果与致密气井测试产能符合率降低。鄂尔多斯盆地东部的A致密气田,部分评价为Ⅳ类储层的井,却表现为Ⅰ类储层产能,制约了压裂选井选层的可靠性以及措施效果评价。采用核磁实验结果确定不同储层的微观结构差异[9],明确了1.0 μm以上的大孔含量是影响产能的主要因素。结合压汞实验,建立了基于大孔含量的储层分类方法和大孔含量的储层分级评价图版,通过孔渗参数计算R15含量,实现致密气井的潜力分级评价,为致密气区块的压裂选层及压裂效果评价提供有效支撑。

1 孔隙结构对压裂产能影响

1.1 核磁孔隙结构分析方法

在研究储层微观孔隙空间分布时,常用高压压汞方法[10]。对于致密气储层,高进汞饱和度所需进汞压力较常规储层高,若增大进汞压力则会对岩样造成破坏,使压汞实验所表征的储层信息不准确。核磁共振T2谱分布与孔隙结构之间存在关联关系,因此利用核磁共振实验方法可以直接建立储层储集空间分布特征[11-12]。但是在利用核磁数据时需要进行时间域向空间域的转换,即将T2驰豫时间转换为孔隙半径。根据毛管力与毛管半径的对应关系,以及核磁共振驰豫机制,可以建立毛管半径与T2驰豫时间的计算方法:

r=ρ2FsT2

(1)

式中:r为毛管半径,μm;ρ2为岩石横向表面弛豫率,μm/ms;Fs为孔隙形状因子,球形孔隙取Fs=3,柱状喉道取Fs=2;T2为核磁共振实验中横向驰豫时间,10-3s。

由式(1)可以看出,用压汞实验对核磁数据进行标定能够实现由驰豫时间T2向孔隙半径的转换。为了获取核磁实验与压汞实验所得到的孔径转换系数C(岩石横向表面弛豫率与孔隙形状因子乘积,μm/ms),将核磁实验和压汞实验的累计孔隙度与孔隙半径分别在同一坐标系中做图,通过调整C值使核磁曲线左右移动从而使其与压汞实验所得到的孔径分布曲线达到最佳匹配。对鄂尔多斯盆地东部的A致密气田石盒子组的100余个核磁实验样品进行压汞标定,并将核磁实验的T2分布转换为孔径分布,C取值为15～30(图1)。

图1 利用压汞法结果标定核磁共振(C=15)

1.2 孔隙结构分类

由于储层微观结构具有分形的特点,即微观部分与宏观结构存在相似性,因此在开展微观孔隙结构研究时一般均采用分形研究。由于不同孔隙结构的分形特征不同,因此进行分形研究时,利用分段函数[13]可以区分不同类型的孔隙(图2)。对A致密气田石盒子组岩心核磁实验数据进行标定后,开展孔隙分形研究,最终以0.1 μm和1.0 μm为界限,将孔隙结构划分为大、中、小孔隙[14]。利用标定后的核磁数据计算每个样品大孔隙、中孔隙、小孔隙的含量,与渗透率进行回归分析表明:大孔隙含量与渗透率关系最好,相关系数可达0.757 3;而小孔隙含量与渗透率关系最差,相关系数仅为0.020 1;总孔隙度与渗透率之间的关系较为一般,相关系数仅为0.512 3(图3)。这主要与样品中小孔隙含量有关,当小孔隙含量占总孔隙度50%及以上时,孔隙度与渗透率之间的关系发生偏离,从而使孔隙度与渗透率之间关系变弱,导致出现一孔多渗,高孔低渗的现象。利用孔隙孔径区间划分来区别不同孔隙及其含量,可以更好地反映储层储集性能及渗流能力[15]。

图2 孔隙分形特征

图3 不同类型孔隙含量与渗透率之间的关系

由图3中可以看出,大孔隙含量与渗透率之间相关性最好,相关系数可达0.757 3,同时大孔隙含量是致密气开发的甜点区,决定了致密砂岩气压裂的产能高低。根据压裂测试产能区间与岩心不同孔径孔隙含量变化,可将储层分为四类:①Ⅰ类储层:大孔隙含量大于4%,样品孔隙以大孔隙为主,压裂无阻流量普遍高于5.0×104m3/d;②Ⅱ类储层:大孔隙含量为2%～4%,样品孔隙以中孔隙为主,小孔隙和大孔隙次之,压裂无阻流量为1.5×104～5.0×104m3/d;③Ⅲ类储层:大孔隙含量为0.5%～2.0%,孔隙组成以小孔隙和中孔隙为主,大孔隙含量少,压裂无阻流量小于0.3×104～1.5×104m3/d;④Ⅳ类储层:大孔隙含量小于0.5%,样品中小孔隙占绝对优势,中孔隙次之,几乎不含大孔隙,压裂后基本不产气。通过对A致密气田石盒子组130余层验证,吻合率较高,可达86%。由于大孔隙含量决定储层的渗透率以及储集空间,决定压裂产能的高低,故大孔隙含量可以准确表征压裂产能高低。但要获得大孔隙含量这一参数需要进行大量的微观结构实验,且现场应用时受到限制,需要建立相应的大孔隙含量识别方法。

2 压汞孔喉结构表征方法

在微观结构的表征方法及分类中,应用比较多的是压汞的R35(进汞饱和度35%时所对应的孔喉半径)[16],为了建立适用于致密气储层的压汞参数分类标准,采用相关系数法量化Ri中汞饱和度的取值,对42个样品分别获取进汞饱和度为5%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%时所对应的孔喉半径,采用相关系数法对孔隙度渗透率(孔渗)进行回归。回归结果呈现出先增大后减小的趋势(图4)。这主要是由于进汞饱和度与压力成正比,在低进汞饱和度时,进汞压力低,所反映的孔喉半径大,尽管数量相对较少,但对流体的渗流影响较大[17];当进汞饱和度高时,进汞压力高,所反映的孔喉半径较小,不利于储层流体渗流,因此Ri与孔渗之间的关系会随着i的增加呈现先增大后减小的趋势。与常规低渗储层不同,致密气储层相关系数最大时所对应的进汞饱和度值为15%,相对较低(常规储层普遍为R35),即R15最能反映致密气储层的渗流特征。

图4 相关系数分布

在确定了Ri中的i为15%之后读取了不同地区所有压汞实验点的R15数据(共170个),最大值为11.484 μm,最小值为0.009 μm,平均值为0.783 μm。将读取的R15与孔渗进行回归分析,得到三者之间的回归关系式[18]:

lgK=1.18lgφ+0.864lgR15-1.138 (R2=0.864)

(2)

式中:K为渗透率,10-3μm2;φ为孔隙度,f;R15为进汞饱和度为15%时所对应的孔喉半径,μm。

利用式(2)计算的渗透率与实测数据对比效果良好(图5),表明利用R15能够很好地反映储层的渗流特征,同时,利用式(2)也可以通过测井的孔渗参数计算出没有压汞实验的R15参数。

图5 实测渗透率与拟合渗透率之间的关系

3 储层分级评价图版建立

根据孔渗参数可以实现准确的R15预测,因此可以以R15为中间参数,建立R15与大孔隙含量的对应关系,从而实现基于微观结构的储层分级评价标准。将不同大孔隙含量所划分的不同区间的样品投影到R15的孔渗关系图上(图6),可得到能反映不同样品孔渗、孔隙孔径分布、R15特征等信息的一个综合图版,根据大孔隙含量所对应的界限,确定不同储层分级类型中R15的分布区间。从图版中可以看出,Ⅰ类储层R15大于2.0 μm,Ⅱ类储层R15为0.4～2.0 μm,Ⅲ类储层R15为0.05～0.40 μm,Ⅳ类储层R15小于0.05 μm。

图6 R15储层分级界限

将A致密气田前期压裂的70口井的测井孔渗数据投影到R15的综合图版后,可以看出压裂产能与孔渗关系并不明显(图7),尤其在Ⅱ类、Ⅲ类储层中,测井的孔渗比较接近时压裂产能却表现出较大的差异。从图版中也可以看出,并非孔渗越好,压裂产能越高,部分孔隙度低的井压裂后仍可能高产,部分高孔渗储层压裂后未获得理想产能,因此不能仅通过储层物性参数评价压裂工艺的成功与否,即常规仅通过孔渗参数进行压裂潜力评价的方法准确性较低。因此压裂选层时要综合考虑储层微观结构的影响,才能准确指导压裂选层及压裂效果评价。通过微观结构实验所建立的研究区储层分级评价图版能够准确地反映储层潜力,在其他不同区块应用该方法也可以建立出相应的储层分级评价标准。

图7 将产能投影后的综合分级图版

4 结论

1)利用标定后的核磁数据计算每个样品中大孔隙、中孔隙、小孔隙的含量,并与渗透率进行回归分析,发现大孔隙含量与渗透率关系最好,而小孔隙含量与渗透率关系最差,总孔隙度与渗透率之间的关系较为一般,因此可以采用大孔隙含量评价储层渗透率。

2)对多个样品的进汞饱和度及与其所对应的孔喉半径分析发现,A致密气田石盒子组R15最能反映致密气储层的渗流特征,用该参数计算的渗透率与实测渗透率相关性好。

3)根据A致密气田的微观结构实验,建立了储层分级评价图版,直接将测井解释的孔渗参数投影到图版中,即可获取储层的定性潜力评级,应用方便。利用该方法也可以在其他区块建立相应的评价图版,指导压裂选层及效果评价。