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      基于電成像測井孔隙度分析技術(shù)的火山巖孔隙徑向非均質(zhì)性研究

      2016-06-21 07:07:00左程吉王祝文周大鵬劉宗利
      石油物探 2016年3期
      關(guān)鍵詞:火山巖

      左程吉,王祝文,向 旻,周大鵬,劉宗利,楊 帆

      (1.吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林長春130026;2.中國石油天然氣股份有限公司遼河油田分公司勘探開發(fā)研究院,遼寧盤錦124010)

      基于電成像測井孔隙度分析技術(shù)的火山巖孔隙徑向非均質(zhì)性研究

      左程吉1,王祝文1,向旻1,周大鵬1,劉宗利1,楊帆2

      (1.吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,吉林長春130026;2.中國石油天然氣股份有限公司遼河油田分公司勘探開發(fā)研究院,遼寧盤錦124010)

      摘要:火山巖儲集層孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜,孔隙發(fā)育類型多,產(chǎn)能預(yù)測困難。為此,根據(jù)電成像測井的方法原理,結(jié)合Archie公式和常規(guī)測井資料,將火山巖層的電成像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為核磁區(qū)間孔隙度類似的形式,通過與核磁區(qū)間孔隙度對比,得到火山巖儲層的孔隙區(qū)間特征。在此基礎(chǔ)上,針對火山巖復(fù)雜的孔隙類型,對孔隙區(qū)間展開進(jìn)一步分析,得到不同孔隙區(qū)間所占的比例,結(jié)合計算的孔隙度變異系數(shù),得到火山巖儲集層的孔隙區(qū)間特征及孔隙徑向非均質(zhì)性特征,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)影響火山巖儲層產(chǎn)能的隔擋層的存在,為火山巖次生孔隙發(fā)育情況及火山巖儲集層產(chǎn)能預(yù)測提供了參考依據(jù)。

      關(guān)鍵詞:電成像;孔隙度譜分析;火山巖;次生孔隙;產(chǎn)能預(yù)測

      電成像測井覆蓋面積大,成果資料不僅直觀形象,而且具有較高的分辨率。近年來,電成像測井在地層精細(xì)結(jié)構(gòu)評價和不同巖性儲層產(chǎn)能預(yù)測等方面的應(yīng)用有了很大的進(jìn)展[1-2],將成像測井資料刻度為孔隙度就是其中一個方面[3-4]。目前國外的一些測井軟件已經(jīng)可以將電成像測井資料轉(zhuǎn)換為孔隙度頻譜進(jìn)行分析,但國內(nèi)的大部分軟件與其相比還存在一定的問題和差距。

      火山巖層比其它巖層孔隙結(jié)構(gòu)更復(fù)雜,孔隙類型有不同成因的氣孔、收縮孔、破碎縫、溶蝕孔、晶間孔、構(gòu)造縫等,并且孔隙之間的連通性變化較大,火山巖孔隙的徑向非均質(zhì)性研究對于火山巖儲層產(chǎn)能預(yù)測具有重要意義。景建恩等[5]應(yīng)用電成像測井?dāng)?shù)據(jù)對裂縫型碳酸鹽巖儲層進(jìn)行了測井評價,吳興能等[6]研究了將電成像測井資料變換為孔隙度分布圖像的方法,周彥球等[7]通過成像測井孔隙度頻譜與巖心孔隙分析資料的對比研究,證實了成像測井用于微觀解釋的可能性。我們利用Archie公式將電成像資料刻度為孔隙度,進(jìn)而得到每個采樣間隔的孔隙度分布譜,再對分布譜進(jìn)行譜分析,得到與核磁區(qū)間孔隙度相似的孔隙度分布區(qū)間。通過對比核磁區(qū)間孔隙度與電成像孔隙度分布區(qū)間,分析火山巖儲層的孔隙特征,再利用分布譜得到不同孔隙度所占的比例,結(jié)合孔隙度變異指數(shù),展示出孔隙度的徑向非均質(zhì)性,為火山巖的產(chǎn)能預(yù)測提供參考。

      1孔隙度分布譜的計算

      1.1電阻率刻度

      電成像的紐扣電極得到的是地層電導(dǎo)率,需要將它表示為電阻率。已有研究成果表明,電成像測井電流流動方式、聚集形式及探測深度范圍與常規(guī)測井中的淺側(cè)向測井相當(dāng)[8-9],可以選擇淺側(cè)向電阻率對電成像電導(dǎo)率進(jìn)行刻度[10-11]:

      (1)

      1.2孔隙度標(biāo)定

      電成像測井及常規(guī)淺側(cè)向測井的探測深度大致為沖洗帶,故應(yīng)用經(jīng)典的Archie公式進(jìn)行孔隙度標(biāo)定:

      (2)

      式中:a,b為與巖性有關(guān)的系數(shù);m為膠結(jié)指數(shù);n為飽和度指數(shù);φ為孔隙度;Sxo為沖洗帶的含水飽和度;Rxo為沖洗帶電阻率;Rmf為泥漿溶液電阻率。

      將利用刻度后的電成像電阻率Ri得到的孔隙度記作為φi,用常規(guī)淺側(cè)向電阻率RLLS得到的孔隙度記作φ0,代入公式(2)并整理得:

      (3)

      將公式(1)代入公式(3),整理得到每個紐扣電極經(jīng)過標(biāo)定后的孔隙度值:

      (4)

      根據(jù)公式(4)得到的孔隙度值消除了多個不確定性系數(shù)的影響,僅剩膠結(jié)指數(shù)m。m值的大小與多種因素有關(guān),研究層段的地層水電阻率、礦化度、溫度、壓力等基本一致,所以對m值的選取保持一致。由于火山巖的膠結(jié)物及膠結(jié)方式較復(fù)雜,所以選取的m值較大。在利用公式(4)得到每個紐扣電極孔隙度值的基礎(chǔ)上,用固定大小的窗長及一定長度的步長對所有孔隙度值進(jìn)行統(tǒng)計分析[12-14],可以得到每個窗口內(nèi)的孔隙度頻譜(圖1)。圖1中,φmin為統(tǒng)計窗口內(nèi)的最小孔隙度;φph為主頻孔隙度,指示頻率最高點的孔隙度,一般與窗長內(nèi)平均孔隙度接近;φw為主峰右側(cè)寬度,指示次生孔隙發(fā)育程度;φmax為統(tǒng)計窗口內(nèi)最大孔隙度[15]。圖2中第4道為遼河盆地東部凹陷Y井4450~4515m火山巖孔隙度分布譜。當(dāng)?shù)貙哟紊紫恫话l(fā)育、原生孔隙發(fā)育較均勻時,孔隙度分布譜表現(xiàn)為前移的單峰;當(dāng)原生孔隙較小而次生孔隙發(fā)育較均勻時,孔隙度分布譜表現(xiàn)為后移的單峰;當(dāng)原生孔隙發(fā)育且裂縫、溶蝕孔洞等次生孔隙發(fā)育不均勻時,孔隙度分布譜表現(xiàn)為雙峰或多峰特征。因此,利用孔隙度分布譜可以在一定程度上對地層的孔隙分布情況進(jìn)行評價。為了更加精確地評價火山巖復(fù)雜的孔隙結(jié)構(gòu)及孔隙非均質(zhì)性,以下對孔隙度分布譜做進(jìn)一步分析。

      圖1 一定窗長內(nèi)的孔隙度分布譜及參數(shù)

      圖2 遼河盆地東部凹陷Y井4450~4515m火山巖孔隙度分布譜

      2孔隙度分析技術(shù)及應(yīng)用

      2.1核磁區(qū)間孔隙度計算方法

      核磁共振測井探測的是氫核的共振大小及其衰減,信號大小反映了地層的孔隙度,衰減速率反映了巖石的弛豫性質(zhì)。不同孔隙大小的流體中的氫核有不同的弛豫速率,通過核磁共振測井處理可以將不同弛豫速率與所對應(yīng)的信號大小反映出來,得到橫向弛豫時間T2的分布譜(圖3)。對T2分布譜從左到右、幅值從小到大按4,8,16,32,64,128,256,512,1024,2048ms等累加、排序,分別得到不同大小區(qū)間孔隙度;將各區(qū)間的孔隙度用不同顏色及符號逐項顯示,得到各個區(qū)間孔隙度(不同顏色區(qū)間)隨深度的變化趨勢,即核磁區(qū)間孔隙度(圖2中第5道)。各區(qū)間孔隙度的累加和(區(qū)間孔隙度的包絡(luò))為有效孔隙度。

      圖3 遼河盆地東部凹陷T2分布譜

      2.2孔隙度分布譜分析技術(shù)

      依據(jù)核磁區(qū)間孔隙度的計算方法,對電成像測井得到的孔隙度分布譜進(jìn)行類似處理。首先通過累加的方式統(tǒng)計出每個分布譜各個孔隙度區(qū)間的孔隙度曲線(分別代表各個采樣窗口內(nèi)孔隙度大小為0.03,0.05,0.07,0.10,0.13,0.15,0.17,0.20,0.50以下的數(shù)據(jù)構(gòu)成的區(qū)間組分),再用不同的顏色逐項顯示,得到電成像孔隙度分布區(qū)間圖(圖2中第6道)。對比分析核磁區(qū)間孔隙度與電成像孔隙度,可清晰直觀地看出不同孔隙度大小對總孔隙度的貢獻(xiàn)情況。

      火山巖儲層孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜,多由裂縫、孔洞發(fā)育構(gòu)成孔隙連通的通道,應(yīng)用上述方法可以看到不同大小的孔隙發(fā)育情況以及不同巖性的孔隙發(fā)育情況的差別。遼河盆地東部凹陷Y井4450~4500m為油斑粗面質(zhì)角礫巖及油跡粗面質(zhì)角礫巖,4500~4510m為熒光粗面巖,其中4450~4495m為火山巖儲層,產(chǎn)水72.1m3/d,產(chǎn)油17.9m3/d。從孔隙度分布譜上發(fā)現(xiàn),角礫巖儲集層段多呈雙峰或多峰分布,且孔隙度較大,說明大孔隙發(fā)育。從圖2核磁區(qū)間孔隙度圖與電成像區(qū)間孔隙度圖可以看出,該區(qū)角礫巖儲集層段的整體孔隙度較大,在15%左右,而且大孔隙所占比例較大,孔隙大小發(fā)育比較均勻,連通性也較好,所以儲集性能較好;粗面巖地層在孔隙度分布譜上多為單峰分布,且孔隙度較小,在區(qū)間孔隙度圖上顯示整體孔隙度較小,只有5%左右,而且都以小孔為主,所以粗面巖儲層物性和含油性較差。

      以上分析發(fā)現(xiàn),可能成為火山巖儲集層的孔隙條件為:總孔隙度較大,孔隙度分布譜表現(xiàn)為后移的雙峰或多峰,在一定深度范圍內(nèi)大孔隙占較大比例且大孔隙發(fā)育程度較均勻。

      值得注意的是,研究區(qū)4496~4505m層段為非儲集層,但孔隙度分布譜上多呈雙峰或多峰分布,整體孔隙度也較大且大孔隙有所發(fā)育。為解釋這一現(xiàn)象的原因,以便更加準(zhǔn)確地預(yù)測火山巖儲層的產(chǎn)能,下面對火山巖孔隙徑向非均質(zhì)性進(jìn)行研究。

      3火山巖孔隙非均質(zhì)性研究

      為了確定不同孔隙度所占的具體比例,我們對孔隙度分布譜進(jìn)行了進(jìn)一步分析。首先統(tǒng)計每個窗口孔隙度分布譜的最小孔隙度PorMin與最大孔隙度PorMax以及主頻孔隙度PorPeak,然后對每個窗口分布譜從左到右按孔隙度值從小到大的順序統(tǒng)計每個窗口內(nèi)累積頻率為0.2,0.4,0.6,0.8的臨界點的孔隙度值,分別得到孔隙度分布曲線Por0.2,Por0.4,Por0.6與Por0.8,在圖像上用不同顏色依次填充,反映不同孔隙度所占的比例,即孔隙徑向非均質(zhì)性(圖4中第4道)。

      對每個窗口孔隙度分布譜進(jìn)行統(tǒng)計分析,可以得到頻率的最大值所對應(yīng)的孔隙度值及孔隙度的最大值,即圖1中的主頻孔隙度φph與最大孔隙度φmax,進(jìn)而分別得到孔隙度曲線PorPeak與PorMax。填充兩條曲線的中間區(qū)域,可以得到主頻右側(cè)寬度(圖4中第5道),該區(qū)域反映次生孔隙的發(fā)育尺度,不同大小孔隙越發(fā)育,該區(qū)域?qū)挾仍酱?進(jìn)而可以指示次生孔隙的非均質(zhì)性情況。在此基礎(chǔ)上,計算了孔隙度變異系數(shù)(圖4中第6道),它類似于油藏描述中的滲透率參數(shù),是每個采樣窗口內(nèi)所有數(shù)據(jù)點的孔隙度的均方差與孔隙度的均值的比值,指示了孔隙的非均質(zhì)性。孔隙度變異系數(shù)值越大,說明孔隙的徑向非均質(zhì)性越強。

      分析圖4中的孔隙度分布曲線,可以發(fā)現(xiàn)遼河盆地東部凹陷Y井4450~4495m深度段的孔隙度值都較大,大孔隙占非常大的比例,并且主峰右側(cè)寬度較窄,孔隙度變異系數(shù)較小,說明次生孔隙發(fā)育程度均勻,反映孔隙大小均勻且連通性較好,所以此段儲集性能較好。進(jìn)一步觀察此層段發(fā)現(xiàn),在4475,4485m等深度點附近孔隙度變異系數(shù)較大,次生大孔隙發(fā)育尺度較多且小孔隙發(fā)育程度不均勻,可以推斷這些深度點附近存在隔擋層。

      在4496~4505m深度段,對孔隙的非均質(zhì)性研究發(fā)現(xiàn),4496m處孔隙度較小,不同大小的孔隙所占的比例都很小,所以此處可能有隔擋層隔斷了儲集層的連通性。另外,此段的孔隙發(fā)育尺度較大,次生孔隙發(fā)育不均勻,且孔隙度變異系數(shù)普遍較大,說明此段孔隙的均勻性及連通性很差,即此段的儲集性能較差。

      圖4 遼河盆地東部凹陷Y井火山巖孔隙非均質(zhì)性特征

      以上分析可知,對火山巖孔隙的徑向非均質(zhì)性進(jìn)行研究,可以更加精確地評價孔隙發(fā)育特征,為評價火山巖儲層產(chǎn)能提供參考依據(jù)。

      4結(jié)論

      1) 利用Archie公式和常規(guī)測井資料,可將電成像測井資料標(biāo)定為孔隙度,進(jìn)而得到孔隙度分布譜,通過對譜峰的分布和參數(shù)進(jìn)行分析,可以對地層孔隙發(fā)育情況進(jìn)行有效解釋。

      2) 對比分析電成像分布譜孔隙度與核磁區(qū)間孔隙度,可以得到火山巖儲層復(fù)雜的孔隙結(jié)構(gòu)特征:總孔隙度較大,孔隙度分布譜表現(xiàn)為后移的雙峰或多峰,在一定深度范圍內(nèi)大孔隙占較大比例,大孔隙發(fā)育程度較均勻。

      3) 通過火山巖孔隙徑向非均質(zhì)性研究,可對一些孔隙度較大但儲集性能較差的現(xiàn)象做出解釋,判斷儲層中隔擋層的位置,進(jìn)而對火山巖儲層作出更精細(xì)的評價。

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      (編輯:戴春秋)

      The radial pore heterogeneity of volcanic reservoir based on the porosity analysis of micro-electric imaging logging

      ZUO Chenji1,WANG Zhuwen1,XIANG Min1,ZHOU Dapeng1,LIU Zongli1,YANG Fan2

      (1.CollegeofGeo-explorationScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130026,China; 2.ResearchInstituteofExplorationandDevelopment,PetroChinaLiaoheOilfieldBranchCompany,Panjin124010,China)

      Abstract:The volcanic reservoir is characterized by complex pore structures and various pore types; therefore,the productivity forecast is difficult.In terms of the principles of micro-electric imaging logging,combining with the Archie formula and conventional logging data,the micro-electric imaging data of volcanic formations is transformed into the form similar to the nuclear magnetic interval porosity.The porosity interval characteristics of volcanic reservoir are obtained by comparing with nuclear magnetic interval porosity.On this basis,aiming at the complex pore types existing in volcanic reservoir,we carry out further analysis on porosity intervals and achieve the proportion of different porosity intervals.Integrating with the calculated porosity variation coefficient,the characteristics of porosity intervals and radial pore heterogeneity are achieved.As a result,the interlayers in volcanic reservoir are identified.The research results provide reference for the development of secondary pores in volcanics and productivity forecast of volcanic reservoirs.

      Keywords:micro-electric imaging,porosity analysis,volcanic,secondary pore,productivity forecast

      收稿日期:2015-11-10;改回日期:2016-02-18。

      作者簡介:左程吉( 1991—),男,碩士在讀,主要從事地球物理測井新方法、新技術(shù)研究工作。

      通訊作者:王祝文( 1961—),男,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事地球物理測井新方法、新技術(shù)以及復(fù)雜巖性的地球物理測井解釋與評價、核地球物理、輻射與環(huán)境評價等方面的教學(xué)與研究工作。

      基金項目:國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)項目(2009CB219303)及吉林大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項目(2015131)共同資助。

      中圖分類號:P631

      文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

      文章編號:1000-1441(2016)03-0449-06

      DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2016.03.016

      This research is financially supported by the National Key Basic Research and Development Program of China (973 Program) (Grant No.2009CB219303) and the Graduate Innovation Fund of Jilin University (Grant No.2015131).

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