征武鑫 吉林 吳偉 李芳 曾利剛 段朝偉 魏浩元 李英杰

摘要：綜合運(yùn)用鑄體薄片、掃描電鏡、壓汞測試、核磁共振等資料，對烏爾禾油田克拉瑪依組低滲砂巖儲層的微觀孔隙結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合巖心物性、測井資料和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，開展微觀參數(shù)與宏觀參數(shù)相結(jié)合的儲層分類與表征。結(jié)果顯示，中值壓力、分選系數(shù)和核磁大小孔隙比，與研究區(qū)儲層的物性相關(guān)性較好，可作為儲層品質(zhì)分類的微觀定量參數(shù)；孔隙度、滲透率與研究區(qū)儲層產(chǎn)能系數(shù)、容積系數(shù)相關(guān)性較好，是儲層類型劃分的宏觀定量參數(shù)。儲層品質(zhì)因子有效建立了宏觀與微觀的聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)利用常規(guī)測井資料反算孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)。反算的3項(xiàng)微觀參數(shù)與單位厚度日產(chǎn)液量結(jié)合，將儲層產(chǎn)能明顯地分為了一、二、三類。研究認(rèn)為，壓汞曲線、核磁T2譜特征，中值壓力、分選系數(shù)、核磁大小孔隙比、孔隙度、滲透率、儲層品質(zhì)因子，表征了研究區(qū)低滲砂巖的儲層品質(zhì)，明確了3類儲層的定量劃分標(biāo)準(zhǔn)。該研究方案為研究區(qū)儲層類型3級精細(xì)劃分提供了可靠依據(jù)。

關(guān)鍵詞：烏爾禾油田;克拉瑪依組;孔隙結(jié)構(gòu);低滲砂巖;K-means聚類算法;儲層分類

中圖分類號：P631.8+4

DOI：10.16152/j.cnki.xdxbzr.2020-04-013開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Classification and characterization of low permeability sandstone

reservoir based on complex pore structure analysis

WU Xin1， JI Lin1， WU Wei2， LI Fang1， ZENG Ligang3，DUAN Chaowei2， WEI Haoyuan3， LI Yingjie3

（1.Second Oil Production Plant， PetroChina Xinjiang Oilfield Company， Karamay 834000， China；

2.Research Institute of Logging Application， CNPC Logging Co.， Ltd.， Xi′an 710000， China；

3.Research Institute of Exploration and Development， PetroChina Yumen Oilfield Company， Jiuquan 735000， China）

Abstract： The micro pore structure of low permeability sandstone reservoir in Karamay formation of Wuerhe oilfield is analyzed by using casting thin section， scanning electron microscope， mercury injection test and nuclear magnetic resonance. On this basis， combined with core physical properties， logging data and production data， the reservoir classification and characterization of the combination of micro parameters and macro parameters are carried out. The results show that the medium pressure， sorting coefficient and nuclear magnetic pore ratio have a good correlation with the physical properties of the reservoir in the study area and can be used as micro quantitative parameters for reservoir quality classification; the porosity and permeability have a good correlation with the productivity coefficient and volume coefficient of the reservoir in the study area and are macro quantitative parameters for reservoir type classification. The reservoir quality factor effectively establishes the relationship between macro and micro dimensions， and realizes the inverse calculation of pore structure parameters by using conventional logging data. By combining the three micro parameters of back calculation with the daily liquid production per unit thickness， the reservoir productivity can be clearly divided into three categories， namely category one， two and three. According to the study， mercury injection curve， nuclear magnetic T2 spectrum characteristics， median pressure， sorting coefficient， nuclear magnetic pore ratio， porosity， permeability， reservoir quality factors， characterized the reservoir quality of low-permeability sandstone in the study area， and defined the quantitative classification criteria of three types of reservoirs. The research plan provides a reliable basis for the three-level fine classification of reservoir types in the study area.

Key words： Wuerhe Oilfield; Karamay Formation; pore structure; low permeability sandstone; K-means clustering algorithm; reservoir classification

中國西部的鄂爾多斯盆地、準(zhǔn)噶爾盆地、酒泉盆地等，其低滲透砂巖儲集層油氣資源潛力巨大，成為學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)。大量的鑄體薄片、掃描電鏡、毛管壓力分析以及生產(chǎn)資料表明，低滲砂巖儲層的孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，儲層品質(zhì)等級差異明顯。利用微觀孔隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行儲層分類是該類型儲層研究的基礎(chǔ)，是產(chǎn)能預(yù)測、開發(fā)方案制定的重要研究內(nèi)容。有學(xué)者基于壓汞測試和核磁共振實(shí)驗(yàn)分析［1］，提出了諸多低滲儲層孔隙結(jié)構(gòu)的評價(jià)方法，并在此基礎(chǔ)上建立了微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)和儲層宏觀參數(shù)的關(guān)系，給出了儲層分類標(biāo)準(zhǔn)。如張晉言等［2］、羅少成等［3］、周明順等［4］、耿斌等［5］以壓汞或者核磁共振實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為依據(jù)，分析了儲層孔隙結(jié)構(gòu)的分類特征。姚軍朋等［6］優(yōu)選了孔喉中值半徑、孔隙度、滲透率和束縛水飽和度作為碳酸鹽巖儲層的特征參數(shù)，對產(chǎn)能進(jìn)行分級;王良軍等［7］、師政等［8］強(qiáng)調(diào)了微觀孔隙結(jié)構(gòu)在地質(zhì)上的應(yīng)用;閆建平等［9］在孔隙結(jié)構(gòu)分類的基礎(chǔ)上，利用壓汞資料研究不同孔隙結(jié)構(gòu)特征及其對儲層有效性的影響，認(rèn)為低滲砂巖儲層具有一定的微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)下限;高衍武等［10］利用CT巖心掃描分析技術(shù)，完善了此類方法;司馬立強(qiáng)等［11］獲得了儲層孔喉結(jié)構(gòu)、儲集性、滲濾性和裂縫發(fā)育程度等評價(jià)指標(biāo)的關(guān)系，在劃分氣井的產(chǎn)能級別上取得了較好的應(yīng)用效果。

上述研究成果均充分考慮了孔隙結(jié)構(gòu)對儲層類型劃分的影響，主要通過壓汞、核磁資料的曲線形態(tài)特征進(jìn)行定性分類描述，然后用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，計(jì)算每一種類型微觀參數(shù)的分類界限；在進(jìn)行儲層類型劃分時(shí)，依據(jù)儲層宏觀表征參數(shù)孔隙度和滲透率建立孔隙結(jié)構(gòu)和儲層品質(zhì)的聯(lián)系。因此，該儲層分類方法，一方面需要壓汞、核磁等特殊實(shí)驗(yàn)和常規(guī)孔、滲分析數(shù)據(jù)的支撐，對實(shí)驗(yàn)依賴性較強(qiáng);另一方面，該方法僅依靠孔、滲數(shù)據(jù)建立微觀與宏觀的聯(lián)系，稍顯不足。本研究通過分析烏爾禾油田克拉瑪依組低滲砂巖儲層的常規(guī)孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)和儲層滲流特性的關(guān)系，優(yōu)選中值壓力、分選系數(shù)和均值作為孔隙結(jié)構(gòu)的分類參數(shù)，并在此基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn)，核磁大小孔隙比在孔隙結(jié)構(gòu)劃分上有明顯特征，從而進(jìn)一步對微觀孔隙結(jié)構(gòu)的分類方案進(jìn)行完善。除了將孔隙度、滲透率作為宏觀參數(shù)與孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)建立聯(lián)系外，引入另一個(gè)宏觀參數(shù)——儲層品質(zhì)因子，建立未取心段儲層參數(shù)和孔隙結(jié)構(gòu)的相關(guān)關(guān)系，并采用K-means聚類算法計(jì)算各微觀、宏觀參數(shù)的分類界限。最后，通過構(gòu)建儲層流動(dòng)帶綜合參數(shù)，明確了儲層的產(chǎn)能系數(shù)、容積系數(shù)和儲層參數(shù)的內(nèi)在聯(lián)系，建立了更加全面的、基于多項(xiàng)微觀、宏觀參數(shù)的儲層流動(dòng)單元分類標(biāo)準(zhǔn)。

1 孔隙結(jié)構(gòu)評價(jià)

1.1 孔隙結(jié)構(gòu)特征

孔隙結(jié)構(gòu)是巖石中孔隙和喉道的幾何形狀、大小、分布及其相互連通關(guān)系，微觀孔隙結(jié)構(gòu)的特征直接影響著儲層巖石的儲集能力和滲流能力。烏爾禾油田主要目的層為克拉瑪依組，縱向上儲層非均質(zhì)性強(qiáng)，巖石性質(zhì)變化大。巖心分析含油樣品，其孔隙度主要集中在5.7％～19.4％，平均為11.2％；滲透率分主要集中在0.923×10-3～48.542.345×10-3μm2，最大為352.345×10-3μm2，平均為2.05×10-3μm2；物性特征為中—低孔、低滲。電鏡資料顯示，其儲層微觀孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，發(fā)育有粒間孔、溶蝕孔、微孔隙和微裂縫（見圖1），其中粒間孔、溶蝕孔是主要的流體儲集空間。

壓汞測試實(shí)驗(yàn)是儲層孔隙結(jié)構(gòu)研究的重要手段，其中毛管壓力曲線形態(tài)和孔喉半徑分布可以直觀地反映孔隙結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度。一般情況下，一條毛管壓力曲線由進(jìn)汞壓力起始、結(jié)束的高切線斜率段和中間的相對平坦段組成。實(shí)驗(yàn)開始記錄的進(jìn)汞飽和度壓力稱為排驅(qū)壓力，排驅(qū)壓力的大小反映汞進(jìn)入巖石孔隙的難易程度。中間的相對平坦段反映巖石的主體孔隙特征，該段曲線的高低代表了孔喉大小，陡平則代表了喉道的粗細(xì)。

圖2為研究區(qū)典型的毛管壓力曲線圖和孔喉半徑分布直方圖。由圖2A可知，其孔隙排驅(qū)壓力在0.02～1 MPa，壓力分布不均，粗細(xì)孔喉并存；由圖2B可知，研究區(qū)儲層孔喉半徑分布不均，集中在1～9 μm，大小孔喉共存;毛管壓力曲線形態(tài)顯示其孔隙類型大致有以下4種：①大孔粗喉型（80號巖樣），該類型巖石的孔隙排驅(qū)壓力約為0.02 MPa，最大進(jìn)汞飽和度可達(dá)95％以上，總體特征表現(xiàn)為孔隙個(gè)體大，喉道粗，分選連通好，孔隙度、滲透率均好。②小孔粗喉型儲層（90號巖樣），該類型巖石的孔隙排驅(qū)壓力約為0.02 MPa，最大進(jìn)汞飽和度可達(dá)85％以上，總體特征表現(xiàn)為喉道粗，分選連通較好，但孔隙個(gè)體小，孔隙度偏低，滲透率偏低。③大孔細(xì)喉型儲層（17、57號巖樣），該類型巖石的孔隙排驅(qū)壓力約為0.1 MPa，最大進(jìn)汞飽和度可達(dá)80％以上，總體特征表現(xiàn)為孔隙個(gè)體大，但喉道偏細(xì)，孔隙度中等，滲透率偏低。④小孔細(xì)喉型儲層（8號巖樣），該類型巖石的孔隙排驅(qū)壓力在1 MPa以上，最大進(jìn)汞飽和度低于80％，總體特征表現(xiàn)為孔隙個(gè)體小，喉道偏細(xì)，孔隙度低，滲透率低。

核磁共振實(shí)驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展，為孔隙結(jié)構(gòu)的研究提供了另一重要途徑，根據(jù)實(shí)驗(yàn)測得的巖心T2譜圖的雙峰形態(tài)、幅度高低，可以定性評價(jià)孔隙結(jié)構(gòu)。研究認(rèn)為，核磁T2譜圖由雙峰組成，左峰代表小孔隙，右峰代表大孔隙，雙峰的幅度代表各類孔隙的占比。譜圖的峰形越靠右、幅度越高，則孔隙結(jié)構(gòu)越好、物性越好；反之，孔隙結(jié)構(gòu)差、物性差［12］。對圖3中5塊巖樣的核磁T2譜分析發(fā)現(xiàn)，80號巖樣的峰形靠右，幅越高，總體特征為大孔隙占比高，孔隙結(jié)構(gòu)好，物性好，對應(yīng)壓汞分類的大孔粗喉型巖石;90號巖樣的峰形靠右，幅越中等，總體特征為大孔隙占比高，孔隙結(jié)構(gòu)好，物性中等，對應(yīng)壓汞分類的小孔粗喉型巖石;17，57號巖樣的峰形居中，幅越中等，總體特征為大、小孔隙占比相當(dāng)，孔隙結(jié)構(gòu)中等，物性中等，對應(yīng)壓汞分類的大孔細(xì)喉型巖石;8號巖樣的峰形居左，幅越高，總體特征為小孔隙占比高，孔隙結(jié)構(gòu)差，物性差，對應(yīng)壓汞分類的小孔細(xì)喉型巖石。

由此可見，壓汞與核磁實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均可對孔隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行分類評價(jià)。其中，壓汞可提供明確的定量數(shù)據(jù)，核磁T2譜圖僅能定性分析。為了獲得核磁實(shí)驗(yàn)的定量數(shù)據(jù)，本研究定義核磁大小孔隙比Q=2／1，表示核磁共振實(shí)驗(yàn)T2分布譜中，大孔隙信號與小孔隙信號之間的強(qiáng)度之比。圖3中，典型核磁大小孔隙分布直方圖顯示，不同孔隙類型巖石核磁2和1變化較快，核磁大小孔隙之比分布范圍較廣，在0～8。由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取的壓汞、核磁參數(shù)，構(gòu)成了微觀孔隙結(jié)構(gòu)評價(jià)的基本參數(shù)集。

1.2 微觀與宏觀參數(shù)選擇

由孔隙結(jié)構(gòu)特征分析可知，孔喉均值、分選系數(shù)、平均孔喉半徑、中值壓力、中值孔喉半徑、排驅(qū)壓力、核磁大小孔隙比等參數(shù)均可定量表征儲層的微觀孔隙結(jié)構(gòu)。但是，由于低滲砂巖的孔隙類型多樣，孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，加之沉積、成巖綜合地質(zhì)因素的影響，并不是所有的孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)都與物性有較好的相關(guān)性。將研究區(qū)的孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)與巖石孔、滲分別交會(huì)發(fā)現(xiàn)，中值壓力Pm、分選系數(shù)θ和上文引入的核磁大小孔隙比Q與儲層物性相關(guān)性較好（表1為孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)與儲層物性、孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)之間相關(guān)性系數(shù)表）。在充分認(rèn)識孔隙結(jié)構(gòu)特征的基礎(chǔ)上，優(yōu)選這3個(gè)參數(shù)作為研究區(qū)儲層微觀孔隙結(jié)構(gòu)定量評價(jià)的參數(shù)集合。

另外，儲層品質(zhì)因子是研究儲集層巖石物理分類和反應(yīng)宏觀儲層品質(zhì)的重要參數(shù)［13］，在利用常規(guī)測井資料進(jìn)行儲層分類中有廣泛的應(yīng)用。為了能夠在非取心段得到各儲層孔隙結(jié)構(gòu)的特征參數(shù)，引入儲層品質(zhì)因子指數(shù)RQI。

根據(jù)定義可知，儲層品質(zhì)因子能較好的反應(yīng)儲層的物性特征，計(jì)算公式如下

RQI=K，（1）

式中：RQI為儲層品質(zhì)因子，無量綱;為孔隙度，小數(shù);K為滲透率，×10-3μm2。

取心段的，K由分析化驗(yàn)資料獲取，非取心段則由常規(guī)測井曲線計(jì)算獲取。由公式（1）分別建立儲層品質(zhì)因子RQI與中值壓力Pm、分選系數(shù)θ、核磁大小孔隙比Q的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)儲層品質(zhì)因子RQI與這3項(xiàng)微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)均有較好的相關(guān)性，因此可利用宏觀儲層參數(shù)儲層品質(zhì)因子對研究區(qū)孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算（見圖4）。

由圖4可知，各孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)計(jì)算公式如下：

Pm=11.773×RQI-1.16，R=0.92，?? （2）

θ=1.682+3.489×lgRQI，R=0.84， （3）

M=0.846+0.086×RQI，R=0.87，（4）

Q=0.016+0.059×RQI，R=0.87。（5）

因此，本文在定量劃分孔隙結(jié)構(gòu)類型時(shí)，用到的微觀參數(shù)有中值壓力、分選系數(shù)、核磁大小孔隙比，宏觀參數(shù)有孔隙度、滲透率、儲層品質(zhì)因子共6項(xiàng)，通過RQI建立非取心段微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)與宏觀物性參數(shù)的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)連續(xù)計(jì)算。

2 孔隙結(jié)構(gòu)類型劃分

孔隙結(jié)構(gòu)類型劃分常用的方法有數(shù)理統(tǒng)計(jì)法、模糊聚類法和相關(guān)分析法，本文采用K-means聚類算法［14］。算法的基本原理是以樣本和聚類中心的距離滿足某一個(gè)閾值作為數(shù)據(jù)對象分類的標(biāo)準(zhǔn)，即同一類孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)距離一個(gè)聚類中心的距離越小，則這組樣本的特征差異性越小，越可能劃分為同一種類型。算法的工作框架如下。

1）給出n個(gè)數(shù)據(jù)樣本， 令I(lǐng)=1， 將巖心測試數(shù)據(jù)組成的參數(shù)集劃分為K個(gè)聚類中心Zj（I）， j=1，2，3，…，K。

2）用歐式距離求解法計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)樣本與相鄰的聚類中心的距離D（xiZj（I）），i=1，2，3，…，n;j=1，2，3，…，K。若該距離小于設(shè)定的閾值，即D（xiZj（I））=min｛D（xiZj（I）），i=1，2，3，…，n｝，則xi∈wk。

3）令I(lǐng)=I+1，Zj（2）=1n∑nji=1x（j）i， j=1，2，…，K，計(jì)算誤差平方和準(zhǔn)則函數(shù)Jc：Jc（2）=∑Kj=1∑njk=1‖x（j）k-Zj（2）‖2。

4）判斷：如果｜JC（I+1）-JC（I）｜＜ξ，那么表示算法結(jié)束，反之，I=I+1，重新返回第2步執(zhí)行。

一般情況下，孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)的定量分類首先通過典型核磁T2譜、壓汞曲線特征定性將巖石分類，然后計(jì)算各類型代表參數(shù)來實(shí)現(xiàn)。因此，K-means聚類算法中的K值需要預(yù)先給定位。很多情況下K值的估計(jì)是非常困難的。研究區(qū)典型核磁T2譜、壓汞曲線特征以及孔隙類型定性劃分結(jié)果如圖5所示。由圖5可以看出，核磁T2譜和壓汞曲線將孔隙類型定性分為6類，分別為極好（E1），極好—好（E2），好（G1），好—中等（G2），中等—差（M），差（P）。

1）E1：孔隙度極高，滲透率極高，儲層品質(zhì)因子大于75;核磁T2譜呈右峰單峰，左峰幅度極低;毛管壓力曲線低平，排驅(qū)壓力低于0.1 MPa。

2）E2：孔隙度高，滲透率高，儲層品質(zhì)因子大于30;核磁T2譜呈雙峰特征，但左峰幅度較低;毛管壓力曲線低平，排驅(qū)壓力低于0.1 MPa。

3）G1：孔隙度較高，滲透率高—中等，儲層品質(zhì)因子大于20;核磁T2譜呈雙峰特征，且雙峰幅度大致相等;毛管壓力曲線低平，排驅(qū)壓力低于0.1 MPa。

4）G2：孔隙度中等，滲透率中等，儲層品質(zhì)因子大于10;核磁T2譜呈雙峰特征，左峰幅度略高于右峰;毛管壓力曲線位于中間位置，排驅(qū)壓力低于1 MPa。

5）M：孔隙度中等低，滲透率中等—低，儲層品質(zhì)因子大于1;核磁T2譜呈雙峰特征，左峰幅度明顯高于右峰;毛管壓力曲線位于中間偏上位置，排驅(qū)壓力低于1 MPa。

6）P：孔隙度低，滲透率極低，儲層品質(zhì)因子接近于1或者小于1;核磁T2譜呈單峰特征，右峰幅度極低;毛管壓力曲線位于較高位置，排驅(qū)壓力大于1 MPa。

由圖5可以看出，孔隙結(jié)構(gòu)由極好到差，毛管壓力曲線逐漸抬升，排驅(qū)壓力升高，最大進(jìn)汞飽和度降低，表示巖石孔隙喉道變窄，孔隙結(jié)構(gòu)變差;核磁T2譜圖的右峰幅度逐漸降低，左峰幅度逐漸升高，表示大孔隙信號減弱，小孔隙信號增強(qiáng)。

將參與分類的6項(xiàng)孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)（中值壓力、分選系數(shù)、核磁大小孔隙比、孔隙度、滲透率、儲層品質(zhì)因子）組成6個(gè)集合，利用K-means聚類算法獲得每個(gè)集合的中心參數(shù)。各孔隙類型的聚類參數(shù)中心如表2所示。

3 儲層基本類型確定

3.1 利用綜合參數(shù)劃分儲層類型

在進(jìn)行儲層分類之前，需確定儲層的基本類型。劃分儲層基本類型的方法有很多，一般是建立儲層產(chǎn)液能力和儲層參數(shù)的關(guān)系。常用于定量表征儲層產(chǎn)液能力的參數(shù)有2種：① 產(chǎn)能系數(shù)kh，定義為地層有效滲透率k和地層有效厚度h的乘積，用以評價(jià)儲層產(chǎn)能;② 容積系數(shù)h，地層有效孔隙度和地層有效厚度h的乘積，反映儲層儲集能力。圖6為研究區(qū)產(chǎn)液能力綜合參數(shù)與儲層分類關(guān)系圖。

從圖6可以看出，按照散點(diǎn)分布和相對集中的原則，研究區(qū)的儲層基本類型有3種，每一類儲層的物性條件基本一致，儲層之間則有較大差異。第一類儲層：圖6中右上圈所示，該類型儲層產(chǎn)能系數(shù)大于800×10-3μm2·m，容積系數(shù)大于40，定義為高產(chǎn)儲層;第二類儲層：圖中中間圈所示，該類型儲層產(chǎn)能系數(shù)大于1×10-3μm2·m，容積系數(shù)大于1，定義為中產(chǎn)儲層;第三類儲層：圖6中左下圈所示，該類型儲層產(chǎn)能系數(shù)小于1×10-3μm2·m，容積系數(shù)小于30，定義為低產(chǎn)儲層甚至干層。

根據(jù)產(chǎn)液能力和儲層參數(shù)的關(guān)系，將研究區(qū)儲層基本類型劃分為3類，這是利用孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行儲層精細(xì)分類的前提。

3.2 利用孔隙結(jié)構(gòu)進(jìn)行儲層分類

在儲層基本類型劃分結(jié)果的基礎(chǔ)上，對相應(yīng)的核磁T2譜和毛管壓力曲線進(jìn)行分類整合。按照儲層劃分為3類的原則，各類儲層毛管壓力曲線和核磁T2譜典型特征如圖7，8所示。

圖7依據(jù)儲層基本類型劃分結(jié)果，將毛管壓力曲線歸納為3類。第一類儲層：毛管壓力曲線位于圖版偏低位置，隨著進(jìn)汞壓力的增加，汞飽和度迅速上升，這類儲層的排驅(qū)壓力一般低于0.02 MPa，巖石主體孔隙結(jié)構(gòu)好，孔隙分布均勻，喉道半徑大。第二類儲層：毛管壓力曲線位于圖版的中間位置，隨著進(jìn)汞壓力的增加，最大汞飽和度達(dá)85％左右，這類儲層的排驅(qū)壓力一般低于1 MPa，巖石主體孔隙結(jié)構(gòu)較好，喉道半徑中等。第三類儲層：毛管壓力曲線位于圖版較高位置，隨著進(jìn)汞壓力的增加，汞飽和度緩慢上升，這類儲層的排驅(qū)壓力一般高于1 MPa，巖石主體孔隙結(jié)構(gòu)較差，喉道半徑小，汞較難進(jìn)入巖石孔隙空間。

圖8依據(jù)儲層基本類型劃分結(jié)果，將核磁T2譜歸納為3類。第一類儲層：T2譜峰右移，且右峰明顯高于左峰，表明大孔隙信號強(qiáng)，巖石主體孔隙結(jié)構(gòu)較好，以連通孔隙為主。第二類儲層：T2譜呈明顯的雙峰特征，信號幅度相當(dāng)，表明大、小孔隙均中態(tài)分布，巖石主體孔隙結(jié)構(gòu)一般。第三類儲層：T2譜峰左移，且左峰明顯高于右峰，表明小孔隙信號強(qiáng)，巖石主體孔隙結(jié)構(gòu)差，以不連通孔隙為主。

再次采用聚類算法，計(jì)算圖7，8中3類儲層孔隙結(jié)構(gòu)的中心參數(shù)。各儲層類型劃分參數(shù)聚類中心如表3所示。

由表3可以看出， 儲層的宏觀參數(shù)（孔隙度、 滲透率、 儲層品質(zhì)因子）與微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)（中值壓力、 分選系數(shù)以及核磁大小孔隙比）一致性較好， 孔隙結(jié)構(gòu)的好壞與儲層物性的好壞正相關(guān)。

4 儲層綜合分類

微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)和儲層宏觀參數(shù)有較好的相關(guān)性，微觀-宏觀參數(shù)建立的儲層分類標(biāo)準(zhǔn)與儲層物性一致性較好。但是，孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)對儲層產(chǎn)液能力的影響沒有直觀的表現(xiàn)出來，也沒有具體的量化標(biāo)準(zhǔn)。為此，本研究通過單位厚度日產(chǎn)液量建立儲層參數(shù)和儲層品質(zhì)的直接關(guān)系，對儲層分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行精細(xì)表征（見圖9）。

圖9為儲層產(chǎn)能與中值壓力、儲層品質(zhì)因子、分選系數(shù)、核磁大小孔隙比的關(guān)系圖。由圖9可以看出，單位厚度日產(chǎn)液量與儲層品質(zhì)因子、分選系數(shù)和核磁大小孔隙比成正比，與中值壓力成反比，這與前面的分析結(jié)果一致?；诳紫督Y(jié)構(gòu)分析的儲層標(biāo)準(zhǔn)，可將其分為3類，其中第一類、第二類儲層產(chǎn)能較好，第三類儲層產(chǎn)能低，或者屬于干層。

對研究區(qū)孔隙結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行深入分析，優(yōu)選微觀與宏觀的孔隙結(jié)構(gòu)評價(jià)參數(shù)，在此基礎(chǔ)上對孔隙結(jié)構(gòu)類型進(jìn)行定量劃分。利用綜合參數(shù)和孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)確定儲層的基本類型，然后根據(jù)儲層的實(shí)際產(chǎn)液能力建立儲層品質(zhì)和孔隙結(jié)構(gòu)的定量關(guān)系，得出研究區(qū)的儲層分類標(biāo)準(zhǔn)如表4所示。

1）第一類儲層：儲層滲流能力和儲集性能好，產(chǎn)液能力強(qiáng)。從壓汞曲線特征看，壓力曲線低，排驅(qū)壓力低，進(jìn)汞飽和度高，儲層孔隙度大，孔隙結(jié)構(gòu)較好;核磁T2譜圖中，大孔隙幅度高，譜圖偏右，大孔隙占比較高，孔隙連通性較好;孔隙類型為E1，E2，G1，分別對應(yīng)為極好，極好—好，好;儲層宏觀參數(shù)孔隙度大于8％，滲透率大于10×10-3μm2，儲層品質(zhì)因子大于20;儲層微觀參數(shù)分選系數(shù)一般大于2，核磁大小孔隙比大于1，中值壓力小于0.2。

2）第二類儲層：儲層滲流能力和儲集性能一般，產(chǎn)液能力一般。從壓汞曲線特征看，壓力曲線居中，排驅(qū)壓力中等，進(jìn)汞飽和度高，儲層孔隙度大，孔隙結(jié)構(gòu)一般;核磁T2譜圖中，大、小孔隙幅度接近，譜圖居中，大、小孔隙占比接近，孔隙連通性一般;孔隙類型為G1，G2，M，分別對應(yīng)為好，好—中等，中等—差;儲層宏觀參數(shù)中，孔隙度一般在8％～12％，滲透率一般在（1～50）×10-3μm2，儲層品質(zhì)因子在2～20;儲層微觀參數(shù)分選系數(shù)一般在1.5～2，核磁大小孔隙比在0.5～1，中值壓力在0.2～1。

3）第三類儲層： 儲層滲流能力和儲集性能差， 產(chǎn)液能力差， 或無產(chǎn)液能力。 從壓汞曲線特征看， 壓力曲線高， 排驅(qū)壓力高， 進(jìn)汞飽和度低， 儲層孔隙度小， 孔隙結(jié)構(gòu)差; 核磁T2譜圖中， 小孔隙幅度高， 譜圖偏左， 小孔隙占比較高， 孔隙連通性差; 孔隙類型為M， P， 分別對應(yīng)為中等—差， 差; 儲層宏觀參數(shù)中， 孔隙度一般小于10％， 滲透率小于1×10-3μm2，儲層品質(zhì)因子一般小于5;儲層微觀參數(shù)分選系數(shù)小于1.5，核磁大小孔隙比小于0.5，中值壓力大于1。

5 結(jié) 論

1）研究區(qū)儲層孔隙結(jié)構(gòu)復(fù)雜，儲集空間復(fù)雜多樣，孔隙結(jié)構(gòu)微觀參數(shù)（孔隙中值壓力、分選系數(shù)、核磁大小孔隙比）與儲層宏觀參數(shù)（孔隙度、滲透率和儲層品質(zhì)因子）相關(guān)性較好。通過微觀，宏觀參數(shù)將復(fù)雜孔隙結(jié)構(gòu)劃分為6類，分別為極好（E1）、極好—好（E2）、好（G1）、好—中等（G2）、中等—差（M）和差（P）。

2）克拉瑪依組儲層品質(zhì)因子與孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)有較好的擬合關(guān)系。利用儲層品質(zhì)因子，以及根據(jù)儲層品質(zhì)因子反算的3項(xiàng)微觀孔隙結(jié)構(gòu)參數(shù)，將儲層按照單位厚度日產(chǎn)液量劃分為3類，分別為好、較好和差。

3）由產(chǎn)液能力確定的研究區(qū)內(nèi)3種類型儲層，其壓汞曲線、核磁T2譜圖、孔隙類型特征可表征品質(zhì)間的差異性；同時(shí)，優(yōu)選的6項(xiàng)微觀、宏觀參數(shù)為該差異性確定了定量標(biāo)準(zhǔn)，為研究區(qū)制定了更加細(xì)致的儲層類型劃分方案。

致謝：在本文完成過程中，西南石油大學(xué)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院陳科貴教授給予了悉心指導(dǎo)，在此表示感謝！

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（編 輯 雷雁林）