一种测井渗透率解释方法.pdf

本发明涉及一种测井渗透率解释方法，首先进行粒度解释、孔隙度解释以及含水饱和度解释，然后利用渗透率解释模型进行渗透率解释，最后利用粒度对比、渗透率模型实测检验以及渗透率模型实测生产特征检验对渗透率解释模型进行校验。本发明一种测井渗透率解释方法结合了静态实验、测井及动态测试资料，利用数学统计的科学方法，经过基于地质条件的客观分析评价后对解释结果加以校验，模型结果客观真实且便于使用。

1.  一种测井渗透率解释方法，其特征在于根据已知的测井数据计算测井渗透率，具体包括以下步骤：
(1)粒度解释：采用以下公式进行粒度解释：
M_d＝-0.346GR+18.775ρ+2.497γ+0.002GR²
-17.723ρ²+4.089ρ³-0.095γ²+0.001γ³
其中，M_d表示粒度，GR表示伽马测井，单位为API；ρ表示测井密度，单位为g/cm³；γ表示中子测井，单位为v/v；所述的伽马测井、测井密度和中子测井均为已知的电测井数值常数；
(2)孔隙度解释：对中子密度曲线进行质量控制和附加校正后，采用中子-密度交会方法得到地层孔隙度；
(3)渗透率解释：采用以下公式渗透率解释模型进行渗透率解释：

其中，K表示渗透率，单位为mD；M_d表示步骤(1)计算得到的粒度，单位为Φ；表示步骤(2)计算得到的孔隙度，单位为f；P表示测井视电阻率，单位为Ω·m，所述的测井视电阻率为测井数据中的已知量。

2.  根据权利要求1所述的测井渗透率解释方法，其特征在于：步骤(3)进行渗透率解释后，通过以下步骤对渗透率解释模型进行校验：
(4-1)粒度对比：根据步骤(1)得到的粒度确定其中值，再根据实际采集到的岩样的粒度确定岩样粒度中值，对比粒度中值和岩样粒度中值，做其相关性散点图，若散点分布于45°线的两侧越集中，则粒度中值和岩样粒度中值的相关性越好；
(4-2)渗透率模型实测检验：将步骤(3)得到的解释的渗透率与岩心样品实测渗透率进行对比，做其相关性散点图，若散点分布于45°线的两侧越集中，则解释的渗透率与岩心样品实测渗透率的相关性越好；
(4-3)渗透率模型实测生产特征检验：对于单井，根据地层系数与生产测井的实测产量剖面的产能测试值进行对比，以检验渗透率解释模型，地层系数即地层有效厚度与有效渗透率的乘积，用于判定注水井各层位注入量，其中，有效厚度表示在现有经济技术条件下可以开采的油层厚度，油层厚度不包含差油层、油水同层、含油水层以及含水油层；地层系数与生产测井的实测产量剖面的产能测试值越接近，则渗透率模型的结果越接近真实值。

一种测井渗透率解释方法
技术领域
本发明涉及一种测井渗透率解释方法，属于采矿技术领域。
背景技术
渗透率是储层评价中非常重要的参数。目前，获得储层渗透率的途径主要有两种，一种是通过实验或工程手段直接测得，另一种是基于地球物理方法解释求取。前一种包括岩心实验测量法、电缆地层测试法、钻杆地层测试法等，后一种包括测井解释渗透率和地震解释渗透率等，由于获取手段不同，加之渗透率本身敏感性，其数值之间相差很大。
而校验渗透率是否精准主要有两个方面，一是与岩心实测的对比，但是由于样品质量、渗透率测量的精度影响，实测数据与地层真实渗透率有一定偏差；二是与生产动态相结合，除了人为工作制度的改变，储层质量是影响生产的根本原因。
渗透率作为储层物性研究的一个关键参数，其解释模型一直较难建立。利用测井资料进行渗透率解释是目前最常用做法，常规测井软件解释采用经验公式和理论模型来计算渗透率，由于公式或模型的经验性、人为因素影响、地区差异及缺乏生产动态验证，常导致最终的解释模型不能广泛应用或与实际结果不符。
发明内容
为了解决现有技术的不足，本发明提供了一种测井渗透率解释方法，该方法基于岩心、实验、测井、测试等资料，采用数学统计法及动静态相互校验法，建立渗透率多元线性回归测井解释模型，可以正确有效地计算渗透率。
本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是：提供了一种测井渗透率解释方法，具体包括以下步骤：
(1)粒度解释：采用以下公式进行粒度解释：
M_d＝-0.346GR+18.775ρ+2.497γ+0.002GR²
-17.723ρ²+4.089ρ³-0.095γ²+0.001γ³
其中，M_d表示粒度，GR表示伽马测井，单位为API；ρ表示测井密度，单位为g/cm³；γ表示中子测井，单位为v/v；所述的伽马测井、测井密度和中子测井均为已知的电测井数值常数；
(2)孔隙度解释：对中子密度曲线进行质量控制和附加校正后，采用中子-密度 交会方法得到地层孔隙度；
(3)渗透率解释：采用以下公式渗透率解释模型进行渗透率解释：

其中，K表示渗透率，单位为mD；Md表示步骤(1)计算得到的粒度，单位为Φ；表示步骤(2)计算得到的孔隙度，单位为f；P表示测井视电阻率，单位为Ω·m，所述的测井视电阻率为测井数据中的已知量。
步骤(3)进行渗透率解释后，通过以下步骤对渗透率解释模型进行校验：
(4-1)根据步骤(1)得到的粒度确定其中值，再根据实际采集到的岩样的粒度确定岩样粒度中值，对比粒度中值和岩样粒度中值，做其相关性散点图，若散点分布于45°线的两侧越集中，则粒度中值和岩样粒度中值的相关性越好；
(4-2)渗透率模型实测检验：根据步骤(3)的解释的渗透率作出测井解释渗透率散点图，将其与岩心样品实测渗透率散点图进行对比，若散点分布于45°线两侧越集中，则相关性越好。
(4-3)渗透率模型实测生产特征检验：对于单井，根据地层系数与生产测井的产量剖面对比检验渗透率解释模型，地层系数即地层有效厚度与有效渗透率的乘积，用于判定注水井各层位注入量，其中，有效厚度表示在现有经济技术条件下可以开采的油层厚度，油层厚度不包含差油层、油水同层、含油水层以及含水油层，物性越好，渗透率值越高，其地层系数越大，生产井产能好，注水井注入量高。
本发明基于其技术方案所具有的有益效果在于：该方法结合静态实验、测井及动态测试资料，利用数学统计的科学方法，经过基于地质条件的客观分析评价后对解释结果加以校验，模型结果客观真实且便于使用。
附图说明
图1是喉道分维数与孔隙度、渗透率、门槛压力、最大孔喉半径相关图，其中图1(1)是喉道分维数与孔隙度相关图，图1(2)是喉道分维数与渗透率相关图，图1(3)是喉道分维数与门槛压力相关图，图1(4)是喉道分维数与最大孔喉半径相关图。
图2是孔隙分维数与孔隙度、渗透率、门槛压力、最大半径相关图。其中图2(1)是孔隙分维数与孔隙度相关图，图2(2)是孔隙分维数与渗透率相关图，图2(3)是孔隙分维数与门槛压力相关图，图2(4)是孔隙分维数与最大孔喉半径相关图。
图3是岩样孔隙度分布直方图。
图4是岩样渗透率分布直方图。
图5是岩样孔隙度、渗透率散点图。
图6是实测粒度中值与测井曲线关系。
图7是岩样渗透率-孔隙度、粒度、电阻率散点图。
图8是砂岩粒度中值分布直方图。
图9是解释粒度中值与岩样粒度中值交会图。
图10是岩心实测-测井渗透率散点图。
图11是渗透率解释KH劈分与产能测试柱状关系图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
本发明为提供了一种测井渗透率解释方法，具体包括以下步骤：
(1)粒度解释。由于储集空间以剩余原生粒间孔为主，其次为部分或少量粒间溶孔和长石溶孔，还有少量的粒内溶孔和微量的杂基微孔。主要发育片状、弯片状喉道、缩颈型喉道，孔喉分界为4μm。粒度分选中等偏差，主要为颗粒支撑结构，以孔隙式胶结为主。
图像法计算孔隙结构分形维数范围在1.60-1.89之间，其值体现的是孔、喉的相对大小，即孔喉比，维数越大，粒径越均一，孔隙喉道半径大小越相近，孔隙度大，连通性好，储层物性好；维数较小的岩样一般为杂砂岩、砂砾岩，分选差，泥质含量高，孔隙不发育或连通性不好。压汞法计算分形维数数值在2.5-2.9之间，考虑到孔隙、喉道的油层物理意义不同，故分别计算孔、喉的分维数。小于4μm的喉道，分维数越大，储层物性越好；大于4μm的孔隙分维数与孔隙度有正相关，与渗透率及最大半径负相关，分维数越大，物性越差。如图1和图2所示分别是喉道分维数与孔隙度、渗透率、门槛压力、最大孔喉半径相关图，以及孔隙分维数与孔隙度、渗透率、门槛压力、最大孔喉半径相关图。
孔隙和喉道在储集流动空间、结构、分维特征等方面都有很大区别，仅用孔隙度这一参数难以全面解释孔喉的渗流特征，而粒度作为一个孔隙结构参数，其大小、分布、分选即可以依据常规实验室获取又可在测井曲线进行计算，可作为渗透率模型参数之一。
粒度反映了颗粒大小、分选性，决定了岩石孔隙度、渗透率，同时也决定了岩石比面、毛管力和膨胀性能等。选取油层中25个岩样粒度资料建立粒度与测井曲线的关系， 如图6所示是实测粒度中值与测井曲线关系，可以看出其中粒度中值与密度、中子、伽马的相关性较好。
结合经验模型，提出了本地区的粒度解释模型，并根据岩样数据校正模型参数。生产井粒度解释公式如下：
M_d＝-0.346GR+18.775ρ+2.497γ+0.002GR²
-17.723ρ²+4.089ρ³-0.095γ²+0.001γ³
其中，M_d表示粒度，GR表示伽马测井，单位为API；ρ表示测井密度，单位为g/cm³；γ表示中子测井，单位为v/v；所述的伽马测井、测井密度和中子测井均为已知的电测井数值常数；
(2)孔隙度解释：对中子密度曲线进行质量控制和附加校正后，采用中子-密度交会方法得到地层孔隙度。
选取523个岩样所做得孔隙度分布直方图如图3所示，该图揭示孔隙度呈单峰型，峰值在20％，分布区间12％-24％。523个岩样所做得渗透率分布直方图如图4所示，该图显示渗透率呈单峰型，峰值在10*10-3μm²，分布区间10-2000*10-3μm²。储层属于中孔、中高渗储层，储集性能较好。
由于影响岩石孔隙结构的因素很多，在孔隙度和渗透率散点图上往往呈现出一个很宽的分布带。如图5所示为岩样孔隙度、渗透率散点图，可以看到孔隙度与渗透率在分布带范围内具有良好的相关性，但是同一孔隙度下，渗透率有数量级的变化，故在求取模型时，还需要结合其他参数进行分段解释。
(3)渗透率解释：
利用SPSS软件计算渗透率与各参数的相关程度，发现在物性下限(孔隙度13％)以上的参数，即有效油层、水层参数与渗透率关系较好，低于物性下限的参数拟合程度不高。如图7所示是岩样渗透率-孔隙度、粒度、电阻率散点图，可以看出，渗透率同孔隙度具有正相关关系，孔隙度越高，渗透率越高；同电阻率有负相关关系，与粒度的关系不明显。利用SPSS软件对应变量(渗透率)和自变量(参数)进行曲线估计，单参数选取拟合度较高的曲线模型，继而多参数进行非线性分析，得出渗透率解释模型公式：

其中，K表示渗透率，单位为mD；Md表示步骤(1)计算得到的粒度，单位为Φ；表示步骤(2)计算得到的孔隙度，单位为f；P表示测井视电阻率，单位为Ω·m，所述的测井视电阻率为测井数据中的已知量。
之所以不采用含水饱和度作为渗透率解释模型的参数，是因为计算含水饱和度西门杜公式中：
Sw=a*RwRt*φm-Vsh*Rw0.4*Rsh]]>
其中，Sw表示含水饱和度；Rt表示地层真电阻率，单位为m；Vsh表示泥质含量，用小数表示；Rsh表示纯泥岩电阻率，单位为Ω·m；Rw表示地层水电阻率，单位为Ω·m；Φ表示孔隙度，由步骤(2)得到，用小数表示；a表示岩性系数；m表示胶结指数；
其中，泥质含量、地层水电阻率、岩性系数以及胶结指数均可由实验室测得，地层真电阻率值即为去除井径、泥浆电阻率、上下围岩及电极距等因素的影响的测井视电阻率数值，纯泥岩电阻率是根据地层实际情况的经验数值，因此，所述的地层真电阻率、泥质含量、纯泥岩电阻率、地层水电阻率、孔隙度、岩性系数以及胶结指数均为测井数据中的已知量。
储层流体的相对含量也是影响储层渗透率的重要因素，根据西门杜公式，含水饱和度与电阻率有直接的关系，且其中孔隙度再次参与计算，影响模型精度，故在渗透率解释模型中，直接选用电阻率作为参数。
步骤(3)进行渗透率解释后，可以通过以下步骤对渗透率解释模型进行校验：
(4-1)粒度对比：如图8和图9分别是解释粒度中值与岩样粒度中值交会图，以及岩心实测-测井渗透率散点图，可以看出解释的粒度中值与岩样粒度中值有良好的对应关系，砂岩粒度中值主要集中在4-6之间，即粒径在0.016-0.063mm，属粉砂-细砂级，与铸体薄片分析较一致。
(4-2)渗透率模型实测检验：将步骤(3)得到的解释的渗透率与岩心样品实测渗透率进行对比，做其相关性散点图，如图10所示是岩心实测-测井渗透率散点图，可以看到，测井解释渗透率偏大，一方面是由于本地区孔隙度解释对于薄层来说解释较差，另一方面，所利用的岩样大多是有效层物性好的样品，对低孔低渗部分解释不精确。
(4-3)渗透率模型实测生产特征检验：对于单井，根据地层系数与生产测井的产量剖面对比，可以检验解释渗透率的质量。地层系数即地层有效厚度与有效渗透率的乘积(KH)，可以用来判定注水井各层位注入量。其中，有效厚度不包含差油层、油水同层、含油水层、含水油层。地层系数与生产测井的实测产量剖面的产能测试值越接近，则渗 透率模型的结果越接近真实值。
2010年4月进行产能测试，2011年9进行PLT测试，得到是渗透率解释KH劈分与产能测试柱状关系图如图11所示。
图11中的数据具体在下表中体现：

表1各井地层参数、产能测试、PLT测试数据表
根据表1，各油组的KH比例与产能测试比例相差不大。X1井渗透率KH比例与产能测试对应较好，L₁Ⅳ_上B油组比例稍高；X2井渗透率KH比例与产能测试对应好，L₁Ⅳ_上油组KH(21.83％)比产能测试(13.9％)高，与PLT测试(24.34％)比例一致；X4井没有进行产能测试，使用PLT测试结果。X4井最初按渗透率对L₁Ⅱ、L₁Ⅳ油组分别配产60％、40％，2011年9月进行PLT测试前，X9井调配注水，将水全部注入L₁Ⅱ油组，使得PLT测试结果L₁Ⅱ油组比例高，解释渗透率合理；X5井比例基本相同；X6井产能测试不稳定，计算结果与PLT测试大小关系对应相同；X12井的产能测试不准确。

表2L1II上油组物性与ODP预测对比表
根据表2，油井产液能力、注水井的吸水能力与储层物性特征相符程度高，即物性好的储层，产油、注水能力强；物性差的储层，产油、注水能力弱。L₁Ⅱ_上油组作为流一段主产层，储量大，含油面积大，生产井数最多，储量动用大，对流一段产能贡献最大。根据L₁Ⅱ_上油组开发现状(表3)可亦以看出，X3、X12井日产、累产高，是与储层基本物性相符的。

表3L₁Ⅱ_上油组开发现状
由步骤(4-1)到步骤(4-3)可以进一步验证本发明提供的渗透率解释模型是可靠的。
本发明实施例中，在渗透率测井解释计算中，在地质条件约束下，多元线性回归考虑了较多影响因素，而不是单一的孔隙度因素，更加符合地质规律。