陈继华 （中国石油大学 （北京）地球物理与信息工程学院，北京102249 中国石化石油勘探开发研究院，北京100083）

肖 亮，毛志强 （中国石油大学 （北京）地球物理与信息工程学院，北京102249）

溶孔洞型含气碳酸盐岩储层孔隙度评价方法研究

陈继华 （中国石油大学 （北京）地球物理与信息工程学院，北京102249 中国石化石油勘探开发研究院，北京100083）

肖 亮，毛志强 （中国石油大学 （北京）地球物理与信息工程学院，北京102249）

溶孔洞型含气碳酸盐岩储层岩性变化多样，岩石骨架参数难以确定；孔隙空间分布非均质性较强，声波传播规律与常规碎屑岩中的不同；且储层含气对中子、密度测井有明显影响，导致了孔隙度评价困难。在岩性识别、求准岩石骨架参数的基础上，提出了声波相对时差－孔隙度对数模型来计算孔隙度的方法。实际资料处理结果表明，利用该方法计算的孔隙度与岩心分析孔隙度结果符合较好，能够满足储层孔隙度评价精度要求。

碳酸盐岩；孔隙度；声波时差；气层

碳酸盐岩储层孔隙空间及孔隙结构十分复杂，具有较强非均质性［1］。储集空间既有孔隙也有裂缝，其中孔隙包括原生孔隙 （如晶间微孔及粒间微孔隙）和次生孔隙 （主要包括溶蚀孔、洞），裂缝包括微裂缝、构造缝和溶蚀缝等。由于碳酸盐岩性脆易溶，导致在不同的地区碳酸盐岩储层主要储集空间类型差异较大，有的以裂缝型为主、有的以溶孔洞型为主、有的以裂缝－孔隙型为主等。碳酸盐岩储层岩性也变化多样，主要有石灰岩、白云岩，以及两种岩性之间的过渡岩性如白云质灰岩、灰质白云岩等。

溶孔洞型含气碳酸盐岩储层的岩性变化导致的岩石骨架参数难以准确确定，同时储层含气给孔隙度评价带来了困难［2］。以PG气田飞仙关组溶孔洞型含气碳酸盐岩储层的为例，探讨此类储层孔隙度计算方法。

1 溶孔洞型含气碳酸盐岩储层孔隙度评价的影响因素分析

根据岩心分析资料显示，PG气田飞仙关组碳酸盐岩储层岩性有残鲕白云岩、鲕粒白云岩、糖粒状残余鲕粒白云岩、细晶－粗晶白云岩、中－细晶含灰质白云岩和白云化鲕粒灰岩等。其中，鲕粒和残余鲕粒白云岩物性最好。储层孔隙空间以次生孔隙为主，裂缝很少。其中溶蚀孔 （洞）占80%以上，是最主要的储集空间，溶蚀孔洞大小一般在0.2～10mm之间 （图1），晶间孔次之，有极少量的原生粒间孔。

图1 X2井岩心溶蚀孔洞

岩心分析孔隙度与孔隙度测井曲线对比分析表明，在PG气田溶孔洞型含气碳酸盐岩储层中，单一孔隙度测井曲线与岩心孔隙度的相关性较差 （图2、3）。其主要原因在于以下3个方面。

图2 密度与岩心孔隙度关系图

图3 声波时差与岩心孔隙度关系图

1）岩性的影响 PG气田目的层岩性包括白云岩、灰质云岩及云质灰岩、灰岩等多种，岩性的变化导致岩石骨架参数的不一致，给利用声波、中子、密度测井曲线计算孔隙度带来困难。因此，要计算孔隙度，首先要区分岩性并求出各岩性组分相对含量，从而计算岩石真实骨架参数。

2）孔隙空间非均质性的影响 溶孔洞的发育，使储层储集空间在纵、横向上的非均质性强，直接影响三孔隙度测井曲线的测井响应。对于密度测井和中子测井这两种偏心测量仪器，测井时探测器只能反映极板所贴靠的方向上仪器探测深度范围内的地层密度和含氢指数，储层孔隙空间非均质性的影响主要在于极板可能遇到溶孔洞分布密集的一面或溶孔洞稀疏的一面，使测量的密度、中子孔隙度大于或小于实际地层孔隙度。

对于声波测井，由于碳酸盐岩储集层中不同大小的孔隙在空间上的分布非常不均匀，大小相差悬殊，根据岩石声速确定其孔隙度时，必须考虑储层的这个特点，并采取与之适应的表达公式。

当声波在固结良好、具有均匀小孔隙的碎屑岩地层时，每一时刻的波前面上孔隙大小与分布几乎都是均匀的，因而声波沿直线路径传播，此时可以使用Wylie公式来计算孔隙度［1］。

而对于溶孔洞型储层，由于孔隙尺寸大小差别很大，分布极不均匀 （见图1），当声波在储层中传播时，根据费马时间最小原理，声波将沿传播时间最短的路径传播，任一时刻声波波前面将沿速度最快、传播时间最短的方向传播［3］。传播路径发生弯曲，其传播所用的时间比在相同孔隙度大小、孔隙均匀分布的岩石中传播所用的时间要少，依据Wylie公式计算的孔隙度会小于真实孔隙度。只有在储层仅存在粒间孔隙或溶蚀孔洞很小、分布较均匀时，才能使声波沿直线传播，声波时差正常增高，这种情况下才能由 Wylie公式计算孔隙度［1］。

3）含气性的影响 当储层中存在天然气时，对于声波测井，由于声波传播路径在溶孔洞发育的碳酸盐岩中沿弯曲的骨架路径传播，含气影响与孔隙均匀分布的地层含气时相比，含气对声波测井的影响相对较小。但是当井壁附近空间内存在较大溶孔洞或密集发育的溶孔洞中含气时，声波速度仍会大大降低，出现周波跳跃现象。对于密度测井，储层孔隙中含天然气，会使密度测井值降低，导致密度孔隙度与实际地层孔隙度相比会偏大。对于中子测井，地层含气时，中子测井测量的孔隙度会过低，比只考虑天然气具有低含氢指数还要低，在中子测井读数中这个差值称作 “挖掘效应”。如果忽略这个效应的影响，将得到偏低的孔隙度值［1］。由于地层含气对中子、密度测井值有明显的影响，所以在利用中子－密度交会法识别岩性时，需要先对中子、密度测井曲线进行含气校正［4］。

2 储层孔隙度评价模型的建立

根据以上分析可知，要比较准确地计算溶孔洞型含气碳酸盐岩储层孔隙度就要校正或消除声波、密度、中子测井曲线上各种影响孔隙度计算的因素。首先要求准地层真实骨架参数，消除岩性变化对孔隙度计算的影响，因而要进行岩性识别并计算矿物相对含量。其次，在对三孔隙度测井曲线消除骨架参数变化影响的基础上，分析各条孔隙度测井曲线与岩心孔隙度的关系，建立合适的孔隙度计算模型。

2.1 岩性识别

2.1.1 光电吸收截面指数曲线识别岩性

岩性密度测井仪除了测量地层的密度外，还能测量地层光电吸收截面指数Pe，它与岩石骨架和孔隙度以及孔隙流体无关。因此，首选光电吸收截面指数Pe来进行岩性识别及矿物相对含量计算，应用Pe计算岩性须满足以下几个条件：

1）储层仅存在两种矿物组分，如石灰岩和白云岩。

2）钻井泥浆中不能掺有重晶石等高Pe值的泥浆添加剂。

3）地层泥质含量很低，岩性较纯。在泥质地层，Pe值包含了泥质的信息，此时不能用Pe来区分岩性。

当出现以上情形时，岩性识别可选择在对密度、中子进行含气校正的基础上，利用双孔隙度曲线交会法来计算矿物相对含量。

PG气田储层岩石只包含两种矿物组分——白云岩和石灰岩，储层段泥质含量很低（＜3%），因此在所有钻井泥浆中未加重晶石的井中都可以利用Pe来识别岩性并计算相对含量：

式中，Pe为岩性密度测井测得的光电吸收截面指数值；Pe1、Pe2分别为石灰岩、白云岩骨架的光电吸收截面指数；V1、V2分别为石灰岩、白云岩相对含量，无量纲。

2.1.2 双孔隙度交会法识别岩性

当钻井泥浆中含有重晶石或地层泥质含量较高时，不能再用Pe来区分岩性，此时可以采用双孔隙度交会法来识别岩性。当密度曲线质量较好时，一般采用中子 －密度交会；否则采用中子 －声波交会。双孔隙度曲线交会法（例如：中子 －密度）确定岩性、计算矿物相对含量的公式为：

根据岩性识别结果，可以利用各矿物组分相对含量计算得到岩石声波、密度综合骨架参数。

式中，DG为密度综合骨架参数，g/cm3；TM为声波综合骨架参数，μs/ft；Δtma1、Δtma2分别为石灰岩、白云岩矿物骨架的声波时差，μs/ft。

将依据岩石综合骨架参数计算的声波、密度孔隙度与岩心孔隙度对比，结果显示：密度孔隙度普遍大于岩心孔隙度，声波孔隙度小于岩心分析孔隙度 （图4）。可见仅仅由综合骨架参数求取孔隙度，精度还不能满足孔隙度评价要求。

2.2 孔隙度模型建立

目前，李淑荣等［5］根据密度孔隙度＞岩心分析孔隙度＞中子孔隙度、声波孔隙度的特点，采用中子－密度孔隙度平均法计算孔隙度。另外，通过试验研究和实践认为，在以溶孔洞为主的碳酸盐岩储层中，孔隙度与声波时差存在以下指数关系［6］：

式中，t为孔隙度，无量纲；Δt为地层声波时差，μs/ft；Δtf为岩石孔隙中流体的声波时差，μs/ft；Δtma为岩石骨架声波时差，μs/ft。

图4 声波、密度孔隙度与岩心孔隙度对比图

运用该公式对PG气田碳酸盐岩储层孔隙度进行了计算，对比计算结果与实际岩心孔隙度发现，在较低孔隙度 （约0%～12%）层段与实际孔隙度符合较好，在较高孔隙度井段声波计算的孔隙度明显偏大，说明该公式对该地区中等以上孔隙度 （＞12%）储层并不适用。

笔者依据声波测井受含气影响相对较小的特点，采用骨架替换法，将变化的岩石骨架参数替换为单一骨架 （白云岩）参数，计算一条消除了岩性变化影响的新声波曲线，建立了新的声波曲线与岩心孔隙度关系模型。方法分两步。首先，根据综合骨架参数计算出s：

由式（6）计算出s，将声波综合骨架参数TM替换为Δtma2，即得到新声波曲线：

式中，s为声波孔隙度，%。

在分析新的声波曲线Δt′与岩心孔隙度关系基础上，建立了利用新声波曲线计算孔隙度解释模型（图5）：

式中，Δt′为替换骨架后新的声波时差测井曲线，μs/ft；Δtma2一般取43.5μs/ft。

从式 （8）可以看出，在溶孔洞型碳酸盐岩储层中，孔隙度是声波时差相对于骨架时差差值的对数函数。将Wylie公式、指数关系公式 （式 （5））和笔者提出的新声波曲线计算孔隙度解释模型 （式（8））进行对比，结果如图6所示。可以看到，指数关系公式在较低孔隙度范围内 （＜12%）与新模型很接近，在较高孔隙度范围明显大于新模型计算孔隙度，不再适用于较高孔隙度的溶孔洞型碳酸盐岩储层孔隙度计算。

3 应用效果评价

利用新声波曲线计算孔隙度解释模型对PG气田X2井目的层段以溶孔洞为主要储集空间的碳酸盐岩储层进行了孔隙度计算。模型计算的孔隙度与岩心孔隙度之间对比结果如图7所示。

图7中第5道是中子－密度平均法计算的孔隙度，与岩心分析孔隙度对比，在中等以上孔隙度范围内，密度－中子平均孔隙度小于岩心孔隙度；在低孔隙度段，密度－中子平均孔隙度略大于岩心孔隙度。图7中第6道是声波－孔隙度指数关系式 （5）计算的孔隙度与岩心分析孔隙度对比，在中低孔隙度（＜12%）层段，式 （5）计算的孔隙度与岩心分析孔隙度符合较好；在较高孔隙度层段，式 （5）计算的孔隙度明显大于岩心分析孔隙度。图7中第7道是新模型 （式 （8））计算的孔隙度与岩心分析孔隙度对比，可以看到新模型计算的孔隙度在低孔隙度段至较高孔隙度段均与岩心分析孔隙度符合较好，能比较准确地反映储层真实孔隙度。

通过对取心井X2井、XD－1井35个层统计表明，由新声波曲线计算孔隙度解释模型计算孔隙度平均绝对误差为0.73%，误差范围基本都在一个孔隙度范围之内，能够满足储层孔隙度评价及储量计算要求。

图5 新的声波时差Δt′与孔隙度解释模型图

图6 各声波－孔隙度模型对比图

图7 X2井不同孔隙度模型孔隙度计算结果对比图｀

4 结 论

1）溶孔洞型碳酸盐岩储层孔隙的非均质性对三孔隙度测井曲线有明显的影响，特别是声波测井响应特征与碎屑岩中明显不同，常规Wylie公式不再适应此类储层孔隙度计算。

2）在岩性识别以及矿物相对含量计算的基础上，采用单一骨架参数替代变化的综合骨架参数，计算得到单一骨架值声波曲线，建立新声波曲线计算孔隙度解释模型。模型计算结果与实际地层孔隙度符合较好，能够满足储层评价和储量计算要求。

［1］雍世和，张超谟.测井数据处理与综合解释 ［M］.东营：石油大学出版社，1996.

［2］范铭涛，沈全意，吴辉，等.复杂岩性裂缝－孔隙型储层孔隙度计算方法研究 ［J］.天然气工业，2005，25（5）：29～36.

［3］陆基孟.地震勘探原理 ［M］.北京：石油工业出版社，1993.

［4］斯伦贝谢公司.测井解释原理与应用 ［M］.李舟波，潘葆芝，译.北京：石油工业出版社，1991.

［5］李淑荣，朱留方，李国雄，等.川东北海相碳酸盐岩储层测井评价技术 ［J］.测井技术，2008，32（4）：337～341.

［6］石油勘探开发规划研究院勘探室.碳酸盐地层测井解释的几个问题 ［M］.北京：石油工业出版社，1978.

Method for Evaluating Porosity in Carbonate Reservoir with Pores and Vugs

CHEN Ji－hua，XIAO Liang，MAO Zhi－qiang（First Author's Address：Faculty of Geophysics and Information Engineering，China University of Petroleum，Beijing102249，China；Research Institute of Petroleum Exploration and Production，SINOPEC，Beijing100083，China）

Lithologic variations were induced in porous and vugg gas carbonate reservoirs，it was difficult to determine the parameters of rock matrix.The distribution of pores and vugs is highly heterogeneous，the rules of sonic wave propagating in the conventional clastic rocks were different from that of in carbonate rock.In addition，bearing gas had a remarkable effect on logging response，thus its pore spatial distribution was with strong heterogeneity，sonic transmission rules were different with those of clastic rocks，gas containing in the reservoirs had evident influence on neutron and density loggings therefore it was very difficult for porosity evaluation.A sonic－transit－time versus porosity logarithmic model was put forward to calculate the porosity of reservoir based on distinguishing lithology and calculating parameters of rock matrix.The result of data processing shows that the porosity calculated by using this method is consistent with of core porosity，it can meet the accuracy in reservoir calculation.

carbonate；porosity；sonic－transit－time；gas reservoir

P631.84

A

1000－9752（2011）06－0092－06

2010－10－04

国家科技重大专项 （2008ZX05005）。

陈继华 （1978－），男，2000年大学毕业，工程师，博士生，现从事测井资料处理解释技术研究工作。

［编辑］ 龙 舟