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基于数字岩石物理实验的岩石电性影响因素分析*——以珠江口盆地(东部地区)中浅层砂岩储层为例

2012-01-23

中国海上油气 2012年6期
关键词:矿化度泥质含水

冯 进

(中海石油(中国)有限公司深圳分公司)

基于数字岩石物理实验的岩石电性影响因素分析*
——以珠江口盆地(东部地区)中浅层砂岩储层为例

冯 进

(中海石油(中国)有限公司深圳分公司)

为了进一步认识粘土含量、地层水矿化度、微孔隙含量等因素对岩石电性的定量影响规律,基于HZ21-1-2井944B岩心粒度资料和孔隙度约束建立了三维数字岩心,利用数值模拟法研究了各因素对岩石电性的影响规律,结果表明:在相同的地层水矿化度条件下,岩石电阻率随粘土含量的增加而减小,且含水饱和度越低,粘土减阻效果越显著;对于几乎不含泥质的砂岩,地层水矿化度对岩石电阻率指数无影响;对于含泥质的砂岩,泥质呈现增阻还是减阻主要与地层水矿化度有关;微孔隙发育导致束缚水含量增加,岩石电阻率降低。这些研究成果可以为珠江口盆地(东部地区)含油饱和度评价提供指导作用。

珠江口盆地(东部地区) 数字岩心 岩石物理实验 岩石电性 粘土含量 地层水矿化度微孔隙含量

岩石电性资料在测井解释、储层评价以及储量预测中具有重要作用,但岩石电性不仅受孔隙空间中流体分布和性质的影响,还取决于微观孔隙结构特征[1-2]。珠江口盆地(东部地区)大部分已开发油藏属于新近系中浅层(珠海组之上)中、高渗砂岩储层[3-4],虽然多年来对于这类储层建立了比较成熟的测井评价体系,但是受限于海上取心成本较高、数量较少,且岩石物理实验对岩心的微观孔隙结构、流体分布特性难以定量计算、控制和观察,对于影响珠江口盆地(东部地区)储层电性变化规律的各种因素(如粘土含量、地层水矿化度)的定量分析不够,而近年来飞速发展的基于真实岩心的数字岩石物理实验可以较好地解决上述问题[5]。为此,选取珠江口盆地(东部地区)HZ21-1-2井具有代表性的岩心构建了数字岩石物理实验,分别探讨了粘土含量、地层水矿化度和微孔隙含量等因素对岩石导电性的影响规律,从而为该地区含油饱和度评价提供了指导作用。

1 数字岩石物理实验模型的构建

岩石属于多孔介质,岩石物理宏观属性受其复杂的微观孔隙结构的影响。因此,许多学者设计了多种孔隙结构模型,如毛管模型、孔隙网络模型、逾渗网络模型等。上述岩石孔隙结构模型对岩石孔隙空间进行了不同程度的简化,岩石物理数值模拟结果难以准确重复岩石物理实验结果[6-8]。目前,X射线CT为建立岩石三维微观模型提供了一种新方法,即基于数字岩心的岩石物理数值模拟方法(也被称之为数字岩石物理实验)。与传统的岩石物理实验相比,数字岩石物理实验具有以下几个优点:①速度快而且费用低。②描述岩石微观结构的数字岩心一旦建立,数字岩石物理实验可计算多种岩石物理属性,如电阻率、声波速度、渗透率和核磁共振响应等。由于所有的岩石物理属性均来源于同一块三维数字岩心,有利于建立多种物理属性之间的内在联系。③通过调整数字岩心的微观参数,利用数字岩石物理实验有利于认识储层参数对岩石物理属性的影响。

1.1 三维数字岩心构建过程

鉴于X-CT扫描建立数字岩心费用昂贵,而且费时,因此在岩心二维信息(铸体薄片、扫描电镜、粒度分析等)的基础上构建三维数字岩心(称之为三维数字岩心的重建算法)具有重要的应用价值。本研究中,以 HZ21-1-2井944B岩心为例建立数字岩心。图1为944B岩心岩石粒度分析结果,图2为采用过程法构建的944B三维数字岩心(图中灰色区域代表岩石骨架,黑色区域代表岩石的孔隙空间)。

图1 944B岩心岩石粒径分布曲线

图2 过程法构建的944B三维数字岩心

对于单相流体饱和岩石,孔隙空间流体分布无须特别处理;对于双相流体饱和岩石,岩石电学特性与岩石孔隙空间流体分布有关。不同含水饱和度下孔隙流体分布受到诸多微观因素的影响,因此如何确定不同含水饱和度下流体分布是岩石电性数值模拟面临的首要问题[9],需要在确定三维数字岩心孔隙流体分布后采用数值模拟方法计算岩石电阻率,进而研究岩石电阻率指数的变化规律。

1.2 模型精确性评价

利用有限元方法计算饱和地层水时944B三维数字岩心岩石的电阻率,并得到岩石的地层因素和胶结指数,计算结果见表1。在模拟过程中,设地层水电阻率为0.238Ω·m,与岩石电阻率实验测量时使用的地层水电阻率相同。在三维数字岩心中,设孔隙空间完全饱和水,并设岩石中不包含导电矿物,为绝缘体。表1说明,三维数字岩心的岩石电阻率、地层因素和胶结指数的数值模拟结果与真实岩心实验结果基本相符,相对误差均不超过5%。

表1 944B三维数字岩心岩石电阻率、地层因素和胶结指数数值模拟结果与944B岩心实验结果的对比

在模拟岩石电阻率指数过程中,由于孔隙空间存在油和水2种流体,所以首先要模拟不同含水饱和度下孔隙空间中的流体分布。本研究采用数学形态学方法确定了不同含水饱和度下的油水分布,模拟中设岩石为水湿储层,油占据大孔隙空间,而水占据小孔隙和大孔隙的角隅。图3分别为含水饱和度为70%和54%时944B三维数字岩心孔隙空间的流体分布情况,图中蓝色为岩石骨架,红色和绿色分别代表孔隙空间的水和油。

图3 含水饱和度为70%(左)和54%(右)时944B三维数字岩心岩石孔隙流体分布(蓝色代表岩石骨架,红色和绿色分别代表孔隙空间的水和油)

在确定了孔隙流体分布的基础上,采用有限元方法计算了不同含水饱和度下944B三维数字岩心岩石电阻率(Rt),并计算了岩石电阻率指数(RI),数值模拟结果如图4所示。944B岩心实验测量的饱和度指数为1.85,其三维数字岩心数值模拟结果为1.82,二者之间的相对误差仅为1.6%。

因此,利用过程法构建三维数字岩心,采用数学形态学方法和有限元方法计算岩石电阻率是可行的,其结果较为准确地重复了真实岩心岩石电阻率实验测量结果。

图4 944B三维数字岩心岩石电阻率指数数值模拟结果

2 岩石导电性影响因素定量分析

影响岩石导电特性的因素有很多,如微孔隙、润湿性、粘土矿物、导电矿物、地层水矿化度等。岩石电阻率实验难以定量测量、表征和控制上述影响因素,而基于数字岩心的数字岩石物理实验是一种行之有效的方法。

2.1 粘土含量对岩石电性的影响

在测井评价中,泥质通常指细粉砂、粘土矿物以及粘土所含水的混合物。泥质含量的增加伴随着沉积速度由高速转为低速,岩石颗粒由粗变细,因此使得孔隙尺寸减小,孔隙表面粗糙程度增加,微孔隙发育,毛管束缚水增加,有降低电阻率的趋势。

利用过程法建立泥质含量为11%的三维数字岩心,并设定泥质中粘土含量分别为0%、10%、30%、40%、60%时研究岩石电阻率的变化。数值模拟结果(图5)表明,由于粘土的导电作用,在相同的地层水矿化度条件下,岩石电阻率随粘土含量的增加而减小,且含水饱和度越低,粘土减阻效果越显著;在低含水饱和度区域内,粘土含量对岩石电阻率的影响最为显著。

图5 粘土含量对944B三维数字岩心岩石电阻率的影响

粘土含量对944B三维数字岩心岩石电阻率指数的影响如图6所示。从图6可以看出,随着粘土含量的增加,由于粘土附加导电作用,在相同含水饱和度下岩石电阻率指数明显降低,说明在该地层水矿化度下,粘土呈现减阻作用;随着含水饱和度的升高,粘土对岩石电阻率指数的影响明显降低。

图6 粘土含量对944B三维数字岩心岩石电阻率指数的影响

2.2 地层水矿化度对岩石电性的影响

本研究通过改变三维数字岩心中的地层水矿化度,计算不同饱和度下的岩石电阻率,进而研究其对岩石电性的影响。地层水矿化度对岩石电阻率特性的影响规律较为复杂,且与岩心所含的泥质密切相关,因此建立了2块不同的三维数字岩心:1号三维数字岩心泥质含量为14.59%,岩心孔隙度为22.2%,阳离子交换能力6.824 mmol/100 g;而2号三维数字岩心泥质含量为0.03%,岩心孔隙度为14.91%,阳离子交换能力6.824 mmol/100 g。设定地层水矿化度依次为5000×10-6、10000×10-6、30000×10-6和60000×10-6。

图7为1号三维数字岩心地层水矿化度对岩石电阻率的影响,可以看出,随着含水饱和度降低,岩石电阻率增大;在相同含水饱和度下,随着地层水矿化度增加,岩石电阻率降低,这是由于随着地层水矿化度的增大,地层水的导电能力增强,所以岩石电阻率降低。

图7 1号三维数字岩心地层水矿化度对岩石电阻率的影响

图8为三维数字岩心地层水矿化度对岩石电阻率指数的影响。对于2号三维数字岩心,地层水矿化度对岩石电阻率指数影响很小,在整个含水饱和度区间内不同矿化度下的岩石电阻率指数基本相同,这是由于该岩心几乎不含泥质,岩石中的导电组分只有地层水,而岩石电阻率指数为不同含水饱和度下岩石电阻率与饱和地层水岩石电阻率的比值,从而消除了地层水矿化度(地层水电阻率)的影响。因此,对于几乎不含泥质的砂岩,地层水矿化度对岩石的电阻率指数没有影响。

图8 三维数字岩心地层水矿化度对岩石电阻率指数的影响

相反,对于1号三维数字岩心,岩石电阻率指数随着地层水矿化度的增加而增大,且其差别随含水饱和度的降低而变大,这主要是由于该岩心泥质含量较高。低矿化度地层水的导电能力较弱,与泥质附加导电能力相似或更小,使得泥质表现为减阻作用,而高矿化度地层水导电能力强,明显高于泥质附加导电能力,泥质主要表现为增阻作用,且泥质的增阻或减阻作用随着含水饱和度的降低而更为明显。通过数值模拟发现,地层水矿化度对岩石电阻率的影响规律比较复杂,泥质呈现增阻还是减阻主要与地层水矿化度有关,不能一概而论。对于具有不同储层参数的岩石,地层水矿化度对岩石电阻率指数的影响也不相同。

2.3 微孔隙对岩石电性的影响

微孔隙是指孔隙半径小于0.1μm的孔隙,也包括孔隙周围的角隅。由于微孔隙中地层水具有较强的导电能力,微孔隙含量对岩石电阻率具有较大的影响。分别构建微孔隙率为10%、60%和90%的三维数字岩心,模拟了微孔隙率对岩石电阻率的影响。数值模拟结果(图9)表明,随着微孔隙率增大,岩石电阻率降低,这是由于微孔隙尺寸小,油气难以侵入,通常是被地层水完全占据,而随着微孔隙率的增大,微孔隙中的地层水为电流提供了附加的导电路径,使岩石电阻率减小。

图9 微孔隙率对944B岩心岩石电阻率的影响

微孔隙率对岩石电阻率指数的影响如图10所示。从图10可以看出,在相同含水饱和度下,随着微孔隙率的增大,岩石电阻率指数降低,这是由于微孔隙一般饱含地层水,构成了附加导电路径;随着含水饱和度的降低,微孔隙的导电作用更为明显,从而导致随微孔隙率的增大,岩石电阻率指数下降,但在相同含水饱和度下岩石电阻率指数的差别会变小。

图10 微孔隙对944B岩心岩石电阻率指数的影响

3 结论

(1)以珠江口盆地(东部地区)HZ21-1-2井的944B岩心为基础,在粒度分析资料的基础上,利用过程法构建了该岩心的三维数字岩心。采用数学形态学和有限元方法计算了岩石电阻率、地层因素、胶结指数和饱和度指数,数值模拟结果与实验结果的相对误差均在5%以内,验证了岩石电性数值模拟的准确性。

(2)利用数值模拟方法研究了粘土含量、地层水矿化度、微孔隙等因素对岩石电性的影响规律,发现粘土和地层水矿化度对岩石电阻率的影响规律较为复杂。地层水矿化度越高,岩石电阻率越低;对于几乎不含泥质的砂岩,地层水矿化度对岩石电阻率指数和饱和度指数无影响,而对于含泥质的砂岩则影响规律有所不同;微孔隙发育导致束缚水含量增加,岩石电阻率降低。

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An analysis of the factors to influence electrical properties of rocks based on a digital petrophysical experiment:a case of the middle-shallow sandstone reservoirs in Pearl River Mouth basin(the eastern area)

Feng Jin
(Shenzhen Branch of CNOOC Ltd.,Guangdong,518067)

In order to further understand quantitative influrences of different factors,such as clay content,formation-water salinity and microporosity,on the electrical property of rocks,the data of grain size and porosity from Core 944B in Well HZ21-1-2 were used to establish a 3D digital core,and the numerical simulation was applied to analyze influnces of each factor.The results have indicated that rock resistivity will decrease with increasing clay content if water salinity is constant,and the lower the water saturation,the higher the degree of resistivity decrease by clay.For the sandstone containing almost no clay,water salinity may have no in flurence on its resistivity;and for the sandstone containing clay,it will depend on formation-water salinity whether its resistivity may decrease or increase.Furthermore,the development of micro porosity in sandstones will result in irreducible water increase and resistivity decrease.All these concepts may provide reference for the oil-saturation evaluation in Pearl River Mouth Basin(the eastern area).

Pearl River Mouth Basin(the eastern area);digital core;petrophysical experiment;electrical property of rock;clay content;water salinity;microporosity

*国家储委资源调查项目“南海东部海域储层电性参数研究(编号:Z2010SLSZ-395)”部分研究成果。

冯进,男,高级工程师,1997年毕业于中国石油大学(北京)获硕士学位,现主要从事测井综合解释及相关工作。地址:广东省广州市海珠区江南大道中168号海洋石油大厦1806室(邮编:510240)。

2012-02-25改回日期:2012-08-30

(编辑:周雯雯)

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