龙岗地区侏罗系碎屑岩致密油测井评价新方法*

2014-03-11王跃祥何绪全

天然气勘探与开发 2014年1期

关键词：龙岗油层岩性

王跃祥何绪全周肖梁涛

（中国石油西南油气田公司勘探开发研究院）

龙岗地区侏罗系碎屑岩致密油测井评价新方法*

王跃祥何绪全周肖梁涛

（中国石油西南油气田公司勘探开发研究院）

针对龙岗地区沙溪庙组和凉高山组致密油层的特征，建立了储层品质的测井表征方法，形成了有效的致密油测井评价技术。结果表明：衍生反映岩性纯度的特征参数TPI，结合反映物性的AC曲线和含油性的Rt曲线，构建识别致密油层的产油指数法，较以往常用的图版法在识别致密油层方面效果更明显。图10表1参8

龙岗地区致密油非常规油气测井评价

0 引言

侏罗系致密油是目前四川盆地勘探领域之一［1－2］。致密油是指与生油岩相伴生或与其直接接触的致密砂岩、致密碳酸盐岩等岩石中短距离运移的石油聚集，无明显圈闭边界［3－4］。致密油储层具有以下基本特点：①储层类型多样，岩性复杂，单层厚度变化大；②成藏机理与常规油气藏差异大，多为近源成藏；③孔隙度低，小于10%，基质渗透率低，小于0.1mD；④一般发育天然裂缝，且是控制油气产能至关重要的因素；⑤自然产能低，需采用水平井等工艺才可获得工业产能。

近年来，虽然有一些新方法、新技术应用于非常规油气的勘探［5－8］，但是在致密油的勘探上仍未有较大的突破，尤其在四川盆地龙岗地区碎屑岩致密油的测井评价方面几乎还未涉足。

1 储层地质特征

1.1 岩性特征

龙岗地区沙溪庙、凉高山组主要发育凉高山滩坝砂、沙一底部席装砂、沙一中上部（包括沙二段）河道砂三套砂体。凉高山组多为滩坝沉积，储层单层厚1～4 m，累厚10～20 m。砂体主要发育在凉上段，横向稳定，可追踪对比。沙一底多为席状砂沉积，单层厚度小（一般小于5 m），广泛分布，物性较差，非均质性强。沙一中上部和沙二段发育河道砂，单层厚度大（可达30 m以上），广泛发育，横向变化大，难对比追踪，多井叠合连片。龙岗地区沙溪庙、凉高山组储层岩性主要为石英砂岩和岩屑石英砂岩，薄片分析表明，储层岩石矿物成分以石英（68.4%）为主，岩屑（17.8%）次之，长石含量为10.7%（图1）。从粒级分析来看，凉高山砂岩以细—粉砂岩为主，沙一底为粉—细砂岩，沙一中上部和沙二的河道砂为细—中砂岩（图2）。

图1 矿物成分统计直方图

1.2 储集空间特征

对薄片资料观察研究表明，龙岗地区沙溪庙、凉高山组储层储集空间类型以粒间、粒内溶孔为主，发育裂缝（图3，图4）。

1.3 物性特征

龙岗地区沙溪庙、凉高山组储层致密。据6口井97块样品统计表明，沙溪庙组沙一段孔隙度分布范围为0.5%～9.2%，平均孔隙度3.7%（图5）；凉高山组孔隙度分布范围为0.3%～4%，平均孔隙度为1.5%（图6）。渗透率均小于1 mD。储层物性总体表现为特低孔、特低渗特征。

图2 岩性类型统计直方图

图3 XX6井沙一段2467.82 m，粒间溶孔和粒内溶孔发育

图4 XX11井沙一段2276 m，发育微裂缝

图5 龙岗地区沙一段孔隙度直方图

图6 龙岗地区凉高山组孔隙度直方图

2 储层有效性评价方法

2.1 图版法

交会图技术是测井评价中最有效的油气层定性－半定量识别技术之一。它利用测井原始信息或计算信息两两组合而形成交会图，根据交会图中数据点的分布规律来进行流体性质判别。

应用龙岗地区沙溪庙、凉高山组9口井的试油资料和测井资料，建立深侧向电阻率－声波时差、深侧向电阻率－自然伽马等常规测井解释图版。如（图7a、图7b）所示，典型油层一般深侧向电阻率（RLLD）大于300Ω·m，干层深侧向电阻率（RLLD）小于100 Ω·m，差油层深侧向电阻率（RLLD）位于油层、干层二者之间。油、差油、干层的声波时差均大于57μs／ft，自然伽马小于70 API，区分不明显。测井解释符合率仅为77%。

2.2 产油指数法

在进行测井评价时，除了利用图版法进行流体性质判别外，也常通过分析常规测井曲线的响应特征及其组合关系来判别储层流体性质。根据研究区致密储层测井曲线响应特征的统计分析可知：单类型测井曲线的响应特征，包括岩性、孔隙度和电阻率系列曲线，在不同类型储层无明显差异，但三孔隙度和深侧向电阻率曲线响应特征的组合，在不同类型储层存在一定的规律，即在刻度一致的前提下，三孔隙度曲线重合程度较好，且深侧向电阻率曲线有一定程度的响应时，对应层段的含油丰度较高；反之，则对应层段的含油丰度较低。详见图8：①当CNL、DEN、AC三条曲线基本重合（线重合）时，对应地层段的含油丰度最高；②当DEN与CNL重合，与AC存在一定的幅度差（点重合）时，对应地层段的含油丰度次之；③当DEN、CNL、AC均存在一定的幅度差时，对应地层段的含油丰度最差。

图7 龙岗地区沙溪庙组、凉高山组油层测井识别图版

图8 致密储层产油指数（PRI）法

基于三孔隙度曲线在致密油层的这一响应模式——反映三孔隙度曲线的重合程度，即刻画岩性的纯度，衍生出特征参数TPI（Three Porosity Index），见式1。

CNL、DEN和AC值是基于不同物理原理来测量地层的物理参数，并都能利用岩石物理体积模型计算孔隙度。由于声波时差一般不受洞穴和高角度裂缝的影响，主要受骨架和粒间（或晶间）孔隙影响；而补偿中子和补偿密度受洞穴、裂缝、泥质和钙质等的影响比较严重。当岩性较纯时，中子、密度和声波孔隙度值较为接近，TPI值较大；当岩性不纯，夹杂泥质和钙质时中子和密度孔隙度大于声波孔隙度，TPI值较小。ΔAC能反映物性，ΔRt能反映电性，ΔRt×ΔAC能反映含油性。利用神经元非线性函数Sigmoid的突变性质（式2）来构造致密油层识别参数PRI（Porosity and Resistivity Index）。