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基于低渗透储层品质评价的产能预测方法

2017-04-21曾静波白松涛李慧莹王俊骏

长江大学学报(自科版) 2017年7期
关键词:压汞产液孔喉

曾静波,白松涛 李慧莹,王俊骏

(中国石油集团测井有限公司油气评价中心,陕西 西安 710077)

基于低渗透储层品质评价的产能预测方法

曾静波,白松涛 李慧莹,王俊骏

(中国石油集团测井有限公司油气评价中心,陕西 西安 710077)

X区块是南堡油田典型的深层低渗透储层,具有孔隙结构复杂、非均质性强的特点,从而造成储层品质以及产能定量预测评价难以确定。利用物性和压汞试验数据,提取出能表征储层孔隙结构进而有效反映储层渗透性的储层品质指数和压汞系数,再结合常规测井资料以及试油生产数据建立储层品质评价方法,总结出研究区的储层品质评价标准。在储层品质评价的基础上,结合开发需求,对低渗透储层提出建立综合评价指数与米产液指数关系的产能预测方法,预测结果与生产测试结果较为相符,取得了良好的效果。

低渗透率;储层品质评价;产能预测

X区块是南堡油田“十二五”重要的勘探领域之一,其孔隙度主要分布在6%~20%,渗透率主要分布在0.1~10mD,属于典型的低渗透油藏。由于岩性复杂、储层埋藏深、成岩后生作用强烈,导致储层非均质性强、孔隙结构复杂。而储层的渗透性是由微观孔隙结构所决定,也是影响油气成藏的重要因素,在油田开发的中后期阶段,对储层微观孔隙结构的研究也是正确评价与开发、改造低渗透油藏的核心所在[1,2]。通过压汞试验中的毛细管压力曲线特征参数以及岩心物性分析资料,构建出表征储层孔隙结构的压汞系数以及储层品质指数,再结合常规测井曲线建立起有效的储层品质评价方法。该方法从储集特性、渗流能力及微观孔隙结构3个方面对储层进行综合评价,在此基础上,利用储层品质评价参数构建出综合评价指数,与由试油资料计算出的米产液指数建立了产能模型,形成了基于储层品质评价的产能预测技术和方法[3,4]。

1 储层品质分类评价

图1 研究区孔隙度与渗透率交会图

储层物性的好坏是影响储层品质的重要指标。研究区存在孔、渗关系对应多解的现象(见图1),且低孔、低渗的深层储层普遍具有非均质性强的特点。孔隙结构是控制岩性油气藏流体分布和有效渗流能力的重要因素,比宏观物性更能够反映储层本质特征,同时对储层的电性特征、产液性质和产能大小都有重要影响。因此,通过计算储层品质指数以及压汞系数来对储层进行综合分类评价。

1.1 确定有效储层物性下限

采用岩心分析孔、渗数据与孔喉半径均值相结合来确定有效储层的物性下限。假定孔喉中水膜厚度为0.1μm,即最小流动孔喉半径为0.1μm时对应的孔隙度、渗透率为有效储层的物性下限。由图2可以确定有效储层的孔隙度、渗透率下限分别是8%、0.1mD。

图2 孔、渗与孔喉半径均值关系图

1.2 储层品质评价参数及分类标准的建立

储层品质指数是评价储层品质的宏观参数,其拟合式为:

(1)

式中:Irq为储层品质指数,1;K为渗透率,mD;φ为孔隙度,%。

根据各参数与储层有效性的关系,从毛细管压力曲线特征参数中选取反映孔喉大小的孔喉半径均值、反映孔喉渗流能力的排驱压力、反映孔喉分选性的分选系数以及有效孔隙度作为储层品质评价的敏感特征参数。从图3可以看到,储层品质指数与排驱压力呈反比,与孔喉半径均值、分选系数呈正比。由此构建出反映储层微观渗流特性的定量评价参数——压汞系数,其拟合式为:

(2)

式中:CYGXS为压汞系数,1;φe为有效孔隙度,%;φemax为最大有效孔隙度,%;rave为孔喉半径均值,μm;σ为分选系数,1;pd为排驱压力,MPa。

图3 储层品质指数与排驱压力(a)、孔喉半径均值(b)、分选系数(c)关系图

图4 储层品质指数与压汞系数关系图

图4是由9口井的试油结论数据点建立的储层品质指数与压汞系数交会图。储层品质指数与压汞系数呈正相关,储层类别越好,压汞系数越大。

对于没有岩心分析数据的单井,采用常规测井资料与岩心分析数据相结合构建多元线性回归方程表达式的方法得到储层品质指数与压汞系数,其拟合式为:

CYGXS= 0.45Δt-0.066qAPI-

3.02ρ-24.59

(3)

Irq= 0.0066Δt-0.00089qAPI-

6.1385ρ+15

(4)

式中:qAPI为自然伽马,API;Δt为声波时差,μs/ft;ρ为密度,g/cm3。

2 基于储层品质的产能预测

就单口井来说,地层中的储层是由许多小砂体叠加而成,因此单井产量取决于各个小砂体的贡献,在测井精细解释的基础上,不同砂体对应于不同的储层参数值。由于不容易弄清单个储层对产能的贡献,因此把多个储层看成一个大的储层进行处理,在扣除夹层的前提下,建立储层特征参数与米产液指数的关系,计算出每米有效储层厚度对产量的贡献[5,6]。储层的产能除了与自身因素有关以外,还与外部环境、工程措施等有关。因此,在确定相同工作制度的前提下,加入生产压差来计算储层米产液指数。其拟合公式为:

(5)

(6)

式中:Si是第i层的地层系数,1;Ki是第i层的渗透率,mD;Hi是第i层的有效厚度,m;IJJ是米产液指数,t/(MPa· m· d);Q是日产液量,t/d;p1是静压,MPa;p2是流压,MPa。

在储层品质评价的基础上,利用9口井的试油资料,分别建立了米产液指数与渗透率、储层品质指数和压汞系数的关系图(图5)。

图5 米产液指数与渗透率、储层品质指数及压汞系数关系图

图6 米产液指数与综合评价指数关系图

通过单参数相关分析,采用上述3个参数构建综合评价指数,再与米产液指数建立关系(图6),其拟合式为:

Z=f1(K,CYGXS+A,Irq)

(7)

IJJ=f2(Z)

(8)

式中:Z是综合评价指数,1;A是不同区块的权重系数,1。

从图6中可以看到,综合评价指数与米产液指数有很好的相关性,综合评价指数越大,米产液指数越高,对应的储层类别越好,也就意味着产量越高。

根据不同试油结论下对应的不同储层类别,结合储层品质分类评价结果,建立了研究区的储层分类标准(见表1)。

表1 研究区储层品质分类标准

3 实例分析

图7是研究区M井的产能预测处理成果图,可以看到,25~29、34号层为油层,其米产液指数相对较大,储层分类指数(ICCFJ)对应为Ⅰ、Ⅱ类储层。对上述油层进行射孔,试油方式为多层合试,日产油7t,日产气1475m3,试油结论与预测结果符合度较高。

图7 M井产能预测处理成果图

4 结论

1)针对低渗透储层,采用由岩心分析数据和毛细管特征参数确定出的储层分类参数(储层品质指数和压汞系数)能够较好地实现储层分类评价。由于研究区具有油水层低对比度的特点(电性曲线特征不明显),因此在使用多元线性回归拟合计算储层分类参数评价多井储层时没有使用电性曲线。

2)基于低渗透储层品质评价的产能预测方法不仅能考虑储层自身,还加入了工程方面的影响因素——生产压差,使得该产能预测方法在单井产量预测上提高了准确性。除此之外,使用米产液指数与综合评价指数交会图版也可以进行储层的分类评价,起到与储层分类评价图版相互验证的效果。

[1]万金彬,白松涛,郭笑锴,等.南堡凹陷深层低孔隙度低渗透率储层产能预测方法[J].测井技术,2015,39(3):373~378.

[2]司兆伟,赵建斌,白松涛,等.基于岩石物理与核磁测井的储层分类方法研究——以冀东油田某区块为例[J].石油天然气学报(江汉石油学院学报),2013,35(12):73~78.

[3]张龙海,刘忠华,周灿灿,等.低孔低渗储集层岩石物理分类方法的讨论[J].石油勘探与开发,2008,35(6):763~767.

[4]钟淑敏,刘传平,章华兵.低孔低渗砂泥岩储层分类评价方法[J].大庆石油地质与开发,2011,30(5):167~170.

[5]冯春珍,林伟川,成志刚,等.低渗透储层测井分类和产能预测技术[J].测井技术,2012,36(3):308~313.

[6]程玉梅,李高仁,汤宏平,等.基于超低渗透储层分类的油层产能预测方法研究与应用[J].石油天然气学报(江汉石油学院学报),2013,35(1):89~93.

[编辑] 龚丹

2016-04-05

曾静波(1988-),男,硕士,主要从事测井资料解释评价与研究工作,1047028524@qq.com。

P631.84

A

1673-1409(2017)7-0040-05

[引著格式]曾静波,白松涛,李慧莹,等.基于低渗透储层品质评价的产能预测方法[J].长江大学学报(自科版), 2017,14(7):40~44.

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