张红英, 周肖, 王安庆

(1.中国石油西南油气田公司勘探开发研究院, 四川 成都, 610041; 2.中国石油西南油气田公司勘探事业部, 四川 成都, 610041)

0　引　言

近年来,四川盆地深层震旦系灯影组天然气勘探中先后发现威远震旦系气田、资阳震旦系气藏[1-3]。随着勘探的深化,在安岳区块高石1井等多口井灯影组相继钻获万方高产工业气流,成为中国大型碳酸盐岩气田[4]。

安岳气田位于四川盆地中部的川中古隆起核部,川中古隆起震旦纪沉积了巨厚的浅海台地相碳酸盐岩,发育高石梯—磨溪、威远—资阳2个古地貌高地[5-6]。由于受震旦纪末期桐湾运动影响,灯影组白云岩抬升暴露地表,受到风化、剥蚀和溶蚀作用,形成古风化壳侵蚀面以下100 m范围内的裂缝、孔洞发育带,成为油气运聚的有利地带。灯影组储层的储集空间类型多样,孔隙度和渗透率低,储层非均质性强,导致储层有效性评价难度大。储层发育受控于溶蚀孔洞和裂缝的发育程度,因此,裂缝、孔洞研究是储层有效性评价的关键。通过地质、测井资料的综合分析,建立储层有效性评价方法,对安岳地区震旦系灯影组的勘探部署和储量计算具有十分重要的意义。

1　储层地质特征

灯影组纵向上发育灯四段风化壳岩溶储层和灯二段层间岩溶储层两套岩溶储层[7]。根据101个样品薄片鉴定分析,研究区储层的岩性以细—泥晶藻凝块白云岩为主,藻砂屑云岩、藻叠层云岩次之。白云石晶粒一般0.15～0.45 mm,多呈它形—半自形粒状分布,藻颗粒呈暗色藻斑点、藻绵屑、藻粘结团粒分布。白云石含量较高,为60%～100%;硅质含量一般小于0～45%;黏土含量0～18%。

储层主要储集空间为粒间溶孔、粒内溶孔、晶间孔、溶蚀洞穴、裂缝等。溶孔一般0.01～1.5 mm,特大洞2.38 mm;晶间孔及粒间溶孔占70.93%,溶洞占20.93%,裂缝占8.14%,且网状裂缝局部见充填亮晶白云石及硅质等,属裂缝—孔洞型储层。

灯影组白云岩中发育的天然裂缝主要是构造裂缝,且裂缝有明显被溶蚀扩大现象,裂缝发育主要分为2期[8],早期裂缝多被白云石、方解石充填;晚期裂缝切割基质和早期裂缝,经过溶蚀改造,极大地改善了储层的渗流能力及连通性。

根据岩心孔隙度和渗透率数据统计,安岳气田灯影组储层孔隙度在2%～23.42%之间,平均3.39%,渗透率在0.000 6～16.19 mD*非法定计量单位,1 mD=9.87×10-4μm2,下同之间,平均3.969 mD。总体表现为低孔隙度低渗透率特征[9],局部发育高孔隙度渗透率储层。受孔洞及裂缝发育的双重影响,灯影组储层孔隙度渗透率关系较差。

2　储层测井响应特征

灯影组储层常规测井响应特征表现为低自然伽马、低密度、低电阻率和高声波时差、高中子。自然伽马值一般小于20 API,声波时差值大于46 μs/ft*非法定计量单位,1 ft=12 in=0.304 8 m,下同,补偿中子值大于3%,补偿密度值小于2.8 g/cm3,电阻率为高电阻率背景上中低电阻率特征,当储层含气时,电阻率升高,一般在300～10 000 Ω·m之间,非储层段具有高自然伽马、高电阻率特征。

储层段微电阻率扫描成像测井图上表现为团块状高电导异常,且异常边缘呈浸染状,裂缝发育时则呈不规则正弦曲线状高电导异常;阵列声波测井成果图上表现为纵波、横波、斯通利波能量衰减明显,时差明显增大,储层段斯通利波能量衰减量一般大于5%,优质储层斯通利波能量衰减量大于20%,反映储层渗透性好,测试往往获得高产工业气流。

2.1　孔洞测井响应特征

溶蚀孔洞发育处,电阻率测井成像图上显示为不规则圆状或椭圆形暗色高电导率异常。大型溶洞发育处,常规测井资料会出现与中小孔洞完全不同的异常现象,中子、声波测井值剧烈增大,电阻率和密度测井值剧烈下降,双井径出现大幅扩径,成像测井图像失真,斯通利波能量衰减明显,全波变密度剧烈干涉。图1为A井灯四段×209～×214 m段大型溶洞测井特征。

2.2　裂缝测井响应特征

根据高石梯—磨溪区块取心井岩心观察,按裂缝的产状将裂缝划分为低角度缝、斜交缝、高角度缝3类。通过岩心标定测井,建立了基于常规测井、成像测井的不同类型裂缝测井响应模式及识别图版(见图2)。

图1　A井灯四段大型溶洞测井定性识别图

图2　裂缝测井响应图

低角度缝在电成像图及常规测井上均有较明显的特征:电成像图呈水平或近似水平状高电导率异常,异常的宽度与裂缝张开度有密切关系;电阻率值大幅度降低,双侧向曲线呈尖状和明显的负差异或重合;声波时差与裂缝的产状有密切的关系,随着裂缝角度的增大而减小,对水平缝或者低角度缝反应明显,多伴有周波跳跃现象。

高角度缝在电成像图上表现为成组近似垂直的高电导率异常,电阻率与背景值相比降低幅度不大,呈正差异;声波时差与骨架值相比略有增大。

斜交缝在电成像图上表现为正弦曲线状高电导率异常,成组出现;电阻率与背景值相比明显降低,但降低的幅度不及低角度缝大,双侧向曲线形状呈“U”型;声波时差较骨架值增大。

3　储层有效性评价

3.1　孔洞测井评价

利用成像测井资料对溶蚀孔洞进行分析,溶蚀孔洞在微电阻率扫描成像测井图像上分布基本无规律,且大小形状不一,数目众多,不便于人机交互拾取。对成像测井资料采用自动识别方法定量评价溶蚀孔洞的发育程度,通过电成像数据统计分析,选取合适的阈值对成像数据分割得到二值化图像,采用异常面积匹配法识别溶蚀孔洞,计算孔洞的各种参数。采用LogView声电成像测井分析软件计算溶蚀孔洞平均大小(V)、孔洞密度(ρs)及视面孔率(Sa)[10]。

孔洞平均大小(V)定义为孔洞所占的平均面积,单位为mm2/m,反映了孔洞的发育情况,即

(1)

式中,Si为窗长内第i个孔洞的面积;N为孔洞个数。

孔洞密度(ρs)为单位长度内孔洞的个数,个/m。

视面孔率(Sa)定义为窗长范围内溶蚀孔洞面积百分比,%,即

(2)

式中,Si为窗长内第i个孔洞的面积;Swin为窗长面积。

斯伦贝谢公司利用图像结构分析软件BorTex基于倾角和微电阻率成像测井(FMI)数据进行岩石内部结构属性信息提取分类,将溶蚀孔洞划分为孤立孔洞层(绿色)、连通孔洞层(红色)以及溶蚀增强裂缝层(黄色)3类相[11];通过岩心刻度成像测井图像,选取合适的门槛值,利用电导率/电阻率孔洞分析模块对各向同性及各向异性参数定量计算,自动计算电成像图像上符合门槛值的所有点,从而获取连通性指数[12]。图3是B井斯伦贝谢公司FMI微电阻率扫描成像测井BorTex模块分析成果图,结果显示×447～×455 m井段发育连通孔洞及溶蚀增强裂缝,连通指数高,测试产气11.67×104m3/d,获工业性气流。

图3　B井孔洞连通性分析

3.2　裂缝测井评价

SonicScanner声波扫描仪的2个正交偶极发射器产生弯曲波,可以探测井眼附近地层的慢度和远场慢度,根据慢地层中偶极发射器产生低频响应弯曲波频散曲线的分异特征评价地层各向异性类型[13-14](见图4)。

图4　弯曲波频散曲线识别地层各向异性和非均质性

在均匀各向同性地层中[见图4(a)],横波不分裂成快慢组分,2条弯曲波频散曲线的慢度与频率特征波形相同,与模型的弯曲波频散曲线(黑色圆圈)重叠;在均匀各向异性地层[见图4(c)],如固有各向异性地层,快弯曲波频散曲线(红色)与均质各向同性模型一致,而慢弯曲波频散曲线(蓝色)形状相同,但慢度较高;在非均匀各向同性地层[见图4(b)],与均质各向同性地层相比,两条频散曲线随频率增加,慢度也增加,表明近井地带波速变慢,井眼周围地层受到损害;在非均匀各向异性地层[见图4(d)],快慢横波频散曲线相交,这种特征是由近井应力集中引起的,表明存在应力诱发各向异性[15-16]。

基于以上特征,根据SonicScanner频散图上快、慢横波分异特征评价裂缝的有效性。当井旁发育裂缝时,SonicScanner频散图上出现快、慢横波分离。在低频段快、慢横波分离量大,声波各向异性高,则裂缝有效性好;反之快、慢横波重合,声波各向异性低,则裂缝有效性差。

图5　C井SonicScanner快慢横波频散曲线特征图

图5是C井灯影组SonicScanner快、慢横波频散特性曲线图,声波频散曲线图上显示井深×259.18 m处快、慢横波重合,指示声波各向异性低,裂缝有效性差,该段测试产气0.51×104m3/d;在井深×457.91 m处3 000～5 000 Hz频段快、慢横波明显分开,指示声波各向异性高,裂缝有效性好,该段测试产气41.35×104m3/d;反映根据SonicScanner横波频散特性可以评价裂缝的有效性。

在缝洞型储层中,裂缝宽度、裂缝长度、裂缝密度和裂缝孔隙度是储层评价和划分的重要参数。研究采用LogView声电成像测井分析软件计算裂缝宽度、裂缝长度、裂缝密度和裂缝孔隙度。

(1) 缝宽度:每米井段中各裂缝轨迹宽度的立方之和再开立方,是裂缝水动力总效应的拟合,单位为mm。裂缝宽度定量计算经验公式

(3)

图6　裂缝密度、面孔率与试气无阻流量关系图

式中,W为裂缝宽度,mm;Rxo为浅侧向电阻率,Ω·m;A为由裂缝造成的电导异常的面积,mm/(Ω·m);Rm为泥浆电阻率,Ω·m;C为与仪器结构有关的常数,C=0.004 801;b=0.863。

(2) 裂缝孔隙度:裂缝在1 m井壁上的视开口面积除以1 m井段中图像的覆盖面积。

(3) 裂缝密度:单位井段内的裂缝总条数,经过倾斜方位校正后的结果(即裂缝间的夹角及与井轴的夹角校正),条/m。

(4) 裂缝长度:单位面积井壁上的裂缝长度总和,m/m2。

3.3　裂缝、孔洞综合评价

通过裂缝、溶洞发育参数定量分析计算研究,裂缝密度、孔溶洞发育面孔率与无阻流量具有一定的相关性(见图6),但是单一因素难以准确反映储层的产能特征。定义缝洞发育因子为裂缝密度与孔洞发育面孔率的乘积,而缝洞发育因子研究表明,裂缝密度与溶洞发育面孔率构成的缝洞发育因子与无阻流量具有较好的相关性(见图7)。

根据生产测试资料、成像测井裂缝孔洞解释等成果,对比试气井测试段的裂缝发育特征及溶蚀孔洞发育情况(见表1),建立了缝洞型储层有效性评价标准:裂缝密度≥0.3条/m,面孔率≥4%,缝洞发育因子≥1.2为有效缝洞层;裂缝密度<0.3条/m,面孔率<4%,缝洞发育因子<1.2为无有效缝洞层。

产能划分标准及特征:

(1) 高产井(无阻流量≥100×104m3/d)。储层段溶蚀孔洞极为发育,呈片状分布,平均面孔率7%以上;高角度裂缝及斜交缝发育,平均裂缝密度值高于0.5条/m,裂缝与溶蚀孔洞匹配好,缝洞发育因子大于10。

图7　缝洞发育因子与无阻流量关系

(2) 中产井(30×104m3/d≤无阻流量<100×104m3/d),储层段溶蚀孔洞较发育,溶蚀孔洞发育处高角度裂缝较发育,裂缝与溶蚀孔洞匹配较好,平均面孔率分布在4%～7%,裂缝密度值分布在0.3～0.5条/m,缝洞发育因子值3.5～10。

(3) 低产井(3×104m3/d≤无阻流量<×104m3/d),储层段溶蚀孔洞较发育,局部发育裂缝,具有较强的非均质性,裂缝与溶蚀孔洞匹配较差,平均面孔率分布范围4%～5%,裂缝密度值分布范围0.3～0.4条/m,缝洞发育因子值1.2～3.5。

表1　安岳地区各井灯影组储层综合评价表

安岳地区D井,测试层段岩心观察及成像图上溶蚀孔洞呈片状分布,成像测井溶洞解释表明该段天然裂缝及溶洞极为发育,其中裂缝平均面孔率高达15.9%,平均裂缝密度达0.7条/m,缝洞发育因子10.3,测试无阻流量为217.6×104m3/d,获高产工业性气井(见图8)。该井裂缝以斜交缝为主,裂缝走向北西—南东向,裂缝与溶蚀孔洞配置好,形成了有效的孔、洞、缝储集空间,试井解释储层有效渗透率6.13 mD。

图8　安岳地区D井灯四段溶蚀孔洞、裂缝特征与试气产量综合评价图

4　结　论

(1) 有效裂缝的发育程度、裂缝的分布特征与溶蚀孔洞的匹配关系决定了单井产能的高低。高分辩率微电阻率成像测井结合常规测井、阵列声波测井是评价溶蚀孔洞及裂缝的有效手段,基于成像测井技术建立了裂缝孔洞型储层缝洞评价标准,缝洞发育因子与测试产能具有较好的相关性,缝洞发育因子达1.2以上,可以获得工业产能。

(2) SonicScanner声波扫描测井新技术基于声波频散曲线图上快、慢横波分异特征评价裂缝的有效性见到了一定效果,为气田勘探开发提供了较好的技术支撑,值得推广应用。

参考文献:

[1]张健, 谢武仁, 谢增业, 等. 四川盆地震旦系岩相古地理及有利储集相带特征 [J]. 天然气工业, 2014, 34(3): 16-22.

[2]包强, 肖梅, 施文. 资阳地区震旦系古岩溶储层特征及测井评价 [J]. 矿物岩石, 1999, 19(3): 52-55.

[3]李宗银, 姜华, 汪泽民, 等. 构造运动对四川盆地震旦系油气成藏的控制作用 [J]. 天然气工业, 2014, 34(3): 23-30.

[4]徐春春, 沈平, 杨跃明, 等. 乐山—龙女寺古隆起震旦系—下寒武统龙王庙组天然气成藏条件与富集规律 [J]. 天然气工业, 2014, 34(3): 1-7.

[5]杜金虎, 邹才能, 徐春春, 等. 川中古隆起龙王庙组特大型气田战略发现与理论技术创新 [J]. 石油勘探与开发, 2014, 41(3): 268-277.

[6]魏国齐, 谢增业, 宋家荣, 等. 四川盆地川中古隆起震旦系—寒武系天然气特征及成因 [J]. 石油勘探与开发, 2015, 42(6): 702-711.

[7]张红英, 周肖, 谢冰, 等. 四川盆地安岳高石梯—磨溪构造震旦系灯影组储层产能测井预测研究 [J]. 天然气勘探与开发, 2014, 37(2): 35-37.

[8]施泽进, 彭俊, 王勇. 川东南地区灯影组储层特征及其控制因素研究 [J]. 成都理工大学学报, 2010, 37(1): 1-8.

[9]徐世琦. 加里东古隆起震旦—寒武系成藏条件 [J]. 天然气工业, 1999, 19(6): 7-10.

[10] 李茂兵. 电成像测井的自动识别和定量评价研究 [D]. 青岛: 中国石油大学, 2010.

[11] ELSHAHAWI H, KLIMENTOS T, BACHIR N, et al. An Integrated Approach to Characterizing Non-primary Porosity in a Reefal Reservoir [C]∥SPWLA 42nd Annual Logging Symposium, 2001.

[12] YAMADA T, QUESADA D, ETCHECOPAR A, et al. Revisiting Porosity Analysis from Electricalborehole Images: Integration of Advanced Textureand Porosity Analysis [C]∥SPWLA 54th Annual Logging Symposium, 2013.

[13] HALDORSEN J B U, JOHNSON D L, PLONA T, et al. 井眼声波基础 [J]. 国外测井技术, 2007, 22(6): 58-66.

[14] ARROYO J L, FRANCO, MERCADO M A, et al. 声波测井新技术 [J]. 国外测井技术, 2007, 22(2): 53-66.

[15] SINHA B K, KOSTEK S. Stress-induced Azimuthal Anisotropy in Borehole Flexural Waves [J]. Geophysics, 1996, 61(6): 1899-1907.

[16] WINKLER K W, SINHA B K, PLONA T J. Effects of Borehole Stress Concentrations on Dipole Anisotropy Measurements [J]. Geophysics, 1998, 63(1): 11-17.