李冰,令狐松,包鑫,侯秋元,张莉莉,黄亮

(中国石油集团测井有限公司国际事业部,北京102206)

0 引 言

全球油砂资源极其丰富,广布于89个含油砂盆地中,油砂总资源量达55 050×108桶。其资源分布非常不均匀,全球油砂可采储量的85%集中在加拿大,其他主要国家包括俄罗斯、美国、中国、墨西哥、挪威、印度尼西亚等[2]。加拿大油砂资源主要分布在阿尔伯塔盆地东北部的Athabasca、Cold Lake和Peace River这3个矿区,油砂总面积达1.41×104km2[4]。目前,国内外对油砂矿的研究多注重于开采方面,通过测井方法对其进行系统评价的则较少[5-6]。

油砂储层具有高密度、高孔隙度渗透率、高黏度、分布广、厚度大的特点,采用常规储层的测井评价方法得到的结果误差较大,且相对常规储层而言,其内部薄的非渗透泥质夹层的识别也是测井评价的重点。中国石油集团测井有限公司的EILog-06成套装备[11]从2012年开始在加拿大Athabasca矿区进行测井服务,目前已有上百口井的油砂测井经验。本文针对加拿大Athabasca油砂矿区的上McMurray组油砂储层,使用EILog设备的测井曲线及岩心分析结果,从储层四性关系入手,进行油砂含油性的主控因素及测井解释模型的建立和方法研究,使用多矿物模型优化获得更为准确的计算结果,进而建立储层的分类标准,为储层复算提供精确参数。使用更高分辨率的电成像资料进行岩相解释,建立岩相分类图版,识别薄(>3 cm)的非渗透泥质夹层,进而划分有利SAGD区,为后期蒸汽注采[7]水平井井位设计提供测井依据。

1 油砂四性关系

Athabasca油砂是阿尔伯塔盆地内最大的油砂区,McMurray组是Athabasca的产层,整个组几乎全部含油,该组平均厚度在40～60 m之间,岩性主要为未胶结的细粒至中粒石英砂,并有页岩夹层,富油砂体的沥青饱和度能达到90%,Clearwater组海相页岩是全区的盖层[4]。

研究区域内的产层为McMurray组上部,为曲流河河道点沙坝复合沉积[8],与下部的河流相席状砂相比,渗透性和连续性稍低,泥岩在河道和点沙坝处以角砾岩填隙物的形式出现,在废弃河道处以不连续的厚层形式出现[9]。

对该区2口特征油砂井M1及M13井目标层段进行全段取心,进行了岩心描述及相分析,按照不同深度均匀取样的原则,对117件样品进行了Dean-Stark蒸馏萃取实验分析及常规岩石物理分析(氦孔隙度及空气渗透率),选取M13井0.7 m内的14个样品进行了粒度分析。

1.1 岩性特征

通过粒度分析资料(见图1)认为,该区上McMurray储层粒径分布呈明显三峰分布,分布范围从0.375～100 μm,三峰标志值分别在1.4、6.2 μm和38 μm,根据自然粒级标准,分别代表泥(<0.005 mm),粉砂(0.05～0.005 mm),部分粒级达到细砂级别(0.25～0.05 mm)。

图1 M13井目标层段粒度分析结果

1.2 物性特征

图2 M13井目标层段岩心孔隙度直方图(左)和岩心渗透率直方图(右)

物性分析结果统计表明,上McMurray储层孔隙度主要为34%～38%,平均为34.64%(见图2左),渗透率分布在2～13 D(2)非法定计量单位,1 D=0.987 μm2下同,横向渗透率平均为4.36 D,纵向渗透率平均为3.95 D,横向渗透率大于纵向渗透率(见图2右),存在一定的非均质性(泥质夹层的存在为主要影响因素),属于高孔隙度、高渗透率储层[9],储层埋藏较浅,均分布在埋藏深度小于200 m的地层中,因此固结较弱,胶结疏松,是其物性较好的主要原因。

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1.3 电性特征

研究区域内油砂储层电性特征较明显,优质储层电阻率测值大于100 Ω·m,油砂在储层温度下黏度较大,无流动渗透性,因此,各探测深度电阻率测值无较大区别,由于侧向展布泥质夹层的存在[10],储层垂向非均质性较强,反映垂向电阻率的侧向曲线较感应曲线变化大。

1.4 含油性特征

对样品的含油性分析结果统计表明,上McMurray净产层含油饱和度为74.6%～91.6%,平均为85.9%。含油饱和度与岩心孔隙度呈明显的正相关关系,即孔隙度越高,油砂含油饱和度越高,孔隙度和含油饱和度受泥质含量影响明显。推断为该处泥质束缚水含量较高所致,即该区油砂具有岩性控制物性、物性控制含油性的规律。含油饱和度同孔隙度有明显正相关关系,孔隙度和含油饱和度较低处受泥质含量影响明显。

2 测井解释模型研究

2.1 岩石物理体积模型

采用中国石油集团测井有限公司的EILog-06成套装备[12]对研究区内的油砂井均作了常规9条及电阻率成像测井。由于仪器系列相同,测井时间相近,故各井测井数据稳定,无需再进行标准化处理或采用伽马相对值等方法进行均一化处理。

该区油砂储层主要岩性为砂岩,储层中的部分组分来自下覆泥盆系碳酸盐岩母岩的剥蚀及再沉积[11],从矿物角度应归类为钙质。根据模型骨架选择主要性和重要性的原则,岩石骨架为砂岩,将来自碳酸盐岩的组分(钙质)作为胶结物引入物理体积模型。砂岩密度骨架值采用理论值,钙质骨架密度参数参照下覆泥盆系白云岩,密度值2.85 g/cm3;中子骨架值根据仪器类型,具体使用交会图技术确定(使用中国石油集团测井有限公司的EILog-06的补偿中子仪[12]),本文中子骨架值为0.06,泥岩骨架值设定密度2.3 g/cm3,中子0.45。储集空间中的流体为沥青质,而非轻质油,因此将流体设定为重密度油(1 g/cm3)和常规水。

2.2 饱和度模型

根据生产需要,分别使用阿尔奇公式及西门杜公式进行含水饱和度的计算,使用通用经验参数,并不能满足该区内生产井的解释需要,通过岩心数据对岩电参数进行刻度,使用Pickett Plot方法优化了该区的饱和度计算参数。为了验证该套参数在该区的适用性,使用M13井的岩心数据进行岩电参数的刻度,而在相距较远的M1井目的层段进行试算,可以看到参数刻度后,其同岩心符合率更高,平均相对误差低于1%。

2.3 渗透率模型

岩心分析结果显示,尽管渗透率同孔隙度存在明显的正相关关系[见图3(a)],但对应性并不好,直接使用孔隙度计算渗透率可能会造成比较大的误差。研究发现,渗透率同粒度中值D50[见图3(b),图例中MGS为粒度中值]存在良好对应关系,为此引入粒度中值模型,用归一化后的伽马GRI[见式(1)]计算粒度中值[见图3(c)]。渗透率同GRI存在良好对应关系,建立渗透率同GRI以及孔隙度的模型[见式(2)],计算结果同岩心分析数据吻合。

图3 岩心渗透率和孔隙度及粒度中值交会图

GRI=(GR-GRmin)/(GRmax-GRmin)

(1)

(2)

式中,K为模型计算渗透率;GRI为归一化后的GR;φe为测井计算储层有效孔隙度。

为验证模型及模型参数的适用性,对该井使用岩心多元线性拟合、神经网络以及本征渗透率公式[13]、LAMBDA公式[14]等方法计算渗透率,该模型计算结果能满足实际生产精度需要,同岩心分析相对误差低于25%,明显优于其他渗透率预测方法。

2.4 多矿物优化模型

以岩石物理体积模型为基础,将各物性参数模型加入非线性联立方程组,并将地区经验作为限制条件引入模型,通过最优化算法,得到各组分的体积含量,从而求得孔隙度、渗透率、饱和度等物性参数,通过与岩心数据比对,效果良好。

2.5 分类标准研究

由于含水饱和度与孔隙度均是油砂储层评价的关键参数,通过将二者交会后发现对油砂储层具有较好的识别分类效果(见图4),能够将净产层从油砂储层中区分开来[15]。

图4 孔隙度—含水饱和度解释图版

非净产层:孔隙度小于35%,含水饱和度大于50%,这些层在进行蒸汽注采的过程中可能会导致热量的散失,在进行水平井井位设计,设计水平井的着地深度时,应尽量避开这些层。

3 电阻率成像测井资料岩相解释

常规测井资料纵向分辨率较低,在识别对SAGD有影响的非渗透夹层(>3 cm)方面效果较差,电阻率成像高分辨率的优点可以有效弥补这一缺陷。研究发现,油砂的岩相对于SAGD分级具有良好的指示效果,因此,有必要进行利用电阻率成像测井资料进行油砂岩相的研究,建立常规测井解释成果及岩相同SAGD分级的对应关系,进而对区域内开发井进行SAGD快速分级,指导后期水平井布井。

3.1 岩相图版建立

建立油砂储层电阻率成像资料岩相解释标准,从电阻率成像解释成果图中提取尽量多的地质信息,分别从生物扰动程度、岩相及沉积构造等3个方面入手,首次系统地建立了岩相识别[见图5(a)]及构造解释图版库[见图5(b)],并成功地应用到该区成像井的解释评价过程中,取得了良好的效果。图6为采用该图版解释的成果图。

3.2 有利SAGD带划分

根据电阻率成像的岩相解释结果,将油砂储层划分为3类,分别为有利SAGD开发带,普通SAGD开发带和不利SAGD开发带[16]。建立SAGD分区同岩相及常规解释结果的对应关系(见表1),并对实际井进行SAGD划分,为后期开发方案的制定提供了测井依据,在水平井井位设计确定着落点时应尽量避开不利SAGD开发带[16]。

从表1可见,影响该区净产层SAGD分级的因素主要为泥质含量,渗透率各向异性以及岩相模式。图7为SAGD的划分实例,绿色阴影代表有利SAGD区,橙色阴影代表普通SAGD区,红色阴影代表不利SAGD区。表2为储层SAGD划分统计成果表,表中N/G代表某分级厚度对净产层的贡献,是后期SAGD开发方案制定的重要数据。使用单井SAGD统计结果对蒸汽注采拟布井区成图,可有效指导后期水平井布井。

图5 油砂储层岩相识别和构造解释图版库(部分)

图6 油砂储层的岩相识别及构造解释成果图

表1 有利SAGD区同岩相对应关系表

*参数A为岩心分析纵向渗透率同横向渗透率的差值绝对值同纵向渗透率的比值,用以表征渗透率各向异性。

表2 M13井SAGD分级统计结果

4 应用效果分析

应用所建立的模型对上McMurray油砂储层进行精细解释,计算结果同实验分析结果更为吻合。目前该评价方法已经在研究区内应用井上百口,为储量复算提供了精确的储层参数,为下步的勘探开发方案决策提供数据支撑。

由于电阻率成像具有高分辨率的特点,可以区分常规测井解释无法区分的低渗透率或者泥质夹层,通过建立油砂储层不同岩相的识别图版,对矿区内主产层进行岩相带的划分,进而划分有利SAGD带(见图7),并对其划分结果进行统计(见表2),对蒸汽注采水平井井位设计有较好的指导作用。

中国油砂资源也非常丰富,据文献[17]对中国24个含油砂盆地的评价结果,全国油砂地质资源量59.7×108t,可采资源量22.58×108t,下一步将积极探索该评价方法在中国各沉积盆地的适应性。

5 结 论

(1)研究区油砂储层具有岩性控制物性,物性控制含油性的特点。孔隙度和含油饱和度较差段受泥质含量影响明显。

(2)研究区油砂储层品质除受储集物性控制外,还受内部结构(使用渗透率各向异性表征)以及构造(岩相)影响。

(3)利用电阻率成像高分辨率的特点,建立岩相及常规解释参数同SAGD分级的对应关系,可用于区域内生产井的SAGD快速分级。