CN113216945B - 一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,包括:1:选取标准井,对标准井的取心段进行连续采样,然后对采集的样品进行孔隙度和渗透率分析,获得各采样点的岩心实测渗透率数据;2:根据测井资料,获取标准井各采样点的测井数据,将测井数据与岩心实测渗透率数据进行多元回归,建立测井数据与岩心实测渗透率数据之间的多元关系式;3:通过多元回归,求解出多元关系式中的相关系数,将相关系数代入到多元关系式中,得到渗透率计算公式,使用该渗透率计算公式即可对测井的储层渗透性进行定量评价。本发明能够利用现有常规测井资料实现储层渗透性的定量评价,具有资料容易获取、评价准确性高、费用低等优点。
Description
技术领域
本发明属于油气勘探开发技术领域,尤其涉及一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法。
背景技术
目前国内外致密砂岩储层渗透性评价通常沿用常规油气藏储层评价方法,以孔隙度作为主要评价对象,但由于致密砂岩孔隙度极低,一般小于10%,而且孔隙度结构复杂,因此以孔隙度作为主要评价对象难以真实反映储层特征。
致密砂岩储层渗透性不仅与孔隙度有关,还与储层孔隙结构、裂缝发育程度等有关,它是储层中多种特征的综合反映,能较真实反映致密砂岩储层品质。致密砂岩储层渗透性的评价通常由渗透率决定,渗透率评价可通过岩心实测,准确性高,但仅局限于少数井的局部井段,绝大部分井需要借助测井进行计算。现有储层渗透率常规测井计算主要利用孔渗关系,该方法首先利用岩心孔渗回归,建立渗透率与孔隙度的经验关系式,然后根据声波时差或密度测井曲线解释的孔隙度,依据回归的孔渗关系计算渗透率。该方法对常规孔隙型储层计算效果较好,但对于致密砂岩储层,由于孔隙结构复杂,岩心实测的孔渗关系相关性较差,计算的渗透率欠准确。另外,特殊测井中,斯通利波、核磁共振及成像测井计算渗透率的准确率相对较高,但由于资料获取费用高,一般测井上录取较少,难以准确开展全面系统的储层渗透性评价。
另外,为了能够提高评价的准确性,现有技术也公开了其它关于渗透性评价的现有技术,如下:
如公开号CN107917865A的文献在2018年4月17日公开的一种致密砂岩储层多参数渗透率预测方法,其包括:(1)确定致密砂岩储层中渗透率的地质主控因素,地质主控因素包括孔隙度、粒度及裂缝发育程度;(2)建立孔隙度、粒度的测井预测模型及地震预测模型;(3)确定裂缝发育程度的地质主控因素;(4)根据步骤(3)得到的地质主控因素建立裂缝发育指数模型;(5)建立地震-地质约束的多参数渗透率综合预测模型。但该方法主要从地震角度对致密砂岩储层渗透率进行预测,由于地震分辨率较测井低,地震资料的品质会影响储层渗透率预测精度,因此渗透率预测效果相对测井计算准确率较低。
又如公开号CN106841001B的文献在2017年6月13日公开的一种基于储层质量主控因素分析的致密砂岩孔隙度、渗透率预测方法,其包括以下步骤:1)成岩作用定量评价;2)选取成岩因素体现;3)选取多元线性逐步回归作为数据分析方法,通过储层质量发育主控因素分析,实现对孔隙度与渗透率预测;4)依据回归分析方法对孔隙度和渗透率进行回归分析。但该方法主要利用储层质量主控因素分析渗透率,以孔隙度、渗透率(k)作为因变量Y,以石英含量,长石含量,刚性岩屑含量,塑性岩屑含量,杂基含量,碳酸盐胶结物含量,高岭石含量,绿泥石含量,伊利石含量,硅质胶结物含量,视压实率,视溶蚀率为自变量集合(X1,X2,X3……X12),建立自变量集合关于Y的多元线性逐步回归分析,该方法依赖于取心岩石矿物鉴定,主要是适用于薄片资料丰富的地区,对于其资源缺乏地区难以为继。
又如公开号CN111561313B的文献在2020年8月21日公开的一种基于物理模型和机器学习的致密砂岩储层参数预测方法,该方法采用选择不同专家网络构建委员会机器CM,即使单个专家预测误差偏大,多专家系统也可以整合所有专家的优势做出补偿,同时,该方法将物理模型与委员会机器CM集成在一起,实现了物理模型与敏感测井数据的共同驱动,提高了储层参数预测效果。该方法通过输入测井数据,利用传播神经网络BPNN、极限学习机ELM、小波神经网络WNN三个专家网络进行组合分析,从而计算储层参数。但其没有建立在岩心实测渗透率分析的基础上进行,导致其评价结果仍然存在较大误差。
目前的常规测井资料主要有自然伽马,自然电位、井径、声波时差、中子、密度及深浅双侧向电阻率等,由于录取费用较低,易于获取,资料普遍,基本上每口井都有这些测井资料。其中,常规测井曲线中的密度或声波时差可评价储层孔隙度,同时声波时差对有缝储层也能进行判识,自然伽马在一定程度上能反映岩石组份及粒度,间接反映其孔隙结构,深浅双侧向电阻率差值在一定程度上可以反映储层的渗透性。每一条测井曲线能一定程度上反映储层渗透性的特征,同时具有一定的对数线性关系,但是,没有哪一条曲线能有效地、真实地反映储层渗透性。因而如何更有效地利用常规测井资料实现储层渗透性的真实评价,成为了当前亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述技术问题,提供了一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,本发明能够利用现有常规测井资料实现储层渗透性的定量评价,具有资料容易获取、评价准确性高、费用低等优点。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案如下:
一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,其技术方案包括以下步骤:
步骤1:选取取心较全的油气田井作为标准井,对标准井的取心段进行连续采样,然后对采集的样品进行孔隙度和渗透率分析,获得各采样点的岩心实测渗透率数据;
步骤2:根据测井资料,获取标准井各采样点的测井数据,将测井数据与岩心实测渗透率数据进行多元回归,建立测井数据与岩心实测渗透率数据之间的多元关系式;
步骤3:通过多元回归,求解出多元关系式中的相关系数,将相关系数代入到多元关系式中,得到渗透率计算公式,使用该渗透率计算公式即可对测井的储层渗透性进行定量评价。
步骤1中,对标准井的取心段进行连续采样时,采样深度与测井数据深度一致。
步骤1中,对标准井的取心段进行连续采样的采样间距为0.2-0.3m。
步骤1中,对标准井的取心段进行连续采样的采样数量为80-140个。
步骤1中,对标准井的取心段进行连续采样的采样深度为1928-1959m。
步骤2中,获取到标准井各采样点的测井数据后,先对测井数据进行标准化处理,再进行多元回归。
步骤2中,获取的测井数据包括自然伽马、声波时差、密度、深侧向电阻率与浅侧向电阻率。
步骤2中,对测井数据进行标准化处理的方法为:
式中,GR:自然伽马测井值,API;
GRmin:自然伽马最小值,API;
GRmax:自然伽马最大值,API;
GR0-1:自然伽马标准化值,无量纲;
ACmin:声波时差最小值,μs/ft;
ACmax:声波时差最大值,μs/ft;
AC0-1:声波时差标准化值,无量纲;
DEN:密度测井值,g/cm;
DENmin:密度测井最小值,g/cm3;
DENmax:密度测井最大值,g/cm3;
DEN0-1:密度测井标准化值,无量纲;
Rt:深侧向电阻率测井值,Ωm;
Rxo:浅侧向电阻率测井值,Ωm;
R:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值,无量纲;
Rmin:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值最小值,Ωm;
Rmax:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值最大值,Ωm;
R0-1:深浅双测向电阻率差与深侧向电阻率比值的标准化值,无量纲。
步骤2中,建立的多元关系式为:
LN(K岩心标1)=a1*GR0-1标1+a2*AC0-1标1+a3*R0-1标1+a4*DEN0-1标1+b;
LN(K岩心标2)=a1*GR0-1标2+a2*AC0-1标2+a3*R0-1+a4*DEN0-1标2+b;
……
LN(K岩心标n)=a1*GR0-1标n+a2*AC0-1标n+a3*R0-1标n+a4*DEN0-1标n+b;
式中,K岩心标1,K岩心标2,……,K岩心标n:标准井各采样点的岩心实测渗透率,mD;
GR0-1标1,GR0-1标2,……,GR0-1标n:标准井各采样点的自然伽马标准化值,无量纲;
AC0-1标1,AC0-1标2,……AC0-1标n:标准井各采样点的声波时差标准化值,无量纲;
R0-1标1,R0-1标2,……,R0-1标n:标准井各采样点的深浅双测向电阻率差与深侧向电阻率比值的标准化值,无量纲;
DEN0-1标1,DEN0-1标2,……,DEN0-1标n:标准井各采样点的密度测井标准化值,无量纲;
a1,a2,a3,a4,b:拟求解相关系数;
*:乘号;
LN:自然对数。
步骤3中,得到的渗透率计算公式为:
LN(K)=a1*GR0-1+a2*AC0-1+a3*R0-1+a4*DEN0-1+b;
式中,K:测井计算的储层渗透率,mD。
采用本发明的优点在于:
本发明利用声波时差、密度、自然伽马及深浅双测井电阻率差值与渗透率具有一定的对数线性关系,将标准井取心段各采样点的自然伽马、声波时差、密度和深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值的标准化数据与岩心实测渗透率进行多元回归,建立这些参数与岩心实测渗透率之间的多元关系式,因此在实际使用时具有预测准确度较高的优点。
进一步,本发明利用现有常规测井资料就能够实现储层渗透性的定量评价,具有简便实用、计算的渗透率吻合度高,且资料容易获取、费用低的特点。
另外,虽然公开号CN111561313B的文献中公开了测井数据(自然伽马测井、电阻率测井、声波时差测井、中子密度测井、补偿密度测井),但该文献只是单纯从测井角度利用神经网络等方法进行渗透率预测。而公开号CN107917865A的文献和公开号CN106841001B的文献采用的方案为分别从地震和岩石矿物成分的角度进行渗透率预测。因此,公开号CN111561313B的文献中所公开的测井数据并不能应用于公开号CN107917865A的文献或公开号CN106841001B的文献中。
附图说明
图1为多元回归渗透率与岩心实测渗透率关系图。
图2为孔渗回归渗透率与岩心实测渗透率关系图。
图3为标准井的渗透率计算图版。
图4为验证井的渗透率计算图版。
具体实施方式
本发明公开了一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,主要基于常规测井资料进行评价,其包括以下步骤:
步骤1:选取某取心较全的油气田井作为标准井,对标准井的取心段进行连续采样。其中,取心较全指的是比较长的井段连续取心。进行连续采样的采样深度为1928-1959m,优选与测井数据深度一致;进行连续采样的采样间距为0.2-0.3m,优选采样间距为0.25m;进行连续采样的采样数量为80-140个,优选采样数量为123个。采样完成后将采集的样品送实验室进行孔隙度和渗透率分析,获得各采样点的岩心实测渗透率数据。
步骤2:根据测井资料,获取标准井各采样点的测井数据,获取的测井数据主要包括自然伽马、声波时差、密度、深侧向电阻率与浅侧向电阻率。获取到标准井各采样点的测井数据后,先对自然伽马、声波时差、密度和深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率的比值这些测井数据进行标准化处理,使测井数据具有统一的刻度,再将标准化处理后的测井数据与岩心实测渗透率数据进行多元回归,建立测井数据与岩心实测渗透率数据之间的多元关系式。
本步骤中,对测井数据进行标准化处理的方法为:
式中,GR:自然伽马测井值,API;
GRmin:自然伽马最小值,API;
GRmax:自然伽马最大值,API;
GR0-1:自然伽马标准化值,无量纲;
ACmin:声波时差最小值,μs/ft;
ACmax:声波时差最大值,μs/ft;
AC0-1:声波时差标准化值,无量纲;
DEN:密度测井值,g/cm;
DENmin:密度测井最小值,g/cm3;
DENmax:密度测井最大值,g/cm3;
DEN0-1:密度测井标准化值,无量纲;
Rt:深侧向电阻率测井值,Ωm;
Rxo:浅侧向电阻率测井值,Ωm;
R:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值,无量纲;
Rmin:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值最小值,Ωm;
Rmax:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值最大值,Ωm;
R0-1:深浅双测向电阻率差与深侧向电阻率比值的标准化值,无量纲。
步骤2中,建立的多元关系式为:
LN(K岩心标1)=a1*GR0-1标1+a2*AC0-1标1+a3*R0-1标1+a4*DEN0-1标1+b;
LN(K岩心标2)=a1*GR0-1标2+a2*AC0-1标2+a3*R0-1+a4*DEN0-1标2+b;
……
LN(K岩心标n)=a1*GR0-1标n+a2*AC0-1标n+a3*R0-1标n+a4*DEN0-1标n+b;
式中,K岩心标1,K岩心标2,……,K岩心标n:标准井各采样点的岩心实测渗透率,mD;
GR0-1标1,GR0-1标2,……,GR0-1标n:标准井各采样点的自然伽马标准化值,无量纲;
AC0-1标1,AC0-1标2,……AC0-1标n:标准井各采样点的声波时差标准化值,无量纲;
R0-1标1,R0-1标2,……,R0-1标n:标准井各采样点的深浅双测向电阻率差与深侧向电阻率比值的标准化值,无量纲;
DEN0-1标1,DEN0-1标2,……,DEN0-1标n:标准井各采样点的密度测井标准化值,无量纲;
a1,a2,a3,a4,b:拟求解相关系数;
*:乘号;
LN:自然对数。
步骤3:通过多元回归,求解出多元关系式中的相关系数,将相关系数代入到多元关系式中,得到渗透率计算公式,使用该渗透率计算公式即可对测井的储层渗透性进行定量评价。
本步骤中得到的渗透率计算公式为:
LN(K)=a1*GR0-1+a2*AC0-1+a3*R0-1+a4*DEN0-1+b;
式中,K:测井计算的储层渗透率,mD。
为了验证本发明具更高的准确性,现选取广安108井作为标准井,选取广安109井进行验证。验证的条件和过程如下:
1、对108井的取心段进行连续采样,采样间距为0.2-0.3m,采样数量为123个,采样深度为1928-1959m。基于该验证条件及井段1928-1959m的标准化测井数据值(自然伽马(GR)、声波时差(AC)、密度(DEN)和深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值(R))建立多元关系式,然后通过多元回归,求解出多元关系式中的相关系数为:a1=-2.00815,a2=1.51343,a3=-1.15266,a4=-3.8832,b=-0.73223。最后将相关系数代入到多元关系式中,即得到渗透率计算公式,如下:
LN(K)=-2.00815GR0-1+1.51343AC0-1-1.15266R0-1-3.8832DEN0-1-0.73223。
2、对108井采用上述渗透率计算公式实际计算渗透率,如图1所示,其计算得出的(多元回归渗透率)的相关系数为0.7847。而采用现有孔渗关系计算渗透率,如图2所示,其孔渗回归渗透率与岩心实测渗透率对数相关系数为0.6925,相比而言本发明较孔渗关系计算的渗透率准确度提高了近10%。
3、根据上述渗透率计算公式计算108井的渗透率,如图3所示,可知采用多元回归计算的渗透率与岩心实测渗透率吻合度高,明显优于孔渗回归渗透率。
4、将上述渗透率计算公式应用于109井,如图4所示,其计算的渗透率与岩心实测渗透率吻合度同样很高,可知,本定量评价方法在实际应用过程中,评价准确性高,步骤简单,易于实现。
由上述可知,本发明利用现有常规测井资料就能够实现储层渗透性的定量评价,具有简便实用、计算的渗透率吻合度高的特点。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,本说明书中所公开的任一特征,除非特别叙述,均可被其他等效或具有类似目的替代特征加以替换;所公开的所有特征、或所有方法或过程中的步骤,除了互相排斥的特征和/或步骤以外,均可以任何方式组合。
Claims (5)
1.一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:选取取心较全的油气田井作为标准井,对标准井的取心段进行连续采样,然后对采集的样品进行孔隙度和渗透率分析,获得各采样点的岩心实测渗透率数据;
步骤2:根据测井资料,获取标准井各采样点的测井数据,将测井数据与岩心实测渗透率数据进行多元回归,建立测井数据与岩心实测渗透率数据之间的多元关系式;
步骤3:通过多元回归,求解出多元关系式中的相关系数,将相关系数代入到多元关系式中,得到渗透率计算公式,使用该渗透率计算公式即可对测井的储层渗透性进行定量评价;
步骤2中,获取到标准井各采样点的测井数据后,先对测井数据进行标准化处理,再进行多元回归;
步骤2中,获取的测井数据包括自然伽马、声波时差、密度、深侧向电阻率与浅侧向电阻率;
步骤2中,对测井数据进行标准化处理的方法为:
式中,GR:自然伽马测井值,API;
GRmin:自然伽马最小值,API;
GRmax:自然伽马最大值,API;
GR0-1:自然伽马标准化值,无量纲;
ACmin:声波时差最小值,μs/ft;
ACmax:声波时差最大值,μs/ft;
AC0-1:声波时差标准化值,无量纲;
DEN:密度测井值,g/cm;
DENmin:密度测井最小值,g/cm3;
DENmax:密度测井最大值,g/cm3;
DEN0-1:密度测井标准化值,无量纲;
Rt:深侧向电阻率测井值,Ωm;
Rxo:浅侧向电阻率测井值,Ωm;
R:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值,无量纲;
Rmin:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值最小值,Ωm;
Rmax:深浅双测井电阻率差与深侧向电阻率比值最大值,Ωm;
R0-1:深浅双测向电阻率差与深侧向电阻率比值的标准化值,无量纲;
步骤2中,建立的多元关系式为:
LN(K岩心标1)=a1*GR0-1标1+a2*AC0-1标1+a3*R0-1标1+a4*DEN0-1标1+b;
LN(K岩心标2)=a1*GR0-1标2+a2*AC0-1标2+a3*R0-1+a4*DEN0-1标2+b;
……
LN(K岩心标n)=a1*GR0-1标n+a2*AC0-1标n+a3*R0-1标n+a4*DEN0-1标n+b;
式中,K岩心标1,K岩心标2,……,K岩心标n:标准井各采样点的岩心实测渗透率,mD;
GR0-1标1,GR0-1标2,……,GR0-1标n:标准井各采样点的自然伽马标准化值,无量纲;
AC0-1标1,AC 0-1标2,……AC 0-1标n:标准井各采样点的声波时差标准化值,无量纲;
R0-1标1,R0-1标2,……,R0-1标n:标准井各采样点的深浅双测向电阻率差与深侧向电阻率比值的标准化值,无量纲;
DEN0-1标1,DEN 0-1标2,……,DEN 0-1标n:标准井各采样点的密度测井标准化值,无量纲;
a1,a2,a3,a4,b:拟求解相关系数;
*:乘号;
LN:自然对数;
步骤3中,得到的渗透率计算公式为:
LN(K)=a1*GR0-1+a2*AC0-1+a3*R0-1+a4*DEN0-1+b;
式中,K:测井计算的储层渗透率,mD。
2.根据权利要求1所述的一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,其特征在于:步骤1中,对标准井的取心段进行连续采样时,采样深度与测井数据深度一致。
3.根据权利要求1所述的一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,其特征在于:步骤1中,对标准井的取心段进行连续采样的采样间距为0.2-0.3m。
4.根据权利要求1所述的一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,其特征在于:步骤1中,对标准井的取心段进行连续采样的采样数量为80-140个。
5.根据权利要求1所述的一种致密砂岩储层渗透性定量评价方法,其特征在于:步骤1中,对标准井的取心段进行连续采样的采样深度为1928-1959m。
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Citations (5)
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---|---|---|---|---|
US4890487A (en) * | 1987-04-07 | 1990-01-02 | Schlumberger Technology Corporation | Method for determining horizontal and/or vertical permeability of a subsurface earth formation |
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CN104358565A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-02-18 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种气藏含气饱和度的确定方法 |
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---|---|---|---|---|
US4890487A (en) * | 1987-04-07 | 1990-01-02 | Schlumberger Technology Corporation | Method for determining horizontal and/or vertical permeability of a subsurface earth formation |
CN101413388A (zh) * | 2008-12-02 | 2009-04-22 | 大庆油田有限责任公司 | 获得油水同层原始含油饱和度的方法及估算未试油油水同层原始含油饱和度的方法 |
CN103912271A (zh) * | 2014-04-25 | 2014-07-09 | 中国石油大学(华东) | 致密砂岩气资源分级评价的方法 |
CN104358565A (zh) * | 2014-10-31 | 2015-02-18 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种气藏含气饱和度的确定方法 |
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