基于储能指数与视地层水电阻率方差识别流体类别的方法与流程

1.本发明涉及石油勘探中的复杂油气藏储层测井评价技术领域，是一种基于储能指数与视地层水电阻率方差识别流体类别的方法，即一种基于电成像的储能指数与视地层水电阻率方差识别砾岩储层流体类别的方法。


背景技术：

2.目前对于砾岩致密油的流体类别识别方法主要有基于常规测井曲线的孔隙度与含有饱和度交会图的方法，以及基于核磁的差谱法和移谱法。
3.(1)基于阿尔奇公式的孔隙度-饱和度交会图的方法，据经典的阿尔奇(archie)公式建立起来的：
[0004][0005]
式中:sw为储层的含水饱和度，无量纲；r
t
为含油气纯岩石电阻率，rw为地层水的电阻率，单位为欧姆米；φ为储层有效孔隙度，a、b为与岩性有关的比例系数，m为胶结指数，n为饱和度指数，均无量纲。
[0006]
经典的阿尔奇公式适用于具有粒间孔隙且孔渗性较好的纯砂岩，它具有较单一的孔隙大小分布，孔喉匹配关系好。对于常规的砂岩储层，储层含油饱和度是可以被准确计算出来的，反映的是单砂层的含油饱和度，只能识别油层和非油层，而不能识别流体类别；但是对于非均质性砾岩储层，往往多层合试，按油藏试油的方式试油，因此采用孔隙度—饱和度交会图的方法来准确识别储层流体类别较为困难。
[0007]
(2)基于核磁共振的移谱法和差谱法
[0008]
移谱是一种扩散系数加权方法，通过设置长、短不同的2个回波间隔te，在足够长的等待时间tw下测量2组回波串，由于水与气或油的扩散系数d不一样，使得各自在t2分布上的位置发生变化，由此识别出储层中油、气、水。
[0009]
差谱主要基于水与油、气的纵向弛豫时间t1相差很大，水的纵向恢复速率远比轻烃快，选择长、短不同的2个等待时间，观测到的回波串中将包含不一样的信号，由于水的信号在短等待时间下能够被完全极化，烃的信号在短等待时间下不能完全极化，因此2个不同等待时间观测到的回波串幅度存在差异，双tw测井利用这个差异来识别储层是否含烃。
[0010]
根据两种方法的原理，移谱法受储层流体的黏度、地层温度和孔隙结构影响较大，并且需要调整合适的回波间隔才能凸显流体在移谱上的差异，实际应用中识别流体类别较为困难。
[0011]
现有核磁共振测井仪器长、短等待时间选择范围很小，尤其短tw，p型核磁仪器只能选择1s和2s，这就使得在很多情况下大孔径孔隙中的水在短等待时间下没有完全恢复，水层依然存在差谱信号，与油层基本一样，无法利用差谱法进行油、水识别。


技术实现要素：

[0012]
本发明提供了一种基于储能指数与视地层水电阻率方差识别流体类别的方法，克服了上述现有技术之不足，其能有效解决基于阿尔奇公式的孔隙度与含有饱和度交会图法以及基于核磁共振的差谱法对于砾岩致密油流体类别判别的不适用性问题。
[0013]
本发明的技术方案是通过以下措施来实现的：一种基于储能指数与视地层水电阻率方差识别流体类别的方法，包括下述步骤：
[0014]
步骤一：利用砾岩岩心分析的砾石、砂质和泥质含量标定电成像，确定砾石、砂质、泥质的电导率截止值，并利用所述截止值得到电成像测量井段每个深度点的砾石(vg)、砂质(vs)和泥质(vsh)的相对含量，利用砾石和泥质的相对含量计算岩性组分因子(lith)；
[0015]
lith＝vg/vsh
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0016]
式中，vg为砾石的相对含量、vsh为泥质的相对含量；
[0017]
岩性组分因子(lith)所反映的物理意义为，砾岩储层的物性受各组分相对含量影响较大，砾石相对含量高，则粒间孔及砾面缝比较发育，储层物性好，反之，储层物性差。
[0018]
步骤二：对上述电成像资料进行浅电阻率刻度，得到n条成像电阻率数据，利用阿尔奇公式和成像电阻率反算n个地层岩石孔隙度(porn)以及n个视地层水电阻率(rwn)；
[0019]
步骤三：计算各深度点的平均孔隙度(por)；
[0020][0021]
式中porn为由阿尔奇公式反算的n个孔隙度，平均孔隙度(por)所反映的物理意义为储层的孔隙度大小，孔隙度越大，储层物性越好，反之，物性越差。
[0022]
步骤四：对n个视地层水电阻率(rw1，....，rwn)进行直方图统计，得到视地层水电阻率方差(w)，该方差可以表征地层地层流体的分布情况，方差小，说明储层里主要以水为主，方差大，说明储层里以油气为主；
[0023]
步骤五：对得到的n条成像电阻率数据进行直方图统计，得到电阻率分布分位数p15、p50、p75,计算分选系数(sort)及非均质性因子(het)；
[0024]
sort＝((p75-p15))/p50
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0025]
het＝1/sort
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0026]
式中，sort为分选系数，het为非均质性因子，p15、p50、p75为电阻率分布的分位数，分选系数(sort)反映的是砾岩的分选程度，非均质性因子(het)反映储层的非均质性，分选系数越大，非均质性因子越小，储层的非均质性越强，储层品质越差，反之，分选系数越小，非均质性因子越大，代表储层非均质性越若，储层品质越好。
[0027]
步骤六：在电成像图像上进行裂缝识别，并计算裂缝孔隙度利用裂缝孔隙度计算裂缝因子(fra)，公式如下：
[0028][0029]
式中，为裂缝孔隙度，fra为裂缝因子；
[0030]
步骤七：利用电成像处理得到的岩性组分因子(lith)、岩石孔隙度(por)、非均质性因子(het)以及裂缝因子(fra)构建储能指数，模型为：
[0031]
r＝lith
×
por
×
het
×
fra
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(7)
[0032]
式中，r为储能指数，lith为岩性组分因子，por为岩石孔隙度，het为非均质性因子，fra为裂缝因子；
[0033]
步骤八：构建储能指数与视地层水电阻率方差砾岩储层流体识别图版，确定油层识别标准。
[0034]
本发明是一种基于电成像的储能指数与视地层水电阻率方差识别砾岩储层流体类别的方法，克服了基于阿尔奇公式的孔隙度与含油饱和度交会图法以及基于核磁共振的差谱法的局限性，为砾岩储层流体类别的识别提供新方法，且图版应用符合率100％。
附图说明
[0035]
附图1为本发明的流程图。
[0036]
附图2为视地层水电阻率方差-储能指数流体识别图版。
具体实施方式
[0037]
本发明不受下述实施例的限制，可根据本发明的技术方案与实际情况来确定具体的实施方式。
[0038]
实施例选取的是某井(mh005井)，该井在砾岩段进行了取芯，并采集了电成像(fmi)测井资料。
[0039]
下面结合实施例对本发明作进一步描述：
[0040]
实施例：如附图1所示，基于储能指数与视地层水电阻率方差识别流体类别的方法，包括下述步骤：
[0041]
步骤101：利用砾岩岩心分析的砾石、砂质和泥质含量标定电成像，确定砾石、砂质、泥质的电导率截止值分别为90(1/ohm.m)和200(1/ohm.m)，并利用该截止值得到电成像测量井段每个深度点的砾石(vg)、砂质(vs)和泥质(vsh)的相对含量，利用公式lith＝vg/vsh进一步计算岩性组分因子(lith)；
[0042]
步骤102：对电成像资料进行浅电阻率刻度，得到192条成像电阻率数据，利用阿尔奇公式和成像电阻率反算192个地层岩石孔隙度(porn)以及192个视地层水电阻率(rwn)；
[0043]
步骤103：利用公式计算各深度点的平均孔隙度(por)；对n个视地层水电阻率(rw1，....，rwn)进行直方图统计，得到方差(w)；
[0044]
步骤104：利用直方图统计电成像192条电阻率曲线，得到电阻率分布分位数p15、p50、p75,利用公式sort＝((p75-p15))/p50和het＝1/sort计算分选系数(sort)及非均质性因子(het)。
[0045]
步骤105：在电成像图像上进行张开型裂缝的识别，得到裂缝孔隙度利用公式进一步计算裂缝因子(fra)；
[0046]
步骤106：利用电成像处理得到的岩性组分因子(lith)、岩石孔隙度(por)、非均质性因子(het)以及裂缝因子(fra)构建储能指数，进一步构建视地层水电阻率方差-储能指数油层识别图版，确定油层标准，储能指数计算公式为：
[0047]
r＝lith
×
por
×
het
×
fra
[0048]
步骤107：构建视地层水电阻率方差-储能指数流体识别图版，如图2所示，采用该
图版可以有效区分油层、含油层以及干层，确定标准为：油层(r＞11.5且w大于5)，含油层(r＜且w大于5)，水层(w＜5)。
[0049]
以上技术特征构成了本发明的实施例，其具有较强的适应性和实施效果，可根据实际需要增减非必要的技术特征，来满足不同情况的需求。