CN102434152B - 一种储层含油饱和度的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种储层含油饱和度的计算方法，包括：建立包含自由流体孔隙度φ_f，束缚流体孔隙度φ_b，及对应的大孔隙胶结指数m_f，微孔隙胶结指数m_b及微孔隙胶结指数特征值参数的储层含油饱和度模型；对选取的岩心样品的岩心孔隙度φ、核磁共振T₂谱实验及岩电实验，确定所述岩心样品的岩心孔隙度φ、束缚水饱和度S_wir，自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b、饱和岩样的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在不同含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t，采用最优化数据拟合方法确定储层含油饱和度模型中的参数，建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系，根据束缚水饱和度对储层岩心进行分类，通过最优化拟合算法确定每类岩心的饱和度指数n。

Description

一种储层含油饱和度的计算方法

技术领域

本发明涉及石油勘探中的油气藏储层测井评价技术领域，特别是关于低孔低渗碎屑岩储层测井评价中一种基于孔隙结构的含油饱和度计算方法，具体的讲是一种储层含油饱和度的计算方法。

背景技术

在石油勘探开发中，测井解释的主要任务是识别和定量评价油气层。Archie最早提出了油气层电阻率—含水饱和度之间的关系式，即Archie公式，该公式奠定了油气藏储层饱和度计算的基础，在测井评价中发挥了重要的作用。经典的Archie公式主要适用于粒间孔隙且物性较好的砂岩储层，它具有较单一的孔隙大小分布。

随着油气勘探的不断深入，低孔低渗碎屑岩、碳酸盐岩等复杂储层逐渐成为勘探的重点。对于测井评价而言，复杂的孔隙结构控制了复杂储层的渗流与导电能力，直接影响了储集层的物性参数和油气水层的电性响应特征。对低孔低渗储集层的实验研究发现其岩电关系存在大量“非阿尔奇”现象，即在双对数坐标下地层因数与孔隙度、电阻率增大系数与含水饱和度之间的关系呈现出非线性特征，因此，适用于中高孔渗地层的阿尔奇公式在低孔低渗储集层含油气性定量评价中存在一定的不适用性。

目前国外学者对饱和度模型的研究主要针对碳酸盐岩和孔渗相对较好的粒间孔隙砂岩，对低孔低渗砂岩储集层很少涉及；国内对低孔低渗碎屑岩储集层饱和度模型的研究主要集中在对阿尔奇模型的改进和参数调整上，建立的饱和度模型未考虑孔隙结构信息，具有很大的局限性，直接影响了测井油气层识别和定量评价。

发明内容

鉴于现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供为一种确定储层含油饱和度的计算方法，以解决现有技术中对低孔低渗碎屑岩储层含油饱和度计算误差大的缺陷。

本发明实施例提供了一种储层含油饱和度的计算方法，该方法包括：

建立包含自由流体孔隙度φ_f，束缚流体孔隙度φ_b，所述的自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b对应的大孔隙胶结指数m_f，微孔隙胶结指数m_b及微孔隙胶结指数特征值参数的储层含油饱和度模型；

测定选取的岩心样品的岩心孔隙度φ；

对所述的岩心样品进行核磁共振T₂谱实验，确定所述岩心样品的束缚水饱和度S_wir；

根据所述的岩心孔隙度φ及束缚水饱和度S_wir确定建立的储层含油饱和度模型中的自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b；

对所述的岩心样品进行岩电实验，确定饱和岩样的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t；

根据所确定的饱和岩样的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t，采用最优化数据拟合方法确定所述储层含油饱和度模型中的大孔隙胶结指数m_f，微孔隙胶结指数m_b、微孔隙胶结指数特征值及饱和度指数值n；

建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系，根据束缚水饱和度对储层岩心进行分类，通过最优化拟合算法确定每类岩心的饱和度指数n。

本发明解决了现有低孔低渗碎屑岩油气储层饱和度定量评价精度低的难点，通过引入自由流体孔隙度、束缚流体孔隙度及其相应的孔隙结构胶结指数作为确定储层含油饱和度的重要参数，使得确定的含油饱和度更符合油藏的实际规律和岩石物理特征，具有更高的精度。

为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种储层含油饱和度的计算方法的流程图；

图2为本发明确定的岩心微孔隙胶结指数m_b与岩心分析束缚水饱和度S_wir的相关性关系图；

图3为利用束缚水饱和度S_wir对不同类型的储层岩心进行分类的分类图；

图4为压汞实验得到的平均孔喉半径对储层岩心进行分类的分类图；

图5为利用本发明计算的含水饱和度与实验测量的含水饱和度对比图；

图6为利用阿尔奇模型计算的含水饱和度与实验测量的含水饱和度对比图；

图7为利用本发明模型计算的储层含油饱和度与密闭取心分析含油饱和度对比图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供了一种储层含油饱和度的计算方法，如图1所示，该方法包括：

步骤S101，建立包含自由流体孔隙度φ_f，束缚流体孔隙度φ_b，所述的自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b对应的大孔隙胶结指数m_f，微孔隙胶结指数m_b及微孔隙胶结指数特征值参数的储层含油饱和度模型；

步骤S102，测定选取的岩心样品的岩心孔隙度φ；

步骤S103，对所述的岩心样品进行核磁共振T₂谱实验，确定所述岩心样品的束缚水饱和度S_wir；

步骤S104，根据所述的岩心孔隙度φ及束缚水饱和度S_wir确定建立的储层含油饱和度模型中的自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b；

步骤S105，对所述的岩心样品进行岩电实验，确定饱和岩样的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t；

步骤S106，根据所确定的岩样饱和的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t，采用最优化数据拟合方法确定所述储层含油饱和度模型中的大孔隙胶结指数m_f，微孔隙胶结指数m_b、微孔隙胶结指数特征值及饱和度指数值n；

步骤S107，建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系，根据束缚水饱和度对储层岩心进行分类，通过最优化拟合算法确定每类岩心的饱和度指数n。

其中，对岩心样品进行岩电实验，确定饱和岩样的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t包括：

根据地层因数与孔隙度关系岩电实验结果，通过最优化数据拟合方法确定模型中的参数m_f和获取实验测量获得的饱和岩样的地层水电阻率R_w和每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o；根据公式应用最优化拟合算法确定岩电参数大孔隙胶结指数m_f和微孔隙胶结指数特征值

根据电阻率增大系数与含水饱和度关系岩电实验结果，通过最优化数据拟合方法确定饱和度计算模型中的参数m_b和n。获取实验测量获得的每块岩样在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t；根据公式可动水饱和度总含水饱和度S_w=S_wf(1-S_wir)+S_wir及应用最优化拟合算法可得到岩电参数微孔隙胶结指数m_b和饱和度指数n。

步骤S107,建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系，根据束缚水饱和度对储层岩心进行分类，通过最优化拟合算法确定每类岩心的饱和度指数n包括：

利用最小二乘拟合法建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的线性相关关系表达式m_b=f(S_wir)；

并利用束缚水饱和度S_wir对不同类型的储层岩心进行分类；

将所述的岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系m_b=f(S_wir)代入饱和度计算公式利用最优化方法拟合得到每类岩心的饱和度指数n。

本发明实施例提出了一种储层含油饱和度的计算方法，该方法从技术实施角度解决了现有低孔低渗碎屑岩油气储层饱和度定量评价精度低的难点，通过引入自由流体孔隙度、束缚流体孔隙度及其相应的孔隙结构胶结指数作为确定储层含油饱和度的重要参数，使得该方法确定的含油饱和度更符合油藏的实际规律和岩石物理特征，具有更高的精度。下面结合具体的实施例对本发明做进一步详细阐述。

实施例

步骤1，根据油气储层段的岩心、测井数据资料，选取低孔低渗油气层具有代表性的岩心样品，进行岩心孔隙度φ、核磁共振T₂谱及岩电实验；

本实施例中选择一油田区块一个层位的油气储层段作为待研究的目的层，收集目的层段的岩心资料和测井资料，并根据这些资料选出了具有代表性的岩心样品16块（孔隙度在5.2%～15.3%之间，渗透率在0.05×10-3μm2～46.0×10-3μm2之间），本实施例中，所谓具有代表性的岩心是指岩心在孔隙度、渗透率数值，以及孔隙的类型、特征等方面应具有代表性；按照《岩心分析方法（SY/T5336-2006）》、《岩样核磁共振参数实验室测量规范（SY/T6490-2000）》和《岩石电阻率参数实验室测量及计算方法（SY/T5385-2007）》标准流程进行实验，测量得到岩心孔隙度φ、饱含水和离心状态下岩心核磁共振T2谱、饱和岩样的地层水电阻率R_w、饱含水岩石电阻率R_o、每块岩样在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t。

步骤2，将岩石中具有不同导电能力的自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b中的流体作为确定饱和度模型的参数，建立饱和度模型；

具体关系式为： $F=\frac{R_0}{R_w}=\frac{1}{{\mathrm{\φ}}_f^{m_f}+{\mathrm{\φ}}_b^{\stackrel{\‾}{m_b}}};$

$I=\frac{R_t}{R_0}=\frac{1}{{\mathrm{AD}}_{\mathrm{wf}}^n+B},$ 其中 $A=\frac{{\mathrm{\φ}}_f^{m_f}}{{\mathrm{\φ}}_f^{m_f}+{\mathrm{\φ}}_b^{\stackrel{\‾}{m_b}}},B=\frac{{\mathrm{\φ}}_b^{m_b}}{{\mathrm{\φ}}_f^{m_f}+{\mathrm{\φ}}_b^{\stackrel{\‾}{m_b}}};$

则可动水饱和度 $S_{\mathrm{wf}}={[(\frac{R_w}{R_t}\×F-B)\×\frac{1}{A})]}^{\frac{1}{n}},$

总含水饱和度S_w=S_wf(1-S_wir)+S_wir；

储层含油饱和度S_o=1-S_w。

其中，F为地层因数，单位为无因次量纲；R_o为饱含水岩石电阻率，单位为Ω.m；R_w为饱和岩样的地层水电阻率，单位为Ω.m；I为电阻率增大系数，单位为无因次量纲；R_t为不同含水饱和度下的岩石电阻率，单位为Ω.m；m_f为大孔隙胶结指数，单位为无因次量纲；m_b为微孔隙胶结指数，单位为无因次量纲；为微孔隙胶结指数特征值，单位为无因次量纲；S_wf为可动水饱和度；S_w为含水饱和度；S_o为含油饱和度；n为饱和度指数，单位为无因次量纲。

步骤3，根据核磁共振T₂谱实验可确定岩心束缚水饱和度S_wir，结合岩心孔隙度可获得自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b；

按照《岩样核磁共振参数实验室测量规范（SY/T6490-2000）》标准流程进行，测量饱和水岩心T2谱分布和一定离心力条件下岩心离心后T2谱分布，通过离心T2谱分布谱累积面积与饱和水T2谱累积面积的比值可获得岩心的束缚水饱和度S_wir；按照《岩心分析方法（SY/T5336-2006）》标准流程可获得岩心孔隙度φ；则岩心自由流体孔隙度φ_f=φ·(1-S_wir)，岩心束缚流体孔隙度φ_b=φ·S_wir。

步骤4，根据地层因数与孔隙度关系岩电实验结果，通过最优化数据拟合方法确定模型中的参数m_f和

利用实验测量得到的饱和岩样的地层水电阻率R_w和每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o，根据公式应用最优化方法可得到岩电参数大孔隙胶结指数m_f和微孔隙胶结指数特征值本实施例利用最优化方法求解得到研究层位大孔隙胶结指数m_f=1.8，微孔隙胶结指数特征值

步骤5，根据电阻率增大系数与含水饱和度关系岩电实验结果，通过最优化数据拟合方法确定饱和度计算模型中的参数m_b和n；

利用实验测量得到的每块岩心含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t，根据公式 $I=\frac{R_t}{R_0}=\frac{1}{{\mathrm{AS}}_{\mathrm{wf}}^n+B},$ 可动水饱和度 $S_{\mathrm{wf}}={[(\frac{R_w}{R_t}\×F-B)\×\frac{1}{A})]}^{\frac{1}{n}},$ 总含水饱和度S_w=S_wf(1-S_wir)+S_wir，其中应用最优化方法可得到岩电参数微孔隙胶结指数m_b和饱和度指数n。

步骤6，建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系，利用束缚水饱和度对不同类型的储层岩心进行分类，代入公式利用最优化方法拟合得到每类岩心的饱和度指数n。

进行该步计算的根本目的在于，可得到具有不同孔隙结构的每块岩心的岩心微孔隙胶结指数m_b和饱和度指数n，但无法将其应用于实际测井资料的饱和度计算中，因此，需要建立微孔隙胶结指数m_b与储层本身特征参数之间的关系，岩心微孔隙胶结指数m_b与储层束缚水饱和度之间具有较好的相关性，并且对于孔隙结构相近的同一类储层，其具有近似相同的饱和度指数n。

请参见图2，利用步骤6计算得到的岩心微孔隙胶结指数m_b与步骤3得到的岩心分析束缚水饱和度S_wir，建立两者之间的相关关系，本实施例得到的结果m_b=1.2398*S_wir+1.4033，两者相关系数较高，相关系数平方R²=0.8167。

请参见图3，利用束缚水饱和度S_wir对不同类型的储层岩心进行分类，按照束缚水饱和度的大小将岩心分为三类：①大孔隙发育为主类：S_wir<=20%；②过渡类（介于大孔类和小孔类之间）：20%<S_wir<=50%；③小孔隙发育为主类：S_wir>50%。

请参见图4，该分类方法与压汞实验得到的平均孔喉半径有很好的一致性，进一步说明了该分类方法的可行性。本实施例：①大孔隙发育为主类：平均孔喉半径R>1m；②过渡类：平均孔喉半径0.2m<R<1m；③小孔隙发育为主类：平均孔喉半径R<0.2m。

将m_b=1.2398*S_wir+1.4033代入饱和度计算公式利用最优化方法拟合可得到每类岩心的饱和度指数n。

本实施例，对三种不同类型的储层饱和度参数建模如下：

①大孔隙发育为主类：m_f=1.8，m_b=1.2398+1.4033*S_wir，n=1.81；

②过渡类：m_f=1.8，m_b=1.2398+1.4033*S_wir，n=1.59；

③小孔隙发育为主类：m_f=1.8，m_b=1.2398+1.4033*S_wir，n=1.64。

请参见图5，图5为利用本发明模型计算的含水饱和度与实验测量的含水饱和度对比图，从图5可看出，本发明模型计算的含水饱和度与实验测量的含水饱和度相关性好，数据点分布在+/-5%误差线范围内，计算精度高，应用效果明显。

请参见图6，图6为利用阿尔奇模型计算的含水饱和度与实验测量的含水饱和度对比图，从图6可看出，利用阿尔奇模型计算的含水饱和度与实验测量的含水饱和度有较大的误差，数据点分布在+/-10%误差线范围内，计算精度明显低于本发明模型计算精度。

请参见图7，图7为利用本发明模型计算的储层含油饱和度与密闭取心分析含油饱和度对比图。选取一油田某区块5口密闭取心井30个层，从图7可以看出，利用本发明模型计算的含油饱和度与密闭取心分析含油饱和度具有很好的一致性，本发明模型计算含油饱和度精度高。与密闭取心分析含油饱和度相比，含油饱和度计算平均绝对误差为2.2%，油田实例证明本发明模型在发育复杂孔隙结构的低孔低渗碎屑岩储层含油饱和度定量评价中具有良好的应用效果。

本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (1)

1.一种储层含油饱和度的计算方法，其特征在于，所述的方法包括： 

建立包含自由流体孔隙度φ_f，束缚流体孔隙度φ_b，所述的自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b对应的大孔隙胶结指数m_f，微孔隙胶结指数m_b及微孔隙胶结指数特征值参数的储层含油饱和度模型； 

测定选取的岩心样品的岩心孔隙度φ； 

对所述的岩心样品进行核磁共振T₂谱实验，确定所述岩心样品的束缚水饱和度S_wir； 

根据所述的岩心孔隙度φ及束缚水饱和度S_wir确定建立的储层含油饱和度模型中的自由流体孔隙度φ_f和束缚流体孔隙度φ_b； 

对所述的岩心样品进行岩电实验，确定饱和岩样的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t； 

根据所确定的饱和岩样的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在每类岩心含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t，采用最优化数据拟合方法确定所述储层含油饱和度模型中的大孔隙胶结指数m_f、微孔隙胶结指数m_b、微孔隙胶结指数特征值及饱和度指数n； 

建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系，根据束缚水饱和度对储层岩心进行分类，通过最优化拟合算法确定每类岩心的饱和度指数n， 

其中，所述的储层含油饱和度模型为： 

其中

可动水饱和度总含水饱和度S_w=S_wf(1-S_wir)+S_wir，储层含油饱和度S_o=1-S_w； 

其中，F为地层因数，单位为无因次量纲； 

R_o为饱含水岩石电阻率，单位为Ω.m； 

R_w为岩心所饱和的地层水电阻率，单位为Ω.m； 

I为电阻率增大系数，单位为无因次量纲； 

R_t为含水饱和度S_w下岩心电阻率，单位为Ω.m； 

m_f为大孔隙胶结指数，单位为无因次量纲； 

m_b为微孔隙胶结指数，单位为无因次量纲； 

为微孔隙胶结指数特征值，单位为无因次量纲； 

S_wf为可动水饱和度； 

S_w为含水饱和度； 

S_o为含油饱和度； 

n为饱和度指数，单位为无因次量纲， 

其中，所述的对所述的岩心样品进行岩电实验，确定饱和的地层水电阻率R_w、每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o及其在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t包括： 

根据地层因数与孔隙度关系岩电实验结果，通过最优化数据拟合方法确定模型中的参数m_f和

根据电阻率增大系数与含水饱和度关系岩电实验结果，通过最优化数据拟合方法确定饱和度计算模型中的参数m_b和n， 

其中，所述的根据地层因数与孔隙度关系岩电实验结果，通过最优化数据拟合方法确定模型中的参数m_f和包括： 

获取实验测量获得的饱和的地层水电阻率R_w和每块岩样的饱含水岩石电阻率R_o； 

根据公式应用最优化拟合算法确定岩电参数大孔隙胶结指数m_f和微孔隙胶结指数特征值

其中，所述的根据电阻率增大系数与含水饱和度关系岩电实验结果，通过最优化数据拟合算法确定饱和度计算模型中的参数m_b和饱和度指数n包括： 

获取实验测量获得的每块岩样在含水饱和度S_w条件下岩石的电阻率R_t； 

根据公式可动水饱和度总含水饱和度S_w=S_wf(1-S_wir)+S_wir及应用最优化拟合算法可得到岩电参数微孔隙胶结指数m_b和饱和度指数n， 

其中，所述的建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系，根据束缚水饱和度对储层岩心进行分类，通过最优化拟合算法确定每类岩心的饱和度指数n包括： 

建立岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系m_b=f(S_wir)； 

并利用束缚水饱和度S_wir对不同类型的储层岩心进行分类； 

将所述的岩心微孔隙胶结指数m_b与束缚水饱和度S_wir的相关关系m_b=f(S_wir)代入饱和度计算公式利用最优化方法拟合得到每类岩心的饱和度指数n。