CN104500055B - 一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及油田开发技术领域，特别是关于一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法，包括获得油层的水淹程度；建立所述水淹层的岩电参数中胶结系数与孔隙结构参数的第一关系，饱和度指数与孔隙结构参数的第二关系；求取所述水淹层的混合液电阻率；利用所述第一关系、第二关系和所述混合液电阻率计算待评价水淹层的含水饱和度。通过本发明实施例的方法，针对特低渗透油藏水淹层能够更加准确的得到水淹层的含水饱和度，更加准确的评价高矿化度地层水背景下的水淹层。

Description

一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法

技术领域

本发明涉及油田开发技术领域，特别是关于一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法。

背景技术

针对特低渗透油藏进入中、高含水阶段，采油速度低，递减加大，含水率快速上升，如何长期稳产、水驱进一步提高采收率的技术问题，需要搞清水淹规律、剩余油的分布及控制因素。目前的水淹层识别和饱和度定量评价方法有很多种，但影响特低渗透油藏水淹规律的因素复杂以及储层本身特征的影响，适合中、高渗储层剩余油评价测井方法并不适用于特低渗透水淹层评价，对低孔、低渗储层的评价效果都会降低。而且特低渗透油藏原始油藏条件下油水层的测井响应差别不大，且原始地层水矿化度高(89000PPM)，长期淡水驱(注入水矿化度为569ppm)导致油层电阻率呈现不对称U型曲线特征，强水淹层电阻率甚至高于原始油层电阻率；中含水阶段出现一个电阻率值对应两种不同的含水饱和度的情况，使特低渗透水淹层识别难度增大。因此发明一种高矿化度背景下评价水淹层的方法成为油田开发中亟待解决的问题。

针对水淹层测井，贾春雨等(专利申请号200610150965.4)于2006年提出了高含水开发期砂岩油田油层水淹级别的细分描述方法。王耀斌(专利申请号201210419942.4)于2012年提出了水淹层地层水电阻率的确定方法。令狐松等(专利申请号201310714248.X)于2013年提出了一种水淹层测井评价方法及系统，韩学辉等(专利申请号201310159254.3)同年提出了一种应用三参数自洽迭代算法的新型水淹层测井评价方法。这些方法都不同程度的解决了涉及油田水淹层识别及评价的问题，但是缺乏对特低渗透油藏水淹层的适应性，特别是高矿化度地层水背景下的水淹层评价问题。因此需要发展一种适应于特低渗透储层的水淹层评价方法。

发明内容

为了解决现有技术中没有针对特低渗透油藏水淹层含水饱和度的算法，提供了一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法，能够针对特低渗透油藏水淹层，比较准确的计算水淹层的含水饱和度。

本发明实施例提供了一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法，包括，

获得油层的水淹程度；

建立水淹层的岩电参数中胶结系数与孔隙结构参数的第一关系，饱和度指数与孔隙结构参数的第二关系；

求取所述水淹层的混合液电阻率；

利用所述第一关系、第二关系和所述混合液电阻率计算待评价水淹层的含水饱和度；

其中，所述水淹层的混合液电阻率进一步包括，根据所述水淹层的含水饱和度、所述第一关系和第二关系，利用阿尔奇公式反演所述水淹层的混合液电阻率；

所述根据所述水淹层的含水饱和度、所述第一关系和第二关系，利用阿尔奇公式反演所述水淹层的混合液电阻率进一步包括，利用阿尔奇公式变形求得混合液电阻率的值，将混合液电阻率的值与电阻率和孔隙度进行拟合，得到混合液电阻率；

所述混合液电阻率为其中R_z为混合液电阻率，Rt为地层真电阻率，Φ为孔隙度。

根据本发明实施例所述的一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法的一个进一步的方面，建立所述水淹层的岩电参数中胶结系数与孔隙结构参数的第一关系，饱和度指数与孔隙结构参数的第二关系进一步包括，

获取样品岩心的地层因素与孔隙度的关系，电阻增大率与含水饱和度的关系；

根据所述地层因素与孔隙度的关系和电阻增大率与含水饱和度的关系，得到胶结系数与孔隙度的第一关系，饱和度指数与物性参数的第二关系，其中所述物性参数K/Φ，k为渗透率，Φ为孔隙度。

根据本发明实施例所述的一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法的再一个进一步的方面，所述第一关系为：m＝2.8646*Φ^0.1486，所述第二关系为：n＝0.2953*ln(K/Φ)+1.7042，其中，m为胶结系数，n为饱和度指数。

根据本发明实施例所述的一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法的另一个进一步的方面，获得油层的水淹程度进一步包括，

根据采油井生产资料中地层水矿化度的变化，得到所述油层的水淹程度；或，

利用各井自然电位曲线的基线偏移情况得到所述油层的水淹程度；或，

利用油层水淹过程中的电阻率变化规律得到所述油层的水淹程度。

通过本发明实施例的方法，针对特低渗透油藏水淹层能够更加准确的得到水淹层的含水饱和度，更加准确的评价高矿化度地层水背景下的水淹层，选择区块22口加密井33个射孔段，采用上述变参数模型进行计算，计算结果同试油生产动态进行对比分析，结果表明，解释结果与实际投产情况符合率达到85％以上。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1所示为本发明实施例一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法的流程图；

图2a-2d所示为本发明实施例水淹层水淹程度的示意图；

图3a-图3d所示为本发明实施例4种矿化度淡水驱油电阻变化率与含水饱和度关系示意图；

图4a所示为本发明实施例地层因素F与孔隙度Φ的示意图；

图4b所示为本发明实施例电阻增大率I与含水饱和度Sw的关系图；

图5a所示为本发明实施例一类样品核磁共振曲线；

图5b所示为本发明实施例二类样品核磁共振曲线；

图5c所示为本发明实施例三类样品核磁共振曲线；

图5d所示为本发明实施例一类毛管压力与含水饱和度关系图；

图5e所示为本发明实施例二类毛管压力与含水饱和度关系图；

图5f所示为本发明实施例三类毛管压力与含水饱和度关系图；

图5g所示为本发明实施例一类电阻增大率与饱和度关系图；

图5h所示为本发明实施例二类电阻增大率与饱和度关系图；

图5i所示为本发明实施例三类电阻增大率与饱和度关系图；

图6a所示为本发明实施例胶结指数和孔隙度的关系图；

图6b所示为本发明实施例饱和度指数和物性指数的关系图；

图6c所示为本发明实施例束缚水饱和度和物性指数的关系图；

图7所示为本发明实施例计算的Rz与分析Rz的比较图

图8所示为本发明实施例产水率和校正含水饱和度关系示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。

如图1所示为本发明实施例一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法的流程图。

包括步骤101，获得油层的水淹程度。

步骤102，建立所述水淹层的岩电参数中胶结系数与孔隙结构参数的第一关系，饱和度指数与孔隙结构参数的第二关系。

步骤103，求取所述水淹层的混合液电阻率。

步骤104，利用所述第一关系、第二关系和所述混合液电阻率计算待评价水淹层的含水饱和度。

作为本发明的一个实施例，在步骤102中进一步包括，获取样品岩心的地层因素与孔隙度的关系，电阻增大率与含水饱和度的关系；

根据所述地层因素与孔隙度的关系和电阻增大率与含水饱和度的关系，得到胶结系数与孔隙度的第一关系，饱和度指数与物性参数的第二关系，其中所述物性参数K/Φ，k为渗透率，Φ为孔隙度。

作为本发明的一个实施例，所述第一关系为：m＝2.8646*Φ^0.1486，所述第二关系为：n＝0.2953*ln(K/Φ)+1.7042，其中，m为胶结系数，n为饱和度指数。

作为本发明的一个实施例，在步骤103中进一步包括，根据所述水淹层的含水饱和度、所述第一关系和第二关系反演所述水淹层的混合液电阻率。

作为本发明的一个实施例，利用阿尔奇公式反演所述水淹层的混合液电阻率。

作为本发明的一个实施例，所述混合液电阻率为其中R_z为混合液电阻率，Rt为地层真电阻率。

作为本发明的一个实施例，在步骤101中进一步包括，根据采油井生产资料中地层水矿化度的变化，得到所述油层的水淹程度；或，

利用各井自然电位曲线的基线偏移情况得到所述油层的水淹程度；或，

利用油层水淹过程中的电阻率变化规律得到所述油层的水淹程度。

通过本发明实施例的方法，针对特低渗透油藏水淹层能够更加准确的得到水淹层的含水饱和度，更加准确的评价高矿化度地层水背景下的水淹层，选择区块22口加密井33个射孔段，采用上述变参数模型进行计算，计算结果同试油生产动态进行对比分析，结果表明，解释结果与实际投产情况符合率达到85％以上。

在上述步骤101中，可选取以下四种方式中的至少一种来获取油层的水淹程度。如图2a-图2d所示为本发明实施例水淹层水淹程度的示意图。

一是根据采油井生产资料中地层水矿化度的变化，判断地层水是否被注入水波及到(这两种地层水的矿化度显著不同)，来判别油层是否水淹，如果地层水矿化度降低程度很大，说明水淹程度高，相反，如果地层水矿化程度下降程度小甚至幅度平缓，则说明水淹程度低。

二是利用各井自然电位曲线的基线偏移情况来识别，当油层底部被水淹后，采油井的自然电位曲线基线在油层底部发生偏移。油层顶部被水淹时，采油井的自然电位曲线基线在油层顶部发生偏移。油层全部被水淹或者是油层顶、底部被水淹而中部未被淹时，自然电位曲线不产生基线偏移，但自然电位幅度降低。还可通过比较后来完钻的加密调整井和初始邻近老井的自然电位曲线幅度识别水淹层，或者通过比较油层水淹程度不同的相邻井的自然电位曲线幅度变化得到水淹层的水淹程度。

三是利用油层水淹过程中的电阻率变化规律识别水淹层。油层电阻率上升幅度取决于注入水与原生地层水电阻率的比值，比值越大，上升幅度越高。

四是通过饱和度测井新技术系列来识别水淹层。包括脉冲中子饱和度、过套管电阻率、碳氧比测井、宽能域-氯能谱饱和度测井系列来识别水淹层。也可通过取心井岩心沉降实验、滴水试验或岩心观察等判断水淹情况。

对岩电实验并作结果分析。该步骤是水淹层定量解释的实验基础，关键是求取水淹层岩电参数的变化规律，建立岩电参数与孔隙结构参数的关系，通过以下三个步骤来实现。

一是设置不同矿化度的注入水，驱替饱含原始地层水的实际岩心，得到不同矿化度注入水情况下岩石电阻率与含水饱和度的关系。通过水淹层岩石模型可知，水淹后电阻率上升的幅度取决于注入水及原始地层水电阻率的比值。岩电实验进一步证实此水淹机理，这样就解决了水淹机理的这一理论问题。本步骤是理论证明过程，在实施时可以不用执行。

二是完成样品在模拟地层温压条件下的油驱水过程，得到地层因素与孔隙度的关系、电阻增大率与含水饱和度的关系。根据这两种关系，一般情况下是得到岩电参数a(岩性附加导电系数,无量纲),b(饱和度微观不均匀系数,无量纲),m(胶结指数,无量纲),n(饱和度指数,无量纲)的恒定值(曲线是线性的)，但是本发明中的油层属于低渗透油藏，岩电参数并不恒定，是变化的(曲线非线性)，需要下步实验来确定其变化规律。

三是根据样品的核磁共振、毛管压力及电阻增大率和含水饱和度联测实验结果(在一块样品岩心做上述实验)，根据以上曲线的形态划分为三类样品，证实岩电参数与孔隙结构有关(因为其中核磁共振和毛管压力是反映孔隙结构的，曲线形态不同说明孔隙结构不同，因此在地层因素与孔隙度、电阻增大率与含水饱和度两曲线上表现出非线性)。由于反映孔隙结构的参数包括孔隙度Φ、物性参数k/Φ(即渗透率与孔隙度的比值)等，因此拟合胶结系数m与孔隙度Φ及饱和度指数n与物性参数k/Φ之间的公式。，这样就得到岩电参数随孔隙结构的变化规律，m＝2.8646*Φ^0.1486，n＝0.2953*ln(K/Φ)+1.7042。进行水淹层定量解释，通过以下三个步骤来实现。

一是在已知水淹层的岩性、物性、电性、含油性四性关系的基础上，利用井的测井资料计算待评价水淹层的测井参数，计算泥质含量、粒度中值、孔隙度、渗透率及束缚水饱和度等参数。

二是根据岩电实验结果确定的岩电参数变化规律，计算待评价水淹层岩电参数m,n的值，也就是利用岩电参数m和n与孔隙结构参数的关系求待评价水淹层的岩电参数m、n。

三是求取已知水淹层中混合液电阻率。本发明是通过计算含水饱和度的阿尔奇公式反演求得。即先利用阿尔其公式变形，求得混合液电阻率的值(阿尔奇计算公式中除了混合液电阻率其它均为已知量)，然后将该值与电阻率与孔隙度进行拟合(找到混合液电阻率与地层真电阻率Rt、孔隙度Φ的关系)，最终得到混合液电阻率的拟合公式，其中，其中R_z为混合液电阻率，Rt为地层真电阻率。

利用待评价水淹层的测井参数、岩电参数m和n，再结合阿尔奇公式和混合液电阻率计算待评价水淹层的含水饱和度。

实施例一：

本实施方式以长庆安塞油田王窑区块为例介绍本发明，具体阐述如下：

首先，需要定性识别水淹层。可选取以下四种方式中的至少一种来进行判别。

根据采油井生产资料中地层水矿化度的变化来判别；

或者自然电位幅度与电阻率变化交会图可以将低水淹、中水淹及强水淹区分开；

或者通过水驱过程中电阻率的变化，本区原始油层在20～30Ω.m，如果加密井油层电阻率明显超过原始油层时，表明油层已被水淹；通过油层径向电阻率的幅度差也可判别水淹层；

或者通过饱和度测井新技术系列或通过取心井岩心沉降实验、滴水试验或岩心观察等判断水淹情况。

其次，需要进行岩电实验并作结果分析。该步骤是水淹层定量解释的实验基础，关键是求取水淹层岩电参数的变化规律，通过以下三个步骤来实现。

采用区块22块代表岩心进行了岩电实验。选取569ppm，8000ppm，20000ppm，60000四种不同矿化度的注入水进行水驱油实验，得到电阻率与含水饱和度的关系，如图3a-图3d所示为本发明实施例4种矿化度淡水驱油电阻变化率与含水饱和度关系示意图。四种矿化度的注入水与模拟地层水溶液电阻率之比Rwj/Rwi依次为50:1、10:1、5:1、2:1，电阻率随注入程度提高呈不对称“U”形变化。注入水矿化度越低，后期电阻率抬升越明显。当Rwj/Rwi为2:1时，电阻率曲线“U”形变化幅度较小。当比值继续减小时“U”形变化幅度逐渐减小直至单调下降。岩电实验证实了水淹层的水淹机理，即水淹后电阻率上升的幅度取决于注入水及原始地层水电阻率的比值。

完成样品在模拟地层温压条件下的油驱水过程，得到地层因素F与孔隙度Φ、电阻增大率I与含水饱和度Sw的关系图，根据这两种关系，一般情况下是得到岩电参数a,b,m,n的恒定值(曲线是线性的)，但是本发明中的油层属于低渗透油藏，岩电参数并不恒定，是变化的(曲线非线性)，需要下步实验来确定其变化规律。如图4a所示为本发明实施例地层因素F与孔隙度Φ的示意图，图4b所示为本发明实施例电阻增大率I与含水饱和度Sw的关系图，地层因素F-孔隙度Φ关系曲线:Φ>12％时，F与Φ关系较好，数据分布有规律。但是当Φ<12％时，F数据发散且没有规律，这是由于小孔隙复杂的孔喉结构导致的。电阻增大率I-含水饱和度Sw关系曲线:不同孔隙结构的岩心I-Sw曲线斜率不同。孔隙度大，I-Sw曲线斜率大，线性特征明显；孔隙度小，I-Sw曲线呈现内凹的趋势，n相应减小。

根据样品根据核磁共振、毛管压力及电阻增大率和含水饱和度联测实验结果，根据以上曲线的形态划分为三类样品，如图5a所示为本发明实施例一类样品核磁共振曲线，图5b所示为本发明实施例二类样品核磁共振曲线，图5c所示为本发明实施例三类样品核磁共振曲线，图5d所示为本发明实施例一类毛管压力与含水饱和度关系图，图5e所示为本发明实施例二类毛管压力与含水饱和度关系图，图5f所示为本发明实施例三类毛管压力与含水饱和度关系图，图5g所示为本发明实施例一类电阻增大率与饱和度关系图，图5h所示为本发明实施例二类电阻增大率与饱和度关系图，图5i所示为本发明实施例三类电阻增大率与饱和度关系图。第一类样品孔喉结构简单、大孔喉较多。核磁共振大孔隙信号峰值高于小孔隙(双峰左侧的左峰代表大孔隙，右峰代表小孔隙)，压汞曲线呈现大孔隙典型的平台特征，I-Sw曲线斜率高(就三种孔隙结构的曲线对比而言，斜率最高)；第二类样品中孔喉为主，小孔喉为辅。核磁共振大小孔隙双峰值几乎相同，压汞曲线平台特征不如一类明显，I-Sw曲线斜率较高；第三类样品孔隙结构复杂，小孔喉为主，中孔喉为辅，该类泥质含量较高，渗透性差。核磁共振显示小孔隙峰值，大孔隙不发育，压汞曲线没有拐点，I-Sw曲线斜率最低。

上述联测实验证实岩电参数与孔隙结构有关(因为其中核磁共振和毛管压力是反映孔隙结构的，曲线形态不同说明孔隙结构不同，因此在地层因素与孔隙度、电阻增大率与含水饱和度两曲线上表现出非线性)。由于反映孔隙结构的参数包括孔隙度Φ、物性参数k/Φ(即渗透率与孔隙度的比值)等，因此拟合已知水淹层的胶结系数m与孔隙度Φ及饱和度指数n与物性参数k/Φ之间的公式。这样就得到岩电参数随孔隙结构的变化规律，为后面水淹层定量解释中的m,n取值提供实验依据。如图6a所示为本发明实施例胶结指数和孔隙度的关系图，图6b所示为本发明实施例饱和度指数和物性指数的关系图，图6c所示为本发明实施例束缚水饱和度和物性指数的关系图。胶结指数m与孔隙度Φ呈较好的幂指数关系，饱和度指数n与物性指数k/Φ呈较好的线性关系。随着孔隙结构变好，岩电参数m，n都呈逐渐变大的趋势。束缚水饱和度Swi同物性指数k/Φ相关关系最好，即Swi与孔隙结构有关，物性指数越高，孔喉结构越好，束缚水含量越低，可动流体饱和度相应升高。

最后进行水淹层定量评价，通过以下三个步骤来实现。一是在已知水淹层岩性、物性、电性、含油性四性关系的基础上，利用井的测井资料计算待评价水淹层的测井参数，计算待评价水淹层的泥质含量、粒度中值、孔隙度、渗透率及束缚水饱和度等参数。泥质含量Vsh根据自然伽马GR曲线求得；粒度中值Md通过泥质含量Vsh求取；孔隙度Φ与泥质含量Vsh及声波时差AC有关；渗透率K根据原状地层电阻率Rt、孔隙度Φ及粒度中值Md求得；束缚水饱和度Swi根据物性指数(K/Φ)求得。计算孔隙度、渗透率与岩心分析孔隙度、渗透率测量值进行对比，检验以上计算公式的精度。

前述图中的参数含义如下：

S_o——含油饱和度,％；S_w——含水饱和度,％；S_wj——注入水饱和度,％；S_wi——束缚水饱和度,％；R_z——混合液电阻率,Ω·m；R_wj——注入水电阻率,Ω·m；R_wi——束缚水电阻率,Ω·m；R_t——地层真电阻率,Ω·m；R_xo——冲洗带电阻率,Ω·m；a——岩性附加导电系数,无量纲；b——饱和度微观不均匀系数,无量纲；m——胶结指数,无量纲；n——饱和度指数,无量纲；Φ——孔隙度,％；V_sh——泥质含量,％；GCUR——地层年代经验系数,老地层取2；GR——目的层自然伽马值,API；GR_max——泥岩自然伽马值,API；GR_min——纯砂岩自然伽马值,API；Pe——目的层光电吸收指数值,b/电子；Pe_max——泥岩光电吸收指数值,b/电子；Pe_min——纯砂岩光电吸收指数值,b/电子；M_d——粒度中值,μm；AC——声波时差值,μs/m；K——渗透率,×10^-3μm²；SP——自然电位,mV；R_mf——泥浆滤液电阻率,Ω·m；Σ——实测地层热中子俘获截面,cu；Σma——岩石骨架热中子俘获截面,cu；Σh——泥岩热中子俘获截面,cu。

根据岩电实验结果确定的岩电参数变化规律，计算待评价水淹层岩电参数m,n的值。求取已知水淹层的混合液电阻率。利用阿尔奇公式反演法求取，即先利用阿尔奇公式变形，将已知水淹层的岩电参数输入变形的阿尔奇公式，求得已知水淹层混合液电阻率的值，然后将该值与电阻率与孔隙度进行拟合，最终得到混合液电阻率的拟合公式。

最后利用阿尔奇公式、待评价水淹层的岩电参数和混合液电阻率，计算待评价水淹层的含水饱和度。如图7所示为本发明实施例计算的Rz与分析Rz的比较图，用于检验计算Rz公式精度，根据岩电实验测量结果，利用阿尔奇公式反演混合液电阻率Rz值同实验测得的Rz差别很小。说明阿尔奇公式仍然适应于研究区水淹层解释。根据取心井物性分析数据，利用反演Rz值进行多元回归分析，寻找相关性最好的测井参数。结果表明，混合液电阻率Rz与地层真电阻率Rt及孔隙度Φ拟合关系最好，求解公式为R_z＝10^{-1.77474+0.00852*AT90+2.7312*Φ}。

根据以上参数，建立基于孔隙结构的变岩电参数饱和度求取模型。变参数阿尔奇公式其中岩电参数m＝2.8646*Φ^0.1486，R_z＝10^{-1.77474+0.00852*AT90+2.7312*Φ}。

得到含水饱和度后需要进行对其进行孔喉校正。因为小孔喉束缚水含量高，可动油少；大孔喉束缚水含量低，可动油多；需要对含水饱和度Sw进行校正，消除孔喉大小的影响；具体校正公式为其中根据产水率Fw与校正含水饱和度Sw*关系，其中，由于不同孔喉结构的含水饱和度Sw并不等价，通过对Sw的校正得到Sw*，通过这样制定水淹级别划分标准，参见图8所示为本发明实施例产水率和校正含水饱和度关系示意图。

选择王窑区22口加密井33个射孔段，采用变参数模型进行计算，结果同试油生产动态进行对比。结果表明，解释结果符合率达到85％以上。证明模型是准确可靠的。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法，其特征在于包括，

获得油层的水淹程度；

建立水淹层的岩电参数中胶结系数与孔隙结构参数的第一关系，饱和度指数与孔隙结构参数的第二关系；

求取所述水淹层的混合液电阻率；

利用所述第一关系、第二关系和所述混合液电阻率计算待评价水淹层的含水饱和度；

其中，所述求取水淹层的混合液电阻率进一步包括，根据所述水淹层的含水饱和度、所述第一关系和第二关系，利用阿尔奇公式反演所述水淹层的混合液电阻率；

所述根据所述水淹层的含水饱和度、所述第一关系和第二关系，利用阿尔奇公式反演所述水淹层的混合液电阻率进一步包括，利用阿尔奇公式变形求得混合液电阻率的值，将混合液电阻率的值与电阻率和孔隙度进行拟合，得到混合液电阻率；

所述混合液电阻率为其中R_z为混合液电阻率，Rt为地层真电阻率，Φ为孔隙度。

2.根据权利要求1所述的一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法，其特征在于，建立所述水淹层的岩电参数中胶结系数与孔隙结构参数的第一关系，饱和度指数与孔隙结构参数的第二关系进一步包括，

获取样品岩心的地层因素与孔隙度的关系，电阻增大率与含水饱和度的关系；

根据所述地层因素与孔隙度的关系和电阻增大率与含水饱和度的关系，得到胶结系数与孔隙度的第一关系，饱和度指数与物性参数的第二关系，其中所述物性参数K/Φ，K为渗透率，Φ为孔隙度。

3.根据权利要求2所述的一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法，其特征在于，所述第一关系为：m＝2.8646*Φ^0.1486，所述第二关系为：n＝0.2953*ln(K/Φ)+1.7042，其中，m为胶结系数，n为饱和度指数。

4.根据权利要求1所述的一种特低渗透油藏水淹层含水饱和度计算方法，其特征在于，获得油层的水淹程度进一步包括，

根据采油井生产资料中地层水矿化度的变化，得到所述油层的水淹程度；或，

利用各井自然电位曲线的基线偏移情况得到所述油层的水淹程度；或，

利用油层水淹过程中的电阻率变化规律得到所述油层的水淹程度。