CN104747185B - 非均质油藏储层综合分类评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的是非均质油藏储层综合分类评价方法，主要解决了解决现有定量评价方法均以较复杂的数学理论为基础，对于一般的地质研究人员来说难以掌握和应用的问题。本发明通过划分单井沉积微相及平面微相，优选综合评价参数，然后对优选出的储层评价参数进行标准化处理；通过分析各参数在不同质量储层中的变异程度大小，得到各评价参数的权重系数；最后采用综合评判函数法，计算储层综合评价指数，建立储层综合分类评价标准。本发明具有计算过程具有明确的地质意义，操作简单易行，储层分类评价结果合理、明确，综合性强等优点。
Description
技术领域
本发明涉及油气田开发储层精细描述领域，具体涉及的是非均质油藏储层综合分类评价方法。
背景技术
在油田勘探开发过程中，储层评价是储层描述的重要内容和落脚点，储层的综合认识和评判是油田开发方式、井网井距选择的最重要的地质依据，实现油田勘探开发的效益最大化。
国内储层综合评价方法较多，主要包括定性评价和定量评价两大类。定性评价方法很早以前得以应用至，主要根据储层孔隙度、渗透率的高低，将储层分为好、中、差三个级别，同时结合岩石的结构成熟度、成岩作用、微观孔喉特征等评价储层的储集性能。这种定性评价受人为因素影响较大，具有不同工作经验的研究人员对同一个评价目标，评价结果可能会存在较大差异。这种凭经验、人为的定性评价方法，有时可能会做出错误的评价。因此，储层定量评价方法近年来得到快速发展并广泛应用。
储层定量评价方法包括灰色系统理论法、主成分分析法、聚类分析法、层次分析法、神经网络法、分形理论法等。这些现代数学地质方法的引入促进了储层评价研究水平的提高。
灰色系统理论首先由华中理工大学邓聚龙教授于1987年首先提出来，是通过灰色关联分析来寻求系统中各因素的主要关系，找出影响各项评价指标的重要因素，从而掌握事物的主要特征，即通过变换母序列和子序列，计算各子因素与母因素之间的绝对差值的最大值、最小值，从而得到各子因素与母因素的关联系数，最终得到各评价参数的权重系数。
主成分分析法是一种多变量的分析方法，为达到分析简化的目的，将数目较多的变量作线性组合，合并成几个主要的新变量—主成分，这样以较少数目的主成分代表地质变量变化的主要信息。即大大地精简压缩了数据， 又再现了原始数据件的相关关系及其内在的成因联系。
层次分析法就是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。尤其适合于对决策结果难于直接准确计量的场合。用层次分析法解决实际问题，关键是根据具体的研究问题将一个复杂的系统分解为若干层次或子系统，建立层次结构，构造判断矩阵，进而确定系统中各因素的相对重要性。
聚类分析法是一种多元统计数学分类方法，通过对样品进行聚类，即按性质或成因上的亲疏关系，对样品进行定量分类。聚类开始时每个客体自成一类，然后以某种表示客体亲疏关系的量为分类依据，把彼此之间关系最亲密的客体聚集合并归类，再根据类之间的亲疏程度继续合并，直至全部客体聚为一类。
神经网络法通过不断对实例的学习，获得网络权系数。冉启全、童孝华等应用模糊神经网络方法，利用测井数据建立的储层测井判识的模糊神经网络。
总之，随着计算机技术的发展，储层评价技术与储层精细描述相结合，建立储层地质模型，促进了储层描述的定量化、可视化发展。但是，以上论述的定量评价方法均以较复杂的数学理论为基础，对于一般的地质研究人员难以掌握和应用，所以储层综合定量评价至今尚未普遍应用于日常的科研生产工作中。
发明内容
本发明的目的在于解决现有定量评价方法均以较复杂的数学理论为基础，对于一般的地质研究人员来说难以掌握和应用的问题；提供一种计算过程具有明确的地质意义，操作简单易行，储层分类评价结果合理、明确，综合性强的非均质油藏储层综合分类评价方法。
为解决上述缺点，本发明的技术方案如下：
非均质油藏储层综合分类评价方法，包括以下步骤：
（1）划分单井沉积微相及平面微相；
（2）筛选出一种以上反映储层质量的地质参数，并测量出各种地质参数在每个单井沉积微相及平面微相上的井点值；
（3）对所有地质参数的所有井点值进行标准化处理，得到在0～1之间的标准化值；
（4）采用变异系数法分别求取每种地质参数的变异系数，确定不同地质参数的权重系数；
（5）采用综合函数法计算综合评价指数，计算公式为CEI=，式中，CEI为地质参数的综合评价指数、为地质参数的标准化值、为地质参数的权重系数；
（6）根据计算得到的综合评价指数，结合单井生产动态，建立储层分类评价标准，每个分类对应一个综合评价指数值区间；
（7）根据储层分类评价标准，对储层进行平面及纵向评价。
本发明综合多种影响储层质量的地质参数，计算综合评价指数，建立储层综合分类评价标准；本发明采用一种较简单的数学算法，即综合评判函数法，该算法的计算过程具有明确的地质意义，操作简单易行，储层分类评价结果合理、明确，综合性强，为该种类型油藏的下步开发调整提供可靠的地质依据，对油田开发和井位部署具有较强的指导意义。
其中，步骤（1）中划分依据如下：
在步骤（1）之前，分析区域沉积背景、钻井及取心井资料，分析储层岩石学特征，建立区域内的沉积相模式，根据储层四性关系进行有效厚度解释。储层四性关系是指储层岩性、物性、电性及含油性之间的关系。
在步骤（1）中，划分单井沉积微相及平面微相；研究储层有效厚度、孔隙度、渗透率等物性特征，通过计算储层层内渗透率变异系数、突进系数和级差反映储层非均质特征，利用压汞资料分析储层微观孔喉结构特征；通过以上分析初步认识储层在平面、层间及层内的“好”与“差”。
反映储层质量的地质参数主要包括了储层岩石学特征参数、沉积微相、储层有效厚度、孔隙度、渗透率、层内非均质性、微观孔喉结构等。其中，储层岩石学特征参数又包括岩性、结构、成岩作用、胶结类型及支撑方式等；层内非均质性包括层内渗透率变异系数、突进系数和级差等；微观孔喉结构包括孔喉半径、面孔率、孔喉配位数等。
本发明对各参数进行因果关系、定义关系及等价关系进行了分析。其中，储层岩石学特征参数从微观上反映储层质量，如成岩作用的强弱、胶结物的类型决定了微观孔喉特征，即储层岩石学特征与微观孔喉特征具有因果关系；不同沉积微相其储层厚度、层内非均质性存在差异，即沉积微相与储层厚度、非均质性（层内渗透率变异系数、突进系数和级差）为因果关系；孔喉结构是决定孔隙度、渗透率大小的主要微观因素。而且前述的储层岩石学特征、沉积微相无法用定量参数表述，孔喉结构参数只有取心井才可能得到。
本发明步骤（2）中，该地质参数的优选原则是：①参数对储层质量有较为准确的、可定量的描述；②各参数之间具有相对独立性；③通过常规手段较易获取的参数。
因而，依据参数优选原则，分析各参数对储层性质的影响程度、可定量化程度及各参数间的内在关联性，优选出了最能反映储层性质变化、尽量少的评价参数。即，所述步骤（2）的地质参数最终优选为储层有效厚度、孔隙度、渗透率及层内渗透率级差。
由于不同地质参数具有不同的量纲，为了能有效对其进行统一，本发明采用极值标准化方法将每项地质参数的系列值都标准化为0～1的数值。即，所述步骤（3）中标准化处理的计算公式如下：
或；其中，为地质参数的标准化值，为地质参数的井点值，为地质参数井点值的极大值。
通过上述计算公式的标准化处理后，对于与储层质量成正相关的参数，如：有效厚度、孔隙度、渗透率等，其值越大标准化值越趋近于1；而对于与储层质量成反相关的参数，如：层内渗透率级差等，其值越小标准化值越趋近于1。
更进一步地，为避免某一异常极大值影响标准化值，所述极大值的计算方法如下：把所有井点值从大到小排序，取前10%的井点值的平均值，该平均值即为地质参数井点值的极大值。此时，对于与储层质量成正相关的参数，若某个井层的参数标准化值大于1则等于1；而对于与储层质量成反相关的参数，若某个井层的参数标准化值小于0则等于0。
考虑到本发明中每项地质参数对储层质量的影响程度不同，或者是储层质量变化时每项地质参数值的变化程度不同，因而需要确定不同地质参数的权重系数。本发明中不同地质参数的权重系数的确认可采用变异系数法，即某项参数在不同质量的储层中变化越剧烈，其变异系数越大，则其权重也就越大。因而在步骤（4）中，该地质参数的权重系数为：该地质参数的变异系数除以所有地质参数的变异系数之和。
为了能更好地对井层进行分类，所述步骤（6）中的单井生产动态包括井层初期产能、采油指数。
为了能有效规范分类的标准，所述步骤（6）中的储层分类评价标准，其由好到差分三类，分别为Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
1、本发明综合多种影响储层质量的地质参数，计算综合评价指数，建立储层综合分类评价标准，操作简便易行，能够为该种类型油藏下步开发调整提供可靠的地质依据；
2、本发明基于一种较简单的数学算法，即综合评判函数法，该算法的计算过程具有明确的地质意义，操作简单易行，储层分类评价结果合理、明确，综合性强，对油田开发和井位部署具有较强的指导意义，对强非均质性的砂岩油藏储层研究具有较高的推广应用价值。
附图说明
图1为本发明的流程结构示意图。
图2为埃及NWG区块Shagar层的平面微相划分结构示意图。
图3为埃及NWG区块Rahmi层的平面微相划分结构示意图。
其中，图中附图标记对应的零部件名称为：
1－扇三角洲前缘主体，2－扇三角洲前缘侧缘，3－水下分支水道，4－滨浅海泥岩。
具体实施方式
下面结合实施例及其附图，对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例
下面通过埃及NWG区块的具体实例对本发明做进一步说明，埃及NWG区块2009年2月投入开发，包括Geyad和AASE两个油田，其在图1和图2中分别用虚线框标注出来，如图2和图3所示，该两个油田含油层系相对单一，纵向上包含两个含油砂体，分别为Shagar层和Rahmi层。其为扇三角洲沉积的中低孔、中低-中高渗储层。无论从层内还是平面上，储层物性（特别是渗透率）的变化快，非均质强，从而导致平面不同区域单井产能差异大。截止到2014年底，区块内共有油井21口，开井15口。区块单井日液水平781bopd，单井日油水平632bopd，综合含水20.0%，采出程度19.8%，累积注采比0.8。
受储层层内（层内渗透率级差平均10左右）及平面的强非均质性的影响，距边水较近的一线油井水线突破，导致含水快速上升而关井4口；同时高部位部分油井因地层压力降低（能量补充困难，原油脱气）高气油比而关井2口。所以需要深入认识储层强非均质性，对储层进行综合评价，为油藏综合治理、改善开发效果奠定基础。
采用本发明的非均质油藏储层综合分类评价方法，如图1所示，其具体思路为：在储层发育规律、储层物性及非均质特征研究的基础上进行微相划分，分析各储层参数间的相互关系及对储层质量的影响程度大小，优选综合评价的地质参数，然后对优选出的储层评价参数进行标准化处理；通过分析各参数在不同质量储层中的变异程度大小，得到各评价参数的权重系数；最后采用综合评判函数法，计算储层综合评价指数，建立储层综合分类评价标准，将研究区储层分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类进行评价。
本实施例的具体步骤为：
（1）储层发育及非均质特征分析，并进行微相划分。
本发明通过分析区域沉积背景及取心资料，建立了区域内扇三角洲沉积相模式，即在平面上划分为扇三角洲前分支水道3及滨浅海泥岩4四种微相，如图2和图3所示。
根据建立的储层四性关系，解释单井层有效厚度，如表1所示。
表1 NWG油田油层钻遇情况统计表
分析表明储层有效厚度在不同井上变化大，Shagar层有效厚度3～37ft，Rahmi层有效厚度2～45ft；从平面上看，从构造低部位向高部位，其有效厚度增大。
通过上述油田平面微相分布可以看出，本发明中埃及NWG区块以扇三角洲前缘为主，向东局部发育水下分支水道。从扇三角洲前缘微相到分支水道微相储层厚度变薄。
表2 NWG油田层内渗透率非均质参数统计表
根据取心井分析及测井二次解释结果，分析表明：NWG油田两套储层平面、层内非均质强，孔隙度、渗透率变化大。特别是层内渗透率差异大，如表2所示，进而导致边水或注入水沿高渗段突破。
（2）筛选出一种以上反映储层质量的地质参数，并测量出各种地质参数在每个单井沉积微相及平面微相上的井点值。
即，根据筛选原则及表征储层质量的各地质参数间的相互关系，确定储层综合评价参数，并分析统计所选参数在各个储层的值的大小。本发明筛选出的地质参数为：井层有效厚度、孔隙度、渗透率及层内渗透率级差。
本步骤中测量出Geyad和AASE两个油田中，部分油井分别位于Shagar层和Rahmi层位置处的地质参数，具体测量结果如表3所示。
表 3 NWG区块储层地质参数测量结果表
（3）对所有地质参数的所有井点值进行标准化处理，得到在0～1之间的标准化值。
首先，统计NWG区块各地质参数的极大值，该极大值的计算方法如下：把所有样点从大到小排序，取前10%的样点，求其平均值，该平均值即为本步骤中的极大值。
如表3所示，该井层有效厚度的极大值为40ft，孔隙度的极大值为18.0%，渗透率的极大值为1120mD，层内渗透率级差的极大值为30。
采用极大值标准化方法对评价参数进行标准化处理，处理公式如下：
①对于值越大，反映储层质量越好的参数，如有效厚度、孔隙度、渗透率，其标准化公式为：。
②对于值越大，反映储层质量越差的参数，如层内渗透率级差，其标准化公式为：。
其中，为地质参数的标准化值，为地质参数的井点值，为地质参数井点值的极大值。
通过标准化处理，得到区块所有储层的四项地质参数的标准化值如表4所示。
表 4 NWG区块储层地质参数的标准化值计算表
（4）采用变异系数法分别求取每种地质参数的变异系数，确定不同地质参数的权重系数。
即采用变异系数法确定各评价参数的权重。当储层质量变化时不同参数表现的敏感度不同，即某项参数在不同质量的储层中变化越剧烈，其变异系数越大，即敏感度越强，则其权重也就越大。
某一地质参数的权重系数即为该地质参数的变异系数除以四项参数变异系数之和。
变异系数采用变异系数法进行求取，该变异系数法为常规计算方法，在此步骤中不再赘述。本步骤中该NWG区块储层地质参数的变异系数和权重系数如表5所示。
表 5 NWG区块储层地质参数的变异系数和权重系数表
（5）采用综合函数法计算综合评价指数，计算公式为CEI=，式中，CEI为地质参数的综合评价指数、为地质参数的标准化值、为地质参数的权重系数。
NWG区块储层各油井的综合评价指数，如表6所示。
表6 NWG区块储层各油井的综合评价指数
（6）根据计算得到的综合评价指数，结合单井生产动态，建立储层分类评价标准，每个分类对应一个综合评价指数值区间。
即，根据综合评价指数，并结合单井生产特征，对储层进行综合分类。其中，本发明中每个分类对应的综合评价指数值区间如下：CEI≥0.55，Ⅰ类储层；0.4≤CEI＜0.55，Ⅱ类储层；CEI＜0.4，Ⅲ类储层。本发明中油井的具体分类如表7所示。
表7 NWG区块储层各油井的储层综合分类
（7）根据储层分类评价标准，对储层进行平面及纵向评价。
根据储层综合评价指数及分类标准，对区块进行储层评价，NWG区块Shagar层Ⅰ类储层占65%，而Rahmi层Ⅰ类储层仅占23.5%，如表7所示。平面上综合评价指数较高区域在构造相对较高部位，即为Ⅰ类储层。
本发明还可利用综合评价指数及分类标准，并结合平面断层分区，最后可有效建立储层分类评价模型，为油藏动态研究奠定基础。
上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化，均应属于本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.非均质油藏储层综合分类评价方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)划分单井沉积微相及平面微相；
(2)筛选出一种以上反映储层质量的地质参数，并测量出各种地质参数在每个单井沉积微相及平面微相上的井点值；
(3)对所有地质参数的所有井点值进行标准化处理，得到在0～1之间的标准化值；
(4)采用变异系数法分别求取每种地质参数的变异系数，确定不同地质参数的权重系数；
(5)采用综合函数法计算综合评价指数，计算公式为 式中，CEI为地质参数的综合评价指数、Si为地质参数的标准化值、Wi为地质参数的权重系数；
(6)根据计算得到的综合评价指数，结合单井生产动态，建立储层分类评价标准，每个分类对应一个综合评价指数值区间；
(7)根据储层分类评价标准，对储层进行平面及纵向评价；
所述步骤(3)中标准化处理的计算公式如下：
或其中，Si为地质参数的标准化值，Pi为地质参数的井点值，Pmax为地质参数井点值的极大值；
对于值越大，反映储层质量越好的参数，其标准化公式为： ；
对于值越大，反映储层质量越差的参数，其标准化公式为：
对于与储层质量成正相关的参数，若某个井层的参数标准化值大于1则等于1；而对于与储层质量成反相关的参数，若某个井层的参数标准化值小于0则等于0；
所述步骤(4)中的权重系数为：该地质参数的变异系数除以所有地质参数的变异系数之和。
2.根据权利要求1所述的非均质油藏储层综合分类评价方法，其特征在于，所述步骤(2)中的地质参数包括储层有效厚度、孔隙度、渗透率及层内渗透率级差。
3.根据权利要求1所述的非均质油藏储层综合分类评价方法，其特征在于，所述极大值Pmax的计算方法如下：把所有井点值从大到小排序，取前10％的井点值的平均值，该平均值即为地质参数井点值的极大值Pmax。
4.根据权利要求1所述的非均质油藏储层综合分类评价方法，其特征在于：所述步骤(6)中的单井生产动态包括井层初期产能、采油指数。
5.根据权利要求4所述的非均质油藏储层综合分类评价方法，其特征在于：所述步骤(6)中的储层分类评价标准，其由好到差分三类，分别为Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类。
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