CN109117505A - 一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法 - Google Patents

一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法 Download PDF

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张海荣
高华
汤翟
吴进波
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Abstract

本发明公开了一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法,具体实施步骤为:S1、实验岩心制备:选取不同孔隙度、渗透率的六块岩心样品,对岩心进行洗油、烘干预处理;S2、利用电磁参数分析仪对多块岩心样品在984MHz频率条件下进行试验分析,获取每块岩心在不同含水饱和度条件下的介电参数;S3、利用孔隙度分析仪测量多块岩心的孔隙度参数;S4、对岩心介电实验数据进行分析;S5、通过介电及孔隙度测井装置采集和记录地层介电参数数据及地层孔隙度参数;S6、根据公式求取;S7、输出计算结果。本发明解决了复杂孔隙结构地层常规电阻率测井资料无法准确评价冲洗带含水饱和度及流体识别精度低的问题,模型计算结果准确、适用范围广。

Description

一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算 方法
技术领域
本发明涉及储层流体识别技术领域,具体为一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法。
背景技术
流体饱和度,是用来描述储层岩石孔隙中流体充满的程度,该参数影响油气藏储量的大小。因此,它与孔隙度、渗透率一起,被称为孔、渗、饱参数,用来评价储层的优劣。当储层岩石孔隙中同时存在多种流体(原油、地层水或天然气)时,某种流体所占的体积百分数称为该种流体的饱和度,在油层中,水所占的孔隙的体积与岩石孔隙体积之比。流体饱和度是最重要的储层参数之一。电阻率是一个主要的测量值,据此可估算出储层的含油气饱和度。关的算法考虑了该临界饱和的现象并解释了阿尔奇和非阿尔奇岩石的电阻率指数和含水饱和度之间的经验关系。该算法和岩心测量值的拟合关系优于阿尔奇第二方程,扩展了等效岩石参数模型的应用。
目前,在裸眼井的饱和度解释中,通常是利用电阻率求取地层的含水饱和度。但是,在低电阻油气层或者高阻水层中,利用电阻率求取的含水饱和度在不同的层位上差异性较小,很难精确地计算出含油饱和度。而且,当地层水矿化变化时,利用电阻率得出的含水饱和度解释结论也颇具不可靠性。这是因为电阻率测井方法是利用地层孔隙流体的导电性质来区分含烃和含水地层的,而地层水的变化以及孔隙结构的复杂性使含不同流体的地层电阻率差异不明显,只测量地层的电阻率已经不能满足有效地区分淡水地层和含油地层的要求,以上这些问题就需要对传统方法进行改进,针对以上所述,那么如何发明出一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法,这成为我们需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的是针对上述技术现状,旨在为复杂孔隙结构储层岩石物理分析提供精确可靠的冲洗带含水饱和度曲线,提高地质评价准确度。
为解决上述问题,本发明提供如下技术方案:一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法,具体实施步骤为:
S1、实验岩心制备:选取不同孔隙度、渗透率的六块岩心样品,对岩心进行洗油、烘干预处理;
S2、利用电磁参数分析仪对多块岩心样品在984MHz频率条件下进行试验分析,获取每块岩心在不同含水饱和度条件下的介电参数;
S3、利用孔隙度分析仪测量多块岩心的孔隙度参数;
S4、对岩心介电实验数据进行分析,建立介电常数冲洗带含水饱和度计算模型并获取aε、bε、mε和nε参数;
S5、通过介电及孔隙度测井装置采集和记录地层介电参数数据及地层孔隙度参数,记录步长为1点/0.1m;
S6、根据公式求取地层的冲洗带含水饱和度曲线S,介电测井εrt参数反演地层冲洗带含水饱和度曲线公式:
式中:S为复杂孔隙结构储层冲洗带含水饱和度,用%表示;
φ为孔隙度,用%表示;
εrt为地层相对介电常数,用C^2/(N*M^2)表示;
εrw为地层水相对介电常数,用C^2/(N*M^2)表示;
aε为地层岩性系数,无量纲;
bε为地层岩性系数,无量纲;
mε为地层胶结系数,无量纲;
nε为地层饱和度系数,无量纲;
S7、输出计算结果。
作为本发明的进一步优选方式,所述计算模型以及确定模型中aε、bε、mε和nε参数,确定方法包括:
定义纯水层介电地层因素Fε
定义地层介电增大系数Iε
上两式中:εrw为地层水的相对介电常数;εro为100%纯水层的相对介电常数;εrt为地层相对介电常数。
联合上式即可求解出基于介电实验的计算含水饱和度模型
对实验测量数据进行分析拟合,分别得到饱和度模型中aε、bε、mε和nε参数。
与现有技术相比,本发明的有益效果如下:
本发明解决了复杂孔隙结构地层常规电阻率测井资料无法准确评价冲洗带含水饱和度及流体识别精度低的问题,模型计算结果准确、适用范围广,并且非常适合在南海西部海域计算含水饱和度曲线,流体识别符合率较高,能较好满足地质研究需要,方法简便易行,值得推广。
附图说明
图1为本发明实际工作流程详图;
图2为发明应用成果图。
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。
请参阅图1-2,本实用发明提供一种技术方案:一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法,具体实施步骤为:
S1、实验岩心制备:选取不同孔隙度、渗透率的六块岩心样品,对岩心进行洗油、烘干预处理;
S2、利用电磁参数分析仪对多块岩心样品在984MHz频率条件下进行试验分析,获取每块岩心在不同含水饱和度条件下的介电参数;
S3、利用孔隙度分析仪测量多块岩心的孔隙度参数;
S4、对岩心介电实验数据进行分析,建立介电常数冲洗带含水饱和度计算模型并获取aε、bε、mε和nε参数;
S5、通过介电及孔隙度测井装置采集和记录地层介电参数数据及地层孔隙度参数,记录步长为1点/0.1m;
S6、根据公式求取地层的冲洗带含水饱和度曲线S,介电测井εrt参数反演地层冲洗带含水饱和度曲线公式:
式中:S为复杂孔隙结构储层冲洗带含水饱和度,用%表示;
φ为孔隙度,用%表示;
εrt为地层相对介电常数,用C^2/(N*M^2)表示;
εrw为地层水相对介电常数,用C^2/(N*M^2)表示;
aε为地层岩性系数,无量纲;
bε为地层岩性系数,无量纲;
mε为地层胶结系数,无量纲;
nε为地层饱和度系数,无量纲;
S7、输出计算结果。
所述计算模型以及确定模型中aε、bε、mε和nε参数,确定方法包括:
定义纯水层介电地层因素Fε
定义地层介电增大系数Iε
上两式中:εrw为地层水的相对介电常数;εro为100%纯水层的相对介电常数;εrt为地层相对介电常数。
联合上式即可求解出基于介电实验的计算含水饱和度模型
对实验测量数据进行分析拟合,分别得到饱和度模型中aε、bε、mε和nε参数。
综上,本发明解决了复杂孔隙结构地层常规电阻率测井资料无法准确评价冲洗带含水饱和度及流体识别精度低的问题,模型计算结果准确、适用范围广,并且非常适合在南海西部海域计算含水饱和度曲线,流体识别符合率较高,能较好满足地质研究需要,方法简便易行,值得推广。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点,对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (2)

1.一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法,其特征在于:具体实施步骤为:
S1、实验岩心制备:选取不同孔隙度、渗透率的六块岩心样品,对岩心进行洗油、烘干预处理;
S2、利用电磁参数分析仪对多块岩心样品在984MHz频率条件下进行试验分析,获取每块岩心在不同含水饱和度条件下的介电参数;
S3、利用孔隙度分析仪测量多块岩心的孔隙度参数;
S4、对岩心介电实验数据进行分析,建立介电常数冲洗带含水饱和度计算模型并获取aε、bε、mε和nε参数;
S5、通过介电及孔隙度测井装置采集和记录地层介电参数数据及地层孔隙度参数,记录步长为1点/0.1m;
S6、根据公式求取地层的冲洗带含水饱和度曲线S,介电测井εrt参数反演地层冲洗带含水饱和度曲线公式:
式中:S为复杂孔隙结构储层冲洗带含水饱和度,用%表示;
φ为孔隙度,用%表示;
εrt为地层相对介电常数,用C^2/(N*M^2)表示;
εrw为地层水相对介电常数,用C^2/(N*M^2)表示;
aε为地层岩性系数,无量纲;
bε为地层岩性系数,无量纲;
mε为地层胶结系数,无量纲;
nε为地层饱和度系数,无量纲;
S7、输出计算结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于介电实验的孔隙结构储层冲洗带含水饱和度计算方法,其特征在于:所述计算模型以及确定模型中aε、bε、mε和nε参数,确定方法包括:
定义纯水层介电地层因素Fε
定义地层介电增大系数Iε
上两式中:εrw为地层水的相对介电常数;εro为100%纯水层的相对介电常数;εrt为地层相对介电常数。
联合上式即可求解出基于介电实验的计算含水饱和度模型
对实验测量数据进行分析拟合,分别得到饱和度模型中aε、bε、mε和nε参数。
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