CN110017136B - 一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法，包括以下步骤：通过筛选测井曲线、油气测试及生产数据，建立视水层电阻率模型；根据步骤1的视水层电阻率模型，通过常规测井曲线计算目标井的地层水电阻率曲线；水淹层定性识别：在测井曲线图的对数刻度道上，将目标井的视水层电阻率曲线与深探测电阻率曲线进行重叠，分析两条曲线的幅度差异，实现水淹层的定性识别；构建产水率模型，针对水淹层的定性识别结果计算产水率曲线，实现产水率预测。采用视水层电阻率曲线与深探测电阻率曲线进行重叠，分析两条曲线的幅度差异，实现水淹层的定性识别；并且计算得到产水率曲线，实现水淹层的定量评价。
Description
技术领域
本发明属于油藏开发技术领域，特别涉及一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法。
背景技术
水淹层识别与产水率预测方法经常运用于一些开采已经进入高含水阶段的油田，其主要依据是通过观察常规测井系列测得的测井曲线响应特征，对储层进行定性解释。对于不同的油田，其地质概况不同，所采用的开发方案也不同，使得各油田的测井曲线响应非常复杂，没有统一的规律。因此，目前难以找到一种通用的方法来进行水淹层的识别与产水率的预测。
目前常用的水淹层识别方法有自然电位基线偏移法、自然电位与电阻率曲线对应分析法、冲洗带电阻率法、测井曲线交会图法等。然而这些方法在实际应用时，往往有很多局限性。例如，对于自然电位基线偏移法，当油层大段被水淹时，难以确定原始自然电位基线，其使用效果较差。目前常用的产水率预测方法主要依赖于含水饱和度、束缚水饱和度的准确计算及相渗曲线的获取，然而在有些油田，这些数据并不容易准确计算或获得。因此研发一套易获得(基于常规测井曲线)且适应性强的水淹层识别与产水率预测方法具有重要的意义及广阔的前景。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法，包括以下步骤：
步骤1，通过筛选测井曲线、油气测试及生产数据，建立视水层电阻率模型；
步骤2，根据步骤1的视水层电阻率模型，通过常规测井曲线计算目标井的地层水电阻率曲线；
步骤3，水淹层定性识别：在测井曲线图的对数刻度道上，将目标井的视水层电阻率曲线与深探测电阻率曲线进行重叠，分析两条曲线的幅度差异，实现水淹层的定性识别；
步骤4，构建产水率模型，针对水淹层的定性识别结果计算产水率曲线，实现产水率预测。
进一步的，步骤1中，筛选数据包括：选取能够反映地层泥值含量、物性特征的测井曲线，选取已被油气测试及生产数据证实的纯水层，读取深探测电阻率曲线的数值，优选并读取常规测井曲线的数值，得到与深探测电阻率相关性相对较好的测井曲线。
进一步的，步骤1中，选择一批水层，读取其常规曲线的值采用多元回归的方法，拟合得到视水层电阻率曲线的计算模型：
log10(Ro)＝a1×C1+a2×C2+…+an×CN+b (1)
式中，Ro为视水层电阻率，C1～Cn为测井曲线值，a1～an、b为拟合系数。
进一步的，步骤3中，具体包括：
1)若深探测电阻率值Rt>视水层电阻率值Ro，且幅度差异大(Rt>4Ro)，该层为油层或气层，未被水淹；
2)若深探测电阻率值Rt>视水层电阻率值Ro，且幅度差异小(Ro<Rt<4Ro)，该层为弱～中水淹层；
3)若深探测电阻率值Rt<＝视水层电阻率值Ro，该层为强水淹层。
进一步的，步骤4中，具体包括：
(1)产水率样本数据准备
根据油气水生产数据，通过式(2)计算样本储层的含水率，为产水率模型构建提供基础数据；
Fw＝qw/(qo+qw) (2)
式中，Fw为产水率，qo为日产油量，qw为日产水量；
(2)产水率模型构建
首先根据式(3)及式(4)对深探测电阻率与视水层电阻率进行对数归一化，并利用式(5)计算两者之间的差值K，再通过拟合方法得到样本储层的产水率Fw与K的关系式6；
ΔlogRt＝(log10(Rt)-log10(Rmin))/(log10(Rmax)-log10(Rmin)) (3)
ΔlogR0＝(log10(R0)-log10(Rmin))/(log10(Rmax)-log10(Rmin)) (4)
k＝ΔlogRt-ΔlogR0 (5)
Fw＝m×kn (6)
式中，ΔlogRt与ΔlogR0分别为深探测电阻率Rt与视水层电阻率R0的对数归一化值，
K为深探测电阻率Rt和视水层电阻率R0的对数归一化差值，m、n为拟合系数；
(3)产水率预测
对于水淹层，利用公式(3)、(4)、(5)、(6)计算产水率曲线，实现产水率的定量预测。
进一步的，当出现Rt＜R0，会使得k＜＝0，此时令k＝0.01；当出现计算得到的Fw＞1，此时令Fw＝1。
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
本发明的实现首先要计算视水层电阻率RO，其计算方法所需要的原始数据非常容易获得，计算公式比较容易实现。在计算得到视水层电阻率RO以后，采用视水层电阻率曲线与深探测电阻率曲线进行重叠，分析两条曲线的幅度差异，该操作简单、实用，实现了水淹层的定性识别。并且还可以进一步计算得到产水率曲线，能够利用常见的测井曲线及数据实现水淹层的定量评价，方法适用性强。本发明的评价结果能够准确识别水淹层，优化投产层位，最终助力产能建设。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2产水率预测强水淹层示意图；
图3a和图3b为深探测电阻率对数值与GR、DEN曲线的相关性分析图；
图4为视水层电阻率曲线的计算；
图5深探测电阻率与视水层电阻率重叠识别油气层；
图6深探测电阻率与视水层电阻率重叠识别弱～中水淹层
图7深探测电阻率与视水层电阻率重叠识别强水淹层
图8线性拟合方法构建产水率模型
图9产水率预测(油气层)
图10产水率预测(弱～中水淹层)
图11产水率预测(强水淹层)。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进一步说明：
以XX油田为例，说明本发明的具体实施方式。
1、视水层电阻率模型建立
(1)测井曲线、油气测试及生产数据等资料的筛选
首先，选取能够反映地层泥值含量、物性特征的测井曲线，例如GR、U、TH、K、PE、SP、AC、DEN、CNL等曲线。然后，选取已被油气测试及生产数据证实的纯水层，读取深探测电阻率曲线(例如RILD或RLLD)的数值，优选并读取常规测井曲线的数值。例如，XX区块通过深探测电阻率对数值与常规测井曲线的相关性分析，优选得到与深探测电阻率相关性相对较好的GR、DEN测井曲线(图3)。
(2)视水层电阻率模型建立
选择一批水层，读取其常规曲线(例如GR、SP、AC、CNL、DEN、RT等)的值，然后，通过多元回归的方法，建立视水层电阻率计算模型(式7)：
log10(R0)＝0.004358021×GR+1.597117845×DEN-4.016456738 (7)
2、视地层水电阻率计算
利用式7，通过GR和DEN曲线计算目标井的视水层电阻率曲线(R0)(图4)。
3、水淹层的定性识别
利用视水层电阻率曲线(R0)与深探测电阻率曲线(Rt)重叠后的幅度差异，可以有效的实现水淹层的定性识别。图5、6、7分别为深探测电阻率与视水层电阻率重叠法识别出的油气层、弱～中水淹层及强水淹层。
4、产水率样本数据准备
选择有试油或生产数据的井，统计其射孔层段深探测电阻率Rt和视水层电阻率R0，并按照式(3)计算得到视水层电阻率与深探测电阻率对数增大系数K(表1)。
表1产水率样本数据示例
5、产水率模型构建
利用表1数据及式(6)，通过线性拟合方法(图8)构建产水率模型，得到式(8)：
Fw＝0.0432k-1.072 (8)
6、产水率预测
利用式(8)，计算得到产水率曲线，实现目的层段的产水率预测(图9～图11)。图9中1799.2-1809米为油气层，预测产水率为0.1左右；图10中2150-2155.3米为弱～中水淹层。预测产水率为0.3～0.7之间；图11中1730-1737米为强水淹层，产水率为1。
Claims (4)
1.一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，通过筛选测井曲线、油气测试及生产数据，建立视水层电阻率模型；
步骤2，根据步骤1的视水层电阻率模型，通过常规测井曲线计算目标井的地层水电阻率曲线；
步骤3，水淹层定性识别：在测井曲线图的对数刻度道上，将目标井的视水层电阻率曲线与深探测电阻率曲线进行重叠，分析两条曲线的幅度差异，实现水淹层的定性识别；
步骤4，构建产水率模型，针对水淹层的定性识别结果计算产水率曲线，实现产水率预测；
步骤3中，具体包括：
1)若深探测电阻率值Rt＞视水层电阻率值Ro，且幅度差异大：Rt＞4Ro，该层为油层或气层，未被水淹；
2)若深探测电阻率值Rt＞视水层电阻率值Ro，且幅度差异小：Ro＜Rt＜4Ro，该层为弱～中水淹层；
3)若深探测电阻率值Rt＜＝视水层电阻率值Ro，该层为强水淹层；
步骤4中，具体包括：
(1)产水率样本数据准备
根据油气水生产数据，通过式(2)计算样本储层的产水率，为产水率模型构建提供基础数据；
Fw＝qw/(qo+qw) (2)
式中，Fw为产水率，qo为日产油量，qw为日产水量；
(2)产水率模型构建
首先根据式(3)及式(4)对深探测电阻率与视水层电阻率进行对数归一化，并利用式(5)计算两者之间的差值K，再通过拟合方法得到样本储层的产水率Fw与K的关系式6；
ΔlogRt＝(log10(Rt)-log10(Rmin))/(log10(Rmax)-log10(Rmin)) (3)
ΔlogR0＝(log10(R0)-log10(Rmin))/(log10(Rmax)-log10(Rmin)) (4)
k＝ΔlogRt-ΔlogR0 (5)
Fw＝m×kn (6)
式中，ΔlogRt与ΔlogR0分别为深探测电阻率Rt与视水层电阻率R0的对数归一化值，K为深探测电阻率Rt和视水层电阻率R0的对数归一化差值，m、n为拟合系数；
(3)产水率预测
对于水淹层，利用公式(3)、(4)、(5)、(6)计算产水率曲线，实现产水率的定量预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法，其特征在于，步骤1中，筛选数据包括：选取能够反映地层泥值含量、物性特征的测井曲线，选取已被油气测试及生产数据证实的纯水层，读取深探测电阻率曲线的数值，选出并读取常规测井曲线的数值，得到与深探测电阻率相关性较好的测井曲线。
3.根据权利要求2所述的一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法，其特征在于，步骤1中，选择一批水层，读取其常规曲线的值采用多元回归的方法，拟合得到视水层电阻率曲线的计算模型：
log10(Ro)＝a1×C1+a2×C2+…+an×Cn+b (1)
式中，Ro为视水层电阻率，C1～Cn为测井曲线值，a1～an、b为拟合系数。
4.根据权利要求1所述的一种基于视水层电阻率的水淹层识别与产水率预测方法，其特征在于，当出现Rt＜R0，会使得k＜＝0，此时令k＝0.01；当出现计算得到的Fw＞1，此时令Fw＝1。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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