CN110242291A - 一种超强非均质油气储层非均质性表征方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种超强非均质油气储层非均质性表征方法，包括：渗透率滑度指数分析；渗透率数据正态分布处理；非均质综合指数计算。本发明提供的超强非均质油气储层非均质性表征方法，提出了在超强非均质性储层定量表征中的渗透率滑度指数法，克服了研究区内单井小层内渗透率变化大、无规律等问题；利用渗透率数据正态分布处理方法，并优选出多个参数，运用熵权数学算法计算非均质综合指数，从而定量描述了储层层间、层内、平面非均质性；该方法提高了超强非均质储层油藏失控储量的动用程度与最终采收率，有效降低了油田产量递减幅度，延长油田的稳产期限，明显提高了油藏最终采收率，可以很好地满足实际应用的需要。
Description
技术领域
本发明属于油气田开发技术领域，具体涉及一种超强非均质油气储层非均质性表征方法。
背景技术
储层非均质性是指油气储层在漫长的地质历史中，经历了沉积、成岩及后期构造作用的综合影响，使储层的空间分布及内部的各种属性都存在极不均匀的变化。对于储层非均质程度表征方法，有学者从沉积学、层序地层学、地质统计学、模糊数学等方面进行了研究和探讨。而应用最为广泛的是以裘亦楠的储层非均质性分类方案为基础，将储层非均质性分为层内非均质性、平面非均质性、层间非均质性以及微观非均质性等四个方面进行研究和表征。
储层非均质性的分类方案很多，不同的学者根据不同的研究目的，对非均质性的分类也有所不同。Pettjohn对河流沉积储层按非均质性规模的大小提出了一个由大到小的非均质分类谱图，划分了油藏、层、砂体、层理、孔隙5种规模的储层非均质性。Weber根据Pettjohn的思路，不仅考虑储层非均质性的规模，同时考虑了非均质属性及其对流体渗流的影响，将储层的非均质性分为7类：封闭、半封闭、未封闭断层、成因单元边界、成因单元内渗透层、成因单元内隔夹层、纹层和交错层理、微观非均质性、封闭、开启裂缝。Haldorson根据储层地质建模的需要，按照与孔隙平均值有关的体积分布，将储层非均质性划分为孔隙和颗粒规模的微观非均质性(Microscopic Heterogeneities)、岩心规模的宏观非均质性(Macroscopic Heterogeneities)、大型网块规模大型非均质性(MegascopicHeterogeneities)以及区域规模的巨型非均质性(Gigascopic Heterogeneities)等4种类型。裘亦楠综合考虑非均质性的规模及开发生产的实用性，将碎屑岩的储层非均质性由大到小分为4类：层间非均质性、平面非均质性、层内非均质性、孔隙非均质性。
自Mandelbrot创立分形几何学以来，人们采用分子吸附、图像分析和X射线等技术重新对孔隙表面形态及大小分布进行研究，发现孔隙结构也是一种分形结构，从而客观地揭示了孔隙结构本质的几何特征，使得应用分形几何学表征储层微观非均质性成为可能。
当前，对于储层的研究已经逐步细化，研究对象已经从原先的砂组、小层、单砂体到目前的单一成因砂体、沉积结构单元、微观孔隙结构。储层精细地质研究需要与之对应的非均质描述体系，而目前我们广泛采用的非均质表征体系层次性不够突出，定量化程度不高，已经不能满足油田开发，特别是东部深度开发油藏的生产需求。
长期以来，定量表征砂体非均质性程度的参数主要有渗透率变异系数、渗透率突进系数、级差等几项。渗透率变异系数用于度量砂体纵向渗透率值相对于其平均值的变化程度，是目前应用最为广泛的非均质表征参数，但在具体的应用过程中，由于此参数值理论上分布在0(均质)到∞(极端非均质)之间，是无界的，并不能很好地表达储层非均质性。渗透率突进系数表示砂层中最大渗透率与砂层平均渗透率的比值，其缺陷主要表现在对于渗透率最大值层段的厚度和规模无法表征和刻画。渗透率级差表示砂层内最大渗透率与最小渗透率的比值，该参数对砂体的厚度，渗透率均值没有考虑，由此导致级差大小并不能反映储层非均质的程度。厚度不同的储层，即使具有相同的级差，其实际非均质程度可能是截然不同的。
储层非均质定量表征参数存在缺陷，使其应用范围受限。当前用来定量表征储层非均质程度的渗透率变异系数Vk、渗透率突进系数Tk、级差Jk等几项参数都是基于油田开发实际，从不同的角度和侧重点对储层的非均质性进行表征。但从上述几种参数的算法上看，由于其计算数值的分布在理论上都是无界的，不便于开展非均质程度的定量评价，目前采取的折中做法是将计算数值人为分成若干类，从而将非均质程度分为不同级别。由于分类方案主观性强，不同的分类方案会产生不同的非均质程度评价结果。
各参数在具体应用中也都存在缺陷。其中，渗透率变异系数用于度量砂体内纵向渗透率值相对于其平均值的变化程度，是目前应用最为广泛的非均质表征参数。但对于2个渗透率变化幅度近似而渗透率均值差别较大的砂体，渗透率均值小的砂体计算得出的渗透率变异系数总是更大。也就是说，渗透率变异系数在算法上受渗透率均值影响较大，相对忽略了对非均质程度的表征(图11)；渗透率突进系数表示砂层中最大渗透率与砂层平均渗透率的比值，由于参数计算中忽略了对于渗透率变化过程的考虑，非均质程度不同的储层可能得到相同的突进系数计算结果(图12)；渗透率级差表示砂层内最大渗透率与最小渗透率的比值，该参数强调渗透率最大值和最小值之间的绝对差异，而忽略了渗透率极大、极小值之间的变化过程，由此导致级差的大小并不能反映储层的非均质程度，对于厚度不同的储层，即使计算得出相同的级差，对于油藏开发的影响可能是截然不同的(图13)。总体上看，上述非均质表征参数对于储层非均质性的表征角度不同，应用侧重点不同，但对于储层宏观非均质程度的定量刻画能力相对较弱。
储层各点渗透率的不同组合显示了储层不同的非均质特征，但是当厚度相同，单点渗透率一致的两组数据在不同组合情况下，按照公式计算的渗透率变异系数、渗透率突进系数、级差等结果相同，所以需要提出一种新的参数来克服单井渗透率变化大、无规律等问题。
针对超强非均质性储层，现有的方法计算非均质参数时由于渗透率变化巨大，并且在多数常规值中出现了特殊的超小或者超大的数值，使得通过渗透率变异系数、渗透率突进系数、级差等参数的计算出现超大值，与其非均质性的特征不吻合。
从目前国内外研究情况来看，储层的非均质性研究已经相对成熟，但是针对超强非均质性储层的研究较少，形成该问题的主要原因是忽略了该类储层非均质参数变化范围大、分布不均，导致计算结果难于真实的表征非均质变化规律。
发明内容
针对上述现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种可避免出现上述技术缺陷的超强非均质油气储层非均质性表征方法。
为了实现上述发明目的，本发明提供的技术方案如下：
一种超强非均质油气储层非均质性表征方法，包括：渗透率滑度指数分析；渗透率数据正态分布处理；非均质综合指数计算。
进一步地，所述方法还包括：层内非均质性分析；层间非均质性分析；平面非均质性分析。
进一步地，渗透率滑度指数vh为相邻渗透率数据点差值的平均值与渗透率平均值之间的比值：
代表渗透率平均值；ki代表第i个渗透率数据点值；i，n均为正整数。
进一步地，渗透率数据正态分布处理的步骤包括：利用直方图分布多为正态分布或类正态分布，以特征峰值代替平均值，以正态分布的最大、最小值代替小层内渗透率最大、最小值，计算渗透率变异系数、渗透率突进系数、级差，其公式为：
变异系数：
级差：
突进系数：
kt为渗透率特征峰值；vk为变异系数；km为正态分布中的最大值；kl为正态分布中的最小值。
进一步地，非均质综合指数计算的步骤包括：利用渗透率数据正态分布处理方法剔除数据异常点，选取孔隙度、渗透率、渗透率变异系数、突进系数、粒度中值、沉积微相系数、夹层密度、净毛厚度比参数，运用熵权数学算法计算非均质综合指数，定量地表征储层层间、平面非均质程度。
进一步地，熵权数学算法包括：
确定对象的集合；在待评价的区块中确定要计算的各井的集合，记为：
A＝(A1,A2,A3,......An)；
确定指标因素的集合，即对象的各个属性的集合，记为：
P＝(P1,P2,P3,......Pm)；
确定指标矩阵，矩阵元素为属性参数：
归一化指标值；元素aij按下式进行归一化处理为bij，
归一化后的矩阵为：
利用熵权法确定指标的权重，计算各指标的熵值：
当bij＝0时，令各指标的水平值越接近，其熵值越大；当相等时，熵取最大值，即H(Pj)MAX＝log(n)，用其所得熵值进行归一化处理得到表征指标Pj的相对重要度的熵E(Pj)，
根据熵的性质可以判断，E(Pj)越大，Pj的相对重要程度越小；各指标的权重为：
求出每个指标对应的权值，得到权重向量
W＝(w1,w2,w3,…,wm)；
求得非均质综合指数I；I越小，非均质性越弱；I越大，非均质性越强。
进一步地，层内非均质性分析的步骤包括：根据非均质综合指数分布特征，建立非均质定量表征标准：I＞25表征储层强非均质性，15＜I≤25表征储层较强非均质性，10＜I≤15表征储层中等非均质性，6＜I≤10表征储层较弱非均质性，I＞6表征储层弱非均质性。
进一步地，层间非均质性分析包括：描述各小层层间非均质综合指数的差异，使得储层表征定量化。
进一步地，平面非均质性是指一个储层砂体的几何形态、展布规模和孔隙度的平面变化引起的非均质性，这些因素直接控制和影响注入剂的渗流方向和平面波及程度；平面非均质性分析的步骤包括：针对各个区块对各小层非均质综合指数平面分布特征展开研究，直观看出储层在平面上非均质性的强弱。
本发明提供的超强非均质油气储层非均质性表征方法，提出了在超强非均质性储层定量表征中的渗透率滑度指数法，克服了研究区内单井小层内渗透率变化大、无规律等问题；利用渗透率数据正态分布处理方法，并优选出多个参数，运用熵权数学算法计算非均质综合指数，从而定量描述了储层层间、层内、平面非均质性；该方法提高了超强非均质储层油藏失控储量的动用程度与最终采收率，有效降低了油田产量递减幅度，延长油田的稳产期限，明显提高了油藏最终采收率，取得了明显开发效果和效益，可以很好地满足实际应用的需要。
附图说明
图1为渗透率滑度指数模式图；
图2为渗透率直方图；
图3为碳酸盐岩坝微相储层单井孔渗性柱状图；
图4为储层非均质综合指数直方图；
图5为范庄油田E1f2 2-1小层储层厚度等值线平面图；
图6为范庄油田E1f2 2-1小层沉积微相平面图；
图7为范庄油田E1f2 2-1小层孔隙度等值线平面图；
图8为范庄油田E1f2 2-1小层渗透率等值线平面图；
图9为范庄油田E1f2 2-1小层非均质综合指数等值线平面图；
图10为西斜坡E1f2 2-1小层非均质综合分类平面图；
图11为第一种储层宏观非均质定量表征参数算法示意图；
图12为第二种储层宏观非均质定量表征参数算法示意图；
图13为第三种储层宏观非均质定量表征参数算法示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。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。
一种超强非均质油气储层非均质性表征方法，包括：渗透率滑度指数分析；渗透率数据正态分布处理；非均质综合指数计算；层内非均质性分析；层间非均质性分析；平面非均质性分析。具体地，各个步骤的详细内容如下：
1.渗透率滑度指数分析
通过对工区渗透率规律性的研究，发现在某个厚度相同，单点渗透率一致的情况下，由于各点渗透率的不同组合显示了储层不同的非均质特征，如图1所示，K1和K2两组渗透率，其内部点数据均相同，只有排列方式不同，按渗透率变异系数、渗透率突进系数、级差等的计算公式，这两组数据计算的结果相同，但是可以明确的看出，它们的非均质性却相差甚远。渗透率滑度指数vh为相邻渗透率数据点差值的平均值与渗透率平均值之间的比值：
代表渗透率平均值；ki代表第i个渗透率数据点值；i，n均为正整数。
通过滑度指数式(1-1)的提出，可以把渗透率的不规律性加入到储层非均质性的评价中来，从而提高了储层非均质性的评价准确率。
2.渗透率数据正态分布处理
由于表征储层非均质性的最重要的参数渗透率变化巨大，并且在多数常规值中出现了特殊的超小或者超大的数值，使得通过渗透率变异系数、渗透率突进系数、级差等参数的计算出现超大值，与其非均质性的特征不吻合，因而本次研究中提出了采用小层内渗透率直方图的方法，利用直方图分布多为正态分布或类正态分布(如图2所示)，以特征峰值代替平均值，以正态分布的最大、最小值代替小层内渗透率最大、最小值，从而进行渗透率变异系数、渗透率突进系数、级差的计算，其公式变为：
变异系数：
级差：
突进系数：
kt：渗透率特征峰值；vk：变异系数；km：正态分布中的最大值；kl：正态分布中的最小值。
3.非均质综合指数计算
非均质综合指数可以综合地表征储层非均质特征，克服多个参数同时表征的缺陷，使得储层表征更加定量化。
综合利用地质、测井和开发资料，选取孔隙度(如图7所示)、渗透率(如图8所示)、渗透率变异系数、突进系数、粒度中值、沉积微相系数(如图6所示)、夹层密度、净毛厚度比(如图5所示)等8个参数，运用熵权数学算法计算非均质综合指数，以求全面、定量地表征储层的非均质程度。
(1)熵的概念与熵权原理
熵的概念源于热力学，熵值H(x)实际是系统不确定性的一种量度。当系统所处各种状态的概率相等时，即Pi＝1/n(i＝1，2，…，n)，其熵值最大，为：
由此可知，当系统的状态数n增加时，系统的熵也增加，但增加的速度比n小的多。如果系统仅处于一种状态，且其出现概率Pi＝1，则系统等于零，说明该系统没有不确定性，系统完全确定。
(2)熵权数学算法
①、确定对象的集合。在待评价的区块中确定要计算的各井的集合，记为：
A＝(A1,A2,A3,......An) (1-6)
②、确定指标因素的集合，即对象的各个属性的集合。这里属性集合是指影响井内储层的各种非均质参数，如渗透率的变异系数等参数的集合，记为：
P＝(P1,P2,P3,......Pm) (1-7)
③、确定指标矩阵，矩阵元素为属性参数。
A也可表示为AT＝[A1,A2,A3,…,An]，其中
④、归一化指标值。元素aij可按下式进行归一化处理为bij，
对于参数的值越大，表征非均质性越弱的参数，如砂岩密度等参数，使用(1-9)式进行归一化；对于参数的值越大，表征非均质性越强的参数，如渗透率级差等参数，使用(1-10)式进行归一化。归一化后的矩阵为：
⑤、利用熵权法确定指标的权重。计算各指标的熵值：
当bij＝0时，令由熵的极值性可知，各指标的水平值越接近，其熵值越大。当相等时，熵取最大值，即H(Pj)MAX＝log(n)，用其所得熵值进行归一化处理得到表征指标Pj的相对重要度的熵E(Pj)，
根据熵的性质可以判断，E(Pj)越大，Pj的相对重要程度越小。各指标的权重为：
求出每个指标对应的权值，得到权重向量
W＝(w1,w2,w3,…,wm) (1-15)
求得非均质综合指数I，I越小，非均质性越弱；I越大，非均质性越强。
4.层内非均质性分析
根据非均质综合指数分布特征，建立非均质定量表征标准：I＞25表征储层强非均质性，15＜I≤25表征储层较强非均质性，10＜I≤15表征储层中等非均质性，6＜I≤10表征储层较弱非均质性，I＞6表征储层弱非均质性(表1)。
表1储层非均质综合指数分类标准
从各种沉积微相方面分析(如图5所示)，小层内非均质程度差异巨大，从表征非均质最原始的渗透率数据上分析，碳酸盐岩滩坝微相渗透率显示杂乱分布，变化迅速(如图3所示)，非均质性很强。碳酸盐滩和碳酸盐岩坝储层非均质性也很强，三种碳酸盐岩沉积微相中，碳酸盐岩滩非均质性最强，碳酸盐岩席次之，碳酸盐岩坝最弱。但是与碎屑岩相比碳酸盐岩储层非均质性整体上要强一些。
表2各种沉积微相储层非均质特征
| 沉积微相类型 | 平均非均质系数 | 非均质程度 | 类型 |
| 碳酸盐岩坝 | 10.04 | 较强 | Ⅱ、Ⅳ、Ⅴ |
| 碳酸盐岩滩 | 11.8 | 强 | Ⅳ、Ⅴ |
| 碳酸盐岩席 | 10.6 | 较强 | Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ |
| 滨湖砂坝 | 7.2 | 弱 | Ⅰ、Ⅱ |
| 滨湖砂滩 | 9.3 | 中等 | Ⅱ、Ⅲ |
| 残留水下分流河道 | 8.0 | 较弱 | Ⅰ、Ⅱ |
| 浅湖砂滩 | 11.3 | 强 | Ⅲ、Ⅳ |
5.层间非均质性分析
层间非均质性是储集层与非储集层交替出现而造成的研究单元之间的垂向差异性。研究层间非均质性对划分开发层系、制定开采方案具有重要意义。层间非均质性主要通过描述各小层层间非均质综合指数的差异来研究，使得储层表征更加定量化。通过比较各小层非均质综合指数后发现(如图4所示)，它们之间的差异较大，说明研究层段的层间非均质性较强。E1f2 2砂组内各小层的I平均值逐渐增大，并且它们之间的差异较大，砂组内呈较强的层间非均质性；在E1f2 3砂组中，E1f2 3-5小层非均质综合指数最小，与其相邻的小层的差异较大说明在E1f2 3-5小层上下呈较强的层间非质性，从E1f2 3-1小层到E1f2 3-4小层的I平均值从小变大再变小，具有一定的韵律性，层间非均质性中等，但是E1f2 3-6小层与E1f2 3-7小层之间变化较大，说明其层间非均质性较大。
6.平面非均质性分析
针对各个区块对各小层非均质综合指数平面分布特征展开研究，可以直观地看出储层在平面上非均质性的强弱(如图9所示)。平面非均质性是指一个储层砂体的几何形态、展布规模和孔隙度等参数的平面变化引起的非均质性。这些因素直接控制和影响注入剂的渗流方向和平面波及程度。
例如可以针对研究区对各小层非均质综合指数平面分布特征展开研究，南湖－范庄地区E1f2 2-1小层从平面上看(如图9所示)绝大多数区域为I值6～10，范庄南部、南湖南部及西园北部范围分布I值8-16，南湖北部、范庄北部及西园西南部范围分布I值6-8，在范15、范14至范2、范18至范5、西5、南11井以及南9区分布I值﹥10，整体来看非均质中等。根据储层非均质综合指数分类标准利用非均质综合指数平面分布特征开展分类评价，例如研究区E1f2 2-1小层主要为Ⅱ类储层，发育部分Ⅲ类储层及少量Ⅰ类储层(如图10所示)。
本发明提供的超强非均质油气储层非均质性表征方法，提出了在超强非均质性储层定量表征中的渗透率滑度指数法，克服了研究区内单井小层内渗透率变化大、无规律等问题；利用渗透率数据正态分布处理方法，并优选出多个参数，运用熵权数学算法计算非均质综合指数，从而定量描述了储层层间、层内、平面非均质性；该方法提高了超强非均质储层油藏失控储量的动用程度与最终采收率，有效降低了油田产量递减幅度，延长油田的稳产期限，明显提高了油藏最终采收率，取得了明显开发效果和效益，可以很好地满足实际应用的需要。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (9)
1.一种超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，包括：渗透率滑度指数分析；渗透率数据正态分布处理；非均质综合指数计算。
2.根据权利要求1所述的超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，所述方法还包括：层内非均质性分析；层间非均质性分析；平面非均质性分析。
3.根据权利要求1所述的超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，渗透率滑度指数vh为相邻渗透率数据点差值的平均值与渗透率平均值之间的比值：
代表渗透率平均值；ki代表第i个渗透率数据点值；i，n均为正整数。
4.根据权利要求1所述的超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，渗透率数据正态分布处理的步骤包括：利用直方图分布多为正态分布或类正态分布，以特征峰值代替平均值，以正态分布的最大、最小值代替小层内渗透率最大、最小值，计算渗透率变异系数、渗透率突进系数、级差，其公式为：
变异系数：
级差：
突进系数：
kt为渗透率特征峰值；vk为变异系数；km为正态分布中的最大值；kl为正态分布中的最小值。
5.根据权利要求1所述的超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，非均质综合指数计算的步骤包括：利用渗透率数据正态分布处理方法剔除数据异常点，选取孔隙度、渗透率、渗透率变异系数、突进系数、粒度中值、沉积微相系数、夹层密度、净毛厚度比参数，运用熵权数学算法计算非均质综合指数，定量地表征储层层间、平面非均质程度。
6.根据权利要求1所述的超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，熵权数学算法包括：
确定对象的集合；在待评价的区块中确定要计算的各井的集合，记为：
A＝(A1,A2,A3,......An)；
确定指标因素的集合，即对象的各个属性的集合，记为：
P＝(P1,P2,P3,......Pm)；
确定指标矩阵，矩阵元素为属性参数：
归一化指标值；元素aij按下式进行归一化处理为bij，
归一化后的矩阵为：
利用熵权法确定指标的权重，计算各指标的熵值：
当bij＝0时，令各指标的水平值越接近，其熵值越大；当相等时，熵取最大值，即H(Pj)MAX＝log(n)，用其所得熵值进行归一化处理得到表征指标Pj的相对重要度的熵E(Pj)，
根据熵的性质可以判断，E(Pj)越大，Pj的相对重要程度越小；各指标的权重为：
求出每个指标对应的权值，得到权重向量
W＝(w1,w2,w3,…,wm)；
求得非均质综合指数I；I越小，非均质性越弱；I越大，非均质性越强。
7.根据权利要求2所述的超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，层内非均质性分析的步骤包括：根据非均质综合指数分布特征，建立非均质定量表征标准：I＞25表征储层强非均质性，15＜I≤25表征储层较强非均质性，10＜I≤15表征储层中等非均质性，6＜I≤10表征储层较弱非均质性，I＞6表征储层弱非均质性。
8.根据权利要求2所述的超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，层间非均质性分析包括：描述各小层层间非均质综合指数的差异，使得储层表征定量化。
9.根据权利要求2所述的超强非均质油气储层非均质性表征方法，其特征在于，平面非均质性是指一个储层砂体的几何形态、展布规模和孔隙度的平面变化引起的非均质性，这些因素直接控制和影响注入剂的渗流方向和平面波及程度；平面非均质性分析的步骤包括：针对各个区块对各小层非均质综合指数平面分布特征展开研究，直观看出储层在平面上非均质性的强弱。
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