CN110847901A - 一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法 - Google Patents

一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于储层流体识别技术领域,公开了一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法,根据含水饱和度、测井解释结果及试油数据对流体进行划分,定出研究区油层、油水层及水层之间的含水饱和度界限;利用阿尔奇公式将地层电阻率进行了转化,绘制出一套基础图版;结合线性插值法,根据地层水矿化度的变化规律,分区进行电阻率的计算和饱和度的解释,生成不同矿化度分区的流体识别应用图版;将图版的识别结果与射孔试油结果对比,判断图版的实际应用性。本发明克服了传统的电阻率‑孔隙度交汇图版的缺点,将地层水矿化度的变化考虑在内,针对变矿化度致密砂岩储层,有较好的应用效果和应用价值;提高了流体识别的精度和油藏采收率。

Description

一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法
技术领域
本发明属于储层流体识别技术领域,尤其涉及一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法。
背景技术
目前,最接近的现有技术:近年来,随着勘探的深入,发现了不少在电性上表现为高含水而试油结果却为产量相当可观甚至是高产的油气储层。这类低阻油气藏引起了石油界的普遍关注,被看作是油田增产、老油田改造挖潜的一个重要来源。目前,针对低阻油气层,国内外学者对其成因和特点进行了长时间的研究。结果表明造成油气层电阻率低的原因有很多,但在某一特定地区通常只有一个主要原因。经调研,地层水矿化度的巨大变化是引起油水层难以识别的主要原因。而传统的电阻率-孔隙度交汇图法的缺陷显而易见,此方法对地层水矿化度的变化很敏感,并且在测量的过程中将其看为定值。即地层水水性相同,并综合考虑储层的岩性、流体性质及物性对电阻率的影响。但是若储层的地层水矿化度变化较大,而其他条件不变时,储层的流体识别可能出现多解性,这将降低油水层识别的准确性,误将油层识别成水层,从而严重影响油田的采收率。
储层的流体识别是进行储层评价和研究的基础。流体的测井识别方法较多,目前常用的识别方法主要是将测井及试油资料相结合而建立起来的各种图版,传统的识别方法对于识别地层水矿化度变化比较大的油气层较为困难,新技术虽然识别精度高,但测量成本较为高昂。电阻率测井法凭借费用低、探测深度较深的优势获得了广泛地应用。电阻率-孔隙度交汇图法是电阻率测井法的一种,它是常用的流体解释技术,并且也是阿尔奇公式的一种图解形式,应用它既能形象、直观地区分出油气、水层,又可以半定量地确定含水饱和度(Sw)。电阻率-孔隙度交汇图法的优点除了上述两点外,还可以不用知道岩石的骨架参数和地层水电阻率,在一定的条件下还可以用它来求取地层水电阻率、骨架参数(如岩石骨架声波时差、岩石骨架密度等)及地层孔隙度指数m等一系列重要的解释参数。通过阿尔奇公式计算含水饱和度的公式如下:
Figure BDA0002313605550000021
若以地层电阻率为因变量,则公式可改写为:
Figure BDA0002313605550000022
对此公式进行变形,两边同时取对数得:
Figure BDA0002313605550000023
式中:Rt表示地层电阻率(Ω·m);Φ表示孔隙度;Rw表示地层水电阻率(Ω·m);I表示电阻增大率(其值为地层电阻率Rt与地层完全含水时的电阻率Ro的比值);Sw表示含水饱和度;m表示孔隙度指数,随岩石胶结程度不同而变化;n表示饱和度指数,只与岩性有关;a表示与岩性有关的比例系数。最终的对数式为常用的阿尔奇公式的推导公式,应用该式可将孔隙度与电阻率建立起在双对数坐标系下的以-m为斜率直线方程。其中I=1为水线方程,log(I)为不同饱和度流体在纵轴上的截距。在利用此式绘制出的双对数电阻率与孔隙度交汇图上,可根据地层点与Sw线的相对位置,定性地判断油水层,也可以半定量的确定含水饱和度的值,但此方法将地层水矿化度视为定值,与实际情况出入较大。
综上所述,现有技术存在的问题是:储层的流体识别方法对于识别地层水矿化度变化比较大的油气层较为困难,测量成本较为高昂。
解决上述技术问题的难度:目前,为了解决这一问题,部分油田或单位上采用新的测量技术如核磁共振法、成像测井法或阵列感应测井法对地层水矿化度变化较高的地区进行流体识别,新的流体识别方法可以在一定程度上解决这一问题,从而实现对流体的精确识别,但测量成本过于高昂,不能实现对研究区所有井都进行测试,从而识别流体的目的,因此可行度不高;也有部分学者应用传统的正态概率法、定性—半定量判断技术、双孔隙度法等多项传统技术结合进行综合判别的方法来实现流体的识别,因为传统的识别方法一般不考虑地层水矿化度的变化,几种方法的结合虽然在一定程度上对矿化度变化较大地区的流体识别有一定的帮助,但效果并不明显,并且没有从本质上解决矿化度变化对流体识别影响的这一主要问题,电阻率测井目前由于费用低和探测深度较深,但也为考虑到地层水矿化度变化对流体识别这一巨大的影响。国内外众多学者们只是使用多种手段和方法来尽力消除矿化度变化的影响,但未探索出一种将地层水矿化度直接考虑在内来进行流体识别的新方法。因此,本发明具有较强的创新性和实用性。
解决上述技术问题的意义:国外内岩性油气藏往往因为岩性封隔造成地层水环境的差异,使得地层水矿化度变化很大,现场在利用电阻率测井进行流体类型判断时,发现油层电阻率跨度大,从几个欧姆到上百欧姆,水层电阻率在区域上电阻率也存在较大变化,从几个欧姆到几十个欧姆,存在油层和水层的重叠区,因此造成在全区难以形成较为有效的统一标准识别油层、油水层、水层,为现场钻井井剖面流体的识别带来了困难。
本发明将地层水矿化度的变化考虑在内,改进了传统的电阻率-孔隙度交汇图版,并将改进的测井流体识别方法应用于变矿化度地层水条件下的致密砂岩储层中,提高了流体识别的精度,且通过流体类型的精细识别为储层评价、地质建模和数值模拟等工作奠定了基础,对该类油藏的油水解释提供了思路和方法,对储层的综合评价具有一定的指导意义。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法。
本发明是这样实现的,一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法包括以下步骤:
第一步,根据含水饱和度、测井解释结果及试油结果对流体进行划分,定出研究区油层、油水层及水层之间的含水饱和度界限;利用阿尔奇公式将地层电阻率进行了转化,绘制出一套基础图版;
第二步,结合线性插值法,根据地层水矿化度的变化规律,分区进行电阻率的计算和饱和度的解释,生成不同矿化度分区的流体识别应用图版;
第三步,将图版的识别结果与射孔试油结果对比,判断图版的实际应用性。
进一步,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法的含水饱和度界限确定油层的含水饱和度小于30%,油水层含水饱和度在30%和65%之间,含油水层的水饱和度介于65%与80%之间,水层的含水饱和度大于80%;具体具体划分:油层:Sw<30%;油水同层:30%≤Sw<65%;含油水层:65%≤Sw<80%;水层:Sw≥80%。
进一步,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法的含水饱和度参数求取由阿尔奇公式知电阻率与含水饱和度增大率呈负相关关系,通过岩电实验得到a、b、m、n的值,并进行回归分析:拟合方程相关系数是0.9597,不同含水饱和度条件下的电阻增大率通过该关系式预测:
式中:I表示电阻率增大率,无因次;Sw表示含水饱和度,无因次。
进一步,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法收集分析研究区测井、试油数据,包括探井位置坐标、含水饱和度、地层电阻率、地层水矿化度、孔隙度、试油结果;流体分为油层、油水层和水层三种类型;根据生产动态数据,油层、油水层和水层的含水饱和度界限分别为30%、65%和80%。根据含水饱和度,对地层电阻率进行转换;根据含水饱和度Sw的界限值30%、65%和80%,分别建立了变矿化度地层水条件下的双对数图版;根据三个基础图版,得到任意矿化度条件下的应用图版。
进一步,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法地层电阻率的转换,首先,根据阿尔奇公式对长8油层的地层电阻率进行相应的转化:
Figure BDA0002313605550000052
Figure BDA0002313605550000053
Figure BDA0002313605550000054
将含水饱和度数值在0-50%内的探井的饱和度转化为30%,含水饱和度数值在50%-80%范围内的探井的饱和度转化为65%,含水饱和度数值大于80%的探井的饱和度转化为80%;绘制出含水饱和度分别为30%,65%,80%的三个变矿化度地层水的识别图版。
然后建立基础图版,将孔隙度和地层电阻率投影到双对数坐标图上,根据各数据点对应的矿化度Cw的值,分别绘制10000ppm、20000ppm、30000ppm、40000ppm、50000ppm、60000ppm和70000ppm的矿化度趋势线,且每条趋势线的斜率均为含水饱和度参数m的值;因各数据点对应的矿化度Cw的值并非全为目标趋势线10000ppm、20000ppm、30000ppm、40000ppm、50000ppm、60000ppm和70000ppm的整值点,故引入一个参数k,其中k为各矿化趋势线与最低矿化度趋势线之间的垂直距离,单位mm,k的正负代表趋势线的方向;k为负,则表示该趋势线在最低矿化度趋势线左侧,正值表示该趋势线在最低矿化度趋势线的右侧;先得到各个数据点所对应的k值,以k为横坐标,Cw为纵坐标,得到两者的函数关系式,根据关系式即得到任意矿化度的趋势线。根据以上步骤即可生成含水饱和度分别为30%、65%及80%的三张流体识别基础图版;
最后建立分区应用图版,根据探井地层水矿化度的具体数值,按照基础图版建立的方法,结合线性插值法,找到其在三张基础图版上的趋势线,最终将其投影到矿化度为其本身数值的图版上,并找到水线的位置,即生成了一张定矿化度的分区应用图版。
本发明的另一目的在于提供一种所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法在储层流体识别中的应用。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法的信息数据处理终端。
综上所述,本发明的优点及积极效果为:本发明克服了传统的电阻率-孔隙度交汇图版的缺点,将地层水矿化度的变化考虑在内,相比于传统的流体识别方法,识别流体更加方便,流体识别的精度可提高70%-95%,相比于新型的流体识别技术,费用可降低70%-80%,伴随着流体识别精度的提高,油藏的采收率也显著增强;能够将改进的测井流体识别方法应用于变矿化度条件下的致密砂岩储层,通过流体类型的精细识别为储层评价、地质建模和数值模拟等工作奠定基础,对该类油藏的油水解释提供了思路和方法,对储层的综合评价具有一定的指导意义。
附图说明
图1是本发明实施例提供的变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法流程图。
图2是本发明实施例提供的研究区不同区域地层水总矿化度统计图。
图3是本发明实施例提供的研究区地层水矿化度等值线图(单位ppm)。
图4是本发明实施例提供的长8油藏地层水矿化度与电阻率关系示意图。
图5是本发明实施例提供的含水饱和度和电阻增大率交汇图。
图6是本发明实施例提供的k和Cw的关系式(Sw=30%)示意图。
图7是本发明实施例提供的变矿化度条件下的电阻率-孔隙度交汇图版(Sw=30%)示意图。
图8是本发明实施例提供的变矿化度条件下的电阻率-孔隙度交汇图版(Sw=65%)示意图。
图9是本发明实施例提供的变矿化度条件下的电阻率-孔隙度交汇图版(Sw=80%)示意图。
图10是本发明实施例提供的变矿化度条件下的电阻率-孔隙度应用图版示意图;
图中:(a)Cw=55764ppm在Sw=30%上的投影图;(b)Cw=55764ppm在Sw=65%上的投影图;(c)Cw=55764ppm在Sw=80%上的投影图;(d)Cw=55764ppm的流体识别应用图版。
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,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。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。
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法,下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法包括以下步骤:
S101:根据含水饱和度和测井解释结果对流体进行划分,定出研究区油层、油水层及水层之间的含水饱和度界限;利用阿尔奇公式将地层电阻率进行了转化,绘制出一套基础图版;
S102:结合线性插值法,根据地层水矿化度的变化规律,分区进行电阻率的计算和饱和度的解释,生成不同矿化度分区的流体识别应用图版;
S103:将图版的识别结果与射孔试油结果对比,判断图版的实际应用性。
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述。
本发明针对传统的电阻率-孔隙度交汇图版法对地层水矿化度变化敏感这一显著的缺点,对传统的电阻率-孔隙度交汇图版进行改进,在建立基础图版的过程中将地层水矿化度的变化考虑在内,建立一套变矿化度条件下的新的基础图版,再由基础图版回归到任意矿化度条件下的应用图版。
本发明实现对流体类型更加准确的识别。在图版建立的整个过程中,主要利用线性插值的方法。整个研究步骤为:根据研究区实际生产情况,收集分析研究区测井、试油数据,包括探井位置坐标、含水饱和度、地层电阻率、地层水矿化度、孔隙度、试油结果等。流体分为油层、油水层和水层三种类型。根据生产动态数据,定出油层、油水层和水层的含水饱和度界限,根据含水饱和度,对地层电阻率进行转换。根据含水饱和度Sw的界限值,结合线性插值法,分别建立变矿化度地层水条件下的双对数图版。根据三个基础图版,得到任意矿化度条件下的应用图版。
本发明实施例提供的变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法首先分析了地层水矿化度的变化特征及储层流体的测井响应特征,并研究地层水矿化度较大范围的变化对研究区流体识别造成的影响,在此基础上对以阿尔奇公式为基础的传统电阻率-孔隙度交汇图法进行改进:首先根据含水饱和度、测井解释结果及试油结果对流体进行划分,定出研究区油层、油水层及水层之间的含水饱和度界限。考虑到地层水矿化度变化的情况,利用阿尔奇公式将地层电阻率进行了转化,绘制出一套基础图版,再结合线性插值法,根据地层水矿化度的变化规律,分区进行电阻率的计算和饱和度的解释,生成不同矿化度分区的流体识别应用图版,从而消除地层水矿化度对电阻率的影响,提高流体识别的精度。最终将此图版的识别结果与射孔试油结果对比,判断图版的实际应用性。下面将以鄂尔多斯镇原地区长8油藏为例进行具体步骤的解析。
1研究区地层水特征分析
(1)储层矿化度变化规律
现从研究区23口探井中取水样做水样分析报告,所取的探井为随机取样,分布较广,几乎涵盖整个研究区。根据根据上述研究区的探井水样分析数据发现研究区的地层水总矿化度变化非常大,小到7510ppm,最大可达72590ppm,最大值与最小值之间相差60000ppm,其平均值为41743.74ppm,且其主要分布在20000~60000ppm,可以明显看出整个研究区的地层水矿化度变化范围很大。为了更加细致地分析研究区的地层水矿化度的变化特点,根据实际情况将研究区细分为东部、中部和西部,在取水样的23口探井中其中东部地区井数有9口,中部地区井数有8口,西部地区井数有8口,由图2可知在整个研究区内地层水矿化度从西部到东部呈明显的下降趋势,地层水矿化度在整个研究区内变化范围很大,且在平面上的分布也较为复杂,具有很强的非均质性。通过观察和分析地层水矿化度等值线(图3),也可以明显地看出在整个研究区矿化度从东南到西北呈明显的升高趋势,且地层水总矿化度的区间变化很大。
因为研究区的整个区域的地层水水性变化较为复杂,矿化度的变化范围很大,随着地层水矿化度不断地升高,含油性对储层电性的影响逐渐被削弱,这在很大程度上造成了油层与水层的对比度较低,储层受到矿化度变化的严重影响,进而使得测井解释结果出现很大的偏差,可能误将油层解释为水层或油水同层,从而在很大程度上降低储层的油水识别的准确性。所以在测井解释的过程中需要注重地层水矿化度对地层电阻率的影响。
(2)地层水矿化度对研究区地层电阻率的影响
根据分析和整理的镇原地区长8储层28口探井的测井及地层水水样分析报告等相关测试资料,作出研究区电阻率与地层水矿化度的关系曲线图(图4),从图中可明显看出电阻率随着地层水矿化度的升高而降低,两者呈明显的负相关对数关系,且相关性较好。因此地层水矿化度的变化是引起整个研究区电阻率变化趋势及范围的主要因素,也使得传统测井方法的同一水系条件被破坏,所以用传统的方式去识别该研究区的流体存在很大的误差。随着地层水矿化度不断地升高,含油性对储层电性的影响逐渐被削弱,这在很大程度上造成了油层与水层的对比度较低,给测井识别带来很大的困难和挑战。因此还需要探索在区域地层水矿化度变化的背景下利用电阻率测井资料进行流体类型识别的新方法。
2储层流体测井响应特征
根据鄂尔多斯长8油层组常规测井响应特征显示,研究区储层流体的自然伽马值均在50~110API之间;声波时差值主要分布在220~285μs/ft之间;密度值分布在2.3~2.8g/cm3之间;自然电位值分布在50~85mv之间。储层流体电阻率界限不明显,含油储层电阻率分布规律也不明显。
东部地区典型油井为镇322井,深感应电阻率23.86Ω·m,声波时差230.9μs/m,密度2.557g/cm3,中子孔隙度为20.96%;孔隙度为9.6%,渗透率为0.828×10-3μm2。此油层显现出异常低阻。
根据测井及试油资料分析可知西部地区典型水层井为镇336井,深感应电阻率125.26Ω·m,声波时差248.38μs/m,密度2.52g/cm3,中子孔隙度为25.84%;孔隙度为14.3%,渗透率为1.32×10-3μm2,地层电阻率呈现异常高阻。
3含水饱和度界限的确定
根据研究区试油、测井及录井等相关资料的分析,目前研究区内目的层普遍含油,但纯油层和纯水层少见,主要以油层、中低含水油层及高含水油层为主。根据这些井的生产情况的统计,油层主要分布在中、东部,中低含水油层主要分布在中、西部,高含水油层主要分布在西部及中西部结合部位。结合射孔试油资料、测井解释资料,利用生产动态资料综合划分出典型的油层、油水层。根据研究区生产测试资料及结果分析,储层流体可以大致划分为以下几种类型:油层、油水层、含油水层及油层。且根据大量的测井及试油数据的统计结果,认为油层的含水饱和度小于30%,油水层含水饱和度在30%和65%之间,含油水层的水饱和度介于65%与80%之间,水层的含水饱和度小于80%。具体具体划分:油层:Sw<30%;油水同层:30%≤Sw<65%;含油水层:65%≤Sw<80%;水层:Sw≥80%。
该研究区由于没有纯油层,故根据生产实际情况定义油层是生产含水率稳定且低于20%、含油水层是生产含水率稳定,含水率介于20%~60%之间,油水同层是生产即高含水,含水率介于60%~80%之间,水层为含水率大于80%。
4含水饱和度参数求取
为了得到含水饱和度的参数,对取自研究区的28块岩样在25℃的实验条件下进行了岩电实验,取样位置分布在整个研究区的东、中、西部,因此比较具有代表性。通过岩电测试确定了研究区长8段的含水饱和度参数:a=1.5345,m=1.627,b=1.1493,n=1.9767。由阿尔奇公式
Figure BDA0002313605550000111
可知电阻率与含水饱和度增大率呈一定负相关关系。制作研究区长8段的含水饱和度和电阻率增大率交汇图(图5),通过回归分析:拟合方程相关系数是0.9597,二者具有良好的相关关系,因此不同含水饱和度条件下的电阻增大率可以通过该关系式预测:
Figure BDA0002313605550000112
式中:I表示电阻率增大率,无因次;Sw表示含水饱和度,无因次。
5图版的建立
针对传统的电阻率-孔隙度交汇图版法对地层水矿化度变化敏感这一显著的缺点,在传统图版的基础上将矿化度的变化考虑在内,建立一套变矿化度条件下的新的应用图版,以对流体的类型进行更加准确的识别。从而在今后对该类油藏的油水解释提供新的思路和方法,这也对储层的综合评价具有一定的指导意义。
根据研究区实际生产情况,收集分析研究区测井、试油数据,包括探井位置坐标、含水饱和度、地层电阻率、地层水矿化度、孔隙度、试油结果等。流体分为油层、油水层和水层三种类型。
根据生产动态数据,油层、油水层和水层的含水饱和度界限分别为30%、65%和80%。根据含水饱和度,对地层电阻率进行转换。
根据含水饱和度Sw的界限值30%、65%和80%,分别建立了变矿化度地层水条件下的双对数图版。
根据三个基础图版,得到任意矿化度条件下的应用图版。
将图版识别结果与射孔试油测试结果进行对比验证。结果表明,该图版能有效识别研究区域内的流体,准确率达90%。
(1)地层电阻率的转换
首先,根据阿尔奇公式对研究区长8油层的地层电阻率进行相应的转化,具体转化步骤如下:
Figure BDA0002313605550000121
Figure BDA0002313605550000122
Figure BDA0002313605550000123
Figure BDA0002313605550000124
将含水饱和度数值在0-50%范围内的探井的饱和度转化为30%,含水饱和度数值在50%-80%范围内的探井的饱和度转化为65%,含水饱和度数值大于80%的探井的饱和度转化为80%。进而绘制出含水饱和度分别为30%,65%,80%的三个变矿化度地层水的识别图版。
(2)基础图版的建立
表1为研究区孔隙度、地层电阻率和地层水矿化度数据。根据这些数据,本发明建立了含水饱和度为30%的图版。首先,将孔隙度和地层电阻率投影到双对数坐标图上,根据各数据点对应的矿化度Cw的值,本发明分别绘制了10000ppm、20000ppm、30000ppm、40000ppm、50000ppm、60000ppm和70000ppm的矿化度趋势线,且每条趋势线的斜率为含水饱和度参数m的值。然而,每个数据点的地层水矿化度并不是目标趋势线矿化度的整值。因此,为了从已知的数据点得到任意矿化度的趋势线,本发明作出每口探井所对应的数据点的趋势线,这些趋势线是相互平行的。在此基础上,找到了矿化度最低值的趋势线。然后本发明引入一个参数“k”,其中k为各矿化趋势线与最低矿化度趋势线之间的垂直距离,单位mm,k的正负代表趋势线的方向。在这里,Z264井的矿化度是最小的,为35830ppm。若k为负,则表示该趋势线在35830ppm趋势线左侧,正值表示35830ppm趋势线右侧的趋势线。然后,如表2所示,本发明得到各个数据点所对应的k值。以k为横坐标,Cw为纵坐标,作出两者的关系图如图6所示,从而得到两者的函数关系式。本发明得到的关系式为y=845.17x+32104.90,根据这个关系式可以得到任意矿化度的趋势线。在表3中,根据这个关系式,本发明得到了矿化度为10,000ppm、20,000ppm、30,000ppm、40,000ppm、50,000ppm、60,000ppm和70,000ppm所对应的k值。最后得到了如图7所示的含水饱和度为30%的图版。
同理,本发明得到了含水饱和度分别为65%和80%的基础图版(图8,图9)。
表1用于建立含水饱和度为30%图版的原始数据点
Figure BDA0002313605550000131
表2各数据点的k和Cw的值(Sw=30%)
k(mm) Cw(ppm)
0 35830
8.769 46582
15.975 54051
24.774 55910
24.887 57690
25.639 57800
29.232 58320
41.657 70540
42.121 71000
45.733 72985
表3目标矿化度对应的k值
Figure BDA0002313605550000132
Figure BDA0002313605550000141
下面结合实验对本发明的技术效果作详细的描述。
本实验为了验证建立图版的实用性,将图版与测井结果相结合,并对研究区内有射孔测试资料的井进行验证。通过查阅探井的坐标信息,在研究区矿化度分布等值线图上找到对应的矿化度,或者从水样分析资料中获取矿化度,找到对应的矿化度分区图版,通过电阻率和孔隙度资料来确定含水饱和度,进而根据含水饱和度界限来识别油水层。最终将得出的结果与射孔试油解释结果相对比,从而验证图版的可靠性。本发明以Z225为例,用建立的图版来识别它的流体类型。根据现有资料可知Z225井地层水矿化度为55764ppm。然后本发明在三个基本图版上找到地层水矿化度为55764ppm的趋势线,并将得到的三条趋势线投影到一个双对数极板上,如下所示:
在含水饱和度为30%的图版上,根据公式y=845.17x+32104.90,确定矿化度为55764ppm所对应的k值为22.87mm,从而得到55764ppm的趋势线。同理,在含水饱和度为65%及80%的图版上,也分别找到55764ppm的趋势线。最后,将三条趋势线投影到同一双对数坐标图版上。根据电阻率与含水饱和度的关系找到水线后,得到一个矿化度为55764ppm的应用图版(图10)。根据实际的射孔试油数据可知Z225的电阻率是48.2Ω·m,孔隙度为11.37%。从图上的投影点可以看出,该井为典型的水井,与射孔试油结果一致。用同样的方法,本发明验证了42口井,结果如表4所示。该图版的解释精度为90%。
表4图版验证结果
Figure BDA0002313605550000142
Figure BDA0002313605550000151
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法,其特征在于,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法包括以下步骤:
第一步,根据含水饱和度、测井解释结果及试油结果对流体进行划分,定出研究区油层、油水层及水层之间的含水饱和度界限;利用阿尔奇公式将地层电阻率进行了转化,绘制出一套基础图版;
第二步,结合线性插值法,根据地层水矿化度的变化规律,分区进行电阻率的计算和饱和度的解释,生成不同矿化度分区的流体识别应用图版;
第三步,将图版的识别结果与射孔试油结果对比,判断图版的实际应用性。
2.如权利要求1所述的变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法,其特征在于,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法的含水饱和度界限确定:油层的含水饱和度小于30%,油水层含水饱和度在30%和65%之间,含油水层的水饱和度介于65%与80%之间,水层的含水饱和度大于80%;具体划分:油层:Sw<30%;油水同层:30%≤Sw<65%;含油水层:65%≤Sw<80%;水层:Sw≥80%。
3.如权利要求1所述的变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法,其特征在于,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法的含水饱和度参数求取:由阿尔奇公式
Figure FDA0002313605540000011
知电阻率与含水饱和度增大率呈负相关关系,通过岩电实验得到a、b、m、n的值,并进行回归分析:拟合方程相关系数是0.9597,不同含水饱和度条件下的电阻增大率通过该关系式预测:
Figure FDA0002313605540000012
式中:I表示电阻率增大率,无因次;Sw表示含水饱和度,无因次。
4.如权利要求1所述的变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法,其特征在于,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法收集分析研究区测井、试油数据,包括探井位置坐标、含水饱和度、地层电阻率、地层水矿化度、孔隙度、试油结果;流体分为油层、油水层和水层三种类型;根据生产动态数据,油层、油水层和水层的含水饱和度界限分别为30%、65%和80%;根据含水饱和度,对地层电阻率进行转换;根据含水饱和度Sw的界限值30%、65%和80%,分别建立了变矿化度地层水条件下的双对数图版;根据三个基础图版,结合线性插值法得到任意矿化度条件下的分区应用图版。
5.如权利要求1所述的变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法,其特征在于,所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法地层电阻率的转换,首先,根据阿尔奇公式对长8油层的地层电阻率进行相应的转化:
Figure FDA0002313605540000022
Figure FDA0002313605540000023
Figure FDA0002313605540000024
将含水饱和度数值在0-50%内的探井的饱和度转化为30%,含水饱和度数值在50%-80%范围内的探井的饱和度转化为65%,含水饱和度数值大于80%的探井的饱和度转化为80%;绘制出含水饱和度分别为30%,65%,80%的三个变矿化度地层水的识别图版;
建立基础图版的具体步骤:将孔隙度和地层电阻率投影到双对数坐标图上,根据各数据点对应的矿化度Cw的值,分别绘制10000ppm、20000ppm、30000ppm、40000ppm、50000ppm、60000ppm和70000ppm的矿化度趋势线,且每条趋势线的斜率均为阿尔奇公式参数m的值;因各数据点对应的矿化度Cw的值并非全为目标趋势线10000ppm、20000ppm、30000ppm、40000ppm、50000ppm、60000ppm和70000ppm的整值点,故引入一个参数k,其中k为各矿化度趋势线与最低矿化度趋势线之间的垂直距离,单位mm,k的正负代表趋势线的方向;k为负,则表示该趋势线在最低矿化度趋势线左侧,正值表示该趋势线在最低矿化度趋势线的右侧;先得到各个数据点所对应的k值,以k为横坐标,Cw为纵坐标,得到两者的函数关系式,根据关系式即得到任意矿化度的趋势线。根据以上步骤即可生成含水饱和度分别为30%、65%及80%的三张流体识别基础图版;
建立分区应用图版的具体步骤:根据探井地层水矿化度的具体数值,按照基础图版建立的方法,结合线性插值法,找到其在三张基础图版上的趋势线,最终投影到矿化度为其本身数值的图版上,并找到水线的位置,即生成一张定矿化度的分区应用图版。
6.一种如权利要求1~5任意一项所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法在储层流体识别中的应用。
7.一种应用权利要求1~5任意一项所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法的信息数据处理终端。
8.一种如权利要求1~5任意一项所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法在储层评价中的应用。
9.一种如权利要求1~5任意一项所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法在地质建模中的应用。
10.一种如权利要求1~5任意一项所述变矿化度地层水下的致密砂岩储层流体识别方法在油藏数值模拟中的应用。
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