CN1570670A - 利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及利用岩石激发极化谱确定地层渗透率和孔隙结构的方法。解决了现有的激发极化测井方法参数唯一、影响因素复杂的问题。其特征在于：首先由恒流源通过控制单元给供电电极供电，使岩心产生极化场，然后断电，极化场随时间逐渐衰减，对衰减电位测量可以得到激发极化衰减谱，对衰减谱进行多指数衰减拟合，得到弛豫时间谱，能够定量描述地层的毛管压力和孔隙结构，结合孔隙度资料和弛豫时间几何平均值求出渗透率。具有求取渗透率精度高和能够进行现场求取的特点。

Description

利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法

技术领域：

本发明属于石油地球物理测井领域所用的不同岩性地层的激发极化电位测井解释，特别是利用岩石激发极化谱确定孔隙结构、毛管压力曲线和地层渗透率的方法。

背景技术：

激发极化测井已有几十年的发展历史，人们一直利用岩石的激发极化电位和极化率来定性确定地层水矿化度和泥质含量等参数，也有人利用岩石的极化电位和极化率与地层的渗透率建立关系，但效果一直不好。由于岩石的激发极化电位与其颗粒表面的双电层结构有关，因此双电层在激发电场中的排列方向影响岩石的激发极化电位和极化率，即岩石中物质的分布状态对其极化电位和极化率将产生影响，同时渗透率对极化率也有很大的影响，这些问题限制了激发极化测井技术的应用和发展。

传统的激发极化测井主要是利用极化率参数，建立极化率与地层水矿化度以及泥质含量之间的关系，但是极化率参数的影响因素非常复杂，比如围岩、井眼，供电时间、泥质分布等，尤其重要的是极化率参数与测量方式以及测量时间密切相关，对仪器的要求非常高。

渗透率是石油开发的最重要的参数之一，但是由于决定渗透率大小的主导因素是储层孔隙结构。而孔隙结构的复杂性及其严重的非均质性，导致渗透率测井技术和解释方法一直没有很大进展。

测量渗透率和孔隙结构的方法主要有两种，即实验室岩芯分析和核磁共振测井分析方法。岩芯分析方法具有精度高的特点，但是该方法非常昂贵，取芯过程对岩芯有损害，测量不能完全模拟地层条件，而且还增加了钻井时间。核磁共振测井是唯一可靠的测量渗透率和孔隙结构的方法，但是该方法探测深度浅，价格昂贵，信号微弱，信噪比低。

发明内容：

为了克服现场渗透率和孔隙结构难以准确定量求取、激发极化测井方法参数单一的不足，以及由此导致油田开发受到的影响，本发明提供一种利用岩石激发极化谱确定地层渗透率、毛管压力曲线和孔隙结构的方法，利用激发极化测井方法直接确定地层渗透率、毛管压力曲线和孔隙结构等参数，根据给出的模型求出渗透率，该方法具有测量精度高，探测深度深，信号幅度大，信噪比高，测井成本较低的优点，而且能够进行现场测量，因此激发极化谱测井技术具有非常好的应用前景。

激发极化理论建立在双电层基础之上，即处于溶液中的岩石颗粒(尤其是粘土颗粒)因为带有多余的负离子而吸引溶液中的阳离子，在其周围形成双电层。当在岩石的两端施加一恒定外电场后，则会使得双电层发生形变或局部浓度的变化，即产生极化电场。当外电场去掉后，由于扩散作用，极化电场逐渐消失并且使离子恢复到原来的状态，同时形成扩散电位，即二次场衰减电位，这就是激发极化电位。

激发极化测井技术通过探测孔隙内流体的电驰豫特征，能够提供储层渗透率、地层水矿化度、孔径大小和分布等信息。岩石在完全饱和水的情况下，孔隙内水中离子的电驰豫特性受到岩石孔隙结构的影响，表现出不同的驰豫特性，激发极化测井测量的信号是由不同大小孔隙内水的离子极化信号的叠加，经过复杂的数学拟合得到激发极化弛豫时间谱，因此激发极化弛豫时间谱的分布反映了孔隙大小的分布，大孔隙内的组分对应长的激发极化弛豫时间值，小孔隙组分对应短的激发极化弛豫时间值。既然激发极化弛豫时间分布谱和压汞曲线都反映了岩石的孔隙结构特征，那么两者之间必然存在密切的关系，可以应用激发极化测井资料对孔隙结构进行评价，确定毛管压力曲线以及渗透率值。

理论分析表明，单个孔隙中的激发极化二次场电位的衰减满足单指数衰减规律，但是岩石内部是由一系列大小不等的孔隙群体组成的，所以在岩石激发极化二次场电位V(t)是一系列单个孔隙极化电位的叠加，二次场V(t)按照t＝0时的二次场V(0)归一化，然后进行多指数拟合，即

$\frac{V\left(t\right)}{V\left(0\right)}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i\exp (-t/T_i)---\left(1\right)$

S_i代表时间常数为T_i的孔径的孔隙占总孔隙度的百分比，S_i对T_i作图可以得到激发极化驰豫时间谱。理论和实验研究表明时间常数T_i(单位s)和孔径之间有如下的关系：

$R_i=\sqrt{D\×T_i}---\left(2\right)$

这里R_i为第i个孔的半径(单位cm)，D为溶质的扩散系数(单位cm²/s)。因此通过激发极化弛豫时间谱可以得到孔隙分布，即孔隙结构。

利用孔隙度φ和激发极化弛豫时间谱，根据弛豫时间常数平均值T与渗透率K的关系模型K＝c×φ^m×(D×T)，其中c和m为常数。

本发明的技术方案是：一种利用岩石激发极化谱确定地层渗透率和孔隙结构的方法，首先由恒流源通过控制单元给供电电极供电，使岩心产生极化场，然后断电，测量极化场随时间逐渐衰减的电位，得到激发极化衰减谱V(t)，按照t＝0时的二次场电位V(0)对V(t)进行归一化，按照(1)式进行多指数拟合，得到弛豫时间谱S_i～T_i。

a、根据公式(2)求取孔隙半径，通过如下公式求取岩芯的孔喉半径：

$r_i=h\sqrt{T_i}---\left(3\right)$

其中r_i为孔喉半径，h为常数，以上表明可以利用激发极化弛豫时间谱确定孔隙结构。

b、弛豫时间谱与渗透率的关系用以下的模型表示：

              K＝c×φ^m×(D×T)          (4)

式中c和m为常数，K为渗透率，φ为孔隙度，T为弛豫时间常数平均值。

本发明具有的有益效果是：岩心的激发极化驰豫时间谱和孔喉分布重合的非常好；激发极化驰豫时间谱和毛管压力曲线都与岩石的孔隙结构密切相关，因此这二者必然存在较好的相关性；这些结果显示，完全可以由激发极化驰豫时间谱确定岩石的孔隙孔喉结构，通过孔隙孔喉结构可以求取渗透率，该方法求取的渗透率及孔隙结构精确度高。

附图说明：

图1为实验系统；

图2为测量得到的典型的激发极化衰减谱；

图3为相应的驰豫时间谱；

图4为激发极化弛豫时间谱与由毛管压力曲线求得的孔喉分布曲线图，图中(a)为14号岩芯(b)为15号岩芯。

具体实施方式：

下面结合附图将对本发明作进一步说明：

岩石的激发极化电位衰减谱中包含许多有用的地质信息，包括孔隙结构、渗透率、地层水矿化度以及泥质含量。传统测量渗透率和孔隙结构的方法主要有两种，即实验室岩芯分析和核磁共振测井分析方法。岩芯分析方法具有精度高的特点，但是该方法非常昂贵，取芯过程对岩芯有损害，测量不能完全模拟地层条件，而且还增加了钻井时间。核磁共振测井是唯一可靠的测量渗透率和孔隙结构的方法，但是该方法探测探度浅，价格昂贵，信号微弱，信噪比低。因此，本发明提出利用激发极化电位衰减谱来确定岩石的孔隙结构和渗透率，主要是对岩石激发极化衰减谱进行多指数拟合，得到驰豫时间谱，然后建立驰豫时间谱与地层参数之间的关系。

激发极化实验系统如图1所示，其主体部分有岩心夹持器、电源及控制部分、数据采集系统、计算机。岩样选自大庆油田三个区块97块岩心，饱和NaCl溶液。激发极化实验的供电电极为铅电极，测量电极为Ag/AgCl电极，该电极的漂移非常低，约为0.1mV，激发所得到的二次场最大幅度约为0.5V。测量的衰减谱如图2所示。经过多指数衰减拟合后得到的激发极化弛豫时间谱如图3所示。

可以看出，岩石激发极化驰豫时间谱光滑，呈现多峰形式，而且激发极化驰豫时间常数小于10秒，其他岩心的分析结果相同。

由于激发极化驰豫时间谱和毛管压力曲线都与岩石的孔隙结构密切相关，因此这二者必然存在较好的相关性。

可以通过毛管压力曲线求取岩石的孔喉分布，孔喉半径与毛管压力之间的关系如下：

$r_i=2\mathrm{\σ}\cos \mathrm{\θ}/P_{\mathrm{ci}}---\left(5\right)$

其中σ为的界面张力，θ为接触角，ri孔喉半径，Pci为毛管压力。对于汞和空气系统：

$r_i=0.75/P_{\mathrm{ci}}---\left(6\right)$

从这个公式可以由毛管压力曲线求取孔喉分布。

由激发极化理论可知，孔喉半径为：

$r_i=R_i/C=\sqrt{{\mathrm{DT}}_i}/C=h\sqrt{T_i}---\left(7\right)$

其中Ri为孔隙半径，C为常数，与孔喉孔隙半径之比相关，h为常数，等于

D为离子扩散常数，该是表明可以通过驰豫时间谱确定孔喉分布，只是必须由如下假设：孔隙为球形，且孔喉孔隙半径之比为常数。

一旦知道地层的孔隙结构，就可以求出地层的渗透率，本发明给出的渗透率模型为：K＝c×φ^m×(D×T)，式中c和m为常数，K为渗透率，φ为孔隙度，T为弛豫时间常数平均值。

Tg为激发极化驰豫时间的几何平均值，如下式所示。

$T_g=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Π}}}{T_i}^{S_i}}$

式中N为反演指数的数目。与加权平均值概念相似，Tg的含义是，它给出了岩心内部不同T驰豫时间的平均值，一定大小的孔隙具有一定大小的驰豫时间T，孔隙半径与T的二分之一次方具有正比关系，因此从油层物理角度看，它给出了岩心孔隙半径平方的平均值，而Tg^1/2代表了孔隙半径的平均值。

则渗透率模型变为：

K＝c×φ^m×(D×Tg)

实施例1、如图4所示为激发极化驰豫时间谱与由毛管压力曲线求得的孔喉分布曲线，14号岩心的孔喉主要分布在3到16μm的区域，而驰豫时间谱同样存在一个主峰(位于1000ms左右)，二者重合的非常好；15号岩心有两个主要的孔喉分布区域，同样驰豫时间谱也由两个主峰，显然二者重合的很好。

这些结果显示，完全可以由激发极化驰豫时间谱确定岩石的孔隙孔喉结构，通过孔隙孔喉结构可以求取渗透率，具有求取渗透率精度高的特点。

实施例2、下面结合油田某个区块具体实验数据来说明其孔隙度和渗透率：通过对某个区块30块岩芯的渗透率模型参数拟合，得到该区块的c和m分别为20和1.78，选择该区块其它15块岩芯，其实际测量的孔隙度、渗透率参数以及计算的渗透率如下所示实际测量的孔隙度、渗透率以及计算的渗透率参数表

岩样号	测量值		计算的渗透率(md)	相对误差(％)
					孔隙度(％)	渗透率(md)
	1	19.0					3.47	2.1	-39.5
2			20.2	355	266	-25.1
	3	9.2					0.15	1.1	633.3
4			22.6	12.5	9.2	-26.4
	5	21.0					24.4	16.7	-31.5
6			14.8	0.61	0.05	-91.8
	7	8.7					0.41	1.2	192.6
8			15.4	143	112.1	-21.7
	9	12.7					81.3	92.1	13.3
10			10.9	4.2	6.6	57.1
	11	16.6					229	278.9	21.4
12			21.9	37.2	45.1	21.2
	13	11.8					56	43.7	-22
14			19	630.9	540.1	-14.3
	15	15.37					3.58	0.6	-83.2

以上结果表明，除了少数几个渗透率非常低的岩芯的相对误差比较大之外，其它的结构均能满足要求，因此结合驰豫时间谱和孔隙度数据，可以精确地求取渗透率。

Claims (9)

1、一种利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：

a、测量目的层时间域激发极化衰减曲线；

b、对衰减曲线进行多指数反演得到弛豫时间谱；

c、弛豫时间谱得到孔径分布；

d、利用孔径分布求取渗透率。

2、根据权利要求1所述的利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：激发极化测量在时间域中进行，测量步骤为：供电一定时间，测量断电后的衰减谱V(t)。

3、根据权利要求2所述的利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：衰减谱V(t)按照t＝0时的二次场V(0)归一化，然后进行多指数拟合，即

$\frac{V\left(t\right)}{V\left(0\right)}=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{S}_i\exp (-t/T_i)$

S_i代表时间常数为T_i的孔体积百分比，S_i对T_i作图可以得到弛豫时间谱。

4、根据权利要求3所述的利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：弛豫时间常数与孔隙半径的关系为：

$R_i=\sqrt{D\×T_i}$

其中R_i为第i个孔的半径，D为溶质的扩散系数。

5、根据权利要求4所述的利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：孔喉半径与弛豫时间常数关系为

$r_i=h\sqrt{T_i}$

其中r_i为孔喉半径，h为常数，该式表明可以通过驰豫时间谱确定孔喉分布。

6、根据权利要求4或5所述的利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：利用激发极化弛豫时间谱可以确定孔隙结构。

7、根据权利要求3所述的利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：弛豫时间谱与渗透率的关系模型为：

                     K＝c×φ^m×(D×T)               (4)

式中c和m为常数，K为渗透率，φ为孔隙度，T为弛豫时间常数平均值。

8、根据权利要求7所述的利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：渗透率模型中的系数c和m是通过每个区块的岩心的孔隙度和渗透率参数进行拟合而得到的。

9、根据权利要求8所述的利用岩石激发极化谱确定孔隙结构和地层渗透率的方法，其特征在于：系数c和m，经过适当刻度以后，结合测量的相应区块现场测量的孔隙度和弛豫时间常数平均值，得到相应的渗透率。

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