PNN测井在剩余油评价中的应用——以老区油田高台子油层为例
Application of PNN logging in residual oil evaluation: A case study of the Gaotaizi oil layer in mature oilfields
通讯作者: 秦臻(1985-),男,博士,副教授,主要从事地球物理测井教学与科研工作。Email:442105079@qq.com
责任编辑: 王萌
收稿日期: 2023-02-22 修回日期: 2023-10-24
基金资助: |
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Received: 2023-02-22 Revised: 2023-10-24
作者简介 About authors
苏可嘉(1992-),男,硕士,主要研究方向为地球物理测井及铀矿地质研究。Email:
老区油田目前处于开发的中后期,高台子油层含水饱和度大幅度增加,纵向分层情况认识不清,区域剩余油藏分布规律不明,增大了挖潜难度和节能减排压力。为进一步认清高台子油层剩余油藏的分布情况,指导生产作业,明确潜力方向,在研究区域应用PNN(脉冲中子—中子)测井技术识别储层剩余油藏的纵向分布情况。将10口井的监测结果与生产资料对比,措施符合率为80%。研究表明PNN测井技术能够较好地在纵向分层上识别储层的剩余油藏分布状况,在指导单井在高含水层补孔堵水方面,整体应用效果较好,产油量增加。该方法的结合应用提高了老区油田高台子油层评价剩余油饱和度的准确性,为制定和调整后续油田开发方案提供了技术支持,为进一步指导油藏高效开发和节能减排提供了科学依据。
关键词:
As mature oilfields are in their middle to late exploitation stage, the Gaotaizi oil layer exhibits significantly increased water saturation, elusive longitudinal stratification, and unknown distribution patterns of regional residual oil. These complicate the potential exploitation, energy conservation, and emission reduction. To ascertain the distribution of residual oil in the Gaotaizi oil layer in order to guide production operations and clarify potential targets, this study identified the longitudinal distribution of residual oil in the study area using the pulsed neutron-neutron (PNN) logging technique. The comparison between the monitoring results and production data of 10 wells revealed a coincidence rate of measures of 80%. The results of this study show that the PNN logging technique can be used to effectively identify the longitudinal distribution of residual oil in reservoirs and yields encouraging application performance in guiding the hole filling and water plugging for single wells in high-water-cut layers, thus increasing oil production. This technique has increased the evaluation accuracy of residual oil saturation in the Gaotaizi oil layer in the mature oilfield. It can provide technical support for formulating and adjusting subsequent oilfield exploitation schemes and offer a scientific basis for further guiding efficient reservoir exploitation, energy conservation, and emission reduction.
Keywords:
本文引用格式
苏可嘉, 秦臻, 冯敏, 艾寒冰, 王港, 关华玲, 付宇.
SU Ke-Jia, QIN Zhen, FENG Min, AI Han-Bing, WANG Gang, GUAN Hua-Ling, FU Yu.
0 引言
我国是油田注水开发比例最高的国家,大部分油田处于开发的中后期,水淹情况严重。随着老区油田开发时间的延长,油藏已进入中高含水期,水淹程度较为严重,使得开发井解释难度增大,产出水的控制难度和节能减排压力逐渐增大,严重制约油田进一步的油藏认识和开采部署。目前常用的确定储层剩余油饱和度的两种主要测井方法是电阻率测井和核测井。利用电阻率测井方法确定剩余油有一定的应用条件限制。水驱油藏开发进入中后期,注水矿化度的变化使得地下产层的混合液体的电阻率增大,含水饱和度的变化敏感性变差,使得电阻率测井方法确定剩余油饱和度的置信度降低。电阻率测井主要在裸眼井中进行测量,难以实现对地层剩余油分布的动态监测,无法对储层进行重新认识[1⇓⇓⇓-5]。为此利用核测井中的PNN测井方法确定产层剩余油饱和度的分布,通过对地层中未被地层俘获的热中子进行记录和分析,进而得到油水饱和度。此方法适用性强,不受伽马方法存在的本底值影响,在低矿化度与低孔隙度的地层保持了相对较高的记数率,削减了统计起伏的影响,在复杂储层评价中有一定的优势。该方法同时还具有施工简单,不需要特殊的作业准备,可以过油管测量,仪器不需刻度,操作维修简单,记录原始数据,最大程度去除井眼影响等多方面的优势[6⇓⇓⇓-10]。在老区油田高台子油层应用PNN测井技术,为生产、科研提供大量丰富、详实的测井数据,解决了评价工作中出现的部分解释难题,重新认识储层的剩余油水分布情况,提高了评价精度,并在判别储层原油性质,定量、定性地精细解释油水层起到了重要作用[11⇓-13]。PNN测井技术的应用和油气储层的二次解释提供完善信息,为油田下一步增产措施提供依据,为老区油田实现高效、持续、经济的开发提供可靠的手段。
1 老区油田地质特征及开发现状
老区油田构造主体位于齐家—古龙凹陷的南部,该区域均为鼻状构造背景,有多层位含油的特点。高台子油层沉积时期受西部英台沉积体系控制,属水退型三角洲沉积,扇形三角洲多形成于湖盆深陷后回返的初期。在本区主要发育扇三角洲前缘相带,向东快速进入半深—深湖相区。砂体以席状化的水下河道和前缘席状砂为主,储层岩性主要为灰色粉砂岩,地层普遍含钙,电测曲线齿化明显,反映了区域上水动力条件多变的特点。高台子油层孔隙度分布区间在8%~22%,平均孔隙度12.9%;渗透率分布区间在(0.5~501.7)×103,平均渗透率59.6×103μm2,是油气勘探开发的重点地区之一[14],目前,已钻探开采并获得工业油气流,表明该区域油气勘探有着良好的前景。该区域含油面积约为27.2 km2,地质储量为万吨级别,其中以老区高台子油层可采储量最为丰富。高台子油层具有低幅度、小构造,层状构造的特点;纵向上油层较为发育,但各小层独立成藏,没有统一的油水界面,储层物性好,但非均质性严重。
目前,老区油田生产开井239口,日产液量达千吨以上,日产油百余吨,综合含水96.6%,采出程度27.8%,采油速度0.37%,其中高台子油层采出程度分别达到50.6%。随着油田开发时间的延长,老区油田高台子面临的问题越来越突出。首先是分层产状认识不清,老区油田纵向上发育的高台子油层是区块主力油层,共发育36个小层。动用间隔时间长,各层之间物性差异较大,单井动用小层较多,单井平均生产层5个,目前各层分层产状认识不清。其次,层间和层内剩余油规律认识不清。老区油田高台子油层纵向上动用比较充分,生产时间较长,目前各小层水淹和层内水洗规律认识不清,缺乏对下步工作方向的指导。从近几年的开发效果看,上产措施极为匮乏。从层间矛盾来看,高台子油层由于各层间物性、地层压力差异大,造成层间水洗程度不均,多层合采矛盾很大,通过堵水验证了层间矛盾非常突出。从层内剩余油分布来看,通过前期对层内剩余油分布研究发现,层内剩余油受沉积韵律、隔层、厚度等多方面影响,分布特点十分复杂。最后,老区油田高台子油层目前进入“三高”阶段,采出程度高、含水高、产液高。单井日产液量很高,区块每天需要外排采出水6 000 m3以上,节能减排压力很大。因此,结合老区油田的地质特征和开发现状选择适用的测井方法重新评价认识,为老区油田的下一步部署和开发提供参考。
2 PNN测井技术
2.1 PNN测井探测原理
PNN(pulse neutron neutron)是脉冲中子—中子仪器的简称,是由奥地利HOTWELL公司生产开发的一种脉冲中子—中子测井仪器。其工作原理是使用中子发生器向地层发射14.1 MeV的快中子,经过一系列的非弹性碰撞(10-8~10-7 s)和弹性碰撞(10-6~10-3 s),当中子的能量与组成地层的原子处于热平衡状态时,中子不再减速,称为热中子,此时它的能量约为0.025 eV,速度2.2×105 cm/s,与地层原子核反应主要是俘获反应[15]。PNN测井仪器利用两个探测器(即长、短源距探测器)记录从快中子束发射30ms后的1 800ms时间内的热中子计数率,每个探测器均将其时谱记录分成60道,每道30ms,根据各道记录的中子数据可以有效地求取地层的宏观俘获截面[16]。其稳定计数率由不同于其他脉冲中子仪器的低频中子管以及高效率(97%)的3He探测器来保证。据此在低矿化度地层水条件下,分辨近井地带的油水分布,计算含油饱和度,划分水淹级别,求取储层孔隙度,计算储层内泥质含量及主要矿物含量等。PNN测井仪器主要技术参数为外径43 mm,长度为5.7 m,耐温175 ℃,耐压103 MPa,纵向分辨率30 cm,横向分辨率短源距为42 cm,长源距为72 cm,测井速度为2 m/min(表1),可在油管和套管内测量,在高、中、低矿化度,高、中、低孔隙度地层中均可测量,在矿化度大于4 000 ppm、孔隙度大于10%的条件下仍能取得满意效果。计算时取平均值来确定岩石宏观俘获截面,适用于直井、大斜度井和水平井。
表1 PNN测井技术指标
Table 1
PNN测井参数 | 技术指标 |
---|---|
长度 | 5.7m |
外径 | 43mm |
质量 | 41.5kg |
耐压 | 103MPa |
耐温 | 175℃ |
探测方式 | 热中子 |
探测半径 | 纵向分辨率:30cm 横向分辨率:短源距为42cm,长源距为72cm |
中子产额 | 2×108个/秒 |
地层孔隙度范围 | ≥8% |
地层水矿化度 | >8000ppm |
测井速度 | 2m/min |
适用范围 | 直井、大斜度井和水平井 |
仪器现场刻度 | 无需刻度 |
2.2 PNN解释参数选取
利用标准体积法作为解释PNN测井的定量解释模型,将储层看成由泥质、骨架和孔隙组成的简单结构,孔隙中包含油气、水等流体,骨架常包括不同岩性组分,储层总的俘获截面等于各组部分的俘获截面之和。
2.2.1 泥质含量(VSH)的确定
PNN测量井段内的VSH的计算是通过GRPNN曲线计算得到的,计算公式为:
式中:GCUR为经验常数;LOG为解释层段的测井曲线读值;LOGmin为纯砂岩测井曲线的读值;LOGmax为纯泥岩测井曲线的读值;SHI为泥质指数。
2.2.2 孔隙度(Φ)的确定
本次PNN测井选择裸眼井的AC曲线计算孔隙度。
2.2.3 含水饱和度(Sw)的确定
对于含油气纯岩石,根据体积模型有:
式中:
对于含油气泥质岩石,根据体积模型有:
式中:泥质含量
3 实际应用情况
3.1 PNN测井参数选取部署情况
在油气井投入生产以后,产量会随着地层油气饱和度的变化而变化,一段时间以后油气的产量会逐渐减少,出水量会上升,及时对井内地层的剩余油饱和度的监测分析对下一步生产措施尤为重要。基础研究表明,老区高台子油层仍有较大储量丰度,具备进一步生产发掘潜力。针对老区油田高台子油层面临的问题,在研究区域利用PNN测井技术对10口井进行数据采集。其中西部高台子监测区部署5口井,平均海拔在-1 370 m,东部高台子监测区域更靠近构造带,部署5口井,平均海拔在-1 383 m(图1)。同时使用分层测压(分测)了解高台子油层的分层压力分布状况,避免由于个别油层压力过大,可能造成井喷事故的出现,防止钻井施工进度的使用环空测压(环测)获得单井的各个分层的产液量和产液性质,使用产业剖面测量方法获取油井的压力和含水率等参数。3种技术的同时应用可在正常生产条件下长期连续获取各油藏的生产动态和层间连通性,及时改善油井的生产状态,减少修井作业,便于实时优化调整生产工作,同时可为PNN测井方法更精细的解译油井纵向上各小层的产出状况提供信息,结合生产资料为评价高台子油层的剩余油饱和度提供参考。
图1
3.2 应用情况
在油田开采过程中,需及时了解储层动用情况,水淹程度和油藏内油、气、水的分布情况。剩余油饱和度参数是后续采油的必要依据。为了更清楚直观地反映储层生产情况和剩余油分布情况,将剩余油监测的PNN测井与常规测井相结合,综合对比分析储层的生产状况。PNN测井的一个最大不同之处在于通过地层对中子的俘获放射出的伽马射线进行记录分析来进行饱和度的解析。对比探测伽马方法,PNN测井方法消除了本底值的影响,在低矿化度和低孔隙度地层保持相对较高的计数率。消除了起伏的影响,保证了Sigma(地层俘获截面)曲线的准确性,通过长源距和短源距的曲线分析,精度可达到±0.1俘获截面单位[17-18]。如图2所示为A井的PNN测井解释成果。PNN含油饱和度通过Sigma曲线计算得到,红色区域占比越高解释结论含油性越高。 1 630~1 639 m,PNN测量的解释结果分析,该层含油饱和度呈现了一定程度的衰减,仍显示了一些剩余油饱和度,PNN解释为油水同层;1 647~1 650 m,PNN自然伽马值明显高于裸眼井自然伽马值,含油饱和度呈现部分衰减,显示了较高的剩余油饱和度,PNN解释为含油层;1 650~1 653 m,PNN测量解释该层显示了一些含油饱和度,但该层物性较差,PNN解释为差油层。
图2
为了更好地验证PNN测井的解释效果,利用PNN测点的地层宏观俘获截面SigmaM值形成矩阵文件,通过成像文件形成热中子俘获成像,分析探测仪器周围环境。其中SigmaM为热中子俘获谱,地层中不同元素对热中子的俘获能力有着极大差异,利用伽马射线计数率换算出地层的宏观俘获截面SigmaM分辨地层含油水的性质。SsnM为热中子衰减谱,由热中子的衰减过程所形成,结合热中子俘获谱矩阵和热中子衰减谱矩阵可形成环周成像,进而快速、直观地判定油层中的油水性质。图3中的曲线按0.1 m采样点叠加,显示了不同地层的俘获截面,其颜色变化由黄变红再变黑,俘获截面由小依次增大,颜色越黄标示俘获截面数值越小,含油性越好。在深度为1 420~1 450 m处,常规电法测井识别出两处油层和水淹层,成像结果识别出两处油层、两处含油层和4处水淹层。 1 630~1 639 m,含油饱和度较高,成像颜色偏黄,显示该区域含油性较高。颜色成像图能够更加直观地显示储层有效厚度,快速地评价储层性质,在资料综合解释分析中起到重要作用[19⇓⇓⇓-23],为综合验证PNN测井的应用效果提供有效信息。
图3
图4
图4
老区高台子含油饱和度分布
Fig.4
Distribution of oil saturation in Gaotaizi, old district
依靠PNN测井技术对高台子油层的各小层剩余油分布统计分析,综合考虑高台子油层的渗透性、岩性和物性参数,对含水层较高的小层采取封堵措施,对油水混合层,即在产油的同时伴随含水的产出,则采取补堵措施,对剩余油含量较高的层位进行井内实施配套生产措施[27⇓-29]。依次评价西部高台子油层井1至井5,东部高台子油层井6至井10,综合统计10口井的应用效果,西部高台子油层日产油增加1.9 t/d(吨/天),日产液量降低19.9 t/d,含水量降低,整体评价效果良好;东部高台子油层日产油增加0.8 t/d,日产液量降低75.4 t/d,含水量降低,整体评价效果良好;整体评价后进行小层堵水补孔后,符合标准的井8口,不符合井2口,措施符合率为80%。油井日产油量整体增加2.7 t/d,日产液量整体下降95.3 t/d,增油效果明显(见表2)。
表2 PNN测井解释成果
Table 2
井号 | 配套措施 | 补孔层 | 堵水/生产层 | 动用前动态/t | 动用后动态/t | 符合情况 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
产液 | 产油 | 含水 | 动液面 | 产液 | 产油 | 含水 | 动液面 | |||||
井1 | 补堵 | P | 堵7/生产P | 41.9 | 0.7 | 98.3 | 409 | 5.2 | 0.8 | 85.1 | 1233 | 符合 |
井2 | 堵水 | 堵3-11,生产16-30 | 10.0 | 0.7 | 93.1 | 1141 | 31.1 | 2.9 | 90.7 | 197 | 符合 | |
井3 | 补堵 | 补孔5/4 | 堵1-11/生产p | 10.9 | 0.4 | 96.6 | 1126 | 11.1 | 0.4 | 96.1 | 1151 | 符合,含水高 |
井4 | 补堵 | 补孔11 | 堵10,12-20/单采11 | 27.5 | 0.5 | 98.0 | 0 | 18.1 | 0.4 | 97.6 | 51 | 符合,含水高 |
井5 | 补堵 | 补孔13 | 堵7-28/生产3 | 71.4 | 1.6 | 97.7 | 193 | 76.3 | 1.3 | 98.3 | 641 | 不可评价 |
小计 | 161.7 | 3.9 | 141.8 | 5.8 | ||||||||
井6 | 堵水 | 堵10、20/生产24、28 | 64.5 | 1.4 | 97.9 | 183 | 11.2 | 0.6 | 95.1 | 172 | 符合,含水高 | |
井7 | 堵水 | 堵3-24/生产21、18 | 52.1 | 0.7 | 98.6 | 451 | 49.5 | 1.0 | 97.9 | 580 | 符合,含水高 | |
井8 | 堵水 | 堵3-11/生产16-30 | 10.0 | 0.7 | 93.1 | 1141 | 31.1 | 2.9 | 90.7 | 197 | 符合 | |
井9 | 堵水 | 堵5-21/生产22 | 70.6 | 1.7 | 97.5 | 1050 | 35.7 | 0.5 | 98.7 | 166 | 不符合 | |
井10 | 堵水 | 堵水12/生产14、20 | 49.7 | 2.1 | 95.8 | 471 | 44.0 | 2.4 | 94.6 | 537 | 符合 | |
小计 | 246.9 | 6.6 | 171.5 | 7.4 |
3.3 井下电视监测
图5
4 结论及讨论
1)在老区油田高台子油层引进PNN测井方法并应用于10口井中,整体措施符合率达80%,结合实际测井资料、井下电视成像和整体措施结论证明,PNN测井方法适用于纵向薄层分层较多的高台子油层,为准确和深化判断剩余油分布提供参考。
2)对比西部高台子油层和东部高台子油层的PNN测井成果解释可知,靠近构造带的复杂地质区域不影响PNN测井的适用性,可将PNN测井技术在老区油田的不同油层广泛应用。
3)老区油田高台子油层的实际应用和资料解释结果表明,该测井技术能够较好地指导老区油田分层堵水,监测剩余的油藏。PNN测井的应用与资料解释和生产开发紧密结合,较大地提高了老区油田高台子油层的解释精度,更加真实地反映了地层的流体信息,取得了经济效益和宝贵的仪器适用经验,在优化生产方案、实现节能减排等方面发挥了重要作用。
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利用蒙特卡罗方法模拟研究NaI和BGO晶体探测器对不同γ射线的响应。模拟结果表明,BGO晶体的光电峰和第一逃逸峰对计数贡献大,而NaI晶体的逃逸峰贡献大。对于井眼和地层流体分别为油和水砂岩地层,模拟改变NaI和BGO晶体探测器的直径和长度时的非弹性散射γ射线响应能谱,采用不同能窗处理方法对地层流体的分辨能力不同,选取光电峰和第一、第二逃逸峰对应的能量窗时,BGO晶体探测器比NaI晶体探测器测量的C/O(C与O的元素含量比)差值大,但受尺寸的影响不大;采用光电峰对应的能量窗时,BGO晶体探测器测量的C/O差值比NaI的大得多,且随尺寸的增加差值增大;能量道的漂移对C/O值影响较大,而能量分辨率对差值影响相对较小。
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The response spectra of NaI and BGO detectors under the condition of different energy γ-rays were simulated by using Monte-Carlo method. It is concluded that the counting efficiency of photoelectric and the first escape peaks for BGO crystal is relatively higher, and that of the first and the second escape peaks for NaI crystal makes great contribution. Under the condition of the borehole and sandstone formation filling with oil and water, respectively, the ability is different when different energy windows are selected to distinguish formation by simulating the detector response spectrum of various diameters and length of NaI and BGO crystal. The C/O value difference of BGO crystal is higher than that of NaI crystal when the energy window includes photoelectric peak, the first and the second escape peaks, but it is less affected by the different sizes of detector crystal. Using photoelectric peak corresponding to the energy window, the C/O value difference of BGO crystal detector is much larger than that of NaI, but it increases with the crystal size increasing. The C/O value is greatly affected by energy drifting, while relatively a little by energy resolution.
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Fluid identification and saturation calculation for complex reservoir based on PNN logging
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