低对比度油层测录井综合识别方法研究与应用——以珠江口盆地陆丰油田为例

doi:10.11720/wtyht.2024.1164

低对比度油层测录井综合识别方法研究与应用——以珠江口盆地陆丰油田为例

刘伟男^,, 管耀, 刘道理, 石磊, 宋伟

中海石油(中国)有限公司深圳分公司,广东深圳 518054

Research and application of the log-based comprehensive identification method for low-contrast oil layers:A case study of the Lufeng oilfield in the Pearl River Mouth Basin

LIU Wei-Nan^,, GUAN Yao, LIU Dao-Li, SHI Lei, SONG Wei

Shenzhen Branch,CNOOC Ltd.,Shenzhen 518054,China

第一作者: 刘伟男(1995-),男,工程师,从事测井解释方法研究工作。Email:lwn1995@126.com

责任编辑: 叶佩

收稿日期: 2023-05-13 修回日期: 2024-01-15

基金资助:

中国海洋石油有限公司“十四五”重大科技项目“海上深层/超深层油气勘探技术”(KJGG2022-0406)
中海石油(中国)有限公司深圳分公司生产性科研项目(SCKY-2024-SZ-14)

Received: 2023-05-13 Revised: 2024-01-15

摘要

在储层评价中流体性质的准确识别是一个十分关键的问题。然而在珠江口盆地陆丰地区古近系低孔低渗储层,由于高阻水层的存在,使得油水层在常规测录井响应上对比度小,给油水层的准确识别带来困难。本文在明确低对比度油层储层特征与成因分析的基础上,针对低孔低渗储层中气测响应值受钻速、孔隙度等因素影响较大的问题,推导了Flair气测响应方程,建立Flair录井响应值校正方法。基于不同流体性质组分特征存在差异,采用Flair气测曲线构建新含油指数与含水率指数;同时采用伽马概率分布函数表征地化色谱图谱特征,提取形状因子与尺度因子进行图谱特征描述。基于敏感性参数,建立基于特征参数的流体性质识别图版。实际应用表明,综合测录井资料的流体性质识别方法具有较好的效果,识别符合率达91.3%,具有较好的推广价值。

关键词： 低对比度油层; 残余油; Flair录井校正; 地化色谱图谱; 伽马分布; 流体识别

Abstract

The accurate identification of fluid properties is critical for reservoir evaluation.However,for the Paleogene low-porosity and low-permeability reservoirs in the Lufeng area,Pearl River Mouth Basin,the low contrast between oil and water layers in conventional logs due to the presence of high-resistivity water layers complicates the identification of oil and water layers.This study first ascertained the reservoir characteristics and genetic analysis of low-contrast oil layers.Then,it developed the Flair gas logging response equation and the Flair logging response correction method,aiming to overcome the challenge that gas logging response values of low-porosity and low-permeability reservoirs are significantly influenced by factors such as drilling rate and porosity.Given the differences in the properties and components of various fluids,this study constructed new oil-bearing and water-content indices using Flair gas logging curves.Moreover,this study characterized the geochemical chromatogram using a gamma probability distribution function and extracted the shape and scale factors to describe the chromatogram characteristics.Based on sensitivity parameters,this study plotted the characteristic parameter-based fluid property identification chart.The practical application shows that the log-based comprehensive fluid property identification method can yield satisfactory effects,achieving a compliance rate of 91.3%.Therefore,this method can be popularized.

Keywords： low-contrast oil layer; residual oil; Flair log correction; geochemical chromatogram; gamma distribution; fluid identification

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刘伟男, 管耀, 刘道理, 石磊, 宋伟. 低对比度油层测录井综合识别方法研究与应用——以珠江口盆地陆丰油田为例[J]. 物探与化探, 2024, 48(3): 573-583 doi:10.11720/wtyht.2024.1164

LIU Wei-Nan, GUAN Yao, LIU Dao-Li, SHI Lei, SONG Wei. Research and application of the log-based comprehensive identification method for low-contrast oil layers:A case study of the Lufeng oilfield in the Pearl River Mouth Basin[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 2024, 48(3): 573-583 doi:10.11720/wtyht.2024.1164

0 引言

珠江口盆地陆丰地区古近系流体性质复杂,普遍发育高阻水层,并且由于研究区复杂地质环境和储层强非均质性的影响,导致常规测录井信息在储层流体性质认识上存在模糊性和多解性,不同流体性质对比度低,给流体性质的有效识别带来困难^[1-2]。但是,在勘探开发中,油层的准确识别将直接影响到储量计算、开发射孔层位。因此,研究不同流体性质的测录井响应规律,明确高阻水层成因,针对性地提取相应敏感参数,构建有效的识别图版和识别方法,准确识别油层对于储层流体识别和勘探开发具有重要意义。

在低对比度油层识别中,首先需要开展油水层低对比度成因分析,进而有针对性提取敏感参数,开展识别工作。近年来,国内外各含油气盆地发现了较多的低对比度油层,例如鄂尔多斯盆地、松辽盆地等。其中,吴应忠等^[3]、赵阳等^[4]、张志升等^[5]针对鄂尔多斯盆地,在岩性、物性、含油气性等特征分析的基础上,指出沥青质充填孔隙、高泥质含量、孔隙结构复杂以及高残余油饱和度等是研究区低阻油层的主要原因,同时构建泥质含量—孔隙度交会图等高阻水层识别图版;黄志龙等^[6]、叶新民等^[7]、肖圣东^[8]在成因分析的基础上,厘清松辽盆地南部低对比度油层的主控因素为黏土含量高、孔隙结构复杂和束缚水含量高,同时采用泥质含量—电阻率图版进行了油水层的有效识别;王淼等^[9]在对岩心和录井资料综合分析的基础上,认为渤海C油田低阻主要成因为黏土含量及残余油饱和度高,且采用电阻率—密度曲线交会图版进行了高阻水层和油层快速识别。但是上述认识是针对不同盆地,在低对比度油层成因明确的基础上,选择相应敏感参数进行流体性质识别。而针对珠江口盆地陆丰凹陷低对比度油层研究较少,且在常规测井曲线上难以进行区分,对低对比度油层识别带来较大困难。

录井作为反映储层流体变化的直接手段,且不受岩石骨架矿化类型、孔隙结构影响,在流体性质识别上得到了广泛的应用^[10]。袁胜斌^[11]、胡云等^[12]通过定性分析Flair气测录井重组分特征,提出了依据“重组分”含量和流体Bar图定性快速开展流体识别的方法;吴昊晟等^[13]基于Flair录井资料构建改进皮勒斯勒图版和流体衍生指数进行流体识别,实现了Flair流体识别方法的图版化;毛平等^[14]、邵东波^[15]通过对地化录井色谱图谱进行分析,提取总峰面积/样品重量等敏感参数,构建了识别图版,图版识别准确率达到75%以上;熊亭等^[16]通过对珠江口盆地惠州凹陷地化色谱开展分析,明确不同流体性质图谱特征,完成流体识别方法研究,识别准确率达87%以上。然而针对陆丰凹陷低对比度油层,目前研究工作较少,且由于不同方法针对的区域储层发育特征存在差异,较难直接应用于研究区块。

本文针对研究区低孔低渗储层低对比度油层识别问题,在研究区储层特征和低对比度油层测录井响应规律分析基础上,进行岩石物理特性分析,明确了低对比度油层成因机理;推导Flair气测响应方程,进而构建校正方法,在此基础上提取敏感和派生敏感参数,建立Flair流体识别图版;针对地化气相色谱资料,在分析图谱特征基础上,运用伽马分布概率函数进行形态特征重构,提取形态描述参数,建立流体识别图版。并对识别效果进行对比分析,验证了识别图版的有效性和准确性。

1 研究区概况与低对比度油层测录井响应特征

1.1 研究区概况

陆丰凹陷位于珠江口盆地珠一坳陷。油层主要分布于古近系文昌组和恩平组,油层纵向上层数多、储层非均质性强(图1)。储层岩性以岩屑石英砂岩、长石石英砂岩为主,孔隙结构以原生粒间孔隙为主。岩芯分析孔隙度为10.2%~14.9%,渗透率为0.2~87.4 mD,整体属于低孔、特低—低渗储层。

图1

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图1 珠江口盆地陆丰凹陷区域地质^[17]

Fig.1 The regional geological map of Lufeng depression in the Pearl River Basin

1.2 不同流体性质测录井响应特征

研究区发育较多的高阻水层,如图2所示,1号层为正常水层,其测井响应特征上表现为物性好、低电阻率特征,录井没有明显异常,井壁心无显示;2号层为高阻水层,其测井响应特征表现为物性中等、高电阻率特征,在录井特征上表现为显示情况较好、气测值明显异常,而取样证实为纯水层;3号层为油层,其测井响应特征表现为物性中等、高电阻率特征,在常规录井上表现为显示级别较高,气测值异常,取样证实为纯油层。前人研究结果表明,自然电位测井对流体性质变化较为敏感^[18],但是在研究区中主要采用海水基泥浆,泥浆矿化度与地层水矿化度差异不明显,导致自然电位曲线响应特征较弱^[19],因此较难采用自然电位曲线进行低对比度油层识别。

图2

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图2 陆丰坳陷低对比度油层测录井L1井响应特征

Fig.2 The logging well L1 response characteristics of low-contrast oil layer in Lufeng depression

图2中,GR为伽马曲线,单位gAPI;CAL为井径,单位in;BS为钻头直径,单位in;MLR4C、MLR3C、MLR2C、MLR1C为不同探测深度电阻率曲线,单位Ω·m;ZDEN为密度曲线,单位g/cm³;CNCF为中子曲线,单位pu;PE为光电吸收截面,单位b/e;TGAS、C₁、C₂、C₃、nC₄、iC₄、nC₅、iC₅分别为气测录井全烃、甲烷、乙烷、丙烷、正丁烷、异丁烷、正戊烷、异戊烷含量曲线,单位%。

从图2中可以看出,油层与正常水层测录井响应特征差异明显,然而与高阻水层相比其对比性差,无法从常规测录井特征上有效进行高阻水层与油层的识别。然而在实际生产中,需要准确判断流体性质,以便后续生产和储量计算等工作,因此需要开展低对比油层识别方法研究。

2 低对比度油层储层特征与成因分析

在开展低对比度油层的识别方法研究前,首先需要明确储层特征与成因,以便有针对性提取敏感参数,开展识别方法研究。本文基于岩石物理实验,分析了矿物类型、孔隙结构、地层水矿化度和残余油等因素的影响,明确低对比度油层成因,为开展测录井综合识别奠定基础。

2.1 储层矿物组成与孔隙发育特征

图3a为高阻水层、正常水层与油层X衍射分析矿物含量对比直方图,可以看出,三者在矿物类型和含量上差异较小;从铸体薄片(图3b)可以看出,古近系储层整体分选较好,磨圆为次棱—次圆状,孔隙类型以粒间孔隙为主,镜下特征表明,泥质含量较低,孔隙连通性较好,三者在岩性、孔隙结构等方面差异性较小。研究区油层与正常水层、高阻水层孔隙结构与矿物组成差异不大,两者不是研究区低对比度油层的主要成因。

图3

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图3 陆丰古近系正常水层、高阻水层与油层矿物含量、孔隙特征对比

Fig.3 The comparison map of mineral content and pore characteristics of normal water,high resistivity water and oil in Paleogene of Lufeng

2.2 地层水矿化度特征

研究区针对古近系取得了较为丰富的地层水分析资料,表1为本油田不同层位地层水矿化度值,其整体分布在4 000~14 000 mg/L,分布范围较大,且不同层组之间地层水矿化度差异较大。

表1 研究区不同井、不同层位地层水矿化度分析

Table 1 The formation water salinity in different wells and layers in the study area mg·L^-1

井名	WC320	WC330	WC340	WC430	WC440	WC510	WC530	WC540
L1	14000(1)	14000(3)	14000(1)	14000(3)	8500(2)	8500(2)	4400(2)
L2							5000(2)	5000(2)
L3					8000(2)	8000(2)
L4							6000(2)

注:1为正常水层,2为高阻水层,3为含油水层。

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为了明确不同流体性质储层地层水矿化度差异大小,结合各层流体分析结果。其中,正常水层和含油水层地层水矿化度在14 000 mg/L左右,而高阻水层地层水矿化度相比正常水层和油层要低,总体在10 000 mg/L以下,且变化范围大,在4 400~8 500 mg/L之间。综合分析发现油层、正常水层与高阻水层之间矿化度差异较大,且不同层位高阻水层地层水矿化度也存在一定差异。

为了进一步研究矿化度对电阻率影响规律,采用纯岩石电阻率计算公式对不同矿化度、饱和度条件下电阻率值进行模拟^[20-21]。

(1)

R_{t} = \frac{a R_{w}}{φ^{m} S_{w}^{n}}

式中:R_t为岩石电阻率,Ω·m;R_w为地层水电阻率,Ω·m,与矿化度之间呈现反比例关系;a、m为岩电参数;ϕ为孔隙度,v/v;S_w为含水饱和度,v/v。

图4为在温度120 ℃,孔隙度为0.14条件下,不同地层水矿化度、不同饱和度下电阻率变化关系。可以看出,在地层水矿化度14 000 mg/L条件下,含水饱和度S_w为50%时,地层电阻率为12 Ω·m,与4 000 mg/L地层水矿化度下水层电阻率相当。分析表明,当油层与水层地层水矿化度存在较大差异时,会引起水层高阻,导致水层与油层难以直接辨识。

图4

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图4 不同矿化度、不同饱和度岩石电阻率值模拟计算

Fig.4 The simulation of resistivity with different salinity and saturation

2.3 残余油影响

图5为高阻水层、正常水层与油层相渗曲线。图5a中,从正常水层到油层,等渗点逐渐左移,且相同含水饱和度条件下,油层油的相对渗透率较低,说明油层更偏向于油湿,油以油膜的形式附着在岩石表面^[22],而高阻水层相渗曲线与油层更为一致;同时在图5b中,根据含水饱和度与相对渗透率比值关系^[23],正常水层为强水湿,而高阻水层与油层偏向于油湿。说明相比于正常水层,高阻水层储层润湿性发生较大变化,以油湿为主。

图5

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图5 陆丰凹陷古近系正常水层、高阻水层与油层相渗曲线

Fig.5 The relative permeability curve characteristics of normal water,high resistivity water and oil in Paleogene of Lufeng

为了分析高阻水层润湿性发生变化的原因,利用直接反映储层中原始流体赋存状荧光薄片分析资料(图6),可以看到,高阻水层L2井4 156 m处在黏土薄膜、原生粒间孔和长石解理缝上有烃类充注特征;同时高阻水层L2井4 173.75 m处在石英次生加大边黏土线和石英及长石颗粒裂缝中有烃类充值,证实了高阻水层中存在部分残余油气,导致润湿性与正常水层存在差异。

图6

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图6 研究区高阻水层荧光薄片

Fig.6 The fluorescence thin slice of high resistivity water layer in the study area

从图4中可以看出,在相同地层水矿化度下,随着含水饱和度的降低,电阻率逐渐升高。说明残余油对电阻率变化存在较大影响,当残余油饱和度较高时,会导致水层高阻。

综合上述分析,研究区低对比度油层的主要成因为低地层水矿化度和存在残余油。

在明确低对比度油层储层特征及成因后,需要开展识别方法研究。由于油层与高阻水层、正常水层中烃类含量和组分的差异,其中正常水层不含烃类,而油层烃类组分较为齐全^[24],高阻水层中含有部分烃类物质,这些烃类物质会溶解于地层水中,由于不同组分在水中溶解度的差异,其组分含量有较大差异,基于不同流体性质中储层烃类物质组分和含量的差异,本次研究采用测录井资料进行储层流体性质的识别方法研究。

3 基于Flair气测校正的低对比度油层识别方法

本次研究考虑到储层低孔低渗,气测值易受钻速、钻井液排量、钻头直径等工程参数和储层物性等储层品质的影响,首先推导了气测响应方程及校正方法,以提高气测响应对含油性变化的敏感度。

3.1 Flair气测响应方程及校正

Flair气测录井主要反映单位时间内破碎岩石的含烃量,其响应值主要取决于单位时间内破碎岩石的体积、岩石的孔隙度和饱和度。在研究区,储层孔隙度变化范围为10%~15%,钻速为6~14 min/m,为了更好地建立气测录井响应值与含油气性的关系,需要开展Flair气测录井响应方程推导,在此基础上构建校正方法,使得Flair气测值对流体饱和度变化更加敏感。

钻头在钻进过程中单位时间内破碎岩石的含烃量表达式可以用式(2)表示:

(2)

V_{油} = π r^{2} V_{o} t φ S_{o}

式中:t为时间,s;r为井眼半径,m;V_o为钻速,m/s;φ为孔隙度,v/v;S_o为含油饱和度,v/v。其中πr²V_ot表示单位时间内破碎岩石的体积,φS_o表示单位体积的含烃量。

由于气测工作往往是在地面进行,因此需要将地层原油体积换算到地面,以准确表达气测工况下的原油体积。根据原油高压物性特征,将地层单位岩石中原油体积换算为地表体积:

(3)

V_{油 地 表} = π r^{2} V_{o} t φ S_{o} / B_{o}

式中:B_o为地层原油体积系数。

由于油气往往是分散在钻井液中,因此需要求取钻井液中含油浓度。其中单位时间内循环的钻井液的体积为V_钻井液=F_流量×t,即破碎油气分散在钻井液中。地表条件下油气在钻井液中浓度为:

(4)

C_{油} = \frac{V_{油 地 表}}{V_{油 地 表} + V_{钻 井 液}}

。

对于Flair录井仪器,其脱气管线流量为500 cm³/min,其每次脱气的钻井液体积均为300 cm³,加热至70 ℃进行脱气,保证脱气条件和脱气效率的一致性^[25]。综合式(1)~(4),可以计算出地层油气在管线中的体积分数,即气测值C_g:

(5)

C_{g} = \frac{300 π r^{2} V_{o} t φ S_{o} / B_{o}}{500 π r^{2} V_{o} t φ S_{o} / B_{o} + 500 F_{流} t}

根据式(5),气测值除了与含油饱和度有关,还与钻速、钻井液流量、井眼直径和原油体积系数相关。为了简化公式,对式(5)取倒数,得到式(6):

(6)

\frac{1}{C_{g}} = \frac{5}{3} + \frac{5 F_{流}}{3 π r^{2} V_{o} t φ S_{o} / B_{o}}

在式(6)中,为了提高气测值对含油气饱和度的敏感程度,令校正因子 $K = \frac{F_{流}}{V_{o} φ r^{2}}$ ,则

(7)

T_{g a s 校 正} = T_{g a s} \times K

。

采用本文校正方法对L1井文昌组储层Flair气测资料进行校正(图7),从图中可以看到,相比于校正前,校正后气测值与含油气饱和度之间相关关系得到了较好的提升,同时气测值随饱和度变化而变化的幅度更加明显。

图7

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图7 校正前后气测值与含油饱和度关系(L1井)

Fig.7 The relationship between gas response value and oil saturation after correction

3.2 基于Flair气测数据的低对比度油层识别方法

由于油层以及水层中组分及其溶解度存在较大差异,因此油层与水层中特征组分不同。油层主要以重烃组分为主,其中储层中含油情况主要取决于液态烃的含量,而在标准温度与压力条件下,C₁~C₄呈现气态,而C₆及以上烷烃呈现液态;在此基础上构建流体指数F_T与含油性指数 $F_{O}$ ^[13]:

(8)

F_{T} = \frac{n C_{6} + n C_{7} + n C_{8}}{n C_{4} + i C_{4} + n C_{5} + i C_{5}}

(9)

F_{O} = \frac{(n C_{6} + n C_{7} + n C_{8} + C_{7} H_{14})^{2}}{C_{1} + C_{2} + C_{3}}

式中:C₁为甲烷含量;C₂为乙烷含量;C₃为丙烷含量;iC₄为异丁烷含量;nC₄为正丁烷含量;iC₅为异戊烷含量;nC₅为正构戊烷含量;nC₆为正构己烷含量;nC₇为正构庚烷含量;nC₈为正构辛烷含量;C₇H₁₄为甲基环己烷含量;单位为%。

从图8可以看出,采用F_T-F_O指数交会图可以较好的区分油层,然而含油水层与水层较难区分。在本地区,存在经过改造后的水层,其储集空间主要被水和烃类溶解气充填,而气测组分中的苯(C₆H₆)和甲苯(C₇H₈)相比于其他组分在水中溶解度更高,因而引入含水指数I_w:

(10)

I_{w} = \frac{C_{6} H_{6} + C_{7} H_{8}}{n C_{5} + i C_{5} + n C_{6} + n C_{7} + n C_{8}}

。

图8

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图8 陆丰古近系不同流体类型流体指数与含油性指数交会

Fig.8 The crossplot of fluid index and oil-bearing index of different fluid types in Lufeng Paleogene

为了更好地融合反映流体性质的流体指数F_T与含油指数F_O,采用基于曲线信息的重叠法将两者进行融合^[26],得到新含油指数F_TO:

(11)

F_{T O} = l g (F_{O}) - [a \times l g (F_{T}) + l g (b)]

式中:参数a、b采用图7中油层界限曲线斜率以及截距。

在敏感参数构建基础上采用新含油指数F_TO与含水指数I_w进行流体类型识别,图9为不同流体类型识别图版,可以看出,图版能够较好区分油层、水层和含油水层,其中水层呈现较高含水指数和较低新含油指数特征、油层呈现较高新含油指数与较低含水指数特征。

图9

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图9 陆丰凹陷古近系储层流体识别图版

Fig.9 The identification chart of Paleogene reservoir fluid in Lufeng sag

4 基于地化色谱形态参数的低对比度油层识别方法

由于地化录井检测烃类组分更为齐全(范围从C₁₁~C₃₄),且其直接对岩屑样品进行分析,检测数据更为直接。在分析不同流体性质储层烃类组分、开展流体性质识别方面有着较好的应用效果,因此本文在完成基于Flair气测录井识别方法研究的基础上,进行了不同流体性质储层地化色谱特征分析和流体识别方法研究。

4.1 不同流体性质储层色谱特征与形态分析

基于地化色谱资料开展流体性质分析,首先进行典型图谱分析,厘清不同流体性质在图谱特征上的差异。图10a为研究区典型油层色谱特征,表现为组分齐全、分布范围广、主峰碳数较低、热解响应值高,整体呈现梳状分布;图10b为含油水层色谱特征,相比于油层,其响应特征为正构烷烃组分不全、分布范围较窄、主峰碳数略高、热解响应值较低,整体呈现“三角型、人字型”分布;图10c为高阻水层响应特征,其响应特征为正构烷烃组分不全,分布范围较含油水层更窄、主峰碳数略低,响应值较为集中,呈现典型三角型分布特征,图10d为正常水层响应特征,其响应特征为整体呈现平滑基线。

图10

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图10 不同流体类型典型地化色谱图谱特征

Fig.10 The geochemical chromatographic characteristics of different fluid types

因此,可以看出,从油层到水层,热解图谱从响应值高、分布范围广、主峰碳数小向响应值低、分布范围窄、主峰碳数大变化。谱图特征从“梳状”向“三角型”变化。

4.2 色谱形态参数提取与流体性质识别方法

在图谱特征分析的基础上,可以开展流体性质定性识别,然而该方法受人为主观因素影响大、无法进行自动识别。因此需要对图谱特征形态进行描述,提取对应特征参数,构建合适识别图版与方法。

对于不同流体类型,色谱形态存在较大差异。然而无论其谱图特征是“梯型”还是“三角型”,整体上均为单峰形态且左右不对称。而作为统计学中一种连续概率分布函数,伽马分布整体上有一个峰值,同时左右不对称,与色谱图谱特征具有较好的吻合性^[27]。式(12)为伽马分布概率公式:

(12)

f (x) = \frac{x^{(γ - 1)} e x p (- x / β)}{β^{γ} Γ (γ)}

式中:参数γ为形状因子,β为尺度因子,Γ(γ)为伽马函数,γ和β决定了伽马分布特征,因此本文中针对这两个参数进行提取。

图11为图谱原始特征(蓝色)与伽马拟合特征(红色)对比,可以看出,二者具有较好的一致性,说明伽马分布能较好地对图谱特征进行描述。

图11

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图11 典型图谱形态与伽马分布拟合效果对比

Fig.11 The fitting comparison between typical atlas morphology and gamma distribution

在参数提取的基础上,考虑到从油层到水层,图谱差异性主要体现在主峰碳数、响应高低和分布范围等方面,对伽马分布尺度因子和形态因子变化规律进行模拟,以获取参数与图谱变化规律对应性。

图12为模拟不同尺度因子和形态因子下伽马分布。可以看出,随着形态因子γ变大,主峰逐渐后移,反映在色谱图谱特征上表征主峰碳位置;随着尺度因子β变大,图谱逐渐变宽、变缓,同时峰值响应值逐渐变小,为了消除尺度因子β变化过程中主峰位置的偏移现象,因此将其与形态因子进行组合,采用β/γ表征图谱的饱满程度,其中β/γ越高,饱满程度越低。

图12

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图12 不同尺度因子、形态因子伽马分布模拟

Fig.12 The gamma distribution simulation of different scale factors and shape factors

在上述参数确定的基础上,采用组合参数β/γ与形态因子γ进行流体类型识别,图13为β/γ-γ交会,可以看到,图版能够较好地将油层进行区分,有效进行油层与高阻水层识别工作。

图13

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图13 陆丰凹陷古近系地化色谱特征参数流体识别图版

Fig.13 The fluid identification chart of geochemical chromatographic characteristic parameter in Lufeng depression

5 应用效果分析

根据研究区实际情况,依据本文研究方法对储层流体类型进行划分。表2为流体识别结果与实际取样结果对比符合情况。根据对比情况可以看出,整体符合率达到91.3%。通过多井实际应用和符合率验证结果可知,符合率较高。

表2 陆丰凹陷古近系流体识别与取样分析对比

Table 2 The comparison of Paleogene fluid identification and sampling analysis in Lufeng sag

序号	井名	深度范围/m	流体识别结果		取样结果	符合情况
序号	井名	深度范围/m	Flair录井	地化色谱	取样结果	符合情况
1	L1	3278.8~3292.3	油层	-	地层水样	不符合
2	L1	3433~3443.7	含油水层	-	含油20%,其余为地层水	符合
3	L1	3657.3~3661.1	水层	-	取样微含油	符合
4	L1	3673.5~3680.7	水层	-	地层水样	符合
5	L1	3690.3~3698.1	油层	-	含油32%,其余为泥浆滤液	符合
6	L2	4095.6~4101.2	油层	-	油样	符合
7	L2	4145.2~4159.3	水层	-	地层水样	符合
8	L3	4165~4169	油层	-	油样	符合
9	L5	3298.7~3315.5	含油水层	含油水层	含油10%,其余为地层水	符合/符合
10	L5	3570.2~3598.5	水层	水层	地层水与泥浆滤液混合样	符合/符合
11	L6	3548.5~3552.1	水层	水层	地层水样	符合/符合
12	L7	4458.2~4559.2	油层	油层	生产油层	符合/符合
13	L7	4560.3~4565.4	含油水层	油层	生产油层	不符合/符合
14	L7	4166~4176.7	水层	水层	地层水样	符合/符合
15	L8	3946~3952.2	油层	-	测试油层	符合
16	L8	3954~3959	油层	-	测试油层	符合
17	L8	3960.5~3969.8	油层	-	测试油层	符合
18	L8	3970.5~3985.5	油层	-	测试油层	符合
19	L8	4004.2~4007	油层	-	测试油层	符合
20	L8	4008.5~4023.5	油层	-	测试油层	符合
21	L8	4041.4~4047	油层	-	测试油层	符合
22	L9	3551.6~3556.0	油层	油层	油样	符合/符合
23	L9	3562.1~3571.2	水层	水层	地层水样	符合/符合

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将Flair与地化色谱两种分析方法进行对比。相比于Flair录井,地化色谱识别准确率更高,但是地化色谱相对资料较少,且岩屑样品的选择人为因素较多。因此在实际应用中主要采用Flair录井进行流体性质识别,采用地化色谱识别结果进行补充与验证。

图14为L9井基于测井与录井综合流体识别结果。从图中可以看出,1号和2号解释层分别识别为油层和水层。其中1号层MDT取样结果为油样,同时Flair录井判别结果与地化色谱特征,均判断为油层,2号层MDT取样结果为水层,判断为水层,整体认识较为一致。

图14

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图14 测录井L9井综合流体识别成果

Fig.14 The fluid identification results comprehensive of logging well L9

6 结论

1)本文针对研究区低对比度油层,在孔隙结构、黏土类型和含量、地层水矿化度和残余油等因素分析基础上,明确了地层水矿化度和残余油饱和度是形成研究区高阻水层和低对比度油层的主要因素。

2)在Flair气测响应方程推导基础上提出校正因子K,同时引入流体综合指数F_TO与含水指数I_w构建流体识别图版。进行地化色谱图谱形态参数提取,基于尺度因子与形态因子构建识别图版。

3)实际应用效果表明,本文提出识别方法在研究区识别符合率达到91.3%,充分发挥了测录井资料在陆丰凹陷复杂流体性质识别中的作用,达到了提供流体识别准确率的目的。

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

代一丁, 牛子铖, 汪旭东, 等.

珠江口盆地陆丰凹陷古近系与新近系油气富集规律的差异及其主控因素

[J]. 石油学报, 2019, 40(S1):41-52.

DOI:10.7623/syxb2019S1004 [本文引用: 1]

珠江口盆地陆丰凹陷同时发育古近系文昌组油藏、恩平组油藏和新近系珠江组油藏，不同层系表现出不同的油气富集规律。在古近纪强烈裂陷阶段形成的文昌组深湖相泥岩具有厚度大、有机质丰度高的特点，是陆丰凹陷油气的主要来源。古近系油藏埋深较大，主要分布在洼陷斜坡和洼中隆起位置；新近系油藏埋深较浅，主要分布在远离洼陷的凸起带。古近系储层主要为湖相三角洲成因，埋深较大，物性相对较差；新近系储层主要为海相沉积，埋深较浅，物性相对较好。新近系圈闭的形成主要受构造控制，发育背斜和断背斜圈闭；古近系圈闭的形成往往受构造和岩性共同控制。包裹体分析表明，不同含油层系具有不同的成藏时间，文昌组、恩平组和珠江组分别在12 Ma、11 Ma和9 Ma成藏。古近系油藏和新近系油藏具有不同的运移输导特征，砂体和断裂的组合构成了多种输导模式。古近系油藏具有近源运聚成藏的特征，以短距离的砂体侧向输导和断裂垂向输导为主；而新近系油藏表现为远源运聚成藏的特征，砂体和控洼断裂构成复合运移通道。不同的油气富集规律导致古近系和新近系油藏具有不同的成藏主控因素。其中，文昌组油藏主要受控于储层发育特征，恩平组油藏主要受控于储-盖组合，而珠江组油藏主要受控于圈闭发育条件。

Dai

Y D

, Niu

Z C

, Wang

X D

, et al.

The difference of hydrocarbon enrichment law between Paleogene and Neogene in Lufeng Sag of Pearl River Mouth Basin and its main controlling factors

[J]. Acta Petrolei Sinica, 2019, 40(S1):41-52.