2017,
Vol. 412. 中国石化胜利油田分公司油气勘探管理中心, 山东东营 257017;
3. 山东科技大学地球科学与工程学院, 山东青岛 266590;
4. 胜利油田测井公司, 山东东营 257017
, YANG Shaochun1 , FAN Aiping3 , ZHANG Xuecai2 , WANG Jun2 , ZHUANG Wenshan2 , CAO Haifang2 , ZHENG Xugang2 , ZHU Yong2 , MA Xuetuan4
2. Petroleum Exploration Management Center of Shengli Oilfield Company of SINOPEC, Dongying 257017, China;
3. College of Earth Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China;
4. Well Logging Company of ShengLi Oilfield, Dongying 257017, China
火成岩油气藏已成为油气田勘探开发的重要领域之一[1-2], 准噶尔盆地车排子凸起石炭系发现了一批火成岩油藏[3-5], 表明该区具有巨大的勘探潜力。前人针对该区的研究多侧重于火成岩油气储层特征、油气成藏条件与成藏主控因素[6-9], 尚无针对该区火山岩储层系统的储量参数研究。储量是指导油气田开发方案和确定投资规模的重要依据, 但火山岩油藏的复杂性增加了储量计算的难度[10-11]。笔者以PX井区为例, 利用火山岩油藏岩心、岩屑、测井和地震等资料, 识别岩性岩相, 划分储量计算单元; 研究裂缝的测井响应和储层“四性关系”, 求取关键储量参数, 建立该区火山岩的“孔隙-裂缝”双介质测井解释模型。
1 研究区地质概况PX井区位于准噶尔盆地西北缘车排子凸起东北部, 构造上属于车排子推覆构造前缘带, 东以红车断裂带与昌吉凹陷相邻(石炭系顶面构造图见图 1)。区内整体为一北西高、南东低的单斜构造, 发育多条断裂, 以北西向和北东向为主, 有少量近东西向断裂, 形成了断块构造格局[12-14]。
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图 1 PX井区石炭系顶面构造 Fig.1 Carboniferous top surface structure of PX well area |
研究区地层自下而上发育石炭系、侏罗系、白垩系、古近系和新近系, 目的层石炭系为研究区钻井揭示的最古老地层, 全区广泛分布, 与上覆地层呈角度不整合接触。钻井揭示最大厚度约2 000 m(未钻穿), 据地震资料推测厚度大于5 000 m。准噶尔盆地西缘分区的石炭系包括下统太勒古拉组、包古图组和上统希贝库拉斯组。该区石炭系钻遇地层均为上统希贝库拉斯组(图 2), 也是研究的目的层段, 总体为一套陆相—浅海相沉积, 主要岩性为厚层的火山岩、火山沉积岩及少量沉积岩互层。图 2为研究区X9井石炭系火山岩剖面相图(其中, RD为深侧向电阻率; GR为自然伽马; RMSL为微球形数字聚焦电阻率; AC为声波时差; DEN为密度; CNL为补偿中子孔隙度)。
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图 2 X9井石炭系火山岩剖面相图 Fig.2 Sectional phase diagram of Carboniferous volcanic rocks for well X9 |
PX井区石炭系储层以火山岩为主, 发育有火山熔岩、火山碎屑岩和火山沉积岩。火山熔岩以玄武岩和安山岩为主, 可占全部岩性的40%;火山碎屑岩以火山角砾岩和凝灰岩为主, 凝灰岩占据主导, 可占全部岩性的42%;火山沉积岩较少, 以凝灰质泥岩为主。储层储集空间以溶蚀孔、杏仁孔、原生裂缝和溶蚀缝为主, 储层以裂缝-孔隙型储层为主, 可占所有储层厚度的63%, 其次为溶蚀孔洞型和孔隙型, 分别占23%和14%, 纯裂缝型储层最少, 只在安山岩中发育, 占储层总厚度的2%。
PX油田的原油密度为0.937 8 g/cm3, 以重质原油为主要特征。油藏地层压力为10.68~12.25 MPa, 压力系数为1.07~1.08, 油层中部温度36~41 ℃, 地温梯度2.25 ℃/100 m, 为常压低温系统。
区内油气自东南部昌吉凹陷二叠系和侏罗系烃源岩生成后, 通过骨架砂体、不整合和断层进入浅部石炭系火山岩储层, 其中大断层为烃源岩油气垂向运移通道, 派生出的一系列以逆断层为主的次级调节断层对油气的横向运移起到输导作用; 不整合和骨架砂岩使得油气长距离侧向运移, 并最终在石炭系顶相对高孔渗储层的断块圈闭中成藏, 是典型的远源成藏及新生古储油气组合, 组合模式见图 3。根据石炭系构造、储层特征、试油资料及油水分布特点, 认为本区石炭系各断块具有独立的油水系统, 油藏类型为带底水的断块油藏。
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图 3 X2井-X8井-X14井剖面油气组合及岩相分布 Fig.3 Oil and gas combination and lithofacies distribution of X2-X8-X14 well profile |
油气储量计算方法包括类比法、容积法、产量递减法、统计模拟法等[15], 其中容积法在中国油气储量计算中应用最为广泛, 适用于单一裂缝系统油气藏、断块油气藏和复杂圈闭油气藏[16]。根据PX井区强非均质性、断层多、油藏复杂的地质条件和前期动态资料较少的勘探实际, 利用容积法对目的层进行储量参数计算。容积法计算储量的公式如下:
| $ N=100Ah\varphi \left( 1-{{S}_{\rm{wi}}} \right){{\rho }_{\rm{o}}}/{{B}_{\rm{oi}}} $ | (1) |
式中, N为石油地质储量, 104 t; A为含油面积, km2; h为有效厚度, m; φ为有效孔隙度; Swi为原始含水饱和度; ρo为地面原油密度, g/cm3; Boi为原始原油体积系数。
3.2 火山岩岩性识别与期次划分研究区储层岩性较为复杂, 不同岩性储渗性能差别较大, 结合岩心和镜下薄片鉴定, 以及常规测井响应特征、测井资料交会图法、Fisher判别法和微电阻率成像测井响应等测井资料进行岩性识别。与测井响应特征相对应, 绘制密度-自然伽马(DEN-GR)、地层电阻率-自然伽马(Rt-GR)的交会图, 找出火山岩对应的测井曲线数值范围, 对岩性进行识别, 识别结果见图 4。根据测井曲线数值和DEN-GR、Rt-GR交会图可较好地区分火山熔岩、火山碎屑岩和火山沉积岩大类, 但对于具体某种岩性的识别能力相对较差, 因此要准确地识别火成岩岩性必须与其他方法相结合。选取测井参数时选用对岩性比较敏感的6条曲线(GR、AC、Rt、DEN、CAL(井径)、CNL), 利用Fisher判别函数进一步对岩性进行识别, 从而得到各类岩性判别函数:
| $ \begin{align} &{{\mathit{\Phi }}_{\rm{A}}}=-0.210GR-0.145\Delta t+259.584\rho-0.419{{R}_{\rm{t}}}+ \\ &3.816{{\varphi }_{\rm{CNL}}}+23.113d-451.200. \\ \end{align} $ | (2) |
| $ \begin{align} &{{\mathit{\Phi }}_{\rm{V}}}=-0.085GR+0.004\Delta t+236.810\rho-0.497{{R}_{\rm{t}}}+ \\ &3.585{{\varphi }_{\rm{CNL}}}+26.0d-431.778. \\ \end{align} $ | (3) |
| $ \begin{align} &{{\mathit{\Phi }}_{\rm{T}}}=-0.039GR-0.077\Delta t+249.279\rho-0.464{{R}_{\rm{t}}}+ \\ &3.966{{\varphi }_{\rm{CNL}}}+23.592d-443.747. \\ \end{align} $ | (4) |
| $ \begin{align} &{{\mathit{\Phi }}_{\rm{B}}}=-0.302GR-0.143\Delta t+263.745\rho-0.525{{R}_{\rm{t}}}+ \\ &3.640{{\varphi }_{\rm{CNL}}}+28.240d-503.051. \\ \end{align} $ | (5) |
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图 4 研究区火山岩岩性综合识别 Fig.4 Comprehensive identification of lithology of volcanic rocks in research area |
式中, ΦA为安山岩岩性判别函数; ΦV为火山沉积岩岩性判别函数; ΦT为凝灰岩岩性判别函数; ΦB为玄武岩岩性判别函数; GR为自然伽马, API; Δ t为声波时差, μs/m; Rt为地层电阻率, Ω·m; ρ为密度测井值, g/cm3; φCNL为中子孔隙度测井值; d为井径值, m。
利用该判别函数对原196个样品数据进行自身检验, 对火山熔岩以及火山沉积岩类识别效果达90%以上, 对薄层火山碎屑岩判对率为74.7%, 主要因其对薄层的不均一蚀变的安山岩识别效果差造成判对率偏低。而微电阻率成像测井图像纵、横向分辨率高, 经过地质刻度, 可以较精细地识别岩性[17-18]。由此, 将常规测井资料与成像测井资料相结合, 对研究区石炭系火山岩岩性进行综合识别, 可细分出5种具体类型(图 4)。
在岩性识别基础上, 依据试井、测井和地震等方面资料综合分析, 将PX井区石炭系火山岩岩相划分为爆发相、溢流相及火山沉积相3种类型, 自下而上可细化为3个期次:期次一在研究区的西北及东南部主要发育爆发相, 在研究区的西南部主要发育溢流相, 东北部主要发育火山沉积相; 期次二以爆发相和溢流相的分区分布为特征; 期次三以爆发相为主(图 3)。不同期次的火成岩体, 因为有不同的油水系统, 并且该区3个期次均获得工业油流, 故在储量计算中将该区火山岩油藏按岩相期次划分为3个单元进行计算。
3.3 储量计算单元划分平面上, 研究区PX断层、PX南断层、P1-1断层、P666断层和P633南断层将油藏分成X10、X1、X9和X13 4个计算单元(图 1)。由此, 该区按区块和期次分别进行储量参数的计算。
4 火山岩储层有效厚度判定 4.1 火山岩油气储集空间识别火山岩储层中, 裂缝既是储集空间, 又是连通储集空间的通道, 裂缝的发育有利于储层的次生改造, 对油气的产出具有决定意义。研究表明, 不能简单地把火成岩裂缝归为构造裂缝[19-20], 且构造裂缝能否构成火成岩有效的储集空间还得具体分析, 因此裂缝识别是有效厚度划分的关键。
4.1.1 常规测井识别运用声波时差-有效光电吸收截面指数(AC-PE)和自然伽马-深侧向-浅侧向电阻率交会图(GR-(RD-RS))区分玄武岩、凝灰岩和安山岩的裂缝区。在此基础上, 分岩性选择多种测井曲线, 明确四性关系, 结果如图 5所示(图中, SP为自然电位; RMSL为微球形数字聚焦电阻率; DTC为纵波时差; DTS为横波时差; DTST为斯通利波时差)。采用贝叶斯判别法建立了研究区凝灰岩、安山岩和玄武岩中裂缝和非裂缝的判别公式[21-22]。
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图 5 X5井四性关系图 Fig.5 Four characters of well X5 |
常规测井对裂缝是一个综合响应, 不能分辨裂缝的产状和形态, 且常规测井资料主要反映高导缝的发育情况, 而高阻缝在常规测井上没有明显的反映。
成像测井资料井壁覆盖面积大(可达井壁80%), 纵向分辨率高, 因此可以利用地层微电阻率扫描成像(FMI)成像测井资料确定裂缝(图 5), 并定量计算裂缝倾向和倾角, 判断天然有效裂缝发育状况及诱导缝的产生程度[23]。成像测井解释数据表明, 研究区裂缝以斜交缝为主, 倾角在30°~70°的裂缝占79.45%, 倾角大于70°的裂缝占11.1%, 而倾角小于30°的裂缝占9.45%。
4.1.3 核磁共振测井识别核磁共振测井直接反映岩石孔隙中的流体, 测量结果几乎不受岩石骨架矿物的影响[24-26], 尤其是火山岩不含铁磁物质时, 核磁共振测井信号不受影响, 因而能够有效地反映火山岩的孔隙结构[27]。结合研究区石炭系核磁测井资料与岩心观察、常规和成像测井资料进行储集空间类型研究, 结果表明本区块裂缝-孔隙型T2(横向弛豫时间)特征值基本在20 ms以上(图 6)。
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图 6 不同储集空间类型核磁共振测井特征 Fig.6 Nuclear magnetic resonance logging characteristics of different reservoir types |
PX区块多数井为大段试油, 通过试油段内的岩心、岩屑油气显示结果与测井数据相标定, 识别出岩性、物性、电性、含油性“四性”关系(图 5), 划定四性标准, 在此基础上划分有效厚度。对于复杂的火成岩油藏, 通过细分岩性建立油水干层的识别标准。研究区分岩性识别油、水、干层效果差，因此依据试油、测井解释和油田开发实际, 分区块做油层、干层、水层的电性与含油饱和度的交会图, 最终优选出了深侧向电阻率、声波时差和岩石密度3项参数, 作为常规测井评价储层含油性的敏感参数(图 7)。FMI成像测井图上显示储层溶蚀孔洞或裂缝十分发育, 而裂缝对斯通利波的影响受流体在裂缝中流动影响, 因此斯通利波识别的仅仅是开口裂缝, 通过微电阻率扫描成像测井与多极子声波测井相配合, 可以有效地识别排除诱导缝及充填缝。图 5中第一道为多极子声波测井, 有效储层的纵波、横波和斯通利波时差都有明显增大的趋势, 由此可对有效储层进行合理的筛选。
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图 7 X8区块和X5区块测井评价与储层含油性参数分布 Fig.7 Logging evaluation and reservoir parameter distribution of oil reservoir in X8 and X5 area |
稠油层和水层在核磁测井的差谱和移谱信息响应上有差别。PX井区油质较稠, 在差谱信息上, 稠油在1 s内基本上已完全极化, 无或有弱的差谱信号显示, 而水层在1 s的短等待时间内, 大孔径中的水信号没有完全极化, 有明显的差谱信号显示; 从移谱测井看, 当可动流体是油时, 长回波间隔的T2谱比短回波间隔的T2谱短, 可动峰前移, 相差2~4倍, 无论水层还是稠油储层, 其T2谱右边界均表现为前移趋势, 但稠油层T2峰值前移程度要远低于水。
综合以上多项测试技术, 建立PX井区石炭系火山岩储层有效厚度划分标准:岩心显示含油性在油斑以上; 录井资料显示含油性在荧光以上; 常规测井曲线上主要表现为低电阻率、高声波时差的特点; FMI成像测井图上显示裂缝或溶蚀孔洞发育; 核磁测井上, 油层T2谱分布范围比水层要窄, 谱峰幅度明显大于干层, 无或弱的差谱信号显示, 移谱上T2谱的右边界表现为前移趋势; 多极子声波测井资料显示纵波、横波和斯通利波能量均有较大程度的衰减, 相对于无效储层表现为3种时差的增大。
根据确定的有效储层, 结合岩性厚度分布趋势和含油面积分布, 采用内插法编制有效厚度平面图, 最后利用面积加权平均, 确定各期次和各油区块的有效厚度(表 1)。
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表 1 PX区块储层物性参数 Table 1 Reservoir physical properties in PX area |
从储集空间结构入手, 提出了针对研究区的岩性约束的“孔隙、裂缝”双介质模型优选储量参数, 综合岩心分析、成像测井解释实现了火山岩孔隙度和含油饱和度的定量计算。
5.1 有效孔隙度的求取油层有效孔隙度的确定以实验室直接测定的岩心分析数据为基础, 对于未取岩心的井采用测井数据求取有效孔隙度, 并与岩心分析数据对比, 以提高其精度。密度、中子测井预测的为储层总孔隙度, 由于双侧向预测裂缝孔隙具有局限性, 所以要运用地层微电阻率成像测井资料确定裂缝孔隙度, 总孔隙度减去裂缝孔隙度即为基质孔隙度。
5.1.1 总孔隙度解释模型由于研究区储层基本不含气, 在凝灰岩和安山岩段, 密度、中子孔隙度可以近似反映总孔隙度, 采用密度、中子孔隙度综合回归建立总孔隙度模型; 在玄武岩段中子孔隙度可以近似反映总孔隙度, 利用中子孔隙度建立玄武岩总孔隙度模型; 在火山角砾岩段, 声波孔隙度近似反映总孔隙度, 利用声波孔隙度建立火山角砾岩总孔隙度模型。
凝灰岩:
| $ {{\varphi }_{\rm{t}}}=0.2039{{\varphi }_{\rm{CNL}}}-20.3108\rho +55.1979, R=0.85. $ | (6) |
安山岩:
| $ {{\varphi }_{\rm{t}}}=0.3418{{\varphi }_{\rm{CNL}}}-22.2259\rho +60.4202, R=0.92. $ | (7) |
玄武岩:
| $ {{\varphi }_{\rm{t}}}=0.237{{\varphi }_{\rm{CNL}}}+5.0125, R=0.9511. $ | (8) |
火山角砾岩:
| $ {{\varphi }_{\rm{t}}}=0.7731\Delta t-39.204, R=0.98. $ | (9) |
式中, φt为总孔隙度。
利用上述方法, 对车排子地区X3井石炭系安山岩地层孔隙度进行计算, 计算结果与岩心实验孔隙度(图 8)相比相对误差达5%, 相关系数达0.94, 两者匹配良好, 计算精度满足地质储量计算需要。
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图 8 X3井石炭系安山岩地层孔隙度 Fig.8 Porosity of Carboniferous andesite formation for well X3 |
双侧向计算裂缝孔隙度的模型只适用于特低孔或致密地层, 且不同模型计算的裂缝孔隙度的绝对值大小存在显著的差别[28], 可利用地层微电阻率成像测井资料求取裂缝孔隙度[29]。研究区储量计算单元内7口井都有成像测井, 裂缝孔隙度φfz采用成像测井解释结果, 计算公式为
| $ {{\varphi }_{\text{fz}}}=\frac{\sum{{{l}_{\text{i}}}{{w}_{\text{i}}}}}{2\text{ }\!\!\pi\!\!\text{ }rC{{H}^{\cdot }}} $ | (10) |
式中, Li为某一深度段内第i条裂缝的长度, mm; wi为第i条裂缝的宽度, mm; r为井眼半径, m; C为FMI井眼覆盖率, 其数值随井眼半径的增大而减小; H为评价井段长度, m。
5.1.3 基质孔隙度总孔隙度与裂缝孔隙度之差即为基质孔隙度,
| $ {{\varphi }_{\rm{B}}}={{\varphi }_{\rm{t}}}-{{\varphi }_{\rm{fz}}}. $ | (11) |
式中, φB为基质孔隙度。
研究认为当储层测井综合解释结果为油层或油水同层时, 储层孔隙度才为有效孔隙度, 而解释结果为干层、水层或含油水层时, 储层孔隙度不计入有效孔隙度统计中。根据测井解释的有效层平均孔隙度分期次、分断块计算出各区块的有效孔隙度值, 并将地面孔隙度校正为地层条件下的孔隙度。
5.2 含油饱和度的计算含油饱和度可用岩心直接测定、测井资料解释、毛管压力计算等方法来确定[30-31]。根据研究区石炭系没有密闭取心和岩电实验数据的实际情况, 此次含油饱和度通过测井资料解释求取, 考虑到裂缝发育程度和分布多变给饱和度解释造成很大误差, 通过孔隙度加权平均校正总含油饱和度[32]。
5.2.1 基质含油饱和度建立阿尔奇解释模型计算基质含油饱和度, 用深感应电阻率近似作为基质电阻率Rtb, 而地层水电阻率Rw通过查等效NaCl矿化度图版获得。
用阿尔奇公式计算基质含水饱和度Swb, 其解释模型为
| $ {{S}_{\rm{wb}}}=\sqrt[^{n}]{\frac{ab{{R}_{\rm{w}}}}{{{R}_{\rm{tb}}}\varphi _{\rm{B}}^{m}}, }{{S}_{\rm{ob}}}=1-{{S}_{\rm{wb}}}. $ | (12) |
式中, Sob为基质含油饱和度; a、b为常数; m为孔隙度指数; n为饱和度指数(a、b、m、n由岩电实验数据得出)。
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表 3 不同岩性a、b、m、n取值 Table 3 Values of a, b, m, n of different lithologies |
火山碎屑岩的裂缝和与之连通的孔隙共同构成了双重介质中低孔、高渗的部分; 玄武岩中大缝和与之连通的气孔构成了双重介质中低孔、高渗部分[33-34]。根据国内外其他油田的经验, 结合研究区裂缝发育和稠油的特点, 确定凝灰岩裂缝含油饱和度为60%, 火山角砾岩裂缝含油饱和度为70%, 安山岩裂缝的含油饱和度为85%。
5.2.3 总含油饱和度总含油饱和度应等于在总的孔隙体积中油所占的比例, 计算公式如下:
| $ {{S}_{\rm{ot}}}=\left( {{S}_{\rm{ob}}}{{\varphi }_{\rm{B}}}+{{S}_{\rm{of}}}{{\varphi }_{\rm{fz}}} \right)/\left( {{\varphi }_{\rm{B}}}+{{\varphi }_{\rm{fz}}} \right). $ | (13) |
式中, Sot为总含油饱和度; Sof为裂缝含油饱和度。
6 储量计算参数效果评价研究区关键井储层参数误差分析表明, 孔隙度平均绝对误差为0.132%, 平均相对误差为5.56%, 所求的孔隙度误差总体上在所要求的误差范围之内; 将计算出的总含油饱和度与相邻同层位油藏CF3区块类比进行选值(含油饱和度55.9%), 该区平均选值50.7%和55%, 计算结果较为合理, 由此说明建立的双介质孔隙度解释模型是合理、可靠的。本文中提出的非均质火山岩储集层储量计算方法能为其他区块火山岩储集层的测井解释提供借鉴, 目前该方法已经在新疆准噶尔盆地火山岩储量评价中开始试用, 并且取得了较好的应用效果。
7 结论(1) 本文中储量计算充分利用火成岩油气藏的各种静、动态资料, 在测井参数解释结果的基础上, 基于研究区的岩性约束的“孔隙-裂缝”双介质模型方法优选储量参数, 实现了火山岩孔隙度和含油饱和度的定量计算, 通过储量计算效果评价发现计算结果符合地质规律, 表明该方法适用于火山岩裂缝型储层预测和储层参数定量评价。
(2) 研究区火山作用形成的岩石主要有凝灰岩、火山角砾岩、玄武岩和安山岩; 可划分为爆发相、溢流相及火山沉积相3种岩相类型; 储集空间包括孔隙和裂缝; 基质和裂缝的孔隙度平均绝对误差为0.132%, 平均相对误差为5.56%, 总体上在所要求的误差范围之内。
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