2022, Vol. 34
2. 西南石油大学 地球科学与技术学院，成都 610500;
3. 中国地质大学 构造与油气资源教育部重点实验室，武汉 430074;
4. 中国石化胜利油田分公司 勘探开发研究院，山东 东营 257015;
5. 中国石油西南油气田分公司 页岩气研究院，成都 610500
,
YAN Jianping1,2,3
,
WANG Min4,
WANG Jun4,
GENG Bin4,
LI Zhipeng4,
ZHONG Guanghai5,
ZHANG Ruixiang2
2. School of Geoscience and Technology, Southwest Petroleum University, Chengdu 610500, China;
3. Key Laboratory of Tectonics and Petroleum Resources, China University of Geosciences, Ministry of Education, Wuhan 430074, China;
4. Research Institute of Exploration and Development, Sinopec Shengli Oilfield Company, Dongying 257015, Shandong, China;
5. Research Institute of Shale Gas, PetroChina Southwest Oil & Gas Field Company, Chengdu 610500, China
东营凹陷在大地构造分区上为渤海湾盆地济阳坳陷东南部的一个次级构造单元[1]，是一个形成于晚侏罗世—古近纪的、总体上为“北断南超、北陡南缓”的开阔型箕装断陷湖盆[2]。东营凹陷南部斜坡带在古近纪时期构造活动强烈，构造坡折规模大，形成了河流、三角洲、浊积扇和滩坝等砂岩体[3]，其中，沙河街组发育的滩坝、浊积砂岩由于沉积速度快，储层非均质性大，孔隙结构复杂，呈典型的低渗透特征[4-5]。
大量勘探开发实践表明，低渗透砂岩油气藏储层物性及品质是影响油气产能和开发的主要因素[6-7]，而岩石微观孔隙结构是影响储层物性及品质的关键，孔隙结构特征对复杂低渗透储层油气勘探具有重要意义[8]。刘伟等[9]分析了孔喉半径均值、最大孔喉半径等孔隙结构参数对产能的影响。闫建平等[4, 10]对东营凹陷南斜坡古近系沙河街组沙四段（Es4）低渗透砂岩孔隙结构进行了特征分析与分类，确定了有效储层的大孔孔径主要为160~1 480 nm，大于160 nm的孔隙占比90% 以上。低渗透砂岩油气藏产能评价十分重要，一方面影响前期勘探的效果，另一方面可为开发规划方案的设计和合理配产提供有力依据[11]。许多学者对孔隙结构与产能的关系、产能的预测等开展了研究。鞠传学等[12]通过微观孔隙结构特征参数确定了孔隙结构分级界限，建立了孔隙、喉道分级标准对孔隙结构进行定量分类评价，并结合生产动态资料厘清了不同孔隙结构类型的产能差别。黄娅等[13]选取排驱压力、中值压力、最大孔喉半径等毛管压力曲线参数，构建了反映储层孔隙结构的综合定量化参数，即压汞因子，并结合声波时差和试油生产资料建立了储层分类图版及标准，以此对孔隙结构评价的同时也表征了产能。何羽飞等[14]从产能分析出发，以测井资料为基础，利用灰色关联多参数分析方法建立了储层产能分级评价模型。前人采用多种手段对低渗透砂岩孔隙结构进行了研究，也有学者将孔隙结构及相关参数结合用于表征产能，但是对于孔隙结构中喉道特征的研究还不够深入，孔隙结构应用于产能评价时还未直接将反映孔隙结构的参数与产能预测有机地结合起来。
以东营凹陷南坡F154区块古近系沙河街组沙三段（Es3）低渗透砂岩储层为例，在岩心覆压物性测试、铸体薄片、恒速压汞、高压压汞、X射线衍射及常规测井资料的基础上，开展储层微观孔隙结构特征研究，明确喉道特征及孔隙结构的影响因素；利用生产数据求出能够表征产能的采油强度，并分析其与孔隙结构参数的关系，基于采油强度对孔隙结构进行分级分类，将孔隙结构类型及参数刻度至测井曲线，以孔隙结构类型作为桥梁纽带，与试油投产资料进行分析，建立采油强度与测井敏感变量的函数关系，以期在一定程度上解决复杂低渗透砂岩储层产能预测的难题。
1 孔隙结构特征及因素 1.1 低渗透砂岩物性特征低渗透砂岩储层物性参数是其储集能力及渗流能力的反映[15]，其中孔隙度和渗透率是评价储集层品质的重要参数。孔隙度反映岩石储集空间的多少，渗透率则反映储集层孔隙空间的连通性和渗流能力[16]。从东营凹陷南坡F154区块4口井古近系沙河街组沙三段38个样品的孔隙度与渗透率分布关系[图 1（a）]可知，孔渗分布范围广；从在压力为3.00 MPa下的覆压渗透率分布[图 1（b）]可知，0.000 1~1.000 0 mD均有分布，主要为0.010 0~0.100 0 mD，该区低渗透砂岩孔隙结构的复杂性。
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下载原图 图 1 东营凹陷南坡F154区块Es3储层渗透率与孔隙度的关系（a）及分布（b） Fig. 1 Relationship(a)and distribution(b)of permeability with porosity of Es3 reservoir in block F154, south slope of Dongying Sag |
孔隙结构特征在微观上反映了储集层的储集及渗流能力，是储集层评价和分类的重要依据[5]。通常采用毛细管压力曲线来描述储层孔隙结构，得到表征岩样孔隙结构的特征参数，进而分析孔隙度和绝对渗透率的大小。恒速压汞是一种检测岩石微观孔隙结构特征的先进技术，以很低的恒定速度将汞注入岩石孔隙，以保证准静态进汞过程的发生，通过监测汞注入过程中的压力升降，将岩石内部的孔隙和喉道分开，检测结果能够直观、定量地分析孔隙、喉道、孔喉半径比的大小及分布特征等[17-18]，但存在进汞压力低，测量的孔喉半径范围小的缺点[19]，而高压压汞虽然无法将喉道与孔隙分开进行表征，但进汞压力高，测量的孔喉半径范围大，能够表征孔隙结构的复杂性和非均质性[17]，能描述储层的渗透率贡献量、进汞量所占比例等。因此，在研究中综合这2种方法，能准确地表征低渗透砂岩的微观孔隙结构特征。
选取研究区内孔隙度相差不大，但渗透率相差较大的2块样品：F142-1（7）（孔隙度20.58%，渗透率0.439 8 mD）和F154-8（11）（孔隙度18.12%，渗透率0.089 5 mD），利用恒速压汞参数开展定量化分析（表 1），可知：①二者喉道半径集中分布在1.00 μm左右，但F142-1（7）喉道半径大于1.00 μm的喉道占比19.41%，而F154-8（11）喉道半径大于1.00 μm的喉道占比仅为5.26 %，且F142-1（7）存在喉道半径超过14.00 μm且占比达3.93% 的喉道[图 2（a）]。②二者孔隙大小均集中分布且大小相近[图 2（b）]。③ F142-1（7）孔喉比小，而F154-8（11）孔喉比偏大，F142-1（7）的孔隙结构优于F154-8（11）[图 2（c）]。④ F142-1（7）大于14.00 μm的喉道占比较大，对渗透率的贡献也大，而F154-8（11）渗透率的主要贡献者是2处喉道半径较小处，大喉道（大于14.00 μm）对渗透率反而几乎无贡献[图 2（d）]。综合分析表明大喉道及大喉道占比多对渗透率有着重要的控制作用。
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下载CSV 表 1 东营凹陷南坡F154区块Es3储层4块岩样孔、渗及压汞参数 Table 1 Data of porosity, permeability and mercury injection parameters of four rock samples ofEs3 reservoir in block F154, south slope of Dongying Sag |
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下载原图 图 2 东营凹陷南坡F154区块Es3储层2块样品恒速压汞参数分布 Fig. 2 Distribution of constant-rate mercury injection parameters of two samples of Es3 reservoir in block F154, south slope of Dongying Sag |
压汞曲线中值压力决定了流体在储层中流动的难易程度[20]。孔隙喉道歪度是表示孔喉频率分布对称性的参数，反映众数相对的位置，众数偏于粗孔隙端称为粗歪度，偏于细孔隙端称为细歪度，对于储集层来说，孔隙度高、渗透率好、排驱压力低、饱和中值压力越小，饱和中值半径越大、歪度越粗，则物性越好。
从高压压汞实验角度出发，分析孔隙度相差不大而渗透率相差较大样品：F154-7（6）（孔隙度17.52%，渗透率0.142 0 mD）和F154-7（7）（孔隙度9.65%，渗透率0.000 3 mD），利用高压压汞参数上的差异性，进一步分析微观孔隙结构参数对渗透率的影响（参见表 1），可知：①高压压汞参数存在区别，F154-7（6）排驱压力及饱和中值压力均小于F154-7（7），平均孔喉半径大于F154-7（7）。② 2块样品的进汞曲线形态相似，F154-7（6）曲线整体上处于F154-7（7）曲线之下，且向左下方凸出，前者排驱压力较低、进汞饱和度较高[图 3（a）]，代表歪度比后者更粗，即F 154-7（6）孔隙喉道分布频率众数偏于粗孔隙端。③ F154-7（6）的喉道半径总体上比F154-7（7）喉道半径大，且大喉道更多，大于0.16 μm的大喉道数量明显更高；当喉道半径大于0.16 μm时，对F154-7（7）渗透率的贡献开始下降，而对F154-7（6）渗透率的贡献仍然上升，这说明F154-7（6）渗透率大主要是喉道半径大于0.16 μm的喉道的贡献[图 3（b）]。
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下载原图 图 3 东营凹陷南坡F154区块Es3储层2块样品高压压汞反映的孔隙结构特征 Fig. 3 Pore structure characteristics reflected by high pressure mercury injection of two samples of Es3 reservoir in block F154, south slope of Dongying Sag |
东营凹陷南坡Es3时期沉积的滩坝、浊积砂岩是一种重要的低渗透油气储集体[21]。低渗透砂岩3块样品来源于Es3，X射线衍射结果显示：样品中石英+ 长石的质量分数为7%~87%，黏土矿物的质量分数为5%~32%，方解石质量分数为1%~28% [图 4（a）]。黏土矿物中又以高岭石和伊利石为主，高岭石质量分数为16%~76%，绿泥石质量分数为6%~41%，伊利石+伊蒙混层质量分数为7%~70% [图 4（b）]。
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下载原图 图 4 东营凹陷南坡F154区块3口井Es3储层低渗透砂岩矿物含量分布 Fig. 4 Mineral content distribution of low permeability sandstone of Es3 reservoir of three wells in F154 block, south slope of Dongying Sag |
不同矿物的理化性质不同，对岩石的微观孔隙、喉道及宏观孔隙度、渗透率等会产生一定的影响，从而对岩石的孔隙结构有控制作用。对研究区内3口井Es3储层共7个样品进行相关性分析得知：孔隙度和渗透率均与方解石、黏土含量成负相关关系，而与石英含量成正相关关系（图 5）。
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下载原图 图 5 东营凹陷南坡F154区块Es3储层孔隙度、渗透率与矿物含量的关系 Fig. 5 Relationships of porosity and permeability with mineral content of Es3 reservoir in F154 block, south slope of Dongying Sag |
从矿物含量的角度分析，F154-7（2）与F154-7（7）是同一口井的2块样品，F154-7（2）（孔隙度13.54%、渗透率0.067 2 mD），F154-7（7）（孔隙度9.65%，渗透率0.000 3 mD），二者孔隙度相差不大，但渗透率却相差2个数量级。铸体薄片显示：F154-7（2）方解石含量较少[图 6（a）]，F154-7（7）方解石含量高达27%，且方解石主要以胶结物形式存在[图 6（b）]，大量方解石胶结，使得渗透率急剧减小[图 6（c）]。
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下载原图 图 6 东营凹陷南坡F154区块Es3储层2块样品矿物含量特征及与渗透率关系 Fig. 6 Mineral content characteristics and relationship with permeability of two samples of Es3 reservoir in F154 block, south slope of Dongying Sag |
表征产能的方式有很多，如米采油指数m3/（d· MPa·m）[11]，千米井深稳定产量104 m3/（km·d）[12]，采油指数m3/（d·MPa）[22]，平均采液指数t/（d·m· MPa）[23]，油井日产油量m3·d-1[24]等，结合东营凹陷南坡F154区块Es3砂岩储层实际的生产情况选择了采油强度t/（d·m）来表征产能。
2.1 孔隙结构参数与产能关系通过整理研究区4口井生产层段数据和相应的孔隙度和渗透率（表 2），分析与采油强度间的关系，结果表明孔隙度、渗透率都与采油强度有明显的正相关关系，渗透率与采油强度相关系数更高，一定程度上说明渗透率对产能的影响作用更明显（图 7）。
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下载CSV 表 2 东营凹陷南坡F154区块Es3储层生产层段采油强度及孔隙度、渗透率数据表 Table 2 Oil production intensity, porosity and permeability of Es3 reservoir in F154 block, south slope of Dongying Sag |
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下载原图 图 7 东营凹陷南坡F154区块Es3储层采油强度与孔隙结构参数的关系 Fig. 7 Relationships of oil production intensity with porosity and permeability of Es3 reservoir in block F154, south slope of Dongying Sag |
结合冯进等[11]及油田已有生产应用合理性原则，将采油强度进行分级来表征孔隙结构分类。从上文的分析可知，孔隙结构越好，物性越好，产能相对越大，将采油强度数据和孔隙结构参数进行详细地对比，基于产能分级（采油强度分级）将孔隙结构划分为3类（图 8），并明确每一类的孔隙结构参数及采油强度范围（表 3）。
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下载原图 图 8 东营凹陷南坡F154区块Es3储层基于采油强度分级的孔隙结构分类 Fig. 8 Pore structure classification based on oil production intensity grading of Es3 reservoir in block F154, south slope of Dongying Sag |
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下载CSV 表 3 东营凹陷南坡F154区块Es3储层不同类型孔隙结构的参数范围 Table 3 Parameter range of different types of pore structures of Es3 reservoir in block F154, south slope of Dongying Sag |
低渗透砂岩孔隙结构复杂，表现在地层剖面中测井响应变化快、非均质性强，但对剖面进行优化分层后，在层单元内孔隙结构相对均匀，不同孔隙结构类型的层段其测井响应特征不同[10]，通过精细地刻度测井曲线发现东营凹陷南坡F154区块F154-1井沙三中层段，Ⅰ类孔隙结构在测井响应上表现出低自然伽马（GR），高声波时差（AC），高地层电阻率（Rt）的特征，储层参数表现为高物性值、低泥质含量。Ⅲ类的测井响应表现为较高GR、低AC、低Rt，储层参数表现为低物性、高泥质含量（图 9）。Ⅱ类的测井响应介于Ⅰ类和Ⅲ类之间。
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下载原图 图 9 东营凹陷南坡F154区块F154-1井Es3储层测井识别孔隙结构类型与采油强度对应关系 Fig. 9 Corresponding relationship of pore structure types identified by well logging with production intensity of Es3 reservoir of well F154-1 in block F154, south slope of Dongying Sag |
测井曲线可在一定程度上反映不同孔隙结构类型的差异，GR，AC是反映孔隙结构类型的敏感响应变量，利用归一化[25]后的AC和GR曲线与图 9第9道所示的刻度坐标进行重叠，2条曲线间的距离及差值可识别孔隙结构类型：当AC与GR重合时，泥质含量较高，孔隙结构差；当AC与GR分开的距离加大时，泥质含量较低，孔隙结构好（图 9）。F154-1井在Es3经压汞得到3个平均孔喉半径数据：0.30 μm，0.24 μm和0.22 μm，对应深度分别为2 647.90 m，2 674.25 m和2 644.25 m，对应的归一化后GR-AC值分别为-0.106，-0.046和-0.020，当2条曲线相距越远，GR-AC值越小，孔隙结构越好，表现出的孔隙结构参数也越好（图 9）。
核磁共振测井是目前公认的一种最有效利用测井资料评价储层孔隙结构的方法，通过对地层流体中氢核核磁共振信号的观测获得横向弛豫时间T2分布，进而得到与孔隙结构有关的信息[26]，结合核磁共振测井进行分析可知：采油强度低，孔隙结构类型差的层段T2谱大多呈单峰分布，且峰值对应的横向弛豫时间较低（图 10）。
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下载原图 图 10 东营凹陷南坡F154区块F14 X井Es3储层测井识别孔隙结构类型及核磁共振测井T2谱 Fig. 10 Pore structure types identified by well logging and verified T2 spectrum of NMR logging of Es3 reservoir of well F14 X in block F154, south slope of Dongying Sag |
由以上分析可知，平均孔喉半径（参见图 9）及T2谱弛豫特性反映的孔隙结构参数与测井识别的孔隙结构类型有较好的一致性（图 10），说明测井曲线可以反映孔隙结构类型，进而能够反映孔隙结构参数，一定程度上能够反映采油强度。
4 基于测井参数的产能预测方法利用东营凹陷南坡F154区块Es3砂岩储层测井资料预测产能的基本原理是在充分分析已有的测井、油气测试和岩心数据的基础上，建立产能与测井数据之间的关系，利用测井数据评价和预测产能[27]。
4.1 产能预测模型的建立为了通过测井敏感变量构建产能预测模型，利用4口井共5个层段的采油强度值及对应测井曲线值（表 4）分析两两之间的相关性，鉴于测井不同变量量纲、人为因素的干扰，将相应参数进行归一化后，对测井参数与采油强度的相关性进行分析，可知采油强度与GR成负相关关系，与AC、深感应电阻率（RLLD）、深中感应电阻率差值（RLLD-RLLM）成正相关关系，相关系数均较高（表 5），考虑到单一敏感曲线存在的误差性，因此选取这4个相关性较高的测井变量作为产能预测模型中的自变量参数。
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下载CSV 表 4 东营凹陷南坡F154区块Es3储层4口井中5个层段的生产及测井数据 Table 4 Production and logging data of Es3 reservoir of five intervals of four wells in F154 block, south slope of Dongying Sag |
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下载CSV 表 5 东营凹陷南坡F154区块Es3储层测井变量与采油强度相关性分析 Table 5 Correlation of well logging variables and oil production intensity of Es3 reservoir in block F154, south slope of Dongying Sag |
构建采油强度与4个测井敏感变量的线性预测模型：
| $ Y=a G R+b A C+c R_{\mathrm{LLD}}+d\left(R_{\mathrm{LLD}}-R_{\mathrm{LLM}}\right)+e $ | (1) |
式中：Y为采油强度，t/（d·m）；a，b，c，d，e均为变量系数，利用表 4中5个层段采油强度及各层段的测井响应参数，利用多元回归方法可知，a = 0.494 2，b = 0.795 2，c = 0.000 2，d = 0.557 8，e = -0.036 5。
4.2 产能预测模型实际应用及检验将建立的产能预测模型应用于4口井中的8个层段，计算出各层段的预测采油强度（表 6），实际采油强度与预测的采油强度相关性较好，绝对误差低于0.380 t/（d·m），表明预测采油强度与实际采油强度比较接近（图 11），预测效果较好。
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下载CSV 表 6 东营凹陷南坡F154区块4口井Es3储层8个层段采油强度预测效果统计 Table 6 Prediction effect of oil production intensity of Es3 reservoir of eight intervals of four wells in F154 block, south slope of Dongying Sag |
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下载原图 图 11 东营凹陷南坡F154区块Es3储层采油强度预测模型检验 Fig. 11 Test of oil production intensity prediction model of Es3 reservoir in F154 block, south slope of Dongying Sag |
实际数据处理过程中，可以将产能预测模型直接运用于测井剖面数据中，计算出一条预测采油强度的曲线，以东营凹陷南坡F154区块内F142-1井为例（图 12），读取产能测试层段（A段，B段，C段，D段，E段）测井计算的预测采油强度曲线平均值，并与实际采油强度进行对比，可知，5个层段内预测结果与实际结果均较为相近，其绝对误差分别为0.039 t/（d·m），0.016 t/（d·m），0.143 t/（d·m），0.276 t/（d·m），0.276 t/（d·m），平均绝对误差为0.150 t/（d·m），预测结果符合预期。
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下载原图 图 12 东营凹陷南坡F154区块F142-1井Es3储层预测采油强度曲线计算结果与实际对比 Fig. 12 Comparison of predicted and actual oil production intensity of Es3 reservoir of well F142-1 in F154 block, south slope of Dongying Sag |
（1）东营凹陷南坡F154区块Es3低渗透砂岩孔喉分布特征复杂，方解石、黏土矿物胶结物对孔隙结构及孔渗影响大；喉道尺度及数量决定了渗透率值的高低，有效储层喉道半径大于1.00 μm的喉道占比超19%，且超过14.00 μm的喉道半径占比达到3.93%。
（2）东营凹陷南坡F154区块Es3低渗透砂岩储层采油强度与孔隙结构参数具有明显相关性，将孔隙结构基于产能分级划分出3类，采油强度越大，孔隙结构越好。采油强度大的Ⅰ类孔隙结构其孔隙度大于15%、渗透率大于0.015 0 mD、平均孔喉半径大于0.10 μm，排驱压力小于1.80 MPa、中值压力小于8.00 MPa。
（3）自然伽马、声波时差及电阻率曲线组合特征结合归一化后的GR-AC曲线重叠法可较好地识别东营凹陷南坡F154区块Es3低渗透砂岩的孔隙结构类型，反映采油强度，实际井产能测试层段采油强度值与基于敏感曲线的采油强度预测模型的计算结果相关系数达0.9以上。
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