基于测井资料的低孔低渗储层产能预测方法研究

◇中国石油辽河油田分公司勘探开发研究院 伍泽云

储层产能是对储层动态特征进行评价的一个综合指标。利用测井储层评价的方式得到的储层参数，基本都是用来描述储层的静态特征，而很少用来描述储层的动态特征。利用测井资料对产能进行分析和研究就是试图达到从静态向动态转变的目的。研究区为典型的低孔低渗储层，常规试油产液量低，需对其进行酸化、压裂后才能达到工业开采价值。而目前对于如何利用常规测井资料预测低孔低渗储层压裂后的产能可借鉴和参考的成熟方法比较少。本文将费歇（Fisher）判别方法引入产能预测，首先对产层进行定性判别，再在定性判别的基础上对储层产能进行定量的预测。实际结果表明Fisher判别方法的正确率比较高，可达75%，基本能够满足实际生产的需求。

产能是油气开发过程中对储层动态特征进行评价的一个综合指标，通常是生产潜力和多种因素在相互制约、相互影响的过程中达到的某种动态平衡[1]。而产能分析是指根据油气井的储层地质情况以及生产资料，对生产井的产量的各种影响因素进行分析和研究，进而对后续的产量进行比较合理的预测，从而为开发方案的有效制定提供一定的数据支撑[2]。目前，在地球物理测井领域，国内外许多学者在产能预测方面已做过一些研究，但大都是预测储层的自然产能。而对于一些常规试油产液量较低，需要对其进行酸化、压裂才可以获得工业开采价值的储层而言，利用常规测井资料预测其压裂后的产能可借鉴和参考的成熟方法比较少[1-2]。

研究区为典型的低孔低渗储层，地层水矿化度变化较大，泥质含量重和低含油饱和度导致油、水层电性差异小且孔隙结构复杂，油藏类型为岩性、断层-岩性油气藏。常规试油产液量低，需对其进行酸化、压裂后才能达到工业开采价值。本文通过分析产能指数与储层参数之间的关系发现，米产油量与各特征值之间的整体相关性较差，且水层与非水层的测井特征值交叉严重，无法用传统方法将其区分开，因此引入模式识别中的Fisher判别法首先对储层产油量的级别进行定性判别，再在此基础上定量预测产能。

1 理论基础

在油田开发的过程中，储层产能高低主要取决于储层自身性质，储层油气产能（米采油指数）可表示为[2-4]：

2 产能情况分析

通过对全区所有单层压裂改造层的试油数据进行分析，优选测井特征值GR，AC，DEN，Rt，孔隙结构指数含油饱和度So，建立了米产油量与这些测井值之间的关系。结果表明：米产油量与各特征值之间的整体相关性较差，且水层与非水层的测井特征值交叉严重，通过常规图版无法将其区分开来。因此，本次研究的首要任务是把水层与非水层分开，然后再进行非水层的产油量预测。

3 费歇尔（Fisher）判别介绍

Fisher判别是多元统计分析中的一种判别归属方法，其本质是通过投影的方式将多维问题进行简化，使其转化一维问题[5-7]。该方法是选择一个比较合理的投影轴，使所有的样品点都可以投影到这个轴之上，最终得到单独的投影值。对这个投影轴的方向的要求是：最大限度的减小每一种投影值所形成的类内离差，而最大限度地增加不同类投影值之间的类间离差[5-7]。本文研究认为，由于研究区情况复杂，储层是否产油显然是多个测井特征值的复杂函数，想要将其区分开需要借助数学方法进行降维处理。

4 定性模型的建立

模型建立步骤：①根据试油结果，以日产油0.1t为界限，将产层分为两个等级（如表1所示）；②建立Fisher定性判别模型。

表1 储层产能等级划分表

由于研究区比较复杂，储层非均质性强，导致各砂组影响产能的关键因素有所不同，因此，在研究过程中分砂组进行分析，得出各砂组Fisher判别模型，从判别结果看，总体符合率较高（表2）。

表2 不同砂组预测模型及判别吻合率

5 定量模型的建立

在Fisher定性判别的基础上，分析米产油量与各测井特征值之间的关系，优选出自然伽马、声波时差和含油饱和度三个测井相应特征值，通过多元回归得出各砂组2类产油层产能预测模型：

1砂组：米产油=10-3.582+0.031So+0.011GR+0.005AC*h，r=0.92。

2砂组：米产油=10-0.409+0.001So+0.003GR-0.001AC*h，r=0.81。

3+4砂组：米产油=106.428+0.016So+0.022GR-0.040AC*h，r=0.85。

图1（a）为各砂组预测日产油量与实际日产油量对比图。从图中可看出，预测结果与实际日产油量吻合较好。用未参加建模的试油层对各砂组产油预测模型进行验证，图1（b）为预测产油量与试油产油量交会图，从图中可看出预测结果整体较好，共验证24层，其中有6层与产能级别不符，总符合率为75%，能够满足油田生产需求。

图1 实际应用结果

6 结论

本文通过分析米产油量与测井特征值及储层参数的关系认为，传统图版法无法区分水层与非水层，把Fisher判别法引入产能预测，先建立定性判别标准，进而利用多元回归的方法建立定量预测模型。通过具体实例研究证明了Fisher判别法和多元统计方法对储层产能预测的有效性和实用性，正确率达到75%，能够满足生产需要。这说明对于储层产能预测，除了用传统的油藏工程方法外，利用地球物理测井资料进行预测的方法也行之有效。该方法的成功应用既为储层产能评预测提供了新的思路，也为该区域开发的部署与规划提供了重要的理论基础。