伊陕斜坡西南缘长63致密砂岩储层流动单元特征

刘一慧,曹 涛,王 磊,邢 杨,吴雨风,彭业雄

(1.长庆油田分公司第七采油厂,陕西 西安 710016; 2.长庆油田分公司油田开发事业部,陕西 西安 710018; 3.长安大学 地球科学与资源学院,陕西 西安 710054; 4.长庆油田分公司第十采油厂,甘肃 庆阳 745699)

储层非均质性一直是影响储层评价的关键因素[1-2],而流动单元能够有效地划分非均质性储层类型[3-4],为非均质性储层内的油气勘探部署提供依据。国内外对流动单元并无统一的定义,但均认为其在空间上具有连续的相似岩石物性[5-6]、外有非渗透性隔挡层,并且砂体内被非渗透界面分隔的储集单元[7-9]。本文研究的流动单元是指储层内纵横向上连续、物性及渗流特征相似的储集带,它能将储层非均质性由微观物性的非均质表现转换为储集带的宏观非均质性,从而实现非均质性储层的快速分类和定量分析。

国内外学者对流动单元划分的研究已近40年,研究方法由最初的沉积—成岩—构造作用综合法、岩性—物性特征综合法、储层层次分析法等定性、半定量研究方法转变至现在应用多元统计分析、机器学习算法分析等方法进行的定量研究[10-13];研究内容也从简单的表征高、中、低渗储层特征,划分储层类型[11-14],到现在应用于渗透率解释、油藏数值模拟以及预测剩余油分布等方面[15-18]。但以往的研究缺乏对于低孔、特低渗类储层流动单元的研究,也极少结合油田生产动态资料来进行验证流动单元划分的可靠性。

鄂尔多斯盆地伊陕斜坡西南缘H307井区,多数长63产油井已进入中、高含水期,产油量急剧下降,含水率急剧增加,油田稳定生产面临问题。剩余油的控制因素及分布规律模糊,主要是由于储层特征的认识不够深化,特别是对剩余油的微观赋存状态和渗流通道的特征机器形成机理的认识不足,加上在前期的调剖堵水措施等地质研究过于粗糙,已成为提高采收率的瓶颈[19-20]。为有效地动用研究区长63油层组低渗透油藏,以多因素聚类分析法对长63致密砂岩储层流动单元类型进行划分,再结合油田动态生产资料验证划分结果,以期为研究低孔、特低渗类储层流动单元提供新思路。

1 区域地质概况

研究区HJ油田H307井区行政归属于甘肃省,构造上处于鄂尔多斯盆地伊陕斜坡西部(图1),区域内构造平缓[21]。受印支运动影响,晚三叠世盆地发育一套典型、完整的陆相碎屑岩沉积体系。研究区延长组从长10至长1沉积期,经历了湖盆扩张至消亡的全过程,长6段沉积于湖盆萎缩初期和三角洲沉积向湖盆内扩张期[21],是一套浊积扇沉积,主要有浊积水道主体、水道侧翼、浊积水道间3类沉积微相。

图1 研究区位置及地层岩性Fig.1 Location and formation lithology of the study area

图2 长63孔隙度、渗透率分布Fig.2 Histogram of porosity and permeability distribution of Chang 63

2 流动单元研究方法与参数选取

由于储层渗流特征受到沉积背景、储层物性、成岩作用、断层性质、孔喉结构等多种因素的影响[12,16-17]。本文从80口井长63岩心样品的分析化验资料中,优选出孔隙度(φ)、渗透率(K)、单砂体厚度(H)、泥质含量(Vsh)、流动分层指数(FZI)、孔喉半径(R35)6个属性参数作为流动单元划分参数变量。其中,φ、K、H、Vsh可以根据岩心分析或者测井资料获取,FZI、R35则需要通过其他参数转化,其计算过程如下[22]。

(1)流动分层指数。

(1)

式中,FZI为流动分层指数;RQI为油藏品质系数;φz为孔隙体积与颗粒体积之比;φe为有效孔隙度;K为渗透率。

(2)R35值。R35是指压汞曲线上进汞饱和度达35%时所对应的孔喉半径。在有岩心样品压汞分析的情况下,可以直接从压汞曲线上读取;没有压汞曲线的情况下,可以采用Winland方程求取[18]。

lgR35=0.732+0.588lgKr-0.864lgφr

(2)

式中,R35为进汞饱和度35%时所对应的孔喉半径;Kr为渗透率;φr为孔隙度。

再通过因子分析方法,提取多参数变量内部的共性因子,将变量内部本质相同的潜在因子归入一个主因子,以此减少变量分析的数目;同时,还可以对主因子所代表的地质内涵进行命名,使其符合地质意义[23];再以聚类分析将样本中具有相似性质的样本归为一个“族”,每个样品在聚类分析开始时各自成一类,然后按亲疏的远近逐次合并,直到最后所有的样品归为一大类为止[24-25],以此划分流动单元类型;最后,以上述岩心样品的聚类分析结果作为判别分析的学习样本,采用贝叶斯判别分析方法,建立4类流动单元的判别函数,从而实现非取心井的流动单元的定量划分。

3 流动单元划分结果

3.1 主因子分析

通过对选取的6个参数进行因子分析,方差分析结果见表1。前4个因子的累计方差贡献率达到97.851%,达到了因子分析的精度要求,基本涵盖了6个参数所携带的主要信息,因此选择前4个因子作为因子分析的主因子。

表1 因子分析的总方差解释Tab.1 The interpretation of total variance of factor analysis

旋转后的因子载荷矩阵见表2。从表2中可以看出,主因子1(F1)在渗透率(K)、流动分层指数(FZI)上有较大的载荷,分别为0.956和0.951,表明F1主要反映这2个参数指标的变化,这2个参数主要反映储层的流动能力,因而可以将F1命名为“流动因子”;主因子2(F2)在孔隙度(φ)、孔喉半径(R35)上有较大的载荷,分别为0.974和0.937,表明F2主要反映这2个参数指标的变化,这2个参数主要反映储层的储集能力,因而可以将F2命名为“储集因子”;主因子3(F3)在单砂体厚度(H)上有较大的载荷,载荷系数为0.990,该因子主要反映储层的发育规模,因而可以将F3命名为“规模因子”;主因子4(F4)在泥质含量(Vsh)上有较大的载荷,载荷系数为0.997,该因子主要反映泥质含量指标的变化,因而可以将F4命名为“泥质含量因子”。

表2 旋转后因子的载荷矩阵Tab.2 Load matrix of the rotated factor

根据因子得分系数矩阵,可以得出4个主因子得分函数:

(3)

3.2 聚类分析

对研究区80口井长63岩心进行聚类分析,将其流动单元划分为E、G、M、P共4类。E—P类流动单元,储层的φ、K、H、FZI以及R35参数平均值随流动单元质量变差而减小,Vsh则是随流动单元质量变差而变大(表3)。

表3 H307井区长63储层流动单元各参数平均值Tab.3 Average value of flow unit parameters of Chang 63 reservoir in H307

由表3可知,E、G、M、P流动单元中,E类流动单元的物性特征最好,G类流动单元的储层物性较好,M类流动单元的储层物性中等,类流动单元的储层物性最差。

研究区长63致密砂岩储层以G、M类型为主,所占比例分别为30.36%、35.33%,累计厚度分别为4 107、3 397 m;其次为P类型,所占比例23.25%,累计厚度1 916 m;E类型流动单元发育最少,所占比例11.07%,累计厚度1 676 m(图3)。

3.3 贝叶斯判别

判别分析是在样本类别确定的条件下,通过探索已知类别的样本各指标参数与相应类别之间的关系,利用这些关系设计一套标准。当新样本需要确定其类型时,则利用已建立的标准即判别函数判断,并实现样本分类。

图3 流动单元占比及累计厚度柱状Fig.3 Flow unit proportion and cumulative thickness bar chart

以上述岩心样品的聚类分析结果作为判别分析的学习样本,采用贝叶斯判别分析方法,建立4类流动单元的判别函数,从而实现非取心井的流动单元的定量划分。

(4)

式中,Y1、Y2、Y3、Y4分别为流动单元E、G、M、P的贝叶斯判别函数式。

判别分析结果显示,4类流动单元综合正判断率为96.8%。其中,E类、G类、M类、P类流动单元正判率分别为100%、98.5%、96.4%、92.1%,说明利用建立的判别函数进行流动单元类型归属的判定是可行的。

综上所壕,在研究区判断研究区未知长6储集砂体流动单元类型时,只需将标准化取值后的φ、K、H、FZI、R35及Vsh代入式(4),其中得分最高即数值最大的Y就代表该储集砂体的流动单元类型(Y1、Y2、Y3、Y4分别代表E、G、M、P类流动单元)。

4 动态生产资料验证划分结果

不同类型的流动单元具有不同的物性特征,反映在生产动态特征上也会有所不同,因此选用油田开发井的动态生产资料来验证储层流动单元划分的合理性。

4.1 生产井初期产能验证

统计78口生产井186个单砂体初期产能数据如图4(a)所示。统计结果表明,E类流动单元初期产能最高,平均日产油4.2 m3、日产液7.8 m3;其次为G类流动单元,平均日产油4.2 m3、日产液5.3 m3;M类流动单元平均日产油1.7、日产液3.5 m3;P类流动单元产能最差,平均日产油0.6、日产液0.8 m3。初期产能的高低与流动单元的质量属性相匹配,流动单元类型由E类向P类变化,储层初期产能也相应减少。

4.2 注水井吸水能力验证

统计分析研究区63口注水井150个单砂体吸水剖面资料数据如图4(b)所示。结果表明,研究区长63储层的渗流能力随流动单元类型变化而变化,总体规律表现为流动单元类型由P类向E类变化,储层渗流能力也随之增强。其中,E类流动单元吸水能力最强,绝对吸水量20.5 m3/d,吸水强度3.4 m3/(d·m);G类流动单元吸水能力较强,绝对吸水量12.7 m3/d,吸水强度2.3 m3/(d·m);M类流动单元吸水能力中等,绝对吸水量7.9 m3/d,吸水强度1.3 m3/(d·m);P类流动单元吸水能力最弱,绝对吸水量3.4 m3/d,吸水强度0.6 m3/(d·m)。

图4 研究区4类流动单元产能和吸水能力对比Fig.4 Comparison of productivity and waterintake capacity of 4 types of flow units in the study area

以上分析结果表明,无论初期产能高低还是吸水能力强弱,均与流动单元的质量相关,即流动单元类型由E类向P类变化,生产井初期产能与注水井吸水能力也相应降低或减弱。说明以φ、K、H、Vsh、FZI、R35这6个参数的多因素聚类分析方法划分流动单元特的结果可信度高。

5 结论

对于研究区低孔、低至特低渗储层的流动单元研究,多因素的主因子分析、聚类分析以及贝叶斯判别等综合多元统计分析方法具有实用性强、可信度高的特点。

(1)研究区长63致密砂岩储层流动单元类型可划分为E、G、M、P共4类,F1(流动因子)、F2(储集因子)、F3(规模因子)和F4(泥质含量因子)是控制流动单元类型的4个主因子的主要因素,以φ、K、H、Vsh、FZI、R35共6个参数聚类。其中,以G类、M类流动单元分布为主,占比分别为30.36%、35.33%;P类次之,占比23.25%;E类最少,占比11.07%。

(2)贝叶斯判别E、G、M、P类流动单元的正判断率分别为100%、98.5%、96.4%、92.1%,综合正判断率达到96.8%;流动单元类型与动态生产资料的高匹配性也表明聚类分析与贝叶斯判别的可信度高。初期产能高低、吸水能力强弱与流动单元的质量属性相匹配,流动单元类型由E类向P类变化,储层初期产能也相应减少,吸水能力也随着减弱。