一种泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法

文档序号:6309 发布日期:2021-09-17 浏览:39次 英文

一种泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法

技术领域

本发明涉及一种转换方法,具体为一种泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法,属于泥质砂岩储层检测

技术领域

背景技术

相对渗透率是储层解释和产能预测的重要参数之一。实验室获取相对渗透率的方法主要为稳态法与非稳态法,但是制备价格相对昂贵且时间较长。很多研究人员建立各种转换模型使得计算的流体相对渗透率更加接近于真实测量值,而其中最具有代表性的是根据电阻率增大系数计算润湿相和非润湿相的相对渗透率的方法。

工作人员基于Poiseuille定律和Darcy定律,引入润湿相迂曲度,建立了一种新的相对渗透率模型,比原有的模型相比,该模型实验测量结果与实验测量值更接近,然而,该模型没有考虑岩心的孔隙结构。工作人员考虑孔隙结构对润湿相迂曲度的影响,通过毛管压力曲线分析,确定了孔隙结构的影响,研究了润湿相迂曲度与电阻率指数的关系,从而解决了I-Kr模型中迂曲度难以获得的问题。

公开号为CN105021506 A的发明专利公开了一种基于孔隙网络模型的三相相对渗透率的计算方法,基于孔隙网络模型的构建,再现地下的岩石孔隙结构特征,用以模拟流体的流动,并利用正交设计法,在此过程中利用正交设计法选取最好的设计参数,从而预测三相流体的相对渗透率。

但上述两种方法均在纯砂岩储层应用效果较好,在泥质砂岩储层中未考虑粘土附加导电性对实验结果的影响,因此,需要建立一种新的针对泥质砂岩储层测井相对渗透率的计算方法,从而进行产能预测与储层解释评价。

发明内容

(一)解决的技术问题

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法,以解决现有技术中在纯砂岩储层应用效果较好,在泥质砂岩储层中未考虑粘土附加导电性对实验结果的影响的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:一种泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法,包括以下步骤:

S1、根据岩电实验数据、CEC数据以及阿尔奇公式,建立一个改进的泥质砂岩储层W-S模型;

S2、根据改进的W-S模型与阿尔奇公式,建立消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数I*

S3、基于原有的电阻率指数与相对渗透率的转换模型,引入润湿相相对渗透率的修正项,建立泥质砂岩储层率指数与相对渗透率转换模型;

S4、给出井中应用流程,利用建立的泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率转换模型完成测井处理及产能预测工作。

优选的,所述S1中,基于岩电实验数据与CEC数据,建立一个改进的泥质砂岩储层W-S模型,所述改进的泥质砂岩储层W-S模型公式如下:

其中,F*为孔隙度与分散泥质砂岩总孔隙度相等的纯砂岩的地层因素,Swt为地层含水饱和度,n为含水饱和度指数;B为阳离子交换容量电导率;Qv为单位孔隙体积的阳离子交换容量,它代表岩样每单位总孔隙体积中含有的可交换阳离子的摩尔数,其单位为mol/L,Cw为地层水电导率。

优选的,所述S2中,消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数I*为:

其中,C0为100%饱含水纯岩石电导率,Ct为含油气地层电导率,C0sd为纯砂岩部分的电导率,C0sh为泥质部分的电导率,Ctsd为含油气地层砂岩部分的电导率,Ctsh为含油气地层泥质部分的电导率。

优选的,所述S3中,在原有的电阻率指数与相对渗透率的转换模型,考虑泥质对岩石导电规律的影响;基于此,将纯岩石电阻率增大系数改为泥质砂岩电阻率增大系数,改变含水饱和度指数,添加经验系数Sf w为:

通过公式拟合与平均绝对误差的计算最终确定f=1,并引入所述S2中所得出的消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数I*,建立泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率转换模型:

其中,Krw为水相相对渗透率,S*W为含水饱和度,Sw为地层含水饱和度,I*为消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数。

优选的,所述S4中,产能预测的公式如下;

原油产量的计算公式为:

其中,Pe为地层静压力(MPa);Pw为井眼压力;μo为油的粘度(mPa·s),h为有效厚度,Ko为油相有效渗透率;

Ko需要通过油相相对渗透率与油相绝对渗透率才可得出:

Ko=Kro·K

其中,Kro是油相相对渗透率,K为油相绝对渗透率,一般测井数据会给;

产水量的计算公式为:

其中,Pe为地层静压力(MPa);Pw为井眼压力;μw为水的粘度(mPa·s),h为有效厚度,Kw为水相有效渗透率;

Kw需要通过油相相对渗透率与油相绝对渗透率才可得出:

Kw=Knv·K

其中,Krw是水相相对渗透率;K为水相绝对渗透率,一般测井数据会给;

采用计算机系统实现S1、S2、S3和S4中的模型建立、校正及方程计算。

本发明提供了一种泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法,其具备的有益效果如下:

1.该泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法,考虑了泥质砂岩储层中泥质附加导电的影响,并引入润湿相相对渗透率的修正项,成功地建立了新的泥质砂岩储层电阻增大率与相对渗透率转换模型,使得计算的流体相对渗透率更加接近于真实测量值,在泥质砂岩储层应用效果较好,补充了在以往的研究中鲜有对于泥质砂岩储层相对渗透率研究的缺陷。

2.该泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法,建立了一个在井中应用的工作流程,可以较好地进行泥质砂岩储层评价与产能预测工作,给其它地区油田的产能预测工作提供了借鉴,可以进行实际应用,改变了目前对于油气储层解释评价的理论研究较多,但缺乏井中测井解释流程的问题。

3.该泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法,将新模型在井中应用,获得了泥质砂岩储层更可靠的相对渗透率及测井解释评价结果。模型实验效果良好,更适合泥质砂岩渗透性及导电性研究。

附图说明

图1为实验室测量Ct改进W-S模型计算Ct值的对比图。

图2为相渗测量曲线原理图;

图3为实验室测量与各种模型计算水相相对渗透率结果对比图;

图4为实验室测量与各种模型计算油相相对渗透率结果对比图;

图5为井中应用流程图;

图6为测井综合解释效果图;

图7为本发明方法的流程框图。

具体实施方式

下面将本发明的发明目的、技术方案和有益效果作进一步详细的说明。

应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对所要求的本发明提供的技术方案进一步的说明,除非另有说明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

本发明实施例提供一种泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率的转换方法。

请参阅图1、图2、图3、图4、图5、图6和图7,包括以下步骤:S1、根据岩电实验数据、CEC数据以及阿尔奇公式,建立一个改进的泥质砂岩储层W-S模型,S1中基于岩电实验数据与CEC数据,建立一个改进的泥质砂岩储层W-S模型,改进的泥质砂岩储层W-S模型公式如下:

其中,F*为孔隙度与分散泥质砂岩总孔隙度相等的纯砂岩的地层因素,Swt为地层含水饱和度,n为含水饱和度指数;B为阳离子交换容量电导率;Qv为单位孔隙体积的阳离子交换容量,它代表岩样每单位总孔隙体积中含有的可交换阳离子的摩尔数,其单位为mol/L,Cw为地层水电导率;

S2、根据改进的W-S模型与阿尔奇公式,建立消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数I*,S2中,消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数I*为:

其中,C0为100%饱含水纯岩石电导率,Ct为含油气地层电导率,C0sd为纯砂岩部分的电导率,C0sh为泥质部分的电导率,Ctsd为含油气地层砂岩部分的电导率,Ctsh为含油气地层泥质部分的电导率;

S3、基于原有的电阻率指数与相对渗透率的转换模型,引入润湿相相对渗透率的修正项,建立泥质砂岩储层率指数与相对渗透率转换模型,S3中,在原有的电阻率指数与相对渗透率的转换模型,考虑泥质对岩石导电规律的影响;基于此,将纯岩石电阻率增大系数改为泥质砂岩电阻率增大系数,改变含水饱和度指数,添加经验系数Sf w为:

通过公式拟合与平均绝对误差的计算最终确定f=1,并引入S2中所得出的消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数I*,建立泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率转换模型:

其中,Krw为水相相对渗透率,S* W为含水饱和度,Sw为地层含水饱和度,I*为消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数;

S4、给出井中应用流程,利用建立的泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率转换模型完成测井处理及产能预测工作,S4中,产能预测的公式如下;

原油产量的计算公式为:

其中,Pe为地层静压力(MPa);Pw为井眼压力;μo为油的粘度(mPa·s),h为有效厚度,Ko为油相有效渗透率;

Ko需要通过油相相对渗透率与油相绝对渗透率才可得出:

Ko=Kro·K

其中,Kro是油相相对渗透率,K为油相绝对渗透率,一般测井数据会给;

产水量的计算公式为:

其中,Pe为地层静压力(MPa);Pw为井眼压力;μw为水的粘度(mPa·s),h为有效厚度,Kw为水相有效渗透率;

Kw需要通过油相相对渗透率与油相绝对渗透率才可得出:

Kw=Knv·K

其中,Krw是水相相对渗透率;K为水相绝对渗透率,一般测井数据会给;

采用计算机系统实现S1、S2、S3和S4中的模型建立、校正及方程计算。

具体实施方式:

一、基于岩电实验数据、CEC数据与阿尔奇公式,建立一个改进的泥质砂岩储层W-S模型。

1.1、介绍原有的W-S模型。

Waxman和Smits(1968)根据实验结果,给出一个基于粘土矿物表面偶电层导电的泥质砂岩导电模型:

其中F*为孔隙度与分散泥质砂岩总孔隙度相等的纯砂岩的地层因素;B为阳离子交换容量电导率;Qv为单位孔隙体积的阳离子交换容量,它代表岩样每单位总孔隙体积中含有的可交换阳离子的摩尔数,其单位为mol/L,Cw为地层水电导率。C0为100%饱含水纯岩石电导率。

CEC通常应用于实验测量,而Qv则用于测井解释。两者之间的关系为:

式中:ρg为岩石平均颗粒密度(g/cm3);φt为泥质砂岩的总孔隙度。阳离子交换能力(CEC)主要是指物质与含有其它阳离子的溶液交换阳离子的能力,代表每单位质量干岩样含有的可交换阳离子量,实验室中通常以每100g干岩样中含有的可交换阳离子的毫摩尔数表示。CEC大小取决于粘土类型、分布和体积。CEC直接影响了地层电导率,因此,计算地层电导率时,需要考虑粘土因素的影响。

B=3.83(0.83-0.6e-0.5Cw) (25℃)

其中Cw为地层水电导率。

前人在计算地层的含油气饱和度时,对粘土影响的校正,不是根据粘土体积含量,而是根据粘土的阳离子交换能力。由于粘土的附加导电性很强,因而泥岩比临近砂岩有更高的导电性。对于含油气泥质砂岩,油气进入孔隙空间,代替了一部分自由水,与粘土有关的交换阳离子在剩余的水中更为集中,孔隙水中的交换阳离子浓度增大,从而使含油气泥质砂岩阳离子交换的有效容量增大,因此,建立了W-S模型:

其中,F*为孔隙度与分散泥质砂岩总孔隙度相等的纯砂岩的地层因素,Swt为地层含水饱和度,n为含水饱和度指数。B为阳离子交换容量电导率;Qv为单位孔隙体积的阳离子交换容量,它代表岩样每单位总孔隙体积中含有的可交换阳离子的摩尔数,其单位为mol/L,Cw为地层水电导率。Qv为单位孔隙体积的阳离子交换容量。

1.2、改进的W-S模型。

本文将实验测量Ct与W-S模型计算Ct进行对比,结果表明,W-S模型求得的含油气地层的电导率大于测量值(图1)。故对含油气地层W-S模型中进行改进。

原W-S模型中,假设含油气分散泥质砂岩阳离子交换的有效容量与该岩石完全含水时的阳离子交换的有效容量Qv和总含水饱和度Swt有关,即:

其中Qv为单位孔隙体积的阳离子交换容量,Swt为地层含水饱和度。

对于粘土矿物阳离子附加导电作用强的泥质砂岩储层,由于粘土的附加导电性很强,因而泥岩比临近砂岩有更高的导电性。对于含油气泥质砂岩,油气进入孔隙空间,代替了一部分自由水,与粘土有关的交换阳离子在剩余的水中更为集中,孔隙水中的交换阳离子浓度增大,从而使含油气泥质砂岩阳离子交换的有效容量增大,导致W-S模型求得的含油气地层的电导率明显大于测量值。

而在实际地层解释中,泥质砂岩阳离子交换的有效容量Qv和总含水饱和度Swt之间的关系还应进一步考虑,W-S模型计算的含油气泥质砂岩阳离子有效容量部分过大,且将(1)与(4)式相比,也不符合阿尔奇公式I的比值定义。阿尔奇公式中的I定义为:

基于阿尔奇公式,结合实际地层解释理论,在泥质砂岩储层中,本文给出了改进含油气地层的电导率:

图1给出了6块实验室测量Ct值与改进前后W-S模型计算Ct值对比图。表1列出了各个岩样的相关参数。从图中可以看出岩样的拟合曲线与改进后的W-S模型计算结果具有较好的一致性,说明改进后的W-S电阻率模型能够更好地描述含油气泥质砂岩地层的导电规律

表1岩样岩电参数与CEC数据

二、根据改进的W-S模型与阿尔奇公式,建立消除泥质附加导电性影响的电阻率增大系数I*

对于泥质砂岩地层,由于泥质的影响,地层电导率与地层水电导率不再满足简单的阿尔奇规律,低矿化度时,泥质引起的附加电导率Cex随Cw的增大而增大,导致地层电导率随Cw的增大而急剧增大;当矿化度较高时,泥质引起的附加电导率Cex不随Cw变化,地层电导率随Cw的增大而线性增大。因此,对于泥质地层,必须考虑泥质对岩石导电规律的影响。W-S模型将电导方程分为两部分,一部分是粘土组分的电导,另一部分则是电解液的电导:

其中,Cw为电解液的电导率,Ce为“粘土交换阳离子”的电导率,即粘土附加电导率,F*为泥质砂岩的地层因素,Ce=BQv。基于改进后的W-S模型,本文假设,则有:

C0=C0sd+C0sh

其中C0为100%饱含水纯岩石电导率,C0sd为纯砂岩部分的电导率,C0sh为泥质部分的电导率。

同理,含油气地层的电导率可以表示为:

Ct=Ctsd+Ctsh

其中Ct为含油气地层电导率,Ctsd为含油气地层砂岩部分的电导率,Ctsh为含油气地层泥质部分的电导率。

根据式上述公式可以得到:

C0sd=C0-C0sh

Ctsd=Ct-Ctsh

电阻率增大系数可表示为:

利用岩电实验数据以及CEC测量数据,结合建立的电阻率增大系数表达式(13),对电阻率增大系数进行校正。泥质附加导电会使岩石计算的电导率偏大,导致实验测量值偏低。因此,改进后的W-S模型,消除泥质附加导电性的影响,建立了泥质砂岩电阻率增大系数方程。

三、基于原有的电阻率指数与相对渗透率的转换模型,引入润湿相相对渗透率的修正项。建立泥质砂岩储层率指数与相对渗透率转换模型。

3.1、相对渗透率曲线测量;

将岩样抽48小时真空后,使岩心中饱和模拟地层水加压的方式。将岩心饱和。先装上岩心夹持器的出口堵头,装入岩心,将岩心夹持器接入驱替实验流程中,侵没在地层水中接上入口堵住头后。在储层温度压力条件下,用油驱替饱和水的岩心,应用高压高精密驱替泵向岩心中注入原油,驱替至无水采出为止,计量驱出水总量。在束缚水条件下,用实验油驱替达10倍孔隙体积后,即驱替达到平衡时。测量束缚水饱和度下的油相渗透率。按一定的油水比例混合进行驱油,可以利用高压高精密驱替泵,测量驱替过程中的压力及流出的地层水和油的量以及时间,一直到无油采出为止。等到流动稳定时记录岩样进口、出口压力和油、水流量,计量油水分离中的油、水量变化。同时,测量岩心两端的电阻。计算机自动采集电阻值及被驱出的液体体积。变换油水比例进行驱替,直到无油产出,即达到残余油饱和状态时测量残余油饱和度下的地层水渗透率。最后在岩心出口用分度0.02-0.1ml的25ml油水分离器和天平,精确测量出口油、水量,如图2所示。

3.2、介绍现有电阻率指数与相对渗透率转换模型;

对于完全含水纯岩石,假定地层水均为可动水且岩石骨架不导电,则岩石导电来自岩石孔中的水,其电流会沿着水流的流动路径传导,基于水流与电流流动相似性,利用达西定律以及欧姆定律通量相似性,并引入归一化含水饱和度,建立润湿相I-Kr模型(Li,2005;Li,2007);

也可写为:

马东引入弯毛细管模型,认为含水岩石与含油气岩石中水相渗流通道均保持着弯曲毛细管形状,且水流流量与电流流量相似,建立考虑迂曲度的I-Kr模型:

Pairoys考虑非润湿项流体的影响,引入残余相饱和度的概念:

其中Srnw为非润湿相残余饱和度。本文所建立的I-Kr模型采用Pairoys模型来计算非润湿相相对渗透率:

3.3、引入并确定润湿相相对渗透率的修正项;

马东模型与Li模型均为纯岩石I-Kr模型,只考虑到纯砂岩部分的导电性,通过模型计算的Krw均大于实验室测量值,如图6,这两种模型不适用于泥质砂岩储层。对于泥质砂岩储层,由于泥质附加导电性的影响,电阻率增大系数与含水饱和度在双对数坐标下呈非线性关系,尤其是在高饱和度时影响效果更为明显,因此必须考虑泥质对岩石导电规律的影响。基于此,将纯岩石电阻率增大系数改为泥质砂岩电阻率增大系数,改变含水饱和度指数,添加经验系数,对计算得到的水相相对渗透率进行经验系数修正。

通过公式拟合与平均绝对误差的计算,最后确定f=1时,使得在等渗点后的饱和度计算的水相相对渗透率与实测水相相对渗透率相等且整体效果最好,如表2所示。

当f=1时,泥质砂岩储层水相相对渗透率计算公式为:

油相相对渗透率沿用了Li模型与马东模型的油相相对渗透率计算方法。值得注意的是,公式在计算非润湿相相对渗透率时要用到润湿相的相对渗透率,所以我们在提出泥质砂岩I-Krw模型的同时,也对非润湿相相对渗透率的计算做出了改进。表2列出了不同修正项f系数下的平均绝对误差。

表2不同修正项f系数下的平均绝对误差

3.4、对比几种模型计算得到的流体相渗与测量值,并进行分析;

图3和图4分别给出了Li模型以及马东模型、泥质砂岩储层I-Kr0模型计算6块岩样的水相与油相相对渗透率值与实验室测量对比图。从图4中可以看出Li模型计算的Krw与实际测量值相差较大,马东模型计算的Krw在低含水饱和度时拟合较好,而在高含水饱和度时,拟合效果一般,平均绝对误差2.3%。本文模型计算的Krw在高含水饱和度时拟合较好,低含水饱和度时拟合效果一般,整个模型的平均绝对误差为0.8%,整体效果优于马东模型。从图4中可以看出,无论是Li模型、马东模型、泥质砂岩I-Kr模型都与实验测量值拟合较好。因此,在泥质砂岩储层高含水饱和度的条件下,可以使用本文模型计算水相与油相相对渗透率。

四、给出井中应用流程,利用建立的泥质砂岩储层电阻率指数与相对渗透率转换模型完成测井处理及产能预测工作。

4.1、给出井中应用流程,并绘制流程图,如图5;

(1)、在实验室条件下获取岩样的CEC数据、储层条件下岩心油驱水的过程中电阻率与相渗的联合测量数据以岩电参数数据。对改进W-S模型及建立泥质砂岩储层I-Krw模型提供数据支持。

(2)、利用岩电参数数据、CEC数据并结合阿尔奇公式与结合实际地层情况建立了改进的W-S模型,改进后的W-S模型计算结果与实验室测量结果具有较好的一致性。

(3)、基于改进的W-S模型,考虑粘土表面阳离子附加导电的影响,进行电阻率校正,给出泥质砂岩电阻率增大系数I*

(4)、在原有模型基础上,将电阻率增大系数改为前文给出的泥质砂岩电阻率增大系数I*,添加经验系数。通过公式拟合与平均绝对误差的计算,选出最优的经验系数。

(5)、利用岩心刻度测井方法,建立泥质含量、孔隙度、束缚水饱和度、渗透率、残余油饱和度等储层参数计算关系式,并给出产油量和产水量以及含水率公式。

(6)、对该地区的两口井进行储对该地区的两口井进行储层参数解释及产能预测,与实际试油结果对比,评价建立的解释方法的应用效果。

4.2、实际测井资料自动处理,将计算结果成图显示;

根据测井资料,包括测井参数泥质含量、孔隙度、含水饱和度、渗透率、残余油饱和度、束缚水饱和度。分别利用自然伽马方法计算泥质含量,利用中子来确定地层的有效孔隙度,利用改进的泥质砂岩储层电阻率增大系数带入到阿尔奇方程计算含水饱和度,利用本文建立的模型获取油相以及水相相对渗透率等参数,最后实现产能的预测。通过该地区岩样孔隙度与渗透率回归方法获取渗透率,利用束缚水饱和度与岩样孔隙度之间的经验关系获取束缚水饱和度。通过将残余油饱和度与束缚水饱和度、渗透率和孔隙度多元线性回归得到残余油饱和度,输入计算机系统,获得测井综合解释效果图,如图6所示。

本实施例的流程图可参考图7所示。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

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