本文關鍵詞：基于滲流與導電特性的致密砂巖儲層測井解釋與產能預測　出處：《吉林大學》2017年博士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著經濟和科技的日益發(fā)展,日常生活和工業(yè)對于油氣資源的消耗量在提升,目前非常規(guī)油氣資源成為關注的熱點。致密砂巖作為非常規(guī)油氣資源中最具有勘探開發(fā)意義的一塊 蛋糕‖,其儲層的有效識別、儲層參數(shù)評價以及產能預測都已經成為熱點問題。對于致密砂巖儲層測井解釋與產能預測,目前存在很多難點問題。由于致密砂巖含氣飽和度、孔隙度和滲透率都很低,導電和滲流機理復雜,儲層參數(shù)解釋是難點;低電阻率氣層的存在也導致了氣水層識別成為難點;實際生產中,由于復雜的滲流機理,導致常規(guī)砂巖儲層的滲流經驗公式應用效果不好,這給儲層產能預測也帶來了很多問題和困難。針對這些熱點和難點問題,本文對蘇里格地區(qū)西部二疊系盒8段致密砂巖儲層進行了研究和探討,從原始資料收集和整理,到實驗設計與數(shù)據分析,最后基于致密砂巖滲流與導電特性及相關巖石物理參數(shù)間的關系建立了孔隙度、滲透率和含水飽和度測井解釋模型,也對氣水層識別和產能預測等方面展開討論和深入的研究,得到蘇里格西區(qū)具體氣水分布情況。詳細的地區(qū)資料和實驗數(shù)據對于做好致密砂巖儲層測井解釋與產能預測來說是必不可少的。從宏觀區(qū)域地質構造概況,再到儲層巖性、巖石礦物含量,最后到達微觀孔隙尺度,通過實驗來反應巖石內部孔隙結構,滲流,導電等巖石微觀性質。通過這種多尺度特征的呈現(xiàn),不但為深入的研究奠定了基礎,而且提供了有效的技術支撐。蘇里格地區(qū)致密砂巖儲層非均質性很強,這使得常規(guī)解釋方法在評價時經常出現(xiàn)問題,儲層參數(shù)計算結果達不到測井評價精度的要求。從壓汞曲線、相對滲透率曲線和核磁T_2分布數(shù)據中不難看出,復雜的孔隙結構和變化范圍較大的物性是蘇里格地區(qū)的典型特征。本文依據壓汞曲線形態(tài)將實驗巖心樣品分為三類,從第一類到第三類,孔隙結構和物性依次變差。不同類別間的物性參數(shù)也存在較大差異,如果采用統(tǒng)一的解釋參數(shù),必然會產生很大的誤差,這證明了分類的必要性。同時實驗數(shù)據顯示微孔小孔大量發(fā)育,在孔隙級別尺度上還需要針對不同的孔徑范圍進行研究。本文依據毛管壓力曲線形態(tài)分類,相應樣品的相對滲透率曲線和T_2分布也有著很好的分類效果,這說明樣品的巖石物理參數(shù)間存在某種聯(lián)系,這種聯(lián)系需要深入研究。此外,在傳統(tǒng)方法受到局限的情況下,需要針對這種情況提出新的方法和新的模型應用于蘇里格致密砂巖儲層解釋中。針對提出的問題,本文以實驗數(shù)據為基礎,通過建立有效的模型來完成對蘇里格西區(qū)致密砂巖儲層的綜合測井解釋與產能預測。基于巖石滲流與導電特性,在現(xiàn)有毛管壓力(PC)同橫向弛豫時間(T_2)以及電阻增大率(I)的關系的基礎上,本文采用分形理論推導出橫向弛豫時間T_2和電阻增大率I的關系,得到T_2-I模型。還推導了相對滲透率(K_r)和橫向弛豫時間(T_2)的關系,建立了T_2-K_r模型。并通過實驗數(shù)據驗證了模型的有效性,同時分析討論了相關參數(shù)的意義和對模型的影響。為了研究不同物理參數(shù)間實驗條件對轉換模型的影響,本文以相對滲透率與電阻增大率轉換模型為切入點進行了研究。結果發(fā)現(xiàn)實驗條件對于轉換模型的結果有影響,但是影響不大,儲層條件巖電數(shù)據轉換相對滲透率結果誤差較小,但是與常規(guī)巖電轉換相對滲透率結果相比差別不大,如果實驗設備有限或者巖石樣品易碎不抗壓力,可以采取常規(guī)巖電數(shù)據進行轉換得到較好的相對滲透率曲線。在研究過程中還發(fā)現(xiàn)模型參數(shù)以及孔隙結構對轉換模型有一定的影響,在考慮了孔隙結構后,模型取得了較好的應用效果。目前針對致密砂巖孔隙度和滲透率的解釋方法較為成熟,經過總結前人的工作發(fā)現(xiàn),巖心擬合法和數(shù)學方法較為常用。實際處理結果顯示,遺傳算法-支持向量機(GA-SVM)預測結果好于巖心擬合法,并且預測孔隙度滲透率與密閉取芯數(shù)據對比誤差較小。而致密砂巖儲層的含水飽和度計算一直是難點,常規(guī)方法如阿爾奇公式法、數(shù)學方法難免的在精度上會存在一定的問題。傳統(tǒng)阿爾奇公式法通過巖石物理實驗數(shù)據,獲得一套靜態(tài)阿爾奇公式參數(shù)(a、b、m、n)應用于整個地區(qū),在縱向非均質性較強的蘇里格地區(qū)這種方法的計算結果出現(xiàn)了偏差。同樣,數(shù)學方法在含水飽和度的預測上也出現(xiàn)了類似的問題,統(tǒng)一的預測樣本用來建立預測模型,得到的預測結果與密閉取心含水飽和度平均絕對誤差大于5%。這說明以上方法對于縱向非均質性很強的蘇里格西區(qū)致密砂巖儲層并不適用。為了解決這種問題,本文采用T_2-I模型應用于含水飽和度的計算上,在測井評價中采用核磁測井T_2分布重構電阻增大率(I)曲線,得到動態(tài)變化的動態(tài)阿爾奇公式參數(shù)b和n,從而計算含水飽和度。此外,本文還改進了新三水模型參數(shù)求取的方式,通過計算獲得隨深度連續(xù)變化的動態(tài)阿爾奇參數(shù)來代替實驗統(tǒng)計參數(shù)。這些新方法的平均絕對誤差小于傳統(tǒng)方法,為致密砂巖含水飽和度計算提供了新的思路。針對致密砂巖儲層氣水層的識別手段有許多,例如采用曲線重疊法來識別氣水層,其方法的核心思想是基于測井曲線對于氣層的差異性響應,不過缺點是漏判率較高,而且受泥質含量的影響比較明顯。本文以常規(guī)測井曲線制作圖版為起點,建立氣水識別圖版,并利用PSO-SVM(粒子群優(yōu)化算法-支持向量機)和隨機森林法識別氣水層,其中隨機森林法在識別氣水層上是首次應用,該方法有速度快精度高的優(yōu)點。本文還采用T_2-K_r模型基于測井T_2分布獲得連續(xù)的相對滲透率曲線,在對比等滲飽和度和含水飽和度之后,有效地識別了氣水層,這為致密砂巖儲層氣水層識別提供了新的手段。依據產能數(shù)據和K_r-I模型,改進KHK產能劈分方法,利用PSO-SVM和RBF神經網絡算法建立單層產能預測模型,其中RBF神經網絡從時間上和精度上都更優(yōu)秀,采用RBF建立的模型對蘇里格地區(qū)致密砂巖儲層進行預測,獲得蘇里格西區(qū)氣水分布情況,對產井和產層的優(yōu)選都具有一定的指導意義。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P631.81;TE328

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本文編號：1355011