一种基于核磁三组分百分比的储层孔隙结构分类方法

技术领域

本发明涉及一种基于核磁三组分百分比的储层孔隙结构分类方法。

背景技术

岩性及孔隙结构复杂、以低渗透为基本特征的复杂碎屑岩油气藏在我 国陆相沉积地层中大面积发育，其储量占我国目前探明油气资源总量的 1/3以上，占“九五”以来探明油气资源总量的3/4左右。在未来相当长 的时间内，此类油气藏的勘探将是推动我国油气储量持续稳定增长的重 要领域。此类油气藏中储层的孔隙结构十分复杂，在纵横向上变化剧烈。 油气产量与储层的孔隙度大小相关差，而与孔隙尺寸大小及其分布、孔 隙的连通性即储层孔隙结构特征密切相关。如何在连续深度范围内快速 实现此类复杂碎屑岩储层的孔隙结构分类，进而在普遍低渗透背景下寻 找相对优质储层，进一步合理的规划设计动用和高效的开发低渗透油气 藏，一直是困扰油气勘探家们的一个重要难题。

目前国内外已发表的文献中，有关储层孔隙结构分类的方法，概括起 来主要有如下两大类：

1)孔隙结构的综合分类方法：主要利用取芯井段岩芯的各种岩石物 理实验资料如孔隙度和渗透率、各类压汞参数如排驱压力和喉径均值、 铸体薄片、扫描电镜等多方面的资料来实现分类，如邸世祥(1991)、罗 蛰潭(1981)、王允诚(1981)等。

2)孔隙结构的数学地质方法：通过多元统计方法，从众多孔隙结构 参数中找出最能反映研究区储集岩储集性质的参数如孔隙度、渗透率、 喉径均值等，然后通过聚类分析或模糊数学综合评判等方法对孔隙结构 进行分类，如吴胜和(1998)等。

上述方法的局限性非常明显：

1)这些方法主要都针对取芯井段岩芯样品的岩石物理实验数据进行， 无法实现对全井段非均质储层孔隙结构的快速连续分类；

2)这些方法所用参数较多，且一些参数如一系列压汞参数等只能由 实验测量得到，用测井曲线很难精确求准，导致实际操作周期长，效率 低，主要适用于实验室阶段的研究，难以进行工业化规模应用；

3)这些方法并没有从物理基础上揭示控制储层孔隙结构优劣的关键 因素，区域性、经验性较强、普适性差，难以推广。

核磁共振测井技术能够在连续测量范围内提供反映非均质储层孔隙 结构特征变化的T₂谱数据，为我们利用此类数据进行连续深度范围的孔 隙结构分类奠定了基础。但是前人的研究主要集中在将T₂谱转化为伪压 汞毛管压力曲线的方法上，如Yakov Volokitin(2001)等，并未能给出一 种直接利用核磁T₂谱数据对孔隙结构分类进而区分储层优劣的简单、快 速、有效而又实用的方法。

发明内容

本发明的目的是针对在核磁共振测井测量深度范围内连续进行复杂 碎屑岩储层孔隙结构分类的难题，以岩心配套岩石物理实验结果为指导， 借助核磁共振测井数据，从中提取反映孔隙结构类型变化的关键参数， 利用这些参数的相对变化规律最终实现连续深度范围内储层孔隙结构的 快速分类，从而提高在普遍低孔低渗背景下寻找相对高产优质储层的成 功率。

为了实现上述目的，本发明提供了以下技术方案：

步骤1：对有代表性的不同孔隙结构岩心样品进行配套的核磁共振及 压汞实验，以压汞曲线形态特征为标准对岩心孔隙结构进行分类；

步骤2：通过系统分析不同孔隙结构类型样品的压汞曲线、核磁共振 T₂谱及其累积孔隙度曲线，确定控制孔隙结构优劣的关键因素；

步骤3：从核磁共振实验数据中提取小尺寸、中等尺寸与大尺寸孔隙 组分在总孔隙系统中的百分比S1、S2及S3；

步骤4：确定不同孔隙结构类型的百分比S1、S2及S3之间相对大小 的变化规律，形成判断孔隙结构类型的标准；

步骤5：从核磁测井数据中提取百分比S1、S2及S3，运用步骤4确 定的标准实现连续深度范围内对复杂碎屑岩储层孔隙结构的快速分类。

所述步骤1中，以压汞曲线形态特征为标准对岩心孔隙结构进行分类， 是指根据进汞的排驱压力及曲线形态特征将岩芯孔隙结构类型分为四 类，Ⅰ类孔隙结构最好；Ⅱ类孔隙结构较好，Ⅲ类孔隙结构较差，Ⅳ类 孔隙结构最差；

所述步骤2中，控制孔隙结构优劣的关键因素是指通过系统分析有代 表性的不同孔隙结构类型样品的压汞曲线、核磁共振T₂谱及其累积孔隙 度曲线特征，所确定的各类孔隙结构中不同尺寸孔隙组分在总孔隙系统 中百分含量的相对大小；

所述步骤3中，本发明首次提出了三孔隙组分概念，其中参数S1、S2、 S3分别是指：在核磁共振T₂谱中，X1(ms)以下的孔隙组分在总孔隙 中的百分含量，X1～X2(ms)之间的孔隙组分在总孔隙中的百分含量， X2(ms)以上的孔隙组分在总孔隙中的百分含量。其中X1、X2的具体 取值因地区而异，一般X1＜50ms，50ms＜X2＜500ms

所述步骤4中，不同孔隙结构类型的S1、S2及S3之间相对大小的变 化规律是指：当S3最大时孔隙结构最优，为Ⅰ类；当S1最大时孔隙结 构最差，为Ⅳ类；当S2最大时且S3大于S1时，孔隙结构较好，为Ⅱ 类；当S2最大时且S1大于S3时，孔隙结构较差，为Ⅲ类；

所述步骤5中，连续深度范围内对复杂碎屑岩储层孔隙结构的快速分 类是指：在核磁共振测井采集深度段的连续深度范围内对核磁共振T₂谱 进行处理，提取步骤3所述的S1、S2及S3，判断三者之间的相对大小， 并根据步骤4得到的规律，快速判断孔隙结构类型，Ⅰ类孔隙结构时，对 参数曲线PORCLA赋值为1000，Ⅱ类孔隙结构对其赋值为100，Ⅲ类孔 隙结构对其赋值为10，Ⅳ类孔隙结构赋值为1。在曲线道中以对数刻度 方式显示，即可得到一条指示孔隙结构类型并据此判断储层孔隙结构好 坏的连续曲线PORCLA。

前人的研究对控制复杂碎屑岩储层孔隙结构优劣的关键因素并不明 确，形成的孔隙结构评价方法具有很大局限性，主要是利用取芯井段岩 芯的各种岩石物理实验资料如孔隙度、渗透率及各类压汞参数等来实现 分类，并未实现在连续深度范围内对非均质强的碎屑岩储层孔隙结构进 行分类，且分类结果与产能大小没有直接的验证研究。

与前人相比，本发明通过配套的核磁共振及压汞实验研究首先明确了 控制储层孔隙结构优劣的关键因素，进而提出并实现了在连续深度范围 内对非均质复杂碎屑岩储层孔隙结构的分类方法。利用该发明处理了长 庆、冀东、大港及华北油田共30口井的核磁共振测井资料，处理结果与 试油产能结果的符合率达90％，较以前提高了16％。此外，该发明对于 研究控制优质储层发育的主要沉积相特征从而指导油气勘探实践也具有 非常重要的意义。

附图说明

图1为某低渗透油气田代表四类典型孔隙结构特征的四块岩芯的压汞 毛管压力曲线图。

图2为这四类孔隙结构岩芯的核磁共振T₂谱。

图3为这四类孔隙结构岩芯的核磁共振T₂谱累积孔隙度曲线。

图4为利用本发明在连续深度范围内对低渗透储层孔隙结构进行快速 分类的成果图。

具体实施方式

下面结合附图说明，对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

图1为某低渗透油气田代表四类典型孔隙结构特征的四块岩芯的压汞 毛管压力曲线图。图中，横轴为进汞饱和度(％)，纵轴为注汞压力，Ⅰ 代表最好的孔隙结构类型，Ⅱ代表较好，Ⅲ代表较差，Ⅳ代表最差。

图2为这四类孔隙结构岩芯的核磁共振T₂谱。图中，横轴为横向弛豫 时间分量T₂(ms)，纵轴为对应于各弛豫时间分量的孔隙度分量Por(v/v)。

图3为这四类孔隙结构岩芯的核磁共振T₂谱累积孔隙度曲线。图中， 横轴为对应于各弛豫时间分量的累积孔隙度Por-Accu(v/v)，纵轴为横向 弛豫时间分量T₂(ms)。从该图中我们可以直观的看到每块岩芯样品的孔 隙度大小。

图4为利用本发明在连续深度范围内对低渗透储层孔隙结构进行快速 分类的成果图。第5道为核磁共振T₂谱。第6道为从T₂谱中提取的关键 参数S1、S2及S3。本例中，S1代表10ms以下的孔隙组分在总孔隙中 的百分含量，S2代表10-100ms之间的孔隙组分在总孔隙中的百分含量， S3代表100ms以上的孔隙组分在总孔隙中的百分含量。第7道为孔隙结 构类型指示曲线PORCLA。当其值为1000时，孔隙结构为Ⅰ类，PORCLA 为100时，孔隙结构为Ⅱ类，PORCLA为10时，孔隙结构为Ⅲ类，PORCLA 为1时，孔隙结构为Ⅳ类。第8道显示的为两个取芯井段。在2775-2778 米的岩芯压汞毛管压力曲线表明其孔隙结构类型为Ⅱ类，在2788-2789 段的岩芯压汞毛管压力曲线表明其孔隙结构类型为Ⅰ类。实验结果与利用 本发明技术得到的处理结果完全相符。

表1为四类孔隙结构样品的小、中、大三种孔隙组分在总孔隙中的百 分含量统计。

表1不同孔隙组分在总孔隙中的百分含量统计(按孔隙结构类型)

具体步骤：

1.基于配套的核磁共振及压汞实验对岩心孔隙结构进行分类

对某低渗透油气田的29块岩芯进行了配套的核磁共振及压汞实验。 根据注汞毛管压力曲线的形态特征我们将全部岩芯的孔隙结构类型分为 四类。为便于说明，对应每一种类型孔隙结构选一块代表性岩芯，其压 汞毛管压力曲线如图1所示。Ⅰ类孔隙结构特征最好，排驱压力最小，只 需较小的注汞压力增量就可获得较大的进汞饱和度，毛管压力曲线的平 缓部分最靠近横轴。Ⅳ类孔隙结构最差，排驱压力较大，与其它类相比， 相同的注汞压力增量下，进汞饱和度增量较小，注汞过程缓慢，毛管压 力曲线的形态较为陡峭。Ⅱ类与Ⅲ类孔隙结构介于Ⅰ类与Ⅳ类之间，注 汞速度慢于Ⅰ类，快于Ⅳ类。图2为这四类孔隙结构岩芯的核磁共振T₂谱；图3为它们的核磁共振T₂谱累积孔隙度曲线，从该图中可以直观看 出各岩芯样品的总孔隙度大小，便于在下一步骤中分析控制孔隙结构优 劣的关键因素。

2.确定控制孔隙结构优劣的关键因素

通过系统分析不同孔隙结构类型样品的压汞曲线、核磁共振T₂谱曲线 及核磁共振T₂谱累积孔隙度曲线，明确控制孔隙结构优劣的关键因素。 综合对比图1至图3，得到两条重要认识：1)当以毛管压力曲线形态特 征为标准来判断岩石孔隙结构特征的优劣时，孔隙度并不是决定孔隙结 构好坏的决定因素。孔隙度大的岩石，孔隙结构未必好，而孔隙度小的， 孔隙结构未必差；2)不同T₂时间范围的孔隙组分在总孔隙中的百分含量 是决定孔隙结构类型的关键因素。

3.从核磁共振实验数据中提取小尺寸、中等尺寸与大尺寸孔隙组分在 总孔隙系统中的百分比S1、S2、S3。本例中，这三个参数分别代表10ms 以下的孔隙组分在总孔隙中的百分含量、10-100ms之间的孔隙组分在总 孔隙中的百分含量及100ms以上的孔隙组分在总孔隙中的百分含量。29 块岩芯各类型孔隙结构的样品的S1、S2、S3的平均值如表1所示。

4.确定不同孔隙结构类型的S1、S2及S3之间相对大小的变化规律， 形成判断孔隙结构类型的标准。仔细观察表1不难看出，对于每种孔隙 结构类型，S1、S2、S3这三个百分含量的相对大小变化是有规律可循的。 Ⅰ类岩芯的三个百分含量中，S3最高，而Ⅳ类则是S1最高。Ⅱ类与Ⅲ 类岩芯的三个百分含量中，S2均最高，所不同的是，Ⅱ类岩芯的三个含 量中，S3为第二高，而Ⅲ类则是S1为第二高。S1、S2、S3的相对大小 反映了不同尺寸的孔隙组分在总孔隙中的含量的相对多少，故这种规律 表明，大尺寸孔隙组分的体积在总孔隙系统中所占比例越大，岩石的孔 隙结构越好。

5.从核磁测井数据中提取S1、S2及S3，运用步骤4确定的标准实现 连续深度范围内对复杂碎屑岩储层孔隙结构的快速分类。

图4为本发明技术在一口井的资料处理解释中的应用实例。在自主软 件中利用本发明技术编写处理核磁T₂数据的应用模块，从连续T₂谱中提 取S1、S2与S3这三个参数(第6道)，并根据三者的相对大小关系对能 反映连续深度储层孔隙结构类型变化的指示参数进行赋值。该参数用 PORCLA表示，在曲线第7道中用对数形式显示，显示规则如下： PORCLA＝1000表示Ⅰ类孔隙结构，此时S1、S2与S3中，S3最大； PORCLA＝100表示Ⅱ类，此时S2最大，S3其次，S1最小；PORCLA＝10 表示Ⅲ类，此时S2最大，S1其次，S3最小；PORCLA＝1表示Ⅳ类， 此时S1最大。第8道显示的为两个取芯井段。在2775-2778米的岩芯压 汞毛管压力曲线表明其孔隙结构类型为Ⅱ类，在2788-2789段的岩芯压 汞毛管压力曲线表明其孔隙结构类型为Ⅰ类。实验结果与利用本发明技术 得到的处理结果完全相符。