阅读说明：本技术 一种近源存储型油气藏流体性质判别方法 (Near-source storage type oil and gas reservoir fluid property distinguishing method ) 是由 肖亮 刘蝶 张海涛 李高仁 郭浩鹏 于 2020-04-28 设计创作，主要内容包括：本发明提供了一种近源存储型油气藏流体性质判别方法。该方法包括：获取目标储集层对应的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子、目标储集层的深电阻率；基于获取的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子以及目标储集层的深电阻率计算目标储集层的储集层流体判别因子；根据计算得到的目标储集层的储集层流体判别因子的大小判断目标储集层流体性质。该方法综合考虑了油气藏充注程度、储集层的品质等因素对油气聚集的影响,能够有效识别近源存储型油气藏流体性质。(The invention provides a near-source storage type oil and gas reservoir fluid property distinguishing method. The method comprises the following steps: acquiring the thickness of an effective oil producing rock corresponding to a target reservoir layer, the distance between the effective oil producing rock and the target reservoir layer, the quality factor of the target reservoir layer and the deep resistivity of the target reservoir layer; calculating a reservoir fluid discrimination factor of the target reservoir based on the obtained thickness of the effective oil producing rock, the distance between the effective oil producing rock and the target reservoir, the quality factor of the target reservoir and the deep resistivity of the target reservoir; and judging the target reservoir fluid property according to the calculated size of the reservoir fluid discrimination factor of the target reservoir. The method comprehensively considers the influence of factors such as the filling degree of the oil-gas reservoir, the quality of a reservoir layer and the like on oil-gas accumulation, and can effectively identify the fluid property of the near-source storage type oil-gas reservoir.)

一种近源存储型油气藏流体性质判别方法

技术领域

本发明涉及储集层评价领域，特别涉及一种近源存储型油气藏流体性质判别方法。

背景技术

判别流体性质是储集层评价和储量估算中非常重要的环节，储集层流体性质判别的准确程度，直接决定了估算储量的可靠性和有效开发措施的选择。对于常规由烃类运移而形成油气藏而言，由于油(气)-水之间的密度差而产生的浮力是油气成藏的主要动力。因此，油(气)和水之间具有较好的分异性，油气藏具有统一的油(气)水界面。对于此类油气藏，利用孔隙度和电阻率RT能够比较准确的判断储集层流体性质。然而，对于近源存储型油气藏而言，油气的成藏和聚集与很多因素有关，包括油气藏的充注程度，储集层的品质以及孔隙连通性等。对于充注程度高，品质和孔隙连通性越好的储集层，越容易形成油气藏。而当充注程度低，储集层品质和孔隙连通性较差时，往往为水层或干层。因此，常规的油气藏判别方法在近源存储型油气藏中判别符合率低，无法满足储集层评价的基本要求。

为了有效的判别近源存储型油气藏的流体性质，需要充分的考虑油气藏的充注程度，储集层的品质等因素。目前，如何判别近源存储型油气藏流体性质是储集层评价领域的难点，尚未提出得到广泛认可的能够有效的判别近源存储型油气藏流体性质的方法。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种能够有效判别近源存储型油气藏流体性质的方法。该方法综合考虑了油气藏充注程度、储集层的品质等因素对油气聚集的影响。

为了实现上述目的，本发明提供了一种近源存储型油气藏流体性质判别方法，其中，该方法包括：

获取目标储集层对应的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子、目标储集层的深电阻率；

基于获取的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子以及目标储集层的深电阻率计算目标储集层的储集层流体判别因子；

根据计算得到的目标储集层的储集层流体判别因子的大小判断目标储集层的流体性质。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，根据计算得到的目标储集层的储集层流体判别因子的大小判断目标储集层的流体性质包括：根据计算得到的目标储集层的储集层流体判别因子的大小判断目标储集层的流体性质属于含油气层还是水层。更优选地，所述目标储集层为高产液层。在该优选方案中，可以将目标储集层的储集层流体判别因子与第二阀值进行比较，以第二阀值为界限将储集层流体性质判别为含油气层或者水层。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，该方法包括：

获取目标储集层对应的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子、目标储集层的深电阻率以及目标储集层的孔隙度；

基于获取的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子以及目标储集层的深电阻率计算目标储集层的储集层流体判别因子；

根据所述目标储集层的储集层流体判别因子和所述目标储集层的孔隙度的大小判断目标储集层的流体性质；

更优选地，所述根据所述目标储集层的储集层流体判别因子和所述目标储集层的孔隙度的大小判断目标储集层的流体性质包括根据所述目标储集层的储集层流体判别因子和所述目标储集层的孔隙度的大小判断目标储集层的流体性质属于含油气层、水层以及低产液层中的哪一种。进一步优选地，根据所述目标储集层的孔隙度的大小判断目标储集层的流体性质属于高产液层还是低产液层；根据所述目标储集层的储集层流体判别因子的大小判断高产液层属于油气层还是水层。最优选地，当孔隙度<第一阀值，判别为低产液层；当孔隙度≥第一阀值，判别为高产液层；其中，所述第一阀值的数值优选通过试油资料标定的方式进行确定；在一

具体实施方式

中，利用与目标储集层处于同一区块的已完成试油的储集层的试油资料进行标定从而确定所述第一阀值，具体而言：利用所述已完成试油的储集层的孔隙度以及由其试油资料获悉的储集层流体性质(属于高产液层还是低产液层)确定高产液层与低产液层的孔隙度界限值作为该区块的第一阀值；在一具体实施方式中，所述第一阀值为14.5％。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，所述基于获取的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子以及目标储集层的深电阻率计算目标储集层的储集层流体判别因子通过包含下述步骤的方式进行：

获取有效生油岩的厚度、储集层的品质因子以及储集层的深电阻率的乘积；

获取所述乘积同所述有效生油岩与目标储集层之间的距离的比值；

根据所述比值确定所述储集层流体判别因子。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，所述储集层流体判别因子通过如下公式计算得到：

Fi＝e×RT^a×RQI^b×H^c÷h^d+f，其中，a、b、c、d均为正数或者均为负值；e、f为系数；H为目标储集层对应的有效生油岩的厚度，m；h为有效生油岩与目标储集层之间的距离，m；RQI为目标储集层的品质因子；RT为目标储集层的深电阻率，Ω·m；Fi为目标储集层的储集层流体判别因子；

更优选地，所述a、b、c、d的值相等，即Fi＝e×(RT×RQI×H÷h)^a+f；

进一步优选地，所述a、b、c、d的值均为1或者-1，即Fi＝e×RT×RQI×H÷h+f或者Fi＝e×h÷(RT×RQI×H)+f；

最优选地，所述a、b、c、d的值均为1即Fi＝e×RT×RQI×H÷h+f；

其中，所述e的值优选为1，所述f的值优选为0。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，Fi＝RT×RQI×H÷h，H为目标储集层对应的有效生油岩的厚度，h为有效生油岩与目标储集层之间的距离，RQI为目标储集层的品质因子，RT为目标储集层的深电阻率，Fi为目标储集层的储集层流体判别因子；当Fi<第二阀值，判别为水层；当Fi≥第二阀值，判别为含油气层；其中，所述第二阀值的数值优选通过试油资料标定的方式进行确定；在一具体实施方式中，利用与目标储集层处于同一区块的已完成试油的储集层的试油资料进行标定从而确定所述第二阀值，具体而言：利用所述已完成试油的储集层的Fi值(已完成试油的储集层的Fi值计算方法与目标储层的Fi值计算方法相同)以及由其试油资料获悉的储集层流体性质(属于含油气层还是水层)确定含油气层与水层的Fi界限值作为该区块的第二阀值；在一具体实施方式中，所述第二阀值为3.0。

在一具体实施方式中，所述近源存储型油气藏流体性质判别方法包括：

获取目标储集层对应的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子、目标储集层的深电阻率以及目标储集层的孔隙度；

基于获取的有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子以及目标储集层的深电阻率计算目标储集层的储集层流体判别因子；其中，Fi＝RT×RQI×H÷h；H为目标储集层对应的有效生油岩的厚度，m；h为有效生油岩与目标储集层之间的距离，m；RQI为目标储集层的品质因子；RT为目标储集层的深电阻率，Ω·m；Fi为目标储集层的储集层流体判别因子；

根据所述目标储集层的储集层流体判别因子和所述目标储集层的孔隙度的大小判断目标储集层的流体性质：

孔隙度≥第一阀值且((RT×RQI)×H)/h≥第二阀值：判别为含油(气)层；

孔隙度≥第一阀值且((RT×RQI)×H)/h<第二阀值：判别为水层；

孔隙度<第一阀值：判别为低产液层。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，所述品质因子(即为反应储集层品质的因子)通过渗透率、孔隙度确定。更优选地，其中，RQI为目标储集层的品质因子；K为渗透率，10^-3μm²；为孔隙度，％。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，所述孔隙度根据声波时差测井曲线确定。在一具体实施方式中，所述孔隙度根据声波时差测井曲线，采用岩心刻度测井的方法计算得到。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，所述渗透率，采用岩心刻度测井的方法计算得到，利用所述层孔隙度计算得到。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，所述孔隙度根据核磁共振测井曲线确定。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，所述渗透率根据核磁共振测井曲线确定。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，所述有效生油岩的厚度通过目标储集层顶部的自然伽马测井曲线、声波时差测井曲线和深电阻率测井曲线确定。更优选地，所述有效生油岩的厚度通过下述方法确定：在目标储集层顶部自然伽马值大于110API的生油岩层段，将声波时差和深电阻率在同一测井曲线道中进行重叠，确定与目标储集层邻近的有效生油岩厚度。在一具体实施例中，所述有效生油岩的厚度通过下述方法确定：首先，将声波时差测井曲线按照500-150μs/m，深电阻率测井曲线按照0.1-100Ω·m回放在同一测井曲线道；将目标储集层顶部自然伽马值大于110API，且深电阻率位于声波时差测井曲线右边的层段判断为有效生油岩层；然后，根据有效生油岩底部和顶部之间的深度差，计算有效生油岩的厚度。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，优选地，有效生油岩与目标储集层之间的距离通过目标储集层顶部的自然伽马测井曲线、声波时差测井曲线和深电阻率测井曲线确定。更优选地，所述有效生油岩与目标储集层之间的距离通过下述方法确定：在目标储集层顶部自然伽马值大于110API的生油岩层段，将声波时差和深电阻率在同一测井曲线道中进行重叠，确定有效生油岩与目标储集层之间的距离。在一具体实施方式中，所述有效生油岩的厚度通过下述方法确定：首先，将声波时差深电阻率曲线按照500-150μs/m，深电阻率曲线按照0.1-100Ω·m回放在同一测井曲线道；将目标储集层顶部自然伽马值大于110API，且深电阻率位于声波时差测井曲线右边的层段判断为有效生油岩层；然后，根据有效生油岩的底部和目标储集层顶部之间的深度差，计算有效生油岩与目标储集层之间的距离。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，所述目标储集层的深电阻率可以直接从深侧向、深感应或阵列感应电阻率中获取。

在上述近源存储型油气藏流体性质判别方法中，所述低产液层通常可以认为是产液(水)量低于2.2吨的储集层，所述高产液层通常可以认为是产液(水)量大于等于2.2吨的储集层。

对于常规的由于烃类运移而形成油气藏而言，气、油和水在储集层中的分布比较规律。气、油和水根据其密度的大小，依次存储于储集层的上部、中部和下部。储集层具有统一的气、油、水界面。利用孔隙度和电阻率交会图能够比较准确地判别流体性质。然而，对于近源存储型油气藏而言，油气的聚集不满足经典的规律。储集层是否能够储集油气，受到很多因素的影响。申请人首次发现这些因素包括储集层自身的品质，邻近储集层的有效生油岩的厚度以及有效生油岩与储集层之间的距离等。上述多重因素的影响，导致常规的孔隙度和电阻率交会图无法准确的判别近源存储型油气藏的流体性质。基于此，本发明提供了一种全新的近源存储型油气藏流体性质判别方法。

本发明提供的近源存储型油气藏流体性质判别方法综合考虑了油气藏的充注程度，储集层的品质等因素，通过基于有效生油岩的厚度、有效生油岩与目标储集层之间的距离、目标储集层的品质因子以及目标储集层的深电阻率的流体性质综合判别因子，进行近源存储型油气藏流体性质的有效判别。相较于使用传统方法(孔隙度和电阻率交会图法)进行近源存储型油气藏流体性质判别，本发明提供的近源存储型油气藏流体性质判别方法可较为准确的判别近源存储型油气藏流体性质，提高了近源存储型油气藏流体性质判别精度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图：

图1为对比例1提供的鄂尔多斯盆地彭阳地区长8储集层利用常规孔隙度和深电阻率RT建立的储集层流体性质判别图版；

图2为实施例1提供的一种近源存储型油气藏流体性质判别方法流程图；

图3为实施例1提供的鄂尔多斯盆地彭阳地区长8储集层与长7有效生油岩之间的距离h与长8储集层深电阻率RT之间相关关系图；

图4为实施例1提供的利用孔隙度与流体性质判别因子Fi判别近源存储型油气藏流体性质交图版；

图5为实施例1提供的结合储集层孔隙度和流体性质判别因子Fi来判别储集层流体性质的效果图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明的保护范围。

在一具体实施方式中，所述近源存储型油气藏流体性质判别方法，包括以下步骤：

1)从常规测井曲线中提取深电阻率RT、自然伽马GR和声波时差AC，并对声波时差曲线AC进行处理，计算得到目标储集层孔隙度和渗透率K；

2)在目标储集层顶部GR值大于110API的生油岩层段，将声波时差AC和RT在同一测井曲线道中进行重叠，确定与目标储集层邻近的有效生油岩厚度H和有效生油岩与目标储集层之间的距离h；

3)利用目标储集层孔隙度和渗透率K，采用下式计算目标储集层的品质因子RQI：

4)结合目标储集层深电阻率RT，品质因子RQI，有效生油岩厚度H和有效生油岩与目标储集层之间的距离h，采用下式计算目标储集层的储集层流体性质判别因子Fi：

Fi＝((RT×RQI)×H)/h

5)结合目标储集层孔隙度和储集层流体判别因子Fi，采用如下标准判别目标储集层的流体性质：

a)判别为含油(气)层；

b)判别为水层；

c)判别为低产液层；

其中，所述第一阀值、所述第二阀值通过试油资料标定的方式进行确定。

对比例1

本对比例提供了一种储集层流体性质判别方法，用以判别典型的近源存储型油气藏鄂尔多斯盆地彭阳地区长8储集层的流体性质，该方法采用传统的孔隙度和电阻率RT交会法进行，具体包括：

使用鄂尔多斯盆地彭阳地区长8储集层的任意多个目标储集层的孔隙度和电阻率RT进行交会，从而判断鄂尔多斯盆地彭阳地区长8储集层的流体性质；其中，所述目标储集层为已知储层流体性质的储集层。

结果如图1所示，由图1可以看出含油(气)层和水层的孔隙度和电阻率并没有明显的差异，高阻水层和低阻油层同时发育，储集层流体性质判别符合率只有66.7％，远达不到储集层评价和预测的基本要求。

实施例1

一种储集层流体性质判别方法，用以判别典型的近源存储型油气藏鄂尔多斯盆地彭阳地区某井长8储集层的流体性质，其中，该方法按照如下步骤进行(如图2所示)：其中，

1)获取所述鄂尔多斯盆地彭阳地区某井长8储集层的深电阻率RT测井曲线、自然伽马GR测井曲线和声波时差AC测井曲线(如图5所述)；其中，深电阻率RT测井曲线直接从阵列感应电阻率测井曲线中获取；

根据声波时差AC测井曲线，采用岩心刻度测井的方法计算得到目标储集层的孔隙度采用岩心刻度测井的方法，利用目标储集层的孔隙度计算得到目标储集层的渗透率K；(也可以利用核磁共振测井曲线确定目标储集层的孔隙度和渗透率K)

2)在目标储集层顶部GR值大于110API的生油岩层段，将声波时差AC和RT在同一测井曲线道中进行重叠，确定与目标储集层邻近的有效生油岩厚度H和有效生油岩与目标储集层之间的距离h；

3)利用目标储集层的孔隙度和渗透率K，采用下式计算目标储集层的品质因子RQI：

其中，渗透率K的单位为10^-3μm²；孔隙度的单位为％；

4)结合目标储集层深电阻率RT，品质因子RQI，有效生油岩厚度H和有效生油岩与目标储集层之间的距离h，采用下式计算目标储集层的储集层流体性质判别因子Fi：

Fi＝((RT×RQI)×H)/h

其中，有效生油岩厚度H的单位为m；有效生油岩与目标储集层之间的距离h的单位为m；深电阻率RT的单位为Ω·m；

5)结合目标储集层的孔隙度和储集层流体性质判别因子Fi，采用如下标准判别目标储集层的流体性质：

a)判别为含油(气)层；

b)判别为水层；

c)判别为低产液层。

其中，第一阀值为14.5％，第二阀值为3.0；

其中，步骤2)中与目标储集层邻近的有效生油岩厚度H和有效生油岩与目标储集层之间的距离h采用如下方法计算得到：

首先，将声波时差AC曲线按照500-150μs/m，深电阻率RT曲线按照0.1-100Ω·m回放在同一测井曲线道；将目标储集层顶部自然伽马GR值大于110API，且RT位于AC曲线右边的层段判断为有效生油岩层；

其次，根据有效生油岩底部和顶部之间的深度差，计算有效生油岩的厚度H；

最后，根据有效生油岩的底部和目标储集层顶部之间的深度差，计算有效生油岩与目标储集层之间的距离h。

其中，所述步骤5)中将日产液(水)量低于2.2吨的储集层定义为低产液层。

图5所示为利用本实施例提供的油气藏流体性质判别方法对鄂尔多斯盆地彭阳地区某井长8储集层进行储集层流体性质判别的效果图。图5所示的效果图共分为八道，图中第一道包括自然伽马曲线(GR)，自然电位曲线(SP)和井径(CAL)曲线；第二道包括密度测井(DEN)、中子测井(CNL)和声波时差测井(AC)曲线；第三道为阵列感应电阻率曲线；第四道中POR为利用常规声波时差计算的孔隙度曲线，而CPOR则为岩心实验的孔隙度；第五道中PERM为利用孔隙度曲线，采用岩心刻度测井方法计算的渗透率曲线，CPERM则为岩心实验的渗透率。第六道显示了声波时差AC和深电阻率RT曲线重叠图，确定出长7有效生油岩的厚度为15米，长7有效生油岩与长8储集层之间的距离为5米；第七道为利用孔隙度和渗透率K计算的储集层品质因子RQI曲线；最后一道为利用本实施例所示方法计算的储集层流体性质判别因子Fi，根据该井长8段储集层孔隙度和流体性质判别因子Fi的大小，判别18至23号储集层为气层。这一判断结果得到试油资料的证实，2239.0-2242.0米井段的试油结果显示，日产气4.1133×10⁴m³，不产水，为高产气层，验证了利用流体性质判别因子Fi判别储集层流体性质的准确性。

在本实施例中，所述第一阀值、所述第二阀值通过下述方式确定：

利用与本实施例的目标储集层处于同一区块的已完成试油的储集层(这些储集层与对比例1中的目标储层相同)的试油资料进行标定确定第一阀值以及第二阀值，具体而言：

对图1中所示的鄂尔多斯盆地彭阳地区长8储集层重新进行处理，得到已完成试油的储集层品质因子RQI，其RQI值计算方法与本实施例中目标储集层的RQI计算方法相同；并获取邻近的长7有效生油岩厚度H以及长7有效生油岩与长8储集层之间的距离h等参数，其H、h值确定方法与本实施例中与目标储集层对应的H、h值的确定相同；利用这些参数计算出已完成试油的储集层流体性质判别因子Fi，其Fi值计算方法与本实施例中目标储集层的Fi计算方法相同；

根据试油资料辨别这些储集层的流体性质；

做已完成试油的储集层孔隙度和流体性质判别因子Fi交会图，其结果如图4所示；

从图中可以看到，利用储集层流体性质综合判别因子Fi，可以将含油(气)层和水层明显的区分，识别图版的符合率提升到93.3％。含油(气)层的孔隙度大于14.5％，Fi值大于3.0，而水层的孔隙度大于14.5％，Fi值则小于3.0，低产液层的孔隙度小于14.5％；

由此，第一阀值为14.5％，第二阀值为3.0。

将图1中所示的鄂尔多斯盆地彭阳地区长8储集层对应的有效生油岩与这些储集层的距离h、同这些储集层的电阻率RT进行交汇，得到有效生油岩与这些储集层的距离h与这些储集层电阻率RT的相关关系图，结果如图3所示。从图中可以清楚的看到，随着有效生油岩与储集层的距离h增大，油气在聚集过程中所经过的路径越长，导致油气充注不饱满，储集层含油饱和度低，相应的深电阻率RT也下降。

在此，需要说明的是本实施例彭阳地区长8储集层的油气实际来源于与其邻近的长7生油岩层。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。