复杂孔隙结构砂岩储层岩电参数研究

含油岩石电阻率与饱和度关系的理论基础是经典阿尔奇公式,其应用效果主要取决于合适的岩电参数.复杂孔隙结构砂岩具有低孔隙度低渗透率、微孔、微裂隙发育、非均质性强等特点,其岩电参数特征在许多方面与常规储层存在显著差异.以鄂尔多斯盆地上古生界低渗透砂岩储层岩电实验资料为依据,研究了复杂孔隙结构对储层电学参数的影响,探讨了通过储层分类和采用可变m、n指数提高低渗透储层饱和度测井评价效果的方法.研究表明,渗透率1×10-3μm2、孔隙度12%对应储层的岩电特征是一个重要的分界点,孔隙度大于12%的储层岩电参数值与汉布尔公式很接近,小于12%的储层表现特殊;榆林气田山2石英砂岩n值接近于1是储层板状喉道发育、孔喉分选好的体现.给出了1口井的解释实例.     

低渗透砂岩孔隙结构对岩电参数的影响及应用

东营凹陷南坡沙河街组沙三段(Es₃)储层以低渗透率为显著特征,孔隙结构复杂使得岩电参数难以统一确定,给储层饱和度评价带来一定的困难。根据岩心物性、铸体薄片、压汞等分析资料,对Es₃低渗透砂岩储层孔隙结构进行分析,将其细分为3个大类5个小类,进而结合岩电实验数据,提取出Es₃储层不同孔隙结构类型的岩电参数a、m值。综合建立了在井筒剖面利用测井响应特征识别储层不同孔隙结构类型、分孔隙结构类型确定岩电参数的方法,以此为基础再进行饱和度计算,有效地提高了低渗透砂岩储层饱和度测井解释的精度。     

高邮凹陷低渗透砂岩储层含油饱和度确定方法研究

基于储层岩性、物性、孔隙结构以及油藏的油柱高度等因素的分析,高邮凹陷低渗透砂岩储层的含油饱和度主要受储层物性差、油柱高度低影响。利用毛管压力曲线特征将阜宁组阜三段、阜二段和阜一段低渗透储层分为4类,建立了不同类型储层的岩电参数,并发现岩电参数m和n值随胶结物成份和储层物性变化具有不同的规律。在确定低渗透储层的含油饱和度时,需要综合利用岩心直接分析结果、毛管压力曲线的J(Sw)函数法和沃尔法、以及基于不同类型储层岩电参数的测井解释方法。     

基于数字岩心的低渗透砂岩储层导电性数值模拟研究

低渗透砂岩导电机理复杂,为了进一步研究其储层的导电性,以Micro-CT扫描的二维岩心图像的微观孔隙结构特征为基础,利用二值化阈值分割法、数学形态法提取连通孔隙,建立三维数字岩心模型,应用最大球算法建立数字岩心的孔隙网络模型;采用有限元法模拟数字岩心模型的导电特性,探讨孔隙结构、地层水矿化度、饱和度及润湿性等因素对储层岩石电性的影响规律。研究结果表明,在低渗透砂岩储层中地层因素与孔隙度满足阿尔奇公式;当含水饱和度为50%时,电阻率增大系数与含水饱和度交会图呈现2种不同的直线形态。该研究为低渗透砂岩储层电法测井解释提供了理论支撑。     

泥质型低渗砂岩储层岩电性质研究及饱和度模型的建立

鄂尔多斯盆地延长组长4 5、长6储层属于典型的低孔隙度低渗透率储层,受岩性、孔隙结构及粘土类型等非含油性因素影响,F-φ、I-Sw均不服从Archie公式线,导致原有的饱和度模型已难以适用.为提高含油性评价精度,研究通过常规气驱法和半渗透隔板法获取了储层岩电参数.根据实验测量结果,进一步探索了泥质型低渗储层岩电参数变化规律,建立了分类岩电参数饱和度解释模型,应用效果良好.     

低渗透砂岩储层岩石孔隙结构特征参数研究

方法　在分析正态分布法、指数分布法、X2 (n)分布法及矩法确定低渗透砂岩储层岩石孔隙结构特征参数适用性基础上 ,研究了用矩法确定的低渗透砂岩储层岩石孔隙结构特征参数以及孔隙结构复合特征参数对水驱油效率的影响。目的　探讨确定低渗透砂岩储层岩石孔隙结构特征参数的有效方法 ,提高低渗透砂岩储层岩石孔隙结构特征参数在油田开发中的应用。结果　正态分布法、指数分布法及X2 (n)分布法不能确定低渗透砂岩储层岩石孔隙结构特征参数 ;可以用矩法确定低渗透砂岩储层岩石孔隙结构特征参数 ,其复合特征参数与水驱油效率有明显的正相关性。结论　由矩法确定的孔隙结构复合特征参数能有效地综合描述低渗透砂岩储层岩石孔隙结构的复杂性 ,还可以预测低渗透砂岩储层水驱油效率。     

数字岩心技术在致密砂岩储层含油饱和度评价中的应用

基于适用于纯砂岩储层的阿尔奇公式计算的致密砂岩储层含油饱和度精度低．适用性差。将多点地质统计学和以自相关函数为基础的数字图像重构技术进行结合,形成能够描述储层复杂孔隙结构特征的低渗透储层数字岩心建模技术,应用建立的数字岩心,通过数值模拟,研究了储层孔隙结构类型、泥质质量分数和地层水矿化度等因素对阿尔奇公式中饱和度指数和胶结指数等参数的影响。研究认为,储层粒间孔隙、裂缝孔隙和孤立的溶孔隙等因素对阿尔奇参数影响巨大．裂缝孔隙度和地层水电阻率增大会导致胶结指数和饱和度指数减小．孤立溶蚀孔隙度和泥质质量分数增加会导致胶结指数和饱和度指数增大。利用孔隙结构特征参数与饱和度指数、胶结指数的关系,建立变参数的阿尔奇公式可提高饱和度计算精度．     

川西马井气田蓬莱镇组致密砂岩储层可动水饱和度计算方法

马井气田主力产气层段为侏罗系蓬莱镇组地层,该地层主要是具有复杂岩性、复杂孔隙结构、低孔隙度低渗透率等特点的致密砂岩储层,储层岩电参数之间表现出明显的非阿尔奇现象,使得常规阿尔奇模型难以准确计算储层含水饱和度;现有的建立在常规砂岩储层中的束缚水饱和度模型在复杂孔隙结构致密砂岩储层中应用效果较差,利用阿尔奇含水饱和度与常规束缚水饱和度的差值难以准确确定储层可动水饱和度.在储层基本特征分析的基础上,结合岩电实验数据研究认为双孔隙导电体积模型能较好表征储层的导电规律;在双孔隙导电体积模型的基础上,推导建立了可动水饱和度计算模型.基于岩电实验、核磁共振束缚水饱和度测试结果以及常规测井数据,分析了模型中的各个参数,提出确定束缚水饱和度的新方法,进而确定了模型中微孔孔隙度这一关键参数.现场实例应用表明,可动水饱和度计算结果与储层产水特征相符,利用计算的可动水饱和度判别储层中流体的可动性运用效果较好.     

利用水膜厚度确定低渗透砂岩储层孔隙度下限

针对现今低渗透砂岩储层孔隙度下限确定的不准确性,本文从孔隙结构和常规物性两个方面来研究,并通过水膜厚度最终确定低渗透砂岩储层孔隙度下限。孔隙结构参数是描述岩石孔隙结构特征的定量指标,以此来研究低渗透砂岩储层的孔隙结构特征。在低渗透砂岩储层中,孔隙吼道参数与水膜厚度在同一数量级上,利用水膜厚度,结合压汞资料,做出孔隙度和大于0.195μm孔喉体积百分数图版,确定低渗透砂岩储层孔隙度下限。     

成岩相控低渗透率砂岩储层饱和度评价方法

通过对姬塬地区长8储层大量岩心岩电、铸体薄片和压汞数据分析发现,不同成岩相储层孔隙结构的差异导致了岩电关系的复杂性.不同成岩相储层表现出不同的岩电特征,岩心孔隙度与地层因素之间的关系并不遵从经典的阿尔奇定律.为提高低渗透率砂岩储层含水饱和度计算精度,建立与成岩相储层孔隙结构特征相匹配的岩电参数及胶结指数m值计算模型.根据成岩相测井识别结果,可获得储层段连续的岩电参数.该方法在2口低渗透率砂岩密闭取心井中进行应用和验证,含水饱和度计算精度提高约10％,与岩心分析结果更加吻合.     

南堡凹陷复杂砂岩储层含水饱和度模型的研究

南堡油田第三系受沉积微相和成岩作用的影响发育大量的复杂砂岩储层,束缚水饱和度和阳离子交换量偏高,储层孔隙结构复杂,地层因素和孔隙度表现出非阿尔奇关系的特征.通过岩电分析可知,当阳离子交换附加导电性较强时,阿尔奇公式中的m、n值主要受阳离子交换量(Qv)影响,与Qv呈指数关系;当阳离子交换附加导电性较弱时,m、n值主要受孔隙结构影响,与√K/φ呈对数关系.新的解释参数确定方法考虑了阳离子交换量、孔隙结构和地层水电阻率对m、n值的影响,在复杂砂岩油气藏实际测井评价中得到了良好的效果.     

渤海新近系高束缚水低阻油层饱和度计算方法

渤海新近系油田发育大量低阻油层,低阻成因复杂,为了解决传统电性饱和度模型计算精度较差的问题,开展了低阻油层成因机理分析及相适用的饱和度计算方法研究.结果表明,复杂孔隙结构中小孔隙导致的高束缚水饱和度是低阻油层形成的一种重要因素;针对高束缚水饱和度引起的低阻油层,通过核磁共振与常规测井建立的核磁–双孔隙介质高束缚水饱和度...     

致密砂岩气藏充注模拟实验及气藏特征——以川中地区上三叠统须家河组砂岩气藏为例

致密砂岩气藏岩石孔喉细小、孔隙结构复杂、含水饱和度较高且主控因素不明,制约了对天然气规模成藏机制的认识和气水分布的预测。为此,以四川盆地中部（以下简称川中地区）上三叠统须家河组致密砂岩气藏为研究对象,应用基于低场核磁共振与高压驱替装置有机结合的模拟实验设备,开展致密砂岩在不同驱替压力下气驱水过程的在线动态模拟,研究不同压力下气、水在岩石中的赋存及流动特征,定量表征流体饱和度与充注压力、岩石孔径等的关系,探讨致密砂岩气富集机理。研究结果表明：①决定须家河组气藏含气饱和度高低的储集主体是孔径介于0.1～10.0 µm的储集空间;②含气饱和度总体上有随孔隙度和渗透率增大而升高的趋势,孔渗条件相近时,含气饱和度高低主要受控于孔径大于1.0 µm的储集空间,大孔径占比越高,含气饱和度越大;③须家河组致密砂岩在3.0～5.5 MPa充注压力下达到总含气饱和度的70%,此后随充注压力增大,含气饱和度增幅缓慢且总量小;④“小压差驱动、相对大孔径空间储集的耦合”是低生气强度区致密砂岩形成较高含水饱和度大中型气田的重要因素。结论认为,川中地区须家河组储层“孔径小、生气强度低、近源聚集”的特点决定了其主要以小压差驱动、相对大孔径空间储集,天然气可以规模富集成藏,但储层含水饱和度高。     

Pore microgeometry analysis in low-resistivity sandstone reservoirs

The objective of this work is to analyse the pore microgeometry and its effect on petrophysical properties in six low-resistivity sandstone reservoirs by combining a 2D quantitative petrographic image analysis (PIA) and 3D petrophysical tools. The classic petrophysical tools enable the measurement of different classic reservoir properties such as specific surface area, average pore diameter, pore size distribution, macroporosity and microporosity, capillary pressure versus saturation, pore chamber–pore throat diameter ratio, electrical properties and permeability. The petrographic image analysis quantifies pore microgeometry in more than four orders of magnitude, from submicron to millimeter scale. Chloritic low-resistivity sandstones show dual porosity structure defined as chloritic texture. The pore microgeometrical parameters measured by petrographic image analysis allow one to model different reservoir properties such as capillary pressure, permeability and electrical behaviour. The results obtained in these models show that pore microgeometry plays an important role in the physical properties of low-resistivity sandstone reservoirs.     

Evaluation of Pore Geometry and Saturation Degree Influence to Electrical Resistivity Dispersion: A Potential Application to Extract Porosity

Surface conductivity is indicated by electrical resistivity dispersion in low water saturation. When evaluating surface conductivity, the pore geometry should be considered because a large structure is easier to saturate rather than a small structure. This work underlines the evaluation of pore geometry distribution and saturation degree of reservoir rock and its effect to electrical dispersion. It is found that pore radius distribution and porosity has a good correlation with electrical dispersion. The large structure reflects more electrical dispersion compare to the small one. In high water salinity, surface conductivity occurs at low water saturation degree and vanishes with more water saturation addition. The potential indicator to estimate rock porosity derived from electrical dispersion has been verified in this article.     

成藏动力对束缚水饱和度的影响

束缚水饱和度是评价油层含油性的重要参数之一。前入研究普遍认为，砂岩储层的束缚水饱和度与砂岩类型、孔隙度和孔隙结构有关，粒度中值和孔隙度的影响最大。笔者认为，束缚水饱和度不仅取决于储层本身，还取决于储层之外的其他因素，其中成藏动力是决定其大小的一个重要因素。砂岩储层为孔隙型储层，它由微孔隙与有效孔隙组成。微孔隙完全被束缚水占据，流体在微孔隙中不能渗流；有效孔隙中充满油、气和水，水又分为可动水与束缚水，束缚水为亲水岩石孔壁及孔角上的薄膜滞留水。当有适当的外力驱动时，这部分束缚水是可以流动的，其含量取决于成藏动力的大小。     

M6断块中低孔隙度渗透率砂岩储层饱和度模型优选方法

通过M6断块19块中低孔隙度渗透率砂岩样品的岩电实验结果得出,地层因素和孔隙度总体表现出非阿尔奇关系的特征,直接沿用Archie公式计算含水饱和度不准确。在Archie公式的基础上,分析了岩电参数m、n的变化规律,当n为定值时,认为m是影响饱和度精度的关键参数,在实验结果中归纳出m受无效导电孔隙(有效孔隙与有效导电孔隙的差值)的影响较大,提出利用无效孔隙求取m,进而提高Archie公式求取饱和度的精度。基于等效岩石组分理论对岩石导电性的影响,利用遗传算法求解方程组中每块样品的比例系数k和临界饱和度Swc,总结出变化规律,依据EREM模型采用迭代法得到相应的饱和度。通过对比3种方法求取的结果,结合试油层段的束缚水饱和度,表明EREM模型得到的含水饱和度最接近实际地层情况,而变参数Archie公式计算的结果次之。研究认为EREM模型更适合于中低孔隙度渗透率砂岩储层的饱和度计算。