致密砂岩（共8篇）
致密砂岩 篇1
对致密砂岩气藏而言,束缚水饱和度是气相和气水两相渗流的临界参数,同时也是评价油气储层、预测产能和储量计算的重要参数[1],因此,研究致密砂岩气藏束缚水饱和度意义重大。本文从多个方面总结了致密砂岩气藏束缚水研究进展,对致密砂岩束缚水研究具有指导及借鉴作用。
1 束缚水赋存形态
从赋存形态角度讲,束缚水定义为存在于储层岩石表面、孔缝的角隅以及微毛细管孔道中的不流动水[2]。郭和坤等[3]将束缚水赋存形态简化为毛细管束缚水和薄膜束缚水。
其中,毛细管束缚水是指驱替压力不足以克服毛管力,滞留在微小毛细管道中或孔道弯曲处不能流动的水。薄膜束缚水是指因亲水岩石表面分子力作用而滞留在孔隙壁上的束缚水[4]。束缚水水膜厚度并不是固定值,主要受孔喉半径、流体性质、以及压差、温度等实验条件有关[5]。
2 束缚水饱和度测定方法
2.1 核磁法
核磁共振检测的是氢核(H1)的磁化强度,当含水岩心处于静磁场中,流体中氢核(H1)的被磁化,施加一定频率的射频场,产生核磁共振,然后撤掉射频场,接受一个幅度随时间以指数函数衰减的信号,常用横向弛豫时间(T2)来描述衰减快慢[1]。
当孔隙流体的弛豫时间大于某一弛豫时间,流体为可动流体,反之为束缚流体,束缚水饱和度为T2谱中小于T2截止值的不可动峰下包面积与整个T2谱下包的面积之比。
2.2 气驱法
非稳态恒压气驱法建束缚水饱和度的过程与储层中束缚水的形成过程相似[4],当以恒压将润湿氮气注人饱和水岩样,气体将驱替出一部分水。
由于岩石微观孔隙结构的非均质性,在驱替过程中部分水以水膜或微毛细管水形式存在,当特定实验条件下出水量几乎不变时,认为此时岩样中的剩余含水饱和度即为束缚水饱和度。
2.3 离心法
离心法是依靠高速离心机所产生的离心力,代替外加排驱压力从而达到非润湿相驱替润湿相的目的。离心机转速越高,产生的离心力差就越大,克服的毛管力就越大,从而非润湿相就能进入更小的孔隙[6],若离心力选择恰当,由离心法来建立束缚水饱和度具有不破坏岩样、周期短、费用低等特点[7]。
3 束缚水饱和度测定影响因素
3.1 温度
胡学军等[8]依据动静态实验研究了温度变化对亲水岩心束缚水饱和度的影响,表明温度升高束缚水饱和度下降。方建龙等[9]建立高温高压非稳态驱替实验,发现与常规实验条件相比,束缚水饱和度存在很大差异,高温高压条件下测得的束缚水饱和度显著低于常规测量值。
3.2 压差
胡勇等[10]研究了不同压力梯度对束缚水饱和度的影响,发现随着压力梯度的增大,束缚水饱和度逐渐减小。
3.3 物性
一般而言,物性越差,孔隙和喉道就越小,毛细管压力值高,形成的毛细管束缚水含量较高;物性越差,岩石颗粒越小,岩石与水接触面积大,薄膜束缚水含量也越多。因此,物性越差,束缚水饱和度越高[11]。
3.4 有效应力
李莲明等[12]建立了束缚水饱和度计算公式,结果表明,束缚水饱和度都随有效应力的增大而增大。
此外,郑小敏等[13]利用非稳态实验模拟研究了不同有效应力条件下的气水相渗,实验结果同样表明随围压增大,岩心束缚水饱和度是增大的。
4 结论
致密砂岩束缚水主要以微毛细管束缚水或薄膜束缚水形式存在,毛细束缚水主要受毛管力控制,目前主要通过核磁法、驱替法、离心法等室内实验进行测定,不同实验结果存在差异。
一般认为,实验过程中主要受温度、物性、压差、有效应力等影响:束缚水饱和度与温度、物性、压差呈负相关,与有效应力呈正相关。
致密砂岩 篇2
关键词：致密砂岩油气藏；储层建模；地质模型
1引言：致密砂岩油气赋存于低孔、低渗砂岩储集层中，一般要经过特殊作业才有开采价值，其中的致密砂岩油储层往往与烃源共生、互层或者紧邻。对石油物探技术人员来说，如何综合地质、地球物理数据信息，建立深度域的、量化的储层地质模型，进而对储层非均质性进行精细刻画、为水平井部署和钻井轨迹调整提供依据，是致密砂岩油气（藏）地震地质综合研究的工作重点。
2储层建模方法原理
储层建模是在三维空间对储层进行定量化研究并建立三维定量化模型的一个过程，以对储层进行多学科一体化、三维定量化及可视化的预测与描述。储层模型可分为两大类：储层离散变量（如沉积微相、岩相、裂缝、流动单元等）模型和连续变量（如孔隙度、渗透率、饱和度等）模型。构建储层模型需要采用一定的数学框架来进行不同类型数据的整合，数学框架的变动也往往是储层建模技术获取重要进展的出发点。多数储层建模技术采用的数学框架是地质统计学，其有四个部分组成：区域化变量理论、变差函数模型、克里金估值技术和随机模拟技术。其中变差函数模型解决的是离散变量或连续变量的空间变异结構：克里金估值技术用来求取随机变量的概率分布函数模型并对未知空间随机变量赋予数学期望：随机模拟技术以克里金技术得到的随机变量的概率分布函数模型为基础，使用蒙特卡洛技术对未知空间随机变量赋值（多个实现）。由于传统地质统计学空间变异结构模型的构建是在空间两点相关性的基础上进行的，其又被称为“两点”地质统计学。
3致密砂岩油气藏储层建模技术方案及建模举例
3.1技术方案。致密砂岩油气藏储层模型必须做到地震数据的全面参与，具体做法如下：
（1）考虑到致密砂岩储层发育层段不同岩性阻抗差异微弱，地震反射界面难以追踪且不能和钻井分层很好地匹配的问题，应该开展叠后地震资料提高分辨率处理，结合“三瞬”剖面来提高地震层位解释精度，解决地震反射层位和钻井分层的匹配问题，使目的层段在时间域有一个钻井与地震相互一致的地层框架，保证后续工作环节中钻井与地震信息的完美匹配。
（2）开展储层沉积学分析，结合地震储层预测手段（地震属性分析和储层地震反演），查明目的层不同砂体类型的几何形态特征，建立储层参数地质知识库，并建立对岩性、孔隙度等储层参数较为敏感的地震约束信息库。
（3）建立较为可靠的速度场模型，结合钻井分层数据完成构造一层位模型建立，完成深度域地震约束信息库重采样工作，统一钻井与地震信息的垂向分辨率并使相应信息在构造地层模型中准确归位。
（4）在储层地质知识库基础上，开展基于钻、测井信息的沉积相/岩相空间变异性分析，建立不同沉积相/岩相的变差函数模型，借助地震约束信息库干预，选择合适的模拟方法，建立目的层段的沉积相/岩相模型。
（5）在储层地质知识库基础上，在钻、测井信息的孔隙度、渗透率以及饱和度等参数的基础上开展空间变异性分析，分不同沉积相/岩相类别建立相应连续型储层参数的变差函数模型，在沉积相/岩相模型的控制下，在地震约束信息库的约束下，选择合适的模拟方法，建立目的层段沉积相/岩相模型控制下的孔隙度/渗透率/饱和度等参数模型。
3.2沉积相/岩相建模。沉积相/岩相模型构建过程主要包括以下几个方面：
（1）单井岩相的划分。岩相建模需要将目的层段的岩相类型进行简化。这样做的目的主要是避免相类型过多，每种相在地层中所占比例较少，兼之以测井数据相应的样品点过少，地震约束信息对太细的相类型不敏感，从而导致建模失效。一般而言，划分为三种至五种相类型较为合适。
（2）岩相特征参数统计。除地质知识库巳有信息外，需要统计各层段相变量的指示变差函数模型、单层厚度分布频率直方图、相变量的分布直方图、相变量和地震信息间的概率关系、相变量的旋回性特征并保存在建模系统中。
（3）模拟方法选取与模拟。目前有许多用于离散变量模拟的方法，研究者应根据对不同方法的熟稔程度和研究区的资料基础进行遴选，相关的方法测试是非常必要的。
（4）模型优选。按照一定的方法从相模拟得到的一簇实现之中来优选模型作为最终的相模型。优选方法主要有模拟前后的直方图近似、模拟前后变差函数模型近似，以及预留验证井进行检验等办法。在实际工作中，直方图近似和预留验证井进行检验使用的比较多，而模拟前后变差函数模型近似因计算时间过长，在实际中应用较少。优选得到的相模型除作为储层建模成果外，也是按照相控原则开展连续型储层属性建模的基础数据体。
4结论
1.致密砂岩油气藏特殊的储层地质、地球物理条件要求储层建模过程要重视多学科综合研究，充分考虑地质研究的核心作用和地震数据的全面参与。实践证明，本文以此为依据制定的储层建模技术方案是行之有效的。
2.储层地质学和储层建模之间需要地质概念模型作为连结纽带，先验的地质概念模型量化结果是储层地质知识库。先验认识的量化过程不仅使地质认识进—步深化，而且也为后续的量化过程（模型构建）提供了研究基础和具体的指导方向。
3.地震数据的全面参与是储层建模技术发展与沿革过程中形成的重要特色，致密砂岩油气藏储层建模有效与否与地震数据的应用程度有着紧密的关系。地震数据及其特殊处理与解释成果是速度模型、构造模型、储层参数模型构建过程中的主要信息来源和有效的约束条件。
致密砂岩微观孔隙特征及分类 篇3
1 储层孔隙类型及组合类型
研究区致密砂岩孔隙类型以岩屑溶孔和晶间孔为主,其次为粒间孔、粒间溶孔和杂基溶孔,另外,在研究区也发育少量的长石溶孔。根据铸体薄片及扫描电镜的观察,孔隙类型中原生粒间孔少,主要有残余原生粒间孔(粒间孔)及粒间溶孔、粒内溶孔、高岭石晶间孔等次生孔隙,还有少量微裂缝及粒内破裂缝。
致密砂岩除单一粒间孔、溶孔、晶间孔孔隙类型外,还呈现不同孔隙组合类型,主要有:残余粒间孔-晶间孔-溶孔型,晶间孔-溶孔型,残余粒间孔-溶孔型等。其中残余粒间孔或原生粒间孔-晶间孔-溶孔型的孔隙组合类型储集物性较好。
2 储层的微观孔隙特征
通过常规压汞对岩石的微观孔隙结构进行研究,将得到的参数与岩心孔渗关系进行分析[3,4]。
2.1 排驱压力
排驱压力对应的是最大连通半径,研究发现:渗透率大于1×10-3μm2的岩心,排驱压力均小于0.5MPa;渗透率小于1×10-3μm2的岩心,排驱压力均大于0.5MPa。渗透率与排驱压力的相关性很好。统计结果表明:排驱压力小于0.5MPa的占15%,大于0.5MPa的占85%。因此,研究区内超低渗透岩心(渗透率小于1×10-3μm2的岩心)占据了绝大部分。
2.2歪度
歪度指孔喉分布偏于粗孔喉或细孔喉。研究表明:渗透率与歪度的相关性很差,歪度主要分布在-1~1之间,细歪度,即大部分孔喉都很细。统计结果表明,粗歪度岩心的渗透率都大于0.1×10-3μm2,所占比例很小。
2.3 分选系数
分选系数值越小,孔隙分布越均匀。研究表明:渗透率与分选系数的相关性不好,分选系数主要分布在3~5之间,分选性较差。
2.4 退汞效率
退汞效率指压力下降后退出的汞体积与进入岩样的汞的体积之比,比值愈大,反映储集性能愈好,水驱油效率愈高,它是研究储集层采收率的重要参数。研究表明:退汞效率与渗透率的相关性很差。退汞效率主要分布在20%~40%之间。
2.5 主流孔喉半径平均值
主流孔喉半径平均值指累计渗透率贡献值达95%以上的孔喉半径平均值[5]。主流孔喉半径越大,储层物性越好。研究发现,渗透率与主流孔喉半径平均值的相关性较好。主流孔喉半径平均值主要分布在1μm以下(占80%以上),渗透率也主要分布在1×10-3μm2以下。
2.6 中值半径R50
中值半径:汞饱和度为50%时相应的注入曲线的毛管压力所对应的半径值。中值半径越大则中值压力越小,中值半径与渗透率的相关性很好,具体情况为:中值半径大部分都小于0.4μm。
通过计算表征孔隙结构的参数得出:渗透率与排驱压力、主流喉道半径、最大孔喉半径的相关性较好;渗透率与歪度、分选系数、退汞效率的相关性不好。
3 储层岩心分类
根据常规压汞数据资料发现排驱压力、最大孔喉半径、主流孔喉半径与渗透率之间存在相关性。利用三个参数及物性参数进行分类[6],将研究区域岩心分为四类,如表1所示。
四类岩心的典型毛管压力曲线特征表明:第三类、第四类岩心最大进汞量小,略细歪度,分选性相对较好。孔喉半径普遍较小;孔喉分选较差、分布不均匀;孔喉连通性差;排驱压力大。而研究区内主要以第三类、第四类岩心为主。
4 结论
研究区内致密砂岩主要以溶孔和晶间孔为主,其渗透率与排驱压力、主流喉道半径、最大孔喉半径的相关性较好,而与歪度、分选系数、退汞效率的相关性不好。将岩心分成四类,其中以第三、第四类岩心为主。
摘要：研究了苏里格西区致密砂岩孔隙特征。铸体薄片及扫描电镜表明,致密砂岩主要以溶孔和晶间孔为主;压汞资料表明,致密砂岩渗透率与排驱压力、主流喉道半径、最大孔喉半径的相关性较好,而与歪度、分选系数、退汞效率的相关性不好。根据研究结果对岩心分类,研究区以第三、第四类岩心为主。
关键词：致密砂岩,微观孔隙特征,岩心分类
参考文献
[1]林健,张红玲,何顺利,等.苏里格气田西区储层特征及影响因素分析[J].重庆科技学院学报:自然科学版,2011,(13):25-27.
致密砂岩 篇4
该区裂缝主要是在燕山期和喜马拉雅期古应力场作用下形成的, 其应力场的分布是以北东东—南西西方向水平挤压和北北西—南南东方向水平拉张为特征, 形成两组裂缝, 主要为北东向, 其次为北西向。应用EXCELL2000等测井设备进行了最大主应力方位测试, 结合各种测试结果和区域最大主应力及裂缝方位分布, 长8段最大主应力及裂缝方位亦为北东向。
该区多口井取心见到了多种类型裂缝, 以高角度裂缝和水平缝为主。HH373井在长8 1994.16-2004.14m发现5处共11条裂缝, 7条垂直裂缝、2条水平裂缝、1条横向裂缝, 缝宽0.5-1.0mm、缝长20-95cm, 缝间无充填3条, 含油7条。裂缝的存在有效改善了储层的渗透性。
2 用岩心渗透率异常频率法识别裂缝
红河油田储层孔隙度介于6.5—17.2%, 渗透率介于0.1—1.43×10-3μm2。岩心分析资料证实, 有微裂缝的储层渗透率明显增大, 紧邻含微裂缝样品的岩心渗透率也呈增大趋势。岩心渗透率异常频率分析方法的步骤为:
(1) 以单井岩心分析资料和该地区总样本资料为基础, 确定该地区 (沉积体) 的基质渗透率。工区长8总样本是17口井387个样品点, 其中90%的渗透率小于1.0×10-3μm2 (见图1) , 综合单井与总样本资料, 确定工区长8储集层基质渗透率值为小于1.0×10-3μm2。
(2) 分析渗透率异常的岩样频率, 用岩心分析资料刻度测井, 由成像测井标定常规测井, 最后用常规测井资料来识别裂缝。
3 利用成像测井资料识别裂缝
3.1 微电阻率扫描成像测井识别裂缝
微电阻率扫描成像测井技术具有高分辨率、高井眼覆盖率和可视性的特点, 该区裂缝主要包括高导缝、诱导缝及极少的高阻缝。高导缝在FMI图像上表现为深色 (黑色) 的正弦曲线, 为钻井泥浆侵入或泥质充填所致 (图2) 。高阻缝裂缝间隙被高电阻率矿物 (方解石) 充填, 为无效缝, 图像特征表现为亮黄色-白色的正弦曲线色晕 (如图2) 。
3.2 交叉偶极声波识别裂缝
交叉偶极子阵列声波测井资料可以准确地获得地层纵波、横波、斯通利波慢度及声波幅度、衰减数据, 有效地对地层快慢横波进行分离, 定量计算地层百分比各向异性, 在此基础上识别裂缝发育井段、裂缝发育类型、判断裂缝有效性。
判断裂缝发育井段及裂缝类型:当井眼与地层垂直时, 地层层理及低角度裂缝对仪器测量的纵波能量衰减明显增大。
判断裂缝有效性, 划分有利储层:纵波、横波、斯通利波幅度衰减程度与裂缝的充填物质也有关系。当裂缝被流体充填, 此时充填的流体会导致地层径向波阻抗数据明显减小, 相应衰减幅度也随之增大, 裂缝为有效裂缝;相反当裂缝被固体物质所充填, 则对地层波阻抗的数值影响不大, 相应的衰减幅度也较小, 该响应则表明裂缝有效性较差。例如ZX6井长81砂体内部发育3条闭合缝。
3.3 阵列感应测井识别裂缝
阵列感应测井是一种新型的电阻率测井技术, 它克服了常规双感应测井纵向分辨率差、探测深度固定、不能解释复杂侵入剖面、不能划分渗透层等缺点。
阵列感应数值的大小首先取决于储层原状地层电阻率。在致密层段, 最明显的反映是声波时差曲线数值较低, 阵列感应数值径向不存在差异, 如果存在一定的裂缝, 则阵列感应径向差异较大;若储层电阻率数值较低, 储层存在裂缝或孔隙时, 则阵列感应资料呈径向分异较小。一般张开缝所在储层电阻率值较低, 引起的电阻率径向分异较小, 但径向差异均匀基本一致;闭合缝储层一般电阻率高值, 无径向差异或者径向差异非常大。如ZJ5-10井下部储层物性差, 地层致密, 电阻率高值, 成像图上可以看到有两条闭合缝, 缝的泥浆侵入不均匀, 阵列感应侵入径向差异较大;HH26井为3条张开缝, 声波时差数值较高, 地层真电阻率数值较低, 阵列感应径向差异较稳定。
4 常规测井资料识别裂缝
利用常规测井的声波、中子、密度、自然伽马、电阻率等测井曲线可以识别储层裂缝。裂缝发育段的常规测井曲线特征如下:
4.1 声波时差曲线
声波时差曲线出现局部增高, 甚至发生跳波;声波能量在高角度裂缝发育段基本不衰减, 在低角度裂缝发育段有一定衰减;斯通利波波速和能量对裂缝的响应与裂缝的状态有关, 高角度裂缝易引起斯通利波能量衰减, 网状裂缝易引起斯通利波时差增加, 斜交缝在斯通利波时差和能量上也具有响应。如HHX-6井2255-2263米井段声波值达到248米/微秒, 为明显的裂缝发育段。
4.2 中子-密度曲线
由于裂缝发育处被钻开后, 由于泥浆充填, 因此使密度出现明显偏低的读值, 这种异常显示常常可以作为指示裂缝带的标志;而在补偿中子曲线上, 当有裂缝发育时, 中子孔隙度出现反常的增大, 裂缝发育带在中子-密度测井曲线图上有十分清楚的显示。但受其探测范围影响。
4.3 自然伽马曲线
致密砂岩储层的自然伽马表现为低值, 由于裂缝段的地层水活跃, 其溶解的铀元素被离出沉淀在裂缝壁上, 造成自然伽马曲线上呈高放射性异常显示, 并成为识别裂缝发育段的标志。特别是采用自然伽马能谱测井, 根据“铀含量”曲线的显示, 常常能作出比较正确的解释。在没有伽马能谱测井资料的井, 可通过中子—密度交会来识别砂泥岩, 工区泥岩中子值大、密度值也大, 而砂岩层中子值比泥岩小、密度值也比泥岩小, 如果中子—密度交会识别出的为砂岩层段而自然伽马又表现为高值, 则该段可能存在裂缝。
4.4 电阻率降低识别裂缝
在钻井过程中开口缝往往被充填入导电性较好的钻井液, 在电阻率曲线上呈现较高电阻背景下的低阻条带。即使裂缝中充填有油气, 油气作为流体都有流动性, 在一定压力的钻井液驱动下会向地层深处流动, 裂缝同样呈现低阻特征。
5 应用
运用上述研究方法, 对长8段进行裂缝识别分析, 根据分析结果绘制长8小层裂缝率平面分布如图3。在裂缝富集区域部署评价井, 水平井钻遇裂缝3段, 与裂缝率平面分布图基本一致, 并获得15.6t/d高产。
6 结论
以岩心和岩心分析资料为基础, 成像测井相辅佐, 常规测井资料为主的裂缝识别方法能客观反映微裂缝的存在和分布, 具有成本低、简单易行等优点, 适合于同类致密砂岩储层的裂缝识别。
参考文献
[1]楚泽涵, 高杰等.地球物理测井方法与原理[M].石油工业出版社, 2008
[2]梁利喜.裂缝油藏测井评价[J].西南石油学院硕士论文, 2003
致密砂岩 篇5
随着油气田井中微地震监测技术的发展[1,2], 地面监测方法近几年也开始在国内油气田应用。在国际上获得广泛应用的基于星型排列的地面微地震监测技术, 需要使用超过1 000道、6 000~24 000个检波器, 其测线延伸可达2~10 km, 并且要求20~40名野外施工人员用数天来部署检波器排列, 最终的施工成本接近布置小型三维地震观测系统的成本。考虑到星型排列密集检波器阵列的巨大成本, 研究中采用一种更加稀疏的三分量数字检波器排列 (以下称为“稀疏检波器排列”) 以较小的成本和较短的施工时间来监测微地震信号。同时, 采用与稀疏检波器排列匹配的微地震定位技术, 即微破裂向量扫描技术来实现微地震事件定位[3]。这一技术是一种基于波形叠加而不需要拾取初至时间的改进后的Semblance方法[4], 通过扫描地下储层岩石破裂所释放出来的破裂能量并结合压裂施工曲线解释破裂能量的时间-空间分布, 最终确定水力压裂诱发微地震事件的震源位置。
研究中, 利用微破裂向量扫描技术对在HH73P52井水力压裂过程中监测的微地震数据进行了处理, 获得了水力裂缝的时间-空间分布, 并结合三维地震蚂蚁体沿层切片, 确定了HH73P52井与邻井HH73P1井在压裂第11段时贯通的原因及其发生过程。
1 地质背景
HH73P52井位于鄂尔多斯盆地天环坳陷南端, 为华北油田开发致密砂岩油藏所钻的评价井。射孔目的层段位于三叠系延长组长8致密砂岩储层, 深2 498.0~3 678.0 m, 砂体厚12.1 m。由于此目的层段上下岩层均为厚泥岩, 所以比较适合应用水力压裂增产技术。
对HH73P52井实施水力压裂 (设计为11段) 及地层测试的目的是为提高三叠系延长组长8致密砂岩储层产能, 同步进行的地面微地震监测旨在了解水力裂缝的几何形状、储层现今地应力状况以及评估压裂增产效果。
2 数据采集
用于采集微地震信号的地面检波器排列, 由12个埋置于地表 (约1 m) 的三分量数字检波器组成, 如图1所示。离井口最近的检波器距井口超过1 km以避免井场压裂车发动机、泵以及发电机的噪音干扰;离井口最远的检波器距井口不超过3 km, 因为微地震信号的传播超过这个距离后会严重衰减以至无法到达地面埋置的检波器。
采集微地震信号的三分量数字检波器带宽为0~800 Hz, 垂直分量和水平分量灵敏度分别为 (400±30) m V (/cm/s) 和 (400±40) m V (/cm/s) 。埋置检波器时, 所有检波器统一定向, X水平分量朝向地理正东方向。采用1 ms采样率实时记录压裂时产生的微地震信号。所有检波器在压裂开始前30 min开始采集数据, 并持续至压裂结束后30 min以记录压裂前及压裂后的背景噪声, 其分析结果用于确定数据处理方案。HH73P52井第11段水力压裂施工共持续83 min。
3 微震事件定位
Lakings等人曾利用97个三分量检波器组成网格状稀疏检波器排列, 对美国Barnett页岩19-H水平井水力压裂进行地面微地震监测, 并获得与井下微地震监测精度相似的结果[5]。其采用的微地震震源定位方法为基于光束叠加的“被动地震发射层析成像 (Passive Seismic Emission Tomography or PSET○R) ”专利技术[5,6]。而文章采用的微破裂向量扫描技术与之类似, 仅在技术流程和技术细节上有细微差别。
首先, 记录的微地震数据同时显示垂直道和水平道, 以方便检测地震检波器在水力压裂的过程中是否正常工作。在确定检波器工作正常后, 有效的记录数据被带通滤波至1~45 Hz, 之后使用AGC技术来进行各地震道之间的振幅补偿。
其次, 微地震数据被分割成包含2.5 min记录的SEGY文件。根据噪音及信号的波形变化, 那种十分明显的噪音段被挑出并去除。只有被编修过的地震道作为向量扫描算法的输入。
然后, 利用偶极声波测井数据建立层状的一维P波和S波速度模型。利用此一维速度模型通过在三维网格空间中进行外推插值, 建立三维P波和S波速度模型。由于HH73P52井浅层缺少必要的声波测井数据, 速度模型的上部通过使用预期的岩性来外推。这些岩性信息可从HH73P52井钻井报告以及邻近井的地质报告中获得。各种浅层及近地表岩性对应的速度如表1所示。
最后, 所有包含2.5 min记录的SEGY文件被处理以检验微地震声发射能量的时间及空间分布。三维网格空间中每一个20 m×20 m的空间单元的每一个2.5 min时间段内的能量都被计算出来。水平和垂直分量的光束叠加记录被分析以确定能量高值分布区域。每一个2.5 min时间段内的具有最高能量的空间单元被标绘出来以展示地下储层岩石破裂活动与施工压力的关系。另外, 一个较短的2.5 min时间段的特定深度切片的能量分布图可用来确定地层破裂时间、主要水力裂缝形成的时间及其几何形状;而特定深度的能量叠加切片可用来研究最终水力裂缝几何形状以及现今应力场。
4 结果与讨论
HH73P52向量扫描输出的能量曲线表明地震活动在排量最初上升的时候开始。在压裂最初50 min内, 释放的破裂能量十分低, 表明仅有较少的地震活动发生并且没有产生较大的岩石破裂。这种现象也表明长8致密砂岩储层中确实存在天然裂缝。
随后, 出现2个能量尖峰, 一个在压裂开始后大约60 min的时候出现, 而另一个在100 min的时候出现。在这些时刻, 压裂施工曲线显示排量突然降低, 表明岩石破裂;而邻井HH73P1水平井筒内发现HH73P52井的压裂液, 表明两井水平段贯通。
通过叠加所有2.5 min时间段内声发射能量, 全部83 min时间段内2 296 m储层深度的能量叠加切片被提取出来, 如图2所示。
Maxwell等人在利用井下微地震监测研究水力裂缝成因机制时得出一个结论:通常最初形成的水力裂缝被认为是单一的张性裂缝, 其走向与最小水平主应力垂直;但是根据储层地应力场, 注入的流体将沿着具有最小阻力的路径注入, 其可能与闭合或开口裂缝中已经存在的薄弱裂缝面相交。因此, 最终形成的水力裂缝将比初始的单一水力裂缝面要复杂得多, 形成裂缝网络[7]。Maxwell的这一观点可以应用于此研究中, 从而帮助解释储层岩石破裂的过程。
第11段的微地震监测结果表明, 水力压裂形成的主要水力裂缝走向为北东向并延此方向延伸至与其相邻的水平井HH73P1井。压裂现场观测到大量的来自HH73P52井的压裂液涌入HH73P1井内, 证实了这一微地震监测结果。水力裂缝形成及其延伸过程可以通过三维地震与微地震的结合分析确定。从三维地震数据中提取的压裂目的层的沿层相干切片如图3所示。
黑色线性区域表示分布在HH73P52井和HH73P1井水平段之间的小断层和裂缝发育带
根据图3并结合现场的观察以及Maxwell等人的理论, 可以确定:在HH73P52井压裂施工过程中, 最初的水力裂缝沿北东向延伸并最终与两井水平段之间的小断层和裂缝发育带沟通;而注入的压裂液将进入这些小断层和裂缝发育带, 直到涌入与这些小断层和裂缝发育带沟通的HH73P1井的井筒。
5 结语
地面微地震监测技术和微破裂向量扫描技术成功地对HH73P52井第11段的83 min水力压裂所形成的水力裂缝进行了成像。通过对破裂能量的时间和空间分布的分析, 解释了压裂目的层2 296 m深度能量切片所显示的水力裂缝发育过程以及长8储层岩石破裂机制, 并通过对三维地震资料和微地震监测结果的综合分析, 确定了压穿邻井的原因及其发生过程。这些信息可以帮助更全面深入地了解了长8储层性质及其现今应力场, 对于水力压裂方法的优化、增产后产能提高十分重要, 并且能够为将来的这一地区致密砂岩储层水平井钻井提供强有力的指导。
参考文献
[1]荣宁, 吴迪, 韩易龙, 等.微地震监测水驱前缘技术在哈得双台阶水平井的应用效果评价[J].大庆石油地质与开发, 2006, 25 (2) :94-96.
[2]王治中, 邓金根, 赵振峰, 等.井下微地震裂缝监测设计及压裂效果评价[J].大庆石油地质与开发, 2006, 25 (6) :76-78.
[3]沈琛, 梁北援, 李宗田.微破裂向量扫描原理[J].石油学报, 2009, 30 (5) :744-748.
[4]Duncan M P, Eisner L.Reservoir characterization using surface microseismic monitoring[J].Geophysics, 2010, 75 (5) :139-146.
[5]Lakings J D, Duncan P M, Neale C, et al.Surface based microseismic monitoring of a hydraulic fracture well stimulation in the Barnett Shale[C].New Orleans:76th SEG Annual International Meeting, 2006:605-608.
[6]Duncan P M, Lakings J D, Flores R A.Method for passive seismic emission tomography:U S, 0068928A1[P].2009-08-18.
致密砂岩 篇6
关键词：致密砂岩,岩石物理模型,AVO属性,敏感属性优选,流体检测
利用地震资料进行致密砂岩中流体性质的准确识别是提高致密砂岩气藏开发效益的基础,致密砂岩的流体识别一直是储层预测中的难点与热点问题,国内外学者开展了大量的研究与应用。一类是采用基于时频分析的方法对苏里格地区进行气水分布检测[1]; 另一类是采用AVO与叠前反演技术对含气储层进行了预测[2,3]。
叠前AVO属性因为没有经过叠加处理,包含了更多的储层流体信息,因此相对叠后属性来说,利用叠前属性可以更可靠的预测流体,目前已得到广泛的应用。由于叠前地震属性同时受岩性、孔隙度、流体等地质因素的综合响应,在不同的地质条件下,不同地震属性参数对其敏感程度不同。这就需要优选出对流体反应敏感的属性,进而利用其更准确的预测储层的流体性质[4]。
以苏里格某区块为例,该区位于苏里格气田西部,气水关系复杂,不同含气砂岩与含水砂岩之间无统一的气水界面[5,6]。针对此问题,采取了岩心标定测井,测井标定地震的一体化研究思路: 从实验室测试数据出发,优选出适合致密砂岩的岩石物理模型,进而弄清岩性、物性、含气性对岩石弹性参数的影响规律,结合正演模拟分析推知岩性、物性、含气性对AVO属性的影响,在此基础上优选出对流体敏感的属性,最后利用此属性对实际工区进行了流体预测,圈定了含气富集区。
1 岩石物理弹性参数变化规律研究
为了弄清储层参数对地震响应的影响,首先需要通过岩石物理模拟建立起储层参数与地震弹性参数的联系。由于目前国内外的岩石物理模型有很多,各自的实用范围不尽相同。因此首先需要通过实验室数据标定,寻找适合致密砂岩岩石物理建模的岩石物理模型。当前适合砂岩地层中岩石物理模拟主要有Xu-White模型[7]; 其建模的步骤主要分为4步: 基质等效弹性模量计算、干岩骨架模量计算、混合流体等效模量计算、饱含流体等效模量计算。在混合流体等效模量计算中,岩石其中流体的混合方式将直接影响岩石等效模量的求取,进而影响纵、横波速度的变化规律。当前用于流体混合模拟的岩石物理模型主要有Wood模型[8]、Brie模型[9],两者分别适用于不同孔隙空间的流体分布方式。Wood模型主要适应于孔隙较大,连通性较好,流体呈均匀饱和状态的岩石; Brie模型主要适应于流体在孔隙空间呈部分饱和状态的岩石,式( 1) 为Wood模型计算公式,式( 2) 为Brie模型计算公式。
式中,Kfl为混合流体的有效体积模量,Kgas、Kwater分别为气、水的体积模量,其中e是Brie指数,一般取值在3附近,Sgas、Swater分别为气、水的饱和度,且Sgas+ Swater= 1。
Domenico[10]在1984年提出: 在非固结砂岩中, 当含气饱和度达到20% 时,泊松比基本已经下降到了极限,之后饱和度增加只会引起泊松比的微弱变化,因此叠前AVO技术只能检测孔隙中是否含气, 但是不能预测其中是否为工业气藏。
由于介质存在泊松比差异是引起AVO响应的根本原因,能否利用AVO检测流体,取决于不同含气饱和度岩石之间是否存在泊松比差异。图1对比了Brie模型、Wood模型以及实际岩心在不同含气饱和度条件下泊松比的变化情况,其中实验数据是岩样在地层的温度、压力条件下得到的,其孔隙度为8% 。从图1中可以看出,Brie模型能更好的模拟泊松比随含气饱和度的变化情况,因此优选Brie模型作为致密砂岩中流体岩石物理模拟的模型。同时也说明弹性参数是随含气饱和度逐步变化的,不同含气含气饱和度条件下的泊松比存在着差异。这同Domenico在非固结砂岩中结论明显不同。说明在致密砂岩中利用AVO技术不仅能够判断砂岩是否含气,还能判断其是否为较高含气饱和度的工业气藏,这为AVO预测致密砂岩储层中的含气饱和度奠定了岩石物理基础。
2 双变量正演模拟分析
在了解储层参数包括物性、流体对岩石物理弹性参数影响的基础上,提出一种与常规地震储层预测方法不同的方法技术。该方法技术从正演模拟出发,以正演结果指导我们认识含气储层的地震响应特征,同时在正演模拟数据上提取属性,筛选出对储层物性、含气性反映敏感的属性,进而指导储层预测,减少多解性。
目前叠前属性中应用较为广泛的有P属性、G属性,P属性、G属性分别通过道集由Shuey[11]近似公式拟合[见式( 3) ]得到。由这二者组合得到的P + G、PG属性、流体因子ΔF[12][式( 4) ~ 式( 8) ] 等,通过这些属性能客观反映储层的岩石弹性参数变化情况。
式中θ为入射角与反射角的平均值,P属性、G属性为界面属性,与上下介质的岩石物理性质有关。Vp、Vs、ρ分别为反射界面两侧介质的纵、横波速度和密度的平均值,ΔVp、ΔVs、Δρ分别为反射界面两侧介质的纵、横波速度和密度的差值,b为调节系数,不同地区取不同值,本次b根据工区实测的纵、横波速度拟合得到。
由于叠前属性不仅受流体影响,还受储层孔隙大小的影响。同时考虑了孔隙与流体对叠前属性的影响( 图2) ,其中X方向上为孔隙度变大的方向,Y方向为含气饱和度变大的方向,颜色块表示在特定孔隙与流体饱和度条件下的各种属性值 ( P、G、P - G、PG、P + G、流体因子) 大小。从这几个图可以找出各种叠前地震属性随孔隙与流体的变化规律,对比得出,在相同的孔隙条件下,P + G属性与流体因子能较好的反映含气饱和度的大小,且孔隙越大,含气饱和度越大,P + G与流体因子属性值越大。
3 实际应用
图3为在苏里格西区利用P + G属性对盒8段致密砂岩气层进行检测的结果,图中的高的P + G属性值反映致密砂岩储层中含气饱和度较高,预测结果与试气结果较为吻合,同时新发现该区东北部含气性较好,为下一轮开发井位部署提供了依据。
4 结论
( 1) 岩石物理分析以及正演模拟分析是地震属性优选的核心技术,其中岩石物理模型优选是关键, 其正确与否直接影响后续的流体敏感属性优选结果。
( 2) 在致密砂岩储层中,Brie模型能更准确模拟流体对岩石弹性参数的影响,实验数据与Brie模型均表明,不同含气饱和度的致密砂岩储层泊松比存在明显差异。
( 3) 利用叠前地震数据检测致密砂岩中的流体是可行的,对致密砂岩储层含气性反映较为敏感的AVO属性为P + G属性、流体因子属性。
参考文献
[1] 张猛刚,洪忠,窦玉坛,等.时频分析在苏里格地区含气性检测中的应用.岩性油气藏,2013;25(5):76—80,85Zhang M G,Hong Z,Dou Y T,et al.Gas detection in Sulige field with time frequency analysis.Lithologic Reservoirs,2013;25(5):76 —80,85
[2] 张盟勃,史松群,潘玉.叠前反演技术在苏里格地区的应用.岩性油气藏,2007;19(4):91—94Zhang M B,Shi S Q,Pan Y.Application of pre-stack inversion in the Sulige field.Lithologic Reservoirs,2007;19(4):91—94
[3] 史松群,赵玉华.苏里格气田AVO技术的研究与应用.天然气工业,2002;22(6):30—34Shi S Q,Zhao Y H.Research and application of avo technique in Sulige Gas Field.Natural Gas Industry,2002;22(6):30—34
[4] 周水生,宜伟,郝召兵,等.基于叠前反演的流体敏感属性实验研究及应用.地球物理学报,2012;55(6):1985—1992Zhou S S,Yi W,Hao Z B,et al.Experimental research and application of fluid sensitive attributes based on the pre-stack inversion.Chinese J Geophys,2012;55(6):1985—1992
[5] 李新豫,曾庆才,包世海,等.“两步法反演”技术在致密砂岩气藏预测中的应用以苏里格气田苏X区块为例.岩性油气藏,2013;25(5):81—85Li X Y,Zeng Q C,Bao S H,et al.Application of"two step inversion"technology to the prediction of tight sandstone gas reservoir:A case study from Su X block in Sulige Gas Field.Lithologic Reservoirs,2013;25(5):81—85
[6] 石玉江,杨小明,张海涛,等.低渗透岩性气藏含水特征分析与测井识别技术—以苏里格气田为例.天然气工业,2011;31(2):25—28Shi Y J,Yang X M,Zhang H T,et al.Water-cut characteristic analysis and well logging identification methods for low permeability lithologic gas reservoirs:a case study of the Sulige Gas Field,Natural Gas Industry,2011;31(2):25—28
[7] Xu S,White R E.A new velocity model for clay-sand mixtures.Geophysical Prospecting,1995;43(1):91—118
[8] Wood A W.A textbook of sound.New York:The Mac Millan Co,1955:360
[9] Brie A,Pampuri F,Marssala A F,et al.Shear sonic interpretation in gas-bearing sands.SPE Annual Technical Conference,1995:701 —710
[10] Domenico S.Rock lithology and porosity determination from shear and compressional wave velocity,Geophysics,1984;49(8):1188—1195
[11] Shuey R T.A simplification of the Zoeppritz equations.Geophysics,1985;50(4):609—614
致密砂岩 篇7
关键词：致密砂岩气藏,地质特征,鄂尔多斯
一、引言
1927年致密砂岩气藏发现与美国的圣胡安盆地, 中国的致密砂岩气发现较早, 我国自1971年发现川西中坝致密砂岩气田之后, 也逐步系统地开始了对致密砂岩气领域的研究。中国拥有的巨大致密砂岩气储量和广阔的致密砂岩气勘探潜力。这些年来, 致密砂岩气已成为近些年来我国天然气探明储量的主要增长点, 2009年, 中国致密砂岩气年产量已达到150×108m3 (胡文瑞, 2010) 。致密油藏是一种非常规油藏, 同时是一种连续型油藏, 具有地空隙度、低渗透率、低含气饱和度等特征。本文将总结论述鄂尔多斯盆地致密砂岩气地质特征方面的特征, 同时分析本区域的勘探潜力。
二、研究位置
鄂尔多斯盆地是中国第二大盆地大型沉积盆地, 在大地构造上位于中国东西结合部位, 北以黄河断裂为界, 轮廓呈巨型, 横跨陕西、甘肃、宁夏、内蒙古、山西5省区, 是一个古生代台地及台缘坳陷与中新生代台内坳陷叠合的克拉通盆地, 勘探面积37×104km2, 具有天然气资源量15.16×1012m3。
三、盆地构造与沉积特征
1. 盆地构造特征
据鄂尔多斯盆地构造发展演化史可将其划分为西缘断褶带、天环向斜、伊陕斜坡、晋西挠褶带、伊盟隆起、渭北隆起等六个一级构造单元, 盆地总体形态呈巨型, 现今构造特征表现为盆地边部构造发育, 盆地内部为一西倾的大型平缓斜坡, 平均坡降一般在5-8m/km, 为致密砂岩气藏的聚集提供了良好的构造条件。
2. 沉积特征
鄂尔多斯盆地位于华北克拉通西部, 是一个稳定的沉降和坳陷的交替位于古老结晶变质基地之上。早古生代, 中国古陆解体, 分裂成塔里木隆台、华北隆台和杨子台地。晚古生代, 华北盆地逐渐缩小, 侏罗纪开始了燕山运动, 使华北盆地西缘发生大规模的推覆冲断, 形成了前缘凹陷。至白垩纪, 华北盆地东部边缘大幅度隆起, 使鄂尔多斯台地与华北隆起分离。形成独立的盆地。
盆地由上至下发育地层较为完整, 目前发现的致密砂岩气藏发育于上古生界地层中。鄂尔多斯盆地上古生界以陆相、海相交互项碎屑岩为主。煤层和暗色泥岩、石灰岩是烃源岩的基本类型。其中太原组、山西组、石盒子组源岩与砂岩多为互层, 二叠系山西组和石盒子组砂岩最发育, 物性较差, 孔隙度平均约6%-14%;渗透率一般都在0.3×10-3Lm2以上, 是典型的低孔、低渗致密储层, 在这种低孔低渗的背景下发育相对优质的储集层。
四、鄂尔多斯盆地致密砂岩气藏地质特征
1. 烃源岩特征
有利的烃源岩是致密砂岩气藏形成的重要物质基础。鄂尔多斯上古生界烃源岩是一套海陆交互相含煤岩层, 煤层、暗色泥岩和生物灰岩是烃源岩的主要类型。其中, 煤层和暗色泥岩是研究区致密砂岩气田的主力产气层。其分布面积广, 富含有机质, 干酪根类型为Ⅲ型, 为该地区提供了丰富的物质基础, 有利于成气的条件。
2. 储盖组合特征
据前人研究, 可将鄂尔多斯盆地上古生界分为4个三角洲, 包括天池三角洲、杭锦旗三角洲、靖边三角洲和秘制三角洲。整个上古生界砂体较发育, 但物性较差, 是典型的低空隙度、低渗透率的致密砂岩。二叠系石盒子组上部的泥质岩石古生界气藏的区域盖层, 广泛分布于整个盆地。裂缝是石盒子组和石千峰组气藏形成的关键, 形成的气沿着裂缝等通道向上运移聚集, 在山岩发育的地区形成次生气藏。
3. 圈闭特征
根据圈闭的成因, 可以讲圈闭分为构造圈闭、地层圈闭、岩性圈闭和复合圈闭四中圈闭。鄂尔多斯盆地上古生界圈闭主要为岩性圈闭, 只有局部发育不整合侵蚀谷充填的地层圈闭。根据圈闭类型的不同, 本区域主要有“先成型”“后成型”两种致密砂岩气藏。
五、致密砂岩气藏的成藏主控因素
按照我国国家矿产储量委员会的标准, 有效渗透率不大于0.1×10-3Lm2, 孔隙度不大于10%的气藏为致密砂岩气藏。连续型致密砂岩油藏的储层大范围分布, 孔隙度一般小于10%, 仅在局部地区物性较好。这主要是因为连续型油藏的成藏过程是以非达西流的形式, 在异常压力的作用下进行运移的, 在此过程中, 浮力不起主要作用。一旦浮力成为油气运移的主要动力, 则主要形成常规的非连续型油气藏。
鄂尔多斯盆地中生界的烃源岩主要是长7油层组, 这套页岩分布范围广, 厚度大, 品质好, 生、排烃量巨大, 是连续型致密砂岩油气藏形成的主要物质基础。
同时鄂尔多斯盆地是一个内陆克拉通盆地, 具有稳定的动力学背景。鄂尔多斯盆地的油气主要分布在陕北斜坡一级构造带上, 这为连续型致密砂岩油气藏的形成提供了重要的动力学条件。
六、鄂尔多斯盆地勘探潜力
根据鄂尔多斯盆地构造简单稳定, 主体为一个大的东高西低平缓斜坡, 盆地主体几乎无断层, 但喜马拉雅、燕山印支等运用形成的裂缝, 构成了盆地上古生界致密砂岩气运移的主要通道。同时在整个构造运动过程中, 发生了构造热事件, 有机质成熟度较高, 烃源岩大量的生排烃。学者Law把鄂尔多斯盆地列为确定性高的致密砂岩气藏地区。
目前, 鄂尔多斯上古生界发现并探明了苏里格、乌审旗、子洲和米脂等4个大型致密砂岩气田, 建成致密砂岩气年生产能力135亿方, 致密砂岩气勘探开发成果显著。同时连续型致密砂岩天然气成藏模式的特征表示, 鄂尔多斯盆地上古生界总体上储集层具有孔喉较小、分选较差的特点, 属于典型的致密砂岩气藏, 勘探潜力较大。
参考文献
[1]李健, 吴智勇, 曾大乾, 等.深层致密砂岩气藏勘探开发技术[M].北京:石油工业出版社, 2002:4-8.
[2]付金华, 魏新善等.鄂尔多斯盆地上古生界致密砂岩气田储集层特征与成因[J].古地理学报, 2013, 15 (4) :529-536.
致密砂岩 篇8
关键词：致密砂岩,水锁伤害,含水饱和度,渗透率恢复曲线,产能
非常规气藏开采过程中,在外来流体的侵入、井底附近液相的析出、钻井液等的吸附滞留、产水气井水相反渗吸等作用下,导致储层中气相渗透率发生不同程度的降低,这种储层伤害可能是暂时性的,也可能是永久性的,这是在低渗透储层开采过程中不可避免的问题,这种由于水相在储层中吸附滞留带来的伤害,通常称为水锁伤害[1—3]。水锁伤害的发生会对气井的生产带来不同程度的影响[4],目前关于水锁效应方面的研究有很多,尤其在气藏标准[5]未制定前对所谓的“致密砂岩”水锁研究的文献有很多[6—10],但真正对于致密砂岩储层水锁效应的研究还较少,致密砂岩储层由于具有结构致密、孔喉细小等特点[11—16],发生水锁后解除水锁相对较为困难,特别是致密砂岩干气藏,其应该所具有的束缚水饱和度远远高于其含水饱和度(干气藏含水饱和度接近于0%),此时一旦有液相入侵,将可能会导致气体产能大幅降低,甚至不产气的情况发生,因此,研究致密砂岩储层的水锁伤害并评价其对产能的影响是油藏工程中一项重要的工作。本文采用室内试验的方法对致密砂岩水锁伤害进行了定量研究,并分析了水锁伤害对产能的影响,希望能为气田现场提供有价值的参考。
1 物性特征
选取南方某致密砂岩气藏为研究对象,储层岩石是以伊利石为主的灰色中粗砂岩及巨粗砂岩,粒径分布疏密不均,伊利石含量62.80%,高岭石次之,绿泥石较少。胶结类型以压嵌型为主,以孔隙型、孔隙型-压嵌型为辅。储集空间类型主要为溶蚀粒内孔、剩余粒间孔及微裂缝。分选以中等为主,接触方式以线接触为主。孔隙度和渗透率平均值分别为6.385%和0.0782×10-3μm2;伴有微裂缝发育,孔渗相关性一般。
岩心孔隙分布差别较大,孔隙半径主要分布在1~150μm之间;喉道极其细小,且分布范围较窄,喉道半径分布在0.1~0.6μm之间,平均值0.477μm,主流喉道分布在0.119~0.814μm之间,平均毛管半径分布在0.119~0.384μm之间,主流喉道分布在0.119~0.814μm之间;排驱压力较高,岩心孔隙分布差别较大,渗透率主要受喉道控制,孔喉连通性差,最大连通喉道半径小,平均为0.575μm,渗流能力差,开发难度大,属于物性较差的储集层。
2 试验部分
2.1 试验原理
试验采用常规的“压差-流量法”,即分别测定不同注入压力下的流量,然后通过反算求得该压力下的渗透率值,为了保证岩心中的水不会迅速被驱出,试验采用逐级提高注入压力的方式开展研究,在较低压力下,岩心中可驱动的水的量较少,当注入压力较高时,岩心中将有更多的可动水逐渐被驱出,直至最后剩余束缚水,分别计算个不同注入压力下的渗透率,即计算不同含水饱和度下的渗透率,通过将不同含水下的渗透率与干岩心气体渗透率进行比较,求得渗透率伤害率,从而以此来判断不同含水下的渗透率伤害程度,并将束缚水饱和度下的渗透率伤害率称为水锁伤害率。计算公式如下:
上式中,Dk为渗透率伤害率,%;Ki为干岩心原始气测渗透率,10-3μm2;Kn为不同含水下的实时气测渗透率,10-3μm2。当Kn为束缚水下的渗透率时,所计算出对应的Dk即为水锁伤害率。
试验过程中,为了保持岩心受力的恒定,使围压和孔隙内压(取进出口压力的平均值)的差值恒定,并使该恒定值等于实际研究目标储层的上覆压力与地层压力的差值,这样就排除了应力敏感性干扰带来的试验误差[17—19],保证了测定结果的可靠性。
2.2 设备与流程
渗流装置选用美国引进的Auto-floodTM(AFS300TM)驱替评价系统;并采用三轴岩心夹持器;注入系统分为高压氮气瓶和高压储气中间容器,注入泵为高压储气中间容器加压,泵可设置为恒定注入流量或恒定注入压力驱替模式,流量为0.01~50.00 m L/min(压力不大于70 MPa),流速精度为±0.3%(最大密封泄漏为0.25μL/min),流速显示最小值为0.01μL/min,恒压模式下能达到1.0μL/min;围压系统使用高精度多级柱塞驱替泵(Teledyne isco100—DX);回压控制系统采用美国岩心公司生产的BP—100空气弹簧回压阀,并采用高精度多级柱塞驱替泵控制回压阀;采用DXD高精度数字压力传感器采集压力,在30~100℃条件下,测试精度为±0.02%;采用高线性压差传感器(型号为validyne)精确采集岩心两端的压力差;气体计量使用皂泡流量计,详细流程如图1。
1为高压氮气瓶,2、11、12为多级柱塞注入泵,3、5为上、下游高精度压力传感器,4为高线性压差传感器,6为天平,7为气水分离器,8为皂沫流量计,9为回压阀,10为三轴岩心夹持器,13为中间容器,14为压力调节阀
2.3 测定步骤
试验选用标准盐水作为模拟地层水饱和岩心,盐水矿化度80 000 mg/L,使用氮气作为驱替气体,设计试验步骤如下。
(1)将岩心在107℃烘干12 h以上,而后测定其长度、直径、渗透率、孔隙度等基础数据。
(2)岩心抽真空12 h,饱和模拟地层水,并在饱和液中浸泡48 h以上,而后测定有效孔隙度。
(3)接通仪器流程,调整围压和回压装置,仪器调整为净围压模式,保证注入压力跟踪正常,仪器检漏无问题后,将岩心装填入岩心夹持器,升温至试验温度60℃。
(4)在恒压下用氮气驱替,以0.2 MPa为间隔,逐级提高注入压力,每提高一次压力静待10 min,观察夹持器出口有无液体或气体流出,直至出口液体流出,停止升压,等待渗流稳定后,记录压力、流量和出水量。
(5)升压至下一压力点,等待渗流稳定后,记录压力、流量和出水量。
(6)继续升压至下一压力点,重复步骤(5),直至继续升压出口端无水产出,且岩心重量不再减少为止,结束试验。
3 结果与分析
选取某致密砂岩气田同一储层物性相近的岩心开展研究,岩心长度均为5.5 cm左右,按照上述设计方法分别测定不同含水情况下渗透率的伤害程度,研究结果表明:所研究的岩心具有较高的束缚水饱和度,束缚水饱和度介于40.84%~55.82%,平均为47.67%,随渗透率的增加,束缚水饱和度越来越低,束缚水饱和度与渗透率之间呈幂函数相关关系;束缚水下渗透率随渗透率的增加而较低,呈对数相关关系,平均为0.014 9×10-3μm2;水锁伤害较为严重,随渗透率的增加,水锁伤害越来越小,呈对数相关关系,水锁伤害率介于68.625 0%~87.692 3%之间,平均为76.488 4%,水锁效应明显。
渗透率与束缚水饱和度关系:
渗透率与束缚水下气测渗透率关系:
渗透率与水锁伤害率关系:
按照上述拟合公式计算求得储层发生水锁污染后的渗透率为0.015 9×10-3μm2。
致密砂岩的束缚水饱和度较高,这主要是由于致密砂岩岩石特殊的微观结构。致密砂岩黏土含量较高且孔喉细小,微细孔道分布数量占绝对优势,毛管力作用导致进入孔隙中的水很难被驱动,因此导致致密砂岩具有较高的束缚水,束缚水主要以水膜水的形式存在于孔道中[12],也有相当一部分束缚水以毛细管水存在孔道内和毛管末端;水膜水占据的空间在水膜清除后对渗透率是有贡献的,但毛细管水占据的空间在毛细管水清除后对渗透率的贡献极小甚至没有贡献,毛细管水占据的空间通常与主流喉道连通性较差,因此可以把毛细管水看作岩石矿物成分的结晶水。随渗透率增加,岩石平均孔隙变大,流体流通的阻力降低,因此束缚水饱和度会降低。渗透率越低的岩心,束缚水饱和度越高,可被动用的孔隙流体体积越小,水膜厚度占据的孔隙的比例相应增加,气体流通的毛管数量相应减少,因此导致束缚水下渗透率降低。
图2为水锁伤害率与渗透率之间的关系曲线,由图可以看出,岩心受到的水锁伤害随着渗透率逐渐增加而越来越小,呈现出对数相关关系,渗透率越小的岩心受到水锁伤害越严重。岩心渗透率分别为0.017×10-3μm2、0.083×10-3μm2和0.151×10-3μm2的岩心,在水锁发生后的水锁伤害率分别为87.69%、74.68%和68.63%。渗透率越低的岩心,细小孔喉占据的比例越大,微细毛管数量越多,流体渗流的阻力也就越大,尤其对于亲水岩石,注入的水在毛管力作用下一旦进入细小的毛管内就很难再被驱动,这就导致气体的有效渗透率大幅降低,水锁伤害率增加。
图3为岩心渗透率恢复曲线,从曲线图上可以看出,随着试验过程中注入压力的提高,岩心中有更多的水被驱出,含水饱和度越来越低。在岩心不同的含水下,岩心的气体有效渗透率呈现出明显变化规律,含水饱和度越高,岩心的气体有效渗透率越低,相对于初始的气测渗透率下降的越多,渗透率的伤害率也就越高。有效渗透率随含水饱和度的降低先是平稳增加,而后增加的幅度越来越大。渗透率为0.098×10-3μm2的岩心,在含水饱和度为从83.39%增加到63.76%在增加到42.83%时,气体有效渗透率为从0.006 6×10-3μm2增加0.008 7×10-3μm2再增加到0.020 7×10-3μm2,渗透率分别增加了0.002 1×10-3μm2和0.012×10-3μm2,增加幅度分别为24.14%、57.97%。可见,水锁效应引起的渗透率伤害主要发生在含水增加的初始阶段,当含水饱和度增加到一定值之后,继续增加孔隙中的水量,对渗透率的伤害不如前者大。试验过程中,由于通入的气体已经将岩心中的可动水通过驱动和携带作用排出,渗透率逐渐得到恢复,渗透率伤害也越来越小,只知道大束缚水下的水锁伤害率。
图4为渗透率伤害曲线,该图印证了渗透率伤害主要发生在含水增加的初期阶段的认识,图中渗透率为0.042×10-3μm2、0.083×10-3μm2、0.098×10-3μm2曲线出现了交叉,在含水变化的一定阶段,导致在相同含水情况下,渗透率伤害率随原始气测渗透率的变化规律出现了混乱的趋势,这也进一步说明了致密砂岩岩石物性结构的复杂性。
对于实际的储层,尤其是干气藏,在含水未达到束缚水之前,含水的增加会引起渗透率的大幅降低,当含水增加到超过束缚水的一定阶段内,渗透率的变化随含水的变化幅度仍然很大。通常情况下,井底积液引起的水锁伤害通常发生的井筒附近近井储层,伤害深度不大,污染半径较小,但引起的渗透率伤害不容忽视,因此产水气井不应轻易关井;气藏开采过程中,当有凝析液析出时,通常引起的储层伤害深度较深,污染半径较大,因此就要合理控制生产压差,防止过多的凝析液吸附滞留在储层中,引起储层渗透率的降低,进而影响气体的产出;对于水侵气藏,开采过程中,水侵是不可避免的,要采取适当的措施防止侵入的水对储层造成大的伤害,可以通过采取预热地层、注入高温气体、提高生产压差、注入解除水锁的溶剂等方法解除水锁。
4 产能影响分析
由上述试验结果可知,水锁发生后,渗透率发生了不同程度的降低,渗透率的变化必然会对产能带来不同程度的影响,按照气井拟稳态状态流动时的产能公式,发生水锁后,气井产能按照二区复合模型叠加求得,即将整个气井单井控制区域分为干气区和污染区两部分,按照二项式产能方程叠加求得,即有下列公式[4]。
发生水锁前产能:
式(4)中
发生水锁后的产能:
式(5)中
上述式中,pR为地层压力,MPa;pwf为井底流压,MPa;qg为日产气量,104m3;μ为流体黏度,m Pa·s;Z为天然气偏差因数;h为储层有效厚度,m;γg为天然气相对密度;β为描述孔隙介质紊流影响的系数,称为速度系数;re为泄油半径;rwf为井底半径;S为表皮因数;T为气层温度,K;式中rd为内区的半径,K1为污染区的渗透率,10-3μm2;β1为内区的非达西流动系数,m-3。
已知该研究气藏单井的基本参数为孔隙度φ=6.5%;污染区域渗透率K1=0.015 9×10-3μm2;地层温度T=366.15 K;压缩因子Z=0.89;黏度μ=0.027 MPa·s;天然气相对密度取0.6;泄压半径re=800 m;边界压力pe=26.5 MPa;井筒半径rw=0.1 m;井底压力pwf=1.25 MPa;气藏厚度h=30.5m。通过修正等时试井建立的稳定二项式产能方程求得A、B的值,进而进一步求得A1+A2、B1的值,则水锁伤害发生前后的二项式产能方程分别如下。
水锁伤害前:
水锁伤害后:
图5为水锁发生前后引起的产能变化关系图,从图5中可以看出,开采过程中,随着井底压力的降低,日产量越来越大,但增加的幅度呈现出越来越小的趋势,以水锁伤害半径100 m为例,水锁发生后,无阻流量下的日产量下降幅度较大,下降了72.89%;水锁伤害半径越大,水锁对产能的影响也越大,图5中,水锁伤害半径分别为10 m、30 m、100 m情况下,无阻流量比水锁发生前分别下降了67.03%、70.03%和72.89%;水锁伤害半径变化对产能的影响不如水锁发生前后的影响幅度大,水锁伤害半径从10 m增加到100 m,无阻流量下的产量从4.57 m3/d降低到3.76 m3/d,降幅为17.78%,降低幅度非常明显。
通常情况下,致密储层产水气井在焖井过程中引起的水锁伤害半径一般较小,气藏开采过程中,由于压力和温度的降低引起的液相在储层中的析出所引起的水锁伤害半径一般较大,但是由于致密砂岩储层特殊的物性特征,一旦发生水锁伤害,水锁的解除将很困难,很多解除水锁溶剂都很难注入。因此,油气田现场要实时观察产量变化,一旦发生水锁效应,要及时采取措施解除水锁;致密砂岩水锁伤害要以预防为主,油气田现场要建立合理的气井生产制度,做好水锁发生的判断、预防与解除相关的工作,防止水锁的发生以及做好储层伤害与保护是油藏工程中的一项重要工作。
5 结论
(1)研究表明:致密岩心束缚水饱和度较高,束缚水以水膜水为主,渗透率越高的岩石具有的束缚水越低;水锁伤害率随着渗透率的增加而降低,渗透率越小的岩心,水锁伤害越严重,水锁伤害率平均为76.49%。
(2)水锁伤害主要发生在含水上升的初期阶段,且随含水饱和度的增加先是急剧增加,而后增加的幅度逐渐减缓;当岩心中的含水饱和度降低时,渗透率逐渐得到部分恢复。