作者简介:朱景文 助理工程师,1997年生,2023年毕业于西安石油大学矿物学、岩石学、矿床学专业,现在中法渤海地质服务有限公司深圳分公司从事录井解释工作。通信地址:518000 深圳市南山区粤海街道后海滨路(深圳湾段)3168号中海油大厦37楼。E-mail:zhujw@cfbgc.com
随着南海东部油气勘探开发的深入,低孔低渗储层逐渐成为主要勘探目标。这类储层孔喉结构复杂、孔隙度与渗透率相关性差,导致传统测录井与岩心实验分析解释精度难以满足勘探需求,显著增加了作业成本。为此在南海东部引入随钻微取心和数字岩屑的技术组合,通过深入挖掘数字岩屑敏感参数,基于CT扫描图像和微米级孔喉半径,运用计算机图像处理技术完成数字岩屑重构,实现了储层分类,并利用微米级中值孔喉半径预测流度,建立起西江凹陷番禺4洼低孔低渗储层定性与定量评价体系,有效提高了低孔低渗储层综合解释评价的精细化水平,为南海东部低孔低渗储层勘探提供了新路径。
As oil and gas exploration progresses in the eastern South China Sea, low-porosity and low-permeability reservoirs have gradually become key exploration targets. These reservoirs exhibit complex pore-throat structures and a weak correlation between porosity and permeability, making it difficult for conventional well logging, mud logging, and core experimental analysis to meet the accuracy requirements for exploration, thereby significantly increasing operational costs. To address this, a combination of micro-coring while-drilling and digital cuttings technology has been introduced in the eastern part of the South China Sea. By thoroughly analyzing sensitive parameters of digital cuttings and leveraging CT scanning images and micron pore-throat radius, digital cuttings reconstruction was accomplished using computer image processing technology. This enabled reservoir classification and the prediction of mobility based on the micron median pore-throat radius. As a result, a qualitative and quantitative evaluation system for low-porosity and low-permeability reservoirs in the Panyu 4 sub-sag of the Xijiang Sag has been established. This approach significantly enhances the precision of comprehensive interpretation and evaluation for such reservoirs, offering a new pathway for the exploration of low-porosity and low-permeability reservoirs in the eastern South China Sea.
渗透率指示了储层的渗流能力, 也反映储层物性的优劣, 直接决定了储层流体的产出能力, 是储层综合等级评价的关键参数。低渗储层通常指空气渗透率小于50 mD的砂岩储层[1]。南海东部古近系低孔低渗储层受复杂的沉积环境影响, 往往具有孔隙结构复杂、孔喉细微、泥质含量高、非均质性强、储层物性差等特点[2, 3, 4, 5, 6], 其渗透率受孔隙度、岩性、胶结物含量及成分等因素的影响, 这些因素的综合作用使得低孔低渗储层精确评价异常困难。
在定量评价低孔低渗储层方面, 传统测井方法存在多解性, 且通常精度不高, 很难满足实际地层评价的要求[7, 8]。由于传统的测井评价方法在应对复杂地质条件时, 往往仅能捕捉到局部的、片段化的储层信息, 难以全面且精确地描绘出岩石中孔隙、缝洞及充填物等所展现出的高度非均质性和非线性特征, 这种局限性使其对储层进行详尽、准确的描述与评价变得尤为困难。
为突破这一技术瓶颈, 引入随钻微取心和数字岩屑的技术组合, 随钻微取心技术有效保证了获取地层信息的质量, 数字岩屑录井手段可准确获取储层物性参数, 充分发挥了录井技术在储层物性评价中资料获取及时且真实的优势。
珠江口盆地位于华南陆缘与南海北部交汇带, 是发育于古生代-中生代褶皱基底之上的新生代裂谷系, 具有“ 三隆起三坳陷” 的构造格局, 自南向北分为南部坳陷带、南部隆起带、中部坳陷带、中央隆起带、北部坳陷带、北部隆起带(图1a), 其作为中国近海海域最大的含油气盆地之一, 油气资源量丰富, 但地质条件复杂、油气空间分布差异性大[9, 10, 11]。珠Ⅰ 坳陷位于盆地北部坳陷带, 受北西西向低凸起分隔, 自西向东发育恩平、西江、惠州、陆丰及韩江等凹陷, 其中西江凹陷勘探潜力突出, 由北部的西江3、28、32洼, 中部低凸起及南部的番禺4洼、西江36洼构成(图1)。本研究聚焦西江凹陷内相对孤立的次级洼陷番禺4洼[12], 其东侧受NE-SW向断裂控制, 形成东南断陷、西北抬升的狭长箕状结构(图1b)。番禺4洼北接西江主洼及36洼, 西邻恩西低凸起, 东、南分别被东沙隆起与番禺低隆起围限, 构成封闭海相环境(水深约100 m, 面积1 200 km² )。勘探证实, 番禺4洼为典型小规模富烃洼陷, 可细分为南、西、北及西北次洼[13], 地层垂向发育古近系文昌组(本研究目的层)、恩平组、珠海组, 新近系珠江组、韩江组、粤海组及第四系万山组, 历史勘探集中于中浅层(珠海组-韩江组), 油气主要赋存于珠海组以上层系。
2.1.1 随钻微取心技术
近年来, 南海东部勘探向深层持续推进, 深层井特别是新区深层井, 普遍存在实物资料不连续, 储层物性评价难的问题。油气勘探作业中PDC钻头应用越来越广泛, 在钻井效率提高的同时, 深部地层岩屑受钻头切削粉碎作用相较浅部地层更强, 岩屑的地层代表性随之变差, 随钻过程中对地层评价的效果也因此受到局限。
随钻微取心是一种通过专用钻头在钻进时同步获取微岩心的特殊工艺技术。该钻头中心设计有取心孔、切削齿和排心孔, 以此实现微岩心的随钻采集。该技术根据伯努利原理, 在微取心钻头内部设计有独特的水力喷射结构, 利用高速射流对取心孔产生的抽吸作用, 将折断的微型岩心吸入微取心钻头排心通道, 直接进入井眼环空上返至地面后通过岩心回收器获取, 避免了岩心在井底反复碰撞造成的破损, 保证了微岩心的质量[14](图2)。该工艺技术在探井、开发井等需求场景广泛应用, 便于获取更多真实地层信息, 是岩屑录井的有利补充, 可为前期地质解释评价提供有力支撑, 也为后期地质、油藏、钻完井提供基础数据。
2.1.2 数字岩屑技术
数字岩屑技术采用岩石图像扫描和分析并结合高性能流体并行计算方法, 可提供更加方便、快捷、准确的分析平台, 作为一种新兴前沿的岩石特性分析方法, 具有成本低、时间短、精度高、可重复等特点[15]。其基本原理是基于二维扫描电镜图像或三维CT扫描图像, 运用计算机图像处理技术, 通过一定的算法完成数字岩屑重构。扫描电镜能获得更高分辨率的矿物和孔隙二维图像, 分辨率达到纳米级别, 更加清楚地反映储层的孔隙类型; CT扫描具有全方位、快速、对岩石样品无损伤的优点, 并且可重建微观孔隙的三维结构(图3)。岩心的CT扫描能够提供岩石孔喉结构特征, 并准确获取孔隙形状、类型和连通性等定量信息[16, 17, 18, 19, 20]。同时, 由于研究基于数字化平台, 不但可重复操作性强, 而且多种影响岩石物性的微观因素变得可控且易于定量考察, 进而搭建起连接微观与宏观的桥梁, 有助于深入了解储层特征、显著提高储层评价的准确性以及开采效率。
2.1.3 随钻微取心+数字岩屑技术组合的优势
通过随钻微取心技术获取的微岩心能够挑选到具有代表性的砂岩样品, 从而有效保障样品在进行数字化分析方面的效果。对于以文昌组为代表的低渗储层, 多数砂岩储层所对应的微岩心样品的岩性及物性特征与测录井数据比较一致。随钻微取心+数字岩屑技术组合有效克服了储层非均质性影响, 相比常规岩屑, 微岩心样品更完整、直观, 更具代表性, 有效避免了岩屑样品细碎的缺点, 极大地提高了岩屑数字化的数据质量, 利于实现低孔低渗储层物性快速、实时、准确的解释评价。
本次研究共收集5口井834个微岩心样品进行岩屑数字化分析, 地层包括珠江组、珠海组、恩平组、文昌组, 岩性涵盖粉砂岩、细砂岩、中砂岩、粗砂岩和含砾砂岩。三维CT扫描仪器为全岩心微米CT扫描仪(iCoreScan-Geo型), 包括射线源、探测器、试样扫描系统、图像重建和分析系统。通过CT扫描和扫描电镜分析, 得到储层CT扫描二维灰度值照片和70 nm以上孔隙结构图像, 再进行孔隙结构统计, 包括统计孔隙体积占比, 计算各尺度下孔隙度、微米级平均孔喉半径和中值孔喉半径等物性参数。
挑选典型数字岩屑CT扫描照片, 并根据储层孔隙发育程度以及微米级孔喉半径频率分布规律, 将研究区储层分为4类:优质储层、较好储层、差储层、极差储层。优质储层微观结构特征为粒间孔特别发育, 且存在长石溶蚀孔, 矿物类型以石英、长石为主, 存在少量胶结, 微米级孔喉半径在0~15 μ m范围内均匀分布, 频率分布曲线形态呈“ 多峰缓峰型” (图4a、图5a); 较好储层粒间孔发育较良好, 存在一定程度的压实, 胶结作用较弱, 微米级孔喉半径分布在0~15 μ m范围内, 大多分布在0~10 μ m, 频率分布曲线形态呈“ 多峰缓峰型” (图4b、图5b); 差储层压实作用明显增强, 粒间孔大量减少, 存在一定量的方解石胶结, 微米级孔喉半径分布在0~10 μ m范围内, 4 μ m孔喉半径占比最大, 为50%以上, 频率分布曲线形态呈“ 单峰陡峰型” (图4c、图5c); 极差储层是在差储层的基础上, 粒间孔基本被胶结物填充, 胶结作用明显, 基本无孔隙, 微米级孔喉半径分布在0~6 μ m范围内, 2~3 μ m孔喉半径占比最大, 达60%以上, 频率分布曲线形态呈“ 单峰陡峰型” (图4d、图5d)。
在随钻勘探作业过程中, 渗透率与测压流度直接相关, 测压流度的准确预测是油藏定量描述的关键, 直接影响到勘探作业决策。本研究通过深挖数字岩屑敏感参数, 寻找储层流度的敏感因子, 建立储层流度预测方法。
(1)优选数字岩屑微观特征参数, 利用Origin软件将收集到的现场实际测压流度与微米级孔隙度、微米级连通孔隙度等数据建立相关性热值图(图6a), 结果显示微米级中值孔喉半径与流度相关性最好。
(2)收集测压流度数据, 建立微米级中值孔喉半径与测压流度相关性图板, 结果显示两者决定系数R2达0.88(图6b)。利用线性回归分析的方法建立了番禺4洼测压流度预测模型。
(3)收集番禺4洼A、B、C井共15个测压取样点数据对模型进行验证, 模型的计算结果与实际测压流度基本吻合(表1), 测压流度预测结果与实测值误差较小, 在一个数量级以内, 能为勘探作业决策提供重要的数据支撑。
| 表1 西江凹陷番禺地区测压流度预测成果 |
X井为部署在珠江口盆地西江凹陷番禺10-6构造上的一口预探井, 在珠海组、恩平组以及文昌组共录得279 m(垂直厚度268.59 m)/71层的油气显示。该井文昌组垂深为3 700.66~4 132.82 m, 岩性特征为薄-厚层浅灰色中砂岩、细砂岩、泥质细砂岩与薄-中厚层褐灰色、灰褐色、灰黑色泥岩、粉砂质泥岩略等厚互层, 局部夹薄-中厚层灰黑色碳质泥岩、黑色煤层; 平均孔隙度为7.23%, 平均渗透率为6.35 mD(数字岩屑), 为低孔低渗储层; 气测全烃Tg曲线呈锯齿状、尖峰状, 全烃值主要范围为0.17%~1.2%, 最大为1.8%, 气测组分齐全, 气测异常倍数明显。
垂深3 957~3 966 m储层荧光面积40%, 气测全烃异常倍数最大3.9, C1异常倍数最大8.0; 数字岩屑录井测得该井段储层孔隙度平均为2.54%, 渗透率平均为0.02 mD, 表明该储层物性偏差(图7), 相对于测井偏低, 说明传统测井方法在评价低孔低渗储层时存在一定的局限性; CT扫描照片显示孔隙被大量胶结物填充, 由于埋深较大, 压实作用强烈, 孔隙度极低; 微米级孔喉半径大多分布在0~6 μ m范围内, 3 μ m孔喉半径占比最大, 依据3 965.7 m数字岩屑孔渗数据以及微观孔隙结构特征, 判断为差储层(图8); 微米级中值孔喉半径为3.11 μ m, 模型预测流度为0.036 mD/cP, 预测流度极低, 可视为干点。
根据数字岩屑技术的解释结果, 综合解释为干层, 不建议测试、试油, 后续该井段共进行6次测压, 其中3 965.7 m测压流度为0.06 mD/cP, 流度极低, 几乎接近为干点, 该结果与模型预测流度非常接近, 验证了模型预测的准确性。
Y井为X井的邻井, 垂深4 062.42~4 070.12 m储层荧光面积20%, 气测全烃异常倍数最大2.2, C1异常倍数最大6.5; 数字岩屑录井测得该井段储层孔隙度平均为2.54%, 渗透率平均为0.3 mD, 表明该储层物性差(图9); 其中4 068.2 mCT扫描照片显示储层致密, 孔隙空间主要为微裂隙; 微米级孔喉半径大多分布在0~6 μ m范围内, 3 μ m孔喉半径占比最大, 为“ 单峰陡峰型” 特征, 依据4 068.2 m数字岩屑孔渗数据以及微观孔隙结构特征, 判断为差储层(图10); 微米级中值孔喉半径为3.71 μ m, 预测流度为0.086 mD/cP, 为干点。
该储层虽气测异常倍数较高, 但数字岩屑的储层识别与流度预测表明该储层物性极差, 基本无流度, 录井解释为干层, 不建议进行地层测压。后续勘探作业决策参考数字岩屑流度预测的结果, 取消该层段的地层测压作业, 避免了不必要的资源消耗与时间成本, 提升了整体勘探效率。
(1)随钻微取心与数字岩屑技术分析相结合不仅有效缓解了储层非均质性带来的挑战, 还具备更直观的观察方式、更大的样本体积以及更高的代表性, 相较于传统岩屑样品展现出了明显优势。此外, 该技术组合巧妙规避了岩屑样品易碎、细小而可能导致的分析局限性, 从而极大地提升了岩屑数据数字化的质量, 为后续的储层评价与开发决策提供了更为精准、可靠的依据。
(2)通过收集研究区数字岩屑CT扫描照片与微米级孔喉半径频率分布数据, 总结规律, 创建了西江凹陷番禺4洼随钻储层分类定性评价方法, 该方法对研究区储层分类具较好的适用性。
(3)利用数字岩屑技术建立了南海东部低孔低渗储层测压流度定量评价方法, 并且在实际生产中得到了验证, 该方法打破了常规录井手段定量评价的局限性, 为随钻勘探作业提供了极为重要的数据支撑。
(编辑 郑春生)
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