基于神经网络模型的致密砂岩储层流动单元分类与评价——以鄂尔多斯盆地WQ北部长6油层组为例.pdf
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1、 年 月第 卷第 期西安石油大学学报(自然科学版)()收稿日期:基金项目:国家油气重大专项项目()第一作者:崔英敏(),女,工程师,硕士,研究方向:油田开发。:中图分类号:文章编号:()文献标识码:基于神经网络模型的致密砂岩储层流动单元分类与评价 以鄂尔多斯盆地 北部长 油层组为例崔英敏,杨江宇,饶利平,杨 帅,蒋 钧,路宽一,严昌鹏(长庆实业集团有限公司,陕西 西安 ;中国石油长庆油田分公司 第九采油厂,宁夏 银川 )摘要:为了明确鄂尔多斯盆地 北部地区致密砂岩储层流动单元对剩余油分布的影响,通过岩心观察、铸体薄片鉴定、衍射分析、高压压汞测试等方法分析了研究区长 储层的基本特征,并结合测井和
2、神经网络模型分析,明确了区内长 储层流动单元类型、特征、分布规律,及其与储层的关系。结果表明:研究区长 油层组为典型的低孔 特低渗储层,主要发育长石砂岩和长石岩屑砂岩,孔隙类型以残余粒间孔和长石溶孔为主,储层孔隙结构以细喉大孔型和细喉小孔型为主。共发育类储层流动单元。其中,长 小层以、类单元为主,长 小层主要发育、类流动单元,长 小层仅见零星分布的类流动单元,有利储层主要分布在长 小层。关键词:流动单元;储层评价;致密砂岩;长 油层组;鄂尔多斯盆地 :,(,;,):,:;崔英敏,杨江宇,饶利平,等 基于神经网络模型的致密砂岩储层流动单元分类与评价:以鄂尔多斯盆地 北部长油层组为例 西安石油大学
3、学报(自然科学版),():,:(),():崔英敏等:基于神经网络模型的致密砂岩储层流动单元分类与评价引言流动单元的概念最早由 等 提出,是指影响流体运动的储层岩相、性质以及内部结构相类似且纵向横向具有一定连续性的储集单元。不同流动单元储层基本特征差异影响其内部流体运动状态,因而对油田开发具有重要影响 。研究表明,流动单元也可用于指示储层的岩石物理性质。控制流动单元特征及分布的因素一般包括沉积环境及过程、成岩环境和成岩作用,以及构造条件等 。因此,储层流动单元(尤其是强非均质性的储层)的研究对于油藏精细描述、流体渗流机理、剩余油分布规律等多方面的研究都具有重要意义 。目前关于碎屑岩流动单元的研究
4、相对较多,并且已经有多种流动单元的划分方法,可分为两大类:即以地质研究为主和以数学手段研究为主。前者强调沉积环境及储层的宏观表征,如沉积相分析、层次分析以及非均质综合指数法;后者侧重储层微观参数定量分析,如流动分层指标法、微观孔隙结构法、生产动态参数法以及多参数综合法等 。两类方法各有利弊,前者的优势在于所研究的成因基础扎实,但存在定量化程度弱的问题,后者的优势在于可以用较少的钻井取芯资料和测井曲线资料完成流动单元的定量化研究,但对于数据的精度要求相对较高。由于同一流动单元内的储层物性和孔隙结构条件均较好,因此,对于具有取芯的层段,仅依靠岩心数据可以实现相对高精度的流动单元渗透率模型构建 。然
5、而,对于未取芯段而言,多数只能依赖于通过测井参数计算流动单元指数 来划分流动单元。在此过程中,测井参数计算误差相对较大,会加大渗透率计算误差,增加流动单元准确划分的难度 。而最新研究成果表明,神经网络模型判别方法基于决策树和 判别等模型训练,可直接识别和划分流动单元的类型,该过程避免了 的计算环节,能够有效减少误差传递 。此外,在对关键井进行详细研究基础上,通过算法成熟的基于聚类分析的神经网络模型的应用,建立多种地质因素与储层流动单元之间对应模式的识别学习模型,并通过神经网络模型的不断学习和阈值修正,建立多井流动单元划分的预测模型,从而为未取芯井储层流动单元的快速、定量划分提供一种新的技术手段
6、 。致密砂岩储层是鄂尔多斯盆地延长组油气勘探攻关的重要领域之一,其储层物性差、成岩演化复杂、孔隙结构差异明显且非均质性强,显著加大了准确、深入认识储层内剩余油分布规律的难度 。而流动单元的分类与评价研究是剖析此类强非均质性的致密砂岩储层内部流体渗流特征进而了解剩余油分布规律的关键 。以往研究中,流动单元的划分多直接采用岩心数据或者依靠测井参数计算流动单元指数的方法,但仍存在成本较高或计算结果误差较大等问题 。因此,本文选取鄂尔多斯盆地北部地区长 油层组致密砂岩储层为研究对象,在储层特征研究的基础上,对多项与流动单元评价相关指标进行聚类分析后认为,采用神经网络模型判别方法能够相对快速、准确分析致
7、密砂岩储层的流动单元特征,并对其进行分类评价,明确其空间分布规律,从而为研究区致密砂岩储层的剩余油分布规律及有利储层分布区优选提供理论支持。区域地质背景鄂尔多斯盆地是我国第二大沉积盆地,致密砂岩储层是该盆地重要的储层类型。盆地周缘和盆地内部构造差异显著,具体表现为盆地内部构造相对简单,而在盆地周缘构造复杂、断裂褶皱广布 。研究区位于鄂尔多斯盆地陕北斜坡中西部(图 ),延长组长 油层组为区内主要含油层系之一,该地区沉积环境主要为三角洲前缘沉积,受东北、西南两大方向物源的控制。由于物源供给相对充足、可容空间较大、沉积速率较快,长 油层组形成了较厚的致密砂岩储层。根据岩性变化可将研究区长 油层组自上
8、而下划分为 个油层亚组,可依据每个油层亚组内部岩性组合关系进一步细分为 个小层(图 )。长 油层亚组岩性特征为暗色泥岩夹灰色细砂岩或灰色粉砂岩。长 油层亚组上部岩性特征为:底部发育套细砂岩,自下而上向暗色泥岩过渡;下部岩性表现为自下而上从暗色泥岩向灰色粉砂岩过渡。长油层亚组的岩性变化规律为:上部自下而上由暗色泥质粉砂岩向灰色细砂岩过渡,下部主要发育暗色泥岩,最底部发育一套灰色细粉砂岩。储层特征 岩石学特征 岩石类型及碎屑组分北部长 储层岩石类型主要为岩屑长石砂西安石油大学学报(自然科学版)图 鄂尔多斯盆地构造区划及地层岩性柱状图(据文献 修改)()岩和长石岩屑砂岩(图 )。砂岩碎屑组分中长石、
9、岩屑、石英平均体积分数依次为 、和 。薄片鉴定结果表明,岩石支撑结构主要为颗粒支撑,颗粒分选以中等为主(图 ),颗粒之间多为点接触关系。碎屑物磨圆度相对较低,主要为次棱状(图 ),胶结方式主要为薄膜孔隙式胶结(图 )。综合分析认为,研究区长 砂岩成分成熟度低、结构成熟度相对较高。图 鄂尔多斯盆地 北部长 岩石类型 ,图 鄂尔多斯盆地 北部长 油层组颗粒分选特征 ,图 鄂尔多斯盆地 北部长 油层组颗粒磨圆特征 ,图 鄂尔多斯盆地 北部长 油层组胶结类型分布特征 ,填隙物组分研究区长 油层组填隙物体积分数 ,平均 。填隙物类型以方解石、绿泥石、伊利石等胶结物为主,占填隙物总体积分数的 ,其次为高岭
10、石、白云石、硅质和浊沸石等。储层物性区内长 油层组 余块致密砂岩样品的实测物性统计结果表明,孔隙度 ,平均 ,峰值位于 ;渗透率(崔英敏等:基于神经网络模型的致密砂岩储层流动单元分类与评价 ),平均 ,峰值位于()。其中,渗透率小于 的样品占 ,()的样品占 ,()的样品占 ,而大于 的样品仅占 。由此可见,研究区长 油层组致密砂岩储层具有低孔、特低渗特征。储层孔隙类型及结构特征 孔隙类型扫描电镜和铸体薄片分析结果表明,残余粒间孔(体积分数介于 ,平均 )(图()和长石溶孔(体积分数在 ,平均 )(图 ()是 地区北部长 和长 油层亚组最主要的储集空间类型,微孔隙发育较少。面孔率集中分布于 ,
11、平均 。部分粒间孔隙被不同程度地充填造成孔隙损失,充填物包括绿泥石薄膜、伊利石薄膜(图 ()或石英次生加大(图 ()。溶孔 粒间孔型孔隙组合为研究区长 油层组最主要的孔隙组合类型。图 鄂尔多斯盆地 北部长 油层组孔隙类型及特征 ,孔喉分类及孔隙结构适用于低渗透砂岩储层孔隙结构表征的压汞参数通常包括最大孔喉半径()、排驱压力()、中值压力()、中值半径()、分选系数()、最大进汞饱和度()、退汞效率()等 。研究区长油层组致密砂岩样品毛管压力参数统计结果显示,长储层 平均 ,平均 ,为 ,平均仅为 ,平均 ,平均 ,平均 。总体具有细喉道、高排驱压力和中值半径小等典型特低渗透油藏特点。研究区储层
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