基于阵列声波测井的流体性质识别方法与流程

本发明属于石油勘探开发中储层流体性质测井评价技术领域，涉及常规及复杂储层流体性质定量判别方法，特别涉及利用阵列声波测井资料识别流体性质的方法。

背景技术：

储层流体性质判别是测井解释评价中的主要内容之一，它直接影响到储量规模、地质认识，是勘探开发中储层评价的一个关键步骤。目前流体性质识别主要依赖基于电法测井的常规测井系列，利用声波测井识别流体性质主要有时差交会法、力学参数法。

基于电法测井的常规测井系列识别流体性质主要依赖储层流体导电能力大小，根据测量岩石电阻率的高低准确判别油气层与水层，利用孔隙度测井判别油、气层。通过测试、取样等手段获取油层电阻率下限值，当储层电阻率大于油层电阻率下限值时为油气层，否则含水。对于气层，中子孔隙度测井存在“挖掘效应”，导致中子、密度曲线出现“镜像”特征，区分油层与气层。

时差交会法根据阵列声波测井纵波时差与纵横波速比交会识别流体性质，时差交会法通过确定泥岩区与砂岩区对岩性进行分类，对于储层当饱含气时，导致纵波时差增大，而横波时差基本不受影响，纵横波速比降低，气层时差交会点远离砂岩区，进而识别气层。

力学参数法根据纵、横波时差及密度计算岩石力学参数，通过纵横波速度比与体积压缩系数进行流体性质识别，体积压缩系数公式如下：

$C_b=\frac{3{\mathrm{DTC}}^2{\mathrm{DTS}}^2}{{\mathrm{\ρ}}_b(3{\mathrm{DTS}}^2-4{\mathrm{DTC}}^2)}$

C_b为体积压缩系数，GPa^-1；

DTC、DTS分别为纵波时差、横波时差，μs/ft；

ρ_b为岩石体积密度，g/cm³。

对于气层，体积压缩系数降低、纵横波速比降低，两者交会可以较好的识别气层。

基于电法测井的常规测井系列对于普通砂泥岩储层具有较好效果，但对于低阻油层、复杂岩性储层，电阻率对油气层的响应特征受其他因素影响难以区分，因此对于这类储层常规测井系列识别流体性质面临较大困难。时差交会法与力学参数法对气层识别效果较好，而对于油层与水层，由于纵、横波时差差异较小，难以准确区分，且两种方法受岩性等其他因素影响较大，通常为定性识别，难以达到定量识别精度。

技术实现要素：

为了解决现有技术在流体性质识别中的不足，本发明提供了一种基于阵列声波测井的流体性质识别方法，利用阵列声波测井资料，对提取的纵、横波时差进行岩性校正，提取变骨架参数值，通过计算模量因子消除岩性与孔隙特征影响，精确识别流体性质，达到复杂储层流体性质定量识别目的。

本发明的基于阵列声波测井的流体性质识别方法按照以下步骤进行操作：

步骤一：针对区域内已经能够确定储层流体性质的油井，获取该油井阵列声波测井的纵波时差值和横波时差值，计算岩石体积模量；

步骤二：对岩性校正，计算岩石变骨架时差值；

步骤三：根据岩石变骨架时差值，计算干岩石体积模量和饱含水岩石体积模量；

步骤四：根据岩石体积模量、干岩石体积模量和饱含水岩石体积模量，计算模量因子；

步骤五：通过统计该油井内不同性质的储层流体对应的模量因子，确定各储层流体的模量因子界限值，建立该区域内的储层流体模量因子交会图；

步骤六：对于该区域内待识别储层流体性质的油井，根据步骤二、步骤三和步骤四计算该油井中的待识别储层流体的模量因子；

步骤七：将步骤六中计算出的该油井中的待识别储层流体的模量因子与步骤五中建立的该区域内的储层流体模量因子交会图进行比较，以确定该油井中的待识别储层流体的性质。

其中，步骤一中计算岩石体积模量的公式为：

$K={\mathrm{\ρ}}_b\×(\frac{1}{{\mathrm{DTC}}^2}-\frac{4}{3{\mathrm{DTS}}^2})\×9.29\×{10}^4$

其中，K为岩石体积模量，GPa；

DTC、DTS分别为纵波时差值、横波时差值，μs/ft；

ρ_b为岩石体积密度，g/cm³。

步骤二中计算岩石变骨架时差值的方法为：对岩石骨架中两种主要矿物成分进行岩性校正，得到任意组合下的等效岩石骨架时差值，实现测井不同深度点不同矿物含量组合的变骨架时差值，公式为：

${\mathrm{DTC}}_{ma}={\mathrm{DTC}}_1\frac{v}{100-\mathrm{\φ}}+{\mathrm{DTC}}_2\frac{v_2}{100-\mathrm{\φ}}$

${\mathrm{DTS}}_{ma}={\mathrm{DTS}}_1\frac{v_1}{100-\mathrm{\φ}}+{\mathrm{DTS}}_2\frac{v_2}{100-\mathrm{\φ}}$

其中，DTC_ma、DTS_ma分别为纵波变骨架时差值、横波变骨架时差值，μs/ft；

DTC₁、DTS₁分别为矿物1的纵波时差值、横波时差值，μs/ft；

DTC₂、DTS₂分别为矿物2的纵波时差值、横波时差值，μs/ft；

v₁、v₂分别为矿物1、矿物2在岩石骨架中所占体积百分含量，％；

φ为岩石骨架中的孔隙度，％。

步骤三中计算干岩石体积模量和饱含水岩石体积模量的方法为：采用微分等效介质模型进行计算，计算过程采用四阶龙格-库塔算法迭代求解；

干岩石体积模量计算公式为：

$(1-\mathrm{\φ})\frac{{\mathrm{dK}}_{dry}}{d\mathrm{\φ}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}-v_i{K}_{dry}{K}_m/\left({\mathrm{\π\α}}_i{\mathrm{\β}}_m\right)$

$(1-\mathrm{\φ})\frac{{\mathrm{dG}}_{dry}}{d\mathrm{\φ}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}-0.2v_i{G}_{dry}\[1+\frac{8G_m}{{\mathrm{\π\α}}_i(2{\mathrm{\β}}_m+G_m)}+4\frac{G_m}{3{\mathrm{\π\α}}_t{\mathrm{\β}}_m}\]$

饱含水岩石体积模量计算公式为：

$(1-\mathrm{\φ})\frac{{\mathrm{dK}}_{satw}}{d\mathrm{\φ}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{v}_i(2.25-K_{satw})K_m/(2.25+{\mathrm{\π\α}}_i{\mathrm{\β}}_m)$

$(1-\mathrm{\φ})\frac{{\mathrm{dG}}_{satw}}{d\mathrm{\φ}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}-0.2v_i{G}_{satw}\[1+\frac{8G_m}{{\mathrm{\π\α}}_i(2{\mathrm{\β}}_m+G_m)}+2\frac{2.25+2G_m/3}{2.25+{\mathrm{\π\α}}_i{\mathrm{\β}}_m}\]$

其中，K_dry、G_dry分别为干岩石等效体积模量与干岩石等效剪切模量，GPa；K_satw、G_satw分别为饱含水岩石等效体积模量与饱含水岩石等效剪切模量，GPa；

K_m、G_m分别为岩石骨架体积模量与岩石骨架剪切模量，GPa；

α_i为岩石骨架中的孔隙纵横比，无量纲；

v_i为岩石骨架中的孔隙纵横比对应的孔隙百分含量，无量纲；

β_m为骨架参数，表达式为β_m＝G_m(3K_m+G_m)/(3K_m+4G_m)；

φ为岩石骨架中的孔隙度，％。

步骤四中计算模量因子的公式为：

$M=\frac{K-K_{dry}}{K_{satw}-K_{dry}}$

其中，M为模量因子，无量纲；

K为岩石体积模量，GPa；

K_dry为干岩石体积模量，GPa；

K_satw为饱含水岩石体积模量，GPa。

相对于现有技术，本发明的有益效果为：本发明提供了一种基于阵列声波测井的流体性质识别方法，该方法依据阵列声波测井资料，对纵、横波时差进行岩性校正，通过变骨架参数值计算干岩石、饱含水岩石模量，使得模量因子只反映流体性质影响，进而实现流体性质定量识别。本发明所述方法消除岩性影响，模量因子不受储层岩性、孔隙特征限制，对常规储层、复杂储层均适用，为流体性质识别提供一种新的技术方法，具有推广价值。

下面结合附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚的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做简单介绍，显而易见，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，还可以根据这些图获得其它的附图。

图1为本发明的基于阵列声波测井的流体性质识别方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的某油田岩性校正前的时差交会图；

图3为本发明实施例提供的某油田岩性校正后的时差交会图；

图4为本发明实施例提供的某区块三模量参数交会图；

图5为本发明实施例提供的模量因子与纵波时差交会图；

图6为本发明实施例提供的模量因子与纵横波速比交会图；

图7为本发明实施例提供的模量因子与流体模量交会图；

图8为本发明实施例提供的某井模量因子判别流体性质效果图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明实施方式做进一步详细描述。

参见图1，本发明的基于阵列声波测井的流体性质识别方法，按照如下步骤进行操作：

步骤一：获取区域内阵列声波测井纵、横波时差值，计算岩石体积模量。

根据区域内经测试、取样等手段证实流体性质的储层，或根据测井资料能够判别流体性质的不同类型储层，对阵列声波测井进行处理，提取纵、横波时差值，选取具有代表性的油、气、水层声波时差，计算岩石体积模量，公式如下：

$K={\mathrm{\ρ}}_b\×(\frac{1}{{\mathrm{DTC}}^2}-\frac{4}{3{\mathrm{DTS}}^2})\×9.29\×{10}^4$

K为地层体积模量，GPa；

DTC、DTS分别为地层纵、横波时差值，μs/ft；

ρ_b为地层岩石体积密度，g/cm³。

步骤二：岩性校正，计算岩石变骨架时差值。

理论上纵波时差对流体性质具有敏感性，通常采用纵波时差与纵横波速比交会识别流体性质，由于储层骨架矿物组分不同，不同矿物成分组合使得储层骨架声波时差值差异较大，因此受矿物组分影响传统的时差交会法识别流体性质存在不确定性，如图2所示，部分油层、水层存在重叠现象，导致流体性质不易区分。

岩性校正针对岩石骨架中两种主要矿物成分进行校正，得到任意矿物成分组合下的等效岩石骨架时差值，实现测井不同深度点不同矿物含量组合时的变骨架时差值，公式如下：

${\mathrm{DTC}}_{ma}={\mathrm{DTC}}_1\frac{v_1}{100-\mathrm{\φ}}+{\mathrm{DTC}}_2\frac{v_2}{100-\mathrm{\φ}}$

${\mathrm{DTS}}_{ma}={\mathrm{DTS}}_1\frac{v_1}{100-\mathrm{\φ}}+{\mathrm{DTS}}_2\frac{v_2}{100-\mathrm{\φ}}$

DTC_ma、DTS_ma分别为纵、横波变骨架时差值，μs/ft；

DTC₁、DTS₁分别为矿物1的纵、横波时差值，μs/ft；

DTC₂、DTS₂分别为矿物2的纵、横波时差值，μs/ft；

v₁、v₂分别为矿物1、矿物2所占体积百分含量，％；

φ为孔隙度，％。

通过岩性校正，消除岩性组分差异对纵、横波时差的影响，将纵、横波时差值校正到单一骨架背景下，突显流体性质影响效果，如图3所示，通过岩性校正，相比校正前油层、气层、水层区分明显。

步骤三：计算干岩石体积模量和饱含水岩石体积模量。

理论与实际处理发现孔隙对阵列声波时差值影响较大，因此需要消除孔隙影响，通常采用计算干岩石的方法消除孔隙影响。干岩石体积模量采用微分等效介质模型进行计算，计算过程采用四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)算法迭代求解，其计算公式如下：

$(1-\mathrm{\φ})\frac{{\mathrm{dK}}_{dry}}{d\mathrm{\φ}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}-v_i{K}_{dry}{K}_m/\left({\mathrm{\π\α}}_i{\mathrm{\β}}_m\right)$

$(1-\mathrm{\φ})\frac{{\mathrm{dG}}_{dry}}{d\mathrm{\φ}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}-0.2v_i{G}_{dry}\[1+\frac{8G_m}{{\mathrm{\π\α}}_i(2{\mathrm{\β}}_m+G_m)}+4\frac{G_m}{3{\mathrm{\π\α}}_i{\mathrm{\β}}_m}\]$

K_dry、G_dry分别为干岩石等效体积模量与剪切模量，GPa；

K_m、G_m分别为岩石骨架体积模量与剪切模量，GPa；

α_i为孔隙纵横比，无量纲；

v_i为孔隙纵横比对应的孔隙百分含量，无量纲；

β_m为骨架参数，表达式为β_m＝G_m(3K_m+G_m)/(3K_m+4G_m)。

由于干岩石体积模量不包含流体性质的影响，因此干岩石体积模量作为储层体积模量的下限值，当储层饱含水时，岩石体积模量达到上限。饱含水岩石体积模量采用微分等效介质模型进行计算，计算过程采用四阶龙格-库塔算法迭代求解，其计算公式如下：

$(1-\mathrm{\φ})\frac{{\mathrm{dK}}_{satw}}{d\mathrm{\φ}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{v}_i(2.25-K_{satw})K_m/(2.25+{\mathrm{\π\α}}_i{\mathrm{\β}}_m)$

$(1-\mathrm{\φ})\frac{{\mathrm{dG}}_{satw}}{d\mathrm{\φ}}=\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}-0.2v_i{G}_{satw}\[1+\frac{8G_m}{{\mathrm{\π\α}}_i(2{\mathrm{\β}}_m+G_m)}+2\frac{2.25+2G_m/3}{2.25+{\mathrm{\π\α}}_i{\mathrm{\β}}_m}\]$

K_satw、G_satw分别为饱含水岩石等效体积模量与干岩石等效剪切模量，GPa。

阵列声波测井计算的岩石体积模量介于干岩石体积模量与饱含水岩石体积模量之间，由于计算过程中消除岩性、孔隙的影响，因此通过干岩石体积模量、饱含水岩石体积模量与储层岩石体积模量进行交会能够较好的反映流体性质的影响，如图4所示，三模量参数交会对于油层、气层、水层区分效果较好。

步骤四：计算模量因子。

由于不同储层基质岩性差异较大，导致储层等效骨架声波时差值差异较大，直接采用模量交会方法计算的绝对模量值在同一个区域不同岩性油田差异较大，无法应用于区域内流体性质定量判别，因此通过定义模量因子消除背景岩性影响，定量识别流体性质，模量因子采用下式计算

$M=\frac{K-K_{dry}}{K_{satw}-K_{dry}}$

M为模量因子，无量纲；

K_dry为干岩石体积模量，GPa；

K_satw为饱含水岩石体积模量，GPa。

步骤五：建立该区域内的储层流体模量因子交会图。

模量因子采用相对值消除了不同岩性骨架值的影响，适用于整个区域流体性质判别，表1为渤海油田某区块不同类型储层油、气、水层模量因子计算结果，通过统计不同流体性质模量因子范围确定该区块气层模量因子上限为0.56，水层模量因子下限为0.85，油层模量因子范围为0.56～0.85。

表1

根据模量因子确定的储层流体界限值，建立区域内模量因子交会图，如图5、图6、图7所示。图5为模量因子与纵波时差交会图，图6为模量因子与纵横波速比交会图，图7为模量因子与流体模量交会图，从图中可以看出，尽管纵波时差、纵横波速比、流体模量在油、气、水层存在一定不确定性，但模量因子区分明显，因此通过交会图便能够有效判别流体性质。

步骤六：对于该区域内待识别储层流体性质的油井，根据步骤二、步骤三和步骤四计算该油井中的待识别储层流体的模量因子。

步骤七：将计算出的该油井中的待识别储层流体的模量因子与建立的该区域内的储层流体模量因子交会图进行比较，以确定该油井中的待识别储层流体的性质。

根据步骤五中确定的不同流体性质对应的模量因子界限，对该区块某井进行处理，处理结果如图8所示。图中第一道为CAL(井径曲线)、GR(自然伽马曲线)和SP(自然电位曲线)；第二道为深度；第三道为RD(深电阻率曲线)、RS(浅电阻率曲线)、RMLL(微侧向电阻率曲线)；第四道为(ZDEN密度曲线)、CN(中子曲线)；第五道中M为利用本发明计算的模量因子曲线；第六道为解释结论。根据步骤五中确定的气层模量因子界限(0.56)与水层模量因子界限(0.85)，将模量因子划分为三个区域，如图第五道所示，根据计算模量因子的大小，对其进行流体性质识别，其中1、2、6、7、8号层模量因子小于0.56，解释为气层，9号层解释为油层，3、4、5、10号层解释为水层。结合常规测井可以看出，1、2、7号层常规测井GR值较低，SP正异常且较低，显示储层，ZDEN、CN出现“镜像”交会特征，电阻率较高，显示气层特征，与模量因子解释一致。9号层RD较高，SP正异常且较低，ZDEN、CN无“镜像”交会特征，显示油层特征，与模量因子解释一致。3、4、5、10号层RD较低，SP正异常且较高，ZDEN、CN存在交会，显示水层特征，与模量因子解释一致。6、8号层RD较低，GR较高，SP正开常且较低，ZDEN、CN交会不明显，为低阻储层，常规测井显示气层特征不明显，与模量因子存在一定差异，对8、9号层进行测试发现日产油49.6方，日产气66441方，证实8号层为气层，从而证实模量因子的可靠性，适用于常规及复杂储层流体性质识别当中。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改、等同替换、改进，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。