水淹层测井解释及剩余油分布研究

【摘要】：由于储层在纵、横向上的各向异性和非均质性，造成注水驱油和冲刷过程较为复杂。油层水淹后，其物性参数及岩性、含油性等参数都发生一系列变化，测井响应呈现多样化，从而增加了水淹层测井解释的难度。水驱油层的测井解释是注水油田开发后期面临的复杂问题，为解决这类问题除完善水驱油层测井系列外，针对我国测井技术的现状和陆相油藏特点，探讨新的解释方法具有十分重要的意义。 针对这一现状，本文以注水开发油田中后期水淹层的测井解释为核心，以剩余油分布规律及储层、油藏的定量评价为目的，根据高含水期油田剩余油分布格局及油田深度开发阶段的主要任务所迫切需要解决的剩余油分布问题，系统地研究了水淹层水驱过程中储层岩性、物性变化的特征。在充分注重岩电实验的基础上，综合应用相关分析方法、神经网络技术、模糊统计方法、油藏动力学方法和随机模拟技术，建立了高含水阶段水淹层测井解释和剩余油分布预测的系统研究方法和完整的配套技术，为有效地进行高含水阶段剩余油分布预测研究探索了一套新的途径。本文具有较大的难度和深度，具有一定的创新与突破，取得的主要成果和认识如下： (1)油层水淹后物性变化规律研究 在综合考虑沉积微相、构造和采油方式对油层水淹影响的基础上，重点分析了油层水淹后储层岩性、孔隙度、渗透率、岩石润湿性、地层水矿化度、产层中子特征以及地层声学特性的变化，同时对常规测井的响应特征分析，总结出了油层水淹后的物性变化规律和常规测井曲线的响应特征，它为准确识别水淹层和解释模型的建立莫定了基础。 (2)水淹层定性识别方法研究 ①利用相关分析法识别水淹层：首次提出了利用相关分析方法进行水淹层识别，通过提取油层、水层、水淹层测井响应之间的综合相关系数来识别储层类型的方法。 ②利用人工神经网络识别水淹层：研究了BP神经网络的基本原理和实现方法，并对其作了改进。利用改进的BP算法，采用深、浅侧向电阻率、声波时差测井建立了油层、水淹层的识别模型。 ③将油层、水层和水淹层其视为一模糊问题，建立了表现油层、水层和水淹层模糊概念的模糊集合，采用模糊贴近度原则对该集合进行判别。 (3)水淹层测井解释模型研究 ①在充分尊重岩电实验的基础上，通过对“U”型曲线的数学推理，建立了以阿尔奇方程为基础的新型水淹层解释模型，并对其在各种情况下的适应性作了全面讨论。 ②本次研究通过对岩心样品的中子活化分析，确定出岩心的泥质砂岩骨架的碳氧比值，进而确定泥质对碳氧比的影响因素。 ③系统地阐述了利用生产测井资料确定产层剩余油饱和度的理论和方法，同时提出一种利用岩心分析油水相对渗透率资料和生产动态资料确定剩余油饱和度的产水率解 ， 摘要 释模型的实用方法。 (3)井间剩余油分布的模拟研究 ①将测井方法与流管方法有机结合起来，提出了利用测井提供的井点饱和度研究井 间剩余油空间分布的方法。 ②利用随机模拟中的模拟退火技术模拟了剩余油分布，模拟结果反应了储层结构的 多样性和储层参数的非均质性，避免了以往插值方法对参数的平滑作用。 本文的方法已经过长庆、南阳等多个油田的实例验证，效果较好。因此，本文的研 究成果不仅具有很强的理论意义，而且具有重要的实用价值。