5-2-储层测井精细解释研究(5)

曲线合成程序的一个重要特点是根据矿物含量和孔隙度计算地层渗透率。相同孔隙度的地层渗透率有时可能相差几个数量级。因此单用孔隙度来计算地层渗透率常常会产生较大的误差，Scheidger提出了一个适合碎屑岩均匀孔隙地层的理论公式：

K?A?3?1???2?Sr (5-7-13)

这里A是经验常数、Sr是岩石单位体积内的颗粒表面积，由于测井资料不能确定Sr，所以这一方法不能在实际中应用。

从物理的观点来看，孔隙介质的渗透率与介质的成分关系不大，其孔隙系统才是关键因素。但是从地质的观点来看地层中的矿物成分与沉积环境和物源有关，岩石颗粒的大小、形状和结构与矿物成分相关。因此矿物成分及含量的变化使得地层的孔隙度形态发生变化，从而对地层渗透率产生影响。为了方便计算，将公式（5-7-13）改为下面的公式：

K??m?1?1???m?EXP?Af??BiVi? ( 5-7-14)

式中 Vi—矿物含量；Bi—常数；m—地层胶结指数；Af—解释井段中最大长石含量的函数。

砂岩地层中长石含量大则岩石成分成熟度低，一般岩石颗粒较大，渗透率也大。对于长石和石英，Bi为正值。粘土含量增加将使渗透率减小，其中蒙脱石影响最大，伊利石次之，高岭土对渗透率的影响最小。同时其它胶结物（如钙质胶结）也使砂岩渗透率减小。因此，对粘土矿物和其它胶结物，Bi取负值。Bi可根据岩心分析等资料得到。

5.7.2 应用实例分析

限于篇幅，仅以Dw631井资料为例进行说明。图5-18为该井多矿物模型分析处理成果图，图中CNLT、DENT、ACT、GRT分别为实测曲线CNL、DEN、AC、GR通过最优化反演得到的对应理论曲线，可以看出两者较好地逼近重合。另外，所解释的岩石骨架矿物主要以石英为主、长石次之，泥质含量较高，岩性体积剖面与实际地层的岩石成分较为一致。储层段的物性参数和饱和度参数都与实际的岩心物性分析及试油结果相吻合，且模型误差曲线值主要显示为低值，处理效果良好，说明解释模型及解释参数选取合理。

显然，该法从多矿物分析的角度出发，建立测井曲线L、地层矿物含量V、测井响应参数P和测井相F之间的关系，可以采用多个矿物组合模型处理，根据误差函数和分辨率或模型误差来选择最佳岩性体积剖面，可实现利用多矿物成分和岩性体积剖面建立连续的测井相剖面，可为测井解释提供可靠的岩性模型和骨架参数，而且它弥补了钻井取心费用高和录井岩屑岩性描述与深度有误差的缺陷，优于常规的POR和CRA方法。

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图5-7-1 DW631井1330-1390米井段多矿物模型分析处理成果图

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基于以上所研究的工区储层测井精细解释方法和模型，编制了能够直接挂接在FORWARD软件平台上的多个可视化应用程序，实现单井和多井测井资料的分层解释与逐点解释处理。其单井孔渗饱参数的逐点解释处理与储层划分流程见图5-7-2。

将数据文本文件转换成WIS文件并从中读入测井数据，建立解释参数卡 对GR、AC、CNL、DEN、RT测井曲线进行平滑滤波和井眼影响校正 对GR、AC、CNL、DEN、RT测井数据进行直方图标准化 用CNL和RT曲线计算泥质含量Vsh 基于岩心刻度测井技术用回归分析和神经网络法等建立POR、k、Sw测井解释模型

图5-7-2 单井孔渗饱参数的逐点解释处理与储层划分流程图

输出各井储层划分统计结果 对逐点结果进行统计处理，获取砂层、储层和油水层数据 用孔隙度曲线计算 用IPFG选择计算POR的方法 用回归公式计算 用神经网络计算 最优化方法计算 计算Sw和PERM 用交会图等方法综合判释油水层，并输出成果图件 按储层划分标准CUTP=13.5，DCAL=2.0，HDCT=0.4，SHCT=35，CUTK=0.4 建立砂层和储层划分参数卡 125

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