致密砂砾岩优势储层预测方法综合探讨
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（2）基于基础物性资料的优势储层分类方法。目前比较 常见的致密砂砾岩优势储层分布研究方法为岩心压汞实验，根 据该实验得出的资料和数据，工作人员可了解储层的渗流特 征。根据实际经验来看，在毛管半径-累计进汞饱和度双对数坐 标系统中，孔喉结构类似的岩心样品通常呈现出相同的拐点， 也就是说类似的岩心样品在注汞压力增大的情况下，进汞速度 发生了明显的变化。在这种情况下，根据毛管压力曲线，分析 某致密砂砾岩区块按压汞渗流特征，并根据其特征进行分类， 把拐点相同、样品中值压力和束缚水饱和度满足一定条件的一 系列样品作为同一种来看待。实际上，进汞速度拐点上的差异 可以判断两种岩心材料的孔喉结构不同，但是这并不能证明储 层渗流能力的差异，所以工作人员有必要根据压汞曲线特征， 继续对进汞中值压力和束缚水饱和度加以界定，最终再将上文 所述三种参数进行结合分析，即可完成致密砂砾岩储层的分类 研究，进而找出优势储层[3]。
引言
致密砂砾岩本身具有一定的特殊性，对其进行开发往往 比较困难，它的沉积相变化比较大，因此油藏在储层中的分布 也没有太突出的规律性，另外，油藏还具有一定的非均质性， 内部砂体的结构比较复杂，因此想要根据实际需求控制油藏的 产出量通常比较困难。这导致了我国致密砂砾岩油气藏开发的 一系列问题，只有对致密砂砾岩优势储层预测方法进行深入研 究，并明确不同方法的优劣之处，才能解决这些问题，使致密 砂砾岩储层开发效果更加稳定[1]。
3 结束语 从实际情况来看，致密砂砾岩储层通常位于冲积扇、扇三
角洲等位置，由沉积作用形成，优势储层一般分布在扇三角洲前 缘亚相。在具体的研究中，根据岩性沉积粒度及常规测井曲线对 优势储层进行判断的想法，并未能取得实质性的成果，受多方因 素限制，其判断结果并不具有参考价值。因此，可根据压汞和岩 石物性分析结果进行判断，并建立基于常规测井的优势储层识别 模型，从而对测井响应特征进行判断，进而识别其优势储层。
1 致密砂砾岩优势储层特征及分类
（1）致密砂砾岩储层地质特征。在我国新疆地区的大部 分油田当中，致密砂砾岩储层都呈现以下特点：第一，储层沉 积一般位于冲积扇、扇三角洲平原以及前缘等位置，根据实际 的致密砂砾岩储层开发经验来看，其最大的优势储层通常在扇三 角洲前缘位置。这主要是因为，扇三角洲前缘的亚相沉积分选程 度比较高，所以能够形成渗流能力比较突出的优势储层。第二， 储层的整体渗透效果并不好，具有突出的非均质性，比如说根据 新疆某地区油田某区块储层渗透率统计结果可以发现，该地区的 储层渗透率平均值大概在0.15×10-3μm2左右，除此之外在将数 据绘制成曲线以后，其图像具有明显的双凸出特点，因此可以 判断其具有非均质性。第三，储层的孔隙之间没有太好的连通 性，因此想要在致密砂砾岩储层中进行油藏开发，往往需要先 进行储层改造。第四，致密砂砾岩储层的油气藏产出效果影响 因素目前为止仍然不够清楚，上文中已经提及致密砂砾岩具有 突出的非均质性，优势储层又大多集中在扇三角洲前缘位置， 因此其产能分布非常不均匀。现在只能通过储层基础岩心资料 进行分析，明确其岩心优质样品的地质特征[2]。
2 基于常规测井的优势储层识别模型
在很长一段时间里，我国及外国科学家的研究重点都放在
了识别单井剖面岩性类型这一课题上，但是这种岩性识别比较 困难，需要对沉积岩石学的相关理论进行分析，并根据岩石颗 粒粒度、粒级等指标确定最终结论，然而沉积颗粒分选性并不 能完全决定致密砂砾岩的储层渗流效果，所以通过这种方法判 断岩性，只能对一部分优势储层进行判断，不具有普适性。其 不足之处主要在于：首先，流体性质不同的情况下，这种判断 方法的准确度会发生巨大的变化；其次，近物源沉积粒度分选 性难以满足实际判断需求，最终的判断结果只能作为参考；致 密砂砾岩的密度往往比较高，因此储层中存在压嵌胶结情况， 这种方法显然不适用。在这样的前提下，想要根据岩性来区分 致密砂砾岩优势储层，显然是没有实际意义的。另外，岩石取 心数据目前并不丰富，通过几十个样品对储层油藏情况进行判 断显然有一定的偶然性，不能作为推广方法进行使用。所以， 必须要对优势样品与常见测井曲线的相关反应进行分析，以此 为前提才能更好地找出致密砂砾岩优势储层的位置。工作人员 可对岩心分析的压汞样品与测井曲线进行对比，并根据不同测 井曲线的数值做出交汇图。另外，还可以把岩心分析的孔隙度 数据、渗透率数据都加入到这个交汇图当中，以压汞曲线类别 为基础，对样品进行归类划分。在这个过程中，工作人员还需 要确保某一类样品的交汇点在图中符合回归线走势，只有这样 才能建立起不同类型的测井曲线识别模型。以新疆某油田为实 际案例来看，根据密度-中子交汇图，工作人员即可判断出不同 类型的储层。特别需要提到的是，在交汇图当中部分数据点与 大多数的识别范围都不重合，这些数据点主要是因为泥岩和极 其致密的砂砾岩目前没有准确的压汞实验结果，因此在测井曲 线当中无法准确度体现其回归特征，工作人员在对这类曲线进 行分析的时候，应综合其他资料和工作经验进行研究[4]。
工业与信息化
TECH综合探讨
徐大光 辽河油田公司勘探开发研究院 辽宁 盘锦 124000
摘 要 在油田的生产过程中，致密砂砾岩储层的开采始终是一个难题，它的生产产能影响因素比较复杂，在常规 情况下工作人员只能通过测井曲线和精确度不高的岩心分析结果进行判断，这使得储层预测的结论指导效果难以尽 如人意。在这种情况下，怎样才能借助比较有限的资料分析出致密砂砾岩优势储层，就成为工作人员必须要研究的 重要课题之一。根据试验情况来看，可通过比较简单的渗流能力岩心实验结果入手，对不同样品的渗流能力进行判 断，而后借助人工智能学习算法，对优势储层的测井响应特征进行学习，以此为前提根据深度对井段进行分类，这 样一来就能够准确判断致密砂砾岩优势储层。 关键词 致密砂砾岩；储层分类；机器学习
引言
致密砂砾岩本身具有一定的特殊性，对其进行开发往往 比较困难，它的沉积相变化比较大，因此油藏在储层中的分布 也没有太突出的规律性，另外，油藏还具有一定的非均质性， 内部砂体的结构比较复杂，因此想要根据实际需求控制油藏的 产出量通常比较困难。这导致了我国致密砂砾岩油气藏开发的 一系列问题，只有对致密砂砾岩优势储层预测方法进行深入研 究，并明确不同方法的优劣之处，才能解决这些问题，使致密 砂砾岩储层开发效果更加稳定[1]。
3 结束语 从实际情况来看，致密砂砾岩储层通常位于冲积扇、扇三
角洲等位置，由沉积作用形成，优势储层一般分布在扇三角洲前 缘亚相。在具体的研究中，根据岩性沉积粒度及常规测井曲线对 优势储层进行判断的想法，并未能取得实质性的成果，受多方因 素限制，其判断结果并不具有参考价值。因此，可根据压汞和岩 石物性分析结果进行判断，并建立基于常规测井的优势储层识别 模型，从而对测井响应特征进行判断，进而识别其优势储层。
1 致密砂砾岩优势储层特征及分类
（1）致密砂砾岩储层地质特征。在我国新疆地区的大部 分油田当中，致密砂砾岩储层都呈现以下特点：第一，储层沉 积一般位于冲积扇、扇三角洲平原以及前缘等位置，根据实际 的致密砂砾岩储层开发经验来看，其最大的优势储层通常在扇三 角洲前缘位置。这主要是因为，扇三角洲前缘的亚相沉积分选程 度比较高，所以能够形成渗流能力比较突出的优势储层。第二， 储层的整体渗透效果并不好，具有突出的非均质性，比如说根据 新疆某地区油田某区块储层渗透率统计结果可以发现，该地区的 储层渗透率平均值大概在0.15×10-3μm2左右，除此之外在将数 据绘制成曲线以后，其图像具有明显的双凸出特点，因此可以 判断其具有非均质性。第三，储层的孔隙之间没有太好的连通 性，因此想要在致密砂砾岩储层中进行油藏开发，往往需要先 进行储层改造。第四，致密砂砾岩储层的油气藏产出效果影响 因素目前为止仍然不够清楚，上文中已经提及致密砂砾岩具有 突出的非均质性，优势储层又大多集中在扇三角洲前缘位置， 因此其产能分布非常不均匀。现在只能通过储层基础岩心资料 进行分析，明确其岩心优质样品的地质特征[2]。
2 基于常规测井的优势储层识别模型
在很长一段时间里，我国及外国科学家的研究重点都放在
了识别单井剖面岩性类型这一课题上，但是这种岩性识别比较 困难，需要对沉积岩石学的相关理论进行分析，并根据岩石颗 粒粒度、粒级等指标确定最终结论，然而沉积颗粒分选性并不 能完全决定致密砂砾岩的储层渗流效果，所以通过这种方法判 断岩性，只能对一部分优势储层进行判断，不具有普适性。其 不足之处主要在于：首先，流体性质不同的情况下，这种判断 方法的准确度会发生巨大的变化；其次，近物源沉积粒度分选 性难以满足实际判断需求，最终的判断结果只能作为参考；致 密砂砾岩的密度往往比较高，因此储层中存在压嵌胶结情况， 这种方法显然不适用。在这样的前提下，想要根据岩性来区分 致密砂砾岩优势储层，显然是没有实际意义的。另外，岩石取 心数据目前并不丰富，通过几十个样品对储层油藏情况进行判 断显然有一定的偶然性，不能作为推广方法进行使用。所以， 必须要对优势样品与常见测井曲线的相关反应进行分析，以此 为前提才能更好地找出致密砂砾岩优势储层的位置。工作人员 可对岩心分析的压汞样品与测井曲线进行对比，并根据不同测 井曲线的数值做出交汇图。另外，还可以把岩心分析的孔隙度 数据、渗透率数据都加入到这个交汇图当中，以压汞曲线类别 为基础，对样品进行归类划分。在这个过程中，工作人员还需 要确保某一类样品的交汇点在图中符合回归线走势，只有这样 才能建立起不同类型的测井曲线识别模型。以新疆某油田为实 际案例来看，根据密度-中子交汇图，工作人员即可判断出不同 类型的储层。特别需要提到的是，在交汇图当中部分数据点与 大多数的识别范围都不重合，这些数据点主要是因为泥岩和极 其致密的砂砾岩目前没有准确的压汞实验结果，因此在测井曲 线当中无法准确度体现其回归特征，工作人员在对这类曲线进 行分析的时候，应综合其他资料和工作经验进行研究[4]。
工业与信息化
TECH综合探讨
徐大光 辽河油田公司勘探开发研究院 辽宁 盘锦 124000
摘 要 在油田的生产过程中，致密砂砾岩储层的开采始终是一个难题，它的生产产能影响因素比较复杂，在常规 情况下工作人员只能通过测井曲线和精确度不高的岩心分析结果进行判断，这使得储层预测的结论指导效果难以尽 如人意。在这种情况下，怎样才能借助比较有限的资料分析出致密砂砾岩优势储层，就成为工作人员必须要研究的 重要课题之一。根据试验情况来看，可通过比较简单的渗流能力岩心实验结果入手，对不同样品的渗流能力进行判 断，而后借助人工智能学习算法，对优势储层的测井响应特征进行学习，以此为前提根据深度对井段进行分类，这 样一来就能够准确判断致密砂砾岩优势储层。 关键词 致密砂砾岩；储层分类；机器学习