(可识别致密气层)基于横波射线弹性阻抗的岩性和流体识别研究_strong_介绍

合集下载

叠前同时反演方法在流体识别中的应用

第４９卷第２期
２１００年３月
石
油
物
探
Ｖｏ．９，．１４Ｎｏ２
Ｍａ．２１ｒ，００
ＧＥ０ＰＹＥＴＲ０ＬＰＥＵＭ
文章编号：００４１２１）２— １４—０１０ —１４（００００６６
叠前同时反演方法在流体识别中的应用
郎晓玲彭仕宓，洪全凌，康，勇。许建明，
（．１中国石油大学（北京）资源与信息学院，北京１２４；．０２９２中海石油（中国）有限公司北京研究中心，北京１０２；．００７３科麦奇中国石油有限公司，北京１０２；．００８４帕拉代姆技术（北京）限公司，有北
京１０２）００３
摘要：基于多角度道集和多尺度信息约束的叠前同时反演方法是利用多个角度的叠加数据体，将叠后波阻抗和
叠前ＡＯ属性整合到反演流程中，Ｖ并将地震、、质（测井地包括构造倾角）多尺度信息作为软约束条件参与反等
演的方法。应用迭代算法，同时反演出与岩性和含油气性相关的纵波阻抗、横波阻抗和密度等多种弹性参数，综合判别储层物性和含油气性，降低单纯利用纵波弹性阻抗反演的非唯一性，强反演结果的稳定性和可靠性。增
综合利用颜色编码交会分析和三维可视化技术对众多叠前同时反演属性三维数据体在剖面和空间上进行解释，提高了对弹性反演属性的解释能力。将该反演方法和技术思路应用于新疆某油田Ｍ地区，优选Ｘ－ｉ模型ｕＷｈｔｅ

莺琼盆地特殊岩性识别方法研究及应用

莺-琼盆地位于印支半岛与南海北部大陆架交接区，在板块构造位置上位于欧亚板块、印支板块和太平洋板块的交汇处。

莺歌海盆地形态呈 NNW 走向的长条形，由东南部的莺歌海凹陷和西北部的河内凹陷组成，两凹陷间被临高凸起所分隔[1]。

莺琼盆地是南海西部最重要的天然气勘探战场。

近年来随着二维、三维资料的覆盖及连续的钻探，发现该盆地存在较多的特殊岩性。

在莺歌海盆地，钻探的主要特殊岩性为低速泥岩，诸多的低速泥岩在地震特征上均有“亮点”强振幅特征，因此给勘探目标搜寻及评价带来了巨大的挑战。

从莺歌海及琼东南盆地已钻井出发，主要研究低速泥岩识别。

首先，理清了各区岩石物理规律，总结了低速泥岩形成机理，形成了一套识别低速泥岩的方法[2-3]，排除了特殊岩性对目标的影响，确定了莺琼盆地有利目标特征，为南海西部天然气钻探奠定了基础。

传统 “低频强振幅亮点”反射特征的地震异常体通常认为是含气砂岩的响应，而莺歌海盆地钻探结果表明，该种特征泥岩广泛发育。

经过统计发现盆地中此类泥岩多呈现低速度特征[4]。

其中乐东区钻遇低速泥岩井十余口，而东方区则达到二十余口。

因此了解低速泥岩形成机理，准确识别泥岩，确定砂岩储层，降低勘探风险十分关键。

1 泥岩速度影响因素地质、地球物理、测井等资料综合研究发现地层压力、泥质含量、有机质丰度均会对泥岩的纵波速度产生影响。

压力一定时，泥质含量超过25%时，泥质含量越高，纵波速度越低。

这也代表泥岩越纯，纵波速度越低。

当泥质含量相差不大时，有效压力（上覆压力减去孔隙压力）的减小时，泥岩速度也随之变小。

在泥质含量、孔隙压力等差异较小时，泥岩的有机质增加，即干酪根含量增大，泥岩的纵波速度减小。

带着上述认识，从本区已钻井出发，来剖析三种影响泥岩速度的因素。

由于地层孔隙压力大导致了泥岩中的微裂缝增加了孔隙流体间的相互联系，造成泥岩低电阻率和含水导致的地震波声传播异常低速[5]。

而实际中，莺歌海盆地在黄流组二段普遍发育异常超压地层，甚至部分在黄流组一段亦存在高压。

石臼坨凸起低幅度构造_岩性圈闭识别及刻画技术

文章编号：１６７３－８２１７（２０１３）０３－００１５－０６石臼坨凸起低幅度构造－岩性圈闭识别及刻画技术张中巧，王　军，于海波，吴俊刚（中海石油（中国）天津分公司，天津塘沽３００４５２）摘要：岩性圈闭识别及精细刻画是岩性勘探获得突破的关键。

首先分析了石臼坨凸起区低幅度构造形成背景及岩性圈闭发育特征，针对新近系砂体横向连片、纵向叠置的展布特征，在层序地层格架约束下，利用地层切片和地震属性分析技术开展岩性圈闭的定性识别；再结合波阻抗反演以及９０°相位转换技术进行储层预测及单砂体描述；最后利用叠前弹性反演技术进行油气检测，指出有利的含烃范围。

该技术系列在石臼坨凸起区岩性勘探中取得了良好的应用效果，具有一定的推广应用价值。

关键词：低幅度构造；岩性圈闭；地层切片；９０°相位转换；叠前反演中图分类号：ＴＥ１１２．３２２文献标识码：Ａ石臼坨凸起位于渤海中部海域，近年来，通过勘探思路的转变以及技术创新，在石臼坨凸起秦皇岛３３－１油田周边发现多个有利的具有低幅度构造背景的复合圈闭。

低幅度构造是指闭合度较低的一类地质体，一般而言构造幅度只有５～２０　ｍｓ［１］。

石臼坨凸起低幅构造复合圈闭受凸起整个背斜形态所控制，在凸起区多个条带的二级断裂带附近以及微古地貌背景下形成。

凸起区新近系为浅水三角洲沉积环境，相变快、幅度缓，单层砂体厚度小，一般为２～１４　ｍ，在主要目的层段８００～１３００　ｍｓ之间，地震资料有效频宽１０～８０　Ｈｚ，主频约４５　Ｈｚ，地震资料纵向分辨率约１３　ｍ。

受纵向分辨率影响，薄砂层识别及砂体连通性判别困难。

针对新近系砂体横向连片、纵向叠置的展布特征，形成了一系列低幅度构造背景下岩性圈闭识别及刻画技术系列：首先在层序地层格架约束下，利用地层切片技术开展岩性圈闭的定性识别；再结合波阻抗反演以及９０°相位转换技术进行储层预测及单砂体描述；最后利用叠前弹性反演技术进行油气检测，指出有利的含烃范围。

地震叠前反演与直接烃类指示的探讨

测和直接烃类指示技术的发展产生积极的影响。
２世纪６代，ｏｔｌＯＯ年Ｂｒｅｆｄ就对不同入射角条件下平面Ｐ波的反射系数和透射系数的计算开展
了研究。在地质界面密度变化率、和Ｓ波速Ｐ波度变化率远远小于１的情况下，以对Ｚｅｐｉｚ可ｏｐｒｔｔ
地震叠前反演与直接烃类指示的探讨
管路平
（．１南京大学地球科学系，苏南京２０９；．江１０３２中国石油化工股份有限公司石油勘探开发研究院南京石油物探研究所，江苏南京２０１）１０４
摘要：着油气勘探的不断深入，性油气藏和隐蔽油气藏的勘探开发问题日益受到勘探学家们的关注，震叠随岩地
１叠前反演的发展历程
利用地震资料进行储层岩性识别和流体预测
一
出波的位移振幅引。
直是勘探学家努力追求的目标。２Ｏ世纪７Ｏ年代，勘探学家在总结归纳了含油气砂岩的地震振幅
特点以后，出了根据地震振幅属性识别砂岩储层提的判别模式，括“ 点型 ” 射、平点型 ” 射和包亮反 “ 反 “ 暗点型 ” 反射等，可以称为早期地震岩性识别或这直接油气指示技术的萌芽。Ｏｓｒｎｅ（９４在研究“ 点型 ” ｔａｄｒ１８）亮砂岩储层地震振幅特征过程中，发现了“ 气砂岩反射振幅随含

基于弹性阻抗的储层物性参数预测方法

基于弹性阻抗的储层物性参数预测方法印兴耀;崔维;宗兆云;刘晓晶【摘要】储层物性参数是储层描述的重要参数,常规的基于贝叶斯理论的储层物性参数反演方法大多是通过反演获得的弹性参数进一步转换而获得物性参数,本文提出一种基于弹性阻抗数据预测储层物性参数的反演方法.该方法主要通过建立可以表征弹性阻抗与储层物性参数之间关系的统计岩石物理模型,联合蒙特卡罗仿真模拟技术,在贝叶斯理论框架的指导下,应用期望最大化算法估计物性参数的后验概率分布,最终实现储层物性参数反演.经过模型测试和实际资料的处理,其结果表明本文提出的方法具有预测精度高,稳定性强,横向连续性好等优点.【期刊名称】《地球物理学报》【年(卷),期】2014(057)012【总页数】9页(P4132-4140)【关键词】弹性阻抗;储层物性参数;贝叶斯理论;EM算法;统计性岩石物理模型【作者】印兴耀;崔维;宗兆云;刘晓晶【作者单位】中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580;中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,青岛 266580【正文语种】中文【中图分类】P6311 引言地震数据中蕴含着丰富的储层物性参数信息，而储层物性参数作为衡量储层质量及孔隙承载含流体状况的重要参数，其准确估计能够为储层预测提供有力参考依据，为孔隙流体识别起到一定的指导作用.针对于储层物性参数反演方法的研究，国内外学者取得一系列研究成果.Doyen （1988）使用协同克里格法用地震数据反演出的声阻抗数据来预测孔隙度参数；McCormack（1991）提出将神经网络技术应用于地球物理领域；国内印兴耀等（1994，1998）将神经网络技术应用到储层预测中；董恩清和高宏亮（1998）提出应用人工神经网络的方法将约束反演得到的波阻抗转换成储层物性参数；由于神经网络有一定的局限性，后来的研究人员对神经网络做了一定程度的改进，田景文综合BP（Back Propagation）的快速收敛和GA（Genetic Algorithm，遗传算法）的全局寻优的特点，将二者有机的结合起来，形成BP－GA混合算法实现薄互储层物性参数预测，该方法能较好地解决预测精度和收敛速度问题（田景文和高美娟，2002）；聂建新等（2004）提出基于同时包含Biot流动和喷射流动这两种力学机制的非饱和多孔隙BISQ模型，利用小生境遗传算法实现储层参数反演，该方法在观测噪声低于5%时，具有很高的精度；Mukerji和Eidsvik提出使用统计岩石物理模型联合地震资料识别储层岩性和流体性质，并做出不确定性分析（Mukerji et al.，2001a，2001b；Eidsvik et al.，2004）；Spikes等（2007）提出了一种联合地震资料和测井数据的概率地震反演技术实现储层参数预测；Larsen等（2006）将马尔科夫链模型作为流体的先验分布引入到综合的岩性流体预测中；Gallop（2006）应用此方法实现了储层相态的空间预测；Bachrach （2006）将随机岩石物理模型应用于含气砂岩中，联合反演孔隙度及含水饱和度；Buland等（2008）定义一种能够描述弹性参数的空间模型——高斯模型，应用于快速贝叶斯反演方法中实现岩性和流体预测；由于地震资料、测井数据以及岩石物理信息在空间分布，尺度以及与储层的物性关系上的不一致性，Bosch等（2009）提出一种融合地质统计学的方法实现孔隙度以及含水饱和度的预测，在该方法中，用到最小二乘法以及马尔科夫链蒙特卡罗采样技术；Grana和Rossa （2010）提出的反演储层物性参数的方法依然是建立在贝叶斯理论框架之下，建立物性参数的先验分布时假设其服从多分量混合高斯分布，联合统计岩石物理模型，估计物性参数的后验概率分布，完成储层物性参数预测；Ulvmoen和Omre （2010）使用马尔科夫随机场来做流体识别；Rimstand和Omre（2010）在Ulvmoen提出的模型基础上，将其推广到依赖于深度的岩石物理模型并推导出模型参数；Han等（2011）使用一种空间的岩性流体聚类的方法实现了岩性流体预测；Bosch等（2010）提出基于贝叶斯理论框架下的储层物性参数反演方法.基于贝叶斯理论框架下的储层物性参数反演，大多使用井反演获得的弹性参数进一步来估算物性参数，转换过程中通常需要应用到反演精度相对较差的密度项，从而使间接估算储层参数的精度下降，因此本文在充分利用弹性阻抗反演稳定性的基础上，提出一种基于弹性阻抗的储层物性参数预测方法，这样就避免由于密度反演不准确而使得物性参数反演存在较大的误差.该方法主要应用贝叶斯理论推导出待反演的目标函数，使用蒙特卡罗仿真模拟技术对已建立的储层物性参数的先验分布做随机抽样获取储层物性参数的随机分布样本空间，通过联合多元拟合的方法和Connolly弹性阻抗方程建立可以表征弹性阻抗参数和储层物性参数之间关系的统计性岩石物理模型.该方法增加了反演的稳定性以及横向连续性等优势，达到稳定反演储层物性参数的目的.2 贝叶斯理论框架下目标函数的建立贝叶斯理论包括三个基本概念：先验分布，后验分布以及联系二者的似然函数.贝叶斯分类器的基本分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化.在储层物性参数反演过程中，将待反演的目标函数（储层物性参数：孔隙度，泥质含量，含水饱和度）与已知的观测数据（弹性阻抗参数）通过贝叶斯公式联系起来，如下所示：其中：R代表物性参数，即Sw分别表示孔隙度，泥质含量，含水饱和度；m代表弹性阻抗参数，即分别表示三个角度的弹性阻抗；P（·）代表概率密度函数.由于（1）式中代表弹性阻抗参数的全概率，对所求取的后验概率P R｜（ m）只起到正则化因子的作用，故可将其视为一个常数，记为α.则（1）式可表示成由于三个角度的弹性阻抗之间具有相关性，且角度差异越小，相关性越高，反演的稳定性越差，因此，在合理范围内，尽量选取三个角度差异相对较大的弹性阻抗参数，并做去相关处理，使三个角度的弹性阻抗参数之间彼此相互独立，即式中，EI1，EI2与EI3均代表去相关处理之后的弹性阻抗数据.取最大后验概率位置处所对应的目标参数作为储层物性参数的最终反演结果将（2）式，（3）式代入（4）式中，由于常数项对于最终反演结果没有作用，因此可以舍弃常数项，即可获得最终反演的目标函数：式中，储层物性参数的先验分布，可以根据对测井数据做统计分析而建立，P）为在储层物性参数反演过程中，联系先验分布和后验概率分布的似然函数，可以通过建立的统计岩石物理模型和蒙特卡罗仿真模拟技术来完成.3 基于弹性阻抗的储层物性参数反演常规的基于贝叶斯分类的储层物性参数反演方法（Grana and Rossa，2010），利用反演得到的弹性参数进一步估算物性参数，实现了多种储层物性参数的联合反演，但弹性参数中的密度信息很难准确获取.为了解决密度获取不准确这一问题，本文提出使用弹性阻抗反演储层物性参数，避免反演过程中密度项的使用.基于弹性阻抗的储层物性参数反演是在贝叶斯理论框架下，应用统计岩石物理模型，蒙特卡罗随机抽样方法以及期望最大化算法相结合共同完成储层物性参数反演.通过对测井数据做统计分析，建立近似符合实际测井资料的储层物性参数的先验分布（如多分量高斯分布，均匀分布等），在本文中，选择多分量混合高斯分布；并通过蒙特卡罗仿真模拟技术对已建立的先验概率分布进行离散的随机抽样，可获得储层物性参数的随机样本空间分布；同时根据实际测井资料信息以及已有的岩石物理理论作为指导，建立能够表征弹性阻抗参数和储层物性参数之间的关系式，即确定性岩石物理关系.通常确定性岩石物理关系的构建有以下三种方法：通过岩石物理学的基本理论，经典岩石物理模型以及实际测井资料拟合的关系式.由于经典岩石物理模型并不具备普遍的适用性，因此，在实际资料的应用中，通常对测井资料进行统计分析，构建一种岩石物理关系，使其与实际测井资料匹配程度达到最佳状态.在实际资料处理中，弹性参数（纵波速度，横波速度，密度等）与物性参数（孔隙度，泥质含量，含水饱和度等）二者之间的关系多数为非线性的，可以通过曲线拟合的方式得到，如高斯拟合，多项式拟合等.在误差允许条件下可以将其视为线性关系，如（6）式所示.可写成矩阵的形式：式中的矩阵系数aij（i＝1，2，3；j＝1，2，3）以及常数项d1j（j＝1，2，3）可以利用测井资料通过多元回归的方法拟合得到.当弹性参数与物性参数二者之间的关系无法近似为线性时，采用多项式拟合，则方程（6）变为多元高次方程组：同理，利用已知的测井资料通过最小二乘拟合可以得出（8）式中的ai，j、bi，j、ci，j 与d1，i，其中i＝1，2，3；j＝1，2，…，n.在得到弹性参数与物性参数之间确定性关系的基础上，结合弹性阻抗方程构建弹性阻抗与物性参数之间的关系.Connolly（1999）推导的弹性阻抗方程如下：Whitcombe（2002）对（9）式的弹性阻抗方程进行归一化处理：其中，K 是一个常数，K＝（VS／VP）2，通常取0.25.本文进一步对（10）式两边取对数：其中，a＝1＋tan2θ；b＝－8 Ksin2θ；c＝1－4 Ksin2θ；常数项d＝－tan2θ·lnVP0＋8 Ksin2θ·lnVS0＋4 Ksin2θ·lnρ0，VP0，VS0，ρ0 分别为纵波速度，横波速度，密度测井曲线的均值.假定三个不同角度θ1，θ2，θ3的弹性阻抗分别记为EI1，EI2，EI3，则式中，ai，bi，ci，di（i＝1，2，3）分别为三个角度弹性阻抗中lnVP，lnVS，lnρ对应的系数及相应的常数项.综合式（7）和式（12）（弹性参数与物性参数可近似为线性关系）或式（8）和式（12）（弹性参数与物性参数不可近似为线性关系），即可求出弹性阻抗与物性参数之间的直接关系，进而可以获取确定性岩石物理关系式.在实际的地震勘探中，地下储层条件是复杂多变的，考虑到不同的孔隙结构、矿物颗粒磨圆度、地层温度、压力条件的微弱变化以及泥质含量等诸多因素（胡华锋等，2012）都有可能对弹性阻抗与储层物性参数之间的岩石物理关系造成一定程度的偏差，因此，为了降低这些因素的影响，引入随机误差.确定性岩石物理关系和随机误差就构成了统计岩石物理模型，其数学表达式为：其中，fRPM表述弹性阻抗参数和储层物性参数之间的确定性岩石物理关系，ε代表为确定性岩石物理关系添加的误差项，可以通过实际测井资料与确定性岩石物理关系之间的相对差异来估算，常选取均值为零的高斯截断误差，以此来削弱地下复杂结构对二者关系的影响，继而完成建立统计岩石物性模型的工作.综上两步，利用储层物性参数的随机样本分布空间和统计岩石物理模型，即可获得弹性阻抗参数的随机分布样本空间分布，并做横向外推.至此，由二者的随机样本分布空间就共同构成了储层物性参数与弹性阻抗参数的联合分布的空间样本.通过期望最大化算法估算联合分布中的各项参数，结合从叠前地震数据反演得到的弹性阻抗数据体，可估算储层物性参数的后验条件概率，寻找最大后验概率位置处所对应的储层物性参数值，该值即为最终的储层物性参数反演结果.图1是利用弹性阻抗实现储层物性参数反演的流程图.图1 弹性阻抗反演储层物性参数流程图Fig.1 Flowchat of petrophysical－property inversion based on elastic impedance4 模型测试为了验证基于弹性阻抗反演储层物性参数这一反演方法的可行性，做如下模型测试. 选取某井上深度范围为2460～2513m的一段地层作为研究目标层.图2A是该井上的物性参数测井曲线，图2B是该井上的弹性参数测井曲线.根据公式（7）和公式（11）建立一种确定性岩石物理关系式表征弹性阻抗参数与物性参数之间的关系.为验证确定性岩石物理关系建立的准确性，将其应用到前面已选择的地层模型中.如图3所示，实线代表利用测井曲线中的弹性参数曲线计算的三个角度的弹性阻抗值，即弹性阻抗的计算值；虚线代表利用确定性岩石物理关系和测井曲线中的物性参数曲线拟合的三个角度的弹性阻抗值，即拟合值.从图中可以观察到，利用所建立的确定性岩石物理关系拟合的弹性阻抗参数与储层物性参数之间的关系的准确度较高，相关度达到90.14%，这也说明了确定性岩石物理关系建立的准确性与合理性.由于在确定性岩石物理关系式建立过程中，近似运算的使用以及其他条件的影响，都将导致确定性岩石物理关系式拟合的弹性阻抗曲线与实际根据测井数据计算出来的值存在一定程度上的偏差，为了削弱这种偏差的存在对反演过程造成的影响，为此为建立的岩石物理关系式添加随机误差项，本文取均值为零的高斯截断误差.根据实际的测井数据做统计分析，建立储层物性参数的先验分布，可假设储层物性参数（孔隙度，泥质含量，含水饱和度）服从三项高斯分量的混合高斯分布，并用期望最大化算法计算出先验分布的各项参数（均值，标准差以及各项所占的权值），然后应用蒙特卡罗仿真模拟技术对其进行随机抽样，获得储层物性参数的随机样本分布图.图2 模型储层物性参数测井曲线（A）和弹性参数测井曲线（B）Fig.2 Petrophysical parameter curves（A）and elastic parameter curves（B）of the model图3 确定性岩石物理关系验证Fig.3 Verification of physical relationship of rock图4 物性参数的先验分布Fig.4 Prior distribution of petrophysical parameters 图5 孔隙度与三个角度弹性阻抗的联合分布Fig.5 Joint distribution of porosityand elastic impendance with three angles已知储层物性参数先验分布随机样本中的每一个样点，根据所建立的统计岩石物理模型，求取出每一个样点所对应的弹性阻抗参数的值，就可获得弹性阻抗参数的随机分布样本空间.将物性参数随机样本空间与弹性阻抗参数随机样本空间相结合，即可获得储层物性参数和弹性阻抗参数的联合分布.图5为三个角度的弹性阻抗参数与孔隙度的联合分布情况，从黑色调到白色调渐变的过程表征孔隙度后验条件概率由小变大的过程.应用期望最大化算法计算出孔隙度与三个角度的弹性阻抗参数的联合分布中三个高斯分量的各项参数（均值，标准差，权值），并分别求取在已知三个角度弹性阻抗参数的前提下，孔隙度的后验条件概率，即对三个角度的弹性阻抗参数做去相关处理，使彼此之间相互独立，然后应用式（13）计算出在弹性阻抗参数已知的条件下孔隙度的后验概率，即根据应用贝叶斯公式推导出来的待反演目标函数，估计孔隙度后验条件概率的最大值，并且寻找最大值位置处所对应孔隙度的值，该值即为孔隙度的最终反演结果.泥质含量和含水饱和度的反演方法与孔隙度的反演方法相同.图6为孔隙度后验概率分布图；图7为孔隙度的最终反演结果.在图7中，实线表示实际测井资料中提供的孔隙度测井曲线，虚线则代表应用本文介绍的方法反演出的孔隙度曲线.从图中可以看出，反演出的孔隙度曲线与实际测井资料中提供的孔隙度曲线吻合程度较好，经计算，相关度达到90.56%，这说明了该反演方法的可行性.图6 孔隙度后验概率分布图Fig.6 Posterior probability distributions of porosity图7 孔隙度反演结果Fig.7 Result of porosity inversion5 实际数据应用选取某一工区作为目标区，将上面的方法应用于实际工区中.图8为对确定性岩石物理关系式的验证.实线表示利用测井数据中弹性参数曲线计算的弹性阻抗曲线，虚线表示通过已建立的确定性岩石物理关系式和实际测井数据中物性参数测井曲线拟合的弹性阻抗曲线.从图中可以很明显地看出，拟合值与实际计算值吻合度较高，相关度为92.12%，这就验证了所建立的确定性岩石物理关系式的正确性.图9为反演出的孔隙度曲线，其中实线代表实际测井值，虚线代表反演值，从图中可以看出，反演的孔隙度曲线与实际测井曲线较为吻合，经计算，二者的相关度为92.34%.图10为某实际工区中A井与B井的连井地震剖面.在A井，B井中，灰色代表砂岩，白色代表泥岩.其中，A井包含全套测井曲线（储层物性参数及岩石弹性参数测井曲线），B井测井曲线不全，但存在岩性解释结果及油气解释结果.因此，A井为反演参与井，B井不参与反演，作为检验储层物性参数反演的验证井.图11为使用本文介绍的基于弹性阻抗参数反演储层物性参数的方法反演出的孔隙度剖面.从图11中可以看出，孔隙度的高值处正对应于井中砂岩较为发育区段，而孔隙度的低值处对应井中泥岩区段，因此，孔隙度剖面的反演结果与测井解释结果吻合得较好.通过图10和图11对比发现，在地震数据剖面箭头所指位置连续性稍差，而反演得到的孔隙度剖面在同一位置处的横向连续性稍有改善，因此，该方法也能够在一定程度上改善物性反演结果的连续性.6 结论本文提出的基于弹性阻抗预测储层物性参数的反演方法，以贝叶斯理论作为指导，建立能够表征弹性阻抗与储层物性参数之间关系的统计岩石物理模型，联合蒙特卡罗仿真模拟技术以及期望最大化算法，完成储层物性参数反演.模型测试与实际资料应用表明该方法不仅保留了常规基于贝叶斯的储层物性参数预测方法的优点，而且还具有精确度高，稳定性强以及横向连续性较好等优势，改善了常规获取弹性参数的不确定性，达到稳定反演储层物性参数反演的目的.图8 确定性岩石物理关系验证Fig.8 Verification of deterministic physical relationship of rock图9 孔隙度反演曲线Fig.9 Curves of porosity inversion图10 地震剖面Fig.10 Seismic profile图11 基于弹性阻抗参数反演储层物性参数Fig.11 Estimated petrophysical parameters of reservoirs based on elastic impendanceReferencesBachrach R.2006.Joint estimation of porosity and saturation using stochastic rock－physics modeling.Geophysics，71（5）：O53－O63. Bosch M，Carvajal C，Rodrigues J，et al.2009.Petrophysical seismic inversion conditioned to well－log data： Methods and application to a gas reservoir.Geophysics，74（2）：O1－O15.Bosch M，Mukerji T，Gonzalez E F.2010.Seismic inversion for reservoir properties combining statistical rock physics and geostatistics：A review.Geophysics，75（5）：75A165－75A166.Buland A，Kolbjørnsen O，Hauge R，et al.2008.Bayesian lithology and fluid prediction from seismic prestack data.Geophysics，73（3）：C13－C21.Connolly P.1999.Elastic impedance.The Leading Edge，18（4）：438－452. Dong E Q，Gao H L.1998.Wave impedance constrain inversion and calculation method of reservoir petrophysical parameters.Well Logging Technology （in Chinese），22（5）：337－340.Doyen P M.1988.Porosity from seismic data：A geostatisticalapproach.Geophysics，53（10）：1263－1275.Eidsvik J，Avseth P，Omre H，et al.2004.Stochastic reservoir characterization using prestack seismic data.Geophysics，69（4）：978－993.Gallop J.2006.Facies probability from mixture distributions with non－stationary impedance errors.2006SEG Annual Meeting.Grana D，Rossa E D.2010.Probabilistic petrophysical－properties estimation integrating statistical rock physics with seismicinversion.Geophysics，75（3）：O21－O37.Han M，Zhao Y，Li G M，et al.2011.Application of EM algorithms for seismic facices putational Geosciences，15（3）：421－429.Hu H F，Yin X Y，Wu G C.2012.Joint inversion of petrophysical parameters based on Bayesian classification.Geophysical Prospecting for Petroleum （in Chinese），51（3）：225－232.Larsen A L，Ulvmoen M，Omre H，et al.2006.Bayesian lithology／fluid prediction and simulation on the basis of a Markov－chain priormodel.Geophysics，71（5）：R69－R78.McCormack M D.1991.Neural computing in geophysics.The Leading Edge，10（1）：11－15.Mukerji T，Avseth P，Mavko G，et al.2001a.Statistical rock physics：Combining rock physics，information theory，and geostatistics to reduce uncertainty in seismic reservoir characterization.The Leading Edge，20（3）：313－319.Mukerji T，Jørstad A，Avseth P，et al.2001b.Mapping lithofacies and pore －fluid probabilities in a North Sea reservoir：Seismic inversions and statistical rock physics.Geophysics，66（4）：988－1001.Nie J X，Yang D H，Yang H Z.2004.Inversion of reservoir parameters based on the BISQ model in partially saturated porous media.Chinese Journal of Geophysics （in Chinese），47（6）：1101－1105.Rimstad K，Omre H.2010.Impact of rock－physics depth trends and Markov random fields on hierarchical Bayesian lithology／fluid prediction.Geophysics，75（4）：R93－R108.Spikes K，Mukerji T，Dvorkin J，et al.2007.Probabilistic seismic inversion based on rock－physics models.Geophysics，72（5）：R87－R97.Tian J W，Gao M J.2002.Thin interbedded reservoir parameters predicting based on high speed and precise genetic algorithm neural network.Control and Decision （in Chinese），17（5）：599－603.Ulvmoen M，Omre H.2010.Improved resolution in Bayesian lithology／fluid inversion from prestack seismic data and well observations：Part 1—Methodology.Geophysics，75（2）：R21－R35.Whitcombe D N.2002.Elastic impedance normalization.Geophysics，67（1）：60－62.Yin X Y，Wu G C，Zhang H Z.1994.The application of neural networks in the reservior prediction.Journal of the University of Petroleum （in Chinese），18（5）：20－26.Yin X Y，Yang F L，Wu G C.1998.Application of neural network topredicting reservoir and calculating thickness in CB oilfield.Journal of the University of Petroleum （in Chinese），22（2）：17－20.附中文参考文献董恩清，高宏亮.1998.波阻抗约束反演及储层物性参数计算方法.测井技术，22（5）：337－340.胡华锋，印兴耀，吴国忱.2012.基于贝叶斯分类的储层物性参数联合反演方法.石油物探，51（3）：225－232.聂建新，杨顶辉，杨慧珠.2004.基于非饱和多孔隙介质BISQ模型的储层参数反演.地球物理学报，47（6）：1101－1105.田景文，高美娟.2002.基于快速、高精度遗传算法神经网络的薄互储层参数预测.控制与决策，17（5）：599－603.印兴耀，吴国忱，张洪宙.1994.神经网络在储层横向预测中的应用.石油大学学报：自然科学版，18（5）：20－26.印兴耀，杨风丽，吴国忱.1998.神经网络在CB油田储层预测和储层厚度计算中的应用.石油大学学报：自然科学版，22（2）：17－20.。

基于岩石力学的井周裂缝流体疏导性分析与产能评价

张翰林,苏远大,王淼,等．基于岩石力学的井周裂缝流体疏导性分析与产能评价[J．石油物探,２０２４６３１２０７㊀Ｇ２１６Z HA N G H a n l i n ,S U Y u a n d a ,WA N G M i a o ,e t a l ．F l u i d c o n d u c t i v i t y i n c i r c u m f e r e n t i a l f r a c t u r e s a n dd e l i v e r a b i l i t y ev a l u a t i o nb a s e d o n r o c km e c h a n i c s [J ]．G e o p h y s i c a l P r o s p e c t i n g fo rP e t r o l e u m ,２０２４,６３(１):２０７㊀Ｇ２１６收稿日期:２０２２Ｇ１０Ｇ２２.第一作者简介:张翰林(１９９９ ),男,硕士在读,主要从事声波测井方法及地质力学的研究工作.E m a i l :z h a n gh a n l i n １９９９＠１６３．c o m 通信作者:唐晓明(１９５５ ),男,博士,教授,博士生导师,主要从事地球物理测井㊁岩石物理学㊁地震波传播及测量等方面的研究和技术开发工作.E m a i l :t a n g x i a m＠a l i yu n ．c o m 基金项目:国家自然科学基金(４１８２１００２)㊁国家重点研发计划(２０１９Y F C ０６０５５０４)和中海油科技项目(C N O O C ＧK J １３５Z D X M ３６T J ０３T J ＧG D ２０２０Ｇ０１)共同资助.T h i s r e s e a r c h i s f i n a n c i a l l y s u p p o r t e d b y t h eN a t i o n a l N a t u r a l S c i e n c eF o u n d a t i o n o f C h i n a (G r a n tN o ．４１８２１００２),t h eN a t i o n a l K e y R&DP r o g r a m o fC h i n a (G r a n tN o ．２０１９Y F C ０６０５５０４)a n d t h eC N O O CS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y P r o je c t (G r a n tN o ．C N O O C ＧK J １３５Z D X M ３６T J ０３T J ＧG D ２０２０Ｇ０１)．基于岩石力学的井周裂缝流体疏导性分析与产能评价张翰林１,苏远大１,王㊀淼２,唐晓明１(１．中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛２６６５８０;２．中海石油(中国)有限公司天津分公司,天津３００４５９)摘要:电成像测井技术与偶极横波远探测技术可以有效识别井周裂缝.对于裂缝性油气藏,由于裂缝作为油气主要的储集空间与渗流通道,因此对识别的井周裂缝进行流体疏导性能评价对于油田实际生产具有重要意义.利用岩石力学中的三维应力莫尔圆对地应力作用下从井壁延伸至储层的裂缝进行应力状态分析,并结合莫尔库仑破裂准则进行裂缝临界应力状态判别,进而评价整体的流体疏导性能.数值模拟结果表明,除地应力大小外,不同断层类型的地应力状态和孔隙压力大小也决定着裂缝的临界应力状态.根据裂缝面应力状态求取裂缝的摩擦系数并进行校正可以定量反映裂缝的流体疏导性能,将裂缝发育层段内校正后的裂缝摩擦系数加权于裂缝密度,可实现目标井段流体疏导性能定量评价并为产能评价提供可靠依据.在渤中１９Ｇ６裂缝性潜山凝析气田的应用实例表明,该方法可以有效地分析井周裂缝的流体疏导性能,实现不同裂缝对于产能贡献的定量评价,评价结果与地层实际测试产能结果有较好的相关性,为现场试油与开采方案的制定提供有效指导.关键词:裂缝流体疏导性;莫尔圆;莫尔库仑准则;声波远探测;摩擦系数;产能评价;潜山中图分类号:P ６３１文献标识码:A文章编号:１０００Ｇ１４４１(２０２４)０１Ｇ０２０７Ｇ１０D O I :１０．１２４３１/i s s n ．１０００Ｇ１４４１．２０２４．６３．０１．０１８F l u i d c o n d u c t i v i t y i n c i r c u m f e r e n t i a l f r a c t u r e s a n dd e l i v e r a b i l i t ye v a l u a t i o nb a s e d o n r o c km e c h a n i c sZ H A N G H a n l i n １,S U Y u a n d a １,WA N G M i a o ２,T A N G X i a o m i n g１(１．S c h o o lo f G e o s c i e n c e s ,C h i n a U n i v e r s i t y o f P e t r o l e u m (E a s tC h i n a ),Q i n g d a o ２６６５８０,C h i n a ;２．T i a n ji nB r a n c h ,C N O O C C h i n aL i m i t e d ,T i a n ji n ３００４５９,C h i n a )A b s t r a c t :F l u i d c o n d u c t i v i t y i n n e a r Ｇb o r e h o l e f r a c t u r e s ,w h i c h c o u l d b e e f f e c t i v e l y i d e n t i f i e d u s i n g e l e c t r i c i m a g i n g a n d d i p o l e s h e a r Ｇw a v e r e f l e c t i o n i m a g i n g ,i s i m p o r t a n t t oh y d r o c a r b o n p r o d u c t i o nb e c a u s e f r a c t u r e s f u n c t i o na sm a j o r r e s e r v o i r s p a c ea n df l o w i n gc h a n n e l s i n f r a c t u r ed re s e r v o i r s ．W eu s e t h e ３D M o h r c i r c l e i n r o c km e c h a n i c s t o e x a m i n e t h e s t r e s s c o n d i t i o n s of f r a c t u r e s e x t e n Ｇd i ng f r o mth eb o r e h o l ew a l l t o r e s e r v oi r s o w i n g t o t h e e f f e c t o f t e r r e s t r i a l s t r e s s a n dd i a g n o s e t h e c r i t i c a l s t r e s s s t a t e o f f r a c t u r e s b a s e do nt h e M o h r ＧC o u l o m b y i e l d i n g c r i t e r i a t oe v a l u a t e f l u i dc o n d u c t i v i t y ．N u m e r i c a l s i m u l a t i o n s s h o wt h a t s t r e s s c o n d i t i o n so f d i f f e r e n t f a u l t t y pe s a n d p o r e p r e s s u r e ,i n a d d i t i o n t o t e r r e s t r i a l s t r e s s ,d o m i n a t e t h e c r i t i c a l s t r e s s s t a t e of f r a c t u r e s ．C o r r e c t e d f r i c Ｇt i o n a l c o e f f i c i e n t o f f r a c t u r e s d e r i v e d f r o mt h e s t r e s s c o n d i t i o n so f f r a c t u r e f a c e sm a yq u a n t i t a t i v e l y i n d i c a t e f l u i dc o n d u c t i v i t y i n f r a c t u r e s,a n d f r a c t u r e d e n s i t y w e i g h t e db y c o r r e c t e d f r i c t i o n a l c o e f f i c i e n tm a y f u n c t i o na s a q u a n t i t a t i v e i n d i c a t o r o f f l u i dc o n d u cＧt i v i t y i n t h e t a r g e tw e l l s e c t i o n f o rd e l i v e r a b i l i t y e v a l u a t i o n．T h ea p p l i c a t i o nt oB o z h o n g１９Ｇ６f r a c t u r e db u r i e dＧh i l l c o n d e n s a t e f i e l d s h o w s s u c c e s s f u l q u a n t i t a t i v e e v a l u a t i o no f f l u i d c o n d u c t i v i t y i nn e a rＧb o r e h o l e f r a c t u r e s a n d f r a c t u r e c o n t r i b u t i o n t od e l i v e r a b i l i t y．T h e r e s u l t s o f e v a l u a t i o n c o n s i s t e n tw i t h p r o d u c t i o n t e s t s p r o v i d e s u p p o r t t oo i l t e s t i n g a n d p r o d u c t i o n p l a n n i n g．K e y w o r d s:f r a c t u r e f l u i d c o n d u c t i v i t y,M o h r c i r c l e,M o h rＧC o u l o m b y i e l d i n g c r i t e r i a,a c o u s t i c r e m o t e s e n s i n g,f r i c t i o n a l c o e f f i c i e n t, d e l i v e r a b i l i t y e v a l u a t i o n,b u r i e dh i l l㊀㊀由于全球能源需求急速增长,非常规油气藏逐渐成为国内外勘探开发的重要领域之一.其中,裂缝性油气藏的产量与储量在非常规油气资源中占有较大比重,该类油气藏是以裂缝为主要储集空间与渗流通道的油气藏,储集层通常具有岩性致密㊁低孔低渗和结构复杂等特点,因此裂缝的流体疏导性能是决定储层产能高低的重要因素.国际上已有对于裂缝流体疏导性能及相关产能评价方法的研究,B A R T O N等[１]提出了临界应力断层理论,利用地应力与裂缝几何形态以及温度测井研究断层的水力传导状态.Z O B A C K等[２]利用三维应力莫尔圆分析了水力压裂过程中孔隙压力增加有助于诱发裂缝的开启;K R U S Z E W S K I 等[３]利用三维应力莫尔圆确定储层接近临界应力状态的优势通道.近几年,国内一些学者也开展了相关研究工作,陆云龙等[４]利用电成像提取的井壁裂缝结合三维莫尔圆开展了裂缝有效性分析工作.李思亦等[５]引入声波远探测识别裂缝并研究了不同地区碳酸盐岩储层裂缝的有效性.徐珂等[６]通过建立裂缝参数与产能的关系发现裂缝面应力状态与产能有较好的相关性.本文基于电成像测井技术与近年发展起来的偶极横波远探测技术[７Ｇ８]分别获取井周从井壁到远井的裂缝信息,结合岩石力学方法计算裂缝的应力状态并分析井周裂缝流体疏导性能,将上述方法应用于渤海地区潜山裂缝性油气藏的产能评价中,验证了方法的有效性.１㊀地应力分析１．１㊀地应力方向在钻井的过程中,随着井筒中岩心的取出,井孔周围的应力会发生变化,井孔周围的环向应力分布可由K i r s c h方程描述[９],即:σβ＝１２σH＋σh()１＋R２r２æèçöø÷－１２(σH－σh)１＋３R４r４æèçöø÷c o s２β－p R２r２(１)式中:σβ为井壁周围的环向应力;σH和σh分别代表地层最大水平主应力与最小水平主应力;R为井眼半径;r为距离井眼中心的径向距离;β为径向r与最大水平主应力方向的夹角;p为井中流体压力.令σH＝４０M P a,σh＝３０M P a,p＝３０M P a,R＝０．１m.根据(１)式计算得出井孔附近地层环向应力随径向距离变化的分布特征(图１),可以明显发现井孔周围产生应力集中现象,并且受应力方位与径向距离的影响较大.由于存在井孔应力集中现象,在最大水平主应力方向,井壁易进入拉伸状态,同时岩石抗拉强度较低,易形成钻井诱导产生的诱导缝,所以,利用井壁诱导缝的走向可指示最大水平主应力方向[１０].图１㊀井壁附近环向应力分布通常诱导缝在井壁上发育数量多且方位不完全相同.因此,可以利用F i s h e r统计法计算诱导缝的平均方向,并基于诱导拉伸裂缝的质量评价标准(表１)８０２石㊀油㊀物㊀探第６３卷㊀㊀㊀㊀表１㊀诱导拉伸裂缝的质量评价体系应力指标ABC D钻井诱导拉伸裂缝㊀单个井眼中有１０处或１０处以上明显的拉伸裂缝,标准差ɤ１２ʎ,垂直深度范围ȡ３００m ㊀单个井眼中至少有６处明显的拉伸裂缝,标准差ɤ２０ʎ,垂直深度范围＞１００m ㊀单个井眼中至少有４处明显的拉伸裂缝,标准差ɤ２５ʎ,垂直深度范围＞３０m ㊀单个井眼中少于４处方向一致的拉伸裂缝,总长度＜３０m ,标准差ȡ２５ʎ判断其数据质量的可靠性[１１].其定义为:l i ＝c o s ωi m i ＝s i n ωi{(２)Q ２＝ðni ＝１l i ＋ðni ＝１m i(３)l ＝ðni ＝１l i Q m ＝ðn i ＝１m i Q ìîíïïïïïïïï(４)式中:ωi 为第i 条井壁诱导缝的走向.诱导缝的平均方位可表示为:θm ＝t a n－１m l æèçöø÷(５)１．２㊀地应力大小通常,地层岩石受垂向应力㊁最大水平主应力㊁最小水平主应力以及岩石内部的孔隙压力作用,其中,垂向应力主要来自于上覆岩层的重力作用,可由密度测井资料计算得到.而水平方向上主应力除了来自地层垂向应力的作用,还受构造运动的强烈影响.针对我国渤海湾盆地渤中１９Ｇ６区块深层的裂缝性潜山凝析气田开展评价分析,由于该区域主控构造为走滑断层,且构造区域内地应力表现为:最大水平主应力＞垂向应力＞最小水平主应力.因此,在众多水平地应力计算模型中我们采用适用于该区块构造情况的黄氏模型进行计算[１２Ｇ１３],该区块地应力计算公式为:σV ＝ρav e g h ０＋ʏhh ０ρg d h σH ＝v１－v (σV －αP p )＋βH (σV －αP p )＋αP p σh ＝v１－v (σV －αP p )＋βh (σV －αP p )＋αP p ìîíïïïïïïïï(６)式中:σV ,σH ,σh 分别为地层的垂向应力㊁最大水平主应力与最小水平主应力;g 为重力加速度;h ０,h 为井段起始深度与终止深度;ρa v e 为上覆岩层的平均密度;ρ为岩石的体积密度;v 为泊松比;α为B i o t 系数;P p 为孔隙压力;βH ,βh 为地区构造应力系数.２㊀裂缝流体疏导性分析２．１㊀裂缝应力状态分析三维应力莫尔圆是岩石力学中分析裂缝面应力状态的一种常用工具[８],在给定３个主应力(σH ,σh ,σV )和地层孔隙压力P p 的情况下,地层岩石的有效主应力可表示为:σᶄH ʈσH －P p σᶄh ʈσh －P pσᶄV ʈσV －P pìîíïïïï(７)㊀㊀主应力的３个正交方向形成如图２a 所示的笛卡尔坐标系,裂缝在该坐标系中的方位或其法线方向决定了裂缝面的应力状态,裂缝面的法向单位向量n为:n ＝(s i n θs i n γ,s i n θc o s γ,c o s θ)T(８)式中:γ是裂缝走向相对于σH 的方位夹角;θ是裂缝的倾角;T 表示转置.在裂缝的法线方向上,裂缝面的有效正应力为:㊀σn ＝s i n ２θ(σᶄH s i n ２γ＋σᶄh c o s ２γ)＋σᶄVc o s ２θ(９)㊀㊀那么,裂缝面的切应力为:τn ＝s i n ２θ(σᶄH ２s i n ２γ＋σᶄh ２c o s ２γ)＋σᶄV ２co s ２θ－σ２n (１０)㊀㊀裂缝面的应力状态由应力对(σn ,τn )所决定,令γ和θ在(０,９０ʎ)范围内取值并带入(９)式和(１０)式中计算,所得全部应力对(σn ,τn )的值投影在一个由３个莫尔圆所构成的平面二维区域的阴影部分(图２b ).这３个圆分别以０．５(σᶄ１＋σᶄ２),０．５(σᶄ１＋σᶄ３),０．５(σᶄ２＋σᶄ３)为圆心,以０．５(σᶄ１－σᶄ２),０．５(σᶄ１－σᶄ３),０．５(σᶄ２－σᶄ３)为半径,其中,(σᶄ１,σᶄ２,σᶄ３)表示最大㊁中间㊁最小３个有效主应力(σᶄH ,σᶄh ,σᶄV ).在图２b 中,３个莫尔圆所围成的阴影区域包９０２第１期张翰林等．基于岩石力学的井周裂缝流体疏导性分析与产能评价㊀㊀㊀㊀图２㊀裂缝的应力状态a裂缝面的三轴应力状态示意;b三维应力莫尔圆含了裂缝在任意方位上所有可能的应力状态.因此,莫尔圆以更加直观的二维图像的方式展示出裂缝面的三维应力状态.在确定地应力大小和方位的情况下,可针对不同产状裂缝利用三维应力莫尔圆展开应力状态分析.对于井壁裂缝可利用电成像测井方法识别并准确拾取产状;针对远井裂缝则可通过偶极横波远探测方法来识别,下面对远井裂缝产状的拾取展开讨论.偶极横波远探测成像采用方位角旋转的方法从四分量偶极声波数据中得到裂缝的方位角,其中,S H 横波数据是由一个偏振角度为φ的四分量数据所构造[１４Ｇ１５]:S H(φ)＝x x c o s２φ－s i nφc o sφ(x y＋y x)＋y y s i n２φ(１１)㊀㊀当S H横波偏振角度与裂缝走向方向一致时,裂缝的S H波反射强度最大,因此,S H波振幅最大时的角度φ０即为裂缝走向角.沿着方位角φ０的方向成像,可以得到裂缝的二维图像,并从中可以确定裂缝到井眼的距离以及裂缝的倾角θ.故利用偶极横波远探测成像可以拾取远井裂缝的产状.然而,在使用(１１)式确定方位时,存在固有的１８０ʎ不确定性,即φ０和φ０＋１８０ʎ同为该公式的解.因此,需要讨论偶极横波远探测成像中１８０ʎ不确定性对于裂缝应力分析的影响.由于φ在等式中以s i n２φ和c o s２φ的形式出现时产生的应力对是一个以１８０ʎ为周期的函数.换言之,在(９)式和(１０)式中,代入裂缝倾角θ,裂缝走向方位角φ０和φ０＋１８０ʎ会产生同样的(σn,τn)值,所以,这种不确定性并不影响裂缝应力状态的计算.上述分析的重要意义在于,可以用偶极横波远探测成像拾取远井裂缝的产状,并且裂缝在偶极横波远探测成像中的１８０ʎ不确定性并不会影响裂缝面应力状态的确定.因此,岩石力学中的三维应力莫尔圆与电成像测井技术㊁偶极横波远探测技术可以有效结合起来计算井周裂缝的应力状态.２．２㊀裂缝的临界应力状态判别基于裂缝应力状态的莫尔圆分析,可以结合莫尔库仑破裂准则进行裂缝临界应力状态判别表征裂缝流体疏导性[１],对于利用(９)式和(１０)式得到的应力对(σn,τn),该准则为:τn＝S０＋μσn(１２)式中:S０是岩石的内聚力;μ是摩擦系数.对于裂缝性岩石,S０常可忽略,于是,(１２)式与B y e r l e e的摩擦定律相似且０．６ɤμɤ１[１６],在三维应力莫尔圆上绘制莫尔库仑破裂准则线,将裂缝面应力状态的二维图形划分为两部分,如图３所示.在μ＝０．６这条破裂线附近及以上的阴影区域定义为临界应力区域,在该区域内,裂缝被激活并容易开启或发生滑移,具有良好的流体疏导特性.在破裂准则线㊀㊀㊀㊀图３㊀莫尔库仑破裂准则下的三维应力莫尔圆０１２石㊀油㊀物㊀探第６３卷以下的区域,裂缝通常处于不活跃或封闭的状态,其流体疏导性能较差,难以作为有效的油气渗流通道.２．３㊀不同地应力状态与孔隙压力的模拟由(９)式和(１０)式可知,裂缝面的应力对(σn,τn)不仅取决于裂缝方位角γ和θ,同时也受地应力状态的影响,所以需要注意的是,根据表２所示的A n d e rＧs o n相对地应力大小和断层分类模式可以确定地应㊀㊀㊀㊀表２㊀A n d e r s o n断层应力分类断层类型σ１σ２σ３正断层σVσHσh走滑断层σHσVσh逆断层σHσhσV 力相对大小关系[１７].其中,σ１,σ２,σ３分别表示最大地应力㊁中间地应力和最小地应力,地应力状态强烈控制着临界应力状态(σn,τn)在莫尔圆中的分布位置[１８].基于理论计算说明这种影响,设σ１,σ２,σ３的应力值分别为７０,５０,４０M P a,孔隙压力为３０M P a,令这３个地应力值按表２分别交替赋值于３个主应力(σH,σh,σV)来模拟正断层㊁走滑断层和逆断层的应力状态.对于正断层类型(σV＞σH＞σh,图４a左侧),图４a右侧模拟结果显示莫尔圆中裂缝的方位角γ以顺时针方向从０ʎ逐渐增加至９０ʎ,倾角θ以逆时针方向从０ʎ逐渐增加至９０ʎ,红色区域代表裂缝的临界应㊀㊀㊀㊀图４㊀不同断层地应力作用下的莫尔圆临界应力状态区域模拟a正断层;b走滑断层;c逆断层１１２第１期张翰林等．基于岩石力学的井周裂缝流体疏导性分析与产能评价力状态表明,裂缝的方位角γ处于较小到中等范围并且倾角θ为中到高倾角时趋于临界应力状态,此时裂缝具有较强的流体疏导性能;对于走滑断层类型(σH ＞σV ＞σh ,图４b 左侧),图４b 右侧模拟结果显示,莫尔圆中裂缝的方位角γ以顺时针方向从０ʎ逐渐增加至９０ʎ,倾角θ以逆时针方向从０ʎ逐渐增加至９０ʎ,红色区域代表裂缝的临界应力状态表明裂缝的方位角γ处于较小到中等范围并且倾角θ为高倾角时趋于临界应力状态,此时裂缝具有较强的流体疏导性能;对于逆断层类型(σH ＞σh ＞σV ,图４c 左侧),图４c 右侧模拟结果显示,莫尔圆中裂缝的方位角γ以顺时针方向从０ʎ逐渐增加至９０ʎ,倾角θ同样以顺时针方向从０ʎ逐渐增加至９０ʎ,红色区域代表裂缝的临界应力状态表明,裂缝的方位角γ处于中等到高的范围并且倾角θ为低到中等倾角时趋于临界应力状态,此时裂缝具有较强的流体疏导性能.根据(７)式可知,有效地应力大小取决于地应力与孔隙压力大小,因此在给定地应力大小的情况下,地层孔隙压力P p 的大小对于临界应力状态区域的分布起着重要的作用.以图４b 走滑断层类型为例(最大水平主应力㊁最小水平主应力㊁垂向应力分别为７０,５０,４０M P a ),令孔隙压力大小分别取２５,３０,３５M P a 模拟孔隙压力变化对于裂缝流体疏导性能的影响.由图５的模拟结果发现,若孔隙压力较小,无论裂缝产状是否为优势破裂情况,裂缝都处于较稳定的状态不易发生破裂,故流体疏导性能较差,随着孔隙压力的不断增加,裂缝临界应力状态可包含的裂缝产状范围逐渐增加,裂缝更易于发生破裂,裂缝的流体疏导能力也逐渐增强.因此随着裂缝性油气藏开发过程的进行,地层孔隙压力不断下降会导致裂缝趋向闭合,此时可作为油气输运通道的裂缝数量将减少从而导致产能降低;在实施水力压裂或者注水开发的过程中,孔隙压力随着压裂液或注水量的增加而增大,之前不易发生破裂的裂缝产状也会逐渐达到临界应力状态,裂缝的流体疏导性能增加,产能也将大幅提高.以上模拟实例清楚地表明,只有将测井得到的裂缝方位信息准确地与实际地应力状态和孔隙压力情况相结合,才能正确地表征井周裂缝是否具有流体疏导性能的临界应力状态.图５㊀不同孔隙压力的莫尔圆临界应力状态区域模拟a ２５M P a ;b３０M P a ;c ３５M P a２１２石㊀油㊀物㊀探第６３卷２．４㊀井周裂缝流体疏导性的定量评价利用莫尔圆分析裂缝流体疏导能力的思路,提出一种基于岩石力学定量评价井周裂缝流体疏导能力的方法.由于临界应力状态下的裂缝具有较好的疏导能力,同时裂缝面的内聚力非常小,可忽略不计.所以,根据(１２)式,可以利用摩擦系数,即裂缝面的切应力与正应力之比,作为定量反映裂缝流体疏导性的重要指标[１９],即:μ＝τnσn(１３)㊀㊀摩擦系数的大小可以评价裂缝流体渗流能力的强弱,但裂缝流体疏导性能与摩擦系数并非线性关系.因此,引入一个经验系数a 对摩擦系数进行校正,使得校正后的摩擦系数可准确地定量反映裂缝流体疏导性能,即:μᶄ＝μa＝τn σn æèçöø÷a(１４)３㊀实例分析３．１㊀区域地质背景渤中凹陷位于渤海湾盆地的东部渤海海域.其中,研究目标区块渤中１９Ｇ６构造区位于渤中凹陷西南部的深层构造脊上,渤中１９Ｇ６构造区经历了多期构造运动,早印支运动㊁晚印支运动与燕山运动对太古界变质岩潜山的形成及裂缝的发育起关键作用[２０Ｇ２２].由于该区块储层基质表现为特低孔和特低渗特征,因此,裂缝为渤中１９Ｇ６析气田深层潜山储层的主要储集空间与渗流通道[２３].但裂缝性潜山岩性复杂且储层非均质性强,井与井之间测试产能差异大,储层产出能力评价面临挑战.３．２㊀X 井的井周裂缝流体疏导性分析X 井目标层段是该区块典型的变质岩裂缝性储层,其产能主要依靠于地层中发育的裂缝网络贡献.图６中,第１道是自然伽马曲线;第２道为深度;第３㊀㊀㊀㊀图６㊀X 井过井大裂缝的偶极横波远探测成像与过井处电成像结果３１２第１期张翰林等．基于岩石力学的井周裂缝流体疏导性分析与产能评价道是对四分量交叉偶极声波数据进行处理后的偶极方位各向异性,其各向异性大小的变化范围为１％~５％;第４道的各向异性方位变化表明,该层段各向异性是不同方位的多组裂缝交叉作用的结果;经过偶极横波远探测成像探测到两条过井大裂缝,分别在N ８０ʎE /S ８０ʎW (第５道)和E ５０ʎS /W ５０ʎN (第６道)方位获得最佳成像结果.成像图显示,井眼附近径向深度２５m 范围内的几个主要的高角度(６０ʎ~８０ʎ)的裂缝.在这两个方位的大裂缝与井眼相交的５m 内,远探测成像结果在图６最右侧的电成像测井中得到验证.除了大量的低角度裂缝外,电成像图像中的高角度裂缝显示出与远探测成像中的高角度裂缝方位一致.电成像图还显示高角度裂缝存在近乎相反的倾向,但是由于前面所提到的偶极横波远探测的１８０ʎ不确定性,这种倾向相反的差异在第５道与第６道的远探测成像图中无法探测到.然而,这种不确定性并不影响利用三维莫尔圆来计算裂缝面的应力状态.井壁电成像测井结果显示,该井在太古界潜山段(累计厚度为４４５．３m )共拾取诱导缝６５条,利用(２)式至(５)式求取最大水平主应力方向为８９．５ʎ,标准差为１１．４ʎ.根据表１质量分级标准为A ,因此该最大水平主应力方向的计算结果有较高可靠性.根据(６)式计算可得地层的最大水平主应力为１４４M P a ;最小水平主应力为８０M P a ;垂向应力为１０９M P a ;地层孔隙压力测试值为６７．５M pa .根据表２的A n d e r s o n 分类标准,该储层具有与图４b 相似的走滑断层所对应的地应力状态,利用(９)式与(１０)式计算该段井壁以及远井裂缝的应力状态,并通过(１２)式判断临界应力状态区域,三维应力莫尔圆分析结果如图７所示.图７㊀X 井大裂缝过井处裂缝群在三维莫尔圆上分布的分析结果特别值得注意的是,分析结果表明图７中所示的位于两个不同方位的大尺度过井裂缝(红点)均处于临界应力区域.对于井壁电成像图中拾取的井壁裂缝(黑点),只有高角度裂缝处于临界应力状态,这意味着该储层的产量主要来自于高倾角裂缝的贡献,而非低角度裂缝,与图４b 的模拟结果一致,特别是由于裂缝相交段位于储层段内,从远探测成像图中可以清楚地看到裂缝在地层中的延伸,清晰地指示了储层油气的输送通道,为油田开发生产的规划提供了有效信息.３．３㊀用裂缝疏导性能解释不同井之间的产能差异渤中１９Ｇ６区块A 井中的４０４３．４０~４１４２．００m 段,B 井的３８７９．００~３９９８．６６m 段和C 井的４４１１．００~４４９９．８０m 段同处于渤中１９Ｇ６区块中的变质岩潜山段,且均为裂缝发育层段,分别发育裂缝５４,３５,９２条,对这３个层段中的所有裂缝利用(９)式和(１０)式进行应力状态计算,对计算结果进行分析得到如图８所示τn －σn 应力状态分布.图８㊀A ,B ,C 井裂缝发育段的裂缝应力状态分析基于图８中３个裂缝发育层段的裂缝应力状态结果可得出初步结论:A 井裂缝段中大部分裂缝位于破裂准则线之下,处于非临界应力状态区域,可以作为油气运移通道的裂缝数量较少,故裂缝流体疏导性能较弱;B 井与C 井在裂缝段中位于破裂准则线以上或破裂线附近的裂缝较多,处于临界应力状态,故多数裂缝趋于开启或错动,有着较强的流体疏导性能,但C 井裂缝段的裂缝密度明显大于B 井,因此预测C 井产能也将高于B 井,A 井产能最低.为了得到更加准确的分析结果,通过(１４)式计算校正后的裂缝摩擦系数并加权到裂缝密度中[２４],然后使其沿着测试层段深度进行积分,构造一个针对于整个裂缝发育层段流体疏导性能的定量评价指数F ,即:F ＝ʏhh ０μᶄe d h(１５)４１２石㊀油㊀物㊀探第６３卷式中:e 为裂缝密度;h ０和h 分别为裂缝测试层段起始深度与终止深度.计算得出A 井㊁B 井与C 井裂缝发育层段的流体疏导性能评价指数F 分别为５．０,１３．４和３３．１.表３为对应的地层测试结果.可以发现,其产气量与计算的评价指数F 值有较好的相关性(图９).产能预测是一项需要综合考虑多种因素的难题,这一结果不仅验证了从岩石力学角度评价裂缝流体疏导性的合理性与有效性,也为裂缝性油气藏产能评价提供了可靠的方法,同时解决了该区块凝析气田太古界潜山储层不同井之间产能差异大的难题,可为油田现场试油与开采方案的制定提供合理的依据.表３㊀A ,B 和C 井地层测试结果井名地层测试井段/m厚度/m 日产气量/m３A 太古界４０４３．４０~４１４２．００９８．６０３４８０５B太古界３８７９．００~３９９８．６６１１９．６６１０７２７２C 太古界４４１１．００~４４９９．８０８８．８０２５１７７１图９㊀A ,B ,C 井测试层段产能与流体疏导性能评价指数F 值４㊀结论１)将电成像测井技术㊁偶极横波远探测技术所拾取的井周裂缝与岩石力学分析相结合,形成了井周从井壁到远井范围内裂缝的流体疏导性能分析方法,并且利用校正后的摩擦系数可以完成定量评价,实现对裂缝性储层的产能评估与预测.２)基于模拟不同断层类型下地应力状态与孔隙压力大小的临界应力状态区域表明,除裂缝的方位外,地应力状态与孔隙压力大小对于评价裂缝是否处于临界应力状态相当重要.３)在非均质性强且基质低孔低渗的裂缝性潜山储层产能评价中的应用表明,本文建立的裂缝流体疏导性分析与产能评价方法有效且可靠,能够为油田的高效开发提供依据与有效指导.参㊀考㊀文㊀献[１]㊀B A R T O NCA ,Z O B A C K M D ,MO O SD ．F l u i d f l o wa l o n gpo Ｇt e n t i a l l y a c t i v e f a u l t s i nc r y s t a l l i n er o c k [J ]．G e o l o g y ,１９９５,２３(８):６８３[２]㊀Z O B A C K M D ,K O H L IA ,D A S I ,e t a l ．T h e i m po r t a n c e o f s l o w s l i p o nf a u l t sd u r i n g h y d r a u l i cf r a c t u r i n g s t i m u l a t i o no fs h a l e g a s r e s e r v o i r s [J ]．S o c i e t y o f P e t r o l e u mE n gi n e e r s ,２０１２:１５５４７６[３]㊀K R U S Z E W S K IM ,MO N T E G R O S S IG ,B A C K E R ST ,e t a l ．I n s i t u s t r e s s s t a t e o f t h eR u h r r e g i o n (G e r m a n y )a n d i t s i m p l i c a Ｇt i o n s f o r p e r m e a b i l i t y a n i s o t r o p y [J ]．R o c k M e c h a n i c s a n dR o c k E n g i n e e r i n g,２０２１,５４(１２):６６４９Ｇ６６６３[４]㊀陆云龙,吕洪志,崔云江,等．基于三维莫尔圆的裂缝有效性评价方法及应用[J ]．石油学报,２０１８,３９(５):５６４Ｇ５６９L U YL ,L V HZ ,C U IYJ ,e t a l ．M e t h o d f o r f r a c t u r e e f f e c t i v e Ｇn e s s e v a l u a t i o n b a s e d o n ３D M o h r C i r c l e a n d i t s a p p l i c a t i o n [J ]．A c t aP e t r o l e i S i n i c a ,２０１８,３９(５):５６４Ｇ５６９[５]㊀李思亦,唐晓明,何娟,等．基于声波远探测和岩石力学分析的井旁裂缝有效性评价方法[J ]．石油学报,２０２０,４１(１１):１３８８Ｇ１３９５L I SY ,T A N GX M ,H EJ ,e t a l ．F r a c t u r e c h a r a c t e r i z a t i o n c o m Ｇb i n i n g ac o u s t i c r e f l e c t i o n i m a g i n g a n dr o c k m e c h a n i c s [J ]．A c t a P e t r o l e i S i n i c a ,２０２０,４１(１１):１３８８Ｇ１３９５[６]㊀徐珂,张辉,鞠玮,等．库车坳陷博孜X 区块超深储层有效裂缝分布规律及对天然气产能的影响[J ]．地球科学,２０２３,４８(７):２４８９Ｇ２５０５X U K ,Z H A N G H ,J U W ,e ta l ．E f f e c t i v e f r a c t u r ed i s t r i b u t i o na n d i t s i n f l u e n c e o n n a t u r a l g a s p r o d u c t i v i t y o f u l t r a Ｇd e e pr e s e r Ｇv o i r i n b o z i ＧXb l o c k o f k u q a d e pr e s s i o n [J ]．E a r t h S c i e n c e ,２０２３,４８(７):２４８９Ｇ２５０５[７]㊀唐晓明,魏周拓．声波测井技术的重要进展:偶极横波远探测测井[J ]．应用声学,２０１２,３１(１):１０Ｇ１７T A N G X M ,W E IZT．S i g n i f i c a n t p r o g r e s so f a c o u s t i c l o g g i n gt e c h n o l o g y :R e m o t ea c o u s t i cr e f l e c t i o ni m a g i n g o fad i po l ea Ｇc o u s t i c s y s t e m [J ]．A p pl i e dA c o u s t i c s ,２０１２,３１(１):１０Ｇ１７[８]㊀岳文正,田斌．高分辨率井周储层深探测反射声波测井成像方法[J ]．石油物探,２０２２,６１(６):１０７７Ｇ１０８９Y U E W Z ,T I A NB ．H i g h Ｇr e s o l u t i o nr e f l e c t i o na c o u s t i c l o g g i n gi m a g i n g m e t h o d f o r d e e p r e s e r v o i r a r o u n daw e l l [J ]．G e o p h ys i Ｇ５１２第１期张翰林等．基于岩石力学的井周裂缝流体疏导性分析与产能评价c a l P r o s p e c t i n g f o rP e t r o l e u m,２０２２,６１(６):１０７７Ｇ１０８９[９]㊀J A E G E RJC,C O O K N G W,Z I MM E R MA NR W．F u nd a me nＧt a l s of r o c k m e c h a n i c s[M]．４t he d．M a l d e n:B l a c k w e l lP u b l i s hＧi n g,２００７:１Ｇ４８８[１０]㊀Z O B A C K M D,B A R T O N C A,B R U D Y M,e ta l．D e t e r m i n aＧt i o no f s t r e s s o r i e n t a t i o n a n dm a g n i t u d e i n d e e p w e l l s[J]．I n t e rＧn a t i o n a l J o u r n a l o fR o c kM e c h a n i c s a n dM i n i n g S c i e n c e s,２００３,４０(７/８):１０４９Ｇ１０７６[１１]㊀Z O B A C K M D．R e s e r v o i r g e o m e c h a n i c s[M]．C a m b r i d g e:C a mＧb r i d g eU n i v e r s i t y P r e s s,２００７:１Ｇ４６４[１２]㊀周长所,耿亚楠,雷杨,等．渤中１９Ｇ６复杂断块构造地应力分布规律试验研究[J]．石油化工应用,２０２０,３９(１):８４Ｇ８９Z HO UCS,G E N GY N,L E IY,e t a l．E x p e r i m e n t a l r e s e a r c ho nd i s t r i b u t i o no fi nＧs i t us t re s so fB o z h o n g１９Ｇ６c o m p l e xf a u l tb l oc k s t r u c t u r e[J]．P e t r o c h e m i c a l I nd u s t r y A p p l i c a t i o n,２０２０,３９(１):８４Ｇ８９[１３]㊀黄荣樽,庄锦江．一种新的地层破裂压力预测方法[J]．石油钻采工艺,１９８６,８(３):１Ｇ１４HU A N G RZ,Z HU A N GJ J．An e w p r e d i c t i o n m e t h o do f f o rＧm a t i o n f r a c t u r e p r e s s u r e[J]．O i lD r i l l i n g&P r o d u c t i o n T e c hＧn o l o g y,１９８６,８(３):１Ｇ１４[１４]㊀T A N G X M,P A T T E R S O N DJ．S i n g l eＧw e l l SＧw a v e i m a g i n g uＧs i n g m u l t i c o m p o n e n td i p o l ea c o u s t i cＧl o g d a t a[J]．G e o p h y s i c s,２００９,７４(６):W C A２１１ＧW C A２２３[１５]㊀L E ESQ,T A N G X M,S U Y D．S h e a rw a v e i m a g i n g t od e t e rＧm i n e n e a rＧb o r e h o l e f a u l t s f o r o c e a nd r i l l i n g e x p l o r a t i o n[J]．G eＧo p h y s i c a l J o u r n a l I n t e r n a t i o n a l,２０１９,２１７(１):２８８Ｇ２９３[１６]㊀B Y E R L E EJ．F r i c t i o no f r o c k s[J]．P u r ea n d A p p l i e dG e o p h y sＧi c s,１９７８,１１６(４):６１５Ｇ６２６[１７]㊀A N D E R S O NE M．T h ed y n a m i c so f f a u l t i n g a n dd y k e f o r m aＧt i o nw i t h a p p l i c a t i o n s t oB r i t a i n[M]．２n d e d．,E d i n b u r g h:O l i v e ra n dB o y d,１９５１[１８]㊀T A N G X M,WA N G PC,L IS Q,e t a l．F r a c t u r ec h a r a c t e r i z aＧt i o nc o m b i n i n g b o r e h o l e a c o u s t i c r e f l e c t i o n i m a g i n g a n d g e o m eＧc h a n i c a l a n a l y s e s[C]//S P W L A６３rd A n n u a l S y m p o s i u mT r a n s a c t i o n s,２０２２[１９]㊀陆云龙,崔云江,关叶钦,等．基于阵列声波测井的裂缝有效性定量评价方法[J]．测井技术,２０２２,４６(１):６４Ｇ７０L U Y L,C U IYJ,G U A N Y Q,e ta l．Q u a n t i t a t i v ee v a l u a t i o nm e t h o do f f r a c t u r e e f f e c t i v e n e s s b a s e d o n a r r a y a c o u s t i c l o g g i n g[J]．W e l l L o g g i n g T e c h n o l o g y,２０２２,４６(１):６４Ｇ７０[２０]㊀薛永安,李慧勇．渤海海域深层太古界变质岩潜山大型凝析气田的发现及其地质意义[J]．中国海上油气,２０１８,３０(３):１Ｇ９X U EY A,L IH Y．L a r g e c o n d e n s a t e g a s f i e l d i nd e e p A r c h e a nm e t a m o r p h i cb u r i e dh i l l i nB o h a i s e a:D i s c o v e r y a n d g e o l o g i c a l s i g n i f i c a n c e[J]．C h i n aO f f s h o r eO i l a n dG a s,２０１８,３０(３):１Ｇ９[２１]㊀徐长贵,于海波,王军,等．渤海海域渤中１９Ｇ６大型凝析气田形成条件与成藏特征[J]．石油勘探与开发,２０１９,４６(１):２５Ｇ３８X U CG,Y U HB,WA N GJ,e t a l．F o r m a t i o n c o n d i t i o n s a n d a cＧc u m u l a t i o nc h a r a c t e r i s t i c so fB o z h o n g１９Ｇ６l a r g ec o nde n s a t eg a s f i e l d i nB o h a i B a y B a s i n[J]．P e t r o l e u m E x p l o r a t i o na n dD eＧv e l o p m e n t,２０１９,４６(１):２５Ｇ３８[２２]㊀侯明才,曹海洋,李慧勇,等．渤海海域渤中１９Ｇ６构造带深层潜山储层特征及其控制因素[J]．天然气工业,２０１９,３９(１):３３Ｇ４４HO U M C,C A O H Y,L IH Y,e t a l．C h a r a c t e r i s t i c sa n dc o nＧt r o l l i n g f a c t o r so f d e e p b u r i e dＧh i l l r e s e r v o i r s i nB Z１９Ｇ６s t r u cＧt u r a l b e l t,B o h a iS e aa r e a[J]．N a t u r a lG a sI n d u s t r y,２０１９,３９(１):３３Ｇ４４[２３]㊀范洪军,罗江华,牛涛,等．渤中１９Ｇ６凝析气田太古界潜山储层裂缝特征及低渗主控因素[J]．中国海上油气,２０２１,３３(４):８５Ｇ９３F A N HJ,L U OJH,N I U T,e t a l．F r a c t u r e c h a r a c t e r i s t i c s a n dl o w p e r m e a b i l i t y m a i n c o n t r o l l i n g f a c t o r s o fA r c h e a n b u r i e d h i l l r e s e r v o i r s i n B Z１９Ｇ６c o n d e n s a t ef i e l d[J]．C h i n a O f f s h o r e O i la n dG a s,２０２１,３３(４):８５Ｇ９３[２４]㊀王旭林,王鹏,李勇根,等．裂缝体积密度与页岩气产能关系探究[J]．石油物探,２０２１,６０(５):８２６Ｇ８３３WA N G XL,WA N GP,L IY G,e t a l．R e s e a r c ho n t h e r e l a t i o nＧs h i p b e t w e e n f r a c t u r e v o l u m e d e n s i t y a n d s h a l e g a s p r o d u c t i v iＧt y[J]．G e o p h y s i c a lP r o s p e c t i n g f o rP e t r o l e u m,２０２１,６０(５):８２６Ｇ８３３(编辑:任㊀鹏)６１２石㊀油㊀物㊀探第６３卷。

页岩储层压裂物理模拟技术进展及发展趋势

第 51 卷第 5 期石油钻探技术Vol. 51 No.5 2023 年 9 月PETROLEUM　DRILLING　TECHNIQUES Sep., 2023doi:10.11911/syztjs.2023096引用格式：侯冰，张其星，陈勉. 页岩储层压裂物理模拟技术进展及发展趋势[J]. 石油钻探技术，2023, 51（5）：66-77.HOU Bing, ZHANG Qixing, CHEN Mian. Status and tendency of physical simulation technology for hydraulic fracturing of shale reservoirs [J].Petroleum Drilling Techniques，2023, 51(5)：66-77.页岩储层压裂物理模拟技术进展及发展趋势侯冰1，张其星2,3，陈勉2,3（1. 中国石油大学（北京）克拉玛依校区石油学院，新疆克拉玛依 834000；2. 油气资源与工程全国重点实验室（中国石油大学（北京））, 北京102249；3. 石油工程教育部重点实验室（中国石油大学（北京））, 北京 102249）摘　要: 传统压裂物理模拟难以仿真深部储层高温高压、复杂地应力和工况环境，在模拟分段细分射孔工艺和实时监测裂缝扩展路径等方面存在一定挑战。

系统调研了真三轴压裂物理模拟试验的试样制备、压裂井型和射孔组合、装置原理、相似准则和裂缝监测方式等，探究变排量、交替注液作用模式，穿层压裂缝高延伸机制，缝群压裂竞争扩展和暂堵转向模式；研究厘清了变排量和交替注液在提升缝网改造规模上的差异性，归纳了层状页岩储层水力裂缝缝高穿层主控因素排序，揭示了密切割多段多簇施工模式下裂缝群竞争扩展下的非平面、非对称和非均衡等扩展特征，总结了暂堵后裂缝转向扩展形态，指出“井工厂”立体压裂物理模拟、智能化和数字化为未来研究趋势。

胜利海上河流相储层描述技术发展简介

66一、河流相储层描述技术发展历程1.河道砂体描述探索阶段。

90年代初三维地震逐步实施，在研究老河口油田浅层构造时，在1240-1260m水平切片上发现呈“人”字形的特殊岩性体反射，结合地震剖面的强能量、短轴状反射特征，分析可能是河道砂体。

从录井、测井资料的地质认识来看，该区馆上段是河流相沉积。

根据曲流河沉积特点分析，认为砂岩体具有独立岩性圈闭的特点，纵向上沟通油源，横向上油气的富集成藏就不局限构造圈闭内。

根据该认识在圈闭外河道上部署井位取得成功，拉开了岩性油藏的勘探序幕。

2.河道砂体描述发展阶段。

2000年之后，随着河道砂岩油藏不断发现，河道相储层描述技术得到了快速的发展，各种技术应运而生。

这一阶段的研究主要从地质、地球物理基础入手，探求机理，研究形成以砂体识别为核心的储层描述技术系列，其中最具代表性的储层描述技术有水平切片、层拉平切片、三维可视化、地震属性、频谱分解等技术。

3.河道砂体描述完善阶段（1）层控储层描述技术。

河流相沉积多变，受地层厚度和岩性突变影响，地震相位容易产生干涉穿时、突变等现象，从而造成预测砂体可能不是同一期的。

层控储层描述技术的核心是层控，前提是经过精细的构造解释，保证各个砂组间层面的解释是等时的。

然后以层序等时格架为约束，以短时窗为控制，提取目的层的地震属性，从而准确描述某一期砂体的分布。

（2）相控储层识别技术。

河道不稳定时沉积的砂岩厚度变化快，与漫滩沉积的泥岩形成的岩石组合不固定，由此，其地震反射特征也不固定.特别是砂岩厚度小于调谐厚度时，形成地质体的纵向不可分辨性，从而造成常规手段无法识别.而相控储层描述方法则利用横向可分辨性，实现砂体的空间识别.虽然砂岩厚度小于调谐厚度不能分辨，但砂岩体的横向的长度远大于地震波长，在横向上具有可分辨性，可应用其复合效应识别砂体。

4.砂体含油性检测阶段（1）基于频率吸收衰减的含油性检测技术。

当地震波穿过储层时，储层孔隙中填充的流体使得地震波衰减，包括振幅、频率和相位。

岩石物理模型在横波速度估算中的应用

料约束，比较计算值与实测值的误差，从而计算出与实际地质情况相近的横波速度。
基于ＤＥＭ理论的Ｋｕｔｒｋ６程，ｓｅ－ｓｚ方Ｔｏ假设
泥质砂岩的纵、横波速度计算。
在油气勘探中，大多数常规测井缺少横波速度资料，以建立地震响应特征、难岩石弹性参数与岩石孔隙流体之间的关系，也限制了弹性阻抗反演技术的应用。因此，波速度反演是岩石物横
震响应特征、石弹性参数、度、度与流体关岩速密
系的基础。
岩性和孔隙流体识别提供了重要信息，是叠还
前地震反演和ＡＶＯ属性处理中必不可少的资料。
１横波速度估算方法原理
利用岩石物理模型估算横波速度时，应充分考虑砂泥岩地层中泥质砂岩的岩石基质性质、泥质含量、隙度和孔隙形状及孔隙饱和流体性质孔对岩石速度的影响，采用ＸｕＷｈｔ模型。该模可－ｉｅ型主要与泥质百分含量和总孔隙度有关［］５。泥质百分含量由测井伽马曲线求得，由钻井岩心资料并
第５卷第１１期２１年１０２月
石
油
物
探
Ｖ０．１Ｎｏ１１５，．
ＧＥ０ＰＨＹＳＣＡＬＰＲＯＳＥＣＮＧＩＰＴＩＦ０ＲＥＴＲ０ＬＥＵＭＰ
Ｊｎ２１ａ．，０２
文章编号：００４１２１）１０６０１０ —１４（０２０ — ０５— ６
岩石物理模型芳，张纪

苏里格气田致密储集层定量描述技术

苏里格气田致密储集层定量描述技术李文洁;李辉峰;张超;李金付;李旭【摘要】鄂尔多斯盆地苏里格气田单砂体薄且有效储集层与围岩阻抗差异小,因而常规反演难以精细描述储集层.为了提高致密砂岩气藏储集层“甜点”钻遇成功率,有效指导水平井设计,以苏里格气田某区块为研究区,将地质统计反演与泊松比反演有机结合,对储集层进行定量描述.首先以Xu White(徐怀特)模型为指导进行岩石物理建模及横波曲线拟合;然后在利用地震属性分析、谱分解定性预测厚砂带展布的基础上,通过Monto Carlo算法进行地质统计反演,精细刻画了二叠系石盒子组盒8段4套小砂层;运用叠前弹性参数反演,基于多点地质统计学的地质建模等技术,定量描述了有效储集层厚度、物性及空间展布.在实际应用中取得良好效果,为苏里格气田致密砂岩气藏水平井的上钻提供了技术支持.【期刊名称】《新疆石油地质》【年(卷),期】2014(035)004【总页数】5页(P476-480)【关键词】鄂尔多斯盆地;苏里格气田;储集层定量描述;叠前反演;地质统计反演;精细地质建模【作者】李文洁;李辉峰;张超;李金付;李旭【作者单位】西安石油大学地球科学与工程学院,西安710065;西安石油大学地球科学与工程学院,西安710065;中国石油集团东方地球物理公司研究院长庆分院,西安710021;中国石油集团东方地球物理公司研究院长庆分院,西安710021;中国石油集团东方地球物理公司研究院长庆分院,西安710021【正文语种】中文【中图分类】TE112.24鄂尔多斯盆地苏里格气田是典型的致密砂岩气藏，研究区储集层具有非均质性强、低孔低渗、有效厚度小、横向变化大的特点，常规反演与解释技术难以满足储集层描述的需求。

因此，对致密砂岩储集层进行精细定量描述有重要意义。

1.1 储集层地质特征苏里格气田古生界气藏为地层圈闭型和岩性圈闭型气藏，形成于克拉通背景之下，后期经历了差异性隆升改造。

研究区位于鄂尔多斯盆地伊陕斜坡，为倾角小于1°的宽缓单斜，断层不发育，微弱的构造活动对天然气聚集影响甚微[1]。

鄂尔多斯盆地南缘华北探区页岩油储层岩石力学特性实验研究

鄂尔多斯盆地南缘华北探区页岩油储层岩石力学特性实验研究王翔;冯永超【期刊名称】《非常规油气》【年(卷),期】2024(11)1【摘要】针对鄂尔多斯盆地南部延长组7段页岩储层钻井过程中发生钻头适应性差和井壁垮塌等井下复杂状况,开展了岩石组构特征分析、力学特征分析和可钻性参数等力学特征分析。

结果表明,鄂尔多斯盆地南缘页岩油储层中黏土以伊利石和伊/蒙混层为主,岩石结构及力学特性非均质性强。

岩石表面层理结构明显,微裂缝和孔隙发育。

页岩抗张强度为6.58~18.27 MPa,单轴抗压强度为76.79~169.29 MPa,高温下的内摩擦角为14.67°~36.71°,泊松比为0.167~0.352,主要集中在0.21附近,弹性模量为4 100~17 344 MPa。

最小水平主应力梯度为1.89~2.14 MPa/100 m,最大水平主应力梯度为2.37~3.04 MPa/100 m,其中洛河地区最大、最小地应力梯度差值较大。

地层可钻性级值为4.36~6.11,主要分布在5.5以下,属于软-中硬度地层,平均地层倾角小,在钻至水平段时,钻进方向与层理相同,与岩石接触面多互层,钻头磨损加重。

基于页岩储层岩石力学特性认识,对于鄂南页岩油安全、高效地钻探具有指导意义。

【总页数】9页(P110-118)【作者】王翔;冯永超【作者单位】中国石化华北油气分公司石油工程技术研究院【正文语种】中文【中图分类】TE25;P634【相关文献】1.鄂尔多斯盆地南部长8储层岩石力学实验研究2.鄂尔多斯盆地南缘长8储层岩石力学特征及影响因素3.致密砂岩储层微观水驱油实验及剩余油分布特征——以鄂尔多斯盆地吴起油田L1区长7储层为例4.鄂尔多斯盆地延长组页岩油储层岩石物理特征因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

微沟槽减阻技术研究现状与进展综述

概述
随着经济不断发展全世界都在面临着能源消耗急剧增加的问题流动过程中的能量损耗逐渐引起了人们的重视由此出现了许许多多的减阻技术如添加剂减阻技术壁面改进减阻技术等其中壁面改进减阻技术主要利用仿生学原理通过改变壁面结构从而达到减阻效果如微沟槽壁面) /2 超疏水壁面* /- 柔性壁面)( /)' '( 世纪 .( 年代末期6%"%兰利研究中心声称发现顺流向的微沟槽可以减小壁面上的阻力空中客车公司发现将试验机 .(7的表面贴上脊状薄膜后可以省油 )7 8 '7)0 有研究表明某型号飞机的飞行阻力减小将会节省很多燃料)3 通常我们评价船舶等交通运输工具的重要指标是其运行速度以及能量的消耗率在航行过程中船舶所受的阻力主要来源于船舶与水之间的阻力以及船舶由于前后存在的压力差所产生的压差阻力这些阻力是能源消耗的主要原因)2 马付良等)* 认为若要实现航行体的航行过程减阻可以从摩擦切应力速度航行体垂直距离和航行体与水接触的面积来考虑
)" $ *+ , %&'( !" #$ %&'(
图不同通气流量下微沟槽壁面处的气膜层图像
1数值模拟方法研究微沟槽减阻技术 !形状对微沟槽减阻效果的影响微沟槽的形状以及张角对于减阻效果的影响引
起了学者们的关注丛茜等02 用有限体积法分别对三角形扇贝形和刀刃形 0 种形状的微沟槽进行了数值模拟0 种形状的微沟槽见图 3 在保证 0 种形状微沟槽表面的特征尺寸顶点间距微沟槽顶端到沟谷高度均相同的前提下分析了 0 种微沟槽表面的流场特性以及减阻效果分别从剪应力速度场以及雷诺应力方面进行了数值模拟结果表明三角形微沟槽表面减阻效果最不明显刀刃形微沟槽表面减阻效果最佳

位错三维表征技术

部畸变会造成 X 射线相位发生变化, 利用迭代相位重建
位错的三维应变场。 BCDI 技术无需使用衍射光学元
等缺陷的形貌 [38] 。基于同步辐射 X 射线的位错三维表征
一技术可以在大于 180°倾转范围内收集衍射信息, 能够
泛的方法之一。 X 射线穿透晶体材料时, 晶体内部的局
技术特别是基于 TEM 的位错三维表征技术未来的发展趋
判断位错之间是否相交, 采用衍衬分析方法确定的柏氏
势和技术特点进行了展望。
矢量等位错晶体学信息无法与其空间几何信息相耦合,
图 1 不同尺度上位错的表征方法: ( a) 表面法光镜成像 [2] , ( b) 缀饰法光镜成像 [3] , ( c) X 射线成像 [2] , ( d) 扫描电子显微镜-电子
[6]
, 可
( 图 1) 。然而, 采用上述表征方法所得到的位错图像,
ion beam-electron channeling contrast imaging, FIB-ECCI) 系
应用实例, 对比讨论上述重构技术在分辨率、定量表征
或者是位错与样品表面的截面图像, 或者是位错结构在
滑移面和滑移方向等; ③ 能量参量, 如位错位移场、应
418
第 40 卷
中国材料进展
力 / 应变场、核芯能和弹性应变能及其空间分布等。参量
这些局限性在很大程度上限制了人们对于众多位错相关
的多样性、关联性和复杂性深刻影响着位错的形态和空
科学现象和规律的准确认识。因此, 开发先进的位错多
间组态特征, 同时深刻影响着外场作用下位错的动态行
(2. Electron Microscopy Center, Chongqing University, Chongqing 400044, China)

基于地震岩石物理的致密砂岩流体预测及研究

响，定量确定含流体岩石与地震属性参数之间的关系，以提高地震储层预测和油气检测的可靠性和准确性。确定含水饱和岩石是否能产生有利的发射是地震解释的主要目的之一；地震解释需要建立基本的岩石物理关系；这些关系包含岩石特性和弹性常
中图分类号：Ｐ３１３．１文献标识码：Ａ文章编号：１６７３—１９８０（２０１３）０１一ＯＯ４４— ０５
在近几十年来，作为地球物理的一个分支，岩石物理的研究成果已被广泛地应用在油气藏描述、油田监控等领域。随着石油勘探开发技术的不断发
第ｌ５卷第１期
重庆科技学院学报（自然科学版）
２０１３年２月
基于地震岩石物理的致密砂岩流体预测及研究
应倩邓继新刘建英
（１．成都理工大学地球物理学院，成都６１００５９；２．中海石油湛江分公司，广东湛江５２４０５７）
门。利用弹性波阻抗反演可以对各个角度叠加数据
体进行反演，获得相对应的弹性数据，再通过数学计算得到纵横波速度、密度、泊松比等相关联的岩性参数，而这些信息不仅能够丰富岩性和流体识别的手段，而且更为准确的揭示了地下储层的分布情况和

多参数交会流体识别方法及应用

层流体定性识别等。目前，于流体识别的参数用较多，都有不同程度的识别效果，实际应用且在
中，何选择合适的高敏感性参数仍缺乏理论指如
导，部分解释人员根据经验选择流体识别参大数［。针对较多参数，何选择敏感的流体识别１］如
Ｊｎ２１ｕ．，００
多参数交会流体识别方法及应用
江伟，。李录明赵俊省，
（．都理工大学地球探测与信息技术教育部重点实验室，１成四川成都６０５；．国石油化工股１０９２中份有限公司西南油气分公司勘探开发研究院，四川成都６０８）１０１
摘要：用测井资料或反演得到的岩性参数，利可以计算多种弹性参数及属性参数。理论上，各种弹性或属性参数对识别流体有不同程度的效果，即识别能力有差异。为选取对油气敏感性较好的参数，可参照一种定量交会技术，计算出流体识别系数，利用计算得到的高流体识别系数，优选出对油气敏感的参数，最后用交会图法实现流体识别。利用ＣｓｇａＳｔａｔｎ和ｍｉａｈ模型及国内某油田实际资料对上述方法进行了分析和验证。关键词：会图；交多参数；流体识别；流体识别系数
第３卷第３３期
２１年６００月文章编号：６１８８（０００ —０８０１７ — ５５２１）３１９— ７

219402608_空心玻璃微球导热系数数值模拟与实验研究

结构与性能CHINA SYNTHETIC RESIN AND PLASTICS合成树脂及塑料， 2023， 40（1）： 56DOI：10.19825/j.issn.1002-1396.2023.01.14空心玻璃微球是一种由硼硅酸盐玻璃包裹气体所形成的中空材料，这种特殊结构使空心玻璃微球具有轻质、高强、低热导率等优点，通常将其作为聚合物增强材料用以制备复合泡沫塑料［1］。

用空心玻璃微球填充环氧树脂，不仅使复合材料的导热性能和密度变小，而且增强了材料的韧性、降低了固化收缩率，因此，复合泡沫塑料被广泛应用于航海、航空、建材、电子等领域，空心玻璃微球也成为二十一世纪最具应用前景的聚合物空心玻璃微球导热系数数值模拟与实验研究李彬1，杨晓翔2，何齐宇1，刘晓鹏3，胡志刚1（1. 武汉轻工大学机械工程学院，湖北武汉 430040；2. 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司，湖北武汉 430040；3. 武汉轻工大学动物科学与营养工程学院，湖北武汉 430040）摘要：根据超景深三维显微镜所观察到的环氧树脂/空心玻璃微球的实际微观结构，基于Ansys软件和简化的实际模型，使用随机序列吸附算法，建立代表性体积单元，设置相应实际模型。

通过简化模型拟合填料与复合材料导热系数之间的关系，结合实际模型的复合材料导热系数求解结果，对空心玻璃微球隔热性能进行求解。

结果表明：由不同牌号填料制备的环氧树脂/空心玻璃微球复合材料，数值模拟结果与实验结果误差保持在3.00%以内，在此基础上对空心玻璃微球导热系数进行求解，并与不同理论结果对比，验证了空心玻璃微球导热系数求解方法的正确性。

关键词：环氧树脂空心玻璃微球导热系数代表性体积单元数值模拟中图分类号：TQ 021.3 文献标志码：B 文章编号：1002-1396（2023）01-0056-06 Numerical simulation of thermal conductivity of hollow glass microspheresLi Bin1，Yang Xiaoxiang2，He Qiyu1，Liu Xiaopeng3，Hu Zhigang1（1. School of Mechanical Engineering，Wuhan Polytechnic University，Wuhan 430040，China；2. State Grid Electric Power Research Institute Wuhan Nanrui Co.，Ltd.，Wuhan 430040，China；3. School of Animal Science，Wuhan Polytechnic University，Wuhan 430040，China）Abstract：Representative volume units were generated in Ansys via random sequence adsorption algorithm according to the actual microstructure of hollow glass microspheres/epoxy resin observed by hyper depth of field three-dimensional microscope. The simplified and the actual models were established respectively. The relationship between the thermal conductivity of the filler and the composite material was fitted by the simplified model. The thermal insulation performance of hollow glass microspheres was solved by the actual model and the fitting relationship. The results show that the errors of numerical simulation and experiment result of the epoxy resin/hollow glass microspheres prepared by different type of packing composite material are within 3.00%. The coefficient of thermal conductivity of hollow glass microspheres is solved and compared with different theoretical results，which verifies the correctness of the method for coefficient of thermal conductivity of hollow glass microspheres.Keywords：epoxy resin； hollow glass microsphere； thermal conductivity； representative volume cell； numerical simulation收稿日期：2022-09-27；修回日期：2022-11-26。

随钻地层流体成像服务SpectraSphere^TM

（３）该方法在川东北地区碳酸盐岩的流体识别准确率较高，对于该地区指导生产有一定作用，推广到一般碳酸盐岩储层的适用性需要结合实际进一步分析讨论。
参考文献：
［１］邱春宁．孔洞型碳酸盐岩储层流体性质识别方法研究［Ｊ］．石油天然气学报，２０１１，３３（２）：７８—８０．
［４］肖立志．我国核磁共振测井应用中的若干重要问题ＬＪ］．测井技术，２００７，３１（５）：４０１—４０７．
［５］王瑞，朱筱敏，王礼常．用数据挖掘方法识别碳酸盐岩岩性［Ｊ］．测井技术，２０１２，３６（２）：１９７—２０１．
［６］ＦＡＹＹＡＤＵ，ＰＩＡＴＣＴＳＫＹ—ＳＨＡＰＩＲｏＧ，ＳＭＹＴＨ
［１４］ＢＥＺＤＥＫＪＣ，ＨＡＴＨＡＷＡＹＲＪ，ＳＡＢＩＮＭＪ，ｅｔ．
ａ１．ＣｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅＴｈｅｏｒｙｆｏｒＦｕｚｚｙＣ－ｍｅａｎｓ：Ｃｏｕｎｔｅｒ－
ｅｘａｍｐｌｅｓａｎｄＲｅｐａｉｒｓＥＪ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｙｓ—
ｔｅｍｓＭａｎａｎｄＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，１９８７，１７（５）：８７３—８７７．
随钴地层流体成像服务ＳｐｅｃｔｒａＳｐｈｅｒｅ删
ＳｐｅｃｔｒａＳｐｈｅｒｅ能提供随钻地层压力测试、随钻井下流体分析及具有代表性的地层流体样品，形成的储层特性图像使作业者能制定实时决策，完善地质导向结果，指导优化井眼轨迹，增加油气产量。Ｓｐｅｃ— ｔｒａＳｐｈｅｒｅ通过最大限度地利用储层界面，实现产能钻井，从而提高了钻井过程中的油藏产能预测。利用该产品在钻井作业中充分了解储层流体性质的独特能力，在降低成本的同时，创造了良好的定井位和油藏描述能力。这是业界首次在随钻过程中实现实时的井下流体分析技术，在钻井过程中实时全面地提供油藏各阶段的流体图像，从而降低了大斜度开发井中的流体分析和采样风险。

多尺度孔隙介质视渗透率模型

多尺度孔隙介质视渗透率模型张梦黎;郭肖;刘洪【摘要】为研究页岩气在多尺度孔隙介质中的渗流率表征,以及分析各种流动状态对渗透率的贡献.基于页岩储层孔径分布特征,利用Kundsen数对流动状态进行划分,建立气体分子在多孔介质中的渗透率理论计算模型,分析了孔隙流体压力与渗透率的关系以及不同流动状态对渗透率的贡献.模型研究表明:多孔介质渗透率受气体达西流、滑脱流、Fick扩散流、过渡扩散流及Kundsen扩散流的影响;气体流动状态受流体压力和孔径分布决定,流体压力降低导致气体在多孔介质中的流动状态发生改变;随着储层流体压力降低,过渡扩散流对渗透率贡献增加,页岩储层渗透率增大.储层流体压力低于1 MPa时,Kundsen扩散流对渗透率贡献逐渐增大,渗透率迅速增加.【期刊名称】《石油化工应用》【年(卷),期】2016(035)004【总页数】5页(P18-22)【关键词】多孔介质;页岩;渗透率;扩散;滑脱【作者】张梦黎;郭肖;刘洪【作者单位】油气藏地质及开发工程国家重点实验室,西南石油大学,四川成都610500;油气藏地质及开发工程国家重点实验室,西南石油大学,四川成都610500;油气藏地质及开发工程国家重点实验室,西南石油大学,四川成都610500【正文语种】中文【中图分类】TE312页岩气是位于泥页岩或高碳泥页岩中，以吸附或游离状态为主要赋存方式的天然气［1-3］。

页岩储层以微纳米孔隙为主［4，5］，一般孔径为1 nm～100 nm，不同的孔径系统遵循不同的流动规律［6，7］。

根据Kundsen数划分，气体在多尺度孔隙介质中遵循五种流动机制：连续流、滑脱流、Fick扩散、过渡扩散和Kundsen扩散。

Ertekin等［8］在页岩基质中考虑了Fick扩散的影响，得到了基质渗透率表现形式。

Javadpour等［9，10］分析了克努森扩散、解吸扩散和分子扩散各自的渗流特点。

糜利栋等［11］建立了裂缝渗透率理论模型，分析了裂缝缝宽、孔隙直径和孔隙压力对渗透率的影响。