基于微观孔隙结构的碳酸盐岩渗透率计算方法研究

发布时间：2020-03-25 03:15

【摘要】：世界上50%的油气资源来自碳酸盐岩储层,中东地区油气产量丰富,其中更是有80%来自碳酸盐岩储层。国内外针对碳酸盐岩储层的研究越来深入,相关的研究也越来越丰富。低孔低渗储层的研究也越来越深入,其中碳酸盐岩储层较为典型,碳酸盐岩矿物组分多样,结构更为复杂。对储层孔隙结构的表征和定性评价,可以更好的研究其孔隙微观结构,为本文的后续研究提供巨大帮助。碳酸盐岩储层渗透率的评价研究意义深远,可以更好的预测储层,提高油气采收效率,为后续的开采提供理论支持和事实依据。同时也为后续碳酸盐岩渗透率的研究提供帮助,意义重大。本文以A区块碳酸盐岩储层为例,对碳酸盐岩储层微观孔隙结构渗透率计算方法与评价方法进行了深入的研究,并取得了以下的成果:(1)通过对A区块资料的收集和整理,建立了适用于该区碳酸盐岩储层结构的定性和定量评价方法。应用线性刻度和幂函数刻度的伪毛管压力构建,认为对于实验资料的毛管压力曲线,利用分段式的幂函数刻度法构建的伪毛管压力曲线更准确。但由于需要在全井段中构建伪毛管压力曲线,分段式的幂函数刻度法参数过多,进而利用测井曲线转换中误差较大,因此在全井段评价中使用线性刻度构建的伪毛管压力曲线较幂函数刻度法更为准确。(2)通过对压汞实验资料和物性分析资料进行分析,建立了碳酸盐岩储层基于微观孔隙结构的渗透率估算模型。该方法首先对压汞实验资料中的孔隙结构参数与渗透率进行分析,认为其中变异系数和排驱压力对渗透率参数最为敏感,因此与孔隙度参数一起,利用多元回归方法建立了基于微观孔隙结构的碳酸盐岩渗透率估算模型。通过与岩心渗透率对比,利用该模型计算得到的渗透率精度较高,可准确计算渗透率。但由于碳酸盐岩储层的复杂性,基于核磁共振测井转换伪毛管压力曲线的精度较低,导致计算的储层渗透率与岩心渗透率误差较大。(3)用BP神经网络计算Capillary-Parachor参数,进而用Capillary-Parachor预测渗透率。通过Swanson参数与Capillary-Parachor参数两种参数与渗透率对比,研究发下Capillary-Parachor参数与岩心渗透率关系较好。然后利用神经网络建立Capillary-Parachor参数与渗透率的关系。结果表明利用神经网络模型计算的孔隙结构参数精度较高。
【图文】：

岩性图,含油层系,油田,油藏

第 2 章区域地质概况第 2 章区域地质概况究区 A 油田群主要存在上、下两套主力含油层系，新生界 Asmari 油系，主要为发育灰岩和白云岩，部分层段与砂岩呈互层式沉积，3100ｍ。白垩系 Mishrif 油藏为下含油系，主要为灰岩沉积，埋深 380中，Abu Ghirab 油田含油层系为上层系 Asmari 油藏，Buzurgan 油田系为下层系Mishrif油藏，，Fauqi油田上、下层系均为含油层系，上层系主要含油层系。究区 A 油田研究区块属于碳酸盐岩储集层，其岩性主要有白云岩、

渗透率,岩心实验,模型计算,对比曲线

图 3-1 岩心实验计算的渗透率与 SDR 模型计算的渗透率对比曲线图Figure 3-1 Permeability calculated from core experiments and permeability calculatedfrom SDR model.
【学位授予单位】：长江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P618.13

【参考文献】