利用常规测井曲线进行裂缝识别
崔健1，张星2
1. 中国矿业大学（北京），北京（100083）
2. 冀东油田勘探开发研究院，河北唐山（063004）
E-mail ：cuijian68@
摘 要：本文针对碳酸盐岩储层的裂缝识别和预测，就如何利用常规测井曲线识别裂缝发育段，提出一种行之有效的判别裂缝存在的方法。
给出了计算裂缝参数的数学模型，利用获得的裂缝的相关参数对裂缝进行了定量的描述和预测。
并进一步探讨了改进裂缝预测的三种可行性方法。
关键词：裂缝识别，次生孔隙，常规测井，裂缝发育程度，裂缝指数
1. 裂缝研究的目的意义
裂缝性储层是石油勘探开发的重要领域[1] [2]。
大量的碳酸盐岩储层、各种类型的古潜山裂缝性储层、致密的砂砾岩储层都有裂缝的存在，是油气储积的有利场所。
然而裂缝性油藏勘探开发中如今还存在许多的难题，如裂缝预测技术、裂缝描述及表征、裂缝渗透性预测等问题。
原因主要表现在地质上的复杂性：储集空间多样化，且差异大、裂缝储层的非均质性极强、裂缝储层油、气、水分布复杂。
其次表现在裂缝成因的复杂性：化学、物理、成岩、构造多方面因素。
还有就是裂缝形成期次的复杂性。
裂缝性储层研究要解决的问题主要有两点：1)裂缝在哪儿？－裂缝分布预测；2)哪些裂缝能产油、能高产？－裂缝渗透性预测。
2. 裂缝研究方法
本文以***构造嘉陵江组气藏裂缝预测为例，探讨利用测井数据建立裂缝性油气藏测井解释模型与评价方法[3]。
本次研究的构造三维工区面积250 Km2，总井数11口。
主要目的层为嘉二、嘉四段。
研究目的是利用常规测井资料对裂缝进行识别和预测。
2.1 岩性识别
如表1所示，嘉二岩石的测井响应特征值可以归结为：白云岩具有较小的自然伽玛，较高的补偿中子，中－低电阻率，当孔隙度较高时有较高的声波时差；灰岩表现为高电阻率，中等自然伽玛，低且平直的补偿中子；石膏的测井响应值为极高电阻率，极低自然伽玛，极低且平直的补偿中子；泥岩表现为低－极低电阻率，高－极高自然伽玛，高－极高的声波时差和补偿中子。
表1 不同岩石典型的测井响应值 Tab.1 Typical log response for difference rock type in Jia2 Fields
自然伽马 (API) 声波时差 (us/m) 密度 (g/cm3) 中子
(P.U)
泥质 100-150 360-426 2.4-2.8 40-60
方解石 30-40 154-158 2.7-2.72 0.5-3
白云石 20-30 141-148 2.85-2.87 3-6
石膏 10-20 164-171 2.95-2.98 -2
地层水
0 620 1 100
如图1所示，利用不同岩石在测井曲线上对应不同的测井响应值，通过中子伽马交会图可以有效的识别出嘉二的不同岩石类型。
利用测井响应值准确识别不同的岩性是进行裂缝识别的基础。
图1 利用中子伽马交会图识别岩性
Fig1 Lithology identification for Jia2 field using Neutron-GR crossplot
2.2 裂缝解释模型之一 ：电阻率和孔隙度识别裂缝
2.2.1 利用电阻率识别
机理：嘉陵江组致密灰岩、石膏电阻率2000－10000ohm.m 以上，有裂缝存在时由于泥浆侵入的影响其电阻率下降，裂缝越发育泥浆侵入越深，其电阻率下降越明显。
算法
min
max max lg lg lg lg R R R R Frd t −−= (1) Rmax ：致密层电阻率2000－8000 ohm.m
Rmin ：裂缝最发育电阻率30－50 ohm.m
2.2.2 利用孔隙度识别
机理：在碳酸盐岩地层，中子测井主要反映地层总孔隙度，声波测井主要反映地层原生孔隙度，次生孔隙度主要是由裂缝引起的
算法：
POR 次＝POR 总－POR 声波 (2)
Fpor ＝POR 次 / POR 次max (3)
POR 次max ：地层最大次生孔隙度（本地区取10%）
综之：裂缝发育程度 Frdc ＝（Frd ＋Fpor ）/ 2
2.3 裂缝解释模型之二：声波时差响应特征识别裂缝
声波时差一般不反映垂直裂缝，但对水平裂缝、低角度裂缝及异常发育的高角度裂缝有较明显的响应，表现为声波时差异常增大，甚至为周波跳跃（图2）。
图2 利用声波时差响应特征识别裂缝
Fig2 Typical acoustic log response for the fracture in Jia2 Fields
**井自然伽玛与声波时差反映了声波时差随自然伽玛减小而增大，而裂缝发育段其数据点子位于趋势线的下部。
其它井都具有这种特征。
如图3所示，对所有井储层段回归GR同RT、DT关系：
GR_DT=0.3633352×10DT×0.011041 (4)
GR_RT=149.585052-39×log(RT) (5)
图3 利用自然伽马和声波时差交会图识别裂缝
Fig3 Fracture identification for Jia2 field using RT-GR and DT-GR crossplots 利用(4)、(5)式得到的参数计算裂缝发育指数：
GR<GR_DT，GR<GR_RT，且VSH<0.35
裂缝指数=0.6×(GR_RT-GR)+0.4×(GR_DT-GR) (6)
利用(6)式针对工区内的所有井计算裂缝发育指数，得到每口井的裂缝综合评价图（图4）。
图4 利用裂缝指数标识裂缝
Fig4 Fracture identification for Jia2 field using fracture factor
3.结论
利用常规测井资料可以探测到没有穿过井筒的天然裂缝，而成像测井却无法识别。
如果裂缝不是水平裂缝，反映到电阻率的测井响应会更加明显。
由于油田开发区块有成像测井资料的井十分有限。
而利用常规测井曲线可以建立全区的裂缝解释模型，并帮助选择新井的完井井段。
本文计算的裂缝识别参数，是一种利用常规测井资料识别裂缝的方法。
为使预测效果更好，可以采用以下三种方法：1)利用地震属性，与测井裂缝识别相结合，预测裂缝的平面分布。
2)利用常规测井资料和毛管压力模型识别和预测裂缝。
3)结合微电阻率等成像测井资料识别裂缝。
总之，利用常规测井资料计算裂缝参数是进行储层裂缝预测的基础，必须和其他方法结合才能取得令人满意的效果。
参考文献
•[1] 袁士义．裂缝性油藏开发技术【M】．北京：石油工业出版社 2004
•[2] 碳酸盐岩气田地质与勘探编委会．碳酸盐岩气田地质与勘探【M】．北京：石油工业出版社，1996．•[3] 谭廷栋．裂缝性油气藏测井解释模型与评价方法【M】．北京：石油工业出版社，1987
Fracture Identification with Conventional Well Logging
Cui Jian1, Zhang Xing2
1 China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing (100083)
2 Research Institute of Petroleum Exploration & Development of Jidong Oil Field, Tangshan,
Hebei (063004)
Abstract
With fracture identify and prediction in carbonate reservoir, This paper discussed how to identify fracture based on conventional log in reservoir and presented a kind of effective method to predict fracture。
The mathematic model of fracture parameter has been carried out for calculate. The systematic quantitative analysis has been practiced for fracture description and prediction with the fracture parameters which have been computed. Forth more, this paper also discussed three kinds of methods how to improve the fracture prediction practicable.
Keywords: fracture identify, secondary porosity, conventional logging, fracture developmental grade, fracture index.
作者简介：崔健，男（1968－），1990年毕业于黑龙江省大庆石油学院勘探系，获学士学位； 2000年毕业于中国石油勘探开发研究院研究生部，获硕士学位；2003年9月考入中国矿业大学（北京）资源与安全工程学院攻读博士学位，专业为矿产普查与勘探，研究方向为石油地质。