第32卷第5期 2O10年10月 石 油 褰 劈 沾 届 PETROLEUM GE0LoGY&EXPERIMENT Vo1.32.No.5 0ct..2010
文章编号:1001—6112(2010)05—0415—05
鄂尔多斯盆地中西部长6油层组储层综合评价
程启贵 ,郭少斌。,王海红 ,王成玉 ,梁晓伟
(1.中国石油天然气股份有限公司长庆油田分公司勘探开发研究院,西安710021 2.中国地质大学能源学院,北京 100083)
摘要:利用灰色系统理论对储层进行综合评价。首先采用谱系聚类分析方法,选择相对独立的评价参数,从9个参数中选择6个 用于储层综合评价,分别是:砂岩厚度、砂地比、泥质含量、变异系数、孔隙度、渗透率。并用灰色系统理论关联分析法,确定各参 数的权系数。在计算储层综合评价指标值的基础上,采用拐点法确定储层综合评价的分类阈值,进而对鄂尔多斯盆地中西部地 区长6油层组进行储层综合定量评价,取得较好效果。其中,三角洲前缘水下分流河道主体以I类、Ⅱ类储层为主,三角洲前缘 水下分流河道侧翼以Ⅲ类储层为主。 关键词:灰色系统;权系数;长6油层组;储层评价;鄂尔多斯盆地 中图分类号:TE122.2 4 文献标识码:A
CoMPREHENSIVE RESERVoIR EVALUATIoN oF CHANG一6
oIL—BEARING LAYERS IN MIDWEST oRDoS BASIN
Cheng Qigui ,Guo Shaobin ,Wang Haihong ,Wang Chengyu ,Liang Xiaowei
(1.Research Institute ofPetroleum Exploration and Development,ChangqingOil Field,PetroChina,Xi an, Shaanxi 710021,China;2.School of Energy Resources,China University of Geosciences,Beijing 100083,China)
Abstract:The Grey System Theory is applied on reservoir evaluation.Firstly,the pedigree cluster analysis is used to choose relatively independent parameters.For reservoir evaluation,6 parameters, including thickness of sandstone,ratio of sand body,shale content,variation coefficient,porosity and permeability,are selected from 9 parameters of reservoir.At the meantime,the Grey System Theory correlation analysis is applied to confirm various weight coefficients.Based on the calculation of reservoir comprehensive evaluating values,critical point analysis is used to determine the threshold value of comprehensive reservoir evaluation.The comprehensive reservoir quantitative evaluation iS conducted on
Chang一6 oil—bearing layers in the Midwest Ordos Basin.The submersed distributary channel sand bodies of delta front are mainly Type I and TypeⅡ,and the submersed distributary channel wings are mainly
TypeⅢ. Key words:Grey System;weight coefficient;Chang-6 oil—bearing layers;reservoir evaluation;Ordos Basin
随着油气田勘探开发的不断深入,储层综合评
价对于预测不同类别储层最终采收率起着至关重 要的作用。 到目前为止,储层评价方法主要体现在以下几
个方面:1)基于储层宏观特征的评价,主要采用沉 积相、物性等参数对储层进行评价;2)基于储层微 观特征的评价_1],主要采用孔隙类型、孔隙结构等
参数对储层进行评价;3)基于储层宏观与微观特征 相结合的评价¨2 ;4)储层综合定量评价,在单参数
储层评价的基础上,应用主成分分析法、Q型主因 子分析法等,合理选出储层分类的主因子参数,然 后采用聚类分析、逐步判别分析等数学方法,对储 层进行评价 ]。
从上述储层评价方法中可以看出,前3种方法
为多参数综合定性与半定量评价,依据的是评价参 数的分级标准,即各类储层评价参数的界限值。由
于不同研究者对各类储层分级标准有着不同认识, 因此分析评价结果就会随着研究者的不同而有一
定差异。另外,评价参数的不同也会造成储层评价 结果在一定程度上的不一致。最后一种方法基本
收稿日期:2010—03 18;修订日期:2010—08 11。 作者简介:程启贵(1963~),男,博士,教授级高级工程师,主要从事油藏管理与研究工作。E—mail:cqg_cq@petrochina.CO1TI.cn。 基金项目:国家科技重大专项(2008ZX05001~004)资助。
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上为定量评价,存在的主要问题是评价过程中的权
重或分类标准主要是人为划定,主观因素的影响比 较大。因此,本文介绍了灰色系统理论方法 。 确
定储层评价过程中的权系数,进而以鄂尔多斯盆地 中西部地区长6油层组为例,对储层进行综合定量 评价。 长6油层组是中西部地区的主要产油层之一。
储层岩性以细粒岩屑长石砂岩为主,颗粒排列紧密,
磨圆度为次棱角状,分选中等一好,长石风化程度中 等,颗粒之间以线接触为主,局部为点接触,支撑方 式多为颗粒支撑,胶结类型以接触式和孔隙式为主,
岩石整体表现为低成分成熟度和中等结构成熟度。
1研究区位置 2评价参数优选
鄂尔多斯盆地是西伯利亚一蒙古大陆板块和 华北一塔里木大陆陆缘区在海西晚期对接拼合 之后,至印支运动早期才从中国北部大陆及陆缘
构造域中分出来的,为一重力负荷补偿作用形成 的大型坳陷盆地,经历了复杂的形成演化过程。
根据盆地现今构造形态、基底性质及构造特征,鄂 尔多斯盆地可划分为6个一级构造单元,即:北部
伊盟隆起、西缘断褶带、西部天环坳陷、中部陕北斜 坡、南部渭北隆起和东部晋西挠褶带『1 。在区域
构造位置上,研究区主要位于陕北斜坡的中西部
(图1),即湖盆北缘地势平坦的斜坡带。本次研究 范围北以三岔渠为界,南至吴旗,东至盘古梁,西临
营庄,面积2 900 km 。
E三]盆地边界 二 构造分区 回研究区
图1 鄂尔多斯盆地构造分区及研究区位置 Fig.1 Tectonic zones and research area location in the Ordos Basin 储层评价的目的是综合认识储层内部特征,为 进一步评价储量动用状况、确定下步挖潜方向、促 进合理开发和提高采收率提供科学依据。储层评
价以平面上具有整体性、分类标准具有可操作性为 原则。全面评价一个储层必须采用多项参数,从多 个方面进行综合评价。本次研究最初统计计算了
9个参数,分别是:变异系数、突进系数、渗透率级
差、砂岩厚度、砂地比、孔隙度、泥质含量、渗透率、 微相类型。 选用的评价参数最好能够代表评价储层的多
个主要方面。也就是说,希望用于评价储层的那组 参数最好是互相独立的,各自反映储层的不同方
面。选用的多个参数只是评价储层某一方面特性 的多个表现,有很高的相关性,只选用其中几个就
可以,可减少评价时所使用参数的数量。 笔者采用谱系聚类分析方法来选择相对独立 的评价参数。谱系聚类分析的基本思想是在评
价参数之问定义相似系数(或距离),代表评价参 数之间的相似程度。按相似程度的大小,将评价
参数逐一归类,关系密切的类聚集到一个小的分 类单位,然后逐步扩大,使得关系疏远的聚合到
一个大的分类单位,直到所有的评价参数都聚集完 毕,形成一个表示亲疏关系的谱系图,依次对评价 参数进行分类。这样,各类的代表参数就是互相独
立的。可将这些相互独立的各类的代表参数用于 储层评价。
下面给出谱系聚类分析方法的计算结果。 距离的定义有多种。采用常见的欧氏距离:
一
为了便于比较和消除量纲的影响,在聚类分析之
前首先要对数据进行变换。采用极差正规化变换:
z 一( —z…)/( …一32…)
式中:z 代表参数.z的最大值; mm代表参数z的最小 值。变换后的数据在0~1之间变化,且无量纲。9个
参数按最小距离法聚类。谱系聚类结果如图2所示。
第5期 程启贵,等.鄂尔多斯盆地中西部长6油层组储层综合评价 ・4l7・
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8
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2
图2 鄂尔多斯盆地中西部长6储层聚类分析谱系 Fig.2 Pedigree cluster analysis of Chang一6 reservoir in Midwest 0rdos Basin
根据聚类分析谱系图,选择6个参数用于储层
综合分类与评价,分别是:砂层厚度、砂地比、泥质 含量、变异系数、孔隙度、渗透率。
3各参数的权系数确定
权系数是某一评价因素在决定总体特性时所
占有的重要性程度。计算综合评价时各指标的权 系数,实际上是寻找事物内部各种影响因素之间的
定量关系。因此,确定各项指标的权系数,是储层 综合评价中所要解决的关键问题。过去一般采用 专家打分的形式,人为因素太多。为了减少人为因
素对评价结果的影响,本次研究采用灰色关联分析 法,来确定储层的权系数。
灰色关联分析法是寻求系统中各因素的主次 关系,找出影响各项评价指标的重要因素,从而掌
握事物的主要特征。其实质上是对系统发展变化 态势的定量描述和比较,包括母序列和子序列的选
定,以及关联系数、关联度、权系数的计算。 3.1母、子序列的选定 为了从数据信息的内部结构上分析被评判事
物与其影响因素之间的关系,必须用某种数量指标 定量反映被评判事物的性质。这种按一定顺序排 列的数量指标,称为关联分析的母序列,记为:
{X?(0)} f一1,2,…,
子序列是决定或影响被评判事物性质的各子
因素数据的有序排列,考虑主因素的 个子因素, 则有子序列:
{X ( )}t一1,2,…,,z; i一1,2,…, 3.2原始数据变换 确定了母、子序列后,可构成如下原始数据矩阵:
X X2 ● : X:
对变异系数、泥质含量2个参数而言,其值越 小,反映储层性能越好。因此,在本次研究中,把它
们的数值作倒数处理,以便使其变换后的数值越大 越对油气储集有利。而对砂厚、砂地比、孔隙度、渗
透率而言,其值越大,反映储层性能越好,即观测值 越大越对油气储集有利。由于系统中各因素的物理
意义不同,量纲一般也不同。因此,原始数据要进行 无量纲化处理,一般采用初值化或均值化方法。
初值化变换:
X(1)一 (D/ ( )t一1,2,…, ;i一1,2,…,
或均值化变换:
)=x ̄/{ }
3.3关联系数和关联度 若记变换后的母序列为{X (0)},子序列为 {X ( )},则同一观测时刻各子因素与母因素之间 的绝对差值为:
A (i,0)一{X ( )一X (0)}
同一观测时刻(观测点)各子因素与母因素之 间的绝对差值的最大值为:
△…一in ax m。ax xt ( )一x (o)JJ… /‘ f…J
同一观测时刻(观测点)各子因素与母因素之间 的绝对差值的最小值为:
A ̄rnln===舢 m1n JI ( )一xt (0)f十 ‘f、… \ l
母序列与子序列的关联系数为:
L ( ,0)一(△ 。 +pA )/[A (i,0)+p△ ]
式中:L (i,O)为关联系数;p为分辨系数,p-C(0, 1)。分辨系数作用是为了削弱最大绝对差数值太
大而失真的影响,提高关联系数之间的差异显著 性,本文取值0.1。 各子因素对母因素之间的关联度为:
t'i,0一 1∑L ( ,0)
式中: 。为关联度。 ● ● ● ● ● ● , , , i 1 1 l ((.-.( 0l O2 0 n X X X , , , i 0 O O , / :./ 0l O2 0 X X X r●● ●●●●●●●●,、 ,●,●●●●●【 一 ) O ( 渗透率 孔隙度 砂厚 微相 砂地比 泥质含量 突进系数 渗透率级差
变异系数