特低渗储层产能模糊综合评价方法研究

王文涛，刘鹏超，李 标，钟家峻，舒 杰

(中海石油(中国)有限公司湛江分公司，广东 湛江 524057)

0 引 言

南海西部油田北部湾盆地发育较大规模的特低渗油藏，随着近年来特低渗油藏的面纱逐步揭开，对其储层进行合理的产能评价，从而指导制订合理的开发方案是油藏工程师面临的一个难题。目前常规的油井产能评价方法存在各类问题(理论公式无法准确获取计算参数，实际测试无法逐口井展开)，无法合理、准确地评价特低渗储层产能。由于不同的沉积环境及其成岩作用，特低渗储层孔喉关系发育往往更加复杂[1]，储层物性解释资料可能存在一定不确定性[2]，单从定量方面对产能进行评价很难获得具有代表性的储层参数。前人对特低渗油藏已有一定研究，张繁[3]研究了特低渗油藏产能预测技术，结果表明特低渗储层地层因素具有较强复杂性；吴俊晨[4]研究了测井资料对储层产能评价方面的影响，结果表明孔喉结构是影响不同储层油井产能的关键因素之一； Profice等人[5]论述了低渗储层物性测量方面存在的问题，并对不同实验研究结果进行了对比，指出低渗储层物性测量存在不确定性；Korovin等人[6]提出对渗透率及其梯度带进行矢量分析才可获得关于储层渗透率非均质性的可靠数据。总结前人经验，以实际生产井真实测试产能为基础，从影响产能评价的定量和定性2个方面关键因素着手，采用模糊综合评价方法进行研究，相对更加全面的考虑了多种因素对单井产能的综合影响。

1 模糊综合评价体系的建立

模糊综合评价方法是在建立合理的产能评价指标体系基础上，对特定储层作出的综合评估[7-8]。产能模糊综合评价方法的主要步骤为：①确定影响综合评价结果的多级、多因素综合评价体系；②确定各级评价因素的权重集(权向量)；③确定评语集及隶属函数；④确定各参数合理的评价标准；⑤选取模糊算子逐级计算评价结果。

研究及长期现场实践表明，影响储层产能的定性评价因素主要包括沉积相、井位、最小振幅属性、储层连通性，此类因素不易直接量化，但对储层产能评价的影响比较直观；定量评价因素主要包括排驱压力、中值压力、储层渗透率、地层原油黏度，此类因素可以精确量化，是评价储层产能的关键因素。

不同沉积环境下的储层具有一些类似的规律，三角洲前缘水下分流河道沉积主河道方向相对于河道边缘储层发育往往较好，储层非均质性通常也相对较弱，因此，位于不同河道位置的采油井的产能也必然有所不同。大量实际油田数据表明，储层最小振幅属性强度是储层砂体发育情况的一种外在表现形式，储层最小振幅属性越强则储层物性、厚度或含油性通常越高(不同类型储层规律可能略有差异，往往随着实钻井数的增加其代表性也越强)；反之则越低。毛管压力实验得到的排驱压力(阀压)可以表征储层渗透性，排驱压力越低，表明流体越容易进入岩样，从而说明储层渗透率越高。排驱压力对渗透率的表征是对储层真实物性的反映，与测井解释结果相比更加具有代表性。中值压力是对储层孔喉关系及产油能力的综合评价指标，中值压力越小则表明喉道半径越大、储层中流体的渗流能力越强。测井渗透率是钻后表征储层物性的第一手资料，但是由于测井方式的局限性，很难将储层中未连通孔隙分离出来，故直接用来评价储层产能存在一定不确定性，综合评价过程中可降低其权重值，从而减少可能存在的误差。地层原油黏度对产能的影响呈反比关系，常规轻质原油范围内黏度数值的略微变化对产能的影响小于储层非均质差异引起的变化，故综合评价过程中权重相对较小。

基于筛选出影响储层产能的关键参数，建立多级综合评价指标体系(图1)，进行模糊综合评价的基础。

图1 模糊综合评价指标体系

2 权重集的确定

层次分析法[9]是求取权重集的常用方法。方法步骤如下：依据评价标度表(表1)采用两两对比打分的方式确定多因素评价矩阵；求取矩阵最大特征值对应的特征向量作为一级评价因素的权向量。

表1 层次分析法评价标度

结合建立的综合评价体系(图1)，采用层次分析法可得定性评价因素权向量评价矩阵(表2)、定量评价因素权向量评价矩阵(表3)、二级评价参数权向量评价矩阵(表4)，对应的权向量分别为(0.11，0.31，0.58)、(0.39，0.39，0.14，0.08)、(0.15，0.85)。由表2、3、4分析可知，储层连通性是定性评价的主要影响因素，排驱压力、中值压力是定量评价的主要影响因素，测井渗透率、地层原油黏度次之。对于最终评价结果，定量评价占比较高，起决定性作用。

表2 定性评价因素权向量评价矩阵

表3 定量评价因素权向量评价矩阵

表4 二级评价参数权向量评价矩阵

3 评语集和隶属函数的选取

评语集是对评价结果进行描述的术语集[10]，常用的级别有3级、5级等，分别对应(好，中，差)、(好，较好，相当，较差，差)，计算复杂性及评价精度逐级递增。针对产能评价的需要，结合实际开发中简洁高效的原则，选用3级评语集进行相关研究。

隶属函数的确定方法主要分为模糊统计法、指派法及专家经验法等多种方法[9]。基于对中心极限定理的认知，考虑到地质成藏过程中砂岩发育的随机性，采用能够反映沉积过程中渐变性特征的标准正态分布函数进行计算[11](式1)，函数曲线如图2所示。

(1)

式中：x为参数变量；a为均数，用于描述参数的集中趋势；δ为标准差，用于描述数据的离散程度。

图2 标准正态分布函数曲线(a=0，δ=1)

4 确定合理的评价标准

毛管压力曲线上对应的排驱压力和中值压力无法直观评判储层质量，实际应用中需要结合区域规律进行研究。南海西部北部湾区域WS19-2-1井流沙港组属于低孔、低渗—特低渗储层，分析岩心压汞数据和现场DST测试数据可知，当排驱压力在1.50 MPa且中值压力在30.00 MPa左右时，实际产能测试基本不出液。WZ18-6-1井角尾组属于高孔高渗储层，岩心压汞数据及实际生产数据表明排驱压力平均值为0.05 MPa，中值压力大多集中在0.10 MPa。将上述2口井岩心实验结果作为区域上排驱压力和中值压力的评价标准，渗透率和地层原油黏度可结合低渗储层评价标准及常规轻质原油评价标准[12-13]进行确定。

5 计算最终综合评价结果

建立油井产能模糊综合评价方法，首先需找到一个合理的类比目标，通过指派方法将类比目标井的所有单因素评价结果全部指派为中等(0，1，0)，则最终计算结果(0，1，0)就可作为待评价目标的类比基础。

对定性评价因素采用专家指派方法计算实际单因素评价结果，并结合表2确定的权向量采用综合评价型模糊算子[14-15](·，+)，并通过Excel或者mathcad等数学软件[16-17]进行计算，之后做归一化处理。同理，对定量评价因素的4个参数采用隶属函数进行计算后，结合表3确定的权向量进行计算。定性评价结果和定量评价结果组成综合评价矩阵，结合表4确定的权向量计算最终评价结果。值得注意的是，由于类比对象的评价结果全部指派为中等，所以采用隶属函数计算过程中针对中等程度的均数a必须取值类比对象的实际油藏参数，计算结果才可表明待评价目标与类比对象之间的离散程度。

6 实例应用

WZ6-1-A2H井位于涠洲6-1油田L1Ⅲ油组，测井解释渗透率仅为5.7 mD，试井解释渗透率为3.6 mD，属于典型的特低渗油藏。发育三角洲前缘水下分流河道沉积，井点位于河道中央，储层岩性以粉细砂岩为主，生产稳定后实测采油指数为9.71 m3/(d·MPa)，为研究的待评价井。WZ6-2-B2H井位于涠洲6-2油田L1Ⅱ油组，测井解释渗透率仅为9.0 mD，属于典型的特低渗油藏。发育扇三角洲滑塌浊积扇沉积，井点位于外扇相对优势的水道位置，储层岩性以粉细砂岩为主，生产稳定后实测采油指数为10.20 m3/(d·MPa)，为研究的目标井。具体油藏参数见表5。

采用指派方法将WZ6-2-B2H井的所有单因素评价因素全部指派为中等(0，1，0)，则最终计算结果(0，1，0)为待评价目标的类比基础。

表5 待评价井及目标井储层关键参数

表6 2口生产井产能评价结果对比

7 结 论

(1) 针对低渗透储层测井渗透率误差导致的产能评价难题，从影响储层产能评价的定性和定量2个方面因素进行研究，建立了模糊综合评价指标体系并形成了一套相对完善的低渗-特低渗储层产能评价方法。

(2) 实际评价结果表明，模糊综合评价方法在不同类型储层计算得到的单井产能评价结果与实测结果相对误差低于3.8%，结果相对可靠。