开发早期阶段油藏描述

开发早期阶段油藏描述第一页，共292页。表1不同开发阶段精细油藏描述的任务，主要内容，技术和方法第二页，共292页。表2精细油藏描述不同阶段的重点内容和精度要求第三页，共292页。二、资料开发早期油藏描述所需的基础资料有四大类，即：（1）岩芯及其实验室分析化验资料；（2）测井及其精细解释资料；（3）测试及其处理分析资料；（4）开发地震及其处理解释成果。

第四页，共292页。（一）岩芯及其实验室分析化验资料岩芯及其实验室分析化验资料主要包括物性、粒度、压汞、薄片分析（铸体、图象分析等）、CT扫描、粘土矿物分析、岩性试验、敏感性及润湿性实验、流体分析等，是认识油藏最直接的依据。（二）测井及其解释参数测井及其解释成果是开发早期油藏描述中最重要的资料，也是取得油藏总体信息的主要手段。第五页，共292页。油田开发初期，利用测井信息，可获得如下几方面的成果：（1）岩性、岩相识别、古流向识别模式；（2）粒度中值、泥质含量等；（3）孔隙度、渗透率、原始含油饱和度、束缚水饱和度等；（4）非渗透性隔夹层参数及有效厚度信息；（5）微观孔隙结构参数；（6）油气水综合判别模式。可以看出，一个油田或油藏发现后，为保证开发方案的顺利实施，早期的探井、评价井、系统取芯井应尽可能进行各种测井，以利于优化开发井的测井系列。

第六页，共292页。（三）油井测试资料各种油田测试技术是取得动态信息的重要手段，也是验证和丰富储层静态信息必不可少的手段。油井测试信息通常包括钻杆测试、地层重复测试、干扰试井、完井试油以及试生产资料，还包括生产井的生产数据和测试资料，其中又以注入剖面、产出剖面、干扰测试和示踪剂测试信息最为重要。（四）地震资料开发早期阶段油藏描述中所用的地震资料，主要包括三维地震资料、时间推移地震监测资料及正在发展的井间地震资料。第七页，共292页。三、描述内容开发早期油藏描述内容为：（1）油层精细划分与对比。（2）研究小层岩石相与沉积微相，描述砂体几何形态、连续性、连通性，建立小层沉积模型。（3）关键井研究及多井评价：针对陆相油藏多层、多断块、多油水系统，储层及流体高度非均质的特点，分层、分块、分相带建立测井综合解释模型。并在对油田测井资料标准化、井间对比基础上，进行多井数字处理及油水层综合评价，准确确定各种油藏属性参数。第八页，共292页。（4）油藏渗流地质特征研究。主要研究油藏渗流屏障特征、渗流差异特征、储层敏感性特征及孔隙渗流地质特征（孔隙骨架特征、孔隙网络几何特征、孔隙内粘土矿物特征及孔壁特征）。（5）流体性质及非均质特征描述。（6）建立油藏分级静态模型。主要是油藏规模、层组规模、小层规模和单砂体规模油藏地质模型。（7）已开发探明储量计算及油藏质量综合评价。（8）油田开发效果分析及提出改善开发效果措施。

第九页，共292页。四、技术路线及流程在岩石物理相及渗流理论指导下，综合地质、地震、测井、测试资料，将沉积微相研究落实到小层，重视关键井研究及多井评价，在对全油田测井资料标准化的基础上，分层、分块、分相带建立精细的测井解释模型，加强对影响渗流的屏障特征、流体敏感的粘土矿物特征的定性、定量分析和评价。对各种渗流差异的类型以及在不同层、不同块、不同相带的分布进行预测，对孔隙骨架特征、孔隙网络特征、孔壁特征进行定量描述，建立不同规模油藏地质模型，从三维空间定量表征油气藏类型，外部几何形态规模大小，内部结构、储层参数变化和流体分布等。计算非均质油田已开发探明储量，对油藏进行详细、准确的质量评价。研究流程可如图4—1所示。

第十页，共292页。第十一页，共292页。第二节

相控—等时小层对比储层的正确分层与对比是揭露其层间非均质性和认识单个含油砂岩体非均质性的基础。传统上，小层划分和对比工作可通过层组划分、标准剖面和骨架网的建立、标准层的确定、单层对比来完成。伴随我国石油事业的发展，国内地学工作者先后提出“旋回对比、分级控制”、“时间单元划分、等高程对比”、“等高程切片对比”等方法。不同方法，可适应于不同沉积环境。如旋回对比、分级控制通常适应于人湖沉积体系。等高程对比用于河道沉积、溢岸带沉积效果明显。然而，由于陆相油藏构造、沉积条件复杂，往往相变频繁，并缺少稳定标准层，导致小层对比困难。由此，发展复杂油藏条件下小层对比技术意义重大。经验表明，在复杂油藏条件下，小层划分与对比应以地震地层学、测井地质学、储层地质学的理论为指导，依据“区域标准层”，选择“相标志段”，以“亚相单元”控制，进行“等时体”对比，即进行相控—等时对比。

第十二页，共292页。一、相控—等时小层对比方法以牛庄万全油田为例。它位于牛庄洼陷北部，面积约50km2，沙三段中部为主要含油层系。研究表明，万全地区与牛庄洼陷南部沙三段属同一三角洲沉积体系。自东向西发育三角洲平原、三角洲前缘、三角洲前缘滑塌带、前三角洲、深湖—半深湖等亚相带。利用高分辨率地震资料，可在沙三中（T4—T6反射层）地层划分出六个斜反射层，分别对应叶10、叶11、叶2、叶21、叶3及叶4六个叶瓣体。纵剖面上，每个叶瓣体均呈缓S型西倾展布，自东向西，叶体变化的总趋势由缓到陡再变缓，并呈叠瓦状排列。分析表明，不同的叶体，工区内沉积特征不同，叶10以三角洲平原沉积为特征，叶11、叶2则属三角洲前缘滑塌带。叶21、叶3及叶4属前三角洲亚相沉积，其间广泛发育滑塌型浊积砂岩体。第十三页，共292页。依据上述沉积特点，提出了6级储集层划分单元：（1）含油层系。它是同一地质时期内沉积的、不同岩性、电性和物性、不同地震反射结构特征的油层组的组合，是一“等时不同相”（亚相）沉积复合体。其顶底界面均为等时面。（2）油层组。油层组为岩性、电性和物性、地震反射结构特征相同或相似的砂层组的组合，是一相对的“不等时同亚相”沉积复合体。（3）砂层组。砂层组为油层组内的“等时同亚相”沉积复合体。在三角洲平原及三角洲前缘亚相带，相当于一个岩性旋回，而在前三角洲地区则相当于一个斜反射层——叶体。

第十四页，共292页。（4）亚砂层组。特指前三角洲地区砂层组内的砂体相对集中段。一个砂层组，可据其砂体集中发育特征划为几个亚砂层组。（5）砂体。为由一系列的单砂层及薄层泥岩组成的连通体，为同时沉积的“事件体”，剖面上，相当于一个砂层集中发育段。（6）单砂层。是由薄层泥岩分开的单砂层，具有一定的厚度及分布范围。据此，我们将工区沙三段划为一个含油层系。其中包括四个“等时不同亚相”沉积体——油层组。即三角洲平原油层组、三角洲前缘油层组、前三角洲油层组及半深湖、深湖油层组。在三角洲平原，前缘油层组内，可依据岩性、电性的旋回性及渐变性，划分出砂层组及单砂层，而在前三角洲油层组内，则利用高分辨率地震剖面、叠偏剖面，各种测井资料，垂直地震资料划出六个斜反射层—砂层组。在叶3砂层组内，根据砂层集中发育程度，进一步划出亚砂层组、砂岩体、单砂层。第十五页，共292页。显然，在此所建立的储层对比单元划分模式与传统划分法有区别（如表4—1），两种划分法的根本区别在于特别强调了“相与时”的概念，把“相”和“时”有机地结合在一起，用“亚相单元”控制，进行“等时体”对比。

第十六页，共292页。为此，建立了如图4—2所示的储集层对比模式，对比原则如下：

（1）从地震相、测井相分析入手，选择可全区对比的岩性、电性、地震反射结构特征明显的相标志段作为对比“不等时同亚相”沉积复合体—油层组的依据；（2）利用地震、测井资料，对比“等时不同亚相”沉积复合体—叶瓣体；（3）结合（1）、（2）对比“等时不同亚相”沉积体—砂层组；（4）在“等时不同亚相”单元砂层组内，按由大到小的顺序，依次对比“等时同相体”—亚砂层组、“事件体”—砂岩体及单砂层；（5）在前三角洲地区对比单砂岩体，既要考虑其岩性、电性以及地震反射结构的一致性与渐变性，也要考虑其沉积时的“事件性”（突变性）。

第十七页，共292页。第十八页，共292页。二、对比流程相控—等时对比方法流程：

第十九页，共292页。（1）油层组对比:工区沙三段纵向沉积相序为深湖、半深湖亚相、前三角洲亚相、三角洲前缘亚相以及三角洲平原亚相。不同的亚相带，其岩性、电性、地震反射结构均具明显的特征。只要确定各亚相的界面，油层组空间展布界限即可确定。（2）砂层组的对比:重点研究前三角洲油层组的对比。认为前三角洲油层组内的油层组可与“等时不同亚相”沉积体——叶瓣体相对应，因此，砂层组顶底界可近似为叶瓣体在前三角洲部分的边界，从而砂层组的对比.首先根据相分析结果，划分并对比出前三角洲油层组，然后，利用高分辨率地震剖面、垂直地震及各种测井资料划出井对比叶瓣体，将两者有机地结合于一起，即可达到储集层对比的目的。（3）亚砂层组的对比:亚砂层组为砂层组内，砂岩体集中发育段。根据砂岩体集中发育段距砂层组顶底界面的等距性，确定属同一亚砂层组的砂岩体，从而定出亚砂层组的顶底界限。

第二十页，共292页。（4）单砂岩体对比单砂岩体对比是工区储集层对比中非常重要而困难的问题。王裕玲等（1986）的研究表明，砂泥岩剖面中，砂岩发育区，地震波形变化快，同相轴合并、分叉、波形畸变经常发生，而砂岩发育区，地震波形圆滑，延续相位少。针对这种情况，我们以井资料为基础，充分考虑砂岩体沉积的有序性及事件性，根据岩电相同或相近似，距等时沉积面的等距性，利用简单的数学方法，参考地震资料识别，对比等时沉积的砂岩体。在工作中，对工区前三角洲油层组内的叶3砂层组进行了细致的对比。将其进一步细分为四个亚砂层组，包括30个砂岩体。图4—4为叶3砂层组B亚砂组平面等值图，可以看出，经过合理的划分与对比，砂体几何形态及分布一目了然。

第二十一页，共292页。第二十二页，共292页。综上所述，利用亚相单元控制，进行等时体对比的小层对比法，既考虑了沉积的稳定性，同时也考虑了沉积的不确定性（随机性、事件性）。与传统小层对比方法不同之处在于把相与时的概念有机地结合在一起。因此，更适用于陆相复杂油藏条件，特别是三角洲、水下扇等沉积环境的小层对比工作。第二十三页，共292页。第二十四页，共292页。第二十五页，共292页。第二十六页，共292页。第二十七页，共292页。第三节

关键井研究及多井评价一、概述（一）关键井特征关键井研究是为了确定适合于全油田的测井解释模型、解释方法与解释参数，建立全油田统一的刻度标准。力图达到最佳地逼近真实地层信息，为油水层判断、储层定量评价、储量计算奠定基础。储层参数解释模型的建立，不仅需要科学的研究方法，还需要合理而准确地选择并采集第一手资料。为此，需要选择关键井作为参数研究分析的窗口，以关键井的岩芯测试数据对测井资料进行分析刻度，目的在于创造测井数据对地下地质特征的直接求解能力。第二十八页，共292页。关键井一般应具备如下特征：（1）位于构造的重要部位且近于垂直的井。如位于某含油层构造高点、边缘、过渡带。（2）取芯井，有系统的岩芯分析和录井资料，地质情况比较清楚。（3）井眼好，泥浆好，具有最有利的测井条件和测井深度。（4）有项目齐全的裸眼井测井资料，包括最新测井方法的资料。（5）有生产测试、测井和重复式地层测试资料，有齐全准确的油气水产量、压力和渗透率等资料。第二十九页，共292页。（二）关键井研究及多井评价内容（1）测井曲线的深度校正，岩芯资料的数字化与深度的匹配，保证同一口井的所有测井和地质资料都有准确的深度和深度对应关系。（2）测井资料的环境校正及数据标准化。（3）关键井分析，确定井剖面地层的岩相。（4）弄清研究区目的层岩性、物性、含油性及电性的基本特征。（5）分析研究区储层四性间的内在联系，弄清影响储层参数的各种地质因素。（6）确定适合于全油田的测井解释模型、解释方法及解释参数，包括岩性模型（骨架成分及其测井参数）、反映测井值与储层参数关系的测井响应方程、解释参数（胶结指数m、饱和度指数n、地层水电阻率Rw）等。第三十页，共292页。（7）建立测井参数与孔隙度、渗透率等储层参数间的油田转换关系。（8）研究工区油层原始含油饱和度及其分布规律。（9）用岩芯及其他地质资料，检验所计算的储层参数，并根据检验结果修改测井解释模型与解释方法。（10）改进并完善测井分析程序，处理关键井资料。（11）多井评价，即研究储层岩性、物性、油气水在平面上的变化规律。为达到上述目的，应以测井、地质及数学的理论方法为指导，详细观察研究工区取芯并岩芯，分析各种测井、实验室分析化验等资料。本节将重点阐述陆相油藏研究中的测井资料标准化、陆相储层测井地质解释模型及油藏属性参数在平面上的变化规律。

第三十一页，共292页。二、测井资料标准化即使经过了曲线编辑与环境校正，测井曲线仍然存在着由于仪器故障，车间和井场刻度的错误以及操作人员失误等原因造成的误差。而试图消除上述误差的工作和过程通常称之为“标准化”、“归一化”、“重新刻度”或“质量控制”。油田测井资料标准化就是使所有测井曲线在全油田具统一刻度。测井资料标准化这一问题，首先由Conoly（1968）提出，Neisnast和Nox（1973），Patchett和Coalson（1979）先后发表文章，探讨标准化的各种方法，并且用许多实例讨论了每种技术的优缺点。J.H.Doveten等进一步用趋势分析方法来描述标准化过程，并认为正确的标准化过程，首先应选择两层均匀的岩性，将其作为测井刻度的两个点，熊琦华与王志章（1989，1993，1994）、郑金安等（1993）分别发表文章，探讨了缺乏稳定的区域标准层条件下陆相油田测井资料数据标准化方法和流程。

第三十二页，共292页。（一）标准化技术和方法标准化技术与方法可分为对比法、多井评价法两大类。前者可包括应用稳定地层单元（标准层）测井响应对比法、交会图分析法、骨架分析法、岩芯分析结果检验法、重叠图校正法、直方图校正法，后者可分为简单填图法、趋势面分析法。不同方法，其共同依据在于具有相同或相似沉积环境的沉积物，其岩性、电性往往类同，也就是反映同一地层的不同井，由不同测井曲线对同一标准层段作的频率直方图或频率交会图相同或相近，其测井响应特征值通常显示出相似的频率分布。第三十三页，共292页。

对比法认为：不同稳定地层单元的测井响应值是一定的，不随井位变化面变化，即使变化，也只是一个窄小的有限的变化范围。趋势分析法认为，即使是同一标准层，其测井响应也不是一成不变的，其在平面上的变化，往往遵循一定的变化趋势。由此而产生了不同方法，其适应范围不同，如稳定地层单元刻度法、交会田法、骨架分析校正法、岩芯分析结果检验法通常适用于单井测井资料刻度和关键井的测井资料刻度。重叠图法、直方图法通常适用于邻井或同一岩石石物理相单元井的资料刻度，简单填图法用于定性分析多井问测井响应的变化，趋势面分析法用于定量分析多井间测井响应的变化。

第三十四页，共292页。（二）标准化流程测井资料标准化大致可分如下几个过程。1.资料选择并非所有的测井资料都需进行标准化。一般认为，尽管多数测井信息数据采集方法（包括测井记录）依赖于某种形式的外部刻度标准，但在具体应用时，对SP、GR等曲线，常用其相对值或比值，从而可不对其进行重新刻度。而孔隙度测井、电阻率测井等，常直接用其刻度值，因此，需要对这类的资料进行必要的刻度。第三十五页，共292页。2.关键井选取为合理而准确地选择、采集各种测井及实验室分析化验资料，确立可供全区各种资料追踪对比的标准，需要选择关键井作为分析地质问题的“窗口”。第三十六页，共292页。3.标准层标准层是一切标准化方法所依赖的地质基础，标准层的选取应满足下列条件：（1）沉积稳定，具有一定的厚度（一般大于5m）。（2）岩性、电性特征明显，便于全区追踪对比。（3）分布广泛，工区内90％以上的井均有显示。（4）一个单层或一个层组，且靠近解释层位。依据上述条件，区域分布或局部分布的石膏层，致密灰岩，稳定分布的泥岩可作为标准层。

第三十七页，共292页。4.视标准层构成技术与方法东部油田，由于断层复杂，使测井井段内，某些区域上可追踪对比的标准层（段），在局部地区残缺不全。如大港枣园油田孔一段顶部的石膏岩层，埋深一般在1300～1500m，其SP曲线平直，电阻率呈起伏急剧的梳状，岩电特征极为明显。然而，枣南孔一段100余口井中，仅20余口井钻遇该层，若将其作为全油田测井资料标准化的地质基础，显然不妥。又如枣南孔二段顶部的油页岩及火山岩，沉积稳定、岩电特征明显，但油页岩仅分布于枣南断块西部，火山岩分布于东部。凡此种种都说明寻找满足于标准化需要的全油田范围内广泛分布的完整的标准层困难。研究认为，若存在局部标准层，可通过分区划块、转换对比，进行标准化处理。若缺乏任何标准层，可通过构造“视标准层”的方法，进行标准化处理。第三十八页，共292页。所谓视标准层是指在缺乏稳定的砂泥岩剖面中，分布稳定，相同的沉积环境，不包括油页岩、火山岩、膏岩、泥灰岩等特殊岩性的非渗透岩层的集合。它是由许多岩层拟合而成的，是从大段岩层之中抽象而出的一种特殊的，可以在区域上进行横向对比的层组。一般认为，不同井点同一标准层或视标准层应具相同的测井响应，如声波时差、感应、中子、密度等曲线，应该具有相同的、相近或呈规律性变化的频率分布。因此，根据视标准层的地质含义，只要按下述原则和方法，即可构成视标准层。

第三十九页，共292页。（1）选择分布相对稳定（区内断层落差小）沉积环境相同（如河流相、三角洲相）的层段，以保证所选层段岩性、电性特征相同或相近。（2）利用交会分析技术，根据井径曲线，通过选择合适的截止值，剔除井眼跨蹋的井段，以消除井眼对测井响应值的影响。（3）利用GR、SP曲线，通过选取合适的截止值，剔除坏储层，消除储层岩性、物性对测井响应值的影响。（4）利用电阻率曲线，通过选择合适的截止值，以消除油气层、膏盐层、火山岩、油页岩、泥灰岩等特殊岩性段对测井响应值的影响。（5）利用声波时差曲线，通过选择合适的截止值，剔除声波跳跃，以消除岩层界面对声波时差的影响。第四十页，共292页。经上述处理，可从大段岩层之中，拟合出一套分布稳定、沉积相同，不受岩性、物性、含油性、界面、井眼条件、特殊岩性段等因素影响的非渗透层的集合—“视标准层”。如图4—5为视标准层构成示意图，阴影部分为剔除井段，其余则为代表该井的视标准层。在横向上它具有岩、电特征相同或相似，可进行井间追踪对比，等同于标准层的特点。依据所构成的视标准层，通过交会分析，即可作出用于标准化处理的测井响应频率直方图。视标准层构成合理与否，关键看视标准层测井响应频率直方图分布形态，一般认为，若视标准层构成合理，其测井响应频率直方图分布符合正态分布。如图4—6为大港枣园油田，枣1274、枣1269井孔一段视标准层声波时差频率直方图，可以看出均遵循正态分布，说明该枧标准层的构成是合理的。

第四十一页，共292页。第四十二页，共292页。第四十三页，共292页。5.特征峰值的确立当选定标准层，局部标准层或构造视标准层之后，即可自动作出各井所选标准层或视标准层的测井响应频率直方图，从而可直观地读出其特征值，如图4—6（b），枣1269井孔一段视标准层声波时差特征值为300μs/m。第四十四页，共292页。6.定性分析与定量描述标准层或视标准层特征值确定后，如何正确地运用各种校正技术和方法？如前所述，标准层测井响应对比法、岩芯分析检验法、交会图法，通常适用于单井曲线标准化；直方图校正法、重叠图校正法、均值校正法均以关键井为基础，以标准层测井响应横向上的不变为依据。因此，不难设想，在关键井周围一定距离内，可以认为标准层测井响应值趋向一定值，因此，这些井可以用上述方法处理。但若超过一定距离（如跨岩石相带），即使同一标准层，其岩性、电性也不相同，肯定会发生趋势变化。因此，只有通过骨架分析、简单填图、趋势分析等方法进行多井间标准化处理。综上所述，在局部地区（同一岩石物理相单元）通过与关键井比较，仅利用直方图校正、重叠图校正、均值校正技术、标准层测井响应对比技术，取芯井分析检验，即可取得好的校正效果。但在区域上（不同的岩石石物理相带），则只有通过恰当的趋势分析，方可能更加真实地逼近地层信息，定量描述测井响应特征值在纵横向上的变化，具体步骤为：

第四十五页，共292页。（1）分析岩石物理相。（2）同一岩石物理相带的井，利用标准层测井响应对比法、直方图校正、重叠图校正、均值校正、交会图分析等方法处理。（3）不同岩石物理相的井，进行骨架分析校正、简单填图校正、趋势分析校正等。在利用趋势分析进行标准化处理时，首先应做出标准层或视标准层测井响应特征值在平面上的等值分布，定性分析特征值在平面上的分布趋势，以便事先确定趋势面次数，异常点位置。对于高次趋势分布，可通过分区划块，将其分为几个二次或三次曲面，对测井响应特征值进行处理，选择与实际相符的趋势图，定量描述测井响应特征值在平面上的变化规律，准确标定各井点标准化校正值。第四十六页，共292页。7.异常点处理在众多井点中，总有个别井点的测井响应值表现为特高或特低，在没有局部岩性变化的情况下，这往往是由于系统刻度偏差太大造成的。因此，在进行标准化处理时，为克服趋势分析往往仅反映了背景信息而掩盖了局部异常点影响的弱点，带将这些有限的特殊异常点荆除后，再进行趋势分析。而这些异常点的测井响应标准化校正量，可以通过均值校正技术求取，即邻井（4～6个井点）测井响应趋势平均值与该井测井响应值之差。此外，对新井可用此方法作类似处理。第四十七页，共292页。8.效果检验标准化效果如何，是很为人们所关注的问题。标准化效果可用以下几种方法来校验：（1）利用取芯井资料检验。通过各种方法进行标准化处理，可利用取芯井分析化验资料与标准化前、后取芯井测井解释结果比较。（2）利用多元逐步回归分析方法检验。在高度非均质地层中，储层参数往往受多种地质因素的影响。利用多元逐步回归分析法，逐步引入并剔除所构造出的变量形式，以最佳的模拟岩芯分析孔隙度、渗透率等储层参数检验各测井信息与岩芯分析资料间的相关程度及函数关系式的精度，同样可以检验标准化的效果。

第四十八页，共292页。（三）枣南孔一测井资料标准化1.枣南孔一段10口井资料标准化图4—7为枣南10口井孔一段视标准层声波时差特征值（实测值）的平面分布图。为更好地描述声测井特征值，消除运算过程中所固有的数学误差，沿工区中部声波时差低值区，即沿Z1278—Z1274—Z1973—Z1234线，分南北两区，分别进行趋势分析。表4—2（a）为北区孔一段视标准层声波时差特征值趋势分析结果；表4—2（b）为南区分析结果。

第四十九页，共292页。北区孔—段视标准层声波时差为指数形式，以三次曲面来逼近效果最佳。其数学表达式为：北区：△t=b1+b2x+b3y+b4x2+b5xy+b6y2+…+b10y3式中x、y为井位坐标；b1=19.079，b2=0.0334，b3=0.26，b4=0.0050，b5=0.0003，b6=-0.0001，b7=0.0002，b8=-0.0005，b9=0.0004，b10=-0.0002第五十页，共292页。南区：=b1+b2x+b3y+b4x2+b5xy+b6y2+…+b10y3式中b1=14.9991，b2=0.2009，b3=0.0641，b4=-0.0068，b5=-0.0045，b6=-0.0024，b7=0.0001，b8=-0.0000，b9=0.0001，b10=-0.0001可以看出，其高低偏差分布具有极大的随机性与不均一性，从而说明，这种偏差主要是人为的因素引起的偏离声波时差正常变化趋势的偏差。统计表明，偏差大于±10μs/m的井占34%，±5～±10μs/m的井占32.7%，因此，约有60.7%的声波测井曲线需要校正。

第五十一页，共292页。图4—8为孔一段视标准层声波时差趋势值平面上的分布，与图4—9比较，其分布趋势更加明显。

第五十二页，共292页。2.应用效果孔一段枣1272-1井，既有801测井资料，也有581测井资料，后者视标准层声波时差特征峰值为280μs/m，趋值为296μs/m，标准化校正量为-16.5μs/m，可以看出，该井801资料刻度较准。利用801资料或校正后的581资料进行处理，经与岩芯资料比较，孔隙度平均绝对误差可由±1.81％下降到±0.83％，平均相对误差由8.57％下降到4.23％，精度提高一倍。枣43井标准化前，测井解释孔隙度与岩芯分析孔隙度平均绝对误差为±5.52％，平均相对误差为24.2％，标准化后平均绝对误差下降为±1.02％，平均相对误差4.51％，精度增加了将近4倍。枣1340井，孔一段视标准层声波时差特征峰值320μs/m，趋势分析值340μs/m左右，标准化校正量为1.0μs/m，不用校正，孔隙度平均绝对误差±0.67％左右，平均相对误差2.85％左右。图4—10为标准化前后测井解释孔隙度对比图，从图中可以看出，标准化后的效果是显然的。

第五十三页，共292页。第五十四页，共292页。三、储层孔渗参数测井一地质综合解释（一）储层孔隙度测井—地质综合解释1.Ramer公式计算孔隙度利用声波时差估算地层孔隙度，通常应用Wyllie时间平均公式，由于该公式形式简单，对压实的砂岩基本上适用，因此一直沿用到80年代初期，尽管此期间对Wyllie公式作过一系列校正（如压实校正、泥质校正、油气校正等），但解释的孔隙度与岩芯分析孔隙度之间仍存在较大偏差。原因在于wyllie公式是近似的，认为孔隙度与声波时差之间是一种线性关系。然而实践证明，时差与孔隙度之间并非简单的线性关系，而是具有明显的非线性关系。Ramer等人（1980）提出了如下非线性公式，即Ramer公式：V=Vm（1-φ）2+Vfφ式中V、Vm和Vf分别是油层、骨架物质和孔隙流体的声速。对上式作运算，可得孔隙度：

φ=（1-

）-

y2

该式适用于φ<0.37的地层。（4—1）第五十五页，共292页。实践证明，上式算出的孔隙度比Wyllie公式更接近实际，它不必引入压实校正系数，计算结果还表明孔隙度对骨架时差△tma数值的选择是敏感的，而对流体时差△tf的数值选择不很敏感，油和水的时差可采用同一数值620μs/m。砂岩、石灰岩、白云岩骨架时差分别为：184μs/m，160μs/m，144μs/m。当孔隙度较小时，可采用并联网络表示。依据这样的模型，当孔隙度很大时所得到的计算公式与上式一致；当孔隙度不很大时（φ<0.37），所得到的结果与上式虽有某些相似之处，但仍差异明显。为了解释这种差别，Ramer等人引入了声波在多孔地层中传播时，具有迂曲效应的概念。这种迂曲效应在电阻率测井中，研究电流在多孔地层中流动时早已被观察到。然而，Ramer等人对声波传播的迂曲效应没有作深入的分析。

第五十六页，共292页。2.地层因素公式计算孔隙度Raiga等人（1986）提出了声波地层因素公式。这个公式是在Ramer等的基础上得出的。在重新处理了在Ramer等人的论文和其它文献中所提供的测井数据后，得到新的统计规律，并对Ramer等人提出的声波传播迂曲效应作了深入的论证，从而建立了新的计算公式和相应的物理模型。该公式是从Ramer公式得出的。具体过程如下：因Ramer公式右边第二项比第一项小得多，可以忽略，并将第一项中指数作经验处理，记作x，就得到：V=Vm（1-φ）x，φ=1-（）x式中x为岩性指数，其余参数的意义同前。实践证明，该式对φ<0.5的砂岩、石灰岩和白云岩均适用。而当φ>0.5时，要采用其它算式。第五十七页，共292页。图4—11（c）表示华北油田水饱和砂岩岩芯实测孔隙度与声波时差的关系。曲线（1）按Wyllie公式算出；（2）按Ramer公式算出；（3）按声波地层因素公式算出；（4）按简化的声波地层因素公式算出。Vp=Vm（1-φ）1.6≈Vm（1-1.6φ）φ=所选用的参数为：tf=620μm/m，tm=190μs/m（Ramer公式），tm=188μs/m（其它三个公式）。从图4—11（c）可看出，声波地层因素公式，尤其是它的简化形式，与实测数据符合得最好。

第五十八页，共292页。图4—11（a）表示安微油田的情况，图例同前。参数为：tm=184μs/m，（Ramer公式），tm=182μs/m（其它三个公式）。其余的参数同前，可以看出，地层因素公式和它的简化形式与实测数据符合得较好。图4—11（b）是江汉油田的情况。参数为：tf=600μs/m，tm=182μs/m（Ramer公式），tm=180μs/m（其它三个公式）。可以看出，以Ramer公式和地层因素公式与实际数据符合较好。当孔隙度大于0.37时，Ramer公式相当复杂，使用不便，而地层因素公式仍很简单（它的适用范围是φ<0.5）。第五十九页，共292页。此外，吉林油田根据岩芯分析资料得出了与地层因素公式相似的关系式：φ=0.683（1-182/△t）我们对大港枣园油田岩芯资料、测井资料进行详细分析，得到如下结果：孔一段：φ=1-（）孔二段：φ=1-（）

第六十页，共292页。3.储层孔隙度地质多元统计方法确定储层孔隙度的另一种方法可称之为正演法。即利用岩芯资料，直接刻度测井解释，利用地质多元统计方法，建立储层参数与测井信息间的最佳转换关系。之所以如此，是因为利用经验公式，如wyllie，Ramer公式、地层因素公式等求取储层孔隙度仅是对非均质储层作不同程度的平均。因此，就整体定性分析、油水层识别，利用经验公式求取精度或许会满足，但远不能达到对油藏定量描述所需求的精度。第六十一页，共292页。1）方法研究确定储层参数测井解释统计模型，通常有线性回归、多元线性回归、主因子分析及多元逐步回归等。实践证明，线性回归、多元线性回归，往往不能确定多变量中哪些变量对因变量起更重要的作用；主因子分析则是通过一系列线性变换，把数目较多的观测变量变换为少数几个主要的综合变量，即主因子。这几个较少的主因子既能尽可能多地反映原来因子的信息，它们之间又是彼此独立的，因此，不失为一种理想的统计方法；多元逐步回归分析是解决在建立回归方程时如何挑选重要变量（指标或因子），并确定其表达式的一种统计方法，利用这种方法。

第六十二页，共292页。一方面，可以自动地从大量的可供选择的变量形式中，选择对建立回归方程起重要作用的变量；另一方面，由于各种变量间的关系错综复杂，如渗透率，它与泥质含量、粒度中值、孔隙度及孔隙结构等参数间均呈非线性形式变化。这样往往难以确定它的数学表达式，但由于同一变量以不同形式出现时可看成是不同的变量形式（如x、x2、lg2x、lgx、、ex等均可作为新的变量），因此多元逐步回归分析方法，对重要变量选取在一定程度上包括了对变量表达式的选择，而这也正是多元逐步回归在确定储层参数测井解释模型中的优越性。当然，由于孔隙度主要与声波时差之间相关密切，因此，线性回归、多元线性回归分析方法在某些油田或地区，同样会获得好的效果。

第六十三页，共292页。2）岩芯资料数字化岩芯资料数字化是准确建立储层参数解释模型（统计模型）的关键，因为通过岩芯资料数字化，可以使岩芯分析的离散数据，转化为与测井响应相一致的数字记录，而通过并带，将其与相应井段的测井资料归并于一起，通过校深，使岩芯分析资料与测井均有准确的深度对应关系。考虑到岩芯分析资料分辨率远大于测井资料纵向分辨率，为使测井数据和岩芯分析数据相匹配，可对岩芯资料数字化后的数据去伪存真、滤波、平滑。确定了枣园油田枣南断块关键井之后，利用岩芯分析程序（CORE），通过线性插值或重复再现的方式，将关键井岩芯分析资料全部转换为LA716文件，通过并带校深使岩芯分析数据与测井资料具有好的对应关系。

第六十四页，共292页。第六十五页，共292页。3）枣园油田储层孔隙度测井解释统计模型（1）模型建立由图4-12可看出，孔一段孔隙度低于0.2，声波时差大于298μs/m的点，均受到泥质含量的影响。由于孔二段储层泥质含量少，碳酸盐岩含量相对较高，其间关系较为规范，通过回归分析得到如下函数关系式：φ=Alg△t+B式中φ—目的层孔隙度，％；△t—目的层声波时差，μm/m。对孔一段：A=130.629，B=-302.733，相关系数R=0.964，平均绝对误差为±0.803％，平均相对误差为3.6941％。对孔二段：A=106.88，B=-238.2，相关系数为R=0.92，平均绝对误差±1.2％。第六十六页，共292页。上述φ—△t间关系式通常适用于泥质含量小（小于5％）的砂岩，为了更确切地描述孔隙度与田，井信息间的函数关系式，利用多元逐步回归分析，通过尽可能多地构造一些变量形式（如x，x’，lgx，l/x，/等）。自动地选择与孔隙度相关最密切的变量形式。通过多元逐步回归，并经反复检验，得到孔一、孔二段储层孔隙度与测井信息间的转换关系：孔一段：φ=A.lg（△t/100）+△φ其中A=19.90，△φ=B.lg2（△t/100）+CV’sh+D；B=-19.70，C=-0.2727，D=-4.762V’sh=△SP=式中△t—目地层声波时差，μs/m；φ—目的层孔隙度。

第六十七页，共292页。相关系数R=0.75；平均绝对误差为±1.45％，平均相对误差为6.22％；平均绝对偏差低于0.01％；平均相对偏差为0.45％孔二段：φ=A*lg（△t/100）+△φ式中：A=106.88，△φ=B.V’3sh+C，B=-110.67，C=-24.457，相关系数R=0.78，平均绝对误差为±11.85％，平均相对误差8.42％，平均绝对偏差低于0.01％，平均相对偏差为1.07％。可见，不同层位孔隙度与声波时差、泥质含量（含细粉质）间关系不尽相同。孔一段孔隙度与声波时差呈对数形式递变，与泥质含量呈线性形式递变；孔二段孔隙度与声波时差之间也以对数形式递变，与视泥质含量间呈3次幂形式递变，造成这种现象的原因是孔一段储层以粒间孔隙为主，泥质含量与细粉砂含量较高，粘土矿物以蒙脱石为主。孔二段储层以次生孔隙为主，泥质含量较低，碳酸盐岩含量较高，孔隙度主要受碳酸盐岩含量影响。

第六十八页，共292页。图4—13为枣南孔一、二段岩芯分析、测井解释孔隙度相关对比图，可以看出，利用上述公式所求孔隙度精度较高。

第六十九页，共292页。（二）储层渗透率测井地质综合解释1.渗透率常规测井解释模型现有的方法基本上都是通过大量实际资料的统计，寻找出测井参数或转换后的某种地层参数与岩芯分析渗透率之间的相关关系。然后，将这种关系推广到未知井的渗透率计算。几十年来，国内外利用孔隙度和束缚水饱和度估计岩石渗透率，尽管提出的方程形式各异，但基本可用一个通式来表示，即：K=式中C、a、b，对于一定的地区，一定的油气类型和岩性是一种统计常数，可通过自由水面之上含油气地层的大量岩芯分析数据确定。第七十页，共292页。围绕这一关系式，国内外各测井公司或研究单位，提出了各自的统计经验公式。如德莱赛公司的关系式：K=0.136

大港油田第三系的关系式：K=1.023；河南魏岗油田的关系式：K=500

考虑到Swi通常与泥质含量、粒度中值相关密切，因此，又有：K=f（φ，Vsh）或K=f（φ，Md）之类的公式。总之，影响渗透率的因素众多，从而导致求解渗透率的公式多，但如何利用测井信息求准渗透率，至今仍是测井攻关的难题。

第七十一页，共292页。2.利用地质多元统计方法确定渗透率以枣园油田为例，通过分析渗透率与岩性、物性、含油性及电性关系，认为枣南孔一、孔二段渗透率，无论在纵向还是在横向上，非均质程度较高。由于孔一段以原生孔隙为主，沉积相对简单，渗透率在纵横向上变化较为稳定；孔二段以次生孔隙为主，不同油组沉积特征不同，且不同断块渗透率变化较大。如枣40块孔二Ⅱ岩芯分析平均渗透率为156.1×10-3μm2，枣111块岩芯分析平均渗透率为22.8～10-3μm2，枣北孔二Ⅱ岩芯分析平均渗透率为112.1×10-3μm2，枣40块孔二Ⅳ岩芯分析平均渗透率为17.5×10-3μm2，枣111块孔二Ⅳ岩芯分析平均渗透率为16.6×10-3μm2，枣南孔一段岩芯分析平均渗透率为163.5×10-3μm2。可以看出，不同层段、同一层段不同区块，渗透率值变化很大，若将其毫不区分地统一分析，势必会带来很大的误差和困难。第七十二页，共292页。分析表明，不同的孔隙区间，渗透率值递变梯度不同，很难用一简单的函数形式来描述其间的内在联系。为解决此问题，研究中采用分层、分块、分相带建立渗透率测井解释模型，以便最佳地逼近岩芯分析渗透率。孔一段以冲积扇膏盐湖沉积为特征，主要储油层一般集中在扇中辫状河道、心滩沉积中。以细砂、粗粉砂沉积为主，孔隙度分布于20～28％之间，渗透率则分布于几十到1600×10-3μm2之间，漫流沉积通常以粉砂岩、泥质细砂、泥质粉砂岩为主，粒度较细，孔隙度5—20％，渗透率则分布于0.5×10-3μm2到几十毫平方微米，为此，以微相划分为依据，把孔隙度作为控制参数，将储层分为三大类：

第七十三页，共292页。（1）当孔隙度高于25％，相当于辫状河道及心滩主体沉积。根据前述四性关系分析，构造出一系列变量形式，即以孔隙度、视泥质含量、声波时差、感应电阻率等为基础变量，而以其线性形式、指数形式、对数形式等为新的变量，利用多元逐步回归分析建立岩芯分析渗透率与测井信息间的最佳函数关系式：经多元逐步回归得到如下函数关系式：lgK=AlgK1+Blg2K1+C.lgφ+DK1=A=9.534，B=-2.744，C=8.2055，D=-0.8711。式中φ———孔隙度，小数；——视泥质量，％；复相关系数R=0.77，平均相对误差37％。可以看出，在高孔、高渗地区，渗透率主要与孔隙度值有关。渗透率与孔隙度（φ）及孔隙度与泥质含量之比（φ/Vsh）成对数形式。

第七十四页，共292页。（2）孔隙度20～25％之间，该类储层主要属于辫状河道、心滩近侧缘沉积，孔隙分选较好，渗透率一般几个到百毫平方馓米，解释模型为：lgK=A.φ3+BlgK1+C+D式中A=5.4，B=-0.1613C=0.007145，D=1.5203K1=e（10.φ）lg2（Rt/Rtc）/Vsh，Rtc为油层下限值，孔一段Rtc≈3.0相关系数R=0.72，平均相对误差45％，样品点平均值为147×10-3μm2。可以看出，当储层孔隙度为20～25％时，其所对应渗透率，不仅与孔隙度、视泥质含量有关，而且还与反映储层孔隙结构、油水层特点的电阻率值具明显的相关关系。第七十五页，共292页。（3）孔隙度低于20％，此类储层主要为漫滩沉积，其粒度细，泥质含量高，渗透率一般几个到几十毫平方微米、解释模型如下：lgK=AlgK1+B式中A=0.54，B=-0.81，K1=e20φ/复相关系数R=0.79，平均相对误差50.116％。可以看出，此类储层渗透率与孔隙度、泥质含量相关密切。综上所述，不同沉积类型不同储层特征，不同区块和层位，储层后生成岩变化不同，导致渗透率变化规律不同。从而使测井解释模型也有所不同。渗透率与其它地质、测井信息之间关系复杂，很难用简单的线性模型、单变量模型来描述。

第七十六页，共292页。图4—14为利用多元统计模型所求枣南孔一段渗透率与岩芯分析渗透率相关对比图。可以看出，其解释精度较高。

第七十七页，共292页。（三）储层参数神经网络模拟及预测如前所述，利用测井信息求取储层参数通常采用经验模型或统计模型。所谓经验模型即指利用前人研究的经验模型，如孔隙度用Willy时间平均公式、Ramer公式、地层因素公式等，通过调整参数达到求解之目的。所谓统计模型则是指利用研究区实验室分析化验资料，经过数理统计，建立储层参数的最佳函数关系式。第七十八页，共292页。综合国内外研究资料，确定储层参数测井解释经验模型或统计模型通常有实验室分析测定、回归分析、主因子分析及最近几年刚刚兴起的地质统计学预测、神经网络模拟等方法。经过近十年的探讨和研究，我们认为回归分析、主因子分析，用于关键井评价，会取得十分满意的效果。用于多井评价，则需要极精细地对全油田测井资料重新刻度，只有用刻度后的测井资料，才可求得平面上呈规律性分布的储层参数。使用多元逐步回归分析方法，作为大港枣园油田关键井研究及多井评价的主要方法，在对全油田测井资料进行精细刻度基础上，分层、分块、分相带建立了适应于研究区的储层参数解释模型，取得了明显的效果。然而，伴随计算机技术的飞速发展，涌现出许多可调性更强的技术方法，利用神经网络模拟技术预测储层参数则是目前令人耳目一新的方法。第七十九页，共292页。1.人工神经网络—误差反向传播模型（EBP）人工神经网络模拟生物神经元系统之间的激励过程，它的基本构成单位是节点，又称神经元。神经网络是由许多计算简单的节点连接而成，每个节点可以有很多输入途径，把对所有的输入信号进行线性加权组合作为节点的输入，然后，依据传递函数和阈值进行映射，输出结果作为下一层节点的输入信号。神经网络模型通常由输入层、输出层和连接两者的隐层组成，其中隐层的数目可以多于一层。同一层之间的节点可以不连接，相邻两层的节点两两连接起来，隐层的节点数可以任意规定，考虑到算法的稳定性、容错能力以及有效率，隐层的层数和每一隐层的节点数选择要合适，不能过多或过少，输出层节点数要等于期望输出的个数，输入层节点数要等于输入样本各分量的个数。激励函数采用S型函数：f（x）=[1+th（x）]=[1+]（4—17）其中，θ为节点的阈值。

第八十页，共292页。网络前一层节点的输出作为后一层节点的输入。同一层各节点的输出值，由于两节点间的连结权重不同而被放大或被衰减或被抑制，每一节点的激励输出值由节点输入传递函数和阈值确定。误差反向传播（EBP）型的网络是神经网络中一个最大的家族，它由其权值实现正向映射。EBP型的网络都是把当前权值作用下网络的输出与希望实现的映射要求的期望输出进行比较来学习的，是一种简便有效和专用于层次型网络的学习算法，它利用给定的训练样本，在学习过程中不断修正内部权重和阈值，使实际输出与期望输出非常接近。第八十一页，共292页。具体算法如下：设有m层网络，若在输入层加上输入模式，设第k层第i单元由第k-l层输入的总和为Ujk，输出为Vjk，由第k-1层的第i个神经元到第A层第j个神经元的结合权值为Wijk-1，各神经元的输入与输出关系函数是f（u），则各变量的关系为：

Vjk=f（Ujk）

Ujk=

设输出层第j个神经元的期望输出为Yj，实际输出为Vmj，它由输入模式和各层的权值决定，其误差函数为：r=求权值W，使r达到最小，求取Wij的方法是采用最速下降法：W（t+1）=W（t）-其中ε>0，（-dr/dw）|w（t）称为下降方向，多维情形时负导数变成负梯度，即所谓的最速下降方向。

第八十二页，共292页。由公式（4—18）、（4—19）（4—20）得：Vjm-yik其中：

第八十三页，共292页。其中：为了改善收敛性，将公式（4—26）改成：

也即后一次的权值更新值适当考虑到上一次的权值更新值，最后得到：

由djm代入公式（4—26）和（4—29）求出Wijk-1，再代入公式（4—27）可求出djm-1，代入公式（4—26）和（4—29）又可求出Wijm-2，…，直到求出Wij（l）.为此，从最上层即输出层开始，根据公式（4—26）～（4—29）将误差依次向后传播，不断修正各内部连接权重，直到输出的结果满意为止。

第八十四页，共292页。2.孔隙度模拟及预测通过前述分析表明，本区孔隙度与SP相对幅度值、声波时差间相关关系密切，因此，在建立孔隙度解释模型时，充分考虑了上述因素的影响，从而形成了如下网络训练参数文件（表4—3）。

第八十五页，共292页。图4—15为岩芯分析孔隙度与神经网络模拟孔隙度对比图，两者相关极为密切，其平均绝对误差小于±1％，平均相对误差5％左右。

第八十六页，共292页。3.渗透率模拟前述表明，渗透率与岩性参数、物性参数相关密切，由于受取样密度限制，极难确定渗透率与测井信息间直接的关系。然而，由于神经网络模拟在计算过程中，首先采用数据归一化，因此，可以用泥质含量、孔隙度与渗透率直接建立关系，以弥补由于取样密度小所带来的岩电归位难这一问题。工作中，将孔隙度、泥质含量作为输入层，渗透率作为输出层，形成渗透率学习网络（见表4—4）。

第八十七页，共292页。图4—16为大港深层储层渗透率神经模拟与岩芯分析间对比图，显然两者相关极为密切。此外利用神经网络模拟及预测技术，还可进行岩性参数、孔隙结构等参数计算，基本原理相同，关键在于组织好训练样本。

第八十八页，共292页。四、陆相储层原始含油饱和度研究（一）概念油藏原始含油饱和度是计算石油天然气储量、可采储量的重要参数。含油饱和度不仅作为独立参数影响储量计算的精度，同时也是判断油、水层，研究有效厚度的重要指标之一。长期以来，国内油田储量计算所选用的含油饱和度值，主要来自油基泥浆取芯井、密闭取芯井及昔通取芯井所计算的资料。然而由于油田取芯井数目有限，特别是油基泥浆取芯井，密闭取芯井数目更少。仅以几口井分析资料代表高度非均质的油田，势必带来很大的误差，因此，开展原始含油饱和度测井、地质综合解释极为必要。1.确定油藏原始含油饱和度岩芯直接测定法，也即利用油基泥浆取芯、密闭取芯、冷冻密闭取芯井底蜡封取芯、大直径取芯直接测定。50—60年代，为了获取地层条件下原始含油饱和度，发展了油基泥浆取芯，尽管其成本昂贵，但仍受国内普遍重视，广为应用。70年代至今，国内普遍采用密闭取芯技术。使用油基泥浆取芯或密闭取芯直接测定饱和度成为目前储量计算中最准确的方法。2.应用毛管压力计算利用实验室毛管压力资料，确定油藏原始含油饱和度，在国外广为应用。其精度和油差泥浆取芯结果相提并论。误差仅为5％左右。国内由于难以求准油藏条件下油与水的界面张力和润湿接触角，目前还只在低级别储量计算中使用。

第八十九页，共292页。3.相关统计法即利用油基泥浆或密闭取芯井岩芯分析资料，统计已知束缚水饱和度与其它因素问的定量关系。前人研究认为，渗透率和束缚水饱和度常存在如下函数关系式：

（4—30）

（4—31）或

（4—32）式中ai及C均为常数。斯仑见谢公司从油田研究中，将一些常用公式，总结为一种经验公式，对于含有中等密度的原油采用：

（4—33）

而对于干气储层则变为：（4—34）第九十页，共292页。近几年，国内外许多油田，较普遍以孔隙度与渗透率对数之积来表示与束缚水饱和度之间的关系。然而，必须看到，储油层中岩石含水饱和度的数值与石油在原始含水层中的聚集过程、石油粘度、油水分界面上的表面张力、岩石中的颗粒分选、油水接触面与岩芯位置的接近程度，岩石中粘土含量，特别是岩石孔隙大小和分布等有关。

4.测井解释求取法70年代以前，国内外把测井解释含油饱和度多用于油水层的定性判别。80年代，随着测井技术的不断发展，特别是油藏描述技术的发展，利用测井解释所求饱和度定量评价储层、计算石油储量已大势所趋。尽管以阿尔奇公式为基础派生出计算原始含油饱和度的公式50余个，但目前各石油公司常用的只有阿尔奇公式、Simandoux公式、Wamman—Smits方程、Fertl公式、印度尼西亚方程等。不同类型公式，适应于不同储层类型。

第九十一页，共292页。1.含油高度对含油饱和度的影响利用多元回归分析，可定量描述含油高度与含油饱和度间的一般函数关系式，研究表明，含油高度与含油饱和度之间存在如下形式的函数关系式：

（4—35）不同油藏或同一油藏不同物性的油层具有相同的变化形式，递变梯度不同，如枣111块孔二Ⅱ油组2小层油藏，当渗透率大于2×10-3μm2时，A=0.264506×10-1，B=0.115834×10-2。当渗透率小于2×10-3μm2时，A=0.26598×10-1，B=0.114493×10-2。孔二Ⅳ油组油层，A=0.928779×10-1，B=0.147228×10-2。显然，上述各式主要区别在于A值不同。分析表明，储层物性变差，A值增大，而B值变化很小。有的闭合高度很大的油藏，几百米内，含水饱和度仅变化23％，对这种油藏的纯油段来说，含油高度对含水饱和度影响不大，如大庆油田是高油柱油藏，渗透率大于1550×10-3μm2，的油层，在构造顶部海拔-650m处（相当于油水界面以上120m），含水饱和度为12％左右，海拔-950m（油水界面以上20m）为20％，纯油段300m井段内，含水饱和度仅变化8％，海拔-1000m（油水界面以上70m）为23％，-1050m（油水界面以上20m）为35％，-1070m处为55％（见图4—17）。

（二）影响原始含油饱和度的地质因素分析第九十二页，共292页。第九十三页，共292页。2.岩石物性对含油饱和度的影响对一个具有一定含油高度的油藏来说，岩性和地层流体性质变化不大，产油层含水饱和度与储集层孔隙度、渗透率明显相关。分析枣园油田孔一段、孔二段纯油层段含水饱和度与孔隙度之间关系，表明同一油层段内，随孔隙度的增加，含水饱和度逐渐减低。经回归分析，得出孔隙度与含水饱和度间的最佳函数关系式：孔一段：相关系数R=0.9131，平均绝对误差±4.5％，平均相对误差11.4％，平均绝对偏差为0。孔二段：相关系数R=0.7011，平均绝对误差±11％，平均相对误差26.8％，平均绝对偏差为0。孔一、二段纯油层段随渗透率的增加，含水饱和度减小，反映储层物性越好，束缚水饱和度越低，两者之间存在如下的关系式：孔一段：相关系数R=0.6482，平均绝对误差±8.56％，平均相对误差19.630，6，平均绝对偏差为-1.3％。孔二段：相关系数R=0.7728，平均绝对误差±9.96％，平均相对误差22.7％，平均绝对偏差为-1.66％。此外从毛管压力曲线分布可看出，随孔隙度、渗透率变小，毛管压力曲线分布逐渐远离纵坐标轴。高孔隙度、高渗透率样品的毛管压力曲线有明显的平台，有接近90°的拐角，过渡段很小，束缚水饱和度很低，低孔、低渗毛管压力曲线近似一条斜线，没有明显的平台和拐角，排驱压力高，束缚水饱和度高。

第九十四页，共292页。3.岩性因素时含油饱和度的影响泥质含量、粒度中值往往是影响储层孔隙度、渗透率、孔隙结构特性的主要因素。因此，与原始含油饱和度之间也存在极为密切的联系。图4—18为枣南孔一段纯油层段泥质含量（含细粉砂）与含水饱和度的关系图，可以看出.随泥质含量的增加，含水饱和度增加，当含水饱和度大于60％左右时，含水饱和度的增加与泥质含量之间无明显变化，说明当含水饱和度大于60％，泥质大于30％时，油层是无效的。通过回归分析得出含水饱和度与泥质含量（含细粉砂）间的最佳函数关系式：

（4—40）相关系数R=0.8465，平均绝对误差±8.4％，平均相对误差17.98％，平均绝对偏差为-1.6％。

第九十五页，共292页。统计表明，孔一段纯油层段随粒度中值减小，水饱和度增加，当粒度中值低于0.06mm时，含水饱和度与粒度中值之间无明显关系，这也说明，当粒度中值低于0.06mm左右时，油层是无效的。通过分析可得出如下函数关系（4—41）

相关系数R=0.56，平均绝对误差±9.3％，平均相对误差21.8％，平均绝对偏差为-1.5％。

4.孔隙结构对含油饱和度的影响对一个具有一定含油高度的油藏来说，岩性和地下流体性质变化不大，产油层的含水饱和度主要受储层孔隙结构的影响。

图4—19为物性相同，岩性孔隙结构不同的两条毛管压力曲线，可以看出，由于孔隙结构的影响，即便物性相同，其间的流体分布也不同。

第九十六页，共292页。西北大学曲志浩根据G.D.Hobson公式导出了最小含油（有效）喉道半径（rmin）计算式为：

（4—42）对结果影响很小，可忽略不计。在水动力微弱条件下，4.9L也可忽略。上式简化为：

（4—43）式中σ——地层油水界面张力；h——油柱高度；

ρw和ρo——地下水和油的密度；

——孔隙平均半径；L——油藏宽度；dh/dl——水头差。利用rmin根据压汞资料可以计算一系列参数，诸如φe、无效孔隙百分比、rmin、控制的润湿相饱和度（Smin）、储油指数DS等。从而可研究Sw与上述参数之间的关系。唐阶廷（1990年）对二连盆地阿尔善地区蒙古林油田砾岩油藏研究得出，原始含油饱和度与常规物性关系不大，而与储油指数、有效喉道峰值、无效孔隙百分比等孔隙结构参数之间具有统一的、良好的分布关系。

第九十七页，共292页。1）原始含油饱和度与储油指数的关系储油指数为有效喉道平均半径与最小含油喉道半径的比值。储油指数越大，Sw越低，呈较好的线性关系（图4—20），但点子欠集中。

第九十八页，共292页。2）原始含油饱和度与DS的关系DS为有效喉道峰位半径D与有效汞饱和度S的乘积，关系示于图4—21。

第九十九页，共292页。3）原始含油饱和度与无效孔隙百分比的关系与上述关系图比较，是关系最好的一条曲线（图4—22），点子较集中，带较陡窄。当油层全为有效孔隙时，只有大约5％的孔壁吸附薄膜水饱和度；当全为无效孔隙时，含水饱和度100％。其间含水饱和度随无效孔隙百分比增大而增大，这就更清楚地说明了安山岩和砾岩含水饱和度高的原因。安山岩平均无效孔隙百分比最大，达84.2％，分布在图的右上角，平均束缚水饱和度89％；砾岩无效孔隙百分比低于安山岩，平均71％，分布在图右上部，平均束缚水饱和度80％。

第一百页，共292页。5.地层的油水密度差对原始含油饱和度的影响图4—23为李淑贞（1989年）依据国内外几个油田的资料，选择距油水界面较远，含油、水饱和度随油柱高度变化不大区段的袖基泥浆、密闭取芯实测资料，编制的各油藏含水饱和度与渗透率的关系图。该图表明，在相同渗透率条件下，随着地层油水密度差的增加，原始含水饱和度越来越高。同时，距油水界面相近地区也有类似的关系，如图4—23。

此外，统计表明张力越大，含水饱和度越高。完全亲水的岩石润湿角等于零，含水饱和度高。润湿角增大，岩石亲水程度降低或变成中性，含水饱和度亦降低。亲油岩石润湿角大于90°，含水饱和度更低。所以，亲油油藏的过渡带很小，甚至可以忽略，其含油饱和度比亲水油藏高。综上所述，原始含油饱和度主要受上述五个因素影响，但不同地区、不同类型油藏，各因素对原始含油饱和度的影响程度不同。

第一百零一页，共292页。（三）利用实验室毛细管力资料计算原始含油饱和度油藏中，油水分布状态是毛管压力与驱动压力平衡的结果。用现代实验技术模拟了油驱水的油藏形成过程，测得了流体饱和度与毛管压力的关系曲线，从而为利用岩芯毛管压力曲线计算原始含油饱和度提供了可能。利用毛管压力资料计算原始含油饱和度可分为如下几个步骤：（1）J（Sw）函数的求取：当毛管压力试验为水银—空气系统时，δ=480M——N/m，θ=140°式中J（Sw）——J函数，无因次；Pc——毛管压力，MPa；K——空气渗透率，10-3μm2；φ——孔隙度，小数。（2）J函数曲线的绘制。主要用目估或由计算机自动绘制J函数。（3）室内平均毛管压力曲线的求取。据

式中——平均毛管压力，MPa；——常数=式中ki——I样品渗透率；φ——I样品孔隙度；J——J函数，无因次。

第一百零二页，共292页。（4）用平均毛管压力曲线确定原始含油饱和度用平均毛管压力曲线确定原始含油饱和度通常有两种方法。一种是利用油藏毛管压力曲线确定原始含油饱和度，步骤为：（1）将室内平均毛管压力曲线换算为油藏条件下毛管压力曲线由毛细管压力计算公式式中pc——毛细管压力，Mpa；σL——液体两相的界面张力，mN/m；θc——流体与固体的接触角；r——毛细管半径，μm。可分别写出实验室毛细管压力表达式和油藏毛管压力表达式：

（4—44）

（4—45）式中

σθ、θR和（pc）L——分别为实验室内的界面张力、接触角、毛细管压力，一般σHg=480mN/m，σHg=140°。σR、θR、（pc）L——分别为油藏条件下界面张力，接触角，接触角毛细管压力。由式4—44、4—45可得：

（4—46）考虑到油气未进入油藏前，岩石都为亲水，θR（θow油水岩石接触角）为零，（Pc）R=1.31。不同油田、不同储层类型σR不同。

第一百零三页，共292页。（2）将油藏条件下的毛细管压力换算为油柱高度众所周知，油藏的毛管压力为油水的重力差所平衡，即：H=（4—47）式中H