裂缝性储层产能综合测井评价新方法及应用_沈钦宇.pdf

测 井 技 术WELL LOGGING TECHNOLOGYVol.47 No.2 Apr 2023第47卷 第2期 2023年4月文章编号：1004-1338（2023）02-0152-09裂缝性储层产能综合测井评价新方法及应用沈钦宇1，李盛清1,2，崔云江3，苏远大1,2，王培春3，唐晓明1,2（1.中国石油大学（华东）地球科学与技术学院，山东 青岛 266580；2.青岛海洋科学与技术国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室，山东 青岛 266071；3.中海石油（中国）有限公司天津分公司，天津 300459）摘要：渤海潜山油藏孔隙结构和裂缝网络复杂，储层非均质性强，井间试产差异大。常规测井评价技术往往不适用于裂缝性储层。因此，需要开发评估潜山裂缝储层产能的方法。采用多元统计方法因素分析法，综合声波、电阻率、井壁成像等多种方法测井的结果，得到储层流体运移特性的控制因素。通过在该方法中结合岩石物理建模和岩石力学流体传导率分析，建立表征储层流体渗流性能的综合模型并用于评价潜山裂缝性储层的产能。该模型已在渤海潜山裂缝性油藏区块的勘探井和生产井中进行测试，能够拟合井的生产率并预测新井的产量，为综合多学科测井技术数据评价裂缝储层产能提供了一种新方法。关键词：裂缝性储层；声波测井；多元统计分析；岩石物理建模；岩石力学分析；产能评价中图分类号：P631.84 文献标识码：ADoi：10.16489/j.issn.1004-1338.2023.02.005A New Comprehensive Well Logging Data Method for Evaluating Fracture Reservoir Productivity and Its ApplicationSHEN Qinyu1,LI Shengqing1,2,CUI Yunjiang3,SU Yuanda1,2,WANG Peichun3,TANG Xiaoming1,2(1.School of Geosciences,China University of petroleum(East China),Qingdao,Shandong 266580,China;2.Laboratory for Marine Mineral Resources,Qingdao National Laboratory for Marine Science and Technology,Qingdao,Shandong 266071,China;3.Tianjin Branch,CNOOC China Limited,Tianjin 300459,China)Abstract:The buried hill reservoirs in Bohai oilfield consist of complex pore structures and fracture networks,resulting in strong reservoir heterogeneity and large differences in test productivity between wells.Conventional evaluation techniques are often inapplicable to the fracture reservoirs.There is a strong need for developing methods for evaluating the buried hill fracture reservoir productivity.By using a multivariate statistical method,the factor analysis,this paper integrates the results of various logging methods,including acoustic,resistivity,borehole wall imaging,and other logging data to obtain controlling factors for the reservoir fluid transport property.By incorporating rock physics modeling and rock mechanics fluid conductivity analysis in the method,a comprehensive reservoir fluid transport model is obtained and used to evaluate the productivity of buried-hill fracture reservoirs.This method has been tested using in both exploration wells and production wells for a buried hill fractured reservoir block in the Bohai sea.For both scenarios,the model is able to fit the productivity of the wells and predict the production of new wells.The results of this work provide a new method for evaluating productivity of fracture reservoirs by integrating data from multidisciplinary well logging technologies.Keywords:fractured reservoir;acoustic logging;multivariate statistical analysis;rock physics modeling;rock mechanics analysis;production capacity evaluation基金项目：国家自然科学基金“井中低频声场诱发复杂压裂缝动态渗流响应规律及其导流能力测井评价方法”（42174145）；国家重点研发计划“声波远探测技术研究”（2019YFC0605504）；中国海洋石油集团有限公司科技项目“渤海复杂潜山油气藏精细油藏描述及高效开发技术研究”（CNOOC-KJ135ZDXM36TJ03TJ-GD2020-01）；中央高校基本科研业务费专项资金资助“井中多极声源的方位接收远探测波场模拟与实验研究”（20CX06077A）第一作者：沈钦宇，男，1997 年生，硕士研究生，从事声波测井处理解释研究。E-mail：通信作者：唐晓明，男，1955 年生，教授，博士，博士生导师，从事地球物理（特别是声波）测井、岩石物理学、地震波传播及测量研究。E-mail：沈钦宇，等：裂缝性储层产能综合测井评价新方法及应用第47卷 第2期153 0 引 言随着油气勘探不断向纵深发展，国内外勘探发现了大批大型潜山油气藏，潜山油气藏逐渐成为油气勘探的重要领域。潜山油气藏油气资源储量规模巨大，展现出广阔的勘探前景。渤海湾盆地在太古界变质岩潜山勘探中取得了重大成果和突破1，渤海海域辽西凸起发现了锦州25-1南变质岩潜山油气田2。济阳坳陷埕北地区太古界发育变质岩裂缝性储层，其中多口井获5090 t/d的高产工业油流3。渤中坳陷渤中19-6大气田储量超千亿立方米，为渤海湾盆地寻找大气田指明了新的方向4。产能预测一直是油气勘探开发领域的重要一环，随着渤海油田深层潜山的勘探突破，潜山储层的产能精确评价不仅能够节省勘探阶段的测试费用，还可以优化井位部署，为后续的高效开发提供指导意见。但潜山储层储集空间复杂多样，除了发育孔隙结构外，裂缝也十分发育，导致储层非均质性强，井与井之间的测试产能差异大。目前在产能预测方面，主要是基于渗流力学达西定律所建立的产能预测模型进行产能评价。前人通过将孔隙度转换为渗透率，建立有效渗透率与产能指数的函数关系进行产能预测5，用原状地层电阻率和冲洗带电阻率表征储层流体流动能力进而预测产能 6，基于岩石物理实验由岩石绝对渗透率求取油气层有效渗透率进行产能预测7，从节点分析角度建立新的油气产能预测模型，利用节点分析法预测油气井产能8，通过数学推导建立裂缝性油藏模型进行产能预测9，基于核磁共振测井数据采用新的岩石物理转换模型求取相对渗透率与饱和度计算含气量10，基于逾渗理论与离散裂缝模型建立裂缝性气藏产能计算公式11。除了基于渗流力学理论产能预测外，不少学者针对特定区块的地质情况，建立测井资料与产能的关系，采用人工神经网络技术通过测井资料预测油气储层产能1213，利用斯通利波渗透率与核磁共振渗透率剖面积分预测产能 14，基于多元回归分析预测油气产能15，建立岩石弹性模量与产出剖面测井关系，定量评价潜山储层产能16。可以看出，无论是基于达西定律的产能预测模型还是测井数据与产能的拟合经验公式，都能进行产能的预测评价，但由于太古界潜山内幕裂缝性储层横向变化快，非均质性强导致渗流规律复杂，同时也缺乏相应的分段产能测试资料，使得基于渗流理论建立的产能预测模型在渤海油田潜山裂缝性储层应用效果较差。本文针对渤海油田某区块潜山裂缝性储层的产能评价难题，采用多元统计分析方法综合多种测井资料，得到反映储层渗流能力的综合渗流因素，结合岩石物理实验规律与岩石力学流体疏导性分析，构建综合渗流函数，由综合渗流函数积分剖面与产能的拟合关系建立产能预测模型，从而准确预测潜山裂缝性储层的产能，有效指导油气田后续勘探、开发工作。1 现有产能评价方法研究地层渗透率是油气产能评价的关键参数，渗透率的提取是斯通利波的重要应用。斯通利波在井壁传播过程中会与渗透性地层中的流体发生相互作用，导致斯通利波的主频向低频偏移及到时滞后。利用斯通利波的时移与频移特性能够反演地层渗透率。针对潜山裂缝性储层的斯通利波，将理论模拟与实际测量斯通利波的主频和到时进行匹配，采用最小二乘法构建潜山裂缝性储层渗透率的计算公式1718。Ec,msdc,theosynsyn2c,msdc,theoK QffTT,-()=-()+-(1222)2（1）式中，K为总渗透率，mD*；Q 1为波的非弹性衰减；fc,theo和fc,msd分别为理论模拟与实测斯通利波的频移，kHz；Tc,theo和Tc,msd分别为理论模拟与实测斯通利波的到时滞后，ms；syn2为理论模拟斯通利波中心频率的方差。将斯通利波渗透率与核磁共振渗透率剖面进行积分，积分结果与PLT（生产测井仪）产液剖面测井具有很好的一致性14。中国学者也发现弹性模量与潜山储层产能具有很好的相关性，并建立了两者的经验性公式16。将以上2种方法应用到潜山裂缝性储层产能评价中（见图1）。斯通利波渗透率积分剖面与产能具有一定的相关性，但数据离散程度大，导致预测误差较大见图 1（a）。用压缩系数即弹性模量倒数的积分预测产能，其效果和斯通利波渗透率预测方法一样见图 1（b）。由于潜山裂缝性储层储集空间复杂，储层非均质性强，缺乏有效的储层产出能力评价技术手段。因此，考虑综合不同的方法，结合阵列声波测井、成像测井、常规测井等资料开展多信息技术裂缝性潜山产出能力评价研究，建立产能预测模型，降低预测误差。*非法定计量单位，1 mD=9.87104 m2，下同2023年测 井 技 术154 2 测井数据产能综合评价方法2.1 渗流综合因素分析针对渤海油田潜山裂缝性储层裂缝的发育程度，采用纵波走时层析成像19、正交偶极各向异性 20、斯通利波衰减与反射系数21、斯通利波渗透率22等声波测井方法进行处理，结合常规测井资料与成像测井资料形成多种声波测井方法的裂缝识别与综合评价图（见图2），红色解释为气层。由图2可以看出，X 930X 955 m深度段，斯通利波反射系数升高，渗透率与衰减系数增大，纵波走时层析成像有明显变化，横波各向异性值较高，各个声波参数对应性较好。结合电成像数据可知，在此深度段发育有大量井壁裂缝，同时测井解释结论证实该段为优质气层。而X 010X 023 m深度段，斯通利波反射系数、衰减系数与渗透率有明显升高，纵波走时层析成像与横波各向异性响应较低，结合电成像资料，该处井壁发育有大量裂缝，但解释结论划分层段很小。综合上述分析，声波测井资料与电成像资料相互匹配验证能够较好地进行裂缝识别与评价，但由于渤海潜山裂缝性储层的复杂性，导致裂缝识别评价存在多解性，同时处理大量测井数据使得寻找020406080100102030400压缩系数积分0100200300400500102030400产能/（104 m3d-1）产能/（104 m3d-1）斯通利波渗透率积分（b）压缩系数积分与产能关系图1 斯通利波渗透率积分和压缩系数积分与产能的相关性（a）斯通利波渗透率积分与产能关系X 908.0X 938.0 mX 968.0X 998.0 mX 938.0X 968.0 mX 998.0X 028.0 mX 948.0X 988.0 mX 908.0X 948.0 mX 988.0X 028.0 mX 910X 920X 930X 940X 950X 960X 970X 980X 990X 000X 010X 020X 030X 040岩性道电阻率曲线走时层析成像横波各向异性各向异性显示各向异性方位/（）各向异性图陈列各向异性/%平均各向异性/%反射系数衰减与渗透率电成像电成像裂缝走向/（）测井解释结论渗透层段/%0.500.500.50ST-Perm/mD0.01电成像裂缝密度/m-150高频反射系数低频反射系数ST-At n/（Npm-l）0.0110SP/mVGR/APICAL/cm RD/（m）BrlFrcRDltV_PrfRS/（m）RMSF/（m）深度/m0150 0.22 0000.22 000 0200 0400360400-110.22 0001 00005001035图2 渤海B2井的综合处理成果图沈钦宇，等：裂缝性储层产能综合测井评价新方法及应用第47卷 第2期155 产能主控因素难度增大。利用多元统计分析中降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，从具有错综复杂关系的测井数据中找到产能的主控因素。因子分析是通过研究多个变量间协方差矩阵（或相关系数矩阵）的内部依赖关系，找出能够综合所有变量的少数几个主控变量23，通常称为因子。在本项工作中，我们用因子来表征储层的主控因素（因素）。因素分析的目的是找出数据间隐藏的控制因素，减少变量数目，实现数据的压缩与解释。这里针对潜山裂缝性储层处理得到的大量测井资料，采用因素分析找出产能的主控因素，其数学模型：设有N个测井采样深度点，P条测井曲线，X=（X1，X2，.，Xp）T为各测井数据，要寻找的公因素为 F=（F1，F2，.，Fm）T，则因素模型为Xa Fa Fa FXa Fa FaFXa Fmmmmpp1111122112211222221=+=+=1 122+aFaFppmmp（2）式中，A=()aij为因素载荷矩阵；aij为因素载荷，其实质是公因素Fi和变量Xj的相关系数；为特殊因素，代表公因素以外的影响因素，实际分析时常忽略不计。对于所求得的公因素，观察它们在哪些测井曲线上具有较大载荷，据此说明该公因素的实际含义。以渤海B5井数据因素分析为例，说明该方法在测井数据处理中的应用。选用LGR（自然伽马）、（泊松比）、Cf（压缩系数）、KStoneley（斯通利波渗透率），ATNST（斯通利波衰减）、POR（孔隙度）、LANI（横波各向异性）、BF（纵波走时层析指数）、Rt（地层电阻率），LDEN（密度），RFNR（斯通利波反射系数）等参数作为输入变量进行因素分析，得到的2个公因素，因素载荷矩阵见表1。因素F1在Cf与POR上载荷系数最大，说明因素F1对压缩系数与孔隙度最敏感，同时因素F1与密度曲线LDEN负相关，将因素F1定义为裂缝因素。裂缝发育，压缩系数与孔隙度增大，密度下降，由于潜山裂缝发育为流体流动提供了低阻通道，因此，裂缝因素与电阻率负相关。同理，第2个公因素F2在斯通利波渗透率上具有较大比重，定义为渗流因素。表 1 渤海 B5 井的因素载荷矩阵输入变量因素载荷矩阵因素F1因素F2LGR0.302 50.073 80.242 60.495 0Cf0.929 90.088 0KStoneley0.151 30.763 5ATNST0.251 70.194 9POR0.931 90.008 3LANI0.013 60.469 1BF0.465 70.451 1Rt0.133 60.508 5LDEN0.562 30.029 5RFNR0.200 00.341 8利用裂缝因素F1和渗流因素F2构建综合渗流指标I：IFF=+1122 （3）式中，1与2分别为裂缝因素F1与渗流因素F2在斯通利波渗透率上的载荷系数。通过综合渗流指标可以反映地层的相对渗流能力，但由于因素分析会进行标准化处理，导致数据缺乏量纲，因此，需要进行标定来确定地层绝对渗透率。将综合渗流指标与斯通利波渗透率做线性拟合，标定得到综合渗流因素。如图3所示，红色线为标定得到的综合渗流因素，蓝色数据点为斯通利波渗透率。两者相关性较高，差异之处表明综合渗流因素不仅受到斯通利波渗透率控制，还综合其他测井数据在渗流上的响应，作为综合性指标反映潜山裂缝性储层的渗流能力。图3 渤海B5井综合渗流因素拟合标定图X 100X 150X 200X 250X 300X 350X 400X 450深度/m0.010.1110100斯通利波渗透率渗透率/mD综合渗流因素2023年测 井 技 术156 2.2 综合岩石物理的权重因子测试资料表明，渤海油田某区块太古界潜山裂缝性储层以产气为主，因此，储层产能评价需要划分气层以及判断含气量，避免造成预测误差。基于潜山岩样岩石物理实验，参考岩石弹性模量评价潜山储层产能的方法16，引入压缩系数与泊松比进行流体判别与产能评价。图4为潜山干燥岩样与饱和岩样的压缩系数与泊松比随压力变化的岩石物理实验结果图，可以观察到干燥岩样与饱和岩样的压缩系数与泊松比存在较大差别，随着含气量增加，压缩系数增大见图 4（a），泊松比降低见图 4（b），两者呈现出负相关特征。根据岩石裂缝密度随压力增加而减小的事实，用孔、裂隙岩石物理理论及其多裂缝体系的推广可以很好地模拟裂缝岩石的这种变化特征2425。图5是根据图4的压缩系数与泊松比数据所做的交会图，可见干燥（红色）和饱和（蓝色）数据的变化趋向有巨大差异，但这种差异可以由岩石中裂缝密度和含气量（或流体饱和度）的变化很好地模拟。当含气量增加，压缩系数增大同时泊松比减少，这一理论与实验中观察到的现象一致，即地层流体变化使得压缩系数与泊松比呈负相关。8060402000.350.300.250.200.150.10泊松比压力/MPa806040200压力/MPa压缩系数/（10-4 MPa-1）干燥饱和干燥饱和含气量增加含气量增加0.500.450.400.350.300.250.200.15图4 渤海潜山岩样岩石物理实验（a）潜山岩样压缩系数随压力的变化（b）潜山岩样泊松比随压力的变化0.200.140.120.100.080.160.180.200.250.400.350.300.450.50压缩系数/（10-4MPa-1）泊松比干燥饱和含气量增加裂隙增加图5 孔、裂隙岩石物理理论与实验数据仿真图基于上述岩石物理规律，可以用压缩系数与泊松比构造相关曲线和权重函数进行产能评价。相关曲线的求取采用Pearson相关系数法，设置滑动窗，依次选取固定个数的压缩系数与泊松比的数据求取相关系数。fCCCCiiniiiniinPSxcrffff=-=()()()(),11212（4）式中，fPSxcr为压缩系数与泊松比的相关系数，值为 11；i为选取的采样点数（i=1，n）；Cf、为压缩系数、泊松比的期望值。权重函数为压缩系数与泊松比之比，公式如下WCCPNPSf=/（5）式中，WCPNPS为压缩系数与泊松比的权重函数。图6给出了渤海B2井的压缩系数与泊松比的相关曲线与权重函数曲线，由图6可见，压缩系数与泊松比的相关曲线呈负相关，表明裂缝性储层存在流体变化，划分为气层。权重函数曲线为压缩系数与泊松比之比，权重系数越大表明地层含气量越高。通过压缩系数和泊松比的相关系数划分裂缝性储层的产出层段，由权重函数判断产出层含气量。2.3 基于岩石力学的流体疏导性能分析区域大型构造应力的存在使得渤海油田太古界潜山储层发育有大量伴生裂缝，同时也决定这些裂缝系统是否形成油气通道提供油气输送。因此，裂缝流体疏导性评价是潜山裂缝性储层研究的重要内容，其直接影响产能大小。对处于地应力作用下的裂缝，可通过岩石力学中的三维莫尔圆方法对裂缝面的应力状态进行计算26。沈钦宇，等：裂缝性储层产能综合测井评价新方法及应用第47卷 第2期157 nHhVnHh=+=+sin(sincos)cossin(sin2222222 2 2222cos)cos+-Vn2 （6）式中，n与n分别为裂缝面的正应力、切应力，MPa；H、h、V分别为地层的有效最大水平地应力、有效最小水平地应力与有效垂向应力，MPa；为裂缝面走向与最大水平主应力方向的夹角，（）；为裂缝面的倾角，（）。其中地应力可以通过测井资料来确定，由测井资料中的密度曲线来计算垂向应力，在此基础上根据地区地质特征选取不同的经验模型或理论模型计算水平地应力。渤海油田地下岩层的地应力主要由上覆岩层压力和水平方向的构造应力产生，为走滑断层应力状态，因此，可以选取黄氏模型进行计算 27。确定地应力之后，此时可以通过莫尔-库仑破裂准则对裂缝流体疏导性进行判别。nn=+S0 （7）式中，S0为岩石的内聚力，MPa；为摩擦系数。根据临界应力断层理论，在0.6时，岩石易破裂导致裂缝开启或错动，因而具有较好的流体疏导性能。将三维莫尔圆结合莫尔-库仑破裂准则对渤海A1、A4这2口井的裂缝进行流体疏导性分析，如图7所示，A4井处于临界应力状态区域裂缝流体疏导性强，而A1井属于临界应力状态之下，其裂缝流体疏导性能弱于A1井，该分析结果与这2口井的产能差异相对应（见图8）。分析表明，A4井高角缝较A1井发育且A4井的裂缝流体疏导性强，因此，裂缝流体疏导性强弱可以一定程度上反映产能高低。由于岩石在应力作用下产生裂缝后，裂缝面上的内聚力S0非常小，可忽略不计，此时裂缝的流体疏导性能可通过摩擦系数来表征，即裂缝面切应力与正应力之比28，同时，为了反映摩擦系数与裂缝流体疏导性的定量关系，引入经验系数a对摩擦系数进行校正，并将校正后的摩擦系数加权于裂缝段的裂缝密度e上，构建加权裂缝摩擦系数来反映裂缝段的流体疏导性。=()nnae（8）式中，为校正后摩擦系数；a为经验系数；e为裂缝密度，m1。A4 井A1 井7060504030201535302520151050n/MPan/MPa图7 渤海A1、A4井流体疏导性岩石力学分析产气量/（104 m3d-1）产油量/（m3d-1）A1A40100200300400 产油量 产气量0510152025图8 渤海A1、A4井产量泊松比压缩系数压缩系数与泊松比相关曲线压缩系数/泊松比权重函数曲线X 900X 888X 950X1 000X1 050X1 100X1 150X1 20020-11-2-3345深度/m相关系数图6 压缩系数与泊松比的相关曲线和权重函数曲线2023年测 井 技 术158 2.4 综合渗流函数构建基于上述认识与分析，采用综合渗流因素和压缩系数与泊松比相关系数、权重函数以及摩擦系数构建综合渗流函数进行产能评价。其中以综合渗流因素、相关系数、摩擦系数作为指数构建渗流指数见式（9），以10为底还原渗透率达西量纲，以压缩系数与泊松比之比的权重函数进行加权构造综合渗流函数见式（10）。IKfPMNPERMPSxcr=（9）式中，IPM为渗流指数；KNPERM为综合渗流因素，mD。FWIintCPNPSPM=10 （10）式中，Fint为综合渗流函数，mD。根据综合渗流函数反映的储层段产气能力大小，将综合渗流函数沿压缩系数与泊松比相关系数负相关的储层段进行积分得到流量，建立流量与产能的拟合关系进行储层产能预测。QFhHfFintPSxcr=0d （11）式中，QF为综合渗流函数积分；H为储层段的深度区间，m；h为深度，m。3 应用效果分析利用综合渗流函数对渤海油田某区块多口井进行应用研究，由于该区块潜山目的层均为气层，因此，以下涉及的产量均是气产量。如图9所示，综合渗流函数积分与气产量呈现良好的正相关关系，相关系数达0.89，利用综合渗流函数评价潜山裂缝性储层产能公式为QQgF=-21 416 510.log().（12）式中，Qg为由综合渗流函数计算得到的气产量，104 m3/d。图9 渤海油田某区块测试日产量与综合渗流函数积分的关系0.51.52.51.02.0102030400log10 QFy=21.4x-16.5 R2=0.89产气量/（104 m3d-1）根据式（12）利用综合渗流函数进行产能数据验证（见图10），计算产量与实际产量具有较好的一致性。其中B2、B3、B4、B5、B6井的计算产量与测试产量对应性较好，而B1、B7、B8等井数据离散程度大，对应性一般。总体来说，相关性较高，符合率超过85%，达到理想产能评价效果。B1B2B3B4B5B6B7B8计算产量实际产量403020100井号产气量/（104 m3d-1）图10 渤海油田某区块综合渗流函数产能评价图在油气生产中，压力往往也是影响产能的重要因素，考虑到生产时压差的影响，建立无阻流量与综合渗流函数产能评价模型。如图11所示，对B1、B2、B3、B4、B5、B7等井的无阻流量与综合渗流函数积分进行拟合，无阻流量与综合渗流函数积分的相关性更高，达0.95以上，利用综合渗流函数积分求取潜山裂缝性储层无阻流量的公式为qQgF=-128 1136 910.log().（13）式中，qg为由综合渗流函数计算得到的无阻流量，104 m3/d。1.52.51.02.004080120160y=128.1x-136.9 R2=0.95log10 QF无阻流量/（104 m3d-1）图11 渤海油田某区块无阻流量与综合渗流函数积分的关系针对渤海油田该区块生产井情况，采用综合渗流函数进行产能评价，与探井略有不同。首先生产井多为随钻数据，缺少相应的偶极声波资料与成像资料，因此，计算裂缝摩擦系数需要通过纵波近井成像估算裂缝倾角2930，结合地质与测井资料等确定裂缝与地沈钦宇，等：裂缝性储层产能综合测井评价新方法及应用第47卷 第2期159 应力方位31。其次生产井为全井段生产，需要采用综合渗流函数沿全储层段的积分平均值作为预测参数。QQHFaF=（14）式中，QFa为综合渗流函数储层段积分平均值。建立综合渗流函数沿解释层段积分平均值与气产量的产能预测模型见式（15），如图 12（a）所示，两者相关性较高，达0.95。针对生产井A5井进行预测见图 12（b），计算A5井的综合渗流函数储层段积分平均值为1.98，预测产量为16.79104 m3/d，实际测试产量约为18.87104 m3/d，两者相对误差为11.02%。QQgFa=+7 491 96.（15）图13为A5井的综合渗流函数产能评价成果图，利用综合渗流函数（Fint）与渗流指数（PMINDX）进行交会，交会的区域F（蓝色）与DST（钻杆地层测试）测试结论QGAS（红色）对应性较好，符合率超过90%。综上所述，利用该方法能够为生产新井的产能评价提供重要依据。该产能预测方法是基于渤海油田某区块探井和生产井的资料建立，在后续潜山新钻井产能预测时，可先由定性分析入手，选取已有的相关数据进行因素分析，再计算综合渗流函数，利用综合渗流函数沿储层段积分即可实现产能预测。图12 渤海油田某区块生产井综合渗流函数积分平均值与产能拟合0.51.52.501.02.03.01020300QFa井号A1A2A3A4A50102030预测产量实际产量A5 预测A5 实产Qg=7.49QFa+1.96产气量/（104 m3d-1）产气量/（104 m3d-1）（a）综合渗流函数积分平均值与产能拟合（b）产能预测成果图X 320X 340X 360X 380X 400X 420X 440X 460X 480X 500X 520X 540X 560X 580深度/m岩性道电阻率曲线测试结论产能评价测井解释结论50003510 20000.2 20000.2 20000.2 0100050003-3GR/API CAL/cm RXO /（m）RD /（m）Rs/（m）QGAS/（m3d-1）Fint /mDPMINDX/mD F图13 A5井综合渗流函数产能评价成果图2023年测 井 技 术160 4 结 论（1）通过对渤海油田某区块的研究分析，明确了渤海太古界潜山裂缝性储层的产能主控因素。主控因素是裂缝的发育程度和产状，该因素决定了井周裂缝系统在构造应力作用下是否形成油气通道并具有良好的流体疏导性能。（2）针对单井的产能预测，在定性分析的基础上，采用因素分析技术，综合常规测井、阵列声波测井与电成像测井等资料得到综合渗流因素，并结合岩石物理实验规律以及岩石力学参数对其加权，最终建立以综合渗流函数为基础的产能预测模型，能够评价工区产能并解释单井产能的差异。参考文献：1 周心怀，王清斌，冯冲，等.渤海海域大型太古界潜山储层形成条件及地质意义J.地球科学，2022，47（5）：1534-1548.2 周心怀，项华，于水，等.渤海锦州南变质岩潜山油藏储集层特征与发育控制因素J.石油勘探与开发，2005，32（6）：17-20.3 王永刚，耿斌，张豆娟.济阳坳陷埕北地区变质岩储层特征与测井解释J.油气地质与采收率，2013，20（1）：48-51，114.4 薛永安.渤海海域深层天然气勘探的突破与启示J.天然气工业，2019，39（1）：17-26.5 谭廷栋.裂缝性油气层产能预测方法的探索J.测井技术，1986，10（4）：1-9.6 CHENG M L,LEAL M A,MCNAUGHTON D.Productivity prediction from well 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