渗透率预测和储层评价技术在高度各向异性储层——KUPARUK油田C层的应用

位于阿拉斯加北坡的Kuparuk河油田是北美最大的油气聚集区。约三分之一的地质储量存在于C砂层中，它属于浅海相砂岩，其特点是有强烈的生物扰动和复杂的成岩作用。菱铁矿含量变化范围极大，导致在不到1ft的范围内其渗透率、孔隙度和毛管压力的变化较大。只要考虑了粘土、菱铁矿和海绿石含量以及岩心的非均匀性，由测井曲线评价该层的矿物成分、孔隙度和含水饱和度就变得相对简单。由于孔隙度一渗透率交会图极其发散，渗透率的计算极为困难。由测井孔隙度预测渗透率时，渗透率-孔隙度变换的可信度差，因为转换结果与岩心数据的严重发散性不符。近来，在储层描述中重新评价渗透率模型，要求预测参数时能够以简单的方式从极小的地质模型按比例扩大。研究了预测渗透率的新方法，其核心是从RHOB曲线和岩相构成的采样随机选取岩心体积密度。在0．5ft的深度范围内，随机重复选取岩心体积密度直到给定窗长范围内的密度平均值与RHOB曲线的差异小于预先的设定值（通常为0．05g／cm3）。对应于所选的岩心体积密度的岩心孔隙度和渗透率被作为每个深度的最终值。该方法以每0．5ft深度为尺度，重现了岩心渗透率和孔隙度的统计分布。我们将测量深度转换为标准的真垂深（SSTVD），并将采样尺度增量由0．5ft增加到1ft和2ft。对基于井一井的岩心数据，尺寸增大后的渗透率与kH（注：原文如此）匹配，它还与从小井中最大流量得到的kH相匹配。假定这种匹配与其它渗透率求取方法相一致，就可认为粗化的渗透率适用于地质单元模型。