压力梯度和流体分析有助于确定储层划分

摘要

现代的地层测试和取样工具提供了各种井下光学测量数据，可用这些数据来描述或推断流体特性。这些测量数据有两类：吸收光谱和井下流体荧光。吸收光谱用于计算气油比（GOR）和油基泥浆（OBM）滤液的污染。荧光则用来检测相变和确定是否存在逆向凝析。除提供流体特性之外，对单井中的烃类分析的或多口邻井中的烃类之间的数据分析，在某些情况下，可帮助进行确定储层划分。 为了根据光学测量分析定量给出流体差异，本文论述了已经开发的流体对比算法（FCA）。FCA提供能对受不同程度的油基泥浆污染的两个烃类进行对比。FCA利用输入参数，如吸收光谱数据、油基泥浆沾染程度及其不确定性，可以计算流体特性，如颜色、气油比（GOR）及其不确定性。根据这些流体特性，把这两种流体分成三个类中的某一类：统计学上相似的流体、统计学上不确定的流体或统计学上不同的流体。如果两种流体统计学上是不同的流体，则应该收集这两种流体以便在地面实验室作进一步的详细分析。另外，在某种情况下．这种差异可用于储层划分。 这个算法已经过探井的现场试验。常规的压力梯度分析显示储集层是不相邻的。在定性上，发现它与FCA的结果一致。处在不同深度的流体具有相似的气油比（GOR），但是颜色完全不一样。这种颜色的差异不能用测量的不确定性或流体中油基泥浆污染程度的差异来解释。但发现这种颜色的变化与井下荧光测量值的变化一致。此外，对库存石油的地面分析证实了不同烃类之间在颜色和荧光上有差异。在本例中，不同烃类其明显的颜色差异是储层划分的一个很好的鉴证。 实时应用这个算法能够优化流体取样工作流程，使流体样本代表储集层中流体的复杂性。结合其他信息，比如压力、裸眼井测井、试井和地震资料，FCA能够提供更完整的储层划分图象和流体成分不确定性，这些信息影响到储量评价、油气田开发策略和设备设计。