本文档报道了一项由彭川（中国石化经纬有限公司华北测控公司）、邵才瑞（中国石油大学（华东）地球科学与技术学院）、葛祥（中国石化经纬有限公司）、杨怡飞（中国石油大学（华东））、胡挺、田新、孙鑫等研究人员合作完成的研究成果。该研究以《基于p—t相图的油气藏类型自动量化判识方法与应用》为题，于2026年5月19日在《天然气地球科学》（Natural Gas Geoscience）期刊上进行了网络首发。
一、 研究背景与目的
该研究的核心科学领域是油气田开发地质与地球物理测井评价，具体聚焦于复杂储层流体相态识别与油气藏类型判别。在油气勘探开发中，准确判断储层流体是黑油（Black Oil）、挥发油（Volatile Oil）、凝析气（Condensate Gas）、湿气（Wet Gas）还是干气（Dry Gas），是制定合理高效开发方案的基础。对于中高孔渗常规储层，利用常规测井资料（如电阻率、声波、中子、密度）结合“挖掘效应”等手段，可以有效区分油气水层。然而，面对低孔渗、复杂岩性或油气组分复杂的储层，常规测井的油气响应特征往往微弱且模糊，导致流体类型判别存在极大的不确定性。
此时，多组分烃类体系的压力—温度（p—t）相图（Phase Diagram）成为判别储层流体相态的根本依据。p—t相图能够直观展示不同温压条件下流体的气液两相分布（相包络线内为气液两相区，以外为单相区）和液相含量（等液量线）。传统方法主要依赖专家人工观察p—t相图的形态以及储层温压点在图中的相对位置，进行定性判识。这种方法存在明显缺陷：一是难以对地层条件下的液态油含量和气油比（Gas-Oil Ratio， GOR）进行快速、连续的量化计算；二是精度受主观影响大，效率低下，无法满足大规模、精细化评价的需求。
因此，本研究旨在解决这一关键技术瓶颈。其核心目标是：开发一套基于p—t相图的、自动化的量化判识方法，通过算法自动确定地层温压点在相图中的精确位置，并据此计算储层条件下的液相油含量、游离气油比，进而估算地面生产气油比，最终实现对油气藏类型的量化、快速、连续判识，为复杂储层的流体评价提供一种新的、客观的量化工具。
二、 研究方法与详细工作流程
本研究属于方法创新类研究，其工作流程不涉及传统意义上的实验对象处理或样本测试，而是围绕算法开发、模型构建和实例验证展开。核心流程可分为三个关键步骤：1）地层温压点在p—t相图中的自动定位算法；2）基于位置关系的含液量与气油比量化计算模型；3）结合量化结果的油气藏类型判识标准与应用验证。
第一步：自动判定地层温压点在p—t相图中的位置。 这是整个方法的基础。输入数据包括：a) 由实验室pvt分析获得的、描述特定烃类流体体系的p—t相图数据（包含泡点线、露点线、临界点以及一系列等液量线的坐标点）；b) 目标井的深度序列及对应的地温梯度、压力梯度（或实测温压数据）。算法的目标是：对于任意一个深度点，根据其计算得到的地层温度（T）和压力（P），在数字化的p—t相图中自动、精确地确定该点（F点）与相包络线及各等液量线的位置关系。
具体算法流程如下：首先，对p—t相图中的每一条等液量线进行数据预处理，包括按路径累积长度排序控制点、平滑滤波以消除噪声。然后，采用射线法判断F点是否位于由泡点线和露点线构成的封闭相包络线之内（奇数次相交为内，偶数次为外）。若F点在包络线内（气液两相区），则需要找到位于F点两侧、距离最近的两条等液量线，这是插值计算含液量的关键。为此，研究团队开发了基于距离和方向矢量的搜索算法：1) 计算F点到每条等液量线上所有线段的最小距离；2) 找出距离最近的等液量线Lm；3) 在剩余等液量线中，按距离增序查找，并利用方向矢量叉乘判断候选等液量线Lk与Lm是否位于F点的异侧（矢量点积为负则异侧）。这套算法确保了在任何复杂的相图形状下，都能准确找到用于插值的两条边界等液量线。
第二步：气油比的量化计算。 在精确定位的基础上，进行量化计算，分为储层条件和地面条件两部分。
2.1 计算储层条件下游离气油比（Fgorf）： 首先确定液相油含量（Lo）。若F点位于包络线外单相区，则根据其距离泡点线或露点线最近，直接赋予Lo=100%（纯液相）或0%（纯气相）。若F点位于包络线内两相区，则采用距离反比加权法进行插值计算。假设F点两侧最近的等液量线为Lm和Lk，其含液量分别为Lm和Lk，F点到它们的距离分别为Dm和Dk。则F点的含液量Lo计算公式为：若Lm < Lk，则 Lo = Lm + (Lk - Lm) * (Dm/(Dm+Dk))；若Lm > Lk，则 Lo = Lm - (Lm - Lk) * (Dm/(Dm+Dk))。得到Lo后，储层条件下游离气油比 Fgorf = (100 - Lo) / Lo。
2.2 估算地面条件下生产气油比（GOR）： 生产气油比是划分油气藏类型的常用指标，包括地层原油中的溶解气和游离气两部分。本研究提出了一个结合p—t相图与经验公式的估算流程：a) 估算溶解气油比（Gorus）：当地层温度小于临界温度时，在p—t相图上过F点做等温线与泡点线相交，得到该温度下的饱和压力（Pb）。利用Vasquez-Beggs经验公式（公式3）计算该饱和压力下的溶解气油比（Gorsb）。然后根据地层实际压力（P）与饱和压力（Pb）的关系，采用简化线性插值（公式4，参考亨利定律思想）估算实际地层压力下的溶解气油比（Gorus）。若地层温度大于临界温度，则用临界点参数估算溶解气油比上限。b) 转换游离气油比：利用气体状态方程和体积系数，将地层游离气油比（Fgorf）转换为地面标准条件下的游离气油比（Sgorf），计算公式（公式5）中考虑了天然气偏差系数（Z）、油气体积系数（Bo, Bg）和采收率比（Rgro）等参数。c) 计算总生产气油比：地面总生产气油比 GOR = Sgorf + Gorus。
第三步：量化评价油气藏类型与应用验证。 研究团队综合了国内外多个油气田资料及行业标准，总结了不同类型油气藏的地面生产气油比统计范围（如表2所示）：普通黑油藏通常小于300 m³/m³，挥发油藏约在300900 m³/m³之间，凝析气藏范围较宽（约3508000 m³/m³以上），湿气和干气藏则更高。除了静态的GOR值，本研究还强调了纵向变化趋势的重要性：例如，凝析气藏由于反凝析作用，气油比可能随埋深减小（温压降低）而降低；挥发油藏则可能随埋深减小、游离气油比增大。结合计算得到的连续GOR剖面及其纵向变化趋势，再综合常规测井响应特征，即可对油气藏类型进行量化判识。
为了验证方法的有效性和实用性，研究团队将其应用于中国焉耆盆地博湖坳陷BL油田BZ区块的两个实例井（YC1井和BZ1井）。该区块储层低孔低渗、岩性及油气相态复杂，常规测井解释存在困难。研究输入了各井对应的p—t相图数据、地温梯度、压力系数以及试油获得的油气密度等参数，通过编写的自动分析程序，输出了沿井深连续的液相含量和地面气油比估值剖面。
三、 主要结果
在YC1井的应用中，针对四个原测井解释均为“油层”的储层段，新方法计算显示：自上而下，地层条件下的液相含量逐渐降低（从约5.9%降至4.1%），游离气油比逐渐升高，地面GOR估值在4200至6300 m³/m³之间（表5）。所有估值均远高于300 m³/m³，且处于凝析气藏范围。结合p—t相图显示储层温压点位于临界点右侧、靠近露点线的反凝析区（图7），以及GOR纵向减小（反凝析特征）的趋势，综合判定该储层为“顶部略带油环的凝析气藏”。这一结论与下部层段试油为“气层”、上部层段试油为“差气层/油气层”的结果在性质上更为吻合，解释了钻杆测试（DST）与地面试油结论的差异，并修正了单纯依靠测井的误判。
在BZ1井的应用中，针对上下两个试油结论矛盾的井段，新方法给出了清晰的量化区分。对于上部试油段（X027X157m），计算地面GOR估值在858869 m³/m³之间，与稳产统计气油比880 m³/m³几乎一致，误差小于2%，属于挥发油范围。p—t相图显示该段温压点位于临界点左下方（图9a），符合挥发油特征。对于下部试油段（X237X272m），计算地面GOR估值仅为167171 m³/m³，与井流物分析值230.16 m³/m³接近（误差<27%），属于普通黑油范围。p—t相图显示该段温压点位于临界点左侧、接近泡点线（图9b），呈油藏特征。新方法的判识结果（上部为挥发油，下部为普通油/干层）与试油结论（上部为低产油气层，下部为干层）高度一致，且从机理上解释了上下层段测井响应相似但流体性质不同的原因。两个实例的GOR纵向变化趋势也截然不同：BZ1井总体向上增大（挥发油特征），而YC1井向上减小（凝析气特征），进一步佐证了判识结果。
四、 研究结论与价值
本研究成功开发了一套基于p—t相图的油气藏类型自动量化判识方法，并进行了实际应用验证。主要结论如下：
- 方法有效性：通过自动判定地层温压点在p—t相图中的位置及与等液量线关系的核心算法，实现了对储层条件下游离气油比的连续、快速量化计算及地面生产气油比的估算，克服了人工判读效率低、精度差、适用性弱的难题。
- 应用效果：实际应用表明，该方法计算的气油比估值与试油、生产统计或井流物分析结果处于同一数量级，相对误差可控制在较小范围内（实例中最大<27%）。结合气油比估值、纵向变化趋势以及p—t相图形状，能够有效区分普通黑油、挥发油和凝析气等不同类型油气藏。
- 实用价值：该方法为确定复杂储层油气赋存状态提供了一种客观、量化的自动分析工具。它能显著减少单独依靠常规测井资料进行流体类型判别的不确定性，提高判识符合率，对于低孔渗、复杂岩性及复杂组分储层的精细评价与开发方案制定具有重要的指导意义。
- 关键影响因素：研究指出，方法的精度关键在于能否获得客观反映井下真实流体组分的p—t相图数据。在具备可靠相图的前提下，即使对油气体积系数、采收率比等参数进行合理简化，也能得到可用于定量分析的气油比估值。
五、 研究亮点
本研究的亮点主要体现在以下几个方面：
- 算法创新：提出了完整的、基于计算几何的自动化算法流程，包括用于点定位的射线法，以及用于搜索两侧最近等液量线的“最小距离+方向矢量叉乘”判定法。这套算法稳健地解决了在复杂形状的p—t相图中进行精确空间定位和插值的关键技术问题。
- 量化模型集成：创造性地将p—t相图数字化分析与传统的油气藏工程经验公式（如Vasquez-Beggs溶解气油比公式）相结合，构建了从地层条件到地面条件的完整气油比量化计算模型，实现了从定性到定量的跨越。
- 多参数综合判识：不仅利用计算得到的绝对气油比值，还创新性地引入了气油比纵向变化趋势作为判识的重要依据，抓住了凝析气藏（反凝析）与挥发油藏在成藏动态上的本质差异，使判识逻辑更加严密和具有地质动态意义。
- 强应用导向与验证：研究并非停留在理论模型，而是针对实际生产中遇到的复杂储层评价难题，进行了详细的实例应用和效果对比，证明了该方法在解决实际生产问题中的有效性和实用性，提升了研究成果的转化价值。
六、 其他有价值内容
研究在引言部分系统回顾了利用常规测井识别气层、综合p—t相图定性判识油气藏类型、以及机器学习在相平衡计算中的应用等国内外研究现状，清晰地定位了本研究的出发点和创新点。此外，研究还简要讨论了纳米孔隙限域效应对烃类相态的影响这一前沿课题，显示了作者对领域发展的关注。虽然本研究主要聚焦于方法本身，但其输出的连续气油比剖面，未来可与测井曲线、地质模型进一步融合，为储层精细描述和数字孪生油田建设提供重要的流体属性参数。