隱蔽氣藏的多參數綜合分析預測

李安幫

中石化東北油氣分公司研究院，吉林 長春 130062

隱蔽氣藏的多參數綜合分析預測

李安幫

中石化東北油氣分公司研究院，吉林 長春 130062

針對目前隱蔽油氣藏難以預測的現狀，本文完整論述了結合疊前反演結果采用多參數綜合分析預測來解決此問題的方法。具體說明了疊前反演的主要工作步驟。其中橫波擬合采用了Gassmann方程的方法，與傳統疊后波阻抗反演相比具有準確度高、可以進行含氣性預測等優點。將其應用于地質情況復雜的隱蔽油氣藏儲層預測研究中，其預測結果與實際鉆井吻合較好，對于本地區的勘探開發具有一定的指導意義和參考價值。

Jason 橫波擬合；疊前反演；儲層預測

0 引言

隨著勘探開發的逐漸深入，各個油氣富集區已被完全開發動用，尋找隱蔽油氣藏已經成為解決產能接替的最直接有效的辦法。但是隱蔽油氣藏尋找難度大，利用常規地球物理手段效果差，準確度低。為了提高準確度并且能夠精確描述隱蔽油氣藏對于儲層預測手段提出了更高的要求。本次研究采用了結合疊前反演結果多參數分析的方法有效預測了隱蔽含油氣區，取得了較好的效果。

1 地質背景

研究區位于松遼盆地梨樹斷陷東部斜坡帶的最南端，東部斜坡帶為一長期發育的古斜坡背景（圖1）。西部緊鄰梨樹斷陷沈洋凸起。東部緊鄰公主嶺凸起，斷陷層地層減薄，逐層超覆在基底上，北部是秦家屯鼻狀構造的末端。緊鄰桑樹臺洼陷，控盆斷層控制了火石嶺、沙河子組、營城組地層沉積。

該區域地質情況復雜，砂泥巖交互出現，并且橫向分布不均，砂體邊界不清楚，層間弱反射等問題嚴重。地震資料頻率低，純波能量橫向變化較大，分辨率無法滿足砂體追蹤刻畫，不利于巖性解釋與儲層預測，嚴重影響儲層預測精度。

2 橫波擬合

針對前面所述的難點，擬采用疊前CRP道集及測井數據進行AVO處理解釋，完成主要目的層的烴類檢測的定性分析工作；利用波阻抗反演預測砂礫巖體的厚度、平面分布特征，完成儲層的展布特征描述；利用疊前反演技術得到儲層的彈性參數屬性來預測儲層的含油氣性。

圖 1 區域地質構造圖Fig.1 The regional tectonic map

為了進行疊前反演，必須進行準確的橫波擬合，本研究區內只有三口井有橫波測井，選其中一口作為橫波擬合標準井，其他兩口作為參考井，通過巖石物理建模計算橫波，然后將得到的擬合橫波和實測橫波進行對比，得到最佳的擬合效果（圖2），然后將得到的巖石物理模型應用到研究區的其它井，得到較合理的橫波擬合時差。

本次橫波計算是基于Gassmann理論，Gassmann將彈性理論用于各向同性固體，來計算孔隙巖石的地震波傳播速度。

Gaussmann理論的假設條件是：① 孔隙流體與孔隙壁接觸很好；② 剪切模量不受孔隙液體的影響；③ 孔隙形狀為球形；④ 速度不隨頻率的變化而變化。

Gassmann公式可表示為：

式中，K代表巖石的體積模量；KS代表顆粒的體積模量；KD代表干燥巖石骨架的體積模量；KF代表流體的體積模量；μ代表巖石的剪切模量；μD代表干燥巖石的剪切模量；ρ代表巖石的密度；ρF代表流體的密度：ρs代表顆粒的密度；φ代表孔隙度。

Biot對Gassmann理論進行了充實和發展，用以計算流體飽和的多孔介質的縱、橫波速度，形成了比較經典的Biot－Gassmann方程：

式中：νp為縱波速度，m/s；Ρe為巖石密度，g/cm3；κd為干巖石骨架的體積模量，GPa；μd為干巖石骨架的剪切模量，GPa；κs為固體礦物的體積模量，GPa；φ為孔隙度；μs為流體的體積模量，GPa；νs為橫波速度，m/s。

從上述公式中可以看出，求取縱、橫波速度的關鍵在于對巖石骨架彈性模量的準確計算，即獲得不同巖石類型、不同流體性質下巖石的有效彈性模

量。

本次橫波計算遵循如下步驟：

（1）根據巖石和流體組成以及礦物的巖石物性參數導出有效的彈性參數；

（2）通過比較合成的數據與可用的密度和縱波時差來標定模型參數；

（3）數據之間匹配良好說明模型選擇了合適的參數，并且應用這些推導出的參數合成橫波時差。

圖 2 巖石物理模型建立流程Fig.2 Setting process of rock physics model

通過計算，如圖3、圖4所示，藍色曲線代表原始提供的縱波速度、密度曲線和橫波曲線，紅色曲線代表擬合的縱波時差、密度曲線和橫波時差。原始曲線與擬合曲線在曲線形態、走勢較為一致，且擬合縱波時差與實測縱波時差、擬合密度與原密度和擬合橫波時差與實測橫波時差的均方差均小于0.1，說明用于擬合縱波時差與密度的彈性參數是有效的，利用得到的有效彈性參數來合成橫波時差是可行的、準確的。

3 彈性曲線響應特征

在橫波計算的基礎上，對各口井進行了彈性參數的計算，計算了Vp/Vs、λρ、μρ與泊松比，由此對全區的井進行了交會圖的分析。

通過圖5 伽馬、縱波阻抗和橫波阻抗直方圖分析可知，砂礫巖體一般表現為高的縱波阻抗、高的橫波阻抗和低的自然伽瑪特征；砂巖表現為中的縱波阻抗、中的橫波阻抗和中的自然伽瑪特征；泥巖表現為低的縱波阻抗、低的橫波阻抗和高的自然伽瑪特征。綜合分析可知橫波阻抗和縱波阻抗能較好的區分砂礫巖，而自然伽瑪區分巖性較差，橫波阻抗比縱波阻抗能更好的區分砂礫巖；所以可以利用橫波阻抗來區別巖性；對于砂巖來說，橫波阻抗、縱波阻抗和自然伽瑪比區分砂礫巖要差一些，但橫波阻抗相對來說比縱波阻抗和自然伽瑪的區分巖性要好。

圖 3 密度、縱波時差、橫波時差曲線擬合Fig. 3 Density, longitudinal wave time difference, shear wave time difference curve f tting

在直方圖分析的基礎上，我們應用交會圖分析方法（圖6），詳細的分析了彈性參數特征：縱波阻抗－橫波阻抗以及縱波阻抗－Vp/Vs交會分析表

明，砂巖及砂礫巖具有高的縱波阻抗和橫波阻抗，而泥巖具有低的縱波阻抗和橫波阻抗；而含油氣砂巖及砂礫巖具有相對高的縱波阻抗和相對高的橫波阻抗。在相同縱波阻抗條件下，含油氣砂礫巖的橫波阻抗中等，非含油氣砂礫巖的橫波阻抗大于含油氣砂礫巖；在相同縱波阻抗條件下，含油氣砂礫巖的Vp/Vs值較非含油氣砂礫巖Vp/Vs值小；在相同的橫波阻抗條件下，含油氣砂礫巖的縱波阻抗最小，非含油氣砂礫巖縱波阻抗大于含油氣砂礫巖縱波阻抗；但只用單一的縱波阻抗或橫波阻抗都不能有效區分含油氣儲層與非儲層。而縱、橫波阻抗聯合對含油氣砂礫巖和非儲層樣點區分較好，含油氣砂礫巖與非含油氣砂礫巖以及非含油氣砂礫巖與泥巖之間都呈面積分布，具有明顯的分界。因此，通過疊前彈性參數同時反演，用獲得的縱波阻抗、橫波阻抗數據體進行交會雕刻，就能夠直接獲得含油氣砂礫巖數據體，滿足含油氣儲層預測的要求。

圖 4 實測曲線與預測曲線相關性分析Fig. 4 Correlation analysis of measured curves and forecast curves

圖 5 伽馬、縱波阻抗、橫波阻抗直方和交會分析圖Fig. 5 Analytical diagram of gamma, longitudinal wave impedance, straight shear wave impedance and intersection

圖 6 交會分析圖Fig. 6 Analytical diagram of intersection

4 疊前反演

本次疊前反演利用jason軟件的ROCKTrace模塊進縱波阻抗、橫波阻抗和密度聯合反演。

首先利用時深轉換好的井數據分別在不同角度疊加的剖面上提取子波，得到近、中、遠三種角度范圍的子波（圖7、圖8）。然后輸入地震數據及對應的子波、時間范圍、井數據，分別編輯縱橫波阻抗和密度曲線在縱向上的變化趨勢以及橫向上的變化范圍。選擇Aik-Richards的AVA模擬方法，同時利用質量監控選擇合適的Lamda值以及子波的比例因子。最終得到縱、橫波阻抗和密度數據，以這三個數據為基礎就可以得到Lambdarho、murho、Vp/Vs、泊松比等屬性數據。

其中泊松比（σ）表示物體橫向應變與縱向應變的比例系數，又稱橫向變形系數。指示流體變化。泊松比對于含氣性相對比較敏感，許多含氣區都可由此參數進行識別，但是本研究區內此參數無法分辨含氣性，使得研究難上加難。

圖 7 分角度疊加剖面Fig. 7 Section of partial angle stack

但是眾所周知橫波不能在流體中傳播，橫波速度僅受巖石骨架剪切強度的影響。砂巖骨架剪切強度大于泥巖，因而砂巖橫波速度明顯高于泥巖；而縱波可同時在骨架和流體中傳播，砂巖縱波速度受

孔隙、流體性質的綜合影響，縱波速度變小，含油氣砂巖縱波速度小于含水砂巖和致密砂巖。因而可根據縱、橫波速度比或阻抗交會信息區分砂、泥巖乃至含油氣分布規律。特別是當儲層的聲阻抗與圍巖幾乎相同，無法由波阻抗標定儲層時，縱、橫波速度比卻能解決此類問題。

圖 8 不同角度子波對比圖Fig.8 Wavelet contrast in different angles

圖 9 過井P波阻抗、S波阻抗和Vp/Vs剖面Fig. 9 Section of P wave impedance and S wave impedance and Vp/Vs

通過計算得出Vp/Vs數據體后與實際測井解釋成果、試油成果對比，綜合自然伽瑪、縱波時差等多參數分析，反演結果與各井的試油結果與測井解釋結果基本一致，吻合率較高，能夠為井位部署等生產實際提供有力的技術保證，反演效果較好。如圖(9)所示。

由此可見，綜合利用疊前反演得到的縱波阻抗、橫波阻抗、Vp/Vs數據體進行多參數屬性分析，提高了儲層和有利含油氣儲層的預測精度。能夠很好的預測該區的含氣性，疊前反演達到了預期的目

的，而且相比傳統波阻抗反演具有更高的精度和可靠性。

利用多參數綜合分析可以提高預測精度，準確描述隱蔽油氣藏，減少多解性。但是本次所使用方法僅適用于本研究區特殊的地震地質條件，是否適用于其他地區還需要實踐的進一步檢驗。

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圖 5 化探采樣點空間分析Fig.5 Spatial analysis of geochemical exploration sample points

5 結論

本文討論MAPGIS條件下利用lable點的生成及合并、點位置轉屬性、空間分析、屬性掛接等功能，在充分理解化探采樣點布設規則的前提下，對“化探采樣.wt”文件中X、Y坐標進行不同級別的排序，結合EXCELE相關公式的編制來完美地實現化探采樣點的自動編號工作，方法實用高效。對于其它類似的工作同樣具有很強的適用性。

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Multi-parameter comprehensive analysis and prediction of hidden oil-gas accumulation

LI An-bang
Northeast Branch, Exploration and Development Research Institute, Sinopec, Changchun 130062, Jilin, China

In light of the present condition that the hidden reservoir is difficult to predict, this article discussed the combination of prestack inversion results using multi-parameter comprehensive analysis prediction method to solve the problem. Introduced the main steps of prestack inversion. Among them, The shear wave f tting adopted Gassmann equation method , compared with the traditional post-stack impedance inversion has high accuracy and can predicted hydrocarbon, etc. Applied to the complex geological hidden oil-gas accumulation reservoir prediction, the predicted results are in good agreement with the actual drilling; it has a certain guiding signif cance and reference value for exploration and development in the study area.

Jason shear wave f tting; prestack inversion; reservoir prediction

P618.13

B

2014-11-05;

2015-01-27

李安幫（1981—），男，內蒙古海拉爾人，中石化東北油氣分公司研究院工程師.

1001—2427（2015）01 - 99 -7