地震巖石物理分析在致密砂巖儲層預測中的應用

邊 婧

(大慶油田有限責任公司第六采油廠,黑龍江大慶 163000)

地震巖石物理分析在致密砂巖儲層預測中的應用

邊 婧

(大慶油田有限責任公司第六采油廠,黑龍江大慶 163000)

松遼盆地北部發育典型非常規致密砂巖油,基于“甜點“儲層地震預測實際需求,采用面向儲層預測的測井數據評價、巖石物理擾動模擬和地震數據刻度技術,分析該地區致密砂巖儲層地震巖石物理規律.結果表明:研究區致密孔隙介質的彈性特征變化主要受巖性和物性控制,巖性控制作用更大,孔隙流體影響小;利用縱波阻抗和縱橫波速度比(或泊松比)雙元彈性參數交會可識別“甜點“儲層;基于巖石物理刻度的疊前AVO反演是實現“甜點“儲層地震預測的有效途徑.研究區水平井鉆探實例證明,地震巖石物理分析在基礎資料認識、優化,以及“甜點“儲層地震預測中具有重要作用.

地震巖石物理分析;致密砂巖;“甜點“儲層地震預測;水平井鉆探;松遼盆地

DOI 10.3969/j.issn.2095-4107.2015.05.007

0　引言

地震巖石物理為利用地震信息預測地下介質巖性、物性及含流體性奠定物理基礎.近年來,隨著非常規油氣資源勘探開發的逐步深入,以非常規儲層巖石物理分析為基礎的地震預測技術,在“甜點“儲層分布預測和水平井目標設計中發揮日益重要的作用,成為研究的熱點.

地震巖石物理學把巖石物理理論應用到地震勘探技術中,其核心內容為巖石物理建模,通過分析巖石微觀結構對其宏觀響應特征的影響,建立儲層性質(巖性、物性和孔隙流體性質等)與巖石彈性參數關系,為從地震數據中提取巖石及其飽和流體性質奠定物理基礎.目前,地震巖石物理模型眾多,對不同的巖石微觀結構和沉積成巖環境有不同的適用性模型,可分為經驗模型[1-3]和理論模型[4-10].理論模型考慮巖石微觀結構,在一定假設條件下通過內在的物理學原理建立通用關系,比經驗模型更具有推廣性.地震巖石物理分析是地震巖石物理學的實際應用,基于合適的巖石物理模型,通過分析巖心和測井數據,研究地震響應特征與儲層參數之間的規律,指導地震技術優選,達到預測儲層信息的目的.

在地球物理領域,地震巖石物理分析促進地震定量解釋的進步[11].Acevedo H等[12]利用縱橫波速度比(Vp/Vs)與巖性關系緊密的特征預測有利儲層分布.Singleton S等分析巖石物理表明,研究區儲層彈性參數異常是由泥質含量變化引起的,證明將巖石物理融合到儲層描述中的必要性[13].Jenkinson T等[14]分析PP和PS反射特征差異、優選敏感參數等,為聯合PP-PS疊前反演提供必要基礎.對于非常規頁巖氣、致密砂巖油等儲層,低孔低滲儲層的巖性、物性、流體、TOC及裂縫等因素變化導致巖石物理規律更加復雜,必須針對特定的地質條件和實際數據開展研究,指導非常規“甜點“地震預測,為水平井部署實施提供支撐.Close D等[15]基于巖石物理分析解釋地震疊前振幅數據的巖石力學信息,并將解釋成果用于水平井軌跡設計和水力壓裂施工方案規劃.

松遼盆地北部齊家地區高臺子油層致密砂巖油是非常規油氣勘探的重要領域,隨著近些年水平井鉆探和大規模體積壓裂技術的推廣應用,使該地區致密砂巖油資源的經濟有效動用成為現實.該地區缺乏致密砂巖儲層地震巖石物理分析,制約“甜點“儲層地震預測方法優選及有利區預測.筆者首先采用面向儲層預測的測井數據評價、巖石物理擾動模擬和地震數據刻度技術,分析區域致密儲層巖石物理規律;其次確定“甜點“儲層預測方法;最后給出地震巖石物理分析與疊前彈性參數反演相結合的實際應用效果.

1　地質概況

研究區位于松遼盆地北部中央坳陷區齊家凹陷,高臺子油層位于青山口組主力烴源巖范圍,該地區砂巖儲層普遍含油,是致密砂巖油發育的有利層位;受北部物源體系影響,為大面積三角洲前緣亞相沉積,主要發育分流河道、河口壩、席狀砂等砂體,砂地比在40%～70%之間,單砂層厚度一般在0.3～2.0 m之間,孔隙度主要分布在6%～12%之間,滲透率主要分布在(0.1～1.0)×10-3μm2之間,平均為0.5× 10-3μm2,屬于低孔特低滲儲層.該地區已開發工業油井顯示,砂體發育、物性相對較好的儲層是獲得高產的關鍵,也是地震勘探的“甜點“儲層.

2　儲層預測關鍵技術

2.1面向儲層預測的測井數據評價

地震技術人員通常將測井數據作為硬數據直接使用,但是測井是間接測量巖石屬性,測井數據質量易受井眼垮塌、泥漿侵入,以及不同年代/不同測量儀器系統誤差等因素影響.因此,必須對測井數據進行預處理,校正后的測井數據才可用于巖石物理規律分析、正演模擬和儲層預測.數據評價主要包括測井資料預處理、單井環境校正和多井一致性校正.

單井環境校正主要處理井眼垮塌等非地層因素引起的密度和聲波曲線異常,多井一致性校正主要處理不同年代/不同測量儀器的系統誤差.文中采用多元線性擬合方法實現單井環境校正,利用受井眼環境影響小的電阻率、自然伽馬等曲線,擬合井眼垮塌處的密度和聲波曲線;采用直方圖概率統計方法,實現多井一致性校正,消除同一地層不同井響應差異大的現象,并在統計分析時考慮構造壓實趨勢的影響.速度和密度測井曲線經單井環境校正后的巖石物理模型診斷見圖1,其中理論線通過硬砂巖模型計算得出.該硬砂巖模型與未膠結砂巖模型[6]類似,不同的是前者在求取不同孔隙度有效模量時采用Hashin-Strikman上邊界,使構建的孔隙介質骨架剛性更強,適合于研究區致密的碎屑砂巖.由圖1可見,單井環境校正后數據點變化趨勢符合巖石物理模型規律,表明單井校正具有合理性.

圖1　單井環境校正數據的巖石物理模型診斷Fig.1 Rock physics model diagnosis of logging data from single well log conditioning

多井彈性參數交會分析見圖2,其中根據區域巖石物理規律評價測井曲線綜合校正效果.由圖2可見,校正后區域巖石物理規律特征明顯,各種地震巖相在雙彈性參數空間域中分布合理、更加集中,有利于認識儲層彈性參數規律.

2.2巖石物理擾動模擬

儲層地震預測中,最關心巖性、孔隙度及孔隙流體變化引起的彈性參數和地震響應變化.理解巖石性質與地震特性的關系,有助于指導巖性、物性預測及流體檢測.流體置換是巖石物理學研究的重要方法[16],提供儲層流體識別及定量化工具.在超薄互層情況下(薄層厚度小于0.5 m),常用的Gassmann流體置換方法得到的流體作用可能被放大[13].對超薄互層砂泥巖沉積條件,考慮到流體僅在砂巖層中發生改變,基于泥質體積分數解釋,調整Gassmann流體置換結果[13]:

式中:R為Gassmann流體置換前后彈性參數變化;Vshale為泥質體積分數;K為體積模量;ρ為密度;下腳標old和new分別表示層狀流體置換前后的彈性參數.采用層狀砂巖流體置換技術,模擬不同流體條件下的彈性參數變化和地震響應變化結果見圖3.

圖2　多井彈性參數交會分析Fig.2 Multi-well crossplot analysis to evaluate final correction results

圖3　流體置換分析Fig.3 Fluid substitution

G31和G41界面測井彈性參數曲線變化結果見圖3(a),其中第2道至第4道分別為含水飽和度(紅色線)、泥質體積分數(棕色線)和孔隙度(藍色線);第5道和第6道分別為縱波阻抗和泊松比,其中黑色和紅色線分別為流體置換前、后彈性參數曲線,置換后孔隙流體體積分數為20%水和80%油;最后2道分別為置換前原始合成道集和置換后合成道集.由圖3(a)可見,隨著含油飽和度(第1道)的增加,縱波阻抗減小,泊松比減小,但變化幅度很小.G41界面流體置換前后AVO(振幅隨偏移距變化)曲線變化結果見圖3 (b).由圖3(b)可見,當含油飽和度增加時截距輕微減小,梯度基本不變,置換前后的地震響應變化不大.

低滲透油藏或致密砂巖油藏的流體地震檢測較為困難,對于油水情況,巖性及孔隙度的地震響應規律更為重要,可有效指導“差中選優“儲層預測.巖性置換分析結果見圖4,顯示巖石骨架成分構成變化時彈性參數曲線及地震響應的變化,擾動模擬實驗采用硬砂巖理論模型,通過改變模型中骨架礦物體積分數構成實現.圖4(a)中第1道為泥質體積分數;第2道至第5道分別為密度、縱波速度、橫波速度和泊松比.根據區域沉積巖性特點,分別考慮鈣質體積分數增加15%、砂巖體積分數增加15%和泥質體積分數增加15%的情況.前一種情況為砂巖體積分數保持不變,泥質體積分數減小15%,鈣質體積分數增加15%;后兩種情況為泥質體積分數和砂巖體積分數相對變化,鈣質體積分數保持不變.由圖4(a)可見,當泥質體積分數增加時,密度減小但變化不大,縱波和橫波速度減小,泊松比增大.當鈣質體積分數和砂巖體積分數增加時,兩者的彈性曲線變化趨勢相同,即密度增大,縱波和橫波速度增加,泊松比減小,但前者縱波速度和泊松比高于后者,橫波速度低于后者.在AVO曲線上看到G41界面上巖性變化引起AVO響應變化明顯(見圖4(b)).在砂巖體積分數增加和鈣質體積分數增加所表現的彈性特征與圖2(b)一致(見圖4(c)),說明理論模型和實際數據匹配良好.雖然圖4(c)和圖2(b)的縱坐標不同,但是縱橫波速度比和泊松比之間為正相關關系,不影響變化趨勢.巖心資料顯示,鈣質體積分數越多,巖石物性越差,表現為越致密,大部分含鈣砂巖的鈣質體積分數在10%～30%之間(見圖2(b)).

圖4　巖性置換分析Fig.4 Lithology substitution

G31和G41界面孔隙度置換分析見圖5,其中顯示孔隙度分別減少4%、增加4%和增加8%時彈性參數曲線和地震響應的變化,實驗基于硬砂巖理論模型實現,通過改變骨架孔隙度實現擾動模擬.受地質沉積條件限制[17],孔隙度與含水飽和度、巖性體積分數之間存在一定關系,因此在孔隙度置換時,要建立它們之間的關系(文中采用線性關系),在改變孔隙度時巖性及飽和度也有一定程度的變化.由圖5可見,隨著孔隙度增加,速度和密度減小,泊松比增大,AVO響應特征變化較為明顯.

地震振幅屬性通常用于預測砂體厚度或砂巖發育程度.G31和G41界面砂巖儲層厚度變化時的地震響應特征見圖6.由圖5和圖6可見,基質孔隙度增加與骨架柔性成分(泥質)增加引起的AVO曲線變化趨勢相似,彈性參數曲線變化也表現出類似特征.根據區域實際儲層特點,平均孔隙度為9%,變化范圍不大于8%;巖性變化的范圍更大一些,如從砂巖一泥質砂巖一砂質泥巖(巖石成分體積分數變化大于15%),巖性的影響程度高于物性的.由巖石骨架和孔隙流體擾動正演模擬分析可知,巖石的宏觀彈性特征變化主要受巖性控制,其次為物性,流體的作用很小.可利用縱波阻抗、縱橫波速度比(或泊松比)彈性參數的差異識別相對高孔砂巖,即“甜點“儲層.

圖5　孔隙度置換分析Fig.5 Porosity substitution

2.3地震數據刻度

研究區復雜的薄互層地質條件,采用正演模擬方法,分析地震振幅強弱變化與砂體厚度、砂巖組合之間的關系(見圖6).該正演通過復制實測速度和密度曲線增加或減少砂巖儲層厚度,除修改曲線部分外,其余部分不變.第1道至第3道分別為泥質體積分數、縱波速度和密度;第4道和第5道分別為厚度改變前、后垂直入射合成記錄;第6道和第7道分別為變化前、后合成道集.在圖6(a)和(b)中,A處原始單砂體厚度從3 m變為6 m,B處原始單砂體厚度從2 m變為4 m.A和B處砂體厚度增加,增強地震反射能量.在圖6(c)和(d)中,C和D處分別為1 800～2 000 m砂層組(夾泥巖)曲線向下和向上復制,顯示調諧作用的復雜性使地震反射信號能量難以反映砂巖儲層厚度變化,因為1 800～2 000 m砂層組保持不變,上下圍巖變化時地震振幅特征發生改變.正演實例表明,雖然地震振幅強弱與砂體發育有一定關系,但是利用地震振幅屬性信息進行砂體識別有較大風險和不確定性.此外,由圖2可見,含鈣砂巖與滲透砂巖之間、砂巖與泥巖之間可產生阻抗差異,引起振幅變化,進一步增加利用地震振幅信息進行砂體識別、厚度預測的風險.降低預測風險應結合地震反演技術,一方面反演結果能夠部分消除子波調諧作用,另一方面反演得到的地層彈性信息可更直接反映儲層屬性.

巖石物理模擬及正演分析結果表明,利用疊前反演得到的彈性參數(縱波阻抗和縱橫波速度比雙參數交會)可實現“甜點“儲層的預測.預測過程需要根據巖石物理解釋圖版對地震反演數據進行刻度.巖石物理解釋圖版具有明確的地質信息和地震信息,以及廣泛的應用范圍,可對測井數據和反演結果做出巖性、物性和孔隙流體解釋[18-19].縱波阻抗為橫坐標、縱橫波速度比為縱坐標的巖石物理解釋圖版見圖7,該圖版已通過研究區實際測井數據和置換數據(圖2(b)和圖4(c))綜合分析標定.流體性質采用Batzle-Wang模型,混合流體地震屬性采用均勻等效模型;干骨架地震屬性計算(巖石物理模型選擇)是建立巖石物理解釋圖版的核心,采用Xu-White砂泥巖模型.由于巖石物理圖版為趨勢控制,所以理論線與實際測井數據不要求完全吻合.

圖6　砂巖儲層厚度變化下的地震響應特征分析Fig.6 Seismic response analysis when the variation of sandstone reservoir thickness

3　“甜點“地震預測應用

研究區地震巖石物理分析在疊前反演“甜點“預測及水平井實施中的應用效果見圖8.

在巖石物理分析基礎上,由圖7的巖石物理圖版實現對疊前彈性參數反演結果的解釋.根據實際井資料和巖石物理模型分析結果,在巖石物理圖版上確定泥質體積分數小于35%、孔隙度介于9%～20%的多邊形(見圖8(a)左上角),解釋為最有利的高孔隙砂巖彈性屬性變化范圍.基于巖石物理圖版刻度的疊前反演儲層預測結果見圖8(a),疊前彈性參數反演采用疊前AVO同步反演技術.研究區物源方向為近北向,“甜點“儲層主要發育于地震工區西北部及東南部,西南部不發育.結合探井情況,建議劃分三個有利區(見圖8(a)):Ⅰ區“甜點“分布集中,有兩口工業油井,是設計水平井目標的最佳位置;Ⅱ區“甜點“分布呈條帶狀,較為零散,有一口工業油井和一口低產井,可作為下一步重點井位部署區;Ⅲ區有兩口井見油氣顯示,由于處于構造陡坡,斷層發育,需要結合成藏因素綜合分析,確定勘探目標.

圖7　縱波阻抗與縱橫波速度比交會巖石物理解釋圖版Fig.7 Rock physics template with elastic parameters crossplot of P-wave impedance vs.Vp/Vs

圖8　有利區預測及水平井軌跡Fig.8 Predicted favorable domains and horizontal well trajectory

在有利區Ⅰ設計的水平井平面位置見圖8(b).該設計被采納且已完鉆,采用縱橫波速度比平面屬性設計井軌跡,縱橫波速度比可較好地指示相對高孔砂巖的發育狀況.該水平井的剖面軌跡見圖8(c),雖然實鉆軌跡與設計軌跡在入靶點有偏差,但水平段穿過儲層.該水平井水平油層鉆遇率為98.4%,壓裂后初期平均油產量達到30 t/d,遠高于相鄰直井平均油產量(3 t/d).這說明地震巖石物理分析和疊前彈性參數反演的綜合應用,為該地區致密砂巖油的動用提供了技術支持.

4　結論

(1)在超薄互層條件下,采用層狀砂巖流體置換技術能合理地體現孔隙流體變化條件下儲層彈性參數及地震響應參數.

(2)致密砂巖儲層孔隙流體變化引起的地震響應往往很小,骨架參數(孔隙度和巖性)置換尤為重要,用于評價地震疊前振幅數據的預測能力及“甜點“儲層預測的敏感彈性屬性選取.

(3)振幅屬性、疊后反演波阻抗等常規地震疊后信息無法滿足致密砂巖“甜點“儲層預測需要,由地震疊前彈性參數反演得到的縱橫波速度比對研究區“甜點“儲層的識別起關鍵作用.

(4)地震巖石物理綜合分析與疊前彈性參數反演綜合應用,是實現致密砂巖“甜點“儲層預測的有效途徑.

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TE132.1,P631

A

2095-4107(2015)05-0063-09

2015-07-08;編輯:張兆虹

中國石油天然氣股份公司重大科技專項(2012E-2603-04)

邊 婧(1979-),女,碩士研究生,工程師,主要從事井震結合儲層精細描述方面的研究.