基于三維地質模型的地質儲量不確定性分析
——以西非尼日爾三角洲盆地P油藏為例

王 桐，王光付，陳桂菊，李杏莉，譚學群，王離遲

（中國石化石油勘探開發研究院，北京 100083）

基于三維地質模型的地質儲量不確定性分析
——以西非尼日爾三角洲盆地P油藏為例

王 桐，王光付，陳桂菊，李杏莉，譚學群，王離遲

（中國石化石油勘探開發研究院，北京 100083）

為了合理評估地質儲量、論述地質儲量不確定性產生的原因，指出測量技術的局限性、已有數據的有限性和參數選取主觀性是地質儲量不確定性產生的主要原因；針對確定法和基于數學模型的概率法在地質參數不確定性和相關性方面的研究不足，研究了基于三維地質模型的油氣地質儲量不確定性評估方法；以西非尼日爾三角洲盆地P油藏為例，系統分析了油氣藏地質儲量評估中各地質因素的不確定性，指出頂面構造、砂體分布、流體界面、儲層參數是影響地質儲量計算結果的主要因素。這種基于三維地質模型的地質儲量不確定性分析方法有效揭示了地質儲量評估中的風險，為投資建議、井位部署和產能規劃提供了科學決策的依據。

尼日爾三角洲；地質儲量評估；三維地質模型；概率法；容積法

油氣地質儲量是石油公司上游資產中的重要部分，是決定石油公司當前和未來上游業務的重要基礎。由于地下地質特征的復雜性和數據的有限性，地質儲量評估中的不確定性分析已成為全面認識油藏的重要內容。確定法和基于數學模型的概率法儲量計算是地質儲量評估中最常見的兩種方法，隨著油氣勘探開發對象的復雜化，基于三維地質模型的概率法儲量評估方法已逐步成為認識油藏地質特征的重要技術。本文對基于三維地質模型的油氣地質儲量不確定性研究方法進行了探討，并以西非尼日爾三角洲盆地P油藏為例，系統分析了油氣藏地質儲量評估中各地質因素的不確定性及儲量不確定性。

1 地質儲量不確定性產生的原因

由于地質特征的復雜性和數據的局限性，油氣藏的三維表征存在不確定性，導致了地質儲量評估的不確定性。油藏表征中的不確定性主要由三方面原因造成[1]：一是現有測量技術的局限性。一方面，受檢測手段自身分辨率的限制，測量結果精度受到限制，例如，常規地震資料的垂向分辨率極限為1/4波長[2]；另一方面，測量自身存在不確定性，利用測井和地震等手段獲取的地質信息自身就存在不確定性。二是已有數據的有限性。地質儲量評估過程中參數來源于非常有限的小樣本數據，用于整個油氣藏分析存在信息的局限性，以北海 Brent油氣田為例，統計得出，巖心及巖屑體積僅占整個油藏體積的十億分之一，測井井柱體積也僅占整個油藏百萬分之一；三是參數選取主觀性強。儲量計算的地質參數都來源于研究人員的解釋，不同的數據處理和解釋方法會得出不同結果。因此，地質儲量評估過程中的不確定性研究已成為一項非常重要的工作。

2 容積法評估地質儲量不確定性問題

各種地質儲量評估方法中，容積法適用性強，應用范圍最為廣泛[3–4]。容積法油氣地質儲量評估公式為：地質儲量=面積×有效厚度×孔隙度×飽和度/體積系數。

根據參數取值不同，容積法儲量計算分為確定法和概率法兩種。確定法在定量優選各類地質參數確定值的基礎上，測算出儲量的唯一值，該方法通過優化地質參數的選擇，力求“算準”地質儲量，追求地質儲量的高度確定性[5–6]，但是無法解決由于測量技術局限性、已有數據有限性和參數選取主觀性導致的地質儲量計算中的實際問題。一旦取值不當，很可能出現較大的儲量計算誤差，弱化了對儲量風險與不確定性的評估，可能導致后期投資、井位部署和產能規劃出現不必要的損失。

概率法儲量計算首先確定出每個參數的概率密度函數，之后，采用隨機采樣的方法（如蒙特卡洛法）[7]計算出地質儲量值的概率分布曲線，并以此為基礎得出地質儲量的低值、中值和高值。該方法在計算油氣藏儲量時，考慮了各個地質參數分布的不確定性，但是，基于簡單數學模型的概率法儲量計算往往會忽略地質特征的復雜性和各地質參數的相關性，無法體現特定油氣藏中含油面積、厚度、孔隙度、含水飽和度等各地質參數的內在關系，即實現數學真實的同時無法滿足地質真實[8]。圖1是一個典型的反序砂巖背斜油藏，該油藏的油水界面存在一定的不確定性，當該油藏的油水界面由情形1中的油水界面1上升至情形2中油水界面2時，各地質參數變化如圖2所示。在缺少三維地質模型約束的隨機模擬運算過程中，等概率的隨機采樣并不能反映各參數之間的相關性，每次計算會在概率密度函數限定下選取各參數的對應值，而參數之間的相互關系則無法在本次計算中體現出來。在本實例中，含油面積減小的同時有效厚度取值減小、孔隙度增大才能真正反映出實際的地質特征，各地質參數進行“隨機”取值無法實現各參數的相關性，這也是基于數學模型的概率法儲量計算存在的主要問題。

圖2 基于蒙特卡洛技術的概率法地質儲量計算模型

3 儲量不確定性分析方法

基于三維地質模型的儲量不確定性評估建立在基礎地質模型的基礎上，通過對基礎模型中各地質變量在一定范圍內等概率隨機賦值，實現多個模型參與儲量計算（圖3）。這種將地質綜合分析和地質統計學理論融入三維地質模型的儲量估算方法具有以下優勢：一是地質儲量計算與各地質因素建立直接關系，保證了參與儲量計算各地質參數的相關性，更加符合地質規律；三維地質模型中通過有效約束生成的隨機頂面、巖相分布和流體界面來替代含油氣面積和有效厚度的取值，保證了地質參數的相關性和合理性（圖4）；二是計算得出的每一個儲量值都有相應的地質模型，可以通過三維地質模型更加直觀地展示地質變量的不確定性，有助于井位部署和調整研究。圖4展示了同一油藏3個模型頂面構造、油水關系、巖相分布、孔隙度、含水飽和度的特征。不同構造模型控制巖相模型的分布，巖相模型通過約束屬性模型決定有利儲層的分布范圍，油水界面、巖相模型、孔隙度模型和滲透率模型共同決定含水飽和度模型的特征。模型1、模型2和模型3分別對應著地質儲量高、中、低值，不同模型的頂面構造、油水界面、砂體分布、孔隙度和含水飽和度特征各異，但同一模型內各地質參數的相關性好，頂面構造控制了巖相和流體的分布范圍，巖相分布約束孔隙度等儲層參數特征，流體界面共同決定了含水飽和度模型的特征。

圖3 基于地質模型儲量不確定性研究流程

圖4 三個不同地質模型中地質參數相關性特征

4 影響地質儲量計算結果的主要因素

基于三維地質模型的儲量不確定性分析方法以油氣藏為統一研究單元，強調油氣藏中各地質參數間的相關性，在系統分析影響油氣藏地質儲量各因素不確定性的基礎上，按照圖3所示的研究流程開展地質儲量的不確定性分析。研究實例P油藏位于尼日爾三角洲盆地，以高能浪控三角洲環境沉積為特征的 Agbada組孔隙度為 20%～35%，滲透率為1～5 μm2。P油藏為底水型油藏，油藏面積為 4.9 km2，共有已知井5口。結合整個區域綜合研究認為，影響P油藏地質儲量的主要因素包括頂面構造、砂體分布、流體界面、儲層物性等。

4.1 頂面構造

圖5中所示方案1、方案2和方案3是P油藏基于2套地震數據體得出的3種頂面構造圖，其中方案 2、方案 3是不同解釋人員基于同一套地震數據得出的結果。距已知井1 000 m處，三種解釋結果的頂面構造差異在 10～30 m。頂面構造的不確定性往往會對地質儲量產生較大影響，在復雜斷塊油藏中，由于部分斷層分布特征及其不確定的封閉性，增加了地質儲量的多解性。

圖5 同一頂面的3種不同解釋結果

4.2 砂體分布

在鉆井數量較少、地質特征復雜的條件下，砂體平面分布的不確定性是影響儲量計算結果的重要因素，砂體特征直接控制著儲層質量和油氣分布規律。沉積模式識別、巖相劃分與含量確定、順物源方向的連續性及垂直物源方向的變化特征是描述砂體展布特征的主要內容。無論在未開發油田，還是在深度開發的老油田，確定性建模和隨機建模相結合的砂體刻畫方法是目前最為成熟的技術手段[9]。前人在利用地震資料描述砂體不確定性對地質儲量影響方面做了很好的探索[12]，在地震屬性和反演等手段定量刻畫砂體空間分布多解性較強、無法精確描述砂體展布的情況下，基于地質統計學研究的隨機地質建模技術是三維儲層表征的重要手段，通過對變差函數中各參數的不確定性研究能夠有效描述砂體展布的不確定性。圖6對比了不同變程導致的P油藏K36層的巖相變化特征，最終選擇物源方向60°，主變程500 m，次變程350 m，垂向變程1 m作為基礎方案。

4.3 流體界面

流體界面不確定性主要由缺少測試資料、測井解釋多解性和井斜數據誤差三個原因造成，圖7列出了P油藏的油水界面解釋結果，受測井質量及中部泥巖連續性解釋的影響，出現兩個可能的油水界面，二者相距約6 m。該區井斜數據誤差也會造成同一油氣藏流體界面識別的不確定性，圖8中P油藏鄰區一油氣藏投產前后，同一階段的氣水界面均存在一定程度的不一致性，變化范圍為4～7 m，這種差異主要是由于井斜誤差導致的。參考區域經驗規律，設定流體界面變化幅度為6 m。

4.4 油藏物性參數

P油藏缺少取心資料，孔隙度和含油飽和度數據來源于區域經驗指導下的測井解釋結果。在三維地質模型多次實現的過程中，油藏物性參數的不確定性包括了兩個部分，一是巖相模型的變化會影響儲層物性參數模型的變化；二是測井資料采集、校正、處理和解釋全過程中的不確定性均會對測井解釋得出的參數產生影響。在測井解釋過程中，考慮上述因素得出的主要物性參數的高、中、低三種結果，用于地質儲量不確定性研究。

圖6 不同變程下相模型平面特征

圖7 測井解釋油水界面多解性

圖8 P油藏鄰區氣藏已知井氣水界面分布特征

5 計算結果

在建立P油藏三維地質模型后，通過地質、地球物理、測井等多學科一體化研究，分析影響地質儲量各地質因素的不確定性，確定出各地質參數的概率分布，并在此三維地質模型基礎上開展概率法儲量計算。通過600次模型實現，得到P油藏地質儲量的概率密度和累計密度分布圖（圖9）。P油藏地質儲量高、中、低值分別為699×104bbl、458×104bbl和 284×104bbl。

不同模型的頂面構造、油水界面、砂體分布、孔隙度和含水飽和度特征各異，但同一模型內各地質參數的相關性更好，頂面構造控制了巖相和流體的分布范圍，巖相分布約束孔隙度等儲層參數特征，孔隙度模型和流體界面共同決定了含水飽和度模型的特征。這種基于三維地質模型的儲量不確定性分析方法有效揭示了儲量評估中的風險，為投資建議、井位部署和產能規劃提供了科學決策的依據。

圖9 P油藏原始地質儲量概率密度和累計概率分布

6 結論

（1）油氣藏三維表征的不確定性直接導致了地質儲量評估的不確定性，測量技術局限性、已有數據有限性和參數選取主觀性是地質儲量不確定性產生的主要原因。

（2）確定法在定量優選各類地質參數確定值的基礎上，力求“算準”地質儲量，追求地質儲量的高度確定性，弱化了對儲量風險與不確定性的評估；基于簡單數學模型的概率法儲量計算，實現數學真實的同時無法滿足地質真實，忽略了地質特征的復雜性和各地質參數的相關性，無法體現特定油氣藏中各地質參數的內在關系。

（3）基于三維地質模型的地質儲量不確定性評估方法在定量分析各地質變量不確定性的基礎上，將地質特征與數學模型相結合，建立各地質變量的相關性的同時實現了不同模型的可視化，是最優的地質儲量不確定性研究方法。

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TE122.2

A

1673–8217（2017）06–0074–05

2017–06–05

王桐，高級工程師，1982年生，2008年碩士畢業于中國地質大學（北京）油氣田開發工程專業，現從事開發地質與地質建模工作。

國家“十三五”重大科技專項“大型油氣田及煤層氣開發”（2016ZX05033–003–004）。

王金旗