致密含氣火山巖地震預測儲層描述方法

苗蒙

（吉林油田公司地球物理勘探研究院 吉林松原 138000）

1 地質特征

吉林油田X區塊研究區整體為西斷東超箕狀斷陷，地層發育較全。其中，目的層氣藏中部埋深為3500m，為深湖-半深湖沉積環境下的水下扇、濱淺湖、火山巖相、侵入相為主，目的層地層分布范圍廣，地層厚度大（400～1500m），含氣單元多，儲層物性差、單層氣層厚度薄（1～5m）、非均質性強。

研究區內儲層物性相對較差，在4000-5500 m/s的速度分布范圍內，從多口井的原始聲波曲線及原始縱波（P波）阻抗隨深度變化關系及值域分布范圍上看，有效儲層和干層存在較大范圍的重疊，單屬性參數以及常規聲波阻抗難以對有效儲層進行區分。因此，尋求敏感的巖石物理特征參數及描述含氣性儲層是準確識別有效儲層的關鍵。

2 巖石物理分析

2.1 曲線交匯分析確定敏感參數

2.1.1 優選巖性敏感參數

為了進一步分析目的層測井響應特征，優選標準井，我們根據實際測井曲線巖石物理參數（包括AC、DEN、GR、CNL等）的統計進行分析。綜合認為，單屬性參數在一定程度上能反映巖性特征，可以區分閃長巖類，但其巖性重疊區域較大，區分存在難度。引入多屬性參數進行交會分析，選取敏感參數（DEN和GR）。

2.1.2 優選含氣性敏感參數

利用多井分析系統對Rt、DEN曲線進行統計分析發現：儲層與非儲層仍存在重疊。引入Vp/Vs曲線，與GR、AC交匯，可較好區分氣層、差氣層和干層。其中，干層GR在0-190 API，差氣層、氣層GR均在190-250 API；縱橫波速度比有較大差異，氣層Vp/Vs大于2.10，差氣層位于2.0～2.1之間，區分效果明顯。因此，優選Vp/Vs曲線約束地質統計學反演。

3 地質統計學反演

常規稀疏脈沖反演由于泥巖與火山碎屑巖波阻抗差異小，值域疊置嚴重，火山巖內幕為相位連續特征，不符合火山巖發育的地質特征。本次儲層預測以約束稀疏脈沖反演阻抗作為軟趨勢約束，兼顧測井、地震、地質等數據，目的層通過上述測井曲線處理和巖石物理分析后，將火山巖儲層變化比較敏感的Vp/Vs作為目標曲線。在保持原始伽瑪曲線基本細節和總趨勢不變的前提下，對地質統計學反演的算法及模型進行約束控制。

3.1 求取空間變差函數

求取空間變差函數是地質統計學反演的關鍵步驟。對初始PDF的計算時需確定一個目的層（Reservoir），頂（TopPad）、底（BasePad）兩個鑲邊層。對于兩個鑲邊層不用定義其離散屬性，只需要定義連續屬性（P-impedance）即可；而對于目的層則需要定義離散屬性及連續屬性。

圖1a是縱向變差函數，紅色的數據點代表從井數據中分析得到垂向的變差，藍色的實線是擬合得到的變差函數；井曲線在縱向上的樣本點的個數一般能滿足統計需要（一般50個樣本點就可以得到比較理想的PDF函數和變差函數）。圖1b是橫向變差函數，藍綠色的數據點代表由給定的層位屬性數據分析得到的橫向變差的數據點，藍色的實線是擬合得到的橫向變差函數，經過調整，滿足地質需求。同時，監控質量控制參數，效果最優化。

圖1 目的層地質統計學反演變差函數

利用疊后反演結果進行砂體雕刻，首先要對目標區的巖性展布、比例有一個總體上正確的把握，同時結合工區的地質沉積模式等地質方面的信息來指導，通過不斷調試，尋找合理值的范圍。

3.2 反演效果分析

由L8、L9、L7、L2和L3井的連井地質模型（圖2a）和反演剖面（圖2b），可以看出反演得到的有效儲層的分布與鉆井揭示的有效儲層吻合程度高，能夠反映儲層物性的變化。平面上沿控陷斷裂呈帶狀展布，具南北厚、中間薄特征，預測儲層厚度232.6m，解釋儲層厚度173.5m，絕對誤差59.1m，相對誤差25%；

圖2 目的層地質統計學反演成果圖

4 疊前AVO正演應用

隨著地震采集處理技術的不斷發展，通過長偏移距數據可以幫助解釋AVO異常，以及通過AVO分析可以從長偏移距數據中提取可靠的密度信息，從而幫助區分氣層和含氣水層。因此，以點震源為基礎的球面波理論進行長偏移距研究越來越受到關注。

4.1 含氣砂巖疊前AVO正演模擬分析

L9井是一口高產氣井, 據該井測井資料以及試氣結果，發育了一套高產氣層。針對該氣層進行了流體替換計算，分析含氣飽和度和孔隙度變化對含氣地層縱橫波速度、密度、縱橫波速度比及泊松比的影響，進行AVO正演模擬分析。可以看出，圖3中含氣層段有明顯的AVO響應特征。同樣對L7、8兩口井用同樣的方法進行正演模擬分析。

圖3 L7、8、9井正演模擬圖

4.2 反射系數計算及AVO響應分析

為了對AVO地震響應異常進行分類，首先進行AVO正演響應特征分析，由圖中L9橫向含氣性變化模型可以發現由于L9井砂巖儲層含氣后，地震振幅隨偏移距的增加而減小，屬第一類AVO異常。通過含氣火山巖AVO的P-G屬性交會圖（圖4），可以看出氣層的頂底位置與標注的頂底位置一致。進一步證明正演模型屬于第一類AVO響應特征，同理證明L7井為第一類AVO響應特征，L8井為第二類AVO響應特征。可以繼續進行AVO屬性分析。

圖4 L8-L9-L303井AVO屬性圖

4.3 AVO屬性分析及應用效果

分別對L7、L8、L9三口井進行AVO均方根振幅屬性提取，通過已完鉆井的預測厚度與鉆井實際厚度對比，從儲層有無符合率統計證明疊前AVO技術可以對英臺氣田目的層火山碎屑巖儲層進行儲層的巖性及含氣性檢測。

5 結論

（1）應用基于巖石物理分析的含氣性預測方法，能夠較好的對致密儲層的流體性質進行區分，解決火山巖區域儲層預測問題；

（2）通過巖性及物性敏感參數優選，參與地質統計學模擬變差函數的求取，不但能提高儲層的縱向分辨率，從而更客觀真實地描述儲層的非均質性特征；

（3）針對目標提屬性，更容易凸顯儲層的AVO特征。低孔隙度高密度低滲透率氣層，從正演道集中根據氣層和水層AVO異常響應的梯度與截距不同大致可以區分氣層、干層和水層，具有一定指導意義。

［1］趙澄林.沉積巖石學[M]:石油工業出版社， 2000.

［2］于興河.油氣儲層地質學基礎[M]:石油工業出版社，2009.

［3］王貴文，郭榮坤.測井地質學[M]:石油工業出版社，2000.

［4］朱筱敏.沉積巖石學[M]:石油工業出版社， 2008.

［5］劉浩杰.地震巖石物理研究綜述［J］. 油氣地球物理，2009，7(3):1～8.

［6］楊曉蘭.曲線重構反演在火成巖儲層預測中的應用［J］.西安石油大學學報（自然科學版），2007，22(6):32～35.