稠油油藏AVO影響因素分析

謝 祥 吳 奎 張金輝 高京華 樊建華(中海石油(中國)有限公司天津分公司渤海石油研究院，天津 300459)

1 引言

自Ostrander[1]提出利用縱波反射系數隨入射角的變化規律識別含氣砂巖以來，AVO技術在油氣勘探和開發領域得到廣泛應用，已經成為儲層預測和流體識別的一項有力工具。Aki等[2]、Shuey[3]、Fatti等[4]及鄭曉東[5]分別基于不同的假設條件對AVO技術的理論基礎——Zoeppritz方程進行了簡化，得到各種形式的反射系數近似方程，為AVO屬性分析和疊前反演奠定了理論基礎。Rutherford等[6]根據界面處零炮檢距反射系數的大小，將含氣砂巖的AVO異常類型分為三類，Castagna等[7]研究不同的彈性參數模型后進一步將其擴展為四類，從而建立了地層含油氣性和AVO異常之間的聯系，促使AVO技術直接用于油氣勘探、開發。Russell等[8]、左國平等[9]、趙萬金等[10]及張衛衛等[11]應用AVO技術識別含氣砂巖。Carcuz[12]、孫鵬遠等[13]聯合PP波和PS轉換波地震資料進行AVO分析。潘仁芳等[14]通過改變孔隙度、含氣飽和度及儲蓋參數，開展含氣砂巖AVO響應半定量分析。雍學善等[15]、張璐等[16]研究了雙相孔隙流體條件模型的AVO響應特征。陳軍等[17]分析了碳酸鹽巖儲層的AVO響應特征。Xie等[18]定量分析了薄層的AVO調諧效應并將其用于井、震AVO響應不一致的氣層識別。軒義華等[19]、程冰潔等[20]及鐘晗等[21]研究了頻變AVO技術及其在油氣識別中的應用。李建華等[22]利用疊前AVO反演檢測流體。

然而，盡管AVO技術的理論基礎及其衍生出的一系列技術體系相對較成熟，但是只適用于識別氣層或者輕質油層。對于稠油油藏，由于特殊的溫壓環境和形成機制，其密度(國際上定義地面脫氣密度大于0.943g/cm3，油層溫度下脫氣粘度小于10000mPa·s的原油為稠油)與水非常接近[23，24]，導致含稠油地層與含水地層的地震響應特征十分相似，因此理論上AVO技術難以較好地區分兩者，致使應用AVO技術識別稠油的效果并不理想，鮮有利用AVO技術識別稠油油藏的研究。

為此，本文從AVO技術的理論基礎——Zoeppritz方程出發，通過巖石物理參數分析，認為儲層物性(孔隙度)和含油氣性(含油飽和度)是影響反射系數隨入射角度變化的主要因素，進而構建了一個含稠油模型?；诹黧w替換和孔隙度替換的AVO正演模擬，分析了孔隙度、含油飽和度對稠油油藏AVO特征的影響。研究表明，孔隙度是影響AVO響應特征的敏感因素，含油飽和度的影響可忽略不計。在此基礎上，提出了一種利用AVO技術預測稠油油藏儲層物性的新方法。對渤海灣盆地錦州A油田的物性預測結果表明，研究結果與鉆井數據吻合，證實了文中方法的有效性。

2 稠油油藏AVO特征敏感因素

2.1 巖石物理參數分析

AVO技術的理論基礎是精確的Zoeppritz方程?；趩我环瓷浣缑嫔?、下介質所受應力和位移的連續性條件，該方程表征了界面處縱、橫波反射系數、透射系數與入射角度之間的函數關系

(1)

式中：VP1、VS1、ρ1與VP2、VS2、ρ2分別為界面上、下兩種介質的縱、橫波速度及密度；θ1和θ2分別為縱波入射角和透射角；φ1和φ2分別為橫波反射角和透射角。

由于式(1)在形式上為復雜的非線性方程，難以直接求出解析解，無法直觀地了解反射系數隨入射角的變化規律。為此，人們從不同的角度對Zoeppritz方程進行了簡化[2-5]，得到各種形式的近似表達式，其中應用最廣泛的是Aki-Richards近似方程[2]

(2)

式(2)為AVO技術在油氣勘探中的應用提供了直接的理論依據。由式(1)和式(2)可見，反射系數隨入射角的變化受反射界面上、下介質的縱、橫波速度和密度(VP1、VS1、ρ1與VP2、VS2、ρ2)的影響。Rutherford等[6]認為，零炮檢距反射系數和反射界面上、下介質的泊松比之差是影響地層AVO特征的兩個主要參數，這兩個參數均能表示為縱、橫波速度和密度的函數。此外，在上覆介質參數固定不變的假設條件下，反射系數隨入射角的變化只受目的層參數的影響。

由體積平均方程可精確計算飽和流體巖石密度

ρsat=ρm(1-φ)+ρwSwφ+ρo(1-Sw)φ

(3)

式中：ρm、ρw和ρo分別為巖石骨架、地層水以及原油的密度；φ為孔隙度；Sw為含水飽和度。

類似地，可由Wyllie時間平均方程計算縱、橫波速度。然而Domenico[25]認為，利用該方程求取含氣砂巖的縱、橫波速度均存在較大誤差。Biot[26]研究了砂巖含流體之后體積模量和剪切模量的變化規律，得到了砂巖縱、橫波速度的精確表達式

(4)

(5)

式中Ksat和μsat分別為飽和流體巖石的體積模量和剪切模量，根據Biot-Gassmann方程，可分別表示為

(6)

μsat=μdry

(7)

式中：Kdry、Km、Kfl分別為干巖石、骨架以及孔隙流體的體積模量；μdry為干巖石的剪切模量。

由式(5)和式(7)可見，砂巖橫波速度受孔隙流體變化的影響較小。首先利用鉆井取心測得的縱、橫波速度和密度由式(4)、式(5)計算Ksat，然后由式(6)、式(7)求取Kdry和μdry。根據鉆井取心測得的縱、橫波速度和密度計算砂巖骨架的體積模量Km，其經驗值可由文獻得到。含油、水兩相介質的孔隙流體的體積模量Kfl由Wood方程得到

(8)

式中Kw和Ko分別為地層水和原油的體積模量, Batzle等[27]通過大量的統計工作和實驗研究得到了兩者的經驗值。

基于上述分析，將式(3)、式(6)、式(7)、式(8)代入式(4)和式(5)，得到飽和流體雙相介質的縱、橫波速度

VP=

(9)

(10)

上述分析表明，對于特定的巖石類型和流體性質，在式(3)、式(9)、式(10)中除φ和Sw之外，其他參數均為已知或可間接求出。由此可見，儲層物性和含油氣性是縱、橫波速度和密度的主要影響因素，進而也是影響AVO響應特征的主要因素。

2.2 模型研究

為進一步分析影響稠油油藏AVO特征的敏感因素，根據實際地層參數統計分析結果設計一個簡化的含稠油水平層狀初始模型。表1為初始模型各層的縱、橫波速度和密度參數。

表1 初始模型各層的縱、橫波速度和密度參數

根據初始條件下模型的縱、橫波速度和密度參數，可由式(4)和式(5)計算對應的Ksat和μsat，然后將其代入式(6)，便可求出干巖石的體積模量Kdry。在此基礎上，根據Biot-Gassmann雙相介質理論對目的層依次進行流體替換和孔隙度替換，利用式(3)、式(9)、式(10)分別計算不同含油飽和度和孔隙度的含稠油砂巖的密度和縱、橫波速度，由此分析儲層含油氣性和物性變化對巖石物理參數的影響。圖1為不同含油飽和度和孔隙度的縱、橫波速度和(a)初始孔隙度不變，密度隨含油飽和度的變化曲線；(b)初始孔隙度不變，縱、橫波速度隨含油飽和度的變化曲線； (c)初始含油飽和度不變，密度隨孔隙度的變化曲線；(d)初始含油飽和度不變，縱、橫波速度隨孔隙度的變化曲線模型共三層，其中頂層和底層為參數完全相同的泥巖，中間夾層為含稠油砂巖，砂層厚50m(大于四分之一波長，本文不考慮儲層厚度因素的影響)。初始條件下砂巖孔隙度為20%，含油飽和度為60%，稠油和地層水的密度分別為0.97g/cm3與1.05g/cm3。

圖1 不同含油飽和度和孔隙度的縱、橫波速度和密度參數

密度參數。由圖可見：①保持初始孔隙度不變，儲層含油飽和度由0遞增至100%時，密度幾乎未發生變化(圖1a)，縱波速度略微降低(圖1b中紅線)，橫波速度也幾乎未發生變化(圖1b中藍線)；②保持初始含油飽和度不變，儲層孔隙度由0遞增至35%時，巖石密度明顯呈線性遞減(圖1c)，縱波速度(圖1d中紅線)發生明顯變化(在孔隙度為0～20%時迅速降低，在孔隙度大于20%后逐漸趨于穩定)，橫波速度略微增大(圖1d中藍線)。以上分析表明，孔隙度變化對含稠油地層巖石物理參數的影響相對于含油飽和度更為顯著。

為了進一步研究儲層含油氣性和物性參數對稠油油藏AVO響應特征的影響，分別利用流體替換和孔隙度替換得到的縱、橫波速度和密度參數，基于Zoeppritz方程計算含稠油儲層頂面對應的反射系數隨入射角度的變化，從而得到不同含油飽和度及孔隙度的含稠油模型的AVO曲線(圖2)。由此可見： ①保持砂體孔隙度φ不變，當含油飽和度So由0遞增至100%時，反射系數變化非常小(圖2a)。尤其是當入射角為0～40°時(一般地震資料的有效入射角范圍)，不同So的反射系數曲線幾乎重疊在一起，無法區分； ②保持砂體So不變，當φ由5%遞增至35%時(一般儲層的孔隙度范圍)，儲層頂面的反射系數發生了明顯變化(圖2b)。因此，儲層孔隙度是影響稠油油藏AVO響應特征的敏感因素，含油飽和度對AVO響應特征的影響可忽略不計。因此，在理論上可以根據稠油油藏AVO響應特征的變化分析和預測儲層物性。

圖2 不同含油飽和度(a)和孔隙度(b)的含稠油模型的AVO曲線

3 方法應用

3.1 研究區概況

錦州A油田位于渤海灣盆地遼東灣坳陷北部的遼東凸起，研究區的主要含油層系為新近系館陶組中下部Ⅴ油組，埋深較小。測井取樣分析表明，原油密度為0.972g/cm3(20℃環境下)，粘度為349.4mPa·s(50℃環境下)，屬于典型的重質稠油。由于渤海地區館陶組底部地層普遍含礫，儲層物性條件成為制約油氣成藏規模的關鍵因素。鉆井數據統計結果表明，含油豐度較高井段的儲層孔隙度相對較大。因此，尋找物性較好的優質儲層對認識油氣富集規律以及油田后期開發和外圍區的滾動勘探具有重要意義。沉積和構造分析表明，研究區館陶組發育辮狀河沉積，整體地形較為平緩，起伏較小。目的層埋深約為1000m，且地層厚度較為穩定，鉆井數據揭示目的層巖性橫向變化較小。因此，研究中不考慮地層埋深、厚度以及巖性等因素的橫向變化對AVO特征的影響。

3.2 AVO技術在稠油儲層物性預測中的應用

通過分析研究區基礎資料(測井曲線和地震道集)的品質可知，各井的井徑曲線質量較好，且縱、橫波速度及密度交會曲線未見明顯的異常值，說明測井曲線較為可靠。利用Zoeppritz方程對實際測井曲線進行正演模擬，并對比了正演結果與實際地震道集，表明兩者在剖面上的整體波組特征及能量較為一致，對應關系較好(圖3)。

通過分別提取正演道集和實際道集目的層(950～980ms)頂、底面的AVO曲線(圖4)，可見模型結果與實際數據的振幅變化趨勢十分吻合，均表現為Ⅰ類AVO特征，從而證實了地震道集質量的可靠性。

對文中方法在研究區內的適用性進行了分析。目的層實際縱、橫波速度與孔隙度交會圖(圖5)表明：隨著孔隙度增大，縱波速度顯著降低(圖5a)，橫波速度基本保持不變(圖5b)，整體變化趨勢與前文(圖1)一致；不同顏色的點相互疊置，表明含油飽和度的變化對縱、橫波速度幾乎沒有影響。進而基于測井資料得到初始條件下地層的縱橫波速度、孔隙度及含油飽和度等參數，并對目的層段測井曲線依次進行流體替換和孔隙度替換，分別得到含油飽和度為0、20%、40%、60%、80%、100%以及孔隙度為φ0±0.05、φ0±0.01、φ0±0.15(φ0為初始孔隙度)的儲層縱、橫波速度和密度。對得到的參數基于Zoeppritz方程進行正演模擬，正演中采用主頻為30Hz的零相位雷克子波。圖6為不同含油飽和度、孔隙度模型的AVO曲線。由圖可見：不同含油飽和度的AVO曲線無法區分，尤其是在中、小炮檢距范圍內，各曲線幾乎完全重疊(圖6a)；不同孔隙度的AVO曲線之間的差異則十分明顯，當孔隙度較小時差異尤為顯著(圖6b)。

圖3 測井曲線正演模擬結果(左)與實際地震道集(右)

圖4 正演模擬與實際地震道集AVO曲線

圖5 目的層實際縱(a)、橫波速度(b)與孔隙度交會圖

圖6 不同含油飽和度(a)、孔隙度(b)模型的AVO曲線

圖7為不同含油飽和度、孔隙度的梯度—截距交會圖。由圖可見：隨著含油飽和度增大，曲線的截距P幾乎不變，梯度G略微減?。浑S著孔隙度增大，曲線的P顯著減小，G則顯著增大。由于P為正，G為負，因此二者的乘積P×G隨著孔隙度增大而增大。由此可見，在研究區內根據AVO響應特征的變化預測儲層物性是可行的。圖8為渤海盆地錦州A油田館陶組Ⅴ油組P×G屬性。由圖可見：A1井和A5井位于紅色區域中心，指示儲層孔隙度相對較大；A3井和A4井位于紅色區域邊緣，表明孔隙度次之； A2井位于綠色區域，對應儲層物性較差。這一結果與鉆井數據較為吻合，從而證實了該方法的有效性。預測結果表明，研究區西南部發育物性相對較好的優質儲層，將是下一步勘探的重點區域。

圖7 不同含油飽和度、孔隙度的梯度—截距交會圖

圖8 渤海盆地錦州A油田館陶組Ⅴ油組P×G屬性

4 結束語

本文從AVO技術的理論基礎出發，通過巖石物理參數分析、模型研究以及實例應用，分析了稠油油藏AVO響應特征的敏感因素，進而提出了應用AVO技術開展稠油油藏儲層物性預測的一種新方法。通過對含稠油理論模型的流體替換、孔隙度替換以及AVO正演模擬，研究了不同含油飽和度、孔隙度的稠油模型的AVO響應特征。結果表明，孔隙度是影響AVO響應特征的敏感因素，含油飽和度的影響可忽略不計。通過在錦州A油田的應用，對目的層孔隙度橫向變化進行了研究，結果與鉆井數據較為吻合，證實了文中方法的有效性。

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