少井條件下多源趨勢融合技術在厚儲層建模中的應用*

丁 芳 段冬平 宋剛祥 劉英輝 陳 晨

(中海石油(中國)有限公司上海分公司 上海 200335)

東海盆地西湖凹陷花港組發育河流相和河流—三角洲相，其中河流相儲層是油氣聚集最多的儲層，因此開展河流相儲層精細研究，準確預測河流形態及其在三維空間的分布，建立精細的儲層地質模型，具有重要的現實意義[1-2]。基于象元和基于目標建模方法是現在比較流行的儲層表征方法。基于象元的序貫指示建模方法主要是利用兩點間變差函數來反映儲層結構的變異性，由于海上油田開發井數少，井距大，存在變差函數求不準問題，特別是對于幾何形態特征復雜的河道砂體，基于象元的隨機建模方法無法很好地表征出砂體的接觸關系。而基于目標建模方法可以回避統計學空間關系特征，利用一些先驗地質認識作為條件信息加入到模型中去，這樣可最大限度地綜合地質家的認識[3-4]，因此，基于目標建模方法得到了廣泛應用。

目前關于河道物性的建模方法較少，主要有局部變化均值方法、多點地質統計學方法，這些方法可實現河道物性中心比邊部好的地質效果，在一定程度上提高了建模結果的合理性，但是實現過程較繁雜且僅針對單個方向進行了約束，在井距小的陸上油田實現效果可能較好，但對于井數少的海上油田，這些方法效果不理想[5-6]。在前人研究的基礎上，本文首先通過單井河道期次精細劃分，采用分級和基于目標建模方法建立河道相，然后在相控建模的基礎上，考慮多方向約束，基于平面分布趨勢、垂向沉積韻律趨勢對物性進行模擬，同時發揮地震資料平面分辨率高的特點，融合了泊松阻尼因子屬性的趨勢，實現了河道相特殊的地質效果。

1 研究區概況

D油田位于東海陸架盆地浙東坳陷西湖凹陷中央背斜帶南部，經歷過多次大的構造運動，為斷陷—斷坳結構基礎上的反轉背斜構造，D油田漸新統花港組上段(E3h1)3層分為3a、3b和3c共3小層，其中3b和3c以辮狀河道沉積為主，砂體的連續性和物性總體較好，孔隙度為15%～30%，滲透率為50～1 000 mD，屬中孔中滲儲層。2014年9月該油田進入投產階段3b層是重點開發層位，目前該層有4口水平井同時生產，2015年6月水平井D2H井快速見水，2016年2月達到水淹狀態，2015年10月水平井D1H井也開始產水。目前該油田已鉆井11口(含4口水平井)，隨著開發的不斷深入，生產矛盾越來越突出，儲層局部非均質性差異對開發的影響也日益明顯。

2 多期河道疊置的厚砂體刻畫

2.1 井點河道期次劃分

通過上述4種方法，把D油田花上段3層3b和3c小層的河道劃分出7期河道(圖1)，復合砂體內部夾層發育不均勻，連井剖面反映出研究區井順河道分布的特點，單河道砂體厚度均勻，無法反映河道邊界信息。由于3c層儲層為油水同層或水層，本文不作重點闡述。

2.2 河道砂體表征

由于研究區鉆井少，且順河道方向，河道邊界刻畫存在很大的不確定性，加之受地震資料分辨率的影響，單砂體無法在地震資料上很好地刻畫出來，因此本次研究中河道參數參考了相似條件下的露頭資料——山西柳林地區辮狀河露頭[16]，同時參考巖心和地震資料等多種數據，確定河道寬度范圍為200～1 000 m。根據現代沉積和經驗值給定振幅和波長，振幅范圍為500～800 m，波長范圍為1 000～2 500 m。

本次相模型采用分級和基于目標建模方法，首先根據地震解釋的砂泥分布，建立巖相模型，再在砂巖中根據井上單期河道的劃分結果，在模型中建立3b小層砂體的連通關系和垂向上河道的概率曲線，設置河道的參數，通過反復調整河道參數與人機交互，最終得到與研究區相符的沉積相模型，如圖2所示。從模擬結果來看，基于目標建模方法能完全忠實于沉積來源，并且保證了模擬的單河道沿河道帶的延伸方向展布。

表1東海D油田單一期次河道識別的4個標志
Table1FourmarksofidentificationofasinglechannelinDoilfield,theEastChinaSea

圖1 東海D油田小層河道期次劃分結果Fig.1 Classification results of channel identification of layers of D oilfield,the East China Sea

圖2 東海D油田小層河道模擬結果Fig.2 Simulation results of channel of layer of D oilfield，the East China Sea

3 多源趨勢融合建模方法

河道砂體地下情況復雜，采用單一趨勢約束建模不能完全體現復雜的非均質性，本文應用多源趨勢融合的方法建模。

1) 平面趨勢變換。平面趨勢是覆蓋建模工區范圍的趨勢面，趨勢面的每個網格值即為當前位置處的趨勢值。根據河道特殊的地質現象，河道中心比兩側物性好，趨勢面產生的方式主要是根據河道中心軸線向兩側，隨距離變大，趨勢面值變小。圖3是建立平面趨勢的變化過程，首先建立地質體的中心線，該處值為0，越遠離該處，距離越大，趨勢值越小，通過數學變換，得到了河道平面的物性分布趨勢圖。

2) 垂向趨勢變換。考慮到河流特殊的地質現象，物性受沉積作用影響大，物性的變化是沿垂向等時地層單位，而非垂直深度[17]。因此，在趨勢分析過程中從地層頂面起始網格開始，往下分析深度與物性的關系。以第6期河道孔隙度模擬為例說明，將7口井的孔隙度數據與垂向網格層序號散點作圖，如圖4所示，可以看出隨著垂向深度變大，孔隙度有變大的趨勢，這與河道底部物性好于頂部物性的規律相符；利用圖4中擬合公式Y=1.859 54X+3.089 19，得到了孔隙度垂向趨勢(圖4)。

圖3 平面趨勢變換過程Fig.3 Plane trend transformation process

3) 多趨勢融合。為避免建模軟件算法的不足，在相控物性建模過程中融合多種趨勢的控制作用，在沒有井點約束的位置也能很好地體現地質上對工區的認識，如整合基于平面位置分布趨勢和垂向沉積韻律趨勢獲取河道物性的特殊地質意義。泊松阻尼因子，它是基于縱波阻抗和橫波阻抗的數學運算得到的，本區泊松阻尼因子與孔隙度相關性較好，能較好地識別相對高孔砂巖區，因此在模擬過程中，也將泊松阻尼因子反演趨勢加入到模型中。首先將得到的平面趨勢和垂向趨勢做歸一化處理；然后2個趨勢體相乘得到了平面和垂向趨勢的合體；最后通過建模軟件Petrel的trend modeling功能，將平面和垂向趨勢的合體與地震孔隙度反演融合，設置2個屬性體的權重即可得到整合3個趨勢的約束體。這樣的多趨勢融合體使模型滿足地質意義的前提下，與實際情況相符，地震屬性中孔隙度高值的區域在模型中也表現為高值(圖5)。圖6為過D5、D6、D1和D4井河道和孔隙度模擬圖，在單河道內部，每一期河道孔隙度的分布基本都符合河道底部比頂部好，中心比邊部好的特殊物性分布規律。

圖4 垂向趨勢變換過程Fig.4 Vertical trend transformation process

圖5 東海D油田小層第6期河道孔隙度模擬過程圖Fig.5 Porosity simulation process of the sixth channel of layer of D oilfield，the East China Sea

圖6 東海D油田小層河道期次與孔隙度模擬過井剖面圖Fig.6 Channel periods and porosity simulation diagram through-well profile of layer of D oilfield，the East China Sea

4 模型驗證

驗證模型的可靠性非常重要[18]。 從以下2個方面來驗證。

二是從油田和油水井生產動態擬合精度方面。利用模型對單井的生產效果和氣油比進行了擬合(圖7)，從擬合效果來看，準確率較高，符合生產要求，模型預測結果可以為現今生產提供參考。

圖7 東海D油田開發效果擬合圖Fig.7 History matching of development effect of D oilfield， the East China Sea

5 結論

1) 在東海盆地西湖凹陷D油田花港組河流相儲層物性建模過程中，應用基于平面位置分布趨勢、垂向沉積韻律趨勢和孔隙度敏感參數泊松阻尼因子反演屬性趨勢等多個級次融合，有效地刻畫了河道物性底部比頂部好，中部比邊部好的特殊地質效果，降低了少井條件下隨機模擬方法的不確定性。

2) 模型驗證結果表明，本文方法儲量擬合誤差在10%以內，D油田4口水平井生產動態模擬結果和實際較為吻合，本文方法可在海上油田井少、井距大區域進行推廣應用。

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