海上復雜碎屑巖儲層油氣藏地質建模關鍵技術*

葉小明 王鵬飛 霍春亮 高振南 徐 靜

(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)

渤海油田在區域構造上屬于渤海灣盆地的海域部分,在已探明和已開發的油氣田中，各類復雜碎屑巖儲層油氣藏占有相當大的比重，以河流相及淺水三角洲相油田為例，這兩類油氣藏的探明地質儲量約占渤海油田總探明地質儲量的60%[1]，因此實現復雜碎屑巖儲層油氣藏的高效開發，對于渤海油田上產、穩產意義重大。近年來的開發實踐表明，在不同開發階段，針對渤海海域的復雜碎屑巖儲層開展精細地質研究、充分把握影響油水運動規律的重要地質特征，并建立能夠反映地質認識與滲流特征的儲層三維模型，是高效開發此類油氣田的必要條件和重要基礎[2-4]。本文從不同開發階段、不同儲層類型儲層表征及建模過程中的難點出發，提出了海上復雜碎屑巖儲層油氣藏地質建模關鍵技術。

1 海上復雜碎屑巖儲層地質建模面臨的挑戰

1.1 開發早期地質風險量化難度大

海上油田受高開發成本的制約，井網密度低、資料相對少[4]，同時由于碎屑巖儲層本身較強的非均質性及研究人員認識的局限性，使得海上復雜碎屑巖油氣藏的開發存在較大不確定性。這種不確定性在油田開發早期表現得更為明顯，與鉆前相比，較多新投產油田鉆后認識在油藏模式、構造形態及儲量規模等方面都發生了較大的變化，因此只建立一套地質模型的常規方法難以實現對地質風險的量化表征。

1.2 中深層儲層精細表征難度大

隨著油田勘探開發的深入，在渤海發現了大量中深層油田。這類油田儲層大多以三角洲相沉積為主，儲層橫向變化大，非均質性強；同時，中深層儲層埋藏深，地震資料分辨率低，資料品質難以滿足儲層預測的需求，給鉆前儲層定量化描述帶來了較大困難，增加了油田開發的風險，使得開發井失利增多。

1.3 儲層構型建模難度大

隨著油田開發的進行，目前渤海各大主力油田相繼進入中高含水階段，為進一步挖潛剩余油，做好精細儲層表征很有必要。油田開發實踐表明，諸如曲流河點壩內部側積夾層等儲層內部的小尺度構型界面，對于油藏內部的流體運動具有重要的影響，但如何將其定量表征到模型中還存在較大挑戰。國內外學者在構型建模方面也開展了許多工作，但主要是基于加密網格來進行表征，由于模型網格規模過大，在實際應用中存在數值模擬運算耗時巨大等問題[5-13]。

2 海上復雜碎屑巖儲層地質建模關鍵技術

針對目前面臨的挑戰，以多專業聯合驅動地質建模為手段，以最大程度提高儲層預測精度為目標，形成了海上復雜碎屑巖儲層建模關鍵技術。

2.1 基于模型的地質風險定量評價技術

從儲層表征與建模的角度來看，油田開發的地質風險主要表現在儲量規模及儲層連通性兩個方面。地質儲量的多少直接決定了油田開發的規模與效益，可驅替體積的多少則反映了在同一井網下儲層連通性的好與壞[14]。影響儲量和可驅替體積的不確定性變量有地層體積、儲層體積、孔隙體積、有效體積和含油體積等，在地質建模時通常用構造層面位置、砂地比、變差函數、NTG下限值和流體界面來表征。

從各不確定性變量分析入手，系統開展了模型不確定性分析(建模參數選取)、實驗設計及模型實現、儲量和可驅替體積概率分布統計及模型排隊優選等工作。

首先應用概率統計的方法全面考察所有影響儲層地質模型的因素，對不確定變量進行顯著性分析，優選出主要不確定性變量并量化其分布范圍，為建模參數選取提供依據。渤海BZ34-X油田主要含油層位為東營組和沙河街組，主要為辮狀河三角洲沉積，其間發育大套火山巖，導致地震分辨率較低，構造解釋存在較大不確定性；按照鉆井的進度統計鉆前地震解釋預測誤差，發現深度預測誤差在-180～107 m。為了量化構造層面位置不確定性范圍，根據井上統計的誤差值，模擬得到井間誤差范圍；然后將井上的誤差值校正為0，得到每個解釋層面誤差模擬圖；最后將基于所有鉆井分層標定進行解釋的構造層面作為中方案，將誤差模擬圖加或減這套構造層面深度得到的構造層面作為高低方案(圖1)。砂地比、變差函數、NTG下限值和流體界面等參數不確定性分布范圍的確定，需要充分利用地震、測井、巖心等多種資料來進行研究，并最大程度縮小不確定性變化范圍。

然后通過實驗設計，選出代表性強的少數實驗方案，最大限度地反映不確定分布范圍。表1為BZ34-X油田實驗設計方案， 表中-1、0和1分別代表各不確定性變量的最小值、期望值和最大值。按照實驗設計方案中對各不確定性變量的取值，建立了9套地質模型，并開展流線模擬，即可計算得到各套模型的儲量和可驅替體積(表1)。

圖1 BZ34-X油田構造方案示意圖Fig.1 Sketch map of structural scheme of BZ 34-X oilfield

表1 BZ 34-X油田實驗設計方案Table 1 Experimental design scheme of BZ 34-X oilfield

依據各個模型計算的儲量與可驅替體積，應用統計學響應曲面法建立地質變量與儲量及儲層連通性的響應方程，為概率儲量及概率連通性計算提供數學模型。BZ34-X油田儲量響應曲面方程為

STOIIP=3 638+335V1+128.75V2+53V3+

429.75V4+200V5-384V1V2-2.25V2V3-135.25V2V5

(1)

式(1)中：STOIIP為地質儲量；V1為構造層面位置；V2為砂地比；V3為變差函數；V4為有效厚度下限值；V5為油水界面。

利用響應曲面公式，即可通過蒙特卡洛方法計算概率儲量及概率可驅替體積。用概率儲量和概率可驅替體積繪制交會圖，將實驗設計中每個模型對應的儲量及可驅替體積投到交會圖上，即可選取出具有一定概率分布的最大、期望和最小值的模型作為樂觀、期望和悲觀模型。

對BZ34-X油田地質風險進行了定量評價，利用選取的3套地質模型開展油藏數值模擬，評價開發指標的差異。通過評價得出該油田最大累產為1 250×104m3，最小累產為782×104m3。基于此，再結合后期經濟評價等工作，便可初步判別油田開發是否有經濟效益，減小了油田開發過程中的風險。

2.2 基于沉積演化模擬的中深層儲層定量表征技術

沉積演化數值模擬起源于20世紀60年代[15]，近年來主要在勘探階段應用較多[16-17]，本文將其與儲層隨機建模相結合，實現對中深層儲層的定量表征。該方法主要包含以下幾步：①通過沉積物沉積過程參數定量化(包括可容納空間、物源供應和沉積搬運參數等)[17]，還原沉積物的形成過程，建立初始沉積演化模型；②用實鉆井的巖性分布特征來進行驗證，在地質認識合理范圍內調整沉積演化模擬輸入參數，通過多次迭代使得模擬結果與井上特征基本吻合，得到最終的沉積演化模型；③通過網格等比例剖分、井點數據標定，將沉積演化模型轉換為三維地質建模約束趨勢體；④在趨勢體約束下建立儲層巖相及屬性模型，實現中深層儲層的定量化表征。

系統開展了BZ34-X油田單井巖石學及古生物學特征分析、沉積環境研究、可容空間變化規律研究、物源模式及供應速率研究、顆粒搬運方式研究，量化了沉積物沉積過程參數。其中，物源供應速率確定方法是：根據地層厚度、沉積相展布、沉積時間估算物源供給總速率，依據單井的厚度和巖性進行劈分，得到各個物源流入點的供給速率和巖性比例。

在基底初始水深、可容空間變化、物源供給和搬運方式研究的基礎上，進行儲層沉積演化模擬研究，將模擬結果與單井的厚度和巖性進行對比，調整模擬參數直至兩者近似一致，最終獲得經過校正的沉積演化模型(圖2)。經過校正的沉積演化模型較好地模擬了砂泥巖在三維空間的分布特征，但由于其在模擬過程中并不直接使用井數據，模擬結果在井點處難以達到完全匹配，因此需要將沉積演化模擬與傳統的建模方法相結合，以沉積模擬的砂泥巖分布結果作為約束條件，在井點數據的控制下進行常規的地質統計學建模。實際操作中，需要將沉積演化模型輸入到地質建模軟件中，將其轉化為約束數據,通過協同模擬的方法來建立砂泥巖巖相模型，然后通過相控逐步建立孔隙度、滲透率等物性參數模型。圖3為基于本文方法建立的模型預測的砂泥巖分布與Well7井鉆后實際結果的對比，可以看出，模型預測結果在砂體垂向發育部位及厚度都與實鉆結果具有較好的一致性。

圖2 BZ34-X油田砂巖分布模型三維圖Fig.2 Sandstone distribution model of BZ34-X oilfield

圖3 BZ34-X油田砂巖分布模型預測與實鉆結果對比圖Fig.3 Comparison of sandstone distribution between model prediction and actual drilling results of BZ 34-X oilfield

2.3 基于油藏數值模擬動態響應的構型界面定量表征技術

針對油田開發中后期儲層構型建模難度大的問題，提出了基于油藏數值模擬動態響應的構型界面定量表征技術,其方法步驟為：①基于數模動態響應確定需要進行構型界面定量表征的井區(范圍)；②小尺度構型界面定量表征；③基于數模動態響應確定構型界面對流體滲流影響的大小。

研究過程中，首先在前期地質認識基礎上，利用常規建模方法建立微相級別地質模型，基于該模型進行油藏動態歷史擬合。將完成歷史擬合后修改的物性參數與初始模型參數進行求差，開展油藏模型動態響應的地質因素判別與分析，識別由于小尺度構型界面的存在影響流體運動的井區及層段，將其確定為開展構型建模目標區域。這樣便避免了依據常規構型分布模式來建立全區分布的構型模型，而只是對流體滲流有影響的小尺度構型界面進行定量表征，極大地減小了研究工作量。由于地質研究的不確定性，研究過程中還需要結合油藏動態響應來判別是否需要修正前期儲層構型研究的成果，以確保表征到油藏模型中的構型界面的合理性。

明確需要表征的區域后，便可以開展小尺度構型界面的定量表征工作。提出了一種等效表征方法，即將小尺度構型界面對流體滲流的影響通過網格界面傳導率表征到油藏數值模擬模型中去，而不是將其幾何參數反映到油藏數值模擬模型中[2]。通過該方法，最終僅需提供給油藏數值模擬人員一套符合數模數據規范的傳導率乘數數據卡，利用該數據卡實現在油藏模型中小尺度構型界面的定量表征。

傳導率乘數數據卡給油藏人員提供了構型界面在模型中的空間分布位置，其對流體滲流影響的大小(傳導率乘數數值大小)還需要基于數模動態響應來確定。研究中，需要根據注采井組的注采動態通過井組之間的歷史擬合，來確定傳導率乘數的初始值，然后再開展歷史擬合，若無法很好地擬合，則重新對傳導率乘數進行調整，直到最終能很好擬合生產動態為止。該方法實現了構型界面在三維模型中的定量表征，使得油藏數值模擬人員能更好地依據地質認識來開展歷史擬合。

基于以上步驟，編制了一套油藏模型及地質模型雙模耦合及等效表征軟件，在提高工作效率的同時也方便了技術的推廣使用。對QHD32-X油田點壩砂體內部側積夾層進行了三維模型定量表征，大幅提高了動態歷史擬合符合率及井間剩余油分布預測精度。圖4a為該油田A03井的初始模型含水率與實際生產含水率曲線，圖4b為采用常規修改物性參數的方法來進行歷史擬合的結果。可以看出，通過常規歷史擬合，A03井的含水率與實際生產含水率的吻合程度有了一定提高，但在開發后期，含水率的趨勢不一致。圖4c為利用本文方法完成側積夾層等效表征后進行歷史擬合的結果，可見A03井不僅保證了前中期含水率的高吻合度，后期含水率曲線下降趨勢也擬合得很好。

圖4 QHD 32-X油田A03井不同方法歷史擬合結果對比Fig.4 History matching results contrast of Well A03 in QHD 32-X oilfield

3 應用效果

本文建模關鍵技術在渤海8個油田進行了應用，在油田開發方案編制及實施、綜合調整等方面成效顯著，3年間已見效增油量467.70×104m3。

基于模型的地質風險定量評價技術從儲量規模與儲層連通性進行了儲層定量地質風險評價，在BZ25-XS、KL10-X及BZ34-X等油田開發方案編制及實施中為開發決策及方案優化提供了可靠依據，累積動用原油探明儲量1.8×108m3。

應用基于沉積演化模擬的中深層儲層定量表征技術，預測儲層鉆遇率得到了顯著提高，在勘探開發一體化背景下，成功指導了BZ34-X油田勘探評價井位部署、儲量評價及KL10-X、CFD6-X油田等多個油田開發方案研究。

基于油藏數值模擬動態響應的構型界面定量表征技術，實現了油田開發中后期儲層構型建模，提高了儲層建模精度及準確度，模型預測水淹程度與鉆后測井解釋符合率達到90%以上，成功指導了SZ36-X、QHD32-X及JZ9-X等油田236口調整井的部署實施，實現了油田高產高效開發。

4 結論

提出了海上復雜碎屑巖儲層油氣藏地質建模技術：基于模型的地質風險定量評價技術，為油田開發風險決策及優化開發方案提供了量化依據；基于沉積演化模擬的中深層儲層定量表征技術，大幅提高了中深層儲層預測精度；基于油藏數值模擬動態響應的構型界面定量表征技術，解決了小尺度構型界面在油藏模型中的表征難題，提高了模型準確度。渤海8個油田應用表明，本文建模技術實用有效，3年間已見效增油量467.70×104m3。今后將逐步推廣應用于渤海多個復雜碎屑巖油氣田，為“十三五”期間渤海油田年均超過億噸新增石油天然氣探明儲量的方案編制提供技術支撐，指導渤海近50個在生產油田及多個在建油田的高效開發。

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