基于疊前同時反演的致密砂巖儲層預測方法
——以宋站-汪家屯地區為例

許金雙

(中石油大慶油田有限責任公司勘探開發研究院，黑龍江 大慶 163712)

徐家圍子斷陷下白堊統沙河子組(K1sh)致密砂礫巖氣作為大慶油田致密氣的主要研究對象，是深層天然氣提交探明儲量后的重點接替領域[1]。宋站-汪家屯地區位于徐家圍子斷陷北部宋站低凸起的南面，為徐西大斷裂和徐東大斷裂夾持的三級構造，構造形態東北高、西南低，K1sh表現為西部斷陷沉降中心厚，向東部抬升減薄的斜坡帶，其K1sh埋藏相對較淺(頂面埋深-2500～-3800m)，地層厚度較大，儲層發育，孔隙度在整個斷陷最高，是致密氣儲量的主要貢獻區。前人對徐家圍子斷陷K1sh的研究主要以烴源巖預測、資源評價為主[2～4]，K1sh的儲層特征及識別手段還比較單一。為此，筆者在前人研究的基礎上，將相控模型下的疊前同時反演技術應用于宋站-汪家屯地區K1sh致密砂巖氣的儲層預測，取得了較好的應用效果。

1 研究思路及技術流程

圖1 K1sh致密氣儲層疊前同時反演預測流程

宋站-汪家屯地區K1sh構造復雜，厚度變化快，斷裂發育；砂礫巖體向湖盆中心延伸，與泥巖指狀交互，自生自儲，儲層分布特征不明確；儲層以礫巖、砂巖為主，物性差，平均孔隙度4.3%，滲透率大部分小于0.1mD，平均0.28mD，總體上屬于低孔、低滲儲層，具有典型致密氣特征。綜合研究區的地質特點和地震資料，在地震精細構造解釋、測井綜合評價、巖石物理分析的基礎上，利用地震屬性分析、地震相、疊后測井反演技術預測K1sh致密砂巖的沉積特征，開展了基于精細沉積模型的疊前同時反演技術的研究，其技術流程如圖1所示。

2 精細構造解釋

研究區K1sh構造復雜，斷裂發育，受火山擾動影響較大，因此精細構造解釋是儲層精準預測的基礎，而層序界面的識別則是精細構造解釋的重點[5，6]。通過鉆井、測井曲線、泥沙比曲線、小波變換和地震時頻分析等資料的綜合應用，在單井層序劃分的基礎上，建立連井層序對比[7，8]。結合地震層序界面強振幅底界、削截、下超等特征，SQ1表現為中-弱振幅、楔狀雜亂反射特征，連續性差，分布于斷陷中部；SQ2為中-強振幅、楔狀充填反射特征，連續性中等-差，分布范圍擴大，東部斜坡上也有發育；SQ3為斷陷邊部弱振幅、楔狀反射特征，斷陷中部中振幅、席狀反射特征，連續性中等-好，分布范圍最大；SQ4為斷陷邊部弱振幅、楔狀反射特征，斷陷中部中-強振幅、低頻、席狀反射特征，連續性中等-好。受火山擾動等影響，地震反射軸不連續，小斷層較多且不易識別，可以通過最大曲率、相干體、地層傾角等屬性來識別斷層。

3 地震相識別

地震相是由特定地震反射參數所限定的三維空間中的地震反射單元，是特定沉積相或地質體的地震響應[9]。利用地震相研究沉積相的總體思路是：①基于多體的屬性提取與優化，以精確的層位解釋為基礎，聯合利用疊前偏移地震體、三瞬地震體、相空間處理的若干地震體、疊前反演縱橫波阻抗體等多種數據體，通過數學降維和計算優化，結合井的情況，從中優選出能較好反映地質沉積特征的相對敏感的地震屬性參數；②在地質模式相控指導思想下，通過上述地震屬性數據的平面圖示，反復調整值域色彩，分析其平面變化規律，使其相似值域的外形輪廓能夠反映沉積亞相的平面變化，其間通過各類屬性與斷層的疊置顯示，盡可能排除由斷層引起的屬性異常條帶，從而為沉積微相的客觀、準確分析奠定基礎；③通過對井的分析，單井相校正局部屬性含義，減少局部與井不符合的屬性顯示誤導，結合砂地比的平面變化，綜合分析沉積亞相及其主要河道沉積微相的平面變化。

4 巖性及儲層預測

4.1 疊前同時反演原理

疊前同時反演是基于貝葉斯原理建立的最佳彈性參數分布模型，通過 AVO(振幅隨偏移距的變化) 信息約束進行彈性參數反演，保持了縱波阻抗、橫波阻抗和密度反演結果的一致性，對地下地質體及流體的預測達到了最佳效果[10]。利用不同角道集數據、層位數據、測井數據的同步反演，直接得到縱波阻抗、橫波阻抗和密度；同時，由于充分利用了疊前道集的 AVO 信息，道集質量要求較高。相對于彈性阻抗反演，疊前同時反演耗時較多、效率較低，但其應用效果更好[11，12]。疊前同時反演技術在反演過程中建立了縱波阻抗、橫波阻抗與密度之間符合地質規律的相互約束關系，其結果有效降低了單純縱波阻抗反演預測儲層的多解性，增強了反演結果的穩定性和可靠性[13]。

4.2 巖石物理敏感因子分析

巖石物理敏感因子分析的任務是要尋找各種彈性參數與儲層特性(巖性、物性、含油氣性) 之間的關系，它是彈性參數和儲層特性的橋梁和紐帶，是疊前地震研究中不可或缺的關鍵環節[14，15]。

研究區內鉆遇K1sh的井有12口，其中ss4井、ss5井、ss9H井、ss102井、w905井有偶極子聲波測井資料，在測井環境校正的基礎上，開展系統的巖石物理研究，以確定K1sh巖性及儲層巖石物理參數。K1sh巖性較為復雜，細分出每種巖性難度很大，為了便于儲層預測和井位部署，將對井位部署較為有利的砂礫巖、粗砂巖、中砂巖和細砂巖統稱為砂巖類，而泥巖、煤、泥質粉砂巖和粉砂質泥巖統稱為泥巖類。對工區內6口井的縱波速度(vp)、橫波速度(vs)和密度(ρ)資料進行統計分析(圖2)，K1sh致密砂巖具有高縱波阻抗(Zp)、高橫波阻抗(Zs)、高彈性模量(E)特征。在識別巖性的基礎上，通過流體敏感參數分析，vp、泊松比(υ)以及流體因子(λρ)(λ為拉梅系數，ρ為密度)對致密砂巖有效儲層具備良好的識別能力(圖3)。

圖2 K1sh巖性識別圖版

圖3 K1sh有效儲層識別圖版

圖4 K1sh不同層序儲層預測厚度圖

4.3 巖性預測

由于地震資料缺少低頻信息，在進行絕對波阻抗反演時，需要利用井資料補充低頻信息。因此，利用井的低頻數據和層位數據建立疊前反演的低頻模型，控制反演過程中的波阻抗趨勢，實現絕對波阻抗反演。在地質模型建立過程中，考慮了多種沉積模式(超覆、退覆、剝蝕和尖滅等)約束，利用地震分形技術和地震波形相干技術內插方法，建造出復雜儲層的初始地質模型，該模型完全保留了儲層構造、沉積和地層學特征(地震波形變化)在橫向上的變化特征。

疊前同時反演是以地震頻帶為主，基于地震道的反演方法。反演結果的分辨率、信噪比以及可靠程度完全依賴于地震資料自身的品質。從研究區的疊前同時反演過井剖面看，其分辨率要低于地質統計學的結果，但由于疊前同時反演的結果更忠實于地震響應，井的信息參與較少，所以較地質統計學更為可靠。但單一的反演結果都無法滿足現階段K1sh致密氣井位部署的需求，故將疊前同時反演和地質統計學反演的結果進行融合，各取其長。

結合地質統計學反演得到的自然伽馬反演體，通過自然伽馬和縱、橫波速度比雙參數共同約束砂體的展布特征，最小砂體預測厚度達到15m，砂體的連續性更強，預測更加精確。在xx1井，小層砂體預測厚度15m，實測厚度為12m，極大地提高了砂體的縱向分辨率。預測結果表明，研究區砂巖主要發育于工區西側，橫向上整體呈西厚東薄的趨勢。

對不同層序而言，砂巖的分布特征也略有不同：SQ2砂巖主要分布在ss3井區，厚度可達400m；SQ3砂巖主要分布在ss102和ss5井區，砂巖厚度在50～400m，砂地比呈現西北高，東南低的趨勢；SQ4砂巖主要分布在工區西部，砂巖厚度在50～400m。

4.4 儲層預測

在區分巖性的基礎上，通過巖石物理敏感彈性參數分析的結果和υ、vp、λρ反演預測了各個層序的有效儲層分布圖(圖4)，可以看出，SQ2儲層分布范圍較局限，主要位于ss3井區；SQ3儲層分布范圍同樣比較局限，主要位于ss3井、ss5井區附近；相比SQ2、SQ3，SQ4儲層分布范圍廣、厚度大，主要發育在ss5井與ss1井之間的中間條帶，總體呈中間厚、向兩側逐漸減薄的趨勢。

5 結論

1)徐家圍子斷陷深層K1sh埋藏深，壓實作用造成巖性物理屬性差異小，受上覆營城組火山巖噴發的影響，使得K1sh層序界面追蹤解釋困難，通過細分層序對沙河子組進行精細構造解釋，是儲層精確預測的基礎。通過單井層序劃分和井震聯合對比，K1sh可劃分為4個三級層序。

2)由于徐家圍子斷陷K1sh砂泥薄互層、多層疊置的特點，地震資料構造解釋的精細程度直接影響疊前反演的結果。

3)運用基于模型下的疊前同時反演技術，在相控儲層預測的基礎上，按照不同層序砂礫巖的巖石物理特征，采用橫波速度和縱波速度反演來區分砂礫巖巖性，是預測砂礫巖巖性的有效手段，在識別巖性的基礎上，進行密度反演預測各個層序的儲層發育區。

4)根據儲層預測成果，在ss1井區部署了ss9h水平井，在ss4井區部署了ss12h水平井，均獲得工業產能，上述兩口水平井的成功再次證實了儲層預測結果的可靠性，為該區域井位部署和儲量計算提供了有利技術支持。