擴展彈性阻抗反演在東海T氣田儲層預測中的應用

胡 偉，孫永壯，張 巖，尹文筍，劉慶文

（中海石油（中國）有限公司上海分公司，上海 200335）

地震反演通常分為疊后和疊前反演兩大類，經過多年的發展，疊后地震反演在油氣勘探的不同階段都取得了不錯的應用效果。疊后反演方法基于的是疊后地震數據，共反射點道集的疊加壓制了能夠反映巖性和流體的AVO信息，應用疊后反演方法很難獲得孔隙度、流體、巖性等關鍵參數，難以滿足儲層定量描述的要求[1]。隨著勘探開發需求的提高，疊前反演技術得到了快速發展。1999年Connolly[2]首次提出了彈性波阻抗(Elastic Impedance)的概念，該方法利用的是部分角度疊加數據，保留了地震振幅隨偏移距的變化信息，比聲阻抗包含了更多的巖性及流體特征。但是彈性阻抗的數值和量綱存在隨著入射角增大而劇烈變化的問題，使得該方法不能完全滿足儲層識別及流體檢測的需求。2002年Whitcombe[3]對彈性阻抗公式進行了改進，通過歸一化處理后，解決了量綱的問題。之后，Whitcombe[4]再次改進了歸一化的彈性阻抗公式，提出了擴展彈性阻抗（EEI）的概念，限制反射系數在[-1,1]之間，使地震記錄與實際情況一致，使之更適用于巖性、物性和流體的預測。擴展彈性阻抗反演技術很好地融合了疊后反演和AVO反演的優點，很大程度上提高了利用反演技術進行儲層預測和儲層描述的能力，是地震反演技術的主要發展方向。國內的專家學者對擴展彈性阻抗也進行了大量的研究，孫月成等[5]、李國平等[6]、牛聰等[7]應用擴展彈性阻抗進行了巖性的識別，張秉銘等[8]、謝清惠等[9]、時磊等[10]應用其進行了儲層含油氣性的研究，唐湘蓉等[11]、苑春方等[12]對反演的方法進行了優化或者改進，提高了擴展彈性阻抗的計算精度。

經過多年的勘探，東海T氣田已經由常規構造勘探轉向巖性油氣藏勘探，對于巖性的精準刻畫尤為重要，而在主要目的層HG組，常規的聲波阻抗和縱橫波速度比參數（圖1），都不能很好地識別巖性。因此本文從擴展彈性阻抗理論入手，詳細介紹擴展彈性阻抗反演關鍵步驟，重點分析最優巖性角與地震資料的結合過程，最終反演結果對砂巖儲層進行預測，取得了不錯的應用效果。

圖1 聲波阻抗與縱橫波速度比交匯分析Fig.1 Intersection analysis of acoustic impedance and velocity ratio of compressional wave to shear wave

1 擴展彈性阻抗反演理論

彈性阻抗的理論基礎是Zoeppritz方程，其概念是建立在Aki-Richards[13]簡化方程基礎之上，當入射角在臨界角范圍內，則有：

其中：R為反射系數，θ為入射角，A為截距，B為梯度，VP為縱波速度，VS為橫波速度，ρ為密度；VˉP、VˉS和ρˉ分別代表相鄰地層的縱波速度、橫波速度和密度的平均值。ΔP、ΔVS和Δρ分別代表相鄰地層的縱波速度、橫波速度和密度的差值。

根據公式（1），Connolly構建了一個與聲阻抗類似的方程：

式中，EI為彈性阻抗。

結合式（1）和式（2），通過計算就可以得到彈性阻抗表達式：

式中：θ為入射角，。

由式可以看到隨著入射角的增大求取的彈性阻抗值發生劇烈變化，使得不同偏移距彈性阻抗值進行對比分析的時候，會掩蓋巖性、物性或者流體引起的彈性阻抗變化差異的信息。為了解決彈性阻抗不穩定性這個問題，Whitcombe對式（3）進行歸一化處理，得到新的彈性阻抗表達式如下：

式中：VP0、VS0、ρ0為常數，分別為縱波速度、橫波速度以及密度的平均值。這一改進消除了彈性阻抗隨入射角劇烈變化的問題，但是依然不夠完善，由式（4）計算得到的反射系數值可能大于1，這需要彈性阻抗值為負數，顯然與實際地震記錄不符。為此，Whitcombe再次修改了歸一化方程，令tanx=sin2θ,并把原反射系數乘以一個因子cosx，得到：

最終求得擴展彈性阻抗(EEI)的表達式為：

式（6）不但解決了彈性阻抗值不穩定的問題，而且比例化的反射系數RS=Rcosx數值控制在[-1,1]之間，與實際地震記錄相符，可以直接用來進行巖性、物性和流體的預測。當x=0°時，EEI(0°)=AI為聲波阻抗，當x=90°時，EEI(90°)值對應反射系數域中的梯度B，把EEI(90°)叫做梯度阻抗GI。擴展彈性阻抗可以表示為：

擴展彈性阻抗反演就是把聲波阻抗和梯度阻抗按最優化角度進行結合，來進行巖性、物性和流體的預測（圖2）。

圖2 巖性角 流體角分析示意Fig.2 Schematic diagram of lithology angle and fluid angle analysis

2 具體實施步驟

根據反演理論結合實際生產中的探索和應用，制定了應用擴展彈性阻抗反演進行巖性預測的流程（圖3），具體實施步驟如下：

圖3 擴展彈性阻抗反演流程Fig.3 Extended elastic impedance inversion process

2.1 地震資料和測井曲線的優化處理

儲層預測結果的精確度取決于基礎資料的質量，首先對疊前偏移道集進行去噪以及保真、保幅的處理。擴展彈性阻抗反演要求的地震資料必須具有AVA特征，所以在道集優化處理后，結合速度資料，將偏移距數據體轉化為角道集。井曲線的優化也非常重要，質量不好的井曲線會降低擴展彈性阻抗曲線與目標曲線的相關性，會導致最優角度求取不準，需對測井曲線進行井壁垮塌等優化處理，再進行多井一致性的標準化處理，從而提高單井求取最優角度的準確性以及多井求取最優角度的穩定性。

2.2 AVO反演求取截距和梯度

由步驟1計算得到的地震角道集，結合公式（1）進行AVO反演求取截距和梯度的三維地震數據體。反演過程中，注意選取合適的地震道集角度范圍，規避可能存在剩余多次波的近道以及動校不平的遠道，盡量保證截距和梯度結果的準確性。截距和梯度反演體分別為下一步計算聲波阻抗（AI）和梯度阻抗(GI)的地震反射系數體。

2.3 反演聲波阻抗和梯度阻抗

梯度阻抗的反演跟聲波阻抗一樣，都是采取的常規疊后反演流程。應用步驟二求取的截距和梯度分別當做疊后地震數據，結合井上求取的AI、GI曲線，進行井震標定、子波提取、低頻建模等一系列流程，最后反演得到聲波阻抗（AI）和梯度阻抗（GI）的地震三維數據體。

2.4 最優巖性角的求取

首先要確定能夠反映巖性的目標曲線，如實測的GR曲線或者測井解釋得到的泥質含量曲線等，應用公式（6）求取[-90°, 90°]范圍內不同角度對應的擴展彈性阻抗曲線，并且分別與目標曲線進行相關性分析，相關性最高的擴展彈性阻抗曲線對應的角度即為最優巖性角。運用擴展彈性阻抗反演進行物性和流體預測時，最優物性角、最優流體角的求取方法類同。對于同一構造以及同一目的層，多井求取的最優巖性角應該較穩定，變化范圍小，若存在較大偏差，需要檢查測井曲線的質量，以及多井一致性處理的情況。

2.5 EEI數據體的求取

EEI的求取有兩種途徑，一種是結合步驟1~4求取的聲波阻抗和梯度阻抗通過最優巖性角旋轉得到，即EEI(x)=AIcosx+GIsinx；另外一種是結合步驟2求取的截距和梯度，步驟4求取的最優巖性角x，由公式（5）求取擴展彈性阻抗反射系數體，再結合井上EEI(x)曲線，按照常規的疊后聲波阻抗反演流程得到，這是現有擴展彈性阻抗反演常用的途徑。本次研究采取了第一種途徑，因為在實際生產應用中發現，測井曲線求取的最優角度，不一定是地震的最優角度。地震缺少低頻，并且還包含噪聲，導致最優角度與測井不一致[14]。而在反演聲波阻抗和梯度阻抗的過程中，達到了去噪以及補充低頻的效果，從而能適用井上求取的最優巖性角，此途徑計算得到的擴展彈性阻抗結果才是合理的。

3 應用實例

T氣田位于東海主要含油氣凹陷，臨近良好生烴條件的SX36洼，油氣勘探潛力大，現有鉆探顯示，油氣在HG組H4層至PH組P12層均有分布，埋深2800~3600m。本次研究的目的層HG組為陸相湖泊三角洲沉積體系，以油藏為主，H4層和H6層為氣田區的主要產油層；其中H6層屬于低位辮狀水道發育期，沉積了多期厚層砂體，H4層發生了一次規模中等的湖泛期，沉積了湖侵和高位域的薄層砂體；H6層測井解釋平均孔隙度20.5%，滲透率141.7mD，H4層測井解釋平均孔隙度20.9%，滲透率491mD，均屬于中孔中滲儲層。隨著氣田探明地質儲量已基本動用，剩余未動用地質儲量較少，儲量接替不足，并且對于油氣藏的勘探也由構造轉向巖性，因此，對于H4、H6兩個優質儲層的準確預測，對T氣田的滾動勘探與開發開采意義重大。

研究區為海上地震資料，多次波較發育，對地震道集進行了多次波的去除以及保真、保幅處理，再結合地層速度，把地震道集轉化為角度道集，通過AVO反演求取了截距和梯度。利用截距和梯度結合井上求取的AI、GI曲線，通過井震標定、子波提取、低頻建模等一系列流程，最后反演得到聲波阻抗（AI）和梯度阻抗（GI）的地震三維數據體。可以看到，聲波阻抗與梯度阻抗與井上計算得到的曲線吻合較好（圖4），為后面EEI的計算提供了可靠的數據基礎。

圖4 聲波阻抗和梯度阻抗反演剖面Fig.4 Inversion profile of acoustic impedance and gradient impedance

研究區含有四口測井曲線齊全的探井，對測井曲線進行了井壁垮塌校正以及一致性處理，以滿足儲層預測的需求。實測的GR曲線能夠較好的識別砂、泥巖，選取GR作為目標曲線與不同角度的EEI曲線進行相關性計算，來求取最優巖性角，從圖5可以看到，不同顏色曲線代表不同井的分析結果，單井最優巖性角分布在24°~28°之間，分布范圍較小，保證了反演結果的穩定性；綜合4口探井的測井曲線質量、相關性的高低以及單井最優巖性角的分布范圍，選取了26°作為研究區的最優巖性角，基于此角度的各井相關系數均達到0.8以上。圖6為T2井EEI(26°)曲線與GR曲線對比圖，可以看到，曲線具有很高的相似性，這意味著本區應用擴展彈性阻抗反演來進行巖性預測是可行的。通過巖石物理交匯也可以看到（圖7），EEI(26°)曲線對巖性具有很好的識別效果，阻抗值小于9300 (g/cm3)*(m/s)為砂巖，否則為泥巖。

圖5 EEI與GR的相關系數Fig.5 Correlation coefficient between EEI and GR

圖6 GR與EEI曲線對比Fig.6 Comparison of GR and EEI

圖7 巖石物理交匯分析Fig.7 Petrophysical intersection analysis

利用聲波阻抗和梯度阻抗，結合最優巖性角度，求取了EEI（26°）反演體。圖8為反演連井剖面，剖面上紅色表示為EEI值小于9300(g/cm3)*(m/s)的砂巖，青色代表泥巖，其值大于9300(g/cm3)*(m/s)。井上為GR曲線，向左為低GR值，代表砂巖；可以看到反演結果與實鉆井吻合率較高，對包含H6層在內的厚儲層均能有效預測，并且對于薄砂、薄泥巖隔層預測效果也較好，T1井的H4層對應的7米油層也準確表征，說明擴展彈性阻抗反演對于巖性的預測結果可靠，能夠滿足T氣田對于巖性油氣藏研究的需求。根據反演結果，對H4、H6層的砂體平面展布進行了預測。圖9和圖10中紅色代表預測的砂巖，青色為泥巖，圖9顯示H4層砂體分布范圍較小，指示了典型的“泥包砂”特征，并且砂體呈條帶狀孤立分布，符合H4層的沿岸砂壩沉積認識[15]；圖10顯示H6層砂體分布范圍廣，且三期河道砂體疊置擺動，符合低位辮狀水道的沉積認識。

圖10 H6層砂體預測平面展布Fig.10 The predicted plane distribution of the sand body in the H6 layer

4 結論與建議

（1）在東海T氣田，常規彈性參數都不能很好地識別巖性，應用擴展彈性阻抗公式，求取了巖性敏感的擴展彈性阻抗參數，并且進行了反演，預測結果與實鉆井吻合較好，為東海巖性油氣藏勘探的研究提供了新的方法和思路。

（2）地震記錄是巖性、物性及流體等一系列因素的綜合響應，而通過地震資料進行單一因素的預測，擴展彈性阻抗反演不失為一種好方法。對于巖性的預測，通過最優巖性角的旋轉，壓制了其他因素的地震響應，突出巖性的響應；同樣，擴展彈性阻抗反演還可以以物性、流體敏感的參數為目標曲線，進行物性和流體的預測，在儲層物性預測及流體識別方面具有廣闊的應用前景。

（3）井震資料的質量影響截距、梯度及最優角度的計算精度，從而會影響反演的準確性，所以擴展彈性阻抗反演適用于井震資料品質較好的地區。對于不同地層、不同工區，最優角度可能都不同，為了保證預測的精度，每次研究前都需要根據目標曲線重新計算最優角度。針對井震資料差異造成最優角度不同的問題，可以通過先反演聲波阻抗、梯度阻抗，再結合井上最優角度的旋轉來進行擴展彈性阻抗反演。