張 瑞,趙永剛,杜進忠,李志宏,王 博,王印章
(1.西安石油大學地球科學與工程學院,陜西西安 710065;2.西安石油大學陜西省油氣成藏地質學重點實驗室,陜西西安 710065;3.中國石油長慶油田分公司第四采油廠,寧夏銀川 750005;4.中國石油集團測井有限公司地質研究院,陜西西安 710000)
鄂爾多斯盆地西南部是該盆地石油勘探與開發的主力區,自開發以來獲得了較高的工業油流產量[1]。Y33 區塊所在的彭陽油田作為該盆地西南部的重要開采區于2007 年滾動建產[2],在侏羅系延6~延9 以及三疊系長3 展現出較好的勘探增儲潛力[3],經過十余年的開采目前已進入開發中后期,含水上升加快、油水界面抬升速度過快等矛盾導致開發難度增大。前人對于研究區在沉積相、成巖作用、成藏控制因素及油氣富集規律方面取得了一定的認識[4-6],開采現狀則急需對研究區進行三維地質建模、油藏數值模擬、油藏工程和剩余油分布等油藏精細描述研究。儲層地質建模是結合數學方法和計算機技術,在對儲層進行充分研究的基礎上,將其特征及非均質性在三維空間上的分布和變化表達出來,實際上是對儲層各項參數的三維空間定量表征[7,8]。通過對井間儲層進行定量化和可視化的預測,準確界定有利儲層的空間位置及其分布范圍,對指導勘探開發意義重大。由此,文章依據前人對該區塊延7油層組已有的地質認識,進行三維地質建模研究,明確了儲集體的空間展布規律及物性參數的分布特征,建立儲層地質模型為后續的數值模擬奠定基礎,從而為調整開發方案提供可靠地質依據。
Y33 區位于彭陽油田東北部,行政屬于寧夏彭陽縣,區域構造處于天環向斜東翼,面積約30 km2,成藏類型屬巖性-構造油藏。受到抬升剝蝕作用研究區主要發育延9~延6,為一套砂泥巖互層含煤巖層,是該區的主要產油層位。其中,目的層延7 油層組可根據標志層(煤)分為延71、延72兩個砂層組,厚度近40 m。根據巖心、分析化驗、測井等資料結合前人研究,認為研究區延7 油層組發育三角洲平原亞相[9],分流河道微相以灰色、灰白色的中砂巖、細砂巖為主,可見平行層理和底部為沖刷面的正遞變層理;天然堤微相發育細砂巖、粉砂巖,厚度薄;分流間洼地微相沉積反映弱水動力條件的黑色、深灰色泥巖,存在大量植物化石碎片及印模;沼澤微相則廣泛發育作為區域標志層的煤層。受甘陜古河道南岸的演武高地控制,研究區物源方向呈南西-北東向,分流河道砂為主要儲集體,在測井曲線上表現為厚層高幅、中高幅箱型,大都為多期河道疊置,與產油層能夠很好地對應。
建立三維地質模型需要以大量的地質數據為基礎,如井位信息、井軌跡數據、目的層位深度、斷層數據、構造等值線數據、沉積相平面圖、砂體厚度等值線圖、孔滲飽解釋數據以及三維地震屬性數據等[10],是進行基礎地質研究的落腳點。同時,輸出的三維地質模型作為數據集合地質體將直接成為油藏數值模擬的初始參數,也是油藏工程模塊研究的出發點,在油藏精細描述研究中有著重要的承轉作用。
借助Petrel2016 軟件,遵循等時建模原則首先建立單層級的三維地層構造模型。由于該區未發育斷層,因此以分層數據為硬數據、以構造等值線為趨勢面、以地層厚度為體積校正數據,運用最小曲率、厚度疊加的方法通過克里金插值建立延71、延72地層頂、底層面模型,空間疊合后搭建起三維地層構造模型,并以10×10×0.5 m 的精度進行網格化,為整個三維地質模型提供基礎構架。從圖1 中可以看出,研究區中北部、東部以及中偏西南部發育3~4 個構造高部位,幅度在5~20 m 不等,其余區域起伏較為平緩。

圖1 Y33 區塊延7 油層組三維構造模型
遵循相控原則,采用以像元為模擬單元的隨機建模方法建立儲層的巖相模型。在對該區沉積微相做了細致、充分研究的基礎上,繪制出延71、延72小層的沉積微相平面圖。根據研究區地質情況,選擇適用于離散隨機變量的序貫指示模擬方法[11],利用測井解釋所得砂、泥巖數據,在砂體垂向概率分布統計與沉積微相平面展布的雙重約束下[12],對Y33 井區進行延7 層位巖相模型的建立(見圖2)。

圖2 Y33 區塊延7 油層組巖相柵狀圖
結果顯示,延7 沉積時期砂體自南西向北東呈帶狀展布,在研究區中部匯合、分叉,主要是受分流河道微相的控制,其連續性在順物源方向較好,垂直物源方向較差,這是由分流間洼地發育的泥巖隔擋所致。平面上反映出延72砂體展布范圍大,在研究區中偏東北及西南部有大面積連續分布,垂直物源方向砂體連續性比延71好,說明砂體的側向接觸關系以側切替代式為主。垂向上兩個小層均可見大型箱狀砂體,大都為多期分流河道砂體疊置形成,相比之下延71分流河道砂體在西北部、中偏東北部以及東部局部區域較厚,但泥巖夾層略為發育,縱向連續性稍差。
屬性模型屬于儲層參數模型,是整個三維地質模型的核心部分,能夠清晰地將儲層主力砂體的物性特征在空間范圍內呈現。以所建立的巖相分布模型為控制條件,選取適用于連續變量的序貫高斯模擬方法[13],通過能夠反映區域化變量間相關性的變差函數來擬合儲層參數模型[14]。
先確定變差函數模型,研究區屬于三角洲平原亞相,分流河道微相極為發育,選擇適用于河道型的指數模型對變差函數進行擬合。再進行數據變換,在將異常數據截斷后把所有條件數據從非正態分布變換為正態分布,作為先驗條件概率分布。之后分層擬合相控下的屬性變差函數,調節變差函數特征參數(方向、變程、塊金值和基臺值)(見表1),直至實際變差函數基本符合理論變差函數。最終得到隨機模擬方法給出同等概率下的多個模型,從中優選出最符合實際(與地質認識一致)的地質模型[15]。

表1 Y33 區塊延7 油層組變差函數擬合參數表
由于孔隙度與電性有更好的相關性,在對正態變換后的測井曲線粗化后,運用序貫高斯模擬方法在相控約束下先建立研究區孔隙度模型。滲透率具有更多的影響因素,且孔隙度與滲透率的相關性較好,建立滲透率模型時選擇孔隙度模型協同模擬[16],提高模型的準確性。
對孔隙度模型數值分布進行統計,延71、延72孔隙度的分布范圍主要在12%~18%,其中,延71孔隙度小于10%的占比3.26%,在10%~15%的占比59.78%,大于15%的占比36.96%;延72孔隙度小于10%的占比4.81%,在10%~15%的占比72.12%,大于15%的占比23.07%,據石油天然氣儲量計算規范(DZ/T0217-2005)[17],認為研究區延71、延72砂巖儲層均屬于低孔儲層。從模型數據體來看(見圖3),孔隙度主要沿著巖相模型中的砂巖延伸方向自西南向東北展布,高值部位對應砂體較厚的區域,延71主要分布在研究區中偏東北部及東部,延72主要分布在中北部及西南部,面積小且較為分散。

圖3 Y33 區塊延7 油層組孔隙度模型
滲透率模型的數據分布表明,延71滲透率小于1 mD的占比1.10%,在1~50 mD 的占比45.05%,大于50 mD的占比53.85%;延72滲透率小于1 mD 占比0.98%,在1~50 mD 的占比60.19%,大于50 mD占比38.83%,據石油天然氣儲量計算規范(DZ/T0217-2005)[17],認為研究區延71砂巖儲層屬于中滲儲層,延72砂巖儲層屬于低滲儲層。統計模型中滲透率非均質程度的定量表征參數,延71變異系數0.55,突進系數2.68,級差22 695.31;延72變異系數0.62,突進系數2.74,級差25 304.32,兩個層位非均質程度均屬于中等。模型數據體顯示(見圖4),延71滲透率高值分布范圍較大,主要在研究區西北部、中偏東北部、東部及中偏西南部,平面上的連續性好。相比之下,延72滲透率略差,高值區發育部位與延71基本一致,面積明顯縮小,呈零星狀分布。滲透率模型反映出,在孔隙度模型的協同約束下,孔滲兩種屬性模型有較好的相關性,且二者均與巖相模型中分流河道砂巖具有很好的一致性,體現了儲層物性受相控的特征。

圖4 Y33 區塊延7 油層組滲透率模型
前述利用井點硬數據、測井解釋數據,通過趨勢面約束已充分將地質認識加入到模型之中,盡可能提高了模型精度。建好的儲層地質模型能否成為數值模擬所需要的原始數據體,還需經過進一步檢驗[18]。采取概率分布一致性檢驗,由屬性模型中孔隙度、滲透率的擬合值與原始值的分布直方圖(見圖5)對比可知,模擬數值與原始數值的分布態勢基本保持一致;根據儲層模型計算出研究區目的層位地質儲量為317.09×104t,油田統計資料顯示該區塊目的層現有地質儲量311.21×104t,二者的誤差在2%以內。以上均表明針對Y33 區塊延7 油層組所建立的儲層三維地質模型準確度高,能夠較為真實地展現實際地質情況,可為后續的數值模擬提供可靠的數據體。

圖5 Y33 區塊孔隙度、滲透率原始數據與模擬數據頻率分布直方圖
以前期充分的地質認識為基礎,對鄂爾多斯盆地西南部Y33 區塊延7 油層組進行三維地質模型研究,主要有以下認識:
(1)巖相模型顯示延7 沉積時期砂體連續性在順物源方向優于垂直物源方向,受分流河道微相控制所致;延72砂體在中偏東北及西南部有大面積連續分布;延71砂體在西北部、中偏東北部以及東部局部區域較厚,但泥巖夾層略為發育。
(2)屬性模型表明延71屬于低孔中滲儲層,延72屬于低孔低滲儲層,二者非均質程度均為中等;平面上延71高值分布范圍較延72大,且高值部位與砂體較厚的區域對應性好,是研究區的有利開發區。
(3)通過概率分布一致性檢驗以及儲量核算,驗證了對研究區延7 油層組所建立的儲層三維地質模型準確可靠,可作為后續數值模擬的原始數據體,能夠為開發方案的調整以及開發井部署提供依據。