王朋,徐立恒,楊會東,黃勇,周鐵軍
(中國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)
中國陸上油田大多處于開發中后期,儲層非均質性較強,剩余油呈整體離散、局部富集分布特征,尚有大量剩余油滯留地下。精準描述剩余油分布位置對于提高油田采收率、實現老油田穩產具有重要意義。目前,一種方法是通過描述影響剩余油分布的主控因素,包括地質因素(如儲層展布、存儲空間、斷層發育等)和開發因素(水驅波及范圍、注采關系等)間接預測。由于影響剩余油分布的因素眾多、各種因素組合關系復雜,導致剩余油描述結果與實際情況常常不一致。另一種方法是基于開發井數據的油藏數值模擬方法,在三維模型基礎上,通過計算機模擬開發井不同時期的生產數據,實現剩余油分布預測。油藏數值模擬方法的不足之處在于結果受參數影響大、混層開采產量劈分難、井間多解性強,因此剩余油分布預測結果穩定性差[1-3]。
疊前地震反演方法融合了不同入射角的道集信息,通過分析振幅隨入射角的變化特征,基于Zeoppritz 公式可得到與儲層巖性和流體緊密聯系的彈性參數[4]而用于預測剩余油分布特征。疊前反演方法在海相碳酸鹽巖、火山巖及致密砂巖天然氣預測及高效勘探與開發中發揮了較大的作用[5-7]。近年來,理論研究和方法試驗均證實了疊前地震反演方法預測剩余油分布范圍的可行性[8-9]。
本文以大慶長垣高含水油田為例,在含流體巖石物理特征分析基礎上,結合井、震資料,應用相控疊前地質統計學反演方法預測剩余油分布范圍,以尋找潛力目標,實施挖潛。
長垣油田北部 BSX 區塊面積約為16 km2,發育大型河流—三角洲相(可進一步細分為三角洲平原、內前緣和外前緣亞相)沉積。砂體窄、薄,平面上呈分叉狀、枝狀分布,垂向上表現為砂、泥巖薄互層,橫向連續性差。其中,三角洲分流平原多期河道疊加,砂巖相對較厚,單層厚度為2~7 m;內前緣相發育眾多窄小的枝狀河道,砂巖單層厚度為2~4 m;三角洲前緣相河道不太發育,以席狀砂為主,砂巖單層厚度一般小于2 m[10-11]。
BSX 區塊構造平緩,發育NE 向斷層。區內主要發育薩爾圖、葡萄花、高臺子油層,深度為700~1100 m,厚度約為380 m。進一步可劃分為8 個油層組、35 個砂巖組、114個沉積單元。在縱向上呈砂、泥巖薄互層沉積,在平面上儲層非均質性嚴重。
自1964 年以來,BSX 區塊經歷了基礎井、一次加密井、二次加密井、一類油層聚驅井、三次加密井、二類油層聚驅井六套井網開發,目前剩余油整體分布零散、局部富集,綜合含水率達到96%以上,平均采收率為50%~54%。
隨著注水開發的推進,儲層含水飽和度(Sw)逐漸增大。明確因Sw變化而引起的聲波響應規律是相控疊前地質統計學反演預測剩余油分布范圍的基礎。因此,通過聲波實驗、密閉取心井聲波測井、巖石物理模擬及地震正演等技術,描述含水變化對地震波的影響,并建立含流體巖石物理定量解釋圖板。
根據施行覺等[12]對大慶砂巖樣品的實驗結果(表1、圖1)可知:縱波速度(VP)與Sw曲線關系分為兩段,當Sw由0 增至55%時,VP基本不變;當Sw從55%增加至100%時,VP由3300 m/s 增加至4000 m/s,變化幅度約為20%。分析認為,縱波在介質中傳播時,當Sw很小時,無法對原有的儲層狀態形成足夠“擾動”,其體積模量和速度主要為巖心樣品原有狀態的反映;當Sw足夠大時,此時的體積模量和速度受Sw的變化影響較大。

圖1 VP、VS與SW的關系
橫波速度(VS)隨著Sw的增大沒有明顯變化,這與橫波不能在流體中傳播的認識一致。長垣油田儲層Sw為20%~80%,這就為聯合縱、橫波進行含水(油)飽和度的預測提供了實驗依據。同時,由于實驗室聲波是由超聲換能器激發得到的,其頻率為500 Hz,而地震波的頻率在100 Hz 以下,存在頻散現象,故其波速值不能直接用于低頻,但其變化規律可作為參考。
利用密閉取心井的巖心Sw分析數據,結合縱、橫波測井曲線,可進一步明確Sw的變化所引起的聲波響應特征。實際上VP、VS曲線與孔隙度的關系較密切,隨著孔隙度增大,VP、VS均減小,且減小幅度基本一致,因此可以利用VP/VS分析SW的變化,排除因孔隙度變化而產生的干擾。
圖2 為Q731 密閉取心井的巖性解釋、深側向電阻率測井(RLLD)曲線、SW(巖心分析)、VP/VS的縱向分布圖。由圖可見,鈣質層電阻率值最大,呈尖峰狀,泥巖最小,砂巖介于二者之間。在砂巖段中,整體上SW較高處,電阻率較低、VP/VS較大,局部受采樣間隔和測量誤差的影響會有波動。

圖2 Q731 井測井曲線
圖3 為Q731 密閉取心井的Sw與VP/VS相關分析。由圖可見,隨著Sw的增大,VP/VS也變大,二者呈正相關,這為聯合縱、橫波進行含水(油)飽和度的預測提供了支撐。

圖3 Q731 井SW與VP / VS交會圖
本文應用PRD 典型混合模型 (基于XU-White的改進型模型,適用于膠結程度不高或注水開發改造程度較大的砂、泥巖地層)進行模擬分析。首先,輸入油藏實際壓力、溫度、流體性質等參數;其次,以Wyllie時間平均方程[13]建立等效礦物的彈性模型,假設巖石骨架的泊松比近似常量,以基于DEM 理論的Kuster-Toksoz方程[14]求取巖石骨架體積模量和剪切模量;然后,基于Gassmann 方程[15]計算飽含孔隙流體巖石的等效體積模量和剪切模量;最后,通過體積模量、剪切模量與VP、VS的關系計算得到VP和VS曲線。
據此模擬了Sw分別為0、25%、50%、75%、100%時的縱波速度、密度及縱波阻抗曲線(圖4)。由圖可見,隨著Sw的增大,縱波速度、密度和縱波阻抗值均增大。其中,密度均勻增大,Sw每增加25%,密度增加0.5%。而VP變化幅度有差異,Sw為0~50%時,VP變化小;Sw為50%~100%時,VP變化相對較大。巖石物理模擬結果與聲波實驗結果整體趨勢一致,但巖石物理模擬的VP變化幅度沒有實驗室條件下大,這是由于在實驗室條件下采用對干燥巖心注水,而在巖石物理模擬條件下采用模擬水驅油以增大Sw。

圖4 不同SW時砂巖的縱波速度、密度、縱波阻抗曲線及合成地震記錄
同時,根據不同SW的縱波阻抗求取反射系數,再分別與地震子波褶積得到合成地震記錄(圖4)。采用零相位子波,主頻為45 Hz(與研究區實際地震資料主頻一致),長度為100 ms。由圖4 可見,隨著SW的增大,合成地震反射振幅(紅色虛線框處)逐漸減弱,SW每增加25%,減弱幅度為5%~10%。SW在50%~100%時地震反射振幅變化較大,證實了高含水期利用高密度地震資料預測剩余油具有可行性[16]。
通過上述模型,可模擬得到VP、VS曲線。結合巖心實測分析數據,可建立VP/VS與縱波阻抗關系圖板(圖5)。通過圖板可以定量表征不同SW砂體的彈性參數響應特征,這為相控疊前地質統計學反演預測剩余油分布提供了基礎。

圖5 含流體巖石物理圖板
根據含流體巖石物理圖板,應用相控疊前地質統計學反演方法,利用縱、橫波速度測井曲線與不同入射角度疊加地震數據相結合,以Zeoppritz 公式為核心,采用相控蒙特卡洛算法模擬SW的空間分布[17-18]。具體實現過程(圖6)為:①通過保真去噪處理,得到不同入射角部分疊加地震資料;②基于鉆井巖相解釋數據,利用序貫指示模擬方法建立巖相模型;③在巖相控制下,采用蒙特卡洛算法建立縱、橫波彈性參數模型,并以縱、橫波彈性參數與含水(油)飽和度關系為紐帶,建立含水(油)飽和度模型;④提取不同入射角地震子波,與彈性參數模型褶積生成合成地震數據體;⑤將合成地震數據體與不同入射角疊加地震數據進行殘差運算,并以殘差為迭代終止條件,當殘差較大時,重新計算巖性模型、彈性參數模型和SW模型,直至殘差降到符合預設條件,從而控制彈性參數、SW模型精度,實現含水(油)飽和度分布范圍預測。

圖6 相控疊前地質統計學反演方法流程
BSX 區塊地震資料頻寬為6~80 Hz,主頻為45 Hz,網格大小為10 m×10 m,最大入射角為45o。疊前地震道集資料的質量直接影響反演效果,進而影響剩余油預測精度。采用疊前去噪保幅處理,包括疊前噪聲壓制、動校正時差校正及一致性振幅補償等,可使振幅相對平衡、保真[19-20]。
將地震道集按照近、中、遠角度進行部分疊加,即0o~15o、15o~30o、30o~45o的入射角疊加(圖7)。由圖可見,地震信噪比均較高,趨勢基本一致,局部存在規律性變化。圖8為根據不同入射角疊加地震資料提取的井旁地震子波,可見隨著地震道集入射角度的增大,子波振幅強度相應減弱,間接反映出地震資料具有穩定的AVO 效應,為相控疊前地質統計學反演提供了可靠的數據基礎。

圖7 不同角度疊加地震剖面

圖8 不同入射角疊加地震子波
將部分角度疊加地震數據和巖相、測井曲線、概率分布函數、變差函數等信息相結合,采用馬爾科夫鏈—蒙特卡洛算法可獲得可靠的儲層空間分布特征。通過分析井資料和地質信息可獲得概率分布函數和變差函數,其中概率分布函數描述特定巖性對應的巖石物理參數分布的可能性,而變差函數描述在橫向和縱向上地質特征的結構和特征尺度[21]。
在進行高分辨率的巖性指示模擬時,應用馬爾科夫鏈—蒙特卡洛算法模擬生成高分辨率的VP/VS、縱波阻抗彈性參數體,并以VP/VS、縱波阻抗與含水(油)飽和度關系圖板為紐帶,可生成含油飽和度體。
在運算過程中,通過彈性參數與不同角度子波褶積正演,并利用與不同角度疊加地震體的殘差進行控制,在巖相約束下實現彈性參數和含油飽和度空間模擬。其中,“相控”的作用主要體現在對含油飽和度模擬時采用巖相約束。研究區油氣存在于砂巖中,泥巖中沒有油氣充注,在相控作用下保證了含油飽和度只在砂巖中才有值;同時,在砂巖內部,基于彈性參數與含油飽和度的關系,可實現砂巖內部的含油飽和度賦值。
由圖9可見,巖相、彈性參數及含油飽和度預測結果整體趨勢一致,泥巖區域含油飽和度接近0;在砂巖內部,低縱波阻抗、低VP/VS區域含油飽和度較高,這保證了含油飽和度預測結果的合理性。

圖9 巖相、彈性參數及含油飽和度剖面
利用取心井的含油飽和度實測分析數據,對相控疊前反演含油飽和度預測結果進行分析、評價。由圖10可見,厚砂體頂部含油飽和度高、底部含油飽和度低,這與油田注水開發實際情況相吻合。厚砂體的底部一般物性較好,屬于優勢水進通道,在長期注水沖刷下容易形成水淹層,導致厚砂體上部的油氣無法得到有效驅動而形成剩余油富集。

圖10 含油飽和度預測剖面
剩余油預測結果與同時期的取心井實測數據一致。研究區6口井作為后驗井用于檢驗剩余油預測精度,按相對誤差<20%進行定量統計,含油飽和度預測符合率預(測樣點數(符合)/實測樣點數)平均達76.5%(表2)。

表2 含油飽和度實測結果與預測結果分析
圖11 為基于相控疊前地質統計學反演得到的單層砂體厚度及含油飽和度,可見含油飽和度分布趨勢與南北走向的砂體展布特征一致,整體剩余油分布零散、局部富集,表明了預測結果對于精準尋找剩余油潛力區具有實際價值。

圖11 砂體(上)及含油飽和度(下)平面展布
針對BSX 區塊剩余油整體分布零散、局部富集的特征,基于相控疊前地質統計學反演剩余油預測結果,明確了5種剩余油分布類型及挖潛對策,為指導剩余油的高效挖潛提供了依據。
井網控制精度不夠、注采不完善等導致局部區域剩余油相對富集,具體包括河道與斷層邊界封閉區域、井間窄河道、厚砂體頂部、河道邊部遮擋及河道間薄層砂等5種類型(圖12),相應地可采用補充直井、水平井、分支井及壓裂補孔調整等措施實施剩余油開發。

圖12 BSX 區塊5 種剩余油分布類型及挖潛對策
根據含油飽和度預測結果指導剩余油挖潛措施方案編制實例如圖13 所示。圖13a 為僅根據井資料而制作的沉積相圖,其中2 口油井(Y-1、Y-2)位于河道砂體,1 口水井(S-1)位于河間砂體,據此認為油井與水井之間砂體薄、連通關系差,剩余潛力較小。但根據砂巖反演結果連井剖面(圖13b),油井與水井之間砂體連續性較好,厚度相對較大,屬于河道沉積。據此對沉積相圖進行了修改、完善(圖13c),并根據含油飽和度平面預測結果(圖13d),認為該處含油飽和度較高,存在剩余油潛力。結合注采關系,對3口井進行補孔,利用水井驅動2口油井挖潛河道邊部剩余油,2口油井日產油分別為5.3 t和4.2 t。按照此方法,目前已在 BSX 區塊發現 128 個潛力部位,指導了 17 口井措施方案的編制,取得了較好的挖潛效果。

圖13 巖性及含油飽和度預測結果
針對大慶長垣河流—三角洲相砂體油藏,明確了含流體巖石物理特征,形成了相控疊前地質統計學反演預測剩余油的方法,建立了5 種剩余油分布類型及挖潛對策,在指導挖潛措施中效果顯著。
(1)明確了隨Sw逐漸增大引起的VP、VS響應特征,即隨著SW的增大,VP整體逐漸變大,當Sw由0 增至50%時,VP變化小;而Sw在50%~100%時,VP變化大。建立了VP/VS、縱波阻抗與SW的巖石物理關系圖板,可以定量描述不同SW的砂體的彈性參數響應特征。
(2)相控疊前地質統計學反演方法可以充分利用縱、橫波速度測井曲線與不同入射角部分疊加地震數據,以VP/VS、縱波阻抗與Sw關系圖板為紐帶,生成高分辨率的巖相體及相控下的含油飽和度體,保證了含油飽和度預測結果與巖相趨勢一致。通過后驗井檢驗,本文含油飽和度預測結果平均符合率達76.5%。
(3)基于相控疊前地質統計學反演預測剩余油分布范圍,明確了長垣5種剩余油分布類型及挖潛對策,取得了較好的效果。同樣,本文方法適用于其他陸相油藏剩余油分布范圍預測及挖潛。