基于地震屬性優選技術的煤層氣開發單元劃分

李 俊 ，張 聰 ，張武昌 ，李可心 ，張 慧 ，任智劍 ，喬茂坡

（華北油田山西煤層氣勘探開發分公司，山西 長治 046000）

沁水盆地南部煤層氣田于2006 年開始規模開發。通過開發實踐表明，煤層氣儲層非均質性強，呈現出井間產量差異大的現象，主要體現在不同井組之間產量差異大、同一井組內不同單井產量差異也比較大。而這些井基本上采用了相同的壓裂改造工藝、排采管控方法，分析認為造成開發效果差異性的主要原因為儲層因素。而開發單元的劃分在儲層評價及井位部署方面具有重要作用，精細的開發單元，能夠有效避免低產井的比例。不同專家學者也對煤層氣開發單元劃分進行了較為詳細、深入的研究。主要是基于鉆探、測井、地震等資料，通過對煤儲層厚度、含氣量、煤體結構、地應力等儲層參數進行預測，進而通過一定的數學方法，建立綜合評價指標體系，利用該指標的分布特征，劃分開發單元與有利區帶[1-4]。倪小明等[5]提出了利用“多層次模糊綜合評價+多參數疊加”的開發單元的劃分方法；陳博等[6]通過建立煤層氣藏地質模型，厘清煤儲層在空間上的展布特征，進而得出了煤層氣選區、布井的依據。通過長期的開發實踐，認為該類方法主要存在以下3 個難點：①儲層參數的平面非均質性較強，利用僅有的測井參數無法反映出儲層的平面連續變化；②綜合評價指標的建立主要依賴于各項儲層參數與開發效果的相關性，然而，在實際開發中，產量受控因素復雜，選定的單一儲層參數與產量之間難于建立較準確的定量關系；③在生產過程中，煤層氣開發一般遵循低成本開發的理念，部分儲層參數并不易獲取，如滲透率、含氣量等，只是少量評價井有詳細參數，但對于非均質性較強的煤儲層而言，是無法滿足預測需求的。而地震資料可以反映地層在平面上的連續變化，地震屬性參數可反映出地層的巖性或物性的變化，利用地震屬性來預測煤儲層性質的重要手段[7]。目前利用地震屬性技術指導煤層氣勘探開發的主要目標還是預測儲層的某單一參數，例如預測煤層厚度、含氣量、煤體結構等。然而，煤層氣井的產氣量影響因素較為復雜，往往是多因素共同影響的結果，通過地震屬性預測某單一參數的分布可能對煤層氣井的高效開發指導性仍然較弱。為此，基于前期的生產數據與地震資料的結合，直接建立了地震屬性與開發井產量的關系，通過地震屬性優選來劃分開發單元，為有利區的預測提供可靠支撐；該方法充分利用了地震數據在平面上的連續性，實現研究區的全覆蓋，并結合了大量的生產數據，可較好的指導實際生產。

1 研究方法及內容

1.1 主要思路及流程

利用地震屬性劃分開發單元流程圖如圖1。

圖1 利用地震屬性劃分開發單元流程圖Fig.1 Flow chart of development units division by seismic attributes

首先針對目標煤層進行層位解釋，為提取地震層屬性提供基礎；然后選擇合適的時窗，提取地震層屬性，將提取的多種地震屬性與產量樣本進行計算，優選出與產量相關性最強的地震屬性，對優選的地震屬性與產量分別進行相關性擬合，計算出與產量的相關系數；最后對優選的屬性進行融合，形成一個綜合屬性，利用綜合屬性進行開發單元的劃分，優選甜點區。

1.2 數據準備——建立樣本與提取屬性

樣本是指產量樣本，通過在研究區內優選具有代表性的產氣量樣本（所選擇的單井均為直井，且壓裂改造工藝及參數、排采方式均相同），可以剔除壓裂、排采等影響產量差異的外在因素；因此造成樣本中產量的差異主要影響因素為儲層參數，以最大程度的反應地震屬性與產量的相關關系。

地震屬性能夠有效挖掘隱藏于地下的有用信息，并將其轉化為與儲層相關的參數，直接為儲層描述服務。沿解釋的層位，選擇適當的時窗范圍，將地震屬性提取出來，可以較好地反映出地層的變化特征。但可提取的地震屬性多達上百種，常見的主要包括相干、曲率、螞蟻體、振幅類等，其中每一類又包含若干子類，例如曲率包含平均曲率、高斯曲率、正大正曲率、最小負曲率等。

1.3 地震屬性優選

不同的地震屬性是對原始地震資料進行不同的算法計算得出的結果，可反映不同的地層信息。

相干體技術是用于描述斷裂和地層特征的一種解釋性處理技術，相干性是地震道之間相似性的度量，主要分析以目標點為中心的時窗內相鄰地震道波形的相似性，可判斷地層的連續性，即利用波形之間的相似性反映地層的連續性特征，以此指示斷裂、地層巖性突變和特殊地質體的發育區[8]。相似性越弱，相干屬性值越小，表示可能發育斷層、裂縫等。

曲率屬性是描述曲線上任一點的彎曲程度，構造曲率是根據解釋的層位計算得到的地層的曲率。曲率屬性值越大，表明地層彎曲程度越大。

煤層在地震剖面上一般表現為強振幅。振幅類屬性一般包含均方根振幅、平均絕對值振幅、最大峰值振幅等。不同類的振幅屬性均是以地震波形的振幅值為基礎，通過不同的算法求得的。儲層含氣量、煤體結構、厚度等參數與振幅具有一定的相關性[9-10]，一般來說，振幅與儲層參數呈現正相關性，能夠反映儲層的綜合性信息，振幅越強，儲層越有利。例如均方根振幅是以一定的采樣間隔在波形上取點，計算各個點的振幅平方，然后，將所有采樣點的振幅平方值疊加后求平均值，最后開平方得到均方根振幅，是常用的振幅屬性之一。

在分析時，并不需要將所有屬性進行分析，從繁多的屬性中優選出有效的屬性信息便顯得尤為重要[11]，地震屬性優選的目的就是從1 組維數為D的地震屬性中選擇出維數為d（D>d）的1 組最優地震屬性。地震屬性優選有多種算法[12]，包括搜索算法和指標權重法；但最優搜索算法（窮舉法）往往計算量過大，本次利用指標權重法進行地震屬性的優選。

指標權重法其主要原理是根據建立的類別樣本，定量地對各屬性按權重大小排序，然后保留權重大的屬性，去掉權重小的屬性。主要計算方法如下：

設類別樣本{xn}有J個地震屬性，xn可表示為xn=（xn1，···，xnJ），樣本分為K類C1、C2、···、CK，其中K≥2。計算方法如下：

第1 步：計算各類的類中心mk，式中：nk為屬于第k類的樣本個數。

把權重 ωj按照從大到小排列，定義累計權重達到85%以上對應的屬性個數即為選擇的屬性數d。

通過地震屬性優選后，可以得出累計權重達到85%以上的若干屬性。為進一步強化地震屬性與產量的關系，需要運用多屬性聯合預測，可有效提高有利區的預測精度[13]。以優選的地震屬性為基礎，通過對屬性與產量的交會擬合，計算出每個屬性與產量的相關系數。通過歸一化處理后，將優化后的若干屬性進行計算融合，形成新的“綜合屬性”，來進行開發單元的劃分，并預測有利區。

2 地震屬性優選技術在樊莊區塊的應用

樊莊區塊位于沁水盆地南部，以寺頭斷層為界，斷層東側為樊莊區塊，西側為鄭莊區塊。區內主力煤層氣層為二疊系山西組3 號煤層，最大鏡質組反射率一般在3.1%～3.9%之間，平均3.6%，屬于高煤階；3 號煤穩定分布，厚度一般在5～7 m，平均6 m；埋深一般在400～1 000 m，平均含氣量達20 m3/t，整體較高。滲透率普遍低于1×10-15m，屬于低滲煤層氣儲層。區內受多期構造運動影響，構造較復雜，局部褶曲、小斷層較發育。因此，煤層在平面和縱向上均呈現出非均質性強的特征，進而影響了開發效果[14-18]。開發實踐來看，樊莊區塊取得了較好的開發效果，但是仍然呈現井間差異大、低產井比例高的特征。

2.1 樊莊區塊數據準備——建立樣本與提取屬性

按照上述建立樣本的原則，建立了3 號煤的產量樣本。通過整理單井產量，形成單井產量的散點樣本，并降散點樣本表示在平面圖上。研究區產量樣本分布如圖2。

圖2 研究區產量樣本分布Fig.2 Distribution of production samples in the study area

樣本數為115 個，可將樣本分為4 類：①日產氣量<500 m3的井定義為低產氣類；②日產氣量介于500～1 500 m3定義為中產氣類；③日產氣量介于1 500～3 000 m3井定義為較高產氣類；④日產氣量>3 000 m3井定義為最高產氣類。

在對研究區3 號煤層位精細解釋的基礎上，沿煤層提取3 號煤的地震屬性，提取原則：①選擇具有物理意義的屬性：即該屬性在現有條件下要能夠反映儲層的特征及變化；②能反映相同物理意義的屬性不要同時出現在一個敏感屬性集中[19]：主要包括相干、構造曲率、振幅曲率、方差、能量梯度、均方根振幅、平均絕對值振幅、傾角、瞬時頻率、瞬時相位等，共計10 種。

2.2 地震屬性優選

在本次計算過程中，按照指標權重法計算方式，J=10，K=4，n1= 2，n2=17，n3=55，n4=48。利用Geoeast 軟件屬性分析模塊中的指標權重法，進行了屬性優選計算。最終累積貢獻率大于85%對應的屬性個數為2 個，分別為均方根振幅、相干，貢獻率分別為58.91%、29.51%，累積貢獻率達到88.42%。地震屬性相關性計算結果如圖3（圖中：Ⅰ—均方根振幅；Ⅱ—相干；Ⅲ—曲率；Ⅳ—平均反射強度；Ⅴ—瞬時頻率；Ⅵ—品質因子；Ⅶ—平均能量強度；Ⅷ—瞬時相位；Ⅸ—方差；Ⅹ—中間頻率響應）。

圖3 地震屬性相關性計算結果Fig.3 Calculation results of seismic attribute correlation

為進一步分析各種屬性與產量的關系，對各單井的產量分別與均方根振幅、相干2 種屬性進行了擬合；進而得出優選的地震屬性，優選的地震屬性分布圖如圖4。

圖4 優選的地震屬性分布圖Fig.4 Distribution of preferred seismic attributes

可以看出：①由于相干屬性主要反映了斷層及微斷裂的空間分布特征，在斷層或微斷裂附近，煤層甲烷逸散嚴重，含氣量顯著下降，導致低產（圖4（a）），然而，目前對不同規模斷層的影響距離仍無法做出定量的表征，通過本次相干屬性與產量的關系，可以較好的解決這一問題，即通過研究區的相干屬性低值與產量低值的重疊區，來確定斷層影響區，該區域內受斷層影響，含氣量降低，為低產區；②均方根振幅值與產量呈現明顯的正相關性，尤其對于相干屬性值>125 的較高值區，利用相干屬性難于反應儲層微小差異，與產量相關性也變弱，便可以利用均方根振幅來區分，在地震屬性平面分布圖上也可以看出（圖4（a）與圖4（b）中圈中部分）。

因此認為，相干屬性可以很好地判識斷層影響范圍內的低產區，均方根振幅屬性還可以較好地區分出中高產區。

2.3 多屬性聯合預測有利區

優選屬性與日產量關聯度統計表見表1。

表1 優選屬性與日產量關聯度統計表Table 1 Statistical table of correlation degree between preferred attributes and daily output

通過優選屬性與日產量關聯度統計表（表1），均方根振幅和相干屬性與日產氣量的擬合相關系數分別為0.196 9、0.239 9，歸一化處理后，對應的權重系數分別為0.451、0.549。再利用Min～Max 標準化方法對地震屬性值進行標準化處理。最終，得出綜合屬性U的計算公式：

式中：U為綜合屬性；U1為均方根振幅屬性值；U2為相干屬性值。

通過對地震屬性進行計算，并等值線處理后，形成了綜合屬性分布圖。再通過綜合屬性與日產氣量進行交會分析，建立了日產氣量與綜合屬性的計算公式，得到綜合屬性與日產氣量交會圖。綜合屬性分布圖如圖5，綜合屬性與日產氣量交會圖如圖6。

圖5 綜合屬性分布圖Fig.5 Distribution of comprehensive attribute

圖6 綜合屬性與日產氣量交會圖Fig.6 Intersection diagram of comprehensive attributes and daily gas production

可以看出：綜合屬性與日產氣量的相關性得到了加強，關聯度提高至0.506 2。可以將研究區分為不產氣區、低產區、中產區、高產區4 個區域：①圖5 中藍色區域（U值小于0.5）為不產氣區；②圖5 中綠色區域（U值介于0.5～0.6）為低產氣區，日產氣量一般在100～800 m3；③圖5 中黃色區域（U值介于0.6～0.8）為中產區，日產氣量一般在500～2 500 m3；④圖5 中紅色區域（U值大于0.8）為高產區，日產氣量一般在1 500 m3以上。

通過有利區劃分，可以實現高效的井位部署，提高研究區的整體開發效果：紅色區域是甜點區，是井位部署的首選區；其次，黃色區域為開發較好區域，也是井位部署的考慮區域；綠色和藍色區域為低產區域，不利于開發，應避免將井位部署在該類區域。

3 結 語

對于已開發區的煤層氣區塊，為進一步精確預測有利區，指導后期井位優化部署和高效開發，將地震屬性資料與開發資料相結合分析的方法是十分必要的。

1）煤層氣井間產氣效果差異性大，儲層平面非均質性較強，利用測井參數無法連續地描述儲層的平面特征，不能滿足儲層強烈非均質性的分析要求。

2）利用地震資料在平面上具有連續分布的優勢，結合大量的生產開發數據，建立了地震屬性與產量的關系。通過相干屬性分析顯示：相干屬性低值與產量低值區重疊，可更精細的描述斷層及微斷裂的空間分布特征，為定量描述斷層的影響范圍提供了一種較好的解決方法。均方根振幅與產氣量擬合顯示：均方根振幅值與產量呈現明顯的正相關性，可以較好地區分中高產區的儲層差異性。

3）通過指標權重法，優選了與產量相關性較強的均方根振幅屬性與相干屬性，并通過多屬性聯合預測方法，形成綜合屬性圖，較客觀、準確地劃分了開發單元，可以有效指導后期井位的優化部署。