高壓地層條件下AVO異常陷阱研究

崔炯成

(中海油研究總院)

高壓地層條件下AVO異常陷阱研究

崔炯成

(中海油研究總院)

根據南海鶯瓊盆地某井高壓地層的典型砂巖樣品實驗室巖心測試數據，分析了砂巖速度和密度等參數隨壓力變化的特征，在此基礎上開展了隨機AVO正演模擬研究，獲得了在不同壓力情況下不同巖性、物性和流體組合的AVO響應特征。在圍壓不變情況下，縱、橫波速度隨孔隙壓力的增大而降低，而密度受壓力的影響較小;當砂巖地層壓力大于上覆泥巖地層壓力時，飽和水砂巖可能出現第Ⅳ類AVO異常假象，因此在高壓地層中進行儲層預測或烴類檢測時應結合地層壓力預測和隨機AVO正演模擬研究來成功規避AVO異常陷阱。

高壓地層AVO異常陷阱隨機正演模擬鶯瓊盆地

勘探實踐表明，在常壓地層條件下利用AVO分析方法可以識別孔隙流體［1-3］，而在高(超)壓盆地中高壓對AVO特征的影響仍然是一個棘手的問題［4］，例如我國南海鶯瓊盆地中大量存在非油氣引起的亮點和AVO異常。Verm等人［5］通過對墨西哥灣超過2 700口井數據的研究發現，超壓對AVO特征有重要影響，超壓地層頂界面之下的AVO響應特征與頂界面之上的AVO響應特征存在很大差異。因此，巖性及流體識別必須結合壓力預測研究成果。Rick Lindsay等人［6］發現，異常地層壓力會導致AVO異常由第Ⅲ類變為第Ⅳ類;Lloyd Weathers等人［7］通過對墨西哥灣38口深井研究發現，當砂巖位于壓力過渡帶時，干砂巖的AVO特征可能出現第Ⅱ類異常假象，而產氣砂巖往往無AVO異常;Antonio等人［8］通過模型研究表明，相鄰砂泥巖地層間壓力的突變會導致AVO異常假象出現。筆者通過分析我國南海某高壓盆地砂巖樣本實驗室測試數據，得到了縱、橫波速度和密度隨壓力變化的特征;在此基礎上，利用隨機AVO正演模型方法研究不同壓力、巖性和物性組合條件下的AVO響應特征，探討了高壓盆地可能出現的與高壓相關的AVO異常陷阱。

1 縱、橫波速度和密度隨壓力變化特征

通過對南海鶯瓊盆地某井高壓地層的典型砂巖樣品進行實驗室巖石物理測試分析，研究縱、橫波速度和密度隨壓力變化的特征。測試中采用固定圍壓(pc)，通過改變巖樣孔隙壓力(pp)測量得到不同差壓(pd=pc－pp)時聲波速度的變化特征。圖1為該井飽和水砂巖聲波速度隨差壓變化圖，可見縱、橫波速度均隨孔隙壓力增大(差壓降低)而呈現降低的趨勢，但在孔隙壓力較低時速度的變化不大。研究認為，這種速度-壓力關系主要因巖石內部微縫隙的開閉狀態及巖石骨架顆粒接觸的致密程度隨壓力變化造成［9-12］。

圖1 南海鶯瓊盆地某井高壓地層典型飽和水砂巖樣品縱、橫波速度隨差壓變化特征

圖2為該井飽和水砂巖樣品密度隨孔隙壓力變化圖，可見測試樣品的密度隨孔隙壓力升高而略微增高;在不同圍壓與孔隙壓力的組合下，密度的變化均不超過0.5%，即測試樣品的密度受壓力的影響很小。另外，其他學者的研究成果也有類似結論，但只適用于已固結的巖石［13］。

圖2 不同圍壓條件下密度隨孔隙壓力的變化特征

2 高壓地層條件下AVO特征分析

為了進一步分析壓力對AVO特征的影響，筆者對低壓泥巖-高壓砂巖及高壓泥巖-低壓砂巖組合(圖3)條件下地層壓力對砂巖頂界面反射AVO特征的影響進行了正演模擬研究。

圖3 相鄰砂泥巖地層的2種壓力組合

2.1 低壓泥巖與高壓砂巖組合

選取鶯瓊盆地某井三亞組泥巖作為“低壓”泥巖代表，陵水組砂巖作為“高壓”砂巖代表，保持泥巖參數不變，隨機均勻抽樣選取砂巖的孔隙度(10%～25%)、泥質含量(0～40%)、含水飽和度(0～100%)，代入R-H-G(Raymer-Hunt-Gardner)公式求得飽和水狀態下對應的縱波速度

式(1)中:vp為巖石的縱波速度，km/s;φ為總孔隙度，%;vps為巖石礦物的縱波速度，km/s;vpf為巖石孔隙流體的縱波速度，km/s。

利用Greenberg-Castagna公式可以求得飽和水狀態下對應的橫波速度

式(2)中:vs_wet為飽和水狀態下的橫波速度，km/s;L為巖石中的礦物數量;Xi為每個巖石礦物的體積分量;Ni為成分i的多項指數;aij為實驗回歸系數; vp_wet為飽和水狀態下的縱波速度，km/s。

再利用Gassmann方程計算出含水飽和度變化時對應的速度，同時計算出密度對應的變化

式(3)中:Ksat為飽和巖石的有效體積模量，GPa;Kdry為干巖石有效體積模量，GPa;K0為巖石礦物的有效體積模量，GPa;φ為巖石總孔隙度，%;Kfl為孔隙流體的有效體積模量，GPa;μsat為飽和巖石的有效剪切模量，GPa;μdry為干巖石的有效剪切模量，GPa。

最后將速度和密度代入Aki-Richards方程中求得一系列反射系數隨角度(偏移距)的變化特征

式(4)中:α=(vp1+vp2)/2;β=(vs1+vs2)/2;ρ=(ρ1+ρ2)/2;Δα=vp2－vp1;Δβ=vs2－vs1;Δρ=ρ2－ρ1; Rpp為縱波入射縱波反射的反射系數;下標1、2分別代表上、下地層;θ為入射角，(°)。

按照上述方法計算得到低壓泥巖-高壓砂巖組合在砂巖飽和水與含氣條件下的隨機AVO特征，結果如圖4、5所示，圖中顏色代表不同孔隙度范圍內計算結果，其中黑色代表孔隙度為10%～15%，藍色為15%～20%，紅色為20%～25%。由圖4可見，在低壓泥巖-高壓砂巖組合下，砂巖飽和水時可出現第Ⅳ類AVO異常陷阱(紅色部分);而在層間壓力平衡時，相同巖性物性條件下卻沒有出現明顯的第Ⅳ類AVO異常。由圖5可見，與層間壓力平衡時相比，低壓泥巖-高壓砂巖組合在砂巖含氣后AVO梯度絕對值有所減小(需要注意的是，層間壓力平衡時的第Ⅲ類AVO異常受到壓力的影響后將變為第Ⅳ類AVO異常)。

2.2 高壓泥巖與低壓砂巖組合

選取該井梅山組泥巖作為“高壓”泥巖代表，三亞組砂巖作為“低壓”砂巖代表，采用相同方法計算得到高壓泥巖-低壓砂巖組合在砂巖飽和水與含氣條件下的隨機AVO特征，結果如圖6、7所示。

由圖6、7可見，與層間壓力平衡時相比，此種壓力組合在飽和水條件下沒有導致AVO異常出現，只是截距整體有所提高;但在砂巖含氣后，這種層間壓力差導致AVO截距有所提高，AVO梯度絕對值增大，第Ⅱ類和第Ⅲ類AVO異常更加明顯。

3 分析與討論

上述研究結果表明，在低壓泥巖-高壓砂巖組合下，水層可能出現第Ⅳ類AVO異常，在剖面上表現為“亮點”特征，這種現象主要由高壓砂巖的低速特征造成，此時若砂巖含氣，由于上覆泥巖速度相對較大，導致砂泥巖泊松比差異降低，更容易出現第Ⅳ類AVO異常(由Shuey方程可知)。在高壓盆地中，若砂巖高壓為它源機制，則其地層壓力一般要大于周圍泥巖，此時要注意這種地層間的壓力差異導致的AVO異常陷阱，這是因為高壓地層具有“放大”地震異常的功能，水層或含氣水層在高壓條件下常常表現出“亮點”和AVO異常，因此，在高壓地層進行油氣勘探時需要結合地層壓力預測結果和地震正演模擬研究來排除這種假象。

4 結束語

巖心測試結果表明，異常高孔隙壓力會使縱、橫波速度降低，但對于已固結巖石密度的影響不大。AVO隨機正演模擬結果表明，地層間壓力的突變會明顯改變AVO反射特征，特別是在低壓泥巖-高壓砂巖組合下，含水砂巖可能會表現為第Ⅳ類AVO異常，高壓使得水層頂部反射表現為強反射，造成“亮點”假象。因此，在高壓地層中進行儲層預測或烴類檢測時要充分考慮到壓力的影響，并結合壓力預測成果規避可能出現的假異常陷阱。

［1］謝濤，楊凱，金明霞，等．利用多方位地震采集資料預測BZ28-1油田裂縫儲層［J］．中國海上油氣，2011，23(3):158-162．

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A study on AVO anomaly pitfalls in overpressured formations

Cui Jiongcheng
(CNOOC Research Institute，Beijing，100027)

Based on the laboratory testing data of cores exacted from a typical overpressured sandstone formation in Ying-Qiong basin，South China Sea，the changes of the sandstone parameters，such as velocity and density，with pressure were analyzed．Then，a stochastic forward modeling of AVO was carried out，by which the characteristic AVO responses were recognized for different combinations of lithology，petrophysics and fluids at different pressures．If the confining pressure is fixed，the velocity of P-wave and S-wave will decrease with increasing pore pressure，and the rock density will be more insensitive to pore pressure．When the pressure in a sandstone formation is higher than that in its overlying shale formation，a falseⅣtype of AVO anomaly may occur in the sandstone if it is saturated with water．Therefore，the formation pressure prediction and the stochastic forward modeling of AVO should be integrated into conducting reservoir prediction or hydrocarbon detection for overpressured formations，in order to successfully avoid the AVO anomaly pitfalls．

overpressured formation;AVO anomaly pitfall;stochastic forward modeling;Ying-Qiong basin

2011-11-14改回日期:2012-02-05

(編輯:周雯雯)

崔炯成，男，高級工程師，1984年畢業于同濟大學海洋地球物理勘探專業，2008年獲中國科學院地質與地球物理研究所博士學位，現從事油氣田勘探開發項目管理及研究工作。地址:北京市東城區東直門外小街6號海油大廈(郵編:100027)。