南堡凹陷拾場次凹沙三段優勢儲層預測技術

楊國濤，李 娜，吳 鑫，邢文軍，姚紀明

(1.中油冀東油田分公司，河北 唐山 063004;2.中油冀東油田分公司，河北 唐海 063004;3.河北聯合大學，河北 唐山 063009)

引 言

南堡凹陷拾場次凹沙三段油氣資源富集，發育構造-巖性、巖性等多種類型油氣藏，儲層巖性和物性對油氣成藏影響較大。該區地震資料分辨率低，儲層薄，非均質性強，砂泥巖疊置嚴重。2010年以來，圍繞巖性圈閉預測與評價的技術方法研究取得了重要進展[1-2]，但有效預測薄砂巖優勢儲層分布仍是制約精細勘探開發的瓶頸。針對目標區儲層特征，利用譜反演技術處理得到能識別出砂泥巖薄互層的高分辨率地震資料，結合儲層的地球物理響應特征，運用地震屬性優選、多屬性融合反演及地震約束儲層建模技術綜合預測優勢儲層分布，提高了儲層預測的準確性與精度。

1 優勢儲層類型及地球物理響應特征

1.1 優勢儲層類型

拾場次凹沙三段為扇三角洲相沉積砂體，儲層的物性與沉積微相密切相關。綜合研究表明，優勢儲層主要發育分流水道、辮狀水道、河口壩、舌狀壩4種沉積微相。分流水道、辮狀水道儲層物性最好，孔隙度平均為20%，滲透率達到600×10-3μm2以上，舌狀壩、河口壩儲層物性次之，孔隙度平均為18%，滲透率為166.0×10-3～304.8×10-3μm2。

1.2 優勢儲層測井響應特征

區內優勢儲層測井相研究表明，不同的沉積微相具有不同的測井響應特征(圖1a～d)。

(1)分流水道。巖性以中—細砂巖為主，具有正韻律特征。自然伽馬、自然電位曲線形態為鐘形，底部突變，頂部漸變，低伽馬，中高電阻。

(2)辮狀水道。巖性以砂礫巖為主，具有正韻律特征。自然伽馬、自然電位曲線形態為箱形，GR為中高值，高電阻。

(3)河口壩。巖性以中—細砂巖為主，具有反韻律特征。自然伽馬、自然電位曲線形態為漏斗形，曲線頂部突變，GR為低值，電阻為中低值，SP為中高幅。

(4)舌狀壩。巖性主要為含礫不等粒砂巖、粗—中砂巖，具有反韻律特征，自然伽馬曲線形態為漏斗形，曲線頂部突變，GR為低值，電阻為中高值，SP為中低幅。

圖1 拾場次凹沙三段優勢儲層測井響應特征

1.3 優勢儲層地震響應特征

目標區優勢儲層以復合砂體的形式存在，常見3種疊置組合樣式，相應的地震響應特征也各不相同。多期水道疊置表現為中強振幅較強連續地震相，常呈丘狀反射;多期水道與舌狀壩、河口壩交錯疊置表現為較強振幅弱連續地震相，同相軸錯斷反射;多期舌狀壩、河口壩前積疊置組合樣式表現為弱振幅弱連續地震相，向沉降中心方向呈前積、疊瓦狀反射(圖2)。

圖2 拾場次凹沙三段優勢儲層地震響應特征

2 優勢儲層預測技術

2.1 譜反演高分辨率處理技術

2.1.1 處理難點與對策

拾場次凹沙三段原始地震資料主頻在15 Hz以下，不能滿足優勢儲層預測的需要，主要面臨以下2個方面的處理難點:單砂層儲層厚度薄，平均為2～4 m，地震資料分辨率低;儲層相變快，獲取井間高頻地質信息難度大。

依據目標區處理難點，采用譜反演方法實現高分辨率處理[3]。通過分頻方法將地震數據分解出奇偶分量，利用測井約束提取的子波來構建模型變換算子，以稀疏脈沖法和匹配追蹤算法進行反演迭代計算，求取最佳反射系數，最后將地震反射系數與合理的帶限子波褶積運算，獲得寬頻地震數據。

2.1.2 處理效果

對比處理前后地震數據，結果表明，目的層地震資料分辨率明顯提高。地層層間、井間儲層變化反映的地質信息更豐富，沉積體內部反射結構、砂 巖體超覆、尖滅等地質現象更突出(圖3)。

圖3 拾場次凹目標區新、舊資料處理效果對比

2.2 地震屬性優選技術

地震屬性是一種從地震數據體或者由地震數據體產生的其他數據體(如聲波阻抗)中提取的屬性，對這些屬性的解釋可獲得有關地層、斷層、裂縫、巖性和相變化的重要特征信息[4]。

地震屬性優選技術是應用聚類、交會分析等多種數學分析方法，從地震數據體中自動提取與儲層物性、巖性信息相關的一種或多種屬性，通過建立交會圖版，得到相關度最大的屬性組合[5-6]。對拾場次凹高5區塊應用研究表明，均方根振幅、瞬時相位及最大能量屬性與儲層參數的相關度較高(表1)，對儲層具有較好的表征作用。

表1 沙三段地震屬性與儲層參數的相關性

2.3 多屬性融合反演技術

單一地震屬性難以準確反映復雜儲層特征及其變化，預測結果存在多解性。多屬性地震融合反演技術是利用神經網絡等多種數學方法將儲層敏感屬性進行歸一化處理與融合，得到最佳的屬性融合值，將屬性融合結果作為參數進行地震約束反演與儲層預測[7-8]。首先，選取目標井進行合成地震記錄標定，讀取單井優勢儲層發育段敏感屬性值;其次，將敏感屬性進行歸一化處理;最后，以多種敏感屬性數據作為網絡輸入數據，應用神經網絡數學方法，求取輸出結果與期望值之間的誤差，小于預先設定值時的屬性融合加權系數，利用加權系數對各屬性進行加權融合，最終得到屬性融合值。

2.4 地震約束儲層建模技術

地震約束儲層建模技術是將確定性建模與隨機性建模有機結合起來的一種方法，即以地質統計學為基礎，將地震確定性反演數據作為約束，實現井間測井內插的一種儲層地質模型建立方法[9-10]，該方法增加了模型井間反演的確定性信息，保持了井點的儲層變化特征，提高了儲層預測的準確性與精度。

地震約束儲層建模的實現包括構造建模與儲層參數建模2個部分。構造建模是利用井震聯合解釋的斷層數據和層位數據，建立斷層模型和層面模型，結合時深關系轉換成構造格架，進行地質小層插值與網格化處理，得到構造模型;儲層參數建模是以測井數據為主變量，運用協克里金、同位協同克里金及序貫高斯協同模擬等方法，將地震反演數據作為軟數據參與建模的插值與模擬計算，建立儲層參數模型[11-13]。

2.5 應用效果

應用該技術在拾場次凹高5區塊Es32+3Ⅳ～Ⅴ油組進行試驗，取得了較好的效果。試驗區目的層為扇三角洲前緣沉積，優勢儲層單砂層平均厚度為2.0 m，橫向變化快。針對該區儲層發育特征，優選出均方根振幅、瞬時相位及最大能量3種地震敏感屬性，進行屬性融合與反演，將反演成果作為約束變量，參與建模的插值與模擬計算，建立儲層參數模型，最終得到有利砂巖的概率分布圖(圖4)。由圖4可知，紅、黃暖色調區域為優勢儲層發育區，預測有利砂巖厚度與檢驗井對比分析表明，儲層預測平均符合率為89.2%(表2)。依據預測結果部署實施了3口新井，G32-16井測井解釋油層為21.4 m(12層)，投產井段為3 785.0～4 024.8 m，初期日產油為15.3 t/d，不含水;G32-11井測井解釋油層為19.2 m(10層)，投產井段為3 687.8～3 848.2 m，初期日產油為12 t/d，不含水;G123-9井測井解釋油層為17.8 m(8層)，投產井段為3 625.8～3 670.4 m，初期日產油為25 t/d，不含水，鉆探效果達到預期目的，證實該技術方法比較可靠。

圖4 拾場次凹高5區塊Es32+3Ⅳ～Ⅴ油組優勢儲層概率分布

表2 拾場次凹高5區塊Es32+3Ⅳ～Ⅴ油組優勢儲層預測結果與檢驗井對比分析

3 結論

(1)拾場次凹沙三段儲層具有儲層薄、非均質性強、變化快的特征，提高地震資料分辨率是儲層預測的基礎，每個目標區塊的地質特征不同，優勢儲層參數的地震敏感屬性也存在差異，優選出相關度較大的地震屬性預測儲層顯得至關重要，均方根振幅、瞬時相位及最大能量屬性對儲層具有較好的表征作用。

(2)應用多屬性融合反演與地震約束儲層建模相結合進行儲層預測，不僅反映出反演數據中觀測到的大尺度結構和儲層的連續性，增加了井間確定性信息，又使井周圍保持了較高的分辨率，提高了預測成果的準確性與精度，經實際鉆探驗證，預測方法比較可靠。

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