珠江口盆地富油層段地球物理識別方法研究
——以恩平凹陷為例

劉 錚， 汪瑞良， 劉 軍， 羅 偉, 羅 澤

(中海石油(中國)有限公司 深圳分公司,深圳 518054)

0 引言

研究經驗表明，受地震資料分辨率的限制和薄層干涉的影響，單一薄油層與水層的地球物理特征差異較小，因此根據地球物理特征來區分單一的薄油層、水層的難度較大[1-2]。但是在一定厚度的層段內，當油層段分布比較集中且累計油層厚度較大時，油層段的地球物理響應特征將會比較明顯，能夠通過地球物理響應特征來區分一定厚度段地層中的油層及水層。由此提出“富油層段”的概念，用于油層的識別。

不同地震屬性所代表的地質意義不全相同[3]，因此，先基于“富油層段”優選出敏感屬性，再采用聚類分析的方法進一步進行屬性優選，它是按照客體在性質上或成因上的親疏關系，對客體進行定量分類的一種多元統計分析方法[4-5]。通過屬性優選后發現總能量、最大振幅能量、能量比、衰減梯度等屬性對“富油層段”有較好的識別能力。但是單一屬性識別“富油層段”存在一定不足[6-8]，因此，采用多屬性融合技術，克服了單一屬性的缺陷，進而取得比較好的預測效果[8]。

1 “富油層段”的定義及識別

“富油層段”是根據井上數據統計出來的地質層段的砂地比、油地比等地層參數作為分析的依據，尋求油層的富集層段，然后結合地震數據體中該目的層段的地震屬性響應特征，反復論證和試驗，尋找出該地質層段內的富油層段，并通過正演分析探尋其規律。

1.1 地層厚度的選取

“富油層段”的厚度，該參數的選取需要結合井上參數與地震屬性試驗得出。根據恩平凹陷珠江組下段連井剖面對比(圖1)，可明確珠江組下段的油層分布及厚度為：A井59.8 m、B井26.6 m、C井18.5 m、D井0 m以及E井0 m。通過對珠江組下段不同厚度(時窗)衰減梯度屬性試驗分析對比可見(圖2)：在時窗為50 ms、厚度為80 m的情況下，衰減梯度屬性與已鉆井的油層厚度關系吻合最好；此厚度的地層在振幅、頻率、相位的屬性圖上與已鉆井的油層厚度關系也有較好地吻合(圖3)。

圖1 恩平凹陷珠江組下段連井剖面(框內為富油層段)Fig.1 Lower Zhujiang member well connected section in Enping sag

圖2 恩平凹陷珠江組下段不同時窗綜合衰減梯度屬性對比圖Fig.2 Gradient attribute maps of different time windows at lower Zhujiang member

1.2 等效凈油地比和等效凈油砂比

油地比和含水飽和度可以用來定量表征地層段的油層富集程度。一般來說，油地比越高，地震屬性異常越大；含水飽和度越高，屬性異常越小。為了使定量描述更加直觀，筆者將油地比與含油飽和度歸到一個概念中，引入等效凈油厚度(Hnoeq)、等效凈油地比(Roleq)和等效凈油砂比(Roseq)：

Hnoeq=h1*S01+h2*S02+…+hn*S0n

(1)

(2)

(3)

其中：h1、h2、hn表示不同油層的油層厚度；S01、S02、S0n表示不同油層的含油飽和度；Dlayer表示地層厚度；Dsond表示砂巖厚度。

為更進一步確定等效凈油地比和等效凈油砂比的門檻值，我們設計了如下正演模型進行實驗(圖4)：按照含水飽和度的不同分別設計了等效凈油地比為25%、9%、5%和3%等4個模型。不同模型油層的速度、密度參數按以下方式計算得到。首先計算等效凈油地比為25%、9%、5%和3%的油層的含油飽和度，再在已鉆井儲層的速度和密度的基礎上，按照不同的含油飽和度(受等效凈油沙比影響)進行流體替代得到不同模型油層的速度和密度參數。對正演后的地震數據提取屬性(圖5)后進行分析：當油層段的等效凈油地比大于9%時，無論是最大能量屬性或是衰減梯度屬性均能較好地識別油層段；當等效油地比小于9%時，兩種屬性均不能進行識別。

圖3 恩平凹陷珠江組下段時窗50 ms(80 m)的振幅、頻率、相位屬性圖Fig.3 Amplitude, frequency, phase maps of 50 ms (80 m) time window at lower Zhujiang member(a)均方根振幅；(b)高頻衰減梯度；(c)能量比；(d)振幅正負相位比

圖4 恩平凹陷等效凈油地比實驗正演模型及模型參數Fig.4 Module and parameter of equivalent oil layer ratio

與等效凈油地比實驗相同，筆者按照含水飽和度的不同分別設計了等效凈油砂比為40%、20%和15%等3個模型。模型的速度、密度參數選取與等效凈油地比實驗相同。 通過對正演后的地震數據提取屬性進行分析可見(圖6)：當油層段的等效凈油砂比大于20%時，無論是最大能量屬性或是衰減梯度屬性均可較好地識別油層段；當等效油地比小于20%時，最大能量屬性和衰減梯度屬性均不能進行識別。

通過上述研究，筆者將恩平凹陷內的“富油層段”定義為：地層厚度大于80 m，等效凈油地比≥9%、等效凈油砂比≥20%。

2 “富油層段”預測及應用

2.1 “富油層段”劃分

根據“富油層段”的定義，本次研究將恩平靶區A-E井(5口井)劃分為30個地層層段，為了便于研究，將“富油層段”劃分為兩個級別，其中將等效凈油地比大于9%、等效凈油砂比大于20%稱為I級富油層段，最大單層油層厚度大于5 m、等效凈油地比等參數不滿足I級富油層段劃分的層段稱為II級富油層段。根據以上劃分標準，將恩平靶區A-E井，共劃分出12個“富油層段”(圖7)。

圖5 恩平凹陷不同等效凈油地比的最大能量屬性和衰減梯度屬性Fig.5 Max energy, gradient attribute maps of different equivalent oil layer ratio

圖6 恩平凹陷不同等效凈油砂比的最大能量屬性和衰減梯度屬性Fig.6 Max energy, gradient attribute maps of different equivalent oil sand ratio

珠江組下段地層按此標準分為兩個層段，包含3個“富油層段”，其中2個I級富油層段，1個II級富油層段。

2.2 “富油層段”屬性預測方法

在“富油層段”優選出敏感屬性后再通過屬性優選，發現更為敏感和更好識別的總能量、最大振幅能量、能量比、衰減梯度等屬性。為了克服單一屬性識別能力不足的問題(圖8)，在珠江下段“富油層段”，總能量屬性響應弱，而能量比屬性響應強，筆者采用多屬性融合技術進行研究。

通過對恩平靶區珠江組下段的屬性分析可知：每一層段的敏感屬性都不完全相同，但是總能量、能量比、瞬時頻率、FUL_ENG(能量達到85%對應的頻率)、Low_Frq(能量達到65%對應的頻率)、高頻衰減梯度、瞬時主頻這幾種屬性對油層厚度、砂地比、油地比等參數的關系反映較好，從而為用屬性融合來預測富油層段提供了選取地震敏感屬性的依據。多屬性信息融合后綜合衰減梯度連井剖面與實際井的對比可見(圖9),屬性融合的預測結果與井上各“富油層段”吻合較好。

圖7 恩平凹陷富油層段劃分結果Fig.7 Division result of “rich oil segment”

圖8 珠江下段富油層段總能量屬性和能量比屬性Fig.8 Energy, energy ratio attribute map of lower Zhujiang member(a)總能量屬性；(b)能量比屬性

圖9 多屬性信息融合后綜合衰減梯度連井剖面Fig.9 Comprehensive gradient section of multi attributes fusion

2.3 實際應用及效果分析

通過等效凈油地比、等效凈油砂比以及最大單層油層厚度與綜合衰減梯度的交匯分析(圖10)，當綜合衰減梯度大于-0.42時，為含水層段，在這一量綱范圍內，有含油層段的出現，同時也驗證了當富油層段達到一定級別的時候，屬性融合對富油層段的預測才更可靠。當-0.7<綜合衰減梯度<-0.42時，為油層段，當綜合衰減梯度<-0.7時，為富油層段。

在劃分的富油層段級別的基礎上，以綜合衰減梯度屬性量版來判別地層為富油層段的可能行。在恩平靶區A-E五口井劃分的30個地層層段中，6個I級富油層段中的5個吻合判斷結果，準確率超過80%；6個II級富油層段中4個概率超過50%。30個層段中，富油層段概率超過50%的層段中，只有1個層段錯誤，將含水層段判斷為富油層段；富油層段概率低于50%的層段中，2個層段的判斷出現錯誤，未能識別出2個II級富油層段(表1)。參與研究井的判斷準確率為90%。

在恩平靶區A-E五口參與研究的井之外，H-K四口井作為靶區方法驗證的井(表2)。H-K四口井劃分為24個層段，其中5個層段判斷錯誤，將含水層段判斷為富油層段。盲井判斷準確率為79%。盲井中的1個II級富油層段也得到了很好地識別。

圖10 油層組檢測屬性響應關系量版Fig.10 Cross plot of “rich oil segment” and comprehensive gradient

井名油層厚度/m等效凈油厚度/m平均含油飽和度/%單層最大厚度/m等效凈油地比/%等效凈油砂比/%綜合衰減梯度富油層段概率/%A38.1122.3157.6512.51843-0.96100B7.22.92417.226-0.75100C1.5162.91.511-0.30D000000-0.350E10.54.7234.965.747-0.5960.71A16.99.4554.627.1920-0.71100B6.93.44505.6311-0.4510C000000-0.280D3.32.3935.673.324-0.240E000000-0.390A13.86.963.895.2719-0.5753.57B18.510.190.5510.51021-0.420C000000-0.410D000000-0.360E000000-0.330A12.26.249.214.5414-0.420B17.1110.646.3733-0.6167.86C34.4112.8736.6710.5923-0.77100D000000-0.320E000000-0.4510.71A3221.266.25102438-0.75100B10.65.95564.5625-0.40C14.75.6838.647.9711-0.5339.29D000000-0.280E000000-0.40A27.819.1868.9911.22351-0.72100B7.93.3422.836-0.380C11.95.5346.473.8612-0.92100D000000-0.280E000000-0.420

表2 未參與試驗區研究的4口井富油層段預測

3 結論

1)為解決單一薄層中油水界面難以區分的問題，筆者提出了“富油層段”的概念。

2)針對單一屬性在識別“富油層段”方面存在不足的問題，對敏感屬性優選后進行了信息融合，從而對本區“富油層段”進行了較好地識別。

3)在靶區的54個層段中，利用綜合衰減梯度計算得到的富油層段概率進行富油層段判斷，與已鉆井吻合率超過85%，達到了較好的預測效果。

4)由于受時間限制，本次研究難免存在一定的局限性，比如恩平靶區沉積作用對砂巖物性的影響和由此帶來的預測結果差異性，有待進一步深入地研究。

[1] 柳廣弟.石油地質學[M].北京:石油工業出版社,2009. LIU G D. Petroleum geology[M].Beijing: Petroleum Industry Press, 2009.(In Chinese)

[2] AVSETH P, MUKERJI T, MAVKO G. Quantitative seismic interpretation[M]． Cambridge: Cambridge University Press, 2005．

[3] 種俊義,賈曙光,丁艷紅,等.地震屬性參數在安棚深層系儲層預測中的應用[J].石油物探, 2003, 42(1): 82-85. ZHONG J Y, JIA S G, DING Y H,et al. Application of seismic attributes in the prediction of deep reservoirs in Anpeng region[J]. Geophysical Prospecting For Petrole, 2003, 42(1): 82-85. (In Chinese)

[4] 紀彤洲,丘津,王冰.應用地球物理信息預測河道砂體方法及應用效果分析[J].特種油氣藏,2003(10):4-6. JI T Z , QIU J , WANG B. Channel sands prediction by geophysical information and effectiveness analysis[J]. Special Oil & Gas Reservoirs, 2003(10): 4-6. (In Chinese)

[5] 印興耀,周靜毅.地震屬性優化方法綜述[J].石油地球物理勘探, 2005, 40(4): 482-489. YIN X Y, ZHOU J Y. Summary of optimum methods of seismic attributes[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2005, 40(4): 482-489. (In Chinese)

[6] 魏艷,尹成,丁峰,等.地震多屬性綜合分析的應用研究[J].石油物探, 2007, 46(1): 42-47. WEI Y, YIN C, DING F,et al. Synthetic analysis of seismic multi-attribute and its application[J]. Geophysical Prospecting for Petroleum, 2007, 46(1): 42-47. (In Chinese)

[7] 季玉新,歐欽.優選地震屬性預測儲層參數方法及應用研究[J].石油地球物理勘探, 2003, 38: 57-62. JI Y X, OU Q. Reservoir prediction by seismic attributes and effectiveness analysis[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2003, 38: 57-62. (In Chinese)

[8] JOHN WILEY，SCHULTZ P S,RONEN S,et al.Seismic guided estimation of properties,parts 1[J].The Leading Edge,1994,13(5):305-310.