時移測井曲線重構方法及其在A油田中的應用

張晶玉， 張會來， 范廷恩， 張顯文， 樂 靖

(中海油研究總院，北京 100028)

0 引言

時移地震是利用不同時間、相同觀測系統和條件下獲得的三維地震資料，來監測油藏的變化。作為最重要的開發地震技術之一，時移地震油藏檢測技術在尋找剩余油和老油田挖潛方面發揮著重要作用。在油藏開發過程中，含水飽和度、地下溫度場和壓力場都在發生變化，這些將對地震記錄產生影響，地震反演是獲取這些參數的重要手段[1-2]。相對于常規地震反演，時移地震反演需要針對油藏開發前、后多次采集的地震資料分別進行反演，在反演過程中，需要測井資料進行初始模型建立和反演過程約束。但由于實際油田通常只在鉆井后進行一次裸眼測井，因此需要對時移測井曲線進行重構來獲取與油藏開發時間匹配的測井曲線。時移測井曲線重構技術，成為時移地震反演在實際油田中推廣應用和提高時移測井反演精度的最重要的環節之一[3]。

在油田開發初期，鉆井后進行一次裸眼測井，得到聲波時差、橫波速度、密度等測井曲線，到油田開發中后期，隨著井點含油飽和度、壓力、溫度的變化，裸眼井狀態所測聲波時差、橫波速度、密度等測井曲線已不能反映中后期狀態下的真實值，并且這些曲線在下套管后又難以直接測量獲得，從而造成了測井信息和地震信息采集時間上的不一致性。在時移地震研究過程中，為了解決測井采集時間與地震采集時間不一致性的問題，必須進行時移測井曲線預測，從而達到與地震數據采集時間點匹配的目的，在反演應用時達到最佳的效果。

西非深水扇A油田屬典型的深水海底扇儲層類型，儲層為水道多期砂巖復合體，油藏主要分布于背斜構造側翼，受斷層影響較小；儲層為高孔、中—高滲砂巖，物性較好；屬輕質揮發性原油，密度低。油藏采用邊部注水、高部位采油生產方式，開采32個月，采出程度超過20%。為解決面臨的采油井見水及隨后的注采關系和井網調整等油藏開采問題，采集了時移地震數據。筆者針對開發前采集三維地震(基礎數據)的時間點和本次時移地震(監測數據)的時間點，開展時移測井曲線重構研究。

1 方法原理

油藏在生產的過程中，可以認定其靜態參數(骨架、孔隙度、泥質含量、滲透率)是基本不變的，縱波速度Vp、橫波速度Vs、密度Den改變主要是由于溫度、壓力、含油氣飽和度等動態參數的變化所引起的。為了得到與地震數據采集時間點匹配的聲波時差、橫波速度、密度等曲線，通過模擬含水、溫度、壓力變化，利用巖石物理模型計算不同流體狀態下的聲波參數，從而達到與地震數據采集時間點匹配的目的[4]。我們建立了基于巖石物理模型多次迭代修改，結合滲流力學理論，考慮了滲透率、溫度、粘度、壓力和飽和度變化對流體參數影響等因素的時移測井曲線預測技術流程圖(圖1)。

圖1 時移測井曲線預測技術流程圖Fig.1 The technical flow chart of time-lapse logging curves prediction

儲層位置的含水飽和度在油藏開發過程中變化是最大的，時移測井曲線預測主要是通過改變儲層位置含水飽和度Sw的變化，來恢復或預測不同狀態下的Vp、Vs、Den，解決了測井與地震時間不一致的問題[5]。通過擾動含水飽和度來改變巖石物理模型，之后做合成記錄求得與觀測地震的相關系數，當相關系數滿足給定條件時，可以認定，當前含水狀態與觀測地震采集時狀態一致，求出觀測地震采集點時間狀態一致的測井Vp、Vs、Den。溫度和壓力的變化，可以在只擾動含水飽和度參數無法獲得滿意結果的情況下，再在建立的巖石物理模型中考慮加入這兩個參數的影響。

1.1 巖石物理模型建立

Gassmann模型是研究流體飽和在孔隙巖石中對地震速度影響，運用Gassmann模型求解流體飽和巖石的縱橫波速度。該模型將飽和流體孔隙巖石的彈性模量與干巖石骨架的彈性模量、固體顆粒彈性模量和孔隙流體聯系起來。流體飽和體積模量Ksat由式(1)給出[6-9]。

(1)

式中：Ks表示基本礦物(顆粒)體積模量；Kdry表示干巖石(骨架)體積模量；φ表示孔隙度；Kf表示流體彈性模量。

在進行流體替換研究過程中，Kdry和Ks可以通過實驗室測量干巖樣獲得，Kf由式(2)計算得到。

(2)

式中：Kw、Ko、Kg分別為水、油、氣的彈性模量；Sw、So、Sg分別為水、油、氣飽和度。

聲波在流體飽和巖石中的等效速度由式(3)計算得出。

(3)

式中：μ為巖石剪切模量，可由實驗室測得；ρ為等效密度，與飽和度成線性關系：

ρ=φ·Sw·ρw+φ·So·ρo+

φ·(1-Sw-So)·ρg+(1-φ)ρma

(4)

式中：ρw、ρo、ρg分別為水、油、氣密度；ρma為巖石骨架密度。

通過油、水層以及油水過渡層的多波和疊前特征模擬，來優化巖石物理參數(如巖石骨架的參數等)，取得最優的模擬特征和觀測特征的擬合。這一過程稱為巖石物理模型的標定(圖2)，具體的流程為：

圖2 巖石物理模型標定流程圖Fig.2 The schematic diagram of rock physics model calibration

1)對收集目標油藏的測井數據進行整理分析，確定目標區塊縱波速度、橫波速度、縱波阻抗、橫波阻抗、泊松比等地震屬性隨油藏地層深度、泥質含量、孔隙度、含水飽和度、含氣飽和度、含油飽和度等變化的趨勢。

2)通過對全區地震和油藏間變化趨勢的了解，對測井數據進行分析、處理，選擇測井樣本點，作為標定的參考數據。

3)對測井樣本點數據進行分析計算，得到目標區塊縱波速度、橫波速度、縱波阻抗、橫波阻抗、泊松比等參數值。

4)根據油藏儲層和流體性質，對選定的巖石物理模型進行初始化，即初步設置巖石物理模型參數(如油藏類型、溫度、油氣性質等)。

5)計算巖石物理模型，分析比較巖石物理模型

計算結果與測井樣本點的差異。

6)根據擬合結果判定，若擬合效果不好，需要對參數進行調整，重新進行巖石物理模型計算，重復上一步過程，直到擬合結果滿足研究需要為止。

7)測井巖石物理正演。

1.2 巖石物理參數求取

建立準確的巖石物理模型并進行標定，通過擾動含水飽和度Sw改變巖石物理模型，獲得不同狀態下的Vp、Vs、Den，如圖3所示，對層位2和層位3之間的層段的測井曲線進行重構，在含水飽和度在0和1之間給予一定的擾動量，波阻抗AI曲線周圍的離散點即根據擾動含水飽和度Sw結合標定好的巖石物理模型計算得到的波阻抗值。然后合成地震記錄，求得與觀測地震的相關系數，當相關系數最高時認定，當前含水狀態與觀測地震采集時狀態一致，分別求出基礎數據和監測數據采集點時間狀態一致的測井Vp、Vs、Den，達到重構地球物理彈性參數的目的。

圖3 時移測井曲線預測示意圖Fig.3 The schematic diagram of time-lapse logging curves prediction

2 實際資料應用

2.1 巖石物理模型標定

地層的壓實作用、地層水入侵將影響井壁、構造等，以及受地下水礦化度、井分布狀況等客觀因素的制約，巖石物理模型的精度會存在一定的誤差。為了提高A油藏巖石物理建模的精度，分別采用了Gassmann模型和韓德華模型進行建模，選擇其中精度較高的模型作為最終的巖石物理模型。

韓德華模型的公式如式(6)所示。[10-11]：

(6)

式中：V為地震縱波或者橫波速度；φ為巖石孔隙度；Vsh表示泥質含量；a、b、c、d分別是與之相對應的常數；Pe表示有效壓力，且有Pe=Pc-Pr，Pc為地層壓力，Pr為孔隙壓力。

圖4為對A2和A5兩口井采用兩種巖石物理模型進行測井巖石物理正演的縱橫波速度曲線對比，用兩種巖石物理模型進行測井巖石物理正演，正演結果曲線趨勢較一致，與原始曲線的擬合程度均較好，相比Gassmann模型的擬合程度更高。

2.2 時移測井曲線重構

綜合分析測井數據的采集時間、井類型、生產層段、見水時間、含水飽和度等信息，獲取得到的狀態下的含水飽和度值范圍，之后通過時移測井預測技術得到結果。A油田中，A-7井是注水井，根據其測井采集時間和注水時間，分析得出它的測井數據是基礎狀態下的，需要預測得到它在監測狀態時的測井數據，此時其注水層段的含水飽和度為100%，通過標定的巖石物理模型，可以獲得該井在監測狀態時的縱橫波速度曲線。A-9井是生產井，在監測狀態下其生產層段的含水飽和度未知，因此計算含水飽和度從5%遞增至70%每個狀態下的縱橫波速度值，對比不同含水飽和度狀態下的合成記錄與觀測地震的相關系數，當含水飽和度為35%時，相關系數最高時，認定當前含水狀態與觀測地震采集時狀態一致。圖5所示為A-7和A-9井重構得到的監測狀態下的測井曲線(黑色)與基礎狀態下的測井曲線(紅色)對比。

圖4 不同巖石物理模型建模結果對比Fig.4 The comparison of different rock physical model modeling results

圖5 時移測井曲線重構結果Fig.5 Time-lapse logging curves reconstruction results(a)A-7；(b)A-9

2.3 在地震反演中的應用

A油田的時移測井曲線重構以疊前地震采集時間為基礎，通過巖石物理模型的建立和關鍵參數含水飽和度的控制，有效地解決了測井采集時間和地震采集時間不匹配的問題。圖6為重構時移測井數據應用前(圖6(a))與應用后(圖6 (b))所建立的彈性阻抗初始模型過A-7井的剖面，通過對比圖6(a)和圖6 (b)可以發現，在3 700 m以下的生產層位，由于A-7井在生產過程中的注水效應，導致基礎數據采集時間點和監測數據采集時間點儲層的彈性阻抗值發生了很大變化，使用重構之后的時移測井數據建立的初始模型能夠正確地表征生產層位的水淹特征，因此更加貼近油田開發以后地下介質的真實情況。

圖6 時移測井數據應用前與應用后建立的初始模型Fig.6 The initial inversion model built without and with time-lapse logging curves(a)應用前；(b)應用后

3 結論及建議

筆者的時移測井曲線重構研究以巖石物理模型為基礎，重點討論了含水飽和度的變化來實現重構測井曲線達到與基礎數據與監測數據時間點匹配。時移測井曲線重構研究將水驅特征和流體變化信息演繹為巖石物理關鍵參數，進而轉化為地震振幅信息。應用該項技術，為A油田后續的時移地震反演提供了更加準確的測井數據。

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