巖石物理建模技術在致密砂巖儲層預測中的應用
——以鄂爾多斯盆地北部H區塊為例

王震宇， 劉俊州

(中國石化 石油勘探開發研究院，北京 100083)

0 引言

利用地震資料可以獲得巖石的速度、密度等彈性參數信息，而利用測井資料可以獲得巖石礦物組分、孔隙度、滲透率等儲層參數信息，巖石物理建模的目的正是建立儲層參數與彈性參數之間的關系，為儲層參數與地震響應之間架起橋梁，是應用地震及測井資料來研究儲層和預測油氣的理論基礎[1-4]。目前利用巖石物理建模研究成果，能夠提供針對儲層識別及含油氣性分析的敏感彈性參數，為優選儲層解釋方案和儲層及流體預測方法提供依據，進而有效指導儲層及流體識別和預測[5-7]。

鄂爾多斯盆地北部H區塊北跨伊盟北部隆起，南跨伊陜斜坡北部，西接天環坳陷北端，探明儲量為162.87*108m3，該區內蘊藏有豐富的致密砂巖氣資源。主力開發層位下石盒子組構造整體較為平緩，為向西南傾斜的單斜形態，呈現出北東高，南西低的特征。主要沉積類型為辮狀河，儲層具有橫向變化快、非均質性強、厚度薄等特點。儲層物性差，屬于低孔-特低孔、特低滲-超低滲的典型致密砂巖儲層，儲層與圍巖之間波阻抗差異較小，預測難度大。筆者采用巖石物理建模技術分析區域巖石物理規律，明確儲層及流體預測方法，通過建立巖石物理模板對疊前彈性參數反演數據體定量解釋，進而來降低儲層預測風險。

1 面向巖石物理建模的測井評價

在低孔低滲儲層巖石物理分析的實際工作中，測井資料評價為巖石物理建模提供必須的礦物體積組分、孔隙度及飽和度等參數作為物質基礎，巖石物理建模前要評價測井資料是否符合巖石物理建模的要求。測井資料常存在三個方面的問題[8]：

圖1 井曲線井眼環境校正前后聲波-密度交會圖Fig.1 Acoustic-density crossplots before and after borehole environment correction(a)校正前；(b)校正后

圖2 多井一致性處理前后聲波-密度交會圖Fig.2 Acoustic-density crossplots before and after multi-wells consistency processing(a)校正前；(b)校正后

1)測井數據質量易受井眼垮塌、泥漿侵入等因素影響，導致聲波、密度、中子等曲線失真。

2)受不同系列測井儀器間的系統誤差、泥漿性能的差異、泥漿侵入范圍及井眼環境等因素的影響，不同井之間同一測井曲線在標準層的測井響應可能存在很大的差異。

3)常規測井解釋只關注儲層段，非儲層段孔隙度、泥質含量等通常賦給“0”或“1”的截止值，顯然不能滿足巖石物理建模的需求。因此，測井評價的主要環節為井資料環境校正、多井一致性處理及測井參數評價。

通過井徑曲線與鉆頭直徑對比分析，部分層段存在井眼垮塌的現象。在井眼垮塌層段，聲波、密度、中子等曲線存在不合理的響應。我們采用多元線形擬合的方法對這些層段測井響應的進行校正。具體做法是，在巖性、巖相及含流體性質相似且相距較近的層段，對井眼條件較好、質量較高的測井曲線進行多元線性擬合，建立目標曲線與基準曲線的函數響應關系，然后利用該函數響應關系對井眼垮塌層段的目標曲線進行校正。校正前，由于井壁垮塌等因素的影響，導致密度測量值偏小、中子測量值偏高的現象。校正后各井的中子、密度分布規律更加合理(圖1)。

多井一致性處理是井、震資料結合的重要質控環節。井震聯合標定、建立低頻模型、批量井約束的地震隨機反演等技術環節，易受井間曲線差異性的影響而存在更多的不確定性。多井一致性處理可選用均值校正法、頻率直方圖法、趨勢面分析法等方法，處理后自然伽馬、縱橫波時差、密度以及中子等曲線多井間標準層的響應范圍基本一致，消除了因儀器系統誤差等因素導致的井間異常。由圖2可知，處理后的多井聲波和密度數據分布規律一致性較好，沒有偏態現象，滿足巖石物理建模及儲層預測對井間一致性的要求。

測井參數評價采用最優化測井解釋方法。傳統的測井解釋方法基本上都是采用有限的幾種測井資料、按照固定的解釋模型進行儲層參數計算和油氣評價的。與常規測井解釋不同，最優化測井解釋將所有測井信息、測井響應誤差等綜合成一個多維信息復合體，通過建立和求解物理意義明確的線性方程組，從而得到目地層儲層與圍巖礦物體積組分、孔隙度等巖石物理建模必須的輸入數據[9-10]。最優化測井解釋數據準備和數據預處理的過程，要注意兩方面問題：①確保測井輸入曲線與模型輸出曲線間的關系是線性的；②確定不同類型測井響應的誤差范圍。對比常規測井解釋與最優化測井解釋成果(圖3)，第7道藍色為常規測井解釋孔隙度，紅色為最優化測井解釋孔隙度；第8道為常規測井解釋的礦物體積組分；第9道為最優化測井解釋的礦物體積組分。最優化測井解釋成果在儲層段和常規解釋基本相同，不同之處主要是非儲層段，常規解釋泥質含量100%，孔隙度為“0”的層段有了很好地改善，這樣更好滿足后續巖石物理建模的要求。

圖3 常規測井解釋與最優化測井解釋對比圖Fig.3 Comparison between the conventional logging interpretation and optimized logging interpretation

2 面向儲層預測的巖石物理建模

巖石物理建模所遵循的技術流程為：將測井評價環節得到的礦物體積含量、總孔隙度、含水飽和度等參數作為輸入，選用適合的巖石物理模型(DEM模型、Xu-White模型、K-T模型、自適應模型等)進行縱、橫波速度及密度的建模。通過微調粘土等骨架點參數及所選巖石物理模型相關的孔隙長寬比等孔隙結構參數，使正演模型數據和實測數據達到較高的相關性，最終確定可用于工區內的巖石物理模型和優化參數。對于致密泥質砂巖地層來說，參數優化的順序是干粘土密度骨架點，干粘土橫波速度骨架點，干粘土縱波速度骨架點，最后是孔隙結構參數。如果參數優化后不能得到誤差足夠小的有預測性的巖石物理模型，則需要返回到測井評價流程，檢查測井曲線質量、多井一致性是否存在問題，測井參數評價是否合理。將測井評價與巖石物理建模迭代處理，最后得到一個與實測曲線匹配最佳的結果。

巖石物理建模具體的方法為：

1)流體體積模量計算方法采用Batzle-Wang方程[11]，可以得到地層溫度、壓力、礦化度條件下水的體積模量與密度以及天然氣的體積模量與密度。方程形式如下：

ρw= 1+10-6(-80T-3.3T2+0.00175T3+

489P-2TP+0.016T2P-1.3×

10-5T3P-0.333P2-0.002TP2)

(1)

ρb=ρw+0.668S+0.44S2+10-6[300P-

2400PS+T(80+3T-300S-

13P+47PS)]

(2)

(3)

Vb=Vω+S(1700-9.6T+0.055T2-8.5×

10-5T3+2.6P-0.0029TP-

0.0476P2)+S1.5(780-10P+

0.16P2)-1820S2

(4)

(5)

(6)

(7)

式中：T、P、S分別為地層溫度、壓力及礦化度；ρw、Vω分別為純水的密度及速度；ρb、Vb分別為地層水的的密度及速度；Kb為地層水體積模量；ρgas、Kgas分別為天然氣的密度及體積模量；R為氣體常量；Ta=T+273.15；G為天然氣比重；Z為校正壓縮因子；γ0為熱容系數；下標T為等溫度條件。

圖4 巖石物理模型正演成果Fig.4 Result of rock physics modeling

2)氣水兩相體積模量計算方法采用Wood方程[12-13]。方程形式如下：

ρf=(1-Sw)ρgas+Swρb

(8)

(9)

式中：ρf、Kf分別為孔隙內混合流體的密度與體積模量；ρgas、Kgas分別為天然氣的密度與體積模量；ρb、Kb分別為地層水的密度與體積模量；Sw為含水飽和度。

3)巖石骨架模量的計算采用自適應模型[14-18]，該模型選用要求解的有效介質作為基質，通過不斷改變基質來考慮內含物之間的相互作用。方程形式如下：

(10)

(11)

式中：xi為第i種礦物的體積組分；Ki、μi分別為第i種礦物的體積模量及剪切模量；Pi、Qi為第i種礦物的形狀因子；Kdry、μdry分別為骨架體積模量及剪切模量。

4)流體替代方法采用Gassmann理論[19]，它是利用基質(顆粒)、骨架及孔隙流體的體積模量、骨架剪切模量以及孔隙度來計算孔隙流體飽和介質的密度、縱波速度和橫波速度等彈性參數。方程形式如下：

(12)

(13)

式中:ρ、Vp、Vs分別為以體積模量為Kf的流體所飽和巖石的密度、縱波速度和橫波速度；Kdry為巖石骨架體積模量；Km為基質體積模量；φ為孔隙度；μdry為巖石骨架的剪切模量。

圖4為單井巖石物理正演成果圖。從圖4可知，正演曲線與實測曲線韻律基本一致，且相關性較高，說明了正演模型和正演結果是可靠的，正演模型可以在工區內推廣應用?？衫迷搸r石物理模型對工區內沒有橫波測井的井進行橫波預測，進而獲得各種彈性參數。

縱橫波速度交匯分析、泊松比分析和模量交匯分析都是分析儲層含油氣性重要方法。根據工區的實際地質特征，建立了不同孔隙度與不同含水飽和度條件下，基于巖石物理建模的致密泥質砂巖地層縱波阻抗-縱橫波速度比、縱波阻抗-泊松比、縱波阻抗-拉梅系數·密度、縱波阻抗-剪切模量·密度等疊前反演成果定量解釋模板(圖5)。通過巖石物理正演，在測井分辨率下，縱波阻抗不能區分泥巖、干層、水層與氣層等。聯合正演的彈性參數縱橫波速度比、泊松比、剪切模量·密度、拉梅系數·密度對氣層與其他層有較大的差異，可以通過這些彈性參數中的一種或者多種組合來區分。其中縱橫波速度比與泊松比對于氣水識別具有一個相對明顯的值域，氣層與差氣層的縱橫波速度比為1.5～1.6，泊松比為0.13～0.18；由于儲層孔隙度很小，彈性參數識別窗口很窄，泥巖、干層、水層有一些疊置。而對于剪切模量·密度與拉梅系數·密度，氣層具有比較明顯的云團分布，可以據此來設計流體因子，進而更加準確的識別氣層與水層。

圖5 巖石物理定量解釋模板Fig.5 Quantitative interpretation templates of rock physics modeling(a)縱波阻抗-縱橫波速度比交會圖；(b)縱波阻抗-泊松比交會圖(c)縱波阻抗-剪切模量·密度交會圖；(d)縱波阻抗-拉梅系數·密度交會圖

圖6 疊前反演彈性參數剖面圖Fig.6 Profiles of prestack elastic parameters inversion(a)疊前反演縱波阻抗剖面；(b)疊前反演縱橫波速度比剖面;(c)疊前反演密度剖面

3 含氣儲層預測應用

利用疊前同時反演技術流程，實現了疊前彈性參數反演。在疊前彈性同時反演時，為保證反演效果，在反演過程中需采取多種質量控制手段，包括反演參數優選以及檢驗井試驗等。以此來保證合理的參數選擇、穩定與有效的反演過程以及可靠的反演結果[20-22]。我們從多個部分角度疊加數據出發，綜合利用所有入射角的地震數據，進行同時反演，直接得到縱波阻抗、縱橫波速度比和密度這3個基本的彈性參數(圖6)。從圖5可知，氣層與差氣層的縱橫波速度比為1.5～1.6，我們提取平面屬性并利用該閾值調整色標。圖7為基于巖石物理模板的盒3段縱橫波速度比平面圖；圖7中紅-黃表示縱橫波速度比為1.5～1.6，巖石物理分析為氣層。從圖7中可知，屬性揭示盒3段自北向南發育多條河道，以窄河道為主要特征，片狀區域為多期河道疊置所致；紅-黃色指示該河道內部的含氣儲層。根據該屬性部署的A井獲得了20.74*104m3/d的無阻流量，B井獲得了37.78*104m3/d的無阻流量，C井獲得了22.3*104m3/d的無阻流量，D井獲得了31.96*104m3/d的無阻流量，取得了較好的鉆探效果。

圖7 基于巖石物理模板的盒3段含氣儲層平面展布圖Fig.7 Distribution map of gas bearing reservoirs of P1x3 based on rock physics modeling

4 結論

1)測井評價為巖石物理建模提供物質基礎，測井參數質量直接影響巖石物理建模精度。

2)巖石物理建模為疊前反演提供必要的彈性參數，其重點在于參數優化。我們針對工區內致密砂巖地層的特點進行參數的選取與優化，取得了較好的效果。

3)建立巖石物理模板，對疊前反演成果進行定量化解釋，精細刻畫儲層(含氣儲層)的展布規律，為選區評價和井位部署提供借鑒。