S油田高89區塊基于AVO屬性的CO2驅油波及范圍地震監測

張偉忠,譚明友,張云銀,査 明,曲志鵬,馬勁風

(1.中國石油大學(華東)地球科學與技術學院,山東青島266580;2.中國石油化工股份有限公司勝利油田分公司物探研究院,山東東營257000;3.西北大學地質學系,陜西西安710069)

目前CO2驅油地震監測通常采用時移地震方法,對比注氣前、后具有一致性的兩套地震資料的差異,研究地層中CO2的波及范圍[1-2],該方法在加拿大和日本已進行了實際應用[3-5]。但在一些難以獲得理想的時移地震資料的老油田,如何進行CO2驅油地震監測是亟需解決的問題[6-7]。盡管在加拿大韋本等油田的應用中大都采用了相同的觀測系統來進行時移地震數據的采集,但是時移地震應用于CO2驅油地震監測時還存在一些難以解決的問題,包括:①可以觀測到足夠異常的地震監測時間間隔;②CO2驅替過程中,如何降低壓力、溫度、飽和度、含鹽度和溶氣比等定量參數的不確定性[8]。在沒有進行一致性采集的工區內難以有效地解決這些時移地震方法面臨的問題。巖石物理實驗表明,注入CO2后,油藏的飽和度和壓力都會變化,這些變化會引起AVO響應特征的變化,這為缺乏時移地震資料的老油田CO2驅油地震監測提供了新思路[9-11]。國內外多位學者已經開展了巖石孔隙飽和度與AVO屬性之間的量化關系研究,TURA等[12]通過正演模擬分析了不同飽和度與壓力條件下的AVO響應特征,明確了利用AVO響應差異區分不同油藏參數變化的方法;LANDRΘ等[13]建立了AVO屬性與壓力、飽和度變化的線性關系。研究表明CO2的注入引起了儲層孔隙中孔隙壓力及飽和度變化,而這些變化又引起AVO響應特征的變化,這就為利用注氣后的三維地震資料開展CO2驅油波及范圍預測提供了理論基礎[14-15]。目前關于CO2驅油地震監測的研究多集中在淺層[16-17],在中、深層條件下,儲層物性變差,孔隙壓力增大,CO2注入后是否可以產生足夠的異常,仍有待進一步研究確定。

S油田在高89區塊開展了CO2混相驅油先導試驗,提高了采收率,多口井監測到CO2的產出,但CO2驅油波及范圍及地質封存現狀一直未能得到準確評價。我們針對S油田高89區塊中、深層注氣層段,利用注氣后的三維地震資料,基于AVO理論開展了CO2驅油地震監測探索研究,為缺少時移地震資料的勘探老區CO2驅油地震監測提供了新思路。

1 工區概況

S油田高89區塊位于東營凹陷博興洼陷南坡,區內油藏埋深2800～3200m,儲層以濱淺湖相灘壩砂巖儲層為主,縱向上表現為砂泥巖薄互層特征,砂體單層厚度2～5m。儲層物性較差,平均孔隙度12.5%,滲透率4.7×10-3μm2,為低孔低滲儲層。

該區塊分別于1994年和2010年進行了兩次三維地震資料采集,兩次地震采集的參數差別大。1994年采集的地震資料覆蓋次數為20次,遠低于2010年采集資料的覆蓋次數225次,觀測系統的差別較大,因此難以利用這兩期地震資料開展CO2驅油波及范圍的評價。2010年地震采集之前,該區塊共有4口注氣井,累計注氣達4.7×104t,在注氣后采集的地震資料中蘊含了這些注入的CO2所產生的異常信息。

大量CO2注入后,由于孔隙內的流體發生變化,地層的橫波速度、縱波速度及密度等巖石物理參數也會產生相應變化,這些參數的變化理論上使得本不存在AVO現象的含油儲層產生AVO異常,這使得利用AVO屬性對注入CO2后采集的三維地震資料開展CO2驅油波及范圍預測成為可能。該項研究的關鍵是在中、深層埋深條件下,CO2的注入是否產生了足夠的AVO異常。

2 CO2驅油層AVO正演

KHATIWADA等[18],GUTIERREZ等[19]與WANG等[20]詳細研究了淺層儲層中CO2注入前、后巖石物理參數的變化(注氣層深度均小于1000m)。高89區塊注氣層深度為2800～3200m,儲層為粉砂巖與泥巖薄互層的巖性組合結構,注入CO2后是否產生了足夠的AVO異常,還需進一步研究,這也是基于AVO屬性開展CO2驅油地震監測研究的關鍵。

2.1 CO2驅油層正演模擬

模擬中、深層地層條件,開展了CO2飽和度、孔隙壓力、入射角和P、G屬性的關系模型研究。由于高89注氣區塊內缺少橫波測井資料,該正演模型建立時參考高94井橫波測井資料。高94井位于高89區塊北(圖1),沉積相為濱淺湖灘壩沉積,儲層及含油性與高89區塊類似,其橫波資料具有參考價值。依據工區實際測井及巖心測試等資料,同時考慮了上覆巖層和在注氣前儲層的彈性參數特征(表1),分別建立了孔隙壓力為42.6MPa,38.6MPa,34.6MPa時,不同CO2飽和度下的彈性參數數值模型。目前的縱、橫波速度預測方法,無論是基于經驗公式還是基于巖石物理理論的方法,少有考慮到壓力變化的情況,因此我們利用考慮了壓力變化的Digby方程[21]并且對其進行改進,得到了隨壓力變化的干巖石體變模量和切變模量,再利用Gassmann方程進行縱、橫波速度計算。

不同壓力和CO2飽和度條件下,入射角為20°時注入CO2后最大振幅與未注入CO2時最大振幅的差值如表2所示,高89區塊為復雜的薄層和薄互層儲層類型。為了使模型接近實際地層,更好地保留測井資料深時轉換后的薄層及薄互層信息,以實際測井資料為基礎,以0.1ms的采樣率對測井資料進行深時轉換,并將時深轉換后每間隔0.1ms的縱、橫波速度以及密度設為一層,與Ricker子波褶積建立了不同壓力和CO2飽和度下的合成地震記錄(圖2)。從圖2可以看出,隨著孔隙壓力的增加,同一入射角的振幅值逐漸增大,孔隙壓力相同的情況下,隨著CO2飽和度的增加振幅也逐漸增大,但影響程度比孔隙壓力的影響要弱。隨著孔隙壓力的不斷增加,合成地震記錄的振幅與實際的振幅差值逐漸變小,而在相同的壓力下,隨著CO2飽和度的增加振幅差值逐漸增大。為進一步表征CO2注入引起的變化,還需要分析AVO屬性的變化特征。

圖1 高89區塊CO2驅油先導試驗區構造情況

表1 不同壓力和CO2飽和度條件下對應的儲層縱、橫波速度及密度

2.2 CO2驅油層AVO響應特征

基于正演模型,開展了不同孔隙壓力和不同CO2飽和度條件下的AVO正演研究,分析了孔隙壓力與CO2飽和度變化時,反射系數隨入射角變化的趨勢(圖3)。由圖3可知,注入CO2后,隨著入射角的增大反射系數絕對值逐漸降低,表現出明顯的AVO響應特征,相同壓力下,隨著CO2飽和度的增加,反射系數絕對值逐漸減小。在AVO響應特征分析的基礎上分析AVO梯度與截距屬性,建立了不同孔隙壓力和CO2飽和度條件下的梯度與截距屬性關系(圖4)。由圖4 可知,在相同孔隙壓力條件下,梯度屬性對于CO2飽和度的反映更敏感,而截距屬性難以區分CO2飽和度的變化,以孔隙壓力為38.6MPa為例,隨著CO2飽和度的增大,梯度屬性逐漸降低,截距屬性變化小。我們分析了AVO屬性與CO2飽和度及孔隙壓力的關系,建立了基于AVO屬性進行地震監測的理論基礎,確定了基于AVO屬性在CO2注入區開展CO2識別的可行性。

表2 不同壓力和CO2飽和度條件下的最大振幅差異(入射角20°)

圖2 不同孔隙壓力及CO2飽和度下的合成地震記錄

圖3 不同孔隙壓力和CO2飽和度條件下的反射系數與入射角的關系

圖4 不同孔隙壓力和CO2飽和度條件下的梯度與截距屬性的關系

3 基于AVO屬性的CO2驅油波及范圍地震監測

在前文理論分析的基礎上,研究了注氣后4口注氣井及10口產氣井的注(產)氣層段地震資料的AVO特征,建立了基于梯度G的含氣層識別量板,預測了截至2010年10月的CO2驅油波及范圍。

3.1 工區內注(采)氣層段AVO響應特征

截至2010年10月,工區內共有注氣井4口,采油出氣井10口,基于疊前道集資料分析了這14口井對應的注(采)氣層段及非注氣層段AVO響應特征(表3)。分析結果表明,注氣層段均具有明顯的Ⅰ類AVO響應特征,即隨著入射角的增大,振幅逐漸降低,隨著偏移距的增大出現了振幅反轉的現象。區塊內距離注氣井較遠的高89-7井,雖然也監測到CO2的產出,但是產出量小,地震剖面無明顯的AVO響應特征,這表明注氣量對注(采)氣層段的AVO效應具有直接的影響。

為了對比注(采)氣層段與未注氣層段的AVO特征差異,進一步分析了非注氣層段的AVO響應特征,研究發現,非注氣層段無論是含油儲層或蓋層,均未出現明顯的Ⅰ類AVO特征。這表明注入CO2后,儲層孔隙壓力及流體成分的變化導致了AVO響應特征的變化,儲層與圍巖的AVO響應特征差異大,因此注氣層段中AVO效應的量化表征可實現CO2驅油波及范圍的預測。

表3 G89區塊注(采)氣層段及非注氣層段AVO響應特征分析結果

3.2 基于梯度屬性G的含氣層識別量板

為了更精確地預測CO2驅油波及范圍,需要建立實際工區的梯度屬性G與注氣量或者產氣量的定量關系,形成基于梯度屬性G與的含氣層識別量板,提高CO2驅油波及范圍識別精度。

統計分析了4口注氣井、10口產氣井、3個未注氣儲層段和3個圍巖段的P,G屬性值與產氣量/注氣量的關系,建立了P,G屬性值與注氣量/產氣量關系量板(圖5)。可以看出,注氣量/產氣量與G屬性值具有較好的相關性,并據此可劃分3個級別的CO2驅油波及區:當注氣量/產氣量大于100t時,對應G屬性值小于-50,為主要CO2驅油波及區;當注氣量/產氣量為0～100t時,對應G屬性值為-50～-18,為次要CO2驅油波及區;當注氣量/產氣量為0時,對應G屬性值為-18～50,為非CO2驅油波及區。注氣量與G屬性值之間的關系為CO2驅油波及范圍的預測奠定了基礎。

圖5 P,G屬性與CO2注氣量/產氣量關系量板

3.3 CO2驅油波及范圍預測

統計分析了4口注氣井的注氣史,如圖6所示,可以看出,在2010年地震資料采集前,存在3個大的集中注氣時期,分別為2009年10月,2010年2月及2010年6月,形成了3個注氣高峰期,這3個注氣高峰期在地下儲層中理論上可形成3個波及面。

基于梯度屬性沿注氣層段開展了CO2驅油波及范圍預測,結果表明:高89區塊沙四段純下亞段在地震采集時刻表現為3個CO2驅油波及面,以高89-4井為中心,呈同心放射環帶狀分布。CO2驅油的3個波及面與注氣史的3個注氣高峰具有良好的對應(圖6)。最遠的CO2驅油波及面已到達G89-7井區附近,G89-7井也監測到了CO2氣體的產出,這也表明了預測結果的準確性。

圖6 高89區塊沙四段純下亞段CO2驅油波及范圍預測

4 結論

1) 理論分析表明CO2注入儲層后能引起明顯的AVO效應,隨入射角的增大,反射系數減小。梯度屬性對孔隙壓力變化較為敏感,隨著孔隙壓力的增大,梯度逐漸降低,因此利用梯度屬性預測CO2驅油波及面具有一定的可行性。

2) 高89注氣區塊內注氣儲層段具有明顯的AVO響應特征,非注氣儲層段及蓋層段AVO特征不明顯。梯度屬性與注氣井的注氣量或產氣井的產氣量一定程度相關,當梯度屬性小于-50時,表征了主要的CO2驅油波及范圍。高89區塊沙四段純下亞段在地震采集時表現為3個CO2驅油波及面,以高89-4井為中心,呈同心放射環帶狀分布。CO2驅油波及面與注氣井的注氣史具有良好的一致性。

3) 將注入的CO2氣體看作是儲層中的人造氣藏,利用注氣后采集的地震資料,基于AVO理論可對CO2驅油波及范圍進行有效預測。該方法避免了四維地震研究中的某些問題,為在缺少四維地震資料的工區開展CO2驅油波及范圍研究提供了一種改進的方法。