瓊東南盆地深水區松南低凸起基巖潛山地球物理特征及評價研究

孫萬元, 鄧 勇, 胡 林, 劉仕友, 廖 鍵, 汪 銳

(中海石油(中國)有限公司 湛江分公司，湛江 524000)

0 引言

瓊東南深水區勘探儲量發現主要集中于中央峽谷區，尤其是深水陵水17-2、陵水25-1兩大氣田，證實深水區勘探潛力，峽谷外領域亟需獲得勘探突破[1-2]。沉積構造演化顯示，松南低凸起受到早期古地形和構造運動的控制，崖城組時期中生代巖漿活動形成古潛山，在陵水組時期隨海平面上升，松南低凸起大部分淹沒水下，形成水下高地，基底形成了一系列的大中型披覆背斜構造。同時地處陵水、北礁、松南、寶島、長昌5大富生烴凹陷之中，陵水凹陷證實富烴，松南～寶島～北礁凹陷證實生烴，長昌凹陷潛在富烴凹陷，盆地模擬表明，這幾個凹陷的烴源巖大部分已經成熟，天然氣資源量超過2.8×1012m3[3-8]。基巖潛山油氣藏具有整體成藏的優點，做為勘探新方向，松南低凸起潛山具有巨大的勘探潛力，有效的基巖潛山儲層預測和烴類檢測評價技術是勘探開發面臨的難題。

前人針對基巖潛山地球物理評價做了大量研究[9-13]，王霞等[10]提出地震體屬性分析技術及應用對傾角及方位角、相干、曲率、紋理和頻譜峰值等體屬性，進行了深入的地質和地球物理解讀；胡志偉等[11]應用地震多屬性聯合預測花崗巖平面展布范圍;張雨晴等[12]應用花崗巖潛山儲層建模表征進行裂縫預測;韓翀等[13]應用體曲率和螞蟻追蹤技術綜合預測微斷裂。但是針對高孔隙型風化殼(孔隙度大于23%)的風化殼研究較少，尤其是針對高孔隙型和裂縫型并存的基巖潛山地球物理響應及預測方法更少。針對充分利用測井資料，分析高孔隙型風化殼和裂縫型風化殼巖石物理敏感參數，建立地震響應特征模板，針對海上地震資料創新性地提出變方位角曲率掃描，開展了針對松南低凸起區潛山的孔隙、裂縫及流體性質預測研究。

圖1 W-81井地震相-巖性特征分析Fig.1 Analysis of seismic facies lithology characteristics of well w-81

圖2 風化殼巖石物理特征分析Fig.2 Physical characteristics of weathering crust rock(a)密度與伽瑪交匯;(b)縱波阻抗與伽瑪交匯;(c)縱波阻抗與伽瑪交匯;(d)縱橫波速度比與伽瑪交匯;(e)橫波速度與伽瑪交匯;(f)橫波阻抗與伽瑪交匯

圖3 風化殼AVO特征與風化程度對應關系Fig.3 Rlationship between AVO characteristics and weathering degree of crust rock

1 深水區風化殼地球物理特征

南海西部在松南低凸起Y8-1區部署W8-1井，喜獲成功，獲得高產氣流，打開了瓊東南勘探新局面。根據井震標定及測井曲線分析(圖1)，該區基巖潛山地震相特征與常規潛山反射特征具有巨大的差異。從圖1中可以看出，碎屑巖頂界面Top-A位于地震波谷位置，基巖潛山風化殼頂界面Top-B位于強紅軸之上，Top-C是為堅硬基巖，風化殼頂界面與業界常規認識大有差別，造成該現象的主要因素即為風化殼風化程度差異。潛山段物性特征可以看出，潛山頂部風化作用強，孔隙度曲線呈鐘型，主要儲集空間以破碎粒間孔、溶蝕孔洞為主；在潛山中部(Top-C附近)速度、密度以及電阻率均存在一個急劇增加的過程，該區屬于孔隙帶與裂縫帶的過渡帶，該區域儲集空間為孔隙型與裂隙型并存；潛山深部風化作用向下呈逐漸減弱趨勢，儲層由孔隙型、孔-縫型向裂縫型演變，速度基本穩定在5 000 m/s左右。高風化引起的高孔隙度是該地區基巖潛山顯著特征，本地區風化殼平均孔隙度達到23%，而業界常規達到10%以上孔隙度極為優質儲集體，3%以上孔隙度具備儲集性，也是其地震相異于常規認識的主要原因，給基巖潛山的地球物理評價帶來難題。

對典型探井基巖潛山風化殼進行巖石物理分析(圖2)，從圖2中可以看出，風化殼分帶明顯，分為孔隙型風化殼(圖中╋)和裂縫型風化殼(圖中●)兩種類型。其中孔隙型風化殼密度與泥巖蓋層疊置，速度高于泥巖蓋層，縱波阻抗略高于泥巖蓋層、部分疊置，低縱橫波速度比，高橫波速度，高橫波阻抗特征；裂縫型風化殼相對于泥巖蓋層，表現為高密度、高縱橫波速度，高縱橫波阻抗、低縱橫波速度比特征，應用多參數低縱橫波速度比和較高縱波阻抗可以有效識別風化殼地層頂界面。

區域巖石物理規律為基巖潛山評價提供了基礎，瓊東南盆地基巖潛山埋藏較淺，約為1 000 m。地層埋深淺導致上覆蓋層泥巖壓實較弱，泥巖速度整體較低，風化殼在區域上表現為高縱波速度特征。而密度特征受風化程度影響展布范圍較廣，其中風化殼儲層表現為低密度，裂縫帶儲層表現為高密度特征，同時根據錄井分析，該區域蓋層泥巖具有可塑性。巖石物理統計也表明，泥巖的縱橫波速度比較高。風化殼巖石物理敏感參數具有普適性。

獲得巖石物理敏感參數即可對其地震響應特征進行正演，以便為后續目標評價提供基礎模板。在疊前地震響應特征模擬中(圖3)，從圖3中可以看出，隨基巖潛山風化程度增加，孔隙度增加，AVO類型由I類AVO逐步過渡到II類AVO特征。在疊后地震響應特征模擬中，分別建立不同風化程度組合分析其地震響應特征(圖4)。模式A：地層發育孔隙型風化殼地層、裂縫型基巖潛山儲層和致密基底的地層組合，其地震相特征表現為弱振幅～強振幅雙波峰特征，強波峰下存在雜亂反射，平行～亞平行同相軸產狀，高連續性，弱波峰為II類AVO、強波峰對應I類AVO特征，道集能量強。模式B：地層發育裂縫型基巖潛山儲層和致密基底的地層組合，地震相特征表現為強振幅單波峰特征，強波峰下存在雜亂反射，丘狀～亞平行同相軸產狀，中等連續性，I類AVO特征道集能量強。模式C：地層發育孔隙型風化殼地層和致密基底的地層組合，其地震相特征表現為弱振幅～強振幅雙波峰特征，強波峰下無雜亂反射，平行～亞平行同相軸產狀，高連續性，弱波峰為II類AVO、強波峰對應I類AVO特征，道集能量強。

圖4 風化殼風化模式及其正演模擬Fig.4 Forward modelling of different weathering crust rock stratigraphic assemblages(a)孔隙+裂縫型風化殼模型;(b)裂縫型風化殼模型;(c)孔隙型風化殼模型;(d)孔隙+裂縫型風化殼地震特征;(e)裂縫型風化殼地震特征;(f)孔隙型風化殼地震特征

圖5 基巖潛山地球物理評價技術流程Fig.5 The technic process of geophysical evaluation for basement buried-hills

2 基巖潛山內幕儲集性評價方法

2.1 松南低凸起基巖潛山識別與評價技術流程

根據基巖潛山巖石物理特征，以及基巖潛山地震反射特征規律，建立了適用于瓊東南盆地深水區松南低凸起基巖潛山地球物理評價技術流程(圖5)，建立了波峰反射特征、高縱波阻抗、低縱橫波速度比、I～II類AVO為主的基巖潛山地球物理響應模板，實現了基巖潛山頂界面識別，應用方位角掃描歐拉曲率裂縫描述技術、DBSCAN波形聚類對潛山內幕優質儲集體進行評價分析，實現基巖潛山的綜合評價。

2.2 海洋拖纜資料變方位角曲率掃描技術

曲率是反映空間曲線或曲面彎曲程度的主要指標，地層受到應力作用發生彎曲，一般情況下曲率值高的地區構造應力相對較高，則破碎作用較強，小斷層和裂縫較為發育。

圖6 變方位角曲率掃描結果Fig.6 Variable azimuth curvature scanning results(a)15°方位角掃描結果;(b)45°方位角掃描結果;(c)75°方位角掃描結果;(d)105°方位角掃描結果;(e)145°方位角掃描結果;(f)165°方位角掃描結果

圖7 變方位角曲率Fig.7 Variable azimuth curvature(a)75°方位角曲率;(b)160°方位角曲率;(c)歐拉曲率

基于海洋寬方位資料的曲率是裂縫預測有效技術有段，在實際勘探中受制于采集成本，一般海上地震資料為拖纜資料，對地震資料開展變方位角裂縫掃描，如圖6所示，分別選取了三組相互正交的方向開展，其中圖6(c)和圖6(f)曲率掃描異常最為明顯，75°方位角，較好刻畫北西-南東向曲率異常、北東-南西向曲率異常，與該區構造應力一致，且玫瑰花圖與該區域地質構造運動相吻合，最終確定75°、165°優勢方位角做為構造應力方向曲率(圖7)，計算合成歐拉曲率，用來描述該地層的彎曲程度，最終用以評價裂縫的發育程度。

2.3 DBSCAN波形聚類

由于基底潛山頂界面強反射界面，其內幕能量較弱，信噪比低，需要高抗噪性的波形聚類技術，DBSCAN波形聚類是一種典型的基于密度的無監督機器學習的聚類算法，其基于地震波形特征向量展開聚類，并且適應于含噪聲的大型空間數據集的聚類分析，綜合考慮了地震信號的振幅、相位和頻率屬性特征，具有更好的抗噪能力和更高的橫向分辨率。

在常規波形情況下(圖8(a))進行波形聚類分析，一般聚類結果如圖8(b)所示，波形具有臨近相似性特點，不能準確反映波形空間變化特征，DBSCAN掃描可以有效消除這種現象(圖8(c))，可以實現每一個構造點波形相似性分析，滿足實際勘探生產需求。在潛山勘探中，優質潛山目標往往具有背斜特征，基于DBSCAN波形聚類能夠更好地反映潛山內幕地震反射類型相似性。

圖8 DBSCAN波形聚類對比Fig.8 Comparison of DBSCAN waveform clustering and other clustering(a)波形特征;(b)常規聚類結果;(c)DBSCAN波形聚類結果

圖9 波形聚類分析Fig.9 Waveform clustering analysis

圖10 裂縫預測分析Fig.10 Fracture prediction analysis

3 實例驗證

根據已鉆井波形特征，對松南低凸起進行DBSCAN波形聚類分析。已鉆井W81位于A區，根據波形聚類潛在有利區域為B～G 6個潛在有利區域(圖9)。對潛山內幕進行變方位角曲率分析，預測裂縫發育程度(圖10)，根據裂縫預測結果，BCEF區裂縫發育程度高，BC區域裂縫發育程度更為明顯，與已鉆井區相當，且與構造高度吻合。結合地層埋深及裂縫發育范圍，優選B區域為潛在勘探目標。

圖11 疊前反演分析Fig.11 Prestack inversion analysis(a)純波地震;(b)縱波阻抗;(c)縱橫波速度比

圖12 AVO分析Fig.12 AVO analysis

圖13 W83井實鉆結果與合成記錄標定Fig.13 Calibration of actual drilling results and synthetic records of W83 well

準確預測潛山界面及內幕，對于儲層厚度的評價以及鉆井套管設計、鉆井安全至關重要。從地震相分析(圖11(a))，在構造高部位存在AB兩層波峰反射，依據常規潛山地震相認識，B波峰下存在雜亂反射且呈丘狀構造，潛山界面概率高。根據巖石物理及潛山地震相特征認識，對AB兩套波峰進行分析：從疊前反演結果分析，A波峰表現為高縱波阻抗、低縱橫波速度比特征，B波峰表現為較高阻抗、高縱橫波速度比特征(圖11(b)、圖11(c))，兩套波峰AVO規律分析顯示，A界面為AVO特征均在第四象限(圖12中A1～A3點)為I類AVO特征，B界面AVO特征均在第一象限(圖12中B1～B3點)。基于巖石物理規律及反射特征模板，據此推斷A波峰風化殼頂界面高概率。

在B區部署W83探井，鉆探優質潛山氣層，井震標定證實(圖13)，潛山界面與內幕儲集性與鉆前預測結果基本一致，證明了該技術方法的有效性。

4 結論

瓊東南盆地深水區基巖潛山發育，地層埋深淺、風化程度高是其顯著區域特色，也造成其潛山頂界面不一定為強波峰的特殊地震相模式。筆者從基巖潛山巖石物理敏感參數出發，明確基巖潛山低縱橫波速度比，高風化程度潛山較高縱波阻抗、低風化程度潛山高縱波阻抗的巖石物理特征。高風化程度孔隙型潛山弱波峰反射特征，II類AVO，具有一定成層性；低風化程度裂縫型潛山強波峰特征，I類AVO，內部反射雜亂。基于方位角掃描曲率預測技術可以有效彌補海洋拖纜地震資料局限，應用該曲率可以有效預測潛山裂縫，DBSCAN波形聚類技術可以對潛山內幕低信噪比、多局部高點發育地層有較好的聚類效果。通過多種方法的相互結合、相互驗證，獲取了較為可靠的信息，經實際探井驗證，達到滿意的效果。