蒙特卡洛模拟法在也门马里卜—夏布瓦盆地中的应用

高济稷，白国平，秦养珍，周志龙

(1.中国石油大学 油气资源与探测国家重点实验室，北京 102249；2.中国石油大学 盆地与油藏研究中心，北京 102249)

美国地质调查局(USGS)对全球常规油气资源进行过多次评价，最近一次的评价结果发表于2000年[1]。在该研究中，USGS采用了一套有效的资源评价方法，其中对评价单元的待发现可采资源量的计算采用了概率相乘，即蒙特卡洛模拟法[2-4]。这一方法的引进，使得资源评价的结果体现为一个概率分布，而不是单个的估值，这就大大提高了评价结果的可信度与实用性。该方法的科学性和系统性得到了美国石油地质家协会(AAPG)等独立机构的认可[5]。本文将这一方法应用于中东地区马里卜—夏布瓦盆地的资源评价中，取得了良好的效果。

1 原理介绍

蒙特卡洛模拟法被广泛应用于数值仿真、最优化研究以及风险决策等诸多领域。将其应用于油气资源评价，就是通过对评价单元内待发现油气田个数与待发现油气田规模这2个变量分别建立概率密度分布模型，经蒙特卡洛模拟，获得对评价单元内待发现可采资源量的估值，其原理如图1所示。作为一种资源评价方法，蒙特卡洛模拟法属于统计法，具有相关的数学模型所涉及的参数少、资料数据来源可靠、估算结果可信度高等优点[6]。

图1 蒙特卡洛模拟法的原理示意

2 应用于也门马里卜—夏布瓦盆地

2.1 研究区地质概况

马里卜—夏布瓦(Marib-Shabwa)盆地位于也门中部，其周围被断裂系统限定，以裂谷构造为主，构造走向多为北西向。该盆地可以划分出3个次级构造;西北部的马里卜(Marib)次盆、中部的夏布瓦(Shabwa)次盆和东南部的哈杰尔(Hajar)次盆(图2)。马里卜—夏布瓦盆地可以划分为3个不同的演化阶段;奥陶纪—中侏罗世裂前、晚侏罗世—白垩纪初同裂谷期和白垩纪—上新世裂后坳陷演化阶段。

该盆地发育2套主要烃源岩，一套是盐下生油岩层，包括上侏罗统的Madbi组、Meem组和Lam组，这套生油岩形成于不断变浅的浅海环境中，其成熟度较高。另一套是盐上生油岩层，包括上侏罗统—下白垩统的Nayfa组和Saar组，这套生油岩形成于潮间、潟湖和浅海环境，成熟度较低。

图2 也门马里卜—夏布瓦盆地位置及构造分区

马里卜—夏布瓦盆地的主要储集层分布于上侏罗统和上侏罗统—下白垩统层系中，已发现油气的储量几乎全部处于侏罗系。盐下层系包括众多储集层，如Shuqra,Madbi,Lam组和Alif段。盐上层系内只有一套储集层，即Nayfa组Ⅳ层，而且该储集层也仅分布于夏布瓦次盆内。油气区内的盖层既有区域性的，也有局部的，主要盖层分别分布于Shuqra组、Madbi组、Sab′atayn组、Safer组、Saar组、Nayfa组和Qishn组中。2套主力生油岩自晚始新世开始排烃，油气以垂向运移为主，未发现明显的水平运移证据。

马里卜—夏布瓦盆地是也门油气最富集的地区，油气勘探始于20世纪80年代，截至2007年7月共钻探井317口，发现油气田54个，探明和控制石油储量2.5×108t，天然气储量4 000×108m3，合计为5.7×108t油当量。

区域上油气主要分布于马里卜次盆，其次是夏布瓦次盆，分布于哈杰尔次盆的油气储量仅占油气总储量的0.6%。层系上，油气分布高度不均一，同裂谷期沉积的中提塘阶Sab′atayn组的Alif段是最重要的储集层，其油气储量占盆地油气总储量的92.4%(图3)，其盖层为同裂谷期沉积的蒸发岩。所以，同裂谷系成藏组合拥有盆地已发现油气储量的绝大部分。

通过对盆地构造演化历史与沉积格架的分析，我们认为源盖条件是该盆地油气分布的主要控制因素。USGS(2000)的资源评价将该盆地与邻近的锡尔—赛云盆地合在一起作为一个评价单元进行了评价，本研究拟将马里卜—夏布瓦盆地单独作为一个评价单元进行资源评价。

图3 也门马里卜—夏布瓦盆地油气储量层系分布特征

2.2 资源评价参数的输入输出

参考USGS(2000)报告中提供的方法，结合对研究区勘探发现历史数据的整理分析，取得资源评价输入参数两组、共6个。待发现油气田个数的最小值为41，众数为46，最大值为56；待发现油气田规模的最小值为1，中值为10，最大值为200，单位是百万吨油当量。

待发现油气田个数的概率分布由其最小值、众数、最大值3个参数限定，概率分布模型选用三角分布；类似的，待发现油气田规模的概率分布由其最小值、中值、最大值3个参数限定，概率分布模型选用对数正态分布。

输入参数后，运行蒙特卡洛模拟。在程序的每一次运行中，执行以下步骤;1)产生一个随机数，并据此在待发现油气田个数的取值范围(大于等于41，小于等于56)内取得一个值，经四舍五入后得到最接近的整数，记为n；2)产生n个随机数，对应的在待发现油气田规模的取值范围(大于等于1，小于等于200)内取得n个值，记为S1,S2,S3…Sn；3)将上面得到的n个油气田规模相加，即得到这一次运行的结果，记为Ss，且Ss=S1+S2+S3+…+Sn,也就是对待发现可采资源量的一个估值[7]。

而将这样的过程运行50 000次，就可以得到预测的待发现资源量的频率直方图。概率论中的大数定理指出，当表征随机事件的试验重复次数足够多时，事件发生的频率依概率收敛于事件的概率。即可以用获得的频率直方图近似表示概率密度分布。于是，通过蒙特卡洛模拟，就获得了待发现可采资源量估值的概率密度分布[8]。蒙特卡洛模拟的结果如图4。

图4 蒙特卡洛模拟结果

项目待发现资源量(油当量 )/106 t本次研究USGSF9575199F50100510F5133935平均值102532

取逆累计概率为5%,50%,95%三个分位点的值，以及均值，就获得了符合USGS统一格式的资源评价结果，整理在表1中。结果表明，马里卜—夏布瓦盆地的待发现可采资源量的平均值为1.02×108t油当量。

2.3 分析与讨论

USGS(2000)的全球油气资源评价项目也对研究区的资源潜力状况进行了评估[9]，通过对比分析发现，其结果与本次研究存在不小的差别。

造成这一差别的主要原因是两次研究所用资料不同。USGS的资料截至1995年底，而本研究采用的是2009年中更新的资料。这就意味着，本研究更好地反映了自1996年以来十余年间，马里卜—夏布瓦盆地的勘探发现状况与趋势。因而更符合现实情况，具有更好的可信度。

根据相关数据统计，马里卜—夏布瓦盆地1996—2008年间的新增储量为4 170×104t油当量，占本研究预测待发现可采资源量(以平均值计)的41.1%，而仅为USGS预测值(以平均值计)的7.8%。结合马里卜—夏布瓦盆地的历史勘探发现趋势(图5)，我们认为USGS的评价结果很可能是过于乐观了，而本研究的评价结果与近年来的勘探发现趋势吻合得较好。

图5 也门马里卜—夏布瓦盆地的历年新增储量

3 结论

1)评价结果显示，经过近30年的勘探，马里卜—夏布瓦盆地的同裂谷系成藏组合已接近成熟，今后的发现预计以中小型油气田为主，待发现可采资源量初步估算为1.02×108t油当量。

2)结合勘探发现趋势分析，基底裂缝型成藏组合可能具有较大的勘探潜力，有望成为未来的勘探热点，进而成为盆地中新的增长点。

3)马里卜—夏布瓦盆地作为也门境内油气资源最丰富的地区，加之中国油公司近年来的努力开拓，在未来这里仍将是中国的一个海外油气基地。

参考文献:

[1]USGS.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000;Description and results by World Energy Assessment Team [DB].USGS Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROM set,2000.

[2]SCHMOKER J W, KLETT T R.U.S.Geological Survey assessment model for undiscovered conventional oil, gas, and NGL resources:The seventh approximation[CD]//U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment Team, eds.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000: Geological Survey Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROMs, 2000.

[3]CHARPENTIER R R, KLETT T R.Monte Carlo simulation model[CD]//U.S.Geological Survey Assessment Methodology Team, eds.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000: U.S.Geological Survey Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROMs, 2000.

[4]METROPOLIS N, ULAM S.The Monte Carlo Method[J].Journal of the American Statistical Association, 1949,44 (247): 335-341.

[5]JOEY MECHELLE DAWES.EC Approves Project Methodology[J].AAPG Explorer, 1999 May Issue.

[6]周总瑛, 白森舒, 何宏.成因法与统计法油气资源评价对比分析[J].石油实验地质,2005,27(1): 67-73.

[7]KLETT T R, CHARPENTIER R R, SCHMOKER J W.Assessment operational procedures[CD]// U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment Team, eds.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000: U.S.Geological Survey Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROMs, 2000.

[8]AHLBRANDT T S, CARPENTIER R R, KLETT T R.et al.Global Resources Estimates from Total Petroleum Systems ,AAPG Memoir 86 [M].Tulsa: AAPG, 2005:1-323.

[9]AHLBRANDT THOMAS S.Chapter Introduction[CD]//U.S.Geological Survey Assessment Methodology Team, eds.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000: U.S.Geological Survey Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROMs, 2000.