利用多方位地震采集资料预测BZ28-1油田裂缝储层

谢 涛 杨 凯 金明霞 毛宁波

(1.中海油田服务股份有限公司物探事业部; 2.长江大学油气资源与勘探技术教育部重点实验室)

早期裂缝储层预测主要是通过研究横波分裂来实现,但由于海上横波地震数据采集复杂且费用较高,近年来发展了利用地震纵波资料检测裂缝的技术,其中纵波的方位信息,如方位速度[1]、方位旅行时[2]和方位AVO[3]等地震属性对裂缝比较敏感。目前国外针对裂缝储层的宽方位地震采集已有不少实例[4],但国内在这方面的研究还很少。

BZ28-1油田位于渤海南部海域渤南凸起中部,该区碳酸盐岩裂缝储层比较发育,但由于原三维地震资料分辨率低、信噪比低,很难满足裂缝储层预测的要求。为了研究该区裂缝的分布,针对研究区地质特征设计了由8条二维测线组成的多方位地震测线,在该区首次进行了海上多方位地震采集。

现有的利用多方位地震采集资料预测裂缝储层方法往往局限于利用单一方位属性来研究裂缝储层[1-3]。在本次研究中,采取了综合应用地震方位NMO速度、方位时差、方位AVO等属性进行裂缝储层预测,避免了应用单一属性的不稳定性,提高了预测的可靠性,从而为进一步了解该区裂缝的分布提供了基础。

1 多方位地震资料采集与处理

BZ28-1油田储层为下古生界奥陶系和寒武系的碳酸盐岩地层,属于被断层复杂化的裂缝性潜山油气藏。1983年在该油田区进行过三维地震采集,但地震资料信噪比低、地震分辨率较低、目的层波阻抗连续性差,难以满足研究区识别、预测裂缝储层的要求。

为了研究该区裂缝的分布,在该区重新进行了地震数据采集。由于没有条件进行野外宽方位地震采集,决定采取多方位二维地震采集来替代,采用Sleeve Gun震源,采集参数见表1。通过优选,选定在A、B两口直井附近进行多方位二维地震采集,目的层埋藏深度2970～3340 m。A、B井在下古生界奥陶系碳酸盐岩裂缝地层产油,含油气面积较大,油气储量较大,裂缝控制的储层发育良好。进入潜山裂缝段,A、B两口井的测井曲线有明显的响应特征,即声波时差变大,密度变小,部分裂缝发育段中子孔隙度偏大,有周波跳跃现象(图1)。综合测井、试油、构造等因素,分别在A、B井附近设计了8条二维地震测线,地震测线两两相交于22个交点(图 2)。

表1 研究区多方位地震采集参数

图1 研究区A、B井裂缝发育段测井曲线响应特征

由于裂缝性储层研究的特殊性,要求本次二维地震资料处理在确保有效衰减各种噪音前提下进行完全保幅处理,并在数据处理中还要求8条测线采取相同的处理流程,尽量减少因处理而导致的地震方位信息的扭曲。研究区多方位地震资料处理流程见图3。处理后的地震剖面波组特征清晰,在潜山裂缝储层顶底均有一组较强的反射(图4),这为该区多方位地震叠前特征分析提供了基础。

2 利用多方位地震采集资料预测BZ28-1油田裂缝储层

2.1 多方位地震叠前特征分析

研究区8条地震测线两两相交,相交点分布于整个工区范围。在每一个测线相交点处都包含了地下同一物理点2个方位的属性特征,如果地下介质是各向同性的,则在相交点处的地震属性随方位变化是一致的;如果地下介质中发育裂缝,则会导致地震属性随方位的变化。

图5为研究区地震测线J7C、J7D交点处(图2中测线交点22)CDP道集及相应的速度谱。从图5可以看到,在潜山以上,沿测线J7C、J7D方向拾取的NMO速度曲线基本是重合的,NMO速度随方位变化不大;进入潜山以后,沿测线J7C、J7D方向拾取的NMO速度曲线存在较大的差异,分析认为是潜山发育裂缝导致了方位NMO速度的变化。图6为同一测线交点处潜山顶面AVO分析。从图6可以看出,这2个方位振幅值随炮检距的增大均是减小的,而AVO梯度属性则存在较大的差异,分析认为这也是裂缝发育所致。显然,我们可以利用相交测线处地震方位属性的变化来预测该点的裂缝信息。

图5 研究区地震测线交点22处测线J7C、J7D速度谱及叠前地震道集(黄色框所示为潜山裂缝储层发育段)

图6 研究区地震测线交点22处测线J7C、测线J7D潜山顶面AVO分析

选择地震分辨率高、同相轴连续的测线交点进行叠前方位分析,最后确定的测线交点为2、3、4、5、6、9、10、12、16、17、18、19、20、22(图2)。对于每一个选定的测线交点,对沿2个方位的地震资料同时进行了潜山裂缝储层顶面AVO梯度分析、潜山裂缝段的层速度计算及时差分析,在描述测线交点处属性的方位差异时,我们用沿2个方位的属性差值的绝对值来度量,根据研究区实际情况分为弱、中、强等3个评定等级,分类标准见表2。表3为不同测线交点方位属性统计结果。

表2 研究区地震测线交点处方位属性差异程度评定等级分类标准

表3 研究区地震测线交点处潜山顶AVO梯度属性、潜山顶底NMO速度及裂缝储层层速度属性统计

2.2 多方位地震属性综合评价及储层裂缝预测

在研究区,方位AVO、方位NMO速度、方位时差这3种属性对裂缝都有一定的敏感性(图5、6)。如果裂缝发育程度强,则方位属性差异大;反之亦然。因此,可以用地震属性随方位变化的强弱程度来预测裂缝发育的强弱程度。

根据表2中各测线交点处方位属性差异程度的统计,拟定了如下解释方案:在预测测线交点处裂缝发育程度时,同时用方位AVO、方位NMO速度、方位时差这3种属性进行评价。对于每一个相交测线点,如果这3种属性方位差异强弱程度是一致的,则该点的评价信息比较可靠;如果这3种属性方位差异强弱程度只有2种一致,则用2种一致的评价结果作为该点的预测结果;如果这3种属性方位差异强弱程度均不一致,则放弃该点的评价。

把研究区裂缝预测的结果投影到地震测线交点处,如图7所示。可以看出,研究区裂缝发育程度中等的点为 3、12、18、22(图7 中红色点),这4 个点分别分布在A、B井附近,而A、B井的测井曲线和试油结果已证实裂缝存在,很好地验证了预测结果。测线交点6、17处裂缝非常发育(图7中绿色点),在3种方位属性中都有体现,特别是测线交点6区域(处于原三维工区边缘地带,该区带还没有钻探井),叠前方位属性显示该区域存在高密度裂缝,有可能具有好的储集性能。

图7 研究区裂缝预测结果与原三维工区潜山顶构造叠合图

3 结论与建议

BZ28-1油田新采集的多方位地震资料分析结果表明,该油田区地震方位属性对储层裂缝有一定的敏感性,因此,利用方位NMO速度、方位时差、方位AVO等地震属性的变化来预测该区裂缝的发育状况及分布是可行的。

建议在BZ28-1油田区开展宽方位的地震资料采集,进一步提高该地区裂缝储层预测的精度。

[1] TSVAN KIN I.Anisotropic parameters and P-w ave velocity for orthorhombic media[J].Geophysics,1997,62(4):1292-1309.

[2] Li Xiangang.Fracture detection using azimuthal variation of P-wave moveout from orthogonal seismic survey lines[J].Geophysics,1999,64(4):1193-1201.

[3] RUGER.Variation of P-wave reflectivity w ith offset and azimuth in anisotropic media[J].Geophysics,1998,63(3):935-947.

[4] SIMON.Fracture prediction from wide-azimuth land seismic data in SE Algeria[J].The Leading Edge,2007,26(9):1154-1160.