高压地层条件下AVO异常陷阱研究

崔炯成

(中海油研究总院)

高压地层条件下AVO异常陷阱研究

崔炯成

(中海油研究总院)

根据南海莺琼盆地某井高压地层的典型砂岩样品实验室岩心测试数据，分析了砂岩速度和密度等参数随压力变化的特征，在此基础上开展了随机AVO正演模拟研究，获得了在不同压力情况下不同岩性、物性和流体组合的AVO响应特征。在围压不变情况下，纵、横波速度随孔隙压力的增大而降低，而密度受压力的影响较小;当砂岩地层压力大于上覆泥岩地层压力时，饱和水砂岩可能出现第Ⅳ类AVO异常假象，因此在高压地层中进行储层预测或烃类检测时应结合地层压力预测和随机AVO正演模拟研究来成功规避AVO异常陷阱。

高压地层AVO异常陷阱随机正演模拟莺琼盆地

勘探实践表明，在常压地层条件下利用AVO分析方法可以识别孔隙流体［1-3］，而在高(超)压盆地中高压对AVO特征的影响仍然是一个棘手的问题［4］，例如我国南海莺琼盆地中大量存在非油气引起的亮点和AVO异常。Verm等人［5］通过对墨西哥湾超过2 700口井数据的研究发现，超压对AVO特征有重要影响，超压地层顶界面之下的AVO响应特征与顶界面之上的AVO响应特征存在很大差异。因此，岩性及流体识别必须结合压力预测研究成果。Rick Lindsay等人［6］发现，异常地层压力会导致AVO异常由第Ⅲ类变为第Ⅳ类;Lloyd Weathers等人［7］通过对墨西哥湾38口深井研究发现，当砂岩位于压力过渡带时，干砂岩的AVO特征可能出现第Ⅱ类异常假象，而产气砂岩往往无AVO异常;Antonio等人［8］通过模型研究表明，相邻砂泥岩地层间压力的突变会导致AVO异常假象出现。笔者通过分析我国南海某高压盆地砂岩样本实验室测试数据，得到了纵、横波速度和密度随压力变化的特征;在此基础上，利用随机AVO正演模型方法研究不同压力、岩性和物性组合条件下的AVO响应特征，探讨了高压盆地可能出现的与高压相关的AVO异常陷阱。

1 纵、横波速度和密度随压力变化特征

通过对南海莺琼盆地某井高压地层的典型砂岩样品进行实验室岩石物理测试分析，研究纵、横波速度和密度随压力变化的特征。测试中采用固定围压(pc)，通过改变岩样孔隙压力(pp)测量得到不同差压(pd=pc－pp)时声波速度的变化特征。图1为该井饱和水砂岩声波速度随差压变化图，可见纵、横波速度均随孔隙压力增大(差压降低)而呈现降低的趋势，但在孔隙压力较低时速度的变化不大。研究认为，这种速度-压力关系主要因岩石内部微缝隙的开闭状态及岩石骨架颗粒接触的致密程度随压力变化造成［9-12］。

图1 南海莺琼盆地某井高压地层典型饱和水砂岩样品纵、横波速度随差压变化特征

图2为该井饱和水砂岩样品密度随孔隙压力变化图，可见测试样品的密度随孔隙压力升高而略微增高;在不同围压与孔隙压力的组合下，密度的变化均不超过0.5%，即测试样品的密度受压力的影响很小。另外，其他学者的研究成果也有类似结论，但只适用于已固结的岩石［13］。

图2 不同围压条件下密度随孔隙压力的变化特征

2 高压地层条件下AVO特征分析

为了进一步分析压力对AVO特征的影响，笔者对低压泥岩-高压砂岩及高压泥岩-低压砂岩组合(图3)条件下地层压力对砂岩顶界面反射AVO特征的影响进行了正演模拟研究。

图3 相邻砂泥岩地层的2种压力组合

2.1 低压泥岩与高压砂岩组合

选取莺琼盆地某井三亚组泥岩作为“低压”泥岩代表，陵水组砂岩作为“高压”砂岩代表，保持泥岩参数不变，随机均匀抽样选取砂岩的孔隙度(10%～25%)、泥质含量(0～40%)、含水饱和度(0～100%)，代入R-H-G(Raymer-Hunt-Gardner)公式求得饱和水状态下对应的纵波速度

式(1)中:vp为岩石的纵波速度，km/s;φ为总孔隙度，%;vps为岩石矿物的纵波速度，km/s;vpf为岩石孔隙流体的纵波速度，km/s。

利用Greenberg-Castagna公式可以求得饱和水状态下对应的横波速度

式(2)中:vs_wet为饱和水状态下的横波速度，km/s;L为岩石中的矿物数量;Xi为每个岩石矿物的体积分量;Ni为成分i的多项指数;aij为实验回归系数; vp_wet为饱和水状态下的纵波速度，km/s。

再利用Gassmann方程计算出含水饱和度变化时对应的速度，同时计算出密度对应的变化

式(3)中:Ksat为饱和岩石的有效体积模量，GPa;Kdry为干岩石有效体积模量，GPa;K0为岩石矿物的有效体积模量，GPa;φ为岩石总孔隙度，%;Kfl为孔隙流体的有效体积模量，GPa;μsat为饱和岩石的有效剪切模量，GPa;μdry为干岩石的有效剪切模量，GPa。

最后将速度和密度代入Aki-Richards方程中求得一系列反射系数随角度(偏移距)的变化特征

式(4)中:α=(vp1+vp2)/2;β=(vs1+vs2)/2;ρ=(ρ1+ρ2)/2;Δα=vp2－vp1;Δβ=vs2－vs1;Δρ=ρ2－ρ1; Rpp为纵波入射纵波反射的反射系数;下标1、2分别代表上、下地层;θ为入射角，(°)。

按照上述方法计算得到低压泥岩-高压砂岩组合在砂岩饱和水与含气条件下的随机AVO特征，结果如图4、5所示，图中颜色代表不同孔隙度范围内计算结果，其中黑色代表孔隙度为10%～15%，蓝色为15%～20%，红色为20%～25%。由图4可见，在低压泥岩-高压砂岩组合下，砂岩饱和水时可出现第Ⅳ类AVO异常陷阱(红色部分);而在层间压力平衡时，相同岩性物性条件下却没有出现明显的第Ⅳ类AVO异常。由图5可见，与层间压力平衡时相比，低压泥岩-高压砂岩组合在砂岩含气后AVO梯度绝对值有所减小(需要注意的是，层间压力平衡时的第Ⅲ类AVO异常受到压力的影响后将变为第Ⅳ类AVO异常)。

2.2 高压泥岩与低压砂岩组合

选取该井梅山组泥岩作为“高压”泥岩代表，三亚组砂岩作为“低压”砂岩代表，采用相同方法计算得到高压泥岩-低压砂岩组合在砂岩饱和水与含气条件下的随机AVO特征，结果如图6、7所示。

由图6、7可见，与层间压力平衡时相比，此种压力组合在饱和水条件下没有导致AVO异常出现，只是截距整体有所提高;但在砂岩含气后，这种层间压力差导致AVO截距有所提高，AVO梯度绝对值增大，第Ⅱ类和第Ⅲ类AVO异常更加明显。

3 分析与讨论

上述研究结果表明，在低压泥岩-高压砂岩组合下，水层可能出现第Ⅳ类AVO异常，在剖面上表现为“亮点”特征，这种现象主要由高压砂岩的低速特征造成，此时若砂岩含气，由于上覆泥岩速度相对较大，导致砂泥岩泊松比差异降低，更容易出现第Ⅳ类AVO异常(由Shuey方程可知)。在高压盆地中，若砂岩高压为它源机制，则其地层压力一般要大于周围泥岩，此时要注意这种地层间的压力差异导致的AVO异常陷阱，这是因为高压地层具有“放大”地震异常的功能，水层或含气水层在高压条件下常常表现出“亮点”和AVO异常，因此，在高压地层进行油气勘探时需要结合地层压力预测结果和地震正演模拟研究来排除这种假象。

4 结束语

岩心测试结果表明，异常高孔隙压力会使纵、横波速度降低，但对于已固结岩石密度的影响不大。AVO随机正演模拟结果表明，地层间压力的突变会明显改变AVO反射特征，特别是在低压泥岩-高压砂岩组合下，含水砂岩可能会表现为第Ⅳ类AVO异常，高压使得水层顶部反射表现为强反射，造成“亮点”假象。因此，在高压地层中进行储层预测或烃类检测时要充分考虑到压力的影响，并结合压力预测成果规避可能出现的假异常陷阱。

［1］谢涛，杨凯，金明霞，等．利用多方位地震采集资料预测BZ28-1油田裂缝储层［J］．中国海上油气，2011，23(3):158-162．

［2］张卫卫，何敏，颜承志，等．AVO叠前反演技术在珠江口盆地白云深水区烃类检测中的应用［J］．中国海上油气，2010，22(3):160-163．

［3］田立新，周东红，明君，等．渤海Q32-6北地区稠油层预测［J］．中国海上油气，2010，22(1):12-16．

［4］BOX R，DOSS E．Typical AVO response as a function of depth and fluid pressure gradient:Gulf of Mexico shelf［J］．The Leading Edge，2008，27(10):1252-1262．

［5］VERM R，LIANG L，HILTERMAN F J．Significance of geopressure in predicting lithology［J］．The Leading Edge，1998，17(2): 227-234．

［6］LINDSAY R，TOWNER B．Pore pressure influence on rock property and reflectivity modeling［J］．The Leading Edge，2001，20 (2):184-187．

［7］WEATHERS L，LEROY S，LUNEN E V．AVO models in geopressure setting-deep Gulf of Mexico shelf［C］．SEG 2003，22:611-614．

［8］ANTONIO C B R，MARCO A S T．Induced AVO anomalies from pore pressure effects［C］．SEG 2004，23:252-255．

［9］NUR A，SIMMONS G．Stress-induced velocity anisotropy in rocks:an experimental study［J］．Journal of Geophysical Research，1969，74(27):6667．

［10］NUR A．Effects of stress on velocity anisotropy in rocks with rocks［J］．Journal of Geophysical Research，1971，76(8):2022-2034．

［11］SAYER C M．Stress-induced ultrasonic wave velocity anisotropy in fractured rock［J］．Ultrasonics，1988，26(6):311-317．

［12］MARKO G，MUKERJI T，GODFREY N．Predicting stress-induced velocity anisotropy in rocks［J］．Geophysics，1995，60(4):1081-1087．

［13］MACBETH C．A classification for the pressure-sensitivity properties of a sandstone rock frame［J］．Geophysics，2004，69(2)，497-510．

A study on AVO anomaly pitfalls in overpressured formations

Cui Jiongcheng
(CNOOC Research Institute，Beijing，100027)

Based on the laboratory testing data of cores exacted from a typical overpressured sandstone formation in Ying-Qiong basin，South China Sea，the changes of the sandstone parameters，such as velocity and density，with pressure were analyzed．Then，a stochastic forward modeling of AVO was carried out，by which the characteristic AVO responses were recognized for different combinations of lithology，petrophysics and fluids at different pressures．If the confining pressure is fixed，the velocity of P-wave and S-wave will decrease with increasing pore pressure，and the rock density will be more insensitive to pore pressure．When the pressure in a sandstone formation is higher than that in its overlying shale formation，a falseⅣtype of AVO anomaly may occur in the sandstone if it is saturated with water．Therefore，the formation pressure prediction and the stochastic forward modeling of AVO should be integrated into conducting reservoir prediction or hydrocarbon detection for overpressured formations，in order to successfully avoid the AVO anomaly pitfalls．

overpressured formation;AVO anomaly pitfall;stochastic forward modeling;Ying-Qiong basin

2011-11-14改回日期:2012-02-05

(编辑:周雯雯)

崔炯成，男，高级工程师，1984年毕业于同济大学海洋地球物理勘探专业，2008年获中国科学院地质与地球物理研究所博士学位，现从事油气田勘探开发项目管理及研究工作。地址:北京市东城区东直门外小街6号海油大厦(邮编:100027)。