P 波各向异性裂缝预测技术在ZY 区碳酸盐岩储层中的应用

孙 炜，李玉凤，何巍巍，黑继虎，孔凯波

(1.中国地质大学地球物理信息技术学院，北京100083; 2.中国石化胜利油田分公司物探研究院，山东东营257022; 3.中国石油勘探开发研究院西北分院，甘肃兰州730020; 4.中国石化中原油田分公司采油二厂，河南濮阳457532; 5.中国石化中原油田普光分公司天然气净化厂，四川宣汉636150)

在碳酸盐岩裂缝型油气藏中，裂缝可以沟通溶孔和溶洞、有效提高储层的渗流能力，因此，裂缝发育带往往指示碳酸盐岩储层中的高产区。以方位各向异性理论为基础的纵波方位各向异性裂缝预测技术成为近年来裂缝预测问题的研究热点［1-2］。

方位各向异性，是指地震波动力学属性随着方位角的改变而发生变化。关于各向异性裂缝预测的相关研究，国外最早开始于20 世纪70年代，经过四十余年的不断发展，已成为一套成熟的理论知识体系［3-12］。国内的方位各向异性裂缝预测起步于20 世纪末，随着裂缝型储层的不断发现，国内的石油勘探工作者们越来越多的将其应用于裂缝预测研究工作中［13-25］。本文以ZY 区块碳酸盐岩裂缝型储层为例，进行P 波各向异性裂缝预测方法的应用实践，通过测井裂缝及试油资料验证该方法在碳酸盐岩储层裂缝预测研究中的可靠性和有效性。

1 各向异性裂缝预测原理及思路

目前研究的介质，通常是具有对称轴的介质，即横向各向同性介质(transversely isotropy，简称TI)。TI 介质，根据其对称轴在空间定向是垂直还是水平又分为VTI(transversely isotropy with a vertical axis of symmetry)介质和HTI(transversely isotropy with a horizontal axis of symmetry)介质［26］。VTI 介质一般认为是由周期性薄互层产生;HTI 介质一般由平行排列的垂直裂隙、裂缝产生，本文的相关研究均基于HTI 介质展开。

1.1 方位各向异性裂缝预测原理

Ruger［10-11］基于弱各向异性的概念，并结合Thomsen 的各向异性系数，得到各向异性介质中反射系数随方位角和入射角变化的公式:

在小入射角的前提下，Ruger 对(1)式进一步简化，并引入方位角变化的梯度项B(φk)，使反射系数与方位角变化的梯度项B(φk)建立关系，B(φk)由各向同性项系数Biso以及各向异性项系数Bani组成，它们的表达式分别为:

式中:φk为第k 次的观测方位角，(°);φsym为沿裂缝带对称轴方向的方位角，(°)，在没有横波数据的情况下一般为未知的。

在进行宽方位地震采集时，可以得到多个φk，对3 个未知数Biso，Bani和φsym进行非线性方程组的求解，并根据各向同性时(无裂缝)的Biso和各向异性时(裂缝发育)的Biso+Bani，来拟合方位各向异性椭圆，用椭圆长短轴来指示裂缝方向，用椭圆长短轴之比来确定表征裂缝发育情况的各向异性强度。Mallick 和Craft［9］等人研究认为，裂缝强度越大，由各向异性拟合出的方位椭圆的扁率越扁，其长轴或短轴方向代表裂缝走向，从而实现对裂缝强度和方向的预测。这样，在单界面反射波的假设前提下，具有3 个方位或3 个方位以上的地震反射振幅数据就能够进行地层中某位置裂缝发育程度和方向的求取。

根据贺振华的研究成果［27］，对于裂缝，尤其是高角度裂缝，地震波动力学特征(频率、振幅、衰减和相对波阻抗等)比运动学特征更为敏感。研究表明，在这些动力学属性中，衰减属性与裂缝的关系更为密切［12］。因此，研究中选用表征衰减属性的85%能量比对应频率值来进行各向异性裂缝预测，该属性计算公式:

式中:Etotal为有效频带内总能量;E85%为有效频带内总能量的85%;F 算子代表在频率能量坐标系中，求取某能量值对应的频率值;f85%即为所求85%能量比对应频率值。

1.2 技术流程

首先，讨论P 波方位各向异性裂缝预测方法使用的地震数据。纯波和成果数据由于经过了全方位角叠加处理，提高地震数据信噪比的同时丢失了方位角的信息，因此纯波和成果数据均不适合该方法的应用;与之类似，经过叠前时间偏移的CRP 道集数据，由于丢失了方位角的信息，同样不能用于方位各向异性的研究。在实际应用中，选择未做过叠前偏移，仅做了预处理、静校正和动校正的叠前NMO 道集数据来进行该方法的裂缝预测研究。

其次，为了验证该方法的准确性，需要有可靠的测井裂缝先验信息。在所有测井资料中，取心资料和FMI(微电阻率扫描成像测井)资料提供的裂缝信息最为可靠。因此，参考研究区的岩心资料以及FMI 测井资料，分析裂缝的井上分布特征。

该研究的主要发现有三个：第一，《新视野》整体AWL覆盖率为4.63%，介于通用英语和学术英语之间，更倾向于通用英语。第二，《新视野》四册书的AWL覆盖率分别为4.30%、5.41%、3.67%和5.12%。变化范围为3.67%到5.41%，介于1.4%至10%之间，各册之间波动幅度较大，没有遵循由低到高、循序渐进的规律。第三，每册内部单元间AWL覆盖率数值变化较大，甚至由部分篇章语言接近学术英语。

图1 基于HTI 介质各向异性正演的裂缝预测方法的技术思路Fig.1 Technical process of fracture prediction based on anisotropy forwarding modeling of HTI media

在确定了关键技术及使用数据后，制定了如下的技术思路(图1):①首先进行测井资料的分析，确定井上裂缝的分布特征;②对NMO 地震道集数据进行分方位角叠加，得到几个含有方位角信息的分方位角叠加数据体，然后分别计算各分方位角叠加数据体的衰减属性，并进行方位各向异性椭圆的拟合，预测研究区裂缝的分布特征;③利用岩心和FMI 测井资料从剖面和平面来检测裂缝预测的准确性，根据验证情况确定最终的裂缝分布特征。

2 实例应用

2.1 地质背景

研究区构造上位于T 油田ZY 区块F 盆地古隆起的斜坡中央区，目的层为石炭系M 组碳酸盐岩储层，地层厚度约280 m。研究区目的层储层以孔缝洞复合型为主，且裂缝以高角度裂缝为主，裂缝的沟通作用对储层的贡献很大。在单井上表现为高产井孔隙度值并不突出，而渗透率较高;且孔隙度高，渗透率偏低的井试油结果普遍不理想。

准确的井上裂缝先验信息是进行裂缝预测研究的基础。区内有五口有FMI 测井资料的井，分别为A1，A2，A3，A4，A5，并对A1 井进行了取心观察。根据岩心资料和FMI 测井资料的分析，研究区碳酸盐岩储层裂缝以构造缝为主，在不同层段也见溶蚀缝发育。

2.2 方位各向异性裂缝预测

首先对叠前地震道集数据进行偏移距与方位角的分析，按照满覆盖和宽方位角的要求，选取合适的偏移距和方位角范围，依据能量均衡(由不同方位角范围叠加得到的若干叠加数据体在相同侧线或联络线剖面上无明显的能量差异)的原则合理进行方位角的划分，通过分方位角叠加得到含有方位角信息的5 个方位角叠加数据体(图2)，并对各方位角叠加数据体进行频谱分析(图3)。根据频谱分析结果，在有效频带内计算各分方位角叠加数据体的衰减属性，通过各方位角的衰减属性拟合，得到研究区裂缝的分布特征。结合FMI成像测井及岩心的裂缝先验信息，从剖面和平面探讨该方法的准确性。

图2 分方位角叠加数据剖面Fig.2 Section of five azimuthal-stack data volume

图3 各方位角叠加数据体的频谱分布Fig.3 Spectrum of each azimuthal-stack data volume

首先观察裂缝强度过井剖面。研究区的测井数据中，只有A1 井同时具有FMI 测井及岩心资料，因此重点考察过A1 井裂缝强度剖面(图4上)，并通过局部放大的方式，将预测的裂缝结果与井点处FMI 测井以及岩心裂缝进行对比分析(图4 下)。在过井剖面中，裂缝发育分布较为散乱，规律性较差;从井点局部放大对比图中可以看到，预测裂缝强度大的位置对应FMI 测井及岩心上的裂缝发育区(局部放大图中的FMI 和岩心长度不到1 m，是由于钻井单块岩心样品一般不超过1 m，放大图中的选取厚度包含在裂缝强度剖面红色区域的15 ms 中)，预测的裂缝强度与FMI 测井及岩心裂缝信息吻合较好，产油井段与裂缝发育段的位置基本对应。

图4 过A1 井衰减各向异性预测裂缝密度剖面(上)及预测结果与测井裂缝对比(下)Fig.4 Attenuation anisotropy-based fracture density section crossing Well A1 (shown above)and comparison between the prediction results and log-based fracture detection(bottom)

然后，分析研究区的裂缝平面分布特征。对裂缝强度数据体进行平面成图，得到裂缝的平面分布规律(图5)。图中左侧色标表示裂缝发育情况，代表各向异性强度，即裂缝密度，无量纲，暖色代表裂缝较为发育;预测的裂缝方向通过玫瑰图来指示(玫瑰图中色标代表百分比，即某一方向的裂缝占该位置目的层段所有裂缝方向的百分比，玫瑰图中的红色指示预测出的裂缝优势方向)。

研究区内发育断层若干条，裂缝的发育区与断层的展布特征关系密切，且在主要断层之间(图5 中黑线范围内)，裂缝尤为发育。同时根据FMI测井资料的裂缝显示，A2 井全井段无裂缝;A3 井在不同深度发育裂缝两条，裂缝不发育;A1，A4 和A5 井裂缝均较为发育，从图中可以看出预测的裂缝平面分布规律与FMI 成像测井的裂缝发育情况吻合较好。研究区裂缝的方向以北东向为主，北北东为辅，裂缝方向受断层走向控制。

综合来看，研究区裂缝以构造缝为主，与井上的认识相符合。根据预测的裂缝平面分布特征，在裂缝发育区的边界位置设定了新的井位SJ1 井(图5)，钻井完成后，在目的层段试油获日产43 t工业油流，从而进一步验证了预测方法的有效性。

3 结论

图5 衰减各向异性预测研究区裂缝方向平面分布特征Fig.5 Plane view of azimuth distribution of fractures predicted based on attenuation anisotropy in the study area

图6 衰减各向异性预测研究区裂缝方向与FMI 井上裂缝方向对比Fig.6 Comparison of fracture azimuth obtained from FMI with those from attenuation anisotropy prediction

1)在利用该方法进行裂缝预测时，方位角的划分非常关键。对叠前纵波地震道集进行方位角的划分时，要注意以下两点:①至少要划分出3 个方位，以保证各向异性椭圆的拟合;②进行划分时要保证各分方位角叠加数据体的能量较为均衡，覆盖次数大致相同，减少由地震数据方位覆盖不均匀而带来的各向异性差异，导致预测结果不准。

2)利用衰减各向异性来预测裂缝，要考虑到AVO 现象对裂缝预测的影响。如果随着方位角的增加能量增大或减小，而同时，随着入射角的增加能量变化情况恰恰相反，即减小或增大，这时的裂缝预测问题将变得更为复杂。

3)在利用纵波方位各向异性进行裂缝预测时，由于Ruger 的公式(1)描述的是单界面HTI 介质下的反射系数变化情况，因此，在进行裂缝预测研究时，该方法主要适用于高角度裂缝的分布规律预测。

致谢:感谢中国地质大学(北京)王彦春教授、中国科学院地质与地球物理研究所白志明副研究员、史小东博士对文章提出的宝贵意见和建议。

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