基于地震物理模拟的碳酸盐岩溶洞储层流体识别

徐 超,狄帮让,魏建新

(1.中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,北京102249;2.中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室,北京102249)

塔里木盆地碳酸盐岩溶洞型储层地震响应常表现为“串珠状”反射。传统上,针对“串珠状”反射开展的钻探工作大都取得了成功。然而,溶洞流体分布规律十分复杂,针对“串珠状”反射的钻井除了钻遇油气外,还会钻遇水层,简单地针对“串珠状”反射进行油气勘探开发已经不能满足油田高效建产的要求。因此,有效识别溶洞储层的流体充填性质,对于指导碳酸盐岩油气勘探开发具有十分重要的现实意义。

对于含油气储层的流体识别,许多学者进行了大量研究,尤其在砂岩储层中,许多技术方法已被广泛应用,如LMR技术[1]、流体因子ρf[2]、高灵敏度的流体因子[3]等方法。然而,针对碳酸盐岩储层的流体识别尚处于探索研究阶段,地震物理模拟技术已被应用于碳酸盐岩溶洞储层充填流体的地震响应特征研究。王立华等[4]研究了充填物对孔洞模型地震响应特征“串珠状”反射振幅、频率等属性的影响及规律;赵群等[5]通过缝洞物理模型实验观测,发现溶洞被油或气充填时,振幅随偏移距增大而衰减明显;唐志远等[6]利用一个包含不同尺寸和充填物孔洞的物理模型,对溶蚀孔洞体积定量雕刻的影响因素进行了讨论;Sun等[7]将基于频率的AVO反演技术应用于碳酸盐岩溶洞储层并进行了流体识别分析。这些研究成果为碳酸盐岩溶洞储层流体识别提供了理论基础,而基于物理模拟数据处理分析实现流体识别的研究文献目前尚不多见。

针对碳酸盐岩溶洞储层流体识别问题,我们利用一个含油、气、水溶洞物理模型的地震模拟采集资料,通过叠前反演获得多种弹性参数属性,对各弹性参数属性分别进行两两交会,并进行流体异常分析,实现对充填油、气、水溶洞的识别,以期为碳酸盐岩溶洞储层流体识别的方法研究与应用提供参考依据。

1 含流体溶洞模型地震物理模拟

碳酸盐岩储层中不同溶洞尺度范围的变化较大,小至毫米级,大到百米级。针对碳酸盐岩溶洞储层的正演研究,主要采用简化等效的方法,将地层中千姿百态的溶洞抽象简化为简单的几何图形,如球形洞、方形洞、圆柱洞等[8]。尽管实际地层中直径10m以上的溶洞很少,但大量裂缝、孔洞聚集的溶洞区往往大于10m,有的甚至大至几百米。由于溶洞储层埋深较深(以塔里木盆地碳酸盐岩溶洞型储层为例，其埋深大于5300m),以及物理模型制作工艺的限制,模型与模拟实际地层尺寸的比例选为1∶10000较为合适。实验室模型制作溶洞最小尺度为0.5mm左右,相当于实际中直径5m的溶洞。据此设计并制作了分别含有油、气、水的溶洞物理模型,如图1所示。

由图1a可见,模型的第3层为溶洞储层,高速围岩中均匀放置6个等直径3mm(模拟直径30m的溶洞)的管状水平洞(图1b),从左至右溶洞编号分别为①,②,③,④,⑤,⑥;第2层为上覆层;第5层为基座有机玻璃板;第1,4,6层为水层。各层速度参数如图1中的标注。其中溶洞①,②,③分别充填气体(空气)、水和机油(粘度要大些),对应的速度分别为340,1480,1520m/s;溶洞④,⑤,⑥由固体混合物充填(不在本文研究范围内,这里不予论及)。制作完成的模型实物长×宽×高=758.1mm×358.0mm×112.1mm。

将制作好的模型放入水槽中,采用三维地震物理模型数据采集系统进行模拟野外地震采集,沿图1b中模型中部的虚线进行二维观测,获得超声地震数据。图2为物理模型采集数据第20炮单炮记录。从图2中可以看出,原始数据具有较高的信噪比,模型中各反射界面清晰可见,而且在目的层顶、底界面反射同相轴T2与T3之间,存在较明显的非双曲线形态的同相轴,为溶洞绕射波。

图1 溶洞物理模型示意图解a 剖面示意图解; b 俯视示意图解

图2 溶洞物理模型模拟采集数据第20炮单炮记录

2 溶洞模拟数据的流体识别分析

与叠后地震数据相比,叠前地震数据富含地下介质的岩性信息和流体信息,因此被广泛应用于储层岩性预测与流体识别研究。AVO技术与叠前反演技术是常用的储层流体检测手段。我们综合应用叠前AVO反演与叠前同步反演,针对碳酸盐岩溶洞储层物理模型中流体充填的溶洞①,②,③,进行基于模拟数据的流体识别分析。

2.1 含不同流体溶洞的AVO响应特征

碳酸盐岩溶洞的地震反射以绕射波的形式出现。AVO分析在共反射点(CRP)道集上进行。为了使溶洞绕射波收敛,对物理模型采集数据进行了叠前时间偏移处理,基于偏移归位后的数据才能进行正确的AVO分析[9-10]。图3为物理模拟数据的3个叠前CDP道集(CDP165,CDP166,CDP167),其中图3a为叠前时间偏移前的原始数据经动校正后的CDP道集,可见溶洞绕射波比较明显,反射能量较弱;图3b为叠前时间偏移后的CDP道集,可以看出,虽然仍有少量残留的溶洞绕射波,但溶洞反射能量相对得到加强,溶洞绕射波总体上被收敛归位。

图3 物理模拟数据叠前时间偏移前(a)、后(b)的3个CDP道集

基于叠前时间偏移处理后的叠前数据,从对应不同流体充填溶洞中心点处的CDP道集中提取AVO曲线,结果如图4所示。由图4可见,充填不同流体(气、油、水)溶洞的AVO响应各不相同,这为区分气、油、水提供了理论基础。由于气与油、水的性质差异较大,因此含气溶洞AVO曲线也与含油、水溶洞AVO曲线差异较大,可以较好地将气区分开来。

图4 充填不同流体(气、油、水)溶洞物理模拟数据的AVO曲线

2.2 叠前AVO属性反演P-G交会分析

AVO技术是一种典型的建立在叠前地震数据基础上的地震技术。Ostrander[11]首先提出利用反射系数随入射角的变化识别“亮点型”含气砂岩,标志着AVO技术的出现。描述平面波在水平界面反射和透射的Zoeppritz方程是AVO的理论基础,然而由于其表达式复杂,无法直接用于AVO分析。Shuey[12]对Zoeppritz方程进行了简化,首次提出了反射系数的AVO截距与梯度的概念,其表达式为

(1)

式中：R为反射系数;θ为入射角;P为AVO截距;G为AVO梯度。

通过分析振幅随偏移距的变化进行岩性和流体识别,交会分析是AVO异常分析的主要技术手段[13]。联合AVO截距与梯度,通过交会分析可知,当岩层为泥岩或含水砂岩时,交会图中截距与梯度变化趋势基本呈线性关系,称为背景趋势。偏离这个背景趋势即为烃类流体异常。关于流体异常的分析,Castagna[14]指出,含气砂岩通常比含水砂岩具有更小的截距(P)与梯度(G),因此其趋势线偏离过原点的背景趋势线向下偏移。

在叠前时间偏移处理的基础上,对物理模拟地震数据进行AVO属性反演,获得截距P剖面、梯度G剖面和PG属性剖面。图5展示了3个充填不同流体溶洞范围内模拟数据的PG属性剖面。如图5所示,在PG属性剖面上,各溶洞处的地震响应并未被收敛为溶洞形态,而是仍有较好的“串珠”形态,PG数值有正有负,正、负与“串珠”的“波峰”、“波谷”对应。通过对P和G进行交会分析,可以在交会图上进行流体异常分析,进而对流体进行识别。

图5 充填不同流体溶洞物理模拟数据的PG属性剖面

与常规储层不同,由于溶洞储层在反演剖面上特有的“串珠”形态,其“波峰”、“波谷”出现在P-G交会图中关于原点对称的两个象限。由于“串珠”的“波峰”、“波谷”均是溶洞的反映,因此两个象限的分析是等效的,只对其中一个象限的点进行分析即可。

图6为不同流体充填溶洞①,②,③范围物理模拟数据的P-G交会分析结果。由图6可知,溶洞处异常点分布在两个象限：第Ⅱ象限与第Ⅳ象限,这里只对第Ⅱ象限的点进行分析。其中,色标表示CDP范围,根据色标划分出3个区域：区域1、区域2与区域3,即分别对应含气、含油、含水溶洞的数据点。根据Castagna提出的流体异常相关理论,烃类流体异常区域与含水相比,偏离背景趋势线更多,向下偏移,且含油的情况介于含气与含水之间,据此即可对上述3个区域进行区分：区域1应该为气充填;区域2应为油充填;而区域3应为水充填。将上述划入气、油、水区域的数据点投影到反演剖面中,结果如图7所示。从图7中可以看出,气、油、水数据点重叠较少,三者被很好地区分开来。图7识别结果与物理模型实际情况相符,说明P-G交会分析用于碳酸盐岩溶洞储层流体识别是可行的。

图6 溶洞①,②,③范围物理模拟数据AVO属性反演的P-G交会分析结果

图7 含不同流体溶洞模拟数据的P-G交会点分区域投影到反演剖面中的结果

2.3 叠前同步反演弹性参数属性交会分析

自Connolly[15]提出弹性阻抗概念以来,振幅随入射角变化(AVA)和弹性阻抗反演技术得到了较大的发展和应用[16-17]。Ozdemir等[18]提出了利用AVO信息进行弹性参数同步反演的思路。通过叠前同步反演可同时获得纵、横波波阻抗,纵横波速度比,泊松比等多种弹性参数。与单纯应用纵波阻抗相比,纵、横波阻抗等属性联合应用可提高储层流体的识别精度[19]。叠前同步反演技术被成功应用于含气储层的流体识别研究[20-21]。

Goodway等[1]提出了LMR技术用于流体识别,将λρ,μρ称为流体因子,其表达式为

式中：IP为纵波阻抗;IS为横波阻抗。根据(2)式、(3)式即可由纵、横波阻抗获得λρ,μρ。由于横波不在流体中传播,所以横波速度对流体不敏感,与其相对应的第二拉梅系数μ对流体也不敏感;纵波波阻抗IP比横波波阻抗IS对流体更敏感,所以与其相对应的第一拉梅系数λ对流体敏感。储层含油气往往对应λρ低值,而μρ对含流体不敏感。

在对物理模拟数据进行叠前时间偏移处理后,通过叠前同步反演及LMR转换,获得纵、横波波阻抗,纵横波速度比,拉梅常数,泊松比等多种弹性参数,它们均可作为流体因子用于识别流体。图8为叠前同步反演获得的纵波阻抗ZP,横波阻抗ZS,泊松比σ,纵横波速度比vP/vS,LMR参数λρ和μρ等弹性参数属性剖面。从图8中可以看出,上述各属性值在气、水、油充填的溶洞①,②,③处有差异,说明它们可以用于识别不同充填流体。

流体识别的目的是将含水和含气的情况区分开来,因此流体识别因子对不同流体应表现出明显的差异。图8中几种属性可以定性的区分油、气和水,例如在纵波阻抗ZP、泊松比σ剖面中,不同溶洞“串珠”中心部分的值有明显差异,但由于其值有部分重合,因此单独的属性不能准确地区分油、气和水。与单一属性相比,两两属性的交会分析可以有效地区分不同流体。图9为上述各弹性参数属性两两交会图,用椭圆线划分出不同的油、气、水范围,红色椭圆内为气,蓝色椭圆内为水,黑色椭圆内为油。

图8 物理模拟数据叠前同步反演获得的多种弹性参数属性剖面a 纵波阻抗ZP; b 横波阻抗ZS; c 泊松比σ; d 纵横波速度比vP/vS; e λρ; f μρ

对比图9中各交会图可以发现,在ZP-σ交会、λρ-vP/vS交会、ZP-λρ交会图中,对应油、气、水的数据点分布范围有明显的重叠,因此不容易实现油、气、水识别;而ZS-σ交会、μρ-σ交会、λρ-σ交会图中,油、气、水的数据点范围几乎没有重叠,比较容易区分油、气、水。因此,我们将ZS-σ交会、μρ-σ交会、λρ-σ交会作为最佳的流体识别因子组合进行流体识别。

将上述ZS-σ交会、μρ-σ交会、λρ-σ交会图中圈出的对应油、气、水区域的数据点投影到反演剖面中,结果如图10所示。从图10中可以看出,μρ-σ交会图(图10b)中油、气、水范围几乎没有重叠,识别效果最好;而对于ZS-σ交会、λρ-σ交会,虽然仍有部分重叠,但总体上仍可很好地区分气、油、水。此外,由于充填气的溶洞①与围岩阻抗差较大,绕射严重,无法使其完全收敛,但这不影响通过交会分析进行流体识别的结果。上述3组交会分析结果均能明确识别出溶洞1为气充填,溶洞2为水充填,溶洞3为油充填。这与物理模型中实际溶洞流体充填情况相吻合,正确实现了流体识别。

图9 物理模拟数据叠前同步反演获得的弹性参数属性交会分析结果a λρ-σ交会; b λρ-vP/vS交会; c ZS-σ交会; d ZP-σ交会; e μρ-σ交会; f ZP-λρ交会

图10 弹性参数属性交会点分区域投影到反演剖面中进行流体识别的结果a ZS-σ交会点分区域投影; b μρ-σ交会点分区域投影; c λρ-σ交会点分区域投影

3 结束语

基于含油、气、水溶洞物理模型数据的研究分析表明,针对碳酸盐岩溶洞储层,通过叠前反演获得各种弹性参数属性,对其分别进行两两交会分析,可以实现对充填不同流体溶洞的识别。其中,P-G交会、ZS-σ交会、μρ-σ交会、λρ-σ交会等可以较好地区分不同流体,因此它们均可以用于碳酸盐岩溶洞储层流体识别。而在ZP-σ交会、λρ-vP/vS交会、ZP-λρ交会识别油、气、水效果较差,不宜用于碳酸盐岩溶洞储层流体识别。这一认识为碳酸盐岩溶洞储层流体识别的方法研究与应用提供了参考依据。

然而,理想化的纯流体充填溶洞物理模型与实际碳酸盐岩溶洞储层有着很大的差异,且超声频段的物理模型实验(主频300kHz左右)与实际地震资料采集(主频通常为20～30Hz)存在极大的频率差异,这些差异决定了地震物理模型实验的局限性。所以,本文获得的结论只是定性的认识,这一点有待在地震物理模拟技术的不断进步中进一步深化研究。

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