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印尼C油田三维地质模型的创建与分析

2015-05-09陈景阳胡伟岩赵卫平

油气藏评价与开发 2015年5期
关键词:砂岩断层沉积

陈景阳,胡伟岩,赵卫平,王 涛

(1.中海油研究总院,北京 100028;2.中海油东南亚分公司,印度尼西亚 雅加达 12190)

印尼C油田三维地质模型的创建与分析

陈景阳1,胡伟岩2,赵卫平1,王 涛1

(1.中海油研究总院,北京 100028;2.中海油东南亚分公司,印度尼西亚 雅加达 12190)

印尼C油田为开发后期的老油田,如何进行三维地质模型的建立与运用是现阶段油田挖潜的关键。在层序地层学、沉积学、地质统计学等理论基础上,根据现有岩心、钻井、地震等资料,采用随机模拟方法,建立了精细的构造模型、地质约束下的微相模型和相控储层物性模型。通过地质建模,重新评估了油田采出程度,而沉积微相模型细化了沉积微相展布以及隔夹层分布,进一步明确了河道边缘类微相如决口扇、天然堤以及分布较稳定的隔夹层下部仍存在较高的剩余油潜力。三维地质模型的建立为后期剩余油研究打下了坚实基础。

三维地质模型;沉积相;相控建模;印尼C油田

C油田位于印度尼西亚Java海西北部第三纪形成的Sunda弧后裂谷盆地中[1]。主要目的层是渐新统Ta组的河流相砂岩储层,包含4个中期沉积旋回[2]:上部为曲流河砂岩储层,正旋回,以细砂—粉砂岩为主,分选中等—差,顶部含煤层和粉砂质泥岩互层;储层中下部则为辫状河砂岩储层,以含砾砂岩为主,分布广泛,含薄层洪泛平原泥岩夹层。圈闭类型为大型断鼻构造,控边断层呈北东—南西展布,构造形态宽缓,高点位于构造东南部,主体区断层欠发育,各小层的平面构造形态基本一致。该油田发现于1970年,经过40多年的混合开采,目前已处于开发后期,表现为地层压力低、综合含水率高等特点。现阶段主要任务是充分评估油田的剩余油潜力,为后期挖潜打下基础。

1 关键地质问题和技术流程

剩余油研究的关键任务之一是建立精细的三维地质模型,在精细构造模型、地质约束下的微相模型和相控储层物性模型的基础上(图1),明确控制剩余油分布的关键地质因素如储层中隔夹层的具体分布,为后期剩余油挖潜打下基础。因此,三维地质模型中相控随机模型是地质建模的关键。基于岩心描述的认识成果,明确了研究区内各沉积微相的地质特征。同时在高精度层序地层格架的约束下,运用泥质含量、孔隙度等连续性参数,通过建立不同微相的门槛值得到各单井微相的垂向连续分布,同时运用变差函数及各小层沉积微相平面趋势约束,通过相控建模再现三维立体空间内各小层的沉积微相具体展布。

该方法兼顾了沉积微相地质定性描述或岩相定量建模[3]的优点,在变差函数和地质约束下,运用随机模拟算法,提供了地质模型在一定范围内的几种可能的随机实现,产生了若干等概率的储层结构和属性空间分布模型,而各种模型之间的差别则体现了空间的不确定性。因此,该模型更有助于雕刻河流相储层内复杂的砂体对接关系及其之间的薄隔夹层的展布特征,能更有效地反映由于相带变化或者物性变化造成的储层非均质性,对后期剩余油挖潜更具有指导意义。

图1 三维地质建模流程Fig.1 3D geological modeling flowchart

2 三维地质模型的创建

2.1 精细构造模型

构造模型是相控建模的前提。构造建模包括层位建模和断层建模。断层建模中,断层数据来自于三维地震解释成果,采用一系列线性三点式断层柱来建立断面。三点式断层柱相比两点式而言能最大程度的保留断层倾角信息,减少过多的人为干预,同时避免五点式断层柱运算的复杂性,因此,三点式断层柱更能兼顾地质要求和运算的难易程度。断层模型关键是断面间的交接关系分析以及后续对三点式断层柱平面网格化结果的检验。断层交接关系需要参考断层走向以及主控断层和次要断层之间的交接关系,网格化关键是网格方向的设定,需要综合考虑断层走向及算法的可操作性。速度建模中速度资料需要综合考虑单井时深关系和地震速度谱资料。运用单井计算的单层平均速度模型完成对断层模型和构造图的时深转换,转换后再利用单井分层数据对构造图进一步约束校正,并进行人为检查,去掉畸异值。

由于受地震资料品质限制,目的层Ta顶可全区追踪解释。在目的层顶的构造图基础上(图2),运用来自单井层序地层解释的每个小层等厚图数据来制作其他各小层的构造图。为了提高建模精度,在建模过程中进行高分辨层序地层分析,即应用高分辨率层序地层学原理确定等时界面。研究区将目的层划分为4个中期旋回,22个短期旋回。针对不同层位间地层厚度大小分别设定垂向网格精度,可减小等厚或等比例网格化的随意性,考虑每个小层内垂向砂体或者分割层的厚度,最终使各层垂向精度大约设置为0.5 m,而横向精度在模型初始建立时依据井距大小以及运算速度设置为50 m×50 m,实践证明在属性粗化时该精度能有效区分出垂向各微相的差异性,能更客观高效地反映储层的非均质性以及隔夹层的分布。

图2 目的层顶构造图(Zone1顶)Fig.2 structural map of target layer roof

2.2 地质约束下沉积微相模型

岩心分析成果揭示该区沉积相为河流相储层[2,4],据层序地层学研究成果,从上到下划分为四个中期旋回即Zone1-4,其中Zone1具有曲流河特征,Zone2-4为辫状河特征。Zone1主要发育河道、边滩、决口扇和天然堤及泛滥平原等微相。河道具有典型的正韵律钟形特征,决口扇对应于反旋回的漏斗形特征。砂地比平均约50%~60%,砂岩粒度为细—中砂岩,分选中等,岩心上可见槽状交错层理和爬升层理,河道底部冲刷面清晰可见。Zone2-4主要发育以河道、心滩及洪泛平原等微相。河道和心滩测井曲线以箱形特征为主。河道分布广泛,底部具有冲刷构造,河道间发育薄的洪泛平原泥岩。砂地比为80%~90%,砂岩主要为中—粗砂岩,砾岩常见,之间发育细砂岩、粉砂岩和页岩隔夹层。

传统沉积相解释研究往往限定于某一层位,以定性为主,注重平面上相带的变化规律,考虑本区小层较多,如果逐层进行沉积相描述,势必存在耗时性强、效率低下的缺点,并且不能准确反映各小层沉积微相的垂向过渡关系。而通常的岩相建模基于泥质含量的差异性将岩石划分为三类即砂岩、粉砂岩和泥岩,该方法以定量为主,所建模型缺少地质概念,不能充分反映储层的相控变化规律。为解决上述定性与定量沉积相建模中的矛盾,将各沉积微相进行分类和定量化。将单井相中的河道、边滩和心滩微相划归为一类储层即河道滩坝相砂岩;决口扇、天然堤微相划为另外一类储层即河道边缘相砂岩。根据岩性又将其细化为两个子类,一类是砂岩型边缘相,另一类是粉砂岩型边缘相;第三种微相则为泛滥平原相,主要为泥岩类非储层。将连续变量如泥质含量作为各微相划分的门槛,通过与沉积微相的定性对比分析,泥质含量小于15%通常为河道滩坝相;泥质含量15%~35%为河道边缘相,其中又按照孔隙度是否大于15%划分两个子类,即孔隙度大于15%为砂岩型边缘相,而小于15%为粉砂岩型边缘相;而泥质含量大于35%的为泛滥平原泥岩相。实践证明这种简化既参考了沉积微相的定性特征,同时又参考了岩相建模的优点,即细化和定量了沉积微相,能将两者优点更好地结合在一起,更有利于刻画储层的非均质性。

变差函数是地质统计学的基本工具,在进行沉积相建模之前,先对各小层的不同微相进行变差函数分析,其核心是确定各微相不同方向的变程。本次变差函数分析采用的是上述解释的四种微相,长短变程反映同一种微相内部的变化,搜索半径为其在沉积相图上的最大延展长度,一般认为各种沉积微相主变程的方向与物源方向具有相关性,次变程的方向与主变程方向垂直,垂向变程方向即为默认值0;各类变程的大小可通过不断调整拟合出与实际地质情况相符的变差函数曲线来求取(图3)。变差函数公式为:

式中:γ(h)为变差函数值,h为区域化变量中两采样点之间的间距,N为两采样点间点对数目,Z(xi)为一采样点观测值,Z(xi+h)为与Z(xi)相距h的另一采样点观测值。

图3 河道滩坝相变差函数分析Fig.3 variate difference analysis of river channel bar facies

本模型选取常用的序贯指示算法进行微相模型计算[5],既可以用于离散变量又可以用于离散化的连续变量,最大的优点是可以模拟复杂各向异性的地质现象和连续性分布的极值。对于上述具有连续性分布沉积微相,可根据不同层位不同微相的变差函数建立其各自的各向异性模拟图像。计算的同时利用每小层净砂岩分布轮廓图或者各层沉积微相边界图作为平面约束趋势面进行各沉积微相建模范围的控制。之所以采用上述趋势面进行约束的原因在于一方面能保证更好与井点数据吻合,另一方面能提供沉积趋势,使微相展布与变差函数分析中变程大小或方向的设置相匹配,克服序贯指示模拟不易恢复目标体的几何形态的缺点[6],第三是减少在没有井钻遇时数据的随机性,最终得出各小层在横向上的沉积微相模型(图4)。另外趋势面主要来自单井数据的原因是目的层上部煤岩稳定发育,造成下伏地层的地震分辨率降低,利用地震反演等物探手段雕刻砂体分布变得十分困难。

图4 沉积微相平面分布图(Zone2C顶)Fig.4 Sedimentary microfacies map(top of Zone2C)

2.3 相控储层物性模型

储层建模另一个重要的方面就是建立表征孔隙度、渗透率等储层属性的三维空间分布及变化模型。建立储层参数模型的目的之一就是要通过对孔隙度、渗透率的定量研究,准确界定有利储层的空间位置及其分布范围,同时刻画宏观储层的层间、层内和平面非均质性。在随机建模中,通常把物性参数作为连续型变量处理,连续型变量可采用序贯高斯模拟、模拟退火算法、分形随机域法等随机模拟方法生成更加符合地质规律的物性参数模型[7]。本次储层属性模型建立的思路是应用测井资料解释成果,在构造地层格架模型和沉积微相模型的约束下,在孔隙度和渗透率变差函数分析的基础上,采用序贯高斯模拟算法完成对孔渗物性参数的建模(图5),从而得到储层参数分布的三维数据体。含水饱和度则不能简单利用单井资料,不同年代的钻井因为不同水侵的影响,实钻时的含水饱和度已不再是原始地层含水饱和度,因此采用常用的J函数—Sw关系进行饱和度求取,J函数依赖孔渗模型、原始油水界面,本次J—Sw关系式则主要来自岩心压汞资料,最终通过该关系式计算可得到整个油田的含水饱和度模型。

图5 储层物性平面分布图(Zone2C顶,左为孔隙度,右为渗透率)Fig.5 Reservoir property map(top of Zone2C,left:porosity,right:permeability)

3 地质模型的分析

在上述三维地质模型的基础上,基于孔隙度模型可以计算净毛比参数,之后可通过计算岩石毛体积、净毛比、孔隙度、含水饱和度和原油体积系数等参数计算原始地质储量[8]。根据油田历年产量数据,现今油田采出程度约为36%,参考周边油田40%的采收率,显示该油田仍然有一定的潜力可挖。

通过三维微相和物性模型,平面上可以直观显示各小层的微相展布特征和砂体连通性、侧向尖灭以及物性的变化情况等。通过垂直剖面或过井剖面则可以观察储层参数的井间变化、砂体的井间连通关系、隔夹层分布以及储层层间的非均质性等(图6)。砂体受沉积微相的控制作用明显,具体来说,河道滩坝相砂体在平面展布、连通性和物性等方面均优于其它微相砂体。结合单井生产资料,可以发现河道、边滩和心滩等微相砂体受水洗程度高,而河道边缘类微相如决口扇、天然堤等则存在剩余油。另外在分布较稳定的隔夹层下部如Zone1旋回内还存在较高的剩余油潜力。

图6 沉积相(左)和孔隙度(右)剖面图Fig.6 Profile of sedimentary facies(left)and porosity(right)

4 结论

通过对印尼海上C油田精细三维地质模型的建立,对海外尤其是海上处于开发后期老油气田的剩余油研究具有借鉴意义。在前期地质和物探研究的基础上,建立了精细的构造模型,并充分考虑沉积微相和岩相的解释成果,建立了受地质约束的沉积微相模型,以及相控下的储层物性模型。利用该模型重新评估了油田采出程度,细化了沉积微相的展布以及隔夹层分布,进一步明确了河道边缘类微相如决口扇、天然堤以及分布较稳定的隔夹层下部仍存在较高的剩余油潜力。通过精细三维地质模型的建立为后期剩余油研究打下了坚实的基础。

[1]刘新颖,邓宏文,王红亮,等.印尼Sunda盆地裂陷期层序地层与沉积充填特征[J].沉积学报,2009,27(2):280-288.

[2]胡咏,于兴河,胡光义,等.印尼C油田储层层序地层分析与沉积相研究[J].中国海上油气,2006,18(1):17-21.

[3]裘怿楠.储层地质模型[J].石油学报,1991,12(4):55-262.

[4]于兴河.碎屑岩系油气储层沉积学[M].北京:石油工业出版社,2002:18-225.

[5]于兴河,李剑峰.碎屑岩系储层地质建模与计算机模拟[M].北京:地质出版社,1996:1-275.

[6]吴胜和,张一伟,李恕军,等.提高储层随机建模精度的地质约束原则[J].石油大学学报:自然科学版,2001,25(1):55-58.

[7]段天向,刘晓梅,张亚军,等.Petrel建模中的几点认识[J].岩性油气藏,2007,19(2):102-107.

[8]高博禹,孙立春,胡光义,等.基于砂控地质建模和MonteCarlo模拟的储量评价方法[J].中国海上油气,2009,21(2):109-112.

(编辑 严骏)

Establish and analysis of 3D geological model of C oil field in Indonesia

Chen Jingyang1,Hu Weiyan2,Zhao Weiping1and Wang Tao1
(1.CNOOC,Beijing 100028,China;2.Southeast Asia Company of CNOOC,Djakarta 12190,Indonesia)

It has been proven that C oilfield in Indonesia is at the late stage of development.How to build a subtle reasonable threedimensional geological model is the major job at the present stage of remaining oil study.According to the core,wells and seismic data,the subtle structure model,geological constrained microfacies model and facies-constrained property model were established by using the stochastic simulation method at the theory of stratigraphy,sedimentary and geostatistics.By the geological model,the recovery degree was reappraised.Meanwhile,the distribution of the sedimentary microfacies and the interlayer were detailed by sedimentary microfacies to further indicate that potential of remaining oil existed at some microfacies like crevasse fan,levee and some sands under the regional interlayer.The establish of 3D geological model laid a foundation for the studying of the remaining oil distribution.

3D geological model,sedimentary facies,facies-constrained stochastic modeling,C oil field in Indonesia

TE343

:A

2015-04-17。

陈景阳(1981—),男,工程师,硕士,油气成藏研究。

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