莺歌海盆地中深层高温高压河道砂岩储层含气性检测新方法

刘明全　肖　为　冯全雄　朱美娟

1.中国地质大学（武汉）　2.中国海洋石油国际有限公司3.中海油能源发展工程技术分公司物探技术研究所



莺歌海盆地中深层高温高压河道砂岩储层含气性检测新方法

刘明全1,2肖为3冯全雄2朱美娟3

1.中国地质大学（武汉）2.中国海洋石油国际有限公司3.中海油能源发展工程技术分公司物探技术研究所

刘明全等.莺歌海盆地中深层高温高压河道砂岩储层含气性检测新方法.天然气工业，2016,36(6):30-35.

摘 要莺歌海盆地中深层河道砂岩含气储层受高温高压和强非均质性等地质条件的影响，导致其AVO地震响应特征类型多变，利用常规的P（AVO拟合截距）、G（AVO拟合斜率）、P×G、P + G等属性已不能有效识别该区储层的含气范围，亟待寻找适合该地区的、有效的储层含气性检测方法。为此，通过基于Shuey近似公式的单井AVO正演模拟技术和基于蒙特卡洛随机正演的AVO模拟技术，探讨了该区含气储层的AVO类型和含气性检测方法。研究结果显示，该区含气砂岩表现为第Ⅰ、第Ⅲ、第Ⅳ等3 类AVO地震响应特征；然后提出采用标量泊松比反射率属性作为该区含气性检测的敏感属性因子，并模拟计算出了标定系数，进而得到了新的储层含气性检测方法。现场应用效果表明：①新方法预测结果与实际钻井结果相吻合；②新方法的运用效果明显优于常用的P、G、P×G、P + G等流体敏感属性因子；③有效应用新方法的关键在于储层AVO地震响应特征研究、敏感参数筛选和标定系数计算。结论认为，新方法在该区具有较好的推广应用价值。

关键词莺歌海盆地河道砂岩高温高压储集层含气性检测方法标量泊松比反射率随机正演AVO反演

AVO技术使用叠前地震反射振幅的变化来预测储层内流体的响应，在从油气定性预测到定量预测过程中起到了关键的作用。但是AVO技术只在世界的某些领域是成功的，而在许多情况下并不成功。究其原因：这些失败并不是AVO技术本身的失败，而是错误使用该项技术所导致的失败[1]。

莺歌海盆地中央坳陷发育了大量呈串珠状排列的、由泥和热流体幕式上侵活动而形成的“泥—流体底辟构造”，造成该区中深层为异常高温高压区。无论从烃源条件还是圈闭条件的角度去比较，底辟带中深层异常高温高压区都是盆该地大气田的有利勘探目标。该盆地中央坳陷带某区(本文的研究区)三面临陆，盆缘河流众多，具有东（海南隆起）、西（昆嵩隆起）、西北（红河）等多个方向的物源供应。多期河道砂岩发育且相互切割、叠置，呈现出复杂的分布格局，储层纵、横向变化剧烈。该区围岩与储层之间的泊松比关系影响着储层顶面的AVO类型，随着河道砂岩储层泥质含量、物性、厚度以及含水饱和度等诸多因素的变化，含气储层的AVO类型存在着较大的不确定性。高温高压导致地层速度发生反转，速度随压力的变化而变化，进一步导致了该区含气AVO类型的复杂性，增加了AVO技术的应用难度，常规的AVO属性已不能有效识别该区储层的含气性[2-3]。为此，必须寻求新的含气性检测方法。

1　AVO技术和随机正演AVO模拟技术的基本原理

1.1AVO技术

AVO技术的理论基础是，当入射角为零时，只有反射纵波；当入射角不为零时，则会产生反射纵波、反射横波、透射纵波和透射横波，其振幅与入射角的关系可用Zoeppritz 方程来描述。AVO分析技术的理论基础为Zoeppritz方程以及有关的近似公式（以下简称近似式），其中Aki近似式、Richards近似式、Shuey近似式在油气识别中最为常用，Shuey近似式可以表示为[4-5]：

式中R(θ)表示地震反射系数，θ表示入射角；P表示AVO拟合截距，即零炮检距处的反射系数；G表示AVO拟合斜率，即振幅随入射角θ变化的比例系数。依据Shuey近似式可以得到P（或A）和G（或B）的属性，即截距和梯度。

当砂岩中含有不同流体时，所获得的AVO 截距和梯度也不同，根据储层阻抗与围岩阻抗的相对高低关系及振幅随偏移距的变化情况，可以将AVO分为4类（I～Ⅳ）[6-7]（图1）。

图1　AVO类型示意图

研究区内最常见的为第Ⅲ类AVO异常，这类含气砂岩的波阻抗低于上覆介质的波阻抗，一般属于压实不足和未固结（或未完全固结）的砂岩。当砂岩中含气时，纵波速度会明显降低，含气层的泊松比较小，与围岩的泊松比之差大多在0.2～0.3之间，砂岩顶面的地震反演特征表现为全部反射系数为负值，包括法线入射在内，所有入射角都有较高的反射系数，其绝对值稳定地增加，在叠加剖面上很容易看到这类砂岩形成的亮点异常（图2）。对于常见的第Ⅲ类AVO异常，通过AVO分析得到截距和梯度属性后，可以根据衍生的AVO属性，如P×G、P + G等刻画这类含气异常[8]，对于复杂的AVO类型，则需要采用其他的AVO属性。笔者通过正演模拟分析，采用了更有针对性的标量泊松比反射率属性。

图2　第Ⅲ类AVO的理论CDP角度道集

1.2随机正演AVO模拟技术

利用测井曲线建立蒙特卡洛随机正演模型（图3）,表征泥岩的指标有：纵波速度、横波速度和密度；表征砂岩的指标有:盐水模数、盐水密度、气模数、气密度、油模数、油密度、基质模数、基质密度、干燥岩石的模数、渗透率、孔隙度、页岩模数、水饱和度及厚度。

图3　蒙特卡洛随机正演模型

指定目标层深度(该深度经测试已知其含油气性)，即利用某井的测井曲线和油气显示情况来建立一个蒙特卡洛模型，泥岩的纵波速度和密度由测井曲线求得，泥岩的横波速度可由Castagna等式计算得出，其中泥岩的密度可由测井曲线得出一个平均值和变化范围（图4）,每个参数都遵循如图4所示的分布规律。砂岩的盐水模数、盐水密度、气模数、气密度、油模数、油密度、基质模数、干燥岩石的模数和孔隙度参数等都可由测井曲线计算求得,也遵循图4的分布规律[9-10]；页岩模数、渗透率和厚度均由岩石物理学定义为均匀分布。

图4　泥岩密度分布图

模型建立完毕后，便采用AVO正演模拟技术模拟得到相应的合成记录。AVO 正演模拟的理论基础是：当入射角为零时，只有反射纵波；当入射角不为零时，则会产生反射纵波、反射横波、透射纵波、透射横波，其振幅与入射角的关系可用Zoeppritz 方程近似式（式2）来描述[11-12]。

式中R(θ)表示地震反射系数；vP表示纵波速度，m/s；vS表示横波速度，m/s；ρ表示密度，g/cm3；θ表示入射角，（º）。

当砂岩中含有不同流体时，所获得的AVO截距和梯度也不同，可根据AVO模型的流体替换理论确定其截距和梯度。首先根据储集层岩石的矿物成分和所含流体饱和度不同，利用Biot-Gassman 流体替换理论，计算纵、横波速度和密度变化情况；然后用不同流体饱和度替换结果合成AVO道集模型，并对道集模型进行AVO分析处理，分别求得模型对含油砂岩、含气砂岩和含水砂岩的对应响应，对以上过程进行多次重复，即获得了多个点的截距—梯度交汇图[13-16]。

2　AVO模拟求取标量泊松比反射率的标定系数

2.1基于Shuey近似式的单井AVO正演

地震振幅与炮检距关系正演理论模型研究在AVO技术中占有很重要的位置，可以研究本地区主要目的层AVO的类型，分析利用AVO技术寻找油气的可能性。根据已有测井资料，利用基于Shuey近似公式进行单井AVO正演模拟，模拟结果表明，在高温高压区河道砂岩储层中，含气储层的顶面表现为多种类型的AVO异常，如图5所示，其中A井和B井的含气砂岩顶面均为波谷，分别表现为第Ⅲ和第Ⅳ类AVO异常，而C井含气砂岩顶面均为波峰，表现为第Ⅰ类AVO异常。单井正演模拟结果说明，在研究区高温高压的地质条件，以及研究区河道砂非均值性强的特点，导致了含气AVO类型的复杂性，常规的用于识别第Ⅲ类AVO含气异常的P、G、P×G、P + G等属性并不适用。

2.2随机正演AVO模拟及分析

为了系统全面的了解研究区含气储层的AVO类型，以及储层含气与含水在AVO属性上的差异性，开展了随机正演AVO模拟分析工作。利用已有的测井数据建立了如图3所示的蒙特卡洛随机正演模型，应用从实际地震数据提取的子波正演模拟储层顶界面的反射地震道集；然后提取储层顶面的P和G属性，对P和G进行归一化之后产生P和G交汇的散点图；根据散点图分析本区储层顶面所有可能的AVO类型及P和G交汇点随储层物性及流体的变化规律。

随机正演AVO模拟得到气、油、水三态在PG量版上的分布如图6所示，从量版中可以看出，气和水是可以很好的分开的，这为利用AVO反演进行流体预测提供了可能。进一步分析表明，研究区含气储层顶面的AVO类型主要为第Ⅲ和第Ⅳ类，同时也可能出现少量的第Ⅰ类和第Ⅱ类。其中，随着孔隙度的增加，AVO类型从第Ⅰ类逐渐变化到第Ⅳ类，含气储层顶面的AVO类型主要为第Ⅲ类和第Ⅳ类。同时可以发现，在P和G交汇图上，储层含水和含气分布为不同的条带，储层含气之后会明显偏离含水条带，这种偏离特性可以用公式（3）表述。

图5　单井AVO模型正演

图6　AVO随机正演模拟P和G交汇图

式中SPR（Scalar Poisson’s Ratio）表示标量泊松比，其属性即为标量泊松比反射率，其获取关键是标定系数α和β的确立。笔者通过随机正演AVO模拟获得研究区的α为0.894 4、β为0.447 2。随机正演AVO模拟结果表明，储层含气之后会出现P和G的交汇点偏离含水条带，在SPR属性上即表现为低的异常值。

3　标量泊松比反射率的应用

通过随机正演AVO模拟得到含气识别的敏感属性为标量泊松比反射率，同时得到了该敏感属性的标定系数。笔者对比分析了标量泊松比反射率属性与常规AVO属性识别含气性的效果，图7为AVO分析得到的P×G属性和标量泊松比反射率属性识别含气效果的对比图。图7中F井已钻遇气层，图中红色条带表征气层的分布范围。对比发现，常用的P×G属性主要反应了第Ⅲ类AVO含气异常的分布范围，而难以反应第Ⅳ类AVO含气异常，标量泊松比反射率属性可以同时将第Ⅲ类和第Ⅳ类AVO含气异常都刻画出来，与实际钻进情况吻合更好。也由此说明，利用该属性在该研究区识别储层含气性具有一定的优势。

针对莺歌海盆地高温高压区中深层河道砂的地质特点，采用标量泊松比反射率属性识别含气异常的分布范围。图8为AVO反演得到的P和G的属性，以及根据随机正演AVO模拟结果计算得到的标量泊松比反射率属性。图8中红色条带为低标量泊松比反射率属性异常区，指示含气范围。AVO反演过程不需要测井属性的参与，反演结果完全来自于地震数据。因此井数据对反演结果是最好的验证条件。在研究区L井处，钻遇的气层对应明显的低标量泊松比反射率值，而水层则没有低值异常表现，说明该属性能有效的识别含气异常。

图7　不同敏感属性含气识别效果对比图

图8　过L井标量泊松比反射率属性剖面图

4　结　论

在莺歌海盆地中深层，受高温高压以及河道砂岩储层纵、横向剧烈变化等地质因素的影响，储层含气后AVO类型复杂多变，正演表明含气储层顶面的AVO类型主要为第III和第Ⅳ类，同时也可能出现第Ⅰ类和第Ⅱ类AVO特征。这就增加了应用AVO方法识别含气的难度，导致常规的P×G等AVO属性识别含气效果不理想。针对该难点，笔者基于已有的测井资料，通过随机正演AVO模拟方法，分析储层含气与含水在P和G属性交汇图上的分布规律及其差异性，并通过正演模拟获得了标量泊松比属性的标定系数，进而应用标量泊松比属性识别含气异常。对比分析后认为，在该研究区标量泊松比属性识别储层含气性的效果要明显优于常用的P×G等流体敏感因子，前者的预测结果与实际钻进情况相吻合。结论认为，该方法具有较好的推广价值。

参考文献

[1]Avseth P,Mukerji T,Mavko G.定量地震解释[M].李来林译.北京：石油工业出版社，2009：124-125.Avseth P,Mukerji T,Mavko G.Quantitative seismic interpretation[M].Li Lailin trans.Beijing: Petroleum Industry Press,2009:124-125.

[2] 裴健翔,于俊峰,王立锋,郝德峰,刘峰.莺歌海盆地中深层天然气勘探的关键问题及对策[J].石油学报,2011,32(4): 573-578.Pei Jianxiang,Yu Junfeng,Wang Lifeng,Hao Defeng,Liu Feng.Key challenges and strategies for the success of natural gas exploration in mid-deep strata of the Yinggehai Basin[J].Acta Petrolei Sinica,2011,32(4): 573-578.

[3] 王振峰,裴健翔.莺歌海盆地中深层黄流组高压气藏形成新模式——DF14井钻获强超压优质高产天然气层的意义[J].中国海上油气,2011,23(4): 213-217.Wang Zhenfeng,Pei Jianxiang.A new accumulation model of high pressure gas in Huangliu Formation of the middle-deep interval in Yinggehai Basin: The significance of discovering a good-quality gas pay with overpressure and high production in Well DFl4[J].China Offshore Oil and Gas,2011,23(4): 213-217.

[4] 冯全雄,黄兆林,万欢,赵皓,杨平华,姚惠娟.利用多元地震属性反演与分析技术综合预测南海M油田有利储层[J].中国海上油气,2008,20(3): 166-169.Feng Quanxiong,Huang Zhaolin,Wan Huan,Zhao Hao,Yang Pinghua,Yao Huijuan.Using techniques of multiple seismic attribute inversion and analysis to comprehensively predict favorable reservoirs in M oilfield， South China sea[J].China Offshore Oil and Gas,2008,20(3): 166-169.

[5] Shuey RT.Amplification of the Zoeppritz's equations[J].Geophysics,1985,50(4): 609-614.

[6] Russell BH,Hedlin K,Hilterman FJ,Lines LR.Fluid-property discrimination with AVO: A Biot-Gassmann perspective[J].Geophysics,2003,68(1): 29-39.

[7] 马光华,刘怀山,蒋成刚.大庆葡南地区AVO烃类检测应用研究[J].海洋地质动态,2007,23(1): 27-30.Ma Guanghua,Liu Huaishan,Jiang Chenggang.Application study of AVO hydrocarbon detection in Daqing Punan area[J].Marine Geology Letters,2007,23(1): 27-30.

[8] 赵皓,冯全雄,黄兆林,杨平华.基于吸收滤波与AVO技术的地震烃类检测技术[J].天然气工业,2007,27(10): 46-48.Zhao Hao,Feng Quanxiong,Huang Zhaolin,Yang Pinghua.The hydrocarbon detection technique based on absorption filtering and AVO method[J].Natural Gas Industry,2007,27(10): 46-48.

[9] 梁立锋,冯全雄,万欢,肖为,刘秀娟.AVO流体反演技术在惠州某区的应用[J].工程地球物理学报,2010,7(5): 548-553.Liang Lifeng,Feng Quanxiong,Wan Huan,Xiao Wei,Liu Xiujuan.Application of AVO fluid inversion technology in an area of Huizhou[J].Chinese Journal of Engineering Geophysics,2010,7(5): 548-553.

[10] 李艳玲.AVO叠前反演技术研究[J].大庆石油地质与开发,2006,25(5): 103-105.Li Yanling.Study on AVO pre-stack inversion technology[J].Petroleum Geology & Oil Field Development in Daqing,2006,25(5): 103-105.

[11] 谢春临,扈玖战,王金伟,那晓敏,程明君.松辽盆地敖南地区浅层气的AVO响应和识别[J].大庆石油地质与开发,2011,30(2): 158-162.Xie Chunlin,Hu Jiuzhan,Wang Jinwei,Na Xiaomin,Cheng Mingjun.AVO response and identification of shallow gas reservoir in Aonan area,Songliao Basin[J].Petroleum Geology & Oil Field Development in Daqing,2011,30(2): 158-162.

[12] 冯全雄,黄兆林,薛会,徐波,万欢.深盆气地震特征及预测方法[J].石油天然气学报,2007,29(6): 69-73.Feng Quanxiong,Huang Zhaolin,Xue Hui,Xu Bo,Wan Huan.Basin centered gas seismic characters and predicting methods[J].Journal of Oil and Gas Technology,2007,29(6): 69-73.

[13] 尹川,顾汉明.AVO流体指示因子的敏感性分析[J].工程地球物理学报,2005,5(1): 85-88.Yin Chuan， Gu Hanming.The sensitivity analysis of AVO fluid factors[J].Chinese Journal of Engineering Geophysics,2005,5(1): 85-88.

[14] 李少达,鲁红英,李显贵.AVO技术在新场气田须家河组储层研究中的应用[J].天然气工业,2008,28(3): 54-55.Li Shaoda,Lu Hongying,Li Xiangui.Application of AVO technique to study on Xujiahe Formation in Xinchang gas field[J].Natural Gas Industry,2008,28(3): 54-55.

[15] 巫芙蓉,李亚林,王聃,陈浩凡,姚明伟.AVO属性在致密砂岩储层流体检测中的应用[J].天然气工业,2011,31(5): 55-57.Wu Furong,Li Yalin,Wang Dan,Chen Haofan,Yao Mingwei.Application of AVO attribute to the detection of tight sandstone reservoirs[J].Natural Gas Industry,2011,31(5): 55-57.

[16] 孙鹏远,孙建国,卢秀丽.PP波AVO多属性交绘图分析[J].天然气工业,2004,24(2): 44-46.Sun Pengyuan,Sun Jianguo,Lu Xiuli.Multiple attribute crossplot analysis of PP wave AVO[J].Natural Gas Industry,2004,24(2): 44-46.

（修改回稿日期2016-03-21编辑居维清 ）

A new gas-bearing detection method for medium and deep channel sand reservoirs under high temperatures and high pressures in the Yinggehai Basin

Liu Mingquan1,2,Xiao Wei3,Feng Quanxiong2,Zhu Meijuan3
(1.China University of Geosciences， Wuhan， Hubei 430074， China； 2.CNOOC International Co.， Ltd.， Beijing 100011， China； 3.Geophysical Prospecting Technology Research Institute of CNOOC Energy Development Engineering & Technology Branch Company， Tianjin 300456， China)

NATUR.GAS IND.VOLUME 36,ISSUE 6,pp.30-35,6/25/2016.(ISSN 1000-0976; In Chinese)

Abstract:The AVO seismic response characteristics of the medium and deep channel sand reservoirs in the Yinggehai Basin are very complicated because of the specific geological setting with high temperature,high pressure,and strong heterogeneity,etc.Thus it becomes difficult to predict the gas-bearing property of these reservoirs in this study area by means of those common seismic AVO attributes like P intercept,G gradient,P+G and P×G products.In view of this,the forward AVO modeling by use of both Shuey’s equation and the Monte Carlo random approach was applied to discuss the AVO types and the gas-bearing prediction methods.The simulated results demonstrated three AVO response effects in this area,i.e.No.I,III and IV,then the scalar Poisson's ratio reflectance was proposed as an identification factor for the gas-bearing property and the calibration coefficient was figured out.Thus,a new gas-bearing prediction method was obtained.Field application shows that this method is of value to be further promoted by the following satisfactory findings.First,the prediction results agree well with the actual drilling ones.Second,the new prediction method shows obvious advantages over the common analysis of seismic AVO attributes.Third,the key to the effective application of this method lies in the research of AVO seismic response characteristics of the reservoir,sensitive parameter screening,and calibration coefficient calculation.

Keywords:Yinggehai Basin; Channel sand; High temperature and high pressure; Reservoir; Gas-bearing inspection method; Scalar Poisson's ratio reflectance; Random forward modeling; AVO inversion

DOI:10.3787/j.issn.1000-0976.2016.06.004

基金项目：国家科技重大专项子课题“海洋深水区油气勘探关键技术”(编号：2008ZX05025)。

作者简介：刘明全， 1973年生，高级工程师，博士研究生；主要从事油气勘探技术研究及管理工作。地址：（100027）北京市东城区东直门外小街6号海油大厦。ORCID：0000-0001-9427-1773。E-mail:liumingq@cnooc.com.cn