基于地质统计学反演的薄互砂岩储层预测——以高邮凹陷刘五舍次凹为例

侯 斌，陈 波，薄永德，仇永峰，李储华

(中国石化江苏油田分公司勘探开发研究院，江苏 扬州 225009)

基于地质统计学反演的薄互砂岩储层预测
——以高邮凹陷刘五舍次凹为例

侯 斌，陈 波，薄永德，仇永峰，李储华

(中国石化江苏油田分公司勘探开发研究院，江苏 扬州 225009)

地质统计学反演充分融合地质信息、地震、测井等先验信息，通过马尔科夫链蒙特卡洛算法，产生一系列高分辨率的地质参数，是薄砂岩储层预测的核心技术。该技术在应用中包括反演前数据准备、地质统计学特征参数分析和反演综合评价三个步骤。在高邮凹陷刘五舍次凹，利用地质统计学反演进行薄砂体预测，反演结果与钻井资料高度吻合，符合地质认识，证实了地质统计学反演能有效提高薄砂岩储层的刻画精度。

高邮凹陷 储层预测 薄互层 地质统计学 变差函数 反演

刘五舍次凹位于高邮凹陷东部，戴南组沉积时期呈南陡北缓的构造格局，其中北部缓坡带(花庄-富民地区)以三角洲沉积为主，南部陡坡带(徐家庄-周庄)发育扇三角洲沉积体系[1]。戴一段(E2d1)为主要的勘探层系，储层以扇三角洲水下分流河道砂体和三角洲前缘分支河道砂体为主。但该区砂体横向变化快，纵向砂泥岩薄互层组合，单层厚度小，一般在2～6 m之间，远小于地震资料分辨率，并且砂、泥岩纵波阻抗差异小，导致储层预测难度较大，直接影响勘探开发效果。

地震反演是目前最重要的定量储层预测技术，经过近几十年的发展，已从常规的确定性反演发展到地质统计学随机反演等多种方法。常规确定性反演预测薄储层受诸多因素影响，一方面受地震分辨率的限制，无法准确描述薄层；另一方面，当储层与非储层之间存在波阻抗叠置现象，也无法有效预测储层。地质统计学反演较传统确定性反演方法优势明显，它不依赖于初始模型，同时能充分考虑地下地质条件的随机特性，在保证井间趋势符合地震数据及地质信息的统计学规律的情况下，不仅可以解决低于地震分辨率的薄层预测问题，而且可以解决单地震属性叠置的岩性多解性问题[2-3]。因此，确定将地质统计学反演方法作为本区主要的储层预测手段，精细描述戴一段河道砂体空间展布规律，为该区增储上产和井位部署提供地质依据。

1 地质统计学反演原理

地质统计学反演是传统确定性地震反演与地质统计建模相结合的产物，是地震反演的延伸和拓展[3]。它通过统计学将地震、地质和测井等多元信息完美结合，有效地提高了地震反演的分辨率，为油田精细勘探开发提供了一种新的思路。实现过程主要分为两部分，首先对井资料和地质信息分析，获得概率密度分布和变差函数，其中概率密度分布函数描述特定岩性对应的岩石物理参数分布的可能性，变差函数描述横向和纵向地质特征的结构和特征尺度；其次，根据概率分布函数、变差函数模拟在地震约束下，利用马尔科夫链蒙特卡洛算法(MCMC)，获得统计意义上的高分辨率的岩石弹性参数体。MCMC方法优势在于，它依托贝叶斯框架，利用先验信息，模拟获取后验概率分布，使得最终反演结果不再是单一解，而是通过概率分布的形式表示，提高了解的精度。在岩性模拟的过程中并不是完全“随机”，通过合成地震记录来控制单个岩性实现是否符合实际的地震数据，整个工作流程在三维数据体内进行迭代，其中MCMC算法保证了每个网格节点的扰动是随机的，而模型和地震数据的匹配是全局优化的。最终使得结果具有极高的纵、横向分辨率，横向趋势又和地震数据完全相同。

2 应用实践

地质统计学反演关键步骤主要包括三部分：反演前准备工作、地质统计学特征参数分析和反演综合评价。

2.1 反演前数据准备

反演前准备工作主要包括测井资料质控、岩性曲线计算、精细地质模型建立及确定性反演。①测井资料质控：对研究区内测井曲线做环境校正及标准化处理，消除异常值、随机噪声、环境影响和系统误差，为反演提供单井可靠、多井间稳定的测井曲线；②岩性曲线计算：交会图分析弹性参数与储层参数数据点的分布规律，并通过弹性参数与储层参数的截止值定义不同的岩性；③精细地质模型建立：合理准确的初始模型，可以提高反演结果精度。建模过程中需充分利用层位与断层数据，保证地层框架模型的准确性和合理性；④确定性反演：采用稀疏脉冲波阻抗反演方法初步反演，了解波阻抗的大致分布特征，对岩性体平面展布、垂向比例总体把握，辅助求取水平变差函数及质控地质统计学反演。

2.2 统计特征参数分析

确定统计特征参数是地质统计反演的前提和关键，主要包括概率密度函数和空间变差函数分析。概率密度函数描述的是岩石的特征参数在空间的概率分布特征[5-7]，控制反演属性值域分布。图1为研究区E2d1的砂泥波阻抗直方图及概率密度函数，从拟合的概率密度分布函数可以看出：目的层的砂、泥岩波阻抗值基本呈正态分布，砂、泥岩波阻抗值域分别为7 500～11 000 g/cm3·m/s、7 000～10 500 g/cm3·m/s。

图1 E2d1砂、泥岩波阻抗概率密度分布

变差函数表征横向和纵向地质特征的结构和特征尺度，即不同岩相及其属性在空间展布形态和变化尺度的大小，是地质统计学中描述区域化变量空间结构性和随机性的关键，主要工作是确定变差函数类型和纵、横向变程。最常用的理论模型有指数型和高斯型两种。指数型变差函数反映两点之间相关性快速降低，通常用来模拟突变性质强的数据，如快速变迁的河道等，而高斯型变差函数反映两点之间相关性降低速度较慢的地质体，通常用来模拟连续性质的数据，如稳定、连续分布的三角洲。实际过程中按一定比例分配权重综合利用，进行空间数据分析，以达到实验和理论变差函数的最佳拟合。地质统计学反演中的垂向变程从井数据中求取，横向变程则主要依据已知地质沉积规律，结合确定性反演结果，综合确定。通过测试分析，得到区内变差函数(图2)，本区33%指数型+67%高斯型拟合较好，Z方向变程6 ms，横向变程X、Y方向均为800 m。

图2 E2d1砂层组变差函数(左为垂向、右为横向)

2.3 反演效果分析

基于马尔科夫链-蒙特卡罗算法地质统计学反演，一共模拟20次实现，得到20个等概率的三维波阻抗及岩相数据体。从图3的剖面，对比可以看出，地质统计学波阻抗反演剖面细节更加丰富，垂向分辨率明显高于稀疏脉冲波阻抗反演剖面，而且同时总体变化趋势与稀疏脉冲波组抗基本一致。

确定性反演 地质统计学反演

图3 过HS1井波阻抗剖面

图4 过HX24和HS1井地质统计学反演砂泥岩岩性剖面

地质统计学反演的每一个单实现都是对地震资料蕴含信息的诠释，通过统计分析将多个单实现体现的概率性向确定性转换，得到极大似然岩性体(图4)和砂岩概率数据体(图5)。砂岩概率较极大似然岩性体剖面更加平滑自然，清晰展示了不同厚度砂岩储层的空间分布，红色和黄色代表高概率砂体，反映砂岩储层，绿色和蓝色反映泥岩；E2d11发育两套砂岩，上薄下厚；E2d12+3总体呈明显的“泥包砂”结构，中上部以砂泥薄互层间互分布为主，底部发育一套厚砂。砂体厚度变化与延展方向与地质认识及平面预测匹配较好(图6)，刘五舍北部地区薄储层砂体主要分布于北部缓坡上，呈北东向条带状分布，与地质认识的E2d1在斜坡部位发育三角洲前缘砂体沉积吻合。

图5 过HX24和HS1井地质统计学反演砂岩概率剖面

为了进一步验证地质统计学反演预测结果的准确性和合理性，结合地质认识从盲井检验、剖面及平面等多方面进行校验分析。将区内未参与反演约束的钻井钻遇砂体厚度进行统计，与预测厚度对比(图7)，两者符合率高达88%以上。总体看来，地质统计学反演对薄砂层有很好反映，成功解决了地震分辨低的问题，同时与井吻合率高，准确刻画了该区目的层砂岩储层的空间展布形态，能够满足高精度储层预测的要求。

3 结束语

针对刘五舍次凹E2d1储层薄、横向变化快的特点，通过地质统计学反演准确预测了薄砂岩储层厚度及分布，预测砂体分布特征符合当前该区沉积特征的认识，证实该方法可有效解决厚度小于地震分辨率的薄砂岩储层的预测难题。

[1] 梁兵.高邮凹陷断层-岩性油气藏勘探技术与实践[J].中国石油勘探，2013，18(4):36-49.

[2] 亚鲁斯，钱伯斯.随机建模和地质统计学：原理、方法和实例研究[M].穆龙新，陈亮，译.北京:石油工业出版社，2000：110-154.

[3] 李庆忠.走向精确勘探的道路[M].北京:石油工业出版社，1993：110-154.

[4] 边树涛，狄帮让，董艳蕾.地质统计反演在东濮凹陷白庙气田沙三段储层预测中的应用技术[J].石油地球物理勘探，2010，45(3):398-405.

[5] 李方明，计智锋，赵国良.地质统计反演之随机地震反演方法-以苏丹M盆地P油田为例[J].石油勘探与开发，2007，34(4):451-455.

[6] 张义，尹艳树，秦志勇.地质统计学反演在薄砂体储层预测中的应用[J].断块油气田，2015，22(05):565-569.

[7] 王香文，刘红，滕彬彬，等.地质统计学反演技术在薄储层预测中的应用[J].石油与天然气地质，2012，33(5):730-736.

(编辑 韩 枫)

Prediction of sandstone reservoir with thin interbeds based on geostatistics inversion：Liuwushe sub-depression in Gaoyou Sag is taken as an example

Hou Bin,Chen Bo,Bo Yongde,Qiu Yongfeng,Li Chuhua

(ExplorationandDevelopmentResearchInstituteofJiangsuOilfieldCompany,SINOPEC，Yangzhou225009,China)

Geostatistics inversion is the core technology to thin sandstone reservoir prediction.The method can fully integrate the prior information of geological information,seism and logging,and produce a series of high resolution geological parameters by Markov Chain Monte Carlo algorithm.This technique principally includes three parts：data preparation,geostatistics parameters analysis and inversion comprehensive evaluation.In Liuwushe sub-depression of Gaoyou Sag,the technique is carried out to predict the thin sandbody.The inversion results are highly consistent with drilling data and geological understanding.Therefore,the geostatistics inversion can effectively improve the description accuracy of thin sandstone reservoir.

Gaoyou Sag；reservoir prediction；thin interbeds；geostatistics；variation function;inversion

2016-08-01；改回日期：2016-08-12。

侯斌(1984—)，工程师，从事地震综合解释及油气预测研究工作。电话：15952785260，E-mail:houbin.jsyt@sinopec.com。

中国石化江苏油田分公司(JS14005、JS16004)。

10.16181/j.cnki.fzyqc.2016.04.003

TE132

A