复杂岩性有效储层地震预测技术——以B气田大安寨段一亚段气藏为例

彭俊，彭嫦姿，于少勇

（1.长江大学地球环境与水资源学院，湖北 武汉 430100；2.中国石化勘探分公司，四川 成都 610041；3.中国石化中原油田分公司勘探开发研究院，河南 濮阳 457001）

复杂岩性有效储层地震预测技术
——以B气田大安寨段一亚段气藏为例

彭俊1，彭嫦姿2，于少勇3

（1.长江大学地球环境与水资源学院，湖北 武汉 430100；2.中国石化勘探分公司，四川 成都 610041；3.中国石化中原油田分公司勘探开发研究院，河南 濮阳 457001）

根据B气田取心资料、野外露头、钻录井资料以及前人研究成果发现，B气田大安寨段一亚段发育滨湖、浅湖沉积亚相，储层主要为浅湖亚相介壳滩微相，储层岩性复杂，为特低孔、低渗的孔隙型储层。如何从致密复杂的岩性中识别出有效储层是研究的重点。文中运用以沉积相为指导，测井分析为基础，“相控”+“储控”为核心，地震多参数反演为主要手段的储层综合预测技术，预测了B气田大安寨段一亚段储层的展布特征、有效储层厚度及孔隙度。由此形成了一套致密复杂岩性有效储层地震预测技术序列。该技术经钻井证实，应用效果良好，为勘探部署提供了技术支撑。

大安寨段一亚段；复杂岩性储层；沉积相；测井分析；地震多参数反演

B气田大安寨段一亚段气藏天然气资源量较为丰富，油气显示活跃，多口井在该段获中高产工业气流。气田的主力储层为浅湖低能滩相的含有机质泥质介壳灰岩、含泥介壳灰岩，整体具有单层厚度薄、累积厚度大、分布面积广等特点，常夹于暗色泥页岩中，源储一体，更有利于成藏，具有较大的油气勘探潜力［1-5］，成功寻找有效储层，是B气田勘探的关键。

笔者根据B气田地质特征，在分析单井储层岩性、物性及测井响应特征的基础上［6-7］，优选与地质特性相关的敏感参数，利用相控多参数高分辨率波阻抗反演、地质统计学反演、孔隙度反演等技术开展储层预测，在降维思想指导下，从复杂岩性中寻找有效储层。

1　储层特征分析

1.1储层基本特征

根据地质录井、钻井岩心及薄片鉴定资料研究，自流井组大安寨段一亚段地层岩性为介壳灰岩、含泥介壳灰岩、泥质介壳灰岩、灰质泥岩、泥质粉砂岩、纯泥岩；储层岩性为介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩［8-10］（见图1）。

图1　B气田大安寨段一亚段储层岩石薄片照片

对B气田B16，B102，B122，A4，A17井和A30井的取心资料进行的物性分析表明：介壳灰岩、含泥介壳灰岩、泥质介壳灰岩储层孔隙度为1.22%～5.21%，平均2.97%；渗透率为0.002×10-3～26.908×10-3μm2，几何平均为0.019×10-3μm2（见表1）。总体上，大安寨段一亚段储层具有低孔、低渗、岩性复杂的特征。

表1　B气田大一亚段储层实测岩心物性数据

1.2沉积储层展布特征

综合研究认为，B气田大安寨段一亚段发育滨湖、浅湖沉积亚相。滨湖亚相处于洪水岸线与枯水岸线之间，沉积物总体以接受氧化作用为主。浅湖亚相位于枯水期最低水位线至浪基面之间，水体较浅，受湖浪的改造作用较强，并且阳光充裕，含氧量高，淡水腹足类、双壳类等生物繁盛，常呈完好的形态保存在地层中。

根据沉积物类型可将其细分为介壳滩微相、浅湖泥坪微相。介壳滩沉积微相，是本区大安寨段一亚段储层发育的有利沉积微相，岩性为中厚层灰色、褐灰色介壳灰岩和薄层深灰色含泥或泥质介壳灰岩。其中：中厚层介壳灰岩主要发育于水体浅、波浪强的介壳滩中，生物化石多已破碎；薄层含泥或泥质介壳灰岩主要发育于水体较深，波浪较弱的介壳滩中，生物化石保存较完整。浅湖泥坪微相主要发育于浅湖亚相，介壳灰岩相对不发育区，岩性主要为中—薄层灰色泥岩与灰色粉砂岩不等厚互层，夹少量薄层灰色介壳灰岩，表明水动力相对较弱［8］（见图2）。

图2　大安寨段一亚段沉积相分布

2　储层测井响应特征分析

B气田大安寨段一亚段地层具有岩性复杂、低孔、低渗特征，在对介壳灰岩储层沉积特征宏观展布研究的基础上，利用工区内已有的钻井、测井、测试、岩性等资料开展介壳灰岩储层敏感性测井曲线统计分析。

从波阻抗统计直方图上可以看出（见图3a），大安寨段一亚段介壳灰岩、含泥介壳灰岩、泥质介壳灰岩与灰质泥岩、泥质粉砂岩、纯泥岩波阻抗范围基本重叠，直接利用波阻抗曲线无法精确地将储层岩性（介壳灰岩、含泥介壳灰岩、泥质介壳灰岩）与非储层岩性（砂泥岩和灰质泥岩）区分开。

从大安寨段一亚段自然伽马与泥质体积分数交会图上可以看出（见图3b），自然伽马曲线［11］能很好地区分岩相，介壳灰岩、含泥介壳灰岩的伽马值为15～44 API，泥质介壳灰岩和灰质泥岩伽马值重叠在一起，为44～47 API，砂泥岩的伽马值范围大于47 API。以伽马值47 API为门槛值，能在原始波阻抗曲线上有效地剔除纯泥岩、泥质粉砂岩，得到包含介壳灰岩储层（包括介壳灰岩、含泥介壳灰岩、泥质介壳灰岩）和灰质泥岩的波阻抗曲线。

利用剔除砂泥岩后的波阻抗曲线开展统计分析发现（见图3c），去除砂泥岩影响的波阻抗能较好地区分灰质泥岩和介壳灰岩（包括介壳灰岩、含泥介壳灰岩、泥质介壳灰岩），以波阻抗13 000 kg·m-3·m·s-1作为门槛值，剔除灰质泥岩。

图3　大安寨段一亚段敏感测井曲线统计分析

通过以上逐一过滤降维［12］，可以实现储层岩相（介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩）和非储层岩相（灰质泥岩、泥质粉砂岩、纯泥岩）的有效区分。测井解释成果认为，孔隙度大于2%的介壳灰岩（包括介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩）为有效储层，应用孔隙度可以预测出介壳灰岩有效储层的分布。

3　有效储层预测

根据以上分析，综合应用自然伽马、波阻抗、孔隙度曲线能很好识别出大安寨段一亚段致密复杂岩性（包括介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩）储层的有利展布区。

3.1储层地震响应特征分析

当大安寨段一亚段下部发育介壳灰岩、泥质介壳灰岩与泥岩互层时，层速度与整套介壳灰岩相比有所降低，储层顶部为中强波峰、变振幅连续—较连续反射，底部灰岩底为强波谷反射，连续性较好（见图4）。大安寨段一亚段介壳灰岩储层响应特征为顶界为波峰响应，底界为中强波谷响应，层速度相对泥岩、泥质粉砂岩增大，储层段波阻抗值较高。其岩性主要为介壳灰岩、含泥或泥质介壳灰岩，测井曲线为中低伽马特征。

图4　B101井大安寨段介壳灰岩储层地震响应

3.2相控高分辨率波阻抗反演

在构造精细解释，以及对大安寨段一亚段介壳灰岩储层沉积相展布特征、岩相分析的基础上，依据介壳灰岩储层的地震响应特征对储层顶（TJ2q）、底（TJ1z41）进行精细解释。应用所解释储层的顶底以及上、下围岩界面作为约束层，在沉积相的约束下，采用协同建模的方法，构建适合介壳灰岩储层特点的低频模型，这样使得所得到的模型比水平层状模型更接近真实地质情况。然后，利用已有的钻、测井资料开展相控井约束地震反演，得到高分辨率波阻抗数据体［13-14］。

反演结果表明，波阻抗反演剖面分辨率较高，纵向上与井吻合相对较好，横向上符合地震响应特征识别模式和变化规律（见图5）。大安寨段一亚段（TJ2q—TJ1z41）以介壳灰岩储层为主，夹薄层灰质泥岩与砂泥岩，表现为红—红黄色，中高阻抗条带的特征。

图5　B101—B102—B11—B121井波阻抗反演剖面

3.3复杂岩相识别

利用Jason反演软件的地质统计学模块进行伽马反演，能很好地区分砂泥岩相、介壳灰岩储层岩相、灰质泥岩相（见图6）。

图6　B101—B102—B11—B121—B12连井反演剖面

从图6可以看出，反演结果与井吻合较好，纵横向颜色的变化反映了大安寨段一亚段岩相复杂和非均质性较强的特征。从大安寨段一亚段测井响应特征得知：GR大于47 API为砂泥岩相，表现为浅蓝—深蓝色条带、中高伽马特征；GR小于等于47 API为介壳灰岩储层岩相（包括介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩）和灰质泥岩相的混合相，表现为红黄色—绿色条带、中低伽马特征。因此，以伽马值47 API为门槛值，在相控波阻抗反演数据体上可剔除纯泥岩、泥质粉砂岩数据，得到包含介壳灰岩（包括介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩）和灰质泥岩的波阻抗数据体（见图6b）。

利用剔除砂泥岩数据后的波阻抗数据体开展统计分析发现：波阻抗大于13 000 kg·m-3·m·s-1为介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩，表现为绿—红黄色条带、中高波阻抗特征；波阻抗小于13 000 kg·m-3·m· s-1为灰质泥岩，表现为浅蓝—深蓝色、中低波阻抗特征。因此，以波阻抗小于13 000 kg·m-3·m·s-1作为门槛值，在剔除纯泥岩、泥质粉砂岩数据后得到的包含介壳灰岩（包括介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩）和灰质泥岩的波阻抗数据体上，再次剔除灰质泥岩，得到反映介壳灰岩储层岩相（包括介壳灰岩、含泥介壳灰岩和泥质介壳灰岩）的波阻抗数据体（见图6c）。

3.4有效储层预测

由大一亚段储层测井响应特征分析发现，储层与非储层波阻抗存在差异。孔隙度的信息放大了储层的异常特征，从剖面上可以直接观察到储层的纵横向变化情况，储层的厚度、物性等，因此，应用孔隙度反演，在储控约束下能很好地预测出大安寨段一亚段有效储层的展布特征和储层的有效厚度。孔隙度反演是通过地质统计学反演得到的。由预测的结果看出，研究区大安寨段一亚段储层预测孔隙度为1%～5%。从孔隙度反演剖面上可以看出，孔隙度高低变化较快，反映储层的非均质性较强（见图7）。

图7　B101—B102—B11—B121—B12连井孔隙度反演剖面

另外，进行储层有效厚度预测时，以储层有利相带作为边界约束，以波阻抗值13 000 kg·m-3·m·s-1为储层的门槛值，以2%孔隙度为储层下限，在TJ2q—TJ1z41时窗内提取“相对低波阻抗”异常和大于2%孔隙度的样点值，即可得到有效储层的时间厚度网格数据，再与速度网格相乘求得有效储层厚度，从而预测大安寨段一亚段有效储层展布。

3.5预测结果验证

对比大安寨段一亚段有效储层厚度预测结果与测井解释有效储层厚度，选择B223，B28，B275，B104，A16等井为盲井，预测绝对误差最大为2.3 m。预测结果与钻井揭示的结果基本一致，预测效果较好（见表2）。另外，大安寨段一亚段储层主要发育于浅湖介壳滩沉积相带，平面上位于工区南部的A30，B5，B101，B102，B11及A15井区，连片分布，储层最厚为B5井区，达40 m，其次是A15井区，预测效果符合沉积规律。

表2　大安寨段一亚段预测与实钻储层厚度对比

4　结束语

在沉积特征研究的基础上，利用“相控”+“储控”和降维（去砂泥找介壳灰岩、介壳灰岩中找好储层）的储层预测技术，有效识别复杂岩相，确定岩性圈闭边界，进行定量预测，落实储层平面展布特征。利用该预测技术预测有效储层厚度与实测值绝对误差小，吻合程度高，能够为复杂岩性区岩性油藏勘探提供指导。

［1］倪超，郝毅，厚刚福，等.四川盆地中部侏罗系大安寨段含有机质泥质介壳灰岩储层的认识及其意义［J］.海相油气地质，2012，17（2）：45-56.

［2］丁一，李智武，冯逢，等.川中龙岗地区下侏罗统自流井组大安寨段湖相混合沉积及其致密油勘探意义［J］.地质论评，2013，59（2）：389-399.

［3］汪少勇，李建忠，李登华，等.川中地区公山庙油田侏罗系大安寨段致密油资源潜力分析［J］.中国地质，2013，40（2）：477-486.

［4］王世谦，胡素云，董大忠，等.四川盆地亟待重视的一个致密油气新领域［J］.天然气工业，2012，32（12）：22-29.

［5］蒋裕强，漆麟，邓海波，等.四川盆地侏罗系油气成藏条件及勘探潜力［J］.天然气工业，2010，90（3）：22-26.

［6］宋玲.多源多相复杂储集层预测［J］.断块油气田，2014，21（5）：597-600.

［7］姚健，杜晓峰，郑敬贵，等.辽东湾地区浊积扇体识别及储层地震描述方法研究［J］.断块油气田，2012，19（6）：718-721.

［8］郑荣才.四川盆地下侏罗统大安寨段高分辨率层序地层学［J］.沉积学报，1998，16（2）：42-49.

［9］徐双辉，陈洪德，林良彪，等.川东北渠县地区大安寨段储层特征［J］.成都理工大学学报：自然科学版，2013，40（2）：200-207.

［10］谢林，王兴志，张帆，等.四川盆地文井—明月地区大安寨段储层研究［J］.中国地质，2010，37（5）：1393-1398.

［11］宋子齐，景成，孙宝佃，等.自然电位、自然伽马测井曲线在文15块的应用［J］.断块油气田，2011，18（1）：130-133.

［12］何羽飞，刘淼，赵建斌，等.致密油储层复杂岩性测井综合识别［J］.油气藏评价与开发，2014，4（4）：7-10.

［13］王有涛，陈学国，郝志伟，等.高分辨率反演在春风油田储层预测中的应用［J］.断块油气田，2013，20（3）：293-295.

［14］佘晓宇，董政，龚晓星，等.塔中卡塔克隆起南北坡上奥陶统礁滩地震识别与储层预测［J］.石油实验地质，2014，36（1）：16-24.

（编辑杨会朋）

Seismic prediction technology for effective reservoir in complex lithology：The 1stinterval of Da′anzhai Section in B Gas Field case

Peng Jun1，Peng Changzi2，Yu Shaoyong3
（1.College of Earth Environment and Water Resources，Yangtze University，Wuhan 430100 China；2.SINOPEC Exploration Company，Chengdu 610041，China；3.Research Institute of Exploration and Development，Zhongyuan Oilfield Company，SINOPEC，Puyang，457001，China）

For the dense and complex lithology reservoir with very low porosity，very low permeability and strong heterogeneities，this paper，taking the 1stinterval of Da′anzhai Section in B Gas field as example，presents a seismic prediction technology for dense and complex lithology reservoir.The analysis on the coring data，outcrop，drilling&logging data and the results of previous studies confirms that the lake-shore and shallow lake subfacies deposition developed in the 1stinterval of Da′anzhai Section in B Gas field，the complex lithology reservoir，which is of extra low porosity and low infiltration，is mainly distributed in shelly beach microfacies of the shallow lake subfacies.The key of this research is how to tell the effective reservoir from dense complex lithology.The comprehensive technique which adopts the sedimentary facies as a guide，logging analysis as the foundation，"phased"+"storage control"as the core，multi-parameter inversion of seismic as the main means，is used to predict the reservoir plane distribution features，thickness and porosity of the effective reservoir of the 1stinterval of Da′anzhai Section.Meanwhile，a seismic prediction technology of effective reservoir in dense and complex lithology is formed.Drilling data confirm that the technology has played a good role in reservoir prediction ofthe 1stintervalofDa′anzhaiSection，and which provides the technicalsupportfor the exploration and deployment.

the 1stinterval of Da′anzhai Section；complex lithology reservoir；sedimentary facies；logging analysis；seismic multiparameter inversion

国家科技重大专项专题“碎屑岩层系大中型油气田富集规律与勘探关键技术”（2011ZX05002-004-005）

TE132.1+4；P631

A

10.6056/dkyqt201503016

2015-01-10；改回日期：2015-03-21。

彭俊，女，1989年生，在读硕士研究生，研究方向为石油物探。E-mail：pcz1966@163.com。

引用格式：彭俊，彭嫦姿，于少勇.复杂岩性有效储层地震预测技术：以B气田大安寨段一亚段气藏为例［J］.断块油气田，2015，22（3）：342-346. Peng Jun，Peng Changzi，Yu Shaoyong.Seismic prediction technology for effective reservoir in complex lithology：The 1stinterval of Da′anzhai Section in B Gas Field case［J］.Fault-Block Oil&Gas Field，2015，22（3）：342-346.