岩石物理建模技术在玛湖西斜坡储集层预测中的应用

于宝利，赵小辉，瞿建华，曹小璐，邓　勇，王晓辉

（1.中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司研究院，乌鲁木齐830016；2.中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院，新疆克拉玛依834000）

岩石物理建模技术在玛湖西斜坡储集层预测中的应用

于宝利1，赵小辉1，瞿建华2，曹小璐1，邓勇1，王晓辉1

（1.中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司研究院，乌鲁木齐830016；2.中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院，新疆克拉玛依834000）

准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡下三叠统百口泉组为一套扇三角洲前缘砂砾岩沉积，常规的叠后波阻抗反演不能区分有效储集层和致密储集层，制约了井位部署和储量计算。通过已有测井资料弹性参数交会发现，纵横波速度比是区分致密储集层和有效储集层的有效弹性敏感参数。通过准确计算泥质含量、有效孔隙度及含水饱和度等参数，选择了合理的岩石物理模型，有效提高了横波速度估算精度，为研究区叠前弹性敏感参数反演提供了基础资料保障。在此基础上，优选纵横波速度比参数有效落实了有效储集层的分布，钻井成功率达到80%，为研究区井位部署及储量落实提供了依据。

准噶尔盆地；玛湖凹陷；百口泉组；岩石物理建模；横波速度预测；纵横波速度比；储集层预测

准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡下三叠统百口泉组为扇三角洲前缘亚相沉积，砂砾岩有效储集层控制了油气的分布。利用地震相虽然可以宏观刻画有利相带分布，但有效储集层的分布规律仍不清楚。致密储集层和有效储集层纵波阻抗值较为相近，利用常规阻抗反演无法区分这2类储集层。因此，寻找一种更为有效的储集层预测方法，对玛湖地区三叠系百口泉组井位部署和储量计算具有重要意义。

纵波速度包含了岩石骨架、孔隙及孔隙流体的信息，横波速度一般只反映岩石骨架信息，而纵横波速度比则用来描述孔隙流体或有效储集层的分布。因此，可以通过叠前弹性敏感参数反演求取纵横波速度比，实现有效储集层的预测。然而，在缺少横波速度测井资料的地区，首先要通过建立高精度的岩石物理模型，估算研究区内所有井的横波速度数据，再依托研究区高品质的叠前道集数据，实现储集层预测。

1　研究区概况

研究区位于准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡（图1），目的层下三叠统百口泉组现今构造形态为一南东倾的单斜构造，埋深2 200～3 900 m，构造圈闭不发育。百口泉组自下而上可分为百一段、百二段和百三段。前期钻探证实，百口泉组为一套水进体系域扇三角洲沉积，物源主要来自研究区北西方向，以灰色、褐灰色砂砾岩及泥质粉砂岩为主。扇三角洲平原亚相砂砾岩孔隙度为4.3%～9.2%，渗透率为0.15～2.29 mD，为油气藏的致密遮挡层；而扇三角洲前缘亚相砂砾岩孔隙度为6.5%～12.8%，渗透率为1.53～120.00 mD，为油气藏的有效储集层，属于低孔低渗储集层。

图1　研究区构造位置

在开展本次研究前，研究区内有钻井10口，其中4口为油井，6口为干井。从已钻井的自然伽马和纵波阻抗交会分析结果来看，纵波阻抗对有效储集层敏感性较差，无法区分扇三角洲平原亚相和扇三角洲前缘亚相砂砾岩储集层；而纵波阻抗和纵横波速度比交会分析结果表明，纵横波速度比可以有效区分致密储集层和有效储集层。因此，可以通过井震结合，应用叠前弹性敏感参数反演来获得纵横波速度比这一敏感参数，从而实现扇三角洲前缘亚相有效储集层的预测。然而，研究区内只有2口井（AH2井和MX1井）有实测横波速度数据，且有1口井位于研究区边缘，不利于反演初始模型的建立及叠前弹性敏感参数反演工作的开展。因此，必须构建合理的岩石物理模型，对研究区内所有井开展横波速度精细估算，以实现研究区储集层的高精度预测。

2　岩石物理建模及参数优选

岩石是由岩石骨架和孔隙流体组成的多相体，岩石的弹性表现为多相体的等效弹性，可以概括为4个分量：基质模量、干岩骨架模量、孔隙流体模量和环境因素（包括压力、温度、声波频率等）。岩石物理建模是指在一定假设条件下，把实际岩石理想化，通过内在的物理学原理建立岩石弹性模量与岩性、物性及含油气性之间的关系。

依据等效介质理论，岩石由矿物基质和孔隙流体2种不同的物质混合而成，其中矿物基质组成岩石骨架，其弹性参数可以通过Voigt-Reuss-Hill公式，利用各矿物组分的模量求取[1-3]；而孔隙流体主要涉及孔隙类型和流体性质，其等效体积模量可以通过Wood方程结合地层水矿化度、温度、压力、油气的比重及流体饱和度等参数求取[4-5]。利用上述方法，建立适合研究区的岩石物理模型[6-7]，就可以得到合理的横波速度。

影响岩石物理模型精度的参数主要包括3个：泥质含量、有效孔隙度和含水饱和度。通过这3个参数的准确计算，就可以模拟不同岩性、物性和流体性质下的岩石弹性响应特征，从而合理估算研究区所有井的岩石物理参数（如密度、纵波速度、横波速度等）。

2.1泥质含量计算

在岩石物理建模过程中，泥质含量是影响有效孔隙度和含水饱和度等的最重要参数。为了获得准确的泥质含量，要优选能够表征泥质含量的测井曲线。通过对比研究区10口井的自然伽马、电阻率和中子孔隙度等测井曲线与岩性的相关性，认为自然伽马曲线最能反映研究区的岩性变化，因此采用自然伽马曲线完成研究区泥质含量的计算：

但是，由于各井的自然伽马测井曲线存在系统误差，值域跨度大，很难得到统一的泥质含量计算标准，直接影响横波速度估算结果。利用（2）式对自然伽马测井曲线进行校正，将10口井的自然伽马测井曲线值统一到相同范围，再用（3）式计算泥质含量。

自然伽马测井曲线校正前有2口井与其他井值域范围差别较大，校正后的自然伽马测井曲线值域分布呈明显的双峰特征（图2），分别对应砂岩峰值63 API与泥岩峰值88 API，故自然伽马测井曲线校正后，有利于按照统一的标准区分岩性。

2.2有效孔隙度计算

有效孔隙度是指那些互相连通的，在一般压力条件下流体能在其中流动的孔隙体积之和与岩样总体积的比值。要得到有效孔隙度，先要计算总孔隙度，总孔隙度可由声波时差或密度通过Wyllie时间平均方程求得[8]。研究区测井曲线受井壁垮塌影响较为严重，因此，在计算总孔隙度前，要消除井壁垮塌对密度、声波时差的影响。由于井壁垮塌对密度及声波时差影响较大而对深侧向电阻率等测井曲线影响较小，因此分别利用Faust公式[9]和Gardener公式[10]重构垮塌井段的声波时差和密度测井曲线。从合成记录与实际地震资料对比可知（图3），利用重构后曲线制作的合成记录与实际地震资料的波形匹配程度更高。

图2　准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡10口井自然伽马测井曲线校正前（a）后（b）值域分布

图3　准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡B75井测井曲线重构前后合成记录对比

常规求取有效孔隙度时，主要采用泥质含量与束缚水饱和度呈直线关系（图4a）的模型，应用以下计算公式：

图4　准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡B75井束缚水饱和度与泥质含量关系（a）及计算有效孔隙度对比（b）

由于泥质含量与束缚水饱和度直线关系的模型忽略了流体的黏性及流体对骨架的改造作用，当泥质含量较高时，计算的有效孔隙度往往偏大，而采用泥质含量与束缚水饱和度呈“S”形关系的双水模型（图4a）计算的有效孔隙度和实际有效孔隙度比较接近[11-12]，其计算公式为：

当C'sh＞50%时，

当C'sh≤50%时，

式中

从2种方法计算的有效孔隙度来看（图4b），用（6）式和（7）式计算避免了泥岩段有效孔隙度偏大的现象，提高了计算结果的精度。

2.3含水饱和度计算

含水饱和度的计算精度直接决定了对岩石孔隙中流体性质的判断。经典的含水饱和度计算公式为：

通过对研究区下三叠统百口泉组岩电实验数据分析，可以得到：a=1.06，b=1.14，m=1.79，n=1.81.地层水电阻率是温度和地层水矿化度的函数，由于研究区目的层埋深存在近1 500 m的深度差，温度的变化对地层水电阻率的影响不容忽视。以地温梯度2℃/hm计算，1 500 m的埋深差异会导致30℃的温度差。在矿化度为8 000 mg/L的情况下，采用地下水等效氯化钠矿化度计算方法，根据氯化钠溶液电阻率与其矿化度及温度的关系图版[13]可以得到：地层温度60℃与90℃分别对应0.27 Ω·m与0.40 Ω·m的地层水电阻率，这一差异直接影响到含水饱和度计算结果及对油气水层的判断（图5）。因此，与常规针对同一目的层采用同一套参数的标准不同，笔者通过求取研究区内每口井的地层水电阻率、温度、地层水矿化度等参数，使得含水饱和度的预测精度得到有效提高，为横波速度估算提供了保障。

图5　准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡B75井2种地层水电阻率条件下计算的含水饱和度对比

图6　准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡AH1井不同岩石物理模型对应的横波速度估算结果对比

2.4岩石物理模型优选

在岩石物理建模过程中，根据岩石基质及颗粒间的接触关系等不同假设，众多学者创立了多种不同的岩石物理模型及对应的横波速度估算方法[14-17]。常见的岩石物理模型理论主要包括3种：有效介质理论、自适应理论和接触理论。有效介质理论认为岩石总体的物性参数是由各组分的物性参数综合而成，以Wyllie时间平均方程为例，此方程的孔隙度受各种物性参数的影响较大，只能应用简单的体积平均速度方法建模；自适应理论则以Gassman方程为代表，假设是各向同性的岩石，其孔隙全部连通并充满了无摩擦的流体，即在低频波动状态下流体与固体的相对运动忽略不计，由于假设条件太高，使得估算精度较低；接触理论为了研究粒状物质的等效弹性，假设岩石颗粒由很多相同的弹性球体组成，这类模型适用于非固结储集层。

研究区百口泉组埋藏深度为2 200～3 900 m，总体埋藏较深，储集层孔隙度为7%～12%，属于泥质胶结的扇三角洲砂砾岩储集层。根据不同岩石物理模型的适用条件及横波速度估算方法对比，优选出了4种适合低孔低渗砂砾岩储集层的岩石物理模型估算横波速度（图6）。其中，临界孔隙度模型把孔隙介质分成2个不同的区域，当孔隙度低于临界孔隙度时为矿物承载，当孔隙度大于临界孔隙度时，岩石变成承载液体中的悬浮物；克里夫模型是与临界孔隙度模型相似的横波预测模型，并采用了Pickett和其他人的经验结果；格林伯格模型是基于经验公式在纯矿物岩石中预测横波速度，预测结果精度不高；而徐怀特提出了砂泥岩混合介质模型，此模型综合考虑岩石孔隙度和黏土含量，把黏土成分、压力、胶结等因素对声波的影响归结为砂泥岩的孔隙形状和孔隙度的差异应用在模型中，适用于孔隙度较低的固结砂泥岩储集层。从图6可以看出，砂泥岩混合介质模型估算的横波速度与实测横波速度的吻合度最高，相对误差最小。

3　储集层预测

从研究区下三叠统百口泉组纵横波速度比和纵波阻抗的交会结果来看（图7），纵横波速度比对岩性具有较好的区分能力：泥岩大多落在纵横波速度比大于1.82的区域，为非储集层；扇三角洲平原与扇三角洲前缘过渡区域的砂砾岩纵横波速度比为1.75～1.82，为Ⅱ类储集层；扇三角洲前缘砂砾岩大多位于纵横波速度比为1.65～1.75，为Ⅰ类储集层。

图7　准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡MX1井纵横波速度比与纵波阻抗交会图

在明确测井弹性敏感参数为纵横波速度比的基础上，利用叠前部分角道集叠加数据体进行储集层预测。从研究区百一段和百二段纵横波速度比平面分布来看（图8a，图8b），受水下沟谷地貌影响（图9a），百一段有利砂体主要分布在M18井—AH1井一带，AH2井—B65井一带受沉积古地貌的影响，以泥岩沉积为主；百二段有利砂体与百一段分布规律基本一致，主要体现在受水进体系的影响，在AH2井区有利砂体更为发育。从纵横波速度比剖面来看（图9b），AH1井和AH2井在百一段钻遇的有效储集层都表现为低纵横波速度比（小于1.75）的特征，利用纵横波速度比预测的有效储集层与实钻情况一致；同时，在剖面上砂体间叠置关系清晰，符合扇三角洲前缘水下分流河道的沉积规律。

图8　准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡百一段和百二段纵横波速度比平面分布

结合实际钻井试油结果认为，纵横波速度比小于1.75的区域为Ⅰ类有效储集层区，1.75～1.82的区域为Ⅱ类有效储集层区。研究区百一段和百二段共落实Ⅰ类有效储集层区面积270 km2，Ⅱ类有效储集层区600 km2，并据此部署了M602井、M606井、AH6井、AH9井和AH013井5口井，其中M602井和M606井获得高产工业油流，AH6井和AH013井获得工业油流，AH9井获得低产油流。

综上所述，在岩石物理建模基础上进行叠前弹性敏感参数反演，可以有效解决研究区扇三角洲平原亚相和前缘亚相储集层区分困难的问题，为类似地区储集层预测提供了可供参考的思路。

4　结论

（1）纵横波速度比是对储集层较为敏感的弹性参数，在纵波阻抗不能区分致密储集层和有效储集层的情况下，通过岩石物理建模获得准确的横波速度，从而利用纵横波速度比来预测有效储集层分布是解决这一问题的有效途径。

（2）针对扇三角洲砂砾岩储集层，准确计算泥质含量、有效孔隙度及含水饱和度3个参数是构建岩石物理模型的基础，而选择合适的岩石物理模型是准确预测横波速度的关键。

（3）纵横波速度比是区分玛湖西斜坡下三叠统百口泉组有效储集层较为有效的弹性参数，在百口泉组预测的270 km2的Ⅰ类有效储集层区和600 km2的Ⅱ类有效储集层区是下步勘探部署的有利区带。

图9　准噶尔盆地玛湖凹陷西斜坡百口泉组古地貌（a）和纵横波速度比反演剖面（b）

符号注释

a，b，m，n——岩电参数，常数；

GR——原始测井自然伽马测井曲线值，API；

G'R——校正后的自然伽马测井曲线值，API；

GRmax——原始自然伽马测井曲线的最大值，API；

G'Rmax——校正后自然伽马测井曲线的最大值，API；

GRmin——原始自然伽马测井曲线的最小值，API；

G'Rmin——校正后自然伽马测井曲线的最小值，API；

Rw——地层水电阻率，Ω·m；

Rt——原状地层电阻率，Ω·m；

Sw——含水饱和度，f；

Sws——束缚水饱和度，f；

ϕ——有效孔隙度，f；

ϕt——总孔隙度，f；

ϕmax——砂岩孔隙度最大值，f.

［2］GASSMANN F.Elastic waves through a packing of spheres［J］.Geo⁃physics，1951，16（4）：673-685.

［3］HAN D H，NUR A，MORGAN D.Effect of porosity and clay content on wave velocity in sandstones［J］.Geophysics，1986，51（11）：2 093-2 107.

［4］HAN D H，BATZLEZ M L.Gassmann's equation and fluid⁃satura⁃ tioneffectsonseismicvelocities［J］.Geophysics，2004，69（2）：398-405.

［5］HAN D H，BATZLEZ M L.Constrained and simplified Gassmann's equations［R］.AAPG Annual Meeting，2002.

［6］AVSETH P，WIJNGAARDEN A V，MAVKO G，et al.Combined po⁃rosity，saturation and net⁃to⁃gross estimation from rock physics tem⁃plates［R］.SEG Annual Meeting Paper，2006.

［7］葛瑞·马沃可，塔潘·木克基，杰克·德沃金.岩石物理手册：孔隙介质中地震分析工具［M］.徐海滨，戴建春，译.合肥：中国科学技术大学出版社，2008：125-151. MAVKO G，MUKERJI T，DWORKIN J.The rock physics hand⁃book：tools for seismic analysis in porous media［M］.Translated by XU Haibin，DAI Jianchun.Hefei：Press of University of Science and Technology of China，2008：125-151.

［8］MAVKO G MUKERJI T.Comparison of the krief and critical porosity models for prediction of porosity and VP/VS［J］.Geophysics，1998，63（3）：925-927.

［9］陈钢花，王永刚.Faust公式在声波曲线重构中的应用［J］.勘探地球物理进展，2005，28（2）：125-128. CHEN Ganghua，WANG Yonggang.Application of Faust equation in rebuilding of acoustic curve［J］.Progress in Exploration Geophys⁃ics，2005，28（2）：125-128.

［10］王洪亮.复杂井眼条件下的测井环境校正技术［J］.新疆石油科技，2006，16（2）：32-38. WANG Hongliang.Well logging environment correction technolo⁃gy in complex borehole conditions［J］.Xinjiang Petroleum Science &Technology，2006，16（2）：32-38.

［11］袁晓宇，刘迪，李映涛，等.基于非线性有效孔隙度的地层骨架参数横波预测［J］.科学技术与工程，2013，13（12）：3 396-3 400. YUAN Xiaoyu，LIU Di，LI Yingtao，et al.Prediction of shear⁃wave using the formation grain parameter based on the non⁃linearly effec⁃tive porosity［J］.Science Technology and Engineering，2013，13（12）：3 396-3 400.

［12］CASTAGNA J P，BATZLE M L，EASTWOOD R L.Relationships between compressional⁃wave and shear⁃wave velocities in clastic silicate rocks［J］.Geophysics，1985，50（4）：571-581.

［13］KEYS R G，XU Shiyu.An approximation for the Xu⁃White velocity model［J］.Geophysics，2002，67（5）：1 406-1 414.

［14］LIU Ling，GENG Jianhua，GUO Tonglou.The bound weighted aver⁃age method（BWAM）for predicting S⁃wave velocity［J］.Applied Geophysics，2012，9（4）：421-428.

［15］JØRSTAD A，MUKERJI T，MAVKO G..Model⁃based shear⁃wave velocity estimation versus empirical regressions［J］.Geophysical Prospecting，1999，47（5）：785-797.

［16］GREENBERG M L，CASTAGNA J P.Shear⁃wave velocity estima⁃tion in porous rocks：theoretical formulation，preliminary verifica⁃tion and applications［J］.Geophysics Prospecting，1992，40（2）：195-209.

［17］AVSETH P，MAVKO G，DVORKIN J，et al.Rock physics and seis⁃mic properties of sands and shales as a function of burial depth［R］.SEG Annual Meeting Paper，2001.

（编辑潘晓慧杨新玲）

Application of Petrophysical Modeling Technique in Favorable Reservoir Prediction in Western Slope of Mahu Sag,Junggar Basin

YU Baoli1,ZHAO Xiaohui1,QU Jianhua2,CAO Xiaolu1,DENG Yong1,WANG Xiaohui1
(1.Urumqi Branch of Geophysical Research Institute,BGP,CNPC,Urumqi,Xinjiang,830016,China; 2.Research Institute of Exploration and Development,Xinjiang Oilfield Company,PetroChina,Karamay,Xinjiang 834000,China)

The Triassic Baikouquan formation in the western slope of Mahu sag,Junggar basin is a set of fan⁃delta front sandy conglomerate deposits.Conventional post⁃stack wave impedance inversion can’t be used to distinguish effective reservoir and tight reservoir,which con⁃strains well placement and reserves calculation.Analysis on the available elastic parameter crossplots obtained from logging data shows that vp/vsratio is an effective elastic sensitive parameter to classify tight reservoir and effective reservoir.Based on accurate calculation of shale content,effective porosity,water saturation and other parameters,a reasonable petrophysical model is selected and the accuracy of S⁃wave velocity estimation is improved significantly,which could provide fundamental data for prestack inversion of elastic sensitive parame⁃ters in the study area.With the optimized parameters of vp/vsratio,effective reservoirs can be identified and exploratory well success rate can reach 80%,which provides basis for well placement and reserves confirmation in the study area.

Junggar basin;Mahu sag;Baikouquan formation;petrophysical modeling;S⁃wave velocity estimation;vp/vsratio;reservoir prediction

P631.445

A

1001-3873（2016）06-0720-06

10.7657/XJPG20160616

2016-05-23

2016-07-09

中石油“新疆大庆”重大专项（2012E-34-11）

于宝利（1975-），男，黑龙江绥化人，高级工程师，应用地球物理，（Tel）13579970097（E-mail）yubaoli@cnpc.com.cn