火成岩相控多属性储层预测方法<br/>——以惠民凹陷商河地区沙三中亚段火成岩为例

火成岩相控多属性储层预测方法
——以惠民凹陷商河地区沙三中亚段火成岩为例

2017-04-21韩波

长江大学学报(自科版) 2017年7期

关键词：火成岩岩相岩性

韩波

(中石化胜利油田分公司物探研究院，山东东营 257022)

石岩俊

(斯伦贝谢科技服务(北京)有限公司，北京 100015)

火成岩相控多属性储层预测方法
——以惠民凹陷商河地区沙三中亚段火成岩为例

韩波

(中石化胜利油田分公司物探研究院，山东东营 257022)

石岩俊

(斯伦贝谢科技服务(北京)有限公司，北京 100015)

火成岩；相控；储层预测；岩相划分；属性融合；建模

火成岩储层预测一直是勘探开发所面临的一大难题，这是由于火成岩的储集性能不仅受控于岩性及岩石结构的影响，还受到后期溶蚀改造及构造运动破坏等多种因素，其中火成岩岩性及岩相的准确识别和划分至关重要，是认识储集空间类型及选择合理预测方法的前提[1,2]。近年来，将测井解释结果与地震相结合的三维岩相及物性建模技术，逐渐应用到火成岩岩性、岩相划分及物性预测中，并取得了一定的效果[3～6]，但是物性建模的可信度仍值得商榷。这是由于火成岩属于裂缝-孔隙多重介质储层，尽管裂缝对火成岩地层总孔隙度的提高作用不是十分明显，但可使渗透率提高数倍至数十倍，直接影响火成岩储集性能的优劣及产量的大小[7]。因此，相对于常规孔隙型储层物性建模方法，应用基质孔隙度或总孔隙度进行物性建模，不能准确表征火成岩特别是裂缝型火成岩储层的发育程度。除此之外，由于火成岩岩性及结构复杂，使测井解释结果具有多解性，从而影响物性建模的准确性。主要体现在：①由于孔隙度测井计算模型假设地层是不含泥质和导电矿物的均匀岩石，没有考虑储层内泥质等成分的影响，而火成岩矿物成分复杂，而非单一岩性地层，因而使模型适用性受到限制[8]；②由于火山岩的岩性比较复杂，骨架参数较难选取，选取不当会使测井计算的各种孔隙度产生误差[9]；③由泥质含量、薄层、井径变化及残余天然气等因素导致的测井误差也会使计算的孔隙度不准确[10]，而火成岩地层经常出现井壁坍塌、井径扩大等事故[11]；④裂缝孔隙度通常应用双侧向测井计算得出，但由于用双侧向测井计算的裂缝孔隙度与电阻率存在很大的联系，因此在由非裂缝因素引起的电阻率降低段，计算的裂缝孔隙度存在较大问题[12,13]。

基于上述因素考虑，该次研究未应用基于测井计算的孔隙度、渗透率进行物性建模，而是在岩相建模的基础上，通过总结归纳不同相带火成岩储层的影响因素及成因机制，分相带提取了与上述影响因素相对应的敏感地震属性，对其进行了融合运算，从而避免了火成岩物性建模中的诸多不确定性因素。

1 火成岩岩相划分

1.1 三维岩性模型建立

1.1.1 火成岩岩性识别

研究区火成岩主要包括玄武岩、辉绿岩两大岩类，其中从岩性及粒径上可细分为熔结角砾状玄武岩、浮岩质或玄武质角砾岩、玄武质凝灰岩、辉绿岩等类型。笔者应用研究区20余口探井的钻井取心、井壁取心及成像测井资料，分析了主要火成岩岩性在常规测井上的响应特征；应用交会图法选取了密度、声波时差、自然伽马及深侧向电阻率等曲线与岩性相交会，确定了不同类型火成岩的测井响应区间(表1)。对研究区30多口开发井依据表1中的分布阈值进行了测井岩性识别划分。

表1 商河地区不同类型火成岩测井响应特征值

1.1.2 岩性模型建立

图1 三维岩性模型及验证井岩性柱状图

1.2 划分火成岩岩相

1.2.1 火成岩岩相分类

1.2.2 确定岩相分布范围

图2 商河地区火成岩岩性平面分布图图3 商河地区火成岩岩相平面分布图

2 岩相控制下的属性预测

2.1 喷发相火成岩属性预测

地震衰减属性常用来检测溶孔、溶洞。由于与致密的地质体相比，当地质体中含流体时，会引起地震波的散射和地震能量的衰减，特别是当储层中孔隙比较发育而且饱含气时地震波中高频能量衰减要比低频能量衰减显著，通过提取地震波高频端的衰减属性，可以间接地检测储层孔洞及含流体发育特征[16]。由于吸收系数与波速的立方呈反比，因此吸收系数属性比波速变化更明显，其灵敏度远远超过振幅、频率、速度等信息相对横向变化的灵敏度。对于孔洞发育的非均质火成岩体，其岩石的弹性强度减小，地震波的吸收系数呈增大的趋势。此外，根据该次研究发现，平均速度的变化率与火成岩孔洞发育呈负相关关系，即平均速度变化率越低，火成岩孔洞往往越发育。综合上述分析，构建了喷发相火成岩的属性融合公式并进行了属性融合(图4)。

(1)

(2)

图4 商河地区喷发相火成岩属性融合图

2.2 侵入相火成岩属性预测

通过上述分析，计算了侵入岩体的累加应变量及厚度，并沿层提取了吸收系数属性，根据3个属性与储层发育的相互关系，构建了侵入相火成岩的储层预测融合公式并进行了属性融合(图5)。

(3)

式中：F的单位为m-1；ε是累加应变量，%；h为侵入岩体厚度，m。

图5 商河地区侵入相火成岩属性融合图

3 应用效果

图6 商河地区火成岩储层预测拼合图

将两种不同岩相火成岩的分相带多属性融合结果进行了拼合(图6)发现，尽管应用的属性及融合算法不同，但在拼图线两侧，预测结果较为一致，而非明显突变的接触关系；其次，由于火成岩含油性及产能大小往往取决于储层发育程度，因此可以应用试油、试采数据间接反映储层发育情况。通过与实际试油、试采数据进行对比分析发现，高产及低产油气井分布范围与储层发育区基本符合，如商741井火成岩发育段试采日产油28.4t，而无产能或干层井主要分布在储层不发育区，如商541井火成岩钻探揭示为致密辉绿岩，钻时长且录井无油气显示，表明拼合后的储层预测图能够准确预测火成岩储层。

4 结语

通过分析已有探井钻遇的火成岩的测井响应特征，建立了不同火成岩岩性测井响应特征识别表；以此为基础，对工区内的开发井进行了岩性划分，井震结合建立起了三维岩性模型，并根据岩相分类方案划分出了研究区目的层段的火成岩岩相。通过分析不同相带火成岩储层影响因素及成因机制，以喷发相、侵入相两大岩相为控制边界，分别提取相应的地震属性，并根据地震属性与储层发育程度的相互关系，分别构建了属性融合公式。将融合拼接后的储层预测图与工区内试油、试采数据对比分析发现，产能井及油气显示井主要集中在预测储层发育区，由于火成岩含油性往往取决于储层是否发育，因此预测结果能够准确反映火成岩储层发育程度。上述结果表明，针对复杂岩相分布地区，应用火成岩相控多属性预测方法进行火成岩储层预测的方法是可行的，为今后火成岩的勘探及开发提供了新的思路和方法。

该文为中国石化胜利油田分公司科技攻关项目(YKJ1606，YKY1608)产出论文。

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