概率体约束地质建模在西湖凹陷X气田的应用
2017-08-02杨京林承焰张宪国陈仕臻中国石油大学华东油藏地质重点实验室山东青岛266580中国石油大学华东地球科学与技术学院山东青岛266580
杨京,林承焰,张宪国,陈仕臻(1.中国石油大学(华东)油藏地质重点实验室,山东青岛266580; 2.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580)
概率体约束地质建模在西湖凹陷X气田的应用
杨京1,2,林承焰1,2,张宪国1,2,陈仕臻1,2
(1.中国石油大学(华东)油藏地质重点实验室,山东青岛266580; 2.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛266580)
针对辫状河沉积致密砂岩气藏的强非均质性特点,常规地质建模方法难以准确表征储层“甜点”分布及属性预测。以东海西湖凹陷X气田为例,采用“甜点”相控、多点地质统计、概率体约束方法,将“甜点”以相的形式进行相控建模,针对不同类型“甜点”采用不同方法生成训练图像,并以泊松比数据体和“甜点”概率体为第二约束完成多点相模拟。结果表明,将“甜点”以相的形式进行多点相模拟能克服单一相控的局限并有效表征出“甜点”的空间结构,分段采用不同训练图像模拟的“甜点”符合地质认识,在概率体约束下“甜点”分布预测的精度得到提高。
西湖凹陷;“甜点”;训练图像;多点地质统计;概率体
中国致密低渗气资源分布广泛,资源量与开发潜力巨大。近年来,在东海盆地西湖凹陷天然气勘探取得重大突破。其中东海西湖凹陷X气田为典型的深层厚储层低渗致密砂岩气藏,有效砂体分布较零散,为普遍低渗背景下的相对高渗“甜点”,在分布上具有很强的不均一性。国内外学者多利用两点变差函数来反映储层空间结构[1-2],当井点资料较少时,用于计算实验变差函数的数据点不具备统计规律。而多点地质统计学方法可以描述具有复杂空间结构和几何形态的地质体,是今后地质统计学发展的方向[3]。
对于X气田低渗致密厚储层气藏而言,利用常规地质建模方法表现出较大的局限性:①单个沉积相的井数据不足,采用“沉积相”相控建模的方法导致预测结果可靠度不高[4-6],而采用单一的砂泥岩相建模又不能很好地区分储层差异,准确表征储层物性分布[7-8];②传统的序贯指示模拟进行相建模不能准确表征相几何形态,单纯依靠算法模拟的结果与实际地质体有较大出入[9]。针对现有建模方法的不足,结合X气田地质特征,以地震资料为主,提出从砂岩中进一步细分“甜点”和非“甜点”,充分利用地震数据作为软约束表征“甜点”,并在“甜点”概率体约束下利用多点地质统计学进行相模拟准确预测“甜点”空间分布的优化建模方法[10],旨在根据工区实际现有资料情况,在先验地质模式指导下充分利用前期地球物理和地质成果,提高地质模型的预测性和可靠性,在精度上满足现有开发需求,并对“甜点”进一步的预测和开发有积极的指导意义。
1 X气田地质概况
X气田位于东海陆架盆地东北部的西湖凹陷,由钻井自上而下依次揭示为上新统三潭组(N2s)、中新统柳浪组(N13l)、玉泉组(N12y)、龙井组(N11l),古近系渐新统花港组(E3h)。其中主要储层为花港组,花港组自上而下又分为花上段(H1—H5)和花下段(H6—H7)。古近系渐新统花港组与上覆龙井组地层呈假整合接触。花港组地层在该地区厚度变化不大,为稳定的大套厚砂岩;H1、H2段以泥质沉积为主,分布稳定;H3、H4、H5段为大套巨厚砂层并发育稳定,气藏发育在渐新统花港组。本次研究区目的层为H3、H4和H5段,其中H3段为当前开发的主力储层。
根据研究区四口探井的岩心、测井、综合解释资料,总结其岩性、沉积、粒度特征,完成X气田的沉积相连井剖面图如图1所示。目的层呈现明显的水下分流河道特征,认为研究区花港组主要发育辫状河三角洲沉积体系,具有砂体厚度大,河道多期叠置的特征。主力储层自然伽马曲线底界面为突变接触,以箱形及箱形-钟形组合为主,反映了沉积过程中物源供给丰富和水动力条件相对较强,河道频繁迁移,河口不稳定,砂体在垂向上叠加厚度可以几倍的超过河道宽度,并在侧向上相互切割连接,最终可形成规模较大的侧向连续性好的砂体复合体。区域范围内可追踪性和可对比性良好,构造范围分布稳定。
图1 X气田沉积相连井剖面图Fig.1 Sedimentary facies section of X gas field
2 概率体约束“甜点”地质建模
2.1“甜点”标准划分
在研究区建模之前,需对“甜点”进行定义表征,并确定其“甜点”划分标准。低渗透储层中的“甜点”是低渗透储层油气勘探开发中最为关注的地质目标,美国地质调查局(USGS,1999)将可以持续提供30年产量的致密砂岩气区称为“甜点”,张金川等[16](2000)将其定义为低渗砂岩气藏内孔隙度渗透率物性相对发育的天然气聚集区。结合本次研究目的,定义“甜点”是在低渗砂岩气藏整体物性较差背景下,具有一定产能、局部高孔高渗的砂岩储集体。
对目的层“甜点”标准进行划分,“甜点”的定量标准主要有地球物理弹性参数标准、产能物性标准、束缚水饱和度标准、孔隙结构标准和成岩参数标准,其中后三者标准更多反映内因,最终对“甜点”划分的影响体现在物性参数上,在物性相关性分析中,以渗透率为例(见图2(a)),发现孔隙度和渗透率都与产能具有明显相关性,依据2013年的《海上石油天然气储量计算规范》行业标准中的产能标准,得出“甜点”相应的物性标准;在地球物理敏感参数相关性分析中,对先前按照物性标准划分出的“甜点”进一步分析发现剪切模量μ和纵波模量M对“甜点”敏感(见图2(b)),能识别各类“甜点”,且对两者弹性参数概率分析计算出的“甜点”概率体(FFP)作为地震软数据约束储层“甜点”建模。考虑研究区实际资料情况和建模数据的应用,最终确定“甜点”的物性和弹性参数作为标准划分依据(见表1)。
图2 “甜点”渗透率和产能交会图与剪切模量和纵波模量交会图Fig.2 Intersection diagram of permeability and capacity,longitudinal and shear modulus
表1 “甜点”划分标准参数表Table 1 Quantitative standard parameters of“sweet point”
2.2训练图像建立
训练图像是对先验地质模型的一种量化。它包含真实储层中所存在的岩相空间结构及其相互关系。借助于露头类比、岩心分析、测井解释和地震图像等,地质学家和储层建模人员可以得到储层岩相结构和空间相关性的先验认识,然后以训练图像的形式指导相模型的井间预测[11]。
考虑研究区现阶段模型精度要求,本研究区确定了五种相,非“甜点”砂岩相、泥岩岩相及三类“甜点”相(“甜点”相为具有相对高孔高渗的砂岩储集体,实质为进一步对砂岩的细化分类),结合测井录井解释数据对单井岩相进行分类编码:泥岩为0,非“甜点”砂岩为1,Ⅰ类“甜点”为2,Ⅱ类“甜点”为3,Ⅲ类“甜点”为4。本次主要模拟砂体骨架和细分后的“甜点”展布。
在目前X气田的开发阶段,Ⅰ类“甜点”为研究重点,而物性参数最次的Ⅲ类“甜点”尚不具备开发经济效益。测录井数据和地震资料显示,Ⅰ类“甜点”发育在H3段,地震响应特征明显,Ⅲ类“甜点”在H4段和H5段发育,与非“甜点”砂岩的地震响应较难区分,分段采用不同训练图像的生成途径有助于提高模型精度,满足不同类型“甜点”的开发需求:在H3段充分利用准确的地震响应约束和垂向井数据,在先验地质模式指导下绘制训练图像;而在H4、H5段对较弱的地震响应取“截止值”绘制Ⅲ类“甜点”分布图,在当前开发评价阶段中,采用基于目标建模方法对仍处于定性描述的Ⅲ类“甜点”进行定量化表征。
建立X气田H3段的训练图像,综合测录井和地震数据,参考各小层沉积微相分布图、“甜点”分布图和岩相纵向体积百分数。前两种数据图反映小层中“甜点”分布在横向上的变化(见图3(a)、(b)),而岩相纵向体积百分数可以反映各岩相纵向上的变化。对砂体横向和纵向进行描述,自上至下一片一片绘制岩相分布图,把如此获得的合并在一起便构成H3段所对应的训练图像(见图3(c)),该训练图像的生成依据来源于X气田H3段具有明显的地震响应及可靠的先验地质模式。
图3 H3b沉积微相、“甜点”平面分布和H3段训练图Fig.3 Sedim entary m icro-facies、“sweet point”p lane distribution and training image
与H3段“甜点”生成方式不同,采用基于目标模拟方法建立X气田H4和H5段训练图像。基于目标模拟,是一种在多点相模拟前对地质体几何形态参数(长、宽、厚等)定量化并在模拟过程中直接产生目标地质体的随机模拟方法。根据“甜点”地震响应与井上识别“甜点”的匹配关系,确定0.35为Ⅲ类“甜点”在H4和H5段发育的“截止值”,取该截止值完成每层切片Ⅲ类“甜点”的平面分布绘制(见图4(a)),并通过软件测量工具测量出Ⅲ类“甜点”的形态参数(见表2),完成每层切片的绘制,最终建立H4、H5所用训练图像(见图4(b))。
图4 X气田H4、H5段Ⅲ类“甜点”切片和三维训练图像Fig.4 slices of the third type of“sweet point”and training image in H4 and H 5members of X gas field
表2 Ⅲ类“甜点”几何形态参数Table 2 Geometry parameters of the third type of“sweet point”m
综合分析认为:本研究区物源方向主要为北东向,在35°~45°变化。河道弯曲度小,河道频繁摆动砂体互相叠置;Ⅲ类“甜点”在H4、H5段发育较少,但位置集中,主要发育在河道中央顺河道展布,河道汇聚处更为发育;Ⅲ类“甜点”发育规模不一,砂体连续叠置。
Ⅲ类“甜点”与非“甜点”储层物性差异不大,地震响应上区分度不高,在现阶段对X气田的Ⅲ类“甜点”进行准确定量表征仍具有一定难度。但在本研究中,依据地震数据与井数据的匹配关系,创造性地采用确定地震数据截止值的方法完成Ⅲ类“甜点”的定量参数表征,对后期指导Ⅲ类“甜点”的进一步精细化表征具有积极意义。
2.3概率体约束
利用两种不同方法生成的训练图像,分别建立了适用于不同类型“甜点”的多点相模式。在少井区建模单纯应用测井硬数据是远远不够的,本次建模中通过两种多点相模式,在地震软数据约束下利用Petrel多点地质统计算法完成主力层段岩相模型的模拟实现[12]。
本研究区使用的地震软数据包括泊松比数据体和“甜点”概率体。以H3段为例,在多井敏感弹性参数交会中(见图5(a))发现,泊松比可较好区分泥岩非储层和砂岩储层(包括“甜点”和非“甜点”砂岩),其截止值为0.24,泊松比与岩性具有相关性,可以用来表征泥岩在空间中的发育概率[13]。如图5 (b)所示,红色越浅表示泊松比的相对值越大,泥岩发育的可能性越大,可首先通过泊松比区分出泥岩和砂岩。
图5 H3段泊松比交会图与泊松比属性平面切片Fig.5 Intersection diagram and plane slice of Poisson's ratio property in H3 member
在对砂岩储层进一步细化分析发现,纵波模量和剪切模量能较好的区分“甜点”与“非甜点”砂岩储层,采用两者交会对井上提取的纵波模量和剪切模量进行“甜点”弹性参数概率分析(见图6(a)),进一步计算出各类型“甜点”发育概率体,从而定量预测“甜点”发育情况,其概率体相对值越大,表示相应“甜点”砂岩发育概率越大(见图6(b))。
泊松比的大小由其弹性性质决定,和“甜点”概率体(FFP)一样,其绝对大小并不直接表示发育概率的大小,利用泊松比和“甜点”概率体约束相建模实质为在建模中对二维或三维属性的绝对值进行标准化计算,转换为相对值大小,其相对值为0~1,用来表征和约束各岩相的发育概率。
图6 H3段“甜点”概率体交会分析与“甜点”概率体平面属性切片Fig.6 Probabilistic analysis ofmodulus and p lane slice of“sweet point”probabilistic volume
2.4模拟实现
根据不同类型“甜点”开发需求和精度要求,通过两种方式生成训练图像,在泊松比属性体和“甜点”概率体作为第二约束下采用多点地质统计进行相模拟。由于井资料有限,模拟结果会出现河道错位或间断的情况[14-15],结合前期地质成果及认识,对断裂的河道模拟进行人工修正,最终得到X气田目的层段的相模型。
图7和图8分别为“甜点”三维空间发育概率分布和地震软数据约束下主力层段的相模型模拟实现过井剖面图。
图7 H3段Ⅰ类“甜点”概率体过井剖面图Fig.7 Probability body profile of the first type of“sweet point”in H3 member
从“甜点”发育分布来看,“甜点”的分布在层位尺度上呈现出明显的分层性;研究区Ⅰ类和Ⅱ类“甜点”主要分布在H3段;H3段主要以H3b为主要发育层位,H3c在X-3井处发育Ⅰ类“甜点”;在H3b小层内部,Ⅰ类“甜点”主要分布在H3b下部,以H3b-4和H3b-5为主;Ⅱ类“甜点”主要分布在H3b的上部;Ⅲ类“甜点”在整个H3段基本不发育,而主要发育在H4c、H5a-2和H5a-3。从井上看,Ⅰ类、Ⅱ类和Ⅲ类“甜点”的发育以X-2井最好,X-1井和X-3井次之,X-4井最差;Ⅲ类“甜点”以X-3井和X-4井最好,X-1井和X-2井发育较差。从连续性来看,Ⅰ类“甜点”的连续性最好。采用地震软数据约束的模拟实现与地震数据体预测的“甜点”发育空间分布吻合度很高,随机模拟的建模结果不确定性明显降低。
3 结论
通过对工区现有资料情况和地质特征的研究,在常规建模手段及方法上进行了优化,总结出一套适用于海上低渗气藏“甜点”储层的建模方法,得出以下成果和认识。
(1)结合工区研究重点,从砂岩相中进一步划分出“甜点”相和非“甜点”相,将“甜点”以相的形式进行相控建模,在现有数据资料下,克服了沉积相控对井数据和地质统计规律要求高的局限和单一岩相控统计数据不足的缺点。
(2)利用多点地质统计进行建模,使得“甜点”在随机模拟的基础上充分考虑前期先验认识成果。根据研究区实际评价开发需要,针对不同类型“甜点”采用不同方法建立训练图像:充分利用地震数据和先验地质模式表征Ⅰ类“甜点”;创造性地采用确定地震数据截止值的方法对仍处于定性描述阶段的Ⅲ类“甜点”完成定量表征。
(3)充分将前期“甜点”表征的地球物理和地质成果结合匹配,从地球物理和地质角度完成了“甜点”标准的定义和划分;并从表征“甜点”的地球物理敏感参数中选取了与岩相相关性最好的泊松比数据体和纵波模量M、剪切模量μ计算出的“甜点”概率体作为软数据约束建模,大大提高了模型在井间预测的精度。从模拟实现上看,预测出“甜点”的空间分布特征,采用地震软数据约束的模拟实现与地震数据体预测的“甜点”发育空间分布吻合度很高,随机模拟的建模结果不确定性明显降低。
图8 X气田岩相“甜点”模型模拟实现过井剖面图Fig.8 Simulation profile of litho-facies and“sweet point”model in X gas field
[1]宋子齐,伊军锋,庞振宇,等.三维储层地质建模与砂砾岩油层挖潜研究-以克拉玛依油田七中区、七东区克拉玛依砾岩油藏为例[J].岩性油气藏,2007,19(4):100-104.Song Ziqi,Yi Junfeng,Pang Zhenyu,et al.3D reservoir geologic modeling and potential tapping in glutenite reservoir:A case study from conglomerate reservoirs in Karamay oilfield[J].Lithologic Reservoirs,2007,19(4):100-104.
[2]霍春亮,古莉,赵春明,等.基于地震、测井和地质综合一体化的储层精细建模[J].石油学报,2007,28(6):66-71.Huo Chunliang,Gu Li,Zhao Chunming,et al.Integrated reservoir geologicalmodeling based on seismic,log and geological data[J].Acta Petrolei Sinica,2007,28(6):66-67.
[3]吴胜和.储层表征与建模[M].北京:石油工业出版社,2009:139-142.
[4]韩继超,王夕宾,孙致学,等.利用多点地质统计学模拟河流相沉积微相[J].特种油气藏,2011,18(6):48-51.Han Jichao,Wang Xibin,Sun Zhixue,et al.Simulation of fluvial sedimentary microfacies using multiple-point geostatistics[J].Special Oil&Gas Reservoirs,2011,18(6):48-51.
[5]周金应,桂碧雯,林闻.多点地质统计学在滨海相储层建模中的应用[J].西南石油大学学报(自然科学版),2010,32(6): 70-74.Zhou Jinying,Gui Biwen,Lin Wen.Application of multiple-point geostatistics in offshore reservoir modeling[J].Journal of Southwest Petroleum University(Science&Technology Edition),2010,32(6):70-74.
[6]骆杨,赵彦超.多点地质统计学在河流相储层建模中的应用[J].地质科技情报,2008,27(3):68-71.Luo Yang,Zhao Yanchao.Application ofmultiple-pointgeostatistics in fluvial reservoir stochasticmodeling[J].Geological Science and Technology Information,2008,27(3):68-71.
[7]张伟,林承焰,董春梅.多点地质统计学在秘鲁D油田地质建模中的应用[J].中国石油大学学报(自然科学版),2008,32 (4):24-28.Zhang Wei,Lin Chengyan,Dong Chunmei.Application ofmultiple-point geostatistics in geologicalmodeling of D oilfield in Peru[J].Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science),2008,32(4):24-28.
[8]刘跃杰,李继红,程卓,等.基于三维训练图像的多点地质统计学岩相建模[J].石油化工应用,2015,34(9):94-100.Liu Yuejie,Li Jihong,Chen Zhuo,et al.Application ofmultiple-pointgeostatistics lithofaciesmodeling base on 3D training image[J].Petrochemical Industry Applicaton,2015,34(9),94-100.
[9]何星,杨友运,李映雁.二维趋势面约束法在富县地区长8油层组地质建模中的应用[J].岩性油气藏,2012,24(1):100-101.He Xing,Yang Youyun,Li Yingyan.Application of two-dimensional trend surface to geologicalmodeling of Chang 8 oil reservoir set in Fuxian area[J].Lithologic Reservoirs,2012,24(1):100-101.
[10]陈恭洋,胡勇,周艳丽,等.地震波阻抗约束下的储层地质建模方法与实践[J].地学前缘,2012,19(2):67-73.Chen Gongyang,Hu Yong,Zhou Yanli,et al.Methods and practices of reservoir geologic modeling constrained by seismic impedance[J].Earth Science Frontiers,2012,19(2):67-73.
[11]林承焰,陈仕臻,张宪国.多趋势融合的概率体约束方法及其在储层建模中的应用[J].石油学报,2015,36(6):730-739.Lin Chengyan,Chen Shizhen,Zhang Xianguo.Probability constraint method based on multiple trend integration and its application in reservoirmodeling[J].Acta Petrolei Sinica,2015,36(6):730-739.
[12]任殿星,李凡华,李保柱.多条件约束油藏地质建模技术[J].石油勘探与开发,2008,35(2):205-214.Ren Dianxing,Li Fanhua,Li Baozhu.Geomodeling technology under multi-factor control[J].Petroleum Exploration and Development,2008,35(2):205-214.
[13]陈建阳,田昌炳,周新茂,等.融合多种地震属性的沉积微相研究与储层建模[J].石油地球物理勘探,2011,46(1):98-102.Chen Jianyang,Tian Changbing,Zhou Xinmao,et al.Sedimentary microfacies studies and reservoir modeling by integration of multiple-seismic attributes[J].Oil Geophysical Prospecting,2011,46(1):98-102.
[14]方小宇,姜平,欧振能,等.融合地质建模与地震反演技术提高储层预测精度的新方法及其应用——以涠洲11-1N油田为例[J].中国海上油气,2012,24(2):24-26.Fang Xiaoyu,Jiang Ping,Ou Zhenneng,et al.New method to improve reservoir prediction bymerging geologicalmodeling with seismic inversion and its application:A case in Weizhou 11-1N oil field[J].China Offshore Oil and Gas,2012,24(2):24-26.
[15]王冰,刘太勋,王凯,等.复杂断块油藏精细地质建模研究——以大65断块为例[J].石油化工高等学校学报,2016,29 (5)38-42.Wang Bing,Liu Taixun,Wang Kai,et al.Study on the fine geologicalmodel of complex fault block reservior:A case study of Da 65 fault block for example[J].Journal of Petrochemical Universities,2016,29(5):38-42.
[16]张金川,金之钧,庞雄奇.深盆气成藏条件及其内部特征[J].石油实验地质,2000,22(3):210-214 Zhang Jinchuan,Jin Zhijun,Pang Xiongqi.Formation conditions and internal features of deep basin gas accumulations[J].Experimental Petroleum Geology,2000,22(3):210-214
(编辑王亚新)
Application to Geological Modeling of X Oil Field in Xihu Sag Based on Probabilistic Volume
Yang Jing1,2,Lin Chengyan1,2,Zhang Xianguo1,2,Chen Shizhen1,2
(1.Reservoir Geology Key Laboratory of Shandong Province,China University of Petroleum,Qingdao Shandong 266580,China;2.School of Geosciences,China University of Petroleum,Qingdao Shandong 266580,China)
Modeling of tight gas reservoir in less well area on the sea is one of problems which are eager to overcome.Aiming at solving high heterogeneity of tight sandstone gas reservoirs in braided river deposits,it is difficult to accurately characterize reservoir's distribution of"sweet point"and properties using conventional geological modeling method.In this paper,using"sweet point" controlling,multiple-point geo-statistics and probabilistic volume constraint on thick layer reservoirs in the East China Sea,we have innovativelymodeled using"sweet point"in a form of facies and generated training image in differentways considering different kinds of"sweet point"and simulated facies based on Poisson's ratio volume and"sweet point"probabilistic volume as a second constraint.The results show that simulating"sweetpoint"in the form of facies by usingmultiple-point can overcome limitation of single facies and characterize the spatial structure of"sweet point".The result is in line with geological knowledge by using different training images in differentmembers.The prediction accuracy of distribution of"sweet point"has been improved under the constraint of probabilistic volume.
Xihu sag;Sweet point;Training image;Multiple-point geo-statistics;Probabilistic volume
TE121
A
10.3969/j.issn.1006-396X.2017.04.013
1006-396X(2017)04-0069-08
2016-12-13
2017-03-01
国家重大科技专项“深层厚储层内部甜点地质成因及评价”(2016ZX05027004-002);国家自然科学基金项目“辫状河储层内部结构的地震沉积学表征方法研究”(41202092);国家自然科学基金项目“基于沉积过程分析的砂质辫状河储层中细粒沉积成因机制与分布模式研究”(41672129)。
杨京(1992-),男,硕士研究生,从事油气藏开发地质及储层地质方面研究;E-mail:319910724@qq.com。
林承焰(1963-),男,博士,教授,博士生导师,从事油气藏开发地质学及油藏描述、油气地质与勘探方面研究; E-mail:lincy@epc.ecu.cn。