金山气田致密砂岩储层含气性叠前地震预测方法研究

贾跃玮， 王 丹， 魏水建， 张广权

(中国石化 石油勘探开发研究院，北京 100083)

金山气田致密砂岩储层含气性叠前地震预测方法研究

贾跃玮， 王 丹， 魏水建， 张广权

(中国石化 石油勘探开发研究院，北京 100083)

松辽盆地金山气田致密砂岩储层物性较差、流体地震响应特征弱，储层含气性有效识别和预测是精细勘探开发的关键。基于叠前地震道集提高品质处理及入射角道集叠加处理，开展致密砂岩含气储层AVO响应特征分析，优选流体因子属性定性预测含气储层展布范围；基于致密砂岩含气储层岩石物理交会分析，寻找含气性敏感弹性参数，优选纵横波速度比参数开展叠前反演刻画含气储层展布规律，实现致密砂岩储层含气性的定量预测。实际应用研究表明，预测结果与实钻井符合率较高，对其他地区致密砂岩储层含气性预测研究具有借鉴意义。

致密砂岩； AVO； 流体因子； 叠前地震反演

0 引言

含气致密砂岩储层蕴藏的资源量极为丰富，是我国天然气资源勘探开发的一个重要领域和研究热点[1-2]。致密砂岩储层通常呈低孔低渗致密特征，储层含气地球物理响应特征难觅，流体预测研究难度极大。自20世纪90年代以来，国内、外地球物理学者针对致密砂岩储层含气性预测做了大量的研究工作，并逐步形成了多种实用的技术方法。如基于叠加地震资料的振幅类、频率类地震属性预测含油气信息[3]；基于瞬时谱分析技术预测致密砂岩含气性特征[4]；基于含气特征曲线重构技术的叠后反演预测含气储层[5]。以上基于叠后地震资料开展预测研究的方法计算参数较为单一且多解性较强，对低丰度致密储层含气信息预测精度较低。进入21世纪以来，对致密砂岩储层含气性的预测主要立足于叠前地震资料，从叠前AVO地震属性分析及叠前弹性波阻抗反演[6-7]角度开展含气性预测研究。AVO分析与叠前弹性参数反演技术，主要基于叠前反射波属性随偏移距或入射角的变化特征来预测致密储层的含油气，其运算结果参数均是与流体信息密切相关的弹性参数，功破了致密砂岩储层与围岩波阻抗差异小，单一叠后属性分析难以进行有效储层预测的难题，是用于预测致密砂岩储层含气性分布特征的有效方法[8-9]。

笔者以金山气田沙河子组致密砂岩储层为例，探讨基于叠前地震资料的致密砂岩储层含气性预测研究方法。金山气田位于松辽盆地梨树断陷东部斜坡带南端的金山构造带内，为西断东超的箕状盆地。区内多口实钻井测试显示沙河子组获得工业气流，常规测试日产气最高达20 000 m3左右，具有较好的开发前景。但金山气田沙河子组储层孔隙度平均值为5.9%, 渗透率平均值为1.74 mD，属低孔、低渗致密砂岩储层，砂泥岩薄层交互叠置且纵向沉积厚度大，沉积环境复杂，储层含气性预测及评价难度大。针对致密砂岩含气储层地质及地震响应特征，基于含气层AVO响应分析，采用叠前AVO流体因子属性定性预测含气储层边界范围；基于岩石物理分析，优选叠前纵横波速度比反演，定量预测含气储层空间展布特征，形成基于叠前地震资料的“定性识别”与“定量刻画”相结合的致密砂岩含气性预测方法，有效预测了含气储层空间展布特征。

1 地震道集质量控制及角道集叠加

金山气田原始地震资料经叠前时间偏移处理后的偏移距道集质量较差(图1(a))，有效地层反射信息中夹杂着严重的线性噪音，深部地层能量衰减严重，且目的层远炮检距同相轴未被拉平，易造成AVO假象，严重制约着AVO属性分析及叠前反演研究。为提高道集的品质，开展道集同相轴拉平处理、全三维噪音去除处理以及深部反射波振幅能量补偿处理。通过一系列有针对性的叠前地震资料预处理，提升了地震偏移距道集资料信噪比并消除了AVO假象(图1(b)，使其能更好地满足叠前AVO分析和叠前反演的需要。

在进行AVO属性计算及叠前反演之前，需将叠前CRP道集向角度道集转换。通过开展CRP道集与入射角度信息的叠加分析，基于目的层高质量有效反射波选择标准，采用如下角度叠加处理方案：小角度(5°～15°)、中角度(15°～25°)和大角度(25°～35°)。该方案既保留了目的层的AVO特征，又有效规避了劣质地震反射信息，为叠前地震含气性预测研究打下坚实基础。

2 流体因子定性预测含气储层边界

2.1 叠前AVO响应分析

金山气田沙河子组主力气层段储层相对致密且非均质性强，流体地震响应敏感性弱，需要剖析主力气层AVO响应特征，确定气层段AVO响应类型，为叠前AVO属性优选奠定基础。首先针对叠前偏移距道集，分析地震反射波振幅随偏移距变化特征。由图2可知，地震偏移距道集反射波同相轴平直且信噪比较高，说明资料品质符合AVO响应特征分析的要求。L602井旁偏移距道集含气储层段为波峰反射，且反射能量随偏移距的增大而逐渐减弱，对照AVO类型标准应属于典型的Ⅰ类AVO响应。同时对照角度叠加道集开展分析，通过分析振幅随不同叠加角度的变化来判断AVO响应类型。由图3可知，L602井沙河子组含气储层段对应的分角度叠加道集振幅为红色波峰反射，储层速度大于上覆盖层速度，振幅随入射角度增大而减小，具有AVO暗点特征。AVO特征的本质是介质的各种因素造成速度的变化形成的，由于研究目的层段埋深较大，砂岩固结程度较高，孔隙度较小，导致砂岩波阻抗大于泥岩，从而导致含气储层段呈现暗点现象。通过对叠前偏移距道集及入射角叠加道集分析，可确定研究区气层段为Ⅰ类AVO响应特征，可依据此类含气响应模式提取AVO属性进行含气性预测。

图1 叠前CRP道集处理Fig.1 Prestack CRP gathers process(a)原始道集;(b)处理后道集

图2 AVO响应特征Fig.2 AVO response features(a)L602井旁地震道集;(b)L602井Ⅰ类AVO特征

2.2 流体因子属性储层含气性识别研究

叠前地震AVO属性是开展流体信息分析的有效手段，其技术核心是通过从叠前地震数据中提取数学物理数学参数，并建立特定参数随入射角的变化[10]。常规AVO属性包括截距P和梯度G，以及由P和G组合而成的多种属性，但此类传统AVO属性适用于浅层高丰度气藏，对非均质性较强的致密低饱和度储层难以取得理想预测效果。AVO流体因子属性是一种基于岩层背景趋势线偏移度判别含气性特征的方法，可有效规避传统AVO属性多解性问题。该属性基于纵波与横波速度的线性关系，利用纵波、横波通过含流体储层时的速度变化差异，来判别油气的发育情况。对Vp=a+bVs式求微分并除以Vp可得到流体因子：

(1)

(2)

式中: σ为泊松比，Rp0为法向入射的反射系数，θ为不同地震波入射角度。

图4 沙一段流体因子属性平面分布图Fig.4 Fluid fractor attribute map of Sha 1 formation

应用流体因子属性对金山气田沙一段开展含气储层识别研究，沙一段有利含气区主要位于J1与J1-2井南北向条带、L6-5、L6-4井及L602井周边北西向展布区域，研究区南部含气性较差(图4)。通过对比实钻情况，气井基本落在低流体因子异常的暖色调区域，含气性预测结果吻合较好，符合率达到73%。基于流体因子属性分析可基本圈定目的层含气区域，实现了定性预测含气边界范围。由于流体因子属性方法没有井资料约束，难以消除岩性界面引起的强振幅对结果的影响，存在一定的多解性，需要进一步开展叠前反演定量刻画含气储层特征。

3 纵横波速度比反演定量预测含气储层

3.1 岩石物理含气性敏感参数分析

不同地区的弹性参数对岩性与流体的敏感度不尽相同，识别岩性与检测流体的能力也有差异。因此，寻找对油气敏感的弹性参数及参数的组合形式，是流体识别及储层预测的关键。岩石物理特征分析表明(图5)，声波时差难以有效区分流体信息，对砂岩储层含气性的识别困难，说明依赖波阻抗叠后反演的预测方法难以有效刻画含气性特征。由于纵波在传播时受岩层骨架及流体地综合影响，在流体中传播时速度明显降低，横波仅受岩层骨架影响，不受流体性质而改变[11]，因此Vp/Vs具有较好的储层含气性敏感性。研究表明，金山气田沙河子组Vp/Vs可有效区分不同储层流体类型：干层的Vp/Vs大于1.65，水层介于1.6与1.65之间，含气储层低于1.6。因此本次储层预测主要采用叠前弹性参数反演技术，通过反演求取Vp/Vs参数定量预测含气信息。

图5 岩石物理流体判别模板Fig.5 Rock physics fluid discriminant template

3.2 纵横波速度比叠前反演含气性预测

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弹性阻抗是由Connolly[12]首次提出的。这一物理参数概念的提出拓宽了地震反演研究领域，为叠前弹性波阻抗反演方法奠定了基础。与叠后波阻抗反演方法所不同的是，叠前弹性阻抗反演可以获得纵横波速度比、泊松比、拉梅系数等多种弹性参数[13-15]。这些参数对储层及流体信息更为敏感，极大丰富了储层含油气性预测手段，有效降低了单一参数的地球物理多解性问题。对叠前弹性阻抗的求解是基于对Zoeppritz矩阵方程的近似式研究基础之上的，当入射角为时的弹性阻抗为式(3)、式(4)。

(3)

(4)

式中:下标1、2分别表示界面上、下介质；Vp为纵波速度；Vs为横波速度；ρ为密度。基于纵波速度、横波速度及密度测井数据，利用以上公式求解三个不同角度的弹性阻抗体，从而可求得纵横波速度比等多种弹性参数。图6为金山气田叠前Vp/Vs反演连井剖面。红黄色对应的是含气层段低值区，蓝-灰色代表的是非储层高值区，含气层段呈条带状横向展布，且纵向上呈多层储层叠置，与实钻井含气层段(井轨旁迹黄色方块代表含气层段)吻合，说明反演成果基本可靠。

基于以上所述Vp/Vs的含气储层截至值为1.6，进一步提取金山气田沙一段纵横波速度比小于1.6的时间域累积数据，通过与速度谱乘积形成沙一段含气储层厚度图(图7)。从图7可以看出：含气储层厚度分布情况与流体因子属性预测含气边界范围基本相符，整体上金山气田沙一段含气区域局限在局部几个块状地区，其中厚层有利含气区主要分布在西部金1井南北向条带、中部L6、L6-4井周边以及东部L602井以北地区，南部地区含气性显示微弱；大部分气井位于预测气层较厚的红黄色区域，且预测厚度与实钻情况基本相符，干井均位于气层厚度较差的蓝色条带内，统计预测气层厚度符合率达到84%。

4 结论与认识

1)基于叠前偏移距道集及分角度叠加道集分析含气储层段AVO响应特征，确定含气层段AVO响应类型是开展叠前地震属性优选含气性预测的基础。

2)AVO流体因子属性可有效识别致密砂岩储层中的气层信息，通过检测流体因子含气异常响应信息，可预测含气储层相带展布规律。

图7 沙一段Vp/Vs反演含气储层厚度图Fig.7 Vp/Vs inversion gas reservoir thickness of Sha 1 formation

3)纵横波速度比具备识别金山气田致密砂岩储层流体类型的能力，通过叠前弹性参数反演获取纵横波速度比可定量识别含气储层，与流体因子属性进行对比研究，可揭示致密砂岩含气储层展布特征。

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Studyofpre-stackseismicpredictionontight-sandreservoirgas-bearingofJinshangasfield

JIA Yuewei, WANG Dan, WEI Shuijian, ZHANG Guangquan

(SINOPEC Petroleum Exploration & Production Research Institute, Beijing 100083, China)

The physical property and fluid seismic response features of tight sand reservoir of Jinshan gas field are very poor. Effective identification and prediction on reservoir gas-bearing is a key for detailed exploration and production. Based on pre-stack seismic gather quality improved processing and incidence stack processing, the tight-sand gas-bearing AVO response feature are analyzed. The fluid factor attribute is seleceted to qualitatively predict gas-bearing distribution area. Based on the rock physics cross-plot analysis of tight sand gas-bearing reservoir, the hydrocarbon sensitive elastic parameters are selected. The Vp/Vs ratio, which is acquired through pre-stack inversion, can depict gas-bearing reservoir boundary. The quantitative prediction of tight sand gas-bearing can be researched through all above methods. The practical application reveals that the prediction results have high coincidence rate with drilled wells. This study can be used as a reference to other tight sand reservoir gas-bearing prediction research.

tight sand; AVO; fluid factor; pre-stack seismic inversion

P 631.4

A

10.3969/j.issn.1001-1749.2017.05.07

2016-09-30 改回日期： 2017-03-15

国家科技重大专项(20162X05017005)

贾跃玮(1983-)，男，硕士，主要从事油气藏地球物理描述研究工作， E-mail：jyw109@126.com。

1001-1749(2017)05-0626-06