基于三维地质模型的地质储量不确定性分析——以西非尼日尔三角洲盆地P油藏为例

王 桐，王光付，陈桂菊，李杏莉，谭学群，王离迟

（中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083）

基于三维地质模型的地质储量不确定性分析
——以西非尼日尔三角洲盆地P油藏为例

王 桐，王光付，陈桂菊，李杏莉，谭学群，王离迟

（中国石化石油勘探开发研究院，北京 100083）

为了合理评估地质储量、论述地质储量不确定性产生的原因，指出测量技术的局限性、已有数据的有限性和参数选取主观性是地质储量不确定性产生的主要原因；针对确定法和基于数学模型的概率法在地质参数不确定性和相关性方面的研究不足，研究了基于三维地质模型的油气地质储量不确定性评估方法；以西非尼日尔三角洲盆地P油藏为例，系统分析了油气藏地质储量评估中各地质因素的不确定性，指出顶面构造、砂体分布、流体界面、储层参数是影响地质储量计算结果的主要因素。这种基于三维地质模型的地质储量不确定性分析方法有效揭示了地质储量评估中的风险，为投资建议、井位部署和产能规划提供了科学决策的依据。

尼日尔三角洲；地质储量评估；三维地质模型；概率法；容积法

油气地质储量是石油公司上游资产中的重要部分，是决定石油公司当前和未来上游业务的重要基础。由于地下地质特征的复杂性和数据的有限性，地质储量评估中的不确定性分析已成为全面认识油藏的重要内容。确定法和基于数学模型的概率法储量计算是地质储量评估中最常见的两种方法，随着油气勘探开发对象的复杂化，基于三维地质模型的概率法储量评估方法已逐步成为认识油藏地质特征的重要技术。本文对基于三维地质模型的油气地质储量不确定性研究方法进行了探讨，并以西非尼日尔三角洲盆地P油藏为例，系统分析了油气藏地质储量评估中各地质因素的不确定性及储量不确定性。

1 地质储量不确定性产生的原因

由于地质特征的复杂性和数据的局限性，油气藏的三维表征存在不确定性，导致了地质储量评估的不确定性。油藏表征中的不确定性主要由三方面原因造成[1]：一是现有测量技术的局限性。一方面，受检测手段自身分辨率的限制，测量结果精度受到限制，例如，常规地震资料的垂向分辨率极限为1/4波长[2]；另一方面，测量自身存在不确定性，利用测井和地震等手段获取的地质信息自身就存在不确定性。二是已有数据的有限性。地质储量评估过程中参数来源于非常有限的小样本数据，用于整个油气藏分析存在信息的局限性，以北海 Brent油气田为例，统计得出，岩心及岩屑体积仅占整个油藏体积的十亿分之一，测井井柱体积也仅占整个油藏百万分之一；三是参数选取主观性强。储量计算的地质参数都来源于研究人员的解释，不同的数据处理和解释方法会得出不同结果。因此，地质储量评估过程中的不确定性研究已成为一项非常重要的工作。

2 容积法评估地质储量不确定性问题

各种地质储量评估方法中，容积法适用性强，应用范围最为广泛[3–4]。容积法油气地质储量评估公式为：地质储量=面积×有效厚度×孔隙度×饱和度/体积系数。

根据参数取值不同，容积法储量计算分为确定法和概率法两种。确定法在定量优选各类地质参数确定值的基础上，测算出储量的唯一值，该方法通过优化地质参数的选择，力求“算准”地质储量，追求地质储量的高度确定性[5–6]，但是无法解决由于测量技术局限性、已有数据有限性和参数选取主观性导致的地质储量计算中的实际问题。一旦取值不当，很可能出现较大的储量计算误差，弱化了对储量风险与不确定性的评估，可能导致后期投资、井位部署和产能规划出现不必要的损失。

概率法储量计算首先确定出每个参数的概率密度函数，之后，采用随机采样的方法（如蒙特卡洛法）[7]计算出地质储量值的概率分布曲线，并以此为基础得出地质储量的低值、中值和高值。该方法在计算油气藏储量时，考虑了各个地质参数分布的不确定性，但是，基于简单数学模型的概率法储量计算往往会忽略地质特征的复杂性和各地质参数的相关性，无法体现特定油气藏中含油面积、厚度、孔隙度、含水饱和度等各地质参数的内在关系，即实现数学真实的同时无法满足地质真实[8]。图1是一个典型的反序砂岩背斜油藏，该油藏的油水界面存在一定的不确定性，当该油藏的油水界面由情形1中的油水界面1上升至情形2中油水界面2时，各地质参数变化如图2所示。在缺少三维地质模型约束的随机模拟运算过程中，等概率的随机采样并不能反映各参数之间的相关性，每次计算会在概率密度函数限定下选取各参数的对应值，而参数之间的相互关系则无法在本次计算中体现出来。在本实例中，含油面积减小的同时有效厚度取值减小、孔隙度增大才能真正反映出实际的地质特征，各地质参数进行“随机”取值无法实现各参数的相关性，这也是基于数学模型的概率法储量计算存在的主要问题。

图2 基于蒙特卡洛技术的概率法地质储量计算模型

3 储量不确定性分析方法

基于三维地质模型的储量不确定性评估建立在基础地质模型的基础上，通过对基础模型中各地质变量在一定范围内等概率随机赋值，实现多个模型参与储量计算（图3）。这种将地质综合分析和地质统计学理论融入三维地质模型的储量估算方法具有以下优势：一是地质储量计算与各地质因素建立直接关系，保证了参与储量计算各地质参数的相关性，更加符合地质规律；三维地质模型中通过有效约束生成的随机顶面、岩相分布和流体界面来替代含油气面积和有效厚度的取值，保证了地质参数的相关性和合理性（图4）；二是计算得出的每一个储量值都有相应的地质模型，可以通过三维地质模型更加直观地展示地质变量的不确定性，有助于井位部署和调整研究。图4展示了同一油藏3个模型顶面构造、油水关系、岩相分布、孔隙度、含水饱和度的特征。不同构造模型控制岩相模型的分布，岩相模型通过约束属性模型决定有利储层的分布范围，油水界面、岩相模型、孔隙度模型和渗透率模型共同决定含水饱和度模型的特征。模型1、模型2和模型3分别对应着地质储量高、中、低值，不同模型的顶面构造、油水界面、砂体分布、孔隙度和含水饱和度特征各异，但同一模型内各地质参数的相关性好，顶面构造控制了岩相和流体的分布范围，岩相分布约束孔隙度等储层参数特征，流体界面共同决定了含水饱和度模型的特征。

图3 基于地质模型储量不确定性研究流程

图4 三个不同地质模型中地质参数相关性特征

4 影响地质储量计算结果的主要因素

基于三维地质模型的储量不确定性分析方法以油气藏为统一研究单元，强调油气藏中各地质参数间的相关性，在系统分析影响油气藏地质储量各因素不确定性的基础上，按照图3所示的研究流程开展地质储量的不确定性分析。研究实例P油藏位于尼日尔三角洲盆地，以高能浪控三角洲环境沉积为特征的 Agbada组孔隙度为 20%～35%，渗透率为1～5 μm2。P油藏为底水型油藏，油藏面积为 4.9 km2，共有已知井5口。结合整个区域综合研究认为，影响P油藏地质储量的主要因素包括顶面构造、砂体分布、流体界面、储层物性等。

4.1 顶面构造

图5中所示方案1、方案2和方案3是P油藏基于2套地震数据体得出的3种顶面构造图，其中方案 2、方案 3是不同解释人员基于同一套地震数据得出的结果。距已知井1 000 m处，三种解释结果的顶面构造差异在 10～30 m。顶面构造的不确定性往往会对地质储量产生较大影响，在复杂断块油藏中，由于部分断层分布特征及其不确定的封闭性，增加了地质储量的多解性。

图5 同一顶面的3种不同解释结果

4.2 砂体分布

在钻井数量较少、地质特征复杂的条件下，砂体平面分布的不确定性是影响储量计算结果的重要因素，砂体特征直接控制着储层质量和油气分布规律。沉积模式识别、岩相划分与含量确定、顺物源方向的连续性及垂直物源方向的变化特征是描述砂体展布特征的主要内容。无论在未开发油田，还是在深度开发的老油田，确定性建模和随机建模相结合的砂体刻画方法是目前最为成熟的技术手段[9]。前人在利用地震资料描述砂体不确定性对地质储量影响方面做了很好的探索[12]，在地震属性和反演等手段定量刻画砂体空间分布多解性较强、无法精确描述砂体展布的情况下，基于地质统计学研究的随机地质建模技术是三维储层表征的重要手段，通过对变差函数中各参数的不确定性研究能够有效描述砂体展布的不确定性。图6对比了不同变程导致的P油藏K36层的岩相变化特征，最终选择物源方向60°，主变程500 m，次变程350 m，垂向变程1 m作为基础方案。

4.3 流体界面

流体界面不确定性主要由缺少测试资料、测井解释多解性和井斜数据误差三个原因造成，图7列出了P油藏的油水界面解释结果，受测井质量及中部泥岩连续性解释的影响，出现两个可能的油水界面，二者相距约6 m。该区井斜数据误差也会造成同一油气藏流体界面识别的不确定性，图8中P油藏邻区一油气藏投产前后，同一阶段的气水界面均存在一定程度的不一致性，变化范围为4～7 m，这种差异主要是由于井斜误差导致的。参考区域经验规律，设定流体界面变化幅度为6 m。

4.4 油藏物性参数

P油藏缺少取心资料，孔隙度和含油饱和度数据来源于区域经验指导下的测井解释结果。在三维地质模型多次实现的过程中，油藏物性参数的不确定性包括了两个部分，一是岩相模型的变化会影响储层物性参数模型的变化；二是测井资料采集、校正、处理和解释全过程中的不确定性均会对测井解释得出的参数产生影响。在测井解释过程中，考虑上述因素得出的主要物性参数的高、中、低三种结果，用于地质储量不确定性研究。

图6 不同变程下相模型平面特征

图7 测井解释油水界面多解性

图8 P油藏邻区气藏已知井气水界面分布特征

5 计算结果

在建立P油藏三维地质模型后，通过地质、地球物理、测井等多学科一体化研究，分析影响地质储量各地质因素的不确定性，确定出各地质参数的概率分布，并在此三维地质模型基础上开展概率法储量计算。通过600次模型实现，得到P油藏地质储量的概率密度和累计密度分布图（图9）。P油藏地质储量高、中、低值分别为699×104bbl、458×104bbl和 284×104bbl。

不同模型的顶面构造、油水界面、砂体分布、孔隙度和含水饱和度特征各异，但同一模型内各地质参数的相关性更好，顶面构造控制了岩相和流体的分布范围，岩相分布约束孔隙度等储层参数特征，孔隙度模型和流体界面共同决定了含水饱和度模型的特征。这种基于三维地质模型的储量不确定性分析方法有效揭示了储量评估中的风险，为投资建议、井位部署和产能规划提供了科学决策的依据。

图9 P油藏原始地质储量概率密度和累计概率分布

6 结论

（1）油气藏三维表征的不确定性直接导致了地质储量评估的不确定性，测量技术局限性、已有数据有限性和参数选取主观性是地质储量不确定性产生的主要原因。

（2）确定法在定量优选各类地质参数确定值的基础上，力求“算准”地质储量，追求地质储量的高度确定性，弱化了对储量风险与不确定性的评估；基于简单数学模型的概率法储量计算，实现数学真实的同时无法满足地质真实，忽略了地质特征的复杂性和各地质参数的相关性，无法体现特定油气藏中各地质参数的内在关系。

（3）基于三维地质模型的地质储量不确定性评估方法在定量分析各地质变量不确定性的基础上，将地质特征与数学模型相结合，建立各地质变量的相关性的同时实现了不同模型的可视化，是最优的地质储量不确定性研究方法。

[1] 胡允栋．基于不确定分析的油气储量分类与评估方法[D]．北京：中国地质大学（北京），2007：47–52.

[2] 云美厚．地震分辨率[J]．勘探地球物理进展，2005，28（1）：12–18.

[3] 贾承造. 美国SEC油气储量评估方法[M]．北京：石油工业出版社，2004：80–100.

[4] 李冰．SEC标准确定容积法储量计算参数[J]．石油实验地质，2014，36（3）：381–384.

[5] ELLIOTT D C．储量估算：不确定性及其涵义[J]．国外油气勘探，1996，8（2）：255–262.

[6] 鲁卡．考森蒂诺．油藏评价一体化研究[M]．北京：石油工业出版社，2003：90–98.

[7] 吕晓光，张永庆，陈兵，等．深度开发油田确定性与随机建模结合的相控建模[J]．石油学报，2004，25（5）：60–64.

[8] 赵迎月，顾汉明，汪勇，等．无井条件下建立碎屑岩储层地震地质模型研究[J]．地球物理学报，2013，56（6）：2 055–2 064.

[9] 高博禹. 基于砂控地质建模和Monte Carlo 模拟的储量评价方法[J]．中国海上油气，2009，21（2）：109–112.

TE122.2

A

1673–8217（2017）06–0074–05

2017–06–05

王桐，高级工程师，1982年生，2008年硕士毕业于中国地质大学（北京）油气田开发工程专业，现从事开发地质与地质建模工作。

国家“十三五”重大科技专项“大型油气田及煤层气开发”（2016ZX05033–003–004）。

王金旗