稠油油藏AVO影响因素分析

谢 祥 吴 奎 张金辉 高京华 樊建华(中海石油(中国)有限公司天津分公司渤海石油研究院，天津 300459)

1 引言

自Ostrander[1]提出利用纵波反射系数随入射角的变化规律识别含气砂岩以来，AVO技术在油气勘探和开发领域得到广泛应用，已经成为储层预测和流体识别的一项有力工具。Aki等[2]、Shuey[3]、Fatti等[4]及郑晓东[5]分别基于不同的假设条件对AVO技术的理论基础——Zoeppritz方程进行了简化，得到各种形式的反射系数近似方程，为AVO属性分析和叠前反演奠定了理论基础。Rutherford等[6]根据界面处零炮检距反射系数的大小，将含气砂岩的AVO异常类型分为三类，Castagna等[7]研究不同的弹性参数模型后进一步将其扩展为四类，从而建立了地层含油气性和AVO异常之间的联系，促使AVO技术直接用于油气勘探、开发。Russell等[8]、左国平等[9]、赵万金等[10]及张卫卫等[11]应用AVO技术识别含气砂岩。Carcuz[12]、孙鹏远等[13]联合PP波和PS转换波地震资料进行AVO分析。潘仁芳等[14]通过改变孔隙度、含气饱和度及储盖参数，开展含气砂岩AVO响应半定量分析。雍学善等[15]、张璐等[16]研究了双相孔隙流体条件模型的AVO响应特征。陈军等[17]分析了碳酸盐岩储层的AVO响应特征。Xie等[18]定量分析了薄层的AVO调谐效应并将其用于井、震AVO响应不一致的气层识别。轩义华等[19]、程冰洁等[20]及钟晗等[21]研究了频变AVO技术及其在油气识别中的应用。李建华等[22]利用叠前AVO反演检测流体。

然而，尽管AVO技术的理论基础及其衍生出的一系列技术体系相对较成熟，但是只适用于识别气层或者轻质油层。对于稠油油藏，由于特殊的温压环境和形成机制，其密度(国际上定义地面脱气密度大于0.943g/cm3，油层温度下脱气粘度小于10000mPa·s的原油为稠油)与水非常接近[23，24]，导致含稠油地层与含水地层的地震响应特征十分相似，因此理论上AVO技术难以较好地区分两者，致使应用AVO技术识别稠油的效果并不理想，鲜有利用AVO技术识别稠油油藏的研究。

为此，本文从AVO技术的理论基础——Zoeppritz方程出发，通过岩石物理参数分析，认为储层物性(孔隙度)和含油气性(含油饱和度)是影响反射系数随入射角度变化的主要因素，进而构建了一个含稠油模型。基于流体替换和孔隙度替换的AVO正演模拟，分析了孔隙度、含油饱和度对稠油油藏AVO特征的影响。研究表明，孔隙度是影响AVO响应特征的敏感因素，含油饱和度的影响可忽略不计。在此基础上，提出了一种利用AVO技术预测稠油油藏储层物性的新方法。对渤海湾盆地锦州A油田的物性预测结果表明，研究结果与钻井数据吻合，证实了文中方法的有效性。

2 稠油油藏AVO特征敏感因素

2.1 岩石物理参数分析

AVO技术的理论基础是精确的Zoeppritz方程。基于单一反射界面上、下介质所受应力和位移的连续性条件，该方程表征了界面处纵、横波反射系数、透射系数与入射角度之间的函数关系

(1)

式中：VP1、VS1、ρ1与VP2、VS2、ρ2分别为界面上、下两种介质的纵、横波速度及密度；θ1和θ2分别为纵波入射角和透射角；φ1和φ2分别为横波反射角和透射角。

由于式(1)在形式上为复杂的非线性方程，难以直接求出解析解，无法直观地了解反射系数随入射角的变化规律。为此，人们从不同的角度对Zoeppritz方程进行了简化[2-5]，得到各种形式的近似表达式，其中应用最广泛的是Aki-Richards近似方程[2]

(2)

式(2)为AVO技术在油气勘探中的应用提供了直接的理论依据。由式(1)和式(2)可见，反射系数随入射角的变化受反射界面上、下介质的纵、横波速度和密度(VP1、VS1、ρ1与VP2、VS2、ρ2)的影响。Rutherford等[6]认为，零炮检距反射系数和反射界面上、下介质的泊松比之差是影响地层AVO特征的两个主要参数，这两个参数均能表示为纵、横波速度和密度的函数。此外，在上覆介质参数固定不变的假设条件下，反射系数随入射角的变化只受目的层参数的影响。

由体积平均方程可精确计算饱和流体岩石密度

ρsat=ρm(1-φ)+ρwSwφ+ρo(1-Sw)φ

(3)

式中：ρm、ρw和ρo分别为岩石骨架、地层水以及原油的密度；φ为孔隙度；Sw为含水饱和度。

类似地，可由Wyllie时间平均方程计算纵、横波速度。然而Domenico[25]认为，利用该方程求取含气砂岩的纵、横波速度均存在较大误差。Biot[26]研究了砂岩含流体之后体积模量和剪切模量的变化规律，得到了砂岩纵、横波速度的精确表达式

(4)

(5)

式中Ksat和μsat分别为饱和流体岩石的体积模量和剪切模量，根据Biot-Gassmann方程，可分别表示为

(6)

μsat=μdry

(7)

式中：Kdry、Km、Kfl分别为干岩石、骨架以及孔隙流体的体积模量；μdry为干岩石的剪切模量。

由式(5)和式(7)可见，砂岩横波速度受孔隙流体变化的影响较小。首先利用钻井取心测得的纵、横波速度和密度由式(4)、式(5)计算Ksat，然后由式(6)、式(7)求取Kdry和μdry。根据钻井取心测得的纵、横波速度和密度计算砂岩骨架的体积模量Km，其经验值可由文献得到。含油、水两相介质的孔隙流体的体积模量Kfl由Wood方程得到

(8)

式中Kw和Ko分别为地层水和原油的体积模量, Batzle等[27]通过大量的统计工作和实验研究得到了两者的经验值。

基于上述分析，将式(3)、式(6)、式(7)、式(8)代入式(4)和式(5)，得到饱和流体双相介质的纵、横波速度

VP=

(9)

(10)

上述分析表明，对于特定的岩石类型和流体性质，在式(3)、式(9)、式(10)中除φ和Sw之外，其他参数均为已知或可间接求出。由此可见，储层物性和含油气性是纵、横波速度和密度的主要影响因素，进而也是影响AVO响应特征的主要因素。

2.2 模型研究

为进一步分析影响稠油油藏AVO特征的敏感因素，根据实际地层参数统计分析结果设计一个简化的含稠油水平层状初始模型。表1为初始模型各层的纵、横波速度和密度参数。

表1 初始模型各层的纵、横波速度和密度参数

根据初始条件下模型的纵、横波速度和密度参数，可由式(4)和式(5)计算对应的Ksat和μsat，然后将其代入式(6)，便可求出干岩石的体积模量Kdry。在此基础上，根据Biot-Gassmann双相介质理论对目的层依次进行流体替换和孔隙度替换，利用式(3)、式(9)、式(10)分别计算不同含油饱和度和孔隙度的含稠油砂岩的密度和纵、横波速度，由此分析储层含油气性和物性变化对岩石物理参数的影响。图1为不同含油饱和度和孔隙度的纵、横波速度和(a)初始孔隙度不变，密度随含油饱和度的变化曲线；(b)初始孔隙度不变，纵、横波速度随含油饱和度的变化曲线； (c)初始含油饱和度不变，密度随孔隙度的变化曲线；(d)初始含油饱和度不变，纵、横波速度随孔隙度的变化曲线模型共三层，其中顶层和底层为参数完全相同的泥岩，中间夹层为含稠油砂岩，砂层厚50m(大于四分之一波长，本文不考虑储层厚度因素的影响)。初始条件下砂岩孔隙度为20%，含油饱和度为60%，稠油和地层水的密度分别为0.97g/cm3与1.05g/cm3。

图1 不同含油饱和度和孔隙度的纵、横波速度和密度参数

密度参数。由图可见：①保持初始孔隙度不变，储层含油饱和度由0递增至100%时，密度几乎未发生变化(图1a)，纵波速度略微降低(图1b中红线)，横波速度也几乎未发生变化(图1b中蓝线)；②保持初始含油饱和度不变，储层孔隙度由0递增至35%时，岩石密度明显呈线性递减(图1c)，纵波速度(图1d中红线)发生明显变化(在孔隙度为0～20%时迅速降低，在孔隙度大于20%后逐渐趋于稳定)，横波速度略微增大(图1d中蓝线)。以上分析表明，孔隙度变化对含稠油地层岩石物理参数的影响相对于含油饱和度更为显著。

为了进一步研究储层含油气性和物性参数对稠油油藏AVO响应特征的影响，分别利用流体替换和孔隙度替换得到的纵、横波速度和密度参数，基于Zoeppritz方程计算含稠油储层顶面对应的反射系数随入射角度的变化，从而得到不同含油饱和度及孔隙度的含稠油模型的AVO曲线(图2)。由此可见： ①保持砂体孔隙度φ不变，当含油饱和度So由0递增至100%时，反射系数变化非常小(图2a)。尤其是当入射角为0～40°时(一般地震资料的有效入射角范围)，不同So的反射系数曲线几乎重叠在一起，无法区分； ②保持砂体So不变，当φ由5%递增至35%时(一般储层的孔隙度范围)，储层顶面的反射系数发生了明显变化(图2b)。因此，储层孔隙度是影响稠油油藏AVO响应特征的敏感因素，含油饱和度对AVO响应特征的影响可忽略不计。因此，在理论上可以根据稠油油藏AVO响应特征的变化分析和预测储层物性。

图2 不同含油饱和度(a)和孔隙度(b)的含稠油模型的AVO曲线

3 方法应用

3.1 研究区概况

锦州A油田位于渤海湾盆地辽东湾坳陷北部的辽东凸起，研究区的主要含油层系为新近系馆陶组中下部Ⅴ油组，埋深较小。测井取样分析表明，原油密度为0.972g/cm3(20℃环境下)，粘度为349.4mPa·s(50℃环境下)，属于典型的重质稠油。由于渤海地区馆陶组底部地层普遍含砾，储层物性条件成为制约油气成藏规模的关键因素。钻井数据统计结果表明，含油丰度较高井段的储层孔隙度相对较大。因此，寻找物性较好的优质储层对认识油气富集规律以及油田后期开发和外围区的滚动勘探具有重要意义。沉积和构造分析表明，研究区馆陶组发育辫状河沉积，整体地形较为平缓，起伏较小。目的层埋深约为1000m，且地层厚度较为稳定，钻井数据揭示目的层岩性横向变化较小。因此，研究中不考虑地层埋深、厚度以及岩性等因素的横向变化对AVO特征的影响。

3.2 AVO技术在稠油储层物性预测中的应用

通过分析研究区基础资料(测井曲线和地震道集)的品质可知，各井的井径曲线质量较好，且纵、横波速度及密度交会曲线未见明显的异常值，说明测井曲线较为可靠。利用Zoeppritz方程对实际测井曲线进行正演模拟，并对比了正演结果与实际地震道集，表明两者在剖面上的整体波组特征及能量较为一致，对应关系较好(图3)。

通过分别提取正演道集和实际道集目的层(950～980ms)顶、底面的AVO曲线(图4)，可见模型结果与实际数据的振幅变化趋势十分吻合，均表现为Ⅰ类AVO特征，从而证实了地震道集质量的可靠性。

对文中方法在研究区内的适用性进行了分析。目的层实际纵、横波速度与孔隙度交会图(图5)表明：随着孔隙度增大，纵波速度显著降低(图5a)，横波速度基本保持不变(图5b)，整体变化趋势与前文(图1)一致；不同颜色的点相互叠置，表明含油饱和度的变化对纵、横波速度几乎没有影响。进而基于测井资料得到初始条件下地层的纵横波速度、孔隙度及含油饱和度等参数，并对目的层段测井曲线依次进行流体替换和孔隙度替换，分别得到含油饱和度为0、20%、40%、60%、80%、100%以及孔隙度为φ0±0.05、φ0±0.01、φ0±0.15(φ0为初始孔隙度)的储层纵、横波速度和密度。对得到的参数基于Zoeppritz方程进行正演模拟，正演中采用主频为30Hz的零相位雷克子波。图6为不同含油饱和度、孔隙度模型的AVO曲线。由图可见：不同含油饱和度的AVO曲线无法区分，尤其是在中、小炮检距范围内，各曲线几乎完全重叠(图6a)；不同孔隙度的AVO曲线之间的差异则十分明显，当孔隙度较小时差异尤为显著(图6b)。

图3 测井曲线正演模拟结果(左)与实际地震道集(右)

图4 正演模拟与实际地震道集AVO曲线

图5 目的层实际纵(a)、横波速度(b)与孔隙度交会图

图6 不同含油饱和度(a)、孔隙度(b)模型的AVO曲线

图7为不同含油饱和度、孔隙度的梯度—截距交会图。由图可见：随着含油饱和度增大，曲线的截距P几乎不变，梯度G略微减小；随着孔隙度增大，曲线的P显著减小，G则显著增大。由于P为正，G为负，因此二者的乘积P×G随着孔隙度增大而增大。由此可见，在研究区内根据AVO响应特征的变化预测储层物性是可行的。图8为渤海盆地锦州A油田馆陶组Ⅴ油组P×G属性。由图可见：A1井和A5井位于红色区域中心，指示储层孔隙度相对较大；A3井和A4井位于红色区域边缘，表明孔隙度次之； A2井位于绿色区域，对应储层物性较差。这一结果与钻井数据较为吻合，从而证实了该方法的有效性。预测结果表明，研究区西南部发育物性相对较好的优质储层，将是下一步勘探的重点区域。

图7 不同含油饱和度、孔隙度的梯度—截距交会图

图8 渤海盆地锦州A油田馆陶组Ⅴ油组P×G属性

4 结束语

本文从AVO技术的理论基础出发，通过岩石物理参数分析、模型研究以及实例应用，分析了稠油油藏AVO响应特征的敏感因素，进而提出了应用AVO技术开展稠油油藏储层物性预测的一种新方法。通过对含稠油理论模型的流体替换、孔隙度替换以及AVO正演模拟，研究了不同含油饱和度、孔隙度的稠油模型的AVO响应特征。结果表明，孔隙度是影响AVO响应特征的敏感因素，含油饱和度的影响可忽略不计。通过在锦州A油田的应用，对目的层孔隙度横向变化进行了研究，结果与钻井数据较为吻合，证实了文中方法的有效性。

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