礁滩灰岩油田基于地质模型的储量不确定性分析——以珠江口A油田为例①

孙润平，王亚会，闫正和，戴宗，王秀玲，唐辉

(中海石油(中国)有限公司 深圳分公司，广东 深圳 518054)

由于受储层的非均质性、资料的有限性和地质认识的局限性等因素的限制，储量计算存在一定的不确定性[1]。近年来，在油气藏开发中，储量不确定性分析越来越受到重视。P90、P50、P10 常用来衡量油气储量预测中的不确定性，是油田开发决策的重要依据。

研究油田位于珠江口盆地东沙隆起北缘(见图1)，油藏为新近系中新统的珠江组下段的ZJ10礁滩灰岩油藏。ZJ10灰岩是一种生物礁滩灰岩边水油藏，属于台内点礁沉积。油藏埋深1500～1650 m，三维地震资料较好，目前仅有两口钻井。储层物性好，孔隙度为12%～22%，渗透率在1.5～300 mD，储层表现出纵向、横向变化快的特征。传统的储量计算多采用油描法，“油描”法是以地震约束储层地质建模为基础，结合构造变化及井点属性，综合勾绘储量参数图并最终进行储量计算。然而，碳酸盐岩储量不确定变量多，“油描”法难以全面考虑各参数的不确定性，因而其计算结果难以体现出储量的不确定性。为了用概率储量方法来合理描述储量的不确定性，本文通过将地质建模与蒙特卡罗计算方法相结合，从各参数不确定性地质成因出发，充分考虑各参数的变化范围，通过计算机多参数、多实现的随机模拟，开展地质储量分布概率统计、参数敏感性研究，并提出减小储量不确定性的建议。

图1 珠江口盆地构造分区图及地层综合柱状图

1 储量不确定性变量的地质成因及评价方法

储量不确定性主要来源于两方面：一是地质建模过程本身，地质建模中的各个参数设置都可能导致储量的差异；二是以地质模型为基础的储量计算。在礁滩灰岩储量计算中[2,3]，地质建模过程中存在的不确定性变量主要有：储层构造形态、地震预测对地质模型影响程度，变差函数；在储量计算过程中存在的不确定性变量包括：有效厚度下限值、油水界面。

1.1 储层构造形态

构造不确定性通常多由地震层位解释、断层位置界定、速度模型时深转换带来的。油田内只有2口钻井的速度资料，难以反映全区的平面速度变化规律，因此在时深转换或平面速度认识上可能出现一定的误差。由于利用速度模型时深转换的深度构造在A2井钻后仅有2 m的深度误差，本次在构造建模参数中设定每套地层单元构造面变化幅度为正负2 m，通过多次随机模拟构造变化来分析其对岩石体积的影响。

1.2 地震预测对地质模型影响程度

图2 灰岩段孔隙度与波阻抗交汇

在钻井资料少的情况下，为了提高地质模型的井间预测性，通常地质建模中会应用地震预测成果(地震属性、储层反演等)来约束储层孔隙度建模[4]。通过分析现有高精度地质统计学反演波阻抗与储层物性孔隙度的关系可知(见图2)，两者的相关系数为-0.93，说明地震预测成果与钻井较一致，但是可以发现还是有较多的散点偏离拟合线，因此为了评价其不确定性，本次将地震预测对地质模型影响程度设定范围为-0.98～-0.5，模型通过对其多次随机取值，考察其对有效储层体积的影响。

1.3 变差函数

变差函数是对空间变化的属性参数随距离变化的一种度量，是随机建模的核心参数，变差大小对储层连通性及储量影响大。目前油田井资料少，对储层三维空间展布认识存在一定的局限性，因此开发前期主要参考地震属性来分析储层规模，进而确定变差函数。研究区地震预测效果好，通过地震属性确定了储层的规模：储层主要沿北东方向展布，北东方向的储层长度规模1500～3000 m，对应为主变程范围；北西方向的储层宽度1000～2000 m，对应为次变程范围，垂向变程参考有效储层的厚度，约2～5 m。通过设置变差函数范围，模型多次随机模拟，定量评价其带来的储量变化。

1.4 有效厚度下限

海相砂岩油藏，储层孔-渗关系相关性通常较高，常采用孔隙度作为有效厚度下限值，但由于礁滩灰岩，孔-渗关系复杂，因此采用渗透率作为有效储层下限。从测井解释图版法(见图3)可知，据现有数据点分布，渗透率值在1.3 mD(1838.6 m干层点)～1.6 mD(1854.6 m油层点)之间都可作为有效储层下限。为了充分考虑有效厚度下限对储量的可能影响，使渗透率下限值在1.3～1.6 mD之间随机变化，通过多次模拟来定量评价储量变化。

1.5 油水界面

流体界面是储量计算过程中的一个重要因素，它的取值对油藏的含油面积以及有效厚度都有很大的影响。油田内两口井都未钻遇油水界面，油水界面存在着不确定性，可能在A2井钻遇的油层底部深度(ODT)与构造圈闭溢出点深度之间的任一位置(见图1)。因此通过随机选取其间的任意深度来计算储量，评价储量变化程度。

图3 灰岩有效厚度下限标准图版

2 储量不确定性评价

2.1 不确定性分析

所谓不确定分析，是指应用随机地质建模技术，考虑多个参数同步变化，根据各参数性质及变量范围，生成多个等概率的储层地质模型，开展地质储量分布概率分析。对于地质储量的评价，国际上多根据储量累计概率分布求出三个概率储量，即P10(乐观)、P50(最可能)、P90(悲观)储量[5-8]。通常P50储量是相对比较客观、中性的估计，其表示大于和小于真实储量的可能性都是50%，是相对比较客观、中性的估计，建议地质建模给油藏数值模拟提供一个相对可靠的P50实现。

图4 灰岩油藏储量概率分布

考虑模型大小、计算机运算能力以及运算时间，本次设定模型中的五个不确定变量及变化范围，进行了 100 次不确定性建模，用蒙特卡罗计算方法求得储量的概率累积分布图(见图4)。结果表明，概率储量的变化区间为计算储量的90%～127.5%；其中P90地质储量比申报储量少约10.85%，主要是由于地震预测对地质影响程度相对偏低，目前的地震资料已基于目标重处理，反演的分辨率高，波阻抗与孔隙度的相关系数能达到0.9，但P90方案权重仅为0.65，导致地质储量有所减小；P10地质储量为申报储量的1.275倍，主要是油水界面及储层规模取值相对偏乐观，生物礁滩灰岩，储层横向变化快，储层规模通常为一个范围，储层长度、宽度都取地震分析的最大值，相对偏乐观；同时采用圈闭溢出点作为油水界面导致储量变大也是其重要原因。概率法推荐的P50储量，综合考虑了构造、储层、界面的不确定性，且取值都是一个随机分布中相对高概率出现的结果，因此它计算的储量也是最可能出现的，可以作为目前资料较少情况下的推荐储量。同时其与“油描法”计算的储量结果相近，相差约2.08%，表明两种方法计算的储量相差小，进一步验证了其储量的可靠性，P50方案对应的地质模型应作为后续油藏开发方案研究的基础模型。

2.2 敏感性分析

图5 灰岩储量敏感性分析排序

为了明确各储量不确定性变量对储量的影响，开展了进一步的储量敏感性分析。从不确定变量对储量影响结果(见图5)可知，5个主要不确定变量中，地震预测对地质模型的影响程度是储量影响的最主要因素，其次是变差函数、油水界面、构造变化，有效厚度下限影响最小。(1)地震预测对地质模型的影响程度为86%～130%，开发初期井少，储层分布取决于地震预测分布，因此应提高地震预测的效果，加强岩石物理对储层识别能力的分析，尽可能降低其影响程度区间。(2)变差函数对地质模型储量的影响程度为88%～119%，变差函数反映的是对储层规模的认识。为了降低其不确定性，在开发初期，可通过地震属性资料获取其储层规模，并尽量缩小其规模范围，同时应多参考类比沉积相基本一致、地质认识清楚的油田储后规模，对于礁滩灰岩油藏，储层的方向性可能不明显，然后利用类比的沉积模式采用多点地质统计学来模拟储层的分布进而降低其对储层、储量的不确定性[9]。(3)油水界面对储量影响为90%～105%，说明油水界面附近有效储层分布较多，可以考虑用压力回归、毛管压力预测、静压测试、平点识别等多种方法综合界定油水界面深度。(4)构造变化对储量影响仅95%～102%，相对较小，这是由于碳酸盐岩地震成像清晰，深度误差通常较小，也与碳酸盐岩非均质性强，储量大小主要受甜点分布有关。(5)有效厚度下限影响储量范围达98%～101%，反映渗透率处于1.3～1.6 mD区间的储层仅占总储层的3%。可通过借用类似油田、多因素分析等方法确定有效厚度下限，尽量减小它带来的储量不确定性。

研究区已开展了基于地震目标处理的地质统计学反演、有效厚度、油水界面、构造敏感性研究，但应该意识到生物礁滩灰岩油藏厚度薄、变化快，地震预测对有效储层识别能力受限，会给储量带来较大影响，后续可通过地震重采集或开发方案时优先考虑储层规模来降低储量及钻井风险。

3 结论

(1)通过对生物礁滩灰岩油藏采用基于模型的储量不确定性分析，综合考虑了储量关键参数(构造、平面变差函数、储层属性与地震属性的相关性、有效储层下限值、油水界面)对储量的影响，通过门特卡罗模拟，定量评价了其储量概率分布，增加了储量计算可靠性，并推荐出了悲观储量 (P90)、最可能储量 (P50) 和乐观储量 (P10)，同时优选出了开发方案的基准模型——P50储量模型。

(2)储量敏感性分析表明，对生物礁滩灰岩储量影响权重排序为：地震预测对地质模型的影响程度>储层变差函数>油水界面>构造变化>有效厚度下限。对于非均质性强的礁滩灰岩油藏，可通过以下方法降低储量的不确定性：加强地震预测研究，提高地震对储层的识别能力，加大对类似沉积环境的储层规模类比；开展构造精细敏感性研究；借用各类资料开展有效厚度下限及油水界面的综合研究。

(3)研究区储量最大的风险：由于储层厚度薄、地震预测对有效储层的识别能力受限，后续可通过地震重采集或开发方案优先考虑落实储层规模来降低储量风险。