提高柴窝堡区块二叠系有利储层预测精度的探讨

2020-04-25牛晓燕肖雄飞汪誉新程世伟赵建成

石油地质与工程 2020年1期

牛晓燕，肖雄飞，汪誉新，程世伟，赵建成

（中国石化胜利油田分公司勘探开发研究院，山东东营 257000）

1 柴窝堡区块概况

柴窝堡凹陷位于准噶尔盆地南缘，勘探面积约3 684 km2，区块内有115 km2三维地震资料，3 258 km 二维地震资料，测网密度1 km×2 km ～2 km×2 km。地震成像品质差，三维区的主频只有17 Hz。地震分析砂体厚度约60 m，单井砂体最大单层厚度为16 m，地震资料无法满足精细储层预测的需要。区块内钻井8 口，二叠系为主要勘探层系，在全区均有不同程度的油气显示，但均未获得油气流。这说明二叠系油气富集区轮廓不明，含气砂体预测显得尤其重要。

2 有利储层预测难点

柴窝堡区块气藏分布受构造影响不明显，主要受砂体的横向展布和储集物性变化所控制，属于构造背景下的岩性气藏，非均质性强，连续性较差。而非均质介质存在大量微小异常介质且分布极不规则，因此，需要开发一种灵活、方便的方法来描述复杂非均质介质[1]。前人对SLG 区块多井测井相小尺度分维数进行求取，得出小尺度分维数等值线平面图的分布趋势与实际含气分布符合较好，进而通过测井相分形特征谱分析技术来预测储层展布特征[2]。

频谱分析源于测井数据，是地层真值与薄层信息相对应的高频分量经一个低通滤波器滤波后，减弱了高频分量，得到的被平滑后的低频数据。通过井震结合，借助测井进行精细地层对比，运用Cyclog属性分析和小波变换识别准层序界面，根据测井相形态进行小层精细划分，提高砂体含油气性和砂体厚度的预测精度。

3 提高储层预测精度技术

频谱分析信号的高频分量，对应在细尺度上存在，而在粗尺度上消失的细节信号，表现的是局部细微特征，需要提取局部的细微特征来解释储层非均质性问题[1]。运用MATLAB 软件对测井数据进行频谱分析，提取局部的细微特征来识别砂体的含油气性[2-3]。

随着勘探开发认识的不断深化，运用HFE 高频拓展技术及原始地震数据进行拓频处理，对原始数据进行频谱扫描及时频分析，可提高地震数据分辨率，将拓频后的数据进行岩性体反演来识别砂体厚度。

3.1 频谱分析

对多井测井数据进行加窗傅里叶变换，将不同时间段对应的频率信号一一对应，求取曲线的功率谱。选取Blackman 窗功率谱、海明窗功率谱和直接法功率谱，海明窗功率谱的大尺度能反映大套地层，小尺度能反映地层的细微差别，因此，选取海明窗功率谱。用最小二乘法进行拟合得到斜率值和分维数[4]。

式中：β为斜率；D为分维数；x为波数，m-1；y为功率谱密度，dB/Hz。

大尺度|β|大，表明大尺度分量控制的大套地层变化大；小尺度| β |大，表明细微岩性物性特征变化剧烈；D值高值区与含气区对应关系好。针对柴窝堡区块RILD 测井相不同岩性多尺度分析，储层岩性物性参数的小尺度分量更敏感，是可以利用频谱分析进行尺度化储层描述的特征。

对柴窝堡三维区3 口井七条曲线的分维数的方差计算，中子的方差最小，对曲线最敏感[5]，因此，选择中子曲线做频谱分析。

分析3 口井补偿中子（CNL）测井相谱分析斜率及分维数，得出3 口井砂层连通性差，CC1 井与C1井红二段砂层不连续，CC1 井分维数值大，含气；C1 井分维数小，不含气（表1、图1）。

表1 3 口井CNL 测井相谱分析斜率及分维数

3.2 拓频分析

地震数据拓宽频带原理：地震数据是反射系数在频率空间低频端的投影，不改变反射系数序列，将频率空间低频端的地震数据投影到更宽更高的频带，就可以达到拓宽频带，提高分辨率的目的。本次运用HFE 高频拓展技术对地震数据进行拓宽频带处理[6]。

3.2.1 去噪处理

地震数据的信噪比将直接影响高频拓展处理的效果，处理前应进行必要的去噪处理。通过子波分界、信号分析以及去噪处理，处理后的剖面比原始剖面更清晰[7-8]。

3.2.2 拓频参数选择

为了选择最合适的拓频参数[9]，选择区块最具代表性的两条三维剖面进行试验，先选择数值较小的1.5，若过小则调大至3.0，若过大则适当调小至2.0，直至选出地震数据高频端信息最合适的参数，最后取两条剖面参数的平均值确定为整个区块拓频参数[10-12]。

图1 柴窝堡三维区D1—C1—CC1 井红雁池组砂体对比

3.2.3 全区数据高频拓展处理

取拓频参数为2.2，应用全区数据进行高频拓展处理，得到频带拓宽后的高分辨率地震数据（图2）。

图2 地震数据拓频前（a）、后（b）示意图

拓频后，频带范围从原始的10～20 Hz 拓展到10～35 Hz，拓宽15 Hz，频宽仍然保持在有效的频带宽度（15～60 Hz）内，可分辨地层厚度能力从60 m提高到30 m（图3）。经过拓频处理后进行岩性体反演，可以在反演剖面上清晰识别薄层砂体，最薄单层砂体约为14 m，整体识别砂体厚度为20～30 m，储层展布清晰明了，达到了“识别单层厚度30 m 以下砂体”的预期目标。