印度巴默尔盆地火山岩储层描述实例剖析

杨贝贝（中石化胜利油田勘探开发研究院科技信息室，山东 东营257000）

印度巴尔莫盆地位于拉贾斯坦邦西部。Raageshwari（拉格什瓦里）深层致密油气藏田位于巴尔莫盆地中部高地（图1），是复合地垒断块构造，发育雁行模式正断层，属于致密凝析油气藏。

1 油气藏地质概况

该油田目前处于开发状态，已钻30口斜井开发井，最大深度达到3500 米，所有井在碎屑岩和火山岩段都遇到了含气储层，RDG 油气藏主要发育两套储层：Fategarh 地层的碎屑岩和下部Raageshwari火山岩。

火山岩岩性以玄武岩和长英岩为主，玄武岩单元由泡状、杏仁状和角砾状玄武岩组成，长英质单元由与更多镁铁质玄武岩交替的火山碎屑酸性流组成；玄武岩储层质量优于长英岩（生产测井数据），长英岩比上部玄武岩存在更多的天然裂缝。

2 常规地震及地震属性技术，预测断层及裂缝

由于地质体的复杂性，RDG油气田的储层建模和表征难就较大。在地震采集方面：该油田2004年开始采用传统3D地震采集技术，2014年开始研究区改为宽方位地震数据采集。在地震处理方面:2004 年，该油田采用的是叠后3D 地震偏移，主要针对对浅层目标进行成像，其次是对深部储层成像；2014年开始改为叠前深度偏移3D 地震，针对更深的储层中获得更好的成像，地震数据的主导频率为2Hz，FATEGARH 地层中产生35m的垂直分辨率，更有助于进行属性分析。

在地震解释方面，RDG 油气田采用的地震属性包括方差、蚂蚁追踪、曲率属性分析法等。其中方差和曲率是两种地震几何属性，广泛用于圈定构造和地层构型。方差属性是一种边缘检测方法，广泛用于描绘断层和地层边缘。通过提取RDG 油气田方差属性，显示一个破碎，断裂网格、不同断距的断层，主应力方向为NNW-SSE。但方差数据的缺陷是可能检测不到低于常规地震分辨率的小断层。

曲率是曲线的二维属性，描述曲面在曲线上特定点的弯曲(变形)程度。最大曲率和最小曲率的三维曲率属性可用于解释小断层的小尺度反射几何变化。为了进一步区分地层特征并验证解释的细微断层/裂缝带，需要使用生产数据、井眼成像测井、岩心和微地震资料进行仔细校准。在顶部玄武岩（图2）中提取的最大曲率和最小曲率属性与方差属性相比，显示出更多的结构轮廓。

图1 Raageshwari深层油气田位置图

图2 在顶部玄武岩提取的最大曲率和最小曲率属性

3 成像测井、微地震数据和生产数据校正断层/裂缝发育系统

3.1 成像测井

将玄武岩带（a）和在长英质带（b）的最小曲率属性与W-1井成像测井玫瑰图进行比较，深蓝颜色（最小曲率值），代表与较高裂缝密度相关的断层；浅蓝色代表小的断层，较低的裂缝密度，用成像测井验证主断裂带是NNW-SSE到NNE-SSW方向（图3）。

图3 显示断层/断裂线的最小曲率图玄武岩和b)将长英质带与玫瑰图

3.2 微地震数据

在W-2 井进行水力压裂操作时，获取微地震数据，最小曲率属性与微地震反应的振幅优先沿曲率异常从压裂阶段向上延伸，微地震数据和地震数据相结合交叉验证了断层位置（图4）。

图4 井2在垂直剖面最小曲率属性和水平剖面上最大曲率属性时间切片

3.3 生产数据

通过生产测井数据验证断层/裂缝预测结果，可油藏模型进行历史匹配和产量预测并优化井位。

火山岩油藏由于常规地震数据分辨率低，天然裂缝通常难以识别，而印度Raageshwari 深层凝析油气田，借助多项地震属性分析，特别是曲率属性的应用，与成像测井、微地震数据和生产数据校正，可明显提高裂缝识别精度，这对储层裂缝特征及生产动态检测提供依据，便于更好地进行历史拟合和产量预测。