渤中19-6构造全井段孔隙压力预测方法研究

董平华，张 磊，林 海，刘海龙，李治衡.

(中海石油(中国)有限公司天津分公司，天津 300459)

孔隙压力指地层孔隙或裂缝中的流体(油、气、水)所具有的压力。准确识别和计算异常高压是井身结构设计的前提，也是安全钻井的重要保障[1-2]。异常高压形成的机制种类繁多，尤其对于渤中19-6构造，钻遇了明化镇组至潜山6个地层，各个层组的成压机制千差万别。然而目前均将该构造视为欠压实成因开展孔隙压力的研究，这与工程实际不符，难以指导安全作业，且潜山地层的压力预测仍为世界性的难题[3-4]。基于此背景，本文针对渤中19-6构造开展了异常高压成因的研究与分析，提出了分层组、分机制地进行孔隙压力预测的计算方法，对潜山孔隙压力预测进行了创新性的探索，以用于指导工程实际。

1 渤中19-6构造异常高压成因分析

1.1 异常高压成因及分类

目前异常高压的成因有十多种，例如欠压实作用、水热增压、生烃作用、传导作用等。在油气田形成过程中，存在多种成因机制的影响，但通常仅有一种或几种成因起主导作用[5]。异常高压的形成与岩石孔隙变形有密切联系。有效应力定义认为[6-9]，垂直有效应力控制着沉积物的压实变形，这种压实变形主要体现在孔隙度的变化，可认为沉积压实过程中的应力—应变关系为有效应力—孔隙度的关系。岩石孔隙度的变化可进一步用声波速度的变化来表征[10-11]，因此最终这种力学关系能够用有效应力—声波速度的关系进行描述。利用声波速度/时差—密度交会图变化趋势则可以判断异常高压形成的类别[12-13]，结合地质构造则可确定异常高压的成因。

按照沉积压实过程中的力学关系[14-15]将异常高压成因分为符合加载曲线、符合卸载曲线、孔隙度近似不变3类，并列出了每种分类的声波时差—密度交会图变化趋势，见表1。其中，地层发生欠压实时，垂直有效应力处于增加速率较缓或维持原值不变的状态，符合加载曲线类，表现为波速与密度同时降低的趋势；而发生流体膨胀、生烃、水热增压等作用时，孔隙体积增大，导致垂直有效应力降低，因此符合卸载机制，此时波速降低、密度则保持不变的趋势；由于压力传递引起异常高压的地层，孔隙度基本保持不变，因此属于孔隙度近似不变类，而波速与密度也呈降低趋势。

表1 异常高压成因分类Table 1 Classification of formation mechanism of abnormal high pressure

1.2 渤中19-6构造异常高压成因分析

利用声波时差—密度交会图法，对渤中19-6构造进行异常高压成因分析。以渤中19-6-3井为例，首先针对全井段绘制了声波时差—密度交会图(图1)。从图中可以看到，声波—密度明显地分为两种趋势，即渤中19-6构造的高压成因不止一种。

图1 渤中19-6-3井全井段声波时差—密度交会图Fig.1 Acoustic-density intersection diagram of Bozhong 19-6-3

进一步分地层、逐井段地对可能存在高压的东二下段、东三段、沙河街组、孔店组及潜山的声波时差—密度进行分析，如图2所示。从图中可以看到，东二下大部分井段到沙河街组均偏离声波时差—密度交会图，呈现为时差增大、密度基本不变的趋势，而孔店组与潜山则表现为时差增大、密度降低的趋势。

图2 渤中19-6-3井各地层、各井段声波时差—密度交会图Fig.2 Acoustic-density intersection diagram of formations and sections of Bozhong 19-6-3

进一步针对渤中19-6构造1井、5井、6井和8井全井段的声波—密度交会图进行了分析(图3)，根据结果将该构造异常高压成因规律进行了总结(表2)。明化镇组到东二上段、孔店组下段属于常压地层；东二下到沙河街组偏离声波时差正常趋势、偏离声波时差—密度交会图正常趋势，且表现为时差增加、密度不变，结合地质分析，判断其异常高压成因为生烃作用；孔店组上段也偏离声波时差正常趋势、偏离声波时差—密度交会图正常趋势，但表现为时差增加、密度降低趋势，其异常高压成因为压力传递；同理，潜山地层的成压机制为压力传递。

图3 渤中19-6构造1、5、6、8井全井段声波—密度交会图Fig.3 Acoustic density intersection diagram of well 1, 5, 6 and 8 of Bozhong 19-6 structure

表2 渤中19-6构造异常高压成因分析Table 2 Cause analysis of formation mechanism of abnormal high pressure in Bozhong 19-6 structure

2 渤中19-6构造全井段孔隙压力预测方法

2.1 明化镇至东二上段孔隙压力计算方法

明化镇组至东二上段符合加载曲线类异常高压成压机制，此类机制孔隙压力最常用的计算模型为Eaton法[16-17]。Eaton法建立了地层孔隙压力与测井声波时差之间的关系表达式，原理为上覆岩层压力梯度的变化决定了压实观察参数的实际值和正常趋势值的比率与地层孔隙压力的关系，是一种基于正常压实趋势线的孔隙压力计算方法。

(1)

式中pp——地层孔隙压力，MPa；

po——上覆岩层压力，MPa；

ph——正常的静水压力，MPa；

Δt0——计算点泥岩测井声波时差，μs/m；

Δtn——计算点对应的泥岩正常趋势线的声波时差，μs/m；

N——Eaton指数，与地层有关。

以渤中19-6-1井为例，取N值为3，得明化镇组孔隙压力为0.91～1.03 g/cm3，馆陶组孔隙压力为0.95～1.05 g/cm3，东一段孔隙压力为0.98～1.06 g/cm3，东二上段孔隙压力为0.94～1.05 g/cm3，整体属于正常压力体系。

2.2 东二下段至沙河街组孔隙压力计算方法

东二下段至沙河街组符合卸载曲线类异常高压成压机制，可使用Bowers卸载曲线计算孔隙压力[18]，表达式为：

(2)

式中的σmax可由下式确定：

(3)

式中V——泥岩声波速度，m/μs；

σev——垂直有效应力，MPa；

σmax——卸载开始时最大垂直有效应力，MPa；

Vmax——卸载开始时最大垂直有效应力相应的声波速度，m/μs；

U——泥岩弹塑性系数；

A、B、C——相关系数，可由Bowers原始加载曲线V=AσevB+C回归确定。

以渤中19-6-1井为例，利用Bowers卸载曲线计算东二下段至沙河街组的孔隙压力，具体步骤如下：

(1)求取系数A、B、C。利用Eaton法计算得到明化镇至东二上段的孔隙压力pp及上覆岩层压力po，通过公式pp-po即可求得有效应力，利用有效应力及泥岩声波速度回归得到A、B、C分别为47.51、1.067、1 886，如图4所示。

图4 Bowers原始加载曲线回归示意图Fig.4 Regression diagram of Bowers original loading curve

(2)求取σmax、Vmax。认为东二上段底部的有效应力及声波速度即为卸载开始时最大垂直有效应力及相应的声波速度，利用2.1节中孔隙压力的计算方法可得最大垂直有效应力为33.32 MPa，对应的声波速度为2 254 m/μs。

(3)求取U。U值的变化范围一般为3～8，同一区块该值基本保持不变。在确定U值时，可利用下列两式联合求取，最终求得U值为4。

(4)

(5)

至此，将求得的相应参数代入公式(2)中，即可利用Bowers卸载曲线求得东二下段至沙河街组的孔隙压力。渤中19-6-1井从东二下段开始起压，东二下底部孔隙压力达到最大值1.51 g/cm3；沙一段孔隙压力回落，范围为1.20～1.34 g/cm3。

2.3 潜山孔隙压力计算方法

潜山地层符合压力传递的异常高压成压机制，孔隙压力的预测在世界上仍为无法攻克的难题，难以按照常规模型进行计算。因此，提出了利用BP神经网络理论来预测孔隙压力的新方法，通过学习复杂的非线性关系来预测孔隙压力。

BP神经网络计算模型是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，基本思想是首先对样本集进行训练，寻求其内部的规则，再利用该规则对新样本的数据进行预测。该模型分为输入层、中间层和输出层[19-22]。外部信号传递到输入层中，经各隐含层权值和阈值的处理，最终传递到输出层，如图5所示。

图5 多层BP神经网络结构Fig.5 Multilayer BP neural network structure

以渤中19-6-1井为例，利用BP神经网络计算潜山孔隙压力，具体步骤如下[18-21]：

(1)确定输入层与输出层。目前存在的孔隙压力计算方法皆以钻后的测井曲线数据作为计算依据，因此在BP神经网络模型中仍以测井伽马、岩石密度、声波时差、井斜和方位5个因素作为输入值，以潜山孔隙压力作为输出值。收集到渤中19-6构造潜山地层压力测试数据作为训练样本集，见表3。

表3 渤中19-6构造潜山地层压力测试数据Table 3 Formation pressure test data of buried hill of Bozhong 19-6 structure

(2)确定网络结构。根据Kohomogonov原理，3层的BP神经网络模型在经过训练后能够逼近任何形式的函数，因此计算层数选为3层。隐含层神经元个数按照经验公式求取：

(6)

式中m——隐含层神经元推荐个数；

n——输入层神经元的个数，本模型取5；

l——输出层的神经元个数，本模型取1；

a——1～10的任意常数。

经计算，m的计算结果范围为4～10，本模型取10。至此确定了潜山孔隙压力预测为“5-10-1”的网络拓扑结构，如图6所示。

图6 潜山孔隙压力预测网络拓扑结构Fig.6 Topological structure of pore pressure prediction network in buried hill

(3)确定训练函数及结果判定值。选择训练函数为自适应梯度下降函数traindx，最大计算次数为10 000次，结果判别误差为e-7。

利用上述方法，得渤中19-6-1井潜山孔隙压力为1.06～1.27 g/cm3。

3 效果分析

将计算得到的渤中19-6-1井全井段孔隙压力与实测的地层压力数据、实际使用的钻井液密度进行对比，如图7、图8所示。渤中19-6-1井在东一、东二上、东二下及沙一段均有实测压力点，从图7中可以看到，预测的孔隙压力与地层压力实测点吻合度较好，达95%。渤中19-6-1井潜山地层在4 135 m时出现气侵，气侵发生时预测得到的孔隙压力大于实际使用的钻井液密度，符合现场实际。本文提出的各地层孔隙压力的预测方法均切实可行。

图7 渤中19-6-1井全井段孔隙压力Fig.7 Pore pressure of Bozhong 19-6-1

4 结论与建议

(1)根据沉积压实过程中的力学关系及声波时差—密度交会图判断渤中19-6构造各地层异常压力成因，认为东二下段到沙河街组的成压机制为生烃作用，可利用Bowers卸载曲线计算孔隙压力；孔店组上段与潜山的成压机制为压力传递，创新性地提出了利用BP神经网络预测其孔隙压力。

(2)以渤中19-6-1井为例开展各地层孔隙压力的分析研究。渤中19-6构造从东二下段开始起压，东二下底部孔隙压力达到最大值1.51 g/cm3；沙一段孔隙压力回落，范围为1.20～1.34 g/cm3；潜山孔隙压力为1.06～1.27 g/cm3，非静水压力系统。与实测地层压力数据、实际使用的钻井液密度进行对比，预测结果吻合度较高。

(3)实例表明，分地层、分机制地预测孔隙压力的方法可行，模型精确性较高。