深水浊积岩储层定量解释技术及应用

乐 靖， 范廷恩， 田 楠， 高云峰， 蔡文涛

(中海油研究总院有限责任公司， 北京 100028)

随着油气田勘探开发的程度不断深入，储层解释技术也在往定量化、高精度的方向不断发展[1]。定量描述岩相、孔隙度、饱和度等储层物性参数可以直接评价储层的空间分布、连通性和含油气性[2]。如何从地震数据中获得精确的储层物性参数是储层定量解释的难点[3]，因为储层物性参数与地震属性之间不是简单的线性关系。

储层物性参数的定量预测通常是通过地震岩石物理分析技术实现的。目前主要通过地震岩石物理分析建立弹性参数与储层参数的岩石物理模版，基于该模版实现储层物性参数半定量预测[4]。但是在岩石物理交会分析过程中，同一种交会对象在交会图上可能会有部分重叠区域，这会降低定量解释的精度[5]。因此，出现了岩石物理模型和统计模式识别技术相结合，实现储层定量预测的方法，并给出不确定性分析。同时，储层定量解释技术发展了新的反演方法，提高了复杂地质条件下的定量解释精度。一维随机反演方法可以估算储层物性、岩相和结果的不确定性，并在多个地区得到了成功应用。叠前同步反演进一步延伸到同时方位反演，并在实际应用中实现了压力和裂缝方向的方位定量反演[6]。叠前地震反演在获得纵波阻抗、横波阻抗和密度的基础上，应用岩石物理模型把这些弹性参数转化为储层物性参数，用于定量解释。贝叶斯反演方法实现了岩相预测和薄储层定量预测[7-9]，并可给出定量的误差或不确定性估计。

当前深水浊积岩储层定量解释主要是在岩石物理分析基础上采用叠前反演的弹性参数截止值来实现储层参数的定量解释[10-11]。当同一种交会对象在岩石物理交会图上有部分重叠区域时，该方法的定量解释精度将降低。因此，有必要研究深水浊积岩储层定量解释技术，把叠前反演方法与贝叶斯反演方法结合起来，通过弹性参数体和井点数据的分岩性统计和随机模拟得到岩相体[12]，并在岩相体约束下通过随机模拟获得孔隙度体，实现对储层参数的定量解释，并给出定量的不确定性估计。将改进的深水浊积岩储层定量解释技术应用于海上深水油田，提高定量解释精度。

1 深水浊积岩储层定量解释关键技术

深水浊积岩的岩石物理特征比较复杂，经常出现纵波阻抗叠置的情况，仅依靠纵波阻抗预测储层精度较低。因此，针对深水浊积岩，需要从叠前同时反演中获取多种弹性参数体[13-14](如纵波阻抗、横波阻抗、纵横波速度比、密度等)，然后把统计学方法与岩石物理定量解释模板结合起来，建立不同岩性的概率密度函数，通过反演的弹性参数与岩性的体交会估算每一种岩相的比例，并对概率密度分布函数进行加权，将加权后的概率密度分布函数应用到地震属性体获得岩性概率体，最后通过随机模拟得到岩相体和孔隙度体，实现对深水浊积岩储层参数的定量解释。深水浊积砂岩储层定量解释关键技术主要包括岩相概念分析技术、孔隙度协模拟技术。

1.1 岩相概率分析技术

常规解释技术通常以岩石物理定量解释模板为依据[15-16]，利用弹性参数(如纵波阻抗、横波阻抗、纵横波速度比、密度等)交会的方法得到弹性参数截止值，然后根据截止值得到各个岩相与流体空间分布、有效储层厚度、孔隙度等平面图。该方法无法准确描述解释中存在的不确定性，存在较大的误差。岩相概率分析技术把确定性的岩石物理关系与统计学结合起来，将统计学技术用于描述岩石物性转换时传递的不确定性及其空间变化[17]。

通常把序贯高斯协模拟、序贯高斯配置协模拟等算法与岩石物理关系结合起来，产生多个符合已知条件的等概率体，对岩相、物性进行预测[18]。但是协模拟算法纯粹依靠统计关系，物理意义不明确，受井位分布的影响较大。岩相概率分析技术首先对井点数据进行分岩性统计，通过交会分析确定弹性参数对不同岩性的响应范围，并利用随机模拟建立不同岩性的概率分布函数，然后基于贝叶斯分类方法，估算目的层范围内每一种岩性的相对比例，并对概率密度分布函数进行加权，把加权后的概率密度分布函数应用到地震属性体获得岩性概率体。采用贝叶斯分类算法替代协模拟算法，利用岩石物理关系稳定的样本数据进行分类训练，分类结果不受井位分布影响。

贝叶斯分类技术的基本原理是首先根据需要分类建立样本子集并进行训练，通过学习训练归纳出分类函数和最大后验概率结果，最后利用分类函数和最大后验概率结果实现对未分类数据的分类。根据贝叶斯公式，每个类ci后验概率P(ci|x)的计算公式为

(1)

式(1)中：P(x)为x的先验概率；P(x,ci)为x和ci的联合概率；P(x|ci)为给定ci时x的条件概率；P(ci)为先验概率。在储层预测中，ci可以是岩相、孔隙度或饱和度等岩石物理参数，x可以是纵、横波阻抗或纵横波速度比等弹性参数，则P(x|ci)由岩石物理分析得到，P(ci)是岩相比例因子，表示岩相为ci的概率，由测井、录井资料得到。

岩相概率体分析技术工作流程如下。

(1)通过测井曲线或岩芯数据创建岩性曲线。

(2)选择用来估算不同岩性分布的1～3个地震属性体(一般为纵波阻抗和纵横波速度比)。

(3)通过与地震属性体相对应的测井曲线进行交会图分析，创建每一种岩性的概率密度分布函数。

(4)在井数据分析基础上，估算目的层范围内每一种岩性的相对比例，并且对概率密度分布函数进行加权。

(5)将该概率密度分布函数应用到地震属性体，在每一个数据点上计算每一种岩性的概率，得到岩性概率体。

(6)通过岩相模拟得到不同概率的岩相体结果。

1.2 孔隙度协模拟技术

由岩石物理规律可知，孔隙度与速度和密度有很高的相关性，因此理论上孔隙度和速度、密度的乘积纵波阻抗也有很好的相关性[19]。基于叠前反演得到纵波阻抗数据体后，通过已钻井建立纵波阻抗和孔隙度之间的关系，然后在三维岩相约束下，使用高斯协模拟获得孔隙度体。

首先对目的层段的测井有效孔隙度和纵波阻抗进行分析，确定有效孔隙度的概率密度函数类型，比如砂岩的有效孔隙度概率密度函数可能表现为高斯型，泥岩的有效孔隙度概率密度函数可能表现为对数高斯型。测井解释有效孔隙度与纵波阻抗之间的对应关系很难用一个函数精确表达，但可将自变量纵波阻抗划分为等间距的多个数值区间，每个区间具有唯一的自变量值，对应的因变量有效孔隙度有多个值，这样即可用一个协方差函数精确表达这种对应关系。利用这种对应关系，在三维岩相约束下把纵波阻抗转换为孔隙度体。

2 应用效果

研究区B油田位于西非刚果盆地内大规模深水扇-刚果扇北部。油田目的层为中新统，主要发育深水浊积复合水道，而且各期复合水道相互叠置、切割，横向变化大。由于深水油田投资巨大，单井钻完井费用超过1亿美元，少井高产成为油田经济开发的唯一出路。开发初期井少，浊积水道储层展布、隔夹层分布和储层连通性需要定量描述，以便于定量评价储量品质和连通性，设计合理、高效的开发方案。针对生产需求，在研究区探索研究深水浊积砂岩储层定量解释技术，实现对储层参数的定量解释。

B油田有两口井，测井曲线齐全。基于这两口井开展岩石物理分析，建立岩石物理解释量版如图1所示。量版最上方为泥质含量70%的黑色泥岩线，泥质含量向下逐渐减少，泥质含量等于40%时为砂泥岩边界线。泥岩线下方一条水平方向蓝色线为100%含水石英砂岩线，其反映了石英砂岩孔隙度增加后，纵波阻抗会减小，纵横波速度比增大。其下方包括了1条粉色水平方向的等饱和度变化线，代表气砂岩与油砂岩边界，另外还有3条水平方向灰色线，从上到下分别代表了含气饱和度50%、70%和90%时纯石英砂岩声学响应随饱和度的变化规律。从图1可看出泥岩和砂岩的纵横波速度比有明显差异，因此可以通过反演纵横波速度比来预测储层展布。

把叠前同时反演得到纵波阻抗、横波阻抗、密度等弹性参数体作为定量解释的地震属性体，通过测井曲线创建岩性曲线来估算不同岩性的分布，然后把地震属性体和相应的测井曲线进行交会分析，创建每一种岩性的概率密度分布函数。图2为岩石物理解释模板与各岩相概率密度函数叠合显示成果图。对于岩性区分较好的是纵横波速度比和纵波阻抗交会，可以有效地将岩性进行区分，将这些交会成果转化为二维概率密度函数作为岩相概率分析的输入函数，进而开展岩性概率分析求取每种岩性在空间分布的概率以及最大似然函数体。

将每一种岩性的概率密度分布函数应用到地震属性体，在每一个数据点上计算每一种岩性的概率，最终得到两类数据体：一是不同岩性的概率体，表示在每个数据点上该岩性的相对概率；二是极大似然岩性体，表示数据点处的最大可能。基于岩相概率分析技术得到的岩相数据体考虑了通过岩石物理量版确定不同岩相的弹性参数响应范围所存在的不确定性，并把这种不确定性量化，实现了定量评估岩相的预测风险。通过岩相概率体，可以知道优势储层的空间分布，明确风险储层的最优、最大可能和最差空间分布，指导储量风险评价和井位优化。图3为解释岩相体及岩相概率体连井剖面，其中气油界面清晰可见，而且测井上解释的各套岩相在概率体连井剖面上均有显示，总体匹配程度良好，为储层空间展布提供精确的指示。

图1 B油田岩石物理解释量版

其中红色散点代表含气砂岩、绿色散点代表含油砂岩、蓝色散点代表含水砂岩、灰黑色散点代表泥岩

图3 岩相体及岩相概率体剖面

受气层屏蔽等影响，油层附近地震反射较差，影响岩相解释成果砂体空间连续性，为了提高岩相体精度及与测井岩相匹配程度，以岩相及井约束为基础，开展多实现岩相随机模拟，以改善解释砂体连续性问题，并生成P10、P50及P90岩相体结果，图4为岩相体随机模拟P50结果与岩相体对比剖面。在蓝色虚线内，随机模拟P50岩相体上砂体连续性得到提高，尤其在B-1井油层附近，十分明显。岩相体随机模拟的P90、P50与P10岩相体定量表征了各种可能下的岩性空间展布，可以实现对储量风险的定量评价。

如图5所示为B-1井及B-2井井点位置P10、P50及P90模拟岩相体与测井解释岩相误差分析及对比结果。对比发现，B-1井参与岩相模拟约束，P10、P50、P90岩相体井点位置均相同，B-1井测井砂岩厚度为80.0 m。P10、P50、P90岩相体砂岩厚度为81.5 m。厚度预测相对误差为 1.7%。

B-2井未参与岩相模拟约束，P10、P50、P90岩相体井点位置不相同，B-2井测井砂岩厚度为 101.3 m。P90岩相体砂岩厚度为92.5 m，厚度预测相对误差为-8.7%；P50岩相体砂岩厚度为 117.5 m，厚度预测相对误差为16%；P10岩相体砂岩厚度为140.5 m，厚度预测相对误差为38.6%。

在叠前反演得到的纵波阻抗数据体基础上，建立井上纵波阻抗和孔隙度的关系，在三维岩相约束下，使用多轴高斯协模拟可获得孔隙度。首先对目的层段测井有效孔隙度和纵波阻抗之间的对应关系进行分析。分析表明砂岩的有效孔隙度概率密度函数表现为高斯型，泥岩的有效孔隙度概率密度函数表现为对数高斯型(图6)。将自变量纵波阻抗划分为等间距的多个数值区间，每个区间具有唯一的自变量值，对应的因变量有效孔隙度有多个值，这样即可用一个协方差函数精确表达有效孔隙度和纵波阻抗之间的对应关系。

图7为求取的目的层油藏孔隙度体连井剖面图，可见厚砂层的地质模式为大面积分布的砂岩，但内部物性变化快，孔隙度的非均质性体现为斜层理，而储层内微结构斜层理及泥岩夹层的分布是影响油藏开发效果的重要因素之一，对后期的数值模拟、开发井位部署及开发方案调整至关重要。

图4 岩相体随机模拟前后对比剖面

图5 B-1井、B-2井测井岩相与岩相体随机模拟结果对比图

图6 有效孔隙度概率密度函数分布及其与纵波阻抗协方差函数分布图

图7 有效孔隙度及总孔隙度连井剖面图

图8 测井有效孔隙度与随机模拟有效孔隙度对比图

图8为B-1和B-2 井井点位置P10、P50及P90模拟有效孔隙度体与测井解释有效孔隙度误差分析及对比结果，其中，蓝色实线为测井结果，黑色实线为模拟有效孔隙度体结果，对比发现，B-1井及B-2井总体吻合程度高，只是在B-1井气藏附近精度稍差。对有效孔隙度体与测井解释有效孔隙度误差进行统计分析。可以看到，由于地震分辨率限制，10 m以上储层相对误差小于10%，10 m以下储层相对误差大于10%。

以岩相体和测井作约束，开展多实现岩相随机模拟，以改善解释砂体连续性问题，并解释出砂岩P50、P10及P90出现概率，可帮助定量评价储量风险，并定量预测水道内泥岩隔夹层的空间分布。通过多轴高斯协模拟获得的孔隙度参数体，可以实现定量描述储层内部连通性，即定量分析油田各期水道砂体空间分布规律和砂体间叠置关系及连通性，为油田的储量动用和开发井网设计提供了坚实的基础。

3 结论

深水浊积岩储层参数解释采用弹性参数截止值的方法会降低定量解释精度。通过对井点数据进行分岩性统计和随机模拟，建立不同岩性或流体对应于反演数据体的响应范围及定量的概率分布函数，基于贝叶斯分类方法，利用二维表变换将反演得到的纵波阻抗、纵横波速度比、密度等数据体进行体交会，直接转换为地震分辨率下的岩性概率体，再通过多实现岩相随机模拟得到岩相体。最后，在岩相体约束下通过多轴高斯协模拟获得孔隙度体，形成了深水浊积岩储层定量解释技术，并应用于海上油田的深水浊积岩储层参数定量解释，提高了定量解释精度。研究得到以下几点认识。

(1)深水浊积岩储层定量解释技术得到的岩性数据具有更加明确的地质含义，且预测精度较高，可定量评价储量风险，并定量预测水道内泥岩隔夹层的空间分布，为储量动用和开发井网设计提供了坚实的基础。

(2)建立纵波阻抗和孔隙度的关系，在三维岩相约束下，通过高斯协模拟获得孔隙度参数，且孔隙度预测精度较高，实现对储层内部连通性的定量表征，为井位优化提供可靠依据。

(3)深水浊积岩储层定量解释技术可实现对岩相、孔隙度、饱和度等储层物性参数的定量描述，直接评价储层的空间分布、连通性和含油气性，且解释精度较高，能够满足生产需求，并可应用到其他碎屑岩油藏的储层定量解释中。