叠前地质统计学反演在致密储层预测中的应用

2022-07-09郭清正张军林杨铁梅

西部探矿工程 2022年6期

张昊，郭清正，张军林，杨铁梅

（中海油能源发展股份有限公司工程技术分公司，天津 300452）

1 概述

近年来受到广泛重视的致密砂岩气是我国能源结构重要组成部分，是非常规能源领域天然气勘探的重点，随着钻完井及压裂等工程技术的快速发展，实现了致密气产量的大幅提高和成本降低[1-2]。鄂尔多斯盆地是我国重要的含油气盆地，先后发现了苏里格、榆林、乌审旗、子洲、大牛地等致密砂岩型气藏[3]。S区块位于鄂尔多斯盆地伊陕斜坡东北段和晋西挠褶带西北缘的交界处，太原组为研究区主要目的层，内部发育一套整体厚度大于10m的煤系烃源岩，其上层发育多套分布稳定致密的泥岩作为区域盖层，具有良好的封闭能力，整体上具备良好的勘探潜力。S区块太原组储层浅水三角洲环境水下分流河道砂体发育，平面上呈南北向展布，具有典型低孔隙度、低渗透率、薄层发育等致密气藏的特点。

基于三维地震资料的储层预测在勘探开发过程一直发挥着重要作用。20世纪六七十年代，利用“亮点”、“暗点”、“平点”等地震特征进行储层及油气预测，20世纪80年代，结合地质、测井等手段，通过波阻抗反演技术将弹性参数转换为油藏参数，且一直广泛应用于储层预测和油藏描述中[4]。随着油气勘探的深入和油气储层的复杂变化，近年来，针对分辨率较低的确定性反演难以解决薄层预测难题而发展出了具备纵向高分辨率的地质统计学反演技术[5]。本文在叠前地震资料的基础上，针对鄂尔多斯盆地S 区块致密储层横向变化快、厚度薄等难点，采用叠前地质统计学反演技术进行有效储层的高分辨识别，在S 区块的井位部署和实施中取得了较好的应用效果。

2 基本原理与研究思路

地震确定性反演的垂向分辨率理论上能分辨八分之一波长厚度的地层，地震最大调谐厚度27m，确定性反演的极限分辨厚度为13.5m，而井上统计的目的层段的有利储层厚度大部分都小于5m，在地震最大调谐厚度和确定性反演极限分辨厚度之下。确定性反演只能分辨大套的砂层组，要刻画单层的储层需要进行地质统计学反演研究。

地质统计学反演由Bortoli和Haas提出，Dubrule等和Rowbotham 加以发展，得利于计算机硬件快速更新迭代，基于叠前资料的地质统计学方法推广迅速[5-7]。叠前地质统计学反演是利用马尔科夫链—蒙特卡罗算法(Markov Chain Monte Carlo，MCMC)的随机反演方法。首先，基于测井和地质的数字化信息获得可靠的概率密度函数和变差函数，其次，根据概率密度函数获得目标岩相“随机”模拟结果，当然地质统计学反演要求岩性“随机”模拟过程合成地震记录必须和实际地震数据具备一定的一致性，保证在地震数据有效带宽范围内模拟结果的准确性。反演过程在整个三维数据体内进行迭代，其中马尔科夫链—蒙特卡洛算法的应用保证了每个网格节点的扰动是随机的，而模型和地震数据的匹配是全局优化的。地质统计学反演综合了测井的高频信息，将地质统计学参数和地震数据结合，又充分利用了真实地震数据的横向分辨率，可使地震波形解释和储层解释完美结合。

3 实际应用

鄂尔多斯盆地S 区块为大型的致密砂岩储层，太原组储层是区块的主力储层，埋深2000m以下，为浅水三角洲分流河道沉积砂体。工区已钻多口定向井，井间砂体变化较快，砂体毛厚度为15m左右，且分为多套厚度约为3～5m的薄砂体。太原组河道砂体展布特征决定了该区井位部署，在该区块利用叠前地质统计学反演技术对薄储层进行研究。

3.1 岩石物理量版及解释

S区块根据弹性参数特征可将岩性分为砂岩、泥岩和煤，根据实际测井资料标定的岩石物理模型，可以制作岩石物理解释模板。如图1所示，根据工区实际地质情况，首先建立了不同含气饱和度与不同孔隙度条件下的砂泥岩地层的基于岩石物理建模分析的纵波阻抗（P-impedance）—纵横波速度比（Vp/Vs）叠前反演成果定量解释模板，横轴为P-impedance，纵轴为Vp/Vs。模板下方第一条泥质含量线为0%泥岩线（即100%砂岩），向上逐渐过渡到100%的泥质砂岩线；最下方一条水平方向含水饱和度线为0%，自下而上逐渐变为100%，即含气饱和度100%逐渐变为0%的过程；同时，100%含水饱和度线也反映了石英砂岩孔隙度增加后，纵波阻抗和纵横波速度比的变化趋势：孔隙度增加、纵波阻抗减小、纵横波速度比增大；其下方包括了5条纵向等间孔隙度变化线，从左到右分别代表了30、25、20、15、10、5孔隙度单位时，纯石英砂岩弹性参数随含水饱和度的变化规律。研究表明，S区块中煤岩、泥岩、干砂、气砂等主要岩石类型在岩石物理量版上均有一定的弹性参数识别窗口。纵波阻抗对砂岩区分不明显，纵横波速度比对砂岩有较好的区分能力，纵横波速度比与纵波阻抗交会能较好将煤岩、泥岩与致密砂岩区分。

图1 S区块岩石物理解释量版

3.2 叠前地质统计学反演参数分析

概率分布函数是基于多个弹性参数分析的基础上，针对目标岩性典型弹性物理参数拟合的高斯概率分布函数[8]。针对S区块太原组储层特征，结合岩石物理分析成果，通过对砂岩、泥岩、煤层的测井纵波阻抗和纵横波速度比的分析获得其概率密度分布函数。如图2交会所示，致密砂岩分布区间主要位于低纵横波速度比（图中Vp/Vs），中低密度（图中Destiny）、中低阻抗（图中P-impedance）区域，说明叠前弹性参数反演可以实现对S 区块致密砂岩的有效识别。岩性比例[9]是建立在研究区地质认识之上，并能实现软约束的地质统计学反演程度参数。通过岩性比例能够将更多的地质信息融入到储层反演结果，结合已钻井的统计结果，厘定太原组岩性砂岩、泥岩和煤的比例。变差函数[10]是描述目标岩相横向和纵向地质特征随距离变化的参数，也就是不同岩相在三维空间展布特征和变化尺度。地质统计学反演过程中，变差函数统计是相对比较难解决的参数，需要进行一定数量的测试运算。垂向变程表征目标岩相的厚度，来自于井资料，影响反演垂向分辨率；横向变程通过多组变差函数反演测试分析所得，选取与沉积特征吻合度较高的一组参数，影响目标岩相的展布特征。如表1所示，本文通过叠前确定性反演确定Inline 和Xline 方向变差函数，最终获取了各个方向可靠的变程参数。

表1 S区块不同方向弹性参数变程

图2 S区块太原组岩相概率密度函数

3.3 叠前地质统计学反演效果分析

在有效的地质统计参数的基础上，利用叠前角道集地震数据进行反演，可以求得弹性参数体（高分辨率纵波阻抗、纵横波速度比）、岩相体。通过地质统计学反演得到的砂岩概率体与叠前同时反演得到的Vp/Vs对比表明，叠前地质统计学反演得到的砂岩概率横向分布和整体的趋势与确定性反演基本一致，但其砂体展布发育特征分辨率更高、具备更多细节，因此利用叠前地质统计学反演能够更有效地识别致密薄储层。将多实现反演结果综合运算可得到各岩相的概率体，利用砂岩概率结果来进行储层精细描述和定量化预测。

如图3剖面所示，S工区确定性反演和地质统计学反演的效果对比，在确定性反演结果显示S3井太原组为一整套致密储层，垂向上内部变化不明显；叠前地质统计学反演结果能够将S3井及S3-1D井、S3-3D井太原组内部薄砂层清晰刻画，分辨率可达3～5m，且与井点较为吻合。S3 井太原组下部发育一套砂体，但在S3-1D井和S3-3D井砂体发育不明显，横向展布特征与测井结果、地质认识相匹配。

图3 S区块确定性反演（a）与地质统计学反演（b）对比剖面

平面上，S区块太原组砂体整体呈南北向条带状展布，与浅水三角洲分流河道沉积砂体的地质认识相符。结合反演剖面分析可以看出，S区块发育多起河道，且河道迁移特征明显，发育宽约600～800m，垂向上河道发育厚度约5～10m。总体来说，S区块太原组致密储层由河道砂体叠置形成，物源来自工区北部（图4）。

图4 S区块叠前地质统计学反演平面图

基于对S区块太原组薄砂体和多期河道的清晰刻画，反演结果指导了该层井位的部署和优化工作。钻井结果显示（图5），S1 井目的层太2 段钻遇12m（垂厚11.34m）浅灰色细砂岩，气测最高75（背景值5），与反演结果吻合率达91.3%。由此可见基于叠前地质统计学反演的砂体预测技术能够将致密薄砂体特征进行有效刻画，为S区的井位部署及优化提供了可靠的依据。