川西南井研地区中二叠统栖霞组白云岩储层预测

高博乐，李文杰

（1.中国石化西南油气分公司勘探开发研究院，四川 成都 610094；2.成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室，四川 成都 610059；3.成都理工大学能源学院，四川 成都 610059）

0 引言

中二叠统栖霞组碳酸盐岩是四川盆地海相油气勘探的重点层位［1］。2020 年5 月，位于川西南平洛坝构造的平探1 井在栖霞组钻获高产工业气流， 之后部署在川西南井研地区的A1 井、A2 井再次钻遇栖霞组孔隙型储层并试获工业气流［2］。 这些发现揭示了川西南地区栖霞组的广阔勘探前景。前期研究表明，川西南地区栖霞组储层主要为白云岩，以晶间孔、粒间孔、溶蚀孔洞和裂缝为主要储集空间， 但由于白云岩储层非均质性强， 孔隙度和渗透率变化大， 并且储层单层厚度薄（10～20 m），多呈薄层或薄互层状［2-4］，导致地震预测难度大、精度低。在现有地震资料的基础上提高预测精度和可靠性， 是该地区栖霞组白云岩储层预测中亟需解决的关键问题，也是落实优质储层发育区带、拓展川西南栖霞组勘探新领域， 实现天然气规模增产的重要技术前提。

在碳酸盐岩储层预测研究中， 一般采用地震资料开展声波阻抗差异反演来识别储层发育情况。 由于地震资料最小只可识别1/4 地震波长厚度［5］，最高分辨率一般在40 m 左右， 导致对20 m 左右的薄层状碳酸盐岩储层识别误差较大［6-7］。 在针对薄储层预测的工作中，前人多以地震属性或常规弹性参数为依据，对薄储层进行预测［8-21］,这些井震结合预测小尺度薄层状储层的成功经验， 为研究井研地区栖霞组白云岩储层提供了很好启示。

通常叠前反演以弹性敏感参数为依据对储层进行解释。由于井研地区白云岩储层厚度薄（5～20 m）、白云岩储层白云质（白云质灰岩、含白云质灰岩）含量较低、物性较差（孔隙度1%～5%），导致储层与围岩间的弹性特征差异小、弹性参数敏感性不足。本文利用不同弹性参数对储层物性具有不同的敏感性这一特点， 统计研究区弹性参数敏感强度， 使用属性融合数学方法构建储层指示因子， 以叠前弹性参数反演的融合属性对储层物性进行直接定量表征。 与常规波阻抗反演预测结果相比， 储层预测的结果吻合度和分辨率有了显著提升。 研究成果为薄层或薄互层碳酸盐岩储层预测提供了一种定量化、高精度与高可靠性的研究方法。

1 地质背景

井研地区处于四川盆地川西南平缓构造带的西北部、铁山—威远穹隆带构造西南部［14］、威远大型穹窿背斜与铁山大型背斜之间，为两大背斜倾没端交接部位，构造形态总体为一鞍部，呈现南陡北缓的特征［14］。

井研地区栖霞组地层发育相对稳定， 厚度在87～102 m，可划分为2 段：栖一段主要发育深灰色灰岩、泥质灰岩，少量白云岩；栖二段主要为灰色灰岩、生屑灰岩， 局部发生白云石化， 形成白云质灰岩和灰质白云岩、晶粒白云岩［2］。 栖霞组沉积期，四川盆地为碳酸盐台地沉积环境［3，15］，井研地区处在台缘滩与台内滩的结合部位（见图1a），具有良好的滩相储层发育背景。

图1 四川盆地及研究区中二叠统栖霞组岩相古地理分布Fig.1 Lithofacies paleogeographic distribution of the Middle Permian Qixia Formation in Sichuan Basin and study area

研究区北部主要发育高能颗粒滩相白云岩沉积，局部发育薄层生屑滩。 南部的A5 井、A6 井一带白云质灰岩较发育，白云石化程度较强，主要发育生屑滩沉积（见图1b）。

井研地区栖霞组储层厚度一般在10～30 m，以细—中晶基质白云岩、缝洞充填鞍形白云石为主，储集空间主要为晶间孔、晶间溶孔，以及不规则状溶孔、溶洞和裂缝（见图2）。 A1 井岩心薄片分析表明：孔隙度最大为4.12%，最小为0.94%，平均为2.78%，孔隙度主要分布在2%～4%，占比达到71%，属于中—低孔隙度储层，主要发育Ⅱ，Ⅲ类储层。 井研地区栖霞组储层厚度薄、孔隙度低的地质特征，导致常规波阻抗反演的分辨率和识别精度无法满足其储层预测需要， 亟需应用新的储层预测手段。

图2 井研地区A1 井中二叠统栖霞组岩性特征Fig.2 Lithological characteristics of the Middle Permian Qixia Formation in Well A1 in Jingyan area

2 研究方法

本次研究的主要思路是通过数学分析方法建立弹性参数与岩性、物性之间的最优数学关系，然后利用叠前高分辨率反演计算地层弹性数据体， 再运用分析所得的数学关系直接求取岩性、物性、流体等地学性质参数分布。 这种方法能够充分提取不同弹性参数对储层的敏感优势，并利用岩石物理实验分析结果进行约束，在空间上对储层直接进行定量解释， 减少了叠后反演间接预测所导致的不稳定性和多解性。

具体数学原理是：首先，对有效储层的弹性参数进行分析，以储层的有效孔隙度下限为界限，分析储层的弹性参数敏感性， 计算不同弹性参数在储层孔隙度预测中的权重（见式（1））。 然后，将变量归一化后的弹性参数设为An，由式（1）可求得相关系数（见式（2））。

开展储层预测工作时，首先，将样品统计的界限代入式（2）获得储层指示因子（RIL）；然后，将叠前反演所获得的弹性参数数据体代入式（2），获得储层指数Fused；最后，利用RIL对Fused属性体进行解释（最终结果大于RIL时为非储层，小于RIL时与储层孔隙度呈正相关关系）。

式中：Ci为不同的弹性参数在储层孔隙度预测中的权重；Ri为不同的弹性参数；Cn为弹性参数与孔隙度的相关系数；F为反演得到的储层指示因子；n为自然整数。

3 岩石物理分析

3.1 测井岩石物理特征分析

分析研究区5 口关键井的测井岩石物理参数发现， 研究区白云岩储层与以灰岩为主的围岩之间岩石物理参数差异较小（见图3）。 如图3 所示，A1 井测井岩石物理参数分布频率的主体基本重叠， 在指示常规波阻抗反演结果时存在多解性， 难以识别储层发育部位。 A1 井纵波阻抗在8 000～16 000 g/cm3·m/s，虽然在频率极值处存在一定差异， 但这种微弱的差异并不足以明确地指示储层发育部位；因此，在研究中需要综合考虑各种弹性参数的优势， 构建能够直接指示储层发育位置的新属性。

图3 井研地区A1 井中二叠统栖霞组岩石物理参数分布直方图Fig.3 Distribution histogram of rock physical parameters of the Middle Permian Qixia Formation in Well A1 in Jingyan area

3.2 储层指示因子

通过弹性参数敏感性定量分析， 可以确定纵波阻抗、横波阻抗、剪切模量和弹性模量是研究区相对最为敏感的弹性参数（见表1、表2），而通过弹性参数曲线结合敏感系数计算， 最终可获得A1 井的Fused以及RIL。

表1 井研地区中二叠统栖霞组岩石敏感弹性参数Table 1 Statistics of sensitive elastic parameter of rocks of the Middle Permian Qixia Formation in Jingyan area

表2 中二叠统栖霞组岩石敏感弹性参数相关系数及权重Table 2 Correlation coefficient and weight of sensitive elastic parameter of rocks of the Middle Permian Qixia Formation

本研究中采用井研地区6 口实钻井的测井资料分别计算出弹性参数， 依据地区经验值， 以中子测井CNL值为界限（CNL＜8 为储层，CNL≥8 为非储层） 开展统计分析，代入式（2）得到栖霞组储层识别界限RIL为72。 据此认为，在解释Fused属性时，Fused小于72的部分为储层， 大于等于72 的则为非储层。 图4 为Fused属性与孔隙度曲线交会图， 描述了栖霞组孔隙度与Fused属性的相关性， 蓝色线段为RIL储层指示因子。 交会图表明，Fused属性与孔隙度具有良好的正相关关系。

图4 井研地区A1 井栖霞组Fused 属性与孔隙度交会Fig.4 Intersection analysis of Fused attribute and porosity of Qixia Formation in Well A1 in Jingyan area

A1 井Fused值整体处于25～50，在栖一段有多处异常增大（大于50）。 对比发现，这些异常层段与岩性录井表现出较高的吻合度（见图5），可以认为RIL能够对储层发育位置与孔隙度进行定量评价。

图5 井研地区A1 井栖霞组储层单井Fused 解释Fig.5 Fused interpretive map of Qixia Formation reservoir in Well A1 in Jingyan area

4 有利储层综合预测

4.1 井震结合地层识别

为保证地震预测结果的准确性， 在对地震资料的目的层解释前， 需要利用研究区声波和密度曲线合成人工地震记录。 本文针对研究区内钻遇栖霞组的6 口钻井制作合成记录（见图6）。

图6 井研地区A1 井合成地震记录Fig.6 Synthetic seismogram in Well A1 in Jingyan area

合成地震记录步骤为： 首先， 提取井旁道地震子波；然后，计算声波测井曲线反射系数，对计算出的反射系数进行褶积；最后，确定井的时深关系。在图6 中，A1 井井旁道子波的合成地震道（红色）与实际地震道（白色）对比，显示合成地震记录与井旁地震道的地震波形态基本一致，相关系数超过0.8，说明井震标定能够满足储层预测的需要。

4.2 储层反演

本次研究采用了叠前时间偏移处理所获取的地震CRP（Common Reflection Points）道集数据，资料目的层时间约1.5～1.8 s，道集偏移距为100～4 700 m，入射角为0°～26°，地震同相轴连续，可见明显的AVO 响应特征，满足开展叠前高分辨率反演的需要。

首先，对地震CRP 道集直接开展叠前高分辨率反演，计算获得全部的高频弹性参数属性体，代入式（2）获得研究区Fused数据体； 然后， 利用储层指示因子RIL对研究区白云岩薄储层分布进行解释。

A1 井的纵波阻抗、横波阻抗、剪切模量反演剖面与实测井对比见图7。 剖面中红色线表示相应的测井计算数据值。反演计算的纵波速度为4 800～6 200 m/s，横波速度为3 000～4 000 m/s，纵波阻抗为13 500～17 000 g/cm3·m/s，这个计算数值区间与岩石物理测量结果（白色）基本一致。

从井震对比结果来看， 在研究区目的层叠前同步反演的计算结果与实测数据结果吻合程度较高， 同时在细节上可以看出， 预测剖面的变化具有较高的分辨率，基本能够对厚度12～15 m 的地层进行区分，能够满足薄层与薄互层储层预测研究的需要。

4.3 储层综合预测

本次研究计算的储层Fused， 能够很好地揭示钻遇储层的发育特征。 图8 为过A1 井—A2 井的反演剖面，剖面上低Fused区域为储层发育区。

图8 井研地区过A1 井—A2 井中二叠统栖霞组Fused 联合反演剖面Fig.8 Fused joint inversion profile of the Middle Permian Qixia Formation through Well A1-Well A2 in Jingyan area

由图8 看出：A1 井钻遇白云岩储层的位置， 在储层反演剖面显示为红色区域， 说明该区域发育白云岩储层；A2 井钻遇一套相对较薄的含白云质灰岩储层，而储层反演剖面中显示该区域为中值区。

上述钻井实钻情况与地震预测结果基本一致，说明本次研究预测结果可信度高。

利用反演的三维Fused数据体叠合印模法获得的 古地貌形态， 可以更准确地预测白云岩储层平面发育特征。 图9 为Fused属性叠合栖霞组古地貌的有利区平面分布。图9 中暖色区域为Fused低值区，黄色区域为中值区，蓝色为高值区，纵向空间变化体现古地貌起伏特征。

图9 中二叠统栖霞组古地貌叠合Fused 属性Fig.9 Fused attribute of the overlapping paleogeomorphology of the Middle Permian Qixia Formation

鉴于滩体主要发育于古地貌高部位， 结合古地貌高点区域分布，即可确定研究区有利储层发育范围。储层主要发育于研究区西北部和东部。其中，Ⅱ类储层呈高台状分布在研究区西北部， Ⅲ类储层呈2 个NE 向条带平行分布于研究区中部， 整体呈一台一带的发育特征（见图10）。 对比研究区内已取心钻井的分析结果， 处在Ⅱ类储层发育区的A1 井主要发育白云岩储层； 处在Ⅲ类储层发育区的A2 等井皆不同程度发育白云质灰岩或含白云质灰岩储层（见表3）。

表3 井研地区中二叠统栖霞组储层预测结果对比Table 3 Comparison of reservoir prediction results of the Middle Permian Qixia Formation in Jingyan Area

图10 井研地区中二叠统栖霞组储层预测分布Fig.10 Reservoir prediction of the Middle Permian Qixia Formation in Jingyan area

5 结束语

基于储层弹性参数分析所获得的Fused属性地震数据体开展栖霞组白云岩薄储层预测， 能够有效减少间接预测所导致的不稳定性和多解性， 储层预测结果与实际钻井结果具有更高吻合度。综合预测结果显示，井研地区栖霞组储层表现为“一台一带”的分布特征。其中， 研究区西北区域为最有利储层发育区，NE 向平行条带为较有利储层发育区。