初廣震,邵龍義,徐艷梅

(1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與工程測繪學(xué)院，北京 100083；2.中國石油勘探開發(fā)研究院廊坊分院，河北廊坊 065007)

概率法在多斷塊氣藏儲量風(fēng)險評估中的應(yīng)用
——以塔里木盆地大北氣田為例

初廣震1,2,邵龍義1,徐艷梅1,2

(1.中國礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與工程測繪學(xué)院，北京100083；2.中國石油勘探開發(fā)研究院廊坊分院，河北廊坊065007)

克拉蘇構(gòu)造帶復(fù)雜多斷塊超高壓氣藏面臨構(gòu)造不確定和氣水界面不落實(shí)等多種開發(fā)難題，給儲量評估帶來了較大的風(fēng)險。概率法所產(chǎn)生的估算范疇，以及相關(guān)的可能性分析能夠滿足多斷塊氣藏的儲量風(fēng)險評估需求?；谌莘e法公式，對儲量各個參數(shù)進(jìn)行合理有效取值，選取適合研究區(qū)域的概率分布函數(shù)，采用概率法(蒙特卡洛法)對各個參數(shù)的累積分布函數(shù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣，經(jīng)過多次迭代計算得到各個斷塊地質(zhì)儲量分布區(qū)間，進(jìn)一步對各個斷塊儲量分布區(qū)間求和進(jìn)行二次蒙特卡洛模擬，最終得出整個氣田的地質(zhì)儲量分布區(qū)間，確定證實(shí)儲量(P90)、基準(zhǔn)儲量(P50)和可能儲量(P10)，并對儲量評估中的各個參數(shù)進(jìn)行敏感性分析，從而實(shí)現(xiàn)整個氣田的儲量風(fēng)險評估。儲量參數(shù)取值和合理概率分布函數(shù)的選取是模擬結(jié)果是否可靠的關(guān)鍵，利用概率法進(jìn)行油氣田儲量風(fēng)險評估為編制開發(fā)方案和開發(fā)決策提供了理論依據(jù)。

概率法；油氣儲量；大北氣田；儲量風(fēng)險評估；敏感性分析

容積法是目前進(jìn)行油氣儲量評估最常用的方法，它的優(yōu)點(diǎn)是適用于不同的勘探開發(fā)階段、不同的圈閉類型、不同的儲集類型和驅(qū)動方式，并且不受油氣井的生產(chǎn)動態(tài)限制[1]。利用容積法計算儲量又可以分為確定法和概率法兩種方式。

確定法是對容積法公式中各個參數(shù)取確定的值，從而求取儲量；概率法是一種風(fēng)險分析的方法，石油工程師協(xié)會和美國證券交易委員會(SPE/WPC)儲量定義認(rèn)為：“當(dāng)采用已知的地質(zhì)、工程和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)時產(chǎn)生的一系列估算范疇及與它們相關(guān)的可能性，這種方法叫概率法(又稱蒙特卡洛法)[2]。

簡單來說，兩種方法的核心區(qū)別在于，對容積法計算公式中各個參數(shù)取值的選擇。確定法是對儲量參數(shù)進(jìn)行唯一值選?。欢怕史ㄊ菍Ω鱾€儲量參數(shù)進(jìn)行區(qū)間取值，求取儲量參數(shù)的概率分布，經(jīng)過迭代運(yùn)算得到儲量區(qū)間。然而在實(shí)際的研究過程中，儲量計算參數(shù)往往具有很大的不確定性，確定法不能對地質(zhì)儲量的不確定性進(jìn)行評估[2，3]。

概率法目前在各個油氣區(qū)的儲量風(fēng)險評估過程中的應(yīng)用越來越廣泛，本文以大北氣田(復(fù)雜多斷塊異常高壓致密砂巖氣藏)為例，應(yīng)用概率法對多斷塊儲層進(jìn)行儲量風(fēng)險評估。出于保密的需要，對氣田的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了修改，但數(shù)據(jù)計算的系統(tǒng)性不受影響。

1 大北氣田地質(zhì)概況

大北氣田位于塔里木盆地克拉蘇構(gòu)造帶克深區(qū)帶大北—克深5段，受北邊界克拉蘇斷裂、南邊界拜城斷裂控制，內(nèi)部被多條次級北傾逆沖推覆斷裂復(fù)雜化，由多個斷塊構(gòu)造控制的氣藏組成。大北氣田共分為7個斷塊或斷背斜：大北1斷背斜、大北101斷背斜、大北103斷塊、大北2斷塊、大北201斷背斜、大北5斷背斜、大北3—大北4斷背斜(圖1)。儲層目的層為白堊系巴什基奇克組，斷層封堵性好，各個斷塊(斷背斜)內(nèi)部氣藏連通性較好，具有獨(dú)立的溫壓系統(tǒng)和氣水界面[4，5]。由于大北5斷背斜沒有形成工業(yè)油氣流，本次儲量評估被排除在外。

圖1 大北氣田白堊系頂面構(gòu)造圖Fig.1 Structural map of Cretaceous in Dabei gasfield

2 儲量風(fēng)險評估必要性

大北氣田構(gòu)造復(fù)雜，目的層上覆60～2300m的膏巖層，造成地震資料品質(zhì)差，部分區(qū)塊存在多解性[6]。構(gòu)造圈閉的不確定性導(dǎo)致了含氣面積和氣水界面難以準(zhǔn)確地落實(shí)，儲量評估存在一定風(fēng)險。同時，儲層厚度、孔隙度和含氣飽和度等參數(shù)也存在不確定性，這些都會對儲量計算結(jié)果造成影響；因此，需要對儲量的波動范圍進(jìn)行有效評估，規(guī)避由于儲量的不確定性帶來的后期開發(fā)方案和生產(chǎn)決策的風(fēng)險。

3 概率法儲量計算

3.1 儲量風(fēng)險評估方法

采用容積法和蒙特卡洛法相結(jié)合的方法進(jìn)行該區(qū)塊儲量評估。首先利用蒙特卡洛法對各個儲量參數(shù)進(jìn)行20000次迭代計算，求出各個儲量參數(shù)的概率分布；然后利用容積法計算各個區(qū)塊的儲量值(區(qū)間)；最后對各個區(qū)塊的儲量值(區(qū)間)求和進(jìn)行二次迭代，得出整體氣田的儲量區(qū)間。評估的關(guān)鍵是各個儲量參數(shù)的取值和儲量參數(shù)分布類型的選取，儲量參數(shù)分布類型通常采用正態(tài)分布和三角分布。正態(tài)分布采用的前提條件是對預(yù)期值有非常清楚的了解，并且不確定極限的分布是對稱的；三角分布采用的前提是對預(yù)期值和不確定極限有一定的了解。根據(jù)現(xiàn)場經(jīng)驗(yàn)，有效孔隙度和含氣飽和度服從正態(tài)分布；含氣面積、有效厚度和體積系數(shù)服從三角分布。迭代次數(shù)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值一般取5000～20000次。

蒙特卡洛法是基于對儲量參數(shù)取值范圍的認(rèn)識和評估，從而計算出對應(yīng)的油氣地質(zhì)儲量。該方法的基本步驟是：首先根據(jù)現(xiàn)有資料，計算出各個變量的概率分布函數(shù)，這些概率分布函數(shù)可以反映出參數(shù)的整個范圍，包括最小值、最大值、期望值或概率分布類型；然后通過蒙特卡洛模擬迭代出儲量的累積概率分布曲線，并求出低值(P90)、中值(P50)、高值(P10)和期望值(EV)，不同級別的儲量與不同的概率值相對應(yīng)[7]，即：

(1)

式中D——概率分布值；

V——參數(shù)值；

i——某一參數(shù)序號；

n——樣品總數(shù)。

運(yùn)用概率法計算地質(zhì)儲量時，采用概率分布函數(shù)量化參數(shù)的不確定性，運(yùn)用蒙特卡洛模擬抽取模型內(nèi)的每個參數(shù)的概率分布，得到多次迭代的迭代值，模型輸出值的分布反映了某個儲量值的概率，從而對地質(zhì)儲量的不確定性進(jìn)行評估。

累積概率為90%(P90)對應(yīng)的儲量值為證實(shí)儲量(Proved Reserves)；累積概率為50%(P50)對應(yīng)的儲量值為概算儲量或基準(zhǔn)儲量(Probable Reserves)；累積概率為10%(P10)對應(yīng)的儲量值為可能儲量(Possible Reserves)[8～10]。SPE - PRMS分別用術(shù)語1P、2P、3P來表示低估值(Low estimate)、最佳值(Best estimate)和高估值(High estimate)，并規(guī)定了術(shù)語證實(shí)儲量(Proved Reserves,簡稱P1)、概算儲量(Probable Reserves,簡稱P2)和可能儲量(Possible Reserves,簡稱P3)來表示3個值的增量部分[11，12]。

3.2 儲量參數(shù)取值

容積法儲量計算公式[13]為：

(2)

式中G——天然氣地質(zhì)儲量，108m3；

A——含氣面積，km2；

h——平均有效厚度，m；

φ——平均有效孔隙度，%；

Sgi——平均原始含氣飽和度，%；

T——平均地層溫度，K；

Tsc——地面標(biāo)準(zhǔn)溫度，K；

psc——地面標(biāo)準(zhǔn)壓力，MPa；

pi——平均氣藏的原始地層壓力，MPa；

Zi——原始?xì)怏w偏差系數(shù)。

以地質(zhì)認(rèn)識為基礎(chǔ)，對各個參數(shù)進(jìn)行合理的取值。體積系數(shù)Bgi(Tscpi/pscTZi)在評估過程中可以認(rèn)為是常數(shù)，也可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定一個合理的取值區(qū)間。對大北氣田而言，變化值的絕對量一般不超過0.00005。含氣面積A以目前構(gòu)造圈定的含氣圈閉面積為基礎(chǔ)，圈定合理的含氣面積區(qū)間值。平均有效厚度h取值參照相對應(yīng)的含氣面積下的有效厚度值。有效孔隙度φ和含氣飽和度Sg以有效砂體段儲層物性為基礎(chǔ)，運(yùn)用累積概率統(tǒng)計進(jìn)行約束。下面以大北201區(qū)塊為例闡述具體參數(shù)取值。

含氣面積A的取值在大北氣田有其特殊性。由于構(gòu)造不確定和產(chǎn)量測試層段存在誤差，含氣面積存在較大的變數(shù)，基準(zhǔn)值以構(gòu)造探明的最為合理的圈閉面積為基礎(chǔ)，圈閉面積為29.7km2；最小值以氣田試氣層段的最底部為基準(zhǔn)，圈閉面積為23.9km2；最大值結(jié)合前期的構(gòu)造認(rèn)識，圈閉面積為51.3km2(圖2a)。

平均有效厚度h的確定是以含氣面積的最小值、最大值和基準(zhǔn)值分別計算相對應(yīng)的平均有效厚度值?；鶞?zhǔn)值為85.7m，最小值為73.9m，最大值為87.6m(圖2b)。

平均有效孔隙度φ是以3口鉆井有效砂體解釋孔隙度為基礎(chǔ)，進(jìn)行頻率和累積概率統(tǒng)計，得出有效孔隙度分布區(qū)間作為最小值、最大值，區(qū)間為3.5%～9.5%。平均值取等值線面積權(quán)衡法計算結(jié)果為準(zhǔn)，為7%(圖2c)。

平均原始含氣飽和度Sgi的計算方法與有效孔隙度相同，取值區(qū)間為50%～80%，平均值為69.7%(圖2d)。

體積系數(shù)Bgi可以通過上述公式計算得出，需要強(qiáng)調(diào)的是，通常對于厚度較薄的目的層可認(rèn)為體積系數(shù)為一個常數(shù)；但對于巨厚儲層(如大北氣田在300m左右的儲層厚度)由于儲層頂?shù)椎臏貕合到y(tǒng)會有變化，通常是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定一個合理的取值區(qū)間，最終取值為0.00240～0.00250(圖2e)。

圖2 大北201區(qū)塊儲量風(fēng)險評估儲量參數(shù)分布圖Fig.2 Parameters distribution graph of reserve risk assessment in Dabei 201 block

各個參數(shù)基準(zhǔn)值的取值主要對后期模擬運(yùn)算2P的結(jié)果起著決定作用，最小值與最大值的取值對最終的模擬結(jié)果1P和3P具有控制作用。

3.3 儲量風(fēng)險評估結(jié)果

對大北氣田目前6個區(qū)塊分別進(jìn)行儲量參數(shù)合理取值，根據(jù)容積法計算公式，利用蒙特卡洛法進(jìn)行20000次迭代運(yùn)算，得出6個區(qū)塊的儲量評估區(qū)間(圖3、表1)，再對6個區(qū)塊儲量整體求和，同樣是利用蒙特卡洛方法進(jìn)行20000次迭代運(yùn)算，得出全氣田整體儲量評估結(jié)果(圖4、表1)。

圖3 大北氣田各區(qū)塊儲量風(fēng)險評估結(jié)果圖Fig.3 Simulated results of reserve risk assessment in each blocks

表1 大北氣田儲量風(fēng)險評估表

圖4 大北氣田整體儲量風(fēng)險評估結(jié)果圖Fig.4 Simulated results of reserve risk assessment in the whole gasfiled

利用蒙特卡洛法計算的基準(zhǔn)儲量結(jié)果與評估儲量進(jìn)行了對比，大北201區(qū)塊的基準(zhǔn)儲量比評估儲量要高，原因是評估儲量中以實(shí)測氣層底設(shè)定為氣水界面，可能偏保守。大北3區(qū)塊和大北2區(qū)塊的基準(zhǔn)儲量比評估儲量要少，原因是大北3和大北2區(qū)塊的氣水界面不確定，有可能比目前評估儲量所采用的氣水界面要高，因此儲量要少。大北101、大北1和大北103區(qū)塊的基準(zhǔn)儲量與評估儲量相當(dāng)。最終整體的基準(zhǔn)儲量與評估儲量吻合較好；因此，本次整體的評估儲量滿足目前的地質(zhì)認(rèn)識，能夠比較客觀的反映大北氣田的儲量情況。

3.4 敏感性分析

儲量風(fēng)險評估結(jié)果受到各個儲量參數(shù)變化范圍和各個區(qū)塊儲量占整體氣田儲量比重的影響。本次儲量風(fēng)險評估涉及6個區(qū)塊，合計30個儲量參數(shù)。從模擬結(jié)果分析，大北3區(qū)塊的含氣面積(32.7%)、平均有效孔隙度(7.4%)、平均有效厚度(7.3%)，以及大北201區(qū)塊的含氣面積(25.7%)、平均有效孔隙度(17.3%)是影響整個氣田模擬結(jié)果的重要參數(shù)，同時也說明大北3和大北201兩個區(qū)塊的儲量占整體氣田儲量的比例很大(圖5)。從地質(zhì)情況分析，大北3、大北201區(qū)塊含氣面積不確定性是目前兩個區(qū)塊氣水界面不確定性的反映，進(jìn)一步明確大北3和大北201區(qū)塊的含氣面積可以對最終的模擬結(jié)果起到很好的約束作用。因此，敏感性分析與目前的地質(zhì)認(rèn)識相符，說明概率法儲量評估很好地反映了目前地質(zhì)認(rèn)識上所面對的不確定因素，進(jìn)而說明了此次儲量風(fēng)險評估是比較合理的。

圖5 大北氣田儲量風(fēng)險評估敏感性分析圖Fig.5 Sensitivity analysis of reserve risk assessment in Dabei gasfield

4 結(jié) 論

(1)概率法對復(fù)雜多斷塊油氣藏儲量風(fēng)險評估具有很好的應(yīng)用性。根據(jù)儲量參數(shù)的概率分布量化儲量的分布區(qū)間，依據(jù)證實(shí)儲量(P90)、基準(zhǔn)儲量(P50)和可能儲量(P10)概念化儲量風(fēng)險評估標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)油氣田開發(fā)的具體情況，設(shè)計多套開發(fā)方案，為油氣田的開發(fā)決策提供充分參考依據(jù)。

(2)在實(shí)際應(yīng)用過程中，各個儲量參數(shù)的取值范圍是關(guān)鍵。取值范圍要做到合理，可靠，每一個數(shù)值的決定都要有其充分的地質(zhì)和動態(tài)依據(jù)，避免主觀隨意設(shè)定取值范圍。

(3)目前還沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)或規(guī)范來約束各個儲量計算參數(shù)所采用的概率分布函數(shù)，這就需要根據(jù)氣田的實(shí)際情況進(jìn)行合理的判別，確定恰當(dāng)?shù)母怕史植记€。

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ApplicationofProbabilityMethodintheReservesRiskEvaluationofMulti-faultBlockGasfield——AnExamplefromDabeiGasfieldinTarimBasin

Chu Guangzhen1,2, Shao Longyi1, Xu Yanmei1,2

(1.CollegeofGeoscienceandSurveyingEngineering,ChinaUniversityofMining&Technology,Beijing100083,China; 2.ResearchInstituteofPetroleumExploration&Development-Langfang,Langfang，Hebei065007，China)

Uncertainty of structures and gas-water contacts is a difficult development problem for the multi-fault-block ultrahigh-pressure gas reservoirs in Kelasu structural belt, which brings in the risks of the reserve evaluation. Probabilistic method to estimate the scope of the resulting likelihood analysis and related reserves could meet the multi-block gas reservoir risk assessment needs. Based on volume method the formula of reasonable reserves valid values for each parameter, we selected the probability distribution function for the study area, using probabilistic methods (Monte Carlo method) for the cumulative distribution function of various parameters of a random sample, then obtained after several iterations geological reserves of each block distribution of the interval, and further reserves the distribution range for each block summation secondary Monte Carlo simulation, and ultimately comes to the distribution range of the gas reserves, determines proved reserves (P90), the benchmark reserves (P50) and probable reserves (P10), and reserves evaluation conducted sensitivity analysis of various parameters in order to achieve the entire field of risk assessment of reserves. Selection of the parameter values and reasonable reserves probability distribution function is the key to the reliability of the simulation results, perform oil and gas reserves using probabilistic risk assessment method provides a theoretical basis for the preparation of the development plan and development decisions.

probability method，oil and gas reserves，Dabei gas field，reserve risk evaluation，sensitivity analysis

國家“十二五”科技重大專項(xiàng)(2011ZX05009-002-103)。

初廣震(1977年生)，男，博士，工程師，主要從事開發(fā)地質(zhì)與儲量評價等研究工作。郵箱chugz69@petrochina.com.cn。

TE155

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