劉紅磊，張雪松，郭海霞，孫艾敏

（中國石化中原油田分公司勘探開發(fā)研究院，河南 鄭州450000）

戶部寨中生界氣藏埋藏深，海拔-3 300～-3 600 m，氣藏構造復雜，由衛(wèi)79-9塊、衛(wèi)351塊等6 個斷塊組成。儲層物性差，孔隙度3.7%～6.5%，平均為5.2%，滲透率0.05×10-3～0.23×10-3μm2，平均為0.18×10-3μm2。砂巖裂縫發(fā)育，存在高角度和低角度裂縫，有效地改善了儲層的儲集性能。氣藏探明地質儲量21.77×108m3，采出程度低，此類氣藏開發(fā)的關鍵是弄清儲層裂縫空間展布特征。本文利用部6、 衛(wèi)351井巖心和部18、部17-2 井成像測井資料，針對常規(guī)測井直接或交會識別裂縫難度大的問題，研究了利用常規(guī)測井曲線重構以及數理統計分析識別裂縫的新方法，提高了開發(fā)井測井裂縫識別精度，明確了裂縫縱向上的發(fā)育特征；針對疊后地震屬性預測裂縫除了反映大尺度裂縫，還反映巖性、含油氣性的變化，存在多解性這一問題，采用疊前方位地震屬性預測方法，定量預測出儲層小尺度裂縫空間展布，指導了氣藏開發(fā)調整方案部署。

1 裂縫基本特征

研究區(qū)的儲層裂縫主要為構造成因。按照裂縫充填程度，將其分為張開縫、未充填縫和全充填縫3 類，充填縫以方解石、泥質充填為主。裂縫以垂直縫、高角度斜交縫為主，裂縫走向主要為北西向，與附近三級斷層延伸方向垂直；成像測井解釋縫長2.4～10.1 m；巖心觀察裂縫寬度大多在1～3 mm；裂縫視孔隙度小于0.006%，對儲氣能力貢獻小，但起著改善滲流的作用；在泥質含量增多的層段裂縫相對不發(fā)育［1-2］。

2 裂縫常規(guī)測井識別

巖心和成像測井在裂縫檢測方面具有很大的優(yōu)勢，但由于成本較高，只能在少數井中進行取心和成像測井。而常規(guī)測井資料探測深度大，包含儲層巖性、物性、導電性和含油氣性等多種信息。戶部寨中生界儲層裂縫在常規(guī)測井曲線上響應較弱，儲層裂縫和非裂縫互相交織厲害，利用常規(guī)測井直接或交會識別儲層裂縫難度大。為此，針對本區(qū)儲層裂縫常規(guī)測井響應特征，建立了一套適用本區(qū)目的層段的常規(guī)測井裂縫綜合識別方法，提高了常規(guī)測井裂縫識別正確率［3］。

2.1 電阻率濾波差值法

儲層以高角度裂縫為主，此類裂縫通常會造成電阻率曲線形態(tài)劇烈突變，造成齒狀、刺狀特征，而孔隙、流體、泥質等因素造成的影響通常較平緩。因此，可以通過求取電阻率與其濾波曲線的差值，放大突變特征來表現裂縫的存在，并在進一步減弱泥質條帶等干擾因素的影響后，利用該差值作為衡量裂縫的指標。

式中：If為裂縫指數；Rt′為電阻率濾波后曲線值，Ω·m；Rt為實測電阻率，Ω·m。

研究區(qū)儲層致密，相對于孔隙而言，泥質含量對于電阻率曲線形態(tài)的影響要大一些，因此，在計算點附近開窗，采用最小二乘法，擬合開窗段實測電阻率與泥質含量的關系，獲得利用泥質含量擬合的電阻率曲線，并對這條曲線進行濾波，在裂縫指數曲線上減除它的影響，得到最終的裂縫指數。

式中：If′為去除泥質影響的裂縫指數；Rt′（SH）為泥質反演電阻率濾波曲線值，Ω·m；Rt（SH）為泥質反演電阻率曲線值，Ω·m。

通過與巖心資料對比，該方法計算的裂縫指數與巖心描述裂縫密度、 長度等反映裂縫有效性的參數具有較好的相關性，單井裂縫識別符合率72%。

2.2 變尺度分析法

R/S 分析是赫斯特提出的一種非線性統計方法，其中：R 稱為極差，是最大累積離差與最小累積離差之差，代表時間序列的復雜程度；S 稱為標準差，即變差的平方根，代表時間序列的平均趨勢；兩者之比R/S，代表無因次的時間序列的相對波動強度。將R/S 分析曲線與成像測井解釋的裂縫層段對比，吻合性最好的是微球型聚焦曲線，因此，選擇該曲線來進行R/S 方法計算。針對測井資料，編制了適合于批處理計算的R/S裂縫測井識別計算程序，計算裂縫發(fā)育層段及其發(fā)育程度，單井裂縫識別的符合率為75%［4］。

2.3 K最鄰近分類法

該方法根據傳統的向量空間模型，對于一個測試樣本，計算它與訓練樣本集中每個樣本的相似度，找出K個最相似的文本，根據加權距離判斷測試樣本所屬的類別。具體算法步驟包括：根據特征項集合，重新描述訓練樣本向量；對于一個測試樣本，根據測井參數形成測試樣本向量；計算該測試樣本與訓練集中每個樣本的相似度；比較類的權重，將樣本分到權重最大的那個類別中。該方法可通過測井軟件實現。

由淺側向電阻率、聲波時差、密度、中子、自然伽馬、 電導率組成的六參數樣本組合建立的KNN 模型，有效裂縫判別準確率為77%［5］。

2.4 裂縫綜合識別

分別采用上述3 種方法對研究區(qū)內的單井進行了裂縫識別，但由于這些方法的理論和出發(fā)點不同，所得結果也存在差別。綜合采用電阻率濾波差值法、變尺度分析法及K 最鄰近分類法等方法，結合各方法的識別結果［6］，將其處理后各自給定相應的權因子進行計算。各方法權因子的給定按照其現有吻合率的高低確定權重，按照式（3）可以定義各方法的權因子，確定權因子后，利用式（4）計算出常規(guī)測井各深度點裂縫識別綜合因子Fa，編制各單井裂縫識別綜合評價圖。部18 井裂縫綜合識別結果與成像測井對比，符合率達到81%。工區(qū)23 口井常規(guī)測井裂縫識別結果表明，縱向上裂縫主要在中生界頂部二馬營組上段發(fā)育，這與氣層的發(fā)育部位相吻合［7］（見圖1）。

式中：a1，a2，a3分別為電阻率濾波差值法、K最鄰近分類法、 變尺度分析法權因子；b1，b2，b3分別為電阻率濾波差值法、K 最鄰近分類法、變尺度分析法權識別裂縫吻合率；x1，x2，x3分別為電阻率濾波差值法、K最鄰近分類法、變尺度分析法裂縫識別結果。

3 疊前地震裂縫預測

在各向異性介質中，地震P 波垂直裂縫方向的傳播速度大于沿平行于裂縫方向的傳播速度，利用疊前地震資料提取方位屬性如振幅、速度、主頻、衰減等檢測裂縫型儲層是完全可行的。疊前地震預測小尺度裂縫就是將采集到的地震數據進行分方位疊加及偏移處理，最終得到方位疊前道集數據。對方位疊前道集數據進行屬性提取、橢圓擬合等處理，最終得到裂縫的方位和密度屬性體［8］。

3.1 疊前道集分方位角處理

面向疊前地震裂縫預測的地震資料處理要做到保幅、保真，處理過程中要求使用地表一致性的方法。采用不改變振幅相對關系的去噪方法，提高信噪比，壓縮各種干擾。

中生界疊前道集數據為窄方位數據。原始道集的偏移距從48～4 000 m，方位主要集中在100～160°，覆蓋次數最大為33 次。為了消除不同方位道集上，不同偏移距的疊加次數不同的影響，要把偏移距大于2 900 m以上的道集切除掉。切除偏移距大于2 900 m的道集數據后，覆蓋次數達到15次之多。保證不同方位道集覆蓋次數大致相同，偏移距范圍相同的情況下，分5 個方位進行部分疊加。

3.2 裂縫巖石物理數值模擬分析

利用地質、鉆井、測井資料和巖石物理測試數據，建立關鍵井的裂縫儲層地質模型和巖石物理模型，模擬裂縫儲層地震波的各向異性的地震響應以及擬地震反射振幅隨方位角變化特征。

部17-2 井的3 624.9 m附近裂縫發(fā)育，從正演道集以及不同方位的橢圓擬合可以看出，存在較強的方位各向異性，AVO變化為隨著偏移距的增大，同裂縫走向方向減小的振幅相比，裂縫法向方向減小的振幅要更?。ㄒ妶D2）。

3.3 方位地震屬性提取

本次共提取了8 種方位地震屬性：瞬時頻率、瞬時帶寬、瞬時能量、瞬時主頻、相對波阻抗、總能量、頻率衰減、起始頻率。

圖1 部18井裂縫綜合識別結果

圖2 部17-2井中生界裂縫地震響應特征

通過與井點巖心觀察、成像、測井識別的裂縫對比分析，疊前分方位相對阻抗屬性預測裂縫，與井點裂縫發(fā)育情況較符合，可利用該屬性描述儲層裂縫方位及裂縫密度。

預測結果表明： 戶部寨中生界氣藏發(fā)育2 組構造裂縫組系，以北西向為主，近北東向為輔；衛(wèi)351 塊裂縫最為發(fā)育；衛(wèi)79-9 塊高部位裂縫相對發(fā)育，北部和南部低部位不發(fā)育；其他區(qū)塊零星發(fā)育。其中，部17 井區(qū)處于衛(wèi)79-9 塊高部位，裂縫發(fā)育，氣藏5 口試采井中，部17 井生產情況較好。該井2007年8月試采，初期產能較高，日產氣6.0×104m3，至2008年3月停產，累計產氣248.0×104m3，生產情況與裂縫預測結果符合［9-10］。

4 結論

1）綜合濾波差值法、變尺度分析法（R/S）、K 最鄰近分類法等方法識別結果，建立了裂縫綜合識別因子，完成單井各深度點常規(guī)測井曲線裂縫識別，符合率達到81%；在井點裂縫識別的基礎上，利用疊前方位地震屬性裂縫預測方法，實現了致密砂巖儲層小尺度裂縫參數定量預測。

2）裂縫發(fā)育程度與天然氣充滿程度是尋找裂縫型砂巖氣藏天然氣富集區(qū)的重要條件。衛(wèi)351 塊以及衛(wèi)79-9 主塊中部構造高部位裂縫發(fā)育，烴類檢測成果表明天然氣充滿程度高，為下步氣藏調整挖潛有利區(qū)。

3）建議在衛(wèi)351塊部署評價井1口——衛(wèi)351-4井，該井區(qū)裂縫發(fā)育、含氣性好，可動用衛(wèi)351 塊中生界天然氣儲量；在衛(wèi)79-9 塊高部位利用老井部1-24井中生界試氣，預計增加產能2×104～3×104m3/d。

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