呂學菊， 鄒　辰， 黃　兄， 胡朝俊， 魯慧麗， 閆　春

(1.中國石油杭州地質研究院，浙江杭州310023； 2.中國石油浙江油田公司，浙江杭州310000)

?

統(tǒng)計法在蘇北盆地曲塘次凹古近系石油資源評價中的應用

呂學菊1， 鄒辰2， 黃兄1， 胡朝俊2， 魯慧麗1， 閆春1

(1.中國石油杭州地質研究院，浙江杭州310023； 2.中國石油浙江油田公司，浙江杭州310000)

受勘探程度影響，曲塘次凹古近系未開展以統(tǒng)計法為主的資源評價。采用油藏規(guī)模序列法、油藏發(fā)現(xiàn)序列法和廣義帕累托法3種統(tǒng)計法，從不同的角度定量評價曲塘次凹古近系的石油資源潛力，最終得到曲塘次凹資源量2 812萬t。多種方法的計算結果可以相互驗證，保證結果的可靠性。利用評價結果，還可類比勘探程度較低、地質條件相似區(qū)塊的資源量，為石油行業(yè)戰(zhàn)略決策提供依據(jù)。

資源評價；統(tǒng)計法；HyRAS軟件；古近系；曲塘次凹；蘇北盆地

0　引　言

目前，資源評價的方法很多，大致分為成因法、地質類比法和統(tǒng)計法。統(tǒng)計法近幾年來發(fā)展迅速，統(tǒng)計模型和數(shù)理分析的新進展，使統(tǒng)計方法理論和應用都躍上了一個新臺階(趙旭東，1988；胡素云等，2005；趙文智等，2005a；周總瑛等，2005；郭秋麟等，2014)。統(tǒng)計法是利用勘探區(qū)內大量的勘探成果資料，通過數(shù)理分析將勘探成果合理地擬合成資源儲量的增長曲線，將過去的勘探與發(fā)現(xiàn)狀況有效地外推至未來，據(jù)此進行資源總量求和計算的方法。主要包括統(tǒng)計趨勢預測法(如時間發(fā)現(xiàn)率、進尺發(fā)現(xiàn)率、翁氏旋回模型)、油藏規(guī)模序列法、油藏規(guī)模分布法、油藏發(fā)現(xiàn)序列法、儲量增長率模型、儲量變化模型、地質多因素回歸分析法、廣義帕累托法等(趙文智等，2005b；Drew et al.，1993)。

受勘探程度的影響，蘇北盆地曲塘次凹僅開展過以成因法(盆地模擬法)為主的資源評價工作，評價結果不確定性很大。隨著勘探程度的不斷提高，急需摸清礦權區(qū)內的資源潛力，因此運用統(tǒng)計法定量評價資源量迫在眉睫。選用油藏規(guī)模序列法、油藏發(fā)現(xiàn)序列法和廣義帕累托法3種統(tǒng)計方法，從不同的角度定量評價曲塘次凹的石油資源潛力，力求得到可信度高的資源量估算結果。

1　概　況

曲塘次凹屬于蘇北盆地東臺坳陷東南部的海安凹陷，是東臺坳陷的三級構造單元(圖1)。盆地演化分析表明，曲塘次凹在進入古近紀后處于整體升降狀態(tài)(局部有差異升降)，相對穩(wěn)定，形態(tài)完整，是一個擁有完整油氣系統(tǒng)的古近系地質構造單元。

曲塘次凹古近系基本完整，發(fā)育泰州組、阜寧組、戴南組和三垛組地層(圖2)。其中，泰二段、阜二段、阜四段為深湖—半深湖相沉積，發(fā)育有效烴源巖；阜二段烴源巖以Ⅰ型干酪根為主，有機碳質量分數(shù)平均1.6%，氯仿瀝青“A”質量分數(shù)約0.3%，每克巖石的含烴量為6～7 mg，成熟度達到成熟階段，多項指標分析屬于好烴源巖。阜二段烴源巖厚度較大，為100～300 m，分布廣，基本滿凹分布，為曲塘次凹主力烴源巖；泰二段烴源巖主要發(fā)育在泰二段下部，以Ⅰ、Ⅱ混合型干酪根為主，厚度50～80 m，基本滿凹分布，已成熟，為凹陷的第二主力烴源巖；阜三段、阜四段泥巖為輔助烴源巖。泰一段、阜一段、阜三段、戴南組、三垛組為淺湖、三角洲、扇三角洲-河流相沉積，發(fā)育多套砂巖儲層；泰二段、阜二段、阜三段、阜四段、戴南組等泥巖可作為有效直接蓋層，鹽城組為研究區(qū)廣泛發(fā)育的區(qū)域蓋層。

曲塘次凹勘探程度相對較高，礦區(qū)在三垛組、戴南組、阜寧組和泰州組均見到良好的油氣顯示，并在三垛組、戴南組、阜寧組獲工業(yè)油流，礦區(qū)內多口鉆井油氣顯示較好，并在曲塘深凹北側發(fā)現(xiàn)了張家垛油田(朱建輝等，2005)。由此可見，曲塘次凹石油資源前景良好。

圖1　曲塘次凹位置圖Fig.1　Map showing location of the Qutang subsag

圖2　曲塘次凹綜合柱狀圖Fig.2　Comprehensive stratigraphic column of the Qutang subsag

2　油藏規(guī)模序列法

2.1方法原理

油藏規(guī)模序列是指將勘探油氣區(qū)內已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的油藏按儲量由大到小的順序排列，所得到的油藏序列稱為油藏規(guī)模序列(周總瑛等，2005)。國內外大量油氣區(qū)資料表明(Hubbert，1967；Ivanhoe，1976)：一個完整的、獨立的石油體系，即該地質體系內的油氣生成、運移、聚集以及而后的地質變遷都是在同一石油地質演化歷史條件下形成的，它的油藏規(guī)模序列遵循帕累托(Pareto)定律。其表述如下：

(1)

式(1)中，Qm為序號等于m的隨機變量(第m個油藏的儲量)； Qn為序號等于n的隨機變量(第n個油藏的儲量)； k為油藏儲量規(guī)模變化率，實數(shù)；m、n為1、2、3…的整數(shù)序列中的任一數(shù)值(油藏序列號)，但m≠n。

對公式兩邊取對數(shù)，則有：

(2)

由此可見，最大油藏規(guī)模、最小油藏規(guī)模以及油藏個數(shù)和油藏規(guī)模變化率k等關鍵參數(shù)至關重要(姜振學等，2009；李浩武等，2009)。

評價流程：(1) 求k，根據(jù)已知油藏資料，通過迭代法擬合得到(郭秋麟等，2003)；(2) 根據(jù)k計算出已發(fā)現(xiàn)油藏在油藏規(guī)模序列中的序號；(3) 根據(jù)已知油藏的序號和儲量，求出最大油藏的儲量；(4) 根據(jù)最大油藏的儲量求出序列中所有油藏的儲量；(5) 將序列中大于最小經(jīng)濟油藏規(guī)模的油藏儲量求和，得到預測區(qū)的資源量。

大量實例表明，當已發(fā)現(xiàn)的油藏個數(shù)較多時，預測序列常會丟失一些油藏，也就是說實際油藏在預測序列中找不到自己的位置，此時需要修正油藏規(guī)模序列，把“丟失”的油藏作為一組新的輸入數(shù)據(jù)，計算第二個油藏規(guī)模序列，最終得到更為合理的石油資源量。

2.2資源量計算

根據(jù)曲塘次凹已發(fā)現(xiàn)油藏序列，利用系統(tǒng)HyRAS1.0，采用油藏規(guī)模序列法計算曲塘次凹的資源量，限定最小方差0.3，最小資源量4萬t，最佳擬合角度K=37°,計算油藏個數(shù)為134個。第一次計算后“丟失”6個油藏，將“丟失”的油藏作為一組新的輸入數(shù)據(jù)進行第二次計算。第二次計算時最佳擬合角度K=44°，計算油藏個數(shù)為26個。2次計算最終得到曲塘次凹油藏數(shù)量為160個，資源量95%概率(最小值)時為2 032萬t，50%概率(期望值)時為2 680萬t，5%概率(最大值)時為3 328萬t。最終計算結果見圖3。

圖3　油藏規(guī)模序列法預測曲塘次凹油藏序列圖Fig.3　Prediction of reservoir sequence in the Qutang subsag by reservoir size sequence method

3　油藏發(fā)現(xiàn)序列法

3.1方法原理

油藏發(fā)現(xiàn)序列法是估算石油資源量的一種常用方法。它是利用勘探成果資料將已發(fā)現(xiàn)油藏儲量按照發(fā)現(xiàn)過程排序(即發(fā)現(xiàn)序列)建立模型，然后應用發(fā)現(xiàn)序列模型(也稱發(fā)現(xiàn)過程模型)來預測未知數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)資源量計算。發(fā)現(xiàn)過程模型的討論見文獻(Lee，1998,2008)。

油藏規(guī)模序列法應用發(fā)現(xiàn)過程模型從有偏樣本(偏向于大油藏)中估算油藏大小分布。被估算的油藏大小分布是超總體分布，且方法中應用了一個對數(shù)正態(tài)分布，因此需要估算對數(shù)正態(tài)分布的平均數(shù)(μ)和方差(σ2)，并得到分布的百分比，估算產(chǎn)生的將是一個區(qū)間估計值，當區(qū)帶中總的油藏個數(shù)N為已知且提供了油藏大小分布時可以通過分級方式來估算油藏大小。同時也應用了油藏大小分級原則，通過匹配過程來確定區(qū)帶中油藏大小分布和油藏個數(shù)。匹配過程是數(shù)據(jù)和地質模型之間的地質解釋和激勵迭代的組合，其思路是根據(jù)地質跡象設置不同的油藏個數(shù)值，然后通過分級估計單獨的油藏大?。唤又鴮⒐烙嫷拇笮∨c儲量相匹配，看哪一個N值在油藏大小估計值和實際儲量間比較相符，通過一個令人滿意的吻合，確定這個吻合在統(tǒng)計上是合理的并且與區(qū)帶當前的地質解釋一致，而且在可能的N值中，有一個N將是最為合理的值；再由匹配過程得到一個合理的分布模型之后，就可運用這個模型的數(shù)據(jù)對評價單元進行相關的資源量預測和估算。

3.2資源量計算

運用系統(tǒng)HyRAS 1.0，采用油藏發(fā)現(xiàn)序列法進行曲塘次凹資源評價，根據(jù)勘探現(xiàn)狀，反復試驗，最終確定均值、標準方差和油藏個數(shù)等關鍵參數(shù)，預測出曲塘次凹油藏數(shù)量為120個，資源量95%概率時(最小值)為2 167萬t，50%概率時(期望值)為2 884萬t，5%概率時(最大值)為4 038萬t(圖4)。

圖4　油藏發(fā)現(xiàn)序列法預測曲塘次凹油藏分布序列圖Fig.4　Prediction of reservoir distribution sequence in the Qutang subsag with reservoir discovery sequence method

4　廣義帕累托法

4.1方法原理

廣義帕累托(Pareto)法是盆地和區(qū)帶級油氣資源評價中的一種定量方法，研究油氣藏整體的規(guī)模結構特征和表現(xiàn)規(guī)律，適用于不同勘探階段或地區(qū)的評價任務。

大量勘探實踐表明，許多含油氣構造單元的油氣藏規(guī)模結構存在分配額多(油氣藏規(guī)模大)的群體的個體個數(shù)少，而分配額少(油氣藏規(guī)模小)的群體的個體個數(shù)多的分布狀態(tài)?？紤]到油氣藏規(guī)模的現(xiàn)實情況：(1)油氣藏規(guī)模不可能無窮大；(2)太小的油氣藏無實際價值。金之鈞(1995)依據(jù)對西西利亞盆地的2 600個油氣藏數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，在帕累托分布分布函數(shù)中加入帶有實際地質意義的控制參數(shù)，擴展帕累托分布概念，建立了廣義帕累托分布。

如果對于某一勘探程度較高的地區(qū)所有已發(fā)現(xiàn)的油氣藏，按其儲量大小劃分為有一定關系的儲量級別或儲量區(qū)間，統(tǒng)計油氣藏在不同區(qū)間的分布個數(shù)并作直方圖，可以發(fā)現(xiàn)隨著油氣藏儲量的增加，出現(xiàn)的個數(shù)越來越少。從統(tǒng)計意義上講即大的油氣藏形成的概率較低，這種統(tǒng)計現(xiàn)象反映出油氣聚集程度的不均一性。這種分布概率變化表現(xiàn)出很明顯的規(guī)律性，用這樣的概率密度函數(shù)來描述這種地質現(xiàn)象，稱為油氣藏規(guī)模概率密度函數(shù)。隨著油氣藏儲量的增加，它是一個單調函數(shù)，確定函數(shù)形式及相關分布參數(shù)，也就唯一確定了油氣藏規(guī)模概率密度分布函數(shù)。進一步，如能對可能發(fā)現(xiàn)(存在)的油氣藏個數(shù)進行較準確的估計或預測，就可進行資源量的預測及資源結構的評價。

4.2資源量計算

使用系統(tǒng)HyRAS 1.0，采用廣義帕累托法進行曲塘次凹資源評價時，利用已發(fā)現(xiàn)油藏的樣本統(tǒng)計特征、分布模型特征(采用最大似然參數(shù)估算得到)和分布數(shù)值特征，通過回歸分析得到中位數(shù)、標準方差和分布參數(shù)，最終計算出曲塘次凹油藏數(shù)量為129個，資源量結果為：95%概率時(最小值)為1 561萬t，50%概率時(期望值)為2 854萬t，5%概率時(最大值)為5 468萬t(圖5)。

圖5　廣義帕累托法預測曲塘次凹油藏分布序列圖Fig.5　Prediction of reservoir distribution sequence in the Qutang subsag using the comprehensive Pareto method

5　綜合評價

應用油藏規(guī)模序列法、油藏發(fā)現(xiàn)序列法和廣義帕累托法3種統(tǒng)計法，得到的蘇北盆地曲塘次凹資源量計算結果見表1，資源量的期望值分別為：2 680萬t、2 884萬t、2 854萬t。根據(jù)實際勘探成果和3種方法的優(yōu)缺點(郭秋麟等，2014)，采用特爾菲概率加權法，給予油藏規(guī)模序列法、油藏發(fā)現(xiàn)序列法和廣義帕累托法不同的統(tǒng)計權重，最終得到曲塘次凹資源量為2 812萬t。從計算結果來看，3種方法計算結果有所差異，油藏規(guī)模序列法計算結果最小，廣義帕累托法和油藏發(fā)現(xiàn)序列法結果相近，但整體相差不大，計算結果可信度較高，可以為石油公司制定勘探新決策提供依據(jù)。

此外，通過成因法(盆地模擬法)計算得到曲塘次凹的生油量，利用統(tǒng)計法的資源量計算結果，可以用資源量除以生油量得到石油的運聚系數(shù)。運聚系數(shù)是地質類比法的一個重要參數(shù)，對勘探程度較低并具有相似地質條件的其他區(qū)塊，可以應用地質類比法計算得到其資源量。由此可見，統(tǒng)計法定量評價石油資源至關重要。

表1　3種統(tǒng)計法計算結果

6　結　論

(1) 統(tǒng)計法計算資源量受到模型和參數(shù)選取等影響，可能會存在偏差。因此應用油藏規(guī)模序列法、油藏發(fā)現(xiàn)序列法和廣義帕累托法3種統(tǒng)計法，從不同的角度進行估算，多種方法相互驗證，可以提高估算結果的可信度。

(2) 3種統(tǒng)計方法的計算結果雖有所差別，但整體相差不大。采用特爾菲概率加權法后，得到曲塘次凹的油藏資源量為2 812萬t。

(3) 通過成因法(盆地模擬法)和統(tǒng)計法的綜合應用，可以得到石油的運聚系數(shù)，從而應用地質類比法，類比計算勘探程度較低并具有相似地質條件的其他區(qū)塊的資源量。

郭秋麟，胡素云，張慶春，等，2003. 雙序列法及其在油氣資源評價中的應用[J]. 石油勘探與開發(fā)，30(5)：50-52．

郭秋麟，閆偉，高日麗，等，2014. 3種重要的油氣資源評價方法及應用對比[J]. 中國石油勘探，19(1)：50-59．

胡素云，田克勤，柳廣弟，等，2005. 刻度區(qū)解剖方法與油氣資源評價關鍵參數(shù)研究[J]. 石油學報，26(增刊1)：49-54．

金之鈞，1995. 五種基本油氣藏規(guī)模概率分布模型比較研究及其意義[J]. 石油學報， 16(3)：6-13．

姜振學，龐雄奇，周心懷，等，2009. 油氣資源評價的多參數(shù)約束改進油氣田(藏)規(guī)模序列法及其應用[J]. 海相油氣地質，14(3)：53-59．

李浩武，王彥軍，汪斌，2009. 對油田規(guī)模序列法應用的一些討論[J]. 石油天然氣學報，31(3)：210-216．

趙旭東，1988. 石油資源定量評價[M]. 北京：地質出版社．

趙文智，胡素云，沈成喜，等，2005a. 油氣資源評價的總體思路和方法體系[J]. 石油學報，26(增刊1)：12-17．

趙文智，胡素云，沈成喜，等，2005b. 油氣資源評價方法研究新進展[J]. 石油學報，26(增刊1)：25-29．

周總瑛，白森舒，何宏，2005. 成因法與統(tǒng)計法油氣資源評價對比分析[J]. 石油實驗地質，27(1)：67-73.

朱建輝，江興歌，徐旭輝，等，2005. 蘇北盆地海安凹陷曲塘—李堡地區(qū)新生代演化和油氣響應評價[J]. 石油實驗地質，27(2)：138-143．

HUBBERT M K, 1967. Degree of advancement of petroleum exploration in United States[J]. AAPG Bulletin, 51(11)：2207-2227.

IVANHOE L F, 1976. Evaluating prospective basins oil/gas potential in basins estimated[J]. Oil and Gas Journal, 74(49)： 154-155.

DREW L J, SCHUENEMEYER J H, 1993. The evolution and use of discovery process models at the U．S． geological survey[J]. APPG Bulletin, 77(3): 467-478．

LEE P J, 1998. Analyzing multivariate oil and gas discovery data[C]//BUCCIANTI A，NARDI G，POLENZA R．Proceedings of the 4th Annual Conference of the International Association of Mathematical Geology． Island of Ichia， ITA:IAMG, 451-456.

LEE P J, 2008. Statistical Methods for Estimating Petroleum Resources[M]． Oxford： Oxford University Press．

Application of statistic methods to the Paleogene petroleum resource assessment in the Qutang subsag of Subei Basin

LV Xueju1, ZOU Chen2, HUANG Xiong1, HU Chaojun2, LU Huili1, YAN Chun1

(1. Petrochina Hangzhou Research Institute of Geology, Hangzhou 310023, Zhejiang, China; 2. Petrochina Zhejiang Oilfield Company, Hangzhou 310000, Zhejiang, China)

Petroleum resource assessment is of vital importance, which can provide important basis for the exploration and deployment of oil industry. Affected by the exploration degree, the Paleogene reservoirs in the Qutang subsag of Subei Basin have not received resource assessment using statistical methods. This work used three statistic methods including reservoir size sequence, reservoir discovery sequence and comprehensive Pareto method to quantitatively evaluate the Paleogene petroleum resource potential of the Qutang subsag, whose resource amount was calculated to be 2 812×104t. The calculation results using several methods can be verified to assure their reliability. These results can be also used to do analog analysis on the resources of other blocks with low exploration degree and similar geological conditions, which will provide strategic decision-making basis for oil industry.

resource assessment; statistic method; HyRAS software; Paleogene System; Qutang subsag; Subei Basin

10.3969/j.issn.1674-3636.2016.03.463

2016-03-07；

2016-03-23；編輯：蔣艷

中國石油重大科技專項“中國石油第四次油氣資源評價”(2013E-050210)部分成果

呂學菊(1984—)，女，工程師，碩士，礦產(chǎn)普查與勘探專業(yè)，E-mail： lvxj_hz@petrochina.com.cn

P628+.2

A

1674-3636(2016)03-0463-06