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        基于地震多屬性的鄭莊區(qū)塊煤層氣開發(fā)甜點區(qū)優(yōu)選

        2017-01-19 03:30:57楊延輝姚艷斌陳龍偉
        現(xiàn)代地質 2016年6期
        關鍵詞:氣量煤層氣曲率

        楊延輝,姚艷斌,王 輝,陳龍偉

        (1.中國石油華北油田分公司, 河北 任丘 062552;2.中國地質大學(北京)能源學院 煤層氣國家工程中心煤儲層實驗室,北京 100083)

        基于地震多屬性的鄭莊區(qū)塊煤層氣開發(fā)甜點區(qū)優(yōu)選

        楊延輝1,姚艷斌2,王 輝2,陳龍偉1

        (1.中國石油華北油田分公司, 河北 任丘 062552;2.中國地質大學(北京)能源學院 煤層氣國家工程中心煤儲層實驗室,北京 100083)

        地震屬性受多種地質因素的影響,單一地震屬性很難準確地反映煤層氣儲層綜合地質特征。尋找能夠降低地震屬性多解性的方法,準確預測主地質參數,是評價煤層氣有利區(qū)的關鍵。根據煤層厚度、含氣量和滲透率分別與振幅類、頻率類和曲率類地震屬性具有較高相關性的特點,通過地震多屬性組合變換的方法,建立了基于地震屬性分析的煤層氣主地質參數預測模型。然后,建立動態(tài)權重系數中值法,以中值評價值出現(xiàn)的最高頻率,確定主地質參數在煤層氣有利區(qū)優(yōu)選中所占的權重,并基于評價值函數實現(xiàn)有利開發(fā)區(qū)塊優(yōu)選。利用該方法對沁水盆地鄭莊地區(qū)的預測結果表明:最有利開發(fā)甜點區(qū)位于北部的59-60-57-55井區(qū),次級有利開發(fā)甜點區(qū)位于東北部的53-62-49-45井區(qū)。

        地震屬性;動態(tài)權重系數;中值法;煤層氣;地質參數;甜點區(qū)

        0 引 言

        圖1 鄭莊區(qū)塊構造綱要圖(圖中只顯示延伸大于1 km的斷層)Fig.1 Structure outline of Zhengzhuang field

        采用疊前反演、神經網絡以及譜分解等技術,通過地震屬性,不僅可以進行地震地層學分析,還可以直接對油氣藏進行描述,預測有利區(qū)以及指導井位部署[1-3]。地震屬性參數受多種地質因素的影響,其多解性一直是困擾地質學家的難題,國內外對地震屬性進行了長期探討和優(yōu)選。目前,地震屬性優(yōu)選方法主要包括專家經驗法、數學理論法、正演模擬確定法等,取得了行之有效的研究成果[4]。但是,單一的地震屬性很難全面反映儲層特征,一種地質因素往往在不同的地震屬性中都有反映。因此,在了解各類地震屬性意義的基礎上,可通過數學變換定量優(yōu)選地震組合參數來降低單一地震屬性的多解性,實現(xiàn)對儲層性質的高精度預測[5-9]。傳統(tǒng)的有利儲層預測方法,主要有基于地理信息系統(tǒng)(GIS)的多層次模糊數學法、加權平均法以及綜合突變理論等[10-14],這些方法在勘探階段的煤儲層評價中起到了重要作用,但對區(qū)塊尺度內開發(fā)甜點區(qū)的適用性不足。本文基于沁水盆地南部鄭莊區(qū)塊的地質-地球物理勘探資料,通過地震多屬性組合變換,建立了研究區(qū)主地質參數模型以及基于地震屬性組合的煤層氣甜點區(qū)的評價方法,實現(xiàn)了甜點區(qū)有利儲層預測。

        1 地質背景

        鄭莊區(qū)塊位于山西沁水盆地南部,地表多為丘陵山地,煤層氣勘查面積982.76 km2。二維地震全區(qū)覆蓋,三維地震覆蓋面積約350 km2。其中,三維地震資料主頻為25 Hz,頻帶寬70 Hz,地震資料質量高,滿足地震屬性開發(fā)區(qū)優(yōu)選等研究的需求。本文利用了三維地震數據體和三維地震解釋成果、20余口評價井的煤層含氣量和生產數據以及8口試井的滲透率資料。鄭莊區(qū)塊東部和南部以寺頭斷層為界,北部至沁水盆地復向斜軸部;地層平緩,平均傾角約4°,為近NW—NWW向呈馬蹄形傾斜的單斜構造。地震識別斷層160多條,陷落柱20余個,以及一系列NE—SW走向的褶皺構造。其中,斷層發(fā)育規(guī)模相對較小,主要以高角度的正斷層為主,規(guī)模較大的斷層僅在東南部后城腰和寺頭兩條區(qū)域性大斷層附近發(fā)育(圖1)。下二疊統(tǒng)山西組3#煤層為區(qū)內煤層氣開發(fā)的主要目的層,平均厚度5.5 m,其鏡質體反射率為2.5%~4.0%,屬于無煙煤[15-18]。

        表1 地震屬性及其地質含義(據侯伯剛等[21]、趙爭光等[22])

        2 基于地震屬性的煤儲層主地質參數模型

        2.1 關鍵地震屬性的提取

        地震屬性是從地震資料中提取出能夠反映儲層特征的參數,在不同的工區(qū)、不同的儲層敏感度是不同的。針對具體工區(qū),應選擇與儲層參數相關性最強、最具代表性和敏感度最高的地震屬性或地震屬性組合。地震屬性優(yōu)選就是從眾多屬性中選出與預測的地質參數相關性最強的地震屬性或地震屬性組合[19-20]。

        各類地震屬性地質含義如表1。其中,頻率類屬性主要是通過傅立葉譜和功率譜分析的相關特征,能夠反映地層厚度、巖性以及含氣性特征。振幅類屬性通過記錄能量、最大振幅等動力學特征,可以反映地層厚度、孔隙率以及流體成分變化等。曲率類屬性通過獲得曲線偏移特征,能夠反映地層構造變形和彎曲程度,分析構造應力場和預測儲層天然裂縫[21-22]。

        煤層氣開發(fā)甜點區(qū)既是煤層氣高富集區(qū),又是煤儲層高滲區(qū)。影響煤層氣富集和儲層滲透性的因素較多,煤層厚度是煤層氣藏形成的基本條件,含氣量是煤層氣富集的重要表征,滲透率是煤層氣得以產出的關鍵保障[23]。因此,通過對這些地震屬性的提取和優(yōu)選,可以建立區(qū)塊尺度內煤層氣開發(fā)甜點區(qū)預測的主參數地質模型。

        在鄭莊地區(qū)三維地震覆蓋范圍內,以3#煤層頂、底板做為時窗邊界,提取了18種地震屬性。其中,振幅類屬性9種,頻(能)譜統(tǒng)計類7種,曲率類4種。為了保證優(yōu)選的準確性,選取了受斷層影響較小的、地震屬性值正常的15口井的煤層有效厚度、含氣量和8口試井的滲透率實測數據,建立已知地質參數與單一地震屬性的關系,獲得與之對應的相關系數。如表2所示,當單一地震屬性與地質參數最低相關性要求為相關系數0.5時,與煤層厚度關聯(lián)性較好的地震屬性有最大絕對值振幅、總絕對值振幅和總能量,與煤層含氣量相關性強的地震屬性有瞬時頻率斜率、平均瞬時相位和平均瞬時頻率,與煤層滲透率相關性強的地震屬性有最大曲率、最小曲率、中值曲率和彎曲度。

        表2 單一地震屬性與主地質參數相關系數

        Table 2 Correlations among the single seismic attribute and the key geological parameter

        屬性有效厚度含氣量滲透率最大絕對值振幅065001780132最大峰值振幅016701350113最大谷值振幅020302020210平均絕對值振幅001100210182平均波峰振幅018500930014平均波谷振幅021200150050總絕對值振幅051800770072瞬時頻率斜率001206550230均方根振幅013201430121總能量074700750059平均能量041301110231平均瞬時頻率027206130016平均瞬時相位000305320035反射強度斜率000801800024最大曲率000201250876最小曲率000501020534平均曲率001001550566彎曲度000901480734

        2.2 煤儲層主地質參數模型

        2.2.1 煤層有效厚度模型

        圖2 單一地震屬性與煤層有效厚度關系Fig.2 Relationship of the single seismic attribute vs. effective thickness of coalbeds

        優(yōu)選出與煤層有效厚度呈正相關關系的單一地震屬性(圖2)。其中,總能量屬性S12與煤層厚度相關性最高,最大絕對值振幅屬性S11次之,總絕對值振幅屬性S13最低??偰芰渴菚r窗內振幅譜的平方和,總絕對值振幅是時窗內所有絕對值振幅的總和,最大絕對值振幅是時窗內振幅的極大值,它們與地層的反射系數和波阻抗有密切關系,通過識別反射層內的振幅異常,可以有效識別厚度、巖性以及含氣性特征[24-25]。

        根據上述方法,獲得煤層有效厚度與三種地震屬性的4種組合關系模型(表3)。其中,最大絕對值振幅和總能量振幅屬性組合與煤層有效厚度的相關性最高,誤差驗證為13.9%,在各種屬性組合中最低。基于這兩種地震屬性,建立了預測煤層有效厚度的地震屬性組合模型:

        表3 煤層有效厚度模型及誤差驗證

        Table 3 Evaluation models of coalbeds’ effective thickness and error analyses

        地震屬性參數模型相關系數誤差/%S11、S12Y=33×10-5S11+16×10-10S12+4530802139S12、S13Y=18×10-10S12+33×10-6S13+4860634198S11、S13Y=39×10-5S11+35×10-6S13+4280721168S11、S12、S13Y=24×10-10S11+12×10-5S12+22×10-6S13+4560654208

        注:S11代表最大絕對值振幅屬性;S12代表總能量屬性;S13代表總絕對值振幅屬性。

        Y1=3.3×10-5S11+1.6×10-10S12+4.53

        (1)

        2.2.2 煤層含氣量模型

        優(yōu)選出與煤層含氣量呈線性關系的單一地震屬性(圖3)。其中,瞬時頻率斜率S21與煤層含氣量相關性最好,平均瞬時頻率S22次之,平均瞬時相位S23最差。瞬時頻率斜率為瞬時頻率的導數值,表征瞬時頻率的變化過程,檢測時窗內的頻率吸收效應變化情況。瞬時頻率斜率對儲層流體成分的變化和斷裂系統(tǒng)變化非常敏感,用于巖層含氣性分析。平均瞬時頻率是以時間為函數的瞬時相位的變化率,是對相位地震道斜率的估算。在一定環(huán)境下,被氣體飽和的巖層可以削弱地震高頻,引發(fā)頻率異常。平均瞬時頻率通過檢測振幅吸收異常,可以追蹤由于含氣飽和度、斷裂、巖性或地層變化引起的相關的頻率吸收特征變化。平均瞬時相位為時窗內總瞬時相位和的平均值,可以識別調諧效應引起的振幅異常,并且由于相位的橫向變化與巖層中的流體成分變化相關,可以有效檢測油氣的分布特征[24]。

        圖3 單一地震屬性與煤層含氣量關系Fig.3 Relationship of the single seismic attribute vs. gas content

        煤層含氣量與上述3種地震屬性組合成4種模型(表4)。其中,瞬時頻率斜率和平均瞬時頻率屬性組合與煤層含氣量的相關性最高,誤差驗證結果最低?;谶@一地震屬性,確立了預測煤層含氣量的地震屬性模型:

        Y2=2.61S21+0.6S22-14.47

        (2)

        2.2.3 煤層滲透率模型

        圖4 單一地震屬性與煤層滲透率關系(1 mD=1×10-3 μm2)Fig.4 Relationship of the single seismic attribute vs. CBM reservoir permeability

        4種單一地震屬性與煤層試井滲透率的關系如圖4。其中,最大主曲率S31與煤層滲透率的相關性最高,彎曲度S32次之,平均曲率相關系數和最小曲率S34屬性相關系數最低。最大主曲率是在所有法線中絕對值最大的曲率,是對界面上每一點最大彎曲度的測量。平均曲率為任意法線兩個相互垂直曲率的平均值。彎曲度與層面形態(tài)無關,其值用來度量層面內曲率總量。曲率反映地層受構造應力擠壓層面的彎曲程度,一般曲率越大,張應力越強,裂縫越發(fā)育[22,26]。

        上述4種地震屬性與煤層滲透率構成10種組合關系(表5)。其中,最大主曲率和彎曲度與煤層滲透率的相關性最高,驗證誤差最低,可將最大主曲率S31作為預測的主參數之一。此外,在4種屬性中,僅最小主曲率S34與滲透率相關關系的連續(xù)性最好,可作為另一主要預測參數。為此,建立了煤層滲透率預測模型:

        Y3= 450162S312-225.6S31+167773S342+

        100.1S34+0.062

        (3)

        表4 煤層含氣量模型及誤差驗證

        Table 4 Coalbeds’ gas content models and their error analyses

        地震屬性參數模型相關系數誤差/%S21、S22Y=261S21+06S22-14470672178S22、S23Y=067S22+026S23-6170573215S21、S23Y=276S21+025S23+13050602201S21、S22、S23Y=181S21+042S22+017S23-0960613193

        注:S21代表瞬時頻率斜率屬性;S22平均瞬時頻率屬性;S23代表平均瞬時相位屬性。

        表5 煤層滲透率模型及誤差驗證

        Table5Coalbeds’permeabilitymodelsandtheirerroranalyses

        地震屬性參數模型相關系數誤差/%S31、S32Y=392083S312-1965S31+409046S322-2466S32+0076084399S31、S34Y=450162S312-2256S31+167773S342+1001S34+00620725172S32、S34Y=515753S322-325S32+184322S342+1107S34+00830651193S31、S32、S33Y=290433S312-1456S31+302334S322-1905S32+26000S332+776S33+00640705165S32、S33、S34Y=355691S322-2242S32+31000S332+925S33+127276S342+764S34+00650622194S31、S33Y=442912S312-2219S31+39000S332+454S33+00430732168S32、S33Y=497961S322-3138S32+44001S332+1313S33+00640676182S33、S34Y=51000S332+1522S33+215042S342+1292S34+00450577224S31、S32、S34Y=297698S312-1456S31+302337S322-1905S32+109715S342+659S34+00730713164S31、S32、S33、S34Y=232344S312-1164S31+240092S322-1513S32+21000S332+627S33+87772S342+527S34+00630653182

        注:S31代表最大主曲率屬性;S32代表彎曲度屬性;S33代表平均曲率屬性;S34代表最小主曲率屬性。

        3 鄭莊區(qū)塊煤層氣開發(fā)甜點區(qū)優(yōu)選

        3.1 評價值函數模型

        根據評價區(qū)面積大小和預測精度要求,將鄭莊三維地震覆蓋區(qū)劃分為72個矩形評價單元(圖5)?;谒⒌牡刭|參數模型,計算得到各評價單元煤層厚度、含氣量和滲透率的地震屬性值。將各單元的評價結果歸一化處理,考慮不同參數地質意義應具有的不同權重系數,建立了如下評價值函數模型:

        (4)

        3.2 參數權重系數

        采用適用于地震屬性評價煤層氣有利區(qū)的動態(tài)權重系數中值法,每一個預測點在權重系數動態(tài)變化過程中獲得的評價值,都在最低值和最高值之間變動。從統(tǒng)計學角度,若最低評價值或最高評價值與實際情況相符的概率為p,那么中值評價值與實際情況相符的概率約為2p(圖6)。

        假設將最小評價值與最大評價值區(qū)間平均分為10段,每段預測準確發(fā)生的概率相等,那么最小評價值或者最大評價值預測準確的步長為5.5,通過中值評價值預測準確的步長為3。以最小評價值為例,假設最小評價值到第一段發(fā)生的步長為1K,到第二段為2K,依次到第10段分別分3K,4K,…,10K。據此,步長總和為55K,平均步長為5.5K。同理,中值評價值計算獲得的步長總和為15K,平均步長為3K。

        圖5 鄭莊地區(qū)三維地震覆蓋范圍及網格化處理Fig.5 3D seismic area in Zhengzhuang field(subdivided by 2 km×2 km gridding)

        圖6 評價值接近實際情況程度Fig.6 Accessibility between the valuation result and the actual value

        設置評價區(qū)各類地質參數權重系數變化步長為0.1。統(tǒng)計煤層厚度、含氣量和滲透率3個地質參數的36種權重系數組合,計算每種組合中值評價值出現(xiàn)的頻率(表6)。根據計算結果,選取中值評價值出現(xiàn)頻率最高的權重系數組合,即ρ1=ρ2=0.4,ρ3=0.2,得到研究區(qū)甜點評價值函數:

        U=2.4×10-6S11+1.2×10-11S12+0.05S21+0.01S22+3104565S312-501S31+1157055S342+680S34+0.426

        (5)

        3.3 評價結果

        通過上述方法,獲得綜合評價結果如圖7。鄭莊區(qū)塊煤層氣開發(fā)甜點區(qū)優(yōu)選的評價值范圍在2~6之間。區(qū)塊北部評價值 >3.2;東北部以及西南部局部區(qū)域評價值介于3.2~3.6之間;區(qū)塊中部以及南部等區(qū)域評價值一般 <3.2。鄭莊區(qū)塊煤層含氣量以及產能主要受構造作用影響,特別是靠近南部寺頭斷層、后城腰斷層以及東北部、西北部中等規(guī)模斷層,對含氣量和產能的影響更為明顯[27]。研究區(qū)北部煤層氣直井產能0~2 800 m3/d不等。在北部、東北部等評價高值區(qū),產能一般大于1 200 m3/d。但在評價高值區(qū)內,也存在多口產量較低井,例如49井、25井、35井等。這主要是由于這些井打在了斷層或鄰近斷層的位置上,斷層造成產能突變、地震數據采集異常等問題,對評價結果有一定影響。

        表6 中值評價值出現(xiàn)頻率

        注:ρ1為煤層厚度權重;ρ2為煤層含氣量權重。

        圖7 鄭莊地區(qū)煤層氣井產能與評價值關系Fig.7 CBM production capability of wells and evaluation results of Zhengzhuang field

        將評價結果與評價井產能驗證相結合,將鄭莊區(qū)塊3#煤層開發(fā)區(qū)劃分為三類:最有利甜點區(qū)、次有利甜點區(qū)和不利區(qū)(表7)。其中,綜合評價值大于3.6的區(qū)域為3#煤層最有利開發(fā)甜點區(qū),位于北部59—60—57—55井區(qū)附近,總體面積約16.4 km2,煤層厚度大、含氣量高,單井平均產氣量約2 300 m3/d,符合率75%。次有利甜點區(qū)綜合評價值介于3.2~3.6之間,位于東北部中等規(guī)模斷層發(fā)育、煤層厚度大的53—62—49—45井區(qū),面積約76 km2,單井平均產氣量約1 200~2 300 m3/d,符合率67%。不利區(qū)綜合評價值在3.2以下,主要位于中部和南部地區(qū),單井平均產能1 200 m3/d,符合率62%。

        表7 開發(fā)區(qū)評價結果

        4 結 論

        (1)在鄭莊區(qū)塊內,最大絕對值振幅、總絕對值振幅和總能量屬性通過記錄能量、振幅等動力學特征,可以較好地預測煤層厚度;瞬時頻率斜率、平均瞬時相位和平均瞬時頻率通過檢測頻率吸收效應變化,可以有效地反映煤層含氣性特征。曲率類屬性表征巖層彎曲程度,可以反映煤層滲透率特征。

        (2)通過地震屬性多組合變換的方法,有效降低了地震屬性的多解性,建立了鄭莊地區(qū)主地質參數模型。應用動態(tài)權重系數中值法,確定了鄭莊地區(qū)煤層厚度、含氣量和滲透率在有利開發(fā)區(qū)塊優(yōu)選中的權重系數,并建立了有利區(qū)評價值函數。

        (3)鄭莊地區(qū)3#煤層最有利開發(fā)甜點區(qū)位于北部煤層厚度大、含氣量高的59—60—57—55井區(qū),產氣量一般 >2 300 m3/d;次有利開發(fā)甜點區(qū)塊位于東北部中等規(guī)模斷層發(fā)育、煤層厚度大的53—62—49—45井區(qū),產氣量介于1 200~2 300 m3/d之間。

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        Analysis of Key Geological Parameters of Zhengzhuang Coalbed Methane Reservoir and Forecast of Sweet Spots: Investigated by Multiple Seismic Attributes

        YANG Yinhui1,YAO Yanbin2, WANG Hui2, CHEN Longwei1

        (1.Huabei Oilfield Company, PetroChina,Renqiu,Hebei 062552,China;2.National Engineering Research Center Laboratory of Coal Reservoir,SchoolofEnergyResources,ChinaUniversityofGeosciences(Beijing),Beijing100083,China)

        Seismic attribute is related to several geological factors, and thus any one attribute is hard to represent the complex and comprehensive geological characteristics of coalbed methane (CBM) reservoir. The key for selecting the sweet spot of CBM exploration by using seismic attributes is to find an accurate explanation of the seismic attribute characteristics, and to decide the main geological parameters of CBM reservoir. In the study area, the coal thickness, gas content, and permeability have high correlations with seismic attributes of amplitudes, frequencies and curvatures, respectively. Based on these correlations and a transformation of multi-seismic attributes, this paper provides a forecast model for the main geological parameters of CBM reservoir. Then, a dynamic weight coefficient median method is used to determine the weightings of the key geological parameters that are related to the highest frequency of median evaluation value. Finally, the sweet spots of CBM production are forecasted by using the equations of evaluation values. The evaluation results of Zhengzhuang field show that the most favorable spot is located in the 59-60-57-55 well block in the northern part, and the secondary favorable spot is around the 53-62-49-45 well block in the northeastern part.

        seismic attribute; dynamic weight coefficient; median method; coalbed methane; geological parameter; sweet spot

        2016-04-16;改回日期:2016-09-05;責任編輯:潘令枝。

        國家自然科學基金項目(41472137);中國石油天然氣股份有限公司重大科技專項(2013E-2205);山西省煤基重點科技攻關項目(MQ201-01)。

        楊延輝,男,高級工程師,1969年出生,能源地質工程專業(yè),主要從事煤層氣勘探開發(fā)研究與生產管理工作。

        Email: yjy_yyh@petrochina.com.cn。

        P618.1;TE132.2

        A

        1000-8527(2016)06-1390-09

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