李 陽(yáng) 代宗仰 黃 蕾 周曉龍 葛偉峰 單俊峰 劉 寧

（1 西南石油大學(xué)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院；2 中國(guó)石化中原油田分公司物探研究院；3 中國(guó)石油遼河油田公司勘探開發(fā)研究院）

0 引言

遼河坳陷西部凹陷自20世紀(jì)70年代投入勘探以來(lái)，已實(shí)現(xiàn)三維地震全覆蓋，沙四段是西部凹陷主要烴源巖層系，油氣資源豐富，發(fā)育多套湖相碳酸鹽巖。1978—1994年，地質(zhì)工作者按構(gòu)造控油模式對(duì)西部凹陷進(jìn)行勘探和開發(fā)，發(fā)現(xiàn)L11區(qū)塊杜家臺(tái)油層和g1區(qū)塊高升油層等常規(guī)油藏具有較大的勘探潛力；1994—2008年，主要聚焦于砂礫巖儲(chǔ)層，對(duì)儲(chǔ)集空間以裂縫為主的特殊儲(chǔ)層研究甚少。近年來(lái)，研究發(fā)現(xiàn)西部凹陷沙四段除發(fā)育常規(guī)構(gòu)造油氣藏外，還存在大面積的非常規(guī)油氣聚集區(qū)[1]。這類非常規(guī)油氣儲(chǔ)層巖性多為褐灰色、褐黃色泥質(zhì)云（灰）巖，偶見灰色—深灰色泥巖夾云（灰）質(zhì)泥巖及油頁(yè)巖的互層組合，且具良好的油氣顯示，地球化學(xué)分析證實(shí)，這些碳酸鹽巖中的油氣來(lái)源于沙四段本身，具有源儲(chǔ)一體、油氣分布基本與構(gòu)造無(wú)關(guān)、圈閉邊界受控于碳酸鹽巖地層的分布特征，并在一定的工藝條件下可產(chǎn)出工業(yè)油流。隨著油田勘探開發(fā)的不斷深入，對(duì)西部凹陷高升地區(qū)的儲(chǔ)層評(píng)價(jià)方法也在不斷完善豐富。本文在綜合考慮西部凹陷高升地區(qū)構(gòu)造特征及沉積相特征的基礎(chǔ)上，使用疊合概率法對(duì)該地區(qū)沙四下亞段高升油層碳酸鹽巖儲(chǔ)層進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，指導(dǎo)該區(qū)后期勘探開發(fā)。

1 儲(chǔ)層評(píng)價(jià)方法簡(jiǎn)介及研究區(qū)概況

為了能更好地對(duì)儲(chǔ)層作出符合地質(zhì)實(shí)際的分類和評(píng)價(jià)，國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者研究了多種儲(chǔ)層評(píng)價(jià)方法，從傳統(tǒng)的定性分析到使用各種數(shù)據(jù)挖掘方法的定量化分析，綜合考慮的因素越來(lái)越多，評(píng)價(jià)結(jié)果日益準(zhǔn)確精細(xì)。如地質(zhì)經(jīng)驗(yàn)法從儲(chǔ)層巖石類型、物性等方面來(lái)研究?jī)?chǔ)層特征，由于其標(biāo)準(zhǔn)源于勘探生產(chǎn)實(shí)踐，所以具有地域局限性[2-8]；灰色關(guān)聯(lián)法使用較多，該方法將儲(chǔ)層評(píng)價(jià)過程轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的數(shù)學(xué)計(jì)算過程，可以定量評(píng)價(jià)儲(chǔ)層，但有時(shí)對(duì)儲(chǔ)層成因影響因素缺乏深入認(rèn)識(shí)，導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果出現(xiàn)偏差[9-13]；層次分析法是使用簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)工具將復(fù)雜問題劃分為各個(gè)組成因素，然后分析各個(gè)因素之間的關(guān)系并判斷它們的相對(duì)重要性，此法可以將復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化，但隨意性強(qiáng)不易驗(yàn)證[14-17]。除了以上3種儲(chǔ)層評(píng)價(jià)方法之外，還有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、聚類分析法及模糊數(shù)學(xué)法等，這些方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)[18-24]（表1）。

表1 不同儲(chǔ)層評(píng)價(jià)方法對(duì)比[20]Table 1 Comparison of reservoir evaluation methods [20]

研究區(qū)處于遼河坳陷西部凹陷西斜坡中北部的高升古隆起，古新世房身泡期，在區(qū)域拉張應(yīng)力作用下，形成東西分帶、南北分塊的基底形態(tài)特征。由于高升油層沉積初期研究區(qū)為干旱氣候，水體偏堿性，有利于湖相碳酸鹽巖的沉積，故在水下高地的水動(dòng)力條件較強(qiáng)區(qū)域出現(xiàn)了鮞粒灘、生屑灘、砂屑灘等粒屑灰（云）巖沉積，而在浪基面以下沉積了半深湖—深湖亞相的暗色泥巖、油頁(yè)巖沉積。高升中晚期，湖盆基底沉降十分強(qiáng)烈，出現(xiàn)了顯著的西抬東降、北抬南降的變化，臺(tái)安—大洼斷裂的強(qiáng)烈活動(dòng)使得湖盆擴(kuò)張，湖盆水體強(qiáng)烈加深，主要發(fā)育一套半深湖—深湖亞相泥云（灰）質(zhì)湖底微相和泥質(zhì)湖底微相沉積，巖性以褐灰色、灰褐色泥質(zhì)云（灰）巖、深灰色泥巖夾灰褐色油頁(yè)巖為主。此后，在高升晚期，湖盆略有萎縮，湖平面開始下降，由泥質(zhì)湖底微相向灰（云）泥質(zhì)湖底微相過渡（圖1）。

圖1 研究區(qū)高升時(shí)期沉積相平面圖Fig.1 Sedimentary facies plan at S4g period in study area

由上可知，研究區(qū)高升時(shí)期主要發(fā)育兩種類型的碳酸鹽巖儲(chǔ)層，其中一種碳酸鹽巖儲(chǔ)層主要發(fā)育在湖盆的低隆區(qū)域，以濱淺湖亞相為主，儲(chǔ)層巖石類型主要為灰綠色中厚層狀粒屑灰（云）巖，粒屑以砂屑、殼粒（正常鮞、假鮞和藻鮞）及生物顆粒為主，其中砂屑由泥晶方解石組成，鮞粒多為表皮鮞，儲(chǔ)集空間主要為原生孔隙和粒間溶孔，儲(chǔ)層孔隙和喉道連通性好，該區(qū)粒屑灰（云）巖儲(chǔ)層受古地貌、沉積環(huán)境的影響，其分布范圍呈東北走向（圖2a-d）；另一種儲(chǔ)層主要發(fā)育在湖盆中心，其沉積環(huán)境一般為半深湖—深湖亞相，巖石類型主要為泥質(zhì)云巖、方沸石質(zhì)云巖，此類巖石比較堅(jiān)硬致密、性脆，微裂縫、微孔隙普遍發(fā)育，儲(chǔ)層孔隙度一般小于10%，滲透率小于2mD，為典型致密儲(chǔ)層（圖2e、f）。由于研究區(qū)碳酸鹽巖儲(chǔ)層類型的特殊性，需選取盡可能多的參數(shù)來(lái)定量評(píng)價(jià)儲(chǔ)層特征。本文選取粒屑灰（云）巖厚度、碳酸鹽巖厚度、脆性指數(shù)、裂縫密度、孔隙度及滲透率6項(xiàng)特征參數(shù)繪制等值線平面圖（圖3）并進(jìn)行儲(chǔ)層評(píng)價(jià)。

圖2 研究區(qū)高升時(shí)期巖石特征Fig.2 Rock characteristics at S4g period in study area

圖3 研究區(qū)高升時(shí)期儲(chǔ)層不同特征參數(shù)平面圖Fig.3 Characteristic parameters plans of reservoirs at S4g period in study area

2 疊合概率法

儲(chǔ)層的形成和發(fā)育與多種因素有關(guān)，其分布是這些因素相互疊加的結(jié)果。對(duì)于多因素的儲(chǔ)層評(píng)價(jià)，人們通常是把每種因素做成單一的平面評(píng)價(jià)圖，然后再把幾個(gè)因素的平面圖疊合成一張圖，形成一張布滿各種線條的評(píng)價(jià)圖，簡(jiǎn)稱為“圖疊圖生新圖”。但是這種圖會(huì)因?yàn)榫€條太多，不易讀懂，而且一旦評(píng)價(jià)因素較多，則很難根據(jù)這些密集的線條準(zhǔn)確評(píng)價(jià)有利區(qū)塊。本文提出的疊合概率法是將已經(jīng)繪制的儲(chǔ)層不同因素的平面圖進(jìn)行量化，通過使用Relief F算法計(jì)算不同因素的權(quán)重值，各權(quán)重值乘以不同因素量值再相加后即可得到一張多因素疊合概率圖，最終形成儲(chǔ)層綜合評(píng)價(jià)圖。此方法可以將儲(chǔ)層不同特征綜合體現(xiàn)在平面上，儲(chǔ)層有利勘探區(qū)一目了然。采用疊合概率法可以很好地對(duì)具有多因素影響的碳酸鹽巖儲(chǔ)層進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，其基本思路是：把影響儲(chǔ)層發(fā)育的若干因素看成若干事件，對(duì)單因素進(jìn)行分析并且打分，即每種因素發(fā)育的好壞程度可以用0～1之間的概率值來(lái)表示，概率值越大，存在的可能性就越大。例如圖4中因素1平面圖，可將數(shù)值大于a的范圍取概率值為0.8，數(shù)值在a與b之間的概率值取為0.6，b到c之間的概率值為0.2，這樣便可以將單因素平面圖轉(zhuǎn)化成單因素概率平面圖。由于影響儲(chǔ)層發(fā)育的因素并不是獨(dú)立的，所以還應(yīng)對(duì)各種因素量值乘以權(quán)重值后再相加，即可得到一張多因素概率平面圖。圖中概率高值區(qū)就是儲(chǔ)層發(fā)育較好區(qū)域；反之，概率低值區(qū)為儲(chǔ)層發(fā)育較差區(qū)域。數(shù)據(jù)處理與等值線圖可以使用surfer和didger軟件協(xié)助完成，具體步驟為：首先，手工勾繪不同因素平面圖并使用didger軟件對(duì)不同平面圖數(shù)字化；其次，使用surfer軟件對(duì)平面數(shù)據(jù)網(wǎng)格化，將不同因素的網(wǎng)格化文件進(jìn)行加權(quán)平均；最后，在surfer中生成儲(chǔ)層概率平面圖，從而確定儲(chǔ)層評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)圖。該方法的優(yōu)點(diǎn)是使儲(chǔ)層評(píng)價(jià)定量化，而且綜合評(píng)價(jià)圖上只有一種線條，便于查看。

灰色關(guān)聯(lián)法與層次分析法均可以對(duì)不同因素進(jìn)行權(quán)重分析，但是它們均屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，具有主觀性過強(qiáng)、部分指標(biāo)最優(yōu)值難以確定的缺點(diǎn)。Relief F算法可以考慮多類別的信息（不同類型的儲(chǔ)層），每次從訓(xùn)練樣本集中隨機(jī)取出一個(gè)樣本R，然后從R同類的樣本集中找出R的k個(gè)近鄰樣本，再?gòu)拿總€(gè)R的不同類的樣本集中找出k個(gè)近鄰樣本，更新每個(gè)特征參數(shù)的權(quán)重[25-27]。使用Matlab軟件平臺(tái)，利用Relief F算法，根據(jù)各個(gè)特征參數(shù)和類別的相關(guān)性賦予不同權(quán)重，權(quán)重值越大表示該特征參數(shù)對(duì)樣本的區(qū)分能力越強(qiáng)。使用此方法對(duì)研究區(qū)高升油層中不同因素（特征參數(shù)）進(jìn)行權(quán)重分析，從表2可以發(fā)現(xiàn)，孔隙度和滲透率的權(quán)重值偏小，這主要是由于同時(shí)評(píng)價(jià)常規(guī)與非常規(guī)儲(chǔ)層造成的，粒屑灰（云）巖厚度權(quán)重值基本控制在常規(guī)儲(chǔ)層分布范圍內(nèi)，而脆性指數(shù)和裂縫密度對(duì)非常規(guī)儲(chǔ)層有較大影響。

圖4 疊合概率法流程圖（以兩個(gè)因素為例）Fig.4 Flow chart of overlapping probability method(based on two factors)

表2 Relief F算法權(quán)重分析結(jié)果Table 2 Weight analysis results from Relief F algorithm

3 儲(chǔ)層評(píng)價(jià)及有利區(qū)帶預(yù)測(cè)

通過專家打分法確定各因素的概率取值標(biāo)準(zhǔn)（表3），在此基礎(chǔ)上，綜合考慮各個(gè)因素對(duì)儲(chǔ)層的影響，對(duì)各個(gè)因素進(jìn)行加權(quán)平均。通過計(jì)算得到儲(chǔ)層發(fā)育概率平面圖（圖5），將概率值大于0.4的區(qū)域定為Ⅰ類儲(chǔ)層發(fā)育區(qū)（最有利區(qū)），發(fā)育常規(guī)儲(chǔ)層，其孔隙度一般大于14.9%，滲透率大于2mD，儲(chǔ)集空間以原生（殘余）粒間孔、溶蝕粒間孔及溶蝕粒內(nèi)孔為主，孔喉組合類型主要為中孔—粗喉型或者中孔—中喉型，孔隙分布均勻且具較好的連通性，這類儲(chǔ)層主要分布在g3-4-3井區(qū)，該井區(qū)在高升初期為古隆起，且以粒屑灘微相為主。概率值為0.3～0.4的區(qū)域定為Ⅱ類儲(chǔ)層發(fā)育區(qū)（有利區(qū)），包含了粒屑灰（云）巖相對(duì)較發(fā)育的地區(qū)。L35井區(qū)為Ⅱ類儲(chǔ)層發(fā)育區(qū)，發(fā)育非常規(guī)儲(chǔ)層，其主要受巖石的脆性指數(shù)和裂縫密度的控制，巖性主要為泥晶云巖、泥質(zhì)云巖和方沸石質(zhì)云巖，儲(chǔ)集空間多為微孔隙和裂縫，且該井區(qū)斷裂十分發(fā)育。概率值為0.2～0.3的區(qū)域定為Ⅲ類儲(chǔ)層發(fā)育區(qū)（較有利區(qū)），概率值為0.1～0.2的區(qū)域定為Ⅳ類儲(chǔ)層發(fā)育區(qū)（欠發(fā)育區(qū)），把概率值小于0.1的區(qū)域定為Ⅴ類儲(chǔ)層（不利區(qū)），最后得到儲(chǔ)層分布評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)圖（圖6）。

表3 儲(chǔ)層各因素概率取值標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Probability criteria for reservoir factors

圖5 研究區(qū)沙四段高升油層儲(chǔ)層發(fā)育概率平面圖Fig.5 Probability plan of S4g reservoir development in study area

4 預(yù)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證

圖6 研究區(qū)沙四段高升油層儲(chǔ)層評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)圖Fig.6 Prediction of S4g reservoir evaluation in study area

圖7 西部凹陷沙四段勘探成果圖Fig.7 Exploration results of Es4 reservoir development in western sag

使用疊合概率法對(duì)高升油層進(jìn)行評(píng)價(jià)且對(duì)有利儲(chǔ)集區(qū)帶進(jìn)行預(yù)測(cè)，由圖6可知，高升油層Ⅰ類儲(chǔ)層主要發(fā)育在g3-4-3井區(qū)，g1、L35及L86井區(qū)發(fā)育Ⅱ類儲(chǔ)層。圖7為西部凹陷沙四段勘探成果圖，不難看出，預(yù)測(cè)圖與勘探成果圖對(duì)應(yīng)性較好（圖6、圖7）。此外，從圖6中可以看到，L86井區(qū)的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)結(jié)果與g1、L35井區(qū)類似，同時(shí)L86井經(jīng)巖心觀察巖性以粒屑云巖為主，且具有較好的油氣顯示，與g3-4-3井區(qū)儲(chǔ)層巖性及物性極為相似（均屬于粒屑灰（云）巖），所以值得將L86井區(qū)作為重點(diǎn)勘探對(duì)象。

5 結(jié)論與認(rèn)識(shí)

使用Relief F權(quán)重分析方法可以準(zhǔn)確地分析計(jì)算儲(chǔ)層不同特征參數(shù)的權(quán)重值，遼河坳陷西部凹陷高升地區(qū)沙四段高升油層的碳酸鹽巖厚度、脆性指數(shù)、裂縫密度、孔隙度、滲透率及粒屑灰（云）巖厚度的權(quán)重值分別為0.25、0.2、0.1、0.03、0.02及0.4，說(shuō)明粒屑灰（云）巖厚度及碳酸鹽巖厚度在很大程度上影響著研究區(qū)碳酸鹽巖儲(chǔ)層的分布。

在綜合研究區(qū)構(gòu)造特征及儲(chǔ)層沉積相特征的基礎(chǔ)上，選擇Relief F算法分析儲(chǔ)層影響因素的權(quán)重，再結(jié)合使用疊合概率法，可以有效評(píng)價(jià)并預(yù)測(cè)儲(chǔ)層有利區(qū)帶，最終評(píng)價(jià)成果圖簡(jiǎn)單明了，便于查看，可為油田進(jìn)一步深入勘探提供可靠的地質(zhì)依據(jù)。