熊曉軍, 袁 野, 張本健, 黃 勁, 陳 容, 侯秋平

(1.油氣藏地質(zhì)及開發(fā)工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 成都理工大學(xué), 成都 610059；2.中國石油西南油氣田分公司 川西北氣礦， 四川 江油 621700)

0 引言

蘇里格氣田蘇5區(qū)塊位于蘇里格氣田的中北部，主力產(chǎn)層盒8段—山1段不僅具有典型的“低孔、低滲、低豐度”特征，而且氣水關(guān)系非常復(fù)雜[1]。研究區(qū)位于蘇5區(qū)塊東部地區(qū)，面積為260 km2，共鉆井57口，產(chǎn)水現(xiàn)象普遍。目前，“氣水識(shí)別”已成為研究區(qū)的頭號(hào)難點(diǎn)問題和重點(diǎn)問題[2]。

目前，在氣水識(shí)別領(lǐng)域，人們逐漸認(rèn)識(shí)到彈性參數(shù)及與之相關(guān)的縱橫波速度、泊松比等在理論上較嚴(yán)格地描述了巖層彈性特點(diǎn)，對(duì)儲(chǔ)層流體、氣體的彈性特點(diǎn)可進(jìn)行本質(zhì)的刻畫，可直接預(yù)測(cè)油、氣、水層[3-5]。此外，在蘇里格氣田的其他區(qū)塊，泊松比及縱橫波速度比是比較敏感的氣水識(shí)別參數(shù)[6-7]，但是在蘇5區(qū)塊采用常規(guī)疊前彈性參數(shù)反演獲得的泊松比參數(shù)預(yù)測(cè)的氣水符合率較低，無法滿足勘探開發(fā)的需要。

筆者從三維地震資料的疊前時(shí)間偏移處理開始，基于57口井的測(cè)井資料和地質(zhì)資料，以獲取準(zhǔn)確地彈性參數(shù)為出發(fā)點(diǎn)，進(jìn)行了研究區(qū)氣水識(shí)別研究，形成一套高精度的氣水識(shí)別技術(shù)及流程。

1 方法理論

1.1 高精度疊前彈性參數(shù)反演技術(shù)

目前，疊前彈性參數(shù)反演的方法理論相對(duì)較成熟，擴(kuò)展的彈性阻抗反演方法(EEI)克服了常規(guī)的彈性阻抗反演方法(EI)[8]中阻抗值隨入射角急劇變化的影響，可以有效地用于流體和巖性預(yù)測(cè)[9]。此外，常規(guī)基于模型約束反演方法的計(jì)算流程中，往往需要設(shè)定初始的縱、橫波速度模型，如果設(shè)定的不準(zhǔn)確或誤差較大，其不僅影響計(jì)算效率，而且會(huì)降低后續(xù)反演結(jié)果的精度和可靠性。為此，筆者采用基于等效彈性模量反演的橫波速度估算方法[10]代替常規(guī)基于流體置換模型的井中橫波速度反演方法，其可以獲得較準(zhǔn)確的橫波速度，有效地提高彈性參數(shù)反演的計(jì)算精度。最后，為了得到的流體識(shí)別效果(常規(guī)流體識(shí)別方法，僅采用泊松比或縱橫比速度比等模量參數(shù))，引入賀振華等[11]提出的組合流體因子構(gòu)建方法，構(gòu)建適合于研究區(qū)的氣水預(yù)測(cè)的組合因子進(jìn)行流體識(shí)別，從而有效地提高流體識(shí)別的精度。

1.1.1 擴(kuò)展的彈性阻抗反演方法

彈性阻抗反演屬于疊前反演技術(shù)，相對(duì)疊后聲阻抗而言，包含了更為豐富的儲(chǔ)層巖性和含流體信息。為了提高常規(guī)的基于Connolly[8]的彈性阻抗反演(EI)方法的計(jì)算精度，采用Whitcombe[9]的擴(kuò)展的彈性阻抗反演(EEI)的計(jì)算公式(1)。

(1)

式中：α0、β0和ρ0是常數(shù)因子，分別代表儲(chǔ)層的Vp、Vs和ρ的平均值；α和β分別代表各個(gè)深度點(diǎn)的Vp和Vs；p=(cosx+sinx)，q=-8ksinx，r=(cosx-4ksinx)。

1.1.2 基于反演的橫波速度估算方法

研究區(qū)雖然有57口井的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，但是具有實(shí)測(cè)橫波測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的井僅2口。因此，準(zhǔn)確可靠的橫波速度預(yù)測(cè)對(duì)于提高彈性參數(shù)反演的精度顯得至關(guān)重要。這里采用基于等效彈性模量反演的橫波速度估算方法，代替常規(guī)基于流體置換模型的井中橫波速度反演方法，獲得了比較可靠的初始橫波速度。該方法以基質(zhì)礦物的等效彈性模量為研究對(duì)象，通過減少目標(biāo)參數(shù)的個(gè)數(shù)，有效地提高了橫波速度估算方法的精度和可靠性。圖1是采用本文方法與常規(guī)方法計(jì)算得到Su5-14-26井的橫波速度的對(duì)比分析圖，由圖1可以看出，本文方法的計(jì)算精度高于常規(guī)方法。

1.1.3 高靈敏度組合流體因子構(gòu)建方法

通過疊前彈性參數(shù)反演可以直接獲得研究區(qū)的縱波阻抗(Ip)和橫波阻抗(Is)，后續(xù)通過計(jì)算Ip與Is的各種組合即可進(jìn)行氣水識(shí)別(如泊松比、縱橫波速度比、λρ等)。為構(gòu)建靈敏度更高的氣水識(shí)別因子，本文采用賀振華等[11]提出的組合流體因子構(gòu)建方法，構(gòu)建適合于研究區(qū)的氣水預(yù)測(cè)的組合因子(fc)，

(2)

式中：B為調(diào)節(jié)參數(shù)。測(cè)井資料的統(tǒng)計(jì)分析及后續(xù)過井剖面的特征分析，均表明式(2)所示的fc的氣水識(shí)別精度優(yōu)于泊松比及縱橫波速度比。

1.2 高精度疊后GR隨機(jī)反演方法

研究區(qū)盒8上段砂體屬于低彎度曲流河沉積體系，盒8下段砂體為緩坡型辮狀河沉積體系，山1段表現(xiàn)為辮狀河到三角洲進(jìn)而形成沖積平原的沉積體系，即目的層內(nèi)部砂體的縱橫向分布具有較大的變化性和較強(qiáng)的非均質(zhì)性。單一的疊前彈性參數(shù)反演的參數(shù)或組合流體識(shí)別因子，對(duì)于流體的識(shí)別具有較強(qiáng)的多解性。因此，有必要準(zhǔn)確地識(shí)別砂體或儲(chǔ)層的平面展布。

為此，這里對(duì)常規(guī)的基于模型約束反演的GR反演方法[12]進(jìn)行了改進(jìn)，采用高精度的疊后GR隨機(jī)反演方法進(jìn)行砂體預(yù)測(cè)。該方法首先采用隨機(jī)爬山反演方法計(jì)算波阻抗數(shù)據(jù)體，然后對(duì)研究區(qū)內(nèi)的伽馬曲線結(jié)合波阻抗的反演結(jié)果，使用序貫指示模擬技術(shù)進(jìn)行伽馬反演，有效降低了對(duì)初始模型的依賴。圖2是采用常規(guī)的基于模型約束反演方法和本文新方法得到的GR單井剖面的對(duì)比圖，可以看出本文新方法得到的GR剖面的縱向分辨率優(yōu)于常規(guī)方法，且與井旁GR曲線特征一致。

圖1 基于常規(guī)方法和本文方法的Su5-14-26井的橫波速度預(yù)測(cè)Fig.1 S-wave velocity prediction of well Su5-14-26 based on conventional method and this method

圖2 2種方法得到的GR單井剖面Fig.2 2 GR single well profile obtained by two methods(a)常規(guī)反演方法；(b)本文新方法

1.3 綜合法氣水識(shí)別技術(shù)

基于上述方法理論，研究形成了適用于研究區(qū)的綜合疊后GR與疊前彈性參數(shù)的氣水識(shí)別技術(shù)，其主要計(jì)算步驟如下：

1)采用疊后三維地震資料，進(jìn)行GR數(shù)據(jù)體反演，并進(jìn)行砂體預(yù)測(cè)。采用高精度的疊后GR隨機(jī)反演方法反演獲得研究區(qū)的砂體(低GR值)分布規(guī)律。

2)采用疊后三維地震資料，進(jìn)行速度反演，并進(jìn)行砂體儲(chǔ)層預(yù)測(cè)。采用隨機(jī)反演方法獲得研究區(qū)的Vp數(shù)據(jù)體(用于儲(chǔ)層預(yù)測(cè)，一般情況下致密砂體的Vp高于儲(chǔ)層)，并采用步驟1)的GR數(shù)據(jù)體進(jìn)行約束(根據(jù)測(cè)井統(tǒng)計(jì)的砂泥巖的GR門限值進(jìn)行約束)，獲得GR約束的Vp數(shù)據(jù)體。

3)采用疊前CRP道集數(shù)據(jù)體，綜合采用擴(kuò)展的彈性阻抗反演方法和基于等效彈性模量反演的橫波速度估算方法，進(jìn)行疊前彈性參數(shù)反演計(jì)算，獲得研究區(qū)的縱波阻抗和橫波阻抗。

4)基于步驟3)的縱波阻抗和橫波阻抗，構(gòu)建組合因子用于氣水識(shí)別，并采用步驟1)的GR數(shù)據(jù)體進(jìn)行約束(根據(jù)測(cè)井統(tǒng)計(jì)的砂泥巖的GR門限值進(jìn)行約束)，獲得GR約束的組合因子數(shù)據(jù)體。

5)基于實(shí)鉆井的流體數(shù)據(jù)，總結(jié)各類流體層的3個(gè)數(shù)據(jù)體步驟1)的GR數(shù)據(jù)體、步驟2)的GR約束的Vp數(shù)據(jù)體、步驟4)的GR約束的組合因子數(shù)據(jù)體)的響應(yīng)特征，即建立研究其的流體識(shí)別準(zhǔn)則。

6)基于步驟5)的流體識(shí)別準(zhǔn)則，進(jìn)行研究區(qū)的氣水識(shí)別。

2 應(yīng)用實(shí)例

2.1 三維地震資料的疊前時(shí)間偏移處理

理論上水平層狀介質(zhì)的疊后偏移與疊前偏移的成像效果一致[13]。蘇5區(qū)塊的主要目的層(盒8段)的構(gòu)造比較簡(jiǎn)單，為一個(gè)寬幅單斜構(gòu)造且圈閉構(gòu)造不發(fā)育。前期的工作對(duì)于三維地震數(shù)據(jù)只進(jìn)行了疊后偏移處理，而沒有進(jìn)行疊前偏移處理，即采用常規(guī)處理的CMP道集代替疊前偏移的CRP道集。其優(yōu)點(diǎn)是效率高且成本低，缺陷是疊前道集的信噪比較低。

為了提高疊前道集的信噪比，筆者對(duì)地震數(shù)據(jù)進(jìn)行了疊前時(shí)間偏移處理。圖3是經(jīng)過疊前時(shí)間偏移處理的CRP道集與常規(guī)的CMP道集的對(duì)比圖，可以看出，圖3(b)的CRP道集在信噪比、道集一致性等方面均優(yōu)于圖3(a)所示的常規(guī)CMP道集，這為后續(xù)的疊前彈性參數(shù)反演提供了重要保障。

2.2 氣水識(shí)別分析

研究區(qū)在盒8段有實(shí)際測(cè)試的井37口，其中鉆遇純氣層13口，氣水層20口(氣多水少層4口、氣少水多層16口)，干層或微氣層4口。圖4和圖5分別是SU5-15-40井(產(chǎn)純氣，日產(chǎn)11.45×104m3)和SU5-10-43井(微氣產(chǎn)水，日產(chǎn)水28.8 m3)的過井剖面圖。從圖4、圖5中可見：①產(chǎn)氣層和產(chǎn)水層的砂體均很發(fā)育，見GR剖面；②產(chǎn)氣層的Vp略低于產(chǎn)水層，見GR約束的Vp剖面；③在GR約束的組合因子剖面上，產(chǎn)氣層與產(chǎn)水層有較大的差異—產(chǎn)氣層的紅色異常(紅色對(duì)應(yīng)低值)在井徑處較連續(xù)，而產(chǎn)水層在井徑處無紅色異常。

圖3 常規(guī)處理道集(CMP道集)與疊前時(shí)間偏移處理道集(CRP道集)的對(duì)比Fig.3 Comparison of conventional processing gathers (CMP seismic gather) and pre-stack time migration processing gathers (CRP seismic gather) (a)CMP 道集；(b)CRP 道集

圖4 過SU5-15-40井的3個(gè)參數(shù)的過井剖面Fig.4 Cross-well profile with three parameters of well SU5-15-40(a)GR剖面；(b)GR約束的Vp剖面；(c)GR約束的組合因子剖面

圖5 過SU5-10-43的3個(gè)參數(shù)的過井剖面Fig.5 Cross-well profile with three parameters of well SU5-10-43(a)GR剖面；(b)GR約束的Vp剖面；(c)GR約束的組合因子剖面

純氣層氣水層(氣多水少)氣水層(氣少水多)干層或微氣層GR剖面低值、紅色異常 低值、紅色異常 低值、紅色異常中高值、黃色或天藍(lán)色GR約束的Vp剖面中低值、黃色或黃藍(lán)色連續(xù)性異常中低值、黃色或黃藍(lán)色連續(xù)性異常中低值、紅黃色或黃色窄帶異常中低值、紅黃色異常GR約束的組合因子剖面低值、紅色連續(xù)異常,井徑左右異常連續(xù)無間斷中低值、紅黃色異常,井徑左右異常較連續(xù)或1側(cè)有間斷中高值、無異?；蚨潭握瓗М惓Ｖ兄?、紅黃色短段窄帶異常或井徑左右側(cè)有1側(cè)異常斷開是否與實(shí)鉆情況符合共13口(符合上述特征井10口)共4口(符合上述特征井4口)共16口(符合上述特征井13口)共4口(符合上述特征井4口)

通過對(duì)研究區(qū)的37口井的3個(gè)參數(shù)的過井剖面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析后，得到了4類氣水關(guān)系層的過井剖面特征(表1)。由表1可知，符合統(tǒng)計(jì)特征的氣水關(guān)系層的總符合率為83.7%，具有一定的可信性，可以用于新鉆井的氣水關(guān)系的預(yù)測(cè)。

基于表1的4類氣水關(guān)系層的特征，可以得到如下的氣水識(shí)別的解釋原則：①采用GR進(jìn)行砂體識(shí)別，初步確定儲(chǔ)層的分布范圍，其依據(jù)是砂體儲(chǔ)層的主要特征都表現(xiàn)為低值；②采用GR約束的Vp確定儲(chǔ)層的物性，其依據(jù)是高孔隙度的砂體的Vp為低值，水層的Vp高于氣層；③聯(lián)合GR約束的組合因子剖面進(jìn)一步確定氣水關(guān)系；④綜合采用上述3個(gè)參數(shù)的過井剖面特征進(jìn)行判斷，當(dāng)3者特征都與表1符合時(shí)即可準(zhǔn)確地確定氣水關(guān)系。

圖6 研究區(qū)盒8段的氣層平面分布圖Fig.6 Gas layer plane distribution of section 8 of study area box

圖5是采用上述解釋原則獲得的研究區(qū)的盒8段的氣層平面分布圖，圖5中的色標(biāo)代表氣層的時(shí)間厚度(單位：ms)，從圖5中可見研究區(qū)的氣層厚度縱橫向均變化較大，其與已知井(37口井)的氣層靜態(tài)類別(研究區(qū)靜態(tài)類別分類標(biāo)準(zhǔn)：氣層單層厚度大于5 m或累計(jì)厚度大于8 m為1類，氣層單層厚度介于3 m至5 m或累計(jì)厚度介于5 m至8 m為2類，氣層單層厚度小于3 m或累計(jì)厚度小于5 m為3類)符合率達(dá)到80%。

3 結(jié)論

筆者得出了一種適用于蘇5區(qū)塊的高精度氣水識(shí)別技術(shù)，理論分析和實(shí)際資料的計(jì)算結(jié)果得到以下結(jié)論：

1)遵循了“先砂體預(yù)測(cè)，再儲(chǔ)層預(yù)測(cè)，后氣水識(shí)別”的技術(shù)路線圖，符合研究區(qū)的實(shí)際情況。

2)采用高精度GR隨機(jī)反演方法可以獲得高分辨率的GR反演剖面，從而有效地預(yù)測(cè)研究區(qū)的砂體展布。

3)通過采用“保真保幅的疊前時(shí)間偏移處理”、“采用基于等效彈性模量反演的橫波速度估算方法”和“擴(kuò)展的彈性阻抗反演方法”，可以有效地提高常規(guī)彈性參數(shù)反演的計(jì)算精度，獲得準(zhǔn)確的彈性參數(shù)。

4)及流程通過構(gòu)建高靈敏度的組合因子，有效地凸顯了氣層、氣水層與干層或微氣層的差異，并獲得了研究區(qū)氣層的平面分布圖，有效地克服了研究區(qū)氣水識(shí)別的難題。