陸自清

（1.煤炭科學(xué)研究總院，北京100013；2.中煤科工集團(tuán)西安研究院有限公司，陜西西安710054）

國(guó)內(nèi)的非常規(guī)油氣藏大部分資源稟賦差，源巖 與儲(chǔ)層緊鄰或源儲(chǔ)一體，鉆探、開(kāi)發(fā)對(duì)地質(zhì)導(dǎo)向的要求極高，需要水平井的水平段持續(xù)鉆遇優(yōu)良儲(chǔ)層，以及儲(chǔ)層經(jīng)過(guò)大規(guī)模壓裂改造才可能實(shí)現(xiàn)商業(yè)開(kāi)發(fā)[1]。廣義的地質(zhì)導(dǎo)向技術(shù)分為2部分，一為鉆探裝備與工藝，二為以地質(zhì)物探為基礎(chǔ)的地質(zhì)保障技術(shù)。目前，鉆探裝備、鉆井工藝通過(guò)引進(jìn)吸收、自主研發(fā)取得了長(zhǎng)足的發(fā)展，但與之配套的地質(zhì)物探技術(shù)存在勘探成果精度有限、時(shí)效性不足的問(wèn)題，無(wú)法滿(mǎn)足復(fù)雜多樣地質(zhì)條件下，實(shí)施高精度水平井鉆探的需求[2-4]。為解決該問(wèn)題，專(zhuān)家學(xué)者們提出了三維地質(zhì)模型導(dǎo)向技術(shù)，該技術(shù)融合勘探對(duì)地質(zhì)的認(rèn)識(shí)和隨鉆測(cè)量、測(cè)井資料，建立井區(qū)高精度地質(zhì)模型，多角度分析地質(zhì)狀況，與鉆井工況結(jié)合提供導(dǎo)向鉆進(jìn)建議[5-8]。王衛(wèi)等人[9]將地震和測(cè)井信息聯(lián)合反演結(jié)果導(dǎo)入地質(zhì)模型，形成了井震聯(lián)合地質(zhì)導(dǎo)向技術(shù)，提高了導(dǎo)向精度；高浩峰等人[10]采用最近鄰算法建立了高精度三維地質(zhì)模型，提高了優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層的鉆遇率；周明暉等人[11]以綜合精細(xì)油藏描述為基礎(chǔ)建立了較為精細(xì)的油藏地質(zhì)模型，提高了三維地質(zhì)模型的精度；吳宗國(guó)、文鑫等人[12-15]利用隨鉆測(cè)井資料對(duì)油藏進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，反復(fù)檢驗(yàn)和完善地質(zhì)模型，總結(jié)了三維地質(zhì)導(dǎo)向的應(yīng)用現(xiàn)狀，指出以水平井隨鉆信息為基準(zhǔn)的動(dòng)態(tài)地質(zhì)模型能夠?yàn)閷?dǎo)向鉆進(jìn)提供前瞻性指引，是降本增效的有效途徑。概括來(lái)說(shuō)，采用三維地質(zhì)模型進(jìn)行地質(zhì)導(dǎo)向，首先利用全區(qū)已知地質(zhì)資料建立三維地質(zhì)模型，然后使用隨鉆測(cè)量與測(cè)井信息對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)局部重構(gòu)與更新，精細(xì)刻畫(huà)水平井作業(yè)區(qū)域三維空間的構(gòu)造、儲(chǔ)層等關(guān)鍵信息，評(píng)估當(dāng)前靶向目標(biāo)的地層真厚度、傾向變化，預(yù)測(cè)鉆頭前方地層巖性的變化，最終在導(dǎo)向決策地質(zhì)模型所得結(jié)果基礎(chǔ)上，綜合評(píng)估鉆井導(dǎo)向情況和工程約束條件，實(shí)施地質(zhì)導(dǎo)向作業(yè)，主動(dòng)調(diào)整水平段的井眼軌跡，確保水平段在最佳地質(zhì)目標(biāo)中穿行。

三維地質(zhì)導(dǎo)向技術(shù)雖然取得了較大的進(jìn)展，但其核心是模型的重構(gòu)，而模型重構(gòu)大多是單調(diào)重復(fù)，被動(dòng)調(diào)整導(dǎo)向較多，利用隨鉆信息進(jìn)行預(yù)判的功能不強(qiáng)，對(duì)核心更新機(jī)制的研究相對(duì)欠缺。集合卡爾曼濾波（ensemble Kalman filter，EnKF）是一種高效自回歸濾波器，廣泛應(yīng)用于眾多學(xué)科（包括同時(shí)定位與地圖構(gòu)建技術(shù)、氣象、水文、油氣藏工程等方面[16-25]），可以對(duì)存在不確定信息的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)做出有根據(jù)的預(yù)測(cè)。于是，筆者提出了基于卡爾曼濾波的動(dòng)態(tài)地質(zhì)模型導(dǎo)向方法，并以YP油田大位移水平井YP1井為例，驗(yàn)證了該方法的應(yīng)用效果。

1 卡爾曼濾波地質(zhì)導(dǎo)向方法

卡爾曼濾波地質(zhì)導(dǎo)向方法的導(dǎo)向流程如圖1所示。首先，利用已知地質(zhì)資料建立初始三維地質(zhì)模型，引入隨鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)后，使用隨鉆測(cè)量數(shù)據(jù)校正井眼軌跡，將井眼軌跡投影到模型中；然后，沿井眼軌跡提取曲線(xiàn)與校正后的實(shí)測(cè)曲線(xiàn)進(jìn)行比對(duì)，當(dāng)實(shí)測(cè)曲線(xiàn)與模擬曲線(xiàn)相似度低時(shí)，通過(guò)EnKF迭代循環(huán)，調(diào)整地層因子、轉(zhuǎn)換傾角、改變厚度或增加斷層等，修改地層模型，形成模型集，進(jìn)行迭代優(yōu)選，使模型正演模擬曲線(xiàn)與隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)的相關(guān)性不斷提高，當(dāng)二者之差逐漸收斂，模型正演模擬曲線(xiàn)與隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)相比達(dá)到設(shè)定的閾值后，選定當(dāng)前模型作為模型重構(gòu)的基準(zhǔn)；最后，同化隨鉆測(cè)井信息，更新后得到導(dǎo)向決策地質(zhì)模型。

圖1 卡爾曼濾波動(dòng)態(tài)地質(zhì)模型的導(dǎo)向流程Fig.1 Geosteering flow of the dynamic geological model based on EnKF

1.1 構(gòu)造模型重構(gòu)

構(gòu)造模型重構(gòu)包括初始模型的建立，隨鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的預(yù)處理，循環(huán)匹配及構(gòu)造信息更新。

1.1.1 高精度初始地質(zhì)模型

建立初始模型過(guò)程中，網(wǎng)格剖分精細(xì)程度決定著地質(zhì)分辨率的上限，利用局部加密的方式提高特定區(qū)域的分辨率是平衡效率與精度的最佳選擇，區(qū)域性模型水平向網(wǎng)格設(shè)置為20m×20m，井臺(tái)區(qū)域水平向網(wǎng)格加密為5m×5m，縱向剖分按距離目的層的遠(yuǎn)近，設(shè)定為1-10m不等，逐級(jí)漸變；網(wǎng)格剖分后，結(jié)合地震資料，做好小層對(duì)比，搭建模型骨架；通過(guò)區(qū)域性試驗(yàn)，提高模型的縱向和橫向分辨率，使用不參與建模的盲井測(cè)試，確定建模過(guò)程中的最佳參數(shù)。通過(guò)上述步驟，基于序貫高斯模擬方法，使用區(qū)域的軟、硬數(shù)據(jù)，完成初始模型的建立與二維、三維顯示。

1.1.2 隨鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理

由于設(shè)備與施工條件不同，井場(chǎng)通過(guò)WITSML標(biāo)準(zhǔn)實(shí)時(shí)傳輸?shù)碾S鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)并不能直接使用，即使測(cè)井原理相同，但對(duì)同一個(gè)地層，隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)響應(yīng)與常規(guī)測(cè)井響應(yīng)之間仍存在一定差異，需要對(duì)隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其與地質(zhì)建模中對(duì)應(yīng)的測(cè)井曲線(xiàn)統(tǒng)一。常用的方法是選取標(biāo)準(zhǔn)泥巖段，利用頻率直方圖法或均值校正法計(jì)算隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)的校正系數(shù)，構(gòu)建隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)校正模板，將隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)快速標(biāo)準(zhǔn)化，使同類(lèi)隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)與常規(guī)測(cè)井響應(yīng)匹配，統(tǒng)一基準(zhǔn)。

1.1.3 循環(huán)匹配及構(gòu)造信息更新

G.Burgers等人[16]提出的EnKF是傳統(tǒng)卡爾曼濾波器的蒙特卡羅實(shí)現(xiàn)，也是一個(gè)無(wú)導(dǎo)數(shù)的估計(jì)與反演算法，與常規(guī)反演不同，求解梯度函數(shù)不需要復(fù)雜的反演過(guò)程。由于其實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，計(jì)算成本相對(duì)合理，性能也可靠[25-29]。預(yù)測(cè)模型與隨鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的循環(huán)匹配等效于預(yù)測(cè)模型與隨鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的同化過(guò)程，EnKF方法通過(guò)周期循環(huán)過(guò)程實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同化，每一個(gè)同化周期都包括2個(gè)步驟，即分析和預(yù)測(cè)。圖2所示為EnKF循環(huán)過(guò)程，從每一個(gè)周期開(kāi)始，都有一個(gè)前置初始模型集合，該集合是由上一個(gè)同化周期的初始化或通過(guò)分析得出的，將這一系列前置地質(zhì)模型的集合稱(chēng)之為預(yù)測(cè)集合。使用EnKF方法實(shí)現(xiàn)隨鉆測(cè)井的同化，多次迭代形成多個(gè)后續(xù)模型，并將得到的模型集稱(chēng)之為分析集合。優(yōu)選分析集合后，再進(jìn)行下一個(gè)同化周期的預(yù)測(cè)流程，使分析集合通過(guò)過(guò)渡方程及時(shí)得到更新。簡(jiǎn)化靜態(tài)過(guò)渡方程中，前一個(gè)同化周期中優(yōu)選的后續(xù)模型為下一個(gè)周期的初始模型。

圖2 EnKF 循環(huán)過(guò)程Fig.2 EnKF cycle process

導(dǎo)向過(guò)程研究的對(duì)象是空間位置及其屬性值，隨鉆測(cè)井則是該屬性在空間中的實(shí)時(shí)觀測(cè)，設(shè)A為屬性值與空間值的矩陣，為第k次同化預(yù)測(cè)集，其中f代表預(yù)測(cè)過(guò)程，i為模型標(biāo)記序號(hào)，n為預(yù)測(cè)集總數(shù)。定義為當(dāng)前第k次同化循環(huán)的LWD數(shù)據(jù)，數(shù)集（i=1，2，n）為L(zhǎng)WD數(shù)據(jù)處理的結(jié)果，滿(mǎn)足高斯分布N（，）。為L(zhǎng)WD數(shù)據(jù)集的數(shù)學(xué)期望值，為協(xié)方差。在實(shí)際應(yīng)用中，因?yàn)榇蠖鄶?shù)地質(zhì)數(shù)據(jù)是非高斯分布的，要求標(biāo)準(zhǔn)化后的LWD數(shù)據(jù)具備正態(tài)分布特征，需將其進(jìn)行高斯分布轉(zhuǎn)化，若隨鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)級(jí)差較大（例如隨鉆電阻率測(cè)井），在轉(zhuǎn)換前還須進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換，以降低數(shù)據(jù)變量分布范圍和變化程度，加快收斂速度。

預(yù)測(cè)過(guò)程到分析過(guò)程的循環(huán)方程式為：

在循環(huán)迭代過(guò)程中，預(yù)測(cè)集合是下一個(gè)同化循環(huán)的分析集合，簡(jiǎn)寫(xiě)為：

EnKF處理規(guī)模較大的全局?jǐn)?shù)據(jù)同化問(wèn)題時(shí)，為了提高效率，會(huì)減小預(yù)測(cè)集合總數(shù)n，這種情況可能會(huì)導(dǎo)致樣本協(xié)方差被低估的問(wèn)題，2個(gè)變量的相關(guān)性也可能會(huì)偏大，因此需要采用局部網(wǎng)格點(diǎn)距離控制或者方差膨脹約束方法，以避免產(chǎn)生這種問(wèn)題。

為使數(shù)值化的地層模型滿(mǎn)足EnKF計(jì)算的要求，設(shè)定地層界面由沿著界面的一系列離散點(diǎn)構(gòu)成，通常來(lái)說(shuō)，這一系列的標(biāo)志點(diǎn)間隔即是初始模型網(wǎng)格的步長(zhǎng)。對(duì)EnKF獲得的模型集，設(shè)置目標(biāo)相關(guān)函數(shù)（i=1，2，n）進(jìn)行檢驗(yàn)，在已鉆井井眼軌跡空間中，計(jì)算第k個(gè)模型實(shí)現(xiàn)的正演模擬曲線(xiàn)與LWD數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)，當(dāng)達(dá)到n個(gè)模型實(shí)現(xiàn)中的最佳匹配閾值后，選取當(dāng)前模型作為模型重構(gòu)的基準(zhǔn)。

模型優(yōu)選如圖3所示，EnKF循環(huán)獲得多個(gè)地質(zhì)模型，假設(shè)第3個(gè)模型的相關(guān)性最好，以其作為模型重構(gòu)的基準(zhǔn)，從導(dǎo)向模型中返回各地層界面標(biāo)志點(diǎn)的深度。對(duì)于新的地層界面標(biāo)志點(diǎn)，采用離散點(diǎn)擬合曲面方程的形式。

圖3 基于目標(biāo)模擬與實(shí)測(cè)間相關(guān)系數(shù)的模型優(yōu)選Fig.3 Model optimization based on the correlation coefficient of target simulation and measurements

最小二乘法擬合地層界面的曲面方程式為：

1.2 地質(zhì)導(dǎo)向決策

陸相地層分布不穩(wěn)定，相變、厚度變化快，不確定因素多，導(dǎo)致水平井的井眼軌跡復(fù)雜化，水平井的井眼軌跡不再局限在二維平面內(nèi)，而是三維展布，井眼軌跡越來(lái)越難控制。三維動(dòng)態(tài)模型能夠給水平井導(dǎo)向提供較為全面的空間信息，包括定量計(jì)算當(dāng)前的地層真厚度、地層傾角變化，預(yù)測(cè)鉆頭前方地層的屬性特征，綜合導(dǎo)向模型及諸如工程約束（狗腿度）、地層壓力、儲(chǔ)層類(lèi)型（邊底水）等工程地質(zhì)條件得出最優(yōu)導(dǎo)向決策。

1.2.1 地層真厚度的求取

地層對(duì)比是地質(zhì)導(dǎo)向的基礎(chǔ)，在造斜、穩(wěn)斜、入窗、著陸等所有的鉆井關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，都必須明確當(dāng)前鉆頭所處的地層。在水平段鉆進(jìn)過(guò)程中，導(dǎo)眼井與水平井目標(biāo)層位地層真厚度hr的對(duì)比是控制井眼軌跡的關(guān)鍵要素之一。目前常用的真厚度計(jì)算方法如圖4所示[30]，其中 為地層傾角，真垂深厚度hn可由平面坐標(biāo)（x0，y0）求得，對(duì)于頂?shù)捉缑娼破叫械牡貙?，這種方法快速有效。

圖4 二維地層真厚度示意Fig.4 Schematic of the true thickness of2D formation

hn的計(jì)算公式為：

真實(shí)三維空間頂?shù)装褰缑嫱菑?fù)雜多變的，如圖5所示，井眼軌跡在H1與H2曲面之間的地層鉆進(jìn)時(shí)，顯然將鉆頭位置處的地層真厚度分為2部分計(jì)算更吻合實(shí)際情況，令hrH1和hrH2分別代表當(dāng)前點(diǎn)（x0，y0）到截交線(xiàn)L1和L2的距離，則地層真厚度hr=hrH1+hrH2。

圖5 三維地層真厚度示意Fig.5 Schematic of the true thickness of3D formation

如圖 5 所示，設(shè) hrH1為點(diǎn)（x0，y0）到法平面與平面H1的截交線(xiàn)L1的距離。式中，為隨鉆測(cè)量的方位角，（°）。

式（11）是求取法平面與平面H1截交線(xiàn)L1的方程組，代入（x0，y0）后可得到常數(shù)C。解方程組后，可求點(diǎn)（x0，y0）到L1線(xiàn)的距離，同理可得到法平面與平面H2截交線(xiàn)L2的距離。至此，完成了三維空間中地層真厚度的求取，并且隨著隨鉆測(cè)量信息的導(dǎo)入，EnKF會(huì)循環(huán)更新曲面方程，使地層真厚度不斷得以更新與校正。

1.2.2 地層傾角變化

動(dòng)態(tài)調(diào)整鉆進(jìn)策略才能保證井眼軌跡處于最佳目標(biāo)層中。在關(guān)鍵靶點(diǎn)位置，鉆井人員希望得到定量的調(diào)整建議。通過(guò)分析模型更新前后的地層傾角變化，確定調(diào)整角度。設(shè)EnKF重構(gòu)模型前后的地層截交線(xiàn)分別為和，對(duì)應(yīng)傾角為和，如圖6所示。當(dāng)時(shí)，靶向上傾，需增斜；當(dāng)時(shí)，靶向下傾，需降斜；調(diào)整角度為傾角差值

圖6 地層傾角變化Fig.6 Change of dip angle

1.2.3 屬性模型分析

將層位變化反饋到初始模型中，更新構(gòu)造模型，然后在新構(gòu)造模型約束下，應(yīng)用隨鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)和當(dāng)前時(shí)刻的地質(zhì)模型，更新模型屬性值。將構(gòu)造重構(gòu)、屬性更新后的地質(zhì)模型作為當(dāng)前時(shí)刻的決策導(dǎo)向地質(zhì)模型，因其利用了最新的隨鉆信息，能實(shí)時(shí)反饋鉆遇地層的情況，新的地質(zhì)模型既反應(yīng)了地層傾角的變化，隨鉆測(cè)井曲線(xiàn)對(duì)應(yīng)的屬性又豐富了模型的已知信息，使新模型的地質(zhì)屬性有一定的 “超前” 預(yù)判效果。

1.2.4 導(dǎo)向決策

總之，地質(zhì)導(dǎo)向決策過(guò)程是在地質(zhì)特征和地質(zhì)模型、施工條件約束下，通過(guò)數(shù)據(jù)分析與可視化結(jié)果剖析當(dāng)前工況和鉆遇地層的情況，調(diào)整靶向，使井眼在最佳目標(biāo)層中穿行；當(dāng)鉆遇泥巖夾層或者褶皺、斷層等不利地質(zhì)情況時(shí)，通過(guò)地質(zhì)模型綜合分析，尋找最優(yōu)拓?fù)渎窂?，制定繞障方案，快速返回目標(biāo)層。

2 應(yīng)用實(shí)例

鄂爾多斯盆地YP油田的油藏為致密油藏，主力儲(chǔ)層是三疊系延長(zhǎng)組，砂巖分布特征縱向疊置嚴(yán)重，橫向非均質(zhì)性強(qiáng)，屬于構(gòu)造-巖性油藏。以YP1井為例介紹該導(dǎo)向方法的應(yīng)用情況。YP1井的目的層為長(zhǎng)712層，埋藏深度約 2010.00m，水平段設(shè)計(jì)長(zhǎng)度2000.00m，鄰井錄井和測(cè)井結(jié)果顯示長(zhǎng)砂體靶窗約4.00～6.00m，水平段應(yīng)盡可能追蹤長(zhǎng)砂體，避免泥巖層無(wú)效進(jìn)尺，以免給后續(xù)分段壓裂造成困難。前期研究成果表明，自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)與巖性的相關(guān)性較好，在地質(zhì)導(dǎo)向過(guò)程中選用自然伽馬模型作為導(dǎo)向決策主屬性模型。

2.1 導(dǎo)向過(guò)程

基于鄰井資料建立初始地質(zhì)模型，提取過(guò)水平井伽馬剖面（見(jiàn)圖7）構(gòu)建井眼軌跡導(dǎo)向剖面（見(jiàn)圖8），其中H1，H5代表5個(gè)地層分界面（對(duì)應(yīng)長(zhǎng)711、長(zhǎng)712、長(zhǎng) 721、長(zhǎng) 722和長(zhǎng)722層頂界面），與網(wǎng)格的交點(diǎn)為地層標(biāo)志點(diǎn)，以初始模型為基礎(chǔ)導(dǎo)出正演自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)，比較正演自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)與隨鉆自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)，二者吻合度較差（見(jiàn)圖9），說(shuō)明初始模型與實(shí)鉆不符，亟需調(diào)整。當(dāng)前鉆頭傾角為91°，鉆遇巖性由砂巖轉(zhuǎn)為砂質(zhì)泥巖，巖性變差。模型中鉆頭前方中上部自然伽馬值較低，地層起伏變化平緩，結(jié)合鄰井同一儲(chǔ)層的海拔高度和走向，保持鉆頭傾角，以盡快鉆遇中上部低自然伽馬儲(chǔ)層。

圖7 初始地質(zhì)模型自然伽馬屬性剖面Fig.7 GR attribute profile of the initial geological model

圖8 初始構(gòu)造導(dǎo)向模型Fig.8 Initial geosteering model

圖9 初始模型正演自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)與隨鉆自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)對(duì)比Fig.9 Comparison of initial model forward GR logging curve and GR logging curve while drilling

利用隨鉆自然伽馬曲線(xiàn)，基于EnKF方法生成預(yù)測(cè)模型集，在正演自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)與隨鉆自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)匹配程度最好的構(gòu)造模型中提取H1，H2，H3，H4，H5界面標(biāo)志點(diǎn)的坐標(biāo)高程，輸入到模型中，構(gòu)造亦隨之重構(gòu)。

構(gòu)造重構(gòu)后的地質(zhì)模型，正演自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)與隨鉆自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)的相關(guān)性得到了提高（見(jiàn)圖10），新的導(dǎo)向剖面（見(jiàn)圖11）突出了地層微幅構(gòu)造的變化，顯示鉆頭所處地層的下伏傾角較原始模型大，自然伽馬屬性剖面（見(jiàn)圖12）顯示鉆頭前方地層中下部自然伽馬值略低，鉆頭向下調(diào)整鉆遇砂巖的可能性較高，計(jì)算當(dāng)前位置地層傾角變化的幅度后，建議將鉆進(jìn)傾角減小1°鉆至下一個(gè)靶點(diǎn)。隨后的錄井、測(cè)井結(jié)果證明，依建議向下調(diào)整靶向后，鉆遇巖性由泥質(zhì)砂巖迅速轉(zhuǎn)變?yōu)樯皫r，地層構(gòu)造傾向與導(dǎo)向地質(zhì)模型基本相符，油氣顯示良好。

圖10 重構(gòu)模型正演自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)與隨鉆自然伽馬測(cè)井曲線(xiàn)對(duì)比Fig.10 Comparison of reconstructed model forward logging curve and GR logging curve while drilling

圖11 重構(gòu)地層的地質(zhì)導(dǎo)向剖面Fig.11 Geosteering profile of the reconstructed formation

圖12 更新自然伽馬屬性剖面Fig.12 Updated GR attribute profile

2.2 完井分析

完鉆后，扣除預(yù)留地質(zhì)口袋，水平段長(zhǎng)1901.00m，初始模型水平段地層狀況分析表明，鉆前地質(zhì)分析對(duì)地層微幅構(gòu)造變化的認(rèn)識(shí)并不充分，初始模型剖面（見(jiàn)圖7）與完井地質(zhì)剖面（見(jiàn)圖12）相比差異較大。應(yīng)用本文建立的動(dòng)態(tài)更新方法，經(jīng)過(guò)10次指定變更靶向（見(jiàn)圖13，其中 “+” 表示將增斜， “－” 表示將降斜，例如-1°表示在當(dāng)前靶點(diǎn)位置調(diào)整策略為降斜1°鉆進(jìn)）。完井分析顯示，YP1井在鉆進(jìn)水平段過(guò)程中，基本能夠提前預(yù)判鉆頭前方的巖性，防止靶點(diǎn)穿層，并避免泥巖隔夾層中的無(wú)效進(jìn)尺。通過(guò)隨鉆伽馬地質(zhì)導(dǎo)向模型，預(yù)測(cè)鉆前地層傾角變化與實(shí)鉆基本保持了一致，砂體鉆遇率92.1%，與采用常規(guī)導(dǎo)向技術(shù)的其他鉆井平臺(tái)平均砂體鉆遇率相比約提高15%。

圖13 YP1 井水平段完井剖面Fig.13 Completion profile of the horizontal section of Well YP1

3 結(jié) 論

1）地質(zhì)認(rèn)識(shí)—三維建模—隨鉆驅(qū)動(dòng)更新三步走的導(dǎo)向流程符合生產(chǎn)實(shí)際，形成了地質(zhì)認(rèn)識(shí)與工程應(yīng)用的良性循環(huán)，實(shí)時(shí)上傳的測(cè)井曲線(xiàn)驅(qū)動(dòng)地質(zhì)模型實(shí)時(shí)更新，解析隨鉆測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中隱含的地質(zhì)信息，更新地質(zhì)認(rèn)識(shí)，輔助地質(zhì)導(dǎo)向，滿(mǎn)足井眼軌跡形態(tài)復(fù)雜的大位移水平段鉆井需求，能降低鉆井風(fēng)險(xiǎn)。

2）基于卡爾曼濾波方法的動(dòng)態(tài)地質(zhì)模型導(dǎo)向方法與常規(guī)隨鉆測(cè)量?jī)x器、測(cè)井儀器配合即可，不需要配備復(fù)雜的測(cè)量?jī)x器、測(cè)井儀器，適用范圍廣，能有效降低鉆井成本。

3）非常規(guī)油氣資源的井工廠開(kāi)發(fā)模式需要精準(zhǔn)地質(zhì)模型的指導(dǎo)，通過(guò)動(dòng)態(tài)地質(zhì)模型整合地質(zhì)認(rèn)識(shí)，可為同平臺(tái)水平井優(yōu)化設(shè)計(jì)、地層預(yù)判、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及井眼軌跡調(diào)整提供地質(zhì)方面的依據(jù)。