謝春臨 李永義 陳志德 扈玖戰(zhàn) 田 夢 王曉楊
(①大慶油田有限責任公司勘探開發(fā)研究院,黑龍江大慶 163712;②東方地球物理公司大慶物探研究院,黑龍江大慶 163000;③大慶油田有限責任公司第六采油廠,黑龍江大慶 163114)
松遼盆地北部扶余油層是致密油勘探、開發(fā)的主戰(zhàn)場,僅三肇凹陷致密油資源量可達2.8×108t[1]。扶余油層生儲蓋組合屬于“上生下儲”,上覆青山口組泥巖既是烴源巖也是蓋層,儲層為三角洲—河流相(曲流河、網狀河及分流河道)砂體[1]。河道砂垂向多期疊置、橫向錯疊連片,單砂體厚度小,儲量動用難度大。扶余油層厚度約為150m,發(fā)育5~10個單砂層;砂地比低,在厚度30m的地層內發(fā)育1~2期主力河道沉積[1];單砂體厚度為2~5m,寬度達200~500m,孔隙度為9%~13%,屬于典型的致密砂巖油藏。水平井體積壓裂是實現扶余油層規(guī)模效益開發(fā)的有效技術,且只有水平井軌跡在單砂層內鉆進,才能最大限度地提高產量。因此,首要解決的難題是準確刻畫厚度為2~5m的單砂層的空間展布,實現水平井部署設計及隨鉆地質導向。
地震資料的頻帶有限(8~80Hz)、垂向分辨率不足,難以識別厚度為2~5m的單砂層。多年來人們不斷探索利用地震技術識別薄砂層,經歷了從疊后[2-6]到疊前[7-9]一系列提高分辨率的地震處理方法,可使地震頻帶拓寬40Hz,大大增強了薄儲層的識別能力,對扶余油層的單砂層識別率達50%,但仍無法滿足扶余油層的水平井鉆探問題。頻譜分解技術[10-12]是另一種薄層識別方法,通過提取地震資料的高頻信息預測薄砂層,但只能預測厚度滿足調諧效應的砂層,且高頻成分要在地震頻帶范圍內,無法預測厚度為2~5m的薄層。
加入測井曲線高頻信息的地震反演技術可大幅度提高分辨率,可預測厚度為2~5m的薄砂層。地震反演技術由早期的確定性反演逐漸發(fā)展到隨機反演[13-17],其中地質統(tǒng)計學反演是目前應用最廣泛的隨機反演方法。地質統(tǒng)計學反演在大幅提高垂向分辨率的同時降低了橫向分辨率,因為橫向插值的空間變差函數只能粗略表達空間變異程度,適合于沉積穩(wěn)定的地質條件和密井網開發(fā)區(qū)。近年來發(fā)展的波形指示反演[18-19]技術在提高垂向分辨率的同時也提高了橫向分辨率,適合預測橫向變化較快的河流相及三角洲相薄砂體,是識別厚度為2~5m薄砂體的有效技術。地震波形指示反演和傳統(tǒng)地質統(tǒng)計學反演最大的區(qū)別在于統(tǒng)計樣本的篩選[20-24]。
扶余油層的甜點預測難點在于儲層薄、空間多期疊置及地震分辨率不足、扶余油層頂面(T2)強反射對下部地層的屏蔽作用。本文詳盡分析了扶余油層的地質、地震、測井特征,利用大量實際資料評價波形指示模擬的可靠性,最后給出波形指示模擬在扶余油層水平井設計、隨鉆導向的應用效果。
扶余油層以三角洲分流平原、三角洲前緣沉積為主,發(fā)育分流河道、河口壩、遠砂壩砂體??v向上隨著湖區(qū)逐漸變大,砂巖向上呈現層數逐漸減少、單砂層厚度逐漸變小的特征。儲層主要為三角洲前緣和平原亞相的分流河道砂,具有砂巖層數多、單層厚度小、平面錯疊連片等特點。
主力油層是油層組FⅠ和FⅡ,合計厚度約為150m。在勘探研究中,扶余油層分為5層,即FⅠ分為FⅠ1、FⅠ2、FⅠ3油層,FⅡ分為FⅡ1、FⅡ2油層,油層平均厚度約為30m。在水平井部署中,需要將扶余油層分為12小層進行甜點預測,即FⅠ1分為FⅠ1-1、FⅠ1-2、FⅠ1-3小層,FⅠ2分為FⅠ2-1、FⅠ2-2小層,FⅠ3分為FⅠ3-1、FⅠ3-2小層,FⅡ1分為FⅡ1-1、FⅡ1-2、FⅡ1-3小層,FⅡ2分為FⅡ2-1、FⅡ2-2小層。小層平均厚度約為13m。
由Z4井巖性剖面(圖1)可見:FⅠ+FⅡ的地層總厚度為152m,共發(fā)育13層砂層,其中4層為油層(紅色),由上至下厚度依次為2.0、3.6、7.0、2.2m,其余為干砂層(褐色),最大厚度為1.4m;其余為泥巖地層(灰色),砂地比為7%。分析大量的鉆井資料可知,扶余油層中厚達7.0m的砂層很少見,一般厚度為2~5m,砂巖厚度總體呈向上變小趨勢。
由Z4井地震記錄(圖1)可見:①扶余油層反射特征清晰,對應扶余油層段的地震頻帶為6~80Hz,主頻約為45Hz;扶余油層段(厚度為152m)的地震雙程反射時間為90ms,可見6個地震反射波峰,各同相軸的振幅和波形存在明顯的縱橫向變化,體現了不同厚度的砂泥巖互層的調諧效應;T2的振幅最強,而扶余油層內部反射同相軸的振幅要弱得多,縱橫向變化較劇烈。②由上而下,第一個油層發(fā)育在FⅠ1底部,標定在地震波峰的下沿,該同相軸同時受上部干砂層的影響,無法區(qū)分;第二個油層發(fā)育在FⅠ3底部,標定在地震波谷內,同樣受上部干砂層的影響,難以描述其地震反射特征;第三個油層是主力甜點層,發(fā)育在FⅡ1內部,標定在地震波峰的下沿,受其下部2個干砂層的影響,但影響較小,在地震剖面上從左到右11個地震道的振幅依次變強、波形依次變化,這種變化體現了上、下組合砂體的橫向變化;第四個油層發(fā)育在FⅡ2頂部,標定在地震波峰的下沿,受其上部2個干砂層、下部1個干砂層的影響。
由Z4井聲波時差、密度曲線及反射系數(圖1)可見:上覆于扶余油層頂面的青一段泥巖的速度為2427~2695m/s,平均為2564m/s,而扶余油層內部泥巖的速度為3115~3508m/s,平均為3251m/s;T2上、下泥巖平均速度值相差687m/s,聲波時差曲線和密度曲線都表現為明顯的臺階,計算反射系數為0.15;扶余油層內部的砂巖速度為3602~4032m/s,平均為3851m/s,砂巖與泥巖的反射系數為0.02~0.11,顯然小于T2的反射系數??梢姡瑓^(qū)域背景速度的垂向變化引起T2強反射,砂巖的弱反射特征淹沒在區(qū)域強背景之下,對靠近T2下的FⅠ1影響最為明顯。
由Z4井自然伽馬和電阻率曲線(圖1)可見,砂巖呈低伽馬、高電阻率。如厚度為7.0m的砂巖油層的自然伽馬和電阻率曲線呈大幅箱型臺階,與背景值的差異明顯;即使厚度較小的干砂層也呈大值尖刀狀,如T2下部的2個連續(xù)薄砂巖。因此,由自然伽馬和電阻率曲線可以區(qū)分砂巖和泥巖。
總的來看,一層砂巖對應一個同相軸的情況非常少,只能識別個別單砂層。高分辨率地震資料也只能滿足勘探研究的需要(將扶余油層分為5層),無法滿足水平井部署的需要(將扶余油層分為12層),必須引入測井信息開展地震反演,以大幅提高分辨率。
圖1 Z4井測井綜合柱狀圖及地震記錄 紅色橫線代表油層的頂部分層
綜上所述,扶余油層砂巖的速度和密度高于泥巖,但差異較小,且由于砂泥巖薄互層的調諧效應,致使波阻抗與砂巖的對應關系不明顯。如厚度為7.0m的砂巖油層的聲波和密度曲線呈箱型臺階并與砂巖的對應關系較好,其他油層砂巖段聲波和密度曲線僅表現為背景趨勢下的小幅波動。而由自然伽馬和電阻率曲線可以區(qū)分砂巖和泥巖(圖1)。
由扶余油層波阻—自然伽馬交會圖(圖2)可見:砂巖和泥巖的波阻抗疊置較嚴重,不能有效區(qū)分砂巖與泥巖;自然伽馬區(qū)分砂巖與泥巖的效果更明顯,即自然伽馬(GR)小于104API時指示砂巖,GR大于104API時指示泥巖。因此,GR可作為扶余油層砂巖識別的敏感參數。
圖2 由永樂工區(qū)23口井生成的扶余油層波阻抗—自然伽馬交會圖
波形指示反演基于沉積學基本原理,利用地震波形的橫向變化分析垂向巖性組合的高頻結構,以客觀反映地層的相變,體現相控反演思想。波形指示反演包括兩類,即常規(guī)波阻抗反演和波形指示模擬。常規(guī)波阻抗反演的前提是砂巖、泥巖的縱波阻抗差異較大,即波阻抗能夠區(qū)分砂泥巖。波形指示模擬指由波形參數模擬敏感參數。扶余油層砂巖與泥巖的縱波阻抗疊置嚴重,故選擇GR進行波形指示模擬。
“地震波形指示模擬”的基本思想是在等時格架約束下,利用地震波形的橫向變化代替變差函數表征儲層的空間變異性(圖3)。在貝葉斯框架下,優(yōu)選相似性高、空間距離近的井作為有效統(tǒng)計樣本建立初始模型,進行高分辨率井震聯合模擬,在地震波形約束下預測井間儲層,同時提高反演的縱、橫向精度。圖3為統(tǒng)計樣本優(yōu)選示意圖。由圖可見,在同一沉積環(huán)境(黃色)下有1口待預測井(粉色)、3口已鉆井(紅色),井口處的地震波形都是單波峰。故選取3口已鉆井數據作為有效統(tǒng)計樣本建立初始模型,進行高分辨率井震聯合模擬。由于地震數據空間分布密集,而且波形特征與沉積環(huán)境關系密切,因此利用地震波形橫向變化特征代替變差函數表征儲層空間分布規(guī)律,無疑能更好地體現沉積要素的影響,實現相控隨機反演[20-24]。
地震反演頻帶包含低頻成分(0~10Hz)、中頻成分(10~80Hz)和高頻成分(大于80Hz)。如何獲得可靠的高頻成分是地震反演的一大難點,也是扶余油層薄砂體識別的技術核心。
波形指示模擬采用分頻反演策略逐步提高反演結果的分辨率(圖4)。由測井資料插值求取低頻成分,利用地震譜模擬反演獲得中頻成分。高頻成分由兩部分構成:一是波形相控模擬,提供確定性高頻成分;二是隨機模擬,提供隨機性高頻成分。波形指示模擬的核心思想是利用地震波形的橫向變化表征儲層的空間變異程度,合理加入高頻成分可大幅提升儲層預測的縱向分辨率。
圖3 統(tǒng)計樣本優(yōu)選示意圖
圖4 波形指示反演頻率成分分析
波形相控模擬采用地震波形指示馬爾科夫鏈—蒙特卡洛隨機模擬(SMC-MC)算法,即在貝葉斯框架下有效結合地震、地質和測井信息。SMC-MC算法涉及兩個重要的反演參數(有效樣本數、最佳截止頻率)。在波形指示模擬時,最佳截止頻率將反演結果的頻帶劃分為兩部分。第一部分為0Hz到最佳截止頻率之間,由波形指示SMC-MC算法求取,為逐步確定部分。第二部分為最佳截止頻率至更高頻率,由隨機模擬算法求取,為完全隨機成分。
在地震頻帶范圍以外(頻率大于80Hz)傳統(tǒng)地質統(tǒng)計學反演均為高頻隨機模擬,多解性強。波形指示模擬在80~200Hz頻帶甚至更高的頻帶范圍內根據波形對比進行波形指示模擬,是一個逐步確定的過程。大于給定的高截頻率后才進入隨機模擬,這正是波形指示模擬的合理之處。
有效樣本數用于估算待預測點反演結果。有效樣本數越大,算法篩選相似地震波形的標準越低,所描述的儲層空間結構變化越小,反演結果的空間連續(xù)性越強;有效樣本數越小,算法篩選相似地震波形的標準越高,所描述的儲層空間結構變化越大,反演結果的空間非均質性越強。
對于扶余油層,有效樣本數的選擇取決于3個因素,即沉積的穩(wěn)定性、地震資料品質及參與反演的井數。需要根據試驗結果評價確定有效樣本數,統(tǒng)計表明取4或5為宜。
在選定有效樣本數后,需要設定最佳截止頻率,同樣是波形指示模擬的重要環(huán)節(jié)。受同沉積結構樣本的控制,隨著最佳截止頻率增大,反演結果的分辨率提高,相應的隨機性也增大。圖5為波形指示模擬最佳截止頻率質控圖。由圖可見,當頻率為170Hz時大部分曲線出現拐點,在拐點之前相關指數逐漸變小,拐點之后相關指數趨于平穩(wěn),故將170Hz定義為最佳截止頻率。
圖5 波形指示模擬最佳截止頻率質控圖 不同顏色的連線由23口參與反演的井數據獲得,每條連線對應1口 井的統(tǒng)計結果,由預測曲線和原始曲線在不同頻率段的相關統(tǒng)計求取
根據識別薄層的需求,選擇高截頻率略大于最佳截止頻率。高截頻率太低不能預測薄砂層,高截頻率太高則預測結果的隨機性或多解性增強。當頻率大于210Hz后相關指數仍在緩慢減小(圖5),故將高截頻率定為210Hz。扶余油層的地層平均速度為3500m/s,分辨率分別按1/4地震波長、1/8地震波長計算,識別厚度為2~5m的砂層的主頻分別為175.0~437.5Hz、87.5~218.75Hz。因此,當最佳截止頻率為170Hz時,波形指示模擬能夠預測厚度為5m的砂層,但不能預測厚度為2m的砂層。為預測厚度小于5m的薄砂層,要求高截頻率大于170Hz,選擇高截頻率為210Hz是一種基于地質需求的折中選擇。
任何地震反演結果都存在多解性,制約著反演技術的發(fā)展和應用。通過分析地質統(tǒng)計學反演結果、測井資料以及水平井資料可知,波形指示模擬具有明顯的技術優(yōu)勢,是解決扶余油層薄砂體識別、指導水平井部署的有效技術方法。
分析扶余油層的砂巖識別敏感參數表明,GR是識別砂巖的最佳參數,波阻抗不能有效區(qū)分砂泥巖。為驗證GR模擬的效果,對相同數據分別進行波阻抗反演和波形指示模擬處理。
圖6為波阻抗反演剖面、GR模擬剖面與地震剖面疊合顯示。由圖可見:①地震剖面上的強地震反射同相軸T2為連續(xù)強振幅特征,總體上反演的高阻抗值與井口的砂巖對應,波阻抗較好地反映了砂巖分布,但在T2之下砂層厚度“過大”,橫向連續(xù)性很好,這是由于受到上部T2強反射的影響所致(圖6a)。因此波阻抗反演不適合扶余油層砂體預測。②在GR模擬剖面上每個層段預測的砂層與井口吻合更好,砂巖分布形態(tài)更符合沉積規(guī)律,尤其對于厚度較小、并且橫向不連續(xù)的T2內的第一砂層(圖6b)更是如此。說明GR模擬適合于扶余油層的砂體預測。
為了評價波形指示模擬技術的可靠性,選擇鉆井密度較大的開發(fā)區(qū)作為測試工區(qū),面積為42km2,共選取23口探井及評價井數據參與反演,用35口開發(fā)井作為后驗井。
圖7為過5口后驗井的波形指示GR模擬剖面。由圖可見:①測井解釋厚度大于2.4m的砂層符合率很高。②圖中存在一些不合理現象。首先,最上面第一砂層應是不連續(xù)的局部發(fā)育,但波形指示GR模擬剖面指示砂層連續(xù)分布;其次,波形指示GR模擬剖面與鉆井資料標定不吻合,如在F244-86井上部及最下部,波形指示GR模擬剖面指示2套砂巖,鉆井資料標定為泥巖,在F244-90井下部,鉆井資料揭示厚為2.6m的砂層,波形指示GR模擬剖面指示泥巖。
圖6 波阻抗反演剖面(a)、GR模擬剖面(b)與地震剖面疊合顯示 圖a的暖色調代表反演高阻抗值,井孔的橘黃色代表砂巖,淺灰色代表泥巖;圖b的暖色調對應低GR值,代表砂巖
圖7 過5口后驗井的波形指示GR模擬剖面 剖面長度約為17km,并標出單砂層厚度大于2.4m的層,其中紅色與黃色對應砂巖、藍色對應泥巖
在扶余油層致密油水平井部署中,依據已鉆直井揭示砂層確定地質甜點,只有鉆井證實油層發(fā)育時,才能被確定為甜點。而且地質工程要求甜點的厚度都相對較大,普遍大于2.4m。因此,應用波形指示模擬技術能夠識別甜點分布,而對于預測結果與鉆井不一致的層,不作為地質甜點考慮,不影響水平井設計。表1為厚度大于2.4m砂層預測符合情況。由表可見,在FⅠ中有90層厚度大于2.4m的砂層,其中76層符合、14層不符合,符合率達84%。
扶余油層致密油水平井鉆探成功的主要指標是:水平段長度大于900m,砂巖鉆遇率和油層鉆遇率大于75%,否則認為不理想或失敗。在芳38試驗區(qū),直井鉆探揭示,在FⅡ2油層發(fā)育厚度為6m的砂層。以該砂體為目標甜點,部署F38-P3水平井,且依據地質統(tǒng)計學反演結果完成鉆前預測和隨鉆跟蹤。該井實鉆水平段長度為713m,砂巖鉆遇率為68.2%,油層鉆遇率為51.8%,鉆探效果不理想。為了分析鉆探失利原因,在鉆后開展波形指示模擬及解釋。
圖8為F38-P3井隨鉆地質統(tǒng)計學反演剖面與波形指示GR模擬剖面。由圖可見:①靶點A后,按照地質統(tǒng)計學反演(圖8a)預測的砂層角度鉆進導致下出層,表現為GR值增大、電阻率值減小,為泥巖特征。向上調整鉆井軌跡,在靶點B進入砂層,直到靶點C在砂層內鉆進。②靶點C后,地質統(tǒng)計學反演(圖8a)指示井軌跡在砂層上部出層,而實鉆揭示井軌跡在砂層內,與波形指示GR模擬剖面(圖8b)吻合,說明地質統(tǒng)計學反演預測砂層的角度不正確。③靶點C與D之間的后半段,井軌跡上出層,向下調整井軌跡,到靶點D砂層特征逐漸變強,到靶點E表現為明顯的砂層特征。④靶點F后,地質統(tǒng)計學反演(圖8a)指示砂層在井軌跡之下,建議向下調整軌跡找砂層,而實際井軌跡已下出層,與波形指示GR模擬剖面(圖8b)一致,最終在砂層下部完鉆。
由水平井鉆探過程可見,地質統(tǒng)計學反演結果在靶點C之前具有一定預測能力,過了靶點C預測砂巖展布與實際砂巖展布相差較大,無法指導隨鉆軌跡調整。波形指示GR模擬結果能夠很好地預測砂巖展布。
表1 厚度大于2.4m砂層預測符合情況
圖8 F38-P3井地質統(tǒng)計學反演(a)與波形指示GR模擬剖面(b) 設置靶點6個(A、B、C、D、E、F),黑色豎線對應靶點位置,靶點A是水平井設計的入靶點,實鉆在靶點A之前已入靶,黑色彎線為水平井 實鉆軌跡。圖b中藍色曲線為電阻率曲線,遠離井軌跡端為高阻值,靠近井軌跡端為低阻值;黑色曲線為GR曲線,向下為低值,代表砂巖
F198-P4井是芳198-133試驗區(qū)的一口水平井,主要目的層為FⅠ3油層,甜點砂巖厚度為5.9m。該井實鉆水平段長度為1381m,砂巖鉆遇率為92%,油層鉆遇率為88.2%,獲得鉆探成功。在該井的部署設計和鉆進跟蹤過程中,開展地質統(tǒng)計學反演和波形指示模擬處理,并進行對比、分析。與實鉆數據的對比結果表明,波形指示模擬較好地預測了砂巖分布,對隨鉆導向具有指導作用,而地質統(tǒng)計學反演效果不佳。
圖9為F198-4井地質統(tǒng)計學反演與波形指示GR模擬剖面。由圖可見:①在地質統(tǒng)計學反演剖面(圖9a)上井軌跡鉆遇上、下兩套疊置砂層,在靶點A為上部砂層,到靶點B為下部砂層;在波形指示GR模擬剖面(圖9b)上靶點A、B之間測井曲線顯示砂層穩(wěn)定,說明地質統(tǒng)計學反演不準確(圖9a)。②在靶點B、C之間地質統(tǒng)計學反演剖面(圖9a)指示井軌跡處于砂層中部;波形指示GR模擬剖面(圖9b)表明井軌跡兩次上出層,與電阻率、GR曲線揭示的特征吻合。③在靶點C、D間砂層連續(xù)穩(wěn)定,而地質統(tǒng)計學反演剖面(圖9a)指示井軌跡處于上、下兩套砂巖夾層內,與實鉆不符;波形指示GR模擬剖面(圖9b)能夠較好地預測砂巖分布,并有效地指導水平井鉆進。
圖9 F198-4井地質統(tǒng)計學反演(a)與波形指示GR模擬剖面(b)
圖a中:從井口延伸出的黑色彎線為實鉆井軌跡,紅色、黃色代表砂巖,淺藍色代表泥巖,紫色曲線為GR曲線。圖b中:紅色、黃色代表砂巖,藍色代表泥巖;井軌跡為黑色線;紅色曲線為電阻率曲線,向上為高值,靠近軌跡為低值;黑色曲線為GR曲線,向下為低值,代表砂巖;黑色豎線對應靶點(A、B、C、D)
本文應用波形指示模擬技術獲得自然伽馬模擬數據體,可以刻畫松遼盆地扶余油層薄砂體,有效支撐水平井部署,得到如下認識:
(1)在目前諸多地震反演方法中,波形指示模擬在提高縱向分辨率的同時有效提高了橫向分辨率,是一種高精度反演技術。針對扶余油層,波形指示模擬產生的自然伽馬數據體分辨率高,能夠預測厚度大于2.4m的單砂體展布,但存在多解性,須在鉆井數據指導下確定地質甜點,以指導水平井部署及隨鉆導向。
(2)有效樣本數和最佳截止頻率是波形指示模擬的重要參數,決定了反演效果,須經試驗反復篩選。