何治亮，趙向原，張文彪，呂心瑞，朱東亞，趙巒嘯，胡 松，鄭文波，劉彥鋒，丁 茜，段太忠，胡向陽，孫建芳，耿建華

（1.中國石油化工股份有限公司，北京 100728；2.中國石化 石油勘探開發(fā)研究院，北京 102206；3.同濟大學(xué) 海洋與地球科學(xué)學(xué)院，上海 200092）

深層（埋深介于4 500～6 000 m）和超深層（埋深＞6 000 m）碳酸鹽巖油氣是業(yè)界普遍關(guān)注的熱點和重點領(lǐng)域［1-2］。近年來，隨著油氣勘探開發(fā)理論和技術(shù)的不斷進步，中國在深層和超深層領(lǐng)域成功發(fā)現(xiàn)并規(guī)模開發(fā)了可觀的油氣資源，先后在塔里木盆地和四川盆地發(fā)現(xiàn)了塔河-輪南、順北-富滿、普光、龍崗、元壩、安岳、川西等多個大型深層-超深層碳酸鹽巖油氣藏。近5 年來，先后實施了一批深度超過8 000 m 的鉆井，不斷突破傳統(tǒng)認(rèn)識，取得了越來越多的油氣發(fā)現(xiàn)，充分展示了深層-超深層領(lǐng)域巨大的勘探開發(fā)潛力［3-5］。與中-淺層油氣藏相比，深層-超深層碳酸鹽巖油氣藏埋深大、地層溫度-壓力較高、成藏地質(zhì)過程復(fù)雜、儲層非均質(zhì)性強，各類資料數(shù)量較少且品質(zhì)較差，要實現(xiàn)深層-超深層油氣大規(guī)模工業(yè)化開發(fā)存在著諸多挑戰(zhàn)。其中，由于時代老、埋藏深，儲層形成-保持機理復(fù)雜，儲層地質(zhì)模式難以建立。隨著埋深增加，地震資料成像質(zhì)量變差，分辨率明顯降低。由于成本過高，深井-超深井難以大量取心，同時，受井型、井徑限制，測井系列往往不全。如何精準(zhǔn)刻畫深層-超深層油氣儲集體空間展布及其參數(shù)分布特征，實現(xiàn)精細(xì)地質(zhì)建模，支撐高效勘探開發(fā)，面臨巨大的理論難題和技術(shù)挑戰(zhàn)。

1 儲層地質(zhì)建模技術(shù)現(xiàn)狀

地質(zhì)建模技術(shù)是實現(xiàn)三維定量化表征油氣儲集體參數(shù)空間分布的重要手段。現(xiàn)代油氣藏描述均以建立定量的三維油氣藏地質(zhì)模型為最終表現(xiàn)形式。自加拿大學(xué)者Houlding 在1993 年首次提出“三維地質(zhì)建模”概念以來［6］，隨著油氣藏地質(zhì)理論和計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，地質(zhì)認(rèn)識與數(shù)學(xué)方法不斷深入結(jié)合，地質(zhì)建模技術(shù)不斷向精細(xì)定量化方向發(fā)展。

地質(zhì)建模是以地質(zhì)理論為指導(dǎo)，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，解決油氣藏精細(xì)描述的綜合性方法。即在地質(zhì)認(rèn)識的指導(dǎo)下，通過已知控制點資料內(nèi)插、外推資料點間及以外的油藏特性，以達到三維定量化表征油氣藏的目的。其模型的可靠性和精細(xì)程度除了嚴(yán)重依賴于所采用的地質(zhì)建模方法外，還與地質(zhì)認(rèn)識、測井及地震等資料表征儲層的準(zhǔn)確性和精細(xì)程度密切相關(guān)。

1.1 地質(zhì)認(rèn)識與地質(zhì)模式建立

地質(zhì)認(rèn)識是油氣藏地質(zhì)建模的“靈魂”。在傳統(tǒng)的地質(zhì)建模過程中，需要掌握的地質(zhì)認(rèn)識主要包括油氣藏地層格架特征（包括斷裂、地層結(jié)構(gòu)及其兩者的匹配特征）、沉積特征（沉積相、亞相及微相）、儲層特征（巖性、儲層類型、物性、含油氣性、孔滲關(guān)系等）、儲層發(fā)育規(guī)律（儲層發(fā)育的主控因素、成巖作用、儲層非均質(zhì)性特征、儲層發(fā)育及分布模式等）、儲層空間分布特征（儲層厚度、儲層范圍、儲層參數(shù)三維分布預(yù)測等），上述認(rèn)識作為“先驗地質(zhì)認(rèn)識”，是開展地質(zhì)建模的關(guān)鍵依據(jù)［7-9］，不但決定了地質(zhì)建模過程中需采取的策略，同時也影響著測井、地震等地球物理手段對儲層參數(shù)解釋或預(yù)測方法的選擇，最終決定了地質(zhì)建模結(jié)果的可靠性。在中-淺層油氣藏地質(zhì)研究中，由于各類資料易于獲取且精度較高，通過測井、地震等資料開展儲層參數(shù)計算和空間分布預(yù)測，其結(jié)果的不確定性相對較低。中-淺層油氣藏資料的系統(tǒng)性、完整性，保證了儲層地質(zhì)模型的精度和可靠性。

1.2 測井儲層評價技術(shù)

測井儲層評價主要為地質(zhì)建模提供儲層類型識別和儲層參數(shù)定量計算等方面資料。作為地質(zhì)建模的“硬數(shù)據(jù)”，測井儲層評價結(jié)果決定了地質(zhì)建模參數(shù)的可靠性。在儲層類型識別方面，主要利用巖心資料進行標(biāo)定，結(jié)合電成像測井、試油試采等資料開展儲層類型劃分［10］，通過總結(jié)不同類型儲層測井響應(yīng)特征，利用各類判別分析技術(shù)，開展儲層類型識別［11-12］。在儲層參數(shù)計算方面，考慮到大多數(shù)碳酸鹽巖儲層為多重孔隙介質(zhì)，一般通過巖心分析擬合的方式來確定基質(zhì)孔隙度，對于次生孔隙（包括溶蝕孔、洞和裂縫），一般采用中子密度交會的方式得到總孔隙度和基質(zhì)孔隙度的差值來確定其孔隙度［13］，也有學(xué)者通過數(shù)值模擬建立雙側(cè)向電阻率與裂縫的關(guān)系來確定裂縫孔隙度［14］。隨著測井新技術(shù)的應(yīng)用，越來越多的人開始采用成像測井或陣列聲波測井開展儲層孔隙度和滲透率評價［15-18］，或通過核磁測井開展儲層孔隙結(jié)構(gòu)分類［19］，再根據(jù)不同儲層類型建立孔-滲模型，來提高儲層物性參數(shù)評價的精度。

1.3 地震儲層預(yù)測技術(shù)

地震儲層預(yù)測技術(shù)目前可以分為基于模型驅(qū)動的傳統(tǒng)預(yù)測方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能預(yù)測方法。在常規(guī)地質(zhì)建模過程中，地震儲層預(yù)測結(jié)果常被作為井間儲層及其參數(shù)分布的約束性資料，對模型結(jié)果能否客觀反映儲層空間展布及參數(shù)分布起決定性作用。傳統(tǒng)的儲層預(yù)測流程依賴于地震波傳播模型和巖石物理模型的構(gòu)建，利用地震數(shù)據(jù)反演得到的彈性參數(shù)，通過巖石物理關(guān)系轉(zhuǎn)換可以得到儲層參數(shù)。同時，也可以直接對地震記錄進行屬性提取，實現(xiàn)對儲層構(gòu)造特征、沉積相以及成巖相的刻畫。隨著油氣藏地質(zhì)特征越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)地震儲層預(yù)測手段在復(fù)雜油氣藏評價中面臨著越來越多的技術(shù)瓶頸。許多學(xué)者從正、反演理論模型的建立［20］，地震數(shù)據(jù)的處理方法［21-22］以及儲層敏感屬性的分析［23］3 個方面，進行了大量針對性的研究，并在常規(guī)油氣藏儲層描述中進行了廣泛的應(yīng)用。如Zhao 等［20］利用貝葉斯反演得到縱波速度、橫波速度以及密度。由于缺乏大角度的偏移地震道集，密度反演呈現(xiàn)出較高的不確定性，因而利用縱波和橫波速度，通過統(tǒng)計巖石物理關(guān)系轉(zhuǎn)換獲得巖相概率，結(jié)果顯示含氣碳酸鹽巖預(yù)測結(jié)果與測井?dāng)?shù)據(jù)分布一致。徐旺林等［21］針對鄂爾多斯盆地碳酸鹽巖儲層非均質(zhì)性強、地震資料主頻低、常規(guī)反演分辨率低等特點，提出貝葉斯全頻信息同時反演方法，強調(diào)利用地震優(yōu)勢頻帶之外的高頻信息，結(jié)果表明貝葉斯地震數(shù)據(jù)全頻反演可以更為清楚地反映溶蝕洞穴的位置和橫向展布情況。Ghon 等［24］基于高斯混合模型進行貝葉斯反演，利用縱波速度、橫波速度以及密度作為模型輸入，對部分白云巖化的碳酸鹽巖臺地進行巖相和孔隙度預(yù)測，其結(jié)果與地震地層解釋較為吻合。

1.4 地質(zhì)建模技術(shù)

20 世紀(jì)80 年代以來，地質(zhì)建模技術(shù)經(jīng)歷了近40 年的發(fā)展，已經(jīng)從最初的定性描述不斷向定量化、精細(xì)化方向發(fā)展。中國地質(zhì)建模技術(shù)的起步則稍晚，但緊跟國際發(fā)展潮流，20 世紀(jì)80 年代后期，中國學(xué)者開始引進國外的地質(zhì)建模技術(shù)，并不斷應(yīng)用于油氣藏開發(fā)實際。20 世紀(jì)90 年代裘懌楠就提出了開發(fā)地質(zhì)的核心任務(wù)是油藏描述，油藏描述的最終成果是建立一個三維的、定量的油藏地質(zhì)模型［25］，可以說進一步確立了地質(zhì)建模在國內(nèi)油氣藏開發(fā)中的重要地位。自此，中國學(xué)者不斷通過引進吸收國外先進經(jīng)驗，結(jié)合國內(nèi)實際，逐漸積累了豐富的理論認(rèn)識和技術(shù)成果，有效指導(dǎo)了中國的油氣田開發(fā)實踐。按照不同建模技術(shù)出現(xiàn)的大致順序及其在石油工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況，可將地質(zhì)建模技術(shù)分為以下幾個方面：①確定性建模技術(shù)（1980s—）。這一階段形成并發(fā)展了以確定性建模為主要思路和方法的建模技術(shù)，該方法以沉積學(xué)、儲層地質(zhì)學(xué)及地震地層學(xué)等方法手段獲取的確定性地質(zhì)認(rèn)識為基礎(chǔ)，主要以克里金插值方法實現(xiàn)井間儲層參數(shù)分布的計算［26］。由于該方法得到的控制點間的插值結(jié)果是唯一確定的，這種確定性的結(jié)果與實際儲層情況會產(chǎn)生矛盾，因此存在一定的局限性。②兩點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)建模技術(shù)（1990s 初—）。此階段主要發(fā)展了以兩點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法為基礎(chǔ)的隨機建模技術(shù)，該技術(shù)有效克服了確定性建模方法無法表征因儲層參數(shù)隨機性變化而造成的預(yù)測結(jié)果不確定性方面的不足，能夠?qū)崿F(xiàn)儲層建模結(jié)果的多解性表達［27-31］。通過對模型結(jié)果的不確定性進行綜合分析，最終滿足油氣勘探開發(fā)風(fēng)險決策的需要。兩點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)建模技術(shù)雖然具有一定優(yōu)勢，但在精確表征復(fù)雜的空間結(jié)構(gòu)及目標(biāo)體幾何形態(tài)方面有一定的局限性。③多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)建模技術(shù)（1990s—）。相對于兩點統(tǒng)計學(xué)方法而言，多點統(tǒng)計學(xué)方法能夠綜合更多的形態(tài)學(xué)信息，應(yīng)用多個點來對地質(zhì)變量的統(tǒng)計特征進行分析，采用“訓(xùn)練圖像”代替變差函數(shù)來表達地質(zhì)變量的空間結(jié)構(gòu)屬性，能夠反映目標(biāo)體的形態(tài)及其空間分布特征，有效彌補了兩點統(tǒng)計學(xué)建模的不足［32-36］。目前，基于多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法的隨機建模技術(shù)已成為建模領(lǐng)域熱點。④基于地質(zhì)過程的數(shù)值模擬技術(shù)（1990s—）。上述3 類建模技術(shù)均是數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模技術(shù)，模型的可靠性嚴(yán)重依賴輸入數(shù)據(jù)的可靠性，無法從本質(zhì)上表達地質(zhì)規(guī)律?；诘刭|(zhì)過程的建模技術(shù)以真實的地質(zhì)作用過程作為控制函數(shù)，通過模擬再現(xiàn)地質(zhì)過程作用下儲層參數(shù)的空間分布［37-38］。模擬過程中，通過改變控制參數(shù)可以對地質(zhì)過程的多種情況進行模擬而得到多種結(jié)果，最終優(yōu)選出符合地質(zhì)實際的方案，其結(jié)果更加符合地質(zhì)規(guī)律。該方法經(jīng)過發(fā)展，目前已經(jīng)開始進入實用階段。⑤智能化地質(zhì)建模技術(shù)（2010s 中后期—）。隨著人工智能技術(shù)的推廣應(yīng)用，傳統(tǒng)行業(yè)均進行著深度的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在油氣藏開發(fā)領(lǐng)域，開始嘗試將人工智能與地質(zhì)建模技術(shù)進行融合，建立智能化地質(zhì)建模技術(shù)，減少人為主觀因素所導(dǎo)致的不確定性，以提高模型精度，實現(xiàn)建模技術(shù)的高效化、科學(xué)化和智能化［39-40］。這方面已開始成為地質(zhì)建模技術(shù)領(lǐng)域的前沿和熱點。

2 深層-超深層碳酸鹽巖儲層建模技術(shù)

深層-超深層碳酸鹽巖油氣領(lǐng)域由于各類資料少、品質(zhì)差、精度低，加之儲層非均質(zhì)性強，傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的地質(zhì)建模方法存在嚴(yán)重的“水土不服”，亟需開發(fā)出新的地質(zhì)建模技術(shù)，以應(yīng)對深層儲層研究面臨的諸多挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在：①對于深層-超深層碳酸巖儲層發(fā)育規(guī)律的認(rèn)識仍需深入，需要建立符合客觀實際的儲層分類標(biāo)準(zhǔn)及儲層成因地質(zhì)模式，為地質(zhì)建模提供理論指導(dǎo)。②傳統(tǒng)的測井解釋模型在識別評價深層-超深層高溫高壓條件下復(fù)雜孔隙介質(zhì)參數(shù)時存在明顯的不適應(yīng)問題，需要建立新的測井參數(shù)解釋方法，為地質(zhì)建模提供可靠的“硬數(shù)據(jù)”。③地震數(shù)據(jù)在深層-超深層的成像效果較差，信噪比不及中-淺層，無法滿足建模精度要求；同時，振幅隨偏移距變化的特征不明顯，對反演結(jié)果以及儲層刻畫精度都造成明顯影響；此外，由于深層-超深層碳酸鹽巖儲層非均質(zhì)性很強，其物理響應(yīng)機理模糊，難以建立起可靠準(zhǔn)確的巖石物理模型，無法獲取高精度的儲層預(yù)測結(jié)果。④由于資料問題、地質(zhì)認(rèn)識問題及地球物理解釋局限性等問題，致使深層-超深層地質(zhì)建模缺少可靠的輸入數(shù)據(jù)，難以建立可靠的訓(xùn)練圖像，僅依靠傳統(tǒng)的依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模技術(shù)難以建立可靠的三維地質(zhì)模型。

近年來，為了實現(xiàn)深層碳酸鹽巖儲層精細(xì)地質(zhì)建模，支撐高效勘探開發(fā)，筆者針對四川、塔里木等盆地深層-超深層油氣藏開展了大量的理論探索和技術(shù)攻關(guān)，在深層-超深層碳酸鹽巖儲層地質(zhì)建模技術(shù)方面取得了一系列進展，大幅度提高了深層-超深層油氣藏表征的精度，有效指導(dǎo)了勘探開發(fā)實踐。筆者提出了針對性的技術(shù)路線，即在充分收集整理經(jīng)典的碳酸鹽巖儲層地質(zhì)理論和各類儲層成因地質(zhì)模式，以及傳統(tǒng)的碳酸鹽巖儲層地質(zhì)、地球物理描述與地質(zhì)建模技術(shù)的基礎(chǔ)上，深入開展深層碳酸鹽巖優(yōu)質(zhì)儲層發(fā)育機理與分布規(guī)律研究，研發(fā)針對深層不同類型碳酸鹽巖儲層描述與建模的關(guān)鍵技術(shù)，開發(fā)多尺度、多屬性深層碳酸鹽巖儲層知識庫，結(jié)合具體地區(qū)各類資料的應(yīng)用，開展具體對象的油氣藏精細(xì)描述與建模，為勘探開發(fā)部署提供科學(xué)依據(jù)（圖1）。

圖1 深層碳酸鹽巖儲層精細(xì)建模技術(shù)路線Fig.1 Technical route for fine modeling of deep carbonate reservoirs

2.1 碳酸鹽巖儲層知識庫構(gòu)建

碳酸鹽巖儲層知識庫構(gòu)建以服務(wù)于高質(zhì)量的儲層分析、評價、描述及地質(zhì)建模為目標(biāo)，能夠?qū)崿F(xiàn)儲層相關(guān)知識的管理與儲層研究的有效融合，是提升碳酸鹽巖儲層研究效率和精度的有效途徑［41］。

2.1.1 知識分類框架體系及其要素構(gòu)成

考慮碳酸鹽巖儲層知識庫建設(shè)目標(biāo)、技術(shù)方法、知識內(nèi)容及應(yīng)用需求，筆者將知識框架劃分為三大類：技術(shù)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)類、技術(shù)研究方法類及與地質(zhì)對象有關(guān)的專業(yè)知識和案例。根據(jù)儲層類型和研究技術(shù)領(lǐng)域?qū)⑵溥M一步細(xì)分為亞類，每個亞類分別建立知識體系，亞類繼續(xù)細(xì)分為子類，以此類推，由大到小、由粗到細(xì)，形成完整的碳酸鹽巖儲層知識分類體系及要素構(gòu)成。

2.1.2 儲層知識庫構(gòu)建方法

儲層知識庫的構(gòu)建主要包括標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范確定、知識采集入庫及管理軟件編制。標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的建立主要針對地質(zhì)對象案例類知識體系，對露頭及油藏的研究數(shù)據(jù)按照標(biāo)準(zhǔn)進行高效的采集和規(guī)范、有效的管理，以便能夠獲得預(yù)期的統(tǒng)計規(guī)律，為儲層研究所借鑒。知識采集入庫目的是開展儲層知識庫內(nèi)容建設(shè)，通過系統(tǒng)地進行數(shù)據(jù)采集、抽提、整理及入庫，能夠不斷完善知識庫的內(nèi)容，其內(nèi)容的系統(tǒng)性、先進性、新穎性是判斷知識庫建設(shè)好壞的關(guān)鍵指標(biāo)。知識管理軟件平臺開發(fā)是知識庫建設(shè)的重要內(nèi)容，筆者采用分層的松散耦合體系設(shè)計完成了碳酸鹽巖儲層知識庫平臺軟件架構(gòu)，由1 個門戶和3 個既可以關(guān)聯(lián)集成又可以獨立運行的子系統(tǒng)組成，每個子系統(tǒng)獨立運行的同時又與其他系統(tǒng)有深度的交互式數(shù)據(jù)集成，有力支撐了儲層知識庫的構(gòu)建及應(yīng)用。

2.1.3 基于知識庫的類比分析

建設(shè)知識庫的主要目標(biāo)功能是根據(jù)知識庫相關(guān)信息開展類比分析，獲取統(tǒng)計規(guī)律。通過從知識庫中6 個不同類型數(shù)字露頭、13 個密井網(wǎng)解剖區(qū)塊、10 000余張野外照片、30 000 余條專業(yè)詞條、100 余萬條裂縫信息等數(shù)據(jù)中，挖掘目標(biāo)區(qū)的特征參數(shù)數(shù)據(jù)，展開詳細(xì)的統(tǒng)計和對比分析，獲得基于實體模型或成熟區(qū)塊的統(tǒng)計規(guī)律和儲層地質(zhì)模式，為儲層研究提供科學(xué)依據(jù)。如針對斷控型儲層，基于知識庫中案例的統(tǒng)計分析，可以獲得斷裂控制裂縫、溶洞發(fā)育展布的規(guī)律認(rèn)識：斷層規(guī)模越大，斷層斷距越大，周圍裂縫發(fā)育概率越高，裂縫帶越寬；距斷層越近，相關(guān)的裂縫和溶洞越發(fā)育；斷層核附近裂縫發(fā)育程度最高?；诮y(tǒng)計分析，可以獲得斷距與裂縫、溶洞發(fā)育頻率的相應(yīng)關(guān)系，將相關(guān)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為儲集體發(fā)育的條件概率體，就能夠為斷控溶洞、裂縫的精細(xì)建模提供支撐。

2.2 深層碳酸鹽巖儲層地質(zhì)分析新技術(shù)

沉積相、斷裂、不整合面及相關(guān)流體活動是影響深層-超深層碳酸鹽巖優(yōu)質(zhì)規(guī)模儲層發(fā)育的關(guān)鍵地質(zhì)因素，由此可把碳酸鹽巖儲層分為相控、斷控和面控型及復(fù)合類型的儲集體［42］。近年來，隨著一些新的地質(zhì)分析技術(shù)逐步發(fā)展成熟，在沉積、成巖環(huán)境定時、定量分析方面得到了廣泛應(yīng)用，為從宏觀到微觀全面系統(tǒng)刻畫碳酸鹽巖儲集體提供了必備手段，使得不同類型儲集體的成因機理分析和地質(zhì)模式的構(gòu)建更加準(zhǔn)確可靠。

2.2.1 從宏觀到微觀的儲層地質(zhì)觀測分析技術(shù)

在碳酸鹽巖儲層觀測表征方面，逐步發(fā)展完善與系統(tǒng)應(yīng)用的技術(shù)包括：野外露頭無人機觀測、激光點云掃描、薄片數(shù)字化自動化分析、場發(fā)射掃描電鏡、CT 孔隙結(jié)構(gòu)分析等技術(shù)。針對相控、斷控、面控等碳酸鹽巖儲集體，通過一系列技術(shù)的合理應(yīng)用，實現(xiàn)了從宏觀形態(tài)與展布、規(guī)模與尺度大小、巖石和礦物組成、孔隙結(jié)構(gòu)與非均質(zhì)性等方面從宏觀至微觀多尺度的刻畫與表征。

通過無人機機載LIDAR（light detection and ranging）設(shè)備，對典型野外露頭的地形地貌進行三維掃描和點云數(shù)據(jù)獲取，是開展野外地質(zhì)研究的重要方法［43］。數(shù)據(jù)處理之后，可以對不同地質(zhì)體展布特征和形態(tài)在千米至米級尺度上，進行刻畫表征。與無人機相比，激光點云掃描采用地面固定基站的方式，能從更精細(xì)的米級至厘米尺度上進行掃描刻畫，可以精細(xì)表征礁灘體、斷裂-裂縫、溶洞的發(fā)育與形態(tài)特征。

薄片數(shù)字化自動化分析是借助光學(xué)顯微鏡對薄片不同點位光性特征進行逐一掃描檢測，或者通過電子探針對薄片不同點位的元素組成進行逐一掃描檢測，在此基礎(chǔ)上確定毫米-微米尺度上礦物組成和結(jié)構(gòu)特征。場發(fā)射掃描電鏡能在毫米-微米尺度上刻畫儲集體巖石、礦物、孔隙的形態(tài)和結(jié)構(gòu)。通過對厘米尺度的儲集體柱塞樣品開展微米-納米CT 成像，能更為精細(xì)地在微米-納米尺度上分析儲集體內(nèi)部的孔隙類型、形態(tài)、大小與聯(lián)通性等屬性特征［44］。筆者應(yīng)用CT分析技術(shù)對塔里木盆地下寒武統(tǒng)肖爾布拉克組凝塊巖、泡沫棉、疊層石等類型的微生物巖孔隙結(jié)構(gòu)進行了定量測試，其中疊層石中見有豐富的順層分布的格架孔隙，凝塊巖中可見受巖溶改造的大小不等的溶蝕孔洞，孔隙度高達17.8 %。

2.2.2 儲層微區(qū)原位沉積、成巖環(huán)境定性-定量分析技術(shù)

不同類型的碳酸鹽巖儲層在沉積過程中分別受到了各種水體物理化學(xué)條件的影響，在沉積之后的成巖演化過程中又受到了不同類型成巖流體的改造。識別、示蹤和恢復(fù)沉積、成巖環(huán)境及過程，對開展優(yōu)質(zhì)儲層發(fā)育機理研究，建立地質(zhì)模式，有著重要的意義。近年來發(fā)展起來的沉積、成巖環(huán)境定性、定量分析技術(shù)主要包括：原位微區(qū)元素、原位微區(qū)C，O 和Sr 同位素、Mg 同位素、團簇同位素、U-Pb 同位素測年等技術(shù)。

碳酸鹽巖中的Ca，Mg，F(xiàn)e 和Mn 等常量元素、稀土等微量元素以及C，O 和Sr 同位素組成和變化特征是開展碳酸鹽巖沉積和成巖環(huán)境示蹤的重要手段。傳統(tǒng)的溶樣分析方法需要挑選方解石、白云石單礦物或選擇單一組構(gòu)的碳酸鹽巖，不但需要的量較多，而且不能對毫米-微米級的成巖礦物進行精細(xì)分析。近年來，激光剝蝕與高精度質(zhì)譜儀的聯(lián)合應(yīng)用逐步實現(xiàn)了元素（特別是稀土元素）及C，O 和Sr 同位素的微區(qū)原位分析，使得沉積、成巖環(huán)境識別分析更加精細(xì)準(zhǔn)確。筆者應(yīng)用這些技術(shù)識別出四川盆地震旦系燈影組二段的葡萄狀白云石是形成于白云石海環(huán)境中的原生白云石［45］，分別建立了深層碳酸鹽巖儲層所經(jīng)歷的大氣降水巖溶、熱液流體溶蝕和白云巖化、TSR（硫酸鹽熱化學(xué)還原反應(yīng)）相關(guān)流體改造的地質(zhì)-地球化學(xué)判識指標(biāo)體系［46］。

碳酸鹽巖團簇同位素（Δ47）是一種有效的地質(zhì)溫度計，基本不會受到成巖過程中成巖流體碳、氧同位素分餾交換的影響［47］。因此，通過Δ47-T的相關(guān)函數(shù)關(guān)系計算成巖溫度，結(jié)合碳酸鹽巖穩(wěn)定氧同位素（δ18O碳酸鹽巖），可以直接恢復(fù)成巖流體的性質(zhì)（δ18O水）。此外，鈣（δ44Ca）、鎂同位素（δ26Mg）、鹵族元素（Cl，Br，I）等測試方法和技術(shù)逐步興起，在碳酸鹽巖成巖流體來源判別方面得到越來越多的應(yīng)用［48］。近幾年，針對碳酸鹽礦物的測年技術(shù)取得了長足進展，通過激光剝蝕加高分辨率多接收質(zhì)譜儀（LA-ICP-MS）開展高精度U-Pb測年，能較好地實現(xiàn)微米尺度下的碳酸鹽巖成巖年代分析。近期對生物介殼、孔隙充填物、裂縫方解石脈等不同位置和類型的碳酸鹽礦物開展定年分析，分別取得了較為可信的年代數(shù)據(jù)［49］。與陰極發(fā)光和原位微區(qū)微量元素和同位素分析相結(jié)合，能更準(zhǔn)確地對成巖流體的來源性質(zhì)和時代，開展定性和定時研究［50-51］。

2.2.3 儲層發(fā)育機理與過程的實驗和數(shù)值模擬分析技術(shù)

開展流體-巖石實驗和數(shù)值模擬是探索碳酸鹽巖儲層成因機制的重要手段。根據(jù)研究對象所處的地質(zhì)環(huán)境，提取流體-巖石體系的關(guān)鍵反應(yīng)參數(shù)如溫度、壓力、流體、巖石組分、流體/巖石比、孔隙幾何形狀等，在此基礎(chǔ)上開展物理模擬實驗以及數(shù)值模擬計算，可以厘清不同地質(zhì)與成巖流體環(huán)境下碳酸鹽巖儲集空間形成的控制因素，闡明優(yōu)質(zhì)規(guī)模儲集體的成因機制。

模擬實驗主要借助高溫高壓反應(yīng)釜、混合流反應(yīng)器、旋轉(zhuǎn)盤反應(yīng)裝置、金剛石壓腔反應(yīng)釜、毛細(xì)硅管反應(yīng)裝置等設(shè)備，查明礦物溶解-沉淀過程中的反應(yīng)速率常數(shù)、反應(yīng)速率等；同時結(jié)合微觀觀測手段如掃描電子顯微鏡、原位拉曼光譜、垂直干涉掃描儀、微米-納米CT等，研究礦物溶蝕-沉淀界面形貌的變化、孔隙幾何形態(tài)的變化等等［52-57］。針對有機質(zhì)生烴過程中所形成的有機酸等是否對碳酸鹽巖具有溶蝕作用的問題，筆者通過高溫高壓反應(yīng)釜開展了生烴伴生酸性流體的溶蝕實驗，發(fā)現(xiàn)隨油氣運移的酸性流體能沿著斷裂、縫合線對碳酸鹽巖產(chǎn)生溶蝕作用，證實了中成巖期生烴期流體溶蝕作用的存在［58］。

數(shù)值模擬是計算和預(yù)測流動和反應(yīng)進程、溶質(zhì)輸運、礦物分布、孔隙分布的有力工具。數(shù)值模擬能夠與物理模擬實驗相結(jié)合，校驗和預(yù)測物理實驗的結(jié)果。同時，數(shù)值模擬還具有不可替代的優(yōu)點，比如考察參數(shù)全面，可計算范圍廣，便于考察無法實時或者直接觀測的實驗過程，在更微小的空間尺度（比如礦物的溶解-沉淀界面的變化、孔隙尺度的流動過程等）或更廣闊的空間尺度（油氣藏尺度、盆地尺度），更漫長的時間尺度（數(shù)百天甚至數(shù)萬年等）考察儲層成巖過程中的流體流動、熱、多組分溶質(zhì)運移過程等。常用的數(shù)值模擬工具包括ToughReact、格子波爾茲曼方法、Crunch 等［59-62］，以上方法能從不同尺度計算流動、傳輸和反應(yīng)過程中的礦物飽和度、溶質(zhì)成分、礦物反應(yīng)速率、孔隙度、滲透率變化等等，進而明確優(yōu)勢儲集空間的形成條件、預(yù)測儲集空間的分布。

2.3 深層碳酸鹽巖儲層測井解釋新技術(shù)

巖石物理屬性的測井響應(yīng)規(guī)律是儲層類型識別和儲層參數(shù)評價的基礎(chǔ)。由于深層-超深層很難獲取足夠的碳酸鹽巖儲層巖心樣品，特別是包含裂縫和洞穴的巖心，測井響應(yīng)規(guī)律不清楚，嚴(yán)重制約了碳酸鹽巖沉積相判別、儲層類型測井識別和參數(shù)計算的精度。

2.3.1 基于全域測井仿真的儲層類型識別與參數(shù)定量評價技術(shù)

針對縫洞型儲層，考慮到不同縫洞體的組合和尺度的差異，以不同測井方法原理為基礎(chǔ)，筆者建立了全域數(shù)值模擬技術(shù)，開展了不同孔、洞、縫及其不同組合方式下的測井巖石物理屬性（巖電響應(yīng)、核磁特性、彈性性質(zhì)等）的響應(yīng)規(guī)律模擬，結(jié)合野外露頭，成像測井等，系統(tǒng)總結(jié)了不同儲集空間類型的測井響應(yīng)規(guī)律，形成了樣本參數(shù)庫。在此基礎(chǔ)上，針對巖溶儲層，建立了基于決策樹分類的儲層類型識別方法，在塔河主體區(qū)，識別符合率達到89.5 %。

針對礁灘相儲層，筆者通過改進K 值聚類分析（KNN），建立了礁灘相儲層分類識別技術(shù)，在元壩識別符合率達到90.3 %。對于儲層參數(shù)的計算，由于不同曲線反應(yīng)的巖石物理信息不同，考慮到電阻率曲線自相關(guān)性和孔隙度曲線形態(tài)變化，利用R/S分形法［63］計算電阻率分形維數(shù)，利用盒維數(shù)法［64］計算孔隙度曲線（聲波時差、中子孔隙度、密度）分形維數(shù)，然后根據(jù)二者交會圖確定不同孔隙結(jié)構(gòu)分類標(biāo)準(zhǔn)，進一步進行全井段孔隙結(jié)構(gòu)識別；在考慮儲層分類的基礎(chǔ)上，分類型建立了基于地質(zhì)約束的最優(yōu)化孔隙度和滲透率模型。

針對裂縫型儲層，筆者通過數(shù)值模擬，細(xì)化了裂縫角度變化時裂縫孔隙度與雙側(cè)向測井響應(yīng)模型，建立了無需事先判斷裂縫角度的裂縫孔隙度自適應(yīng)模型。新模型與電成像計算的裂縫孔隙度相關(guān)性達到89 %。依據(jù)歐姆定律微分形式，推導(dǎo)了基于雙側(cè)向電阻率定量計算裂縫開度的評價模型。

2.3.2 基于機器學(xué)習(xí)的沉積微相識別技術(shù)

根據(jù)沉積旋回特征，筆者提出了刻畫測井曲線形態(tài)參數(shù)的方法，通過巖心資料、成像測井和常規(guī)測井的不同曲線形態(tài)參數(shù)（曲線的幅度比、方差等），建立了不同沉積微相的特征圖庫，明確了不同沉積微相的測井響應(yīng)特征，建立樣本庫。利用決策樹C4.5算法開展沉積微相識別時發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練樣本屬性缺失率較高時，算法構(gòu)建的決策樹模型結(jié)點數(shù)會增多，樹模型復(fù)雜（圖2a），導(dǎo)致分類準(zhǔn)確率下降；此外該算法在計算時會對數(shù)據(jù)集反復(fù)調(diào)用對數(shù)，增加了計算的時間。針對上述問題，筆者利用樸素貝葉斯定理［65］方法，處理訓(xùn)練集空缺屬性，修改算法對函數(shù)的調(diào)用順序，優(yōu)化C4.5 算法，使得構(gòu)建的樹模型簡單（圖2b），不僅提高了分類準(zhǔn)確性，而且進一步提升了運算效率。此外，針對樣本不均衡容易過擬合，分類類別較多時錯誤率高，以及特征關(guān)聯(lián)性較強時精度差的問題，通過數(shù)據(jù)均衡化處理，采用集成學(xué)習(xí)思想，建立了基于決策樹的分類識別模型。通過元壩7口井119個樣本點驗證，正確識別117 個，與原算法相比，符合率從82.0 %提高到98.3 %，為地質(zhì)建模提供了較精確的硬數(shù)據(jù)。

圖2 決策樹分類圖譜Fig.2 Classification map of decision tree

2.4 深層碳酸鹽巖儲層地震預(yù)測新技術(shù)

2.4.1 深層碳酸鹽巖地震巖石物理建模技術(shù)

深層-超深層碳酸鹽巖儲層的地震巖石物理模型是利用地震數(shù)據(jù)刻畫儲層巖性、孔隙度、裂縫密度、油氣飽和度的物理基礎(chǔ)。根據(jù)實驗數(shù)據(jù)揭示的深層碳酸鹽巖儲層地震巖石物理響應(yīng)機理，筆者建立了深層碳酸鹽巖儲層的地震巖石物理模型，有效表征了裂隙的發(fā)育程度和流體類型對彈性特征的影響，較好地解釋了深層-超深層碳酸鹽巖儲層的實驗和測井?dāng)?shù)據(jù)特征。此外，深層高溫高壓巖石物理實驗揭示，溫度可以對彈性波的縱橫波速度有明顯影響，因此，建立了考慮溫度影響的深層碳酸鹽巖地震巖石物理模型，為利用地震彈性參數(shù)更加準(zhǔn)確地刻畫深層-超深層裂縫分布和識別流體，提供了關(guān)鍵參數(shù)。

2.4.2 巖石物理引導(dǎo)的機器學(xué)習(xí)儲層參數(shù)預(yù)測與不確定性評價技術(shù)

總孔隙度（傳統(tǒng)意義上的孔隙+裂縫）是深層-超深層碳酸鹽巖儲層評價的重要指標(biāo)。深層-超深層碳酸鹽巖儲層孔隙類型多樣，非均質(zhì)性極強。一方面，盡管深層-超深層碳酸鹽巖儲層總孔隙度較低，但裂縫孔隙度卻控制著深層-超深層碳酸鹽巖儲層的品質(zhì)。傳統(tǒng)意義上的孔隙與裂縫在總孔隙譜上呈現(xiàn)不同的概率分布；另一方面，由于儲層極強的非均質(zhì)性，地震彈性參數(shù)與總孔隙度之間呈現(xiàn)明顯的非線性關(guān)系，由地震彈性參數(shù)來估計總孔隙度存在很大的不確定性。近年來發(fā)展起來的機器學(xué)習(xí)技術(shù)為深層-超深層復(fù)雜碳酸鹽巖儲層孔隙度預(yù)測提供了新途徑［66-68］。由于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有高度非線性映射能力，非常適合建立從復(fù)雜碳酸鹽巖儲層地震彈性參數(shù)到總孔隙度之間的非線性映射關(guān)系，同時，在概率理論的框架下建立混合概率密度輸出，不僅可以合理刻畫總孔隙度中傳統(tǒng)孔隙與裂縫的分布，還可以對總孔隙度預(yù)測結(jié)果進行不確定性評價，從而為井位部署決策提供依據(jù)。因此，筆者提出了一種基于高斯混合概率密度深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深層-超深層復(fù)雜碳酸鹽巖儲層總孔隙度反演方法［69］。由于機器學(xué)習(xí)需要大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，而深層-超深層油氣鉆井巖心又很少，為彌補標(biāo)簽數(shù)據(jù)的不足，通過碳酸鹽巖地震巖石物理模型可生成一定數(shù)量的模擬數(shù)據(jù)，結(jié)合測井?dāng)?shù)據(jù)可共同構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。筆者提出的高斯混合概率密度深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總孔隙度反演方法，已在塔里木躍進工區(qū)超深層復(fù)雜碳酸鹽巖儲層總孔隙度預(yù)測中進行試驗應(yīng)用，取得了良好的預(yù)測效果。

2.5 深層碳酸鹽巖地質(zhì)建模新技術(shù)

針對深層-超深層碳酸鹽巖儲層地質(zhì)建模技術(shù)現(xiàn)狀與面臨的挑戰(zhàn)，筆者分別從多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)建模方法、地質(zhì)過程建模方法、人工智能地質(zhì)建模方法等方面進行了研究，初步研發(fā)了針對性的算法并形成了軟件模塊，在不同地區(qū)取得了較好的應(yīng)用效果。

2.5.1 多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)新算法

多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)應(yīng)用的關(guān)鍵是訓(xùn)練圖像的獲取及模擬算法的改進。筆者研發(fā)的深層碳酸鹽巖儲層知識庫為訓(xùn)練圖像的獲取提供了便利。訓(xùn)練圖像的建立方式從傳統(tǒng)的手工繪制、二維圖像分析發(fā)展成為無人機露頭掃描分析、三維沉積過程模擬等更為先進的技術(shù)。訓(xùn)練圖像的信息更加完善，數(shù)量也更加豐富。無人機傾斜攝影技術(shù)可以從更廣闊的視域捕捉大型野外露頭的地質(zhì)特征，通過高分辨率圖像信息采集，對不同的巖性進行標(biāo)定和分類，從而建立了具有更多信息的露頭數(shù)字化模型，提供了更加準(zhǔn)確的訓(xùn)練圖像，對于描述大型溶洞、暗河的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，以及大型礁灘儲層的沉積構(gòu)型，具有明顯的優(yōu)勢。

多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)新算法的發(fā)展主要從提升模擬速度以及模擬目標(biāo)的連續(xù)性兩個方面進行，為進一步提升模擬目標(biāo)的效果，需要從傳統(tǒng)的基于概率的方法向基于模式的方法逐步改進，算法的運算效率需要達到工業(yè)化應(yīng)用的水平。沉積地質(zhì)體具有一定的矢量性特征，沉積體的方向、疊置關(guān)系、演化序列等均受一定的規(guī)則限制，研發(fā)出更符合地質(zhì)規(guī)則的算法是提升建模效果的關(guān)鍵［70-71］。筆者研發(fā)的基于沉積序列的多點統(tǒng)計新算法，在訓(xùn)練圖像模式匹配過程中采用沉積序列和動態(tài)規(guī)劃的方法，比傳統(tǒng)的采用歐式距離進行模式比較的方法更加科學(xué)，得到的模擬結(jié)果更符合沉積學(xué)規(guī)律。在深層礁灘儲層結(jié)構(gòu)的模擬中，基于沉積序列的多點統(tǒng)計新算法取得較好的應(yīng)用效果，可以把礁體內(nèi)部的礁基、礁核、礁蓋縱向結(jié)構(gòu)表征得更加清晰和可靠。

2.5.2 地質(zhì)過程數(shù)值模擬技術(shù)

從數(shù)據(jù)驅(qū)動向過程驅(qū)動是地質(zhì)建模技術(shù)發(fā)展的重要階段，尤其針對深層儲層數(shù)據(jù)稀少、資料品質(zhì)差等難題，以地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)為代表的建模技術(shù)面臨著重要挑戰(zhàn)。地質(zhì)過程模擬技術(shù)更強調(diào)從正演的角度再現(xiàn)儲層的形成過程，融入了沉積學(xué)機理以及專家經(jīng)驗。在數(shù)據(jù)匱乏的條件下，充分挖掘先驗地質(zhì)認(rèn)識，同時考慮一定的不確定性，從更客觀的角度建立和評價深層儲層模型。針對深層碳酸鹽巖地層分布特點，筆者根據(jù)多場耦合原理，創(chuàng)建了集沉積物生產(chǎn)模型、能量分布模型及碳酸鹽搬運模型于一體的沉積正演模擬新算法［71-73］。相比于目前已有的其他沉積模擬技術(shù)，新方法既考慮了動能和勢能的變化，又加入了地形特征的因素，可以滿足不同古地形特點的臺地分布模擬，且運算速度快，適合于快速分析地層分布規(guī)律。此外，為解決沉積過程模擬參數(shù)調(diào)整耗時、尋優(yōu)困難等問題，筆者還提出了基于智能優(yōu)化算法的沉積過程反演技術(shù)，通過模擬退火、遺傳演化等優(yōu)化算法對沉積模擬的輸入?yún)?shù)進行快速優(yōu)化，實現(xiàn)與條件數(shù)據(jù)的逐步吻合，獲取了最符合地質(zhì)實際的沉積模型，尤其是還將氣象學(xué)領(lǐng)域的復(fù)型洗牌優(yōu)化算法（SCE-UA）引入到了沉積學(xué)領(lǐng)域，可同時滿足16 個地質(zhì)參數(shù)的聯(lián)合反演，大幅度提高了地質(zhì)過程模擬的效率和質(zhì)量。碳酸鹽巖地質(zhì)過程模擬新方法已研發(fā)形成軟件系統(tǒng)CarbSIMS，從理論模型測試到巴哈馬現(xiàn)代沉積模擬研究，以及針對四川普光、元壩、巴西鹽下Jupiter 等深層油氣藏所開展的應(yīng)用［74］，均取得了較好的模擬效果。

2.5.3 人工智能地質(zhì)建模技術(shù)

人工智能技術(shù)在測井資料解釋、地震儲層預(yù)測、產(chǎn)能預(yù)測方面均取得了較大的進展。地質(zhì)建模技術(shù)具有多學(xué)科集成的特點，技術(shù)的綜合性強，對人工智能算法的要求更高，既要包容多領(lǐng)域的知識，還要對跨尺度數(shù)據(jù)進行有效融合。儲層地質(zhì)知識庫的建立為人工智能的應(yīng)用提供了便利，其提供的大數(shù)據(jù)樣本是地質(zhì)建模應(yīng)用的重要基礎(chǔ)。面對不同類型的深層儲層，適用的人工智能建模方法也應(yīng)有所區(qū)別。如深層斷控型儲層建模更多依賴于三維地震資料，可標(biāo)定的井?dāng)?shù)據(jù)極少。筆者通過地震多參數(shù)分析及雕刻技術(shù)，產(chǎn)生了足量的訓(xùn)練樣本，優(yōu)選條件化生成對抗網(wǎng)絡(luò)（CGAN）進行訓(xùn)練，將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)遷移應(yīng)用到其他區(qū)塊，在順北5號帶南段的測試中取得了較好的效果［75］。深層礁灘型儲層主要受沉積作用控制，筆者通過所研發(fā)的沉積過程模擬軟件，生成了大量的符合地質(zhì)規(guī)律的三維地層模型作為訓(xùn)練樣本，進一步優(yōu)選適用的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和遷移應(yīng)用，在四川盆地普光氣田主體區(qū)的儲層建模中取得了一定效果。

3 不同類型深層碳酸鹽巖儲層地質(zhì)建模流程與應(yīng)用

不同盆地、不同層系深層碳酸鹽巖儲層發(fā)育的主控因素差異很大，導(dǎo)致了碳酸鹽巖儲集體的多樣性。按照深層碳酸鹽巖儲層形成的主控因素不同，可將其劃分為相控、面控、斷控3種端元類型和相-面、相-斷、斷-面、相-斷-面等4種復(fù)合類型。

針對不同類型深層碳酸鹽巖儲層開展精細(xì)建模，首先需要開展系統(tǒng)的地質(zhì)分析，建立符合客觀實際的地質(zhì)模式；其次，需要選擇針對性的關(guān)鍵技術(shù)，充分挖掘有限的各種資料與信息（圖3）。筆者研發(fā)的儲層地質(zhì)知識庫系統(tǒng)集成了儲層發(fā)育展布的規(guī)律認(rèn)識、技術(shù)方法、規(guī)范流程以及典型案例等多尺度、多屬性的地質(zhì)知識。針對不同類型儲層的地質(zhì)分析技術(shù)、智能測井評價技術(shù)、儲層地震反演技術(shù)、儲層形成地質(zhì)過程的模擬技術(shù)、多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)建模技術(shù)、基于深度學(xué)習(xí)的建模技術(shù)等，為深層復(fù)雜儲層評價以及三維精細(xì)地質(zhì)模型的建立提供了技術(shù)支撐。下面選擇具有代表性的3 類儲層（相控-礁灘型、斷控-斷溶型、面控-暗河型）分別簡述精細(xì)建模的技術(shù)流程與應(yīng)用效果。

圖3 深層碳酸鹽巖儲層精細(xì)地質(zhì)建模技術(shù)流程Fig.3 Technical process of fine geological modeling for deep carbonate reservoirs

3.1 面控-暗河型儲層

與不整合面有關(guān)的碳酸鹽巖古巖溶儲層占有重要地位，由于具有復(fù)雜縫洞體系的巖溶儲層非均質(zhì)性極強，其地質(zhì)建模是目前研究的熱點，也是本團隊近期關(guān)注的重點之一［76-78］。長期構(gòu)造抬升剝蝕所導(dǎo)致的表生巖溶作用控制了與不整合面有關(guān)的縫洞儲層的發(fā)育，當(dāng)巖溶流體流動時間較長時，位于潛流帶的部分裂縫擴容形成暗河管道，能否準(zhǔn)確地刻畫暗河及其相關(guān)儲集空間的大小、分布與結(jié)構(gòu)，是主要的技術(shù)難點。

古暗河系統(tǒng)建模需要綜合儲層多學(xué)科數(shù)據(jù)，結(jié)合知識庫中大量的地質(zhì)信息構(gòu)建訓(xùn)練圖像，再采取前述的多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)建模方法，表征暗河系統(tǒng)的形態(tài)及結(jié)構(gòu)特征。其中，基于知識庫來制作訓(xùn)練圖像是核心內(nèi)容。筆者以塔里木盆地塔河油田主體區(qū)為例，開展了典型暗河系統(tǒng)的精細(xì)建模工作［41］。首先，要從知識庫中優(yōu)選與研究區(qū)相似的古巖溶及現(xiàn)代巖溶露頭，統(tǒng)計暗河形態(tài)、結(jié)構(gòu)，測量特征參數(shù)，繪制相應(yīng)河道展布及結(jié)構(gòu)平面圖；其次，通過比較現(xiàn)代地下河寬度及其概率分布與塔河相鄰露頭古暗河、溶洞寬度，采用累計概率曲線方法，建立校正前、后古暗河與現(xiàn)代暗河對應(yīng)寬度列表；最后，根據(jù)校正后的現(xiàn)代暗河、溶洞形態(tài)，制作三維訓(xùn)練圖像，圖像既模擬了典型現(xiàn)代暗河形態(tài)和結(jié)構(gòu)等要素，又反映了研究區(qū)古暗河、溶洞幾何參數(shù)特征，能夠較好地用于古暗河系統(tǒng)建模。

圖4 為塔河油田主體區(qū)典型暗河系統(tǒng)建模結(jié)果。基于知識庫的建模方法與以地震體積雕刻為主的建模方法相比，模型結(jié)果精度進一步得到提升。通過驗證井對比，實鉆井鉆遇符合率由67.0 %提高到81.8 %；原模型刻畫了河道的輪廓，主要為河道異常體。新模型包含2 層主河道，6 條分支河道，5 個溶蝕帶和落水洞。結(jié)果表明，基于儲層知識庫并結(jié)合多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)建模方法的應(yīng)用，更有效地表征了暗河系統(tǒng)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，提高了模型精度和建模效率。

圖4 塔里木盆地塔河油田典型區(qū)塊暗河系統(tǒng)建模結(jié)果（局部）示意圖Fig.4 Comparison of modeling results of underground river system in a typical area，Tahe oilfield

3.2 相控-礁灘型儲層

以往針對礁灘型儲層的建模方法和技術(shù)因為缺乏儲集體構(gòu)型分析和展布規(guī)律的約束，難以實現(xiàn)對礁灘相儲集體內(nèi)部結(jié)構(gòu)和邊界的精細(xì)刻畫，建模結(jié)果與地質(zhì)實際存在較大差異，甚至不符合地質(zhì)規(guī)律。由于沒能準(zhǔn)確表征礁灘體內(nèi)部儲層非均質(zhì)性特征，因而不能滿足礁灘型碳酸鹽巖氣藏三維地質(zhì)建模的精度需求［9］。

筆者形成了深層礁灘型儲層的精細(xì)建模方法與流程：以儲層地質(zhì)知識庫中現(xiàn)代沉積及露頭資料所解釋的儲層構(gòu)型特征為指導(dǎo)，將目標(biāo)區(qū)基于地質(zhì)過程模擬技術(shù)獲得的礁灘體沉積模擬結(jié)果通過賦值轉(zhuǎn)換為符合礁灘體儲層構(gòu)型及展布特征的地質(zhì)概率體；以礁灘相儲層地球物理預(yù)測數(shù)據(jù)體為依據(jù)，采用截斷值賦值方法建立儲層發(fā)育地震概率體；充分結(jié)合地質(zhì)模式和地震預(yù)測成果，將地質(zhì)概率體和地震概率體進行融合，作為井間約束，采用分級相控+序貫指示方法建立礁灘相儲層三維沉積相及微相模型。將測井解釋物性數(shù)據(jù)作為硬數(shù)據(jù)，在礁灘相儲層三維沉積微相模型的控制下，以地震反演數(shù)據(jù)、物性統(tǒng)計分析成果數(shù)據(jù)為約束，采用相控隨機建模的方法建立三維孔-滲-飽模型；再利用多種資料，動靜結(jié)合，建立氣藏的氣水分布模型。

該方法和流程在元壩礁灘相氣藏精細(xì)建模過程中得到有效應(yīng)用。以雙重概率體為約束，結(jié)合儲集體構(gòu)型分析，采用分級相控建模方法，能夠模擬礁灘相儲層各相帶的空間分布，詳細(xì)表征礁灘體的垂向相序和平面相域接觸關(guān)系以及儲層內(nèi)部結(jié)構(gòu)與非均質(zhì)性特征，更符合真實的地質(zhì)背景和礁灘相儲層沉積模式。

早期認(rèn)為礁灘體橫向大面積發(fā)育，內(nèi)部呈薄層均一狀分布特征；新地質(zhì)認(rèn)識認(rèn)為礁灘體橫向呈孤立橢圓形或條帶狀分布，內(nèi)部微相發(fā)育呈特殊序列及強非均質(zhì)性特征。相較于前期以地震資料為單一的約束條件建立的舊模型，隨著礁灘體儲層構(gòu)型地質(zhì)認(rèn)識的深入，新增以構(gòu)型模式為指導(dǎo)并結(jié)合通過礁灘體沉積模擬結(jié)果得到的地質(zhì)概率體作為約束條件，新模型能夠精細(xì)表征礁灘體內(nèi)部礁基-礁核-礁蓋及灘核-灘緣的物性變化及非均質(zhì)性特征，能夠刻畫礁灘相氣藏內(nèi)一礁或一灘獨立成藏的特殊流體空間分布特征（圖5）。

圖5 元壩氣田長興組過Y204井礁灘型儲層沉積微相和孔隙度新、舊模型對比Fig.5 Comparison between old and new well Y204-tied microfacies and porosity models of reef beach type reservoirs，Changxing Formation，Yuanba gas field

3.3 斷控型儲層

斷控型碳酸鹽巖儲層是指碳酸鹽巖地層中以大型走滑斷裂或次級斷裂為主控因素，疊加不同程度的地表大氣淡水或深部熱液溶蝕作用，形成的沿斷裂分布的儲集體。根據(jù)溶蝕程度的強弱，斷控型儲層又進一步劃分為斷縫儲集體和斷溶體。斷縫體儲集空間以裂縫間隙或破碎角礫間隙為主，少有溶蝕或未有溶蝕發(fā)生，建模的關(guān)鍵在于多尺度裂縫的精細(xì)刻畫；斷溶體的儲集空間以溶蝕孔-洞、溶蝕縫為主，建模的關(guān)鍵在于多尺度孔-洞的刻畫［79-80］。斷控型儲層具有“平面窄條帶、縱向延伸長”的特點，由于鉆遇井及獲取的信息極少，需要充分挖掘多元數(shù)據(jù)信息，尤其借助儲層地質(zhì)知識庫中相關(guān)領(lǐng)域的信息，創(chuàng)建出更加高效、更加準(zhǔn)確的斷控儲集體地質(zhì)建模新技術(shù)。筆者通過露頭、測井、地震等多元信息的綜合，在斷控儲集體地質(zhì)模式指導(dǎo)下，初步建立了以地震刻畫為主的斷控三維地質(zhì)模型，將該初始模型與井資料進行標(biāo)定和修正［81-82］，并與三維地震資料進行一一對應(yīng)，提取大量模型剖面與地震剖面構(gòu)建出大數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本對，通過深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)斷控儲層預(yù)測網(wǎng)絡(luò)的搭建，并遷移應(yīng)用到其他研究區(qū)塊（圖6）。

圖6 深層斷控型儲層地質(zhì)建模技術(shù)流程Fig.6 Technical process of geological modeling for deep fault-controlled reservoirs

上述技術(shù)方法和流程在塔里木盆地順北油田1號、5號斷裂帶得到了應(yīng)用［83］，均取得了較好效果。其中順北1 號帶以溶蝕洞、溶蝕孔為主要儲集空間，體現(xiàn)了強溶蝕的斷溶體特點；順北5號帶南段以溶孔和裂縫帶破碎間隙為主，體現(xiàn)了弱溶蝕的斷縫體特點。兩個應(yīng)用實例均是在各自斷裂帶上取部分?jǐn)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，分別建立了適用于斷溶體和斷縫體的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，將該網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到預(yù)測區(qū)域，可在數(shù)小時內(nèi)完成各類儲集體精細(xì)地質(zhì)模型的建立，比傳統(tǒng)的用地震雕刻進行確定性建模的效率明顯提高；且由于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中加入了更多的井震匹配關(guān)系，因此在儲層預(yù)測準(zhǔn)確度上也得到有效提高。通過測試工區(qū)的盲井檢驗，儲層預(yù)測符合率從89 %提高到91 %。

4 深層-超深層碳酸鹽巖儲層建模技術(shù)未來攻關(guān)方向

深層-超深層碳酸鹽巖油氣領(lǐng)域由于各類資料少、品質(zhì)差、精度低，儲層非均質(zhì)性強，為了實現(xiàn)深層碳酸鹽巖儲層精細(xì)地質(zhì)建模，需要在傳承經(jīng)典的碳酸鹽巖儲層地質(zhì)理論及已有的碳酸鹽巖儲層地質(zhì)、地球物理與地質(zhì)建模技術(shù)的基礎(chǔ)上，持續(xù)開展深層碳酸鹽巖優(yōu)質(zhì)儲層發(fā)育機理與分布規(guī)律研究，不斷加大深層-超深層碳酸鹽巖儲層知識庫構(gòu)建技術(shù)、儲層智能測井評價技術(shù)、儲層地震反演技術(shù)、儲層形成地質(zhì)過程模擬技術(shù)、多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)建模技術(shù)、基于深度學(xué)習(xí)的智能建模技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)的攻關(guān)力度，更廣泛地開展典型地區(qū)的油氣藏精細(xì)描述與建模工作，在應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)問題，不斷迭代升級，為高效勘探開發(fā)部署提供科學(xué)依據(jù)。

本項目針對深層-超深層碳酸鹽巖儲層所形成的建模技術(shù)思路、方法與工作流程在塔里木盆地、四川盆地深層-超深層油氣藏勘探開發(fā)實踐中，初步進行了應(yīng)用，取得了良好的應(yīng)用效果。未來尚需在以下幾個方面持續(xù)開展攻關(guān)。

4.1 儲層地質(zhì)知識庫升級

隨著儲層研究精細(xì)化程度的提高，面對繁雜的知識內(nèi)容和成果數(shù)據(jù)，需要進一步對現(xiàn)有知識體系進行完善，細(xì)化已有知識圖譜，規(guī)范知識庫內(nèi)容，構(gòu)建碳酸鹽巖儲層微知識體系網(wǎng)。知識庫內(nèi)容的建設(shè)是長期過程，需要持續(xù)采集、整合和完善不同類型、不同尺度的露頭、油藏及文獻資料數(shù)據(jù)，擴充儲層地質(zhì)知識庫內(nèi)容?；谥R庫中海量數(shù)據(jù)挖掘出有用的地質(zhì)知識是知識庫建設(shè)的重要環(huán)節(jié)。一方面要從文獻、標(biāo)準(zhǔn)包等資料中，通過信息檢索技術(shù)獲取相關(guān)經(jīng)驗和認(rèn)識，另一方面要結(jié)合大數(shù)據(jù)及人工智能等深度學(xué)習(xí)方法，從野外露頭上提取相關(guān)儲層特征及規(guī)律。構(gòu)建信息技術(shù)與儲層研究相融合的新工作思路和流程，基于知識庫獲取地質(zhì)模式及統(tǒng)計規(guī)律，制作各類儲層建模所需的訓(xùn)練圖像，大幅提高儲層的研究效率和精度，有效降低碳酸鹽巖儲層地質(zhì)模型的不確定性，是未來知識庫應(yīng)用的重要方向。

4.2 基于地質(zhì)過程建模技術(shù)的擴充

碳酸鹽巖儲層形成的地質(zhì)過程既包括沉積過程又包括成巖改造過程，這兩者共同控制了儲層的質(zhì)量及分布。前期對碳酸鹽巖地層沉積過程的模擬研究取得了較為顯著的效果，推動了定量沉積學(xué)的快速發(fā)展。在沉積過程模擬基礎(chǔ)上，進一步探索后期的成巖過程模擬技術(shù)，是地質(zhì)過程模擬研究領(lǐng)域的重要方向。成巖改造模擬技術(shù)需要針對不同的控制因素設(shè)計相應(yīng)的新算法，才會使得模擬過程更符合實際。如果是多種因素聯(lián)合控制，則會進一步增加算法設(shè)計的難度。因此，地質(zhì)過程模擬要與儲層地質(zhì)研究密切結(jié)合，在未來的攻關(guān)過程中相互促進。

4.3 發(fā)展基于人工智能的地球物理解釋、預(yù)測技術(shù)

機器學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于儲層預(yù)測，特別是碳酸鹽巖儲層刻畫，與機器學(xué)習(xí)應(yīng)用在其他領(lǐng)域的情況相比，技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用存在一定的滯后性。研究并篩選出適合于碳酸鹽巖儲層刻畫的人工智能方法非常重要。未來在人工智能的框架下，厘清不同的地震信息對儲層目標(biāo)的響應(yīng)情況，有效地綜合多地震信息，將能夠?qū)崿F(xiàn)對碳酸鹽巖儲層的高精度和高分辨率預(yù)測。基于監(jiān)督式數(shù)據(jù)驅(qū)動的儲層刻畫往往依賴于稀疏的鉆井、測井?dāng)?shù)據(jù)，無法有效利用豐富的三維地震信息。所以需要進一步發(fā)展基于無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及遷移學(xué)習(xí)的儲層刻畫技術(shù)，避免稀疏標(biāo)簽數(shù)據(jù)可能帶來的過擬合問題，提高機器學(xué)習(xí)模型的泛化能力?？紤]地質(zhì)約束、空間約束、物理約束、數(shù)據(jù)特征約束的機器學(xué)習(xí)模型，能夠獲得與地質(zhì)專家的認(rèn)識相吻合、與物理規(guī)律相一致的儲層預(yù)測結(jié)果。

4.4 研發(fā)基于人工智能的建模新方法

雖然基于條件化生成對抗的地質(zhì)建模方法取得了一些進展，但目前的深度學(xué)習(xí)地質(zhì)建模方法仍處于探索階段，尚難以開展工業(yè)化應(yīng)用，缺少樣本是面臨的主要問題之一。有別于測井和地震數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景，油氣藏地質(zhì)建模的應(yīng)用場景是地下的三維地質(zhì)體，目前已有技術(shù)還無法直接獲取實際樣本，需要把地質(zhì)知識定量化，以多種形式參與深度學(xué)習(xí)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和知識混合驅(qū)動智能地質(zhì)建模。另外，借鑒人類學(xué)習(xí)的基本模式，通過文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的混合學(xué)習(xí)，將強化學(xué)習(xí)、符號學(xué)習(xí)與樣本學(xué)習(xí)更深入結(jié)合，開發(fā)出具有持續(xù)學(xué)習(xí)能力的地質(zhì)建模機器，是未來重要的發(fā)展方向。

4.5 創(chuàng)建深層儲層地質(zhì)模型的快速更新技術(shù)

儲層地質(zhì)模型快速更新是指導(dǎo)鉆井精準(zhǔn)鉆達目標(biāo)靶點的關(guān)鍵技術(shù)。采用鉆前多種數(shù)據(jù)綜合分析所建立的初始地質(zhì)模型，受地震速度難以準(zhǔn)確確定等因素制約，隨著地層埋深的增加，地震成像的準(zhǔn)確性和儲層預(yù)測的精度都會降低，地質(zhì)模型也必然存在較大的不確定性。鉆井過程中的隨鉆信息為地質(zhì)模型的快速更新提供了寶貴資料，目前地球物理方面已實現(xiàn)了隨鉆速度模型的實時更新以及地震成像的實時更新。如何利用實時更新的地震成像數(shù)據(jù)對相應(yīng)區(qū)域的地質(zhì)模型進行快速更新，需要研發(fā)效率更高、整合信息能力更強的地質(zhì)建模新技術(shù)。借助于深層網(wǎng)絡(luò)的信息融合能力，充分挖掘地球物理信息與地質(zhì)模型信息之間的邏輯關(guān)系，讓機器學(xué)習(xí)更加智能化，是實現(xiàn)鉆探目標(biāo)模型快速更新的一個重要攻關(guān)方向。

致謝：本文得到了中國科學(xué)院A 類戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項“智能導(dǎo)鉆技術(shù)裝備體系與相關(guān)理論研究”項目1“深層油氣形成與分布預(yù)測”02 課題“深層油氣優(yōu)質(zhì)儲層發(fā)育與分布”（編號：XDA14010200）與中國石化科技部項目“油氣藏地質(zhì)建模關(guān)鍵技術(shù)及軟件平臺研發(fā)”（編號：P21038）聯(lián)合資助，項目組成員分別參與了相關(guān)研究工作并作出了實質(zhì)性的貢獻。研究過程中，朱日祥院士、金之鈞院士、底青云院士和項目咨詢、跟蹤專家組給予了悉心指導(dǎo)和幫助，中國石化西北油氣分公司、西南油氣分公司、勘探分公司等單位提供了寶貴資料，在此一并表示誠摯的謝意！