高濟(jì)稷,白國平,秦養(yǎng)珍,周志龍
(1.中國石油大學(xué) 油氣資源與探測國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 102249;2.中國石油大學(xué) 盆地與油藏研究中心,北京 102249)
美國地質(zhì)調(diào)查局(USGS)對全球常規(guī)油氣資源進(jìn)行過多次評價(jià),最近一次的評價(jià)結(jié)果發(fā)表于2000年[1]。在該研究中,USGS采用了一套有效的資源評價(jià)方法,其中對評價(jià)單元的待發(fā)現(xiàn)可采資源量的計(jì)算采用了概率相乘,即蒙特卡洛模擬法[2-4]。這一方法的引進(jìn),使得資源評價(jià)的結(jié)果體現(xiàn)為一個(gè)概率分布,而不是單個(gè)的估值,這就大大提高了評價(jià)結(jié)果的可信度與實(shí)用性。該方法的科學(xué)性和系統(tǒng)性得到了美國石油地質(zhì)家協(xié)會(AAPG)等獨(dú)立機(jī)構(gòu)的認(rèn)可[5]。本文將這一方法應(yīng)用于中東地區(qū)馬里卜—夏布瓦盆地的資源評價(jià)中,取得了良好的效果。
蒙特卡洛模擬法被廣泛應(yīng)用于數(shù)值仿真、最優(yōu)化研究以及風(fēng)險(xiǎn)決策等諸多領(lǐng)域。將其應(yīng)用于油氣資源評價(jià),就是通過對評價(jià)單元內(nèi)待發(fā)現(xiàn)油氣田個(gè)數(shù)與待發(fā)現(xiàn)油氣田規(guī)模這2個(gè)變量分別建立概率密度分布模型,經(jīng)蒙特卡洛模擬,獲得對評價(jià)單元內(nèi)待發(fā)現(xiàn)可采資源量的估值,其原理如圖1所示。作為一種資源評價(jià)方法,蒙特卡洛模擬法屬于統(tǒng)計(jì)法,具有相關(guān)的數(shù)學(xué)模型所涉及的參數(shù)少、資料數(shù)據(jù)來源可靠、估算結(jié)果可信度高等優(yōu)點(diǎn)[6]。
圖1 蒙特卡洛模擬法的原理示意
馬里卜—夏布瓦(Marib-Shabwa)盆地位于也門中部,其周圍被斷裂系統(tǒng)限定,以裂谷構(gòu)造為主,構(gòu)造走向多為北西向。該盆地可以劃分出3個(gè)次級構(gòu)造;西北部的馬里卜(Marib)次盆、中部的夏布瓦(Shabwa)次盆和東南部的哈杰爾(Hajar)次盆(圖2)。馬里卜—夏布瓦盆地可以劃分為3個(gè)不同的演化階段;奧陶紀(jì)—中侏羅世裂前、晚侏羅世—白堊紀(jì)初同裂谷期和白堊紀(jì)—上新世裂后坳陷演化階段。
該盆地發(fā)育2套主要烴源巖,一套是鹽下生油巖層,包括上侏羅統(tǒng)的Madbi組、Meem組和Lam組,這套生油巖形成于不斷變淺的淺海環(huán)境中,其成熟度較高。另一套是鹽上生油巖層,包括上侏羅統(tǒng)—下白堊統(tǒng)的Nayfa組和Saar組,這套生油巖形成于潮間、潟湖和淺海環(huán)境,成熟度較低。
圖2 也門馬里卜—夏布瓦盆地位置及構(gòu)造分區(qū)
馬里卜—夏布瓦盆地的主要儲集層分布于上侏羅統(tǒng)和上侏羅統(tǒng)—下白堊統(tǒng)層系中,已發(fā)現(xiàn)油氣的儲量幾乎全部處于侏羅系。鹽下層系包括眾多儲集層,如Shuqra,Madbi,Lam組和Alif段。鹽上層系內(nèi)只有一套儲集層,即Nayfa組Ⅳ層,而且該儲集層也僅分布于夏布瓦次盆內(nèi)。油氣區(qū)內(nèi)的蓋層既有區(qū)域性的,也有局部的,主要蓋層分別分布于Shuqra組、Madbi組、Sab′atayn組、Safer組、Saar組、Nayfa組和Qishn組中。2套主力生油巖自晚始新世開始排烴,油氣以垂向運(yùn)移為主,未發(fā)現(xiàn)明顯的水平運(yùn)移證據(jù)。
馬里卜—夏布瓦盆地是也門油氣最富集的地區(qū),油氣勘探始于20世紀(jì)80年代,截至2007年7月共鉆探井317口,發(fā)現(xiàn)油氣田54個(gè),探明和控制石油儲量2.5×108t,天然氣儲量4 000×108m3,合計(jì)為5.7×108t油當(dāng)量。
區(qū)域上油氣主要分布于馬里卜次盆,其次是夏布瓦次盆,分布于哈杰爾次盆的油氣儲量僅占油氣總儲量的0.6%。層系上,油氣分布高度不均一,同裂谷期沉積的中提塘階Sab′atayn組的Alif段是最重要的儲集層,其油氣儲量占盆地油氣總儲量的92.4%(圖3),其蓋層為同裂谷期沉積的蒸發(fā)巖。所以,同裂谷系成藏組合擁有盆地已發(fā)現(xiàn)油氣儲量的絕大部分。
通過對盆地構(gòu)造演化歷史與沉積格架的分析,我們認(rèn)為源蓋條件是該盆地油氣分布的主要控制因素。USGS(2000)的資源評價(jià)將該盆地與鄰近的錫爾—賽云盆地合在一起作為一個(gè)評價(jià)單元進(jìn)行了評價(jià),本研究擬將馬里卜—夏布瓦盆地單獨(dú)作為一個(gè)評價(jià)單元進(jìn)行資源評價(jià)。
圖3 也門馬里卜—夏布瓦盆地油氣儲量層系分布特征
參考USGS(2000)報(bào)告中提供的方法,結(jié)合對研究區(qū)勘探發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的整理分析,取得資源評價(jià)輸入?yún)?shù)兩組、共6個(gè)。待發(fā)現(xiàn)油氣田個(gè)數(shù)的最小值為41,眾數(shù)為46,最大值為56;待發(fā)現(xiàn)油氣田規(guī)模的最小值為1,中值為10,最大值為200,單位是百萬噸油當(dāng)量。
待發(fā)現(xiàn)油氣田個(gè)數(shù)的概率分布由其最小值、眾數(shù)、最大值3個(gè)參數(shù)限定,概率分布模型選用三角分布;類似的,待發(fā)現(xiàn)油氣田規(guī)模的概率分布由其最小值、中值、最大值3個(gè)參數(shù)限定,概率分布模型選用對數(shù)正態(tài)分布。
輸入?yún)?shù)后,運(yùn)行蒙特卡洛模擬。在程序的每一次運(yùn)行中,執(zhí)行以下步驟;1)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù),并據(jù)此在待發(fā)現(xiàn)油氣田個(gè)數(shù)的取值范圍(大于等于41,小于等于56)內(nèi)取得一個(gè)值,經(jīng)四舍五入后得到最接近的整數(shù),記為n;2)產(chǎn)生n個(gè)隨機(jī)數(shù),對應(yīng)的在待發(fā)現(xiàn)油氣田規(guī)模的取值范圍(大于等于1,小于等于200)內(nèi)取得n個(gè)值,記為S1,S2,S3…Sn;3)將上面得到的n個(gè)油氣田規(guī)模相加,即得到這一次運(yùn)行的結(jié)果,記為Ss,且Ss=S1+S2+S3+…+Sn,也就是對待發(fā)現(xiàn)可采資源量的一個(gè)估值[7]。
而將這樣的過程運(yùn)行50 000次,就可以得到預(yù)測的待發(fā)現(xiàn)資源量的頻率直方圖。概率論中的大數(shù)定理指出,當(dāng)表征隨機(jī)事件的試驗(yàn)重復(fù)次數(shù)足夠多時(shí),事件發(fā)生的頻率依概率收斂于事件的概率。即可以用獲得的頻率直方圖近似表示概率密度分布。于是,通過蒙特卡洛模擬,就獲得了待發(fā)現(xiàn)可采資源量估值的概率密度分布[8]。蒙特卡洛模擬的結(jié)果如圖4。
圖4 蒙特卡洛模擬結(jié)果
項(xiàng)目待發(fā)現(xiàn)資源量(油當(dāng)量 )/106 t本次研究USGSF9575199F50100510F5133935平均值102532
取逆累計(jì)概率為5%,50%,95%三個(gè)分位點(diǎn)的值,以及均值,就獲得了符合USGS統(tǒng)一格式的資源評價(jià)結(jié)果,整理在表1中。結(jié)果表明,馬里卜—夏布瓦盆地的待發(fā)現(xiàn)可采資源量的平均值為1.02×108t油當(dāng)量。
USGS(2000)的全球油氣資源評價(jià)項(xiàng)目也對研究區(qū)的資源潛力狀況進(jìn)行了評估[9],通過對比分析發(fā)現(xiàn),其結(jié)果與本次研究存在不小的差別。
造成這一差別的主要原因是兩次研究所用資料不同。USGS的資料截至1995年底,而本研究采用的是2009年中更新的資料。這就意味著,本研究更好地反映了自1996年以來十余年間,馬里卜—夏布瓦盆地的勘探發(fā)現(xiàn)狀況與趨勢。因而更符合現(xiàn)實(shí)情況,具有更好的可信度。
根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),馬里卜—夏布瓦盆地1996—2008年間的新增儲量為4 170×104t油當(dāng)量,占本研究預(yù)測待發(fā)現(xiàn)可采資源量(以平均值計(jì))的41.1%,而僅為USGS預(yù)測值(以平均值計(jì))的7.8%。結(jié)合馬里卜—夏布瓦盆地的歷史勘探發(fā)現(xiàn)趨勢(圖5),我們認(rèn)為USGS的評價(jià)結(jié)果很可能是過于樂觀了,而本研究的評價(jià)結(jié)果與近年來的勘探發(fā)現(xiàn)趨勢吻合得較好。
圖5 也門馬里卜—夏布瓦盆地的歷年新增儲量
1)評價(jià)結(jié)果顯示,經(jīng)過近30年的勘探,馬里卜—夏布瓦盆地的同裂谷系成藏組合已接近成熟,今后的發(fā)現(xiàn)預(yù)計(jì)以中小型油氣田為主,待發(fā)現(xiàn)可采資源量初步估算為1.02×108t油當(dāng)量。
2)結(jié)合勘探發(fā)現(xiàn)趨勢分析,基底裂縫型成藏組合可能具有較大的勘探潛力,有望成為未來的勘探熱點(diǎn),進(jìn)而成為盆地中新的增長點(diǎn)。
3)馬里卜—夏布瓦盆地作為也門境內(nèi)油氣資源最豐富的地區(qū),加之中國油公司近年來的努力開拓,在未來這里仍將是中國的一個(gè)海外油氣基地。
參考文獻(xiàn):
[1]USGS.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000;Description and results by World Energy Assessment Team [DB].USGS Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROM set,2000.
[2]SCHMOKER J W, KLETT T R.U.S.Geological Survey assessment model for undiscovered conventional oil, gas, and NGL resources:The seventh approximation[CD]//U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment Team, eds.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000: Geological Survey Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROMs, 2000.
[3]CHARPENTIER R R, KLETT T R.Monte Carlo simulation model[CD]//U.S.Geological Survey Assessment Methodology Team, eds.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000: U.S.Geological Survey Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROMs, 2000.
[4]METROPOLIS N, ULAM S.The Monte Carlo Method[J].Journal of the American Statistical Association, 1949,44 (247): 335-341.
[5]JOEY MECHELLE DAWES.EC Approves Project Methodology[J].AAPG Explorer, 1999 May Issue.
[6]周總瑛, 白森舒, 何宏.成因法與統(tǒng)計(jì)法油氣資源評價(jià)對比分析[J].石油實(shí)驗(yàn)地質(zhì),2005,27(1): 67-73.
[7]KLETT T R, CHARPENTIER R R, SCHMOKER J W.Assessment operational procedures[CD]// U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment Team, eds.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000: U.S.Geological Survey Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROMs, 2000.
[8]AHLBRANDT T S, CARPENTIER R R, KLETT T R.et al.Global Resources Estimates from Total Petroleum Systems ,AAPG Memoir 86 [M].Tulsa: AAPG, 2005:1-323.
[9]AHLBRANDT THOMAS S.Chapter Introduction[CD]//U.S.Geological Survey Assessment Methodology Team, eds.U.S.Geological Survey World Petroleum Assessment 2000: U.S.Geological Survey Digital Data Series DDS-60, 4 CD-ROMs, 2000.