相控建模在蘇14加密區(qū)山1—盒8段中的應(yīng)用

陳菁萍 謝慶賓

(1.中國石化西北油田分公司勘探開發(fā)研究院，烏魯木齊 830011;2.中國石油大學(xué)(北京)油氣資源與探測國家重點實驗室，北京 102249)

1 地質(zhì)概況

蘇里格氣田位于長慶靖邊氣田西側(cè)蘇里格廟地區(qū)，區(qū)域構(gòu)造屬于鄂爾多斯盆地陜北斜坡北部中帶，行政區(qū)劃屬于內(nèi)蒙古自治區(qū)烏審旗和鄂托克旗所轄，勘探面積約20 000 km2(圖1)。蘇14區(qū)位于氣田中區(qū)南部，是該氣田重點開發(fā)的試驗區(qū)塊。

圖1 蘇里格氣田地理與構(gòu)造位置圖

蘇里格氣田屬于低孔、低滲、低豐度的大型巖性圈閉氣藏，儲層具有埋藏深、厚度薄、夾層發(fā)育、橫向變化快、縱向連通性差、氣層厚度與儲層厚度不成比例關(guān)系等特點。主力含氣層上古生界二疊系下石盒子組的盒8段及山西組的山1段由多個單砂體橫向復(fù)合疊置而成，屬于河流相沉積。經(jīng)過前期基礎(chǔ)地質(zhì)研究［1］認(rèn)為盒8上2段和盒8下段為辮狀河沉積，盒8上1段和山1段為曲流河沉積。

蘇里格氣田儲層非均質(zhì)性嚴(yán)重，砂體疊置模式復(fù)雜，由沉積環(huán)境導(dǎo)致形成的單砂體在層段上的分布變化較大。對于這類河道砂體沉積模式，國內(nèi)外已有一些較成功的研究思路，砂巖氣藏儲層隨機建模技術(shù)也都比較成熟［2］。為有效描述蘇14加密區(qū)山1—盒8段的儲層分布，在此采用相控建模技術(shù)建立該試驗區(qū)精細(xì)的三維地質(zhì)模型。

2 相控儲層建模技術(shù)

儲層建模是對井間儲層進行多學(xué)科綜合一體化、定量化及可視化預(yù)測的一種手段，它可以直觀地描述儲層的空間幾何形態(tài)及物性含油性等特征，其方法大體可分為確定性建模和隨機性建模兩大類［3-4］。儲層隨機建模技術(shù)能較好地解決儲層空間展布和連通的復(fù)雜性［5］。

相控建模技術(shù)已成為儲層隨機建模中的一種新興技術(shù)與方法，其原理是依據(jù)沉積相在時域、空域的展布特征約束儲層屬性的隨機模擬［6］，即在沉積微相模型的控制下建立儲層屬性參數(shù)(孔隙度、滲透率、含油/氣飽和度)模型。同一沉積微相或巖相具有相近的巖石物理性質(zhì)，在相同的微相內(nèi)建立巖石物性參數(shù)分布模型能夠大幅提高預(yù)測精度［7］。本次研究以儲層沉積學(xué)為理論依據(jù)，以單井分層和測井?dāng)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在沉積微相劃分的基礎(chǔ)上，采用相控約束的方法建立蘇14加密試驗區(qū)山1—盒8段各小層沉積微相模型和物性參數(shù)模型。

3 地層對比及沉積微相研究

在高分辨率層序地層學(xué)的理論指導(dǎo)下，以鉆井、測井、錄井及取芯資料為基礎(chǔ)，結(jié)合研究區(qū)地層發(fā)育狀況和巖性韻律特點，進行蘇14加密區(qū)山1—盒8段地層細(xì)分及沉積相劃分(表1)。

在單井地層細(xì)分的基礎(chǔ)上進行加密區(qū)地層對比時，先確定標(biāo)準(zhǔn)層及輔助標(biāo)準(zhǔn)層，再通過建立標(biāo)準(zhǔn)剖面進行旋回對比和分級控制，完成點—線—面的對比。通常，利用標(biāo)準(zhǔn)層對比油層組、氣層組，沉積旋回對比砂組，巖性、厚度對比單油層、氣層。研究區(qū)存在河流相沉積的弱侵蝕作用，因此在地層對比中采用界面與界面、巖石與巖石的對比原則。依據(jù)基準(zhǔn)面旋回對比原則和方法，建立等時地層格架，并進行旋回對比。在地層對比的基礎(chǔ)上，以河流相沉積模式為指導(dǎo)，遵循剖面相與平面相一致、河道切割和疊置模式符合河流相切割模式的原則，應(yīng)用單井相劃分成果進行沉積微相的剖面組合研究(圖2)。

表1 蘇14加密區(qū)山1—盒8段地層細(xì)分表

經(jīng)統(tǒng)計，蘇14加密區(qū)的曲流河河道寬度為380～1 370 m，邊灘寬340～650 m，邊灘長580～1 800 m，邊灘寬深比為50～195，邊灘長寬比為1.5～3.5。辮狀河心灘的寬度為 280 ～970 m，長560～1 500 m，寬深比為35～200，長寬比為1.0～4.4。此統(tǒng)計數(shù)據(jù)在進行沉積微相模擬時作為建模依據(jù)。

圖2 蘇14加密區(qū)蘇14-18-32井—蘇14-18-39井沉積微相剖面圖(東西向)

4 三維地質(zhì)模型的建立

4.1 建模思路及網(wǎng)格選取

根據(jù)蘇14加密區(qū)的具體情況，利用Petrel軟件，運用確定性建模與隨機建模綜合的方法，采用“相控建模”的思路，進行儲層參數(shù)隨機模擬?？傮w思路如下:

(1)整理建模中所需的基礎(chǔ)地質(zhì)資料，包括細(xì)分小層數(shù)據(jù)、沉積微相展布圖、測井原始資料及解釋成果等;

(2)結(jié)合研究區(qū)實際地質(zhì)情況，以井點為條件數(shù)據(jù)，在小層對比成果上建立起地層格架模型、構(gòu)造模型;

(3)在沉積微相研究成果及單井砂體解釋的基礎(chǔ)上，采用指示模擬的方法建立起沉積微相和巖相模型;

(4)在沉積微相及巖相模型的控制下，采用序貫高斯模擬的方法建立孔隙度、滲透率、含氣飽和度的三維球狀模型。

建模第一步，首先進行建模區(qū)和網(wǎng)格參數(shù)選取，具體數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 蘇14加密區(qū)建模相關(guān)參數(shù)統(tǒng)計表

4.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與分析

完成各種數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)其規(guī)律并用于模型約束，是隨機建模的最大優(yōu)點。隨機模擬成功的關(guān)鍵就在于正確地統(tǒng)計特征參數(shù)，其數(shù)值很大程度上決定著模擬實現(xiàn)是否符合客觀地質(zhì)實際。建模前首先對蘇14加密區(qū)29口井的井頭數(shù)據(jù)、井斜數(shù)據(jù)、測井曲線、分層數(shù)據(jù)進行整理與轉(zhuǎn)換，使得其文件格式能夠被建模軟件接受，然后將數(shù)據(jù)加載到軟件中進行檢查。

蘇14加密區(qū)儲層參數(shù)優(yōu)勢分析如圖3所示:孔隙度分布于0.2% ～22.0%，其優(yōu)勢范圍為4.0% ～9.0%，特征峰值為6.0%，表現(xiàn)為低孔特征;滲透率分布于0.02 ×10-3～5.17 ×10-3μm2，優(yōu)勢范圍為0.15×10-3～1.00 ×10-3μm2，峰值出現(xiàn)在 0.40 ×10-3μm2處，表現(xiàn)為低滲特征;含氣飽和度集中于18%～70%，峰值為35%;泥質(zhì)含量優(yōu)勢范圍為50% ～70%。

圖3 研究區(qū)儲層參數(shù)優(yōu)勢分析圖

4.3 三維構(gòu)造建模

由于軟件預(yù)測插值會在局部造成構(gòu)造異常，因此建模時需要人機結(jié)合，在計算機模擬的三維構(gòu)造模型的基礎(chǔ)上進行調(diào)整，使模型符合現(xiàn)有的地質(zhì)理論。建模時，依據(jù)高分辨率層序地層學(xué)劃分的各層數(shù)據(jù)為層位數(shù)據(jù)，通過井斜校正，按不同小層的鉆井深度，以一定的網(wǎng)格間距進行網(wǎng)格化，然后用Petrel軟件的structure modeling流程模擬研究區(qū)14個小層的15個層面的起伏形態(tài)，建立起加密區(qū)三維立體構(gòu)造模型(圖4)。研究區(qū)斷層不發(fā)育，因此所建立的構(gòu)造模型與地層格架模型相當(dāng)。構(gòu)造模型反映了目前目的層段的分布形態(tài)，即原始沉積地層經(jīng)過構(gòu)造變動后的狀態(tài)。

4.4 沉積微相建模

以構(gòu)造模型為基礎(chǔ)，在沉積相模式的指導(dǎo)下，應(yīng)用單井資料(單井相剖面或參數(shù))進行井間三維預(yù)測(模擬或插值)，獲取儲層內(nèi)部不同相類型的三維分布狀態(tài)，從而為儲層參數(shù)建模奠定基礎(chǔ)。隨機建模方法中用于離散變量(相、流動單元等)建模的方法主要有標(biāo)點過程、截斷高斯模擬和指示模擬等［8-10］。研究區(qū)河流砂體分布較廣，相帶廣闊，分異完善，砂體展布模式清楚且相對簡單。應(yīng)用序貫指示模擬的方法，對工區(qū)目的層段的14個小層實現(xiàn)三維沉積微相建模(圖5)，其中盒8上2段和盒8下段辮狀河沉積微相包括心灘、河床滯留和泛濫平原沉積;盒8上1段和山1段曲流河沉積微相包括河床滯留沉積、邊灘、泛濫平原和廢棄河道沉積。

圖4 蘇14加密區(qū)三維構(gòu)造模型

圖5 蘇14加密區(qū)三維沉積微相模型

4.5 巖相建模

巖相模型是由許多單砂體鑲嵌組合而成的儲層砂體三維空間展布模型。在油田開發(fā)中后期建立儲層砂體模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對砂體的定量描述與合理粗化，展示其物性特征和原始結(jié)構(gòu)變化的非均質(zhì)面貌，從而指導(dǎo)油田開發(fā)調(diào)整。

根據(jù)地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)基本原理，將加密區(qū)中GR值大于75的巖相定義為泥巖，小于75的巖相定義為砂巖，然后在每口單井上進行砂體識別和人工干預(yù)，再分別對各小層的砂巖和泥巖變差函數(shù)進行分析。采用序貫指示模擬的方法，將各小層的沉積微相平面圖作為趨勢約束，建立工區(qū)三維巖相球狀模型，直觀地表征研究區(qū)砂體在三維空間的展布(圖6)。

4.6 相控儲層屬性模型

建模時采用算法穩(wěn)健的序貫高斯模擬方法。為使模擬參數(shù)有正態(tài)分布特征，首先對各小層的孔隙度、滲透率、含氣飽和度等參數(shù)進行正態(tài)變換，轉(zhuǎn)換為高斯分布;再通過變差函數(shù)獲取變換后隨機變量的條件概率分布函數(shù)，并從中提取分位數(shù)，得到正態(tài)模擬結(jié)果;最后將模擬結(jié)果進行反變換，得到隨機變量的模擬實現(xiàn)。

變程大小不但能反映區(qū)域化變量在某一方向上的變化程度，而且還能大體上反映出區(qū)域化變量的載體(如儲層砂體)在這個方向上的平均尺度;因此可以利用它來反映儲層參數(shù)的影響范圍，從而預(yù)測砂體的大小及分布規(guī)律。對各小層物性參數(shù)進行變換后，開始對其做變差函數(shù)曲線擬合，找出合適的變程值。在Petrel軟件中通過數(shù)據(jù)分析模塊，針對每個小層不同的屬性參數(shù)，調(diào)節(jié)其在該小層上不同方向上的帶寬、搜索半徑、搜索角度，以及選取不同數(shù)量的樣本點，找到最佳的變差函數(shù)曲線，得到對應(yīng)的主變程、次變程、垂直變程及方位角。

圖6 蘇14加密區(qū)三維巖相模型

模擬時，首先要對孔隙度和滲透率在不同微相中的空間結(jié)構(gòu)進行分析，即進行變差分析(表3)。

在進行孔隙度和含氣飽和度等儲層參數(shù)建模時，以相控建模為主要思路，采用序貫高斯模擬的方法;而建立滲透率模型時，由于滲透率各向異性較強，序貫高斯方法不足以反映其復(fù)雜的各向異性，故采用協(xié)同孔隙度約束的序貫高斯同位協(xié)同模擬方法進行模擬。最后得到蘇14加密區(qū)的儲層屬性模型如圖7所示。

表3 蘇14加密區(qū)孔隙度和滲透率變差分析

圖7 蘇14加密區(qū)儲層屬性模型柵狀圖

通過各屬性模型的分析，可知孔隙度在10%以上的儲層為最優(yōu)儲層，孔隙度為5% ～10%的儲層次之，孔隙度低于5%的儲層常常為無效儲層，而滲透率大于0.1×10-3μm2的儲層為有利儲層發(fā)育帶。沉積微相中辮狀河心灘和曲流河邊灘孔、滲較好，含氣飽和度對應(yīng)也高，為有利沉積微相。

5 結(jié)語

研究區(qū)盒8上段和山1段為曲流河沉積，盒8下段為辮狀河沉積，河流自北向南延伸，主要發(fā)育的沉積微相有河道滯留沉積、曲流河邊灘沉積及辮狀河心灘沉積等。結(jié)合研究區(qū)的實際地質(zhì)情況及研究目的，以井點為條件數(shù)據(jù)，在小層對比成果上建立起地層格架模型、構(gòu)造模型。在沉積微相研究成果及單井砂體解釋的基礎(chǔ)上，采用序貫指示模擬的方法，通過變差函數(shù)的調(diào)節(jié)，在沉積微相趨勢控制和人工干預(yù)下建立沉積微相和巖相模型。

在沉積微相及巖相模型的控制下，采用序貫高斯模擬的方法建立孔隙度、含氣飽和度的三維球狀模型，滲透率模型則采用相控協(xié)同孔隙度約束的序貫高斯同位協(xié)同模擬方法模擬。通過屬性模型分析，孔隙度達(dá)10%以上的儲層為最好的儲層，孔隙度為5% ～10%的儲層次之，孔隙度低于5%的儲層通常為無效儲層，而滲透率大于0.1×10-3μm2的儲層為有利儲層發(fā)育帶。沉積微相中，辮狀河心灘和曲流河邊灘孔滲較好，含氣飽和度也高，為有利沉積微相。

［1］謝慶賓，孫建，陳菁萍.蘇里格大氣田多成因河道砂體的分布模式研究［J］.地學(xué)前緣，2013(2):40-51.

［2］韓新剛，陳軍斌，王東旭.蘇里格氣田地質(zhì)隨機建模研究［J］.西安石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2004，19(3):10-16.

［3］吳勝和，熊琦華.油氣儲層地質(zhì)學(xué)［M］.第1版.北京:石油工業(yè)出版社，1998:156-157，199-215.

［4］吳勝和，金振奎，黃滄鈿，等.儲層建模［M］.北京:石油工業(yè)出版社，1999:63-94.

［5］裘亦南.儲層地質(zhì)建模十年［J］.石油學(xué)報，2000，21(4):45-48.

［6］陳建陽，于興河，張志杰，等.儲層地質(zhì)建模在油藏描述中的應(yīng)用［J］.大慶石油地質(zhì)與開發(fā)，2005，24(3):17-19.

［7］呂曉光，王德發(fā)，姜洪福，等.儲層地質(zhì)模型及隨機建模技術(shù)［J］.大慶石油地質(zhì)與開發(fā)，2000，19(1):10-13.

［8］Wagoner Van，Mitchum J C，Campion R M，et al.Siliciclastic Sequence Stratigraphy in WellLogs，Cores and Outcrops［G］.AAPG Methods in Exploration Series，1990:7-55.

［9］Serra O，Sulpice L.Sedimentological Analysis of Sand Shale Series from Well Logs［C］//SPWLA 16th Ann.Symp.Trans.1975:1-23.

［10］Rey J，Hidalgo M C.Siliciclastic Sedimentation and Sequence Stratigraphic Evolution on a Storm-dominated Shelf:the Lower Ordovician of the CentralIberian Zone［J］.Sedimentary Geology，2004，164:89-104.