多屬性分析技術在低滲儲層預測中的應用

孫曉暉，方小宇，葉 青，彭文豐，孔令輝

（中海石油（中國）有限公司湛江分公司研究院，廣東湛江 524057）

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多屬性分析技術在低滲儲層預測中的應用

孫曉暉，方小宇，葉 青，彭文豐，孔令輝

（中海石油（中國）有限公司湛江分公司研究院，廣東湛江 524057）

摘 要：針對文昌A油田珠江組一段三油組儲層物性差、地震縱向追蹤精度低的特點，利用地震屬性提取、聚類分析技術，優(yōu)選與儲層參數(shù)相關性較高的地震屬性進行砂體平面刻畫。分析結果表明均方根振幅、最小振幅等地震屬性與儲層厚度、儲層孔隙度等儲層參數(shù)有很好的相關性，通過參數(shù)相關關系進行沉積微相精細刻畫，對低滲油藏開發(fā)調(diào)整與挖潛具有重要指導意義。

關鍵詞：屬性提?。粚傩跃垲?；儲層預測；低滲

E-mail：sunxh1@cnooc.com.cn。

融合多種地震屬性的儲層預測技術，即通過從三維地震數(shù)據(jù)體中提取多種屬性，選擇與儲層巖性或含油性對應關系較好的地震屬性進行儲層預測，這種方法常用于油田井網(wǎng)稀疏區(qū)域[1]。本文以珠江口盆地文昌A油田第三系下中新統(tǒng)珠江組一段三油組低滲儲層研究為例，在綜合巖心、測井、地震分析的基礎上，運用多種地震屬性進行井間儲層預測及沉積微相研究。文昌A油田位于珠江口盆地西部珠三拗陷，拗陷內(nèi)地層從下至上分別為： 古新統(tǒng)神狐組、始新統(tǒng)文昌組、下漸新統(tǒng)恩平組、上漸新統(tǒng)珠海組、下中新統(tǒng)珠江組、中中新統(tǒng)韓江組、上中新統(tǒng)粵海組[2]。文昌A油田下中新統(tǒng)珠江組一段三油組頂面埋深1 100 ~1 200 m，儲層厚度10 ~30 m（平均17.1 m），儲層巖性為泥質(zhì)粉砂巖~粉砂質(zhì)泥巖，泥質(zhì)含量高，發(fā)育濱淺海過渡相濱外砂壩沉積，平面、層內(nèi)非均質(zhì)性較弱，井間滲透率分布在9.23×10-3～87×10-3μm2，砂體平均滲透率49.2×10-3μm2，為典型海上低滲儲層。由于儲層厚度薄、砂體之間的疊置關系復雜，地震上區(qū)分砂體大小、相邊界劃分比較困難，而儲層中隔夾層的空間分布， 砂體之間的連續(xù)性以及油藏規(guī)模都受制于沉積相， 特別是沉積微相的控制[3]。目前該油組僅一口井開發(fā)，是挖潛調(diào)整的重要靶區(qū)。

1 地震多屬性分析技術

鑒于研究區(qū)塊的開發(fā)現(xiàn)狀，僅利用單井信息和地震剖面砂體追蹤研究沉積微相平面展布規(guī)律精度較低，同時也達不到開發(fā)調(diào)整的要求，因此嘗試地震屬性融合技術進行儲層預測，研究流程如圖1。

1.1 地震屬性提取

在儲層界面精細解釋的基礎上，沿層提取多種地震屬性。以GeoFrame 研究平臺為例，在SATK屬性提取模塊可以提取多達85 種以上的地震屬性。按照地球物理屬性類型歸納起來，都可以歸到振幅、頻率和相位三種類型。

1.2 地震屬性優(yōu)化

任何一種地震屬性參數(shù)均不可能反映全部地層信息，在運用單屬性進行儲集空間預測時，都會存在不同程度的多解性[4]，因此地震屬性提取后，對提取的眾多地震屬性進行優(yōu)選并對屬性地質(zhì)含義進行標定才是屬性分析的關鍵。在提取并初選地震屬性參數(shù)后，重要的是建立地震屬性參數(shù)與巖性、物性之間的聯(lián)系[5]。對于優(yōu)選地震屬性來說，利用經(jīng)驗或數(shù)學方法，優(yōu)選出對所求解問題最敏感的、屬性個數(shù)最少的地震屬性或地震屬性組合，以提高儲層地震預測精度，改善與地震屬性有關的處理及解釋效果，這些是地震屬性優(yōu)化的核心內(nèi)容[6]。

通過多種方法將多種地震屬性的非線性組合特征聚類成指定的地震相類別。以圖示化的地震屬性四維立體交會和N維平行交會工具，直觀、清楚地表示了地震屬性的非線性組合在聚類空間上的分離度。在交會圖上，一方面可以確定各種地震屬性之間的相關關系，另一方面通過與平面圖、剖面圖之間的交互分析，研究地震屬性平面展布特點與宏觀地質(zhì)背景之間的關聯(lián)性，從而確定哪些屬性能夠反映地質(zhì)規(guī)律。

1.3 地震屬性與儲層參數(shù)相關性分析

如何利用地震屬性進行沉積相砂體展布預測一直是個難點，地震屬性能否定性甚至定量約束地質(zhì)屬性？利用GeoFrame平臺中的LPM模塊可以進行研究嘗試。以優(yōu)化的地震屬性為基礎，在密集的地震數(shù)據(jù)指導下，通過稀疏井點處建立地震屬性與儲層參數(shù)之間的關系，對井間油藏特性進行預測[7]。在油田開發(fā)挖潛階段，井資料相對勘探階段更為豐富，通過統(tǒng)計各探井、開發(fā)井的砂體凈厚、毛厚、凈毛比、物性等儲層參數(shù)數(shù)據(jù)與地震體屬性數(shù)據(jù)進行對比，尋找一種或多種儲層參數(shù)與地震屬性相關性，進而利用地震屬性與井點數(shù)據(jù)進行地質(zhì)屬性的重構（如砂體毛厚度圖、物性圖等），經(jīng)過計算井點處殘差分析產(chǎn)生殘差網(wǎng)格數(shù)據(jù)，并利用殘差網(wǎng)格數(shù)據(jù)校正轉(zhuǎn)化的地質(zhì)屬性網(wǎng)格，最后顯示井點與生成的地質(zhì)屬性網(wǎng)格可能存在的誤差，作為評價結果可行度的指標，多手段進行沉積微相分析和砂體展布預測。

圖1 地震屬性分析進行儲層預測流程圖

2 文昌A油田低滲儲層預測研究

通過對該油田目的層11口已鉆遇井測井、錄井、取心資料進行分析，建立單井相和聯(lián)井相剖面，認為優(yōu)勢相帶為濱外砂壩。在平面沉積微相研究和儲層預測過程中運用屬性分析技術，力求真實客觀地呈現(xiàn)砂體展布規(guī)律。

根據(jù)工區(qū)資料品質(zhì)及適用程度，在下中新統(tǒng)珠江組提取了振幅、頻率類屬性多種（目的層標定為負相位，振幅屬性時窗上下各5 ms），通過GeoFrame 平臺SeisClass模塊對屬性進行優(yōu)選。珠江組井資料未能有效覆蓋全區(qū)，因此采用無樣本監(jiān)督，通過對所提取的振幅、頻率屬性進行關聯(lián)度分析，認為振幅屬性與井點信息吻合較好（圖2），將振幅屬性分為四簇，在3D屬性交會圖中（圖3），將各簇分別發(fā)射到平面圖上，發(fā)現(xiàn)這些交會紅點在工區(qū)的分布區(qū)域與已知井含油氣分布特征有很高的吻合率（圖4）。

圖2 文昌A油田珠江組一段三油組多屬性關聯(lián)度對比圖

圖3 振幅屬性在3D交會圖上分簇顯示

圖4 振幅屬性分簇在平面圖上投影（紅點區(qū)域）

選取珠江組一段三油組井點儲層毛厚、凈厚、砂層凈厚、砂地比、孔隙度、滲透率等儲層參數(shù)進行統(tǒng)計，提取的地震屬性有最大、最小振幅、均方根振幅、半能量等。通過地震屬性與儲層參數(shù)相關性分析，認為儲層毛厚、儲層孔隙度、砂地比儲層參數(shù)與半能量、最大、最小振幅、均方根振幅等地震屬性綜合響應具有良好的相關性（表1），且數(shù)值越高相關性越好。故利用地震屬性對砂體厚度進行構建，從而達到沉積微相精細解釋和儲層預測的目的。

表1 ZJ1-3油組儲層地質(zhì)參數(shù)與地震屬性相關系數(shù)統(tǒng)計%

儲層毛厚與地震屬性關系式為：

儲層毛厚＝64.28 +（-5.36e -19）×半能量+ （-1.37e -10）×最大振幅+（2.09e -10）×最小振幅+（9.88e -11）×均方根振幅

通過上述公式將四種地震屬性網(wǎng)格轉(zhuǎn)化為儲層毛厚度圖，轉(zhuǎn)化過程有三種算法：Guided Mapping、CoKriging和GeoMapping。第一種算法是用儲層參數(shù)與地震屬性的標定結果將地震屬性網(wǎng)格數(shù)據(jù)直接轉(zhuǎn)化為儲層參數(shù)網(wǎng)格數(shù)據(jù)，然后計算井點處的殘差；第二種算法是基于克里金算法，綜合井數(shù)據(jù)和地震數(shù)據(jù)產(chǎn)生儲層參數(shù)網(wǎng)格數(shù)據(jù)；第三種算法也基于克里金算法，僅使用井數(shù)據(jù)產(chǎn)生儲層參數(shù)網(wǎng)格數(shù)據(jù)。鑒于研究區(qū)為海上油田，井網(wǎng)密度稀，無法滿足克里金算法要求，故選擇第一種算法。經(jīng)過井點殘差分析得出井點殘差分布圖，將井點影響考慮在內(nèi)校正轉(zhuǎn)化的儲層毛厚度圖（圖5），可見西部井區(qū)（2井、A9井、A8井、A12井）儲層毛厚度大于東部井區(qū)。另外可以通過該毛厚度圖校正原沉積微相圖（圖6），從圖中可以得出結論：西部井區(qū)相帶類型要好于東部井區(qū)，為開發(fā)挖潛的潛力區(qū)。

圖5 文昌A油田ZJ1-3油組地震屬性約束下重構儲層毛厚度圖（已經(jīng)井點殘差校正）

3 結論

運用地震多屬性分析技術進行平面沉積微相研究和儲層預測，能將儲層參數(shù)與地震屬性相關性量化，并通過相關性較好的地震屬性對儲層參數(shù)進行重構和解釋，使平面沉積微相展布研究更為精確。值得注意的是運用此分析技術的工區(qū)必須有一定數(shù)目的井點信息作為依據(jù)，且為高品質(zhì)三維疊前偏移純波地震資料，同時進行測井、地質(zhì)、地球物理與油藏多學科融合，否則往往會被地震屬性這把“雙刃劍”帶入歧途。

參考文獻：

[1]陳建陽，田昌炳，周新茂，等. 融合多種地震屬性的沉積微相研究與儲層建模[J]. 石油地球物理勘探，2011，46（1）：98-102.

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[4]李幼銘.面向油氣勘探開發(fā)提升地震偏移及屬性刻劃水平[J].地球物理學進展，2002，17（2）：198-210.

[5]李留中，李新寧，雷振.地震屬性分析技術在儲層預測中的應用[J].吐哈油氣，2007，12（2）：127-129.

[6]陳康.地震屬性技術在寧東油田儲層預測中的應用[J].能源與節(jié)能，2011（4）：90-92.

[7]趙政璋，趙賢正，王英民，等. 儲層地震預測理論與實踐[M].北京：科學出版社，2005：220-221.

Application of Multiple Seismic Attributes Analysis to Prediction of Low Permeability Reservoir

SUN Xiaohui, FANG Xiaoyu, YE Qing, PENG Wenfeng, KONG Linghui
（Research Institute of Zhanjiang Branch, CNOOC Ltd, Zhanjiang 524057, China）

Abstract：The reservoir of Sand Set-3 of Member-1 of Zhujiang Formation is very poor in physical property in Wenchang A Oilfield，with low longitudinal tracing accuracy in seismic section. Fine description has been conducted on plain distribution of sand bodies by abstracting and clustering seismic attributes, and optimizing seismic attributes which are highly related with reservoir parameters. According to the analyzing results, it is concluded that the seismic attributes, such as RMS-amplitude and min-amplitude, are highly related with reservoir parameters such as reservoir thickness and porosity. The sedimentary microfacies can be described finely by using the relationship among the parameters. This technology is very significance in guiding the development and adjustment of low permeability reservoirs and digging the development potential of this kind of reservoirs.

Keywords：attribute abstract; attribute cluster; reservoir prediction; low permeability

中圖分類號：P631.4

文獻標識碼：A

DOI:10.3969/j.issn.1008-2336.2016.01.028

文章編號：1008-2336（2016）01-0028-04

收稿日期：2015-07-17；改回日期：2015-10-19

第一作者簡介：孫曉暉，男，1983年生，工程師，畢業(yè)于中國石油大學（華東）資源勘查工程專業(yè)，從事油田開發(fā)地質(zhì)研究工作。