改進的基于目標的高精度沉積微相建模方法在蘇14加密實驗區(qū)的應(yīng)用

尹楠鑫, 張 吉, 李存貴, 李明映, 朱睿哲,任 宏, 蔣 茜, 李滌淑, 崔英琢

(1.中國石化中原油田 博士后工作站，鄭州 450018; 2.中國石化中原油田 勘探開發(fā)科學(xué)研究院，鄭州 450018；3.中國石油長慶油田公司 蘇里格氣田研究中心，西安 710018; 4.中國石化中原油田分公司 開發(fā)管理部，河南 濮陽 457001；5.中國石油化工股份有限公司 上海海洋油氣分公司 勘探開發(fā)研究院,上海 20012)

改進的基于目標的高精度沉積微相建模方法在蘇14加密實驗區(qū)的應(yīng)用

尹楠鑫1,2, 張 吉3, 李存貴4, 李明映2, 朱睿哲5,任 宏2, 蔣 茜2, 李滌淑2, 崔英琢2

(1.中國石化中原油田 博士后工作站，鄭州 450018; 2.中國石化中原油田 勘探開發(fā)科學(xué)研究院，鄭州 450018；3.中國石油長慶油田公司 蘇里格氣田研究中心，西安 710018; 4.中國石化中原油田分公司 開發(fā)管理部，河南 濮陽 457001；5.中國石油化工股份有限公司 上海海洋油氣分公司 勘探開發(fā)研究院,上海 20012)

探討適合鄂爾多斯盆地蘇里格地區(qū)地質(zhì)特征的相控建模方法。以蘇里格氣田蘇14加密實驗區(qū)為解剖對象，綜合運用地質(zhì)、測井和三維地震資料，在基于模型的測井約束反演結(jié)果基礎(chǔ)之上，用反演波阻抗數(shù)據(jù)協(xié)同模擬泥質(zhì)含量模型，進而利用泥質(zhì)含量識別儲層的下限標準建立巖相模型；再利用巖相模型對砂體規(guī)模和展布進行分析，并獲得基于目標建模所需的各種參數(shù)；最后用基于目標體結(jié)果的方法(示性點過程法)建立高精度的三維沉積微相模型，開展不同“相控”條件下的屬性模型比較分析。結(jié)果表明沉積微相控制下的屬性模型中，心灘內(nèi)部儲層物性條件最好，其次是點壩，再次是河道微相；而以巖相控制的屬性模型無法反映不同沉積微相內(nèi)部儲層物性參數(shù)的數(shù)學(xué)期望值與方差值，模擬結(jié)果具有較大的隨機性。利用該方法所建的三維沉積微相模型可精細反映各微相的平面、剖面形態(tài)以及各微相的接觸關(guān)系，其約束下的屬性模型分相帶反映儲層的物性變化。

測井約束反演；巖相模型；相控建模；沉積微相模型；屬性模型

沉積微相建模是儲層地質(zhì)學(xué)及油藏描述的重要研究方向，它對于提高屬性模型的精度具有十分重要的意義。目前用于沉積微相的建模方法可分為基于目標的建模方法和基于像元的隨機建模方法，每種方法各有其利弊[1]。近幾十年來，隨著儲層隨機建模技術(shù)的日益完善以及廣泛使用，沉積相建模技術(shù)也取得了長足發(fā)展并被各研究單位及高等院校推廣應(yīng)用。針對不同沉積環(huán)境，國內(nèi)外學(xué)者提出了諸多沉積微相建模與參數(shù)定量預(yù)測的思路、方法及步驟[2-8]。當(dāng)前的相控建模通常指的是運用沉積微相或者是巖相控制建立儲層物性模型。由于三維地質(zhì)模型具有很高的垂向網(wǎng)格精度，模擬的巖相模型能較為精細地反映隔層、夾層分布；但將不同相帶的儲層整體作為一個單元(巖相模型)約束建立屬性模型，必然導(dǎo)致很大的誤差。而沉積微相控制建模則能分相帶預(yù)測儲層參數(shù)的空間變化特征，針對不同類型沉積微相物性參數(shù)的數(shù)學(xué)期望值與方差不同，利用計算機建立三維沉積微相模型，最終通過三維沉積相模型為約束，采用數(shù)理統(tǒng)計方法，分相帶進行變差函數(shù)分析，綜合運用確定性與隨機模擬技術(shù)預(yù)測孔隙度、滲透率及含油飽和度(含氣飽和度模型)的時、空展布[9-12]，進而使得物性模型更加接近地下真實情況。相分布控制了儲層的空間分布，只有建立其高精度的三維沉積微相模型，才能模擬出更加接近地下實際情況的物性參數(shù)模型[13-14]。本文提出用反演波阻抗協(xié)同模擬建立巖相模型，通過對巖相模型提供的各種地質(zhì)統(tǒng)計參數(shù)建立沉積微相模型的方法探索，以期能建立反映蘇里格氣田低滲透儲層物性變化的儲層參數(shù)模型，同時也為蘇里格氣田其他相似地質(zhì)條件的區(qū)塊建模提供技術(shù)支持和方法借鑒。

1 研究區(qū)概況

2000年5月，蘇14等高產(chǎn)氣井的發(fā)現(xiàn)標志著蘇里格大型砂巖氣藏勘探成功[15]。該氣田位于鄂爾多斯盆地伊陜斜坡西北側(cè)，區(qū)域構(gòu)造橫跨陜北斜坡、伊盟隆起及天環(huán)拗陷3個構(gòu)造單元，構(gòu)造形態(tài)為寬緩西傾的單斜，構(gòu)造帶內(nèi)除發(fā)育少數(shù)低幅鼻狀構(gòu)造外，區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)構(gòu)造十分平緩，平均坡降為3‰～5‰。該氣田勘探面積約3.6×104km2，天然氣地質(zhì)資源量3.8×1012m3。其中蘇14加密實驗區(qū)塊位于蘇里格氣田中區(qū)南部，加密區(qū)塊的具體位置是南起蘇14-6-10井，北至蘇14-03-10井，西起蘇14-1-02井，東至蘇14-1-18井，區(qū)內(nèi)共鉆井46口。目前的勘探開發(fā)發(fā)現(xiàn)：蘇14加密實驗區(qū)主力產(chǎn)氣層為上古生界二疊系下石盒子組的盒8段及山西組的山1段，屬典型的巖性圈閉氣藏，氣藏由多個單砂體橫向復(fù)合疊置而成，儲層砂體大部分孔隙度<15%，滲透率主值區(qū)間<5×10-3μm2，基本屬于低孔、低滲、低豐度的大型氣藏。前人研究表明蘇14加密實驗區(qū)垂向上沉積環(huán)境變化快，空間上儲層非均質(zhì)性嚴重。其盒8上段和山1段為曲流河沉積，盒8下段為辮狀河沉積。其中山1段巖性為細—中粒巖屑砂巖、巖屑質(zhì)石英砂巖和泥質(zhì)巖。盒8段以含礫粗砂巖、中砂巖及長石巖屑質(zhì)石英砂巖或巖屑砂巖為主，夾泥巖。由于加密區(qū)范圍小，目前的研究認為區(qū)內(nèi)目的層段只發(fā)育河道、點壩、心灘以及泛濫平原4種微相。依據(jù)Cross的高分辨率層序地層學(xué)原理，將山1段劃分為3個短期旋回、6個超短期旋回，盒8段被劃分為4個短期旋回，8個超短期旋回。其中短期旋回大致與小層相當(dāng)，超短期旋回大致與單層對應(yīng)。依據(jù)等時界面控制的旋回對比方法，可解決地層對比過程中的穿時性問題，從而為沉積微相模型的研究及儲層物性模型的建立提供不同級次的地層格架模型。

2 基于模型的測井約束反演

隨著地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)理論在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域的成功應(yīng)用，三維地質(zhì)建模技術(shù)得到了空前發(fā)展。這段時期，整合地震資料的三維地質(zhì)建模也取得了成功，大量的新方法、新成果不斷涌現(xiàn)。本文就是利用Petrel建模軟件，以測井約束反演波阻抗協(xié)同模擬巖相模型，從而獲取建立三維沉積相模型的各種參數(shù)，來建立高精度的三維地質(zhì)模型。但其首要前提是開展高精度的測井約束反演。

測井約束地震反演實質(zhì)上是地震-測井聯(lián)合反演，其結(jié)果是測井高頻信息與地震的低頻信息的高度融合。該方法主要是在精細構(gòu)造解釋的基礎(chǔ)之上，利用測井曲線求得的波阻抗沿層位外推，井間按距離加權(quán)內(nèi)插建立初始模型；再結(jié)合優(yōu)選的子波，不斷修改模型參數(shù)，反復(fù)迭代建立波阻抗模型，在人工合成地震剖面與實際地震剖面誤差最小的情況下停止迭代，從而獲得最終的高分辨率的波阻抗數(shù)據(jù)體[16]。

由于研究區(qū)目的層段為河流相沉積，河道砂巖與泛濫平原泥巖的波阻抗差異較明顯，因此用基于模型的測井反演結(jié)果可以較為有效地區(qū)分儲層與非儲層，從而實現(xiàn)砂體空間分布規(guī)律的預(yù)測。圖1是蘇14加密實驗區(qū)塊盒8段和山1段過井的測井約束波阻抗反演剖面，通過井上識別儲層砂體的自然伽馬曲線與波阻抗的標定分析，本區(qū)砂巖和泥巖波阻抗差異明顯。紅黃色標的高值條帶反映砂巖的空間展布，波阻抗值為11 000～14 500 kg/(m2·s)。波阻抗<11 000 kg/(m2·s)的部位主要為泥巖。研究發(fā)現(xiàn)，對于疊置厚度>8 m的砂體，反演結(jié)果均能有效識別；但對于厚度<8 m的砂體，反演識別能力有限。剖面顯示，部分薄砂體預(yù)測效果不理想，通過統(tǒng)計測井資料識別的儲層與反演波阻抗結(jié)果的吻合程度發(fā)現(xiàn)，反演結(jié)果識別精度達到80%左右。為精細刻畫厚度<8 m的薄砂層，本文引入了地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法，用波阻抗反演結(jié)果協(xié)同模擬泥質(zhì)含量模型，通過泥質(zhì)含量識別儲層的下限標準，來預(yù)測巖相模型，從而預(yù)測優(yōu)質(zhì)儲層的空間分布。

圖1 蘇14加密實驗區(qū)塊盒8段和山1段測井約束反演波阻抗過井剖面Fig.1 Cross wells of acoustic impedance section from seismic inversion controlled by well logs of He8 and Shan1 section in Su14 infill area井上曲線為自然伽馬曲線

3 基于測井約束反演的相建模

在三維地質(zhì)建模過程中，如何充分整合地震信息、以地震資料為約束來建立高精度的三維地質(zhì)模型是儲層建模技術(shù)發(fā)展的一個重要方面。20世紀90年代，國外的主流地質(zhì)建模軟件(Petrel、RMS、GOCAD)均開發(fā)出了多信息綜合約束建模的模塊，尤其是在地震約束建模方面的探索取得了很大的成功[17-22]。通過地震資料為約束條件建立三維地質(zhì)模型可在一定程度上提高建模的精度，降低單純依靠井插值帶來的不確定性。約束屬性模型的地震資料包括：①建立構(gòu)造模型所需的構(gòu)造和斷裂系統(tǒng)解釋成果；②約束巖相模型或者孔、滲模型單一地震屬性資料；③聚類分析地震屬性組合資料。國內(nèi)的一些專家學(xué)者根據(jù)地震屬性與測井?dāng)?shù)據(jù)的相關(guān)性好壞，分別用其約束建模并取得了相應(yīng)成果[23-25]。因此，本文提出了運用基于測井約束反演的高精度儲層預(yù)測方法，通過測井反演波阻抗與泥質(zhì)含量的高相關(guān)性，再運用地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法，預(yù)測巖相模型，繼而在巖相模型的基礎(chǔ)之上開展沉積微相建模。

3.1 巖相模型的建立

目前建立巖相模型有3種方法。由于研究區(qū)井資料較少，單純依靠井的資料進行井間插值具有很大的隨機性，模擬結(jié)果精確度不高[26]。因此，充分發(fā)揮地震資料協(xié)同模擬技術(shù)來建立巖相模型。在Petrel建模軟件中，根據(jù)各種地震屬性所能反映的地質(zhì)意義，結(jié)合工區(qū)研究的目的，初步選出反演波阻抗、均方根振幅、瞬時振幅、瞬時頻率、主頻、瞬時相位、相位余弦等能反映巖性、沉積相邊界及斷層分布的屬性來進行儲層預(yù)測，并對這幾類地震屬性進行優(yōu)選。為了定性分析地震屬性能否識別巖性的分布，了解所提取屬性的總體異常特征分布規(guī)律是否能反映巖性的分布規(guī)律，必須計算井旁道的地震屬性，將地震屬性與井上的巖性解釋和測井曲線對比(圖2)進行直觀的判斷分析。從圖2地震屬性定性分析可以得出：反演波阻抗識別儲層的能力最強，其次是瞬時振幅和均方根振幅。這2類屬性對大套的砂、泥交互層有明顯的響應(yīng)，但識別精度不高，其余各地震屬性與巖性沒有直接的對應(yīng)關(guān)系，因此不能反映巖性的分布規(guī)律。另外，計算井旁道地震屬性與測井曲線的相關(guān)系數(shù)亦可以定量地分析地震屬性與巖性的相關(guān)系數(shù)。分析發(fā)現(xiàn)：研究區(qū)反映巖性的泥質(zhì)含量參數(shù)與視波阻抗具有線性相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)達到0.87。

圖2 Su14-5-18井提取的井旁道地震屬性提取及其巖性標定Fig.2 Seismic attributes extracted from seismic trace near Well Su14-5-18 and their lithologic calibration

因此，可利用速度模型，將反演波阻抗數(shù)據(jù)體通過速度模型轉(zhuǎn)換至深度域，再將深度域的反演波阻抗數(shù)據(jù)重采樣到三維地質(zhì)模型中(圖3)，進而可采用協(xié)同克里格為基本算法的條件模擬技術(shù)，用反演波阻抗數(shù)據(jù)體協(xié)同模擬泥質(zhì)含量模型，并根據(jù)該區(qū)測井二次解釋泥質(zhì)含量(質(zhì)量分數(shù)：wsh)識別儲層的下限標準(wsh>30%為泥巖)，將三維泥質(zhì)含量模型轉(zhuǎn)換為巖相模型(圖4)。對比圖3和圖4發(fā)現(xiàn)，測井約束反演的波阻抗只是從宏觀上預(yù)測了儲層的空間展布，其砂、泥巖邊界較為模糊，而巖相模型直觀地反映了儲層的空間展布。波阻抗反演結(jié)果雖具有其他資料無法比擬的橫向信息，但受地質(zhì)資料垂向采樣率的制約，通過時-深轉(zhuǎn)換以后的波阻抗垂向識別儲層的能力遠遠小于測井資料，因此，運用地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法，以波阻抗協(xié)同模擬的巖相模型，其垂向識別能力明顯好于波阻抗反演結(jié)果。

圖3 蘇14加密試驗區(qū)波阻抗三維地震數(shù)據(jù)體Fig.3 3D impedance data of Su14 infill test area

圖4 蘇14加密試驗區(qū)三維巖相模型Fig.4 3D lithofacies model of Su14 infill test area

3.2 沉積微相模型的建立

相分布控制了儲層的空間分布，同一相帶內(nèi)部，沉積物的沉積、成巖以及生物化學(xué)過程都具有極大的相似性；因此，沉積微相在很大程度上控制著儲集層屬性參數(shù)場的展布方向和分布規(guī)律。正確認識沉積微相的分布范圍及展布特征是儲層非均質(zhì)性研究的關(guān)鍵，只有確定了沉積微相的邊界和分布，才能更好地進行儲層參數(shù)的預(yù)測。根據(jù)沉積相類型選擇合適的隨機建模方法是建立高精度沉積微相模型的前提。常用的沉積微相隨機建模方法主要有：示性點過程(亦稱標點過程)、截斷高斯模擬、指示模擬等以及多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法，每種方法均有各自的適用范圍及優(yōu)缺點[27]。多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)中，訓(xùn)練圖像獲取方法、大小、平穩(wěn)性都影響其精度，且難以求準，進而也影響沉積微相模型的精度?；谙裨某练e微相建模方法是把單井沉積微相作為一種離散數(shù)據(jù)，通過垂向網(wǎng)格離散化以后，運用隨機模擬建立沉積微相模型。這種方法雖然滿足了模擬結(jié)果的概率統(tǒng)計與已知單井?dāng)?shù)據(jù)概率一致性的問題，但是無法刻畫復(fù)雜儲層的幾何形態(tài)，且所建立的模型很難符合相序規(guī)律及地質(zhì)認識。對于基于目標建模方法，目前多數(shù)地質(zhì)建模人員主要是依據(jù)平面相帶的邊界參數(shù)為約束，而平面相表征又主要是在單井垂向優(yōu)勢相基礎(chǔ)上來開展的；因此，這種沉積微相模型則無法完全忠實于井點信息，垂向上無法刻畫隔夾層分布，模型中的各種微相之間均呈突變接觸關(guān)系，不符合地質(zhì)實際。

本次沉積微相建模突破了傳統(tǒng)的以相找砂體的思路，主要是通過波阻抗協(xié)同模擬巖相模型以后，在已預(yù)測的砂體內(nèi)部去劃分沉積微相。通過建立小層級別的層序地層格架，最大限度地克服了在優(yōu)勢相表征基礎(chǔ)上用傳統(tǒng)的基于目標建模方法面臨的相丟失現(xiàn)象，即在所建沉積微相模型中，單井柱子上一個層只有一種相，且各微相間呈突變接觸的問題(沉積微相模型平面顯示與勾繪的小層平面圖相吻合，而垂向呈柱狀箱體且只有一種優(yōu)勢相，而無其他微相)。以盒8上1.1小層為例，通過地質(zhì)統(tǒng)計方法，運用地震資料協(xié)同模擬巖相模型以后，進而提取各小層的砂體厚度，再結(jié)合各小層的單井沉積微相劃分結(jié)果，勾繪各小層的沉積微相平面圖。如圖5所示，該小層發(fā)育3條曲流河，河道彎曲度較大，點壩規(guī)模大。蘇14-3-014井和蘇14-2-17井附近的點壩長寬近2.5 km，蘇14-0-04井和蘇14-02-13井附近的點壩長度近2 km。在波阻抗協(xié)同模擬的基礎(chǔ)上所勾畫的微相主要是確定各平面微相的邊界；而垂向要體現(xiàn)微相的漸變接觸關(guān)系，需要利用所建的巖相模型，通過提取各小層的砂體頂面和底面構(gòu)造圖來確定。由此建立的沉積微相模型能體現(xiàn)各微相的橫向和垂向的漸變關(guān)系，同時又解決了傳統(tǒng)的基于目標方法中不能刻畫垂向上隔夾層分布的問題(圖6)。由于研究區(qū)目的層段為河流相沉積(曲流河和辮狀河)，其主要的沉積微相為泛濫平原，因而可將其作為背景相(不需要統(tǒng)計建模參數(shù))，待模擬的微相為河道滯留沉積、點壩和心灘微相。在巖相模型的基礎(chǔ)之上，通過對砂體規(guī)模和展布進行分析，獲得基于目標建模所需的各種參數(shù)，如河道的延伸方向、寬度、厚度等，進而可模擬整個目的層段的沉積微相模型。模擬的結(jié)果顯示，沉積微相模型中的有利相帶與儲層巖相模型中的砂體分布(圖7)是完全重合的；同時還能充分體現(xiàn)微相的空間形態(tài)和各微相間的接觸關(guān)系，并且還能刻畫多期砂體間的夾層分布。所建立的沉積微相模型，平面上符合河流相沉積模式，剖面上能反映各沉積微相的形態(tài)，如河道剖面形態(tài)為頂平底凸形、點壩為底平頂凸形、心灘為頂平底凸形等等(圖8)。以此方法建立的三維沉積微相模型精細地刻畫沉積微相的空間展布，為后期的高精度屬性建模奠定了基礎(chǔ)。

圖5 盒8上1.1小層沉積微相平面圖Fig.5 Plan of sedimentary microfacies of H8S1.1

圖6 盒8上1.1小層三維沉積微相模型Fig.6 3D sedimentary microfacies model of H8S1.1

圖7 蘇14加密試驗區(qū)巖相模型柵狀圖Fig.7 Grid diagram showing 3D lithofacies model of Su14 infill test area

圖8 蘇14加密試驗區(qū)三維沉積微相模型柵狀圖Fig.8 Grid diagram showing 3D sedimentary microfacies model of Su14 infill test area

4 不同相控條件下的屬性建模

沉積微相模型控制下的儲層屬性參數(shù)(孔隙度、滲透率、含氣飽和度)模型，其實質(zhì)是分層、分相帶類型統(tǒng)計各種物性參數(shù)分布特征，然后分別模擬，其關(guān)鍵之處在如何建立高精度的三維沉積相模型。同一微相內(nèi)的巖性具有相近的巖石物理性質(zhì)，在相同的微相內(nèi)用序貫高斯算法建立的巖石物性參數(shù)分布模型會大幅度提高預(yù)測精度。同時，采用序貫高斯算法的關(guān)鍵又在于高精度變差函數(shù)的對比優(yōu)選分析，它是描述區(qū)域化變量空間結(jié)構(gòu)及相關(guān)性的工具。

4.1 分相開展變差函數(shù)優(yōu)選分析

變差函數(shù)是地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)的三大理論基礎(chǔ)之一。它主要是通過變程、塊金常數(shù)、基臺值等參數(shù)來刻畫區(qū)域化變量的性質(zhì)，反映儲層參數(shù)的空間變化特征，是定量描述儲層非均質(zhì)性的一種手段。

變差函數(shù)的擬合過程主要是對不同層位待模擬數(shù)據(jù)的帶寬、搜索半徑、搜索角度等相關(guān)參數(shù)的反復(fù)試驗修改，擬合出最佳變差函數(shù)曲線，從而求取變程值及方位。為了充分體現(xiàn)不同相帶內(nèi)的儲層參數(shù)變化特征，本次研究在相控屬性建模時，也采取了分相帶擬合儲層參數(shù)的實驗變差函數(shù)曲線。因沉積微相是一種離散數(shù)據(jù)，如果分單層、分相擬合實驗變差函數(shù)曲線將面臨著樣本數(shù)據(jù)不足、數(shù)據(jù)空間結(jié)構(gòu)性差、樣本數(shù)據(jù)不穩(wěn)定等問題。所以，在實驗變差函數(shù)擬合過程中，是以整個研究目的層位為對象，分微相擬合實驗變差函數(shù)。Cambardella (1994)用η等于塊金值與基臺值的比來表示變量之間的相關(guān)性[28]，并給出變量間相關(guān)程度的4個標準。李瓊(1999)提出了用I0=(C1+C0)/a(基臺值與變程的比值)來反映地層介質(zhì)參數(shù)在某一方向的非均質(zhì)性強度[29]，認為I0值越小，非均質(zhì)性越弱，反之越強。依據(jù)這2種判別方法，分相帶擬合了研究區(qū)的實驗變差函數(shù)。圖9為河道微相內(nèi)的實驗變差函數(shù)，擬合結(jié)果顯示，主變程為1 050 m、次變程為800 m、垂直變程為6 m，方位為北東30°。目的層實驗變差函數(shù)擬合優(yōu)選主要遵循了以下原則：首先通過塊金值與基臺值的比值來優(yōu)選不同變差函數(shù)模型(球狀模型、指數(shù)模型、高斯模型)；進而在優(yōu)選的實驗變差函數(shù)模型條件下，開展不同方位的實驗變差函數(shù)對比分析；最后可確定不同微相條件下的變差函數(shù)值。研究區(qū)內(nèi)的儲層物性參數(shù)變差函數(shù)分析結(jié)果見表1。

4.2 不同相控下的模型比較

屬性模型主要是指孔隙度模型、滲透率模型、有效厚度模型以及流體模型，它們是精細油藏描述中的核心部分。高精度的屬性模型可準確預(yù)測有利目標的空間展布，是油氣開發(fā)方案部署和調(diào)整的依據(jù)?？紫抖?、滲透率等物性參數(shù)的空間分布，主要取決于不同微相的類型與空間分布。不同微相類型物性參數(shù)的期望值與方差通常不同，其空間相關(guān)性也不同，因此對物性參數(shù)插值時需要按其所屬的相體類型分別進行模擬。本次屬性模型的建立主要是在高精度的三維沉積微相模型基礎(chǔ)之上，以研究區(qū)內(nèi)46口井的測井二次解釋數(shù)據(jù)為輸入數(shù)據(jù)，在垂向網(wǎng)格離散化以后，將測井?dāng)?shù)據(jù)進行正態(tài)得分轉(zhuǎn)換，使其服從正態(tài)分布；并通過數(shù)據(jù)分析，變差函數(shù)優(yōu)選以后，以沉積微相模型為控制條件，分相模擬儲層參數(shù)模型。

表1 儲層物性參數(shù)變差函數(shù)分析結(jié)果Table 1 Experimental variogram showing analysis results of reservoir physical parameters

相控屬性建模方法中，無論是巖相控制建模還是沉積微相控制建模，其主要目的是在對儲層物性參數(shù)進行模擬時考慮同一位置的巖相或者沉積相的約束作用。圖10為不同相控條件下的孔隙度模型，通過對比發(fā)現(xiàn)，以巖相模型(圖10-A)為控制條件的孔隙度模擬結(jié)果具有很大的隨機性，它只是在變差函數(shù)條件下滿足了模擬結(jié)果與單井?dāng)?shù)據(jù)的概率一致性，無法反映不同沉積微相內(nèi)的儲層空間變化特征(圖10-C)。而沉積微相模型(圖10-B)控制建立的孔隙度模型則能明顯反映心灘或者點壩物性變化的連續(xù)性以及優(yōu)越性(10-D)，突出反映了同一微相內(nèi)儲層物性特征的極大相似性。如圖10-D所示，心灘和點壩微相內(nèi)的孔隙度明顯要好于河道微相；同時，心灘微相內(nèi)的孔隙度又好于點壩微相：這與實際地質(zhì)情況也都完全吻合(心灘比點壩物性條件好)。模擬結(jié)果也充分體現(xiàn)了沉積模式對儲層的控制作用，揭示了不同微相內(nèi)的儲層物性差異特征，從而為油藏開發(fā)中后期調(diào)整挖潛提供了更為可靠的地質(zhì)模型。

圖10 不同相控條件下的孔隙度模型Fig.10 The different porosity models controlled by different sedimentary facies models(A)巖相模型；(B)沉積微相模型；(C)巖相控制下的孔隙度模型；(D)沉積微相控制下的孔隙度模型

5 結(jié) 論

a.本次沉積微相建模突破了傳統(tǒng)的以相找砂體的思路，在高精度的層序地層格架基礎(chǔ)上，通過基于曲線重構(gòu)的測井約束反演波阻抗協(xié)同模擬巖相模型，對砂體規(guī)模和展布進行分析，并獲得基于目標建模所需的各種參數(shù)，如各種微相的砂體頂?shù)讟?gòu)造、砂厚、砂地比、河道延伸方向、寬度、厚度等。通過在儲層內(nèi)部預(yù)測微相的空間展布，建立的三維沉積微相模型能精細地刻畫各微相的空間展布以及各微相間的接觸關(guān)系，如河道、心灘以及點壩的平面和剖面形態(tài)。

b.不同微相內(nèi)部儲層參數(shù)的期望值與方差通常不同，其空間相關(guān)性也不同。以沉積微相模型為約束條件建立的儲層屬性模型不僅滿足了模擬結(jié)果與已知數(shù)據(jù)的概率一致性問題，同時又能分相帶反映儲層的空間變化特征，模擬結(jié)果明顯優(yōu)于巖相控制的儲層屬性模型。各微相的模擬結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)心灘內(nèi)部儲層物性條件最好，其次是點壩，最后是河道微相。

[1] 丁圣，林承焰，周明暉，等.油藏地質(zhì)建模及實時跟蹤研究[J].地球科學(xué)與環(huán)境學(xué)報，2010,32(1):70-72. Ding S, Lin C Y, Zhou M H,etal. Study on reservoir geological modeling and real-time tracking[J]. Journal of Earth Sciences and Environment, 2010, 32(1): 70-72. (in Chinese)

[2] Elvind D, Tjolsen C B, More H,etal. A two-stage stochastic model applied to a north sea reservoir[J]. Journal of Petroleum Technology, 1992, 44(4): 402-408.

[3] 胡勇，于興河，李勝利，等.應(yīng)用地震正反演技術(shù)提高地質(zhì)建模精度[J].石油勘探與開發(fā)，2014,41(2):190-197. Hu Y, Yu X H, Li S L,etal. Improving the accuracy of geological model by using seismic forward and inversion techniques[J]. Petroleum Exploration and Development, 2014, 41(2): 190-197. (in Chinese)

[4] 胡先莉,薛東劍.序貫?zāi)M方法在儲層建模中的應(yīng)用研究[J].成都理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2007,34(6):609-613. Hu X L, Xue D J. An application of sequential simulation to reservoir modeling[J]. Journal of Chengdu University of Technology (Science & Technology Edition), 2007, 34(6): 609- 613. (in Chinese)

[5] 張建林，吳勝和.東營凹陷北部陡坡帶T71塊深水濁積扇相控孔隙度建模方法[J].中國石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2009,33(5):12-16. Zhang J L, Wu S H. Method of porosity modeling of deep water turbidity-fan based on facies controlled in T71 block of northern steep structure belt of Dongying depression[J]. Journal of China University of Petroleum, 2009, 33(5): 12-16. (in Chinese)

[6] 于興河，李勝利，趙舒，等.河流相油氣儲層的井震結(jié)合相控隨機建模約束方法[J].地學(xué)前緣，2008,15(4):33-41. Yu X H, Li S L, Zhao S,etal. The constraining method on stochastic modeling for fluvial petroleum reservoir controlled by depositional facies integrating wells with seismic data[J]. Earth Science Frontiers, 2008, 15(4): 33-41. (in Chinese)

[7] 尹艷樹，吳勝和，秦志勇.目標層次建模預(yù)測水下扇儲層微相分布[J].成都理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2006,33(1):53-57. Yin Y S, Wu S H, Qin Z Y. Modeling of subwater fan reservoir microfacies using the hierarchical object-based modeling method in the Pucheng Oilfield, China[J]. Journal of Chengdu University of Technology (Science & Technology Edition), 2006, 33(1): 53-57. (in Chinese)

[8] 黃志潔，張一偉，熊琦華，等.油藏相控剩余油分布四維模型的建立方法[J].石油學(xué)報，2008,29(4):562-566. Huang Z J, Zhang Y W, Xiong Q H,etal. Development of four-dimensional model for remaining oil distribution under control of reservoir sedimentary facies[J]. Acta Petrolei Sinica, 2008, 29(4): 562-566. (in Chinese)

[9] 周燦燦,王擁軍,周鳳鳴.近源砂巖原生孔隙儲集層巖石相控建模及其應(yīng)用[J].石油勘探與開發(fā)，2006,33(5):553-557. Zhou C C, Wang Y J, Zhou F M. Modeling and application of the lithofacies-controlled primary pore reservoir of proximal sandstone[J]. Petroleum Exploration and Development, 2006, 33(5): 553-557. (in Chinese)

[10] 李玉君，鄧宏文，張新培，等.遼河油田龍10塊Es31密井網(wǎng)條件下相控隨機建模[J].石油勘探與開發(fā)，2007,34(6):677-681. Li Y J, Deng H W, Zhang X P,etal. Facies controlled modeling of close spacing Es31Block Long 10, Liaohe Oilfield[J]. Petroleum Exploration and Development, 2007, 34(6): 677-681. (in Chinese)

[11] 蘭義飛,王東旭,樊友宏.相控建模在剝蝕殘留碳酸鹽巖儲層中的應(yīng)用[J].天然氣工業(yè)，2007,27(8):52-53. Lan Y F, Wang D X, Fan Y H. Application of facies-controlling modeling in the erosion carbonate reservoir[J]. Natural Gas Industry, 2007, 27(8): 52-53. (in Chinese)

[12] 李玉君，鄧宏文，田文，等.波阻抗約束下的測井信息在儲集層巖相隨機建模中的應(yīng)用[J].石油勘探與開發(fā)，2006,33(5):569-571. Li Y J, Deng H W, Tian W,etal. Application of impedance-constrained logging data in reservoir facies modeling[J]. Petroleum Exploration and Development, 2006, 33(5): 569-571. (in Chinese)

[13] Haldorsen H H, Damsleth E. Stochastic modeling[J]. JPT, 1990, 42(4): 404-412.

[14] 張連進，朱占美，鄭偉，等.龍崗地區(qū)礁灘氣藏地質(zhì)建模方法探索[J].天然氣工業(yè)，2012,32(1)：45-48. Zang L J, Zhu Z M, Zheng W,etal. Geological modeling of reef-bank gas reservoirs in the Longgang Gas Field, Sichuan Basin[J]. Natural Gas Industry, 2012, 32(1): 45-48. (in Chinese)

[15] 尹楠鑫，國殿斌，李中超，等.沉積微相-巖石相隨機模擬及其控制下的屬性建?！蕴K里格氣田蘇49-01加密實驗區(qū)為例[J].中國海洋大學(xué)學(xué)報，2015,45(3):92-98 . Yin N X, Guo D B, Li Z C,etal. Stochastic modeling of sedimentary microfacies-lithofacies and property modeling under it’s control: Taking Su49-01 infill test area of Sulige gas field for example[J]. Periodical of Ocean University of China, 2015, 45(3): 92-98. (in Chinese)

[16] 魏立花，郭精義，楊占龍，等．測井約束巖性反演關(guān)鍵技術(shù)分析[J]．天然氣地球科學(xué)，2008，17(5)：731-735． Wei L H, Guo J Y, Yang Z L,etal. Analysis on key techniques of log constrained lithological inversion[J]. Natural Gas Geosciences, 2008, 17(5): 731-735. (in Chinese)

[17] Araktingi U G, Bashore W M. Effects of properties in seismic data on reservoir characterization and consequent fluid-flow predictions when integrated with well logs[C]// Paper 28382-MS Presented at SPE Annual Technical Conference and Exhibition, 4-7 October 1992, Washington. http://dx.doi.org/10.2118/24752-MS.

[18] Doyen P M, Psaila D E, Strandenes S. Bayesian sequential indicator simulation of channel sands from 3D Seismic Data in the Oseberg field[C]// Paper 28382-MS Presented at SPE Annual Technical Conference and Exhibition, 25-28 September, New Orleans. http://dx.doi.org/10.2118/28382-MS.

[19] Yang C T, Chorpa A K, Chu J,etal. Integrated geostatistical reservoir description using petrophysical, geological, and seismic data for Yacheng 13-1 Gas Field[C]// paper 30566-MS presented at SPE Annual Technical Conference and Exhibition , 22-25 October, Dallas. http://dx.doi.org/10.2118/30566-MS.

[20] Bakke N E, Ertresvag, E T, Naess A,etal. Application of seismic data and sequence stratigraphy for constraining a stochastic model of calcite cementation[C]//Paper 35487-MS Presented at European 3-D Reservoir Modelling Conference, 16-17 April 1996, Stavanger. http://dx.doi.org/10.2118/35487-MS.

[21] Tjolsen C B, Johnsen G, Halvorsen G,etal. Seismic data can improve the stochastic facies modeling[J]. SPE Formation Evaluation, 1996, 11(3): 141-146.

[22] Behrens R A, Macleod M K, Tran T T,etal. Incorporating seismic attribute maps in 3D reservoir models[J]. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 1998, 1(2): 122-126.

[23] 林承焰，陳仕臻，張憲國，等.多趨勢融合的概率體約束方法及其在儲層建模中的應(yīng)用[J].石油學(xué)報，2015,36(6):730-739. Lin C Y, Chen S Z, Zhang X G,etal. Probability constraint method based on multiple trend intergration and it’s application in reservoir modeling[J]. Acta Petrolei Sinica, 2015, 36(6): 730-739. (in Chinese)

[24] 胡勇，陳恭洋，周艷麗.地震反演資料在相控儲層建模中的應(yīng)用[J].油氣地球物理，2011,9(2):41-45. Hu Y, Chen G Y, Zhou Y L. The application of seismic inversion data in the facies constrained reservoir model building[J]. Petroleum Geophysics, 2011, 9(2): 41-45. (in Chinese)

[25] 陳更新，趙凡，曹正林，等.地震反演、地質(zhì)協(xié)同約束儲層精細建模研究[J].天然氣地球科學(xué)，2014,25(11):1839-1846. Chen G X, Zhao F, Cao Z L,etal. Integrated reservoir modeling based on seismic inversion and geological data[J]. Natural Gas Geoscience, 2014, 25(11): 1839-1846. (in Chinese)

[26] 賈玉梅，徐芳，陳斌，等.基于地震資料的薄互層儲層三維地址建模——以埕海油田二區(qū)為例[J].天然氣地球科學(xué)，2010,21(5)：833-838. Jia Y M, Xu F, Chen B,etal. Three-dimensional geological reservoir modeling of thin beds based on seismic data: A case on Chenghai oilfield Ⅱ area[J]. Natural Gas Geoscience, 2010, 21(5): 833-838. (in Chinese)

[27] 胡向陽，熊琦華，吳勝和，等．標點過程隨機模擬方法在沉積微相研究中的應(yīng)用[J]．石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2002，26(2)：19-22． Hu X Y, Xiong Q H, Wu S H,etal. Application of marked point process stochastic simulation to study sedimentary microfacies[J]. Journal of the China University of Petroleum, 2002, 26(2): 19-22. (in Chinese)

[28] Cambardella C A, Moorman T B, Novak J M,etal. Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils[J]. Soil Science Society of America Journal, 1994, 58: 1501-1511．

[29] 李瓊，鄢永玲，李正文．地層介質(zhì)非均質(zhì)性預(yù)測方法技術(shù)研究[J]．礦物巖石，1999，19(3)：86-89． Li Q, Yan Y L, Li Z W. Study on prediction technique by stratigraphic medium anisotropy method[J]. Journal of Mineralogy and Petrology, 1999, 19(3): 86-89. (in Chinese)

Application of the improved object-based method of high resolution microfacies model to infilled wellblock Su14, Ordos Basin, China

YIN Nanxin1,2, ZHANG Ji3, LI Cungui4, LI Mingying2, ZHU Ruizhe5,REN Hong2, JIANG Xi2, LI Dishu2, CUI Yingzhuo2

1.PostdoctoralResearchWorkstationofZhongyuanOilFieldCompany,ZhongyuanOilfieldofSINOPEC,Puyang457001,China;2.ExplorationandDevelopmentResearchInstitute,ZhongyuanOilfieldBranchCompanyofSINOPEC,Puyang457001,China；3.SuligeGasFieldResearchCenterofChangqingOilfieldCompany,PetroChina,Xi’an710018,China;4.DevelopmentandManagementDepartmentofZhongyuanOilfieldBranchCompany,SINOPEC,Puyang457001,China;5.InstituteofExploration&DevelopmentofShanghaiOffshoreOil&GasCompany,SINOPEC,Shanghai20012,China

The geological, well logging and seismic data in the Sulige area of Ordos Basin are studied in order to establish a microfacies modeling method suitable for the area. Reservoir lower limit standard is determined by shale content model derived from logging constrained inversion on the basis of geological model which collaboratively simulated the wave impedance and shale content. The parameters of the object-based modeling are obtained on analysis of the dimension and distribution of sandstone based on the lithofacies model. Marked point process modeling method is used to build three dimensional high resolution microfacies model. Comparison of property models under different conditions indicates that property of mid-channel bar is better than that of point bar, and the microfacies of channel comes the last. The lithofacies-controlled model is stochastic as the model can not reflect expectation and variance of reservoir property of different microfacies. Three-dimensional microfacies model can be established with method mentioned above to reflect the plane and profile shapes of different microfacies as well as their contact relationship of the microfacies. The property model can represent features of reservoir property of different microfacies.

logging constrained inversion; facies-controlled modeling; lithofacies models; sedimentary microfacies models; properties models

10.3969/j.issn.1671-9727.2017.01.10

1671-9727(2017)01-0076-10

2015-06-24。

國家重大科技專項(2011ZX05001)。

尹楠鑫(1982-)，男，博士,主要從事油氣田開發(fā)地質(zhì)研究工作, E-mail:5607431@qq.com。

TE19: TE121.31

A