基于地震反演及多信息協(xié)同約束的沖積扇儲層精細(xì)建模

趙 磊, 柯 嶺, 段太忠, 王鳴川, 商曉飛, 賀婷婷

( 1. 中國石油化工股份有限公司 石油勘探開發(fā)研究院,北京 100083； 2. 中國石油大學(xué) 博士后流動站,北京 102249； 3. 中海油研究總院，北京 100028 )

基于地震反演及多信息協(xié)同約束的沖積扇儲層精細(xì)建模

趙 磊1,2, 柯 嶺3, 段太忠1, 王鳴川1, 商曉飛1, 賀婷婷1

( 1. 中國石油化工股份有限公司 石油勘探開發(fā)研究院,北京 100083； 2. 中國石油大學(xué) 博士后流動站,北京 102249； 3. 中海油研究總院，北京 100028 )

油田開發(fā)早期區(qū)塊井資料少、井距大，難以對儲層進(jìn)行精確描述。采用疊后地震反演數(shù)據(jù)進(jìn)行沉積相研究，定量分析扇根亞相各微相，為三維沉積相模型提供地質(zhì)參數(shù)；以測井?dāng)?shù)據(jù)為硬數(shù)據(jù)，采用沉積相控制、反演協(xié)同體等信息約束建立儲層的泥質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)模型。結(jié)果表明，應(yīng)用包括地震反演信息在內(nèi)的多種信息進(jìn)行約束建模，可以綜合測井資料縱向高精度和地震資料橫向高精度的優(yōu)點，解決勘探開發(fā)階段儲層精細(xì)描述的問題。

地震反演； 儲層建模； 多信息協(xié)同約束； 沖積扇

0 引言

沖積扇儲層非均質(zhì)性較強(qiáng)，在油氣田開發(fā)階段，需要采用三維地質(zhì)建模技術(shù)對它進(jìn)行精細(xì)描述[1]。人們在成因、構(gòu)型單元分布、沉積特征等方面對沖積扇儲層進(jìn)行研究。文獻(xiàn)[2]建立構(gòu)造活動強(qiáng)度逐漸減弱的沖積扇沉積模式[2]。Rohtash K研究喜馬拉雅山第四系沖積扇，提出理想的沖積扇模式[3]。Srivastava認(rèn)為斷層活動強(qiáng)度大，沖積扇規(guī)模大；反之，沖積扇規(guī)模較小[4]。Waters J V認(rèn)為在氣候由濕潤轉(zhuǎn)為干旱過程中，礫質(zhì)河道的規(guī)模變小且彎曲度增大[5]。Miall A D提出儲層構(gòu)型概念[6]。吳勝和等探討新疆克拉瑪依油田三疊系克下組沖積扇儲層內(nèi)部層次劃分系統(tǒng)，并建立以“泛連通體”為特征的沉積構(gòu)型模式[7]。陳玉琨等建立沖積扇儲層地震地質(zhì)識別方法[8]。馮文杰認(rèn)為扇根儲層主要為流溝系統(tǒng)，形成“樹杈”組合，為建立三維沖積扇模型提供較好的模式及參數(shù)[9]。吳小軍等采用多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法建立沖積扇模型[10]。李君等采用多種建模方法耦合建立沖積扇模型[11]。

開發(fā)早期階段油田井資料較少，井距可能達(dá)到數(shù)千米。對于沖積扇等強(qiáng)非均質(zhì)性儲層，在一個井距范圍內(nèi)沉積相及砂體突變較大，單純的井資料信息不足以得出詳細(xì)的儲層信息，需要綜合地震等信息進(jìn)行定量分析[12-14]，并將結(jié)果應(yīng)用到儲層建模中，降低模型的不確定性[15-17]。通過地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)反演砂體厚度，結(jié)合單井沉積相和沉積模式，筆者分析各個沉積微相之間的定量關(guān)系，采用基于目標(biāo)的方法進(jìn)行相建模。同時，綜合地震、測井、地質(zhì)等信息進(jìn)行協(xié)同約束屬性建模，實現(xiàn)高精度儲層地質(zhì)建模。

1 研究區(qū)概況

克拉瑪依油田X井區(qū)塊夏子街組油藏位于準(zhǔn)格爾盆地西北緣車排子地區(qū)，距克拉瑪依小拐鎮(zhèn)南偏西約為11.0 km(見圖1)。研究區(qū)主要發(fā)育二疊系沉積，目的層段為夏子街組(P2x3)，地層由頂至底可劃分為三個砂層組——P2x31、P2x32、P2x33，頂面構(gòu)造形態(tài)為一由西向東傾的單斜構(gòu)造(見圖2)。

圖1 X井區(qū)位置Fig.1 The location of the X block

圖2 X井區(qū)夏子街組頂面構(gòu)造

二疊系夏子街組整體屬于沖積扇沉積?？v向上，該扇體內(nèi)部沉積具有較好的連續(xù)性，沉積厚度近千米；平面上，該扇體主體部位長為6.5～8.0 km，寬為3.0～4.0 km，面積為32.0 km2，屬于規(guī)模較小的扇體，扇體空間展布為西一東向。根據(jù)巖心觀察、粒度分析及電性特征研究單井相，X井區(qū)屬于沖積扇—扇根亞相沉積。根據(jù)巖心觀察、粒度分析及FMI成像測井資料，該扇根沉積以褐色及雜色砂礫巖為主，礫石直徑一般為2～60 mm，砂礫巖比為82%～98%。礫石成分主要為凝灰?guī)r和安山巖，磨圓為次棱角狀，分選差。

2 沖積扇分析

2.1 扇根沉積特征

夏子街組整體沉積物粒度粗，以礫巖為主，屬于沖積扇沉積相。X井區(qū)位于扇根亞相，主要發(fā)育三種沉積微相：主槽、槽灘及漫洪帶(見圖3)。

主槽是沖積扇儲層粒度最粗、分選磨圓最差的微相，形態(tài)上一般為2～3個直而深的槽體，是在洪水期快速堆積形成的，沉積物以砂礫巖為主。識別標(biāo)志為垂直物源方向上為寬槽狀，呈現(xiàn)不規(guī)則、不明顯的凸形；粒度最大，但分選較差，以礫巖為主，顏色多為褐紅、灰綠色、淺灰色；層理類型不明顯，有時可以觀察到洪積層理、前積型單層系交錯層理，韻律不明顯；測井曲線為箱型或漏斗型。

槽灘位于主槽與高地形之間的過渡地帶，當(dāng)洪水規(guī)模較大時沖出主槽，在扇面上形成發(fā)散狀水流，水流流速降低，攜帶的粗碎屑物質(zhì)堆積下來而形成槽灘礫石體，粒度小于主槽的，沉積作用具有側(cè)積和垂向加積雙重特征。在測井曲線上表現(xiàn)為鐘型的疊加或者不明顯的鋸齒狀。

漫洪帶形成于扇根的相對高部位，分布于主槽和槽灘周邊區(qū)域。漫洪帶內(nèi)部也發(fā)育細(xì)粒沉積和砂體，是由古地形高低起伏不定、在不同位置沉積上的差異造成的，連片性較差，整體沉積物較細(xì)，以砂泥質(zhì)為主，含少量細(xì)礫。其中，較細(xì)粒的沉積物主要為含砂質(zhì)泥巖和粉砂質(zhì)泥巖，呈塊狀，厚度在0.5 m左右，電阻率低，在20～50 Ω·m之間。

2.2 地震特征

采用疊后地震資料，信噪比不高，主頻為35 Hz。在三維地震描述中，地震相表現(xiàn)為楔狀復(fù)合波形前積相，局部出現(xiàn)雜亂反射相，反映扇根部位泥巖隔層少、成層性差的特點(見圖4(a))。在振幅平面圖上，扇根部位主要集中在振幅均值大于1.0×104處(見圖4(b))。

在一般情況下，采用確定性反演，如疊后約束稀疏脈沖反演受到地震分辨率的制約，得到的波阻抗剖面一般能分辨10 m左右的砂層，無法滿足非均質(zhì)性強(qiáng)的砂體的描述。采用隨機(jī)性反演，如地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)反演將區(qū)域地質(zhì)概念和井資料進(jìn)行融合，可以提高縱向分辨率，是解決橫向非均質(zhì)性很強(qiáng)的油氣藏描述問題的最佳方案[18-20]。

圖3 研究區(qū)che67井單井柱狀圖Fig.3 Column map showing stratigraphy, lithology, sedimentary facies of well che67

分別采用疊后約束稀疏脈沖反演(CSSI)和地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)反演方法，總體上兩者結(jié)果趨勢一致，說明兩種反演方法既與地震信息符合，又可以相互驗證，結(jié)果較為可靠，其中地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)反演在縱向上有較高的分辨率(見圖5)。利用地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)隨機(jī)反演產(chǎn)生井間波阻抗，通過反復(fù)迭代使合成地震道與原始地震道進(jìn)行最大程度匹配，最終得到多個等概率波阻抗體。對多個波阻抗體進(jìn)行優(yōu)選，通過井上儲層特征分析，利用閾值進(jìn)行截斷，轉(zhuǎn)換為儲層的地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)反演砂體厚度分布，分析沖積扇關(guān)系。

2.3 沖積扇關(guān)系

根據(jù)地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)反演砂巖厚度，選取第P2x33層沉積相進(jìn)行分析，以研究區(qū)3條主槽和槽灘作為對象，共有24個樣本點，對厚度、寬度進(jìn)行測量并分析其中的關(guān)系(見圖6)。

圖4 X井區(qū)地震相剖面及振幅平面Fig.4 Seismic facies profile and amplitude map of X block

圖5 X井區(qū)疊后約束稀疏脈沖反演與地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)反演結(jié)果Fig.5 Poststack constraint sparse pulse inversion and geostatistical inversion

2.3.1 寬度與深度

X井區(qū)主槽參數(shù)統(tǒng)計關(guān)系見圖7。由圖7可知：(1)主槽寬度較為均勻，分布在600～950 m之間，平均為704 m，但640～660 m范圍居多，占比為20%左右。(2)主槽厚度主要在20～30 m之間，占比為85%以上，少數(shù)達(dá)到35 m。(3)主槽寬深比為30～35，占比為80%，少數(shù)達(dá)到40。

X井區(qū)槽灘參數(shù)統(tǒng)計關(guān)系見圖8。由圖8可知：(1)槽灘寬度變化比較大，介于400～1 600 m，其中600 m左右寬度占比為45%～55%；(2)槽灘厚度在8～20 m之間，其中11～13 m占比較少，其余較為均勻。(3)寬厚比在60～180之間，其中寬厚比為60左右占比為60%以上。

X井區(qū)主槽和槽灘屬于一次性成因沉積單元，其寬度和厚度存在定量關(guān)系(見圖9)。在一定范圍內(nèi)，主槽寬度隨著厚度的增加而增大，且兩者之間存在指數(shù)正相關(guān)關(guān)系(見圖9(a))。槽灘寬度與厚度之間存在指數(shù)負(fù)相關(guān)關(guān)系(見圖9(b)，即隨著槽灘變寬，槽灘厚度呈現(xiàn)變薄趨勢。槽灘寬度與主流線的長度存在線性正相關(guān)關(guān)系(見圖9(c)，說明槽灘寬度隨著主流線的延伸呈現(xiàn)變寬趨勢。

原因在于扇根主要形成于洪水事件早期，受古地形限制作用的影響，主槽被限制在底形較低范圍，寬度變化范圍受到限制，且扇根沉積物沉積較為迅速，寬度較大的區(qū)域厚度也較大，存在較好的正相關(guān)關(guān)系。槽灘位于扇根主槽與高地形過渡地帶，由沖出主槽的沉積物沉積而形成，隨著流動距離的增加，水體快速散開，水動力驟減，隨著主流線的長度變大，槽灘寬度變寬，厚度變薄(見圖10)。

圖6 X井區(qū)反演砂體厚度及采樣點Fig.6 Inversion of sand body thickness and sampling point in X block

2.3.2 波長與幅度

波長反映一個完整的主槽前進(jìn)的距離，幅度反映主槽的擺動能力，它們與沖積扇的坡度有關(guān)，坡度越大，波長越長，幅度越小。統(tǒng)計研究區(qū)6條主槽和槽灘的24個樣本點分布特征(見圖11)。由圖11可知：(1)波長變化在1 800～3 800 m之間，平均為2 562 m，2 600 m左右占比為55%～60%。(2)幅度變化在600～1 300 m之間，平均為750 m，700～900 m的占比為81%。相對于河流相儲層，主槽的波長相對較大，幅度相對較小，曲率小于1.3，較為平直，與主槽發(fā)育的較高坡度和暫時性的水流(雨水或洪水)有關(guān)：坡度越大，單次的水流流量越大，波長越長且幅度越小，曲率也越小。

3 多信息協(xié)同約束建模

3.1 方法選擇

由于沉積微相有明確的幾何特征和形態(tài)，基于像元的方法(如序貫指示模擬法)無法模擬具有明確空間形態(tài)的模型。在一定程度上，多點地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法可以克服兩點統(tǒng)計學(xué)不能再現(xiàn)目標(biāo)幾何形態(tài)的不足，但其本質(zhì)屬于基于像元的方法，地質(zhì)體的三維重現(xiàn)困難[21]；截斷高斯方法產(chǎn)生的模型能夠反映原始模型的分布格局和特點，但是各種微相在模型中的占比和原始數(shù)據(jù)有較大的差異[22]?；谀繕?biāo)體建模方法(Object Modeling)尤其適合具有背景相的目標(biāo)進(jìn)行模擬[23-24]，如曲流河和辮狀河等具有水道的沉積相，研究區(qū)沖積扇扇根亞相發(fā)育類似水道微相，可以采用目標(biāo)體建模方法；根據(jù)原型模型和地震反演參數(shù)，對3個砂層組進(jìn)行模擬，且在模擬的過程中允許后期形成的主槽對前期沉積進(jìn)行沖刷剝蝕。

圖7 X井區(qū)主槽參數(shù)統(tǒng)計關(guān)系Fig.7 Statistical relationship parameters of main channel in X block

圖8 X井區(qū)槽灘參數(shù)統(tǒng)計關(guān)系Fig.8 Statistical relationship parameters of swale in X block

3.2 參數(shù)設(shè)置

基于目標(biāo)體建模方法，直接產(chǎn)生目標(biāo)體，設(shè)置包括形態(tài)、規(guī)模及趨勢等的目標(biāo)參數(shù)，選取符合實際的地質(zhì)參數(shù)，采用彎曲條帶狀且?guī)烊坏痰男螒B(tài)進(jìn)行模擬。根據(jù)前期定量關(guān)系，主槽的波長和振幅采用三角分布，波動因數(shù)為0.2，中值分別為2 562、750 m。主槽的寬度和厚度也采用三角分布，波動因數(shù)為0.2，中值分別為704、30 m，主槽設(shè)置參數(shù)見表1。

圖9 主槽、槽灘寬度與厚度及其與主流線長度關(guān)系Fig.9 Width-depth ratio of main channel and swale and its relation to the length of main streamline

圖10 X井區(qū)沖積扇—扇根沉積變寬變薄示意

圖11 X井區(qū)扇根波長、幅度及其比值關(guān)系Fig.11 Relationship between fanhead wavelength, amplitude and its ratio in X-block

沉積相參數(shù)分布波動因數(shù)低值/m中值/m高值/m主槽寬度厚度波長振幅三角分布0．26007049502030351800256238006007501300

研究區(qū)物源主要來自于西部，有多種方法可以控制物源方向，既可以在物源方向給定數(shù)值范圍，也可以采用方向趨勢(Directional Trend)。由于已經(jīng)確定沉積相的方向及流向，可以通過物源點(Souce Points)和流線(Flow Line)進(jìn)行控制。物源點不僅可以控制主槽和槽灘的物源方向和發(fā)育起點，且根據(jù)物源點的個數(shù)和分布范圍，也可以控制主槽發(fā)育的規(guī)模。流線決定主槽的擺動范圍，相當(dāng)于負(fù)地形規(guī)模，即主槽最大的振幅不超過流線的控制范圍。

根據(jù)沉積特征和沉積模式，槽灘的形態(tài)隨著主流線延伸，逐漸變薄變寬。吳勝和等證實新疆油田扇根片流帶在向下游展布的過程中變寬變薄[7]，Pranter M J等在深水水道中也證實這種規(guī)律[25]。在基于目標(biāo)的傳統(tǒng)Fluvsim算法中，能夠賦予槽灘一定范圍的寬度和厚度，使之符合三角分布或正態(tài)分布，但是只能保證槽灘的寬度和厚度在一定的合理范圍內(nèi)，符合前期的統(tǒng)計規(guī)律，不能表現(xiàn)槽灘沿主流線方向的規(guī)律性變化，需要對基于目標(biāo)的傳統(tǒng)Fluvsim算法進(jìn)行較為復(fù)雜的改進(jìn)[25]。采用趨勢面控制方法，相對簡單易行，根據(jù)槽灘的寬度、厚度與主流線長度之間的定量關(guān)系，分別生成趨勢面(見圖12)。由圖12可知，在統(tǒng)計范圍內(nèi)，主槽的厚度和寬度體現(xiàn)水道底凸頂平的槽狀特點和各個沉積微相的相互接觸關(guān)系，槽灘在平面上隨著主槽主流線的延伸長度變寬、厚度變薄，模擬結(jié)果與沉積過程存在較高的一致性(見圖13)。

圖12 X井區(qū)槽灘厚度和寬度趨勢面控制Fig.12 Thickness and width trend control of swale

圖13 X井區(qū)基于目標(biāo)的方法模擬結(jié)果Fig.13 The simulation result based on the object method

3.3 多信息綜合建模

測井曲線數(shù)據(jù)在縱向上分辨率可以達(dá)到0.125 m，對于細(xì)節(jié)刻畫較好，研究區(qū)只有3口井，采用變差函數(shù)進(jìn)行插值將產(chǎn)生多解性。地震反演數(shù)據(jù)橫向采集密度大，在平面上連續(xù)性和預(yù)測性強(qiáng)，但是在縱向上分辨率較低(主波波長的1/4)，對非均質(zhì)性刻畫不夠。采用多信息協(xié)同約束建模，將測井、地震反演和地質(zhì)等信息結(jié)合到一起，發(fā)揮測井資料縱向分辨率和地震反演等數(shù)據(jù)橫向分辨率強(qiáng)的特點，對于井資料缺乏、儲層非均質(zhì)性較強(qiáng)的油氣田，可以提高屬性模型井間的預(yù)測精度。

在泥質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)模型中，采用沉積相約束屬性的建模策略[26]。采用高斯隨機(jī)函數(shù)算法進(jìn)行模擬，利用分解算法進(jìn)行并行運算，即采用克里金和非條件模擬(傅里葉轉(zhuǎn)換算法)，相對于序貫高斯隨機(jī)模擬(SGS)，運算速度快且在主次變量和模擬變量相關(guān)性之間無系統(tǒng)誤差。

反演的泥質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)體能夠反映井點數(shù)據(jù)的精確性及地質(zhì)規(guī)律，但泥質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)連續(xù)性過好，數(shù)據(jù)體平均化的效果嚴(yán)重，砂泥巖沒有明顯的界限，模糊儲層的非均質(zhì)性，縱向分辨率相對較低(見圖14(a))。對于多信息綜合約束的泥質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)模型，地震反演數(shù)據(jù)作為軟數(shù)據(jù)，以同位協(xié)同模擬的方式進(jìn)行運算。采用地震反演數(shù)據(jù)約束的泥質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)模型，砂泥巖之間的界限得到更好的體現(xiàn)(見圖14(b))，且體現(xiàn)沉積相的控制作用，能夠反映地震數(shù)據(jù)表現(xiàn)的大尺度儲層結(jié)構(gòu)，體現(xiàn)儲層非均質(zhì)性強(qiáng)的地質(zhì)規(guī)律。

圖14 X井區(qū)反演泥質(zhì)與相控泥質(zhì)質(zhì)量分?jǐn)?shù)模型剖面

3.4 不確定性分析

3.4.1 概率分布一致性檢驗方法

三維地質(zhì)模型實質(zhì)上是對井外位置區(qū)域進(jìn)行內(nèi)插和外推，如果模型的精度高，則其模型數(shù)據(jù)的分布規(guī)律與離散化數(shù)據(jù)、原始測井曲線數(shù)據(jù)應(yīng)該保持一致，即它們具有相同的分布區(qū)間和峰值形態(tài)。儲層孔隙度數(shù)據(jù)體、原始數(shù)據(jù)及離散化數(shù)據(jù)見圖15，其中藍(lán)色為模型數(shù)據(jù)體，綠色為離散化數(shù)據(jù)體，紅色為原始數(shù)據(jù)。由圖15可以看出，除了首尾受消峰效應(yīng)的影響而有一定的誤差，整體具有相似的分布規(guī)律，說明模擬結(jié)果保留原始數(shù)據(jù)分布信息，模擬精度較高。

3.4.2 儲量檢驗

地質(zhì)儲量決定油田的開發(fā)和規(guī)模，可以作為三維地質(zhì)模型進(jìn)行檢驗的定性參數(shù)。采用該模型計算的儲量與地質(zhì)分析結(jié)果較為符合，誤差在7%以內(nèi)，驗證模型的準(zhǔn)確性。

圖15 X井區(qū)三維地質(zhì)模型概率分布一致性檢驗

4 結(jié)論

(1)根據(jù)地震反演數(shù)據(jù)對沖積扇扇根儲層進(jìn)行定量分析，其中主槽被底形限定在一定范圍內(nèi)，寬度和厚度變化不大，主槽的厚度和寬度呈現(xiàn)一定的正相關(guān)關(guān)系。槽灘的寬度和厚度隨著主流線的延伸方向分別呈現(xiàn)線性正相關(guān)和負(fù)相關(guān)關(guān)系。

(2)采用基于目標(biāo)的方法進(jìn)行模擬，槽灘的寬度和厚度采用趨勢面控制方法，隨著物源方向的延伸，槽灘的寬度和厚度分別變寬和變薄，符合地質(zhì)模式和定量分析結(jié)果。

(3)采用多信息協(xié)同約束模擬屬性模型，在地震反演數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上加入測井、巖心、沉積相等儲層信息，發(fā)揮不同數(shù)據(jù)的優(yōu)點，最終定量、統(tǒng)一地刻畫儲層的空間屬性，描述儲層的非均質(zhì)性，模型的精度較高。

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2016-10-24；編輯：任志平

國家科技重大專項(2016ZX05033-003-002)

趙 磊(1985-)，男，在站博士后，工程師，主要從事開發(fā)地質(zhì)和三維地質(zhì)建模方面的研究。

段太忠,E-mail: duantz.syky@sinopec.com

TE132

A

2095-4107(2017)01-0063-10

DOI 10.3969/j.issn.2095-4107.2017.01.007