頻變AVO反演在順南地區(qū)碳酸鹽巖裂縫型儲層流體識別中的應(yīng)用

秦喜林，李向陽，陳雙全*，孫紹寒，李宗杰，劉軍

1 中國石油大學(xué)(北京)油氣資源與工程國家重點實驗室，北京 102249

2 中國石油大學(xué)(北京)CNPC物探重點實驗室，北京 102249

3 東方地球物理勘探有限公司物探技術(shù)研究中心，涿州 072750

4 中石化西北油田分公司勘探開發(fā)研究院，烏魯木齊 830000

*通信作者, chensq@cup.edu.cn

石油地球物理

頻變AVO反演在順南地區(qū)碳酸鹽巖裂縫型儲層流體識別中的應(yīng)用

秦喜林1,2，李向陽1,2，陳雙全1,2*，孫紹寒3，李宗杰4，劉軍4

1 中國石油大學(xué)(北京)油氣資源與工程國家重點實驗室，北京 102249

2 中國石油大學(xué)(北京)CNPC物探重點實驗室，北京 102249

3 東方地球物理勘探有限公司物探技術(shù)研究中心，涿州 072750

4 中石化西北油田分公司勘探開發(fā)研究院，烏魯木齊 830000

*通信作者, chensq@cup.edu.cn

順南地區(qū)碳酸鹽巖儲層作為塔里木盆地天然氣勘探開發(fā)的重點區(qū)塊，對其進(jìn)行流體檢測是提高效益的有效手段。因此本文結(jié)合多尺度裂縫巖石物理模型和頻變AVO反演方法建立了一套流體檢測的技術(shù)流程。首先，基于研究區(qū)鉆井、測井和地質(zhì)資料，建立Chapman等效模型來模擬順南地區(qū)裂縫型儲層，并使用反射率法正演模擬儲層在飽和油氣水不同類型流體時的地震響應(yīng)特征；其次，開展不同流體類型儲層的地震屬性敏感性分析，確定地震頻散屬性對流體較為敏感；最后，針對順南地區(qū)三維地震資料的實際情況，建立了一套基于巖石物理模型和頻變AVO反演進(jìn)行流體檢測的技術(shù)流程，并進(jìn)行實際應(yīng)用。經(jīng)流體檢測結(jié)果與實鉆井驗證，表明本文提出的方法技術(shù)具有很好的實用性，為進(jìn)行此類型油氣藏的流體檢測提供了方法技術(shù)。

頻變AVO反演；流體檢測；裂縫型孔隙介質(zhì)；碳酸鹽巖；頻散屬性

0 引言

油氣勘探開發(fā)實踐表明，裂縫型油氣藏是我國含油氣盆地中非常重要的一類油氣藏，其已探明地質(zhì)儲量約占目前探明油氣資源總量的三分之一以上[1]。特別是我國西部的碳酸鹽巖裂縫型油氣藏，其儲層的儲集空間通常包含孔隙和裂縫兩種類型。其中儲集空間較大的為孔隙，為主要的流體充填空間；而裂縫儲集空間較小，但是它主要影響儲層的滲透性[2]。順南地區(qū)位于塔里木盆地腹部，其奧陶系碳酸鹽巖具有儲層發(fā)育的地質(zhì)條件及成藏基礎(chǔ)，但是其儲層埋藏深度大、縱橫向非均質(zhì)性強(qiáng)和裂縫發(fā)育等特點[3-4]。隨著油田的不斷開發(fā)，由于順南地區(qū)下奧陶統(tǒng)碳酸鹽巖儲層的油水關(guān)系非常復(fù)雜，油氣分布規(guī)律不清楚，鉆遇水井的概率增大[5]。因此，對于碳酸鹽巖裂縫型油氣藏的儲層精細(xì)描述與流體識別均十分重要?；诘刃Ы橘|(zhì)巖石物理模型正演分析是連接實際地震數(shù)據(jù)響應(yīng)特征與裂縫型儲層及其含油氣特征的橋梁，也是對碳酸鹽巖裂縫型儲層進(jìn)行精細(xì)描述的理論基礎(chǔ)。

近幾十年，等效介質(zhì)理論得到快速的發(fā)展，其中有一些較為通用。如Gassmann早在1951年就通過分析孔隙壓力與巖石剛性的關(guān)系，建立了飽和流體巖石的等效彈性模量與巖石骨架的表達(dá)式[6]；Biot在考慮巖石孔隙流體與礦物骨架之間的黏滯性，推導(dǎo)了流體飽和巖石與頻率相關(guān)的理論公式[7]；White在各向同性介質(zhì)背景下通過考慮巖石飽和地層水但包含球形氣體的孔隙巖石來分析斑塊狀飽和情況下的縱波速度和衰減[8]；Mavko和Nur提出一種從微觀尺度描述流體與骨架相互作用的理論，即噴射流理論[9]；Murphy驗證了噴射流機(jī)制是引起地震波能量衰減和速度頻散的主要因素[10]。然而，針對裂縫描述的等效介質(zhì)理論模型還在發(fā)展中，如Thomsen的等徑孔隙模型率先定量表征了流體流動效應(yīng)對各向異性的影響[2]；Hudson的孤立裂縫模型分析了裂縫與孔隙背景介質(zhì)間的壓力松弛作用[11-12]；Schoenberg的線性滑動模型給出了裂縫的等效柔度張量[13]。這些等效介質(zhì)模型都是假設(shè)頻率與尺度相互獨(dú)立，不能量化裂縫的尺寸、裂縫密度和流體類型，并無法模擬裂縫儲層中流體流動引起的地震波頻散特征。為了克服這一局限性，Chapman等考慮地震波引起的中觀裂縫、微裂隙與背景等徑孔隙間兩種尺度(中觀尺度和顆粒尺度)的耦合流體流動，利用Biot理論將裂縫和噴射了機(jī)制相結(jié)合得到了全頻帶范圍的頻散模型[14]，并在此基礎(chǔ)上分析了與頻率相關(guān)的速度頻散和衰減[15]。Batzle等通過實驗發(fā)現(xiàn)了地震波能量在地震頻段內(nèi)產(chǎn)生劇烈的衰減，并證實了這種衰減是由孔隙流體的相對流動所引起的[16]，也進(jìn)一步驗證了Chapman模型的有效性。

隨著Chapman頻散模型的提出，裂縫型儲層的頻散特征引起了廣泛的關(guān)注，并有人嘗試用頻散特征來識別流體。Wilson等聯(lián)合頻譜分解方法和AVO近似公式，提出頻變AVO反演方法，旨在從疊前數(shù)據(jù)中直接提取頻散屬性[17]。吳小羊等基于平滑偽Wigner-Ville分布(SPWVD)算法引入了頻散AVO反演方法，并在北海地區(qū)進(jìn)行了實際應(yīng)用研究[18-19]。Chen等通過對物理模型數(shù)據(jù)進(jìn)行頻變特征分析說明調(diào)諧效應(yīng)和流體流動是反射波產(chǎn)生頻散的主要原因，進(jìn)一步驗證了可以利用頻散屬性來定量解釋含氣飽和度[20-22]。郝前勇等基于Shuey近似公式，推導(dǎo)了縱波頻散程度和頻散程度隨炮檢距變化梯度屬性的反射系數(shù)的近似公式，在貝葉斯理論下實現(xiàn)頻變AVO反演[23]。王峣鈞等基于White模型，分析了地震波頻散與流體飽和度的對應(yīng)關(guān)系，并推導(dǎo)了頻變反射系數(shù)的近似表達(dá)式[24]。蘭慧田基于Chapman模型對裂縫型孔隙介質(zhì)波場特征進(jìn)行分析并結(jié)合頻變AVO反演方法來獲取儲層參數(shù)[25]。趙萬金和楊午陽從頻變AVO技術(shù)發(fā)展的基本狀況入手，將頻變AVO技術(shù)發(fā)展過程分為分頻識別、分頻AVO分析、頻散AVO分析和基于巖石物理頻率掃描的頻變AVO分析四個階段[26]。張震等構(gòu)建了新的流體因子，并結(jié)合連續(xù)小波變換來進(jìn)行流體檢測，并用于實際數(shù)據(jù)[27]。Qin等運(yùn)用頻變AVO反演方法在致密砂巖儲層進(jìn)行儲層預(yù)測取得較好效果[28]。李坤等將Morlet小波的快速動態(tài)匹配追蹤算法引入到頻變AVO反演來提取頻散屬性，然后利用頻散屬性進(jìn)行流體類型檢測[29]。印興耀等指出了巖石物理是地震流體識別的基礎(chǔ)，并著重評述國內(nèi)外巖石物理驅(qū)動下地震流體識別研究的主要進(jìn)展[30]。李博南等提出基于動態(tài)等效介質(zhì)模型的頻變AVO反演方法來反演裂縫參數(shù)，并通過模型測試驗證反演方法的有效性[31]。上述方法大多是基于理論模型分析，然后實際應(yīng)用大多是研究砂泥巖儲層，針對碳酸巖鹽裂縫型儲層的頻變AVO反演研究相對較少。隨著頻散等效介質(zhì)理論的不斷發(fā)展，頻變AVO反演越來越成為流體檢測所關(guān)注的焦點，該方法通過擴(kuò)展AVO技術(shù)并引入高分辨率的時頻分析方法來提取出地震數(shù)據(jù)與流體相關(guān)的信息，在儲層預(yù)測中具有獨(dú)特的優(yōu)勢。

本文利用頻變AVO反演方法從疊前地震數(shù)據(jù)提取頻散屬性，結(jié)合等效介質(zhì)模型來實現(xiàn)流體檢測。首先，本文回顧了Chapman多尺度裂縫模型和頻變AVO反演方法的推導(dǎo)；其次，利用測井和地質(zhì)資料，正演模擬飽和不同流體的儲層的地震響應(yīng)特征，并優(yōu)選流體敏感屬性；最后，將本文方法應(yīng)用于順南地區(qū)碳酸鹽巖裂縫型儲層的流體識別，并與實際鉆井結(jié)果相對比。

1 方法與原理

1.1 裂縫型孔隙介質(zhì)模型

實際裂縫型儲層巖石中通常廣泛發(fā)育中觀尺度(即遠(yuǎn)大于孔隙尺寸，并遠(yuǎn)小于彈性波波長)裂縫。地震波在地下介質(zhì)中傳播時遇到不同尺度地質(zhì)體以及不同頻帶范圍內(nèi)會發(fā)生能量衰減和速度頻散。然而，這種速度頻散與能量衰減是與巖石孔隙流體的流動(Wave-induced fl uid fl ow，WIFF)密切相關(guān)。裂縫型孔隙介質(zhì)模型是一個基于中觀尺度流體流動機(jī)制的典型模型。針對這種裂縫型孔隙介質(zhì)Chapman等人在噴射流理論的基礎(chǔ)上，提出了一個速度隨頻率變化的裂縫型孔隙介質(zhì)模型，用于描述巖石中裂縫與孔隙之間和不同裂縫之間流體的相對流動所引起的地震波速度的頻散和能量的衰減[15]。

本文采用Chapman多尺度裂縫巖石物理模型開展正演模擬研究，該模型的等效剛度張量如下式所示：

其中， C0是巖石基質(zhì)的各向同性彈性剛度矩陣，可用拉梅系數(shù)λ 和μ 表示，Cp，Cf1，Cf2分別表示來自孔隙、微裂隙和裂縫的附加貢獻(xiàn)，分別乘以孔隙度φ，微裂隙密度ε1以及裂縫密度ε2，ω代表頻率。然而本文中只考慮了球形孔隙和一組定向排列的豎直縫。因為球形孔的孔隙度遠(yuǎn)大于微裂隙的孔隙度，此時微裂隙對巖石等效模量影響近似為零[11]。模型中控制著頻散的一個關(guān)鍵參數(shù)是顆粒尺度的時間延遲τ，其與流體黏滯性、滲透率以及裂縫的半徑等參數(shù)相關(guān)，當(dāng)微裂隙的縱橫比非常小時，τ可近似為：

其中，?為顆粒尺度，ν為固體礦物泊松比，κ，η分別為流體的滲透率和黏滯度，a為裂縫長軸半徑。

可以用此模型來計算任意頻率時與噴射流機(jī)制相關(guān)的地震波速度頻散與能量衰減，在低頻極限處該模型給出的地震波速度與Gassmann方程預(yù)測的結(jié)果一致。Chapman理論模型中流體的流動同時出現(xiàn)在兩個尺度，分別為微觀顆粒尺度和中觀裂縫尺度，因此同時存在兩個延遲時間與特征頻率。裂縫與微裂隙之間的流體交換與低特征頻率(大時間尺度)有關(guān)，取決于裂縫的密度。兩個延遲時間之間存在以下關(guān)系：

其中，τf為裂縫尺度對應(yīng)的延遲時間，af為裂縫長軸半徑。

1.2 頻變AVO反演

地震波在含烴儲層中傳播的速度與頻率相關(guān)，而速度的頻散特征可以用來檢測流體的類型。本文采用Wilson等推導(dǎo)的頻變AVO反演公式進(jìn)行反演[17]。

其中，R為頻變的地震波反射系數(shù)，θ為地震波入射角，ΔVp、ΔVs分別為反射界面下的地層速度與上覆地層的速度之差，Vp、Vs分別為反射界面上下地層的縱波速度和橫波速度的平均值，A和B為與角度有關(guān)的項，f為頻率。

令(4)式在參考頻率 f0處對縱橫波速度變化率進(jìn)行泰勒級數(shù)的展開，舍去高階項，僅保留一階導(dǎo)數(shù)項

即可得到：

其中，Ia和Ib為縱、橫波速度變化率對頻率f的

導(dǎo)數(shù)，其表征了速度變化率隨頻率變化的快慢程度，是頻散程度的一種度量：

對參考頻率 f0的道集進(jìn)行最小二乘反演，可以得到參考頻率處縱橫波速度變化率的值。為了求解 Ia和 Ib的值，將(5)式調(diào)整為：

通過求解方程組就能得到了表征頻散屬性的參數(shù)值，同時結(jié)合裂縫型孔隙介質(zhì)模型建立頻變AVO反演流體檢測的技術(shù)流程，如圖1所示。

1.3 技術(shù)流程

本文的基本思路是從等效巖石物理模型出發(fā)，分析不同流體飽和情況下的地震響應(yīng)特征，來指導(dǎo)實際數(shù)據(jù)的儲層預(yù)測和流體識別。

本文具體的技術(shù)流程如圖1所示，具體實現(xiàn)分為以下幾個步驟：

(1)利用V-R-H平均理論計算多種基質(zhì)礦物的等效顆粒模量，礦物組分參數(shù)通過多個巖樣進(jìn)行礦物組分分析獲取。

(2)利用Chapman理論將孔隙、豎直排列的裂縫和流體加入固體巖石中，形成等效的裂縫孔隙巖石，并得到具有VTI各向異性的彈性剛度矩陣，其中孔隙度參數(shù)和裂縫參數(shù)參考測井解釋結(jié)果。

(3)根據(jù)實際的地質(zhì)資料，建立等效的數(shù)值模型，并將裂縫層的彈性剛度矩陣輸入ANISEIS進(jìn)行全波場正演，并對Z分量數(shù)據(jù)進(jìn)行頻變AVO反演，得到模型的頻散屬性。

(4)利用測井?dāng)?shù)據(jù)構(gòu)建縱橫波速度模型，利用頻變AVO反演方法對實際數(shù)據(jù)進(jìn)行頻變AVO反演，得到頻散屬性。

(5)利用模型數(shù)據(jù)的反演結(jié)果，來分析飽和不同流體裂縫層的頻散屬性值的相對大小，從而來定性—半定量的流體解釋。

2 實際數(shù)據(jù)應(yīng)用研究

順南三維區(qū)位于塔里木盆地塔中北斜坡，是一個形成較早的古隆起，經(jīng)歷了加里東、海西、印支—燕山、喜山等多期構(gòu)造運(yùn)動。在晚加里東期—早海西構(gòu)造運(yùn)動時期，受南北擠壓構(gòu)造作用，古城墟隆起定型，沉積地貌特征呈東高西低之勢。海西期以后，古城墟隆起西段以繼承性演化為特點，構(gòu)造運(yùn)動對古城墟低隆影響不大，斷裂作用基本停止，構(gòu)造活動以地層整體抬升為主，主要表現(xiàn)為斷裂及上覆構(gòu)造不發(fā)育。研究區(qū)下奧陶統(tǒng)實鉆發(fā)育多套儲層(圖2)，縱向可分為三套：蓬萊壩組、鷹山組下段、一間房組—鷹山組上段頂，其中以鷹山組下段最為發(fā)育。儲層類型以裂縫型、裂縫孔洞型為主，分別獲得油氣突破和顯示，證實了該區(qū)奧陶系良好的油氣勘探前景。本次研究的目的層位為一間房組、鷹山組上段和鷹山組下段，一間房組和鷹山組上段儲層類型主要是裂縫型為主，巖性以深灰、灰黑色泥晶灰?guī)r為主，裂縫、縫合線普遍發(fā)育，微孔和洞發(fā)育程度一般；鷹山組下段儲層類型以裂縫—孔洞型為主，巖性以灰、淺灰色晶微灰?guī)r為主，溶洞發(fā)育而裂縫少量發(fā)育。

2.1 巖石物理模型

結(jié)合研究區(qū)的地質(zhì)特征，設(shè)計了一個三層模型，第一層為各向同性層，對應(yīng)恰爾巴克組的地層，縱波速度6 000 m/s，橫波速度3 510 m/s，密度2.65 g/cm3；第二層裂縫型儲層，代表研究區(qū)的目的層，其厚度為600 m，孔隙度為0.1，其背景介質(zhì)的縱波速度6 200 m/s，橫波速度3 606 m/s，密度2.7 g/cm3；第三層為各向同性層，對應(yīng)蓬萊壩組的地層，縱波速度6 400 m/s，橫波速度3 702 m/s，密度2.78 g/cm3。建立三個模型，模型1、2、3分別為裂縫層飽和天然氣、油、地下水的模型。裂縫層的巖石物理參數(shù)見表1，其中固體礦物的模量和密度通過各礦物組分進(jìn)行V-R-H平均求取，裂縫參數(shù)通過巖心資料和成像測井觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到裂縫延伸長度、裂縫密度和扁平比。裂縫密度表示裂縫長度所對應(yīng)立方體占總體積的百分比，裂縫扁平比為裂縫橢球體的長軸與短軸之比。

目前同時考慮流體和裂縫的模型中較為經(jīng)典的是Chapman模型，它是基于Biot理論模型并將裂縫引入到噴射模型中得到的一種多尺度的頻散模型，能很好的分析不同尺度流體流動的頻散特征。Chapman模型中的時間延遲參數(shù)與流體的黏滯度密切相關(guān)。表2為研究區(qū)地下水、油和天然氣的基本參數(shù)，數(shù)據(jù)均由實驗室測得。一般情況下油的黏滯度會高于地下水的黏滯度，然而研究區(qū)原油為輕質(zhì)油，因此會出現(xiàn)油的黏滯度低于地下水的黏滯度。

圖1 頻變AVO反演檢測流體的技術(shù)流程圖Fig. 1 The work fl ow of detecting fl uid by frequency-dependent AVO inversion

將上述參數(shù)通過Chapman模型計算可以得到縱波速度和縱波衰減系數(shù)隨頻率的變化曲線。

圖3為Chapman模型模擬裂縫層得到的縱波速度和縱波衰減系數(shù)隨頻率的變化曲線，該模型描述的地震波頻散機(jī)制包含三部分：不發(fā)生頻散的低頻段、不發(fā)生頻散的高頻段和發(fā)生明顯頻散和衰減的過度頻段。在過度頻段范圍內(nèi)，不同類型流體中傳播的地震波頻散出現(xiàn)的頻帶范圍不一樣，黏滯度大的流體需要更大的時間尺度因子來達(dá)到新的壓力平衡狀態(tài)，導(dǎo)致其在更低頻帶范圍就能觀察到頻散現(xiàn)象。從縱波的衰減系數(shù)圖上可以直觀的看到地震波在飽和不同流體的裂縫層中衰減系數(shù)的峰值大小不一樣，對應(yīng)的峰值頻率也不同。其中飽和水模型的衰減系數(shù)峰值頻率接近1 Hz，飽和油的模型約在5 Hz，飽和氣的模型在20 Hz附近。因此，可以利用這種頻率差異來識別流體。

為了進(jìn)一步分析地震反射界面處的響應(yīng)特征，計算了模型裂縫層頂界面的縱波頻散(如圖4)，即公式6中的Ia，其含義為速度變化率對頻率的導(dǎo)數(shù)，橫軸為頻率，縱軸為頻散強(qiáng)度。當(dāng)裂縫層飽和水時，地震波發(fā)生頻散的過度頻帶最窄，只有1～5 Hz，此時的頻散強(qiáng)度極大值在1 Hz左右；當(dāng)裂縫層飽和油時，過度頻帶次之，在2～12 Hz，頻散強(qiáng)度最大在5 Hz；當(dāng)裂縫飽和氣時，過度頻帶最寬，在10～100 Hz，頻散最強(qiáng)大約在20 Hz左右。從頻散屬性可知在地震頻帶10～100 Hz范圍內(nèi)含氣儲層的頻散最強(qiáng)，而含水儲層的頻散很弱，接近零值。在低于10 Hz范圍內(nèi)，飽和油、氣、水的儲層頻散強(qiáng)度曲線相互交錯，這一范圍內(nèi)不能很好的利用頻散強(qiáng)度檢測流體；在10～30 Hz頻帶范圍內(nèi)含氣儲層明顯高于油水儲層，含油儲層的頻散強(qiáng)度略高于含水儲層，因此可以利用這一特征來檢測地震頻帶內(nèi)的流體；在高于30 Hz范圍內(nèi)，含油儲層和含水儲層的縱波頻散強(qiáng)度接近，無法利用這一屬性來識別油層和水層。因此，研究區(qū)對流體敏感的頻帶為 10～30 Hz。

圖2 塔中北坡奧陶系碳酸鹽巖地層綜合柱狀圖Fig. 2 The histogram of Ordovician carbonate strata in the northern slope of Tazhong area

表1 裂縫層的巖石物理參數(shù)Table 1 Rock physics parameters of fracture layer

表2 流體參數(shù)Table 2 Parameters of fl uid

圖3 裂縫層充填不同流體的縱波速度和衰減系數(shù)Fig. 3 The P wave velocity and attenuation coef fi cient of fracture layer fi lled with different fl uids

2.2 正演模擬及屬性優(yōu)選

為了分析不同流體的地震響應(yīng)特征，利用ANISEIS軟件分別對模型1、2、3進(jìn)行正演得到疊前道集。圖5為模型1、模型2和模型3通過正演得到的單炮的Z分量道集，在1 s處的波谷為裂縫層頂界面的反射，1.24 s處的波峰為裂縫層底界面的反射。

從疊前道集數(shù)據(jù)很難直接觀測模型1、模型2和模型3的差異，但可以看出裂縫層頂界面表現(xiàn)為第4類AVO，零偏移距反射系數(shù)為負(fù)，反射系數(shù)隨偏移距的增大而減小。圖6為1 s處不同流體飽和模型的反射振幅隨偏移距的變化特征，均表現(xiàn)為第4類AVO特征，且飽和天然氣的模型1振幅絕對值大于飽和油的模型2和飽和地下水的模型3。由于實際數(shù)據(jù)提取真振幅很難，并且研究區(qū)資料信噪比較低，所以用振幅屬性來檢測流體可信度較低。

圖4 模型裂縫層頂界面處的縱波頻散Fig. 4 The P wave dispersion on the top of the fracture layer

為了優(yōu)選流體敏感屬性，對正演的道集分別進(jìn)行疊前AVO反演和頻變AVO反演。利用Smith&Gidlow的兩項近似公式對疊前道集進(jìn)行疊前AVO反演，可得到縱波速度變化率，即。圖7為不同模型相對的縱波速度變化率，這是通過兩項AVO近似公式直接利用振幅反演得到，沒有消除子波影響，展示結(jié)果是相對值。從圖7可以看出不同流體飽和情況下的縱波速度變化率差異不大，因此利用速度的變化率來檢測流體不能取得準(zhǔn)確的結(jié)果。

圖8為不同模型的頻散曲線特征。裂縫層的頂界面在三種不同流體飽和的情況下都會產(chǎn)生頻散，其中飽和氣情況下頻散最強(qiáng)，飽和水的頻散最弱。對比縱波速度變化率曲線和頻散曲線，證明研究區(qū)的頻散屬性較AVO屬性能更好的檢測流體。

圖5 飽和不同流體模型的合成記錄Fig. 5 The synthetic record of models saturated with different fl uid

圖6 不同模型裂縫層頂界面反射振幅隨偏移距的變化曲線Fig. 6 The amplitude varies with the offset at the top of fracture layer of different models

圖8 不同模型的頻散曲線Fig. 8 The dispersion curves of different models

圖7 不同模型的縱波速度變化率曲線Fig. 7 The velocity changing rate curves of different models

2.3 實際數(shù)據(jù)應(yīng)用

根據(jù)Chapman計算得到的縱波速度和頻散衰減等曲線，本研究區(qū)在地震頻帶范圍內(nèi)能較好的識別儲層流體。順南三維區(qū)疊前地震資料頻帶窄，地震主頻低為15 Hz。該頻率對應(yīng)著Chapman模型計算的含氣儲層頻散屬性的峰值，而含油儲層的頻散屬性值低于含氣儲層但遠(yuǎn)高于含水儲層的頻散屬性值。含油和含水的儲層的頻散峰值分別在低頻5 Hz和超低頻2 Hz。由于研究區(qū)目的層的頻帶窄，在低頻和超低頻能量分布很弱，信噪比也很低，于是選取15 Hz作為反演的參考頻率，得到15 Hz處的縱波頻散屬性，利用縱波頻散屬性來識別儲層流體是可行的。

圖9 順南5井疊后剖面和縱波頻散Fig. 9 The post-stack pro fi le and P wave dispersion pro fi le in around Shunnan 5 well

順南5井的油氣儲層主要為一間房組和鷹山組下段。順南5井成像測井顯示一間房組裂縫較發(fā)育，頂部見擴(kuò)溶縫和溶蝕孔洞發(fā)育特征，節(jié)流循環(huán)點火成功，焰高可達(dá)3～10 m。順南5井鷹山組上段儲層不發(fā)育，孔洞大多被方解石充填。圖9為順南5井周圍疊后地震剖面和縱波頻散屬性。圖中可以看出鷹山組下段地震剖面上顯示為串珠狀，主要發(fā)育溶洞，是順南5井的有利含氣儲層。對比反演得到的縱波頻散屬性發(fā)現(xiàn)，順南5井周圍一間房組的縱波頻散強(qiáng)度為1.3左右，表現(xiàn)為中等強(qiáng)度，而鷹山組下段的溶洞對應(yīng)強(qiáng)的縱波頻散屬性值。

為了進(jìn)一步分析流體橫向上的展布，對縱波頻散屬性體提取層間均方根振幅屬性。圖10為一間房組縱波頻散屬性平面圖，亮色為頻散高值，藍(lán)色為頻散低值。順南5井、順南5-1井、順南5-2井和順南7井在一間房組有油氣顯示，是主要的產(chǎn)氣井，其對應(yīng)的縱波頻散值分別約為1.3、1.5、1.1、1.4；而順南4井、順南4-1井和順南401井對應(yīng)的縱波頻散強(qiáng)度均小于0.6為低產(chǎn)井。

圖10 一間房組(T74-T75)縱波頻散屬性圖Fig. 10 The map of P wave dispersion of Yijianfang Formation(T74-T75)

圖11 鷹山組上段(T75-T76)縱波頻散屬性圖Fig. 11 The map of P wave dispersion of upper Yingshan Formation (T75-T76)

圖11為鷹山組上段的縱波頻散結(jié)果，在鷹山組上段主要的產(chǎn)氣井為順南4井和順南401井，其中順南4井累計產(chǎn)量為1 193萬m3，對應(yīng)的縱波頻散強(qiáng)度為1.86；順南401井累計產(chǎn)量為339.8萬m3，對應(yīng)的縱波頻散強(qiáng)度為1.25，單井產(chǎn)氣量與縱波頻散強(qiáng)度呈正相關(guān)關(guān)系。

圖12為鷹山組下段的縱波頻散結(jié)果，在鷹山組下段主要的產(chǎn)氣井為順南5井、順南7井、順南5-2井和順南5-1井。在順南5井處頻散強(qiáng)度最強(qiáng)為3.23，縫洞體積488萬方，順南7井頻散強(qiáng)度值為2.36，縫洞體積427萬m3，順南5-2井頻散強(qiáng)度值為1.89，縫洞體積145萬m3，順南5-1井頻散強(qiáng)度值為1.26，縫洞體積55萬m3，總體來說單井預(yù)測縫洞體積越大，可采儲量越高，則頻散強(qiáng)度也越大。

統(tǒng)計順南三維區(qū)各層系預(yù)測頻散強(qiáng)度與實鉆含油氣性情況，結(jié)果表明疊前頻變AVO反演頻散強(qiáng)度與含氣富集程度成正比，縫洞含氣性綜合預(yù)測與鉆井符合率高達(dá)90%以上，規(guī)模大縫洞體含氣性預(yù)測成功概率高，如鷹山組下段，而裂縫等小規(guī)模儲層含氣性預(yù)測精度需要進(jìn)一步提高，如一間房組和鷹山組上段。

圖12 鷹山組下段(T76-T78)縱波頻散屬性圖Fig. 12 The map of P wave dispersion of lower Yingshan Formation (T76-T78)

一間房組和鷹山組上段儲層含氣層主要發(fā)育在研究區(qū)西南部，斷裂的屬性響應(yīng)特征也較為明顯，鷹山組下段含氣性特征主要表現(xiàn)為零星點狀分布，與串珠有較好的對應(yīng)關(guān)系，并且頻散強(qiáng)度值與鉆井油氣產(chǎn)量或可采儲量呈正相關(guān)。疊前頻散AVO反演在儲層刻畫及含氣性檢測方面具有較好的效果，縱波頻散屬性都能和測井解釋的含氣層吻合度高。高值異常斷續(xù)且零散分布，局部富集，流體分布呈條帶狀或片狀，符合該區(qū)縫洞儲層含氣性分布的特征。

3 結(jié)論

本文提出的流體檢測方法充分利用了Chapman模型可以描述裂縫儲層頻變特征的優(yōu)勢，更加符合實際裂縫儲層的巖石物理特征，為碳酸鹽巖儲層流體檢測提供理論支撐；將高分辨率的分頻方法和AVO反演方法相結(jié)合，直接從地震數(shù)據(jù)中提取頻散屬性是切實可行的；經(jīng)過模型和實際數(shù)據(jù)測試結(jié)果證明頻散屬性在流體檢測方面要優(yōu)于速度變化率屬性，在本研究區(qū)縱波的頻散強(qiáng)度與儲層的儲量成正比；本文方法為利用疊前地震資料進(jìn)行流體檢測提供了一種有效的方案，并在實際工區(qū)的應(yīng)用中取得了較好的效果，因此本方法具有較為廣闊的應(yīng)用前景。

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AbstractCarbonate reservoirs in the Shunnan area are the key target for natural gas exploration and development in the Tarim Basin. Fluid identification is an effective method to improve exploration efficiency. Therefore, this paper combines a multiscale fractured rock physical model and frequency-dependent amplitude vs offset (AVO) inversion method to establish a set of fl uid detection technologies. Firstly, based on the drilling, logging, seismic, and geology data, we use the Chapman equivalent model to simulate the fractured reservoirs in the Shunnan area, and use the re fl ectivity method for forward modeling the seismic wave response feature of reservoirs saturated with different types of fl uids. Secondly, it is necessary to carry out seismic attribute sensitivity analysis of different types of reservoir to determine which seismic dispersion is more sensitive to fl uid. Finally, based on the situation of seismic data in the study area, we establish a technical process based on the petrophysical model and the frequency-dependent AVO inversion, and apply it in the Shunnan area. The results of fl uid detection and real drilling veri fi cation show that the method proposed in this paper is practical and provides a method for fl uid detection in this type of oil and gas reservoir.

Keywordsfrequency-dependent AVO inversion; fl uid detection; fractured porous media; carbonate rocks; dispersion attribute

(編輯 付娟娟)

Application of frequency-dependent AVO inversion to identify fluid in fractured carbonate reservoirs in the Shunnan area

QIN Xilin1,2, LI Xiangyang1,2, CHEN Shuangquan1,2, SUN Saohan3, LI Zongjie4, LIU Jun4
1 State Key Laboratory of Petroleum Resources and Prospecting, China University of Petroleum-Beijing, Beijing 102249, China
2 CNPC Key Laboratory of Geophysical Prospecting, China University of Petroleum-Beijing, Beijing 102249, China
3 BGP Research & Development Center of CNPC, Zhuozhou 072750, China
4 Research Institute of Exploration and Development, Northwest Oil fi eld Branch of Sinopec, Urumqi 830000, China

2017-05-02

國家自然科學(xué)基金項目(41574108)和中國石油天然氣集團(tuán)公司科技項目(2016A-3303)聯(lián)合資助

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10.3969/j.issn.2096-1693.2017.03.032