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    不連續(xù)、薄互層煤層氣地質(zhì)建模技術(shù)
    ——以澳大利亞蘇拉特盆地為例

    2021-07-29 07:21:30王文升劉靈童李建榮
    中國(guó)煤炭地質(zhì) 2021年6期
    關(guān)鍵詞:模型

    宣 濤, 王文升, 劉靈童, 李建榮, 秦 鵬

    (中海油能源發(fā)展股份有限公司 工程技術(shù)分公司, 天津塘沽 300452 )

    0 引言

    地質(zhì)建模技術(shù)是一門(mén)綜合性研究技術(shù),涉及地質(zhì)、測(cè)井、地震、試井解釋、氣藏工程與地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)等多個(gè)專(zhuān)業(yè)[1]?,F(xiàn)今儲(chǔ)層建模技術(shù)已成為定量連接開(kāi)發(fā)地質(zhì)研究與氣藏工程、動(dòng)態(tài)模擬、方案部署的紐帶;模型的精確性直接影響到后期開(kāi)發(fā)方案的部署, 開(kāi)發(fā)指標(biāo)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

    目前地質(zhì)建模技術(shù)已廣泛應(yīng)用于常規(guī)油氣藏的三維定量表征, 已成為制定油氣田開(kāi)發(fā)方案的必要技術(shù)之一。目前常用的油氣藏地質(zhì)建模手段主要基于沉積規(guī)律認(rèn)識(shí), 利用測(cè)井與地震解釋成果, 在動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驗(yàn)證情況下, 采用傳統(tǒng)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)或多元地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法, 實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層及屬性縱、橫向預(yù)測(cè)[2-6]。

    而煤層氣作為自生自?xún)?chǔ)并且吸附在煤層中的一種非常規(guī)天然氣, 其成因機(jī)理與開(kāi)發(fā)機(jī)理與常規(guī)油氣藏有顯著區(qū)別[7], 致使煤層氣地質(zhì)建模與常規(guī)油氣藏建模中在屬性模型建模方面有明顯區(qū)別[8]。近年來(lái), 一些學(xué)者已經(jīng)開(kāi)始嘗試?yán)玫刭|(zhì)建模技術(shù)定量表征煤儲(chǔ)層?;淬y超等(2017年)基于相控三維建模方法方式實(shí)現(xiàn)煤層與非煤層屬性的差異[9];馬平華等(2018年)利用煤層滲透率與應(yīng)力、煤巖相關(guān)系建立煤層滲透率模型[10];陳博等(2019年)利用單井刻畫(huà)的煤體結(jié)構(gòu), 建立煤體結(jié)構(gòu)三維模型[11];劉瑋(2019年)利用地質(zhì)建模技術(shù)開(kāi)展了煤層氣排采過(guò)程中壓降特征的研究[12];李勇等(2020年)基于煤體結(jié)構(gòu)地質(zhì)模型, 定量分析煤體結(jié)構(gòu)對(duì)產(chǎn)能影響[13];呂杰堂(2020年)利用煤層頂?shù)讓用婵坍?huà)建立多套層系的三維模型[14];周優(yōu)等(2020年)利用測(cè)井上含氣量與深度、密度、自然伽馬、電阻關(guān)系建立含氣量模型[15]。

    盡管許多學(xué)者提出利用測(cè)井高分辨率數(shù)據(jù)與煤層屬性之間建立多元線(xiàn)性相關(guān)性, 但這些識(shí)別方法只能很好預(yù)測(cè)單井的煤層屬性, 而井間預(yù)測(cè)沿用隨機(jī)建模方法, 沒(méi)有很好挖掘建模技術(shù)與煤層屬性之間關(guān)系, 這直接影響到三維模型的準(zhǔn)確性。另外,由于國(guó)內(nèi)煤層氣低成本開(kāi)發(fā), 且煤層橫向連續(xù)性較好, 造成煤層氣地質(zhì)建模巖相模型較為簡(jiǎn)單, 沒(méi)有深入的研究認(rèn)識(shí)。

    本文以蘇拉特盆地為例, 依據(jù)區(qū)塊煤層沉積特征, 在統(tǒng)計(jì)與分析區(qū)塊煤層規(guī)律認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)上, 將地質(zhì)研究成果數(shù)據(jù)與建模技術(shù)緊密結(jié)合, 建立出符合真實(shí)煤層分布特征的三維地質(zhì)模型, 并創(chuàng)新性運(yùn)用薄互煤層厚度累加的等效網(wǎng)格粗化技術(shù)有效解決了薄互煤層精確三維地質(zhì)建模與數(shù)值模擬運(yùn)算速度耦合難的問(wèn)題, 為后續(xù)產(chǎn)能模擬、方案設(shè)計(jì)提供可靠支撐。

    1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)位于蘇拉特盆地東北部, 是盆地煤層氣的主要產(chǎn)區(qū), 構(gòu)造相對(duì)簡(jiǎn)單, 呈單斜構(gòu)造區(qū)[16]。煤層主要發(fā)育在侏羅系Walloon亞群, 自下而上分為 Eurombah 層、Taroom 煤組、Tangalooma 砂巖及 Juandah 煤組(圖1)。Walloon亞群厚度約300m, 煤層總厚度平均約32m。Walloon亞群為曲流河三角洲平原沉積環(huán)境, 受頻繁基準(zhǔn)面變化, 難以保持穩(wěn)定成煤環(huán)境, 煤層整體呈現(xiàn)層數(shù)多, 厚度薄, 橫向上發(fā)育不連續(xù)性特征[17]。統(tǒng)計(jì)研究區(qū)內(nèi)單井煤層厚度分布直方圖可看出, 小于1m的薄煤層占76%(圖2)。在物性特征方面, 與薄煤層互層的粉砂巖、泥巖和細(xì)砂巖滲透率低, 較為致密, 為區(qū)內(nèi)很好的蓋層, 而煤層滲透率普遍較大, 最大滲透率可達(dá)1 000mD以上。

    圖1 Surat盆地地層柱狀圖

    圖2 煤層厚度分布直方圖

    2 薄互層煤層氣構(gòu)造模型建立

    模型平面、 垂向網(wǎng)格劃分需根據(jù)區(qū)塊內(nèi)井網(wǎng)密度及薄煤層厚度確定。區(qū)塊面積約533.74km2, 平均井距約750m, 保證井間網(wǎng)格數(shù)量為3~4, 平面網(wǎng)格設(shè)置250m×250m。區(qū)塊內(nèi)煤層發(fā)育較薄, 小于0.3m僅占了9%, 為盡量刻畫(huà)薄煤層, 且考慮總網(wǎng)格數(shù)量, 垂向網(wǎng)格為0.3m左右。

    構(gòu)造模型建立方法目前方法相對(duì)確定, 主要采用“井-震”結(jié)合法, 即利用本區(qū)塊2維地震解釋成果為橫向基礎(chǔ), 單井分層數(shù)據(jù)作為校正點(diǎn), 結(jié)合10條斷層, 建立全區(qū)構(gòu)造模型(圖3)。

    圖3 構(gòu)造模型

    3 不連續(xù)薄互煤層的巖相建模

    在國(guó)內(nèi)煤層相對(duì)連續(xù), 建模工作者很少考慮煤層橫向展布, 對(duì)巖相建模工作考慮甚少;而本區(qū)塊煤層橫向變化快, 不連續(xù), 需要在認(rèn)識(shí)煤層縱橫向變化規(guī)律的基礎(chǔ)上, 采用隨機(jī)模擬方法, 建立煤層系的巖相模型。

    區(qū)塊內(nèi)煤層、炭質(zhì)泥巖、致密砂巖、頁(yè)巖、灰?guī)r互層發(fā)育, 從Walloon亞群4個(gè)目的層單井巖性分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看, 煤占7.8%, 炭質(zhì)泥巖占4.7%,砂巖占60.3%,泥巖占25.0%, 灰?guī)r占2.2%, 其中煤和炭質(zhì)泥巖作為有效儲(chǔ)層僅占12.5%。由于不同巖性具有不同屬性特征, 巖相模型同樣需建立這5個(gè)巖性的分布, 且模型巖性比例分布應(yīng)與各井統(tǒng)計(jì)比例相似。

    除了考慮巖性整體比例之外, 還需考慮目的層巖性縱向分布規(guī)律, 作者分層統(tǒng)計(jì)全區(qū)所有井縱向上不同巖性分布比例, 發(fā)現(xiàn)Juandah煤層組自下而上均有煤層發(fā)育, 且呈現(xiàn)逐漸增加趨勢(shì), 砂巖自上而下變化不大, 頁(yè)巖主要發(fā)育在下部與上部, 而其他煤層組縱向呈現(xiàn)不同比例與規(guī)律(圖4)。該縱向的巖性趨勢(shì)將作為約束條件限制井間巖性隨機(jī)模擬, 實(shí)現(xiàn)井間預(yù)測(cè)縱向比例與規(guī)律相一致。而巖相模型橫向的趨勢(shì)面約束主要采用地質(zhì)研究階段制作的煤厚圖或煤地比圖,它能夠很好控制在少井或無(wú)井區(qū)域巖性的預(yù)測(cè), 實(shí)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)與地質(zhì)規(guī)律橫向一致性[18]。

    圖4 巖性縱向分布規(guī)律

    井間煤層模擬核心是地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué), 而地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)核心則是變差函數(shù)[19]。變差函數(shù)反映儲(chǔ)層參數(shù)的空間相關(guān)性, 其中變程是建模工作者必調(diào)參數(shù), 它反映儲(chǔ)層在空間上具有相關(guān)性的范圍, 即巖性展布的連續(xù)性, 而主變程方向是巖性延續(xù)性最好的方向, 即物源方向。通過(guò)前期地質(zhì)研究, 區(qū)塊井距約750m, 統(tǒng)計(jì)區(qū)塊整個(gè)井網(wǎng)不同方向的煤層連續(xù)發(fā)育長(zhǎng)度, 發(fā)現(xiàn)北東-南西向煤層連續(xù)性最好, 這與沉積物源方向一致。其中主變程方向50%以上的煤層連續(xù)的長(zhǎng)度是約為3口井距的長(zhǎng)度(圖5), 次變程方向50%以上的煤層連續(xù)的長(zhǎng)度是約為2口井距的長(zhǎng)度, 與地質(zhì)沉積模式相類(lèi)似(圖6), 基于此, 設(shè)計(jì)主變程與次變程分別為2 500m與1 500m。通過(guò)以上縱、橫向約束條件, 及變差函數(shù)的分析, 采用常用序貫指示隨機(jī)模擬方法, 實(shí)現(xiàn)確定性與隨機(jī)性的結(jié)合, 建立符合煤層發(fā)育規(guī)律的巖相模型(圖7), 這將是后面相控屬性建模的基礎(chǔ)。

    圖5 物源方向煤層發(fā)育長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)

    圖6 煤層發(fā)育長(zhǎng)度沉積相示意

    圖7 巖相模型

    4 巖相控制下屬性建模

    含氣量、含氣飽和度、滲透率是影響煤層氣吸附、解析、擴(kuò)散、滲流主要屬性, 也是數(shù)值模擬所需基本參數(shù)。這3種屬性建模方法主要思路是首先采用相控技術(shù),在不同巖性條件下分析屬性, 從而確定煤層、炭質(zhì)泥巖及其他巖性在屬性上的差異,實(shí)現(xiàn)砂巖、泥巖等非有效儲(chǔ)層與有效儲(chǔ)層的差別;其次, 與巖相模型類(lèi)似, 需分析煤層、炭質(zhì)泥巖各屬性分布范圍及頻率分布形態(tài), 井間預(yù)測(cè)時(shí)需與單井比例關(guān)系類(lèi)似, 同樣也需統(tǒng)計(jì)分析單井屬性橫向與縱向上規(guī)律性, 對(duì)井間屬性預(yù)測(cè)加以約束; 而在變差函數(shù)調(diào)整上, 屬性的連續(xù)性應(yīng)小于巖相的連續(xù)性, 其變程范圍適當(dāng)小于巖相的變程范圍。

    另外含氣量、含氣飽和度、滲透率因主控影響因素、計(jì)算方法、測(cè)試條件不同, 建模過(guò)程中具有各自特點(diǎn)。以本區(qū)塊為例, 通過(guò)分析巖心實(shí)驗(yàn)含氣量與測(cè)井曲線(xiàn)、埋深、煤質(zhì)等相關(guān)性,分析認(rèn)為含氣量與煤層密度、埋深相關(guān)性顯著,采用多元回歸方法分區(qū)、分塊計(jì)算含氣量的公式,對(duì)全區(qū)486口井單井煤層含氣量進(jìn)行計(jì)算,結(jié)合前述建模方法,基于相控及縱、橫向規(guī)律約束,建立全區(qū)含氣量模型(圖8)。

    圖8 含氣量模型

    煤層含氣飽和度對(duì)解析壓力及產(chǎn)水量影響較大, 含氣飽和度越低, 其解析壓力越低, 相應(yīng)排水量也會(huì)增大[20]。它主要是通過(guò)含氣量與等溫吸附曲線(xiàn)建立的。根據(jù)區(qū)塊內(nèi)地層壓力測(cè)試資料, 得到煤層深度與煤層壓力關(guān)系, 在結(jié)合等溫吸附曲線(xiàn)中地層壓力與最大吸附含氣量關(guān)系, 建立不同煤層深度下最大吸附含氣量; 依據(jù)煤層實(shí)際含氣量與最大吸附含氣量比值, 計(jì)算出煤層含氣飽和度(圖9)。依據(jù)上述原理, 首先建立不同煤層埋深下最大吸附含氣量模型, 結(jié)合已得到的含氣量模型, 計(jì)算出煤層含氣飽和度模型。

    圖9 含氣飽和度模型計(jì)算方法

    煤層氣滲透率受到煤樣易碎, 且測(cè)井孔隙度關(guān)系不明顯, 采用室內(nèi)試驗(yàn)或測(cè)井解釋方法無(wú)法得到真實(shí)滲透率數(shù)據(jù)。由于區(qū)塊內(nèi)井網(wǎng)密, 且有89口井249層分別做DST測(cè)試, 篩選符合試井解釋標(biāo)準(zhǔn)的井, 確定單井不同煤層真實(shí)滲透率, 結(jié)合前述分相控制屬性建模思路, 建立滲透率模型(圖10)。

    圖10 滲透率模型剖面

    5 不連續(xù)、薄煤層地質(zhì)模型的粗化技術(shù)

    為了精細(xì)刻畫(huà)薄煤層分布, 地質(zhì)模型網(wǎng)格數(shù)量往往巨大, 本區(qū)塊網(wǎng)格數(shù)量約1 708萬(wàn)個(gè), 而目前受計(jì)算機(jī)內(nèi)存和運(yùn)算速度限制, 動(dòng)態(tài)數(shù)值模擬不可能處理太多的細(xì)節(jié), 常規(guī)油藏模擬網(wǎng)格一般不超過(guò)100萬(wàn)個(gè), 因此往往需要對(duì)地質(zhì)模型粗化。模型的粗化是利用等效的粗網(wǎng)格去替代精細(xì)模型中的細(xì)網(wǎng)格, 要求等效粗網(wǎng)格模型依然能夠反映精細(xì)模型的地質(zhì)特征。

    由于本區(qū)塊主力儲(chǔ)層為不連續(xù)的薄煤巖與炭質(zhì)泥巖的互層, 常規(guī)模型粗化方會(huì)造成薄儲(chǔ)層的丟失, 另外炭質(zhì)泥巖與煤巖“籠統(tǒng)粗化”, 將無(wú)法有效區(qū)分炭質(zhì)泥巖與煤層各自在儲(chǔ)量中的占比情況, 也無(wú)法區(qū)別它們對(duì)產(chǎn)能的貢獻(xiàn)情況。作者在掌握粗化技術(shù)方法基礎(chǔ)上, 舍棄軟件常規(guī)直接粗化方法, 采用 “粗化理念+軟件操作”的模式, 建立新的薄煤層地質(zhì)模型粗化技術(shù)。

    首先建立粗化模型框架, 縱向上對(duì)區(qū)塊目的層UpperJuandah煤組、LowerJuandah 煤組、 Tangalooma 砂巖 、Taroom Coal Measures煤組分別粗化為3個(gè)網(wǎng)格, 共計(jì)12個(gè), 每個(gè)層分別設(shè)置一個(gè)煤層, 一個(gè)炭質(zhì)泥層, 一個(gè)非儲(chǔ)層。厚度是由精細(xì)模型計(jì)算而來(lái)。各層屬性數(shù)據(jù)由精細(xì)模型計(jì)算得出。平面上為保持井之間網(wǎng)格數(shù)量, 網(wǎng)格數(shù)不變。粗化后模型縱向網(wǎng)格數(shù)量由1 087層減少為14層, 總體網(wǎng)格數(shù)由精細(xì)模型的1 708萬(wàn)減少到粗化模型的18萬(wàn)個(gè), 且保持了原始地質(zhì)規(guī)律(圖11、圖12)。

    圖11 精細(xì)模型剖面

    圖12 粗化后模型剖面

    6 模型檢驗(yàn)及評(píng)價(jià)

    在建模過(guò)程中, 強(qiáng)調(diào)單井統(tǒng)計(jì)煤層縱向與橫向發(fā)育規(guī)律, 從而保證了建立的地質(zhì)模型在煤層發(fā)育規(guī)律上與單井統(tǒng)計(jì)類(lèi)似;用模型網(wǎng)格化算法計(jì)算原始煤層氣儲(chǔ)量與用容積法儲(chǔ)量相差僅為0.87%。

    以地質(zhì)模型基礎(chǔ)上, 結(jié)合全區(qū)508口的井生產(chǎn)資料, 利用數(shù)值模擬技術(shù), 生產(chǎn)歷史擬合的擬合率達(dá)88.7%, 產(chǎn)氣量擬合與實(shí)際產(chǎn)氣量擬合相差不大, 趨勢(shì)基本一致, 驗(yàn)證了模型的可靠(圖13)。

    圖13 數(shù)值模擬生產(chǎn)數(shù)據(jù)歷史擬合

    7 結(jié)論

    1)闡述了運(yùn)用地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)特點(diǎn), 結(jié)合煤層發(fā)育規(guī)律, 建立不連續(xù)、薄煤層巖相建模技術(shù)。以蘇拉特盆地為例,基于沉積模式,利用煤層縱向發(fā)育規(guī)律與平面展布特征作為約束條件,依據(jù)不同方向單井連續(xù)煤層的發(fā)育長(zhǎng)度設(shè)置變差函數(shù)變程,采用序貫指示方法可有效模擬符合煤層規(guī)律的巖相模型。

    2)指出煤層屬性建模方法思路,依據(jù)煤層屬性規(guī)律、測(cè)試、方法的不同,建立屬性建模技術(shù)。以蘇拉特盆地,分析含氣量主控因素,建立含氣量多元回歸方程,建立含氣量模型;依據(jù)等溫吸附曲線(xiàn)與壓力梯度關(guān)系,建立煤層最大吸附含氣量與深度關(guān)系模式,從而建立含氣飽和度模型;應(yīng)用試井資料,運(yùn)用地質(zhì)建模方法,建立滲透率模型。

    3)采用“粗化理念+軟件操作”的模式,舍棄傳統(tǒng)模型粗化方法,建立了新的薄煤層地質(zhì)模型粗化技術(shù)。

    4)將上述方法建立的地質(zhì)模型,煤層厚度、及屬性符合其發(fā)育規(guī)律,且應(yīng)用于數(shù)值模擬,歷史擬合效果好,為后續(xù)方案設(shè)計(jì)墊底了可靠基礎(chǔ)。

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