彭 杰，彭立才，林年添，彭立勇，王守進，薛世團

（1.山東省沉積成礦作用與沉積礦產(chǎn)重點實驗室·山東科技大學(xué)，山東青島 266510；2.清華大學(xué)地震波勘探開發(fā)研究所；3.中國地質(zhì)大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院；4.中國石油青海油田分公司采油一廠）

1 地質(zhì)概況

吐哈盆地為由印度板塊向北擠壓形成的山間盆地，現(xiàn)今地質(zhì)構(gòu)造主要受控于盆地北部博格達(dá)山晚喜馬拉雅的強烈隆升改造［1－2］。臺北凹陷位于吐哈盆地北部，北臨博格達(dá)山，西接布爾加凸起，東為了墩隆起，南臨托克遜凹陷、魯西凸起、臺南凹陷及塔克泉凸起。北部山前帶為凹陷北部發(fā)育的受造山應(yīng)力體系控制的前陸沖斷褶皺帶。巴喀氣田位于臺北凹陷北部山前帶中段的柯柯亞構(gòu)造西部（圖1）［3］。現(xiàn)有資料研究認(rèn)為，巴喀氣藏構(gòu)造為一被斷層復(fù)雜化的背斜。本次研究的目的層段下侏羅統(tǒng)八道灣組致密砂巖儲層是巴喀氣田重要的產(chǎn)氣層位［4－5］，試采和開發(fā)結(jié)果表明，油氣產(chǎn)量分布差異較大，多數(shù)井單井產(chǎn)量較低。八道灣組沉積較厚，地層主要由砂巖、泥巖和煤組成，煤層和大套穩(wěn)定分布的泥巖可作為標(biāo)志層。八道灣組鉆遇地層自上而下分3段，即J1B1、J1B2、J1B3，其中J1B1段自上而下分為J1B11、J1B12、J1B13三個小層，J1B2段自上而下分為J1B21、J1B22、J1B23、J1B24四個小層。儲集層整體上屬低孔低滲或致密砂巖儲集層，平均孔隙度低于5%，平均滲透率為0.3535×10－3μm2。巴喀氣田2011年10月完成三維地震資料的重新處理與解釋，為了確定八道灣組砂體的分布規(guī)律及儲層物性特征，本研究采用了預(yù)測精度較高的地震多屬性反演進行儲層預(yù)測。

2 地震多屬性反演的原理

地震多屬性反演是從地震數(shù)據(jù)中提取各種地震屬性，并進行屬性組合優(yōu)選，在已鉆井點處建立多種優(yōu)勢地震屬性與目標(biāo)儲層參數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系，進而依據(jù)其關(guān)系反演得到儲層參數(shù)數(shù)據(jù)體［6－9］，利用該數(shù)據(jù)體沿層切片提取儲層預(yù)測信息，研究儲層發(fā)育規(guī)律。反演中需要使用到的資料包括地震數(shù)據(jù)體，以及在地震數(shù)據(jù)體范圍內(nèi)的相關(guān)井資料，每口井都需要包含即將被預(yù)測的目標(biāo)儲層參數(shù)及時深轉(zhuǎn)換信息。利用地震多屬性反演進行儲層預(yù)測的實現(xiàn)過程為：①根據(jù)屬性優(yōu)選原則，確定優(yōu)勢地震屬性。在研究區(qū)目的層地震反射特征研究基礎(chǔ)上，針對研究目標(biāo)提取相關(guān)屬性若干，如地震波能量、頻率、吸收等，然后利用前向逐步回歸法，尋找出與目標(biāo)儲層參數(shù)相關(guān)系數(shù)較高的地震屬性。②通過多信息融合、多屬性分析等在優(yōu)勢地震屬性和儲層物性之間建立起一定的關(guān)系。一般采用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，此方法的預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)的相關(guān)性比較好。③將儲層參數(shù)與優(yōu)勢屬性之間的函數(shù)關(guān)系應(yīng)用到整個地震體，得到預(yù)測結(jié)果，用于指導(dǎo)井位的部署。

圖1 吐哈盆地臺北凹陷巴喀氣田構(gòu)造位置

3 地震多屬性反演在儲層預(yù)測中的應(yīng)用

3.1 優(yōu)勢屬性篩選［10－11］

通過分析鉆井和測井資料發(fā)現(xiàn)，八道灣組砂巖儲層含氣后速度與泥巖速度相近，所以僅利用速度或波阻抗反演不能準(zhǔn)確區(qū)分巖性和預(yù)測儲層。在分析儲層的巖性、電性等特征基礎(chǔ)上，選取了對儲層區(qū)分比較敏感的自然伽馬和孔隙度這兩個儲層參數(shù)，與地震信息建立聯(lián)系，進行地震多屬性反演。針對八道灣組低孔低滲含氣儲層特點，使用不同方法提取了不同精度的共15種地震屬性。然后采用前向逐步回歸分析方法分別優(yōu)選出與伽馬曲線和孔隙度相關(guān)性最好、校驗誤差最小、彼此之間獨立的屬性組合，采用交叉驗證準(zhǔn)則確定地震屬性個數(shù)和最終預(yù)測誤差。反演時將地震波阻抗作為選取的優(yōu)勢屬性之一，這樣可以充分利用測井信息，提高反演地震資料的分辨率，得到準(zhǔn)確可靠的預(yù)測結(jié)果。圖2是與伽馬曲線有關(guān)的地震屬性優(yōu)化及校驗誤差分析結(jié)果，可以看出，當(dāng)選擇第4種屬性時得到的校驗誤差最小，因此，前4種屬性（波阻抗的平方根、瞬時相位、振幅權(quán)重頻率、Filter25／30－35／40）即為本區(qū)用自然伽馬進行巖性預(yù)測的優(yōu)勢屬性，表1顯示了以上四種屬性與伽馬曲線的相關(guān)性值。用同樣的方法篩選出了波阻抗的倒數(shù)、Filter5／10－15／20、振幅權(quán)重頻率、視極性這4種屬性作為孔隙度預(yù)測的優(yōu)勢屬性。

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

將優(yōu)選出的屬性組合參與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，通過訓(xùn)練所得的預(yù)測伽馬值與實際伽馬值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了78.3%（以自然伽馬為例），預(yù)測的孔隙度與實際孔隙度的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了73%，預(yù)測結(jié)果與實際值相關(guān)性比較大，達(dá)到了地震多屬性反演要求。

圖2 地震屬性優(yōu)化及校驗誤差分析

表1 優(yōu)勢地震屬性與伽馬曲線之間的相關(guān)性

3.3 結(jié)果分析

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所建立的非線性關(guān)系應(yīng)用到整個研究區(qū)的地震體，完成反演。圖3和圖4分別為通過自然伽馬反演和孔隙度反演得到的過柯19－2井、柯19－5井、柯19井和柯19－9井的聯(lián)井時間剖面。利用反演結(jié)果進行儲層預(yù)測時，取砂巖自然伽馬小于78 API，砂巖孔隙度大于3.8%。從反演剖面可以看出，地震多屬性反演結(jié)果具有很高的垂向分辨率，橫向上也能很好地反映砂體的展布趨勢。伽馬反演剖面頂部的紅色區(qū)域代表了厚煤層。對伽馬反演結(jié)果的分析表明（圖3），研究區(qū)地層剖面上J1B1段總體為厚層砂巖，部分地區(qū)為薄層泥巖或頂部夾煤層；J1B2段上部柯19－5井和柯19井之間地區(qū)為砂巖夾薄層泥巖，其余地區(qū)為厚層泥巖，中下部為大套砂巖夾薄層泥巖；J1B3段上部為厚層泥巖和砂巖，中部為厚層砂巖夾薄層泥巖，底部為砂泥巖互層。預(yù)測結(jié)果與實鉆取心結(jié)果和前期已有資料吻合，說明用自然伽馬區(qū)分巖性效果很好，反演結(jié)果能真實反映地層的巖性及厚度變化情況。

圖3 自然伽馬反演聯(lián)井剖面

從圖4中可以看出各井鉆遇地層縱向上孔隙度的變化情況，如柯19－2井和柯19－5井鉆遇地層在J1B12、J1B13、J1B22、J1B23小層的孔隙度值比較高，柯19井鉆遇地層在J1B12、J1B13、J1B21、J1B22小層的孔隙度值比較高；橫向上所反映出的砂體展布趨勢與前面用自然伽馬預(yù)測的砂體展布趨勢吻合度較高。柯19－2井、柯19－5井和柯19井的實鉆有油氣顯示層位在圖3和圖4兩個反演剖面中均做了標(biāo)出（射孔結(jié)果表明，柯19－2在J1B13小層產(chǎn)氣，柯19－5在J1B22和J1B23小層產(chǎn)氣，柯19在J1B12和J1B21小層產(chǎn)油氣），可以看出產(chǎn)油氣層位與反演剖面所揭示的有利儲層分布區(qū)（兩個剖面中顏色為黃色和黃綠色的地方）吻合得很好。

圖4 孔隙度反演聯(lián)井剖面

圖5為巴喀氣田柯19井區(qū)八道灣組J1B12小層時窗為20 ms的孔隙度時間切片?？梢钥闯?，井區(qū)中部具有較高的孔隙度。柯19－1井、柯19井、柯19－3井（三口井的位置已用方框框出）在J1B12小層的預(yù)測孔隙度分別為4.4%、4.1%、3.6%，實鉆結(jié)果分別是油氣產(chǎn)層、低產(chǎn)氣層、干層，預(yù)測結(jié)果與實際鉆井結(jié)果符合。將反演剖面與水平切片結(jié)合起來進行分析，可以獲得地質(zhì)體垂向上和平面上的詳盡信息，增加儲層預(yù)測的可靠性。

統(tǒng)計表明，研究區(qū)大部分井的預(yù)測結(jié)果與實際鉆井油氣顯示是符合的，符合程度達(dá)到85%。說明利用地震多屬性反演進行儲層預(yù)測的精度比較高，可以有效地預(yù)測儲層分布，該方法對于常規(guī)阻抗反演效果不佳地區(qū)的儲層預(yù)測具有很大實用價值。

圖5 柯19井區(qū)八道灣組J1B12小層孔隙度時間切片

4 結(jié)論

（1）采用地震多屬性反演方法，分別優(yōu)選出與自然伽馬和孔隙度相關(guān)的優(yōu)勢屬性，并將優(yōu)選出的屬性組合參與概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，繼而反演得到能夠反映有效儲層信息的目標(biāo)儲層參數(shù)（自然伽馬和孔隙度）信息，達(dá)到儲層預(yù)測的目的。

（2）地震多屬性反演結(jié)果具有很高的垂向分辨率，在橫向上也能很好地反映砂體展布規(guī)律。用該方法反演得到的自然伽馬和孔隙度參數(shù)真實、可靠，基本反映了儲層的分布情況。儲層預(yù)測結(jié)果在實際鉆井中得到了證實，可以大大降低油氣田開發(fā)鉆井的風(fēng)險。

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