王 波,夏同星,譚輝煌

(中海石油(中國)有限公司天津分公司渤海石油研究院,天津塘沽300452)

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基于斑塊飽和模型井控屬性融合法油氣檢測

王 波,夏同星,譚輝煌

(中海石油(中國)有限公司天津分公司渤海石油研究院,天津塘沽300452)

當(dāng)前儲層流體識別主要依靠地震資料振幅異常和彈性參數(shù)差異,實際應(yīng)用中,往往存在地震振幅對油氣層的反映不明顯,彈性參數(shù)對油氣層的區(qū)分性不強(qiáng)等問題,存在很強(qiáng)的多解性。針對該問題,根據(jù)斑塊飽和模型分析對油氣層敏感頻率進(jìn)行篩選,再利用已鉆井鉆遇的油氣層信息進(jìn)行控制,將速度頻散屬性和能量衰減屬性進(jìn)行融合獲得油氣敏感因子,提出了速度頻散和能量衰減井控屬性融合油氣檢測方法。渤海A油田的實際資料應(yīng)用結(jié)果證明了本文方法能夠有效檢測儲層含油氣情況。

斑塊飽和模型;速度頻散;能量衰減;井控;屬性融合;油氣檢測

烴類檢測對于油氣藏的勘探具有重要意義,準(zhǔn)確的流體識別結(jié)果能夠提高勘探成功率,降低勘探成本。在當(dāng)前勘探程度不斷深入、隱蔽巖性油氣藏已經(jīng)成為重要勘探目標(biāo)的情況下,發(fā)展有效的烴類檢測技術(shù)尤為重要。然而,實際地下儲層特別是隱蔽巖性油氣藏的儲層非均質(zhì)性強(qiáng)、油水關(guān)系復(fù)雜、地震振幅對油氣層的反映不明顯,彈性參數(shù)對油氣層的區(qū)分性不強(qiáng),單純基于振幅異常和儲層彈性參數(shù)差異的常規(guī)烴類檢測技術(shù)在實際應(yīng)用中具有很強(qiáng)的多解性。

速度頻散是指地震波在實際黏彈性地層中傳播時速度隨頻率變化的現(xiàn)象,實驗證實,地震頻帶范圍內(nèi)的衰減往往伴隨著速度頻散[1]。地震波通過含油氣儲層時頻散和衰減特征比水層或者干層更加明顯[2],因此,利用速度頻散和能量衰減進(jìn)行油氣檢測是一種可行的方法。對于速度頻散和衰減現(xiàn)象,許多學(xué)者開展了一系列卓有成效的研究工作,先后提出并發(fā)展了諸多有價值的理論模型,如:Squirt模型[3-6]、BISQ模型[7]、裂縫-孔隙結(jié)構(gòu)模型[8-9]、雙孔模型[10]、斑塊飽和模型[11]等。近年來,國內(nèi)的研究人員也在這方面開展了很多有意義的工作,如:楊頂輝等[12]闡述了Biot和噴射流動耦合作用對各向異性彈性波的影響;張元中等[13]對巖石聲頻散進(jìn)行了實驗研究,指出巖心中流體的存在是影響縱波頻散的一個重要原因;楊寬德等[14]從同時包含Biot流動和噴射流動兩種力學(xué)機(jī)制的孔隙彈性波方程出發(fā),對含流體孔隙各向同性介質(zhì)中的地震波和聲波進(jìn)行了數(shù)值模擬;鄧?yán)^新等[15]在實驗室高頻條件下對流體飽和儲層砂巖樣品的速度進(jìn)行了實驗測量,并基于Biot流與噴射流機(jī)制的理論模型對實驗結(jié)果進(jìn)行了定量解釋;巴晶[16]對復(fù)雜多孔介質(zhì)中的地震波傳播機(jī)理進(jìn)行了深入的研究;任科英對實驗室?guī)r心測試中由高頻引起的速度頻散現(xiàn)象進(jìn)行了研究[17]。在應(yīng)用方面,張世鑫等[18]研究了縱波速度頻散屬性反演方法并將其應(yīng)用于含氣儲層的識別;胡瑋等[19]將頻散屬性用于致密砂巖薄互層儲層的預(yù)測,取得了一定的效果;王峣鈞等[20]基于斑塊飽和模型進(jìn)行分析,利用地震波頻散特征估計儲層的含氣飽和度。

本文基于地震波在含流體儲層中傳播時發(fā)生的速度頻散和能量衰減現(xiàn)象,提取了速度頻散屬性和能量衰減屬性,使用已鉆遇儲層的流體信息進(jìn)行控制將兩種屬性進(jìn)行融合,提出了速度頻散和能量衰減井控屬性融合油氣檢測方法。

1 技術(shù)方法

首先使用斑塊飽和模型進(jìn)行可行性分析與油氣敏感頻率篩選,在此基礎(chǔ)上提取速度頻散屬性和能量衰減屬性,然后利用已鉆井的流體信息進(jìn)行控制實現(xiàn)頻散屬性和衰減屬性的融合,對油氣儲層進(jìn)行預(yù)測。

1.1 頻散AVO屬性

1987年,SMITH等[21]在Aki-Richards近似方程的基礎(chǔ)上,利用縱波速度與密度的經(jīng)驗關(guān)系式,給出了Smith-Gidlow近似方程:

(1)

式中:R(θ)表示反射系數(shù);θ表示分界面的入射角;γ表示橫波速度與縱波速度的比值;ΔvP/vP表示縱波速度變化率;ΔvS/vS表示橫波速度變化率。

令A(yù)(θ)=5/8-(1/2)γ2sin2θ+(1/2)tan2θ,B(θ)=-4γ2sin2θ,則公式(1)可以寫為:

(2)

根據(jù)CHAPMAN等[22]的理論,反射系數(shù)R(θ)和縱、橫波速度的變化率ΔvP/vP和ΔvS/vS都隨著頻率的變化而變化,即反射系數(shù)可以看成是入射角和頻率的函數(shù),因此,公式(2)可以寫為:

(3)

對(3)式關(guān)于頻率項f0進(jìn)行一階泰勒展開,得到如下公式:

(4)

式中:f0為地震資料的主頻;Da=ΔvP/vP(f0)和Db=ΔvS/vS(f0)分別是縱波速度變化率與橫波速度變化率在頻率為f0時的值;Ia=(d/df)(ΔvP/vP)和Ib=(d/df)(ΔvS/vS)分別是縱波速度變化率與橫波速度變化率關(guān)于頻率的導(dǎo)數(shù),表示發(fā)生速度頻散時縱橫波速度相對變化量的頻散程度,即頻散屬性參數(shù)。對公式(4)進(jìn)行改寫:

(5)

考慮k個頻率(f1,f2,…,fk)的情況,令:

(6)

G=

(7)

則公式(5)可以寫為:

(8)

采用最小二乘法求解公式(8),可以得到頻散屬性參數(shù):

(9)

考慮到縱波的頻散程度比橫波的頻散程度大,本文利用縱波頻散屬性進(jìn)行油氣檢測分析[23]。

1.2 地震波吸收衰減屬性

地震波衰減表現(xiàn)為振幅和相位的變化[24-27],其中,地震波振幅與傳播的距離以及品質(zhì)因數(shù)(Q)密切相關(guān),有:

(10)

式中:r為距離;A0為震源的振幅;Ar為距震源r時的振幅;Q為地層介質(zhì)的品質(zhì)因子;v為速度;f為頻率;t為時間。

令A(yù)1和A2為目的層相近兩點的振幅值,它們的雙程旅行時分別為t1和t2(t2>t1),根據(jù)公式(10)可以得到:

(11)

令振幅衰減屬性為1/Q,則:

(12)

1.3 井控雙屬性融合

由于地下儲層及其流體特征的復(fù)雜性,單一的頻散屬性和衰減屬性都難以實現(xiàn)對油氣層的準(zhǔn)確預(yù)測,為了降低單一屬性對油氣識別的多解性,將兩種屬性進(jìn)行融合,并利用已鉆遇油層的井信息對融合參數(shù)進(jìn)行控制。

令H1為求取的歸一化頻散屬性Ia/h1,H2為求取的歸一化衰減屬性(1/Q)/h2,h1和h2為歸一化因子,雙屬性融合的油氣檢測結(jié)果可以表示為:

Hpre=aH1+bH2

(13)

式中:a和b為加權(quán)因子,其大小反映了頻散屬性H1和衰減屬性H2對油氣的敏感程度,加權(quán)因子越大,表示對油氣越敏感。

本文利用鉆遇油氣層井信息控制加權(quán)因子a和b的求取。設(shè)Hobs(x,y,t)表示在坐標(biāo)為(x,y),時間深度為t的地方鉆遇油氣層,則:

(14)

式中:ε為門檻值。當(dāng)有n個油氣層信息時,則可以得到以下最優(yōu)化問題:

(15)

利用公式(15)求出加權(quán)因子a和b,此時預(yù)測的油氣層與井鉆遇油氣層吻合最好。將得到的a,b代入公式(13),就可以利用公式(13)預(yù)測沒有井鉆遇的儲層是否含有油氣。

1.4 方法流程

井控雙屬性融合法油氣檢測的流程如圖1所示,可以分為以下3個步驟。

1) 地質(zhì)參數(shù)模型的建立:利用測井、測試等資料統(tǒng)計研究區(qū)的儲層流體特征,根據(jù)統(tǒng)計獲得的儲層流體特征建立地質(zhì)參數(shù)模型。

2) 斑塊飽和模型頻散衰減分析:根據(jù)建立的地質(zhì)參數(shù)模型,使用周期疊置型斑塊飽和模型[28]進(jìn)行縱波速度頻散和地震波能量衰減分析,對本方法在研究區(qū)的可行性進(jìn)行分析,并對研究區(qū)油氣層敏感頻率進(jìn)行篩選。

3) 若本方法在研究區(qū)具有可行性,根據(jù)油氣層敏感頻率篩選結(jié)果,提取速度頻散屬性和能量衰減屬性;利用鉆遇流體的井信息控制雙屬性融合,對油氣儲層進(jìn)行預(yù)測。

圖1 井控雙屬性融合法油氣檢測流程

2 應(yīng)用實例

采用本文方法在渤海A油田進(jìn)行了實際應(yīng)用試驗。該油田為一個被斷層復(fù)雜化的斷裂發(fā)育背斜,具有多個斷塊、多個高點的特征,因此,準(zhǔn)確的油氣層分布預(yù)測對于該油田的井位部署具有重要的意義。

2.1 周期疊置White模型頻散衰減分析

1975年,WHITE等[28]將斑塊飽和模型簡化為周期分布層狀流體模型,模型由含水層和含氣層交互疊置而成。地震波在巖石中傳播時,對巖石造成壓縮,導(dǎo)致流體在不同硬度的層之間流動,從而導(dǎo)致地震波能量衰減和速度頻散的發(fā)生。該模型通常用于簡化描述介觀尺度的流體流動,這種介觀尺度的流體流動是造成地震波低頻段衰減的主要因素,該模型中定量描述流體黏度、孔隙度和飽和度等參數(shù)對地震波頻散和衰減的影響。

周期層狀介質(zhì)模型如圖2所示,由飽含水和氣的各向同性均勻孔隙介質(zhì)周期性疊置構(gòu)成,飽含氣的孔隙介質(zhì)記為介質(zhì)a,飽含水的孔隙介質(zhì)記為介質(zhì)b,其厚度分別為ha和hb,L=ha+hb代表一個周期厚度。假設(shè)介質(zhì)a和b具有相同的孔隙度φ,并考察面積為Su的模型體,則hiSuφ等于含流體的體積,LSuφ為該模型體的孔隙體積,該模型體的流體飽和度為含流體的體積與總孔隙體積的百分比,即Si=hiSuφ/(LSuφ)=hi/L,i=a,b,因此,Sa和Sb相當(dāng)于含氣飽和度和含水飽和度。

圖2 周期疊置White模型幾何示意

周期疊置模型介質(zhì)等效平面波模量可以寫成:

(16)

式中:E0為不考慮流體流動的彈性模量,E0=(Sa/Ea+Sb/Eb)-1,其中,Ea和Eb分別表示介質(zhì)a和b的平面波模量,由Gassmann方程計算得到。Ri(i=a,b)的計算公式可以寫為:

(17)

i=a,b

式中:Km為巖石骨架體積模量;Ks為固體顆粒體積模量;Kf為混合流體體積模量;φ為孔隙度。

介質(zhì)a和b的慢縱波阻抗為:

(18)

i=a,b

式中:η為流體黏滯系數(shù);κ為滲透率;k為慢縱波復(fù)波數(shù),且有:

(19)

i=a,b

式中:?為角頻率;KE為等效體積模量,且有:

(20)

i=a,b

式中:Ki(i=a,b)為介質(zhì)a,b的體積模量。

根據(jù)(16)式～(20)式計算出介質(zhì)的等效平面波模量E后,就可以分別計算黏彈性介質(zhì)中的縱波相速度(vP)、縱波相速度頻散(Df)和品質(zhì)因子(Q):

(21)

(22)

(23)

其中,

(24)

式中:ρba和ρbb為儲層中流體介質(zhì)a和b的密度。

統(tǒng)計分析研究區(qū)已鉆井在明化鎮(zhèn)組的測井、測試等資料,建立符合研究區(qū)儲層流體特征的地質(zhì)參數(shù)模型,如表1所示,其中,Ks,ρs和μs分別是固體顆粒的體積模量、密度和剪切模量,Ko,ρo和ηo分別是地層油的體積模量、密度和粘度,Kb,ρb和ηb分別是地層水的體積模量、密度和粘度,κ為滲透率,φ為孔隙度。利用該地質(zhì)模型,使用周期疊置型斑塊飽和模型計算出縱波速度頻散((22)式)和能量衰減((23)式),其中速度頻散為速度關(guān)于頻率的導(dǎo)數(shù),如圖3所示。從圖3中可以看出,在20Hz以下的低頻段速度頻散屬性對含油飽和度相當(dāng)敏感,在2～30Hz,能量衰減屬性對含油飽和度亦很敏感。因此,該研究區(qū)綜合利用2～20Hz頻段內(nèi)的速度頻散和能量衰減屬性進(jìn)行含油氣性檢測。

表1 渤海A油田明下段地質(zhì)參數(shù)模型

圖3 A油田明下段不同含油飽和度時速度頻散和振幅衰減效應(yīng)分析

2.2 應(yīng)用效果分析

根據(jù)前文分析,利用2～20Hz的低頻段地震資料求取速度頻散屬性和能量衰減屬性,并將兩種屬性在鉆井資料的控制下進(jìn)行融合。圖4是A油田明下段地震純波資料90°相移剖面,剖面上紅色和黃色區(qū)域振幅強(qiáng),代表儲層的分布區(qū)域,可以看出,該地震資料很好地反映了儲層的分布,但是出現(xiàn)的一個現(xiàn)象是水層振幅比油氣層振幅強(qiáng),利用基于振幅信息的油氣檢測技術(shù)無法準(zhǔn)確識別油氣層。

圖5是過A1,A2和B1井的井控雙屬性融合油氣檢測屬性剖面,其中,A1井和A2井為雙屬性融合過程中參與控制的井,B1井是驗證井。異常越強(qiáng),代表油氣層的可能性越高,可以看出,井控雙屬性融合油氣檢測屬性有效地識別出了油層,而對強(qiáng)振幅水層沒有響應(yīng)。這說明井控雙屬性融合油氣檢測屬性在本油田能夠有效地進(jìn)行含油氣性檢測。

圖4 A油田明下段地震純波資料90°相移剖面

圖5 A油田明下段井控雙屬性融合油氣檢測屬性剖面

3 結(jié)束語

基于地震波在含流體儲層中傳播時發(fā)生的速度頻散和能量衰減現(xiàn)象,提出了速度頻散和能量衰減井控雙屬性融合油氣檢測方法,以降低油氣檢測的多解性。該方法在使用斑塊飽和模型進(jìn)行可行性分析和油氣層敏感頻率篩選的基礎(chǔ)上,提取速度頻散屬性和能量衰減屬性,使用已鉆遇儲層的井的流體信息控制兩種屬性的融合,獲得雙屬性融合油氣檢測結(jié)果。

在渤海A油田的實際應(yīng)用結(jié)果表明,本文方法降低了油氣檢測的不確定性,提高了預(yù)測成功率。當(dāng)?shù)卣鹳Y料含有能夠提取的速度頻散和振幅衰減信息時,該方法有望取得較好的油氣檢測效果。

利用地震資料頻率信息檢測油氣是一種簡潔而有效的方法,進(jìn)一步深入研究油氣層引起的地震頻率變化及其機(jī)理,從而探索對油氣敏感的頻率類屬性可作為下一步研究方向。

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(編輯：顧石慶)

The well-controlled attributes fusion method for hydrocarbon detectionbased on patchy-saturation model

WANG Bo,XIA Tongxing,TAN Huihuang

(BohaiOilfieldInstituteofCNOOCLtdTianJinBranch,Tianjin300452,China)

At the present stage,the recognition of reservoir fluid mainly relies on seismic amplitude anomalies and elastic parameters difference.In practical applications,there are always problems that seismic amplitude response is not obvious to hydrocarbon and the elastic parameters distinction between hydrocarbon and water is not clear.So conventional methods would lead to multiplicity of hydrocarbon detection.The oil-bearing reservoir leads to more strong velocity dispersion and energy attenuation of seismic wave than water-bearing reservoir,so it is feasible to use patchy-saturation model to sort hydrocarbon-sensitive frequency.In this paper,we obtain hydrocarbon-sensitive factor by merging velocity dispersion strong and energy attenuation strong,use the information of drilled reservoir in wells to control the merge answers and proposed the well-controlled velocity dispersion and energy attenuation attributes fusion method for hydrocarbon detection.The practical data test from Bohai A oilfield proved that this method can effectively predict hydrocarbon reservoir.

patchy-saturation model,velocity dispersion,energy attenuation,well control,attribute fusion,hydrocarbon detection

2015-11-25;改回日期：2016-10-04。

王波(1986—),男,碩士,主要從事地震儲層預(yù)測和油氣檢測方面的工作。

國家科技重大專項(2016ZX05058)資助。

P631

A

1000-1441(2017)02-0288-07

10.3969/j.issn.1000-1441.2017.02.016

This research is financially supported by the National Science and Technology Major Project of China (Grant No. 2016ZX05058).

王波,夏同星,譚輝煌.基于斑塊飽和模型井控屬性融合法油氣檢測[J].石油物探,2017,56(2):-294

WANG Bo,XIA Tongxing,TAN Huihuang.The well-controlled attributes fusion method for hydrocarbon detection based on patchy-saturation model[J].Geophysical Prospecting for Petroleum,2017,56(2):-294