劉 倩, 董 寧, 季玉新, 陳天勝
(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)
儲(chǔ)層物性參數(shù)是了解油氣儲(chǔ)層的物理特性和幾何特性的必備要素,因此將儲(chǔ)層彈性參數(shù)轉(zhuǎn)換為儲(chǔ)層物性參數(shù)的方法一直是儲(chǔ)層地球物理的研究熱點(diǎn)之一。最簡(jiǎn)單、也是早期儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)中常用的策略是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論建立彈性參數(shù)(速度、密度、阻抗等)和物性參數(shù)之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系實(shí)現(xiàn)物性參數(shù)的間接估計(jì)[1-4]。
對(duì)于復(fù)雜的儲(chǔ)層而言,簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)擬合得到的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系不足以準(zhǔn)確描述彈性參數(shù)和物性參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系。巖石物理模型作為連接儲(chǔ)層的彈性性質(zhì)與物理性質(zhì)的紐帶,被越來越多地應(yīng)用于儲(chǔ)層物性特征的描述中。針對(duì)不同巖石的礦物組成、孔隙類型等物理性質(zhì),學(xué)者們建立了不同的巖石物理模型。Voigt - Reuss - Hill模型和Hashin-Shtrikman-Walton模型建立了礦物的彈性性質(zhì)與巖石基質(zhì)的彈性性質(zhì)之間的關(guān)系[5-6];接觸模型(CT模型)和接觸膠結(jié)模型(CCT模型)可以用于計(jì)算高孔隙或弱膠結(jié)的巖石的彈性性質(zhì)[7-9];Kuster-Toks?z模型、微分等效介質(zhì)模型(DEM模型)和自相容近似模型(SC模型)可以用于膠結(jié)程度較強(qiáng)的巖石的彈性性質(zhì)的研究[10-13]。
巖石物理建模理論的發(fā)展推動(dòng)了儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)技術(shù)的發(fā)展。Mukerji等[14]和Eidsvik等[15]基于信息論提出了統(tǒng)計(jì)巖石物理方法來反演儲(chǔ)層物性參數(shù);Bachrach等[16]綜合運(yùn)用巖石物理隨機(jī)建模方法和貝葉斯反演理論來反演孔隙度和含水飽和度;Yin等[17]建立了基于FFT-MA模擬方法和GDM擾動(dòng)方法的地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)物性參數(shù)反演方法;Alvarez等[18]基于巖石物理理論提出了多屬性旋轉(zhuǎn)技術(shù)來估計(jì)儲(chǔ)層物性參數(shù);Gui等[19]基于貝葉斯反演框架建立了彈性參數(shù)加權(quán)統(tǒng)計(jì)的儲(chǔ)層物性參數(shù)反演方法;李志勇等[20]利用疊前地震同步反演來實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層物性參數(shù)和彈性參數(shù)的同步預(yù)測(cè);Boateng等[21]基于Caianiello神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和Levenberg-Marquardt最優(yōu)化算法提出了高精度的孔隙度反演方法。
筆者以巖石物理理論為基礎(chǔ),在三維儲(chǔ)層參數(shù)域進(jìn)行巖石物理建模,選取三種彈性參數(shù)作為輸入數(shù)據(jù),計(jì)算出彈性參數(shù)在儲(chǔ)層參數(shù)域的等值面,利用三個(gè)等值面的空間交會(huì),在模型約束條件下同時(shí)估計(jì)出孔隙度、泥質(zhì)含量和含水飽和度三種儲(chǔ)層物性參數(shù)。通過模型實(shí)驗(yàn)和實(shí)際工區(qū)應(yīng)用實(shí)例,檢驗(yàn)了方法的有效性和實(shí)用性。
巖石物理模型建立了儲(chǔ)層物性參數(shù)和彈性參數(shù)的聯(lián)系,這種聯(lián)系是儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ),因此根據(jù)目標(biāo)儲(chǔ)層的性質(zhì)建立合理、準(zhǔn)確的巖石物理模型是準(zhǔn)確估計(jì)物性參數(shù)的前提[23]。
建立巖石物理模型[24],建模過程中的基本參數(shù)如表1所示。
表1 基本組分參數(shù)表
儲(chǔ)層特征描述最常用的參數(shù)是孔隙度φ、含水飽和度Sw和泥質(zhì)含量Vsh,建立一個(gè)三維直角坐標(biāo)系,分別以Vsh、φ、Sw作為x、y和z軸,坐標(biāo)軸的范圍分別是0~1、0~0.4和0~1,各坐標(biāo)軸均勻采樣,該坐標(biāo)系稱為一個(gè)儲(chǔ)層參數(shù)域。在這個(gè)儲(chǔ)層參數(shù)域中,每個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)就是一組儲(chǔ)層物性參數(shù),根據(jù)巖石物理模型正演方法計(jì)算彈性參數(shù)值,并在整個(gè)參數(shù)域內(nèi)對(duì)彈性參數(shù)進(jìn)行插值就建立了彈性參數(shù)的三維數(shù)據(jù)體d。
圖1 儲(chǔ)層參數(shù)域的彈性參數(shù)數(shù)據(jù)體圖Fig.1 Elastic parameter data cube in reservoir parameter domain
圖1是體積模量的三維數(shù)據(jù)體,根據(jù)相同的原理可以建立剪切模量和密度的三維數(shù)據(jù)體。已知地下儲(chǔ)層中某點(diǎn)的實(shí)測(cè)彈性參數(shù)數(shù)據(jù)d0(K0,μ0,ρ0,λ0,σ0),要同時(shí)進(jìn)行三種物性參數(shù)的估計(jì)需要至少有三種彈性參數(shù),可以根據(jù)儲(chǔ)層特點(diǎn)靈活選取彈性參數(shù)種類(如體積模量K0、剪切模量μ0和密度ρ0)。
采用Marching Cubes算法分別在體積模量、剪切模量和密度的數(shù)據(jù)體中計(jì)算出值為K0、μ0和ρ0的等值面[23]。在等值面的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單的情況下,經(jīng)典的Marching Cubes算法就可以完成;在等值面的空間構(gòu)型較為復(fù)雜情況下,需要使用改進(jìn)的Marching Cubes算法[25],以保證曲面擬合的精度和效率。
如圖2(a)是值為K0的體積模量的等值面圖,該等值面可以用SK0(Vsh,φ,Sw)表示。同理可以得到密度在儲(chǔ)層參數(shù)域的等值面Sρ0(Vsh,φ,Sw),將等值面SK0(Vsh,φ,Sw)和等值面Sρ0(Vsh,φ,Sw)交會(huì)在同一個(gè)儲(chǔ)層參數(shù)域中,即可找到同時(shí)滿足體積模量為K0和密度值為ρ0的點(diǎn),如圖2(b)所示,這些點(diǎn)就分布在兩個(gè)等值面的交線lK0 ρ0上。
為了得到交線上各點(diǎn)的坐標(biāo),建立如方程(1)的目標(biāo)函數(shù),在兩個(gè)等值面的定義域交集內(nèi)求取目標(biāo)函數(shù)的最小值。
J1=‖SK0-Sρ0‖2
(1)
其中:SK0、Sρ0是等值面SK0(Vsh,φ,Sw)和Sρ0(Vsh,φ,Sw)內(nèi)的所有點(diǎn)。
作為輸入數(shù)據(jù)的彈性參數(shù)通常是地震反演的結(jié)果或者測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)重構(gòu)的結(jié)果,因此其中通常包含一定的誤差。為了提高算法的穩(wěn)定性、減少輸入數(shù)據(jù)的誤差對(duì)估計(jì)結(jié)果精度的影響,在方程(1)加入模型約束項(xiàng),目標(biāo)函數(shù)變?yōu)槭?2)。
‖Sρ0-m‖2
(2)
圖2 儲(chǔ)層參數(shù)域的等值面圖及其交會(huì)圖Fig.2 Isosurfaces and intersection of isosurfaces in reservoir parameter domain(a)體積模量等值面圖;(b)兩個(gè)等值面的交會(huì)圖;(c)交線與剪切模量等值面的交會(huì)圖
其中,在井位置處m是實(shí)際測(cè)井測(cè)得的儲(chǔ)層物性參數(shù),作為模型約束;在井旁道的位置沒有測(cè)井?dāng)?shù)據(jù),可以利用井間插值、地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建模等方法建立的模型作為m進(jìn)行約束。
計(jì)算出剪切模量為μ0在儲(chǔ)層參數(shù)域的等值面Sμ0(Vsh,φ,Sw),將其與圖2(b)中的兩個(gè)等值面的交線交會(huì)在一起,結(jié)果如圖2(c)所示。圖2(c)中交線與等值面的交集部分是圖中黑色圓圈標(biāo)出的點(diǎn),這個(gè)點(diǎn)的體積模量為K0、剪切模量為μ0和密度為ρ0,則這個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)就對(duì)應(yīng)要估計(jì)的儲(chǔ)層物性參數(shù)。
建立如方程(3)的目標(biāo)函數(shù),同樣加入模型約束項(xiàng)。利用最優(yōu)化算法在交線lK0 ρ0與等值面Sρ0的定義域交集內(nèi)求取目標(biāo)函數(shù)的最小值即可得到交點(diǎn)的坐標(biāo)(0.20,0.30,0.49)。
J3= ‖LK0 ρ0-Sμ0‖2+ ‖LK0 ρ0-m‖2+
‖Sμ0-m‖2
(3)
其中:Sμ0是等值面Sμ0(Vsh,φ,Sw)內(nèi)的所有點(diǎn);LK0 ρ0是等值面SK0(Vsh,φ,Sw)和Sρ0(Vsh,φ,Sw)的交線上的所有點(diǎn)。
為了檢驗(yàn)本文提出的儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)方法的有效性,建立一個(gè)包含27個(gè)點(diǎn)的儲(chǔ)層物性參數(shù)模型,其孔隙度、泥質(zhì)含量和含水飽和度數(shù)據(jù)如圖3所示。將這些模型數(shù)據(jù)與表1中的基本參數(shù)結(jié)合,利用參考文獻(xiàn)[20]中的巖石物理建模方法計(jì)算出一系列彈性參數(shù):體積模量K、泊松比σ、密度ρ、拉梅參數(shù)λ和μ、縱波阻抗IP、橫波阻抗IS、楊氏模量E等。這里選取體積模量K、泊松比σ和密度ρ作為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì),結(jié)果如圖4所示。圖4中的黑色圓圈是模型數(shù)據(jù),綠色實(shí)心點(diǎn)是估計(jì)結(jié)果,通過對(duì)比可知,估計(jì)結(jié)果與模型數(shù)據(jù)基本一致。
圖3 原始模型Fig.3 Original model(a)孔隙度;(b)泥質(zhì)含量;(c)含水飽和度
圖4 估計(jì)結(jié)果與原始模型的對(duì)比Fig.4 Comparison of estimations and original data(a)孔隙度;(b)泥質(zhì)含量;(c)含水飽和度
實(shí)際數(shù)據(jù)(測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)、地震數(shù)據(jù)、反演結(jié)果)都包含一定的噪音或者誤差。因此實(shí)際應(yīng)用中,物性參數(shù)的估計(jì)過程會(huì)受到輸入數(shù)據(jù)誤差的影響。為了檢驗(yàn)該方法的穩(wěn)定性,在輸入數(shù)據(jù)體積模量K、泊松比σ和密度ρ中均加入8%的擾動(dòng),用于模擬包含誤差的輸入數(shù)據(jù),然后分別進(jìn)行無約束和有約束的估計(jì)。由圖5~圖7可以看出,有約束情況下的估計(jì)誤差遠(yuǎn)小于無約束情況的估計(jì)誤差,證明了加入約束的必要性和有效性。
圖5 加入擾動(dòng)后的無約束估計(jì)結(jié)果 與原始模型的對(duì)比Fig.5 Comparison of unconstrained estimations with perturbation and original data(a)孔隙度;(b)泥質(zhì)含量;(c)含水飽和度
圖6 加入擾動(dòng)后的有約束估計(jì)結(jié)果 與原始模型的對(duì)比Fig.6 Comparison of constrained estimations with perturbation and original data(a)孔隙度;(b)泥質(zhì)含量;(c)含水飽和度
圖7 有擾動(dòng)情況下有、無約束估計(jì)結(jié)果 的相對(duì)誤差絕對(duì)值對(duì)比Fig.7 Relative error comparison of constrained and unconstrained estimations with perturbation(a)孔隙度;(b)泥質(zhì)含量;(c)含水飽和度
圖8 不同的輸入數(shù)據(jù)擾動(dòng)引起的估計(jì)結(jié)果 的相對(duì)誤差絕對(duì)值對(duì)比Fig.8 Comparison of relative estimations errors from input data with different perturbations(a)孔隙度;(b)泥質(zhì)含量;(c)含水飽和度
圖9 不同擾動(dòng)情況下的估計(jì)結(jié)果的相對(duì)誤差絕對(duì)值Fig.9 Comparison of relative estimations errors from input data with different perturbations(a)孔隙度;(b)泥質(zhì)含量;(c)含水飽和度
為了進(jìn)一步檢驗(yàn)本文方法的穩(wěn)定性,在輸入數(shù)據(jù)中加入不同程度的擾動(dòng),加入的擾動(dòng)包含如下三種情況:①體積模量8%,泊松比0%,密度0%;②體積模量0%,泊松比8%,密度0%;③體積模量0%,泊松比0%,密度8%;④體積模量8%,泊松比8%,密度8%。在這四種情況下分別進(jìn)行物性參數(shù)估計(jì),得到的結(jié)果如圖8所示。由圖8可以看出,前三種情況得到的估計(jì)結(jié)果精度接近,第四種情況誤差最大,而孔隙度和泥質(zhì)含量的估計(jì)結(jié)果中第①種情況的結(jié)果略好。綜合四種情況而言,孔隙度和泥質(zhì)含量的誤差小于含水飽和度的誤差。
在輸入數(shù)據(jù)體積模量、泊松比和密度中加入相等的擾動(dòng),擾動(dòng)范圍是-8%到8%。利用有擾動(dòng)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行有約束估計(jì),然后將27個(gè)點(diǎn)的估計(jì)結(jié)果按照輸入數(shù)據(jù)擾動(dòng)大小分別取平均值。圖9是估計(jì)結(jié)果的相對(duì)誤差的絕對(duì)值隨著擾動(dòng)變化的變化圖。從圖9中可以看出,孔隙度受擾動(dòng)影響最小,含水飽和度受擾動(dòng)影響最大,且擾動(dòng)絕對(duì)值越大,三種儲(chǔ)層物性參數(shù)的估計(jì)結(jié)果的誤差越大。
為了研究不同的巖石物理模型對(duì)于儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)結(jié)果的影響,分別用微分等效介質(zhì)模型(DEM模型,見附錄)和自相容近似模型(SC模型,見附錄)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
利用Xu-White模型、DEM模型和SC模型計(jì)算圖4中的數(shù)據(jù)得到體積模量、泊松比和密度作為輸入數(shù)據(jù)。在輸入數(shù)據(jù)中各加入8%的擾動(dòng),分別進(jìn)行儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì),結(jié)果如圖10所示。通過對(duì)比圖10可以看出,基于三種模型估計(jì)得到的儲(chǔ)層物性參數(shù)精度基本一致,證明模型的不同不會(huì)給估計(jì)結(jié)果帶來較大的影響。因此本文方法可以適用于多種不同巖性、不同巖石物理特點(diǎn)的儲(chǔ)層,只需在應(yīng)用過程中根據(jù)儲(chǔ)層特征建立合理的巖石物理模型,獲取準(zhǔn)確的模型參數(shù)。
圖10 不同模型的估計(jì)結(jié)果相對(duì)誤差比較Fig.10 Comparison of relative estimation errors with different models(a)孔隙度;(b)泥質(zhì)含量;(c)含水飽和度
圖11 利用Xu-White模型重構(gòu)得到的縱橫波 速度及相對(duì)誤差Fig.11 Comparison of rebuilt velocity data and measured data using Xu-White model(a) 縱波速度實(shí)測(cè)值和重構(gòu)值;(b)縱波速度相對(duì)誤差;(c) 橫波速度實(shí)測(cè)值和重構(gòu)值;(d) 橫波速度相對(duì)誤差
圖12 儲(chǔ)層物性參數(shù)的估計(jì)結(jié)果與實(shí)際測(cè)量值的對(duì)比Fig.12 Comparison of estimated reservoir parameters and the measured data(a) 孔隙度; (b)含水飽和度;(c)泥質(zhì)含量
將筆者提出的儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)方法應(yīng)用于中國某油田的實(shí)際資料。該工區(qū)的儲(chǔ)層是碎屑巖儲(chǔ)層,主要礦物組成是石英和粘土。為了利用測(cè)井得到的彈性參數(shù)數(shù)據(jù)估計(jì)出儲(chǔ)層的物性參數(shù),首先需要結(jié)合巖心實(shí)驗(yàn)等數(shù)據(jù)建立合適的巖石物理模型并確定模型的基本參數(shù)。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)Xu-White模型能夠較好地描述儲(chǔ)層的巖石物理特點(diǎn)。利用Xu-White模型進(jìn)行地層縱、橫波速度曲線的重構(gòu),結(jié)果如圖11所示。由圖11可以看出與實(shí)際測(cè)量值相比,縱波速度的重構(gòu)值非常準(zhǔn),誤差極?。粰M波速度的重構(gòu)值較為準(zhǔn)確,誤差略大于縱波速度的誤差,在1 820 m~1 850 m之間的兩處儲(chǔ)層處誤差相對(duì)大一點(diǎn)。但是誤差的絕對(duì)值小于5%,精確程度可以滿足儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)的需要。準(zhǔn)確的重構(gòu)結(jié)果進(jìn)一步證明了Xu-White模型對(duì)于該工區(qū)的儲(chǔ)層是合適的。
基于Xu-White模型進(jìn)行儲(chǔ)層物性參數(shù)的估計(jì)。以體積模量、泊松比和密度的測(cè)井曲線作為輸入數(shù)據(jù),其中密度曲線是實(shí)際測(cè)井得到的,體積模量和泊松比需要利用實(shí)際測(cè)井得到的縱橫波速度和密度計(jì)算得到。利用本文方法可以得到如圖12所示的儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)結(jié)果。通過對(duì)比圖12(a)、圖12(b)、圖12(c)以看出,估計(jì)結(jié)果較為準(zhǔn)確,證明方法具有一定的實(shí)用性。
基于巖石物理理論提出了一種模型約束的巖石物理逆建模方法,可以從彈性參數(shù)中同時(shí)估計(jì)出孔隙度、泥質(zhì)含量和含水飽和度三種儲(chǔ)層物性參數(shù)。在輸入?yún)?shù)沒有誤差的情況下,估計(jì)結(jié)果是較為準(zhǔn)確的;當(dāng)輸入數(shù)據(jù)中包含誤差時(shí),由于模型約束可以有效地提高估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)定性,估計(jì)結(jié)果的精度也較高。本文儲(chǔ)層物性參數(shù)估計(jì)方法是在巖石物理建模的基礎(chǔ)上提出的,巖石物理模型的建立至關(guān)重要,根據(jù)儲(chǔ)層特點(diǎn)建立準(zhǔn)確的巖石物理模型有利于得到高精度的估計(jì)結(jié)果。
微分等效介質(zhì)模型是通過往固體礦物相中逐漸加入包含物相來模擬雙相混合物的。利用微分等效介質(zhì)模型(DEM模型)計(jì)算巖石骨架的模量,等效模量K*和μ*的耦合微分方程分別是:
(A-1)
(A-2)
初始條件是K*(0)=K1,μ*(0)=μ1,其中K1、μ1是基質(zhì)的體積模量和剪切模量;K2、μ2是逐漸加入的包含物的體積模量和剪切模量,y是包含物的含量,P(*2)和Q(*2)是背景介質(zhì)中包含物形狀的表達(dá)式。
自相容近似模型通過用暫時(shí)尚未知的有效介質(zhì)來替換背景介質(zhì),以此來近似包含物之間的相互作用,該方法考慮了包含物之間的相互作用,因此可以用于孔隙度較大的巖石。自洽模型公式是由Berryman給出的N相介質(zhì)混合物的自相容近似表達(dá)式:
(A-3)
(A-4)