周路，鐘斐艷，閆佳琛，鐘克修，吳勇，許希輝，陸鵬，張文濟，劉怡

（1.西南石油大學(xué)油氣藏地質(zhì)及開發(fā)工程國家重點實驗室，成都 610500；2.西南石油大學(xué)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，成都610500；3.西南石油大學(xué)電氣信息學(xué)院，成都 610500；4.中海油田服務(wù)股份有限公司物探事業(yè)部，天津 300451；5.西南油氣田公司重慶氣礦，重慶 400021；6.天然氣地質(zhì)四川省重點實驗室，成都 610500；7.中國石油集團測井有限公司西南分公司，重慶 400021）

0 引言

地震反演的目的是根據(jù)地震資料反推地下介質(zhì)巖石物理參數(shù)，從而進行儲集層預(yù)測和流體檢測，為油氣田勘探開發(fā)提供依據(jù)。常規(guī)的疊后反演方便快捷，但由于使用的疊后地震數(shù)據(jù)經(jīng)過了多次疊加，損失了振幅隨偏移距變化的信息，因此反演結(jié)果存在一定局限性。相比之下，疊前反演具有多信息和保真性的優(yōu)點[1]。廣義的疊前反演包括AVO（Amplitude variation with offset）屬性分析、彈性阻抗反演和疊前同時反演，它們在反演過程中都使用疊前地震數(shù)據(jù)，并以Zoeppritz方程為理論基礎(chǔ)，使用不同的反演算法最終得到表征地下巖性和流體的多種參數(shù)。AVO屬性分析也稱AVO反演，通常是根據(jù)Shuey[2]在1985提出的近似式將疊前地震數(shù)據(jù)進行數(shù)學(xué)變換，得到多種AVO屬性參數(shù)，但是該方法缺乏測井數(shù)據(jù)約束，且計算的各屬性值區(qū)間為[-1, 1]，不具有與巖石彈性參數(shù)相關(guān)的物理意義，只能算是一種定性的儲集層識別方法。彈性阻抗反演源于Connolly[3]在1999年提出的一種與入射角有關(guān)的彈性波阻抗概念，是將疊后反演算法應(yīng)用到部分角度疊加數(shù)據(jù)體上，最終獲得不同角度下的彈性阻抗反演數(shù)據(jù)體，該方法最大的問題是不能建立各角度地震數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，因此也無法對各角度反演剖面的差異進行地質(zhì)解釋。為解決這一問題，Hampson、Russell[4]等基于 Fatti近似[5]提出了可直接反演出縱波波阻抗、橫波波阻抗和密度的疊前同時反演，這是疊前反演技術(shù)一個重要革新，它加強了各角度地震數(shù)據(jù)之間的約束，提高了地震反演的穩(wěn)定性，而且能夠得到具有物理意義的地下巖石彈性參數(shù)值[6-7]。目前疊前同時反演在碎屑巖儲集層的識別中已有很多成功的實例，但在碳酸鹽巖儲集層中的應(yīng)用效果還不盡相同。一是由于碳酸鹽巖的孔隙類型主要為印?？紫逗涂昭紫叮瑢?dǎo)致碳酸鹽巖含流體后對速度的影響遠沒有碎屑巖明顯，在地震剖面上形成“暗點”或“亮點”的特征不明顯，不易識別[8-9]；二是碳酸鹽巖受膠結(jié)和溶蝕等成巖作用的改造，裂縫較發(fā)育，儲集層非均質(zhì)強、物性變化快[10-11]，導(dǎo)致疊前反演信息復(fù)雜，存在多種解釋方案，應(yīng)用疊前同時反演識別碳酸鹽巖儲集層的難度更大。四川盆地大貓坪地區(qū)二疊系長興組（P2ch）發(fā)育環(huán)礁和點礁，生物礁厚度變化大、儲集層物性非均質(zhì)性強，含氣程度也存在較大差別，經(jīng)多次地震勘探顯示研究區(qū)仍存在多個未鉆遇生物礁異常體，但新鉆探井云安x11井的正眼和側(cè)眼1井在長興組均未鉆遇生物礁，側(cè)眼 2井鉆遇了生物礁，但產(chǎn)氣量低，云安X9井雖鉆遇生物礁，但測試為低產(chǎn)氣和水，這表明研究區(qū)生物礁勘探的復(fù)雜性和地震識別的多解性，究其原因主要有以下 3方面：①研究區(qū)位于四川盆地大貓坪地區(qū)開江—梁平海槽東側(cè)南段，長興組沉積厚度及生物礁儲集層發(fā)育程度均不及海槽西側(cè)；②研究區(qū)位于現(xiàn)今向斜構(gòu)造中，目的層埋藏深度大，地震資料品質(zhì)不高；③長興組生物礁氣層、水層地震響應(yīng)特征復(fù)雜，目前存在多種認識[12]。因此，準確建立生物礁儲集層不同物性和不同含氣性條件下所對應(yīng)的地震地質(zhì)響應(yīng)模式，進行長興組生物礁儲集層識別和氣層分布預(yù)測，提高生物礁氣藏鉆探的成功率，是研究區(qū)所面臨的技術(shù)難題，也是本文研究的重點。

1 生物礁巖性、電性及地震反射特征

研究區(qū)長興組生物礁儲集層發(fā)育受沉積相帶控制[13-14]，臺地邊緣相內(nèi)生物礁多成群、成帶展布，礁體規(guī)模大，而臺地相內(nèi)礁體小而分散[15]。研究區(qū)在長興組沉積期發(fā)育海槽相、斜坡相、臺地邊緣相和臺地相，地層厚度變化大[16]，其中云安 6井（見圖1）所在礁體發(fā)育最好，長興組厚度達299 m，儲集層累計厚度為66.47 m。整個長興組發(fā)育早、晚兩期生物礁，縱向上疊置發(fā)育，在巖性和電性上具有一定差異：長興組沉積晚期屬于臺地邊緣相沉積，儲集層主要發(fā)育礁云巖和云質(zhì)灰?guī)r，白云化程度高，溶蝕孔洞發(fā)育，主要見棘皮、?等生物，自然伽馬值基本小于15 API，深淺雙側(cè)向測井曲線存在明顯正差異；非儲集層主要發(fā)育灰?guī)r，深淺雙側(cè)向測井曲線基本重合。長興組沉積早期，僅頂部發(fā)育一套較薄的生物灘儲集層，自然伽馬和電測井曲線值較晚期明顯增大，屬于臺地邊緣相；長興組沉積早期發(fā)育緩斜坡相，生物礁灘不發(fā)育。長興組在地震剖面上（見圖2）下部生物灘儲集層發(fā)育處地層厚度明顯加厚，如鉆遇生物灘儲集層的云安 6井、云安X7井、云安012_1_Z井厚度明顯大于生物灘儲集層不發(fā)育的云安 x11_2ce井；長興組沉積晚期生物礁灘發(fā)育程度普遍好于早期生物灘，其地層厚度明顯大于長興組沉積早期地層，且具有清晰的丘狀反射外形，礁體兩翼具有上超現(xiàn)象，礁體內(nèi)部為雜亂空白反射；相鄰的海槽相為連續(xù)平行強反射，厚度變化穩(wěn)定，且長興組臺緣相地層厚度明顯大于相鄰海槽相地層[17]。長興組上覆地層三疊系飛仙關(guān)組（T1f）底部為一套較厚泥巖，可作為長興組頂部生物礁氣藏的良好蓋層[18]。

圖1 云安6井地層綜合柱狀圖

研究區(qū)孔隙性白云巖儲集層與圍巖（灰?guī)r）在縱波波阻抗上差別?。ㄒ妶D3），利用縱波波阻抗識別巖性和流體性質(zhì)存在多解性；當引入橫波信息（見圖3）后，即可在縱橫波速度比為1.90的位置區(qū)分云巖與灰?guī)r，在縱橫波速度比為1.83的位置區(qū)分氣層和水層，這說明橫波信息的重要性，也反映了疊前反演在研究區(qū)識別生物礁氣層的可行性。

圖2 研究區(qū)連井地震對比剖面圖（長興組底部拉平）

圖3 縱橫波速度比-縱波波阻抗交會圖

2 利用縱波速度估算橫波速度

當縱波通過含氣儲集層時，速度明顯降低，而橫波通過儲集層時速度沒有明顯變化，因此通過構(gòu)建與縱、橫波有關(guān)的參數(shù)可得到多種識別儲集層和流體的敏感因子[19-20]。橫波速度也是巖石物理分析和AVO正演中十分重要的基礎(chǔ)資料[21]，但由于橫波測量對儀器要求高、成本大，一般很難得到高質(zhì)量的橫波曲線，為解決這一問題，本文通過巖石物理實驗和測井曲線交會分析對研究區(qū)內(nèi)井中橫波速度進行了有效預(yù)測。

通過對5口井19塊長興組巖心進行巖石孔隙度和縱、橫波速度測試（見圖4a）可知，長興組巖心縱、橫波速度大體呈一條直線分布，且灰?guī)r的縱、橫波速度總體上比云巖的縱、橫波速度要大（見圖4b）。

為明確研究區(qū)長興組縱、橫波速度之間的量化關(guān)系，給橫波估算提供具體的經(jīng)驗公式，筆者對研究區(qū)內(nèi)具有橫波資料的 3口井在長興組中測井孔隙度的分布進行統(tǒng)計（見圖5a），其中孔隙度小于2%的致密灰?guī)r占34.6%，礁灘儲集層的孔隙度主要為2%～12%，只有一小部分儲集層孔隙度大于 12%，并以此為依據(jù)制作縱、橫波速度與孔隙度交會圖（見圖5b），由圖5b可見，不同孔隙度下的采樣點在縱、橫波速度交會圖上具有明顯的分區(qū)性，選擇適用于中低孔隙性地層的Krief模型[22]，其橫波速度與縱波速度具有以下關(guān)系：

表 1為研究區(qū)不同孔隙度區(qū)間的橫波計算公式。為驗證該擬合公式的估算效果，對云安X7井長興組分別采用單一孔隙度公式和綜合孔隙度公式進行計算（見圖6）：綜合孔隙度方法計算的橫波較單一孔隙度方法計算的橫波與實測橫波有較大的相似性，且算法簡便容易實現(xiàn)，說明在研究區(qū)使用基于孔隙度區(qū)間的橫波估算方法是可行的。

圖4 巖心孔隙度分布及縱橫波速度交會圖

圖5 測井孔隙度分布及縱橫波速度交會圖

表1 基于孔隙度的橫波計算公式

圖6 云安X7井橫波擬合結(jié)果對比圖

3 生物礁儲集層及流體敏感參數(shù)分析

橫波信息對儲集層和所含流體的識別具有重要意義，通過提取多種巖石彈性參數(shù)并進行優(yōu)選，將其應(yīng)用到疊前反演中可提高預(yù)測結(jié)果的準確性[23-24]。其中流體因子是反映儲集層內(nèi)部所含流體性質(zhì)的重要參數(shù)[25]，可表示為巖石的體積模量與密度的乘積，一般寫成關(guān)于縱波波阻抗Ip和橫波波阻抗Is的函數(shù)：

流體因子參數(shù)反映了巖石的抗壓縮性，對流體較敏感。本文從井點出發(fā)，對研究區(qū)13口井進行巖石物理參數(shù)交會分析，結(jié)果表明（見圖7）：對儲集層比較敏感的參數(shù)是縱橫波速度比，白云巖的縱橫波速度比為1.65～1.94，灰?guī)r的縱橫波速度比為1.90～1.98；對氣水較敏感的參數(shù)是流體因子，氣層的流體因子值為60～120，水層的流體因子值為110～140，將低孔隙度含氣層（φ＜4%）和低含氣飽和度（Sw＜ 5 0%）采樣點數(shù)據(jù)去除，重新制作縱橫波速度比與流體因子交會圖（見圖8），氣層與水層的采樣點在縱軸上的疊置程度明顯降低，說明流體因子是識別富含氣云巖的敏感參數(shù)。

圖7 長興組縱橫波速度比-流體因子交會圖

圖8 富含氣云巖與含水云巖、灰?guī)r交會圖

4 AVO正演分析

4.1 研究區(qū)生物礁氣層AVO特征

AVO正演分析需要先構(gòu)建一個地質(zhì)模型，同時根據(jù)Zoeppritz方程或近似式計算各入射角對應(yīng)的反射系數(shù)，最終形成共反射點道集并分析其振幅隨入射角的變化趨勢[26]。1989年Rutherford和Williams根據(jù)儲集層與上覆圍巖波阻抗的差異將含氣砂巖的AVO類型分成3類[27]，1997年Castagna和Swan將梯度、截距屬性與巖石物理關(guān)聯(lián)，并對AVO類型進行補充，提出了第Ⅳ類 AVO[28]，認為第Ⅲ類和第Ⅳ類 AVO儲集層波阻抗均比上覆蓋層要低，即都具有負截距，但第Ⅲ類AVO表現(xiàn)為振幅隨入射角增大而增大，即具有負梯度，而第Ⅳ類AVO表現(xiàn)為振幅隨入射角增大而減小，即具有正梯度。筆者對長興組生物礁儲集層各參數(shù)的值域范圍進行統(tǒng)計，并給定圍巖縱波速度6 641 m/s，橫波速度3 477 m/s，密度2.72 g/cm3，根據(jù)長興組埋深和平均速度采用射線追蹤法[29]計算出最大入射角為30°，正演得到研究區(qū)生物礁儲集層的AVO趨勢識別圖版（見表2），并得出以下認識：①研究區(qū)生物礁氣層頂界存在第Ⅲ類和第Ⅳ類兩種AVO趨勢，振幅隨入射角變化明顯，且負截距較大；②研究區(qū)內(nèi)水層頂界也表現(xiàn)為第Ⅳ類AVO特征，但水層的AVO特征不如氣層明顯，即負截距不明顯，正梯度也不明顯；③造成生物礁氣層存在兩種AVO異常的原因主要與儲集層孔隙度大小有關(guān)。

4.2 生物礁氣層AVO類型影響因素

考慮到研究區(qū)生物礁的發(fā)育受沉積微相、古地貌和成巖作用共同影響，儲集層發(fā)育程度不盡相同，推測研究區(qū)氣層存在兩種AVO趨勢的原因可能與含氣飽和度和儲集層孔隙度有關(guān)[30]，因此對研究區(qū)儲集層進行流體替換，在保證只有一個變量的情況下分別得到變含氣飽和度AVO響應(yīng)和變孔隙度AVO響應(yīng)（見圖9），結(jié)果表明：①當儲集層孔隙度保持 10%不變時，將含氣飽和度從5%增大到95%（見圖9a），AVO類型不發(fā)生變化，但氣層（Sw=5%）較水層（Sw=95%）振幅隨入射角的變化趨勢更加明顯。②當儲集層含水飽和度保持5%不變時，將孔隙度從2%增大到18%（見圖9b），氣層AVO類型由第Ⅲ類過渡到第Ⅳ類，即具有第Ⅳ類AVO異常的生物礁氣層孔隙度要高于第Ⅲ類生物礁氣層，該結(jié)論普遍適用于碳酸鹽巖儲集層含氣后速度、密度小于圍巖的情況。因此對研究區(qū)而言，具有第Ⅲ類或第Ⅳ類AVO異常均可能是含氣的響應(yīng)，而同樣表現(xiàn)為第Ⅳ類AVO特征的含氣水層，其振幅隨偏移距的變化趨勢則不如第Ⅳ類AVO的氣層明顯（見圖9a）。

5 研究區(qū)生物礁儲集層氣水識別及有利勘探區(qū)預(yù)測

研究區(qū)原始角度道集最大入射角為30°，根據(jù)目的層埋深、資料信噪比等特點，將其分成3個角度區(qū)間的疊加數(shù)據(jù)體，即近道疊加（0～12°）、中道疊加（10°～20°）和遠道疊加（18°～30°），并分別從近、中、遠部分角度疊加道集中提取對應(yīng)的子波，消除子波頻率、相位等隨偏移距變化的影響，另外采用反距離加權(quán)的算法將井中縱波速度、橫波速度和密度曲線進行空間插值，作為反演的初始模型和約束條件，補充反演結(jié)果的低頻信息，然后采用Fatti近似和褶積模型將各角度疊加道集聯(lián)立求解，最終得到縱波波阻抗、橫波波阻抗和密度數(shù)據(jù)體，所得到的反演結(jié)果忠于地震響應(yīng)[31]，可靠性高，缺點是受地震分辨率限制，縱向分辨率不高。

表2 大貓坪地區(qū)長興組生物礁儲集層AVO類型與典型井產(chǎn)量對比表

圖9 生物礁儲集層AVO正演曲線特征圖

目前在研究區(qū)已鉆探井 12口，鉆遇生物礁井 10口，其中日產(chǎn)氣量超過80×104m3的高產(chǎn)井有4口，日產(chǎn)氣量超過50×104m3的中產(chǎn)井有3口，低產(chǎn)氣井3口，這些井全部位于適宜生物礁生長發(fā)育的臺緣帶，且沿開江—梁平海槽邊界呈條帶狀分布。本文將應(yīng)用疊前同時反演和AVO分析兩種方法對研究區(qū)長興組生物礁儲集層及氣層進行識別和預(yù)測。根據(jù)前文巖石物理參數(shù)交會分析可知：縱橫波速度比、流體因子分別是識別生物礁儲集層和含氣云巖的敏感參數(shù)，選取長興組儲集層物性和含氣性各不相同的 4口典型井進行多方法氣層識別驗證。

5.1 大貓坪地區(qū)生物礁儲集層預(yù)測

圖10為疊前縱橫波速度比反演連井剖面，其中紅色區(qū)域表示物性較好的生物礁儲集層，黃色區(qū)域表示物性較差的儲集層，藍色表示致密灰?guī)r。這 4口井所在的位置縱橫波速度比均表現(xiàn)為低值特征，且相比之下云安6井、云安X7井的縱橫波速度比低值更加明顯，說明這兩口高產(chǎn)氣井的儲集層物性更好，反演解釋結(jié)果與實際鉆井結(jié)果基本符合（見表 3）。礁間及海槽相內(nèi)部顯示為縱橫波速度比高值，即生物礁儲集層不發(fā)育，這與海盆內(nèi)多發(fā)育泥灰?guī)r、灰?guī)r等[32]縱橫波速度比較大的巖性的地質(zhì)認識一致。

圖10 云安6井、云安X7井、云安X8井疊前縱橫波速度比反演剖面圖

表3 研究區(qū)典型井長興組生物礁儲集層段AVO類型及測試數(shù)據(jù)表

5.2 大貓坪地區(qū)生物礁儲集層氣水預(yù)測

圖11為疊前流體因子反演連井剖面，剖面特征與疊前縱橫波速度比反演剖面相似，其中紅色到黃色的變化表示含氣量的降低，云安X9處的流體因子表現(xiàn)為微弱的低值異常，與該井儲集層低產(chǎn)氣、含水飽和度大、以產(chǎn)水為主的流體特征相符合，云安 6井、云安X7井、云安X8井3口高產(chǎn)氣井測試段呈明顯紅色低值異常，流體因子值基本小于100。在排除了開發(fā)過程中由于酸化壓裂、測試規(guī)模、射孔大小等因素導(dǎo)致各井產(chǎn)量不同的影響后，可以看出疊前同時反演流體因子異常程度與單井日產(chǎn)氣量基本符合（見表3）。

圖11 云安6井、云安X7井、云安X8井疊前流體因子反演剖面圖

圖12 云安6井、云安X7井、云安X8井疊后波阻抗反演連井剖面圖

圖13 云安6井、云安X7井、云安X8井疊后高頻衰減屬性連井剖面圖

為對比不同方法對生物礁儲集層和含氣性識別的效果，又分別進行了疊后波阻抗反演（見圖12）和疊后高頻衰減屬性的提?。ㄒ妶D13）。在疊后波阻抗反演剖面中，高產(chǎn)氣井云安X7井、云安X8井測試段處紅色低值異常不明顯，而云安X9井卻有明顯的低波阻抗特征，且海槽內(nèi)部也出現(xiàn)了紅色低值，干擾了生物礁儲集層的識別。在高頻衰減屬性中，當?shù)卣鸩ń?jīng)過含有流體的儲集層時高頻成分被吸收衰減，且含氣儲集層比含水儲集層頻率衰減更加明顯，圖13中云安6井高頻衰減明顯，表明儲集層含氣，但云安X7井、云安X8井氣層測試段處高頻衰減均不明顯，與實際鉆井不符，說明該方法對研究區(qū)生物礁氣層的識別還存在局限性。

根據(jù)以上幾種方法的對比可知，疊前同時反演對研究區(qū)氣層的識別效果最好（見表4），但過程相對復(fù)雜，井震精細標定、角度子波提取、低頻模型建立、約束方程系數(shù)確定等任一步驟出現(xiàn)錯誤都會對反演結(jié)果產(chǎn)生影響，而直接分析角道集的AVO趨勢，僅使用地震數(shù)據(jù)沒有中間過程，保真性好。

圖14為上述4口井長興組儲集層段井旁角道集記錄，其中云安6井和云安X7井氣層頂界表現(xiàn)為第Ⅳ類AVO特征（見圖14a、圖14b），對應(yīng)的儲集層孔隙度和含氣飽和度較高；云安X8井氣層頂界表現(xiàn)為第Ⅲ類AVO特征（見圖14c），對應(yīng)儲集層孔隙度較低；云安X9井含氣水層頂界也表現(xiàn)為第Ⅳ類 AVO特征（見圖14d），但不如云安6井和云安X7井氣層的AVO變化趨勢明顯（見圖14），這4口井的井旁角道集AVO趨勢都與前文正演分析結(jié)論一致（見表3），說明角道集所反映的AVO特征對研究區(qū)生物礁儲集層氣水識別具有一定意義，可以對疊前同時反演結(jié)果的認識進行補充。

表 4為多種方法檢測生物礁儲集層流體性質(zhì)與實際鉆井符合情況的對比，其中疊后波阻抗反演和疊后高頻衰減屬性提取使用的地震數(shù)據(jù)缺乏偏移距域內(nèi)的振幅信息，因此與實際鉆井的符合率較低，使用角度道集直接進行AVO分析的方法利用了偏移距域內(nèi)的振幅信息，對氣層識別的符合率高于疊后方法，但該方法受限于AVO理論，對薄儲集層的識別效果不好，同時對地震資料品質(zhì)要求高，較差信噪比或分辨率的地震資料都會影響AVO分析的準確性。而疊前同時反演將AVO屬性分析整合到反演流程中，并利用測井資料的約束降低反演結(jié)果多解性，最終得到多種表征地下巖性和流體性質(zhì)的參數(shù)，該方法與實際鉆井的符合率最高，說明疊前同時反演對研究區(qū)長興組生物礁儲集層及氣水識別具有重要意義，該方法研究成果可作為生物礁含氣有利區(qū)預(yù)測的直接依據(jù)。

表4 多參數(shù)預(yù)測長興組生物礁儲集層含氣符合率對比表

圖14 典型井井旁角道集及AVO特征圖

5.3 大貓坪地區(qū)含氣有利區(qū)綜合預(yù)測

圖15 長興組生物礁氣層預(yù)測平面圖

對大貓坪地區(qū)連片三維地震數(shù)據(jù)開展疊前同時反演，得到流體因子數(shù)據(jù)體，提取長興組頂部向下15 ms層段內(nèi)流體因子的平均振幅值（見圖15a），圖中除三維地震邊界處資料不可靠外，研究區(qū)長興組頂部氣層分布有利區(qū)具有較明顯的規(guī)律性，結(jié)合長興組頂界構(gòu)造圖、長興組沉積相帶分布和生物礁圈閉范圍（見圖15b）認為：生物礁圈閉主要分布在構(gòu)造相對平緩的臺地邊緣相區(qū)，且含氣檢測有利區(qū)與生物礁圈閉發(fā)育區(qū)基本符合。工區(qū)北部含氣檢測有利區(qū)與已發(fā)現(xiàn)的生物礁氣藏范圍符合良好，并且工區(qū)中部和東部新發(fā)現(xiàn)A、B、C等3個含氣有利區(qū)，其中A有利區(qū)位于工區(qū)中部新發(fā)現(xiàn)生物礁圈閉的主體部位，緊鄰研究區(qū)北部環(huán)礁氣藏，縱橫波速度比和流體因子低值異常明顯，過該長興組頂部生物礁主體部位的角道集地震記錄顯示明顯具有Ⅳ類AVO異常特征（見圖16），多種信息都反映A有利區(qū)生物礁儲集層發(fā)育，富含氣特征明顯，含氣有利區(qū)預(yù)測面積達 9.33 km2，可作為下一步研究區(qū)長興組生物礁氣藏勘探開發(fā)的重點目標。B、C有利區(qū)位于工區(qū)臺地相，屬于規(guī)模較小的點礁分布區(qū)。

圖16 過A含氣有利區(qū)生物礁主體部位角道集地震記錄AVO異常特征

6 結(jié)論

以四川盆地大貓坪地區(qū)長興組生物礁為例，綜合疊前、疊后地震數(shù)據(jù)，測井資料以及地質(zhì)信息開展了AVO正演分析和疊前、疊后反演等工作，分析了多種方法對研究區(qū)生物礁含氣性檢測的差異，疊前同時反演含氣檢測結(jié)果與已發(fā)現(xiàn)生物礁氣藏符合率最高。疊前同時反演結(jié)果流體因子是識別研究區(qū)氣層最有效的參數(shù)，明顯優(yōu)于疊后反演和高頻衰減屬性，對四川盆地長興組生物礁儲集層識別具有重要意義；研究區(qū)碳酸鹽巖儲集層非均質(zhì)性強，地層孔隙度變化大，預(yù)測橫波速度時應(yīng)充分考慮井下地層孔隙度的分布范圍，并以此確定不同的縱、橫波速度擬合公式，為疊前反演提供準確的井下橫波速度信息。研究區(qū)長興組生物礁氣層頂界存在第Ⅲ類和第Ⅳ類兩種AVO異常響應(yīng)特征，通過流體替換認為孔隙度大小是導(dǎo)致AVO類型變化的主要原因，具有第Ⅳ類AVO異常的生物礁氣層孔隙度要高于第Ⅲ類生物礁氣層，而生物礁含氣水層雖然也表現(xiàn)出第Ⅳ類AVO特征，但其AVO異常程度明顯弱于第Ⅳ類AVO氣層。大貓坪地區(qū)A區(qū)塊的AVO特征等多種異常信息顯示，長興組頂部生物礁儲集層發(fā)育，圈閉表現(xiàn)為富含氣特征，是該地區(qū)下一步天然氣勘探的有利目標。

符號注釋：

a、b——經(jīng)驗參數(shù)，根據(jù)研究區(qū)實際情況確定，無因次；F——流體因子，無因次；GR——自然伽馬，API；Ip——縱波波阻抗，m·g/（cm3·s）；Is——橫波波阻抗，m·g/（cm3·s）；Rd——深側(cè)向電阻率，Ω·m；Rs——淺側(cè)向電阻率，Ω·m；ρ——密度，g/cm3；vp——縱波速度，km/s；vs——橫波速度，km/s；φ——孔隙度，%；Sw——含水飽和度，%；Δt——聲波時差，μs/m；λ——體積模量。