乔占峰，沈安江，郑剑锋，常少英，陈娅娜

（1.中国石油杭州地质研究院；2.中国石油天然气集团公司碳酸盐岩储层重点实验室）

基于数字露头模型的碳酸盐岩储集层三维地质建模

乔占峰1,2，沈安江1,2，郑剑锋1,2，常少英1，陈娅娜1

（1.中国石油杭州地质研究院；2.中国石油天然气集团公司碳酸盐岩储层重点实验室）

为了更客观地认识碳酸盐岩储集层的宏观分布和空间结构，提出一种基于数字露头模型的碳酸盐岩储集层三维地质建模方法。以传统露头地质研究工作为基础，采用先进的数字化仪器对露头面进行三维数字化，建立数字露头模型，并进行地质分析，提取关键层面和地质信息（岩相、孔隙度、渗透率和声波速度等），然后根据三维露头地质信息，利用建模软件建立三维露头储集层地质模型，应用于地下储集层研究中。基于数字露头模型建立了四川盆地西北部地区鱼洞梁剖面三叠系飞仙关组鲕粒滩储集层三维地质模型，模型更真实地反映了岩相、孔隙度和渗透率展布及其之间的关系，为具有相似地质条件储集层的地震资料解释和储集层预测提供更可靠的依据。图8表1参15

数字露头模型；碳酸盐岩储集层；三维地质建模；三叠系飞仙关组；鲕粒滩

0 引言

多数油气田拥有大量岩心和测井资料，可用于分析储集层的垂向结构特征，但欠缺有效方法精细刻画储集层水平方向的非均质性。同时，大量三维地震数据体无法与井资料的分辨率匹配，严重制约储集层建模的可靠性。基于连续的野外露头剖面可以对储集体及相关储集层属性进行侧向描述和测量[1]。基于激光层析扫描仪LIDAR（Ground-based light detection and ranging）的数字露头模型（DOM）技术是国外近些年兴起的一种有效的露头研究技术[2-3]，通过对露头进行连续扫描，再将传统方法收集的地质信息与之相结合，可以更客观全面地认识露头揭示的地质信息，进而建立更逼近实际的三维地质模型。朱如凯和郑剑锋等分别在对河流三角洲和生物礁的研究中应用了LIDAR技术[4-5]。本文提出一套基于多种露头数字化系统（LIDAR、RTK-GPS、GPR和Gigapan等）的三维地质建模方法，从露头地质研究到储集层地质建模，再到井下应用，为更客观认识地下储集层特征提供更精细可靠的类比，最大程度降低储集层建模的不确定性。

1 储集层地质建模

基于露头的储集层地质建模应包括5个部分：建模露头剖面筛选、露头地质研究、数字露头模型建立、露头储集层地质模型建立和井下类比研究。

1.1 建模露头剖面筛选

露头剖面条件和对地下储集层的代表性决定露头储集层地质模型的质量和地下应用效果，因此露头剖面筛选是整个建模过程的第一步。要点如下：①明确研究目的，确定建模露头尺度，大尺度露头研究储集层发育分布，小尺度露头认识储集层内部空间结构；②露头与地下储集层地质条件尽可能一致；③露头出露条件决定模型质量。理想的建模露头应涵盖不同相带；剖面长度以1～2 km效果最好；多条剖面纵横交错，形成的三维模型更接近真实情况。

1.2 露头地质研究

露头地质研究是储集层建模的基础，需客观描述岩性、岩相和物性等空间变化。工作内容包括：①剖面实测。剖面间距根据横向相变关系确定；详细描述露头岩性和物性，分析其垂向变化规律；采集必要的样品，采样间隔根据岩性和物性变化情况确定；可采集自然伽马、声波速度等资料。②横向追踪关键层界面和地质体，如层序界面、典型岩相界面、地质体尖灭点等，以地质体结构的合理划分和真实刻画为原则。③薄片观察和物性测定，并进行岩相类型划分。岩相类型划分与储集层类型和物性特征应尽可能匹配。④基于若干条二维剖面研究，对沉积相模式、储集层成因机理和分布规律形成认识，并作为建立三维岩相、孔隙度、渗透率模型的控制属性。

1.3 数字露头模型建立

利用先进仪器和技术将露头剖面数字化，并与地质信息结合，在三维空间中分析地质信息。利用数字露头模型可进行直观的三维空间分析，方便重复分析研究。

1.3.1 露头数字化

目前露头数字化仪器主要有LIDAR、GPR（Ground-penetrating radar，探地雷达）、RTK-GPS（动态GPS）和Gigapan等。LIDAR利用激光双程旅行时测距计算高程，结合激光激发仪坐标，对露头进行空间定位，通过激光束逐点逐层扫描形成近真实的三维露头面（见图1）。激光移动步长根据仪器与露头间距和需要精度确定。为避免露头不规则形态造成遮挡面数据缺失，应合理选择扫描方向和范围，多次多角度扫描，保证两次扫描有足够的重叠区，全覆盖露头面[2]。在相邻扫描体重叠区挑选3个以上的对应点进行配对，逐对拼接，形成三维空间相对位置接近真实的露头拼接数据体。

图1 数字露头采集系统示意图

激光数据体强度（或色差）主要受反射量控制（如表面光滑程度等），通常存在视觉误差，并不直接反映地质信息，直接准确的岩相和界面等地质解译需要高精度照片的辅助。

Gigapan是高分辨率照片采集仪器，可控制照相机的转动或移动，对露头进行照片采集。照片集拼接后形成全景照片（见图1），用于弥补激光数据体在地质解释过程中的视觉误差。

RTK-GPS包括1个基站和1个移动站，利用基站与卫星交互来校正移动站位置（见图1）。空间分辨率为厘米级，可对采样点和典型界面进行精确的空间定位，勾勒地质体轮廓。

GPR工作原理与地震类似，只是GPR是利用电磁波，通过激发器和接收器的平移得到二维和三维数据体（见图1）。GPR可对地下约20余米深度范围内地质体的典型层面和地质体界面进行提取。通过电性与岩相、物性的关系分析，进行岩相和有效储集层的三维刻画。通过与露头面数据（LIDAR和RTK-GPS）结合，可丰富三维空间数据，辅助解决地下井震结合的尺度差问题。其效果受地表条件影响较大，如地形起伏、植被覆盖、含水等。

根据仪器特点和露头条件选取数字化仪器（见图1），近直立露头面可采用LIDAR、GPR、Gigapan；近平躺露头面可采用RTK-GPS、GPR。通常难以对某一露头采用所有仪器进行数据采集，只能选取尽可能多的仪器来丰富数字化数据体。

1.3.2 数字露头与地质信息结合

数字化仪器获取的数据只是空间上一系列的点，需将其与地质信息结合。通过比对高分辨率照片，将实测剖面和取样点标定在LIDAR数据体上，其精度决定三维空间上岩相等地质信息的准确性[3]；然后利用软件（Polywork）将其连线并加密内插，生成三维虚拟井，其中加密间隔根据取样间隔和岩层变化频率确定；以虚拟井的关键层界面点为限定，在数字露头面上追踪层界面[3]；最终根据取样点和实测岩相厚度，将地质信息（包括岩相、孔隙度和渗透率等）加载到井轨迹上。这样通过高精度照片比对和实测剖面标定，即可对数字露头面进行较为详尽的地质解释。虚拟井的地质信息和露头层界面线作为建模的输入数据，与地质信息相结合的露头数字化体即为DOM。

1.4 露头储集层地质模型建立

储集层地质模型建立包括3个步骤：建立地层格架、岩相模型和物性模型。可利用建模软件（如GoCad、Petrel等）建立储集层地质模型。

①三维地层格架建立，首先以DOM中三维层界线为出发点进行外推，得到三维层面。三维层面与地质实际的一致性与控制点（露头面）分布有关，符合实际层界面是建立逼近真实的地层格架的基础。然后在三维层面间划分小层。通常内部分割方法为：等比例、上超、下超和削截[6]，网格纵向分辨率应与取样率尽可能匹配。

②在建立的三维地层格架内，以虚拟井的岩相信息为输入数据，计算每个小层内各岩相的分布概率，将其作为控制信息，结合露头面横向追踪认识，确定合适的变差函数和算法，在所有网格中进行岩相模拟。

③以实测孔隙度和渗透率作为控制点输入。通过粗化过程将控制点按算术平均法（孔隙度）和几何平均法（渗透率）推广到井上其他邻近网格。以岩相模型为控制属性，选取合适的算法，对孔隙度和渗透率在全部网格中分别模拟。

由于软件模拟只反映数学结果，模型质量的控制需充分结合露头地质认识，对迭代次数、内插方法、参数选取和属性控制等进行调整。最终的储集层地质模型应尽可能真实反映岩相和优质储集层在三维空间的分布和空间结构特征。

1.5 井下类比研究

露头储集层地质模型在井下研究中的应用主要包括3个方面：①结合数字化手段在二维、三维空间上系统分析露头，可以更客观地认识地质体，获得的沉积相和岩相模型更符合地下实际情况，为利用井震资料建立储集层模型提供更接近真实的概念模型。②通过分析岩相类型与速度间的关系，基于岩相模型建立地震正演模型。分析地震属性对岩相的地震响应的影响，为地下地层的地震资料解释和地下储集层预测的参数选择提供依据。③小尺度露头储集层地质模型可更精细地刻画储集层内部结构，对流动单元的特征和划分认识更为客观，对油藏开发具有重要指导意义。

实际上，由于研究目的不同，具体的应用需结合实际情况进行调整：如针对大尺度的储集层，要求露头范围达数千米，实测剖面间距相对较大，需要RTK-GPS与LIDAR结合，对地下的应用主要集中在提供概念模型和正演模型。而针对小尺度的储集层空间结构模型，要求露头尺度较小，但连续性较好，实测剖面密度也相对较大，LIDAR可实现全覆盖，对地下的应用也主要集中在流动单元的分析，尺度不足以进行地震正演。

2 应用实例

2.1 露头筛选

本次研究目的是刻画四川盆地开江—梁平海槽西侧三叠系飞仙关组台缘鲕粒滩储集层的井间非均质性。建模区域为鱼洞梁剖面，其位于四川盆地西北部地区江油市东北方向约50 km处，与龙岗、元坝气田地质条件相似，同处于开江—梁平海槽西侧台缘，在近垂直台缘走向（南北向）连续出露约220 m，可较好解剖台地边缘鲕粒滩储集层在井间尺度上的非均质性。飞仙关组由2个三级层序构成（上三级层序和下三级层序）[7]，建模层段位于下三级层序高位体系域上部，由3个四级旋回和7个向上变浅的五级旋回构成（见图2），对应地下主力储集层段。

图2 鱼洞梁剖面（剖面1）沉积储集层综合柱状图

2.2 露头地质研究与认识

2.2.1 野外工作

为了在纵横向控制建模区鲕粒滩特征，详细测量5条剖面（剖面间隔20～50 m），建立沉积储集层综合柱状图（见图2）。采集柱塞样品200件，采样间隔10～50 cm，以岩性变化为准。对每个样品进行薄片磨制和孔渗测试，横向追踪关键层面（高频层序界面、典型岩相界面和尖灭点等），记录岩相变化和沉积构造特征，在高频层序格架内分析储集层沉积特征。

2.2.2 岩相类型及特征

通过露头和薄片观察，将岩相类型划分为7种（见表1）。

表1 鱼洞梁剖面飞仙关组鲕粒滩岩相与储集层特征

与现代沉积和国外研究实例对比发现，解剖段鲕粒滩沉积与巴哈马鲕粒滩[8-10]和德国西南部三叠系鲕粒滩的岩相类型[11]具有相似性。核形石泥粒灰岩和球粒砂屑泥粒灰岩为台缘内侧—台内相带相对低能产物，发育小型双向交错层理，表明沉积过程受潮汐影响；鲕粒颗粒灰岩分选好，交错层理厚度大，横向延伸短，为潮道沉积；鲕粒颗粒云岩、藻纹层云岩和晶粒云岩互层，是滩体上部潮坪化的产物。沉积构造和岩相组合特征显示建模区鲕粒滩总体为1套台缘后侧中—高能沉积，且台缘潮控特征明显。

各岩相孔隙类型和孔渗特征差异明显（见表1）。根据Choquette、Pray和Lucia提出的碳酸盐岩储集层孔隙分类[12-13]，灰岩类储集层以发育铸模孔等孤立型孔隙为主（见表1），孔隙度主要为0～5%，少数可达10%，渗透率小于0.1×10-3μm2，少数可达2×10-3μm2（裂缝影响）。若无裂缝和粒间溶孔发育则不构成有效储集层。球粒砂屑藻粘结灰（云）岩受白云石化作用改造，发育窗格孔和晶间微孔，具有较高的孔隙度和渗透率，构成有效储集层。

云岩类储集层孔隙类型多样，铸模孔和粒间孔隙均较发育，孔渗条件较好（见表1）。鲕粒云岩孔渗条件最好，孔隙度为0.823%～27.370%，平均为16.210%，渗透率为（0.001～50.630）×10-3μm2，渗透率大于0.1×10-3μm2的样品比例约为85%。以粒间孔为主的样品的渗透率明显较以铸模孔为主的样品的渗透率更高；晶粒白云岩受晶间方解石充填程度影响，孔隙度和渗透率分布范围较广，但孔渗相关性非常好；藻纹层云岩主要发育窗格孔和铸模孔等孤立型孔隙，孔隙度为1.49%～23.62%，平均为7.51%，渗透率为（0.001～30.190）×10-3μm2，渗透率小于0.1×10-3μm2的样品比例为67%。由于窗状孔和鲕粒铸模孔不均匀发育以及被方解石充填，其孔渗相关性偏差，微裂缝的存在提高了部分样品的渗透率。

2.3 数字露头模型

由于露头面近直立，采用LIDAR对露头全覆盖扫描，并采集Gigapan照片。露头区地表植被覆盖严重，起伏不平，不适合进行GPR采集。LIDAR扫描步长为15～20 mm，足够解释露头细微信息。多次扫描数据体拼接后得到1个近真实露头面（见图3）。

将剖面取样点加密为虚拟井，根据最小取样间隔（10 cm），加密至10 cm的取样间隔。以虚拟井层面点限定，结合Gigapan高分辨率照片，在数字露头面上追踪层面（层序界面、岩相界面和潮道轮廓线等）（见图4a）。进一步将层面、样品点位置、岩性、孔隙度和渗透率等地质信息（见图4b，4c）以虚拟井的形式加载到露头面上，转换为DOM（见图4a）。

图3 鱼洞梁剖面建模段LIDAR扫描效果图（不同颜色表示多次扫描数据体）

2.4 露头储集层地质模型

2.4.1 三维地层格架模型

鱼洞梁剖面沿河沟出露，露头面凹凸变化，有利于创建近真实的三维层面。对DOM上追踪的层界面进行外推，由于露头在井间尺度上的层序界面和岩相面总体为层状叠置，选择最小曲率插值法进行层面外推，采用人工算法，以根据实测地层倾角（22°）和倾向（268°）建立的趋势面作为控制面，利用露头识别的轮廓线控制局部发育的潮道和滩体尖灭等，构建三维地层格架。

格架内的小层网格是控制地质模型细节的重要因素。本次研究除采用通常的分割方法（等比例上超、下超和削截）外，还采用趋势面控制层内结构。纵向上将厚度为25 m的露头划分为622个小层，平面网格大小为1 m×1 m，最终三维地质元模型包含13 590 700个网格。

2.4.2 岩相模型

在三维地层格架内，以虚拟井岩相信息作为输入数据，以每个小层内各岩相的分布概率作为控制信息，选取合适的算法，在全部网格中进行岩相模拟，得到鲕粒滩三维岩相模型（见图5a、5b）。

由露头地质研究和岩相模型可知：①建模段总体分为两部分，以FHS-2为过渡段，FHS-1位于高位体系域中下部，只揭示顶部，核形石泥粒灰岩横向上稳定发育，顶部为鲕粒灰岩。FHS-2中下部（FFHS-2和FFHS-3）以球粒泥粒灰岩、核形石泥粒灰岩和鲕粒灰岩交互发育为特征，横向上交叉发育，连续性相对较差；上部由潮控鲕粒滩组成，鲕粒滩底部砂屑藻粘结灰（云）岩少量发育。层序顶部开始浅滩化，发育潮坪相藻纹层云岩或晶粒云岩，此时南部（台内）则仍发育灰岩。FHS-2代表水体逐渐变浅、鲕粒滩潮坪化阶段。FHS-3主要发育鲕粒云岩，夹晶粒云岩和藻纹层云岩，构成鲕粒云岩、藻纹层云岩/晶粒云岩旋回。鲕粒云岩横向上连续性较好。②不同岩相类型的规模和尺度有差别。FFHS-1层序核形石泥粒灰岩厚度稳定，约2 m，横向延伸超出露头范围；而FFHS-3层序的核形石泥粒灰岩厚度和横向变化频率高，与鲕粒灰岩和球粒灰岩互层，厚度为0.5～2.0 m，横向延伸100～150 m。球粒泥粒灰岩厚度约为0.3～2.0 m，横向厚度变化较大，夹鲕粒灰岩或核形石灰岩延伸范围超过150 m。藻粘结砂屑灰（云）岩为补丁状，厚约0.1～1.0 m，横向延伸约为10 m。藻纹层云岩厚度为0.3～1.0 m，横向延伸50～150 m，与晶粒云岩在纵向和横向上伴随发育。晶粒云岩厚度为0.4～1.5 m，横向延伸范围与其厚度相关，约20～100 m。鲕粒云岩单层厚度为1～2 m，横向延伸可超过200 m。

图4 数字露头与地质信息结合示意图

图5 鱼洞梁剖面鲕粒滩三维岩相模型

2.4.3 物性模型

薄片观察和孔隙度测定结果显示，建模段各类岩相均有发育孔隙的潜力，因此所有孔隙度数据均作为控制点输入。按算术平均法将控制点数据粗化到剖面上邻近网格，进一步建立三维孔隙度模型（见图6a）。考虑到研究区岩相差异较大，而对岩石渗透率起主要控制作用的是粒间孔隙[13]，因此首先建立了粒间孔隙模型，以此作为控制属性建立渗透率模型（见图6b），强化了岩石组构对储集层物性的控制作用。

孔隙度和渗透率模型与岩相展布总体一致。孔隙带主体发育于鲕粒云岩段，鲕粒灰岩段也有相当部分发育孔隙带（孔隙度为2%～5%）。云岩段中，虽然孔隙度总体大于5%，但纵向上孔隙度差异明显，局部层段孔隙度小于5%；横向非均质性也较强，建模区北部孔隙度明显更大。渗透率模型中，解剖段下部核形石、球粒和鲕粒灰岩的渗透率均小于0.1×10-3μm2，渗透率大于0.1×10-3μm2的区域主要发育在云岩段中。云岩段中高渗透带以薄层发育，被渗透率小于0.1×10-3μm2的层段分割。横向上，各小层渗透率变化较明显。

图6 鱼洞梁剖面建模段孔隙度模型和渗透率模型

2.5 储集层地质模型与应用

通过鱼洞梁剖面地质建模，对井间尺度上鲕粒滩储集层的非均质性形成了较为深入的认识。

2.5.1 有效储集层发育特征

露头储集层地质模型揭示了台缘鲕粒滩中有效储集层展布特征（见图7）。岩相模型（见图5a）中，下部灰岩段孔隙度大于2%的部分的比例约为30%（见图7a），其中FHS-1上部和FHS-2中上部的鲕粒灰岩为储集层主体，少量核形石泥粒灰岩、球粒泥粒灰岩和藻粘结砂屑灰（云）岩也具有较好的储集性。而上部云岩段绝大部分孔隙度大于2%，云岩段的储集能力约占该段总体储集层的95%以上。建模段有效储集层（孔隙度大于2%且渗透率大于0.1×10-3μm2的层段）总比例约为50%（见图7b）。

图7 鱼洞梁剖面建模段有效储集层展布特征

下部灰岩层段只发育少量储集层，以鲕粒灰岩和藻粘结灰（云）岩为主，具有层薄、范围小、连通性差的特点，无裂缝改造则基本没有可开采性。另外少量核形石泥粒灰岩和球粒泥粒灰岩也可成为有效储集层，但由于分布范围太小，同样被视为无效储集层。

上部云岩为主力有效储集层段，具有层薄、横向尖灭特征，纵向被隔层分割较为强烈。有效储集层中鲕粒云岩所占比例最大，晶粒云岩和藻纹层云岩也有一定贡献。横向上，鲕粒云岩、晶粒云岩和藻纹层云岩可交叉接触。总体上，有效储集层的发育规模、尺度和频率与岩相类型特征对应。

2.5.2 隔夹层发育特征

孔隙度小于2%且渗透率小于0.1×10-3μm2的层段被称为隔夹层，在流动单元中起隔挡作用，将有效储集层分割为薄层状（见图7、图8）。

图8 鱼洞梁剖面建模段储集层段夹层特征

通过薄片和物性资料分析，鱼洞梁剖面储集层隔夹层有3种成因：①不同岩相的渗透性差异；②单一岩相中相对渗透率差异；③成岩导致的低渗透带。不同岩相储集层的渗透率差异可达几个数量级，特别是藻纹层云岩，相对于颗粒云岩和晶粒云岩，其低渗透性足以构成流体流动的隔层。单一岩相中的相对渗透率差异主要由岩石组构差异造成，如以粒间溶孔为主和以铸模孔或粒内溶孔为主的鲕粒云岩的渗透率差异较大。两种鲕粒云岩的形成与高频海平面旋回变化有关，通常互层发育，因此造成同一岩相中纵向上渗透率具有明显的差异。虽然其储渗性能均达到有效储集层标准，但因为渗透率的差异明显，因此对流体流动有一定的分割性。成岩作用导致的非渗透带主要为方解石的强烈胶结带。在高频旋回中下部，大气水溶蚀导致方解石过饱和而发生沉淀作用，对岩石孔隙进行破坏性的充填（鲕粒云岩、晶粒云岩和藻纹层云岩中均有见到），并构成较为连续的隔夹层（见图8），强烈影响油气流动。

2.5.3 建模对地下鲕粒滩储集层启示

通过鱼洞梁剖面的地质建模，对开江—梁平海槽西侧台缘鲕粒滩储集层形成几点认识。

①云岩类是主要储集岩类型，在粒间孔和裂缝发育条件下，灰岩类可构成有效储集层。结合前人资料，元坝气田[14]和龙岗气田[15]发育的灰岩类储集层和云岩类储集层与鱼洞梁剖面地质特征具有非常好的相似性，鲕粒云岩和晶粒云岩对储集层的贡献最大，鲕粒灰岩在粒间溶孔欠发育和无裂缝改造的情况下物性比较差。

②鲕粒滩储集层在纵横向上非均质性强。潮道迁移对台缘鲕粒滩进行了复杂的分割，导致形成强烈的横向非均质性。建模结果显示各岩相横向延伸范围多为100～200 m，延伸范围外或尖灭或与其他岩相过渡，只有少量核形石泥粒灰岩和球粒砂屑泥粒灰岩等相对低能的不构成有效储集层的岩类延伸范围较大。鲕粒云岩横向上延伸较远，可大于200 m，但其内部结构较复杂，发育交错层理。虽然地下天然气可跨交错层理流动，但不同岩石组构导致的渗透性差异对其流动仍有一定影响。纵向非均质性主要受控于高频层序对台缘浅滩的影响。主力储集层云岩段由于水体浅，鲕粒云岩频繁地经历暴露溶蚀改造作用，并受潮坪化影响，导致鲕粒云岩、晶粒云岩和藻纹层云岩互层，有效储集层段厚度为0.5～1.0 m，少数层段局部厚度大于1.0 m。

③地质背景分析显示露头位于台缘内侧靠近台内处。储集层在纵向和横向上的岩相分布，以及储集层的非均质性也符合台缘内侧相带变化快、潮坪分割鲕粒滩相的特征。因此地质建模对鲕粒滩岩性气藏边缘的井间地质分析具有重要指导意义。

3 结语

基于露头的碳酸盐岩储集层地质建模从露头研究出发，可更客观地认识地质体的宏观分布和空间结构，为地下储集层研究提供更真实的地质模型。

建模露头筛选和露头地质研究在建模过程中至关重要。所筛选露头的出露条件决定最终模型的效果，而所筛选的露头与地下储集层的相似性直接决定最终模型可用性。储集层建模以地质认识为出发点，通过数学方法实现，因此前期的露头地质研究决定最终模型的效果和合理性，以及能否解决地下储集层研究存在的问题。

通过鱼洞梁剖面实例研究，阐述基于数字露头模型的碳酸盐岩三维储集层地质建模方法和流程，加深了对鲕粒滩储集层内部空间结构和非均质性的认识，也证明该方法在油气勘探开发中具有重要意义。

[1] Kerans C,Lucia F J,Senger R K.Integrated characterization of carbonate ramp reservoirs using Permian San Andres Formation outcrop analogs[J].AAPG Bulletin,1994,78(2):181-216.

[2] Bellian J A,Kerans C,Jennette D C.Digital outcrop models:Applications of terrestrial scanning lidar technology in stratigraphic modeling[J].Journal of Sedimentary Research,2005,75(2):166-176.

[3] Janson X,Kerans C,Bellian J A,et al.Three-dimensional geological and synthetic seismic model of Early Permian redeposited basinal carbonate deposits,Victorio Canyon,west Texas[J].AAPG Bulletin,2007,91(10):1405-1436.

[4] 朱如凯,白斌,袁选俊,等.利用数字露头模型技术对曲流河三角洲沉积储层特征的研究[J].沉积学报,2013,31(5):867-877.Zhu Rukai,Bai Bin,Yuan Xuanjun,et al.A new approach for outcrop characterization and geostatistical analysis of meandering channels sandbodies within a delta plain setting using digital outcrop models:Upper Triassic Yanchang tight sandstone Formation,Yanhe outcrop,Ordos Basin[J].Acta Sedimentologica Sinica,2013,31(5):867-877.

[5] 郑剑锋,沈安江,乔占峰,等.基于激光雷达技术的三维数字露头及其在地质建模中的应用:以巴楚地区大班塔格剖面礁滩复合体为例[J].海相油气地质,2014,19(3):72-78.Zheng Jianfeng,Shen Anjiang,Qiao Zhanfeng,et al.LIDAR-based 3D digital outcrop modeling and application in geologic modeling:A case of modeling of middle Ordovician reef-beach carbonate body at Dabantage Outcrop in Bachu Uplift,Tarim Basin[J].Marine Origin Petroleum Geology,2014,19(3):72-78.

[6] Tinker S W.Building the 3-D jigsaw puzzle:Applications of sequence stratigraphy to 3-D reservoir characterization,Permian Basin[J].AAPG Bulletin,1996,80(4):460-485.

[7] 乔占峰,李国蓉,龙胜祥,等.川东北地区飞仙关组层序地层特征及演化模式[J].沉积学报,2010,28(3):462-470.Qiao Zhanfeng,Li Guorong,Long Shengxiang,et al.Characteristics and evolution model of sequence stratigraphy of Feixianguan Formation in the Northeast of Sichuan Basin[J].Acta Sedimentologica Sinica,2010,28(3):462-470.

[8] Gonzalez R,Eberli G P.Sediment transport and bedforms in a carbonate tidal inlet:Lee Stocking Islands,Exuma,Bahamas[J].Sedimentology,1997,44(6):1015-1030.

[9] Rankey E C,Riegl B,Steffen K.Form,function and feedbacks in a tidally dominated ooid shoal,Bahamas[J].Sedimentology,2006,53(6):1191-1210.

[10] Rankey E C,Reeder S L.Holocene oolitic marine sand complexes of the Bahamas[J].Journal of Sedimentary Research,2011,81(2):97-117.

[11] Palermo D,Aigner T,Nardon S,et al.3D facies modelling of carbonate sand bodies:Outcrop analogue study in an epicontinental basin:Triassic,SW Germany[J].AAPG Bulletin,2010,94(4):475-512.

[12] Choquette P W,Pray L C.Geologic nomenclature and classification of porosity in carbonates[J].AAPG Bulletin,1970,54(2):107-250.

[13] Lucia F J.Petrophysical parameters estimated from visual description of carbonate rocks:A field classification of carbonate pore space[J].Journal of Petroleum Technology,1983,35(3):626-637.

[14] 胡东风.普光气田与元坝气田礁滩储层特征的差异性及其成因[J].天然气工业,2011,31(10):1-5.Hu Dongfeng.Difference and its origin of reef shoal complex reservoir of Puguang and Yuanba Gasfield[J].Natural Gas Industry,2011,31(10):1-5.

[15] 祝海华,钟大康.四川盆地龙岗气田三叠系飞仙关组储集层特征及成因机理[J].古地理学报,2013,15(2):275-282.Zhu Haihua,Zhong Dakang.Characteristics and formation mechanism of the Triassic Feixianguan Formation reservoir in Longgang Gas Field,Sichuan Basin[J].Journal of Palaeogeography,2013,15(2):275-282.

（编辑 林敏捷）

Three-dimensional carbonate reservoir geomodeling based on the digital outcrop model

Qiao Zhanfeng1,2,Shen Anjiang1,2,Zheng Jianfeng1,2,Chang Shaoying1,Chen Yana1
(1.PetroChina Hangzhou Research Institute of Geology,Hangzhou 310023,China;2.CNPC Key Laboratory of Carbonate Reservoir,Hangzhou 310023,China)

To better know the spatial distribution and architecture of carbonate reservoirs,three-dimensional carbonate reservoir geologic modeling based on the digital outcrop model (DOM) is proposed.Based on the traditional geologic study of outcrops,combined with digitizing the outcrop walls by utilizing the advanced instrument (LIDAR,RTK-GPS,GPR,Gigapan,etc),DOM is built,from which geological information based on measured sections and samples (litho-facies,porosity,permeability,sonic velocity) is extracted and used to build the 3-D outcrop reservoir geologic model by modeling software.Eventually the 3-D reservoir geologic model of outcrop is used to guide the subsurface research.The DOM-based 3-D reservoir geologic model for oolitic reservoirs of Triassic Feixianguan Formation in Yudongliang outcrop,NW Sichuan Basin,reveals more realistic spatial distribution of litho-facies,porosity and permeability,and their relationship,consequently providing more reliable evidence for seismic data interpretation and reservoir prediction of subsurface reservoirs with similar geological conditions.

digital outcrop model;carbonate reservoir;3-D geologic modeling;Triassic Feixianguan Formation;oolitic beach

国家油气重大专项“大型油气田及煤层气开发”（2011ZX05004-002）

TE122

A

1000-0747(2015)03-0328-10

10.11698/PED.2015.03.09

乔占峰（1983-），男，内蒙古凉城人，硕士，中国石油杭州地质研究院工程师，主要从事碳酸盐岩层序地层和沉积储集层研究。地址：浙江省杭州市西溪路920号，中国石油杭州地质研究院海相油气地质研究所，邮政编码：310023。E-mail：qiaozf_hz@petrochina.com.cn

2014-05-05

2015-03-18