王 胜，谢明举，卢国军，田立强

（1.中法渤海地质服务有限公司，天津塘沽 300452；2.中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院，黑龙江大庆 163712）

相控属性建模在苏德尔特油田贝14区块的应用

王 胜1，谢明举2，卢国军1，田立强1

（1.中法渤海地质服务有限公司，天津塘沽 300452；2.中国石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院，黑龙江大庆 163712）

苏德尔特油田贝14区块的兴安岭群主要发育扇三角洲，物源方向为南及东南。依据测井相特征和沉积相模式，在井震联合建立的构造模型基础上，采用序贯指示模拟建立兴安岭群的沉积微相模型，然后按沉积微相类型分别设置变差函数，采用序贯高斯法对孔隙度参数进行模拟。后验精度分析表明相控储层属性建模降低了随机模拟的不确定性，提高了储层预测的精度。

相控建模；序贯指示模拟；序贯高斯；属性建模

随着油藏开发程度的不断提高，一些具有复杂构造、岩性及流体特征的油藏已逐渐成为主要的开发目标。油藏地质研究工作迫切需要一些新的、实用的技术方法，使油藏认识更加细致、精确，基于钻井资料的三维地质建模技术恰是解决这一问题的主要方向之一。沉积微相是反映储层特征的一个重要性质，它控制着流体在储层中的分布和流动，储层中隔夹层的空间分布，砂体之间的连续性以及油藏规模都受制于沉积相，特别是沉积微相的控制。油气储层随机建模的目的就是利用计算机建立储层内部沉积相的空间分布，并在此基础上建立渗透率和孔隙度等物性参数的储层空间分布[1]。

1 地质知识库建立

苏德尔特油田处于海拉尔盆地贝尔凹陷内，工区内兴安岭群构造格局整体表现为南北分带、东西分块的特点，各个油层组顶面构造形态与下伏潜山布达特群顶面的构造形态具有一定的继承性，构造类型以断块、断鼻为主。贝14工区位于苏德尔特中部的一个构造高点，属于断块油藏，位于贝28、贝16两断块之间，南北相邻贝34井和贝12井。苏德尔特油田贝14区块的目的层为兴安岭群，主要以扇三角洲沉积相为主的沉积体系，储层具有厚度变化大、胶结程度高和非均质性强的特点。贝14作为苏德尔特油田的主力区块之一，2003年开发至今，大体经历了天然能量开发、注水试验及滚动开发3个阶段。目前，单井产量不稳定、含水上升较快等一系列问题制约了油藏采收率。

苏德尔特油田贝14区块目前已有预探井、开发井和评价井102口，面积约20 km2，井距一般在150 m左右，精细三维建模所需基础数据主要有三大类：构造、井点属性（孔隙度、含油饱和度及渗透率）以及沉积相[2]。

（1）构造数据：通过地震解释得到兴安岭群一油层组（XⅠ）顶底面、二油层组（XⅡ）顶底面构造数据。7条断层断层面和断层边界数据。通过小层精细对比得到地层分层数据。其中XⅠ油层组细分为10个小层，XⅡ油层组细分为16个小层。

（2）井点属性数据：综合测井解释、室内分析化验岩心孔隙度、渗透率和含油饱和度。

（3）井点沉积相数据：依据沉积相模式、井点砂岩分布、岩心观察以及测井相分析，对工区内102口井进行了单井相解释和划分，主要沉积微相有水下分流河道、河口坝、席状砂、泥岩相，对4类沉积微相分别进行离散编码。

2 构造模型的建立

构造模型主要包括断层模型与层面模型，应用Petrel软件，建立了7条断层的三维模型（图1，三维断层面）及3个构造层面的三维模型，最后将断层模型及层面模型组合成三维构造模型。为了使建立的构造模型与测井精细分层数据和地震解释的构造面一致，对地震解释构造面按照测井分层数据进行校正重新构建，然后作为层面数据加入建立构造模型。构造模型中小层划分采用测井精细分层数据并以构造解释结果作为趋势面构建。运用角点网格建立构造网格。由于角点网格的网格线可以是任意走向，因而可以精确描述油藏的几何形状及地质特征，尤其是构造起伏变化大、断层发育的复杂油藏[3,4]。贝14区块建模的精度为：平面网格大小为20 m×20 m，纵向上为0.25 m。

图1 断层模型

3 沉积微相模型的建立

按照单井相→剖面相→平面相分析的顺序，苏德尔特油田贝14区块属于扇三角洲沉积，主要的沉积微相有水下分流河道、河口坝、席状砂、泥岩相。利用102口井的单井相分析结果，通过离散化得到所有井点关于沉积微相的离散数据，在精细构造模型基础上采用序贯指示算法进行沉积微相随机建模（图2）。

序贯指示模拟法是以指示克里金为基础的一种条件随机模拟方法，它是非高斯模拟方法，与传统的方法相比具有很多优点：适用范围更广泛、不用去掉某些奇异值。序贯指示随机模拟所产生的随机实现不仅要再现储层参数空间分布的相关结构，还要求条件化到井点处模拟结果与已知数据一致。其基本思想是：对于某一区域化变量Z(x)，空间上不同的两点之间该变量的值有相互依赖关系，即待估计点周围一定范围内的参数数据对该点的参数值是有影响的，并且这种影响和已知点与待估计点之间的距离是有一定关系的。根据地质统计学中的变差函数理论，求得各单层模拟变量的实验变差函数值，并按一定的理论变差函数模型（如球状模型）拟合得到理论变差函数曲线，从而确定模拟变量的变差函数变程。变程的大小反映了模拟变量空间相关距离的远近。空间距离大于变程范围的数据彼此无关，空间距离在变程范围以内的数据则彼此相关，因此可以通过对估计点周围的若干已知量（如孔隙度、渗透率等）的线性组合得到待估计点的模拟值[5]。

图2 沉积微相模型

4 物性参数模型的建立

所谓沉积微相控制下的(相控)物性参数建模，实际上是在对物性参数如孔隙度、渗透率进行模拟时考虑该物性参数点所处位置的沉积微相类型。不同沉积微相类型物性参数的期望值与方差通常不同，而且其空间相关性也不一样，因此对物性参数插值时需要按其所属的沉积微相类型分别进行模拟[5]。

相控物性参数建模是在沉积微相模拟的基础上，根据各网格点的沉积微相类型，分别调用不同沉积微相物性参数的分布函数进行随机模拟，这样做比用随机插值更有地质依据，而且考虑变量的空间相关性。即在沉积微相模拟基础上采用序贯高斯模拟方法对物性参数进行插值，在插值过程中需要按不同的沉积微相分别进行处理。主要步骤如下：

（1）分别统计水下分流河道、河口坝、席状砂及泥岩相的物性参数分布特征，如最大值、最小值、方差等。

（2）分别计算四种沉积微相的物性参数在垂向和剖面上的变差函数，设置不同的主方位角、主方向变程、次方向（与主方向垂直且在同一平面）变程、垂直方向变程。在计算出各个方向的变差函数后，还需要对其进行理论模型的拟合，通常选择球状模型进行拟合。

（3）利用前两步的分析结果，采用序贯高斯算法对孔隙度、进行相控随机模拟（图3）。

图3 相控下的孔隙度分布模型

5 相控属性随机建模不确定性分析

模拟结果的可靠性从以下两方面进行评价。

5.1 对井数据的忠实程度

本次建立储集层地质模型不仅考虑了物源对储集层发育的影响及控制作用。还重点考虑了沉积微相对储集层物性参数之间的空间相关性，因此建立的储集层三维地质模型与研究区沉积特征吻合，从图4可见，井点实测孔隙度与粗化网格的孔隙度以及相控模拟的孔隙度值较为一致，模拟前后孔隙度分布的韵律特征也相同，表明模拟结果忠实于原始数据的分布规律[6]。

图4 测井孔隙度与相控模拟孔隙度比较

5.2 抽稀井检验

为了检验相控属性建模的合理性及可靠性，在进行精度检验时采用了抽稀井检验，沉积微相控制下建立孔隙度模型时抽出B14-X56-48井，以这口井的孔隙度实测数据来检验相控预测的孔隙度数据，对比结果表明：采用随机的序贯高斯算法建立的孔隙度模型平均相对误差达到了33%，而采用沉积微相控制下建立的孔隙度模型平均相对误差为9%，检验结果表明采用沉积微相控制属性随机建模较为准确可靠，降低了随机模拟的不确定性。

6 结论

相控物性参数建模是在沉积微相模拟的基础上，根据各网格点的沉积微相类型，分别调用不同沉积微相物性参数的分布函数进行随机模拟。在沉积微相控制下增强了地质约束，提高了属性参数预测的精度，降低了储层物性参数随机模拟的不确定性。

[1] Haldorson H, Lake L. A new approach to shale management in fi eld scale simulation models[C]. SPE 10976, 1984:1-8.

[2] 吕晓光，王德发，姜洪福. 储层地质模型及随机建模技术[J].大庆石油地质与开发，2000，19(1):10-13．

[3] 胡向阳，熊琦华，吴胜和. 储层建模方法研究进展[J]. 石油大学学报（自然科学版），2001，25(1):107-112．

[4] 王家华，张团峰．油气储层随机建模[M]. 北京：石油工业出版社，2001．

[5] 王端平，杨耀忠，龚蔚青，等. 沉积微相约束条件下的随机地质建模方法及应用研究[J]. 科技通报，2004，20(2):121-126.

[6] 吴胜和，张一伟，李恕军，等. 提高储层随机建模精度的地质约束原则[J]. 石油大学学报（自然科学版），2001，25(1):55-58.

中海油莺歌海高温高压气藏勘探获突破

8月27日，从中海油湛江分公司了解到，勘探人员正在紧锣密鼓地对东方13-2气田开展精细评价工作。作为首个测试单井日产超过百万立方米的高压气田，其成功评价将彻底改变莺歌海盆地勘探开发局限于浅层气藏的局面，并为向中深层高温高压气藏进军打下坚实的基础。

该气田目的层位于高温高压层系黄流组，探井东方13-2-1井完钻井深3 168米，测试井口温度超过102℃，地层压力系数达到1.81（常压油气田压力系数为1），烃类气体含量超过此前发现的东方13-1气田，达到90%以上，储层物性也优于东方13-1气田。

根据权威理论，当压力系数大于1.5后，油气储层便会发生形变，原生孔隙及裂缝就会闭合，地层渗透率将大大降低。加之中深层内部压力梯度过小，天然气运移能力会被极大削弱，因此，业界普遍认为高温高压条件下天然气无法成藏。

面对权威的论断，湛江分公司只有在中深层找到大型优质气藏，才能彻底推翻高温高压条件下天然气难以成藏的观点，真正挺进中深层。于是，湛江分公司启动了高温高压气藏勘探开发相关理论及技术攻关。

湛江分公司总经理谢玉洪挂帅，对莺歌海盆地层序地层和天然气成藏模式进行了剖析。此外，分公司还借助国家天然气重大专项，开展了高温高压溶解模拟实验和生烃动力学等一系列有关高温高压成藏机理的研究。

最终，研究证明了莺歌海盆地在高温高压条件下，烃类气在地层水中溶解度较小，梅山、三亚组烃源岩具备充足的生烃潜力，在温压下降时能够析出成藏，打消了中深层高温高压气藏勘探的疑虑。与此同时，优质储层精细评价技术、测井评价及处理技术等五项关键技术也获突破。

2010年，东方1-1-14高温高压探井开钻，首次获得日产63.69万立方米的优质高产超压气层。顺藤摸瓜，通过精细研究，勘探人员成功评价了东方13-1气田，获得探明地质储量上百亿立方米。今年4月20日，在距离东方13-1十几千米处，又钻探发现了更优质的大型气藏东方13-2。高温高压条件下天然气难以成藏的观点被彻底颠覆，莺歌海盆地的天然气勘探从此走进一个新时代。

摘编自《中国海洋石油报》2012年8月29日

Application of Facies-Controlled Reservoir Petrophysical Parameter Modeling in Bei-14 Area of Suderte Oil Field

WANG Sheng1, XIE Mingju2, LU Guojun1, TIAN Liqiang1
（1.China France BoHai Geoservices Co., Ltd, Tanggu Tianjin 300452, China; 2. Exploration and Development Research Institute, PetroChina Daqing Oil fi eld Company Limited, Daqing Heilongjiang 163712, China)

Fan delta are well developed in Xing'anling Group, Block Bei-14 of Suderte oilf i eld, with materials sourced mainly from south and southeast. On the basis of log-curve facies and core sedimentary model, structural model has been established on well seismic tie, and microfacies model has been constructed on the basis of structural model by using sequential indicator simulation method. Then, on the basis of the sedimentary facies types, with variate difference function, the petrophysical parameters are simulated by using sequential gauss simulation under the control of sedimentary microfacies modeling. Posterior precision analysis shows that the facies controlled reservoir property modeling can reduce the uncertainty of random simulation, and improve the precision of reservoir prediction.

facies-controlled reservoir modeling; sequential indicator simulation; sequential gaussian simulation; petrophysical parameter modeling

TE121.2

A

10.3969/j.issn.1008-2336.2012.04.042

1008-2336（2012）04-0042-04

2012-03-07；改回日期：2012-04-26

王胜，男，1978年生，助理工程师，2002年毕业于西南石油学院石油地质专业，从事地质录井工作。E-mail：wangsheng@cfbgc.com。