马智斌，高 刚，桂志先

（长江大学地球物理与石油资源学院，湖北武汉 430100）

黄珏油田位于高邮凹陷中央深凹带的西南缘，是一个小型断块油气田[1]，虽勘探层系主要集中在戴南组，但对该区的整体构造、沉积以及油气藏特征等均有一定程度地研究[2]。该区三垛组一段（Es1）可分为7 个亚段，其中第三亚段和第四亚段为主要产气层段。Es1段以洪积扇和滨湖冲积扇沉积为主，整体砂体成分较为复杂，岩性以粉细砂岩、细砂岩、含砾不等粒砂岩为主，砂体孔隙度较高（18.0%～28.0%），渗透率差异明显（2.57×10-3～137.02×10-3μm2），其中，低渗透率砂岩多集中在三垛组一段第一亚段和第二亚段，第三亚段和第四亚段属于中孔中渗储层。区内主要油气藏类型为断层-岩性复合油气藏，属于隐蔽性油气藏[3-4]，除了受构造影响还受岩性控制，因此常规的构造解释与叠后反演无法有效地识别和预测含气段。而黄珏油田目标层段三垛组砂体发育，用常规弹性参数（纵横波阻抗、密度等）反演，可以有效地预测储层段，但是无法有效地识别出含气段。

本文以叠前反演的方法对黄珏油田浅层气藏开展研究，通过优选流体识别因子，利用模拟横波对工区重点井目的层段进行岩石物理分析，找出合适的敏感参数，提取出流体识别因子，推导出其近似式，并与常规近似式对比，探究其可行性；然后以该流体识别因子进行反演，寻找目的层段含气储层，并以该流体识别因子对工区内盲井进行含气性预测，从而形成一套适应于黄珏油田浅层气藏的地球物理识别方法。

1 叠前AVO 反演算法

该方法的基础是Zoeppritz方程（或者其近似式），Aki 和Richards（1980）在假设地层介质弹性参数变化较小的条件下近似得出了Aki-Richards 方程[5]；Shuey（1985）在前人研究的基础上，分析了泊松比对反射系数的影响，得出了Shuey 近似方程[6]；Smith和Gidlow 在假定介质速度和密度满足经验公式的前提下，提出了加权叠加分析方法，并给出了近似值[7]；Hilterman 在Shuey 近似方程的基础上，通过假设反射界面两侧的平均泊松比，提出了突出泊松比变化对AVO 特征影响的近似公式；Gray（1999）结合之前学者简化的近似方程，提出了以拉梅常数及密度反射系数表示的近似方程[8]；Russell 结合了叠后波阻抗反演，提出了直接反演纵波阻抗、横波阻抗和密度的方法[9]。

叠前AVO 反演算法是利用约束稀疏脉冲反演思想，在测井约束条件下进行的多角度、多数据量的同步反演[10]。该反演采用一个快速的趋势约束脉冲反演算法，用解释层位和井约束控制波阻抗的趋势和幅值范围，脉冲算法产生宽带结果，恢复缺失的低频和高频成分；再用井的波阻抗趋势进行约束，使其纵波阻抗、横波阻抗以及密度变化趋势更稳定。

2 叠前含气性检测原理

2.1 横波模拟与岩石物理分析

叠前反演利用测井、地震资料，特别是数据资料丰富、保真度高的纵波与横波数据，可以获得更多的地层流体敏感的属性参数[11]。其将岩石物性参数及地震弹性参数联系起来，互为约束条件，提高了岩性在含气储层预测中的比重。在叠前反演的资料准备中，除了高精度叠前地震资料，还至少需要有纵波、横波、密度三种测井曲线。而在工区范围内，只有1 口井有实测横波数据，因此，需要利用岩石物理建模方法进行横波曲线模拟。

在黄珏油田高精度叠前时间偏移资料的基础上，结合研究区钻井和地震等资料的分析，首先对该区的横波测井数据反演方法进行研究。该地区的实测横波钻井为W1，根据骨架和泥质以及其他有关参数来估算岩石的体积模量和剪切模量，并按照孔隙中流体的性质来估计流体对岩石模量的影响，再由密度测井曲线和Xu-White 模型得出体积模量和剪切模量，从而导出岩石的纵横波速度。

图1 为三垛组一段W1 井的岩石物理参数交会分析图，电阻率作为含气性检测的主要参数，其中，含油气储层的电阻率值相对不含气及非储层段电阻率值更高，通过对比分析可以发现：

（1）纵横波速度可以很好地识别储层，三垛组一段储层具有相对中低速、中低密度的特点，但含气储层却具有相对高速的特点，致使纵横波速度识别流体的效果较差。

（2）根据含气段的密度、纵波速度、纵横波速度比的特征，发现整体上含气段阻抗相对非含气段偏高，但含气储层与不含气储层部分重合，无法将含气段从储层中完全识别出来。

（3）三垛组一段储层较发育，用常规的弹性参数可以识别出储层，但是无法识别出含气储层。

（4）三垛组一段储层具有第三类AVO 特征。

2.2 储层流体识别因子的确定

由于常规的弹性参数无法同时区分岩性和流体，前人对Zoeppritz 方程的近似并不完全适用于该地区。根据W1 井的岩石物理分析发现三垛组储层各参数区分度较明显，但是对于识别含气储层效果欠佳。由于含气储层段相对非含气储层段具有更高的横波速度和纵波速度，密度差异较小，单一的速度参数无法将含气储层段与非含气储层段区分开来，通过放大密度参数差异，并与速度参数结合可以定义敏感因子为流体识别因子：

图1 W1 井岩石物理参数交会分析

式中：F 为流体识别因子，无量纲；vp为纵波速度，m/s； vs为横波速度，m/s；ρ 为密度，g/cm3。

由图2 可以看出，含气储层段的电阻率值（红色）可明显区分于不含气储层段的电阻率值，表明所定义的流体识别因子对含气段的识别效果较好。

图2 流体识别因子-密度交会分析

2.3 AVO 近似式推导

AVO 技术允许地球物理学家从叠前地震数据分析中提取流体与岩性信息，一般计算流体识别因子是在叠前三参数（纵波速度、横波速度、密度）反演的基础上进行二次反演，为减少间接计算流体识别因子的误差积累，推导出以敏感因子为变量的新的AVO 近似方程[12-13]。根据W1 井的岩石物理分析结果，适用该工区的敏感因子为纵横波速度和密度的复合形式，如式（1）所示。将式（1）代入Aki和Richards 近似式中可以得到新的近似式：

将式（2）用矩阵形式表示可得：

式中： RIP、 RIS分别为纵波阻抗反射系数、横波阻抗反射系数，无量纲；Rvp、Rvs、 Rρ分别为纵波速度反射系数、横波速度反射系数和密度界面反射系数，无量纲； Rγ为纵横波速度比反射系数，无量纲； Rσ为泊松比反射系数，无量纲； Rv为速度反射系数，无量纲； Rλρ、 Rμρ为拉梅系数，无量纲；RK、 Rλ、 Rμ分别为反射中的体积模量系数、拉梅系数、剪切模量系数，无量纲。

将式（3）化简可以得出：式中：θ 为入射波入射角度，（°）；SF 为流体因子，无量纲；μ 为剪切模量，GPa。

将式（4）的矩阵所表示的含义可以表达为：

式（5）即为针对黄珏油田三垛组一段储层流体特点的新的AVO 近似方程。

3 应用效果

3.1 叠前资料保真性及适用性分析

此次所使用的叠前反演资料为黄珏-马家嘴地区高精度叠前共反射点（CRP）道集资料，并与黄珏油田部分实际测井数据相结合。区内三垛组一段储层深度为1 000.0～1 400.0 m，埋深相对较浅，为浅层气藏，在一定程度上避免了因缺少远角道集的叠前数据，从而使得叠前资料保真度降低[14]，进而降低反演准确性的问题；同时在井震标定的过程中，目的层相关系数较高，适于进行叠前反演。

3.2 W1 井反演结果对比

为了验证叠前反演技术对黄珏油田浅层气藏识别的效果，选取产气井W1 井，产气段为三垛组一段第三亚段和第四亚段，深度分别为1 130.0 m 和1 270.0 m；气层厚度分别为4.5 m 和9.5 m。首先以常规弹性参数对W1 井目标层段进行反演，然后再以流体识别因子对其进行反演，并将反演结果进行对比分析（图3、图4）。

图3 为常规弹性参数反演效果最好的密度反演剖面，由图可知，该井气藏位置处于断层构造上，气源是深层的原油降解气；实钻揭示存在上下两个产气段，但以常规弹性参数密度开展的反演结果只指示出了上部含气段，下部较厚的含气段却未能指示出来，说明密度只能作为部分产气段的敏感因子，也进一步证明了单一的常规弹性参数反演无法完全识别出三垛组气藏。图4 为采用流体识别因子进行反演的剖面图。由图可知，该反演结果可以将含气段与不含气储层段、非储层段有效地识别出来，并精确地指出了W1 井的两个含气段，与实钻揭示结果吻合，表明了用流体识别因子进行反演，能有效地识别出目的层段的气藏，并精确地预测出相应的含气段。

3.3 盲井预测

图3 W1 井常规弹性参数密度反演剖面

如图4 所示，在W1 井流体识别因子反演剖面上，指示出了W2 井三垛组层段的有利含气段，同时其与W1 井所处构造相似，都位于小断层发育带；且两井距离合适，横波模拟模型与岩石物理分析模型均适用于该井，预测结果显示W2 井发育气藏，其中1 100.0～1 200.0 m 为有利含气段，为下步勘探工作指出了方向。

4 结论

（1）对黄珏油田重点井三垛组一段的岩石物理分析及反演结果表明，单一的敏感因子无法在该区进行有效的含气性检测，常规弹性参数反演也无法有效的识别含气段；但以纵横波速度和密度相结合形成的流体识别因子进行反演可以有效地识别出区内目的层段的气藏，并精确的预测有利的含气段。

图4 W1 井流体识别因子反演剖面

（2）本文所探讨的利用流体识别因子开展叠前反演的技术，适用于黄珏油田三垛组浅层气藏的识别和有利含气段的预测，但该方法具有一定的前提条件，如需要实测横波数据，且适用范围有限等。不同油田、不同目的层段的气藏识别及有利含气层段预测可借鉴该方法，但需要对其进行分析调整。