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春光探区强反射背景下的薄储集层预测

2021-10-30谢启李恒权李磊张新超郭佳玉杨星星贾秀容

新疆石油地质 2021年5期
关键词:石炭系波阻抗储集层

谢启,李恒权,李磊,张新超,郭佳玉,杨星星,贾秀容

(中国石化 河南油田分公司 勘探开发研究院,郑州 450018)

强反射背景下储集层地震响应的恢复及薄储集层的有效识别是目前的研究热点和难点[1-4]。通常直接应用地震属性来预测强反射背景下的储集层,地震反射同相轴的振幅、相位以及频率信息可反映岩相突变的地质结构单元,但不能准确反映储集层的特征。

春光探区石炭系之上自下而上超覆白垩系、古近系和新近系,前人针对岩性结构简单、厚度大、埋深小、砂泥岩速度差异大的新近系沙湾组储集层已做大量研究[5-7],主要利用储集层地震响应特征明显的旁瓣振幅属性,有效识别埋深不超过1 200 m、厚度达6 m、速度明显小于泥岩的储集层,但更深层的超覆在石炭系强反射之上的其他储集层勘探进展缓慢。白垩系储集层埋藏深度约2 100 m,发育互层结构的储集层且单层储集层厚度小,仅2~4 m,砂岩和泥岩速度相近,储集层地震识别和预测难度较大。通过深入分析研究区地质、地震、钻井、测井等资料,针对白垩系储集层多期叠置、厚度小、埋藏深、预测难度大等问题,利用分离储集层与石炭系强反射界面正演分析,建立了春光探区石炭系强反射之上薄储集层地震响应模型,薄储集层的地震响应特征完全被石炭系强反射屏蔽时,确定薄储集层与强反射界面之间的距离,获取声波时差曲线及自然伽马曲线的优势频率,构建拟波阻抗曲线。垂向上建立拟波阻抗曲线与井点处地震波形的对应关系,横向上利用地震波形所反映薄储集层空间相变特征进行外推,运用地震波形指示反演,对石炭系强反射背景下的白垩系薄储集层的平面展布范围进行预测,取得了较好的应用效果。

1 区域概况

春光探区构造上隶属于准噶尔盆地西部隆起车排子凸起,其西面和北面邻近加依尔山,南部紧邻四棵树凹陷,东面与红车断裂带相接(图1)。整体表现为向南东倾伏的单斜构造,地层倾角约3°。

图1 研究区构造位置Fig.1.Structural location of the study area

春光探区石炭系顶部火山岩分布稳定,且车排子凸起长期处于隆升状态,石炭系风化时间长,风化裂缝系统大面积分布,可以作为油气长距离输导通道[8-10]。白垩系、古近系和新近系沙湾组存在多个油藏,均分布在与石炭系顶不整合面垂向距离较近的圈闭中,受不整合面的控制。白垩系紧邻石炭系不整合面的超覆带既是地层-岩性圈闭发育的有利部位,又有良好的输导条件,控制着油气的分布,是预探部署的重点区带[11-12]。春光探区石炭系平均密度为2.45 g/cm3,平均速度为5 500 m/s;白垩系、古近系和新近系沙湾组储集层平均密度为2.23 g/cm3,平均速度为3 000 m/s。由于石炭系密度和速度与上覆储集层存在明显差异,在石炭系顶界面形成强反射,而上覆地层砂岩和泥岩的速度、密度差异小,因而上覆地层地震响应受石炭系强反射的屏蔽。此外,白垩系为砂泥岩互层,储集层厚度小且横向变化快,常规方法无法准确刻画储集层展布,继而无法对该区钻探提供有效支撑。

2 强反射背景下薄储集层解释的问题

春光探区白垩系为辫状河三角洲沉积,储集层较薄,为2~4 m,垂向上紧邻石炭系,地震反射波受石炭系强反射影响较大。C136 井钻遇的白垩系油层所在薄储集层距离石炭系强反射相对较远,标定在石炭系上方一个波谷内(图2a),为中强反射;C132 井钻遇的白垩系油层所在薄储集层距离石炭系强反射相对较近,标定在石炭系顶的强波谷内(图2b),呈强反射。利用振幅属性刻画C136 井油层边界,部署的C136-1 井获得了高产油气流(图2c);利用振幅属性刻画C132 井油层边界,部署的C304 井和C304C 井相继失利,均未钻遇白垩系C132 井油层对应的薄储集层(图2d)。

图2 研究区过典型井地震剖面和振幅平面分布Fig.2.Seismic section and amplitude distribution through typical wells in the study area

统计以上各井白垩系薄储集层底与石炭系顶的距离可知,C136 井薄储集层底与石炭系顶距离最大,为26 m,地震振幅能够反映C136井油层所在薄储集层的平面展布;C132 井薄储集层底与石炭系顶距离最小,为4 m,C304井和C304C井薄储集层底与石炭系顶距离均在10 m左右,储集层的地震振幅受石炭系顶影响,因此,需通过地震正演进一步研究石炭系顶到其上储集层底的距离对储集层的地震响应特征的影响。

3 强反射背景下储集层预测

3.1 地球物理机制分析

为研究石炭系强反射对上覆薄储集层的影响,建立薄储集层底到石炭系顶不同距离的地震响应模型。首先,分离薄储集层与石炭系强反射界面,分别建立石炭系、薄储集层、薄储集层—石炭系地震响应的波阻抗模型。其次,将模型分别与C132 井井旁道子波进行褶积运算,得到石炭系、薄储集层、薄储集层—石炭系的正演剖面(图3)。可以看出:只有薄储集层底到石炭系顶距离达22 m 时,上部薄储集层的地震响应特征才不会受石炭系强反射的影响;距离小于12 m时,薄储集层的地震响应特征完全被石炭系的强反射所屏蔽,因此12 m即为调谐厚度[13]。

图3 研究区薄储集层到石炭系顶不同距离的正演剖面Fig.3.Forward modeling sections of thin reservoirs at different distances to the Carboniferous top in the study area

C132 井、C304 井和C304C 井石炭系之上白垩系薄储集层底到石炭系强反射界面距离均小于12 m,因此,地震振幅无法刻画C132井白垩系互层结构内2套薄储集层的平面最大边界,更无法准确预测单层储集层的展布范围。为解决石炭系强反射背景下薄储集层预测难题,利用调谐厚度对应的频率,采用小波变换分频构建拟波阻抗曲线,减弱石炭系强反射对薄储集层地震响应特征的影响,突出薄储集层地震响应特征,从而提高地震反演的分辨率。

3.2 拟波阻抗曲线构建

3.2.1 理论基础

常规波阻抗反演都用声波时差曲线进行约束,前提是声波时差不受围岩影响,能较好地反映储集层岩性变化。当储集层之下存在高速基岩时,声波时差曲线出现明显的台阶,且与砂岩和泥岩不能较好地对应。分析测井曲线中薄储集层的特征,优选对薄储集层敏感的测井曲线,利用正演分析得到优势频率,采用测井曲线分频拟合[14-15],运用小波变换,在频率域分解优选的敏感测井曲线和声波时差曲线,构建拟波阻抗曲线。利用敏感测井曲线中的高频信息反映薄储集层,利用声波时差曲线的低频信息消弱声波时差曲线强反射界面的波阻抗台阶。

3.2.2 构建步骤

分析声波时差、密度、中子、自然伽马、电阻率等测井曲线,优选出能识别薄储集层的敏感测井曲线。

通过薄储集层到石炭系强反射界面不同距离的正演分析,在薄储集层地震响应特征完全被石炭系强反射屏蔽时,此时薄储集层底到石炭系强反射界面的距离即为调谐厚度,利用调谐厚度得出分辨薄储集层对应的频率:

对声波时差曲线进行小波变换,得到声波时差曲线频率谱,低通滤波器公式为

用(2)式滤波,得到声波时差曲线低频部分:

对优选的敏感测井曲线进行小波变换,得到敏感测井曲线频率谱,高通滤波器公式为

用(4)式滤波,得到敏感测井曲线高频部分:

将得到的声波时差曲线低频部分和敏感测井曲线高频部分进行融合,生成频谱曲线。针对频谱曲线开展反小波变换,构建新的声波时差曲线。

利用密度曲线与构建的声波时差曲线,得到拟波阻抗曲线:

拟波阻抗曲线在频率域融合声波时差曲线低频信息和储集层敏感测井曲线高频信息,能够保证低频波阻抗不变的同时反映高频薄储集层岩性特征。

3.3 储集层预测

地震反演是储集层地震预测技术的核心,能够结合测井资料的纵向分辨率高和地震资料横向空间延展性好的优势,更准确地反映储集层特征。然而地震的有效频带较窄,无法直接得到高频部分。但地震波的横向变化能够表征沉积环境的变化,相似的沉积环境又具有能够类比的岩性组合,因此,可以利用地震波形的横向变化来表征不同的岩性,从而提高识别薄储集层能力。以上述理论和地质统计学为基础,在保证样本波形特征相似的基础上,按照空间距离对所有井进行排序,优选与预测点高度关联的井作为初始模型,对高频部分进行最优估算,确保最终反演的地震波形与原始地震波形一致,平面上符合沉积规律且空间上体现地震相的约束。

选用拟波阻抗曲线进行地震反演,低频波阻抗信息建立时间域的地震与深度域的测井曲线之间的联系,高频岩性信息与地震波形建立内在联系。基于地震波形指示中马尔科夫链蒙特卡洛随机模拟算法[16-17]进行反演过程中的薄储集层横向最优估算,将初始模型与地震频带波阻抗进行匹配滤波,计算得到似然函数。在贝叶斯框架下,通过联合似然函数分布和先验分布得到后验概率分布,构造与所求后验分布相同的马尔科夫链,并将其作为目标函数,不断扰动模型参数,将马尔科夫链平稳时的解作为三维地震数据体预测点拟波阻抗的样本输出,基于波形优选波阻抗的样本序列为{Z1,Z2,Zi,…,Zn}。通过用蒙特卡洛模拟的方法,对优选的波阻抗样本目标函数期望进行无偏最优估计:

输出的预测点拟波阻抗值能够有效提高储集层预测的精度,适用于横向变化快的薄储集层预测。

4 实例应用

统计研究区内5口井的测井资料可知:声波时差曲线平直微齿化,石炭系顶界面存在明显台阶,且对石炭系上方的薄储集层岩性变化不敏感;自然电位曲线较光滑,不受石炭系强反射界面影响,但仅能分辨较厚的砂岩层,对石炭系上方薄储集层的岩性变化不敏感;自然伽马曲线呈齿化指状,不受石炭系强反射界面影响,对石炭系上方薄储集层的岩性变化较敏感(图4)。从白垩系薄储集层的声波时差与自然伽马交会图版可以看出,声波时差无法区分白垩系砂岩与泥岩,自然伽马能较好地区分砂岩与泥岩,因此优选出研究区薄储集层的岩性敏感测井曲线为自然伽马曲线(图5)。利用地震正演分析,得到声波时差曲线及自然伽马曲线的优势频率,构建的拟声波时差曲线能有效反映白垩系厚度在2 m 以上的薄储集层,且在不改变波阻抗前提下消弱声波时差曲线的明显台阶,运用拟声波时差曲线进行薄储集层反演,能对石炭系强反射背景下的薄储集层进行有效预测。

图4 研究区C132井薄储集层测井曲线及拟声波时差曲线Fig.4.Logging curves of thin reservoirs and constructed AC curve in Well C132 in the study area

图5 研究区储集层测井参数敏感性分析Fig.5.Reservoir sensitivity analysis on the well logging curves in the study area

对春光探区C132 井区石炭系强反射背景下白垩系薄储集层开展基于地震波形的波阻抗反演,与原始地震剖面及常规波阻抗剖面进行对比,低波阻抗代表砂岩,高波阻抗代表泥岩,常规波阻抗反演和拟波阻抗反演的结果整体趋势相同。C141 井原始地震剖面目的层标定在石炭系强波谷内(图6a),而石炭系强反射影响薄储集层的响应,常规波阻抗反演的分辨率与地震剖面基本一致(图6b),分辨率较低,无法精细刻画石炭系强反射背景下的薄储集层及其横向变化。利用拟波阻抗曲线,开展地震波形指示反演,地震剖面上的石炭系强波谷在反演剖面对应位置分为2 个同相轴(图6c),与C141 井的薄储集层对应关系好,分辨率高,波阻抗尖灭点可代表砂岩尖灭点,砂岩尖灭自然,同时可以体现出砂岩的内部结构和沉积演化规律。该反演方法在提高分辨率的同时,充分利用了地震波形的横向变化来反映薄储集层的空间相变特征。反演的垂向分辨率和横向分辨率明显提高,且符合地质规律,反演效果好。基于此研究,C141 井在1 912—1 915 m 井段钻遇厚度为3 m 的灰色荧光含砾细砂岩,获工业油流,实钻结果与钻前预测一致,C141 井油层所在薄储集层深度预测准确,且能够预测在石炭系强反射背景下其上方厚度为2~4 m 的薄储集层。

图6 过C141井地震剖面和反演剖面对比Fig.6.Seismic section and inversion sections through Well C141

通过与已钻井对比,验证井C136 井、C304 井、C304C 井等在白垩系未发育C132 井钻遇的薄油层,反演结果与已钻井吻合,统计验证井的符合率超过90%。进一步说明地震波形指示反演可以降低石炭系强反射对薄储集层地震响应特征的影响,能够有效提高薄储集层预测精度。

利用地震波形指示反演数据体,根据薄储集层在反演剖面上的特征,追踪解释C132 井油层的地震层位,提取了能够准确刻画C132 井油层的拟波阻抗反演属性,C132 井油层所在储集层的平面展布情况与已钻井吻合。采用该方法对春光探区石炭系强反射背景下的白垩系薄储集层进行了预测,识别出12 个岩性圈闭(图7),圈闭总面积为5.7 km2。根据地震波形指示反演预测结果,对春光探区石炭系强反射之上的白垩系薄储集层进行钻探,部署的预探井C141 井和评价井C312 井均获得工业油气流,新增控制石油储量110×104t。以上2口井均位于拟波阻抗反演亮点区内,验证了该方法的可靠性,可为石炭系强反射背景下薄储集层预测提供技术支撑。

图7 C132井白垩系油层顶面拟波阻抗反演属性(a)与顶面构造(b)Fig.7.(a)Pseudo wave impedance inversion attribute and(b)structure of the top Cretaceous reservoir in Well C132

该方法主要适用于研究区内石炭系强反射背景下的白垩系薄储集层,在储集层与石炭系强反射界面距离在调谐厚度范围内、自然伽马曲线岩性敏感、断层发育较少、地震波形与沉积相变有明显对应关系的区域应用效果较好。

5 结论

(1)春光探区石炭系强反射背景下薄储集层预测技术能消弱石炭系强反射对薄储集层地震响应特征的影响,从而有效识别石炭系强反射背景下的薄储集层;同时利用基于地震波形约束的高分辨率地震反演,提高反演的垂向分辨率和横向分辨率,且符合地质规律,反演效果好。在研究区内多个井区应用此方法,均获得了良好的效果,为井位部署提供了技术支持。

(2)春光探区石炭系上方薄储集层厚度小且侧向叠置,当薄储集层底到石炭系顶距离小于12 m 时,薄储集层的地震响应特征完全被石炭系强反射所屏蔽。

(3)新构建的测井曲线将不同曲线的优势进行融合,利用声波时差曲线的低频信息,消弱声波时差曲线明显台阶;利用能反映薄储集层的自然伽马曲线的高频信息,弥补声波时差曲线对薄储集层不敏感的缺点。

符号注释

f──滤波函数中的频率,Hz;

fd──调谐厚度对应的频率,Hz;

h──调谐厚度下限,m;

m──马尔科夫链达到平稳的波阻抗样本数;

M(Zi)──波阻抗样本目标函数;

ME(Z)──波阻抗样本目标函数期望;

n──波阻抗样本总数;

v──储集层平均速度,m/s;

W1、W2──分别为低通滤波函数和高通滤波函数;

Wa──声波时差低频函数;

Wah──声波时差与敏感曲线频率融合生成的频谱函数;

WAC──声波时差频谱函数;

Wh──敏感曲线高频函数;

WMG──敏感曲线频谱函数;

Z──构建的拟波阻抗,g/cm3·m/s;

Zi──第i个样本的波阻抗,g/cm3·m/s;

Zn──第n个样本的波阻抗,g/cm3·m/s;

Δt──构建的拟声波时差,μs/m;

λi──第i个已知波阻抗样本对未知样本的权重;

ρ──岩石密度,g/cm3。

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