南堡油田低井控區(qū)主力油組巖相模擬研究

康海濤 中國地質(zhì)大學 （武漢）資源學院，湖北 武漢430074 中石油冀東油田分公司勘探開發(fā)研究院，河北 唐山063004

常學軍 （中石油冀東油田分公司，河北 唐山063004）

廖保方，王群會 （中石油冀東油田分公司勘探開發(fā)研究院，河北 唐山063004）

熊 平 （長江大學工程技術(shù)學院，湖北 荊州434023）

黃 慶 （中石化河南油田分公司勘探開發(fā)研究院，河南 南陽473132）

陳丙春，牛世忠 （中石油吉林油田分公司，吉林 松原138000）

南堡油田低井控區(qū)主力油組巖相模擬研究

康海濤 中國地質(zhì)大學 （武漢）資源學院，湖北 武漢430074 中石油冀東油田分公司勘探開發(fā)研究院，河北 唐山063004

常學軍 （中石油冀東油田分公司，河北 唐山063004）

廖保方，王群會 （中石油冀東油田分公司勘探開發(fā)研究院，河北 唐山063004）

熊 平 （長江大學工程技術(shù)學院，湖北 荊州434023）

黃 慶 （中石化河南油田分公司勘探開發(fā)研究院，河南 南陽473132）

陳丙春，牛世忠 （中石油吉林油田分公司，吉林 松原138000）

在對井控程度不同卻有類似沉積環(huán)境的油藏進行類比研究的基礎上，通過儲層參數(shù)統(tǒng)計分析，建立類似儲層巖相知識庫。利用綜合了基于象元方法以及基于目標方法兩者優(yōu)點的多點地質(zhì)統(tǒng)計學方法，建立了南堡油田館2油層組辮狀河巖相模型。研究結(jié)果表明，在地質(zhì)規(guī)律約束下，以露頭資料和井控程度較高井網(wǎng)區(qū)儲集層地質(zhì)知識庫所得到的砂體規(guī)模形態(tài)參數(shù)作為重要約束條件，對于河流相等具有復雜地質(zhì)形態(tài)的儲層巖相精確建模，該方法比傳統(tǒng)方法更有優(yōu)勢，模擬結(jié)果與理論及實際模型有好的接近性，可以給出較好的儲層巖相模型。

低井控；河流相；井控程度較高井網(wǎng)；知識庫；多點地質(zhì)統(tǒng)計學；隨機建模

對于低井控開發(fā)早期及滾動評價油田，目前巖相建?；静捎玫卣鹳Y料或地震資料反演約束建模［1～5］，或利用地表露頭調(diào)查所獲取的參數(shù)進行約束儲層巖相建模［6～8］，而多點地質(zhì)統(tǒng)計學則是在地質(zhì)規(guī)律及沉積背景的研究下建立沉積相的概念模型即訓練模型，在訓練模型的約束下模擬研究區(qū)儲層沉積相［9～13］。鑒于前人的研究成果，筆者則是在地質(zhì)規(guī)律約束下，以研究區(qū)沉積背景資料和井控程度較高井網(wǎng)區(qū)儲集層地質(zhì)知識庫所得到的砂體規(guī)模形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)作為重要約束條件，使用變差函數(shù)，綜合地質(zhì)、鉆井、三維地震、測井等各類靜態(tài)信息，建立高精度的儲集層巖相骨架模型。該思路和方法最大限度地應用各種靜態(tài)資料，充分發(fā)揮井點資料垂向分辨率高和地震資料橫向信息豐富的優(yōu)勢，能夠準確刻畫井間未知區(qū)內(nèi)儲集層參數(shù)的展布規(guī)律，提高井間砂體預測精度，對于預測相似條件下低井控地區(qū)的儲集層分布具有理論指導意義。

1 地質(zhì)背景

南堡油田位于南堡凹陷的西南部海域部分，區(qū)域構(gòu)造隸屬渤海灣盆地黃驊坳陷北部的南堡凹陷，是渤海灣中新生代盆地內(nèi)部的一個次級中小型凹陷，凹陷面積1932km2。南堡油田主要發(fā)育南堡1號～南堡5號等5個有利構(gòu)造，研究區(qū)為南堡1號構(gòu)造和南堡2號構(gòu)造。明化鎮(zhèn)組地層為一套湖盆拗陷期發(fā)育的曲流河及沖積平原沉積，進一步分為明上段和明下段。明上段為灰色粉砂巖、細砂巖、灰白色中砂巖與灰色、灰綠色、灰黃色、棕灰色泥巖、泥質(zhì)粉砂巖、砂質(zhì)泥巖呈不等厚互層，以砂巖集中發(fā)育為特征；明下段為淺灰色細砂巖與灰色、棕紅色、灰綠色泥巖不等厚互層，以泥巖發(fā)育為特征。明下段的中下部發(fā)育一套穩(wěn)定泥巖段，目前發(fā)現(xiàn)的油層絕大多數(shù)分布在該泥巖段之下的有效儲層中。館陶組為湖盆拗陷期發(fā)育的辮狀河及沖積平原沉積，從地層巖性特征上，館陶組地層具有如下特點：頂部為塊狀含礫砂巖，上部為灰白色細砂巖與灰綠色泥巖不等厚互層，下部為深灰色玄武質(zhì)泥巖、玄武巖、灰白色安山巖發(fā)育段，底部為塊狀礫巖、含礫砂巖發(fā)育段，被局部發(fā)育的玄武巖、玄武質(zhì)泥巖穿插、間隔。據(jù)此，可進一步劃分為4個油組，即NgⅠ～Ⅳ油組，油層主要發(fā)育在NgⅡ油組、NgⅣ油組。

2 特征參數(shù)類比建立儲層知識庫

2.1 河道參數(shù)的計算

研究區(qū)主要為辮狀河沉積，且工區(qū)鉆井較少。如果采用常規(guī)的模擬方法建立研究區(qū)低井控條件下的儲層巖相模型，所建模型反映儲層儲集體的分布和連通性會有一定的誤差，影響所建模型的精度。因此，在建模之前，首先進行儲層參數(shù)類比，依此建立儲層知識庫及儲層原型模型。

根據(jù)國內(nèi)外大量精細露頭資料和井控程度較高井網(wǎng)下的辮狀河研究，發(fā)現(xiàn)辮狀河河道寬度和河道厚度及粉泥質(zhì)含量具有一定的關(guān)系。

舒姆 （Schumm）［14］關(guān)系式：

中國科學院地理研究所關(guān)系式：

式中，W為河道寬度，m；M為粉泥質(zhì)含量百分比，%；h為河道深度，m。

依據(jù)研究區(qū)的實際井的資料，對取心井進行了統(tǒng)計分析，分別計算了明化鎮(zhèn)組、館陶組的辮狀河的相關(guān)參數(shù)，建立了研究區(qū)的河流基本參數(shù)知識庫。利用式 （1）、（2）計算的是河道一次沉積體的單次河道寬度，從計算統(tǒng)計結(jié)果來看，研究區(qū)館陶組單期辮狀河的河道沉積體所反映的河道寬度平均值大約60～110m左右 （圖1）。

圖1 式 （1）和式 （2）計算辮狀河河道寬度的相關(guān)性

2.2 較高井控程度典型井網(wǎng)區(qū)選擇

針對研究區(qū)沉積環(huán)境或沉積體系，根據(jù)研究目的需要，選擇了松遼盆地大安油田扶余油層和紅崗油田高臺子油層作為典型代表，這2區(qū)具有較完善豐富的各種動、靜態(tài)資料，且井網(wǎng)密度也足夠大，平均最小井距也小于數(shù)據(jù)變差函數(shù)結(jié)構(gòu)分析中的平面最小變程，這樣數(shù)據(jù)資料能夠充分反映變程之內(nèi)的空間結(jié)構(gòu)關(guān)系。

2.3 儲集層骨架模型知識庫建立

目前大多數(shù)油田利用井控程度較高井網(wǎng)資料，建立了大量詳盡的各類儲集層地質(zhì)知識庫，如巖性、巖相、各類沉積模式庫、物性參數(shù)庫和測井曲線形態(tài)庫。根據(jù)這些知識庫，統(tǒng)計分析巖相建模所需的儲集層砂體、巖相以及物性等參數(shù) （表1、2），以作為建模的重要的約束條件。通過變差函數(shù)分析將各類數(shù)據(jù)有機地綜合在一起，建立具有綜合各種信息的合成變差函數(shù)模型，用其約束研究區(qū)儲集層隨機建模過程，最終達到建立準確儲層地質(zhì)模型的目的。

2.4 原型模型抽稀檢驗

將類比區(qū)原型模型井網(wǎng)抽稀部分井，應用抽稀井網(wǎng)數(shù)據(jù)建立隨機地質(zhì)模型。統(tǒng)計抽稀井模擬實現(xiàn)與實際井符合程度，從而確定能夠有效提高稀井網(wǎng)條件下儲層預測精度的方法。抽稀方法有規(guī)則抽稀和隨機抽稀。

抽稀法是按照一定比例抽稀控制井點的方法。建模過程中分別在抽稀前、抽稀后分別建立多個隨機模型，分別對幾個模型的沉積相、滲透率和孔隙度等屬性分布進行了比較。對比分析選取抽稀后各項屬性符合程度較好的模型作為最終的地質(zhì)模型。

分別以大安油田紅崗北區(qū)塊扶余油層和紅崗油田高臺子油層為例，分別以不同的方法建立抽稀模型，然后對比抽稀井處模擬實現(xiàn)與實際井的符合程度，從而確定提高稀井網(wǎng)條件下儲層預測精度的方法。統(tǒng)計儲層相關(guān)參數(shù)及變程，建立儲層知識庫 （表1、2）。

大安油田紅崗北區(qū)塊扶余油層沉積相主要為明顯的條帶狀的辮狀河相，其物源是北偏西方向。工區(qū)內(nèi)共有291口井，分別用規(guī)則抽稀 （按井距）和隨機抽稀的方法抽稀部分井，抽稀后井距約600m，利用抽稀后的井數(shù)據(jù)分別建立隨機模型。

紅崗油田高臺子油層沉積微相主要為水下分流河道、河口壩、席狀砂，其物源是北偏西方向。分別用規(guī)則抽稀 （按井距）和隨機抽稀的方法抽稀部分井，利用抽稀后的井數(shù)據(jù)分別建立隨機模型。

表1 大安油田紅崗北區(qū)塊扶余油層沉積微相變差函數(shù)參數(shù)統(tǒng)計表

表2 紅崗油田高臺子油層沉積微相變差函數(shù)參數(shù)統(tǒng)計表

對比序貫指示和多點地質(zhì)統(tǒng)計學2種模擬實現(xiàn) （圖2（a）、（c））可以看出，序貫指示模擬不能很好地反映河道彎曲和分叉信息。與之相比較，多點地質(zhì)統(tǒng)計學方法建立的模型河道連續(xù)性好，河道彎曲及分叉信息都得到了更好的體現(xiàn)。與概念模型沉積微相平面圖 （圖2（b））相比較，多點地質(zhì)統(tǒng)計學模擬結(jié)果最相似，表明多點地質(zhì)統(tǒng)計學能夠真實再現(xiàn)河道分布。對比圖2（c）和圖2（d）表明，在抽稀井處模擬實現(xiàn)與實際井符合度較高，因此，該方法可以較好地預測儲層分布。

比較圖2（d）和圖2（e）可見，應用全按井距規(guī)則抽稀與隨機抽稀兩種方法的模擬結(jié)果十分相似，模擬結(jié)果也基本反映了用所有井模擬的河道微相分布形態(tài)。未參與模擬的井處的沉積相模擬結(jié)果與其實際沉積相的符合率較高。

3 多點地質(zhì)統(tǒng)計學隨機建模

3.1 建立訓練圖像

研究區(qū)主要為辮狀河沉積，建立河道相和非河道相的分布模型前對各類微相進行了合并簡化。訓練圖像作為研究區(qū)各沉積微相分布的定量地質(zhì)模式，一般需要綜合應用研究區(qū)各種資料甚至原型模型來完成，即通過地質(zhì)概念模型加入定性的地質(zhì)認識；要求訓練圖像能夠反映儲層變化的空間結(jié)構(gòu)性，其作用相當于變差函數(shù)。限于開發(fā)程度，研究區(qū)井資料有限，因此主要依據(jù)該區(qū)已有沉積相研究成果，結(jié)合現(xiàn)有井的資料進行分析。

圖2 大安油田紅崗北區(qū)塊扶余油層沉積相模擬實現(xiàn)

圖3 南堡油田館21小層訓練圖像

3.2 多點地質(zhì)統(tǒng)計學隨機建模

基于上述建立的儲層知識庫，應用多點地質(zhì)統(tǒng)計學模擬方法對研究區(qū)內(nèi)2種沉積微相分布進行了隨機建模。經(jīng)過數(shù)據(jù)準備、通過訓練圖像構(gòu)建搜索樹，最后通過抽樣獲得模擬實現(xiàn)。模型采用與訓練圖像相同的規(guī)格，模擬中使用多重網(wǎng)格模擬。

3.3 模擬結(jié)果

從圖3、4可以看出，模擬結(jié)果顯示河道寬度約為300～500m，微相砂體分布連續(xù)。對比訓練圖像可以看出，模擬圖像反映了訓練圖像的結(jié)構(gòu)性，基本再現(xiàn)了河道相的幾何形態(tài)，同時局部差異體現(xiàn)了砂體的非均質(zhì)模擬效果；經(jīng)檢驗，模擬結(jié)果能較好地再現(xiàn)微相砂體的幾何形態(tài)，井點符合率很高。因此，應用多點地質(zhì)統(tǒng)計學模擬方法對沉積微相分布進行隨機建?？梢暂^好地反映出河道的延伸方向及骨架相模型。

4 結(jié) 論

1）在低井控油田評價階段，巖相建模過程中充分利用類似地質(zhì)背景密井網(wǎng)油田的地質(zhì)知識庫、原型模型信息和河流研究成果，應用多點地質(zhì)統(tǒng)計學方法能較好地預測無井區(qū)巖相及儲層的橫向變化，提高了預測結(jié)果的準確性，尤其是對于河流相等具有復雜地質(zhì)形態(tài)的儲層巖相建模。

2）利用綜合地質(zhì)知識庫約束下的多點地質(zhì)統(tǒng)計學隨機建模方法，建立了南堡油田主要油組的巖相模型，降低了無井區(qū)儲層預測的不確定性，從而為類似油田儲層預測提供了很好的范例。

圖4 南堡油田館21小層多點地質(zhì)統(tǒng)計學模擬實現(xiàn)

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The Simulation of Main Oil Formation Lithofacies of Low Well-control Area of Nanpu Oilfield

KANG Hai-tao，CHANG Xue-jun，LIAO Bao-fang，WANG Qun-hui，XIONG Ping，HUANG Qing，CHEN Bing-chun，NIU Shizhong（First Author’s Address：College of Resources，China University of Geosciences，Wuhan430074，Hubei，China；Research Institute of Petroleum Exploration and Development，Jidong Oilfield Company，PetroChina，Tangshan063004，Hebei，China）

On the basis of analogy research on the reservoirs with different levels of well controls but with similar sedimentary environment and by means of reservoir parameter statistical analysis，a knowledge base of similar reservoir lithofacies was established.A multi-point geostatistic method based on the advantage of image element method and object method was used to build a braided channel lithofacies model of Guan 2Oil Formation in Nanpu Oilfield.The result of research indicates that in the constrain of geologic regulation，sand body scale and morphologic parameters obtained from the outcrop data and well network area with higher level of well control in the knowledge base are used as the important constraining condition for building accurate lithofacies model of fluvial facies with complex geology morphologic rock facies，this method has more advantages than traditional one and the simulated result has a good concordance with theory and practice model，it can give a preferable rock lithofacies model.

low well control；fluvial facies；higher level of well control；knowledge base；multi-point geostatistics；stochastic modeling

TE122.2

A

1000-9752 （2012）04-0026-05

2011-10-10

國家自然科學基金項目 （40872099）。

康海濤 （1972-），男，1995年大學畢業(yè)，高級工程師，博士生，現(xiàn)主要從事油田開發(fā)研究與管理工作。

［編輯］ 宋換新