致密砂巖含氣儲層預(yù)測方法優(yōu)化及應(yīng)用
——以蘇53 區(qū)塊為例

井 元 帥

中國石油長城鉆探工程公司

0 引 言

鄂爾多斯盆地蘇里格氣田是中國迄今為止在陸上發(fā)現(xiàn)的最大氣田之一，是西氣東輸和陜氣進京的重要資源基礎(chǔ)[1]。蘇53 區(qū)塊位于蘇里格氣田的西北部，區(qū)塊內(nèi)部署實施二維地震測線長度1 276.6 km，探明含氣面積608.96 km2。在分析總結(jié)蘇10區(qū)塊水平井先導(dǎo)試驗成功經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，蘇53 區(qū)塊采用水平井進行整體開發(fā)。2010 年以來，區(qū)塊內(nèi)共完鉆水平井200 口，目的層主要為下二疊統(tǒng)石盒子組8 段及山西組l 段致密砂巖儲層。受河流相沉積控制，河道砂體縱向上多期疊置，橫向上復(fù)合連片分布，天然氣主要富集在主河道中心部位集中分布、厚度較大的高孔、滲石英砂巖中[2-5]。盡管河流中的砂層可能是連續(xù)的，但有效砂體是孤立的、分散的，砂體厚度也相對較薄。常規(guī)地震反射對此類砂巖沒有特定的響應(yīng)，儲層預(yù)測存在多解性[6]，通過常規(guī)疊后波阻抗反演只能獲得波阻抗一種參數(shù)，信息單一，不能滿足致密砂巖氣藏儲層預(yù)測的精度要求[7]。而疊前地震數(shù)據(jù)保留了振幅隨偏移距變化信息，疊前反演能夠獲得更多的巖石物理參數(shù)，在儲層巖性反演的基礎(chǔ)上，還可進行含油氣性反演，對預(yù)測儲層的分布具有重要意義[8]。

1 儲層預(yù)測流程

高品質(zhì)的疊前數(shù)據(jù)、高質(zhì)量縱、橫波速度及密度曲線、反演過程中各環(huán)節(jié)嚴格質(zhì)量控制是影響反演成果可靠性和反演精度的關(guān)鍵因素。筆者以地震資料品質(zhì)分析入手，以正演模型為質(zhì)控，對研究區(qū)疊前道集進行了優(yōu)化處理、提高道集品質(zhì)與可信度，并在巖石物理研究的基礎(chǔ)上，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法獲取了準確的橫波信息并實施疊前反演（圖1），反演過程中嚴格遵循質(zhì)控原則，所得反演結(jié)果與地質(zhì)認識具有較好的一致性。

圖1 儲層預(yù)測技術(shù)流程圖

2 道集優(yōu)化處理

由于是以疊前CRP 道集作為疊前反演的主要輸入數(shù)據(jù)，道集處理品質(zhì)對氣藏預(yù)測結(jié)果有較大影響[9]。研究區(qū)地表條件復(fù)雜，存在沼澤、沙丘、林地等各種地貌，對地震資料的采集干擾較大，而且工區(qū)低降速帶的厚度、速度變化大，靜校正問題尤為突出，盡管處理人員前期采取了相應(yīng)的技術(shù)手段來提高地震道集數(shù)據(jù)的信噪比與保真度，但CRP 道集的信噪比仍較低，動校正后的同相軸在遠偏移距上存在不同程度“上翹”“下拉”現(xiàn)象。因此有必要對道集進行進一步的解釋性處理和拉平以提高道集質(zhì)量?；趲r性預(yù)測的目的，采用了如下道集優(yōu)化處理技術(shù)：

2.1 濾波去噪

由于原始CRP 道集存在大量的隨機噪音和多次波，導(dǎo)致疊加后地震同相軸的反射特征不明顯、信噪比低、地震資料多解性強（圖2-a）。為此，筆者以AVO 正演模型為指導(dǎo)，采用超道集和Radon 變換去噪技術(shù)來逐層剔除隨機噪音和線性多次波。

2.1.1 隨機噪音壓制

超道集技術(shù)是一種簡單有效壓制隨機噪音的方法，其原理是將多個相鄰的共反射點數(shù)據(jù)疊合到一起，構(gòu)成所謂的超道集。由于噪音是隨機分布的，使得相鄰反射點的不同偏移距上噪音彼此抵消，達到壓制隨機噪音的目的。根據(jù)研究區(qū)地震資料情況，將3 道數(shù)據(jù)進行疊加，壓制了道集中的隨機噪音（圖2-b）。

2.1.2 多次波壓制

蘇里格地區(qū)地震資料中1.0 ～2.0 s 區(qū)間多次波現(xiàn)象比較明顯，特別是遠偏移距數(shù)據(jù)質(zhì)量受多次波影響比較嚴重，多次波的壓制是該區(qū)疊前反演與AVO 分析面臨的一個重要問題[8]。拉東變換可將地震數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到拉東域，使有效波和多次波更容易區(qū)分。因此，采用拉東變換能夠有效去除多次波。研究區(qū)的多次波在拉東域內(nèi)呈直線形態(tài)，根據(jù)有效波與多次波的形態(tài)和時間域的分布合理設(shè)定參數(shù)，計算有效波與多次波的模型 ，通過對CRP 道集進行模型掃描，實現(xiàn)多次波去除。從道集優(yōu)化對比剖面中可以看出，經(jīng)拉東變換處理后，地震道集的質(zhì)量得到了進一步提升（圖2-c）。

圖2 道集優(yōu)化處理前、后的對比剖面圖

2.2 無速度剩余時差校正

同相軸不平是蘇里格地區(qū)CRP 道集普遍存在的現(xiàn)象。研究區(qū)近偏地震道集數(shù)據(jù)的同相軸較平，受動校正速度誤差影響，由中偏、遠偏數(shù)據(jù)的地震同相軸“上翹”現(xiàn)象越來越明顯，剩余時差最大可達5 ms。由于疊前反演需要對近、中、遠偏道集數(shù)據(jù)進行部分疊加，同相軸不平導(dǎo)致有效反射波形在疊加過程中相互抵消，從而影響反演精度。筆者采用無速度剩余時差校正技術(shù)，對地震道集數(shù)據(jù)進行拉平，在給定的時窗內(nèi)將輸入的地震道與模型道做互相關(guān)，求取二者間的時差，并通過時移對齊實現(xiàn)道集拉平（圖2-d）。

3 巖石物理分析

巖石物理分析能夠建立儲層參數(shù)與彈性參數(shù)之間的關(guān)系，對研究儲層及流體巖石物理特征、確定儲層反演解釋下限和反演方法優(yōu)選有重要指導(dǎo)意義。目前針對疊前反演的巖石物理分析主要包括橫波預(yù)測和彈性參數(shù)敏感性分析等方面工作。

3.1 橫波預(yù)測方法優(yōu)選

縱、橫波速度及密度是連接巖石物理性質(zhì)與地球物理屬性的重要紐帶，利用縱、橫波速度及密度計算出的彈性參數(shù)可以準確的對巖性、物性及含油氣性進行定量識別和描述。油氣田開發(fā)中，很少能夠大量獲取橫波測井速度信息。因此，橫波預(yù)測是一種重要的地球物理應(yīng)用技術(shù)[10-13]。 目前常用的橫波預(yù)測方法主要包括經(jīng)驗公式、巖石物理建模和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。

3.1.1 巖石物理建模

Xu-White 模型綜合考慮了巖石基質(zhì)性質(zhì)、孔隙大小、形狀，以及孔隙流體對橫波速度的影響，是一種廣泛應(yīng)用于孔隙度較低的固結(jié)砂、泥巖儲集層的巖石物理模型。Xu-White 模型將石英和黏土作為主要礦物，將孔隙體積分為砂巖孔隙體積和泥巖孔隙體積，利用長、寬比來描述孔隙形狀，在此基礎(chǔ)上考慮流體對速度的影響，定量計算橫波速度。砂、泥巖百分含量以及砂、泥巖體積模型、流體飽和度作為Xu-White 巖石物理模型的關(guān)鍵參數(shù)，是決定橫波預(yù)測精度的關(guān)鍵。常規(guī)測井解釋的體積模型由于只注重儲層段解釋，一般不能滿足橫波預(yù)測要求，因此采用最優(yōu)化測井解釋方法對體積模型進行了重新計算，并結(jié)合蘇53 區(qū)塊砂、泥巖地層的特點、流體性質(zhì)、溫壓條件以及測井評價獲得的石英、黏土礦物體積百分含量、孔隙度、含水飽和度等數(shù)據(jù)，確定了巖石物理建模關(guān)鍵參數(shù)（表1），最終通過正演獲得的橫波曲線與實測橫波曲線穩(wěn)合度達到91.5%，滿足了預(yù)測精度要求（圖3）。

表 1 巖石物理建模關(guān)鍵參數(shù)取值表

3.1.2 多參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫波預(yù)測

根據(jù)Biot-Gassmann 巖石物理模型，飽和巖石的縱波速度、橫波速度主要取決于巖石的基質(zhì)、孔隙及孔隙內(nèi)的流體性質(zhì)。體現(xiàn)巖石基質(zhì)性質(zhì)的礦物、黏土的體積百分含量、密度、縱橫波速度等信息，體現(xiàn)孔隙性質(zhì)的孔隙度及流體性質(zhì)的含氣飽和度等信息均作為關(guān)鍵參數(shù)被應(yīng)用到模型計算中，而這些參數(shù)均是通過常規(guī)測井曲線測井評價獲取的?？紤]到利用巖石物理建模方法所需參數(shù)較多、計算過程比較繁瑣，筆者采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進行橫波預(yù)測。

BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一和多層前饋的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用的是誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?，該算法由Rumelhart 等在1986 年提出的，是一種具有3 層或3 層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括輸入層、中間層和輸出層[14]。筆者將實測橫波曲線做為學(xué)習(xí)目標，將涵蓋巖石基質(zhì)、孔隙及流體性質(zhì)等特征伽馬、密度、深側(cè)向電阻率、中子孔隙度和縱波速度等5 條曲線選擇為輸入層，進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算，最終獲取的橫波與實測橫波吻合度為95%，而從縱橫波速度比來看，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法獲得的橫波計算出的縱橫波速度比精度也高于巖石物理方法（圖3）。

3.2 彈性參數(shù)分析

為進一步落實研究區(qū)儲層地球物理特征，尋找出能夠識別儲層及氣層的敏感彈性參數(shù)，并確定儲層及氣層的解釋下限（彈性參數(shù)下限），在采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行橫波預(yù)測的基礎(chǔ)上，對研究區(qū)多口井目的層地震彈性參數(shù)進行了敏感性分析[15-16]。

從相關(guān)井中縱、橫波阻抗交會圖中可以看出，砂巖與泥巖呈現(xiàn)出不同的縱、橫波阻抗線性關(guān)系—藍色為泥巖數(shù)據(jù)的中軸線及紅色為砂巖數(shù)據(jù)的中軸線，2 條線具有一定的分離角度（表現(xiàn)出不同的梯度及截距），干砂巖與泥巖局部重疊分布，氣層分布于交會圖的左上方（圖4-a）。從縱橫波速度比、泊松比、體積模量/剪切模量（K/μ）與橫波阻抗交匯圖中可以看出，干砂巖的縱橫波速度比、泊松比、體積模量/剪切模量（K/μ）與泥巖均有較大重合。氣層縱橫波速度比小于1.6（圖4-b）、泊松比小于0.18（圖4-c）、體積模量/剪切模量（K/μ）小于1.4（圖4-d）。

上述研究表明，縱、橫波阻抗不具備識別砂巖及氣層的能力，因此無法通過疊后縱、橫波阻抗反演達到儲層預(yù)測的目的?？v橫波速度比、泊松比、體積模量/剪切模量（K/μ）等彈性參數(shù)能夠有效識別氣層，為疊前反演刻畫氣層展布形態(tài)奠定的堅實基礎(chǔ)。

圖3 蘇53-78-33HD 井預(yù)測橫波與實測橫波對比圖

圖4 地震彈性參數(shù)交匯圖

4 含氣儲層預(yù)測

在上述研究基礎(chǔ)上優(yōu)選區(qū)塊內(nèi)測井曲線質(zhì)量較好、鉆穿本溪組8#煤層的井進行井震標定，分別提取0 ～10°、10 ～20°、20 ～30°入射角度疊加的地震數(shù)據(jù)子波，利用疊前同時反演方法得到縱波速度、橫波速度、密度、縱橫波速度比等。反演過程中需對各個環(huán)節(jié)進行嚴格質(zhì)控，以便獲得可靠的反演結(jié)果[17-20]。利用縱橫波速度比數(shù)據(jù)計算得到了氣層概率體剖面，氣層鉆遇厚度大的井點在氣層概率體剖面上呈現(xiàn)出紅黃色高值，而在縱橫波速度比剖面上呈現(xiàn)出藍色低值（圖5）。

在疊前反演的基礎(chǔ)上，結(jié)合縱橫波度比氣層識別下限（縱橫波速度比小于1.6），對研究區(qū)盒8下亞段、山1 段氣層進行了預(yù)測，并得到了氣層等厚圖（圖6）。本次反演所得成果與實鉆認識具有較好的一致性（圖7），研究區(qū)氣層在東西兩側(cè)呈近南北向帶狀展布，其中西側(cè)氣層發(fā)育厚度大、連續(xù)性好，反演結(jié)果與實鉆認識穩(wěn)合度較高。東側(cè)氣層分布比較零散、厚度相對西側(cè)變薄，表明東側(cè)地質(zhì)條件變差。同時井區(qū)地震資料分辨率低、薄層識別精度有限，導(dǎo)致了井區(qū)東側(cè)地震反演結(jié)果與實鉆認識穩(wěn)合度較西側(cè)低?？傮w而言，利用疊前反演方法能夠較好的預(yù)測含氣砂巖儲層的分布，對有利區(qū)優(yōu)選與井位部署具有較好的指導(dǎo)作用。

5 結(jié)論

1）研究區(qū)地震資料存在大量的隨機噪音與多次波、道集同相軸不平等多種影響儲層預(yù)測精度的不利因素，利用超道集、拉東變換及無速度剩余時差校正等技術(shù)，大幅提高了地震資料品質(zhì)。

2）利用Xu-White 巖石物理建模與多參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫波預(yù)測方法開展了橫波預(yù)測，兩種方法均取得了較好的效果。相比而言，多參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法計算過程簡單、預(yù)測精度更高。

圖5 過蘇53-78-33HD 井地震、縱橫波速度比和氣層概率體剖面圖

圖6 盒8 下亞段+山1 段氣層等厚圖（反演結(jié)果）

圖7 盒8 下亞段+山1 段氣層等厚圖（實鉆結(jié)果）

3）研究區(qū)砂、泥巖縱橫波阻抗呈現(xiàn)出不同的線性關(guān)系，彈性參數(shù)縱橫波速度比、泊松比、體積模量/剪切模量（K/μ）等彈性參數(shù)能夠有效識別含氣砂巖儲層。

4）利用疊前反演方法能夠較好的預(yù)測含氣砂巖儲層的分布，所得預(yù)測結(jié)果與實鉆結(jié)果匹配相對較好。