致密砂巖儲(chǔ)層“雙甜點(diǎn)”識(shí)別方法在南海東部陸豐地區(qū)古近系儲(chǔ)層的應(yīng)用

張衛(wèi)衛(wèi),肖張波,易 浩,姜 曼,朱焱輝

(中海石油(中國)有限公司深圳分公司,廣東深圳518054)

1 研究背景

陸豐凹陷位于珠江口盆地東北部,前期勘探目標(biāo)主要是大型物源體系下的規(guī)模儲(chǔ)層,儲(chǔ)層物性條件較好,利用常規(guī)方法即可獲得產(chǎn)能。隨著勘探程度不斷提高,當(dāng)前陸豐凹陷勘探重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向小型物源體系下的致密儲(chǔ)層[1]?？碧綄?shí)踐表明,研究區(qū)文昌組儲(chǔ)層具有超低孔、超低滲的特點(diǎn),傳統(tǒng)“甜點(diǎn)”儲(chǔ)層識(shí)別方法不能滿足優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層識(shí)別要求。預(yù)測優(yōu)質(zhì)砂體展布特征以及尋找適合壓裂增產(chǎn)的有利區(qū)帶是研究區(qū)文昌組儲(chǔ)層增儲(chǔ)上產(chǎn)的重點(diǎn),因此,深入開展甜點(diǎn)儲(chǔ)層研究很有必要。

目前針對陸上致密儲(chǔ)層及頁巖油氣儲(chǔ)層,國內(nèi)外已經(jīng)形成了地質(zhì)與工程“雙甜點(diǎn)”識(shí)別技術(shù),并得到廣泛應(yīng)用[2-7]。地質(zhì)甜點(diǎn)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是儲(chǔ)層物性,工程甜點(diǎn)的評價(jià)依據(jù)主要是儲(chǔ)層的可壓性,可壓性越好的儲(chǔ)層越容易形成縫網(wǎng)[4],綜合地質(zhì)甜點(diǎn)、工程甜點(diǎn)的“雙甜點(diǎn)”分析評價(jià)方法是識(shí)別致密儲(chǔ)層、非常規(guī)儲(chǔ)層有利區(qū)的一種有效手段。針對地質(zhì)甜點(diǎn)識(shí)別,夏洪泉等[8-9]使用測井資料優(yōu)選對頁巖地質(zhì)甜點(diǎn)敏感的儲(chǔ)層參數(shù),構(gòu)建判別向量識(shí)別地質(zhì)甜點(diǎn);焦晨雪等[10]構(gòu)建含油孔隙度參數(shù),結(jié)合測井和巖心數(shù)據(jù)刻畫單井垂向含油非均質(zhì)性,實(shí)現(xiàn)地質(zhì)甜點(diǎn)預(yù)測,郭春安等[11]提出的測井曲線無量綱交會(huì)法是地質(zhì)甜點(diǎn)測井評價(jià)的高效手段。針對儲(chǔ)層工程甜點(diǎn)識(shí)別,普遍應(yīng)用的測井評價(jià)方法主要是基于測井曲線及巖心資料的巖石脆性預(yù)測方法[12]。ALTAMAR等[13]綜合測井曲線及巖心礦物分析結(jié)果構(gòu)建脆性指數(shù),進(jìn)而進(jìn)行井震結(jié)合的脆性評價(jià)。LAI等[14]利用單位光電吸收截面指數(shù)下的自然伽馬測井值GR/Pe來估計(jì)脆性指數(shù),并在鄂爾多斯盆地取得了良好的應(yīng)用效果。GUO等[15]利用測井縱橫波速度曲線計(jì)算地層彈性參數(shù),開展基于彈性參數(shù)的儲(chǔ)層脆性評價(jià)。上述研究主要在測井尺度進(jìn)行,其經(jīng)驗(yàn)性強(qiáng),三維空間的預(yù)測能力有限,難以為后續(xù)的井位部署提供指導(dǎo)。而基于地震資料的“雙甜點(diǎn)”識(shí)別方法目前主要應(yīng)用于頁巖油氣儲(chǔ)層,例如陳超等[16]結(jié)合破裂壓力進(jìn)行頁巖氣儲(chǔ)層工程甜點(diǎn)地震預(yù)測。黃杰等[17]結(jié)合壓裂G函數(shù)指導(dǎo)儲(chǔ)層改造工作。針對海上低滲儲(chǔ)層的“雙甜點(diǎn)”識(shí)別研究目前仍舊偏少。

近年來,海上油氣勘探逐漸走向深層,低滲儲(chǔ)量規(guī)模大,利用地球物理方法實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層預(yù)測十分關(guān)鍵。地震疊前反演技術(shù)的發(fā)展為工區(qū)范圍內(nèi)儲(chǔ)層物性、脆性變化的預(yù)測及相應(yīng)的“雙甜點(diǎn)”評價(jià)提供了重要途徑[18-20],與疊后反演相比,疊前反演方法可以獲取更加豐富的彈性參數(shù)信息,增強(qiáng)對儲(chǔ)層彈性性質(zhì)的認(rèn)識(shí)。利用疊前反演方法求得縱橫波速度比、泊松比、體積模量等彈性參數(shù)及其組合,進(jìn)而進(jìn)行地質(zhì)及工程甜點(diǎn)識(shí)別的方法在國內(nèi)外頁巖油氣儲(chǔ)層勘探中已經(jīng)得到了應(yīng)用[21-22]。對于海上致密砂巖儲(chǔ)層,將地質(zhì)甜點(diǎn)與工程甜點(diǎn)結(jié)合,通過疊前反演實(shí)現(xiàn)“雙甜點(diǎn)”預(yù)測是當(dāng)前儲(chǔ)層預(yù)測研究的重要方向。

本文將“雙甜點(diǎn)”評價(jià)思路應(yīng)用于陸豐南古近系文昌組致密砂巖儲(chǔ)層研究中,結(jié)合巖石物理理論和地震疊前反演方法實(shí)現(xiàn)了海上致密砂巖儲(chǔ)層空間展布預(yù)測與脆性評價(jià),為后續(xù)有利區(qū)優(yōu)選與古近系儲(chǔ)層壓裂增產(chǎn)工作提供指導(dǎo)。

2 古近系儲(chǔ)層分類標(biāo)準(zhǔn)

陸豐15洼是已經(jīng)證實(shí)的富生烴洼陷,研究區(qū)目標(biāo)構(gòu)造位于陸豐15洼陡坡斷裂轉(zhuǎn)換帶,砂巖儲(chǔ)層以粗砂巖和長石石英砂巖為主,具有近源成藏的優(yōu)勢,但受沉積環(huán)境影響,研究區(qū)古近系砂巖儲(chǔ)層致密,多期砂體疊置發(fā)育,砂體橫向變化快。儲(chǔ)層物性特征是沉積、成巖等多因素綜合影響的結(jié)果,現(xiàn)有其它地區(qū)的儲(chǔ)層評價(jià)分類標(biāo)準(zhǔn)對于研究區(qū)古近系扇三角洲致密砂巖儲(chǔ)層并不適用。因此,在結(jié)合陸豐凹陷南部古近系儲(chǔ)層分析化驗(yàn)資料、測井資料的基礎(chǔ)上,本文參考行業(yè)儲(chǔ)層分類標(biāo)準(zhǔn),依據(jù)孔隙度、滲透率、平均孔徑、孔隙類型等參數(shù),對研究區(qū)古近系文昌組儲(chǔ)層進(jìn)行了分類,分類標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

表1 陸豐凹陷南部古近系文昌組儲(chǔ)層分類評價(jià)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)

表1中,Φ表示儲(chǔ)層平均孔隙度;K表示儲(chǔ)層平均滲透率。按照該評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類為研究區(qū)有利儲(chǔ)層,其中物性較好的Ⅰ、Ⅱ類儲(chǔ)層是本區(qū)地質(zhì)、工程雙甜點(diǎn)研究的重點(diǎn)目標(biāo),Ⅲ類為差儲(chǔ)層,Ⅳ類為極差-無效儲(chǔ)層。

3 致密儲(chǔ)層“雙甜點(diǎn)”識(shí)別技術(shù)

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)下的地質(zhì)甜點(diǎn)疊前反演識(shí)別

研究區(qū)發(fā)育陡坡帶扇三角洲沉積,儲(chǔ)層橫向變化大,砂體發(fā)育模式復(fù)雜,尋找優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層敏感參數(shù)是地質(zhì)甜點(diǎn)識(shí)別的關(guān)鍵問題。巖石物理理論反映了儲(chǔ)層彈性參數(shù)與物性參數(shù)之間的關(guān)系,本文方法通過巖石物理分析尋找對優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層敏感的彈性參數(shù),并通過地震疊前反演獲得相應(yīng)的彈性參數(shù)體,借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用其良好的非線性映射能力和較高的運(yùn)算效率,從彈性參數(shù)數(shù)據(jù)體中提取物性參數(shù),實(shí)現(xiàn)地質(zhì)甜點(diǎn)預(yù)測。

3.1.1 甜點(diǎn)儲(chǔ)層巖石物理敏感性分析

對研究區(qū)內(nèi)多口已鉆井資料的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明,研究區(qū)Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類儲(chǔ)層的縱波阻抗存在部分疊置(圖1a),僅根據(jù)縱波阻抗難以對儲(chǔ)層與非儲(chǔ)層實(shí)現(xiàn)有效區(qū)分。因此,疊后波阻抗反演無法滿足研究區(qū)優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層識(shí)別需求,需要從巖石物理理論出發(fā),尋找對地質(zhì)甜點(diǎn)敏感的參數(shù)組合。

圖1 A井區(qū)文昌組縱波阻抗直方圖(a)及縱波阻抗與縱橫波速度比交會(huì)分析結(jié)果(b)

考慮研究區(qū)儲(chǔ)層致密特性,本文基于巖石物理理論構(gòu)建文昌組儲(chǔ)層物性與彈性性質(zhì)的關(guān)系[25],并進(jìn)行了多個(gè)參數(shù)的交會(huì)分析。研究區(qū)文昌組縱橫波速度比(vP/vS)-縱波阻抗交會(huì)分析結(jié)果顯示(圖1b),優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層表現(xiàn)為較低的縱波阻抗和較低的縱橫波速度比,尤其是物性較好的Ⅰ、Ⅱ類儲(chǔ)層,其縱橫波速度比在1.72以下,縱波阻抗在12000g/cm3·m/s以下,明顯區(qū)分于Ⅱ類和Ⅲ類儲(chǔ)層。因此認(rèn)為綜合縱橫波速度比與縱波阻抗參數(shù)可以有效將優(yōu)質(zhì)砂巖儲(chǔ)層與差儲(chǔ)層區(qū)分開來,優(yōu)選縱橫波速度比和縱波阻抗為文昌組儲(chǔ)層巖性、物性及含油性的敏感彈性參數(shù),進(jìn)行地震疊前同時(shí)反演。

3.1.2 多元信息耦合迭代低頻模型建立方法

低頻模型的建立是反演的基礎(chǔ),也是反演多解性和反演結(jié)果質(zhì)量的重要影響因素[26]。研究區(qū)低頻模型建立面臨的主要問題是工區(qū)面積大,實(shí)鉆井較少,文昌組儲(chǔ)層沉積環(huán)境復(fù)雜,構(gòu)造-層序關(guān)系多樣[27],僅靠常規(guī)井插值低頻模型無法滿足反演精度需求,因此需要在構(gòu)造約束下綜合利用速度場以及測井資料,通過多元信息耦合迭代的方法構(gòu)建適合研究區(qū)的精細(xì)低頻模型[28-29],多元信息耦合迭代低頻建模技術(shù)流程如圖2,其主要步驟如下:

圖2 多元信息耦合迭代低頻建模技術(shù)流程

1) 首先基于構(gòu)造解釋成果,進(jìn)行復(fù)雜構(gòu)造格架建模,構(gòu)建反演地質(zhì)框架;

2) 在構(gòu)建常規(guī)井插值低頻模型的同時(shí),通過建立速度與彈性參數(shù)的關(guān)系將地震速度數(shù)據(jù)體轉(zhuǎn)化為彈性參數(shù)體得到地震速度場低頻模型,并利用區(qū)域壓實(shí)趨勢建立壓實(shí)趨勢低頻模型;

3) 為改善子波旁瓣對趨勢低頻模型反演結(jié)果的影響,對壓實(shí)趨勢低頻模型進(jìn)行反演迭代修正,用趨勢低頻屬性體模型進(jìn)行疊前同時(shí)反演,從帶限結(jié)果中選取高阻抗、低縱橫波速度比的有利值與壓實(shí)趨勢低頻模型相融合,用于下一次反演,以此類推,直至建立一個(gè)穩(wěn)定可靠、包含更多細(xì)節(jié)的壓實(shí)趨勢低頻模型[30];

4) 將井插值低頻模型、迭代修正壓實(shí)趨勢低頻模型以及速度低頻模型經(jīng)頻率域融合,最終形成綜合多種信息的低頻模型。

該方法提高了井間地層低頻模型精度,解決了海上少井區(qū)深層復(fù)雜儲(chǔ)層低頻模型建立困難的問題。

圖3為常規(guī)井插值法及多元信息耦合迭代法建立的低頻模型對比?？梢钥闯?常規(guī)井插值法建立的低頻模型不能很好地符合實(shí)際地質(zhì)規(guī)律,部分區(qū)域存在異常值。而多源信息耦合迭代低頻建模中,地震校正速度場及區(qū)域壓實(shí)趨勢對井插值模型起到了校正作用,使低頻模型更加準(zhǔn)確地反映井間數(shù)據(jù)橫向變化,更加符合區(qū)域構(gòu)造沉積特征和已鉆井情況,精度也有明顯提高,為地質(zhì)甜點(diǎn)地震反演預(yù)測提供了良好的基礎(chǔ)。

圖3 常規(guī)井插值法(a)及多元信息耦合迭代法(b)建立的低頻模型對比

3.1.3 儲(chǔ)層物性參數(shù)提取

與疊后反演相比,疊前地震反演保留了彈性參數(shù)隨入射角變化的特征,可以提供更加豐富的彈性參數(shù)信息,是進(jìn)行巖性與含油氣性識(shí)別、復(fù)雜油氣儲(chǔ)層特征描述的重要方法。疊前同時(shí)反演用不同偏移距疊加地震數(shù)據(jù)分別建立各自的反射系數(shù)方程,然后聯(lián)合反演求解,其目標(biāo)函數(shù)可以寫為:

(1)

式中:Frefij為反射系數(shù)項(xiàng);Fseisij為地震殘差項(xiàng);Ftrendij為低頻趨勢項(xiàng);Fspatialij為空間約束項(xiàng);Ftimeij為時(shí)間漂移項(xiàng)。反演時(shí)最小化目標(biāo)函數(shù),通過不斷迭代得到穩(wěn)定的反演結(jié)果。

儲(chǔ)層巖石物理模型可以最大限度呈現(xiàn)儲(chǔ)層參數(shù)與彈性參量之間的本質(zhì)關(guān)系,但巖石物理理論模型比較復(fù)雜,利用機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以有效建立儲(chǔ)層參數(shù)與彈性參量之間非線性映射關(guān)系[31]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是應(yīng)用最廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有很好的自適應(yīng)能力和泛化能力,容錯(cuò)性也較強(qiáng)。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與疊前反演相結(jié)合,可以更加高效地實(shí)現(xiàn)結(jié)果直接預(yù)測,提高預(yù)測精度。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程主要包括信號的正向傳播和誤差的反向傳播。正向傳播時(shí),信號從輸入層傳入,經(jīng)過隱含層的處理,從輸出層輸出。若實(shí)際輸出與期望輸出不符,則進(jìn)入誤差的反向傳播。將誤差信號沿原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)返回,在返回的過程中,逐層修改每個(gè)神經(jīng)元連接的權(quán)值。這個(gè)過程會(huì)持續(xù)進(jìn)行,直到最后的誤差達(dá)到允許的范圍,或者迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定上限。為避免過擬合以及陷入局部極小,本次BP算法主要基于自主編程完成,其結(jié)構(gòu)如圖4所示。學(xué)習(xí)率為0.005,最大迭代次數(shù)50000次,通過優(yōu)化隱含層,控制訓(xùn)練精度和設(shè)定迭代次數(shù)來提高預(yù)測精度。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

根據(jù)儲(chǔ)層敏感性參數(shù)分析結(jié)果,聯(lián)合利用縱橫波速度比縱波阻抗可以減小縱波阻抗疊置的影響,對研究區(qū)優(yōu)質(zhì)砂巖進(jìn)行有效識(shí)別。為提高儲(chǔ)層參數(shù)反演精度,采用疊前確定性反演方法,針對研究區(qū)主要目的層段進(jìn)行多角度道集疊前同時(shí)反演,得到比地震數(shù)據(jù)分辨率更高的縱波阻抗、縱橫波速度比等敏感彈性參數(shù)體。隨后將它們作為輸入,使用機(jī)器學(xué)習(xí)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測得到反映儲(chǔ)層物性的孔隙度體和泥質(zhì)含量體,并在3D空間進(jìn)行有效儲(chǔ)層的刻畫,實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)層預(yù)測結(jié)果的定量化,解決研究區(qū)優(yōu)質(zhì)砂體的有效識(shí)別和地質(zhì)甜點(diǎn)的平面展布預(yù)測問題。

3.1.4 研究區(qū)地質(zhì)甜點(diǎn)預(yù)測

圖5為目標(biāo)區(qū)文四段過井反演縱波阻抗與縱橫波速度比剖面。井點(diǎn)處反演結(jié)果與測井曲線吻合較好,說明疊前反演結(jié)果精度較高,也表明基于多元信息耦合迭代的低頻模型建立方法在研究區(qū)的適用性。

圖5 縱波阻抗(a)及縱橫波速度比(b)反演結(jié)果

文四段縱橫波速度比反演結(jié)果平面圖如圖6所示。巖石物理研究表明,本文研究區(qū)內(nèi)地質(zhì)甜點(diǎn)的主要敏感參數(shù)是儲(chǔ)層的孔隙度,因此孔隙度預(yù)測是實(shí)現(xiàn)地質(zhì)甜點(diǎn)識(shí)別的關(guān)鍵。將最小速度比和縱波阻抗的反演結(jié)果作為輸入,借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開展孔隙度及泥質(zhì)含量預(yù)測?？紫抖阮A(yù)測結(jié)果如圖7所示?？紫抖容^高的區(qū)域主要分布在工區(qū)南部,孔隙度最大值約0.125,符合致密儲(chǔ)層特征。依據(jù)研究區(qū)儲(chǔ)層分類標(biāo)準(zhǔn),劃分有利儲(chǔ)層和差儲(chǔ)層,最終得到文四段地質(zhì)甜點(diǎn)平面分布(圖8)。

圖6 文四段縱橫波速度比平面顯示

圖7 文四段孔隙度分布平面顯示

圖8 文四段地質(zhì)甜點(diǎn)分布平面顯示

由圖8可以看出,A井區(qū)地質(zhì)甜點(diǎn)主要集中分布在近南側(cè)陡坡帶,呈北西西向窄條帶,平行于斷層分布,有利儲(chǔ)層厚度最大可達(dá)100m,研究區(qū)西側(cè)也同樣存在地質(zhì)甜點(diǎn)儲(chǔ)層發(fā)育條件,但其規(guī)模相對較小。

3.2 儲(chǔ)層脆性評價(jià)及工程甜點(diǎn)識(shí)別

研究區(qū)儲(chǔ)層致密,孔隙度及滲透率極低,僅靠自然產(chǎn)能無法滿足需求,因此需要通過壓裂制造儲(chǔ)層裂縫,提高產(chǎn)能。與陸上壓裂相比,海上低滲儲(chǔ)層壓裂受到更多的限制,在本文研究區(qū)內(nèi)儲(chǔ)層可壓性主要受其脆性的影響,因此儲(chǔ)層脆性評價(jià)及脆性指數(shù)疊前反演預(yù)測是尋找可壓性最好的“工程甜點(diǎn)”區(qū)域的有效手段,為海上致密儲(chǔ)層的井位部署和壓裂增產(chǎn)提供重要指導(dǎo)。

3.2.1 儲(chǔ)層脆性指數(shù)計(jì)算

工程甜點(diǎn)預(yù)測方法首先在頁巖油氣勘探中得到應(yīng)用,其主要目標(biāo)是尋找油氣儲(chǔ)層中容易通過壓裂形成復(fù)雜縫網(wǎng),進(jìn)而提高產(chǎn)能的高脆性區(qū)域。脆性是巖石受力發(fā)生破裂時(shí)表現(xiàn)出的一種固有性質(zhì),儲(chǔ)層巖石的脆性間接反映了儲(chǔ)層壓裂后所形成裂縫的復(fù)雜程度。在前人研究中,儲(chǔ)層脆性的大小主要用脆性指數(shù)(BI)來衡量。常見的脆性指數(shù)定義方法主要有兩大類,一類是與儲(chǔ)層巖石的礦物組分有關(guān)的脆性指數(shù)[32-33],另一類是與儲(chǔ)層彈性參數(shù)有關(guān)的脆性指數(shù)。

巖石力學(xué)實(shí)驗(yàn)表明,巖石的楊氏模量和泊松比對圍壓變化有較好的敏感性。楊氏模量反映著巖石破碎的難易程度,而泊松比反映了巖石保持裂縫開啟的能力,綜合楊氏模量和泊松比可以有效評價(jià)儲(chǔ)層的可改造性。RICKMAN等[34]提出了一種使用楊氏模量和泊松比的脆性指數(shù)計(jì)算方法,其計(jì)算公式為:

(2)

(3)

(4)

式中:BI為脆性指數(shù);EB為歸一化楊氏模量;E為計(jì)算楊氏模量;Emin為楊氏模量極小值;Emax為楊氏模量極大值;σmin為泊松比極小值;σmax為泊松比極大值;σB為歸一化泊松比。該方法有巖石物理實(shí)驗(yàn)結(jié)果作為依據(jù),較為簡單高效,實(shí)用性強(qiáng),因此本次研究采用Rickman的脆性指數(shù)計(jì)算方法,依據(jù)反演的楊氏模量和泊松比對研究區(qū)內(nèi)目標(biāo)地層的脆性進(jìn)行評價(jià)。

3.2.2 楊氏模量及泊松比疊前直接反演方法

研究區(qū)工程甜點(diǎn)預(yù)測的關(guān)鍵在于獲取區(qū)域內(nèi)楊氏模量和泊松比的數(shù)據(jù)體,進(jìn)而計(jì)算得到整個(gè)工區(qū)內(nèi)的脆性指數(shù)分布圖。地震疊前AVO反演可以較為準(zhǔn)確高效地獲得工區(qū)內(nèi)儲(chǔ)層彈性參數(shù)的變化特征,其基礎(chǔ)是Zoeppritz方程,但該方程的形式較為復(fù)雜,具有較強(qiáng)的非線性性質(zhì),因此在實(shí)際應(yīng)用中,往往會(huì)使用各種近似方程來完成AVO反演。AKI等[35]基于縱橫波速度和密度推導(dǎo)的近似方程是較為常用的近似方程之一:

(5)

式中:α和β分別為縱波速度和橫波速度;ρ為密度;θ表示入射角;Δα/α,Δβ/β,Δρ/ρ分別是縱波速度、橫波速度和密度的反射率。在Aki-Richard近似方程的基礎(chǔ)上,宗兆云等[36]進(jìn)行了進(jìn)一步的推導(dǎo),提出了一種適用于疊前地震反演的楊氏模量和泊松比反射系數(shù)近似方程(YPD方程),建立了地震縱波反射系數(shù)與楊氏模量反射系數(shù)、泊松比反射系數(shù)和密度反射系數(shù)的線性關(guān)系:

(6)

式中:θ表示入射角;k表示縱橫波速度比的平方;ΔE/E,Δσ/σ分別表示楊氏模量和泊松比的反射率。

本文基于YPD方程,在貝葉斯反演框架下進(jìn)行地震疊前AVO反演,假設(shè)待反演參數(shù)反射系數(shù)服從柯西分布,似然函數(shù)服從高斯分布,通過該方程從分角度地震數(shù)據(jù)中直接獲得研究區(qū)A井區(qū)文昌組目的層楊氏模量、泊松比及密度數(shù)據(jù)體,進(jìn)而對研究區(qū)內(nèi)的脆性指數(shù)進(jìn)行評價(jià)。

3.2.3 研究區(qū)脆性指數(shù)預(yù)測

基于YPD方程進(jìn)行疊前AVO反演,從疊前分角度地震數(shù)據(jù)中直接獲得研究區(qū)楊氏模量及泊松比反演數(shù)據(jù)體,楊氏模量及泊松比反演結(jié)果平面分布如圖9和圖10所示?？梢钥闯?研究區(qū)文昌組四段地層楊氏模量值為2.50×1010～3.20×1010Pa,泊松比為0.25～0.32,楊氏模量及泊松比的橫向變化趨勢十分相似,高楊氏模量區(qū)域與高泊松比區(qū)域基本重合,均分布在研究區(qū)南部。

圖9 文四段楊氏模量平面顯示

圖10 文四段泊松比平面顯示

使用Rickman脆性指數(shù)公式計(jì)算研究區(qū)脆性指數(shù)。脆性指數(shù)平面分布(圖11a)顯示,脆性相對較高的砂巖儲(chǔ)層主要集中在近源區(qū)南側(cè),整體呈現(xiàn)北西西向條帶展布,是工程甜點(diǎn)分布的有利區(qū)。區(qū)別于地質(zhì)甜點(diǎn),工程甜點(diǎn)的分布范圍更廣、更連續(xù),局部儲(chǔ)層脆性指數(shù)可達(dá)0.8,這些高脆性指數(shù)區(qū)域的儲(chǔ)層具有較好的可壓裂性和改造潛力。為驗(yàn)證地震疊前反演脆性指數(shù)預(yù)測的準(zhǔn)確性,在研究區(qū)內(nèi)選擇測井資料較為完整的已鉆井進(jìn)行測井尺度脆性指數(shù)預(yù)測,并與地震預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比(圖11b),通過楊氏模量及泊松比反演結(jié)果求得的脆性指數(shù)與從測井曲線求取的脆性指數(shù)取值范圍相近,預(yù)測所得脆性變化趨勢一致,證明了地震疊前反演方法求取脆性指數(shù)的合理性。

圖11 文四段脆性指數(shù)平面顯示(a)及測井脆性指數(shù)預(yù)測曲線(b)

4 研究區(qū)“雙甜點(diǎn)”儲(chǔ)層預(yù)測效果

為有效挖掘研究區(qū)文昌組致密砂巖儲(chǔ)層潛力,提高產(chǎn)能,需要綜合考慮地質(zhì)甜點(diǎn)及工程甜點(diǎn),優(yōu)選儲(chǔ)層改造有利區(qū)進(jìn)行井位部署及壓裂設(shè)計(jì)。這里分別對孔隙度和脆性指數(shù)進(jìn)行歸一化,利用加權(quán)平均得到本區(qū)甜點(diǎn)指示因子。地質(zhì)甜點(diǎn)優(yōu)選優(yōu)質(zhì)砂體、含油氣性好的區(qū)域,工程甜點(diǎn)優(yōu)選儲(chǔ)層脆性指數(shù)較高區(qū)域,融合地質(zhì)甜點(diǎn)及工程甜點(diǎn)預(yù)測有利區(qū)(圖12),可以看出融合屬性大于0.6位置處為“雙甜點(diǎn)”有利區(qū)帶。后鉆井A井在3645.79～3657.79m測試井段進(jìn)行壓裂求產(chǎn),產(chǎn)油66.6m3/d,氣少量,證明了“雙甜點(diǎn)”預(yù)測方法的有效性。

圖12 文四段地質(zhì)甜點(diǎn)及工程甜點(diǎn)疊合有利區(qū)預(yù)測結(jié)果

5 結(jié)論

本文針對陸豐南地區(qū)提出了一套古近系文昌組致密砂巖儲(chǔ)層“雙甜點(diǎn)”儲(chǔ)層預(yù)測方法,在建立古近系致密砂巖儲(chǔ)層評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,通過巖石物理分析確定優(yōu)質(zhì)儲(chǔ)層敏感參數(shù),結(jié)合地震疊前反演與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)地質(zhì)甜點(diǎn)預(yù)測,并通過脆性指數(shù)計(jì)算預(yù)測了工程甜點(diǎn)的空間展布,最終將地質(zhì)甜點(diǎn)與工程甜點(diǎn)融合,客觀評價(jià)低滲儲(chǔ)層產(chǎn)能潛力。主要結(jié)論如下:

1) 依據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況及儲(chǔ)層特征,建立研究區(qū)有利儲(chǔ)層評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)體系是優(yōu)選“雙甜點(diǎn)”預(yù)測重點(diǎn)研究對象的基礎(chǔ);

2) 對于井資料相對稀疏的區(qū)域,基于多元信息耦合迭代建模方法能夠最大化地利用地震信息,解決反演精度不足的問題;

3) 在研究區(qū)“雙甜點(diǎn)”區(qū)域鉆井并取得良好壓裂成果,證明地震“雙甜點(diǎn)”識(shí)別可以作為陸豐南地區(qū)致密砂巖儲(chǔ)層井位部署的重要參考,展示了“雙甜點(diǎn)”識(shí)別技術(shù)的良好應(yīng)用前景。