基于多点地质统计学的岩性气藏精细建模方法与应用

杨勇，聂海峰，张雅玲，谭蓓，鲜波

（1.中国石油长庆油田公司勘探开发研究院，陕西西安 710021；2.中国石油塔里木油田塔西南勘探开发公司，新疆喀什 844804；3.中国石油塔里木油田公司勘探开发研究院，新疆库尔勒 841000）

基于多点地质统计学的岩性气藏精细建模方法与应用

杨勇1，聂海峰2，张雅玲1，谭蓓2，鲜波3

（1.中国石油长庆油田公司勘探开发研究院，陕西西安 710021；2.中国石油塔里木油田塔西南勘探开发公司，新疆喀什 844804；3.中国石油塔里木油田公司勘探开发研究院，新疆库尔勒 841000）

针对岩性气藏复杂地质特征导致的气藏描述和预测中的不确定性，在对比评价随机建模理论与方法适应性的基础上，提出以多点地质统计学为核心的“井-震-沉积模式”岩性气藏随机建模方法，即以先验地质认识为基础，充分利用井点“硬数据”、三维地震数据及现代河流沉积模式等多域信息，以多点地质统计学的训练图像代替经典地质统计学的变差函数，综合运用各种信息，形成了岩性气藏精细地质建模技术与方法。在苏里格气田某三维试验区，通过多点地质统计学多域信息整合功能，建立试验区精细地质模型。模型评价结果表明，井震结合建模策略可以有效降低河流相岩性气藏储层表征的不确定性，显著提高了模拟精度和运算效率。

岩性气藏；多点地质统计学；训练图像；井震结合；随机建模

岩性油气藏的描述与预测重点是含油气的特殊岩性和物性体，必须充分利用现有各种资料，创造性地综合运用各种信息，形成岩性油气藏描述与预测综合技术系列[1]。苏里格气田含气层为多个单砂体横向复合叠置而成，属低孔、低渗、低丰度大型岩性圈闭气藏[2-8]。针对该气田的复杂地质特征，本文提出基于“井-震-沉积模式”的岩性气藏精细地质建模理论与方法。首先，在合成记录、属性反演基础上，以井点分层为控制点，以地震资料为约束，建立精细构造骨架模型；然后，通过多点地质统计学多域信息整合功能，有效综合井点“硬数据”和地质及地震等“软数据”，以训练图像代替传统地质统计学的变差函数，实现苏里格气田岩性气藏精细地质建模。

1 井震约束储层精细建模方法

储层随机建模实质就是以井点“硬数据”为控制，采用一定的数学插值算法，在多种约束条件（如三维地震、沉积模式等）下，将井点参数离散到整个储层空间，从而达到应用计算机仿真技术再现油气储层空间形态、参数场分布的目标。随着地震分辨率的提高和随机建模理论与方法的长足发展，特别是多点地质统计学算法的日益成熟，地震约束在储层精细构造模型、储层沉积微相及属性参数模型建立中得到广泛应用[3]。

在区域地质背景下，应用先验地质认识建立河流相地质知识库，明确各微相空间配置关系和特征参数，根据CAD算法处理露头图像，建立定量表征相模式的训练图像。训练图像是多点地质统计学理论方法的核心工具，既遵循定性的地质认识，也符合定量的几何学特征，反映了沉积微相的空间结构性。通过多点地质统计学整合岩性气藏多类数据来源，建立岩性气藏沉积微相模型，应用相控建模策略，在储层参数数据分析基础上，以井点“硬数据”为条件变量，在“地震-沉积双模式”约束条件下，建立岩性气藏精细地质模型。

2 多点地质统计学原理及算法

首先，应用多点地质统计学的多域信息整合功能，在储层精细构造模型上，以野外露头及沉积模式等先验地质认识为基础，建立反映油气田河流相储层微相类型和空间配置关系的训练图像，以井点沉积微相剖面为“硬数据”，分别计算待模拟节点井点、地震约束下的条件概率及井点和先验地质认识约束下的条件概率；然后，将2个概率综合为一个条件概率，从而实现沉积微相在地震信息约束下的多个等概率模拟；最后，结合地质认识、生产动态等多域信息，对多个实现作概率统计，进行优势相计算，以优势相模型作为最终的沉积相或砂体骨架模型。多点地质统计学的算法流程主要包括3部分[9-10]。

2.1 井点“硬数据”与先验地质认识的条件概率

首先，用任意给定的数据样板去扫描训练图像，则可以获得每一个数据事件的重复数，这些重复数将存储在搜索树结构中。然后，在基于象元的模拟过程中，每一个未知节点将会依次访问。收集相邻条件数据事件（包括原始硬数据和已模拟值），并从搜索树中获得联合数据事件（A，B）和条件数据事件B的重复数，根据贝叶斯条件概率公式，条件概率P）为

2.2 井点“硬数据”与地震信息的条件概率

2.3 多域信息整合下的条件概率

从先验地质认识、井点“硬数据”和地震数据分别获得条件概率），下一步需要将其合并成单一的后验概率），即多域信息整合部分。

Journel[11]于2002年提出了一个“校正比例恒等式”，将）整合成），此算法的基本假设为条件概率）是独立的。2003年，Zhang等[12]指出该恒等式的假设等价于B和C这2类数据是独立的，为了能解释B和C的相关性，Journel引进系数τ（τ>0），τ>1时，增大了地震数据的影响，τ<1时，减小了地震数据的影响。

3 应用实例

3.1 地质概况

苏里格气田含气层为鄂尔多斯盆地上古生界二叠系下石盒子组的盒8段及山西组的山1段，构造平缓，由多个单砂体横向复合叠置而成，为河流相沉积体系，储层非均质性强，砂体规模及分布控制着气藏储量分布，孔渗性差，属于典型的低孔、低渗、低丰度的大型岩性圈闭气藏[2-4]。气田目前处于开发早期，井距、排距在几百米甚至上千米，相对于气藏有效砂体，仅靠现井网无法实现对砂体的有效控制，因此，气藏有效厚度及物性参数的空间分布预测成为气藏精细描述的难点和关键所在。本文以苏里格中区某三维地震加密试验区为例，综合构造演化、沉积体系、储层特征、三维地震及钻井、测井二次解释等不同资料，从不同学科、不同角度综合信息，实现苏里格气田岩性气藏精细地质建模。

3.2 井震结合精细构造建模技术

在有地震资料的情况下，一般应用地震资料层位解释结果进行储层界面的层面建模[13-17]。研究区构造平缓，无断层发育，因此，井间构造形态的模拟是构造精细建模的关键。加密试验区盒8段气藏应用地震约束与无地震约束的构造模型对比见图1。结果表明，在构造总体趋势上，2种方法无大的差异，但考虑地震约束的构造模型，可有效克服克里格插值方法的平滑作用，对井间局部微构造进行精细刻画，局部正向构造往往是剩余油气的富集区域。

图1 三维构造模型

3.3 沉积微相模拟

针对苏里格气田复杂的河流相成因特征，有效砂体几何形态复杂，基于象元和基于目标体的单一模拟算法无法满足河流相储层沉积微相模拟的要求，多点地质统计学方法应运而生[7-9]。在多点地质统计学中，应用训练图像代替变差函数表征地质变量的空间结构性，因此，可以精确表征各微相几何形态和微相间的过渡关系，有效克服了基于象元的方法不能再现目标几何形态的不足；同时，由于该方法仍然以象元为模拟单元，很容易忠实井点“硬数据”，并具有运算快速的特点，故克服了基于目标体模拟算法的不足[8]。由此可见，多点地质统计学方法综合了基于象元和基于目标体算法的优点，克服了已有算法的缺陷。

训练图像既遵循定性的地质认识，也符合定量的几何学特征，反映了沉积微相的空间结构性。从砂体分布来看，盒8下段辫状河道侧向迁移速度快，迁移、废弃、复活频繁，砂体多期复合叠置，横向大片分布；曲流河河道侧向摆动受限，砂体沉积规模小，横向连片性差。从测井相分析得出，山1段砂体分布要好于盒8上段。根据加密井网钻井和露头描述，可以定量确定试验区河道砂体几何学特征:辫状河河道宽度800～1 500m，厚度9～15m；曲流河河道宽度170～520m，厚度4～11 m[13-14]。除此以外，训练图像的编制还要结合井点测井相的划分，使训练图像的相比例尽量等于测井相的比例[15]。依据上述方法，编制试验区盒8段和山1段的河流相沉积体系训练图像（见图2）。

在训练图像建立基础上，应用多点地质统计学建立了研究区储层沉积微相地质模型。由模拟结果得出，多点地质统计学可以很好地反映河道、边（心）滩、泛滥平原的相对位置关系，再现了盒8下段是以河道平直、延伸较远、砂体横向变化快、连片性好为特点的辫状河沉积体系；盒8上段、山1段是以多河道、低弯度为特点的曲流河沉积体系。由于采用序贯模拟算法，计算速度较快。该沉积微相模型既忠实于井信息，又实现了训练图像的结构性[15]，因此，井震结合建模思想有效降低了河道微相空间分布的不确定性和预测难度。

图2 盒8、山1段训练图像集

3.4 基于“井-震-沉积模式”约束条件属性参数模型

考虑到岩性气藏流体分布复杂及储层描述和预测的不确定性，只有综合运用各种信息，才能最大限度地降低参数场展布预测结果的不确定性。相控建模思路为:首先，建立沉积相、储层结构或流动单元模型；然后，根据不同沉积相（砂体类型或流动单元）储层参数定量分布规律，分相（砂体类型或流动单元）进行井间插值或随机模拟；最后，建立储层参数分布模型。

由于地震资料突出的横向预测能力，将地震数据作为较准确数据，以同位协同克里格的方式，参与储层参数建模的插值与模拟计算，可以显著提高储层属性参数空间预测精度。模拟结果表明，井震约束模型既符合井数据的地质统计学特征，又能反映在地震数据中观测到的大尺度结构和储层连续性[17]。针对试验区地质特征，通过地震约束有效降低了地质模型的不确定性，显著提高了储层地质建模的精度（见图3）。

图3 “井-震-沉积模式”约束下属性参数模型

3.5 模型检验

根据属性建模结果，将研究区盒8、山1段划分为3类流动单元:Ⅰ类流动单元储层物性好、含气饱和度高，主要为边（心）滩沉积砂体，为主力砂体发育区域；Ⅲ类流动单元砂体基本不发育，物性差，低于储层下限，属于河道间沉积微相，为本区主要隔夹层；Ⅱ类流动单元物性特征及泥质质量分数介于Ⅰ，Ⅲ类流动单元之间，规模相对较大，空间位置上多与Ⅰ类边部连接，其储渗条件相对较差。

4 结论

1）提出了“井-震-沉积模式”相结合的岩性气藏建模思想，即以先验地质认识为基础，充分利用井点“硬数据”、三维地震数据及现代河流沉积模式等多域信息，建立岩性气藏精细地质模型，从而达到对岩性气藏精细刻画和有效描述的目的。

2）“井震结合”思想始终贯穿在岩性气藏精细建模过程中，有效降低了地质模型的不确定性，显著提高了精细地质模型的精度和可靠性，为研究区气藏开发方案的编制和动态预测提供了可靠保证。

[1]曹正林，赵应成，刘全新，等.勘探阶段岩性气藏描述与预测技术思路及技术体系[J].天然气工业，2001，21（6）:42-45.

[2]黎菁，骆建江，张旭阳，等.苏里格气田东区气层产能贡献差异微观因素分析[J].断块油气田，2012，19（6）:756-759.

[3]杨锴，艾迪飞，耿建华.测井、井间地震与地面地震数据联合约束下的地质统计学随机建模方法研究[J].地球物理学报，2012，55（8）: 2695-2704.

[4]郭建林，陈程，贾爱林，等.应用随机模拟方法预测苏里格6井区有效砂体分布[J].石油天然气学报，2006，28（5）:54-57.

[5]闫存章，李阳.油藏地质建模与数值模拟技术文集[M].北京:石油工业出版社，2007:377-378.

[6]Strebelle S，Journel A.Reservoir modeling using multiple-point statistics[R].SPE 71324，2001.

[7]尹艳树，吴胜和.储层随机建模研究进展[J].天然气地球科学，2006，17（2）:210-216.

[8]吴胜和，李克文.多点地质统计学:理论、应用与展望[J].古地理学报，2005，7（1）:137-143.

[9]Liu Yuhong，Harding A，GilbertR，etal.A workflow formultiple-point geostatistical simulation[J].Quantitative Geology and Geostatistics，2005，14（1）:245-254.

[10]韩继超.苏里格气藏地质建模研究及应用[M].东营:中国石油大学出版社，2010:20-25.

[11]Journel A.Combining knowledge from diverse sources:An alternative to traditionaldata independencehypotheses[J].MathematicalGeology，2002，34（5）:573-596.

[12]Zhang T，Journel A G.Merging prior geological structure and local data:Themap geostatistics answer[J].SCRFAnnual Report，2003，2（16）:156-172.

[13]Bastante F，Ordonez C，Taboada J，et al.Comparison of indicator kriging，conditional indicator simulation and multip le-point statistics used tomodelslate deposits[J].Engineering Geology，2008，98（1/2）: 50-59.

[14]白全明，樊长栓，李晓茹，等.辫状河道砂体模拟:以苏里格6井区为例[J].石油天然气学报，2005，27（5）:580-582.

[15]陈兆荣，侯明才，董桂玉，等.苏里格气田北部下石盒子组盒8段沉积微相研究[J].沉积与特提斯地质，2009，29（2）:39-46.

[16]焦养泉，李思田.陆相盆地露头储层地质建模研究与概念体系[J].石油实验地质，1998，20（4）:346-352.

[17]刘文玲.地震约束储层地质建模技术[J].石油学报，2008，29（1）: 64-68.

（编辑 杨会朋）

Method and application of stochasticmodeling for lithologic gas reservoir based onmultiple-point geostatistics

Yang Yong1,Nie Haifeng2,Zhang Yaling1,Tan Bei2,Xian Bo3

(1.Research Instituteof Exp loration and Developm ent,Changqing Oilfield Company,PetroChina,Xi’an 710021,Ch ina;2.Kekeya Operation Area,Taxinan Exploration and Development Company,Tarim Oilfield Com pany,PetroChina,Kashgar 844804,China; 3.Research Instituteof Exp loration and Developm ent,Tarim Oilfield Com pany,PetroChina,Korla 841000,China)

The complex geological features of lithologic gas reservoir result in the uncertainty of gas reservoir description and prediction.Based on the theory ofmulti-pointgeostatistics,the stochasticmodelingmethod for lithologic gas reservoirof the"wellseism ic-sedimentarymode"withmultipoint geostatisticsas the core is proposed,that is based on a priorigeological knowledge and takes fulluseofmulti-domain information suchaswellpointhard data,seismic dataandmodern riversedimentarymode.Amulti-point geostatistics"training images"instead of classical geostatistics"variogram"will make comprehensive use of various information creatively to form adetailed geologicalmodeling theoryandmethod for lithologic gas reservoir.In one3-D testareaofSuligeGasField, a fine geological model for test area is built through the multi-domain information integration of multi-point geostatistics.The evaluation resultofmodel shows that the combination ofwell-seismicmodeling strategy can effectively reduce the cause of strong fluvial gas reservoir and the uncertainty of lithologic gas reservoir characterization,and improve the complex geometry and the simulationaccuracyand computationalefficiency ofhigh-sinuosity fluvial reservoir.

lithologic gas reservoir;multi-pointgeostatistics;training image;well-seism ic combination;stochasticmodeling

国家科技重大专项课题“鄂尔多斯盆地大型岩性地层油气藏勘探开发示范工程”（2008ZX05044-003-16）

TE319

A

2013-04-11；改回日期：2013-09-22。

杨勇，男，1974年生，高级工程师，硕士，2007年毕业于西南石油大学油气田开发专业，主要从事低渗透致密气藏开发科研工作。E-mail:yy4_cq@petrochina.com.cn。

杨勇，聂海峰，张雅玲，等.基于多点地质统计学的岩性气藏精细建模方法与应用[J].断块油气田，2013，20（6）:723-726.

Yang Yong，Nie Haifeng，Zhang Yaling，et al.Method and app lication of stochastic modeling for lithologic gas reservoir based on multip le-point geostatistics[J].Fault-Block Oil&Gas Field，2013，20（6）:723-726.

10.6056/dkyqt201306010