苏里格气田储层建模方法对比优选分析——以苏6加密实验区块为例

贾云超，尹楠鑫，李存贵，李中超，张吉，马艳艳，刘云华，胡列侠

（1.中国石化中原油田分公司采油三厂，山东 莘县 252429；2.中国石化中原油田分公司勘探开发研究院，河南 濮阳 457001；3.中国石化中原油田分公司开发管理部，河南 濮阳 457001；4.中国石油长庆油田公司勘探开发研究院，陕西 西安 710021）

0 引言

储层地质模型是油藏综合评价的核心，也是剩余油研究的基础和油藏开发调整、方案编制的依据[1-5]。储层建模的目的是利用油气勘探和开发中取得的地震、测井、测试、钻井等资料，对储层各方面的地质特征进行描述和预测，得到表征储层各项属性的三维数据体和图像显示，最后对储层及油层进行综合评价[6-8]。地下储层本身是确定的，具有许多确定的性质和特征。但是，在现有资料的条件下，人们对储层的认识不可能完全准确。基于有限的钻井、测井及三维地震资料，人们对地下真实情况的认识是存在偏差的，对储层特征的每一种解释，在某种程度上都是对储层的一种可能性的认识，所建立的储层地质模型具有一定的不确定性。笔者曾为降低建模结果的不确定性，讨论了不同相控建模方法对比优选的问题，但那只是不同相控条件下的模型精度对比[9]。该次研究是在随机建模过程中，为了建立尽可能接近地下真实地质情况的三维地质模型，以苏里格气田苏6加密实验区块储层为解剖对象，针对储层地质特征，研究和筛选不同的建模技术、建模方法，并进行适应性评价及优选，以期为苏里格气田储层建模方法的确立提供技术支持。

1 研究区概况

苏里格气田位于长庆靖边气田西北侧的苏里格庙地区。其中，苏6加密区块位于苏里格气田的东部，气藏构造平缓，区块的具体位置是南起苏39-14-2井，北至苏6-8-11井，西起苏6-8-6井，东至苏38-16-6井。区内共钻井49口（其中加密井19口）。

本次研究的目的层段为上古生界二叠系下石盒子组的盒8段及山西组的山1段，2套地层内主要发育河流相沉积体系（曲流河和辫状河），岩性以细砂岩、中砂岩及含砾砂岩为主。储层孔隙度大部分小于15%，渗透率主值小于5×10-3μm2，气藏类型为典型的岩性圈闭气藏，气层由多个单砂体横向复合叠置而成，基本属于低孔、低渗、低丰度的大型气藏。以高分辨率层序地层学为指导，将盒8段及山1段划分成了7个中期旋回和14个短期旋回。中期旋回和短期旋回分别与开发上的砂组和小层相对应。依据等时界面控制的旋回对比方法，可解决地层对比过程中的穿时性问题，从而为沉积模型的研究及储层物性模型的建立提供不同级次的地层格架模型。

2 建模方法对比及模型优选

苏里格气田建模方法的适应性研究及模型优选，需结合研究区的沉积背景，从三维角度及连井剖面等方面对得到的模型进行比较分析，从而选出最能反映地下储层地质信息的三维模型。储层建模可分为确定性建模和随机建模[10-13]。为了对确定性建模和随机建模进行比较，应用了确定性建模方法中普通克里格方法以及随机建模中的序贯高斯方法，2种方法的核心工具都是变差函数。常用的理论变差函数模型包括球状模型、高斯模型、指数模型。3种理论变差函数不同点主要集中在变程值的大小、过原点的切线与总基台值交点的横坐标、原点附近曲线的形状。对于哪一种模型更适合研究区的数据空间结构分析，则需要一定的方法来判断优选。

2.1 变差函数优选分析

该次研究主要应用了Petrel地质建模软件，在该软件中通过数据分析模块，针对于每个小层不同的属性参数，调节其在该小层上不同方向上的带宽、搜索半径、搜索角度以及选取不同数量的样本点，找到最佳的变差函数曲线，以得到对应的主变程、次变程、垂向变程以及方位角[13-14]。

图1为苏6加密实验区盒8上1.2小层0°方位时孔隙度的3种变差函数模型曲线。其中：指数模型，样本数据没有结构性，变差函数拟合结果不可用；高斯模型，基台值为1.15，块金值为0，块金值与基台值的比为0，主变程值为650 m左右，但参与拟合的样本数据较离散；球状模型，基台值为1.15，块金值为0，块金值与基台值的比为0，主变程值为750 m，数据结构稳定，拟合效果好。因此，按Cambardella方法分析可知，球状模型条件下的变量相关性最好。

图1 盒8上1.2小层不同变差函数模型比较

由于属性参数在各个方向上各向异性的强弱程度不同，为了能较全面地反映储层参数在平面上的分布规律，研究过程中画出不同方向的变差函数曲线图来研究平面上不同方向的非均质性，在各个方向上对每个储层的属性参数进行变差函数曲线分析，优选出其中的最佳变程。图2是盒8上1.2小层孔隙度在4个不同方向的变差函数曲线。由不同方位角球状模型变差函数的特征可以看出，方位角为0°时，效果最好。在主变程确定之后，可依次求得垂直该方向上的次变程及垂直变程。依据上述变差函数方法对研究区盒8段和山1段各小层储层参数的变差函数进行了拟合优选，为后期建模提供了地质统计参数。

图2 盒8上1.2小层不同方向的变差函数分析

2.2 模型平面效果分析

在苏6区块（以孔隙度模型为例），对不同模型，从平面和剖面2个角度进行评价。由图3可知，平面效果最好的是高斯模型和球状模型，克里格模型最差。

图3 苏6加密区块盒8上1.2小层不同建模方法下的孔隙度模型

克里格模型的特点是呈现出平滑微变动，孔隙度模型所反映的泥岩与砂岩连片展布，不能清晰反映出岩性边界，因此对河道以及边滩在平面上的展布模拟效果很差，甚至不能预测个别孤立的砂体。高斯模型和指数模型比克里格模型效果稍好，虽然高斯模型模拟河道效果较好，但在平面上对个别孤立的砂体预测较差，由于其自身的不稳定性，使得其预测的结果精度较低。指数模型虽然对一些孤立砂体预测效果较好，但是对河道走向的预测效果较差。

高斯模型和指数模型预测精度相对较低，其中苏38-16-6井在该层的孔隙度为4.2%，而两模型实际模拟结果显示，该井及其周围的孔隙度值在0.1%左右。苏6-11-36在该层位的孔隙度实际值为4.8%，但是两模型的实际模拟结果中，该井在该层位孔隙度达到了10%以上。以上2口井的模拟结果与实际完全不符，从而否定了模型的精确程度。从平面显示效果和实际模拟情况来看，精度最高、效果最好的是球状模型。该模型集结了高斯模型和指数模型的优点，无论是在预测河道还是预测孤立砂体方面效果都较好，孔隙度所反映的储层展布也符合研究区河流相沉积的地质模式。

2.3 模型剖面效果分析

图4为不同模型下的孔隙度剖面。由于克里格模型的孔隙度高值区与低值区界限不明显，在图中很难识别孔隙度较高的砂体，只能呈现出简单的水平层状结构，能预测较大尺度的隔层，但不能预测层内夹层，难以刻画砂体空间展布的复杂性。

图4 苏6加密区块盒8上1.2小层不同建模方法下的孔隙度剖面

高斯模型虽然有较好的成层性，但隔夹层预测效果差。如苏6-J16在顶部钻遇厚层砂体，但模拟结果没能识别出厚层砂体内的夹层，且高斯模型的苏6-J15井的顶部层位井数据与井旁两侧的预测结果差异较大，模拟结果与测井曲线吻合度低。

指数模型与球状模型相比，二者表面上看无明显差异，通过仔细对比发现，指数模型模拟的结果相对较差。如苏6-J15上部层位的泥质夹层未能预测出来，且苏38-16-5井上部厚层砂体内模拟结果与高斯模型相似，均不能刻画其内部的夹层分布，在模拟井间孔隙度细微变化方面效果稍差。

球状模型则清晰地反映了砂泥岩的空间展布。例如苏38-16井、苏6-J16井和苏38-16-5井之间垂向上来说，孔隙度模型效果较好，可看出其中层内夹层。整体上看，球状模型的结果在成层性方面效果明显。

3 模型动态验证

只有通过验证及优选，模拟结果才能为生产实践提供参考价值。常用的模型精度检验方法有：条件数据忠实性检验；概率分布一致性检验；新钻井检验；抽稀井检验；地质模型的动态检验等。本次研究选取了地质模型的动态验证方法。由于储层属性模型提供了空间任意位置孔隙度及渗透率的变化特征，因此，可根据储层的物性变化特征有效预测储层的空间展布。渗透率模型的横向变化特征直观地显示了储层砂体的井间连通或者尖灭情况，定量分析了储层物性的横向变化，准确地界定了砂体的几何形态。

研究区苏38-16井生产半年，关井63d，在盒8下1层段底部井深3 306～3 310 m处测得地层压力19.7 MPa，而距离苏38-16井500 m处的新钻井苏38-16-4井在同一地层 （3 298～3 302 m）测得的地层压力29.3 MPa，根据2口井同层位地层压力差异，可直接证实2口井井间砂体不连通或连通性很差（见图5）。根据以上动态资料，对模型进行检验，得出模型反映的地质情况与动态资料验证结果相符，证实了球状模型的精度高，模型客观地反映了有效储层的空间展布。

图5 研究区井间渗透率剖面

4 结束语

在开展苏6加密实验区各小层变差函数优选的基础之上，运用储层建模方法对比优选分析发现，克里格方法是一种光滑内插方法，这使得其模型具有较强的光滑效果。由于本次研究的储层具有连续性差、井距大且分布不均匀的特点，利用该方法所建立的模型误差较大，该模型不能满足苏6加密实验区研究需求。

本文对利用序贯高斯方法所建立的3种模型进行了比较与论证。结果发现，球状模型的模拟效果最好，无论是在表现储层属性参数平面上的展布，还是在剖面上对井间属性的变化复杂性的预测，预测结果最为可靠。

[1]白薷，张金功，李渭.鄂尔多斯盆地盒水和地区延长组长63岩性油藏储层地质建模[J].吉林大学学报：地球科学版，2012，42（6）：20-35.

[2]裘怿楠.储层地质模型[J].石油学报，1991，12（4）：55-61.

[3]尹艳树，冯舒，尹太举.曲流河储层建模方法的比较研究[J].断块油气田，2012，19（5）：596-599.

[4]陈培元，姜楠，杨辉廷，等.由两点到多点的地质统计学储层建模[J].断块油气田，2012，19（1）：44-46.

[5]龙章亮，董伟，曾贤薇.储层随机建模技术研究[J].断块油气田，2009，16（2）：61-63.

[6]吴胜和，金振奎.储集层建模[M].北京：石油工业出版社，1999：30-40.

[7]吴胜和，李宇鹏.储层地质建模的现状与展望[J].海相油气地质，2007，12（3）：53-59.

[8]于兴河.油气储层表征与随机建模的发展历程及展望[J].地学前缘，2008，15（1）：1-15.

[9]尹楠鑫，国殿斌，李中超，等.沉积微相-岩石相随机模拟及其控制下的属性建模：以苏里格气田苏49-01加密实验区为例[J].中国海洋大学学报，2015，45（3）：92-98.

[10]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.

[11]胡先莉，薛东剑.序贯模拟方法在储层建模中的应用研究[J].成都理工大学学报：自然科学版，2007，34（6）：609-613.

[12]张凌杰，高丹，卜范青.综合多建模技术建立厚油层中夹层分布模型[J].断块油气田，2012，19（6）：732-735.

[13]郭凯，史静，杨勇.储集层随机建模中三维变差函数研究[J].新疆石油地质，2007，28（2）：179-181.

[14]Cambardella C A，Moorman T B，Novak J M，et al.Field-scale variability of soil properties in central lowa soils[J].Soil Science Society of America Journal，1994，58：1501-1511.