非均质性砂砾岩稠油油藏三维地质建模研究——以风城油田重18井区侏罗系八道湾组油藏为例

何文军，杨彤远，费李莹，黄宣皓，鲍海娟，杨翼波

(中国石油新疆油田公司勘探开发研究院，新疆克拉玛依 834000)

非均质性砂砾岩稠油油藏三维地质建模研究
——以风城油田重18井区侏罗系八道湾组油藏为例

何文军，杨彤远，费李莹，黄宣皓，鲍海娟，杨翼波

(中国石油新疆油田公司勘探开发研究院，新疆克拉玛依 834000)

风城油田重18井区八道湾组油藏为一典型非均质性较强的砂砾岩稠油油藏，目前，无论是基于单一沉积微相建模技术，还是基于单一岩石相建模技术，均无法在细致刻画储层内部各类岩石空间分布的同时，又保证其砂体展布符合地质规律认识，存在一定的局限性。笔者以风城油田重18井区八道湾组油藏为例，利用实际测井、岩心及物性分析资料，以单井沉积微相与岩石相划分为基础，建立能够表征沉积微相及岩石相分布的联合相类型，并以此为基础，通过对各相变差函数的调节，建立联合相地质模型。该相模型具有既符合沉积微相地质认识，又能表征岩石相空间变化的优势，对非均质性较强的储层刻画效果较好。在此基础上利用序贯高斯算法，建立储层的属性模型，最后进行地质储量拟合。通过模型的质量检验，验证模型可靠后，进而验证该方法能够用于非均质性砂砾岩特殊稠油油藏的三维地质建模，并且模型能够为水平井井轨迹设计提供依据，为后期油藏动态管理以及稠油注气扩散过程的数值模拟奠定基础。

准噶尔盆地 风城油田 重18井区 砂砾岩稠油油藏 联合相模型 三维地质建模

风城油田重18井区侏罗系八道湾组油藏为典型稠油油藏,是风城油田重要的产油层位[1]。八道湾组储层岩性以砂砾岩为主，非均质性较强，加之油质稠，油藏开采难度大。随着近年来石油开采技术的提高，新兴的蒸汽辅助重力泄油技术(简称SAGD技术)在重18井区北部对侏罗系八道湾组稠油进行规模化开采，取得显著成效[2-4]，该技术也是目前最适合油田浅层稠油油藏开采的一种方法[3]，但其要求地质人员对地下储层、隔夹层(油藏中的隔夹层是影响蒸汽腔扩散和原油流动的非常重要因素)[3-4]及油层三维空间分布进行精细刻画。

八道湾组油藏储集层属于辫状河相储集层，其“泛连通体”(有学者称之为“叠覆泛砂体”)[5]特征直接导致砂体横纵向变化频繁，砂体及其内部隔夹层的表征难度增大。目前，用于表征储层砂体分布的三维地质相控建模技术[6-7]均是基于单一的沉积微相或者岩石相，在表征非均质性较强的砂砾岩储层[8]时存在一定局限性。因此，笔者提出通过建立沉积微相与岩石相相联合的方法，汲取沉积微相建模和岩石相建模的优势[9]，建立既能反映储层隔夹层发育特征同时又能刻画砂体横纵向变化频繁特点的三维地质模型，达到模型与地质规律吻合，属性模型与相模型空间匹配，以便双水平井[3]井轨迹的设计，以及为注气过程的数值模拟提供精细的地质模型。

1 地质概况

风城油田重18井区是准噶尔盆地西北缘浅层超稠油主力产能建设区(图1)，油藏类型主要为构造-岩性油藏，原油粘度介于(14 450～28 500) mPa·s之间[3]。八道湾组纵向上分为四个亚段：一亚段(J1b1)、二三亚段(J1b2+3)、四亚段(J1b4)及五亚段(J1b5)，其中主力含油层为二三亚段及四亚段。

图1 重18井区范围及研究区位置

八道湾组储层主要为干旱陆源辫状河沉积，物源来自西北向的哈拉阿拉特山。主要发育辫状河道滞留沉积、心滩沉积以及河漫沉积[10]。岩性为正序性的浅灰色—灰褐色含砾砂岩、中细砂岩、泥岩组合。储层物性较好，平均孔隙度27.1%，平均渗透率792 mD，平均含油饱和度68.2%，是一套中—高孔、中—高渗、中—高含油饱和度的储集层。

由于在辫状河沉积过程中，河流水动力频繁变化，导致储层中可能发育有孔隙度与渗透率相对较低的砂砾岩物性隔夹层，以及泥质岩类岩性隔夹层，使得储层非均质性增强。因此，在相模型建立过程中需要结合沉积微相与岩石相在建模过程中的特殊优势，建立一个符合地质规律的三维联合相分布模型。

2 三维地质建模思路与方法

目前建模方法中广泛应用的是传统两点地质统计学方法，主要通过调节变差函数对各未知区域某一像元进行空间相关性分析，预测未知区域的空间发育情况[11-13]。相模型的建立是三维地质建模中最为核心的一步，它被广泛使用于控制属性建模，这里的“相模型”既可以是沉积相模型，也可以是岩石相模型，二者各有利弊[9]。沉积相模型能够反映该区域内的各类沉积相的地质发育规律，但往往某一沉积相，对应于多种岩石组合，不能够较细致反映纵向上储层的非均质性，尤其在稠油砂砾岩油藏中，储层隔夹层的分布对蒸汽扩散的影响，直接关系到注气效果[4]，因此不能单纯运用沉积相模型。岩石相模型在纵向上能够细致刻画某一类岩性的纵向展布，与之后建立的属性模型吻合程度高，但岩石相模型是仅仅基于单井纵向岩石分布，通过某一算法，预测其空间三维分布，这与地质的结合程度较低，往往不符合地质规律。因此，本文将结合两种相建模的优势，将沉积相与岩石相相联合进行相模型的建立，避免单一沉积微相建模对储层表征的粗度以及岩石相建模与地质认识的脱节。

3 地质建模

3.1 构造模型的建立

构造建模包括两个方面：即断层模型和地层层面模型[14]。断层模型控制了工区内各断块的边界及配置关系，地层层面模型控制所模拟的地质体在空间的位置。通过对井组的分层资料和井间地层对比，获得控制该区层面模型的基础参数。

王延杰等2013年在重18井区开发方案制定时对该区八道湾组整体进行研究。研究中未细分砂层组进行，建立了全区范围内25 m×25 m×2 m的三维地质模型，构造模型是基于地震解释结果，井控程度近1 km2/1口井(图1)。为进一步细化研究区模型的精度，本次建模过程中采用更细致的网格划分建立八道湾组二三段(J1b2+3)和四段(J1b4)两个砂层组的三维构造模型。采用10 m×10 m×0.5 m的步长，平面总面积约6.9 km2，井控程度0.35 km2/1口井，并用两个SGAD实验井组的分层进行验证，达到更加精细的建模效果，同时纵向0.5 m的分辨率为储层纵向非均质性的刻画奠定基础。

3.2 相模型的建立

相模型的建立，需要基于像元对其“延伸”的范围进行预测，往往采用变差椭圆来控制相的预测范围，它表示一个区域性变量在某个延伸方向上改变的程度大小[9,12,15]。一般变差函数主要针对沉积微相，对于岩石相的控制效果不明显，因此，将沉积微相与岩石相一一对应以后，通过调节某一微相变差函数的同时，其对应的岩石相变化也就能够变相地以变差函数来表现。变差函数是以主次变程进行表征的，主次变程分别对应于物源的两个方向的分布范围，各相类型的主次变程不同，其值大小可以通过不断地调节，在一个搜索半径内，像元与目标点之间尽可能多地吻合，并最终确定出符合实际地质条件并与现有辫状河沉积模式相符合的各相变程值。在对研究区各相类型变差函数调节过程中，辫状河道砂砾岩相、心滩中—细砂岩相主次变程较大，河漫滩泥质岩相及河漫沼泽煤岩相相对较小，这与辫状河沉积相模式中主要发育心滩和辫状河道相吻合。

针对八道湾组沉积体系特征，岩性以砂砾岩、砂岩为主的特点，将两种相类型结合进行相模型的建立。依据测井曲线和实际钻井取心情况，建立精细岩石相划分的岩—电关系(图2)，确定纵向单井岩石相的分布，同时结合曲线形态，以唐杰克型[16]辫状河沉积序列模式为依据，划分出单井沉积微相(图3)。

图2 八道湾组岩性—电性关系

在对单井岩石相与沉积微相划分的基础上，最终获得沉积微相与岩石相的对应关系，为了达到沉积微相与岩石相的优点均能体现在相模型中，沉积微相的划分与岩石相是一一对应的[17-18]，这样既保证相建模过程中沉积微相控制的范围，又控制在纵向上岩性频繁变化所产生的模型误差。通过联合相类型的划分，最终获得单井沉积微相与岩石相对应的联合相元：(1)辫状河道微相：钙质砂砾岩、砂砾岩相；(2)心滩微相：含砾砂岩、中—细砂岩相；(3)河漫滩微相：泥质岩相；(4)河漫沼泽微相：煤岩相(图4)。与此相对应联合相类型为：辫状河道砂砾岩相、心滩中—细砂岩相、河漫滩泥质岩相、河漫沼泽煤岩相。

邢宝荣[19]对多条现代典型辫状河道规模参数进行统计，心滩宽度40～1 413.77 m，长度172.33～2 870.02 m。研究区内过井F340037-DZ902心滩微相主变程值1 350 m，次变程值972.3 m，与现今辫状河心滩平面发育幅度情况较吻合。并且在建模过程中，针对单一岩相建模中表现出的横向上各类岩性不符合地质规律的现象得到了很好地控制。即，在单一心滩砂体中，无论岩性还是物性隔夹层均可以通过心滩横纵向变程进行控制，使隔夹层在横向上的展布与微相的展布达到一致性(图5)。垂向上以联合相最小厚度为垂向变程，约0.25 m，避免薄夹层因垂向变程过粗出现不连续现象。研究区内物源方向较单一，来自西北向的哈拉阿拉特山，因此，各相主变程方向也基本一致。

图3 八道湾组沉积微相测井及岩心相标志

图4 单井沉积微相与岩石相相结合的联合相类型划分

在对各联合相变差函数确定的基础上，采用序贯指示模拟算法，以单井联合相粗化数据对未知区域进行插值计算，获得八道湾组储层相模型。该相模型横向上的某一微相平面与基于单井、连井沉积微相及岩石相所获得的二维沉积微相—岩石相平面吻合度好。从模型剖面中可以看出，靠近物源区，辫状河道砂砾岩相在八道湾组底部发育，顺物源方向上，辫状河道砂砾岩相逐渐减薄，心滩中—细砂岩相在顺物源方向上逐渐发育，反映干旱型陆源水动力向远物源方向逐渐减弱，粒度大的砂砾岩优先沉积，粒度小的中—细砂岩后沉积。这一相模型，纵向上对储层内物性较差的砂砾岩及非储层的泥质岩类隔夹层具有很好的反映，横向上避免了由于岩相变差函数调节过程中引起的岩相突变、同一类型岩石连续性差的缺点，也弥补了单纯运用沉积相建立模型过程中纵向无法细致表征隔夹层展布的不足(图6)。

图5 八道湾组过井单一心滩砂体中隔夹层发育模式

图6 研究区过井联合相及岩石相模型剖面对比剖面

3.3 属性模型的建立

以二维联井相剖面及平面相对相模型进行质量检验，发现两者吻合度较好。在此基础上，对测井解释获得的单井物性数据进行数据粗化分析，在对数据分析质量检验合格条件下，确定各相类型物性数据的合理运用范围，去除测井解释过程中由于人为误差引起的极大值或者极小值的影响，采用序贯高斯算法,运用联合相模型及二维趋势面约束[20]，进行相控孔隙度模型的建立。进而以孔隙度模型为基础，运用协同克里金方法进行渗透率和含油饱和度模型的建立。

根据储层四性关系研究确定油层孔隙度下限20%，渗透率下限68 mD，稠油含油饱和度大于50%为油层，通过模型油层与连井油层剖面对比，吻合效果较好。以研究区域内实际试油数据确定的油水界面，海拔-237 m，定义模型的油水界面，最后进行储量拟合。

3.4 效果检验

截取研究区三维模型中联合相模型二维剖面与基于单井岩石相所确定的模型连井剖面进行对比，联合相模型中单一相连续性较岩石相模型更好，并且部分砂砾岩物性夹层的识别，更加细致，避免了单一岩石相插值的离散性，模型中出现某一岩石相的分布不符合地质规律，例如图6中心滩—中细砂岩相顶部发育有泥质岩相，与心滩沉积构型模式中的顶部发育“落淤层”[21]相一致。而岩石相模型中岩性夹层连续性差，并且有岩相突变的现象，与真实地质模式不符。同时，将以地质建模方法拟合的储量与利用容积法计算的储量对比，相差不超过2.31%，进一步验证该地质模型较可靠，确定这种沉积相与岩石相联合的相建模方法合理，能够作为八道湾组这种非均质性强的稠油油藏储层建模方法。

4 结论

(1)通过对重18井区侏罗系八道湾组储层岩性、电性分析以及曲线形态，结合区域沉积背景，对研究区沉积微相与岩石相进行划分，获得沉积相与岩石相对应关系。

(2)将单井联合相类型的划分应用于相模型的建立，这种结合两种相类型的方法确定的相模型不仅能够反映地质认识，与现有沉积模式匹配程度高，同时也能反映储层内部各类岩石的展布情况，避免单一岩石相建模过程中出现的相带突变，或是某一薄层岩相因变差函数调节的误差，导致连续性差的现象，在研究区应用效果较好。

(3)在模型建立过程中，从构造模型到属性模型均需做好质量控制，模型的检验可以提高模型的精度，建立的三维地质模型也更能反映实际地质情况。相控建模过程中的关键在于变差函数的调节，需要考虑相带之间的连续性，其变程大小要能够反映当时沉积环境的特点，可对某一相带的横纵向变程做解剖，与前人研究获得的某一类相模式进行匹配。不能仅考虑拟合观察点的程度，即变程不可过大也不可过小，其主次变程正好对应于某一微相在平面上的延伸范围。

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(编辑 吴一华)

3D geological modeling for heterogeneous glutenite reservoir with viscous oil: a case of Jurassic Badaowan Formation reservoir in Zhong 18 well block in Fengcheng Oilfield

He Wenjun,Yang Tongyuan,Fei Liying,Huang Xuanhao,Bao Haijuan,Yang Yibo

(ResearchInstituteofPetroleumExplorationandDevelopmentofXinjiangOilieldCompany,PetroChina,Karamay834000,China)

The Badaowan reservoir in Zhong 18 well block,Fengcheng Oilfield,is a typical heterogeneous glutenite reservoir with viscous oil.Neither the 3D microface model nor the 3D rock face model can describe the distribution of lithofacies in detail,and coincide with the geological cognition simultaneously due to their limitations.Integrating of microfacies and lithofacies,the joint facies was established,which can characterize the distribution of sedimentary microfacies and lithofacies，braided river-gravel face,channel bar-medium-fine sandstone face,floodplain-mudstone face and swamp-coal face.Based on those facies,the author adjusted the variation function,and used the sequential indicator simulation algorithm to establish the 3D joint facies model with a 2D phase plane as constraint conditions.This model not only conformed to the geology cognition of the deposition microfacies,but also characterized the transverse and longitudinal changes of lithofacies.And then a property model of reservoir was established by the sequential Gauss algorithm,which was used to fit geological reserves.The quality testing verified the reliability of the method which be used to create a 3D model for heterogeneous glutenite reservoir with viscous oil.The 3D model can provide a basis for the trajectory design of horizontal well and the dynamic numerical simulation of the reservoir in the future.

Junggar Basin;Fengcheng Oilfield;Zhong 18 wells block;glutenite heavy oil reservoir;joint facies model;3D geological model

10.16181/j.cnki.fzyqc.2017.01.004

2016-10-13；改回日期：2016-12-31。

何文军(1987—)，硕士研究生，工程师，现主要从事油气勘探工作。电话：15209903157。E-mail:fchwj@petrochina.com.cn。

国家科技重大专项项目“准噶尔盆地岩性地层油气藏富集规律与目标评价”(编号：2011ZX05001-006)和中国石油天然气股份有限公司“新疆大庆”重大科技专项“新疆和吐哈油田油气持续上产勘探开发关键技术研究”((2012E-34-05)联合资助。

TE319

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