叶小明, 霍春亮, 王鹏飞, 徐 静, 李俊飞
(中海石油(中国)有限公司天津分公司 渤海石油研究院,天津 300459)
JZ油田位于渤海辽东湾北部海域辽西凹陷的北洼,主要含油目的层为古近系东二下段和东三段,为三角洲沉积[1]。该油田自1999年底投入生产以来,至今已有近20年生产历史,目前已进入高含水开发阶段,开发矛盾较为突出,迫切需要开展精细储层研究,并在此基础上建立精细地质模型,为剩余油挖潜奠定基础。
针对三角洲沉积,由于储层物性与沉积微相具有较好的相关性,目前国内、外主要采用相控建模的方法进行孔隙度、渗透率等物性参数的模拟。因此,建立与地质认识符合程度较高的沉积微相模型是三角洲储层地质建模的关键。Deutsch等[2]根据模拟单元的特征,将随机模型划分为基于目标的随机模型和基于象元的随机模型。目前,基于象元和基于目标这两种模拟方法是沉积相模型建立的主要方法[3]。其中,基于象元的方法是将网格化储层格架中的单个网格作为基本模拟单元,首先建立待模拟网格的条件累积概率分布函数,然后对其进行随机模拟[4-5]。基于目标的方法是以目标物体为基本模拟单元,通过对目标体几何形态的研究,在建模过程中直接产生目标体[6]。通过两种方法的原理可以看出,与基于象元的模拟方法相比,基于目标的方法更适合对储层砂体的几何形态、几何参数的表征,从而更加合理地体现不同砂体间的叠置关系[6-10]。近些年来,基于象元和基于目标这两种模拟方法均取得了较大的进展,主要体现在算法改进、软件开发及实际应用等方面,如多点地质统计学建模方法的提出和使用,储层构型建模方法的深入研究, Petrel和RMS等[11]一体化建模软件功能的逐渐强大,各建模方法在碳酸盐岩等常规碎屑岩储层之外的应用等[12-17]。
随着JZ油田开发阶段的深入,目前地质研究尺度已经精细到单砂体级别[18],利用基于象元的模拟方法对单一成因砂体开展建模时,各微相砂体边界较为模糊,与实际地质认识相差较大,难以再现储层砂体的真实三维形态。而基于目标的方法,通过定义目标的几何形状参数以及各个参数之间所具有的地质意义上的关系,可以最大限度地综合地质家的认识,真实再现砂体成因单元的三维形态[7]。本次研究中,利用RMS软件,通过综合采用基于目标和基于象元的建模方法,实现开发中后期油田多资料的融合及在三维地质模型中的定量表征,指导油田后期的调整挖潜。
JZ油田主要含油目的层为三角洲前缘沉积,主要由水下分流河道、河口坝、前缘席状砂等微相砂体组成。各类微相砂体中,以水下分流河道和河口坝砂体形态特征最为明显,因此采用基于目标的示性点过程模拟方法进行模拟,对砂体展布不规则的席状砂则采用序贯指示模拟方法进行模拟,其步骤为:
1)建立模拟目标体地质知识库。在前期精细地质研究的基础上,对水下分流河道和河口坝砂体等模拟目标体进行分析,获得模拟目标体的几何形态(如河道厚度、宽厚比、曲率、延伸方向等)。在实际各项参数分析统计过程中,除了油田实际统计结果以外,还需要参考前人通过野外露头和模拟实验等方法得到的类似储层的相关地质知识库成果。
2)模拟约束条件量化。将各种地质认识转化为约束条件参与模拟,包括平面微相分布、地震属性、井间连通性认识等。海上油田由于井网相对较稀,获取及整合这些参数及约束条件开展模型的建立,是利用基于目标的模拟方法进行模拟的重点及难点。
3)条件约束微相及物性模拟。利用地质知识库成果及定量约束条件,采用基于目标的模拟方法开展水下分流河道及河口坝微相模拟,然后采用序贯指示模拟方法对席状砂进行模拟,并将两种方法模拟结果进行合并,得到最终的沉积微相模拟,通过相控建立物性模拟,最终完成整套地质模型的建立。实际模拟过程中由于各模拟参数存在一定不确定性,因此需要在不确定性分析的基础上建立多组模型,并最终优选出与地质认识及油藏生产动态最为相符的模型作为最终模拟结果。
开展基于目标的沉积微相模拟,数据类型主要包括模拟目标体形状(如分流河道平面上长条状,剖面透镜状,河口坝椭圆形)、目标体规模(宽度、长度、厚度)、目标体方向(河道主流线方向)以及各种约束条件(相平面图、动态连通性),这些资料统称为地质知识库。这些数据及其变化范围是开展基于目标的相模拟所需要的重要输入数据,决定着模拟结果是否与客观地质实际相符,是基于目标的相模拟成败的关键。
相体是一个相对的概念,一般指在电性曲线上可以识别的或根据相体规模可以判断的同一成因微相所形成的叠置砂体(图1)、单井微相的准确解释为相模拟方法提供了预测储层的基础,在基于目标的模拟过程中,还需要对微相的相体进行识别。相体识别主要是根据测井曲线变化特征将多期叠置形成的沉积微相砂体进行细分,以便能够合理地统计各微相砂体的几何尺寸。
图1 相体划分示意图Fig.1 Diagram of the facies body division
在基于目标的沉积微相模拟过程中,目标体形状可以设置成矩形体、扇形体、条带体、椭球体、半椭球体、锥体等规则形状,也可以自定义为各种不规则形状。在JZ油田,通过前期精细沉积微相研究(图2(a)),并结合沉积模式,将水下分流河道平面上描述为条带状,剖面形态为“顶平底凸”的透镜状,河口坝为长轴平行于分支河道方向的椭圆形,分布于分支河道末端(图2(b))。由于地质本身的复杂性,各类微相砂体形状并不是固定不变的,因此,在进行目标体形状定义时,对每个目标体都加入了一个高斯随机场,来产生中心面垂直位置的局部变化以及局部厚度变化,使得目标体边缘、表面等形态产生复杂的随机变化,更符合地下实际。
图2 水下分流河道和河口坝几何形态示意图Fig.2 Geometry diagram of underwater distributary channel and mouth bar(a)平面微相分布;(b)微相几何形态
目标体的规模指其长度、宽度、高度(厚度)等。其中,长度和宽度需通过研究区的地质分析和原型模型的类比分析来获取;厚度可通过研究区井资料的统计分析来获取。对于某一目标体的规模范围(如对于河道宽度范围)应用高斯分布来表达,即用一个均值和偏差,来表达其规模范围。
在模拟过程中,对水下分流河道及河口坝砂体其长度、宽度、厚度、宽厚比等参数进行设置时,参考了前人对野外露头和模拟实验的统计。对于水下分流河道,焦养泉等[19]对鄂尔多斯盆地中生代分流河道砂体统计结果表明单期分流河道宽度50 m ~250 m,厚度1 m ~25 m,宽厚比约10~70;刘忠保等[20]通过水槽实验模拟了水下分流河道的形成,模拟显示水下分流河道砂宽厚比38.7~100,平均75.1;Cornel Olariu 等[21]统计了现代沉积和古代沉积中水下分流河道的规模,发现其宽度一般在100 m ~400 m,河道深度在1 m ~3 m。根据以上统计结果,并结合油田实际统计结果,对各模拟层中水下分流河道的几何参数进行了设置,如表1所示。
表1 水下分流河道几何参数统计表
目标体方向(其走向方向),即主流线方向,多个目标体可设置不同的方向,目标体方向需通过地质分析来获得。本次研究中在沉积相平面图基础上对其进行了定义,同时对于某一目标体主流线方向的范围,用高斯分布来表达,确定其方向范围。
模拟约束条件主要包括目标微相体积百分含量、二维或者三维地震资料(用来描述目标相产生的概率)、平面微相分布图及井间砂体的连通概率等。各种约束条件需要用数值化的形式表征出来,加载到建模工区中,才能在沉积微相模拟的过程中运用。其中目标微相体积百分含量在建模软件中即可进行相应的统计,平面微相分布趋势、三维地震属性趋势及井间连通性概率的量化则需要经过分析转换得到。在JZ油田建模过程中,主要利用平面微相分布趋势及井间连通性概率来作为约束条件。
在建模过程中,平面微相分布认识主要是以平面微相概率分布图的形式参与到微相在建模过程中。需要针对每个微相类型生成一张该微相的平面概率分布图,图中概率值分布范围为0到1,数值从小到大代表该处该微相产生的概论越大。在JZ油田建模过程中,通过将前期地质研究得到的沉积微相平面图量化为平面微相概率分布图以后,将趋势加入模拟窗口中,在模拟过程中,沉积微相平面图上是某种沉积微相的区域,该区域模拟出该微相类型的概率相对就高,可保证最终的沉积微相模拟结果与前期沉积相研究的地质认识相符。
此外,通过动态分析对JZ油田优势砂体及优势注采方向进行分析,并将这种动态上的认识以井间连通性的方式在沉积相模拟中进行约束,如图3所示。
图3 1-2-2层井间连通性剖面图Fig.3 Interwell connectivity probability section
在得到的多种约束条件下,可采用基于目标的模拟方法将各个趋势反应到地质模型中,完成沉积微相模型的建立。本次研究中,采用基于目标的示性点过程模拟方法,对水下分支河道和河口坝进行了模拟(图4(a)),对砂体展布不规则的席状砂采用序贯指示模拟方法进行了模拟(图4(b)),然后通过对两种方法模拟结果进行融合,最终完成沉积微相模型的建立(图4(c))。图4(c)所示为采用多趋势约束下的基于目标模拟方法建立的JZ油田2-2-2小层微相模型,图4(d)为将该小层沉积微相平面分布图直接赋值到模型中的结果展示,通过对图4(c)和图4(d)的对比可以看出,采用基于目标的模拟方法建立的模型与油田对储层沉积微相的认识较为符合,砂体形态、沉积相发育规律符合地质认识。在沉积微相模型建立的基础上,采用相控建模方法依次建立了孔隙度、渗透率等物性参数模型,最终完成油田的地质模型的建立。图5所示为通过相控模拟建立的孔隙度模型,可以看出水下分流河道和河口坝砂体物性最好,席状砂体物性相对较差。
在JZ油田地质模型建立的基础上,开展了生产动态历史拟合及油藏数值模拟研究。研究结果表明采用基于目标的示性点过程方法建立的新模型有效提高了油藏数值模拟历史拟合精度和剩余油分布预测精度。图6为E1-4井新老模型历史拟合含水率曲线对比图,可以看出老模型中E1-4含水略低,而在新模型中油井生产数据与实际生产数据吻合较好。
1)与基于象元的方法相比,基于目标的方法更适合对储层砂体的几何形态、几何参数的表征,可以最大限度地综合各种研究成果,实现砂体成因单元的三维形态更为真实的表征。在利用基于目标的方法进行模拟时,获取及整合各目标体的几何形态参数及模拟约束条件是研究的关键。
图4 2-2-2小层沉积微相模拟结果Fig.4 Sedimentary microfacies model of 2-2-2(a)水下分流河道及河口坝模型;(b)席状砂模型;(c)合并后的沉积微相模型;(d)沉积微相平面分布图
图5 2-2-2小层孔隙度模拟结果Fig.5 Porosity model of 2-2-2
图6 新老模型历史拟合结果对比图Fig.6 Contrast figure of water cut history matching results
2)采用基于目标的方法建立了渤海JZ油田三角洲相储层地质模型,沉积微相模型中各微相砂体界面清晰,沉积微相发育规律符合地质认识,在沉积微相模型约束下建立了储层物性参数模型。利用该模型开展了数值模拟研究,有效提高了油藏数值模拟历史拟合精度和剩余油分布预测精度。
参考文献:
[1] 党胜国,黄保纲,王惠芝,等. 三角洲前缘储层非均质性及剩余油挖潜研究[J].海洋石油,2015,35(2):66-71.
DANG S G,HUANG B G,WANG H Z,et al. Study on heterogeneity of delta front reservoir and methods for digging residual oil potential[J].Offshore Oil,2015,35(2):66-71. (In Chinese)
[2] DEUTSCH C V, JOURNEL A G. GSLIB: geostatistical software library and user's guide[M].London: Oxford University Press, 1996.
[3] 李霞,王铜山,王建新.储层随机建模方法研究进展[J].物探化探计算技术,2009, 31(5): 454-459.
LI X, WANG T S, WANG J X .Advancement of reservoir stochastic modeling methods[J].Computing Techniques for Geophysical and Geochemical Exploration, 2009, 31(5): 454-459.(In Chinese)
[4] 王国臣.井震结合相控储层建模在肇源南的应用[J].大庆石油地质与开发,2014(06):145.
WANG G C. Application of the combined facies-controlled reservoir model between the well and seismic survey results[J].Petroleum Geology & Oilfield Development in Daqing,2014(06):145.(In Chinese)
[5] CLAYTON V D. Geostatistical reservoir modeling[M].London: Oxford University Press,2002.
[6] 董平川,吴则鑫.储层属性模型建立方法对比分析[J].大庆石油地质与开发,2011(05):56.
DONG P C, WU Z X. Contrast and annlysis of the established methods for reservoir attributes’models [J].Petroleum Geology & Oilfield Development in Daqing,2011(05):56. (In Chinese)
[7] 霍春亮,古莉,赵春明,等.基于地震、测井和地质综合一体化的储层精细建模[J].石油学报,2007,28(6):66-71.
HUO C L, GU L, ZHAO C M, et al. Integrated reservoir geological modeling based on seismic, log and geological data [J]. Acta Petrolei Sinica, 2007, 28(6): 66-71. (In Chinese)
[8] JONES T A. Using flow path and vector fields in object-based modeling[J].Computer& Geosciences, 2001, 27(1): 133-138.
[9] CHEN ZHUOHENG,KIRK G O,GAO HAIYU,et al. Super SD: An object-based stochastic simulation program for modeling the locations of undiscovered petroleum accumulations[J].Computers & Geosciences,2004,30: 281-290.
[10] SYVERSVEE A R. Marked point process with complex conditioning used for modeling of Shale[C].The 5th International Geostatistics Congress ,1996: 22-27.
[11] 叶小明,霍春亮,王鹏飞,等.井震静动四位一体储层建模方法[J].油气藏评价与开发,2017,7(4):1-5.
YE X M,HUO C L,WANG P F, et al. A reservoir modeling method by comprehensive utilization of various data[J]. Reservoir Evaluation and Development 2017,7(4):1-5.(In Chinese)
[12] 李相文,刘永雷,张亮亮,等. 哈拉哈塘油田缝洞型碳酸盐岩储层三维地质建模与应用[J].物探化探计算技术,2015, 37(6): 778-782.
LI X W,LIU Y L,ZHANG L L, et al. Ordovician carbonate karst cave type reservoir 3D geological modeling and application in Halahatang oilfield[J].Computing Techniques for Geophysical and Geochemical Exploration, 2015, 37(6): 778-782.(In Chinese)
[13] ORIOL F, PAU A, ANDY G,et al. Best practice stochastic facies modeling from a channel-fill turbidite sandstone analog(the Quarry outcrop, Eocene Ainsa basin, northeast Spain)[ J].AAPG Bulletin,2006,90(7):1003- 1029.
[14] 霍春亮,叶小明,高振南,等.储层内部小尺度构型单元界面等效表征方法[J].中国海上油气,2016,28(1):54-59.
HUO C L,YE X M,GAO Z N,et al. Equivalent characterization method of small scale reservoir configuration unit interface[J].China Offshore Oil and Gas,2016,28(1):54-59.(In Chinese)
[15] 尹艳树,张昌民,李少华,等.一种新的曲流河点坝侧积层建模方法[J].石油学报,2011,32(2):315-319.
YIN Y S,ZHANG C M,LI S H,et a1.A new stochastic modeling method for 3-D forecasting lateral accretion bedding of point bars in meandering rivers[J].Acta Petrolei Sinica,2011,32(2):315-319.(In Chinese)
[16] 刘超,谢传礼,YANNICK TEPINHI,等.多点地质统计学在储层相建模中的应用[J].断块油气田,2015,22(6):760-764.
LIU C,XIE L,YANNICK T ,YANNICK TEPINHI,et al. Application of multiple-point geostatistics in reservoir facies modeling [J]. Fault-Block Oil & Gas Field,2015,22(6):760-764. (In Chinese)
[17] 尹艳树, 吴胜和, 张昌民,等. 用多种随机建模方法综合预测储层微相[J]. 石油学报, 2006, 27(2): 68-71.
YIN Y S, WU S H, ZhANG C M, et al. Integrative prediction of microfacies with multiple stochastic modeling methods[J]. Acta Petrolei Sinica, 2006, 27(2): 68-71. (In Chinese)
[18] 韩雪芳,颜冠山,刘宗宾,等. 三角洲前缘水下分流河道及河口坝储层构型研究——以J油田东二下段为例[J]. 复杂油气藏, 2016, 9(4): 37-41.
HAN X F ,YAN G S,LIU Z B, et al. Reservoir architecture analysis of underwater distributary channel and mouth bar in delta front: E3d2L in J oilfield taken as an example[J]. Complex Hydrocarbon Reservoirs, 2016, 9(4): 37-41.(In Chinese)
[19] 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.
JIAO Y Q,LI S T. Geologic modeling for outcrop reservoir of continental basin and the conceptual systems[J].Experimental Petroleum Geology,1998,20(4):346-352.(In Chinese)
[20] 刘忠保, 施冬, 谢锐杰. 三角洲分流河道形成及演变模拟研究[J].矿物岩石,2000,20(3):53-58.
LIU Z B, SHI D,XIE R J. The simulation of the formation and evolution of the distributary channel of delta[J].J Mineral Petrol,2000,20(3):53-58.(In Chinese)
[21] CORNEL OLARIU,JANOK P.BHATTACHARYA.Terminal distributary channels and delta front architecture of river-dominated delta systems[J].Journal of Sedimentary Research,2006,76:212-233.