地质统计学地震反演技术在溱潼南华地区薄砂层的预测应用

周超宇

(中国石油化工股份有限公司华东油气分公司勘探开发研究院，江苏南京 210011)

地震反演技术[1-2]在勘探开发中的应用已经有20多年的历史，随着油田勘探、开发工作的进展，对储层预测的精度要求也越来越高，传统的常规反演方法已无法满足高精度储层预测的要求。尤其是陆相盆地普遍发育复杂结构储层，如河道、滩坝等，单层厚度小，横向变化快，分布规律复杂，应用效果不理想。溱潼凹陷南华地区的主要勘探目的层为阜三段的砂泥岩互层中的薄砂岩[3-6]，目前该区储层预测的难点来自两个方面：①由于该区砂体横向变化快，纵向砂泥岩薄互层组合，单砂层厚度小，一般在2～6 m之间，受到地震资料分辨率的限制，纵向上不能对薄层单砂体进行识别和分辨，常规地震反演方法难以对其准确识别和描述。②单纯依靠地震属性特征寻找有利储层存在较大的多解性。地质统计学反演是在地下储层较薄、地震资料分辨率不能满足需求精度的情况下，给出了提高储层预测分辨率的一种解决方案。反演效果与其他技术相比纵向分辨率高，与已知钻井条件吻合，更加真实地反映地下地质情况。因此，针对以上问题，本文采用地质统计学反演方法对南华地区薄互层砂体进行储层预测及砂体识别，为该区钻井井位部署提供必要的依据。

1 统计学反演方法

地质统计学反演是一种将随机模拟理论与地震反演方法相结合的反演方法，它是目前针对薄储层反演应用最广泛的一种波阻抗反演方法[7-8]。基于马尔科夫链-蒙特卡罗算法(MCMC)地质统计学反演，MCMC随机反演是新一代的随机反演算法，是在钻井的统计趋势(变差函数)和克里金插值的地质模型基础上应用MCMC(蒙特卡洛马尔科夫链)算法，在地层性质的统计分布(概率分布函数)约束下生成一系列等概率模型。用井数据和波阻抗体、地震数据体协同进行随机模拟，并与井匹配，最后选用经过优化的参数进行随机反演，输出数据，通过优选其中最合理的一个模型作为最佳反演成果。

1.1 薄储层岩石物理特性分析

薄储层具有的岩石物理性质[9-10]可以通过各种储层参数表现出来，根据测井资料分析储层的声波速度、密度、波阻抗等地球物理响应特征，研究储层的地球物理属性的分布范围，指导储层预测。反演之前，利用钻井岩性剖面与测井曲线对比，对研究层段的测井数据进行统计分析，以确定本区的储层和非储层的速度分布特征，建立岩性与波阻抗的关系，确定波阻抗的变化范围。

经过对目标层段的砂岩和泥岩的统计分析表明，主要目的层砂泥岩速度存在比较明显的速度差异，从目的层段GR与波阻抗交会图(图1)，砂岩(红色标注)的波阻抗主要分布在5700～6200 mg/(cm3·s)，泥岩(绿色标注)波阻抗主要分布在5000～5600 mg/(cm3·s)，区分砂岩与泥岩的阻抗值约5700 mg/(cm3·s)。由此可以看出本区目标层段的储层和非储层之间的速度差异比较明显，通过波阻抗反演能够有效地对两者进行区别划分。因此，可通过波阻抗与岩性的对应关系，利用波阻抗曲线进行地质统计学反演。

图1 目的层砂泥岩波阻抗值与伽马值交会图Fig.1 Sand mudstone layer wave impedance value and the gamma value crossplot

1.2 统计参数分析

在地质统计学反演方法中，主要有两个重要的参数：属性分布概率密度函数和变差函数[11-12]。其中，属性分布概率密度函数可以通过统计测井属性曲线的统计直方图，然后应用概率模型函数计算出其概率密度函数。变差函数计算研究区所有井的变差，然后用指定的变差函数模型拟合计算出变差函数。

1.2.1 直方分析

对目的层砂泥岩波阻抗变量参数进行直方统计分析(图2)，应用正态分布概率密度模型分析，确定储层概率密度函数。

图2 波阻抗统计直方图Fig.2 Wave impedance statistical histogram

1.2.2 变差分析

变差函数表征横向和纵向地质特征的结构和特征尺度，即不同岩相及其属性在空间展布形态和变化尺度的大小，是地质统计学中描述区域化变量空间结构性和随机性的关键[10]，主要工作是确定变差函数类型和纵、横向变程。在地质统计学反演中，对测井曲线概率函数进行方差分析，确定转换函数和变差函数，为随机反演提供参数。通过测试分析，得到区内变差函数(图3)，本区20%指数型+80%高斯型拟合较好，Z方向变程4 ms，横向变程X、Y方向分别为1000 m、800 m。

图3 变差函数分析Fig.3 Variation function analysis diagram

2 反演效果分析

通过地质统计学反演，波阻抗反演剖面层次较清晰，细节更加丰富，垂向分辨率明显高于常规波阻抗反演剖面。

在NH2-17井反演结果对比剖面(图4)中，地质统计学反演结果与常规波阻抗反演结果相比，地质统计学反演结果对砂岩的分辨率有了明显的提高，可以将砂泥互层较好地区分开，目的层阜三段下砂组三套油层比较清晰，预测的岩性和实际钻井(NH2-17)测井解释结果(Ⅲ砂组4小层解释5 m油层)符合度较高，反演精度更高，从而实现了对薄储层的准确预测。

图4 统计学反演和常规波阻抗反演结果对比Fig.4 Geostatistical inversion and impedance inversion results contrast

在砂体预测平面图(图5)中，南华地区预测砂体分布广、面积大、砂层薄呈席状，距离物源远，砂体在空间分布上被北东向、北北东向断层切割，易形成大规模连片分布的构造—岩性油藏。工区东北方向分支河道朵体特征明显，呈北北东方向展布延伸，自北向南进积从三角洲前缘分支河道到三角洲前缘河口坝—远沙坝沉积，砂体多呈席状(滩为主)，与沉积相研究规律一致。

南华地区成藏因素主要受构造控制，部分受岩性控制，其阜三段是由来自北部的物源与一系列北东向断层形成的构造岩性复合圈闭，砂体向西北方向尖灭，储层预测显示尖灭点之内储层发育。此次预测落实南华4、5号块圈闭，其中2017年2月在南华4号块部署NH4井，阜三段见油斑泥质粉砂岩2 m/层，测井解释油层1.8 m/层。其中Ⅲ砂组4小层(1838.3～1840.1 m)常规试油获12.78 t/d工业油流，证实此次预测圈闭落实可靠。通过以上分析，地质统计学反演对薄砂层有很好的反映，解决了该地区主要主力油层的砂体展布范围，提高预测精度，确保落实井位钻探的成功率。

图5 溱潼凹陷南华地区阜三段砂体预测Fig.5 Sand body prediction figure in the Ef-3 member of Nanhua area of Qintong sag

3 结语

本文运用地质统计学反演方法，提高了识别薄砂岩的纵向分辨率，对于薄砂层的识别取得了很好的效果，解决了在南华地区薄储层预测中反演精度不高的问题，成功预测南华地区阜三段下砂组含油层系的储层分布，提出新的井位建议，有效地指导南华地区的勘探开发部署工作。