塔河油田S48井区流体多波属性综合预测

杨子川，陶磊，李海英，于光明，张红英

（1.中国石化 西北油田分公司 勘探开发研究院，乌鲁木齐 830011；2.中国地质大学 地球物理与信息技术学院，北京 100083；3.北京多分量地震技术研究院，北京 100029；4.中国石油集团 东方地球物理勘探有限责任公司 物探技术研究中心，河北 涿州 072751）

目前，中国碳酸盐岩储集层流体识别技术以纵波（P波）辅以测井为主[1-4]，包括测井约束的地震资料反演提取各种地震属性参数[5]、地震频谱分析[6-7]与振幅随偏移距的变化（AVO）分析[8-10]等，存在识别精度有限、复杂储集层识别精度低等问题。由于碳酸盐岩缝洞型储集层的非均质性强，仅仅依靠常规纵波难以满足油气勘探的需求，而多分量地震能够提供横波信息，可用来检测储集层含油气性[11]，纵波与横波联合应用具有很大的前景。

多分量地震技术发展很快，首先在海洋油气勘探领域取得了突破[12]；在陆上油气复杂岩性油气藏流体识别方面也进行了一些有意义的尝试[13-17]，但在碳酸盐岩缝洞型储集层的流体识别上研究较少。近年来，多波方位AVO技术在碳酸盐岩储集层流体识别上取得良好进展[18]，但也存在一些问题，比如，依据的方程仍然为两个半空间界面的反射假设下的Zoeppritz方程及其近似，没有考虑衰减、检波器方位特性等影响，存在多解性和不确定因素，在解释中需要人工判断。

近年来，以高空间采样率为显著特征的高密度、高精度地震勘探技术取得了重大进展[19-20]。在此期间，塔河油田也经过了多轮的地震数据采集和高分辨率储集层预测。尤其在2006年底，S48井区采集了高密度（15 m×15 m）三维纵波模拟检波器的地震数据和一束单点高密度三分量数字检波器的地震数据，开展了常规三维地震数据与单点三维三分量地震数据的综合处理、对比分析试验，为缝洞型储集层流体预测提供了数据上的支持。本文针对缝洞型储集层流体预测的问题，凭借这些实验结果，从常规纵波和多波联合预测对比的角度分析流体检测的可行性，与井上实测数据和井类型对比分析了两者的预测精度。

1 研究区概况

塔河油田地处新疆轮台与库车交界处，位于塔里木盆地沙雅隆起阿克库勒凸起南部。研究区为塔河油田S48井区，在天山南麓的荒漠地区，地势较平缓，平均海拔936 m.研究区为缝洞型储集层，形成原因与阿克库勒凸起有关。钻井揭示，缺失志留系—泥盆系、上石炭统、中—上侏罗统，部分地区缺失二叠系，三叠系直接覆盖于奥陶系之上。研究区油气藏产层为奥陶系鹰山组，盖层为厚30～50 m质纯致密的下石炭统巴楚组泥岩。塔河油田S48井区奥陶系顶界面的埋藏深度为5 300～5 510 m，整体构造为东北高西南低，中部高四周低，断裂较为发育，且均为逆断层（图1）。S48井区鹰山组主要为低幅度的碳酸盐岩风蚀残丘，受断裂及多期岩溶作用影响，形成缝洞型储集层，缝洞间裂缝连通。缝洞发育具有分块性和分区性，其尺度大小具有差异性，储集层非均质性极强，储集层预测难度较大[21]。研究区表层地震地质条件较为复杂，使得地震资料信噪比低，分辨率亦较低。研究区有多个良好的波阻抗界面，具振幅强、连续性好的标志性特征。本文主要研究中—下奥陶统顶部反射界面，该界面为一不整合面，具削截、超覆特征。由于奥陶系顶面碳酸盐岩受岩溶、构造裂缝的影响，使该反射波振幅在横向上具有较大的变化。研究区有15口井，其中TK214井、TK323井和TK259井有实测横波资料，目的层深度为5 363～5 508 m，目的层厚度约150 m，最大完钻井深为6 155 m，在地震剖面上中—下奥陶统顶部反射界面波组时间为5 219～5 421 ms.塔河油田S48井区的勘探开发实践表明[22-24]，目前的储集层研究重点是在识别小规模缝洞体的基础上，进一步预测缝洞体的流体性质，因此本文重点分析常规纵波与多波属性联合预测储集层流体性质的差异。

图1 研究区构造位置

2 多波联合预测技术

2.1 纵横波速度比预测流体

利用三分量地震数据的一个明显优势是可以获得真实可靠的多波数据，从而获得可靠的纵波速度、横波速度及其波阻抗[25-26]。在地震反演中，为消除密度和速度估算的误差传递，一般用纵横波的波阻抗比来计算纵横波速度比。提取了S48井区中—下奥陶统顶部反射界面向下30 ms时窗内目的层段的纵横波速度比（图2，图3a），纵横波速度比集中分布在1.900～2.000，这与前人研究得出的含流体石灰岩的纵横波速度比（1.800～2.000）基本一致[27-28]。研究区15口井，TK437井为差油井，TK423井为干井，其他13口井均为油井，后文以此作为依据，将预测结果与其进行对比。根据经验，将纵横波速度比大于2.000的井定义为干井，小于2.000的井定义为油井。从图3a中可以看出，井上纵横波速度比为1.771～2.075，油井的纵横波速度比明显小于差油井及干井，预测结果除了TK437井和TK423井为干井外，其他13口井均为油井。

图2 研究区目的层段纵横波速度比频率分布直方图

2.2 泊松比预测流体

通过研究区目的层段纵横波速度比计算泊松比（图3b），15口井的泊松比为0.276～0.351，通过跟实际钻井数据对比发现，油井的泊松比要小于差油井和干井。本次预测时将泊松比大于0.330的井定义为干井，小于0.330的井定义为油井，例如TK437井油气显示较差，泊松比为0.351，预测为干井，侧钻了TK437CH井，油气显示明显变好，泊松比明显下降，为0.320，预测为油井。对比可得，除TK437井外，其他14口井的预测结果和实际井类型是相符的，所以通过泊松比能够很好地预测流体性质。

图3 研究区目的层段地震属性平面分布

2.3 弱度比预测流体

文献［29］研究了WJT气田的侏罗系气藏储集层，认为弱度与裂缝和孔隙中的流体性质有关，得出了弱度比随纵横波速度比变化的曲线（图4），在一定纵横波速度比范围中，很小的纵横波速度比变化会引起很大的弱度比变化，特别是当纵横波速度比小于0.5时，弱度比的变化幅度是纵横波速度比变化幅度的几十倍，弱度比对纵横波速度比极为敏感，所以，可以通过求取弱度比来鉴别含流体情况。

图4 弱度比随纵横波速度比的变化（援引自文献［29］）

在各向同性介质中，弱度比的求取公式如下：

式中 r=vs/vp.

研究区15口井弱度比为11.10～14.30，与实际钻井数据进行对比，发现油井的弱度比要小于差油井和干井（图3c）。本次预测时将弱度比大于13.00的井定义为干井，小于13.00的井定义为油井，例如TK437井油气显示较差，弱度比为14.30，预测为干井，侧钻了TK437CH井，油气显示明显变好，弱度比明显下降，将其预测为油井。对15口井进行对比，除TK437井外，其他14口井的预测结果和实际井类型相符，通过弱度比预测流体性质精确度较高。

2.4 拉梅常数和密度预测流体

拉梅常数乘以密度（λρ）是与纵波速度和横波速度相关的参数，而剪切模量乘以密度（μρ）只与横波速度相关。储集层含气时，纵波速度会明显下降，而横波速度基本不变或者是呈缓慢下降趋势[30]。因此，λρ能很好地反映纵波速度变化情况，储集层含气时λρ会表现为低值，而μρ则不会有明显的变化。也可以简单地认为，λρ是孔隙流体指示因子，烃类化合物显示为低值，而μρ是岩性指示因子。因此，储集层在含气时λ/μ也会表现为低值，其变化的情况与纵横波速度比相似，且比纵横波速度比的变化率大，对流体更为敏感，更利于气藏的识别[31-32]。

研究中通过井约束叠后地震反演获得纵波阻抗和横波阻抗，利用下式计算λρ和μρ：

从图3d中可以看出，研究区λρ为0.66×108～1.74×108，通过跟已钻井实际数据进行对比发现，油井的λρ明显小于差油井及干井。本文预测时将λρ大于1.50×108的井定义为干井，小于1.50×108的井定义为油井，例如TK437井油气显示较差，λρ为1.74×108，预测结果为干井，TK437CH井λρ明显下降，预测结果为油井，预测结果与实际井类型吻合。除了TK437井外，其他14口井的预测结果和实际井类型相符，所以通过λρ能够很好地预测流体性质。此外，通过λ和μ计算出了目的层的λ/μ（图3e），λ/μ为1.15～2.33，跟已钻井数据进行对比发现，油井的λ/μ明显小于差油井及干井。预测时将λ/μ大于2.00的井定义为干井，小于2.00的井定义为油井。除了TK437井外，其他14口井的预测结果和实际井类型吻合，利用λ/μ预测流体性质的精确度较高。

多波联合预测是通过以上5种多波属性预测结果来相互验证综合分析的，最终预测结果，除了TK437井外，其他14口井的预测结果都符合实际井类型，预测精度为93.3%.

3 利用纵波谱分解方法进行流体预测

分频解释技术是一项基于纵波时频变化的流体检测技术[33-35]。分频解释技术能够排除时间域内不同频率成分的相互干扰，具有在横向上分辨率高的特点，能更客观地刻画地质体[36-38]，在此基础上，利用三维随机模型的波场特征，通过谱分解技术，发挥谱分解在横向不均匀储集层，尤其是碳酸盐岩储集层预测中的优势[39]。本次研究利用分频解释技术对碳酸盐岩储集层进行了预测，其中谱分解采用了S变换[40-41]。利用匹配追踪法[42]进行谱分解得到0～100 Hz的频率域地震数据体，分析发现，15～45 Hz的地震数据很好地表征了“低频共振，高频衰减”的特征。

预测时用15 Hz均方根振幅除以45 Hz均方根振幅得到均方根振幅比。均方根振幅比大于1.00的井定义为干井，均方根振幅比小于1.00的井定义为油井。将预测结果跟实际井类型数据进行对比（表1），发现油井的高频振幅衰减吸收很明显，而干井及差油井基本不存在吸收。例如TK437井油气显示较差，均方根振幅比为1.10，预测为干井，TK437CH井均方根振幅比明显下降，为0.68，预测为油井。从吸收程度看，除TK437井和TK214井外，其他井的预测结果与实际井类型匹配，流体识别准确度为86.7%.

本文关于油井、干井各个属性的边界值是根据经验界定的。上述属性分析方法中存在预测结果与实际情况差异的问题，说明各个方法有不适用的情况出现，如纵波谱分解预测结果和TK214井实际情况不符，说明了纵波谱分解方法在TK214井这个小范围内不适用。

表1 研究区15 Hz均方根振幅与45 Hz均方根振幅比及井类型

4 结论

（1）油井一般对应较低的纵横波速度比、泊松比、弱度比、λ/μ与λρ参数，每一种属性都有对应的预测结果，通过这些多波联合预测结果的综合分析，得到最终的预测结果。相比常规纵波而言，多波联合预测方法种类多样，各种属性预测结果之间可以相互验证和综合分析，增加了预测结果的可靠性。

（2）与多波联合预测技术相比，基于常规纵波谱分解的预测精度稍差些，同时受时窗和地震频带宽度的限制较严重，预测的困难较大，从另外一个角度体现了多波联合反演的全面性及准确性。

（3）对S48井区这类特殊地质条件的区域来说，发展多波联合预测技术是必要的。由于研究区内横波测井资料有限，同时未能收集到水井信息，本文未能给出水井和油井的多波地震属性差异，使得油水预测问题尚未得到更有效的解答。

符号注释

EN——法向弱度，无量纲；

ET——切向弱度，无量纲；

vp——纵波速度，m/s；

vs——横波速度，m/s；

Zp——纵波阻抗，g/（m2·s）；

Zs——横波阻抗，g/（m2·s）；

λ——拉梅常数，N/cm2；

ρ——密度，g/cm3；

μ——剪切模量，N/cm2；

σ——泊松比，无量纲。