萨北油田BEX区块SⅡ油层组储层三维表征模型

(中石油大庆油田有限责任公司勘探开发研究院，黑龙江 大庆 163712)

赵杨

(中石油大庆油田有限责任公司第五采油厂，黑龙江 大庆 163712)

盛伟

(中石油大庆油田有限责任公司第四采油厂，黑龙江 大庆 163712)

储层精细三维表征在油田调整挖潜中发挥着重要作用。特高含水开采阶段的油田密井网区，其调整挖潜的关键是在精细构造模型的基础上，确定不同类型砂体在三维空间的展布特征及相互间的连通关系，进而对剩余油进行精准预测，制定相应的调整措施[1～4]。为建立精细储层模型，地质人员根据不同储层特征和资料条件建立了众多储层三维表征方法[5～7]。但是，由于储层的复杂性、资料的差异性以及不同开发任务对储层模型的要求不同，任何一种储层三维表征方法都不能满足所有需求。

大庆长垣萨北油田主力油层为陆相河流-三角洲沉积，总厚度约250m，划分为118个沉积单元，属于陆相非均质薄互层砂岩油气藏。经过近60年开发，已经进入特高含水阶段，现已完成井震匹配构造研究，亟需开展构造模型控制下的储层表征研究，以保持油田稳产。为此，笔者以BEX区块SⅡ油层组为研究对象，开展了基于地质统计学反演和建模相结合的储层建模研究。

1 研究区概况

BEX区块位于大庆长垣萨北油田中部，面积约为22km2，油、水井2300余口。经分析选定了SⅡ油层组为精细挖潜重点层位，其主要发育三角洲平原沉积，厚度约40m，划分为16个沉积单元；主要发育平原近岸、中岸分流河道，河道砂体宽度在200～600m，垂向厚度2～5m，由于河道规模较小，废弃河道不发育。经过前期井震结合构造综合研究，已经建立了精细构造模型，目前需进行储层三维表征研究，确定不同砂体在空间的展布特征及其相互连通关系，为后续措施调整提供依据。

2 储层三维表征思路与方法

地质统计学反演是将地质统计学和地震反演相结合的反演方法，通过对井震数据的统计分析，获取反映储层结构及分布特征的参数，然后选取合适的反演算法得到三维数据体。由于地质统计学反演能较好地将井的纵向分辨率和地震横向分辨率结合起来，因而成为预测薄差储层最好的方法之一[8，9]。虽然地质统计学反演能利用地震资料对薄砂体的空间展布规律进行较好的预测，但其在储层三维表征中却存在一些不足，如不能准确识别单元内不同砂体的类型及其相互间的接触关系，影响以砂体类型为控制进行的储层属性表征；在反演中无法加入有效的地质模式进行约束，无法对反演砂体进行高效的地质解释。上述不足阻碍了利用地质统计学反演进行深层次储层精细表征及调整挖潜。

图1 地质统计学反演与建模相结合的储层三维表征流程

地质统计学建模是以测井数据为主，采用地质统计方法，通过建立空间上地质变量变化规律的数学模型，采用合适的模拟方法建立储层三维模型。由于地质统计学建模能实现储层内不同砂体的精细描述和定量表征，因而成为储层三维表征的核心技术，得到广泛应用[10～12]。利用该方法提高储层表征精度的关键在于高效利用地震、地质、井信息进行综合建模。地质统计学建模包括两点地质统计学建模和多点地质统计学建模，其中多点地质统计建模由于采用训练图像代替变差函数表达空间地质体结构，真正实现了地质模式约束下的储层建模，更能准确再现地下地质形态。

地质统计学反演与建模相结合的储层三维表征就是综合利用反演和建模在储层预测和表征中的优势，通过反演初步确定砂体在三维空间上的展布规律，并以此为约束条件采用多点地质统计学方法建立精细三维地质模型，其主要流程见图1。

3 储层地质统计学反演

3.1 反演原理

地质统计学反演采用MCMC(马尔科夫链蒙特卡罗)算法，其原理可简单概括为在贝叶斯框架下利用输入的地震、测井、地质数据和先验信息，构建一个满足预设条件的储层后验概率分布函数，然后采用MCMC算法对后验分布函数求解，从而得储层参数在空间上的分布状态。贝叶斯后验概率和MCMC算法是其中的2项关键技术。后验概率可通过贝叶斯判别公式得到，其具体公式为：

(1)

式中：X表示未知参数；E为已知信息；H为分析后得到的信息。

MCMC算法的本质是构造一条的马尔科夫链，使其平稳分布为代估参数的后验分布，并从中抽样，然后基于样本使用蒙特卡洛积分方法求取待估参数。主要过程如下：

1)构造一条马尔科夫链，并从某一点X0出发进行采样，得到点序列X1，X2，…，Xn。

2)通过样点估计待求参数函数的期望，得到未知参数。对于任意m和足够大的n，任意函数f(x)的期望估计为：

(2)

MCMC算法忠实于地震数据并能充分利用井数据和地质统计信息，是一种非常适合岩性反演的方法[13]。

图2 一类砂岩的砂泥岩概率密度函数

图3 研究区目的层反演砂岩概率体

3.2 岩性划分及其概率密度函数

岩性划分是岩性反演的关键步骤，研究区已经解释出的岩性分为二类砂岩、一类砂岩和有效砂岩3种。通过参考3种岩性划分结果与岩石物理模版的对应关系以及3种岩性的试验反演效果分析，最终确定采用一类砂岩进行全区的反演。通过砂泥岩的测井纵波阻抗分析，建立了一类砂岩的砂泥岩概率密度函数，如图2所示。

3.3 反演参数

在地质统计学反演中，变差函数、砂地比、地震数据纵向采样率、信噪比等4个反演参数对反演结果影响较大。在研究区，利用密集的井数据分析易得到变差函数和砂地比2个参数，采样率、信噪比则需要进行反演测试来确定。研究区目的层砂岩厚度主要集中在1～5m，增加采样点可以使统计学参数更好地发挥作用，增强对薄储层的预测能力。通过对比分析采样率变化对反演结果的影响，确定纵向采样率为0.1ms。采用测试分析法确定信噪比，当信噪比为6dB时，反演结果围绕井画圈的现象最少，砂岩的形态与沉积规律较为符合，因此确认信噪比为6dB时能较好地平衡地震与测井资料。

3.4 岩性概率体

MCMC岩性反演属于随机反演，每次实现得到的都是一个等概率的岩性体。单次实现得到的岩性体无法对反演结果的不确定性进行分析评价，影响后续反演约束储层建模的精度，因此采用岩性概率体来解决该问题。通过对20次反演岩性体进行统计计算，得到了研究区目的层的反演砂岩概率体，如图3所示。

4 储层三维表征模型的建立

4.1 反演数据时深转换与匹配分析

图4 反演数据连井剖面图

图5 SⅡ13+14a沉积单元二维训练图像

利用反演数据约束建模时，需做好井震匹配，即时间域的反演数据经过时深转换后应与其所在深度域位置相对应。该次时深转换采用基于合成记录方法建立的速度场进行，该方法以单井时深关系为基础，在层位的约束下通过测井数据插值得到三维速度场。由于充分利用了高密度的井资料，建立的速度场精度高，实现了高精度井震匹配。图4是时间域和深度域反演数据连井剖面图，可以看出，经过精细的时深转换，反演数据与测井数据的匹配程度较好，能够满足反演约束储层建模的要求。

图6 研究区SⅡ油层组沉积相模型

4.2 训练图像

在实际建模过程中，训练图像主要通过3种方式来获得：一是通过基于目标模拟方法；二是地质人员根据实际的沉积特征勾绘出相应的沉积模式图；三是借用沉积条件、沉积特征相似区块的训练图像。研究区在近60年的高效开发过程中，经历了多次加密调整，在每次加密过程中都对储层进行了深入研究并形成了每个单元相应的沉积相图，对每个单元的沉积特征认识比较清楚。因此，在制作训练图像时采用人工勾绘的方法，先形成二维训练图像，再将其数字化，输入计算机，最终形成三维训练图像。

图5为SⅡ13+14a沉积单元的二维训练图像，可以看出，该训练图像较好地反映了该单元的砂体空间结构特征。采用该方法建立的训练图像针对性更强，形成的相模式与实际储层误差较小，能反映每个单元的沉积特征和砂体的空间结构特征。通过该方法，建立了研究区SⅡ油层组16个沉积单元的训练图像。

4.3 反演约束储层相建模

在多点地质统计学建模的实现过程中，主要是通过扫描训练图像方式获得待模拟点处的条件概率分布函数，从而建立三维储层模型。将地震数据作为软数据或第二变量加入模拟过程中进行约束建模，能得到更为准确的综合条件概率，从而减小不确定性，提高模型精度。反演约束多点地质统计学建模正是基于该原理进行的，具体实现过程为：①对反演体进行重采样使其进入深度域地质网格体；②分析反演体与各个沉积相的关系，确定相关性；③输入三维训练图像并创建反映沉积相相互关系及先验分布的模式；④利用井震数据进行多点统计沉积相模拟，建立相模型。

按照上述步骤，采用Petrel软件建立了研究区SⅡ油层组的沉积相模型(见图6)。

4.4 储层物性模型的建立

储层物性建模主要对孔隙度、渗透率、含油饱和度进行模拟，从而获得储层物性在三维空间上的定量认识。物性建模采用相控方法，即在相模型控制下选用序贯高斯算法，通过变差函数分析建立物性模型。

5 模型分析及应用

5.1 模型分析

模型分析是建模过程中的必要步骤，分析方法有多种，其中地质模式概念分析是最为简洁、有效的方法。应用该方法对每个沉积单元进行分析。据以往的地质研究可知，SⅡ13+14a沉积单元为三角洲平原近岸分流河道沉积，单元内河道砂体宽度约为200～600m，厚度2～4m，河道分支成多条分支河道或决口水道，或由多条分支河道汇流而成，溢岸不发育。图7为不同方法建立的SⅡ13+14a沉积单元相模型，可以看出，反演约束多点地质统计学模拟得到的模型能够较好地反映沉积特征，其对砂体的表征精度要优于常规序贯指示方法。同时，通过多次模拟发现，采用地震、地质、测井信息综合约束，模型的不确定性明显减小。

图7 不同方法建立的 SⅡ13+14a沉积单元相模型

5.2 应用

利用储层三维表征结果，根据井间砂体的连通接触关系，初步选取了3口低效井进行压裂和补孔作业。措施后3口井初期平均日增油5t，其中6-1733井日产油由1t增加到7t，含水率由98% 降至55.1%，效果显著。

6 结语

提高储层三维表征精度关键在于高效利用地震、地质以及井信息进行综合约束建模。基于地质统计学反演和地质统计学建模的储层三维表征方法能够把井震资料及地质研究成果有效结合在一起，充分发挥2种方法在储层表征中的优势，大幅度提高模型精度。在建模过程中，通过对不同沉积条件下的砂体进行特征分析，可以获得每个沉积单元的训练图像，该训练图像反映了相应沉积单元砂体的结构特征，采用训练图像的方式能将地质模式用于约束建模，使模型更加符合地质规律；在该过程中利用地震反演体做协同约束，减小了模型的不确定性，提高了模型精度；最后在相模型的控制下建立储层属性模型。采用上述储层三维表征方法建立的模型精度高，能够满足后续剩余油的精准预测与开发挖潜的需要。