岩性地层油气藏区带及圈闭评价技术研究新进展

2021-01-28 02:47刘化清刘宗堡吴孔友徐怀民杨占龙孙夕平倪长宽康继伦靳继坤
岩性油气藏 2021年1期
关键词:油气藏砂体岩性

刘化清 ,刘宗堡,吴孔友,徐怀民,杨占龙,孙夕平,倪长宽,康继伦,王 牧,靳继坤

(1.中国石油勘探开发研究院西北分院,兰州 730020;2.东北石油大学地球科学学院,黑龙江大庆 163318;3.中国石油大学(华东)地球科学与技术学院,山东青岛 266580;4.中国石油大学(北京)地球科学学院,北京 102249;5.中国石油勘探开发研究院,北京 100083;6.中国石油吐哈油田分公司勘探开发研究院,新疆哈密 839009;7.中国石油青海油田分公司勘探开发研究院,甘肃敦煌 736202)

0 引言

近20 年来,岩性地层油气藏成为我国油气发现和增储上产的主体,其探明储量的占比大约为80%。2001—2010 年,基于层序地层格架的岩性地层圈闭评价技术和工业化应用规范(“五步流程十图一表定圈闭”的评价规范和标准)[1,2],在区带和圈闭评价技术方面形成了“四图叠合”岩性地层区带评价方法;2011—2015 年,在岩性油气藏方面,形成了以烃源条件、输导体系、储集条件、储盖组合、流体性质和时空配置等6个评价参数为核心的岩性油气藏区带评价方法和分级标准,将岩性油气藏区带按照优劣划分为Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ级[3]。在地层油气藏方面,形成了碎屑岩、碳酸盐岩、火成岩和变质岩四大岩类以构造、储层、保存、烃源岩、输导体系、成藏要素匹配等地质要素为核心的地层型区带评价方法,建立了Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ级区带的参数评价权重及分类标准;同时,还形成了各岩类地层圈闭的分级评价标准,以及有效性评价方法和相关技术[4]。这些在岩性地层油气藏的勘探发现中都有效支撑了国内各含油气盆地规模储量的发现。

近5 年来,岩性地层油气藏的勘探面临着目标埋藏深、油源远、油气层薄、目标小等挑战,“两宽一高”三维地震勘探技术和智能技术成为关键对策。立足这些大量高质量的地质、地球物理资料,如何研发出更有效精准的区带和圈闭评价技术,成为“十三五”重大专项的攻关任务。从岩性地层区带评价方法、圈闭边界识别及有效性评价等方面,对最近5 年取得的技术方法进行系统总结,以期对今后岩性地层圈闭的油气勘探和规模储量的重大发现提供参考。

1 岩性地层区带评价方法和技术

1.1 远源、次生岩性地层油气藏输导体系表征方法及定量评价技术

远源、次生岩性油气藏成藏主要受输导体系与有效圈闭控制,地层油气藏(超覆型和削截型)则受规模储层、输导体系和区域性风化黏土层3 个关键因素控制[5]。其中输导体系是地层油气藏和源外岩性油气藏能否规模成藏的关键要素之一,通常包括砂岩输导、断层输导、不整合面(体)输导以及其组合而成的复合输导方式。对于输导能力的评价,不同输导方式的评价方法是不同的。砂岩输导能力要通过砂体纵横向的连通性(连通概率)来评价,断层输导能力要提高断层在成藏关键时刻及后期的再活动性来评价,不整合面或者不整合结构体的输导能力则要对不整合面上下地层的岩性组合关系来定性评价。在油气成藏过程中,砂体-断层、断层-不整合、砂体-断层-不整合等复合输导方式则更为常见。这里重点分析砂体、断层的输导能力。

1.1.1 砂体输导体系评价及其参数

砂体输导体系评价的核心是砂体的连通性,通常用砂体连通概率来表征,其含义为单一砂岩输导层内最大连通砂岩体积与砂岩总体积比值[6]。

以大庆探区为例,油藏解剖发现,砂体的连通性与地层的砂地比具有很好的正相关性,而砂体的几何形态、相带和评价尺度也影响着表征砂体的连通性。①形态。席状砂体、条带状砂体、坨状砂体的连通能力依次变差。②相带。相同的连通概率条件下,三角洲内前缘较三角洲外前缘具有较高的砂地比。③评价尺度。要达到相同的连通性,大尺度评价区带较小尺度区带具有较高的砂地比[图1(a)—(b)]。例如:同为三角洲内前缘亚相,在小尺度的评价区带内,当砂地比≤0.1时,形成岩性油气藏,当砂地比为0.1~0.4 时,形成构造-岩性或岩性-构造油气藏,当砂地比≥0.4时,区域内砂体完全连通,只形成构造油气藏;在大尺度的评价区带内,当砂地比≤0.2 时,形成岩性油气藏,当砂地比≥0.58时,形成构造油气藏。

基于解剖200 个油藏实例,建立了用砂地比定量判别油气藏类型的标准参数(表1)。对斜坡背景的齐家地区高台子油层的有利区带进行预测,结果表明:该区总体以构造-岩性区带为主,在中南部金30井区砂地比<0.2,砂体的连通性较差,是典型的岩性油气藏分布区,而在西南部龙24 井区地层砂地比达到0.4,是岩性-构造油气藏发育的有利区[图1(c)]。

表1 用砂地比判别油气藏类型的标准参数Table 1 Standard parameters of sand to stratum ratio for identifying reservoir types

1.1.2 断层输导性和封闭性评价

可以通过比较断裂带与围岩储层之间的流体势来定量评价断层的输导或封闭性能。若断裂带的流体势小于围岩储层的流体势,则断层起输导作用;反之,起封堵作用。储层的流体势主要由储层位能、压能和界面能组成。考虑断层核本身的低渗透性,流体在断裂带流动时为非达西流,流体要流动需要一定的初始压力,因此,在储层流体势的基础上,加入一项启动压能,作为断层核流体势的表征公式。当储层与断裂带处于同一深度点时,其位能和压能相等,流体势取决于储层的界面能与断层核的界面能及启动压能。断层核启动压能计算需要2 个参数,即断层核的启动压力梯度和断层核的厚度。对于不同结构类型的断裂,这2 个参数又有不同的算法。与前人基于断层的分段生长机制[7,8]或断层的滑动趋势[9]分析断层的输导/封闭性的方法相比,该技术通过研究断裂带和储层的流体势分布,可以进行油气充注的实际模拟。从三维空间直观揭示断裂带的输导/封闭特征,发现流体势下降最快的优势通道,进而落实有利勘探区带及有效成藏圈闭。以塔里木盆地某断裂带为例,断层核的流体势普遍>15 MPa,而围岩储层的流体势通常<10 MPa,断层核的流体势显著大于断层两盘储层(DH5 和DH6 等2 个圈闭)的流体势,因而断层主要起封闭作用,该断层封堵油柱的高度>100 m(图2)。

1.1.3 断层与砂体接力输导的定量评价

在断裂复杂地区,位于生烃中心之外的岩性地层油气藏的形成依赖于油源断层和砂岩储集层的时空匹配,油气常呈阶梯状或网状沿着“油源断层-有效砂体”接力输导运移。油气沿油源断层向上运移过程中,遇到砂岩层通常会侧向分流,并在砂层的高部位聚集形成岩性、或断层-岩性圈闭油气藏。本研究通过对断-砂侧向分流影响因素(断层封堵性、砂体厚度、砂体物性、断-砂接触面积等)与油气充满度之间相关性的回归分析,筛选出对断-砂侧向分流起关键作用的断-砂接触面积、储层砂地比、断裂带内泥质含量、储层倾角、断层倾角等地质参数,建立了断-砂侧向分流油气的定量评价公式,以判断油气沿断层向两侧砂体充注的优势方向。以饶阳凹陷留楚构造为例,对f038 和f008 等2 条断层计算不同层位的断-砂侧向分流油气能力(用断-砂侧向分流系数表示),可分为3 种情况:①在2 条断层上盘一侧的Ed3(1)段分流系数分别为0.81 和1.01,这两层均为油层;②在f038 断层上盘的Ed2(1),Ed2(2)和f008 断层上盘的Ed2(2)的分流系数整体较低,分别为0.12,0.22 和0.11,为水层或干层;③其他层段的分流系数为0.4~0.7,为油水同层(图3)。

1.2 泥岩盖层封盖能力定量评价

在断裂系统发育的盆地,区域盖层经常被多期活动的断层切割而破坏,从而影响到其垂向油气封盖能力。可以从断层演化的3 个阶段来分析盖层在垂向上的封盖能力。

(1)断层活动弱,盖层未遭受破坏。计算泥岩在埋藏成岩过程中排驱压力,比较成藏期该排驱压力与下伏储集层排驱压力的大小。泥岩盖层的排驱压力越大,垂向封盖油气的能力越强。

计算排驱压力采用的公式为

式中:Pd为排驱压力,MPa;Z为地层埋深,m;Vsh为泥质含量,%。

(2)断层活动性增强,盖层被部分错断。此时盖层的封盖能力取决于在断层两侧仍然对接的泥岩厚度(断接厚度),断接厚度越大,油气越容易在下伏储层保存。通过断层古断距恢复与盖层泥岩古厚度恢复来计算成藏期的断接厚度,古断距恢复采用最大断距相减法[10-11],盖层泥岩的古厚度恢复采用“地层骨架厚度不变”的方法。在明确了断层古断接厚度后,须要进一步对断接部位的侧向封堵能力进行评价。对于以砂泥互层为主的陆相盆地,SGR(Shale Gouge Ratio)评价方法效果明显[12]。对于同沉积断层两盘地层厚度不相等的情况,研发断层两盘节点约束建模与双井相向加权SGR算法。断层两盘节点约束建模克服了同沉积正断层传统绘图过程中地层倾角的畸变下拉,复原了同沉积断层倾角原貌;双井相向加权SGR算法考虑了断层两盘地层岩性、地层厚度和断距等因素变化导致的断层泥比率SGR空间分布的非均质性,因而提高了评价精度。

(3)断层活动极强,盖层被完全错断。油气能否聚集成藏的关键在于断层本身的侧向封堵能力。可以通过比较断层岩的排驱压力与侧接储层的排驱压力来判断断层是否具有侧向封堵能力。若断层岩的排驱压力大于侧接的储层的排驱压力,断层起封堵作用。反之,油气通过断层继续向上倾方向运移。此外,也可以采用上述比较断裂带与围岩储层之间的流体势来判断断层的侧向封闭性。

以松辽盆地小林克地区为例,应用泥岩盖层垂向封盖能力动态演化定量评价技术对该区泥岩盖层的封盖能力进行了综合评价,其结果与油气垂向分布总体一致[图4(a)]。在萨二段上部盖层的厚度及盖层中主要断层的垂向封闭性的评价结果表明,在断裂垂向封闭性好的地区,油气主要富集在盖层下伏的萨二段中下部和萨三段[图4(b)],而在断裂垂向封闭性差的地区,油气穿过萨二段泥岩盖层向上运移到萨一段,在断层附近形成油气藏[图4(c)]。随后,LX5501,TX1613 等井的实钻结果证实了预测结论是可靠的。

1.3 风化黏土层的识别及其油气封盖能力的定量评价

1.3.1 不整合风化黏土层地质-物探综合识别技术

风化黏土层(古土壤)位于不整合结构体中层,通常为块状,呈紫红色或银灰色,厚度一般小于10 m,因而,在野外露头易于识别[13-14],而在盆地内容易与泥岩混淆。为此,侯连华等[4]、熊尚发等[15]基于不整合面元素淋失、迁移的难易程度和矿物组分,采用了化学风化指数[4,14]和测井模板[4,13-14]等技术来识别风化黏土层。下列矿物与元素、测井综合判别方法也同样奏效。

(1)岩石地球化学综合识别方法。①利用野外露头和岩心资料,建立母岩区岩性的风化黏土层矿物组分图版、风化黏土层与泥岩的矿物差异性判别图版、不整合结构上中下3 层的常量元素及微量元素判别图版、轻稀土与重稀土之比ω(LREE)/ω(HREE)判别图版等。结果显示,不同母岩形成的风化黏土层矿物含量的差异较大。就黏土矿物含量而言,碳酸盐岩区含量最高,火山岩区次之,碎屑岩区最低;从黏土矿物组分看,火山岩区绿泥石、伊利石含量较高,碳酸盐岩区高岭石含量较高,而碎屑岩区的石英含量高,火成岩区的长石含量较高。②风化黏土层中抗风化能力强的O,Al,Fe,Ti 等元素及其氧化物Al2O3,Fe2O3的含量较高;而抗风化能力弱的碱金属元素Na,Mg,K 等的含量较低;风化黏土层不含或少含Ca,而正常泥岩中Ca 的含量较高。在风化黏土层中长石、云母等原生矿物发生蚀变,并生成高岭石、伊利石、蒙脱石等次生矿物,因而黏土矿物含量明显较高,而长石、石英等矿物的含量相对较低(图5)。③在不整合的上中下3 层结构中,中层(风化黏土层)的Zn,Ti,Rb 等元素含量较高,而Mn 等元素含量较低。随风化程度的增强,重稀土的淋失速率大于轻稀土,ω(LREE)/ω(HREE)值增大[16],故也可用ω(LREE)/ω(HREE)值来识别风化黏土层。

(2)用测井资料计算风化黏土层的厚度。风化黏土层在井径、密度、补偿中子、电阻率和放射性等测井曲线中响应明显。计算测井曲线的幅度差,并作归一化处理,建立综合判别参数U,再结合泥质含量曲线Vsh及岩性判别曲线Φc,可以计算出风化黏土层的厚度,其精度为0.1 m。结果显示:多条幅度差曲线在风化黏土层呈现内凹的形态,即不整合结构体上层在与中层接触处,出现台阶式高值,中层向下层过渡,在接触处同样有突变现象。Φc与Vsh曲线起伏显著,这反映出风化黏土层与泥岩在物性及泥质含量上的差异。当中层缺失时,上、下层的接触界面也有测井曲线值的突变现象。尤其对取心较少的地区,该技术具有很好的应用价值。

(3)用地震沉积学方法预测平面分布。风化黏土层的厚度低于常规地震资料的垂向分辨率,而不整合面多为强反射界面,这就增加了风化黏土层的地震预测难度。此时,可以采用地震沉积学分析技术,包括地震资料90° 相位化、地层切片或沿层切片、小时窗地震振幅属性等技术,充分利用地震资料的横向分辨率信息,预测风化黏土层平面分布。地震预测结果需要符合风化黏土层发育的地质规律:①从古地貌高部位向斜坡低部位厚度逐渐增大;②断裂发育区风化黏土层更加发育;③沉积间断的时间越长风化黏土层厚度越大;④暴露期的古气候越潮湿越有利于风化黏土层的发育等[4]。

1.3.2 风化黏土层封盖能力的定量评价

风化黏土层对油气的封堵能力在于其突破压力。影响突破压力的因素包括风化黏土层埋藏深度、矿物组分和厚度。①风化黏土层的突破压力与埋深呈正相关关系。采自准噶尔、塔里木、渤海湾等盆地的岩心和露头样品的实验结果显示,当突破压力达到0.5 MPa 时,就具备了相应的封盖能力。②黏土矿物的组分决定了其可塑性和吸水性的强弱。可塑性可抑制构造形变中次生裂缝的发育,增强封盖能力,蒙脱石、伊/蒙混层、伊利石、绿泥石和高岭石的可塑性依次减弱;由于黏土矿物吸水膨胀而缩小孔隙喉道半径,增加孔隙毛管压力,因而增强其封盖能力,蒙脱石、伊/蒙混层、高岭石、伊利石和绿泥石吸水膨胀性依次减弱;③风化黏土层是地层油气藏形成的必要条件,构成上覆圈闭的底板和下伏圈闭的顶板,具备一定的厚度就可封闭油气。以准噶尔盆地北三台地区三叠系—白垩系、西泉地区石炭系—二叠系、乌夏地区三叠系—侏罗系,以及渤海湾盆地东营凹陷新近系的大量油藏为例,多数情况下,风化黏土层作为油气藏有效顶板为4~6 m,而作为有效底板的厚度为2~4 m,而在东营凹陷古近系油藏中,风化黏土层的厚度达到2 m 就可以有效封盖油气。

1.4 地层区带动态-静态一体化评价方法体系

侯连华等[4]创建了多图叠合的地层油气藏有利区带快速评价方法,以及有利区评价排序的评价参数及标准。地层不整合结构体对于地层油气藏区带评价是十分重要的,要强化不整合结构体自身上中下3 层结构、及控制其成藏的下伏烃源岩层和上覆区域盖层等静态要素的分级细化评价,同时,还要考虑以流体势和油气充注模拟为核心的动态成藏过程(图6)。

不整合结构体评价要突出对不整合面(风化黏层)的评价。在静态上,要按照评价要素、评价单元、评价结构和评价体系4 个层次逐级评价。其中,油源评价细分源-体连通型(烃源岩与不整合体直接对接)和断-体连通型(不整合结构体与油源通过断层沟通)2 种情况。在动态上,引入基于蚁群追踪算法的油气充注模拟方法,提出断层核流体势表征公式,研发基于模糊数学的层次融合和深度学习(卷积神经网络)的区带评价方法。该方法应用于塔中地区石炭系东河砂岩段和含砾砂岩段区带评价,优选出一批有利勘探区块,在该区的勘探部署中发挥了重要的支撑作用。

1.5 远源/次生岩性油气藏区带评价体系

贾承造等[1]和侯连华等【4】基于岩性油气藏的静态地质要素,先后建立了以油气系统为单元的“四图叠合”岩性地层区带评价方法、区带有效性定性评价的划分原则和评价标准。最近5 年,聚焦大型源外岩性油气藏区带的评价方法更加趋于定量化和系统性(图7),远源/次生岩性油气藏区带评价体系突出对该类油气藏成藏起主导作用的输导体系和盖层的有效性评价,即砂体连通性分类表征及其与断层启闭性多维刻画相匹配的断-砂输导体系定量评价,强调基于断层破坏程度的泥岩盖层垂向封盖能力动态演化定量评价。该方法应用于松辽盆地齐家—古龙凹陷、三肇凹陷等区带评价中,其成果与实钻结果吻合度良好。

2 岩性地层圈闭边界识别、描述及有效性评价

2.1 地震隐性层序界面识别与高频层序格架建立

岩性地层圈闭的落实须要尽可能细分地层研究单元,建立高频层序格架。这在测井上相对容易,但在地震资料中较难实现。杨占龙等[17]提出了一种基于井-震时频匹配分析与地震全反射追踪相结合的地震隐性层序界面识别及高频层序格架建立方法,主要包括逐级细化的测井时频分析与井-震标定,得到与测井资料相适应的地震反射旋回变化关系;在小时窗地震时频分析基础上,通过地震全反射追踪技术,建立高频层序格架。利用该方法建立的层序格架中的层序界面既具有反映沉积旋回变化特征的明确地质含义,又具有足够高的分辨率,能有效识别地震资料中采用常规方法难以识别的隐性层序界面,进而满足岩性圈闭识别、描述等对层序地层研究精度高的要求。

2.2 沉积体系及复杂岩性分布地震预测

在目的层厚度横向变化明显的地区,常用的等时窗地震相(波形聚类)方法会导致研究单元穿时。针对这种情况,王明春等[18]提出了一种变时窗地震波形分类技术,该技术可以对单一地震数据体实现可变时窗波形分类,但难以区分岩性不同而波形类似的情况。为此研发频率域多数据体变时窗波形聚类技术。相对于单数据体聚类分析而言,多数据体聚类分析意味着输入属性维度增加。针对如何筛选此有效属性的问题,提出了采用加权平均法和PCA 等2 种算法以实现多属性的融合,从而得到一个沉积信息更突出的数据体。在此基础上,在等时地层格架内采用FCM 或SOM 聚类算法提取不同级别地质体边界(图8)。在岩性复杂地区,当波形聚类无法区分不同岩性时,可以将一次聚类结果作为沉积体外形属性,通过随机森林的机器学习方法,开展井控二次波形聚类,即采用平面沉积模式标定,用测井沉积模式指导所选区域的二次聚类,可得到与井更吻合的分类结果。

2.3 薄互层中含油单砂体地震预测

受地震纵向分辨率的制约和邻层的强烈干涉,在砂泥岩薄互层地层中用地震预测含油单砂体一直是难题,将把提高地震资料纵向分辨率和挖掘横向分辨率相结合是解决这个难题的有效方法。

(1)基于稀疏理论的薄储层地震反演技术。该技术的核心是引入稀疏贝叶斯学习理论,压制带限地震子波所引起的薄层干涉效应,从而提高地震资料的垂向分辨能力。其优势在于通过提高地层反射系数的反演精度,来提高地层相对阻抗的预测精度。由于该方法在计算地层相对阻抗过程中降低了地震邻层干涉效应,同时拓宽了资料的有效频带,因而对于薄储层的刻画能力更强。在同等地震资料品质条件下,用该方法识别薄储层能力在理论上可提高一倍[19]。以松辽盆地某“两宽一高”地震资料为例,用地震资料预测砂体的符合率较均方根振幅属性可提高15%以上(图9)。

(2)最小干涉频率地震切片技术。该技术是利用了不同频率情况下邻层对目标层的干涉量不同[20],通过降低频率来减弱相邻薄层对目标层的干涉作用,从而突出了目标层的地震响应特征,其技术关键是寻找目标砂体的最小干涉频率。正演模拟结果显示,当频率降低到一定数值时,邻层对目标层的干涉量可以达到最小,此时目标薄层的中心接近地震响应的波峰或波谷位置这个频率就是最小干涉频率,可以通过分析过井点地震数据的时频谱来确定[20-21]。利用最小干涉频率资料开展地层切片分析,可以较好预测目标砂体的平面分布,达到精确识别岩性地层圈闭边界的目的。该技术的优势是降低了提高垂向分辨率方法的多解性,可以有效识别薄互层中的单一薄砂层。以准噶尔盆地玛湖西斜坡克拉玛依组为例,预测单一薄层的吻合率较常规振幅切片提高了20%(图10)。

(3)煤层强反射屏蔽下的薄储层预测技术。针对大面积煤层屏蔽,Dou[22]研发了基于Hebb 神经网络主分量分析的地震弱反射砂体预测技术,其技术特点是引入核函数。针对大面积三维地震数据输入情况下,形成基于Hebb 神经网络主分量分析的短旋回体提取方法,解决了海量地震数据导致内存“爆炸”的问题和强反射层背景对邻近目标储层影响的问题,提高了利用地震数据进行有效储层精细地震沉积学分析的准确度。该方法应用于苏里格气田山2 段单砂体预测,其符合率达到70%,较叠后波阻抗反演等方法提高了10%(图11)。

(4)薄储层厚度预测。小于地震分辨率极限的薄互层砂体一般难以通过波阻抗反演等技术手段获取单砂体的厚度。目前主要基于薄储层的振幅-厚度调谐关系(振幅调谐曲线)[23],以及地震峰值频率与储层厚度关系(峰值频率法)来解决这一问题[24]。刘化清等[21]基于地震综合属性预测和智能化技术,形成振幅-频率融合技术和遗传化神经网络方法来定量或半定量预测薄层砂岩厚度。该技术是将振幅与频率属性通过二维色标显示的方式,融合成新的综合属性图,其优势是从显示的角度改进了目标薄层的成像精度,可使在单纯的振幅或频率域地层切片上显示比较模糊的沉积体的轮廓更加清晰可辨。其中的遗传化神经网络技术是采用遗传化神经网络算法,以井点处的薄砂体厚度数据和过该砂体的峰值振幅、积分能谱等属性为训练样本,通过自组织学习和厚度转换,定量预测砂体的厚度。由于选用了与钻井厚度有关的属性进行综合分析,该方法在一定程度降低了多解性。

2.4 高能河道砂体智能识别与预测

由于地表原因,鄂尔多斯盆地的三维地震资料缺乏,在开发岩性油气藏时,主要基于砂体厚度图进行井位部署和储量提交。实践表明相同厚度的砂体在不同位置含油性差异较大。通过岩心和露头观察发现,高能河道砂体的单层厚度较大,发育大型槽状交错层理、块状层理,物性及含油性较好,而低能河道砂体多呈波状层理,泥质含量普遍较高,因而物性及含油性较差。为了将物性好的高能河道砂体从富砂沉积背景中识别出来,形成了基于测井数据的高能河道识别与预测技术。①通过岩心标定测井,建立高能河道砂岩测井曲线阈值、曲线形态、齿化率等定量识别数学模型,应用“多层感知器网络”智能技术实现高能河道砂体单井自动识别;②通过野外露头解剖或密井网地区资料分析,落实不同湖盆底形、不同相带位置的高能河道砂体的宽厚比、分叉指数,预测高能河道砂体的井间分布,开展工业化编图。该方法应用于鄂尔多斯盆地延长组,高能河道预测的吻合率达到80%,有效支撑了勘探部署及储量升级(图12),在华池地区,长81已探明动用石油储量均位于高能水道砂体内,在该区南部及西部发现并控制了多个含油砂带。

2.5 基岩风化壳结构识别及储层综合预测

针对基岩风化壳的特殊结构,其结构识别及孔缝储层综合预测技术包括:①利用化合物元素确立基岩风化壳地质模型,然后基于模型约束开展地震反演,落实强风化带和弱风化带,半定量预测储层物性。②利用裂缝发育特征与岩性的关系,以地震敏感属性作为约束条件,井-震联合定量预测基岩裂缝,实现缝洞储层建模。③针对基岩非均质储层气水关系复杂的特征,根据“低频共振、高频衰减”原理,以井旁频谱为标定,实现基于地震频谱能量差异的含气检测,识别气水界面。该技术应用于柴达木盆地阿尔金山前基岩气藏的评价,为提交千亿立方米天然气地质储量和产能建设提供了技术支撑。

3 结论

(1)立足远源、次生岩性油气藏,研发砂体、断层及断-砂复合等输导体系评价技术,提出了基于砂地比的油气藏类型定量判别参数标准,建立了基于输导体系和盖层有效性为核心的远源/次生岩性油气藏区带评价体系。

(2)立足地层油气藏,研发形成不整合风化黏土层地质-物探综合识别及其封盖能力定量评价技术,建立了以不整合结构体为核心的动态-静态一体化区带评价方法体系。

(3)立足岩性地层圈闭边界识别及有效性评价,研发基于井-震时频匹配分析与地震全反射追踪相结合的地震隐性层序界面识别及高频层序格架建立技术,基于多属性变时窗波形聚类方法的沉积体系及复杂岩性地震预测技术,基于稀疏理论的地震反演和基于最小干涉频率地震切片技术为代表的薄互储层地震预测技术系列。

(4)针对地震资料稀缺地区大规模砂岩岩性圈闭预测,研发了基于测井资料的高能河道砂体智能识别与分布预测技术。

(5)针对基岩风化壳裂缝及气藏预测,研发了化合物元素地质建模、模型约束地震反演及敏感属性分析及基于地震频谱能量差异的含气检测等配套技术。

致谢:中国石油大学(北京)地球科学学院孙盼科、东北石油大学地球科学学院展铭望、中国石油勘探开发研究院西北分院郝彬、廖建波、窦玉坛、王海龙、袁成、李智勇等在成果过程形成中提供了帮助,在此一并表示感谢!

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