伊拉克A油田白垩系Khasib组生物碎屑灰岩油藏水平井精细描述及三维地质建模研究

邓 亚 黄婷婷 许家铖 陈明江 张文旗 王峻岭田中元 刘达望 王宇宁

（1.中国石油勘探开发研究院；2.中国石油集团川庆钻探工程有限公司地质勘探开发研究院；3.中国石油集团长城钻探工程有限公司测试分公司）

水平井与地层在空间上具有独特的配置关系，与传统的直井或定向井相比，水平井在描述储层横向变化方面具有显著优势。水平井水平段可钻遇同一界面多次，从而形成多个节点，以这些节点为控制，可建立逼近地下真实构造的高精度三维构造模型，同时也可精细刻画井间微构造。目前水平井油藏描述研究主要集中在水平井井眼轨迹校正[1-3]、水平井测井解释[4-5]、水平井构造建模及属性建模[6-11]、水平井剩余油预测[11]等方面。水平井资料具有丰富的横向信息，但由于水平井轨迹的特殊性及模型平面和纵向网格尺度的局限性，如何将这些横向信息充分应用于三维地质建模是精细油藏描述面临的难题[1-6]。其难点在于：一是如何运用水平井建立精细的构造模型，二是如何在构造模型基础上利用水平井建立精确的属性模型。

中东地区发育广泛的孔隙型生物碎屑灰岩油藏，受沉积、成岩和构造等多因素影响，非均质性极强，对属性模型的建立提出巨大挑战。特别是利用水平井资料在精细刻画油藏非均质性基础上，建立精确的三维构造模型及属性模型是一项复杂的工作[7-12]。笔者以伊拉克A油田Khasib组油藏为例，将地震、测井、地质、油藏、钻采等静态和动态数据充分结合，旨在形成一套基于水平井的生物碎屑灰岩油藏的油藏描述及三维地质建模方法，准确预测井间微构造及物性分布，最终指导油藏动态分析、数值模拟、剩余油预测及开发方案调整。

1 地质概况

伊拉克A油田位于美索不达米亚平原中南部，阿拉伯板块北缘，扎格罗斯山前前陆盆地[13-15]。Khasib组为一长轴背斜构造，断层不发育，仅在鞍部及局部高点发育小规模走滑断层。Khasib组纵向上共划分4段：Kh1、Kh2、Kh3和Kh4。Khasib组在土伦晚期发育碳酸盐岩缓坡沉积，划分为一个三级层序。层序底界面为Khasib组与下伏Mishrif组之间的不整合界面，海侵体系域相当于Kh4下段，岩性为泥质灰岩、浮游有孔虫灰岩，测井曲线具有波动起伏特征；最大海泛面对应Kh4中部泥灰岩段，具有高自然伽马（GR）、低电阻率（RILD）、低密度（RHOB）、高声波时差（DT）特征；高位体系域由Kh3和Kh2组成，岩性为浮游有孔虫灰岩、生屑泥晶灰岩、绿藻灰岩和生屑砂屑灰岩。顶界面为Kh2-1顶部及Kh1顶部发育的多个侵蚀冲刷界面。

Kh2是本次研究目标层位，可细分为5个小层，分 别 为 Kh2-1、Kh2-2、Kh2-3、Kh2-4和 Kh2-5，横向连续、厚度稳定（表现为弱平面非均质性及强纵向非均质性），为典型的孔隙型生物碎屑灰岩储层（图1）。Kh2-1主要为内碎屑颗粒灰岩，形成于中—高能量的水动力环境，为了进一步精细刻画油藏非均质性，将Kh2-1划分为Kh2-1-1、Kh2-1-2U和Kh2-1-2L。其中，Kh2-1-2U和Kh2-1-2L小层分别发育区域性高渗透层和次高渗透层，岩性主要是斑块状亮晶砂屑灰岩，高渗透层平均渗透率达340mD，厚度薄，仅为0.5～1m。Kh2-2为灰褐色生屑泥粒灰岩，藻类含量减少，内碎屑含量增加，水动力能量逐渐增强。Kh2-3为灰褐色斑块状绿藻泥粒灰岩，具有微观非均质斑块组构，为适合藻类生长且较安静环境中的沉积。Kh2-4为深灰褐色条纹状生屑粒泥/泥粒灰岩。Kh2-5岩性主要为灰白色浮游类（抱球虫）粒泥灰岩/泥粒灰岩，是较低能环境下的沉积。

图1 A油田构造图与柱状图

Kh2油藏整体采用排状正对水平井注采井网开发，井距为100m，排距为300m，水平段长度为800m。水平井共266口，其他穿过Kh2油藏的定向井和水平井共计140口。区域性分布的高渗透层导致产量递减快、压力下降较快、欠注量大和含水上升迅速（综合含水率超过60%）。为此，本文旨在充分利用水平井和直井，在水平井地层精细对比及水平井轨迹精细归位基础上建立精细构造模型，然后建立生物碎屑灰岩油藏孔隙度和渗透率等属性模型，实现稳油控水开发。

2 水平井精细地层对比及精细构造建模

2.1 水平井精细地层对比

精细地质分层是水平井测井解释的基础，更是生物碎屑灰岩油藏三维地质建模的重点。本文针对水平井井斜及测井曲线进行系统校正后，对测井序列进行系统调研，并根据不同曲线敏感性，按照探测距离越近敏感性越强的原则，进行敏感性排序，作为水平井精细地层对比的依据。水平井与导眼井或临近直井的距离不远，地层厚度及产状等变化不大，在开展小层级别的层位划分与对比时主要以自然伽马、声波时差和电阻率曲线为指导。考虑到水平井受到上、下围岩的影响，综合分析岩心、直井及水平井测井响应特征（主要包括测井曲线形态、变化趋势及测井值相对变化），分别建立水平井水平段在小层内部及小层间穿行时的测井响应模式图（图2、图3）。以测井响应模式为参考，通过旋回厚度方法，在水平井水平段上确定一系列的层面节点，从而为建立精细构造模型提供更多的控制点。

图2 井轨迹在不同小层内的测井响应模式

2.2 精细构造模型

三维构造模型是综合利用三维地震、分层及小层厚度等数据，通过插值算法得到油藏顶底的构造模型。水平井构造建模需重点考虑精细分层问题，确保井轨迹空间位置的准确性，避免出现穿层现象（部分井段进入其他层位，与测井曲线发生矛盾），同时刻画井轨迹在某一层段的空间位置与走向。首先，基于水平井地层对比结果，运用水平井及直井分层数据，采用“地震层面约束+趋势线控制+虚拟井局部优化”方法，将直井和水平井充分耦合，使井上分层数据与构造模型充分吻合，为属性模型建立奠定了基础。构造模型质量控制的重点是核实井轨迹和测井数据是否吻合。为克服部分直井与水平井电测曲线的系统误差，以及井轨迹与构造、邻井分层、属性模型不匹配等问题，研究分析钻井地质情况及邻井资料，经过反复练习论证，对异常点进行处理及校正，采用多方法校正部分井轨迹，使直井和水平井有效耦合，最终实现井轨迹与构造、属性模型相匹配。如图4所示，校正前，由于系统误差，构造图出现局部畸变现象，图4a中，A、B、C 3口井井点处层面均发生畸变。以B井为例，邻井1井、2井通过测井曲线分析Kh2-1层面顶分层点分别为-2583.5m、-2584.3m,两井距离为256m，B井与2井距离为40m，但B井Kh2-1层面分层点为-2580.8m，比2井高3.5m，造成局部构造畸变。模型结果与该区构造认识产生矛盾，这是因为不同井型的井在测井时由于电缆拉伸与压缩产生系统误差，导致部分井存在校深问题。为此，以相邻直井轨迹为参考和依据，反复对比水平井测井曲线，针对与邻井相同分层点但海拔深度出现较大差异的水平井，以直井分层点为标准，上下平移水平井轨迹进行优化和校正。通过校正，畸变问题得到解决，构造更加稳定，符合构造地质认识。

图4 构造校正前后对比图

其次，运用“地震层面约束+趋势线控制”方法进行构造面控制。为了保证井眼轨迹严格按照分层结果，需要将地层对比结果、地震数据有机统一。根据地层对比结果，已经明确了水平段轨迹在地层中的相对位置。以地震解释层面为参考，可以将轨迹上下层面的信息通过数字化趋势线形式实现，使之满足地层精细对比结果。通过手动方式，根据地层对比数据，以地震解释层面为参考，逐井排地在三维空间调整趋势线的相对位置，使之满足地层精细对比结果，得到每一排水平井水平段距离不同层面的趋势线。

如图5所示，假设轨迹上的点至Kh2-4层顶面的垂直距离为d，在C点开始进入Kh2-3，此时轨迹距离Kh2-4顶面距离最远，d值最大，从C点到A点时，从水平井测井曲线可知，自然伽马逐渐增大，声波时差逐渐降低，密度增大，此时水平段逐渐远离Kh2-3小层顶面，d值逐渐减小。当轨迹到达A点时，自然伽马值最大，电阻率和声波时差变化相对较小，此时轨迹距离Kh2-4顶面保持相对稳定。从剖面图可以看出，当运用分层点随机插值时，无法对Kh2-4顶面进行控制，且轨迹贴着层面（黑色虚线为随机插值得到的Kh2-4层顶面）。为了规避随机插值造成的误差，可通过测井曲线确定的d值的大小调整Kh2-4层顶面趋势线（红色线为手动趋势线），运用相同的方式可得每口水平井水平段所对应的Kh2-4层顶面趋势线，然后将所有相同层面的构造趋势线通过Petrel形成初步的构造约束面，进而参与构造建模。

图5 趋势线控制方法示意图

最后，采取“虚拟井”进行层面模型局部优化。在“地震层面约束+趋势线控制”进行构造面建模后，仍然有部分井轨迹与地层对比结果不一致，为此，采用虚拟井对部分矛盾之处进行校正，即在待修正区域增加新的直井作为虚拟井，通过调整虚拟井分层点位置，采用空间插值控制相邻分层点之间构造面的趋势，从而达到对构造面的局部校正。如图6所示，水平井尾部测井曲线显示轨迹已经回穿到Kh2-1-2L小层中，若不加虚拟井，水平井尾部轨迹将穿过Kh2-1-2L的构造顶面进入Kh2-1-2U内（图7中2条黑色虚线为不加虚拟井得到的层面）。为了对微构造进行调整，在该井尾部添加一口虚拟井，增加Kh2-1-2L和Kh2-1-2U分层控制点，确保轨迹尾部在Kh2-1-2L小层内（图6中2条红色实线即为增加虚拟井后的层面）。在对工区所有直井、水平井进行对比分层的基础上，利用水平井水平段测井资料判别小层分层，增加分层数据点，采用“地震层面约束+趋势线控制+虚拟井局部优化”方法，将直井和水平井耦合，同时使水平井测井数据与构造模型充分吻合，最后得到三维地质模型，为属性模型建立奠定了基础（图7）。

图6 虚拟井局部优化方法示意图

图7 精细构造模型

3 岩石类型划分及建模

3.1 岩石类型划分

碳酸盐岩储层具有极强的非均质性，要建立符合地质实际的三维地质模型，关键是对该类储层进行精细的刻画和表征。研究提出将岩石细分为具有相似孔隙结构、相似孔渗关系、相似渗流特征的不同岩石类型，以此为基础开展储层精细描述及三维地质建模，有效提高模型可靠性[16-22]。首先，利用岩心观察、薄片鉴定及扫描电镜等资料，根据矿物组分、颗粒类型、沉积结构等特征将油藏划分为8种岩相（图8）；然后，根据形态的相似性将图9a所示的原始毛细管压力曲线分为13种类型，分别代表13种岩石物理相，将这13种类型的毛细管压力曲线分别进行粗化，得到图9b和图9c所示的各岩石物理相有代表性的毛细管压力曲线；最后，将具有相同或相似岩相和相同岩石物理相的岩石划分为同一种类型，得到13种岩石类型。

图8 不同类型岩相薄片特点

图9 毛细管压力曲线分类结果

3.2 岩石类型模型

通过单井岩石类型识别完成油藏岩石类型划分，用字母RT及不同数字后缀标记不同岩石类型（图10）。岩石类型横向分布连续，变化相对较弱；纵向上非均质性相对较强，岩石类型变化较大。其中，Kh2-1小层内部物性差异大，岩石类型多达6种，每个岩石类型厚度不到1m。Kh2-1-2U（RT3）和Kh2-1-2L（RT5、RT6）小层分别为区域性分布的次高渗透层和高渗透层，是影响注水开发最重要的层段。按照传统的相建模方法将相曲线粗化到网格中时，厚度薄且横向变化大的相在粗化过程中会产生一定程度的失真，造成粗化前后厚度变化。因此，本文按照同一类岩石类型具有相似孔隙结构、相似物性特征，不同岩石类型之间物性差异较大这一原则，考虑到岩石类型横向连续性，将一个或多个相邻且相似的岩石类型定义为一个小层，次高渗透层、高渗透层分别定义为独立的小层，以确定性层面的建模方式建立岩石类型小层框架，保证厚度较薄的高渗透层在粗化前后单井中厚度的一致性，在小层框架的控制下，将直井和水平井识别的岩石类型曲线进行粗化。通过岩相数据分析，得到合理的变程参数。考虑到岩石类型在工区内分布的连续性，采用Assign values和Indicator kriging确定性建模方法，建立了Kh2层岩石类型模型（图11）。

图10 岩石类型划分结果

图11 Kh2层岩石类型模型

4 属性模型

4.1 水平井属性建模基础

水平井与直井联合建模时，水平井的特殊性会导致数据分析存在误区和失真，进而导致模型精度不够。本文以机理模型为基础进行论证说明。如图12所示，地层厚度约1m，自下而上渗透率逐渐降低（100mD、10mD、1mD），单个网格水平方向大小为50m，垂直方向大小为0.125m，直井和水平井的深度采样间隔均为0.125m/点，水平段长800m。对直井而言，测井采集的数据分布和不同渗透层厚度分布比例均为1/3，以直井做数据分析能够反映真实的地质信息。对于水平井而言，水平段轨迹一般平行于层面钻进，且轨迹多位于物性相对较好的地层网格内，即高渗透层（100mD）将被采集大量数据点，导致数据分析中物性分布向好的方向偏移，这与实际地质信息不符，以该数据为基础进行属性建模会导致较大的模型误差。水平井数量越大、水平段越长时，误差越大。图12b统计分布显示，当水平段加入数据分析后，数据分布会存在部分高值，以该数据进行分析，会造成比较严重的误差。为了规避上述误差，数据分析时须去除水平段，以直井及去除水平段的水平井联合做分析，并以直井和保留水平段的水平井作为硬数据，进行属性建模。

图12 水平井和直井数据分析示意图

4.2 孔隙度模型

在岩石类型模型控制下，分析各类岩石类型孔隙度与地震属性的相关性，根据相关系数，对孔隙度模型进行约束。Kh2油藏孔隙度与地震古地貌相关性较好，相关系数达到0.7。本文采用序贯高斯模拟，利用地震古地貌作为协同约束参数，在岩石类型模型控制下，建立不同岩石类型下的孔隙度分布模型。传统的地质建模多采用直井井点数据，井间多采用地震数据体进行预测和随机插值，模拟结果往往受井数据、变差函数、地震数据及建模方法的影响，井间储层预测不确定性较高。水平井水平段位于直井之间，平面上穿过多个网格，增加了数据样本点，降低了井间插值带来的不确定性，因此本次建模充分利用了大量水平井孔隙度资料。从结果来看，模型很好地反映了储层横向分布的连续性，不同岩石类型及小层之间物性差异较大，井间物性分布更接近于地质实际（图13）。

图13 孔隙度模型

4.3 渗透率模型

基于岩石类型划分，根据取心井孔渗关系，获得不同岩石类型渗透率与孔隙度的关系。用拟合的孔渗关系式计算取心井渗透率，并与实验获得的渗透率进行对比。从对比结果看，模型预测的渗透率与岩心实测渗透率较为吻合，表明孔渗关系可靠。因此，基于岩石类型及孔隙度模型，利用孔渗关系可以直接获得不同岩石类型的渗透率模型。

5 模型验证

三维地质模型对数值模拟精度、剩余油预测和开发策略调整具有重要影响，需要对三维地质模型进行验证，确保模型结果的准确性与合理性。验证方法包括抽稀井验证、实钻井验证及生产动态验证等[11]。本文采用实钻井及生产动态相结合的方法对模型进行验证。

首先，选取钻遇Kh2油藏的新井M4作为检验井。该井位于两口直井之间，与相邻水平井距离150m。从预测构造顶面深度、物性参数与实测结果对比来看，构造模型差异仅为0～0.5m（图14），岩心实测渗透率与预测渗透率值吻合度高，说明模型对构造及物性的预测均符合要求。

图14 模型预测构造与实钻后构造对比

其次，关注水平井水平段轨迹在模型中的位置，分析每口采油井和注水井动态响应特征，重点分析轨迹位于高渗透层和次高渗透层时动态响应特征，达到对模型的验证。根据含水上升规律，选取3种类型采油井：含水缓慢上升型、含水快速上升型和含水突窜型（图15）。对应不同含水上升类型的水平井轨迹剖面图中，选择渗透率作为背景属性，深红色部分代表高渗透率，即模型刻画的高渗透带。如图15a所示，当水平井轨迹位于高渗透层以下，即Kh2-2层中时，注水后含水突破慢，含水上升速度缓慢；当水平井轨迹部分进入高渗透层时，容易形成高渗透通道，注水后含水快速上升；当水平井轨迹大部分位于高渗透层时，特别容易形成高渗透通道，采油井在极短时间内含水率上升到60%。图15c可见，注水突破后半个月含水率上升到40%，一个月后含水率上升到60%以上。综上，生产动态特征与模型有着重要关系，水平井水平段与高渗透层的相对空间位置对生产动态具有重要影响，从地质模型、水平井轨迹和生产动态方面综合分析，最终获得模型验证，也说明了三维地质模型的合理性和准确性。

图15 不同含水上升类型水平井生产情况及水平轨迹剖面图

6 结论

（1）研究建立了水平井分别位于小层内部及在不同小层间穿行的12种测井响应模式，奠定了水平井精细地层对比的基础。提出了地震层面约束、趋势线控制及虚拟井局部优化相结合的方法，有效解决了水平井轨迹空间位置问题。采用直井及水平井直井段进行数据分析，规避水平井造成的数据分析误差，并以直井和保留水平段的水平井作为硬数据进行属性建模。

（2）目标油藏孔隙结构复杂、孔渗关系多样，建立储层的岩石类型模型是生物碎屑灰岩油藏属性建模的关键。采用岩相和岩石物理相相结合的方法，将Kh2油藏划分为13种岩石类型，通过数据转换和分析，采用序贯高斯模拟方法，建立不同岩石类型控制的岩石类型、孔隙度和渗透率模型。

（3）本文研究对象是大型海相生物碎屑灰岩储层，具有水平方向非均质性较弱、垂向方向非均质性较强的特点。研究显示，模型对于纵向、横向非均质性都较强的储层适应性较差。