三元约束油气检测技术在油气勘探中的应用

2023-10-14 07:27张德龙张志军郭军谭辉煌
断块油气田 2023年5期
关键词:水层砂体振幅

张德龙,张志军,郭军,谭辉煌

(中海石油(中国)有限公司天津分公司渤海石油研究院,天津 300459)

0 引言

地震油气检测技术对油气勘探和开发具有重要意义。 准确的油气检测结果可以作为井位部署的重要参考和依据,进而大幅提高钻井成功率,降低投入成本。地震油气检测技术始于20 世纪70 年代,这种借助强反射振幅特征寻找地下油气层的“亮点”技术得到了广泛应用。但在不断的实践中,人们发现“亮点”技术存在较大的局限性和多解性,因而地震振幅(简称振幅)随着偏移距的变化特征得到广泛关注。 1984 年,Ostrander[1]提出了利用反射系数随入射角的变化特征来判识“亮点”型含气砂岩的技术,拉开了AVO 流体识别技术的序幕。后期又不断发展了基于AVO 截距和梯度交会图的AVO 油气检测因子方法等[2-3]。Nuttli 等[4-5]开始利用地震波的衰减信息尝试研究储层中流体变化。近年来,印兴耀与Boadu 等国内外学者[6-16]对地震波的衰减理论进行了深入而系统的研究, 从机理分析和正演模拟等方面对流体引起的能量、 振幅及反射系数变化进行探讨,并将其成果用于检测油气[17-19]。 在此基础上,张德龙等[20-21]利用能量衰减图版进行流体信息定量分析,多名学者[22-27]分别基于双相介质理论进行了油气检测方法的研究, 基于双相介质理论的叠后流体识别方法得到广泛研究和应用。

虽然“亮点”属性、高频能量衰减梯度属性和双相介质油气检测技术在实际生产中得到一定程度的应用,但在渤海湾盆地莱北油田地区的勘探过程中,运用这些技术普遍存在将中强振幅的水层误判为油层及将强振幅油层误判为气层的现象, 其预测结果存在多解性。 通过定量统计分析莱北油田地震振幅与含油气性的关系发现,振幅在[30 000,40 000),含油与含水的概率各约占50%,而振幅在[40 000,60 000],含油与含气的概率也各约占50%,这说明“亮点”型储层会对油气检测结果造成干扰。针对这些问题,本文创新研究思路,首次引入能量衰减识别因子、隐性油气识别因子与构造流体匹配识别因子等3 个定量化油气评价因子,并将它们有机融合在一起, 形成基于能量衰减的三元约束流体(油气)检测新技术,实现了对油气水层的高效精准识别,大大提高了钻前流体预测的精度和效率。

1 方法理论

本次研究深入分析含油气砂体在振幅能量(或简称能量)衰减、振幅强弱与构造变化等方面的差异,创新性地提出基于三元约束的流体识别技术。 这一技术旨在突出流体的真实响应, 降低储层厚度的干扰。 首先,对油气水层的能量衰减定量分析发现,地震波穿过油气水层后能量衰减存在明显差异;然后,对油气层的振幅进行分解, 得到可以表征油气的隐性油气识别因子;最后,充分考虑构造对流体的控制作用,引入构造流体匹配识别因子。 在此基础上, 将能量衰减识别因子、 隐性油气识别因子与构造流体匹配识别因子有机结合,形成基于能量衰减的三元约束流体检测新技术,从而实现了对油气水层的高效精准识别。

1.1 能量衰减识别因子

由于岩石储层由骨架结构、孔隙和流体构成,通常表现为双相或多相介质, 传统的依据单相介质理论开展油气检测的方法往往精度较低, 检测结果的多解性较强。 基于双相介质的油气检测技术是建立在双相介质理论基础上,Biot 双相介质波动方程较好地诠释了地震波在双相介质中的传播机理。近年来,基于双相介质理论的油气检测技术主要以“低频增强、高频衰减”为核心, 利用累积能量和最大能量的比值进行钻前油气检测。 然而,通过大量正演及文献调研发现,油气地震响应并不一定满足“低频增强、高频衰减”,地震波衰减物理机制不论从宏观还是从微观方面分析, 均与介质中液体的流动有关;因此,本文转变思路,在时间域以地震波穿过含油、 含气及含水砂体后地震波能量的衰减差异不同为基础,开展新的油气检测方法研究。

依据黏弹性理论, 地震波在黏弹性介质中的传播波函数可表达为

根据黏弹性波动方程可得:

式中:A为传播h距离时的振幅能量,m;A0为初始振幅能量,m;α 为吸收系数;h为传播距离,m;i为虚数;ω 为瞬时频率,Hz;t为传播时间,s;K为波数;η 为黏滞系数;ρ 为密度,g/cm3;v为速度,m/s。

油层相比于水层具有高黏度、 低密度与低速度的特点。 由式(2)可知,油层对地震波具有更大的吸收系数和更强的衰减作用。 含不同流体的地层具有不同的能量衰减量,可用品质因子Q表征:

定义能量衰减率为θ,则:

当h=25 m,ω=40 Hz,v=2 400 m/s 时:若含气,Q≈20,θ=12.3%;若含水,Q≈150,θ=1.7%。由此可知,含油气砂体引起的能量衰减率要远大于水层。

能量衰减率与品质因子的关系见图1: 品质因子越小,能量衰减率越大;反之,能量衰减率越小。 因此,依据不同流体引起的能量衰减差异,可进行油气识别。

图1 能量衰减率与品质因子的关系Fig.1 Relationship between energy attenuation rate and Q factor

在此基础上, 为了深入探讨砂体厚度对不同流体能量衰减的影响, 设计一系列厚度不同且流体不同的正演模型(见图2)。

图2 砂体厚度对不同流体能量衰减量的影响Fig.2 Effects of sand thickness on attenuation energy of different fluids

由图2 可知:随砂体厚度逐渐增加,含油气砂体的能量衰减量也逐渐增大, 而水层的能量衰减量则基本保持不变。 被研究的地层厚度等于或小于1/4 波长时称为地层的调谐厚度, 它一直以来被用作薄层地震预测的重要指标。分析发现:气层能量衰减量不受调谐作用的影响,均呈线性增大;而油层的能量衰减量则受调谐作用影响较为明显,即当油层厚度小于调谐厚度(约20 m)时,能量衰减量呈线性增加,而油层厚度大于调谐厚度时,能量衰减量则先减小、再增大。总的来说,随着砂体厚度不断增大, 油气层的能量衰减量比水层要大得多。 ——这就是本文利用能量衰减进行油气识别的重要理论基础。

为衡量流体变化引起的能量衰减量,本文在计算地震波穿过砂体前后能量的衰减量时,引入加权平均统计的思想,以有效降低数据统计的随机误差,保证结果的稳定性。 能量衰减识别因子a可通过式(5)计算得到:

式中:abs 表示取绝对值;N为样点数,个。

能量衰减识别因子是三元约束流体检测技术的第一元。 它的优势是,在可分辨厚度(1/4 波长)以下且接近单一地层结构时, 油气水层的能量衰减识别因子具有明显的差异(见图2)。 因此,借助该因子可有效解决常规的吸收衰减方法受厚度影响的难题, 提高对不同流体的区分度。

1.2 隐性油气识别因子

地震振幅信息被广泛应用于构造解释、 储层反演和储层预测等,在油气勘探和开发中发挥着重要作用。特别是在海上钻井少的稀疏井网条件下, 充分挖掘地震资料中的信息具有更加重要的意义。 目前利用地震振幅信息进行钻前油气检测, 在渤海油田浅层岩性勘探中取得了良好成效。然而,影响振幅反射强度的因素主要有砂体厚度、流体性质、砂层结构以及物性等多个方面(见图3)。

图3 正演砂体厚度与流体变化对调谐振幅的影响Fig.3 Effects of forward sand thickness and fluid changes on tuning amplitude

正演模拟(见图3)研究表明:当砂体含气时,地震产生的最大调谐振幅是水层的2 倍之多; 当砂体含油时,地震产生的最大调谐振幅是水层的1.3 倍左右。 因此,对于某一振幅,地震响应可能是厚水层产生的,也可能是中等厚度油层产生的,还可能是薄气层产生的。分析发现,当砂体厚度一定时,油气层振幅可表征为水层振幅与油气因子的乘积, 因此可通过提取该因子实现钻前对油气水层的预测。

依据振幅与流体和厚度的关系, 隐性油气识别因子可表示为

式中:Aog为含油气地层的振幅;Aw为标准水层的振幅;b为隐性油气识别因子;k为常数校正因子。

要求取b,关键问题是如何准确求取Aw。 为此,正演数值模拟了含水砂体的振幅与时间厚度和(瞬时)频率的关系(见图4)。

图4 含水砂层厚度调谐曲线数值模拟分析Fig.4 Numerical simulation analysis of the thickness tuning curve of water-bearing sand

振幅与时间厚度呈正相关, 与频率呈负相关。 那么,水层的振幅可根据指数化的拟合公式得到:

式中:β 为时间厚度校正因子;p,q为可通过最小二乘法拟求解的2 个常数校正因子;H为时间厚度,ms。

将式(7)代入式(6),即可求解得到隐性油气识别因子b:

通过最小二乘法迭代求解, 可得到隐性油气识别因子,实现对油气水层的预测。 进一步分析发现,当砂体结构是互层时,地震反射受干扰作用影响大,振幅与瞬时频率变得不稳定,因此,求取的隐性油气识别因子就会存在多解性。为了解决这一问题,引入对互层结构相对稳定的峰值频率W来代替瞬时频率ω。

图5 为单砂体和砂泥互层结构的正演模拟。 随着CDP(地震采集中的共深度点道集。砂体厚度随CDP增加而增加)的增加,单砂体和砂泥互层结构重复出现。当单砂体厚度小于调谐厚度,即CDP<600 时,其振幅随砂体厚度的增加近乎线性增加,频率近乎线性降低。当砂泥互层时,振幅出现较大偏差(绿色点线),而峰值频率却有较高的稳定性(紫色点线)。因此,将峰值频率引入隐性油气识别因子的求取过程中, 即得到改进后的隐性油气识别因子:

对于单层或互层结构,均可根据式(9)求取精度较高的隐性油气识别因子。统计莱北地区已钻井的24 个样本点, 拟合得到莱北地区明下段砂体隐性油气识别因子各参数值:β=0.81,p=0.72,q=0.41,k=0.88。 图6 为提取的莱北油田隐性油气识别因子(为了方便对比,已作归一化处理)与实钻井测井(含油)饱和度的相关性,可以看出,当测井饱和度大于50%时,隐性油气识别因子和测井饱和度具有较高吻合度。因此,可以通过隐性油气识别因子对砂体含油气性进行预测。

图6 隐性油气识别因子与测井饱和度的关系Fig.6 Relationship between recessive oil and gas identification factors and logging saturation

隐性油气识别因子是三元约束流体检测技术的第二元。该因子的优势是在互层结构下,引入稳定性较高的峰值频率, 较好地克服了互层干扰等非流体因素的影响,进而有效放大了流体信息的差异性,具有较高的实际应用价值。

1.3 构造流体匹配识别因子

对于复杂的地层结构, 影响地震反射特征的因素更多,这些因素会造成油气信息被非流体信息所湮没。因此, 为了能得到更加真实且符合地质认识的油气检测结果, 最直接的做法就是将预测的油气平面分布与构造进行匹配,并引入匹配因子r进行初步筛选。当预测的含油气性结果与构造等值线匹配度较低、r小于0.7(两者重合率小于70%)时,预测结果的可靠性较低;当预测的油气检测结果与构造等值线匹配度较高、r等于大于0.7(两者重合率等于大于70%)时,预测结果的可靠性较高(见图7)。 图7 为油气检测结果与构造匹配关系示意图,亮黄色代表含油气概率高。从图中可以看出, 亮黄色范围与1 800 m 构造等值线匹配度高,说明油气检测结果可靠性高。当r大于某一经验阈值时,其结果的可靠性相对较高,但大于阈值并不代表预测结果一定准确, 而是对油气检测结果进行初步判断的有效方法之一。

图7 油气检测结果与构造匹配关系示意Fig.7 Matching relationship between hydrocarbon detection and structure

为进一步提高油气检测的可靠性, 综合考虑地质成藏要素, 引入衡量油气充注能力指标——断砂接触面积。 断砂接触面积是指储层中的砂体与断面的对接面积, 该参数能够很好地反映砂体与有效运移断层面的接触情况,断层和砂体接触面积越大,表明油气充注能力越强。 图8 为莱北地区统计得到的断砂接触面积与烃柱高度(储层中砂体的含油气幅度)的关系,对比分析发现, 两者具有良好的指数关系, 其相关性高达84.6%。

图8 烃柱高度与断砂接触面积的关系Fig.8 Relationship between the contact area of faults and sand and the height of hydrocarbon columns

那么,在充分考虑地层构造的影响下,将理论上拟合得到的烃柱高度与预测点的构造含油气幅度相除,即可得到构造流体匹配识别因子c:

式中:X为计算得到的断砂接触面积,m·km;Hw为设计井处的海拔,m;Htop为砂体高点处的海拔,m。

当c≥1 时,代表设计井点距构造高点的含油气幅度比理论拟合得到的烃柱高度小,c值越大,含烃概率越大,该区为潜力区域;当c<1 时,代表设计井点距构造高点的含油气幅度比理论拟合得到的烃柱高度大,c值越小,含烃概率越小,该区为风险区域:因此,在复杂地层情况下,可依据构造流体匹配识别因子值的大小,对能量衰减识别因子与隐性油气识别因子的油气检测结果的准确性作进一步的判断。

1.4 三元约束流体识别定量化模板

众所周知, 含油气砂体在地震剖面上往往表现为“亮点”特征。 然而,基于“低频增强、高频衰减”原理的流体检测方法,振幅越强,高频衰减也越大,而振幅与厚度又有较好的相关性;因此,出现“低频增强、高频衰减”现象不一定是油气的响应。对于包含流体信息的振幅反射,在中强振幅段是无法直接判断其流体性质的。本文充分考虑不同的地层结构,分别针对单层、互层及复杂地层情况,创新性地提出将能量衰减识别因子、隐性油气识别因子与构造流体匹配识别因子用于钻前流体检测。 需要注意的是, 本文提出的3 个流体评价因子, 是将三者融合而建立的基于能量衰减的三元约束流体检测技术。 图9 为基于三元约束方法建立的定量化快速油气检测模板。能量衰减识别因子为第一元(坐标纵轴),隐性油气匹配因子为第二元(坐标横轴),构造流体匹配识别因子为第三元(用气泡大小表示,气泡越大,表示构造与流体的匹配程度越好,含油气概率也越大;反之,含油气概率越小)。

图9 莱北油田三元约束定量化快速油气检测模板Fig.9 Quick hydrocarbon detection template with ternary constraint quantification in Laibei Oilfield

仅从横轴(隐性油气识别因子)方向看:在中强振幅段,即[0.30,0.58),砂体可能含油或含水;在强振幅段,即[0.58,0.85],砂体可能含油或含气。仅从纵轴(能量衰减识别因子)方向看,油层、水层与气层区分度得到提升, 依据能量衰减识别因子的门槛值可区分大部分流体,但仍有叠置区域无法有效区分。

表1 为莱北油田三元约束流体检测因子的经验统计值域。综合考虑3 个流体检测因子的值域,三者均指向为某一流体时,砂体含该流体的可能性较大。 因此,根据三元约束流体检测模板,可有效降低“亮点”型油气检测的多解性,提高了油水层、油气层振幅能量混叠的区分度,高效准确地预测潜力砂体的含油气性。

表1 莱北油田三元约束流体检测因子经验统计值域Table 1 Empirical statistics scale of ternary constrained fluid detection factors in Laibei Oilfield

2 实际应用及效果分析

莱北油田位于渤海南部, 是近年来新近系勘探的热点地区之一,该区广泛发育河流相沉积,油水关系复杂。 地震反射强弱是储层与流体的综合响应,然而,常规基于“低频增强、高频衰减”原理的叠后油气检测方法,其预测结果常与振幅的强弱有较强相关性,存在明显的强振幅水层误判为油层以及强振幅油层误判为气层的现象;因此,基于振幅及其频谱分析原理的油气检测方法往往难以取得较好的实际效果。

本文利用三元约束流体检测技术对莱北地区潜力砂体复查, 发现一批先前采用常规油气检测方法认为无潜力的砂体却仍存在较大潜力。

以K-C 井为例。 采用业界常规的叠后油气检测方法对其进行钻前油气性预测。 从叠后油气检测剖面和平面上看,该井都没有明显的油气异常(见图10a),依据该预测结果,K-C 井没有钻探价值。 然而,采用本文新方法对该井的油气性进行复查时, 发现1 号砂体3个流体评价因子明显偏高——砂体的a 值为17 000,b值为0.62,c 值为2.1。 通过将这三个流体评价因子与表1 值域对照,发现1 号砂体处于油层范围;进一步将砂体的流体评价因子投影到莱北油田的模板中,1 号砂体显然也处于含油区域。

图10 K-C 井1 号砂体油气检测平面对比Fig.10 Plain comparison for oil and gas detection of No.1 sand in Well K-C

本文新方法预测结果表明,K-C 井仍具有较大的潜力。该井钻探后,1 号砂体获得14 m 厚油层。这一结果证明,1 号砂体的含油气性与本文新方法预测结果完全一致。实钻结果也增强了对该区的勘探信心。与此同时,对该井实施了向低部位侧钻,也获得了15 m 的厚油层,最终2 口井均获得了可观的探明储量。

采用本文新方法在莱北地区历时半年完成7 口纯岩性(没有构造背景)井的部署,均获得良好的勘探成效。 经统计,油气检测吻合率从常规方法的44%提升到了84%,钻前油气性预测取得了良好的应用效果(见表2),为油田的快速勘探评价提供了重要的技术支持。同时,本文新方法精准高效,尤其在油田的快速评价阶段,可快速对潜力砂体进行客观而准确的评估,值得在渤海油田等其他相似地质条件的区块推广应用。

3 结论

1)基于三元约束的流体检测新技术,充分考虑了不同地层结构的影响,引入了能量衰减识别因子、隐性油气识别因子与构造流体匹配识别因子等3 个定量化评价因子,并将三者有机融合,建立了基于能量衰减的三元约束流体检测新技术。

2)本文新方法相比常规的叠后油气检测方法,考虑了油气引起的能量衰减、 有效降低厚度等非流体因素的干扰,有效解决了油气水层的振幅能量混叠问题,尤其对中强振幅的水层与油层以及强振幅的油层与气层具有较高的区分度。

3)基于能量衰减的三元约束流体检测技术具有快速、准确、高效的优点,已经在莱北油田推广应用,有力指导了多个含油气潜力目标的发现, 提升了钻井成功率,获得了良好的勘探成效。

4)该技术在莱北油田河流相地质环境中应用效果较好,而在其他区块应用时,应结合实际地质与地震资料重新评估,进而推广应用。

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