基于叠前道集的致密砂岩储层含气性预测方法

基于叠前道集的致密砂岩储层含气性预测方法曹绍贺【摘要】基于叠前道集的储层及含气性预测方法可以充分挖掘地震资料的潜力,更好的利用地震资料中振幅随偏移距的变化(Amplitude Variation with Offset,AVO)信息,减少了单用纵波阻抗进行叠后储层预测的多解性,是对目前储层预测技术的一个扩展.在研究前人文献的同时,从叠前道集优化出发,通过岩石物理分析得到敏感弹性参数,结合叠前弹性参数反演结果得到地下介质的纵横波速度比、密度等信息,从而为地层岩性、储层物性及含气性解释提供丰富的弹性参数信息.将此方法应用于杭锦旗地区十里加汗区带锦72井区的实例计算,提取了主要目的层的有效储层分布图,从与实钻井的对比分析验证来看,用该方法识别有效储层符合率较高,说明叠前弹性参数反演是一种较为有效的储层与流体预测方法.【期刊名称】《石油化工应用》【年(卷),期】2019(038)004【总页数】6页(P88-93)【关键词】CRP(Common Reflection Point,共反射点)道集;AVO分析;岩石物理;叠前反演;含气性预测【作者】曹绍贺【作者单位】中国石化华北油气分公司勘探开发研究院,河南郑州 450006【正文语种】中文【中图分类】TE122.24AVO作为一种含气砂岩的异常地球物理现象，最早是由Ostrander在20世纪80年代初发现，在实际应用中利用共中心点资料，研究实际纵波反射振幅随炮检距的变化规律，并根据在一定的地质条件下含气砂岩的反射振幅随炮检距增加而增加这一特征直接寻找气田[1]。

随着地震勘探技术的不断发展和创新，AVO技术已成为当前含气性检测的主要技术，在油气储层预测和解释中发挥了重要的作用。

近几十年来，AVO技术在含气性检测方面发挥了重要作用，但也存在很多问题，由于AVO技术的精度很大程度上依赖于地震资料的品质，要求地震数据保幅且具有较高的信噪比。

然而实际地震资料常存在一些异常因素导致AVO解释出现陷阱。

本文从叠前CRP道集的优化处理出发，尽量消除非地质因素引起的振幅异常。

另外，横波资料在叠前反演中起着至关重要的作用，而在实际生产中，横波资料较少，本文采用岩石物理建模法求取横波，得到可靠的横波数据，为弹性参数反演提供了较好的数据基础。

1 方法原理1.1 岩石物理分析方法叠前地震属性分析的目的是识别岩性和烃类，而岩石物理是连接地震数据与储层参数的桥梁，因此需要对反映岩石物理学特征的相关弹性参数进行深刻的理解和认识。

λ是流体的体积模量，剪切模量μ常被称为刚性模量。

在地震资料的储层描述及流体预测过程中，常用λρ（孔隙流体指示因子）和μρ（岩性指示因子）来描述岩性及孔隙流体的性质。

对于那些在地震剖面上不易识别的岩性和流体，利用λρ-μρ交汇分析法比较有效[2]。

基于叠前地震资料进行储层及流体预测的角度考虑，岩石物理分析工作主要分为三个步骤：（1）对测井曲线进行环境校正及标准化处理，消除测井过程中井眼扩径以及不同年代测井造成的数据误差等因素，得到比较真实可靠的测井数据；（2）开展岩石物理建模工作进行横波估算，为流体替代、正演模拟及弹性参数反演打下数据基础；（3）岩石物理可行性分析，通过直方图和交会图等手段明确储层与非储层的弹性参数差异，筛选出对岩性和流体敏感的弹性参数。

根据岩石物理分析的结果确定研究区应用叠前地震反演技术的可行性、敏感参数及识别方法。

1.2 叠前弹性参数反演叠前弹性参数反演综合利用叠前地震资料、测井资料和构造、地质认识等，通过反演算法得到纵、横波速度、密度等数据体，进而可根据弹性波反射理论，得到需要的弹性参数，如泊松比，拉梅常数，剪切模量，流体因子等，从而为储层的岩性、物性及流体描述提供更多的敏感参数，提高对储层描述的精度[3]。

叠前弹性参数反演的具体步骤为：（1）从叠前道集中提取特定入射角资料，得到不同角度道集的叠加数据体；（2）通过精细的时深标定得到每个角度道集对应的子波；（3）利用纵横波速度和密度测井资料结合构造解释成果建立精细的地层格架，作为叠前反演的约束背景；（4）通过使用Aki&Richards方程，利用约束稀疏脉冲反演算法进行多个角道集同时反演，得到纵波阻抗、横波阻抗、纵横波速度比及密度等数据体，利用岩石物理关系式可以计算得到泊松比、λρ、μρ等弹性参数数据体；（5）对叠前同时反演的数据体进行解释。

综合岩石物理分析结果对反演结果进行解释，有效区分岩性、物性和含气、含水等不同流体的储层。

并利用三维可视化技术对流体的平面及空间分布进行预测[4]。

叠前弹性参数同时反演实际上是一种基于地震道的反演方法，其反演结果更能反应地震数据本身的空间变化特征，加上测井资料与地质资料的共同约束，可确保反演结果的稳定性，反演得到的多参数信息大大提高了储层描述和流体识别的精度[5]。

2 实际应用杭锦旗十里加汗区带锦72井区属于冲积平原辫状河沉积相，下石盒子组盒1段储层为低孔低渗的致密砂岩储层，从生产数据来看，该区产能测试差异较大，气水关系较复杂。

研究区自然伽马能较好的区分砂泥岩，而纵波阻抗部分叠置，砂岩含气后纵波阻抗降低。

从测井解释结果来看，好的气层声波时差较高，分布在 240μs/m～265 μs/m，差气层、气水层与围岩岩石物理差异较小，因此叠后储层预测多解性较强。

为了进一步提高储层预测的精度，在研究区应用基于叠前地震资料的储层及含气性预测方法，取得了较好的效果。

2.1 岩石物理可行性分析图1 研究区岩石物理分析通过岩石物理建模预测横波，在建立岩石体积模型的基础上，利用Xu-White岩石物理模型预测横波。

在得到横波速度的基础上，通过交会图分析（见图1）明确研究区敏感弹性参数，其中色标代表含气饱和度，暖色为高值（含气饱和度>35%）。

从图1中可以看出，研究区纵波阻抗很难区分岩性及储层的含气性，而纵横波速度比对岩性区分较好，但对含气性不敏感，Vp/Vs（纵横波速度比）值小于1.62代表砂岩；λρ（拉梅系数*密度）能较好的区分好气层，λρ值小于2×107代表气层。

2.2 地震资料优化处理本文列举的杭锦旗区块锦72井区经过叠前时间偏移处理后输出的CRP道集中除了有效反射和随机噪声外，仍然存在多次波，另外远偏移距同相轴存在未拉平的现象，针对以上资料特点，本文对CRP道集进行了随机噪声衰减、多次波去除及道集拉平的优化处理，最后通过超道集叠加进一步提高资料信噪比。

对比处理前、后CRP道集的AVO特征（见图2），可以看出优化处理后道集信噪比得到提高，AVO特征更加明显，更有利于叠前AVO属性分析及弹性参数反演。

2.3 叠前弹性参数反演AVO属性体能够对储层进行定性含气性预测，它反映的是界面特征，而弹性参数反演能够较好的刻画储层的内部特征，通过叠前同时反演得到纵横波速度比、密度等弹性参数体，从而实现储层的定量预测。

本文在道集优化的基础上，对研究区CRP道集进行角度道集的转换，通过精细层位标定提取每个部分叠加体的角度子波，利用测井资料建立低频模型进行约束，通过约束稀疏脉冲算法进行同步反演，得到纵波阻抗、横波阻抗、纵横波速度比、密度等数据体。

研究区过A-B井的连井剖面（见图3），其中A井钻遇盒1段砂体35 m，气层12 m，测试无阻流量9×104m3/d；B井钻遇盒1段砂体25 m，气层0.5 m。

综合前述岩石物理分析结果对反演剖面进行解释，上剖面为纵横波速度比，暖色值小于1.62，代表砂岩发育，A井和B井盒1段砂体都表现为低值。

下剖面为λρ反演剖面，暖色值小于2×103，代表气层发育，图中A井钻遇高产气层，λρ为低值，而B井气层较差，λρ为高值。

结合钻井分析可以看出，纵横波速度比能较好的区分砂泥岩，而λρ更能反映储层的含气性。

结合岩石物理分析结果提取弹性参数反演平面图（见图4），暖色为λρ<2×103，从平面上可以看出λρ低值反映的气层发育的有利区位于研究区中部及东部，气层横向变化快，非均质性强，与钻井结果和地质认识相符。

3 结论图2 锦72井区CRP道集优化处理效果对比图3 研究区叠前弹性参数反演剖面图（1）高品质的叠前地震数据是进行储层及流体预测的基础，在叠前道集优化处理过程中应注意既要提高数据的信噪比又要保证振幅的相对关系不改变，这样可以减少反演结果描述储层的多解性。

（2）岩石物理分析是进行储层及流体预测的基础和依据，通过大量岩石物理分析明确研究区储层及含气性敏感参数，分析认为研究区纵横波速度比能较好的区分砂泥岩，而拉梅系数*密度（λρ）对气层发育更敏感。

（3）在典型岩石物理模型正演和道集处理的基础上，应用AVO属性分析结合叠前弹性参数反演能够有效识别研究区低阻抗含气砂岩，从而提高利用地震资料识别岩性及流体的能力。

图4 研究区弹性参数反演平面图（λρ）【相关文献】［1］ Ostrander W J.Plane waves reflection coefficient for gas sands at normal angles of incidence［J］.Geophysics，1984，49（10）：1637-1648.［2］殷八斤，曾灏，杨在岩.AVO技术的理论与实践［M］.北京：石油工业出版社，1995：205-217.［3］刘伟，曹思远.基于地震资料的三种岩性流体预测方法对比分析［J］.地球物理学进展，2008，23（6）：1918-1923.［4］熊翥.地层、岩性油气藏地震勘探方法与技术［J］.石油地球物理勘探，2012，47（1）：1-18.［5］苗永康.叠前地震反演技术的应用条件及难点分析［J］.油气地质与采收率，2014，21（6）：61-64.［6］余振，王彦春，等.基于叠前AVA同步反演和地质统计学反演的高分辨率流体预测方法［J］.石油地球物理勘探，2014，49（3）：551-560.。