石油地球物理勘探  2020, Vol. 55 Issue (s1): 72-79  DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2020.S.011
0
文章快速检索     高级检索

引用本文 

汪关妹, 张万福, 张宏伟, 刘良琼, 刘贺, 周赏. 致密砂岩气地震预测关键技术及效果. 石油地球物理勘探, 2020, 55(s1): 72-79. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2020.S.011.
WANG Guanmei, ZHANG Wanfu, ZHANG Hongwei, LIU Liangqiong, LIU He, ZHOU Shang. Key technology and effect of prediction of tight sandstone gas based on seismic data. Oil Geophysical Prospecting, 2020, 55(s1): 72-79. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2020.S.011.

本项研究受中国石油科学研究与技术开发项目“物探重大技术现场试验与集成配套”子课题“井震联合油气藏描述技术完善与集成应用”(2017D-3503)资助

作者简介

汪关妹  高级工程师, 1978年生; 2004年获江汉石油学院矿产普查与勘探专业硕士学位; 现在东方地球物理公司研究院地质研究中心从事地震地质综合研究工作

张万福, 河北省涿州市华阳东路东方地球物理公司科技园研究院地质研究中心, 072751。Email:zhangwanfu01@cnpc.com.cn

文章历史

本文于2020年1月15日收到,最终修改稿于同年10月10日收到
致密砂岩气地震预测关键技术及效果
汪关妹 , 张万福 , 张宏伟 , 刘良琼 , 刘贺 , 周赏     
东方地球物理公司研究院地质研究中心, 河北涿州 072751
摘要:致密砂岩气属于典型的非常规油气藏,储层具有低孔、低渗特征,有效砂岩储层薄且含气后与围岩的波阻抗差异小,地震响应弱。研究区成藏主控因素为砂岩厚度、物性及含气性,据此针对性开展地震预测的关键技术研究。首先利用测井资料纵向分辨率高及地震资料横向连续性好的优势,开展地质统计学随机模拟反演,精细雕刻砂岩分布;然后根据纯砂岩纵波阻抗与孔隙度的数学关系,开展两步法定量预测砂岩孔隙度,进而预测有利储层分布规律;最后通过岩石物理分析优选泊松比作为识别气、水的敏感弹性参数,基于保真保幅的地震资料进行叠前弹性反演,预测含气富集区。该方法在苏里格SX区块应用取得了良好的效果,有效指导了井位部署。
关键词致密砂岩气    地震资料    孔隙度    泊松比    叠前反演    
Key technology and effect of prediction of tight sandstone gas based on seismic data
WANG Guanmei , ZHANG Wanfu , ZHANG Hongwei , LIU Liangqiong , LIU He , ZHOU Shang     
Geological Research Center, BGP, CNPC, Zhuozhou, Hebei 072751, China
Abstract: Tight sandstone gas is typical unconventional gas in the reservoir with low porosity and low permeability. The effective sandstone reservoir is thin and has a little difference in wave impedance from its surrounding rock after bearing gas, and its seismic response is weak. After analyzing the controlling factors including sandstone thickness, physical properties and gas-bearing property, the key technologies of seismic prediction were studied in the study area. Firstly, taking advantage of high vertical resolution of logging data and good lateral resolution of seismic data, geostatistical random simulation inversion was carried out to finely describe the sandstone distribution, then based on the mathematical relationship between the P-wave impe-dance and porosity of pure sandstone, two-step quantitative prediction of sandstone porosity and prediction of favorable reservoir distribution laws were carried out, and finally, based on fine petrophysical analysis, Poisson's ratio was selected as the sensitive elastic parameter to identify gas and water, and prestack elastic inversion was carried out based on fidelity and amplitude preserved seismic data to predict rich gas areas. The application of this method in the Sulige SX block has achieved very good exploration and development effect. Based on the structural background, and comprehensive evaluation of lithology, physical properties and gas bearing property, favorable target zones were selected, and well location were deployed.
Keywords: tight sandstone gas    seismic data    porosity    Poisson's ratio    prestack inversion    
0 引言

致密砂岩气是典型的非常规油气藏,致密砂岩一般是指不经过大型改造措施(压裂)或者不采用水平井、多分支井,就不能产出工业性油气流的砂岩层[1]。非常规油气藏圈闭主要包括岩性和构造—岩性等类型,储层平均有效厚度小于10m, 平均有效孔隙度小于10%, 平均渗透率小于1mD。砂体广泛分布,但储层纵向和横向非均质性强,横向上极不连续,纵向上相互叠置。以低储量丰度为主, 压力系数变化大, 平均含气饱和度小于40%,具备源—储大面积交互或紧邻叠置、孔—缝网状输导的成藏地质条件。目前中国正处于致密气勘探、开发的快速发展阶段,对储层预测及烃类检测等关键技术需求迫切,地震技术作为快速、有效发现致密气富集规律的最重要手段,显得尤为重要[2]

地震储层预测是以地震信息为主要依据,综合利用其他资料(地质、测井、油藏等)作为约束,对油气储层的几何特征、地质特性、油藏物性等进行预测的一门专项技术[3-6]。主要内容大致分为四个方面:一是岩相预测,即控制储层发育的相带;二是岩性预测,包括储层的岩性、厚度和顶面构造形态;三是物性预测,诸如孔隙度、渗透率等;四是含油气性综合分析,即研究储层内所含流体性质及其分布、饱和度等。

致密砂岩气藏主要表现为储层物性差、厚度薄,气、水分布复杂,地球物理响应与围岩差异小,基于地球物理(地震)信息的储层预测和综合评价难度大。为此,开展了致密砂岩气藏预测关键技术攻关。首先分析致密气的主控因素,结合岩石物理模型,明确致密气地震、岩石物理特征及敏感弹性参数,然后针对性地选择地球物理技术对储层及含气性进行精细预测。

1 致密砂岩气地震预测技术 1.1 主控因素分析

致密砂岩气的聚集成藏有四个关键因素:构造高低控制天然气的运移方向;储层厚度和分布范围控制气藏的规模;储层物性控制气藏富集程度;有效烃源岩控制气藏的充满度[7-9]。以苏里格气田为例,具体分析致密砂岩气藏的成藏主控因素。

苏里格气田上古生界气源岩为石炭系本溪组、太原组—二叠系山西组沉积的海陆交互相煤系地层,包括煤和暗色泥岩。有机母质以陆生植物为主, 以生气为特征。目前这些烃源岩已普遍进入高成熟—过成熟阶段,其镜质体反射率为1.3%~2.5%。该区具有良好的烃源岩条件,但非主控因素。

鄂尔多斯盆地区域构造为近南北向展布的西倾平缓单斜,坡降范围是4~7m/km。研究区上古生界构造十分平缓,不具备形成构造气藏圈闭的条件。通过实际钻井证明,该区的陷落柱及微断裂是主要油气运移通道,但不是成藏主控因素。

苏里格气田的主要储集层系为二叠系盒8段及山西组山1段的三角洲平原相辫状河流沉积砂体。主河道呈南北纵向延伸、东西横向迁移,如图 1所示单砂体较小且分散,垂向上河道砂体复合叠置,平面分布具有较大规模。钻井静态数据统计分析认为:砂岩厚度越大,相对含气砂岩越厚,即砂体厚度控制气藏的规模,这是该区成藏主控因素之一。

图 1 盒8下亚段连井对比图图中各井测井曲线自左至右分别为GR/SP/RT/AC

生产井的动态数据分析表明,孔隙度与日产气量呈正相关关系,Ⅰ类井(日产气大于1.5万方)的孔隙度和渗透率大于Ⅱ类井(日产气在0.8~1.5万方之间),Ⅱ类井的孔隙度和渗透率大于Ⅲ类井(日产气小于0.8万方)。即物性与产量呈正相关关系,这也是该区成藏的主控因素之一。

1.2 岩石物理分析

岩石物理分析是研究岩石的物理属性与地球物理观测之间的关系,主要反映地震波速度和能量衰减与岩石物理性质及岩石所处状态条件的关系[10-11]

本次研究在假定岩石骨架不变的情况下,进行精细岩石物理建模,分析不同流体的纵波、横波、密度、泊松比等弹性参数的变化,优选敏感弹性参数,构建岩石物理分析模板。从不同弹性参数交会模板(图 2)可以看出,泊松比及压缩模量能较好地分辨含气砂岩。

图 2 不同弹性参数交会图 (a)纵波阻抗;(b)泊松比;(c)剪切模量;(d)压缩模量
2 应用实例 2.1 储层预测

苏里格气田二叠系下石盒子组盒8段累计砂体厚度范围是20~30m,气层段平均孔隙度为8.8%,平均渗透率为0.83mD。储层与围岩波阻抗差异小,地震预测难度大,具体表现在:①单砂体纵向上相互叠置,横向上互不连通,砂体横向变化大,主河道不易识别;②砂体与泥岩没有明显的波阻抗差异,单砂体厚度小,大部分为1~3m,但地震资料主频约为34Hz,能分辨的厚度约28m(λ/4),难以有效识别单层砂体(图 3),因此只能通过反演技术[12-16]开展薄储层预测。

图 3 地震资料频谱分析 (a)连井剖面及局部放大(右);(b)频谱;(c)单砂体厚度统计结果

对储层电性特征分析可知,砂岩含气后阻抗明显降低,与泥岩基本重合(图 4a),导致纵波阻抗无法有效区分砂、泥岩。但GR曲线对该区砂泥岩有非常好的区分能力(图 4b),通常设定泥岩GR值大于100,砂岩GR值小于100,基于GR曲线进行地质统计学随机模拟,可预测砂岩分布规律。

图 4 纵波阻抗(a)及GR值(b)分析直方图

地质统计学随机模拟综合利用了地震横向分辨率高、测井数据纵向分辨率高的特点,能较好地预测含气砂岩。从连井GR反演剖面(图 5)可以看出, 纵向分辨率高,与钻井对应关系良好,横向上能反映储层的细微变化。砂体预测平面图展示砂体呈点片状分布(图 6),横向变化符合该区辫状河沉积相特征,反演结果与钻井吻合程度高,与实钻井的厚度相对误差小于10%。

图 5 连井纯波剖面(a)及GR反演剖面(b)

图 6 盒8下亚段砂岩厚度平面图
2.2 孔隙度预测

研究区已钻井静态解释结果与生产动态数据矛盾突出,很多静态Ⅰ类井投产后产量低,分析认为致密砂岩气的物性是直接影响单井产量的主要因素。

根据岩石物理分析可知,纯砂岩的纵波阻抗与孔隙度存在非常好的线性关系(图 7),据此形成了研究区孔隙度预测流程(图 8a~图 8d)。首先通过GR协模拟得到表征砂泥岩岩性的GR数据体,定义本区GR值大于80API为泥岩,小于或等于80API为砂岩,把GR数据体转换为0、1岩性数据体;该岩性数据体与纵波阻抗数据体计算,可以得到纯砂岩的纵波阻抗体;根据岩石物理分析得到的纯砂岩孔隙度与纵波阻抗的关系式,可计算得到纯砂岩孔隙度数据体,实现孔隙度的定量预测。

图 7 纵波阻抗与孔隙度交会图

图 8 孔隙度预测过程图件 (a)GR反演剖面;(b)砂泥岩性剖面;(c)纯砂岩阻抗剖面;(d)纯砂岩孔隙度剖面

图 9为盒8下亚段孔隙度平面图(左图叠合井位静态分类,右图叠合井位动态分类)。由图可见,孔隙度小, 静态解释的Ⅰ类井投产后为Ⅱ类或Ⅲ类井;孔隙度大,静态解释的Ⅰ类井也可以成为动态的Ⅱ类或Ⅰ类井。通过对井分析,孔隙度的大小与生产动态吻合率达82%,由此说明,孔隙度的大小直接决定单井产量,根据孔隙度预测结果能够直接指导井位部署。

图 9 盒8下亚段静态(左)、动态(右)孔隙度平面图
2.3 含油气性预测

致密砂岩油气藏含气性预测技术主要有叠后烃类检测及叠前弹性反演等技术。叠前弹性阻抗(EI)反演保留了地震反射振幅随炮检距或入射角变化的特征,能够获得纵横波阻抗、泊松比、拉梅常数和剪切模量等叠前弹性参数[17-19]

岩石物理分析认为,泊松比为研究区含气性敏感弹性参数,且泊松比小于0.18为气层。图 10为盒8下亚段泊松比属性平面图,橘黄色指示低泊松比,代表油气相对富集,与实钻井吻合率达81%。

图 10 盒8下亚段泊松比属性平面图
2.4 效果分析

基于本文方法含气性预测结果与钻井吻合率达80%以上,可指导苏里格气田的开发。结合构造背景、储层厚度、储层物性、储层含气性等关键评价指标,综合分析有利目标区(图 11)并提供预探井位22口,在完钻的16口直丛井中,90%均为静态Ⅰ类井,平均气层厚度为18.5m。其中一口水平井H(图 12)砂岩钻遇率为86.41%,气层钻遇率为70.27%。试气获18万方/日的高产气流,是该区块试气产量最高的一口水平井。

图 11 盒8段综合评价图

图 12 H井成果图件
3 结论

本文以苏里格SX气田为例,探索形成一套基于地震资料的储层预测技术及含气性预测技术,取得了如下认识。

(1) 岩石物理分析和敏感弹性参数优选技术是储层及油气预测的基础。

(2) 基于GR测井数据的地质统计学随机模拟反演技术能较好地识别薄砂层。

(3) 纯砂岩储层的孔隙度与纵波阻抗有很好的线性关系,通过这种关系能较好地预测孔隙度分布规律。

(4) 叠前弹性反演是预测致密砂岩气富集规律的有效技术手段。

参考文献
[1]
邹才能, 张国生, 杨智, 等. 非常规油气概念、特征、潜力及技术——兼论非常规油气地质学[J]. 石油勘探与开发, 2013, 40(4): 385-399.
ZOU Caineng, ZHANG Guosheng, YANG Zhi, et al. Geological concepts, characteristics, resource potenti-al and key techniques of unconventional hydrocarbon:On unconventional petroleum geology[J]. Petroleum Exploration and Development, 2013, 40(4): 385-399.
[2]
赵万金, 李海亮, 杨午阳. 国内非常规油气地球物理勘探技术现状及进展[J]. 勘探技术, 2012, 17(4): 36-40.
ZHAO Wanjin, LI Hailiang, YANG Wuyang. Status and evolution of geophysical exploration technology for unconventional oil and gas in China[J]. Explora-tion Techniques, 2012, 17(4): 36-40.
[3]
赵政璋, 赵贤正, 王英民, 等. 地震储层预测理论与实践[M]. 北京: 科学出版, 2005.
ZHAO Zhengzhang, ZHAO Xianzheng, WANG Ying-min, et al. Seismic Reservoir Prediction Theories and Practice[M]. Beijing: Science Press, 2005.
[4]
撒利明, 杨午阳, 姚逢昌, 等. 地震反演技术回顾与展望[J]. 石油地球物理勘探, 2015, 50(1): 184-202.
SA Liming, YANG Wuyang, YAO Fengchang, et al. Past, present and future of geophysical inversion[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2015, 50(1): 184-202.
[5]
撒利明, 董世泰, 李向阳. 中国石油物探新技术研究及展望[J]. 石油地球物理勘探, 2012, 47(6): 1014-1023.
SA Liming, DONG Shitai, LI Xiangyang. Research and perspective on new geophysical technologies and methods in China[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2012, 47(6): 1014-1023.
[6]
甘利灯, 张昕, 王峣钧, 等. 从勘探领域变化看地震储层预测技术现状和发展趋势[J]. 石油地球物理勘探, 2018, 53(1): 214-225.
GAN Lideng, ZHANG Xin, WANG Yaojun, et al. Current status and development trends of seismic reservoir prediction viewed from the exploration in-dustry[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2018, 53(1): 214-225.
[7]
杨华, 付金华, 刘新社, 等. 苏里格大型致密砂岩气藏形成条件及勘探技术[J]. 石油学报, 2012, 33(增刊1): 27-36.
YANG Hua, FU Jinhua, LIU Xinshe, et al. Formation conditions and exploration technology of large-scale tight sandstone gas reservoir in Sulige[J]. Acta Petrolei Sini-ca, 2012, 33(S1): 27-36. DOI:10.7623/syxb2012S1005
[8]
徐猛, 马少妍. 鄂尔多斯盆地东缘A区块盒8段储层特征[J]. 天然气技术与经济, 2016, 10(2): 30-34.
XU Meng, MA Shaoyan. Reservoir characteristics of Shihezi 8 member in A Block, eastern margin of Ordos Basin[J]. Natural Gas Technology and Econo-my, 2016, 10(2): 30-34. DOI:10.3969/j.issn.2095-1132.2016.02.008
[9]
何自新, 付金华, 席胜利, 等. 苏里格大气田成藏地质特征[J]. 石油学报, 2003, 24(2): 6-12.
HE Zixin, FU Jinhua, XI Shengli, et al. Sulige gas field reservoir geological characteristics[J]. Acta Pe-trolei Sinica, 2003, 24(2): 6-12. DOI:10.3321/j.issn:0253-2697.2003.02.002
[10]
陆基孟. 地震勘探原理(下册)[M]. 山东东营: 中国石油大学出版社, 2006: 247-248.
[11]
刘雅杰, 李生杰, 王永刚, 等. 横波预测技术在苏里格气田储层预测中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2016, 51(1): 165-172.
LIU Yajie, LI Shengjie, WANG Yonggang, et al. Reservoir prediction based on shear wave in Sulige Gas Field[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2016, 51(1): 165-172.
[12]
WANG Xia, ZHANG Yanqing, LI Jianlin, et al. Pre-stack inversion combined with geostatistical simulation to predict thin reservoirs[C]. SEG Technical Program Expanded Abstracts, 2010, 29, 1576-1580.
[13]
王霞, 张延庆, 于志龙, 等. 叠前反演结合地质统计模拟预测薄储层[J]. 石油地球物理勘探, 2011, 46(5): 744-748.
WANG Xia, ZHANG Yanqing, YU Zhilong, et al. Thin reservoir prediction by prestack inversion com-bined with geostatistic simulation[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2011, 46(5): 744-748.
[14]
Greenberg M L, Castagna J P. Shear-wave velocity estimation in porous rocks, theoretical formulation, preliminary verification and applications[J]. Geophysi-cal Prospecting, 1992, 40(2): 195-209. DOI:10.1111/j.1365-2478.1992.tb00371.x
[15]
符志国, 李忠, 赵尧, 等. 薄砂岩储层多波叠后地震反射特征分析及应用[J]. 石油地球物理勘探, 2017, 52(5): 1016-1024.
FU Zhiguo, LI Zhong, ZHAO Yao, et al. Post-stack multi-wave reflection characteristics of thin sand reservoirs[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2017, 52(5): 1016-1024.
[16]
刘伟, 尹成, 王敏, 等. 河流相砂泥岩薄互层基本地震属性特征研究[J]. 石油物探, 2014, 53(4): 468-476.
LIU Wei, YIN Cheng, WANG Min, et al. Study on the characteristics of basic seismic attributes in fluvial sand-shale inter bedded layers[J]. Geophysical Pro-specting for Petroleum, 2014, 53(4): 468-476. DOI:10.3969/j.issn.1000-1441.2014.04.013
[17]
杨培杰, 穆星, 印兴耀. 叠前三参数同步反演方法及其应用[J]. 石油学报, 2009, 30(2): 232-236.
YANG Peijie, MU Xing, YIN Xingyao. Prestack three term simultaneous inversion method and its application[J]. Acta Petrolei Sinica, 2009, 30(2): 232-236. DOI:10.3321/j.issn:0253-2697.2009.02.012
[18]
钟森. AVO反演纵、横波速度[J]. 石油地球物理勘探, 1995, 30(3): 373-378.
ZHONG Sen. Estimation of P and S velocities by AVO inversion[J]. Oil Geophysical Prospecting, 1995, 30(3): 373-378.
[19]
印兴耀, 曹丹平, 王保丽, 等. 基于叠前地震反演的流体识别方法研究进展[J]. 石油地球物理勘探, 2014, 49(1): 22-34, 46.
YIN Xingyao, CAO Danping, WANG Baoli, et al. Research progress of fluid discrimination with prestack seismic inversion[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2014, 49(1): 22-34, 46.