石油地球物理勘探  2022, Vol. 57 Issue (s1): 177-182  DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2022.S1.027
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叶迪, 习宇霄, 程志国, 陈勇, 钦黎明, 丁大伟. 裂缝预测技术在玛湖地区页岩油勘探中的应用. 石油地球物理勘探, 2022, 57(s1): 177-182. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2022.S1.027.
YE Di, XI Yuxiao, CHENG Zhiguo, CHEN Yong, QIN Liming, DING Dawei. Application of fracture prediction technology in shale-oil exploration in Mahu area. Oil Geophysical Prospecting, 2022, 57(s1): 177-182. DOI: 10.13810/j.cnki.issn.1000-7210.2022.S1.027.

本项研究受国家油气重大专项课题“页岩油有效动用关键技术及应用”(2019E-2607)资助

作者简介

叶迪  工程师, 1989年生; 2015年获长江大学地球探测与信息技术专业学士学位; 现在中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所从事物探方法研究

叶迪, 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所, 830013。Email: yedi01@petrochina.com.cn

文章历史

本文于2022年2月21日收到,最终修改稿于同年5月22日收到
裂缝预测技术在玛湖地区页岩油勘探中的应用
叶迪1 , 习宇霄1 , 程志国1 , 陈勇1 , 钦黎明1 , 丁大伟2     
1. 中国石油新疆油田分公司勘探开发研究院地球物理研究所, 新疆乌鲁木齐 830013;
2. 东方地球物理公司物探技术研究中心, 河北涿州 072750
摘要:准噶尔盆地玛湖地区二叠系风城组页岩油层发育大量天然裂缝,裂缝的发育程度决定了单井的产量,但是仅凭叠后地震资料难以准确预测裂缝尺度、发育特征和分布规律。为此,依托GeoEast系统总结出一套利用叠前、叠后资料开展地震裂缝预测的技术思路:首先,从单井出发,结合岩心、成像资料确定裂缝发育段;其次,通过叠后资料相干体、曲率属性识别一级和次级大尺度断裂,同时运用五维地震解释技术的振幅各向异性属性识别小尺度微裂缝;最后,充分结合宽方位叠前资料、叠后地震资料信息,预测裂缝密度及方向,明确了风城组页岩油层裂缝分布规律。综合预测出研究区内三个裂缝发育区,该预测结果为玛湖地区页岩油水平井部署提供了支持。
关键词玛湖地区    五维地震解释    曲率    各向异性    裂缝预测    
Application of fracture prediction technology in shale-oil exploration in Mahu area
YE Di1 , XI Yuxiao1 , CHENG Zhiguo1 , CHEN Yong1 , QIN Liming1 , DING Dawei2     
1. Department of Geophysics, Research Institute of Exploration and Development, Xinjiang Oilfield Company, PetroChina, Urumqi, Xinjiang 830013, China;
2. Research & Development Center, BGP Inc., CNPC, Zhuozhou, Hebei 072750, China
Abstract: A large number of natural fractures are deve-loped in shale-oil reservoir of the Permian Fengcheng Formation in the Mahu area, Junggar Basin. The development degree of fractures determines the production of a single well. However, it is difficult to accurately predict the scale, development characteristics, and distribution law of the fractures only by post-stack seismic data. On the basis of GeoEast software, this paper studies a single well and determines fracture development sections by rock core and imaging data. In addition, making full use of wide-azimuth pre-stack and post-stack seismic data, five-dimensional seismic interpretation technology, the study identifies large-scale faults and small-scale micro-fractures, clarifies fracture distribution law, and predicts fracture strength and direction. Finally, three fracture development areas in the study area are comprehensively predicted. The fracture prediction results provide certain support for the deployment of shale-oil horizontal wells in the Mahu area.
Keywords: Mahu area    five-dimensional seismic interpretation    curvature    anisotropy    fracture prediction    
1 概况

2020年,准噶尔盆地玛湖地区页岩油勘探获得重大突破,区内A井在二叠系风城组获高产工业油流。研究表明玛湖地区页岩油层为陆相沉积,沉积相变化快,存在非均质性强[1-2]、塑性强、物性差[3-4]等不利地质条件和地层压裂难度大的工程难点[5-7]。页岩油储层具有低孔、低渗的特点,天然裂缝的发育有利于提高储层的渗流能力,进而影响页岩油的单井产量,因此裂缝是评价页岩油地层“甜点”的重要控制因素。目前对准噶尔盆地玛湖地区页岩油的研究以成藏条件、富集特征和资源评价为主,缺少与页岩油的“甜点”预测相配套的地球物理技术。

研究区目标层系发育两个继承性古鼻凸构造及鼻凸结合部位的二台阶平台区(图 1),研究区内发育两条近东西走向的大型油源断裂,具备成藏条件。通过前期技术调研页岩地层工程“甜点”需求,确定了北部、中部平台区是下一步勘探开发的重点。结合玛湖地区实际情况,采用相干、曲率、五维(叠前OVT域)地震数据振幅各向异性等属性分析方法对研究区不同尺度断层、裂缝开展识别和预测,形成了一套有效的裂缝预测技术及思路。

图 1 研究区风城组顶界构造图
2 预测流程 2.1 测井识别裂缝发育段

研究区内钻井揭示风城组页岩层整体含油,但仅局部富集。其中砂质含量和云化程度高的云质细粉砂岩物性好、裂缝发育,是主要的“甜点”发育段。测井解释成果划分为上、中、下三套“甜点”相对集中段(图 2)。以上甜点段为例,根据A井实钻结果分析, 该段裂缝最发育,岩心可见大量裂缝,试油产量最高。从成像测井解释成果可以看出,裂缝为东西走向,分布密度大。随钻声波远探测成像资料显示,在出油段井筒5~20m范围内发育24组东西走向的裂缝,表明裂缝的发育对产能贡献较大。

图 2 A井风城组成像测井解释成果、产液剖面柱状图
2.2 断裂识别 2.2.1 相干属性断裂识别

通常用地震波形的相似性反映地层的横向连续性,地层不连续会导致地震反射波波形相似性变差。通过计算给定时窗内地震数据及其相邻道地震数据的相关值获得相干属性,是广泛使用的检测断裂和岩性边界的地震属性[8-10]之一。

相干算法受分析时窗及最大扫描倾角的影响,仅能识别较大尺度的一级断裂。从风城组上甜点相干属性平面图(图 3)可以看出,大体识别出研究区南、北两条东西向主断裂,但细节模糊不清。结合研究区地质特点,认为是由平台区地层相对较平缓、页岩层分布稳定所致,地震资料振幅及波形差异较小,造成相干属性对断裂的刻画不清楚。

图 3 风城组上甜点相干属性平面图
2.2.2 曲率属性断裂识别

曲率描述的是曲线上任一点的弯曲程度,曲率大小可以反映弧形的弯曲度,曲率越大弯曲度越大。曲率在裂缝及断层识别中有着重要作用,当地层受构造应力作用时,在断裂处会出现曲率异常。对于脆性岩石,裂缝发育程度与弯曲程度成正比,因此可以利用曲率属性评价裂缝[11-13]

利用GeoEast软件提取曲率属性进行断裂预测时,需通过估算二次曲面的二阶导数求取曲率,此步骤最关键的环节是选取合适的分数导数滤波参数,为此测试了不同参数下的曲率属性提取。从测试结果可以看出,当参数设置为0.25(图 4a)时,属性提取结果的信噪比较高,南、北两条一级断裂刻画得很清楚,但次级断裂表现效果不佳;当参数设置为0.5(图 4b)时,一级断裂及其伴生的次级断裂均能刻画得较清楚;当参数设置为0.75(图 4c)时,图中次级断裂虽然显示较丰富,但是信噪比太低,部分断裂线条不连续,预测结果容易产生假象。

图 4 设置不同分数导数滤波参数时提取的上甜点曲率属性平面图 (a)0.25;(b)0.5;(c)0.75

测试表明分数导数滤波参数设置应当适中,综合研判后选取参数设置值为0.5。最终根据提取的曲率属性结果,识别出研究区内一级断裂附近发育的近东西向及北西向次级断裂。

2.3 五维地震数据振幅各向异性裂缝预测 2.3.1 五维地震振幅裂缝预测方法原理

三维地震数据能提供时间域地层反射界面信息,而五维地震数据还包含炮检距和方位角信息,通过宽方位地震勘探采集的五维地震数据能够获取地下全方位信息,可以利用地震波在不同方位传播引起的各向异性特征进行裂缝预测。各向异性理论介质模型有两种:一种是水平层状介质的成层构造形成的VTI介质,发育水平或低角度裂缝;另一种是垂直排列的裂隙组成的岩石形成的HTI介质,发育高角度和近垂直的裂缝。由于上覆地层的压实作用,水平或低角度裂缝近乎消失,因此真正对裂缝型油气藏贡献大的是易于保存的高角度缝和近垂直的裂缝,正是这类裂缝对地震波产生了各向异性的传播特征。

图 5为五维地震数据振幅各向异性裂缝预测示意图。分析AVO、速度、频率、振幅等随方位角的变化,利用各向异性振幅与方位信息建立椭圆拟合关系,通过椭圆扁率、长轴方向预测裂缝发育密度和方向,实现裂缝预测[14-15]

图 5 五维地震振幅各向异性裂缝预测过程示意图
2.3.2 五维地震数据振幅各向异性分析

研究区五维地震数据长宽比为1∶1(图 6a),最大覆盖次数为1254,炮检距范围为151~7137m,各方位覆盖次数和炮检距分布均匀(图 6b图 6c)。全方位角炮检距范围为0~4800m,经时差校正后目的层道集平直,无残余动校正问题(图 6d)。前人研究表明,在保证各扇区覆盖次数一致的情况下,不同炮检距范围提取的振幅值进行椭圆拟合仍存在多解性。为降低振幅各向异性裂缝预测的多解性,本次研究提取了A井井点处目的层振幅切片,通过地震振幅各向异性椭圆拟合得到的长轴方向为东西向,与岩心成像测井解释结果一致(图 6e)。GeoEast系统OVT数据高质量处理、分析结果为后续叠前裂缝预测奠定了基础。

图 6 研究区OVT道集及振幅各向异性分析图 (a)五维地震数据;(b)方位覆盖次数分布;(c)炮检距分布;(d)动校正后叠加道集;(e)过A井目的层振幅切片及各向异性椭圆拟合结果
2.3.3 各向异性裂缝预测效果

通过提取五维地震数据振幅各向异性进行椭圆拟合得到裂缝密度和方向预测结果(图 7a),可以看出风城组页岩油上甜点段裂缝发育、分布广。但是由于已钻井少,以单井裂缝信息难以评价区域裂缝预测效果,因此要从宏观到微观分析、评价裂缝预测的可靠性。从叠后相干、曲率属性进行区域断裂分析,研究区发育两条近东西向主断裂,主断裂附近发育近东西向及北西向次级断裂。将叠前裂缝预测结果与叠后曲率属性叠合显示(图 7b)可以看出,叠前裂缝预测结果细节更丰富。两者预测结果高度吻合。

图 7 叠前裂缝预测(a)及与叠后曲率属性叠合图(b)

通过叠前、叠后资料裂缝预测结果分析,发现上甜点裂缝在工区北部、中部平台区局部发育,圈定了平台区三个裂缝发育有利区(图 7b蓝色虚线内)。同时结合工程甜点需求,依据叠前资料裂缝方位预测结果,认为A井北边主要发育近东西向的裂缝,伴生少量北西向裂缝;西边发育一组北西向裂缝,同时伴生北东向裂缝;东边以北西向裂缝为主。以此研究结果为指导,结合实际构造,在A井西北部部署水平井A-H井,水平井段指向A井南东方向(图 8箭头指向)。

图 8 叠前裂缝预测结果指导A-H井部署
3 结束语

(1) 依托GeoEast软件叠后、叠前资料地震裂缝预测配套技术,针对玛湖地区页岩油探区的具体情况,总结出了一套适用于玛湖地区页岩油裂缝预测的技术思路。通过叠后资料相干、曲率属性反映一级断裂及次级断裂,叠前属性反映微裂缝发育带,叠后、叠前资料断裂预测结果相结合验证可靠性,综合预测裂缝发育密度和方向。

(2) 在玛湖地区页岩油勘探部署中,叠前地震预测出的裂缝密度能圈定裂缝发育区,裂缝方向能指导水平井的水平段钻探方向。

参考文献
[1]
詹仕凡, 陈茂山, 李磊, 等. OVT域宽方位叠前地震属性分析方法[J]. 石油地球物理探, 2015, 50(5): 956-966.
ZHAN Shifan, CHEN Maoshan, LI Lei, et al. OVT domain wide-azimuth prestack seismic attribute analysis[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2015, 50(5): 956-966.
[2]
MARFURT K J, KIRLIN R L, FARMER S H, et al. 3-D seismic attributes using a running window semblance-based algorithm[J]. Geophysics, 1998, 63(4): 1150-1165. DOI:10.1190/1.1444415
[3]
毕研斌, 龙胜祥, 郭彤楼, 等. 地震方位各向异性技术在TNB地区嘉二段储层裂缝检测中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2009, 44(2): 190-195.
BI Yanbin, LONG Shengxiang, GUO Tonglou, et al. Application of seismic azimuth anisotropic technique in fractural detection of lower triassic Jia-2 reservoir in TNB area[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2009, 44(2): 190-195.
[4]
唐建明, 程冰洁, 徐天吉. 三维三分量地震勘探[M]. 北京: 地质出版社, 2011.
TANG Jianming, CHENG Bingjie, XU Tianji. 3D/3C Seismic Exploration[M]. Beijing: Beijing Geological Publishing House, 2011.
[5]
刘敬寿, 丁文龙, 肖子亢, 等. 储层裂缝综合表征与预测研究进展[J]. 地球物理学进展, 2019, 34(6): 2283-2300.
LIU Jingshou, DING Wenlong, XIAO Zikang, et al. Advances in comprehensive characterization and prediction of reservoir fractures[J]. Progress in Geophysics, 2019, 34(6): 2283-2300.
[6]
王清振, 张金淼, 姜秀娣, 等. 利用梯度结构张量检测盐丘与断层[J]. 石油地球物理勘探, 2018, 53(4): 826-831.
WANG Qingzhen, ZHANG Jinmiao, JIANG Xiudi, et al. Detection of salt dome and fault by gradient structure tensor[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2018, 53(4): 826-831.
[7]
李婷婷, 侯思宇, 马世忠, 等. 断层识别方法综述及研究进展[J]. 地球物理学进展, 2018, 33(4): 1507-1514.
LI Tingting, HOU Siyu, MA Shizhong, et al. Overview and research progress of fault identification method[J]. Progress in Geophysics, 2018, 33(4): 1507-1514.
[8]
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 pre-stack seismic inversion[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2014, 49(1): 22-34, 46.
[9]
曲寿利, 季玉新, 王鑫, 等. 全方位P波属性裂缝检测方法[J]. 石油地球物理勘探, 2001, 36(4): 390-397.
QU Shouli, JI Yuxin, WANG Xin, et al. Seismic method for using full-azimuth P wave attribution to detect fracture[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2001, 36(4): 390-397.
[10]
杨晓利, 王童奎, 柳晓风, 等. 相控地震多属性预测技术在南堡凹陷碳酸盐岩储层的应用[J]. 地球物理学进展, 2012, 27(4): 1565-1571.
YANG Xiaoli, WANG Tongkui, LIU Xiaofeng, et al. Applications of facies-controlled seismic multi-attri-bute prediction technology for reservoir in the burial hill of Nanpu[J]. Progress in Geophysics, 2012, 27(4): 1565-1571.
[11]
张志让, 王兆峰, 张梅华, 等. 利用三维叠前地震资料预测火成岩储层裂缝分布[J]. 石油地球物理勘探, 2010, 45(1): 92-98.
ZHANG Zhirang, WANG Zhaofeng, ZHANG Meihua, et al. Application of 3D seismic pre-stack data in prediction of fracture distribution for igneous rock reservoir[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2010, 45(1): 92-98.
[12]
林娟, 娄兵, 张淑萍, 等. 准噶尔盆地玛湖1井区高密度三维OVT域裂缝预测的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2017, 52(增刊2): 146-152.
LIN Juan, LOU Bing, ZHANG Shuping, et al. Application of high density 3D OVT fracture prediction in Mahu1 well block, Junggar Basin[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2017, 52(S2): 146-152.
[13]
李春鹏. 基于方位地震道集的裂缝型储层预测方法研究[D]. 山东青岛: 中国石油大学(华东), 2013.
LI Chunpeng. Research on Fractured Reservoir Prediction with Azimuthal Seismic Data[D]. China University of Petroleum(East China), Qingdao, Shandong, 2013.
[14]
孙炜, 何治亮, 李玉凤, 等. 改进的方位各向异性裂缝预测方法及其应用[J]. 石油地球物理勘探, 2014, 49(6): 1170-1178.
SUN Wei, HE Zhiliang, LI Yufeng, et al. An improved method of fracture prediction based on P-wave anisotropy and its application[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2014, 49(6): 1170-1178.
[15]
杜炳毅, 杨午阳, 王恩利, 等. 基于杨氏模量、泊松比和各向异性梯度的裂缝介质AVAZ反演方法[J]. 石油物探, 2015, 54(2): 218-225.
DU Bingyi, YANG Wuyang, WANG Enli, et al. AVAZ inversion based on Young's modulus, Poisson's ratio and anisotropy gradient in fractured media[J]. Geo-physical Prospecting for Petroleum, 2015, 54(2): 218-225.