②. 中国石油华北油田分公司勘探部, 河北任丘 062552
②. Exploration Department ofHuabei Oilfield Com-pany, PetroChina, Renqiu, Hebei 062552, China
GeoEast作为国产大型地震数据处理、解释一体化软件系统,其完善的功能、所拥有的特色技术,为应对地震资料解释中的复杂问题提供了技术“利器”。GeoEast解释系统界面友好、操作方便、兼容性强,为不同勘探程度地区地震资料解释提供了高效、精准的技术支持。
近年来通过重磁电震联合勘探,河套盆地临河坳陷在南部吉兰泰构造带实现了快速突破,展示了该区良好的油气勘探前景。为了进一步拓展勘探空间,深入开展勘探潜力及成藏特征研究,优选兴隆构造带为新区勘探突破的有利目标,重新部署实施三维地震勘探。由于现阶段该区钻井资料较少,其构造特征、沉积特征尚不明确,亟待通过地球物理手段进行深入分析。
本文依托GeoEast解释系统的二维—三维联合解释、地震属性分析功能,开展构造解释与砂体、有效储层展布特征分析,为低勘探程度区地震资料精细解释提供借鉴。
1 地震地质概况兴隆构造带现处于勘探早期,其主体构造为三维地震资料覆盖区,周边为二维地震资料区。已钻井揭示该区具有良好的油气显示,但尚未获得工业油气流。综合有机地球化学、地震沉积学和勘探地球物理等技术手段,预测该区烃源岩发育的有利层位为白垩系固二段及古近系临两段,其中泥岩厚度均较大,具有较大资源潜力[1],是河套盆地新区勘探的有利目标。
河套盆地临河坳陷历经早白垩世弱挤压拗陷、古近纪—新近纪伸展断陷、第四纪走滑改造三个阶段[2]。兴隆构造带位于临河坳陷北段,受兴隆、临河断层控制,呈“二洼夹一垒”构造格局。该区油气储层的形成受控于多种地质因素的综合作用及其耦合关系,其中盆地构造沉积演化及古气候构成盆地内储层形成的背景因素,沉积体系的纵、横向分布决定储层的平面展布、演化和储层岩性特征,成岩作用对于储层孔隙的形成与后期演化具有决定性的影响[3]。
2 解释技术应用受地震、地质资料限制,兴隆构造带现有构造解释成果和沉积储层认识不能满足勘探需求。利用新采集三维地震资料和以往采集二维地震资料,开展联合构造解释、波形聚类、地震属性融合、频率衰减属性分析,明确了构造特征及沉积储层分布特征,预测出有效储层的分布范围,为优选有利勘探目标提供了依据。
2.1 二维—三维联合解释利用GeoEast系统项目联合工区优势,建立二维—三维地震联合工区开展构造解释;应用其中的GeoWell、GeoBasemap、GeoSeismic、GeoSeisight等模块开展井震标定、统层解释,层位解释时平面、剖面与空间联动,保障解释层位闭合,为构造圈闭落实、地质结构认识提供了依据。
2.1.1 二维—三维地震联合统层研究区现有钻井较少,联合周边地区精细标定6口井,优选南部吉兰泰二维区ST1、ST2井精细标定新近系、古近系和白垩系地层界面,优选三维区隆1井精细标定古近系临河组地层界面。
基于ST1井层位标定结果,进行联井剖面对比(图 1);结合地震响应、波组特征,完成兴隆构造带统层,在研究区内构建解释框架,并在全区范围对地震反射波组特征进行追踪和对比。
通过骨干剖面精细解释、自动追踪加密解释的方式开展三维区构造解释。应用预测断层精度高的AI(人工智能)断层识别技术进行不同级别断层的识别[4],提高解释效率及精度(图 2、图 3)。
同时,采用属性分析识别断层及其组合关系,以三维可视化进行实时质控,由深至浅多层系成图明确构造特征。完成五套目的层的精细构造解释,与原构造解释相比,断裂结构更合理、构造特征更清晰,构造圈闭形态更落实可靠。
2.1.3 构造特征分析基于二维—三维联合解释成果,通过地层顶、底界面反射时差获得地层残余厚度,结合分层系地层残余厚度开展构造特征分析。在河套盆地古近系—新近系伸展断陷和第四纪走滑改造背景控制下,兴隆构造带发育伸展断层和滑脱断层。断层主要表现为上陡下缓近水平,其上盘地层在滑动拖曳作用下形成背斜,且随着伸展作用增强,滑距增大,在滑脱背斜轴向会产生破裂形成新的补偿断层,并导致滑脱层地层增厚。渐新统下部强反射主要为泥岩沉积,含石膏质泥岩、石膏质白云岩及砂质泥岩互层,岩层相对松软,为晚期强伸展作用下滑脱层发育奠定物质基础。
兴隆构造带主要发育北东、北东东两组断裂,其中杭五断裂横贯东西,是控制断垒带西北界的断层,具有多期活动的特点。其下降盘主要发育一系列逆牵引构造,上升盘发育断垒构造带,中部最大断距范围达700~800m,向两侧逐渐变小。以杭五断裂为界,发育下降盘的逆牵引构造带和上升盘的杭五断垒带,由杭五断裂沟通深部油源,是油气运移的主要指向区。
2.2 沉积背景与地震相分析临河组沉积时期兴隆构造带整体呈现东南高、西北低的地形特征(图 4),碎屑物质主要来源于东南部。已钻井揭示临河组埋深为3350~5111m,地层厚度变化较大(470~845m),常规等厚层段的时间域波形聚类方法不适用。基于GeoEast系统高精度时频分析技术,将时间域波形转换到频率域,再对等长度的频率域振幅谱或相位谱的波形进行分类,可有效解决层段间隔不等厚的问题[5]。频率域波形聚类属性显示,兴隆构造带自东向西发育多个互相叠置的辫状河三角洲朵叶体(图 5),有效指导了沉积相刻画。
利用GeoEast系统地震属性分析方法,提取多种地震属性进行聚类分析,优选出能敏感反映砂体厚度和砂体展布特征的振幅类、频率类属性进行融合,预测砂体分布特征。优选频率衰减属性识别预测有效储层,为成藏特征分析、有利区带优选评价、目标发现落实提供了支撑。
2.3.1 多属性砂体预测GeoEast系统可提取几何类、物理类等多种地震属性,可用于聚类分析[6]。其中振幅属性与实钻井临河组砂体厚度相关性强,高亮体属性能反映兴隆构造带砂体展布特征,且辫状河三角洲朵叶体特征明显。将二者做融合分析,结合已钻井目的层段单井相特征,明确了兴隆构造带主体断垒带辫状河三角洲前缘砂体分布特征(图 6)。
众所周知,油气储集层是典型的双相介质,地震波在穿过该介质后各频率成分的能量分布状况发生了变化,低频成分相对较强,高频成分相对较弱,即表现为“低频共振,高频衰减”的特性[5]。基于GeoEast系统,采用DHAF(以多相介质理论为基础,以实验室数据为依据,利用地震资料进行油气检测)分析方法,通过最大能量扫描,检测地震波穿过双相介质后频谱的变化,即共振滤波方法,在高、低敏感频段内求取最大特征能量,计算储层的物性、含油气性等属性参数,检测结果更能反映油气分布的非均质性[7-8]。
对兴隆构造带临河组多口井井旁地震道进行频谱分析,认为在20~50Hz频率区间,有效储层与致密层相比,有效储层速度衰减更快(图 7)。据此优化流体活动性属性的计算参数,针对目的层段提取频率衰减属性(图 8、图 9),有效储层预测结果与已钻井揭示的地层情况较吻合,同时新钻井XH11和XH12在临河组钻遇50m以上纯油层,证实了此属性的有效性。
河套盆地兴隆构造带断裂系统复杂,通过应用GeoEast解释系统的相干、曲率等地震属性分析功能,清晰直观地展现了该区断层的平面分布形态;采用二维—三维联合精细解释,落实了构造特征;利用多属性融合,刻画了砂体展布特征;在20~50Hz频率区间内通过流体检测等功能,预测了有效储层展布范围。
GeoEast系统强大的解释功能,支撑了该区“双源供烃、断控成藏、复式富集”成藏模式的构建。利用基于该系统取得的综合解释成果,对新区进行了勘探部署,新钻12口井全部获工业油流,成功率达100%,其中两口井取得百米厚油层、试油百方高产的“双百”新突破,落实了亿吨级的探明储量。
[1] |
王权, 刘震, 李晨曦, 等. 河套盆地临河坳陷中-新生代烃源岩分布地震预测[J]. 现代地质, 2021, 35(3): 850-860. WANG Quan, LIU Zhen, LI Chenxi, et al. Seismic prediction for Mesozoic-Cenozoic source rock distribution in the Linhe depression, Hetao basin[J]. Geoscience, 2021, 35(3): 850-860. |
[2] |
张锐锋, 于福生, 刘喜恒, 等. 河套盆地临河坳陷及其周边地区中-新生代成盆演化特征[J]. 石油与天然气地质, 2020, 41(6): 1139-1150. ZHANG Ruifeng, YU Fusheng, LIU Xiheng, et al. Evolutionary characteristics of Linhe Depression and its surrounding areas in Hetao Basin from the Mesozoic to Cenozoic[J]. Oil & Gas Geology, 2020, 41(6): 1139-1150. |
[3] |
张锐锋, 何海清, 陈树光, 等. 河套盆地临河坳陷石油地质新认识与重大发现[J]. 中国石油勘探, 2020, 25(6): 1-12. ZHANG Ruifeng, HE Haiqing, CHEN Shuguang, et al. New understandings of petroleum geology and a major discovery in the Linhe depression, Hetao Basin[J]. China Petroleum Exploration, 2020, 25(6): 1-12. |
[4] |
杨午阳, 杨佳润, 陈双全, 等. 基于U-Net深度学习网络的地震数据断层检测[J]. 石油地球物理勘探, 2021, 56(4): 688-697. YANG Wuyang, YANG Jiarun, CHEN Shuangquan, et al. Seismic data fault detection based on U-Net deep learning network[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2021, 56(4): 688-697. |
[5] |
王霞, 汪关妹, 刘东琴, 等. 地震体属性分析技术及应用[J]. 石油地球物理勘探, 2012, 47(增刊1): 50-54. WANG Xia, WANG Guanmei, LIU Dongqin, et al. Analysis of seismic volume attributes and their appli-cation[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2012, 47(S1): 50-54. |
[6] |
王天云, 韩小锋, 许海红, 等. 无监督神经网络地震属性聚类方法在沉积相研究中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2021, 56(2): 372-379. WANG Tianyun, HAN Xiaofeng, XU Haihong, et al. Study on sedimentary facies based on unsupervised neural network seismic attribute clustering[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2021, 56(2): 372-379. |
[7] |
杨静, 闫晶晶. GeoEast流体活动性属性技术在S井区储层描述中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2014, 49(增刊1): 216-220. YANG Jing, YAN Jingjing. Reservoir characterization with fluid mobility attribute provided by GeoEast[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2014, 49(S1): 216-220. |
[8] |
魏浩元, 韦德强, 肖文华, 等. 地震属性技术在鸭儿峡白垩系K1g1油藏精细勘探中的应用[J]. 石油地球物理勘探, 2018, 53(增刊2): 295-300. WEI Haoyuan, WEI Deqiang, XIAO Wenhua, et al. Reservoir prediction in Yaerxia with seismic attributes[J]. Oil Geophysical Prospecting, 2018, 53(S2): 295-300. |