2. 中国石油化工股份有限公司西北油田分公司勘探开发研究院, 新疆乌鲁木齐830011
2. Research Institute of Petroleum Exploration and Production, Northwest Oilfield Branch Company, Sinopec, Urumqi 830011, China
中国油气勘探开发中, 致密储层如页岩气、致密油、致密砂岩气储层等所占比重越来越大。因为裂隙发育不仅改善了储层的渗透性, 还有利于提高压裂效果, 所以致密储层包括碳酸盐岩缝洞储层和非常规致密油气储层的勘探开发中, 地震裂隙预测尤为重要。
通常认为, 地壳中存在大量定向排列各向异性(extensive-dilatancy anisotropy, EDA)的微裂隙, 因此横波在地壳介质中传播时会发生分裂现象[1-2]。大量研究表明, 平行排列的垂直或高角度裂隙的发育情况与介质的方位各向异性高度相关[3]。THOMSEN[4]给出了碎屑岩3个各向异性参数值的统计结果, 统计结果显示, 与横波速度相关的各向异性参数γ的值均约为与纵波速度相关的各向异性参数ε值的2倍, 这表明横波速度的各向异性远大于纵波速度; CRAMPIN[5]采用横波分裂方法研究了冰岛地区大洋中脊快横波的方向, 发现其总体为NW-SW向; 吴晶[6]认为横波对各向异性介质非常敏感, 并能穿透地球内部不同圈层的介质, 因此是研究地球内部各向异性最常用的方法; 吴晶等[7]利用地震台站实际观测的快、慢横波信息研究了华夏地块东南部地壳的各向异性; 魏建新[8]在实验室证实了横波速度存在11%~13%的方位各向异性; 魏建新等[9]利用模型研究发现横波速度对裂隙密度最敏感; 唐建侯等[10]在四川盆地碳酸盐岩地区利用采集的横波地震数据证实了不同方向的横波速度不同; 李彦鹏等[11]利用转换波资料提取快、慢横波, 用于研究碳酸盐岩的裂隙发育情况; 赵永勤等[12]在塔里木盆地利用两条二维测线的横波资料研究确定了雅克拉构造主裂隙方向为近南北向, 与该构造最大主应力方向呈锐角相交; 赵军等[13]利用测井正交偶极子声波资料开展了碳酸盐岩横波速度各向异性研究; 张广智等[14]构建了HTI介质的碳酸盐岩裂隙岩石物理模型并利用1口井的测井资料计算了3个Thomsen各向异性参数, 研究结果显示在裂隙发育的层段γ值明显大于ε值。
各向异性与裂隙发育密切相关, 各向异性强度反映了裂隙密度, 各向异性主方向(长轴方向)即为裂隙方向。相对于利用相干、曲率和蚂蚁体等属性的裂隙间接预测技术, 各向异性反演技术对裂隙的预测和刻画更为准确可靠。利用相干、曲率和蚂蚁体等属性的裂隙间接预测技术主要用于检测较大尺度断裂或者小断层(并不是裂隙), 而各向异性反演技术能够更好地检测小尺度的规模微断裂或裂隙(集中发育且能够为各向异性反演成果检测到)[5]。
在油气勘探领域, 实际地震资料各向异性反演主要利用宽方位地震数据的叠后地震属性(包括叠加振幅、衰减、P波阻抗等)以及叠前P波振幅、AVO梯度属性, 鲜有利用叠前反演横波速度进行各向异性反演。陈楠等[15]利用叠后振幅属性进行方位各向异性反演, 预测了页岩层裂隙发育区; 于晓东等[16]在准噶尔盆地车排子地区利用叠前分方位振幅属性, 进行了振幅随方位角变化(amplitude variation with-azimuth, AVAZ)的处理, 得到了裂隙方向和裂隙密度; 赵思为等[17]利用方位波阻抗属性进行了各向异性反演(椭圆拟合), 预测了川东北嘉陵江组二段裂隙发育区; 毕研斌等[18]利用P波方位各向异性属性预测了四川盆地碳酸盐岩储层裂隙发育区; 杨勤勇等[19]利用纵波方位各向异性属性研究了塔河地区碳酸盐岩裂隙发育程度。
计算机超算能力大幅提高、宽方位地震炮检距向量片(offset vector tile, OVT)处理技术[20-22]的普及以及分方位叠前偏移的便捷实现, 均为基于OVT域道集或分方位叠前偏移道集的方位各向异性反演技术的实现提供了可能。以往方位各向异性反演均未涉及基于宽方位地震OVT域道集或者分方位叠前偏移道集横波速度反演, 也未能给出更合理的方位扇区划分方法, 本文首先分别基于OVT域道集和分方位叠前偏移道集数据提出了横波速度方位各向异性反演方法, 重点探讨了如何合理地划分不同方位扇区、以及各个扇区如何提高横波速度反演精度的策略, 然后提出了方位扇区划分的两个重要原则和横波速度无井反演方法, 最后将该方法应用于塔里木盆地碳酸盐岩裂隙和缝洞储层预测, 以验证方法的有效性。
1 技术方法 1.1 横波分裂横波分裂又被称为横波双折射, 20世纪70年代最早被CRAMPIN等[1]发现并证实, 他们利用人工地震地壳测深和天然地震资料, 证实了横波分裂现象的存在, 并且发现快横波的偏振方向与应力场方向一致。随后ANDO等[23-24]发现横波分裂的证据, 他们对日本中部地区一个地方台网记录的中源地震横波波形进行了分析, 认为横波分裂成为两个相互正交且具有不同速度的偏振波, 初至时差最大为0.9s。
横波通过各向异性介质时分裂为速度各异的两个波: 一个波偏振方向平行于裂隙走向, 速度较快, 称为快横波; 另一个波偏振方向垂直于裂隙走向, 速度较慢, 称为慢横波[9]。
利用横波分裂的思想, 我们首先对宽方位地震道集进行不同方位扇区划分, 然后在每一个方位扇区内, 将其近似地看作各向同性, 再利用各向同性Zoeppritz线性方程求解横波速度, 最后通过椭圆拟合处理的方法, 确定快横波速度的方向和大小, 以及慢横波速度的大小, 还可以进一步求出快横波与慢横波的速度比值, 即各向异性的强度。
1.2 横波速度各向异性反演方法 1.2.1 方位扇区划分方位各向异性反演多采用宽方位地震数据。宽方位地震数据处理目前普遍采用OVT处理方法[20]。其中, OVT面元抽取方法为从每个CMP道集中抽取大致相同的偏移距和方位角, 将其重新排列成一个小矩形面元, 得到的每个OVT面元内的每一道都具有大致相同的偏移距和方位角。单独对某一个OVT面元进行叠前偏移, 偏移后每一道都记录着偏移距和方位角信息[25-27]。如果未对宽方位地震数据进行OVT处理, 为节省计算量, 可以采用分方位叠前偏移处理方法。无论采用OVT处理方法还是分方位叠前偏移处理方法, 都涉及到方位扇区的划分。
利用横波分裂的思想研究介质方位各向异性, 需要对全部方位的地震数据进行方位扇区划分, 为了保证每个扇区均能较好地成像, 同时减少非方位因素造成的各向异性差异, 方位扇区的划分应该遵守以下两个原则。
1) 每个扇区要保证一定的覆盖次数(通常不少于35次), 而且各个扇区覆盖次数大致相当。方位扇区个数以5~6个为宜, 方位扇区个数太少则不能保证椭圆拟合精度, 太多则不能保证足够的覆盖次数, 从而导致叠前反演结果信噪比低, 成像精度低。
2) 保证每个扇区都包含近、中、远偏移距道集数据, 而且最大偏移距大致相同, 避免因远偏移距不同造成不同扇区的各向异性差异。
图 1是TH-A区宽方位道集数据的方位角和偏移距分布的直方图以及扇区TH-A区划分结果。每个扇区的覆盖次数大约为35次, 每个扇区道集数据的最大偏移距均为5000m, 每个扇区都包含近、中、远偏移距道集数据。
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图 1 TH-A区宽方位道集数据方位角和偏移距分布的直方图(a)及扇区划分结果(b) |
将研究区划分为6个方位扇区, 利用6个扇区的OVT域道集数据或者分方位叠前偏移道集数据以及地震速度信息, 使用如下的Zoeppritz线性公式开展稳健抗噪的AVO三参数反演[28]可以得到横波速度的反射率地震体(该地震体也被称作弹性地震体, 与叠加地震体相区分)。
| $ \begin{array}{c} R_{\mathrm{P}} \approx \frac{1}{2}\left(1-4 \frac{v_{\mathrm{s}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \sin ^{2} \theta\right) \frac{\Delta \rho}{\rho}+\frac{1}{2 \cos ^{2} \theta} \frac{\Delta v_{\mathrm{P}}}{v_{\mathrm{P}}}- \\ 4 \frac{v_{\mathrm{S}}^{2}}{v_{\mathrm{P}}^{2}} \sin ^{2} \theta \frac{\Delta v_{\mathrm{S}}}{v_{\mathrm{S}}} \end{array} $ | (1) |
式中: RP为反射系数; θ为入射角; vP为纵波速度; vS为横波速度; ρ为密度。
统计研究区或邻区目的层段测井资料的横波速度均值, 该均值为地震反演中需要补充的常数低频分量。无井地震反演的原理如下: 通常在目的层段(时窗约为300ms), 横波速度的低频趋势可以看作一个常数, 横波速度的相对值(类似横波速度反射率积分)与目的层段横波速度的常数低频趋势相加即可得到横波速度的绝对值。对每个扇区进行横波速度无井地震反演, 可得到6个扇区横波速度数据。由于每个扇区都是给定一个相同的常数低频分量, 因此各个扇区原有的横波速度差异得以保留。也可以使用有井约束地震反演方法获得横波速度, 但需注意反演结果受井数据约束不能太强, 避免造成6个不同扇区的横波速度的反演结果趋同, 抹平了其应有的差异, 从而无法完成合理的椭圆拟合处理, 也无法确定快、慢横波速度的方向和大小。
图 2是TH-A区6个方位扇区横波速度无井反演的结果, 每个扇区目的层段(4100~4300ms)横波速度纵向变化规律与测井横波速度曲线的变化趋势吻合。
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图 2 TH-A区6个方位扇区横波速度无井反演结果 |
椭圆拟合方法作为宽方位地震数据解释的重要方法, 可用于确定裂隙方向和裂隙密度, 无论针对叠后地震属性数据还是叠前反演的弹性参数数据, 均可以采用该方法。通常使用5~6个不同方位扇区的叠后属性或者叠前反演弹性参数数据, 采用椭圆拟合方法得到一个代表叠后属性或者弹性参数的椭圆。该椭圆的长轴(快方向)代表每一道每一个时间样点(位置)方位各向异性的主方向(裂隙走向), 长轴与短轴的比值代表该位置方位各向异性强度(裂隙密度)。
由于横波速度在反映地下介质方位各向异性方面具有优势, 即横波速度的方位各向异性最强, 因此横波速度方位各向异性反演方法可靠有效。图 3是对6个扇区横波速度叠前反演结果进行椭圆拟合的示意, 根据6个扇区横波速度的反演结果(图 3a)进行椭圆拟合处理(图 3b), 最终得到裂隙密度和裂隙方向叠合显示结果(图 3c)。该位置裂隙的走向为北东(NE)向, 裂隙密度为1.24, 也就是在平行于裂隙面方向的横波(快横波)速度较垂直于裂隙面方向的横波(慢横波)速度提高了24%。因为HTI介质表现为弱各向异性[4], 所以通常情况下其裂隙密度值不会很大。
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图 3 对6个扇区横波速度叠前反演结果进行椭圆拟合的示意 a 6个扇区横波速度的反演结果; b目标井点拟合椭圆; c裂隙密度和裂隙方向叠合显示结果 |
图 4和图 5分别为分方位叠前偏移道集和OVT域道集横波速度各向异性反演流程, 二者的不同之处在于方位扇区划分在叠前偏移前和叠前偏移后。图 4所示的流程是先对CMP道集进行方位扇区划分, 然后再对每一个扇区进行叠前偏移处理, 最终得到每一个扇区的叠前偏移道集; 图 5所示的流程则是对叠前偏移后的OVT域道集直接进行方位扇区划分。分方位叠前偏移因为在叠前偏移前已经完成了不同方位扇区的划分, 因此叠前偏移后的扇区方位角范围已经固定, 不能再进行修改(图 4)。
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图 4 分方位叠前偏移道集横波速度各向异性反演流程 |
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图 5 OVT域道集横波速度各向异性反演流程 |
塔里木盆地TH地区是开发多年的重要油田, 目前的开发层系是浅层一间房组和鹰山组上段灰岩储层, 叠加剖面上“串珠”状缝洞非常发育, 易于识别。但目前勘探对象转向了深层, 岩性也由灰岩转变为白云岩。研究区位于塔里木盆地TH-A区, 主要目的层为深层鹰山组下段和蓬莱坝组, 岩性以白云岩为主, 储层为小规模缝洞或裂隙型储层, 储层较为隐蔽, 因此在图 6所示的地震剖面上并没有如浅层那样发育众多“串珠”状地震反射。这也是深层储层预测的难点之一, 即对于深层的勘探对象, 基于叠加地震数据的振幅雕刻类储层预测方法不再有效。由于横波速度方位各向异性反演主要反映裂隙发育程度, 因此需要在研究区开展横波速度方位各向异性反演研究。
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图 6 较少发育“串珠”状地震反射的TH-A区蓬莱坝组地震剖面 |
塔里木盆地TH-A区无OVT域道集数据, 仅有宽方位CMP道集数据, 所以首先将TH-A区360°方位道集数据划分为6个方位扇区(图 1), 然后按照图 4所示的流程对每一个扇区依次开展叠前偏移处理, 最后得到了6个方位扇区共反射点(CRP)道集数据, 并利用这些CRP道集数据开展叠前横波速度无井反演和椭圆拟合。
图 7a为TH-A区过W2井蓬莱坝组叠加地震剖面, W2井的目的层段为4180~4240ms“串珠”状地震反射目标, 因为按照以往浅层缝洞储层的地震响应认识, 这种“串珠”状地震反射发育缝洞优质储层的可能性很大, 但实际钻探的结果却是低速、低密度硅质岩(不是碳酸盐岩)地层, 图 7a中的测井曲线为波阻抗曲线。图 7b右上角FMI测井成果所示的目的层段(7550~7600m)既不发育溶洞(岩心照片分析结果)也不发育裂隙, 这与横波速度方位各向异性反演得到的方位各向异性反演成果吻合, 目的层段(4195~4220ms)方位各向异性强度较弱(小于1.05, 仅有5%各向异性), 表明该层段不发育裂隙。随后, 我们在方位各向异性强度较大(大于1.16)的硅质岩的上方实施了侧钻, 侧钻结果揭示了裂隙型储层。图 8为在TH-A区采用横波速度方位各向异性反演方法得到的裂隙方向和裂隙密度叠合显示, 裂隙方向主要为北东(NE)向, 其次为北西(NW)向, 这与研究区发育的走滑共轭断裂有关, TH-A区主要发育两组平面上呈X型的走滑共轭断裂系统, 一组为NE向(主断裂)、另一组为NW向[29], 两组裂隙走向与两组断层走向呈锐角相交。
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图 7 TH-A区过W2井蓬莱坝组叠加剖面(a)和横波速度方位各向异性反演得到的裂隙密度剖面(b) |
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图 8 TH-A区采用横波速度方位各向异性反演方法得到的裂隙方向和裂隙密度叠合显示 |
在今后深层蓬莱坝组勘探中, 我们需要将横波速度方位各向异性反演研究和叠加地震振幅雕刻研究相结合预测缝洞储层或者裂隙型储层, 该方法能避免出现储层预测错误, 降低钻干井的几率和风险。
2.2 基于OVT域道集横波速度各向异性反演该研究区位于塔里木盆地TH-B区, 主要目的层是浅层一间房组和鹰山组上段, 储层主要为规模缝洞系统, 在叠加地震剖面上通常表现为“串珠”状地震反射特征。TH-B区现有数据为OVT域道集数据, 故按照图 5所示的流程开展横波速度方位各向异性反演。
图 9显示了TH-B扇区划分结果以及宽方位道集数据方位角和偏移距分布情况, 按照方位扇区划分的两个原则将其划分为6个扇区, 每个扇区覆盖次数大体相同, 均为50次左右。每个扇区经过切除后的道集数据的最大偏移距均为5500m, 均包含近、中、远偏移距道集数据。
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图 9 TH-B区扇区划分(a)以及宽方位道集数据方位角和偏移距分布(b)结果 |
图 10是TH-B区6个扇区OVT域道集, 每个扇区道集质量相差无几。图 11是TH-B区6个扇区横波速度无井反演结果, 方位各向异性导致了不同扇区横波速度的差异。图 12是TH-B区纵波阻抗和横波速度方位各向异性反演结果和叠加振幅平面显示, 其中图 12a和12c分别是基于纵波阻抗、横波速度方位各向异性反演结果, 很明显在缝洞发育位置, 横波速度方位各向异性反演得到的方位各向异性异常范围明显大于纵波阻抗方位各向异性反演结果, 这说明横波速度对方位各向异性更敏感, 刻画溶洞周边裂隙的能力更强。纵波阻抗由于对方位各向异性不如横波速度敏感, 因而无法检测小规模的裂隙。与纵波阻抗方位各向异性强度平面显示(图 12d)相比, 从横波速度方位各向异性强度平面显示结果(图 12f)可以看出, AD4井附近, 缝洞体的平面分布范围更大。
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图 10 TH-B区6个扇区OVT域道集 |
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图 11 TH-B区6个扇区横波速度无井反演结果 |
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图 12 TH-B区纵波阻抗和横波速度各向异性反演结果和叠加振幅平面显示 a纵波阻抗方位各向异性反演剖面; b叠加地震剖面; c横波速度方位各向异性反演剖面; d纵波阻抗方位各向异性强度平面显示; e叠加振幅平面显示; f横波速度方位各向异性强度平面显示 |
因为叠加地震剖面的振幅属性反映溶洞的能力强, 反映裂隙的能力弱, 故横波速度方位各向异性刻画的缝洞体规模(图 12c)大于叠加地震剖面上的缝洞体规模(图 12b)。横波速度方位各向异性反演得到的方位各向异性强度主要反映了裂隙, 通常溶洞是在裂隙发育的基础上发展而来, 缝洞相伴存在, 只要溶洞周边发育规模裂隙(能够被地震分辨率识别的裂隙集合体), 缝洞体就能在横波速度方位各向异性反演成果上得到反映。图 12f更能反映出缝洞一体的特征, 尤其是当两个溶洞距离较近时, 两者的缝洞体可能连通形成一个彼此沟通的连片缝洞体, 进而增加了含油气面积和储量规模。从叠加振幅平面显示(图 12e)上可以看出, 这两个溶洞彼此孤立。
TH-B区一间房组目前共有16口生产井进行油气开采, 即16口井在该层段都钻遇了储层。从图 12e可以看出, 至少有3口井(箭头所示)无强振幅特征, 而从图 12f可以看出, 包括这3口井在内的所有井均存在方位各向异性强度大的特征, 这3口井很可能是小规模的缝洞。缝洞因规模小未产生“串珠”状强振幅反射, 但横波速度方位各向异性强度平面显示存在强方位各向异性响应, 表明采用横波速度各向异性反演刻画缝洞体包括小规模缝洞更为准确、可靠。
3 结论与讨论将基于横波分裂思想的横波速度各向异性反演预测裂隙的方法应用于两个研究区的实际地震数据, 反演结果验证了本文方法的可靠性。与纵波阻抗各向异性反演结果相比, 本文方法反映和预测裂隙能力更强、精度更高, 在进行宽方位地震采集的地区可以推广应用。基于分方位叠前偏移道集或者OVT域道集的横波速度方位各向异性反演需注意以下3个方面。
1) 方位扇区通常要划分5~6个, 每个方位扇区的覆盖次数通常不少于35次。每个方位扇区须包含近、中、远偏移距数据, 而且最大远偏移距数据基本一致。各个方位扇区的覆盖次数大体一致。
2) 因为各方位扇区横波速度反演要保留其速度差异, 所以通常给定的低频趋势模型是一致的, 这样才能保留各方位扇区原有的速度差异。
3) 相较于分方位叠前偏移道集, OVT域道集偏移成像精度更高, 在划分扇区时也可以更灵活方便地修改扇区的方位角范围。而分方位叠前道集偏移成像完成后, 扇区范围固定, 不能再修改扇区方位角范围。
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