自Zoeppritz方程提出以来, AVO分析成为一种重要的烃类检测工具。考虑到Zoeppritz方程本身的复杂性, Aki-Richard, Shuey, Wiggins等人在研究Zoeppritz方程的基础上提出了近似方程，而Rutherford, Williams, Castagna等人在考虑了阻抗差异的情况下提出了4类AVO类型，且这4种类型的AVO划分已普遍应用于油气勘探中。迄今为止, AVO分类系统不仅能用于描述含气砂岩的异常响应, 还能对含水砂岩、较硬的致密层产生的AVO异常进行分类。AVO分析工作的一项重要内容就是分析判断AVO异常类型是否适用于研究的地区, 该方法只有在目标储层的岩石物理和流体特征具有较好的AVO响应时才能发挥作用。烃类影响砂岩储层的声阻抗和泊松比变化, 促进了不同种类AVO属性的发展。AVO分析中, 最基本的属性来自于Wiggins方程的梯度和截距(见公式1)。式(1)中, A是截距, B是梯度, C是曲率, 把这个方程称为ABC方程。当入射角小于30°时, 得出AVO属性截距和梯度的两项式^[1-3]:

(1)

其中:

此后, 在AVO梯度和截距属性分析的基础上发展了相关的衍生属性:A×B和(A+B)/2属性组合对于油气检测起到很好的预测作用^[4-6]。Kelly(2001)认为, 强烈的岩性差异和低含气饱和度导致了两参数AVO属性及两参数反演的失效, 提出了Δρ/ρ反演含气饱和度, 有效反映了含气饱和度的情况。但是, 3参数反演要求共中心点道集大角度偏移距地震数据^[7]。本文利用AVO属性分析技术, 针对研究区营二段致密火山碎屑岩储层, 开展了致密储层含气性检测研究。对过ls305井剖面提取AVO属性(A+B)进行分析, 通过钻井地震结合分析发现, 含气层段的AVO属性较弱, 而非含气层的AVO属性值很强(见图 1)。关于这种情况引起的原因，如果没有适当的可行性分析, 很可能错误解释实际数据的AVO响应^[8]。本文通过正演模型研究，在对英台气田地质和含流体特征准确理解的基础上, 开展流体替换等工作, 对AVO属性进行了合理分析。同时，针对上述现象进行了AVO正演模拟研究, 并分析了AVO响应特征的影响因素, 从而为寻找油气资源提供可靠依据。

1 地质背景

英台地区营二段主要发育湖盆扇三角洲、滨浅湖、深湖过渡相等沉积相类型, 沉积环境复杂。储层以流纹质凝灰岩、凝灰质砂砾岩、砂岩发育比例最高。砂岩成分以凝灰质砂岩、砾岩为主, 兼含粉砂岩, 分选较差。岩石颗粒呈成熟度较低的次磨圆状, 炭屑富集, 反映了快速近源堆积的沉积环境。利用岩心、薄片等资料确定岩性比例为岩屑砂岩质量分数74.8%, 长石岩屑砂岩质量分数为25.2%, 填隙物质量分数2%~35%(平均值9.52%, 成分复杂, 以泥质及次生矿物为主), 表明快速沉积和后期较强成岩作用特点。

火山岩储层物性和试油数据综合分析结果表明, 研究区物性对含气性的控制作用明显。强烈的成岩作用使得有效孔隙度比总孔隙度要小得多, 改变了原生孔隙结构, 导致岩石微观结构和孔隙类型变得复杂。孔隙度多小于10%, 渗透率多小于0.5×10^-3μm², 其中渗透率低于0.1×10^-3μm²的占80%, 渗透率低于0.04×10^-3μm²的占54%, 属于致密—超致密气藏。从气层发育的储集空间类型来看, 储集空间总体以粒内溶孔和粒间孔为主, 基质溶孔次之。有效储层主要为次生溶孔, 表明成岩作用过程中溶蚀作用对储层的规模、空间展布及储层物性具有显著的影响^[9-16]。因此, 要准确获得致密含气砂岩的岩石物理参数, 岩石物理的研究非常关键。

2 气层影响因素分析

研究区内主要目的层营二段储层物性相对较差, 有效储层的孔隙度在4%~10%。纵波速度4 000~5 500 m/s在有效储层和致密层存在较大重叠, 常规声波阻抗手段难以适用。目的层纵向上层多而薄, 横向上变化快, 叠加连片分布。因此, 寻求敏感的岩石物理特性是准确识别有效储层的关键。针对以上问题，需要对地层厚度、含气饱和度、影响因素进行分析。

2.1 厚度分析

英台气田营二段目的层岩性以酸性流纹岩和凝灰岩为主, 根据目前获取的测井资料和试气资料, 本研究建立了营城组火山岩气层厚度有效划分标准:密度小于2.55 g/cm³, 侧向电阻率(RLA5)大于18 Ω·m, 有效孔隙度大于4%, 峰基比大于2为有效厚度。结果表明, 英台气田营城组地层气层较薄, 薄互层多, 单层厚度多为2~5 m, 造成气层检测困难。因此需要用正演模型研究薄气层对AVO的地震响应特征。

从已有的钻井资料得出含气砂岩模型围岩速度为4 438 m/s, 横波速度2 557.41 m/s, 密度为2.63 g/cm³, 含气层速度为4 513 m/s, 横波速度为2 692.76 m/s, 密度为2.49 g/cm³(见图 2)。本研究设计的正演模型厚度由2 m逐步递增到40 m, 共8个含气层, 其厚度增量为2 m, 隔层为50 m厚的泥岩, 分析气层厚度对AVO效应的影响。本设计采用子波来自于井旁道的地震资料统计子波, 正演模型采用Zoeppritz方程。结果表明, 气层厚度越大, AVO效应越明显。当气层厚度小于2 m时, 难以分辨气层；当气层厚度小于10 m时, 分辨模糊；当气层厚度大于10 m时, AVO响应变化趋势增加；当厚度大于30 m时, AVO效应恢复正常, 且不再变化(见图 2)。这里AVO响应的极性选择主要考虑子波的极性和含气地层与围岩波阻抗之间的关系(AVO类型)。子波假设正极性起跳, 上下围岩岩石物理参数相同, AVO现象是Ⅱ类异常, 所以选择AVO响应为波峰, 视觉上较容易识别; 如果上下围岩差异大, 应选择差异大的识别AVO类型。

2.2 含气饱和度分析

一般而言, 砂岩储层岩石颗粒越细, 束缚水饱和度越高, 孔吼越小, 孔渗越低。由于火山岩地层岩性复杂, 孔隙结构类型多样等原因, 导致地层导电机理复杂, 因此含气饱和度应采用压汞方法计算。密度测井结合压汞曲线可较好地反映储层物性。通过研究后认为，本区致密火山碎屑岩储层具中低孔、低渗特征, 物性较差, 含气饱和度偏低, 有必要研究气层含气饱和度低时地震响应变化特征。

流体替换选取模型取决于临界流体扩散弛豫规模, (式中κ是渗透率, μ是黏度, K_f是流体体积模量, f是频率)。岩石孔隙内两种及两种以上的流体混合存在时, 主要应用Ruess和Voigt边界准则以及Brie(1995)^[17]等提出的部分饱和流体模型。Ruess准则适用于均匀分布的流体, 但这种方法错误地把混合流体以最大压缩方式进行估计。当流体未均匀混合时, Reuss估计有效模量误差较大。当不均匀分布的流体尺寸和地震波长相比不能忽略时, Voigt平均算法提供了K_fl最好的估计^[18]。Voigt界限称为等应变平均, 给出了假设各成分具有相等应变时平均应力与应变之比(见图 3)。

当斑块处于中等大小, 介于波长和颗粒大小之间时, 部分饱和流体应采用Brie指数准则:

(2)

其中:K_f为视体积模量, GPa; K_w为水的体积模量, GPa; K_g为气的体积模量, GPa; S_xo为含水饱和度, %; e为指数, 无量纲。

计算流体体积模量时, 最初是假设干岩石和百分百含气时纵横波比V_P/V_S是一样的^[19], 利用纵横波比等于1.58时, 求取干岩石的体积模量K_dry。公式如下:

(3)

(4)

其中:Vp为纵波速度, m/s; Vs为横波速度, m/s; Vp/V_sdry为干岩石的纵横波比, 无量纲; K_dry为干岩石体积模量, GPa; G为剪切模量, GPa。进而利用纵横波测井资料及Gassmann方程

(5)

进行计算。式中:K^*为饱和流体的体积模量, GPa; K_m为基质体积模量, GPa; K_f为流体的体积模量, GPa; ϕ为孔隙度, %。

Brie指数准则可以匹配任何趋势, e=1时, 是Voigt模型; 当e=40时, 接近Wood′s边界准则。事实上，大部分情况e在2~5, 少量的数据显示其指数值更大。借助Brie指数准则, 求取流体的视体积模量K_f时, 其中水的体积模量K_w=2.38 GPa; 气的体积模量K_g=0.021 GPa, 之后求取不同含气饱和度的情况。以e=3为例说明, 含气20%时, 体积模量降低一半, 含气50%时, 体积模量降低了90%, 这与实际资料是相吻合的(见图 4)。

下面通过采用部分饱和Brie平均模型进行流体替换, 检测含气饱和度与AVO响应的关系^[8]。由于火山碎屑岩的矿物很难获得, 取英台气田测井解释孔隙度为10%时, 饱和流体体积模量K^*=26.6 GPa, 求取基质体积模量K_m=40.24 GPa, 之后进行流体替换模拟。由于本文是利用HRS软件进行计算，因此取e=2。当含气饱和度分别为46%和80%时, 流体替换结果表明, 含气饱和度变化前纵波速度、横波速度、密度、体积模量依次为:4 530 m/s, 2 807 m/s, 2.4 g/cm³, 26.53 GPa; 含气饱和度变化后纵波速度、横波速度、密度、体积模量依次为:4 445.46 m/s, 2 820.62 m/s, 2.38 g/cm³, 25.01 GPa。纵波速度、密度、体积模量依次减小了2%, 0.8%, 5.7%;横波速度增加了0.5%。含气量增高与背景值的差距增大, 尤其是体积模量的变化幅度最大, 反映了低含气饱和度增加了油气的识别难度(见图 5)。

经过流体替换后, 速度等参数变化幅度不大, 分析原因, 其一是致密储层物性差, 造成储层的含气性本身不敏感, 这也增加了致密气层的识别难度; 其二是当含气性低于10%时，储层对速度等参数很敏感, 而随着含气饱和度的增大, 速度变化趋势趋于平缓。由于致密气层高含束缚水, 物性差导致了含气性的识别难度增加。当孔隙流体存在时, 采用Brie模型有助于提高流体预测的精度(见图 4), 避免了在含气饱和度低的情况下采用Reuss模型引起速度敏感性不足。

2.3 致密层分析

在致密火山碎屑岩中发育致密层, 主要是指既不产气也不产水, 没有生产能力的致密层, 也指孔、渗、饱等都很差的地层, 包括测井解释中解释的干层，未解释的高速致密层, 高密度的不含气层。通过测井资料分析可以看出, 致密层的速度高于背景泥岩和含气砂岩(见图 6)。致密层是否对AVO分析产生干扰, 需要进一步研究。

从已有的钻井资料可以得出, 致密层模型的围岩纵波平均速度4 241m/s, 横波平均速度2 445 m/s, 平均密度为2.64 g/cm³；致密层平均速度为5 150 m/s, 横波平均速度为3 015 m/s, 密度平均为2.61 g/cm³(见图 7)。本研究采用的子波来自于井旁道地震资料, 正演模型采用Zoeppritz方程。研究结果表明, 致密层顶截距表现为正值, 斜率为负值的Ⅰ类AVO响应特征；随着偏移距的增大, 振幅减小的趋势发展, 使得低饱和度气层依靠AVO类型识别难度增大(见图 7)。

3 频谱分解

频谱分解方法通过研究各频率的振幅与频率之间的关系, 可识别叠后数据不易显示的细微事件和异常点。此次研究采用S-变换频谱分解, 是因为S-变换可提供10 m或更高的分辨率, 对于分析薄储层具有显著的效果。此方法基于薄层反射在频率域具有特定频谱响应的概念^[20]。S-变换使用移动时窗对地震信号采样生成时间-频率图, 可以生成分辨率很高的频谱分解图, 时窗大小取决于频率的分布。频率道显示频率在一个单独道上的分布。通过分析频率道集, 可以确定在研究区域内同相轴调谐或不调谐处的频率, 同时可以识别分辨同相轴所在的频率范围。储层中气体导致地震低频信号能量的衰减严重, 气层的信号由顶部向底部依次频率降低。

对英台气田过ls305井进行S-变换, 经多次尝试, 频率为35 Hz时的振幅对气层最敏感, 所以选择35 Hz的频率属性(见图 8左)。由图 8可以看出，频率道显示了某一特定道集全频段的振幅特性, 而气层的振幅随着频率的增加而振幅减弱, 显示左倾现象, 有利于识别含气层和非含气层。右倾代表致密层, 可以看出顶部强振幅右倾现象, 是由于高速致密层引起的(见图 8右)。而振幅值较弱的左倾现象是由于含气引起的, 这与AVO(A+B)属性分析是一致的。

AVO属性与时频分析对参数的选取相对常规属性耗时较少，能快速捕捉油气的分布情况, 但定性的分析还得求助于岩石物理分析和叠前反演等复杂而详实的研究。由于该区含气储层段未发生垮塌, 井径曲线正常, 密度减小; 非储层段严重垮塌, 导致垮塌区井径曲线值增大, 密度曲线值减小, 这种认识有利于准确识别含气层。通过井径和密度曲线分析可以清楚地看到, 在含气区，井径值未发生变化, 而密度值变小, 结合分频剖面综合分析有利于准确判断含气层。

4 结论

1) 随着气层厚度的增加, AVO截距属性值不断增大, 但增大到30 m之后不再变化。这说明较薄气层对AVO的影响灵敏度不够, 薄气层不易识别。

2) 致密火山碎屑岩含气饱和度低, AVO截距、斜率属性值都偏小, 造成气层识别困难。因此，在流体替换时应采用部分饱和Brie平均模型以提高预测精度。

3) 致密层比围岩和含气层的速度、阻抗值高, 属于Ⅰ类AVO类型, 造成含气层的检测难度增大。

4) AVO属性结合频谱分解综合分析是对致密火山碎屑岩气层检测的有效方法。