2024, Vol. 36
2. 中国石油勘探开发研究院 西北分院, 兰州 730020;
3. 中国石油玉门油田公司 勘探开发研究院, 甘肃 酒泉 735019
,
WANG Hongjun1
,
ZHANG Liangjie1,
ZHANG Wenqi1,
XIE Mingxian2,
LEI Ming2,
GUO Qiang3,
ZHANG Xuerui3
2. Research Institute of Petroleum Exploration and Development-Northwest, PetroChina, Lanzhou 730020, China;
3. Research Institute of Exploration and Development, PetroChina Yumen Oilfield Company, Jiuquan 735019, Gansu, China
碳酸盐岩储集层拥有丰富的油气资源，占世界油气比重56% 以上[1-2]，其发育受控于成岩、沉积和后期改造作用，具有储集空间复杂和强非均质性的特征，流体分布复杂，利用地球物理手段对碳酸盐岩的含气性进行直接识别与刻画对于储量动用和有效开发具有重要意义[3]。早期的研究主要侧重于利用传统的地震属性方法对碳酸盐岩含气储层的分布进行预测。如张旭等[4]探讨了振幅、频率和极性等地震属性与含气碳酸盐岩储层之间的关系；Xue等[5]基于时频分析方法，利用低频阴影技术区分出含气碳酸盐岩储层；王洪求等[6]基于多波正演与纵横波速度比属性成功对碳酸盐岩含气储层进行了预测；曹俊兴等[7]基于对叠后数据的地震纹分析，发现碳酸盐岩储层的一、二阶倒谱是识别含气区域的有效指标。然而，这些方法在处理强非均质性和裂缝发育的碳酸盐岩储层时，预测准确性仍然有限。随着叠前反演技术的发展，科研人员开始通过更为精细的地震数据解析方法，提高了对碳酸盐岩储层特证的认识。例如，彭真明等[8-9]和张年念等[10]利用叠前反演技术，成功预测了非均质性强的鲕粒滩相储层的气水分布；李勇根等[11]和张广志等[12]结合保幅去噪技术和岩石物理模板，定量表征了孔隙结构复杂的碳酸盐岩储层；周路等[13]探讨了复杂生物礁储层的AVO异常，并利用叠前反演方法对含气区带进行了划分。随着研究的不断深入，叠前反演技术在预测巨厚膏盐岩层下碳酸盐岩含气储层方面也展现出独特优势。龚幸林等[14]利用弹性阻抗反演方法成功预测了巨厚膏盐岩层下的含气储层；王雪柯等[15]和Hao等[16]在对滨里海盆地的研究中，利用不同反演方法对盐下碳酸盐含气储层进行刻画；王艳芳等[17]和Zhang等[18]联合小波变换和低通滤波等地震处理方法，利用叠前反演技术对巨厚盐岩层下含气储层实现了成功预测。这些研究表明，叠前反演技术可以有效预测储层含气性，其中弹性阻抗（Elastic Impedance，EI）反演在碳酸盐岩地层中应用较为广泛，可以通过反演纵、横波速度和密度等参数来表征碳酸盐岩储层及其含气性[19]，但EI反演的缺陷较多，例如需假设相邻的上下两层介质的纵横波速度比为常数，简化后的反演方程会导致入射角偏大时反演误差增大等。为了克服EI公式的不足，Whitcombe提出了拓展弹性阻抗的概念[20]，在此基础上，马劲风等[21-22]提出了射线域弹性阻抗（RayPath Elastic Impedance，REI）反演技术，在射线域内进行弹性阻抗反演，并证明了反演结果更加稳定。
阿姆河盆地是中亚地区天然气最为富集的盆地，天然气资源占比超过该地区已探明天然气资源总量的80% [23]。阿盖雷气田地处阿姆河右岸东部山区，拥有丰富的气藏类型以及丰厚的油气储量，由于经历了多个地质历史时期，其构造变形复杂、裂缝发育，同时储层上方被巨厚变形的膏岩盐层遮挡覆盖，导致勘探难度大，地震资料噪音干扰较为严重，目的层段地震反射能量弱，信噪比低。常规方法如基于地震属性对储层进行波形聚类分析，难以对储层含气性进行直接预测与刻画[24-25]，而叠前射线域弹性阻抗反演方法通过追踪波的实际传播路径，可以客观地表征地质体的反射特征，已成功应用于相似特征的碳酸盐岩储层的流体识别中[26]。
以阿姆河盆地东部的阿盖雷气田卡洛夫—牛津阶碳酸盐岩储层为研究对象，通过预测剔除去噪、奇异值分解去噪和谱平衡技术对叠前道集进行处理；利用井-震联合建模技术建立低频射线域弹性阻抗体作为初始模型，采用叠前射线域弹性阻抗反演技术实现阿盖雷气田目的层段碳酸盐岩弹性参数的精确反演；结合岩石物理分析优选储层含气性敏感参数，进而实现对含气储层的精确刻画，以期为阿盖雷气田的高效开发提供依据。
1 地质概况阿姆河盆地位于欧亚板块南部图兰地台南缘的科佩特山脉，是世界重要含油气盆地之一。阿姆河右岸区块位于阿姆河盆地东部，北邻乌兹别克斯坦，南接阿富汗（图 1）。阿姆河盆地主要经历3个主要地质历史时期：二叠纪—三叠纪裂陷期，侏罗纪—古近纪的沉降期，中新世—始新世的改造期[27]。在二叠纪—三叠纪，由于古特提斯洋向欧亚板块的持续俯冲作用，使得阿姆河盆地处于裂谷作用强烈的弧后伸展构造环境，各类大型断裂发育并形成了北西向的堑垒带，在三叠纪末期古特提斯洋闭合时期，盆地经历了短暂隆升。早中侏罗世，由于新特提斯洋的俯冲作用，欧亚板块南缘再次进入裂谷发育阶段，三叠纪形成的深大断裂重新活动，至古近纪，构造环境趋缓并逐渐稳定。中新世晚期，由于新特提斯洋的闭合和印度板块的碰撞，中亚东部的构造活动再一次增强，阿姆河盆地在新近纪进入前陆盆地演化阶段，深大断裂活化，地层挠曲强烈，最终形成了现今构造格局与形态。
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下载原图 图 1 阿姆河盆地构造特征（a），岩性地层综合柱状图（b）和阿姆河右岸气田分布（c） Fig. 1 Structural characteristics of the Amu Darya Basin(a), stratigraphic column(b)and gas field distribution map in the right bank of Amu Darya River(c) |
研究区阿盖雷气田位于阿姆河右岸，为NNE走向的被逆冲断裂复杂化的滑脱褶皱构造，地处阿姆河右岸东部基萨尔山前冲断带西南部，靠近别什肯特坳陷的山前洼陷。阿盖雷气田为裂缝型气田，气水关系复杂，临近主控断层发育区气藏充注强，远离断层区充注弱[28-29]，主要含气地层为中上侏罗统卡洛夫—牛津阶。
2 储层特征及岩石物理分析 2.1 沉积相阿盖雷气田中上侏罗统卡洛夫—牛津阶含气层主要发育台地前缘缓坡相碳酸盐岩，自上至下可划分为XVhp、XVa1、XVa2和XVI等4个小层，顶部被广泛沉积的薄层钙质泥岩Gap层覆盖，目的层段XVhp—XVa2埋深为2 700~3 750 m，属于中—深埋藏，勘探实践表明，储层发育和分布受沉积微相和成岩作用共同控制，砂屑滩和生屑滩为有利储层发育的沉积微相（图 2）。
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下载原图 图 2 阿姆河右岸阿盖雷气田A-1井中上侏罗统卡洛夫—牛津阶沉积相综合柱状图 Fig. 2 Stratigraphic column of middle-upper Jurassic Callovian-Oxfordian stage of A-1 well in Agayry gas field in the right bank of Amu Darya River |
研究区储层岩性主要为砂屑灰岩和生屑灰岩，岩心测试结果显示孔隙度主要为4%~6%，以中—低孔为主，储集空间主要为孔隙、溶洞和裂缝（图 3），以孔隙-裂缝型储层为主，临近断层发育缝洞型储层，裂缝以高角度缝为主，受断层控制明显。较低的孔隙度使得储层对不同流体的地震响应变化不明显，且储层与隔夹层岩性差异较弱，难以形成明显的阻抗界面进行区分。无裂缝样品的岩心渗透率平均值为0.275 mD，而含裂缝样品的渗透率达6.800 mD，破裂作用有效地提高了储层品质[29-30]，同时增加了储层非均质性。总体上，该区储层具有低孔、低渗和非均质性强的特点。
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下载原图 图 3 阿姆河右岸阿盖雷气田中上侏罗统碳酸盐岩储层微观特征 （a）浅灰色灰岩，见沥青质充填缝合线，A-1井，XVa1层，3 605.32~ 3 605.47 m；（b）浅灰色灰岩，溶蚀孔洞，方解石部分充填，A-2井，XVhp层，3 293.50~3 293.60 m；（c）浅灰-灰色灰岩，见网状缝方解石全充填，A-3井，XVhp层，3 103.65~3 103.82 m；（d）深灰—黑灰色灰岩，见少量棘屑，A-4井，XVhp层，3 336.01~3 336.15 m；（e）颗粒微-亮晶灰岩，A-1井，XVhp层，3 639.00 m；（f）微亮颗粒灰岩，溶蚀孔洞发育，A-2井，XVhp层，3 633.30 m；（g）含生屑球粒微晶灰岩，粒间溶孔发育，粒状方解石充填，A-3井，XVa1层，3 624.80 m；（h）含球粒微晶灰岩，微裂隙发育，方解石充填，A-4井，XVa1层，3 609.40 m。 Fig. 3 Microscopic characteristics of middle-upper Jurassic carbonate reservoirs in Agayry gas field in the right bank of Amu Darya Rivers |
利用井数据对研究层段开展岩石物理分析，确定油气敏感参数及门槛值，可以实现对含油气储层的精确刻画。将研究区纵波阻抗与不同弹性参数如剪切模量、体积模量、泊松比、纵横波速度比等进行交会，结果显示：储层纵波阻抗为11 000~ 17 200 g/cm3·m/s，气层与致密隔夹层的波阻抗差异较小，其中差气层纵波阻抗为13 000~17 000 g/cm3·m/s，单纯利用纵波阻抗很难对含气储层进行直接刻画；纵横波速度比和泊松比无法有效区分含气储层与隔夹层（图 4a，4b）；储层段纵横波速度比为1.6~2.3，泊松比为0.16~0.38，剪切模量为12~30 GPa，体积模量为25~80 Gpa，其中有效含气储层主要表现为低纵波阻抗、低剪切模量、低体积模量的“三低”特征，剪切模量与体积模量对含气储层敏感程度较高，当剪切模量为24 Gpa，体积模量为53 Gpa时，能够实现对隔夹层与含气层的有效区分；当体积模量大于53 Gpa时，部分含气层采样点与隔夹层重叠度较高，难以有效区分（图 4c，4d）。由此可知，剪切模量对研究区含气性的刻画效果优于体积模量。这一结论与以往对塔北轮古东裂缝-孔隙型碳酸盐岩储层的岩石物理分析结果具有相似性[31]。
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下载原图 图 4 阿姆河右岸阿盖雷气田测井岩石物理分析 Fig. 4 Well logging rock physics analysis of Agayry gas field in the right bank of Amu Darya River |
叠前属性提取和弹性参数反演对岩性及流体进行预测的理论基础是Zoeppritz方程及其各种简化式。Zoeppritz方程认为有效信号在宽角度条件下随着入射角变化应表现为抛物线特征，从双相介质AVO方程也可以得出有效信号呈现抛物线特征[32]。在实际地震资料中，大入射角的反射越呈现稳定的抛物线特征，叠前弹性参数反演也越稳定，因此大入射角地震响应品质决定了叠前反演的准确度。CRP（Common Reflection Point）道集是经过叠前时间偏移后的共反射点道集，消除了界面弯曲和倾斜地层对振幅的影响。尽管前期处理中包含各种真振幅的恢复工作，但在进行反演前仍需要对道集进行振幅一致性处理，在恢复真振幅的同时尽可能挖掘大角度信息，使实际曲线具有稳定的抛物线特征。
阿盖雷气田受多期改造作用影响，逆断层与复杂构造发育，同时卡洛夫—牛津阶碳酸盐岩地层被巨厚膏岩盐层覆盖，导致该区地震数据信噪比低，振幅能量弱，AVO特征较差。针对随机噪音与异常振幅发育问题，选择预测剔除去噪法与奇异值分解去噪法对地震数据进行处理。为了充分利用大角度信息，针对远偏道集能量弱、AVO特征不明显的问题选择谱平衡方法进行处理，补偿远偏道集能量，增强剖面连续性与信噪比，并保持数据AVO特征，有效提高后续叠前反演结果的精度。
3.1 预测剔除去噪预测剔除法去噪是通过高通检噪算子识别高频干扰的方式来提高道集信噪比。首先对地震信号进行内插，并导出具有检噪作用的高通检噪算子；然后将高通检噪算子与混有脉冲干扰的一维记录道褶积来实现脉冲干扰的识别，此时异常振幅表现为高频脉冲特征；随后求取脉冲干扰的绝对值，将该过程迭代多次并去除局部极大值所对应的脉冲干扰，便可消除将表现为高频脉冲的噪声。
经预测剔除去噪方法处理的地震信号能较好地去除叠前道集中的高频随机噪声和线性干扰，同时保留有效信号的AVO特征，在振幅与入射角交会图的曲线中，散点数据更收敛、规律性更清晰。该方法在裂缝发育的碳酸盐岩储层和岩性组合复杂、非均质性强的浊积砂储层中有较好的应用效果[33-34]。
3.2 奇异值分解去噪奇异值分解去噪法在信号与图像处理及系统辨识领域有着广泛的应用，在去处地震随机噪声中也有较好的表现[33]。在地震信号处理中，可以将三维工区中每条测线的数据X可视作大小为m×n的二维图像矩阵：
| $ \boldsymbol{X}=\left[\begin{array}{ccc} x_{11} & \cdots & x_{1 n} \\ \vdots & \ddots & \vdots \\ x_{m 1} & \cdots & x_{m n} \end{array}\right] $ | (1) |
式中：m，n分别为地震道个数和地震道中的采样点个数，个。
根据奇异值分解理论，原始地震数据则可以通过奇异值分解的方式表现为r个秩一矩阵的和，即
| $ \boldsymbol{X}=\sum\limits_{i=1}^r \sigma_i \boldsymbol{U}_i \boldsymbol{V}_i{ }^T $ | (2) |
式中：σ为奇异值，通常大于0；Ui为矩阵XXT的第i个特征向量；Vi是矩阵XTX的第i个特征向量。
地震信号经奇异值分解后，奇异值愈大对地震信号的重构贡献率就越大，且每条测线对应地震数据的总能量等于所有奇异值σi的平方和。随机噪声是由较小奇异值的部分所组成，因此通过选取较大的奇异值个数可对原始数据进行重构，在不损失分辨率的情况下消除随机噪声。本研究利用能量比值的方法来确定重构奇异值的个数。
| $ \eta=\frac{\sum\limits_{i=1}^p \sigma_i^2}{\sum\limits_{i=1}^r \sigma_i^2} $ | (3) |
式中：η为重构数据与原始数据能量比；p为重构所需的奇异值数量，个。
此时给定一个正数η（0 0＜η0 ≤ 1），即可确定一个唯一的常数k，使得：
| $ \sum\nolimits_{i=1}^p \sigma_i^2=\eta_0 \sum\nolimits_{i=1}^r \sigma_i{ }^2, \quad 1 \leqslant k \leqslant r $ | (4) |
经奇异值分解去噪后，随机噪声压制明显且同相轴的连续性保持较好，地震数据信噪比得到提高。
3.3 谱平衡能量补偿对远偏移距道集的频谱高频能量进行补偿，可充分利用大角度地震信息，提高叠前道集的连续性，信噪比以及AVO反演稳定性和精度[35]。谱平衡法利用时频分析技术，对补偿道集进行时频变换，并参考标准道的时频谱进行逐点补偿，从而恢复远道所丢失的高频信息。本研究采用一种短时傅里叶变换频谱补偿方法对远偏移距道集进行频谱补偿。短时傅里叶变换是一种线性的时频分析方法，表达式为
| $ STFT(\tau, f)=\int_{-\infty}^{\infty}[h(t) g(t-\tau)] \mathrm{e}^{-i 2 \pi f} \mathrm{~d} t $ | (5) |
式中：h为信号函数；g为分析窗函数；t为时窗大小，s；τ为时间，s；i为虚数；f为频率，Hz。
对动校正后的叠前道集进行处理时，按偏移距由小到大排列，选取高信噪比的道集作为参考，通过短时傅里叶变换获得参考时频谱，然后将其余各道与之比较，进行频谱归一化与标准频谱一致；最终逆变换回时间域，获得补偿后的道集。
以A-3井旁道为例进行叠前道集优化处理。结果（图 5）显示，原始道集存在随机噪声和高频噪声，采用预测剔除和奇异值去噪剔除后，道集同相轴更加连续，波组关系更清晰；在去噪基础上，利用谱平衡算法对道集近、远道频率进行一致性校正后，地震资料分辨率和远偏AVO特征得以提高和增强；对比该井目的层顶面在原始道集与优化处理后道集的AVO特征可知，道集的优化处理并未对AVO特征产生影响，并且中远偏AVO响应更加明显。
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下载原图 图 5 阿姆河右岸阿盖雷气田叠前道集优化处理效果分析 Fig. 5 Analysis of the optimization effect of in Agayry gas field in the right bank of Amu Darya River |
初始射线阻抗模型是控制测井约束反演结果的重要因素，与实际地层条件接近的阻抗模型可以有效减少反演结果的多解性[36]。低频分量对于反演结果至关重要，既能反映纵向沉积背景，使得反演的速度和阻抗具有随深度变化的趋势，又能反映平面沉积背景差异。
研究区储层非均质性强且评价井数量较少，利用井插值计算得到的层状模型无法展示强非均质性特征，同时由于地震资料低频信号段的缺失，反演结果受多解性影响严重。本研究采用井-震联合速度场建模方法，将包含纵、横向变化信息的低频速度引入到模型建立过程，使初始模型符合沉积规律，具体流程为
① 井-震联合速度场建模。利用常规测井曲线横向插值得到2~10 Hz频段模型；利用地震层速度得到0~2 Hz频段模型，层速度的建立以均方根速度为初始模型，Dix公式计算层速度为约束，依据等效连续模型计算各层速度使得等效层速度对应的走时曲线与叠前道集的时距曲线误差最小，将均方根速度转化成新的层速度；将2个频段模型合并。
② 建立低频阻抗模型。将低频（0~2 Hz）层速度模型与目的层段碳酸盐岩背景密度值相乘，即可获得低频阻抗模型。
③ 建立井-震联合低频射线域阻抗模型。利用测井模型得到的低频体值域对低频阻抗体值域进行校正，将校正后的结果与井模型的中高频部分进行融合，即可得到井-震联合低频射线域阻抗模型。
通过上述方法建立的井-震联合低频射线域阻抗模型，不仅保留了测井插值模型中的测井值域特征，同时在剖面上的横向变化特征更为明显，有利于非均质储层反演（图 6）。
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下载原图 图 6 阿姆河右岸阿盖雷气田高精度射线域阻抗模型构建 Fig. 6 Construction of high-precision ray domain impedance model in Agayry gas field in the right bank of Amu Darya River |
弹性阻抗（EI）反演是工业界常用的叠前反演技术，继承了传统波阻抗（AI）反演的优点，同时包含了AVO特性和弹性参数信息，可以对储层流体与岩性进行准确表征。弹性阻抗反演是基于Connolly提出的纵波反射系数随入射角度变化的反演方法[20]，是纵横波速度、密度和入射角度的函数，表达式为
| $ \boldsymbol{E} I=v_{\mathrm{P}}^{\left(1+\tan ^2 \theta\right)} v_{\mathrm{S}}^{-8 K \sin ^2 \theta} \boldsymbol{\rho}^{1-4 K \sin ^2 \theta} $ | (6) |
| $ K=\frac{1}{2}\left(\frac{v_{S 2}{ }^2}{v_{P 2}{ }^2}+\frac{v_{S 1}{ }^2}{v_{P 1}{ }^2}\right) $ | (7) |
式中：θ为入射角，（°）；vP，vP1，vP2分别为纵波速度、上层纵波速度及下层纵波速度，m/s；vS，vS1，vS2分别为横波速度、上层横波速度及下层横波速度，m/s；ρ为密度，g/cm3；K为纵横波速度比。
弹性阻抗反演方法在实际应用中仍存在缺陷，因为EI假设不同深度的纵横波速度比为常数K，与实际不符，同时弹性阻抗的误差随着入射角度的增大而逐渐变大。为了克服这一局限性，马劲风等[21-22, 37]提出了一种射线路径弹性阻抗（REI）反演方法，在射线域和角度域表达式分别为
| $ REI_i(P)=\frac{\rho_i v_{\mathrm{P} i}}{\sqrt{1-v_{\mathrm{P}_i}^2 P^2}}\left(1-v_{\mathrm{S} i}^2 P^2\right)^4 $ | (8) |
| $ REI_i(\theta)=\frac{\rho_i v_{\mathrm{P} i}}{\cos \theta_i}\left(1-\frac{v_{\mathrm{S} i}{ }^2}{v_{\mathrm{P} i}{ }^2} \sin ^2 \theta_i\right)^4 $ | (9) |
| $ P=\frac{\sin \theta_1}{v_{\mathrm{P} 1}}=\frac{\sin \theta_2}{v_{\mathrm{P} 2}} $ | (10) |
式中：vPi，vSi分别为第i层介质的纵波速度、横波速度，m/s；ρi为第i层介质的密度，g/cm3；θi为第i层介质的入射角，（°）；P为入射角为θ时遵循斯奈尔定律的射线参数；θ1与θ2分别是入射角与透射角，（°）。
由式（7）可知，射线域弹性阻抗是根据满足斯奈尔定律的地震波射线传播路径定义的，而由式（8）可知，定义在角度域的REI是关于纵波阻抗和纵横波速度比的函数，在入射角较小的情况下，可以通过假定纵横波速度比为常数的方法，仅用2个部分叠加剖面即可获得弹性参数。相比角度域弹性阻抗，射线域弹性阻抗不仅更直观，反演过程更加稳健，在流体识别时也更敏感，能够识别因流体饱和度或流体性质变化引起的弹性阻抗变化[38]。
射线域弹性阻抗反演方法已在致密气藏和碳酸盐岩气藏等多类型储层的流体识别中取得了良好的应用效果[30, 38-39]。与常规弹性阻抗相比，该方法减少了参与反演的参数，既不用假设纵横波速度比为常数，也不用进行入射角的归一化，进而降低了反演结果多解性，反演结果更加精确。
5.2 应用效果分析将叠前射线域弹性阻抗反演在研究区进行储层预测时，需根据部分叠加体的数量建立等量的不同P值范围的射线域阻抗体作为初始模型。主要流程：①将偏移距道集进行道集优化后转换为射线域道集。②通过部分叠加的方式，建立小P值、中P值和大P值3个部分叠加体。如图 7所示，P值分别为0.02，0.05和0.09的3个叠加体中目的层段内振幅均随入射角变化效应明显，且地震道能量均分配均匀，有利于获得稳定的反演结果。③结合对应P值的初始低频射线阻抗模型获得不同P值下的射线阻抗反演体，并对纵、横波阻抗，密度以及其他弹性参量进行求取。
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下载原图 图 7 阿姆河右岸阿盖雷气田三维叠前数据射线域叠加剖面 Fig. 7 Stacking section in different ray domain of 3D pre-stack gather in Agayry gas field in the right bank of Amu Darya River |
将研究区叠前射线域弹性阻抗反演方法得到的纵波阻抗、横波阻抗以及密度反演体与单井测井解释成果相结合（图 8）可知，测井解释有油气显示的层段，纵波阻抗和横波阻抗反演体均显示出较明显低值的异常，且具有较高的纵向分辨率，对薄储层有着较好的识别，而密度反演体则无明显异常。在A-2井及A-4井附近各反演体均显示出较好的储层横向连续性，而在A-3井和A-1井处的各反演参数显示出较差的横向连续性，这也说明了储层非均质性较强。
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下载原图 图 8 阿姆河右岸阿盖雷气田中上侏罗统碳酸盐岩储层叠前射线域反演结果 Fig. 8 Pre-stack ray domain inversion results of middleupper Jurassic carbonate reservoirs in Agayry gas field in the right bank of Amu Darya River |
利用叠前射线域弹性阻抗反演结果，结合岩石物理分析，分别计算对储层含气性敏感的参数剪切模量反演体与体积模量反演体（图 9a，9b），发现含气层段表现为低剪切模量、低体积模量的特征，其中剪切模量对含气层段的显示更准确，在纵向上对含气层段的划分结果与测井解释结果中气层与差气层解释结论吻合度更高，剪切模量值越低，含气性越好；在横向上剪切模量也显示了更多含气信息。将剪切模量与地震波形进行叠合，二者吻合程度较高（图 9c）。因此，在研究区选用剪切模量参数对含气储层进行刻画。
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下载原图 图 9 阿姆河右岸阿盖雷气田中上侏罗统碳酸盐岩储层岩石物理参数叠前射线域反演结果 Fig. 9 Pre-stack ray domain inversion results of rock physical parameters of middle-upper Jurassic carbonate reservoirs in Agayry gas filed in the right bank of Amu Darya River |
结合岩石物理分析得到的剪切模量门槛值，分段提取阿盖雷气田卡洛夫—牛津阶碳酸盐岩主要开发层段Gap—XVhp与XVhp—XVa2的含气储层厚度。结果（图 10）显示，含气储层主要集中于上部Gap—XVhp段，而下部XVhp—XVa2层段含气显示较差；含气位置继承性明显，主要集中于研究区东部及西南部；Gap—XVhp段含气储层厚度最大、最小处分别位于A-2井和A-4井，厚度分别为64.2 m和36.0 m；XVhp—XVa2段含气储层厚度最大、最小处分别位于A-3井和A-4井，厚度分别为48.8 m和24.6 m；该方法预测的含气储层厚度与测井解释厚度吻合度较高，平均含气储层厚度吻合率达85% 以上（表 1）。
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下载原图 图 10 阿姆河右岸阿盖雷气田卡洛夫—牛津阶碳酸盐岩含气储层厚度分布 Fig. 10 Thickness distribution of Kalov-Oxfordian carbonate gas reservoirs in Agayry gas filed in the right bank of Amu Darya River |
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下载CSV 表 1 阿姆河右岸阿盖雷气田卡洛夫—牛津阶碳酸盐岩气层厚度统计 Table 1 Thickness statistics of the Kalov-Oxfordian carbonate gas reservoir in Agayry gas filed in the right bank of Amu Darya River |
综合分析认为，阿盖雷气田卡洛夫—牛津阶碳酸盐岩储层开发潜力较大，气田东部及西南部均有明显含气显示，且含气储层厚度较大，但含气储层的横向连续性差，含气段不连续，对应缓坡相生屑滩和砂屑滩沉积模式，有着较高的开发风险，后续应结合断裂及裂缝系统的表征对有利区进行综合性评估。
6 结论（1）阿盖雷气田卡洛夫—牛津阶碳酸盐岩储层总体上具有低孔、低渗和非均质性强的特征，受上覆膏盐岩层屏蔽作用影响，地震数据信噪比低、AVO特征弱。采用预测剔除去噪，奇异值分解去噪和谱平衡能量补偿的叠前道集处理方法，在提升信噪比的同时，还增强了远偏移距AVO特征。
（2）井-震联合射线域阻抗体建模方法通过引入低频层速度，更好地约束了研究区碳酸盐岩储层宏观地质背景，降低了结果多解性并提高了反演准确性。
（3）叠前射线域弹性阻抗反演方法在强非均质性储层的表征中有着独特优势，在研究区应用效果良好。结合岩石物理分析优选含气性敏感弹性参数，可对含气储层进行准确刻画，刻画结果与测井解释成果具有较好的一致性，预测的含气储层厚度与测井解释厚度吻合度高于85%。
（4）研究区叠前射线域弹性阻抗反演结果说明含气储层横向上不连续，纵向上有一定继承性的特征，与该区卡洛夫—牛津阶碳酸盐岩沉积期的缓坡滩相储层的发育模式一致。区域具有较大的开发潜力，尤其是在阿盖雷气田东部和西南部的未钻区域有明显的含气显示。
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