2016, Vol. 31
渤海湾沙南凹陷古近系中深层储层埋深均在2500 m以下.在沉积上存在多物源的近源堆积，并涉及辫状河三角洲、扇三角洲、曲流河三角洲、湖底扇等多个相带，储层横向变化大.在此情况下，常规、单一的岩石物理参数很难区分储层和非储层.因此寻找储层岩石物理规律，并利用岩石物理规律进行地震属性反演成为储层识别中的重点.
地震属性反演按照反演模型参数来分主要有：储层特性(孔隙度、渗透率、饱和度等)反演、岩石物性反演、地质结构反演、各向异性参数反演、阻抗反演及速度反演(Ostrander，1984；Shuey，1985；Smith and Gidlow, 1987；Murphy et al., 1993；Dvorkin and Gutierrez, 2001；张美根等，2003；González，2006；陈怀震等，2014；杨磊等，2014；桂金咏等，2015；李志勇等，2015).
从各类反演参数基于的井上基础数据来分，主要有两种：测井数据和岩心测试数据.岩心是了解地下地层结构及含油气性最直观的资料.因此通过模拟地层实际温压条件，直接对岩心进行测试，获得的岩心测试数据具有更高的精度.
基于岩心的岩石物理参数测试已取得了许多重要的试验和研究成果.例如，韩文功等(1997)、徐果明等(2002)分析测试数据得到了相应的岩石物理规律，刘洪文(2008)、武文来等(2011)结合测试数据提出了岩石物理参数模板，Salleh和Ronghe (1999)做了系列实验，在井孔测试中和对岩心试验测量确定饱和沉积岩的弹性特征.段文燊(2000)实验研究了孔隙度与速度模量的关系.周水生等(2012)基于岩石物理试验，建立组合流体敏感参数，达到对检测的最佳敏感效果.贺振华等(2003)，在一定程度上进行了岩石物理测试与测井数据的匹配性研究.熊晓军等(2015)通过对岩石物理测试获得纵横波速度关系式.
本文在前人研究基础上，选取了研究区中深层9口取芯井的20块岩石样品，通过实验室岩石物理参数测试，得到拉梅系数、泊松比等十个岩石物理参数.与测井数据结合，对十个岩石物理参数进行优选.根据优选结果，构建研究区储层敏感因子，并进行了叠前反演的应用分析.
1 岩心岩石物理参数测试选取渤海西部沙南凹陷的沙中构造带的9口井20个岩心，其深度范围在2500~3500 m之间，岩性主要包括砂砾岩砂岩、细砂岩、砂泥互层、泥岩.所处层段为沙一、沙二、沙三段，基本涵盖了研究区的主要目的层系.
为了准确测试岩石样品的岩石物理参数，首先制定了模拟地层温压条件的测试方案(贺振华等，2003).岩石样品的温度随着埋深而变化，采用公式(1)模拟地层温度，公式为
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(1) |
公式(1)中T为井口的平均温度，单位：℃；Δt为地温梯度，单位：℃/100 m; H为岩样埋深，单位：m.
岩石在地下地层中，主要受上覆岩石的压力和地层中孔隙流体的压力的影响，即受的压力为上覆岩石的压力和孔隙压力的综合作用，即有效压力(Pe)，其计算公式为
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(2) |
公式(2)中Pe为地层有效压力，Pov为上覆岩石的压力，PP为地层孔隙压力，单位：MPa；ρ为上覆地层平均密度，单位：g/cm3；g为重力加速度，一般取9.8 g/s2; H为岩样埋深，单位:m.
基于上述地层温压条件的方法理论，根据20块岩石样品的埋深分别制定了各自的测试方案：(1)根据埋深，采用公式(1)计算每块样品的测试温度；(2)在实验室测试时，采用围压来模拟每块岩石的有效压力；(3)为了保证实验室接收到稳定的波形记录，在测试过程中，每块岩石样品的轴向施加了5 kN的压力(杨宏峰和施行觉，2004).岩石样品及温度压力情况如表 1所示.
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表 1 岩心样品统计 Table 1 Core sample statistics |
本次测试选择四川大学能源工程安全与灾害力学教育部重点实验室的美国产MTS815 Flex Test GT岩石力学试验系统进行上述岩石样品的测试.该设备具有高温高压、静力学与动力学、单轴压缩与三轴压缩、空隙水压与渗透水压、纵波速度与横波速度、声发射测试与定位等试验功能，是目前国际国内功能最齐备、技术水平最高的岩石力学试验设备之一.
基于以上测试方法和测试设备，最终得到纵波速度(Vp)、横波速度(VS)、密度(ρ)、纵波阻抗(Zp)、横波阻抗(Zs)、杨氏模量(E)、体积模量(K)、剪切模量(μ)、拉梅系数(λ)以及泊松比(σ)共十个岩石物理参数.对各个参数按层段进行划分和归类，得到的结果如图 1所示.
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图 1 不同层段岩心岩石物理参数统计.横坐标代表岩心，纵坐标代表岩石物理参数值 (a)沙一段；(b)沙二段；(c)沙三段. Figure 1 Statistical map of rock physical parameters of different layers. The horizontal coordinates represent the core, and the vertical coordinates represent the physical parameters of the rock (a) E2s1; (b) E2s2; (c) E2s3. |
为了更直观地看到各个岩石物理参数对砂岩的敏感程度，沙一段以泥岩样品的测试结果为基值，沙二、沙三段则以砂泥互层样品的测试结果为基值，计算各个层段不同岩石物理参数的砂泥差异百分比，用于岩石物理参数的优选.比值越大，说明该参数对砂岩和泥岩的区分性越好，如图 2所示.最终选择百分比值较大的前4个岩石物理参数作为各个层段的储层敏感参数.沙一段为剪切模量(73%)、杨氏模量(58%)、横波阻抗(49%)、泊松比(48%)；沙二段为杨氏模量(77%)、剪切模量(67%)、拉梅系数(51%)、横波速度(49%)；沙三段为剪切模量(48%)、杨氏模量(43%)、拉梅系数(43%)、横波速度(31%).
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图 2 基于岩心的岩石物理参数砂泥差异百分比对比.纵坐标表示砂泥差异百分比值, 横坐标表示岩石物理参数 Figure 2 Percentage of sand and mud in rock physical parameters based on the core sample. The vertical coordinate indicates the percentage of sand |
以上统计结果表明，剪切模量、杨氏模量在各个层段中对砂泥的区分性均相对较好；由于沙三段埋深最大，成岩作用更为复杂，因此该层段敏感属性的砂泥差异百分比的比值较沙一、沙二段低.
为了弥补岩石样品的纯砂岩和纯泥岩数量相对较少的缺陷，在得到基于岩心测试的敏感属性之后，对研究区的所有30口已钻井数据，以沙一、沙二、沙三段为目的层段，同样进行了岩石物理参数分析工作，得到的砂泥差异百分比与岩石物理属性之间的关系如图 3所示.
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图 3 基于测井数据的岩石物理参数砂泥差异百分比对比 Figure 3 Difference percentage of sand and mud in rock physical parameters based on well data |
已钻井岩石物理参的岩性差异百分比数统计结果表明，沙一、沙二及沙三段优选的四个储层敏感属性按照砂泥差异百分比由高到低的顺序，依次为：杨氏模量、剪切模量、泊松比、横波速度.
2.2 储层敏感因子构建通过岩心测试和测井数据结合分析，剪切模量、杨氏模量均具有较高的岩性差异百分比值.在岩心测试中，当以纯泥岩为基值(沙一段)时，计算得到的泊松比砂泥差异百分比值较高，与测井数据分析结果一致.沙二、沙三段，由于没有纯泥岩的岩石样品，则以含泥量较高的砂泥互层作为基值，因此导致泊松比的砂泥差异百分比值下降.而在已钻井数据中，全部采用纯泥岩作为基值进行砂泥差异百分比的计算，泊松比的准确度相对较高.综合考虑，最终选用剪切模量、杨氏模量、泊松比作为全区目的层段的储层敏感属性，并利用这三个属性进行储层敏感因子构建.
根据杨氏模量(E)、剪切模量(μ)、和泊松比(σ)各自储层响应特征：杨氏模量与剪切模量高值代表储层，泊松比低值代表储层.将具有高值的杨氏模量和剪切模量的乘积作为分子，将具有低值的泊松比作为分母，放大各个属性的响应特征，最终建立储层敏感因子Li的解析式(3)，Li的高值代表储层.公式(3)为
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(3) |
根据该解析式，在研究区沙一、沙二、沙三段，应用多口井，对杨氏模量、剪切模量、泊松比、储层敏感因子分别与密度进行交汇，如图 4所示.从图中可以看出，经过优选的单一的岩石物理参数对砂泥岩的区分性相对较差，通过优选后的岩石物理参数的组合得到的储层敏感因子(Li)对储层与非储层的区分性较好.当Li值大于1200时为砂岩；当Li值小于1200时为泥岩.
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图 4 目的层段岩石物理参数及储层敏感因子(Li)与密度的交汇图红色直线代表砂泥区分线。当Li值小于1200为泥岩，当Li值大于1200时为砂岩 Figure 4 Intersection map of rock physical parameters and reservoir sensitivity factor (Li) and density. The red line represents the junction of sand and mud. It is the mudstone when the Li value is less than 1200. It is sandstone when the Li value is greater than 1200 |
利用叠前反演技术对上述得到的储层敏感因子进行反演.
过w1、w2、w3、w4井的泊松比与储层敏感因子属性的叠前反演剖面对比如图 5所示(红色代表储层).根据已钻井揭示，目的层段的储层主要表现为由砂泥薄互层组成的砂组，各个砂组间由泥岩分隔.w1井钻遇两套厚度为30 m和25 m的砂组，砂组间最大的泥岩厚度为80 m；w2井钻遇三套厚度为30 m、20 m、35 m的砂组，泥岩夹层最大厚度为110 m；w3井钻遇三套砂组厚度约为25 m、30 m、50 m的砂泥互层，泥岩夹层厚度均约为80 m；w4井钻遇厚度约为180 m的砂泥互层，其中砂岩、泥岩厚度均较薄.泊松比属性反演剖面在一定程度上可以区分砂泥岩，但是储层总体表现为厚层特征，对泥岩隔夹的刻画能力较弱.而储层敏感因子反演剖面能够刻画出井上厚度为30 m、25 m、50 m的砂组.此外，储层敏感因子对厚度大于50 m的泥岩隔夹层也能够较为精确地刻画.
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图 5 (a)泊松比(σ)叠前反演剖面. (b)储层敏感因子(Li)叠前反演剖面 Figure 5 (a) Poisson's ratio (σ) pre stack inversion profile. (b) Reservoir sensitivity factor (Li) pre stack inversion profile |
图 6为研究区内目的层沙二段主要砂体平面对比图，左图为泊松比叠前反演结果，右图为储层敏感因子叠前反演结果.图中w5在沙二段累计钻遇14.5 m油层，w6井在沙二段累计钻遇15 m砂层.在泊松比反演平面图中，w5、w6井点处没有储层响应.而储层敏感因子属性平面图则更好地反映了w5、w6井区的储层分布情况.
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图 6 泊松比(a)与储层敏感因子(b)属性对比平面图.红色圆圈代表井点位置 Figure 6 The Poisson's ratio (a) and reservoir sensitivity factor (b) attribute plan comparison. Red circles on behalf of the well locations |
将该储层敏感因子反演技术应用到渤海南部秦皇岛29构造中深层储层研究.QHD29-2-3井钻前的常规属性反演均表明，在井区I油组砂体叠合连片.基于岩心测试的储层敏感因子反演则显示，QHD29-2-3井区I油组砂体缺失(图 7)，且为典型的上倾尖灭的构造-岩性油气藏模式.经钻井证实了该油气藏模式的准确性，并成功上报储量.
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图 7 Ⅰ油组储层敏感因子反演平面图(a)；Ⅰ油组顶面构造图(b) Figure 7 Reservoir sensitivity factor inversion map of Ⅰ oil group (a); top surface structure map of Ⅰ oil group (b) |
以岩心测试为主，测井数据进行补充和验证，优选剪切模量、泊松比、杨氏模量三个岩石物理参数构建的储层敏感因子，能够更好地区分研究区中深层储层和非储层.在纵向上，能够更准确地对砂泥互层进行刻画.在横向上，也能够更准确地描述砂体的展布.
4.2实际应用表明，本次研究得到的储层敏感因子，提高了中深层储层预测的精度，为隐蔽油气藏的寻找提供了新的思路和方法.
致谢 感谢在本次研究工作中，成都理工大学给予的技术支持!感谢审稿专家提出的宝贵修改意见！| [1] | Cao J, He Z H, Huang D J, et al .2003. Seismic responses to fractured reservoirs by physical modeling[J]. Progress in Exploration Geophysics, 26 (2) : 88–93. |
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