储层预测技术在东海低渗气藏中的应用

魏志鹏，冯 青，樊爱彬，曾 鸣

（中海油田服务股份有限公司油田生产事业部，天津 300459）

东海盆地西湖凹陷构造上属于东海盆地浙东坳陷内的二级构造单元。在构造上具有东西分带、南北分块的特点。本次研究目的层段为花岗组（E3h），是一套形成于滨海湖泊、淡化海湾背景下的河流-滨湖三角洲及滨浅湖沉积，厚1 000 m～2 000 m。主要由灰色、绿灰色或褐红色泥岩、砂质泥岩和灰色、灰白色砂岩或砂砾岩等组成，夹少量薄煤层。

区内储层多呈砂泥岩互层，局部发育砂岩透镜体，岩性相变快，呈典型的非均质低渗储层特征。近年来针对该区块钻探未取得预期的勘探效果，主要表现在对储集层的砂体分布特征以及沉积特征认识不清。本项目在综合地质分析的基础上，在常规地震剖面上进行砂体识别与描述，并用地震正演研究、地震属性分析、约束稀疏脉冲反演、GR 曲线反演等多种技术，在相控条件下，对储层厚度进行预测，对下步勘探工作进行指导。

1 地震正演研究

正演模型计算就是假设地下情况为已知，应用地震波的运动学和动力学的基本原理，计算出所给地质模型的地震响应[1，2]。正演模型的研究方法主要分为两类：一类是射线理论；另一类是波动理论[3]。本井区采用运动学理论，计算波的旅行时并且将波的动力学特点也考虑进去，在计算出的地震响应中不只反映波的传播时间的特点，还可以反映波的振幅等特点。

图1 花港组地层结构模型Fig.1 Stratigraphic structure model of Huagang formation

从沉积上来说，三维工区花港组以三角洲平原亚相为主，岩性组合上花港组以砂泥岩互层的结构为主。针对其沉积特点，建立了正演模型。

模型1 为依据花港组砂泥岩互层结构建立的正演模型（见图1），泥岩速度为4 000 m/s，砂岩速度1 为4 500 m/s，砂岩速度2 为5 000 m/s，正演结果显示，对于厚度稳定的砂岩来说，地震为一持续的强反射特征；而对于厚度变化的砂岩（楔状体），振幅表现出随厚度变化先逐步增强，至厚度达到一定程度之后，地震上出现辅波，振幅强速又逐渐减弱的特征。这是地震调谐效应的表征。当储层厚度在地震波的1/4 波长以内时，可以近似的确定储层厚度与振幅强度为一正相关的递增的关系。

2 地震属性分析

地震资料中包含着诸多有用的信息，例如频率、振幅、能量等，建立地震信息与储层及含油气性的对应关系[4-6]，从众多的地震属性中优选有效参数，是准确进行储层预测的关键所在。

图2 NB-A 井区1 砂组最大振幅属性与沉积微相对比图Fig.2 Figure of maximum amplitude property of sand group 1 in well area NB-A and sedimentary microfacies

通过正演模拟显示，本地区的储层厚度与地震振幅能量呈现出正相关的关系。因此以三维地震资料为基础，开设合适的时窗提取了钻井上主力储层发育段的振幅类地震属性。

通过属性提取获得了均方根振幅、最大振幅、平均振幅、累计能量等多个振幅类属性，结合钻井情况比对发现最大振幅能量与储层厚度具有较好的对应关系。因此应用该属性基本上落实出了各主力层段储层的展布情况。

从NB-A 井区花港组1 砂组最大振幅属性与沉积微相对比图上（见图2）可以看出振幅属性预测结果与基于波形的地震相预测结果非常吻合，基本上落实了三角洲平原和前缘亚相内部的储层展布情况，同时储层边界的刻画要比地震相预测的结果更加细致。因此通过最大振幅属性基本明确了各砂组储层的平面展布规律。

3 储层反演

振幅属性的常规储层预测可以对储层的宏观展布规律加以落实，但对储层的边界刻画等细节仍精度较低。为此开展稀疏脉冲反演描述三维区内目的层段的储层、岩性分布。

测井约束地震反演技术突破了地震频带的限制，以具有丰富的高频信息和完整低频成分的测井资料补充地震有限带宽的不足[7]，用已知地震信息和测井资料作为约束条件，推算出高分辨率的地层波阻抗资料，并结合多学科知识，为储层的深度、厚度、物性的精细描述提供可靠的依据。

3.1 测井数据标准化校正处理

反演处理对测井数据的归一化程度要求较高，如果各井之间的测井曲线基值相差较大，会对地质建模产生较大的影响，导致反演结果的误差增大，甚至造成错误结果。因此必须对测井数据进行标准化校正处理。

不同井之间的沉积特征也有一定的差异，如果简单的把所有井的声波曲线都校正到一个基值上，就会掩盖不同井区之间的沉积横向变化特征，随即产生错误的反演结果。所以采用趋势面法对本区的声波曲线进行校正，将不同井的统计结果在平面上网格化，计算平面分布趋势等值线，然后通过线性回归的方法分析趋势线的分布特征，得到合理的分布趋势等值线，最后和原始统计值进行对比，校正异常值。

本次声波曲线标准化工作选用花港组下段稳定泥岩段作为统计标准层，通过直方图统计和趋势分析对比，发现一些井和分布趋势差异较大，根据统计结果分别对其进行了校正。对于测井数据中的野值等一些非系统误差，在制作合成记录的过程中，根据与井旁地震道的匹配情况，对其进行了漂移校正。

Jacomella等[12]的研究证实sdLDL-C的水平与冠心病的风险呈明显的相关性。Zhang等[13]的研究也证实了sdLDL-C的水平与动脉粥样硬化的风险性。由此可见sdLDL-C是动脉粥样硬化的强危险因素之一。

3.2 约束稀疏脉冲反演

在基础数据处理好后，在反演中具体采取的是约束稀疏脉冲反演处理方法。从地震反演的角度上讲，稀疏脉冲反演方法比传统反褶积方法优越，因为稀疏脉冲反褶积的估计具有附加条件，它可以作为反射系数的全带宽估计值[8]。约束稀疏脉冲反演是基于道的反演，它的实质就是在阻抗趋势的约束下，用最少数目的反射系数脉冲达到合成记录与地震道的最佳匹配。

图3 过NB-A1、A2、A3 稀疏脉冲反演剖面Fig.3 Through NB-A1，A2 and A3 sparse pulse inversion profiles

约束稀疏脉冲反演建立在一个快速的趋势约束的脉冲算法上，声阻抗趋势有解释层位和井控制，以获得低频分量估计。利用提取的子波和所有参与反演井得到的低频分量，调整质量控制参数，进行约束脉冲反演[9，10]。首先，选择若干二维连井剖面，对目标层段进行了大量、反复的试验，确定了适合目标层段的反演参数。然后采用调整适当的反演处理参数，经多次反复的反演处理，得到了全工区目标层段的三维波阻抗数据。

从反演结果看（见图3），常规反演能够描述区内厚层砂岩，主体储层段都有良好的对应关系，基本上明确了储层在空间上的展布规律，但从实钻井的对比情况来看，反演结果存在着储层对应关系不太一致的情况，并且储层边界刻画的也不清晰。

3.3 GR 曲线地震反演

从研究区内的钻井数据统计显示，目的层段花岗组的砂泥岩速度随着埋深增大均呈现出逐渐增大的特征，并且速度增加的程度基本一致，砂泥岩速度整体重叠部分较大，常规的反演方法对于储层边界的刻画难度较大。为了更为精确的预测储层，在测井约束稀疏脉冲这种常规反演预测结果的基础上，开展了针对储层预测更为精细的GR 曲线地震反演波。

从GR 曲线与砂泥岩速度交汇分析的结果显示，GR 值与砂泥岩的岩性具有非常好的对应关系，区内砂泥岩速度差异小，但伽马测井可以有效的识别砂泥岩，砂岩伽马值一般小于80gAPI，而泥岩一般大于80gAPI。利用这一特点，将原始声波曲线加上自然伽马曲线值，就可以得到增大声波曲线砂泥岩值差异的效果。同样，也可以利用自然电位曲线砂岩段数值低于泥岩段的特点，将自然电位曲线加入到声波曲线重构的算式中，以得到更明显的效果，以上计算的公式可总结为：

其中：DT 为校正后的声波；AC 为原始声波，GR 和SP 分别代表自然伽马和自然电位，M、N 和H 为常数项，是为了在原始声波曲线重构之后使曲线基值恢复到原有数值，避免由于进行曲线重构造成的系统误差。

本次研究采用的是GR 曲线的重构，因此公式可以简化为：DTn=DT+M×GR+H

经过对声波时差曲线的重构，得到的砂泥岩速度相对于原始资料有了一定的改善，砂泥岩的速度差异增大（见图4）。这样就更利于在反演处理中提高储层识别的精度。重构后的声波曲线没有发生畸变，能够满足反演需要。

同时为了提高储层的分辨率还对资料进行了提频处理。通过提高高频信号的能量，拓展频带宽度，来提高地震分辨率，将地震原始子波与希望输出子波之间进行最小熵反褶积，经过叠后处理的地震剖面，相对于原始剖面的分辨率有了一定程度的提高，储层发育段反射层数增多，为反演处理打下了基础。以新处理资料为基础开展了基于GR 曲线重构的储层反演，从反演预测结果与常规反演的对比情况来看（见图5），分辨率明显提高，反演结果与属性预测的整体规律一致，砂体横向变化自然，剖面中、高波阻抗代表砂岩发育区，低波阻抗剖面代表泥岩发育区，反演结果符合地质沉积规律，与储层发育情况及实钻情况吻合度较高。

图4 NB-A1 井声波曲线重构效果对比图Fig.4 Contrast diagram of acoustic wave curve reconstruction effect in well NB-A1

图5 过NB-A1、A2、A3 井GR 曲线反演剖面Fig.5 Through the GR curve inversion section of wells NB-A1，A2 and A3

4 储层厚度预测

西湖凹陷花港组储层发育程度非常高，反演体自动追踪出的单砂体仅是各主力砂组中规模（面积）较大的一些砂体，而相对较小的砂体受计算结果的限制必然会存在一定的漏失现象[11，12]。为准确落实各砂组储层的变化，特别是厚度整体上的分布情况，引入了分频解释技术来预测各砂组的储层厚度。

对于典型的单反射薄储层，即储层仅有一套，表现为单一反射轴时，对该地震反射轴开设时窗求出调谐频率即可较好的预测其储层厚度变化情况。同时考虑到储层速度、地震主频、岩性组合关系等因素的影响，可以针对各影响因素分别求取其对应的地震属性，然后结合统计分析建立其单独的影响因子，进而对调谐频率进行校正[13]。考虑到一般的储层在单砂体内部各影响因子变化趋势较为一致，因此可以通过实钻井的统计分析，归结为共同的影响因子K 统一对调谐频率进行校正，其简易技术流程如下：

（1）调谐频率体提取。在储层精细标定以及精细地震解释的基础上，对解释的储层进行调谐体提取，提取时窗设定为地震反射轴的上波谷至下波谷。通过geoframe 软件CCT 模块形成针对储层的调谐频率体，将该体作为下步储层研究的基础。

（2）最大能量层追踪。调谐能量体剖面为频率域剖面，其纵轴表征频率逐步增大，而其值为该频率在能量谱中贡献的百分比。剖面上数据的极大值位置对应的频率即为储层的调谐频率，因此可以通过追踪解释剖面上的最大能量层对调谐频率进行求取。

图6 NB-A 井区砂岩厚度预测图Fig.6 Prediction map of sandstone thickness in well NB-A

（3）储层厚度估算。通过最大能量层的追踪可以有效地落实储层平面上的调谐频率变化。通过观察描述调谐频率的突变线来描述储层的尖灭线及变化点。在落实单砂体边界的基础上可以在砂体分布范围内结合实钻井钻遇砂岩厚度与预测结果交汇，求取影响因子K，进而对砂体厚度进行估算。通过计算获得了三维工区内各主力砂层组的储层厚度预测图。

以工区NB-A 井区1 砂组为例，勾绘出的储层厚度图与钻井厚度非常吻合，砂体发育受北部物源影响，厚度一般在10 m～40 m，结果清晰地表示出了水下分流河道的分布形态，与花岗组三角洲前缘水下分流河道沉积特征非常吻合（见图6）。可优选构造部位较高且砂体厚度较大地区进行下步勘探部署。

5 结论

通过对东海西湖凹陷花港组某砂组的研究工作表明，在相控条件下，综合地震正演、地震属性分析、约束稀疏脉冲反演、GR 曲线反演、储层厚度预测等多种技术的储层预测是比较成功的，该方法可准确预测储层的砂体空间展布规律，有效的指明下步勘探开发的方向，对于降低勘探开发风险有一定的指导意义。