基于扩展弹性阻抗岩石物理分析技术在北康盆地含油气性检测中的应用

时间：2024-05-22

骆帅兵, 张莉, 赵裕辉, 邓炜, 雷振宇, 帅庆伟

(1.自然资源部海底矿产资源重点实验室，广州海洋地质调查局，广州 510075；2.英得赛斯科技(北京)有限公司，北京 100000)

0 引言

目前国外油气公司在北康盆地已有数口钻井，且发现油气田。根据前人对该盆地的油气资源评价可知，北康盆地具有很好的油气地质条件[1-5]，初步估算该盆地油气资源潜力巨大。

海上油气勘探具有高成本、高风险性，因此，精准预测储层及含油气层具有重要的勘探开发实际意义。然而，利用地震资料来开展优质储层预测及含油气性检测是一项综合性强、与实际资料联系紧密的工作[6-7]，随着地震反演技术的发展，加入岩石物性参数进行储层预测与含流体检测成为油气勘探中储层品质及含油气性判别的主要研究方向。对此，前人做了各方面大量研究，Zoeppritz提出了反射系数公式，在此基础上国内、外众多学者提出了其简化式[8-9]；Fatti[10-14]提出了利用纵横波阻抗表示的纵波反射系数方程，该方程广泛运用于油气勘探阶段；Russell[15-19]基于Gassmann模型提出了反映孔隙流体类型的指示因子，并推导了基于该指示因子的反射系数方程；Zong等[12-14]基于纵波反射系数显示方程，实施了界面两侧纵横波速度、密度等六参数非线性直接反演；印兴耀等[6-7,20]提出了基于流体弹性阻抗方程的孔隙流体参数叠前反演方法；印兴耀等[6-7]提出利用Connolly弹性阻抗方程从三个角度反演结果中提取纵、横波速度和密度参数的方法，并得到纵、横波阻抗、拉梅常数、泊松比等岩性参数，从而对地下储层的分布情况以及含油性做出预测[6-7,10-11,13,15-17,20]。在实际油气勘探过程中，前人的研究主要基于测井以及岩石物理进行反演预测，而对于无测井资料的情况，一般采用高精度速度层析获取低频模型，由于速度精度有限，难以达到高精度含油气性预测的要求，或是考虑了不同岩性以及流体的影响，构建了虚拟井，虚拟井与实际观测数据吻合良好，可用于AVO反演。但现有的地震反演方法，对最大地震数据入射角以及测井数据完备性具有较高要求，因此，笔者采用不同于前人无井反演的研究思路，根据研究区内地震数据与测井资料均较为匮乏的情况，提出了针对南海南部北康海域的储层预测与流体检测方法。

鉴于常规方法针对性不足，储层预测与流体识别精度不高的问题，提出利用弹性参数重构的方法，引入弹性参数旋转角，构建了新的储层与流体指示因子，指示因子对测井以及地震数据的依赖度较低，测井资料分析表明本文构建的指示因子，可以较好地区分有利储层与含油气层。结合地震反演开展南海北康海域储层预测与含油气性检测，实际数据反演检测结果与钻井结果吻合，表明提出的方法具有一定的实用性。该方法首次在北康盆地应用，有望对以后南海南部油气预测起到一定的帮助。

1 区域地质概况

图1 研究区位置图Fig.1 Location of study area

北康盆地位于南海南部的南沙地块上，属于南沙中部海域，北以断裂带、低隆起以及3 000 m等厚线与南薇西、南薇东盆地相隔，西南以廷贾断裂与曾母盆地相邻，东部以南沙海槽西北缘断裂为界[21-24]。盆地总面积约63 000 km2，主体位于1 000 m水深范围内(图1)，盆地基底为前新生代变质岩及酸性-基性火成岩，沉积了始新统以来的所有地层，最大沉积厚度超过12 000 m，是南沙中部海域具有良好油气潜力的新生代沉积盆地[22]。盆地形成至今，随南沙地块经历了从华南陆缘裂离、漂移以及与曾母地块拼接的过程，其中形成的T3界面为早中新世和中中新世的分界，是全区特征最为明显的不整合界面，响应于南沙运动，为南沙地块与婆罗洲地块碰撞作用的结果[25-27]。T3界面之下晚渐新世-早中新世时，盆地整体处于浅海-半深海的环境，由于婆罗洲提供充足的沉积物源以及受海平面升降影响，盆地内发育多套纵向叠置的三角洲-深水扇砂岩储层，储层厚度大，分布范围广，部分受海水冲刷作用，具有较高的孔渗性。该时期所发育的砂岩储层是盆地油气勘探的主要目的层[22,25-27]。

2 理论与方法

2.1 基础反演算法

不同的岩石具有不同的物理性质，该性质与地震响应有着直接的关系，岩石物理分析是连接地震特征与岩石物性之间的有效桥梁。利用多种测井曲线和弹性参数绘制交会图量版，可以优选出对优质储层、含油气层敏感的弹性参数关系。

通过叠前同步反演[28-31]，获得纵波阻抗(Zp)、横波阻抗(Zs)和密度(Den)三维数据体，根据弹性参数之间的相互关系(广义胡克定律)和岩石物理分析成果，计算出泊松比、剪切模量、指示因子等众多岩性物性流体敏感弹性参数，形成岩性数据体、流体数据体。

叠前同步反演是从叠前CRP道集中同时反演出纵波阻抗(Zp)、横波阻抗(Zs)和密度(Den)，是目前应用效果最好的叠前波阻抗反演技术。

Aki-Richards方程可以写成Fatti方程[10，13-14]的形式：

RPP(θ)=c1RP+c2RS+c3RD

(1)

Δρ=ρ2-ρ1；ΔVP=VP2-VP1；

其中：ρ1、ρ2、VP1、VP2、VS1、VS2分别为上下界面的密度(Den)、纵、横波速度，该方程存在一个很大的问题，就是这些系数在数量级上是不同的，这导致了在小角度时求解RS和RD不稳定。

由于ZP、ZS和ρ三者之间存在着相关性[8-9,15-19]，因此利用这种关系消除上述问题。在背景为含水岩层的情况下，有如下趋势关系：

ln(ZS)=ln(ZP)+ln(γ)

(2)

(3)

由上述关系，可以得到更一般的背景趋势关系：

ln(ZS)=kln(ZP)+kC+ΔLS

(4)

ln(ρ)=mln(ZP)+mC+ΔLD

(5)

这样Fatti方程可以写成如下形式：

(6)

该方程比原来的Fatti方程有如下优点：

1)各变量之间不关联。

2)建立了含水岩层背景下各变量之间的区域岩石物理特征关系。

对变量ΔLS和ΔLD应用预白化处理，来控制反演的噪音水平。在实际处理过程中，不同子波可均衡不同角度部分叠加数据体之间振幅、频率和相位差异，使反演结果更加准确。

2.2 指示因子构建

Goodway[32]研究得出，一些常用的弹性参数(如体积模量、剪切模量和拉梅常数)的相对变化可以用A与B的组合公式进行估计，从而用于区分岩性或流体。Whitcombe[33]指出不同弹性参数的坐标旋转可以得到与流体高度相关参数，其对应的属性能够很好地拟合拉梅常数、体积模量等岩石弹性参数或者泥质含量、孔隙度等储层物性参数。Connolly[34]同样指出，利用纵波阻抗(AI)，横波阻抗(SI)替代logAI和logGI，也一样可以拟合不同的弹性参数,且相关性接近为1。

在常规方法仅使用纵横波阻抗(Zp、Zs)组合的基础上，我们引入旋转角度的概念，构建了新的指示因子，其数学表达式为：Y=Zp*cos(θ)+Zs*sin(θ)。

研究发现，新的指示因子随着θ角度的改变而变化，且在不同的角度上可以与传统的储层或弹性参数均有较高的相关性(图2)。换言之，常规的弹性参数均可以看作纵波阻抗(Zp)和横波阻抗(Zs)经过坐标旋转的结果，只是不同的参数所旋转的角度不同，以致区分岩性、物性或流体的能力也不同。

图2 纵横波阻抗与目标曲线相关方法Fig.2 Method of correlation between impedance of P-and S-wave and target curve

图3 Mulu-1井测井曲线序列和Mulu-1井数字化测井曲线Fig.3 Logging sequence of well Mulu-1 and digital logging of well Mulu-1(a)Mulu-1井测井曲线序列;(b)Mulu-1井数字化测井曲线

图4 Mulu-1井岩性指示因子-横波阻抗-泥质含量交会图岩性指示因子最大相关角Fig.4 Crossplot of lithology indicator-S-wave impedance-mud content in Mulu-1 well and maximum correlation angle of lithology indicator factor(a)Mulu-1井LI-Zs-Vsh交会图;(b)岩性指示因子最大相关角

由以上方法通过计算不同的角度与目标相关线的最大相关角，由此相关角可以得到岩性指示因子，利用自然伽玛或者泥质含量计算出的最大相关角度，可以较好区分砂泥岩岩性。利用流体替换对储层进行岩石物理分析，确定流体指示因子在研究区内的敏感弹性参数，为识别储层的流体性质提供理论基础。

3 实际数据应用

通过收集国外公开发表的文献资料，在研究区内存在Mulu-1井和Talang-1井，Mulu-1井储层品质一般，仅具有少量气显[35]；Talang-1井储层品质较好，且发现油气。首先以Mulu-1井为应用模型，分析指示因子在研究区内是否能起到评价储层岩性及流体性质的作用，而后在Talang-1井处进行实际应用验证。

3.1 Mulu-1井处的应用模型分析

通过Mulu-1井的测井数据，可以得到横波速度、密度、泥质含量和孔隙度(图3)。经过岩石物理分析认为，该井位处的泥岩具有低速、低密、低电阻率的特征，砂岩具有高速、较高密度、高电阻率的测井响应特征。

根据Mulu-1井测井资料，编制岩性指示因子-横波阻抗-泥质含量交会图(图4)，图版以泥质含量为色标，红、黄色为砂岩。由图4可以看出岩性指示因子是指示岩性的有效参数，砂岩的岩性指示因子为低值，泥岩为高值。

根据岩石物理分析结果，岩性指示因子对砂泥岩岩性敏感，砂岩越纯，指示因子数值越低。根据性指示因子剖面，可以直接将地震剖面转化为岩性剖面，直观地反映砂泥岩(图5)。

图5 过Mulu-1井的地震测线岩性指示因子(LI)剖面Fig.5 Lithological indicator factor (LI) profile of seismic line passing through well Mulu-1

图6 Mulu-1井流体指示因子-纵横波速度比-含水饱各度交会图和流体指示因子最大相关角Fig.6 Crossplot of fluid indicator-P- and S-wave velocity ratio-water saturation in Mulu-1 well and maximum correlation angle of fluid indicator factor(a)Mulu-1井流体指示因子-纵横波速度比-含水饱各度交会图;(b)流体指示因子最大相关角

图7 Mulu-1井流体指示因子-拉梅系数-含水饱各度交会图和流体指示因子最大相关角Fig.7 Crossplot of fluid indicator-lame coefficient-water saturation in Mulu-1 well and maximum correlation angle of fluid indicator factor(a)Mulu-1井流体指示因子-拉梅系数-含水饱各度交会图;(b)流体指示因子最大相关角

图8 过Mulu-1井的地震测线流体指示因子(FI)剖面Fig.8 Fluid indicator (FI) profile of seismic line passing through well Mulu-1

图9 过Talang-1井的地震测线岩性指示因子(LI)剖面和流体指示因子(FI)剖面Fig.9 Lithological indicator factor (LI) profile and fluid indicator (FI) profile of seismic line passing through well Talang-1(a)过Talang-1井的地震测线岩性指示因子(LI)剖面;(b)流体指示因子(FI)剖面

将Mulu-1井的测井数据进行流体替换后，可得出不同弹性参数(纵横波速度比和拉梅系数)与流体指示因子之间的关系(图6、图7)，流体指示因子是识别储层所含流体性质的最敏感参数，纵横波速比(Vp/Vs)次之，拉梅常数(λ)不敏感。当旋转角度为302° 时，流体指示因子检测流体能力最强，相关度达0.62。

通过Mulu-1井的流体指示因子剖面可以看出，在T3层位附近的含水饱和度曲线与反演结果吻合较好(图8)。说明在研究区内流体指示因子具有较好的实际应用价值。