基于岩石物理定量表征关系的砂岩净厚度预测_李春鹏.pdf

Prediction of sandstone net thickness based onpetrophysical quantitative relationshipLI Chunpeng（CNOOC International Limited，Beijing 100028，China）Abstract:In order to overcome the problem that the geological geophysical significance ofseismic attributes is not clear in the method of predicting the net thickness of sandstonebased on seismic attributes,a method for predicting the net thickness of sandstone based onthe petrophysical relationship between shale content and net to gross ratio is proposed.Thismethod first predicts the shale content,establishes the quantitative characterization formulaof the shale content through rock physical intersection,and then calculates the shale contentbody using seismic inversion elastic parameters,effectively solving the problem that the seis油气地质基于岩石物理定量表征关系的砂岩净厚度预测李春鹏（中国海洋石油国际有限公司，北京100028）摘要：为克服基于地震属性预测砂岩净厚度方法中地震属性的地质-地球物理意义不明确的难题，提出基于泥质含量和净毛比岩石物理关系的砂岩净厚度预测方法。该方法首先预测泥质含量，通过岩石物理交会建立泥质含量的定量表征公式，然后利用地震反演弹性参数计算泥质含量体，有效解决了常规基于拟声波曲线反演泥质含量中地震正演意义不明确的难题；然后预测砂岩净毛比分布，通过岩石物理建立净毛比和泥质含量的定量表征公式，据此计算净毛比平面分布；最后结合砂岩毛厚度和净毛比计算砂岩净厚度。以上方法应用于靶区 S 油田砂岩储层净厚度预测，预测结果较为准确，可有力支持油田勘探、开发生产。关键词：泥质含量；净毛比；净厚度；岩石物理；地震反演中图分类号：TE122.22文献标识码：A文章编号：1673-5285（2023）03-0095-05DOI:10.3969/j.issn.1673-5285.2023.03.019*收稿日期：202212-28基金项目：“十三五”国家科技重大专项“海外重点盆地地球物理勘探关键技术攻关与应用”，项目编号：2017ZX05032-003；“十三五”国家科技重大专项“海外重点油气田开发钻采关键技术”，项目编号：2017ZX05032-04-01；中国海洋石油有限公司“十四五”重大科技项目“两岸一带”深水浊积砂岩油田高效开发关键技术，项目编号：KJGG2022-0904。石油化工应用PETROCHEMICAL INDUSTRY APPLICATION第 42 卷第 3 期2023 年 3 月Vol.42 No.3Mar.2023砂岩地震描述一般是基于地质认识在地震反演体或地震相移体上识别和解释砂岩的顶、底反射界面，据此得到砂岩空间形态和厚度分布。但砂岩储层中一般含有泥岩夹层，而且薄砂体的地震厚度偏厚，砂岩地震描述的砂岩厚度是砂岩毛厚度1-2。因此为了准确描述砂岩储层空间展布，需开展砂岩储层净厚度分布预测。近年来一般通过地震属性分析预测砂岩储层净厚度，并发展了一系列的方法和技术。王开燕等3和王世龙等4基于波峰数、平均振幅、平均瞬时相位、振幅立方差和能量半衰时等地震属性预测储层净厚度；刘洋5优选最小振幅、弧长、能量半衰时和均方根振幅属性预测储层净厚度；赵程6利用时频谱属性预测储层净厚度；赵明珠7通过对 97 种地震属性进行优选预测储层净厚度。以上方法都是通过井震标定建立地震属性和储层净厚度的数学映射关系，实现储层净厚度预测，但是物理意义不明确，缺少数学关系的适用性分析。因此需要基于地质-地球物理认识，发展砂岩储层净厚度预测方法。根据地质-地球物理认识，砂岩储层净厚度等于毛厚度乘以净毛比，储层毛厚度可由砂岩储层描述得到，因此砂岩净毛比是计算储层净厚度的关键。对于碎屑岩地层，一般只有两种岩性，即砂岩和泥岩，因此可通过建立砂岩净毛比和泥质含量的岩石物理关系，然后基于地震反演泥质含量体预测砂岩净厚度。目前泥质含量反演一般采用拟声波约束的方法，即将井上的泥质含量曲线重构为拟声波曲线作为反演的低频模型8-9，但是该方法缺少地球物理意义，难以体现地震褶积原理。针对以上问题，本文提出基于泥质含量和净毛比岩石物理关系的砂岩储层净厚度预测方法，该方法分为两步：（1）泥质含量预测，首先建立泥质含量和弹性参数之间的定量表征关系，然后基于地震反演的弹性参数计算泥质含量体，克服拟声波曲线地球物理正演意义不明确的问题；（2）净毛比预测，通过建立泥质含量和净毛比的定量表征关系计算储层净毛比平面分布，克服地震属性数学关系中地质-地球物理意义不明确的问题。最后基于以上方法完成靶区 S 油田砂岩储层净厚度预测，预测结果较为准确，可有力支持油田勘探、开发生产。1靶区 S 油田概况南美洲 S 油田现今水深 1 6002 000 m，属于超深水油田，构造是单斜构造，不发育断层，区域厚层泥岩形成一个较好的盖层，又属于构造-岩性油藏。S 油田上白垩统地层是弱受限深水河道-朵叶沉积体系，自下而上可容纳空间变小，早期河道下切特征明显，储层厚而集中，晚期水道下切作用减弱，水道间薄层砂岩连续分布，仅局部尖灭（图 1）。因此 S 油田储层发育多种沉积相，主要包括水道主体、次级水道、水道外缘和漫溢4 种沉积相，储层具有较强的非均质性。根据地质认识和井震砂体标定，S 油田砂体可以分为 3 类，对应有 3 类地震响应特征。第类水道主体砂体：砂体较厚，井上统计厚度9.639.7 m，平均 24.4 m，地震特征是强负振幅反射、顶底界面清楚、井震毛厚度基本一致。第类次级水道、水道外缘砂体：砂体中等厚度，井上统计厚度 6.021.4 m，平均 12.3 m，地震特征是中负振幅反射、顶底界面较清楚、地震毛厚度略大。第类漫溢砂体：砂体较薄，井上统计厚度 1.512.3 m，平均 5.9 m，地震特征是弱振幅反射、顶底界面mic forward significance of shale content in conventional inversion of shale content based onpseudo acoustic curve is not clear.Then,the net to gross ratio distribution of sandstone ispredicted,and the quantitative characterization formula of net to gross ratio and shale content is established through petrophysics,according to which the plane distribution of net togross ratio is calculated.Finally,the net thickness of sandstone is calculated based on thegross thickness and net to gross ratio of sandstone.The above methods are applied to theprediction of net thickness of sandstone reservoir in S oilfield in the target area,and the prediction results are relatively accurate,which can strongly support the exploration,development and production of the oilfield.Keywords：shale content；net to gross ratio；net thickness；petrophysics；seismic inversion石油化工应用2023 年第 42 卷96图 1S 油田储层沉积相剖面图不清楚、地震毛厚度偏大。综上，S 油田砂体净厚度和毛厚度不完全匹配，其中第、类砂体的毛厚度偏大，为此需要准确预测 S油田砂体净厚度。因此本文发展了基于泥质含量和净毛比岩石物理关系的砂岩净厚度预测方法，该方法分为两步：（1）泥质含量预测，首先建立泥质含量和弹性参数之间的定量表征关系，然后基于地震反演的弹性参数计算泥质含量体；（2）净毛比预测，通过建立泥质含量和净毛比的定量表征关系，再结合泥质含量体，计算储层净毛比平面分布，最终通过净毛比和砂岩毛厚度可计算砂岩净厚度平面分布（图 2）。图 2砂岩净厚度预测流程图2ST214非限制性水道下切式弱限制水道化朵叶式非限制性水道下切式非限制性水道漫流式弱限制水道化朵叶式弱限制朵叶-水道过渡式C1DC2ABE海侵背景地形变缓坡度变化减小物源西迁水道叠置次级水道外缘漫溢水道间图 3泥质含量岩石物理定量表征交会100806040200泥质含量/%500060007000 80009000 10000纵波阻抗/（kPa s m-1）泥岩砂岩 1砂岩 2胶结物相关性87.2%100806040200泥质含量/%100806040200泥质含量/%2400320040004800横波阻抗/（kPa s m-1）相关性85.8%相关性45.4%0.240.280.320.360.40泊松比100806040200泥质含量/%100806040200泥质含量/%100806040200泥质含量/%1E+72E+73E+74E+75E+7lambda*Rho/GPa相关性86.4%5E+61E+71.5E+7 2E+7 2.5E+7 3E+7Mu*Rho/GPa相关性86.9%5E+61E+71.5E+72E+7 2.5E+7 3E+7杨氏模量/GPa相关性86.8%测井数据地震数据测井数据泥质含量定量表征关系岩石物理弹性参数体净毛比定量表征关系泥质含量体净毛比平面分布砂岩毛厚度砂岩净厚度地震反演李春鹏基于岩石物理定量表征关系的砂岩净厚度预测第 3 期972储层泥质含量预测2.1泥质含量岩石物理定量表征地震预测储层泥质含量的关键在于建立泥质含量和储层弹性参数之间的定量表征关系，然后通过地震反演储层弹性参数预测泥质含量空间展布10-11。为此研究了纵波阻抗、横波阻抗、泊松比、lambda*Rho、Mu*Rho、杨氏模量 6 个储层弹性参数和泥质含量的关系（图 3），图 3 中除了泊松比之外，泥质含量和其他弹性参数都有较好的相关性，其中纵波阻抗相关性最高，达到 87.2%，因此可通过反演纵波阻抗获得泥质含量体。2.2地震反演泥质含量体本文采用稀疏脉冲反演方法反演纵波阻抗12-15，根据地震反演纵波阻抗，再结合泥质含量区域经验公式，可以得到泥质含量体。S 油田过 1 和 3 井的泥质含量剖面见图 4，反演泥质含量和井上泥质含量基本吻合，说明反演泥质含量基本准确。图 4S 油田过1 和 3 井泥质含量剖面3储层净毛比预测3.1净毛比岩石物理定量表征砂岩储层净厚度可由储层毛厚度和储层净毛比相乘得到，储层毛厚度可由前述砂岩储层描述得到，因此获得储层净厚度的关键在于预测储层净毛比平面分布。S 油田目的层是碎屑岩，岩性比较简单，只有砂岩和泥岩，因此推测储层净毛比和泥质含量有一定的关系。根据井点储层净毛比和泥质含量建立了储层净毛比区域经验公式（图 5），二者相关性高达 90.5%，说明储层净毛比区域经验公式可靠性高。图 5净毛比岩石物理定量表征交会3.2储层净毛比平面分布根据反演泥质含量和净毛比区域经验公式，可以得到净毛比平面分布。图 6（b）是 S 油田 E 砂体净毛比平面分布图，图中第类储层净毛比高、第类储层净毛比较高、第类储层净毛比较低，反演结果和井上认识基本一致，说明反演净毛比基本可靠。4砂岩净厚度预测根据砂岩储层描述的毛厚度和地震反演的储层净图 6S 油田 E 砂体平面分布13VshVShale/%90.080.070.060.050.040.030.020.010.00.0（c）净厚度66.0060.0054.0048.0042.0036.0030.0024.0018.0012.006.000.0090.080.070.060.050.040.030.020.010.00.045.0040.0035.0030.0025.0020.0015.0010.005.000.00（a）毛厚度（b）净毛比石油化工应用2023 年第 42 卷0102030405060708090100020406080100井上净毛比,%井上平均泥质含量,%1009080706050403020100井上净毛比/%020406080100井上平均泥质含量/%y=-1.284 9x+112.02R2=0.905 298毛比，可以得到储层净厚度。第类储层井上平均厚度24.4 m，预测偏薄误差平均 1.9 m，预测偏厚误差平均3.3 m，储层净厚度预测相对误差小；第类储层井上平均厚度 12.3 m，预测偏薄误差平均 1.5 m，预测偏厚误差平均 2.1 m，储层净厚度预测相对误差较小；第类储层井上平均厚度 5.9 m，预测偏薄误差平均 2.0 m，预测偏厚误差平均 1.7 m，储层净厚度预测相对误差可控。综上，第类储层厚度预测结果较为准确，第、类储层厚度预测略薄，厚度整体可控。5结论（1）砂岩储层净厚度预测的关键在于两个定量表征公式的准确性，即泥质含量和弹性参数的定量表征公式、净毛比和泥质含量的定量表征公式，以上两个公式相关性越高，砂岩净厚度预测准确性也越高。（2）本文研究的基于泥质含量和净毛比岩石物理关系的砂岩净厚度预测方法适用于发育砂岩和泥岩的碎屑岩地层，对于岩性更加复杂的地层或碳酸盐岩地层需要结合实际地质情况选择合适的方法。参考文献：1 童守强，李锋，张轶栋，等.地震沉积分析在乍得 Bongor 盆地 M 油田薄储层预测中的应用 J.石油化工应用，2018，37（2）：109-113，129.2 吕恒宇，胡望水.大牛地气田大 47大 70 井区太二段致密砂岩储层特征及主控因素研究 J.能源与环保，2018，40（12）：108-1123 王开燕，周妍，陈彦奇，等基于谱分解和地震多属性储层厚度的预测 J 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