苏里格气田是我国目前已发现的最大的天然气田, 主力产层为二叠系下石盒子组盒8段。储层岩性主要为三角洲平原辫状分流河道砂泥岩沉积的中粗粒石英砂岩、砂岩, 储层分布受岩性和物性的双重控制^[11]。

连井分析结果表明, 苏里格气田X区块盒8段砂泥岩多互层, 砂体纵向多期叠置, 累计砂体厚度大, 但单砂体规模小, 且多呈透镜状, 大部分单砂体的厚度小于5 m; 主分流河道为近南北向, 但由于河道多期改变河道、横向迁移, 优势储集微相的分流河道、心滩砂体在横向上不断分叉合并、复合连片, 横向变化快(图1)。钻井取心分析资料得出:盒8段砂体储层平均孔隙度为4%~12%, 平均渗透率一般为(0.06~2)× 10^-3 μ m², 主要集中在(0.1~0.5)× 10^-3 μ m², 属典型的低孔低渗型储层。虽然砂体纵向多期叠置、横向复合连片, 但由于砂体的物性非均质性较强、横向变化快, 导致有效砂体的横向连续性较差且常常呈孤立状, 因此钻井的结果往往表现为井井有气而单井产量低的特点。

图1

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图1 苏里格气田X区块盒8段砂体连井对比剖面

总之, 盒8段储集层具有岩性结构复杂、单砂体厚度小、物性差、非均质性强等特点。因此, 准确识别盒8段的砂体尤其是高孔单砂体的规模及其空间展布, 是部署定向井和大斜度水平开发井、提高单井产能的前提和关键, 也是本次开展地质统计反演需要解决的地质问题。

储层敏感参数分析是利用地震反演结果进行储层预测的前提和基础。通过盒8段的岩石物理参数交会分析可以看出(图2)。无论是纵波阻抗还是横波阻抗, 盒8段的砂岩与泥岩间存在很大的重叠空间, 难以直接将两者很好地分开; 而利用泊松比可以很好地识别砂岩与泥岩, 通常砂岩的泊松比小于 0.18。因此, 采用常规的叠后纵波阻抗反演技术难以准确识别砂岩与泥岩, 只有通过叠前反演求取纵波阻抗、横波阻抗, 进而获取纵横波速度比、泊松比等岩石弹性参数, 才能将砂岩与泥岩有效区分。

孔隙度是油气藏精细描述的重要参数。由于地震资料具有覆盖面广、横向分辨率高的优势, 因此利用地震资料反演结果获得的岩石物理参数与孔隙度的统计关系来估算孔隙度的方法是目前应用较为普遍、效果好的一种方法。通过多种岩石物理参数交会对比分析(图3)可以看出, 盒8段砂岩的纵波阻抗、横波阻抗、密度与孔隙度间均存在一定的线性关系, 其中纵波阻抗与孔隙度间的统计相关关系最好。因此, 可以通过纵波阻抗与孔隙度间的数学统计关系获得砂体的孔隙度, 数学表达式为:

ϕ=86.1701-0.0144862×ZP+(9.5353252×10-7)×Zp2-(2.50616×10-11)×Zp3,（1）

式中:ϕ 为孔隙度, %; Z_P为纵波阻抗, 单位为g· cm^-3· m· s^-1。

图2

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图2 苏里格气田X区块盒8段弹性参数交会

图3

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图3 X区块盒8段砂体的纵波阻抗、横波阻抗、密度与孔隙度交会

地质统计反演的关键参数包括概率密度函数(probability density function, PDF)、变差函数(variation function, VF)、信噪比。

2.3.1 概率密度函数(PDF)

概率密度函数描述的是不同岩性所对应的某一种或多种属性(如波阻抗、密度、孔隙度、含气饱和度等)在空间的概率分布情况, 其函数类型包括累积分布型、高斯型、对数高斯型以及均匀分布型等四种, 通常可以利用声波、密度等测井数据进行统计分析后来获取。根据研究区盒8段的纵向岩性分布情况, 将盒8段岩性划分为砂岩、泥岩两种类型。对区内井数据的统计分析表明, 纵波阻抗、横波阻抗和密度的概率分布均严格服从高斯分布(图4)。

2.3.2 变差函数(VF)

地质统计插值的基础是变差函数理论。变差函数描述的是储层参数在三维空间上的相对变化关系, 即空间上点之间的相关性随距离的变化而变化的关系, 是距离的函数^[14]。变差函数对于目标地质体的分辨率及其分布形态等具有重要的影响^[13-[14]。

图4

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图4 X区块盒8段砂岩与泥岩的概率密度函数曲线

变差函数分为纵向变差函数、横向变差函数。纵向变差函数反映的是同一套地层垂向上各样点值的相关性, 因此其参数纵向变程主要影响模拟和反演结果的垂向分辨率, 通常可以利用已完钻钻井的同一套地层的测井与地质数据建立该变差函数并确定纵向变程; 横向变差函数反映的是沿地层方向各样点值的相关性, 横向变程表现了某一点处样点值受到多大范围样点的影响, 因此横向变程会影响模拟和反演结果的横向连续性, 横向变程往往受研究区钻井密度的限制而难以直接通过井数据分析来求取, 可以通过区域地质认识、常规地震属性分析及确定性反演结果综合分析。

通过对区内井点数据的高斯型与指数型拟合结果对比分析, 认为指数型拟合的效果较好, 盒8段的纵向变程为4 m; 横向变程则利用可以较好反映盒8段砂体宏观展布特征的均方根振幅属性结合区域地质认识进行求取, 经分析确定X区块盒8段的横向变程之东西向为2 400 m, 横向变程之南北向为2 600 m。

2.3.3 信噪比

信噪比主要用于控制地震数据在反演中的权重, 即通过引入信噪比来控制合成记录与地震的相关性从而达到控制引入的地震信息。

地质统计反演的迭代过程实际上就是通过地质统计模拟结果的合成地震记录与实际地震数据的对比得到最佳模拟结果的过程, 即利用地震数据约束地质统计模拟结果。因此, 信噪比参数反映了地震数据对模拟结果的约束程度, 信噪比越高, 表明地震约束越强, 反演迭代次数也相应增加, 反演时效性降低。信噪比值的大小可参考子波提取测试、反演参数测试或确定性反演结果等QC的信噪比分析结果来综合确定, 但该参数并不需要准确测定, 只是需要注意不能设定得过大或者过小。如果空间样点的统计关系良好, 则信噪比参数不宜设定过大, 避免引入地震数据中的噪声影响; 如果空间样点的统计关系一般, 则信噪比参数设定可适当增加以加强地震数据的约束。

通过对确定性反演的子波提取测试、反演参数测试以及反演结果的QC所获信噪比的分析, 综合确定X区块盒8段用于地质统计反演的地震数据信噪比值为9。

地质统计反演是将确定性反演与地质统计模拟技术相结合的随机反演方法。在开展地质统计反演之前, 首先需要完成高质量的确定性反演。确定性反演获得的井震标定、子波估算、低频约束模型以及反演结果所反映的岩性岩相展布形态等结果均可以为后续的地质统计反演提供约束和质量控制。

在精细的地质框架模型下, 以确定性反演获得的井震标定、子波估算结果作为输入, 以地震数据为约束, 获得地质统计反演数据体。为了减少单次实现造成的统计误差, 进行了10次模拟和反演, 然后对10次实现的数据进行统计计算, 得到了最终的地质统计反演数据体。

图5是地质统计反演与确定性反演的泊松比剖面, 图5中曲线为自然伽马曲线, X1井砂厚13.6 m, X2井砂厚29.9 m, X3井砂厚27.8 m。可以看出:① 从砂体(泊松比小于0.18)的横向展布特征看, 地质统计反演结果与确定性反演结果具有相同的趋势, 均表现为X1井薄、X2井厚、X3井较厚的砂体厚度变化趋势, 表明地质统计反演结果与地震数据具有很好的一致性, 横向分辨能力较强; ② 地质统计反演结果极大地提高了剖面的纵向分辨率, 各砂体与伽马曲线解释结果吻合度较高, 各单砂体的位置、厚度及其横向展布特征刻画清晰, 河道、心滩砂体表现出明显的纵向叠置、横向连片的展布特征; ③ 盲井(X3井)的反演结果与实钻结果的一致性高。

图6是根据纵波阻抗与孔隙度的统计关系获得的过X1、X2、X3井的孔隙度连井剖面, 可以看出反演得到的盒8段孔隙度与测井解释孔隙度吻合较好, 孔隙度大约4%~11%之间, 横向变化较大、非均质性强, 表明盒8段储层为典型的低孔致密型储层, 因此, 寻找高孔段砂层对于提高单井产能具有重要的现实意义。

图5

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图5 X区块盒8段的确定性反演与地质统计反演的泊松比剖面效果对比 a— 确定性反演泊松比剖面; b— 地质统计反演泊松比剖面

图6

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图6 X区块盒8段的孔隙度连井剖面(图中曲线为测井解释孔隙度曲线)

综上所述, 地质统计反演清晰地刻画了单砂体、高孔砂层的纵横向展布特征, 结合三维可视化透视显示等多种技术手段, 可以精细雕刻砂体、高孔砂体的空间分布, 为定向井、水平井的部署与井轨迹设计以及后续的储层描述、储量计算提供直观、可靠的依据, 是陆相致密碎屑岩性油气藏进行储层精细描述的有效技术方法。