段冬平，侯加根，劉鈺銘，張 友，岳大力，史燕青

(1.中國(guó)石油大學(xué) 油氣資源與探測(cè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102249;2.中國(guó)石油大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，北京 102249)

多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在三角洲前緣微相模擬中的應(yīng)用

段冬平1，2，侯加根1，2，劉鈺銘1，2，張 友1，2，岳大力1，2，史燕青1，2

(1.中國(guó)石油大學(xué) 油氣資源與探測(cè)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102249;2.中國(guó)石油大學(xué) 地球科學(xué)學(xué)院，北京 102249)

通過(guò)鄱陽(yáng)湖三角洲現(xiàn)代沉積的研究確立水下分流河道與河口壩微相的平面形態(tài)與結(jié)構(gòu)特征，結(jié)合永安鎮(zhèn)油田密井網(wǎng)區(qū)資料統(tǒng)計(jì)的兩種微相寬度建立定量的訓(xùn)練圖像。以此為基礎(chǔ)，利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)Sneisim算法進(jìn)行三角洲前緣的微相模擬。模擬結(jié)果具有忠實(shí)于井點(diǎn)數(shù)據(jù)、不同微相平面形態(tài)與發(fā)育規(guī)模受訓(xùn)練圖像定量約束的特點(diǎn);能夠再現(xiàn)三角洲前緣水下分流河道與河口壩的幾何特征與空間結(jié)構(gòu)。利用該方法可以建立反映現(xiàn)代沉積特征與地下實(shí)際情況的沉積微相模型。

現(xiàn)代沉積;密井網(wǎng);訓(xùn)練圖像;多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué);三角洲前緣

如何建立精確的沉積微相地質(zhì)模型一直是學(xué)者們追求的目標(biāo)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者多利用密井網(wǎng)區(qū)資料、野外露頭和現(xiàn)代沉積，結(jié)合傳統(tǒng)的兩點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行微相的隨機(jī)模擬研究［1-7］。相對(duì)于傳統(tǒng)的兩點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)而言，多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可以描述具有復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)和幾何形態(tài)的地質(zhì)體，是今后地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)發(fā)展的方向。多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用的難點(diǎn)在于訓(xùn)練圖像的制作，以往訓(xùn)練圖像的制作以密井網(wǎng)區(qū)資料為基礎(chǔ)［8-12］，密井網(wǎng)區(qū)資料雖可以獲取微相的長(zhǎng)寬數(shù)據(jù)，但不同微相的平面形態(tài)特征更依賴于地質(zhì)人員的推測(cè)?，F(xiàn)代沉積可以直觀表述不同微相的平面特征。筆者以永安鎮(zhèn)油田永三斷塊沙二段5砂組為例，利用鄱陽(yáng)湖三角洲現(xiàn)代沉積獲取不同微相的平面形態(tài)特征，利用密井網(wǎng)資料得到水下分流河道的寬度數(shù)據(jù)，二者結(jié)合建立定量且符合現(xiàn)代沉積的訓(xùn)練圖像，對(duì)多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模擬方法進(jìn)行約束，并對(duì)研究區(qū)沉積微相進(jìn)行隨機(jī)模擬。

1 研究區(qū)概況

永安鎮(zhèn)油田位于濟(jì)陽(yáng)坳陷東營(yíng)凹陷的東北部，北鄰陳家莊凸起，東鄰青坨子凸起，西為民豐洼陷，南抵東營(yíng)凹陷中央隆起帶，是一個(gè)中高滲、稀油低飽和復(fù)雜斷塊油藏。永三斷塊沙二段為典型的進(jìn)積三角洲沉積，沙二段5砂組為河控三角洲前緣沉積，以河口壩與水下分流河道沉積為主［13］。井網(wǎng)密度達(dá)到50口/km2，局部井距可達(dá)50 m。

研究區(qū)巖心分析與測(cè)井資料表明，5砂組巖性主要為中砂巖、粉細(xì)砂巖，分選磨圓較好，說(shuō)明沉積物經(jīng)歷長(zhǎng)距離搬運(yùn)，平面砂體厚度圖呈東薄西厚的朵狀形態(tài)，屬于遠(yuǎn)源細(xì)粒的朵狀河控三角洲。而1 700 a前至今贛江、修水、撫河、信江、饒河已進(jìn)入穩(wěn)定的河流發(fā)展階段，鄱陽(yáng)湖三角洲開(kāi)始發(fā)育，形成了現(xiàn)今的進(jìn)積型河控三角洲，巖性以中－細(xì)砂及粉砂為主、沉積物經(jīng)過(guò)長(zhǎng)距離搬運(yùn)，泥質(zhì)較少、淘洗干凈，具有較高的圓度和分選性，平面形態(tài)為朵狀［14］，與研究區(qū)在沉積物的巖性、粒度、分選、磨圓以及三角洲平面形態(tài)上具有高度的相似性。因此，可以利用鄱陽(yáng)湖三角洲的平面特征(水下分流河道與河口壩微相的平面形態(tài)特征、水下分流河道寬度變化與河口壩長(zhǎng)寬比等數(shù)據(jù))來(lái)指導(dǎo)永安鎮(zhèn)油田沙二段5砂組沉積微相研究。

2 多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理與優(yōu)點(diǎn)

多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)分為迭代與非迭代兩類方法。迭代類方法受到迭代收斂的局限，其應(yīng)用受到限制。傳統(tǒng)的非迭代算法在提取特定網(wǎng)格的局部條件概率時(shí)需要重新掃描訓(xùn)練圖像，嚴(yán)重影響計(jì)算速度，Strebelle等［15-16］提出了多點(diǎn)統(tǒng)計(jì)隨機(jī)模擬的Snesim算法，利用搜索樹(shù)一次性存儲(chǔ)訓(xùn)練圖像的條件概率分布，保證了模擬過(guò)程中快速提取條件概率分布函數(shù)，大大減少了運(yùn)算時(shí)間。

多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)綜合了基于目標(biāo)和基于像元的算法優(yōu)點(diǎn)，能有效克服傳統(tǒng)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)描述復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)和幾何形態(tài)地質(zhì)體的不足，在建模中的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：①在模擬具有復(fù)雜形狀地質(zhì)體分布時(shí)可以聯(lián)合反映空間多個(gè)位置點(diǎn)的幾何形狀和相互配位關(guān)系;②多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)模擬算法具有快速靈活性，模擬的沉積微相展布具有一定的真實(shí)性。

3 訓(xùn)練圖像

訓(xùn)練圖像的建立是多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法應(yīng)用的基礎(chǔ)，首先利用鄱陽(yáng)湖三角洲沉積確立三角洲前緣不同微相的平面形態(tài)特征，再利用永三斷塊局部密井網(wǎng)資料確定水下分流河道和河口壩微相的寬度數(shù)據(jù)，二者相結(jié)合，最終建立定量的三角洲前緣訓(xùn)練圖像。

3.1 微相平面形態(tài)

鄱陽(yáng)湖位于長(zhǎng)江以南，江西省北部，贛江、撫河、修水、信江、饒河5河匯入，湖底平坦，水較淺，平均深度為8.4 m，湖盆傾斜坡度小。贛江流域面積占鄱陽(yáng)湖流域總面積的49.9%，過(guò)南昌后分西、北、中、南4支入湖。以匯入鄱陽(yáng)湖的贛江中支河道形成的三角洲朵葉體為例，在受人類活動(dòng)影響較小的區(qū)域，利用衛(wèi)星圖像(平面分辨率30 m)揭示河控三角洲前緣水下分流河道與河口壩砂體三維幾何形態(tài)，分析水下分流河道與河口壩的平面特征并測(cè)量二者的長(zhǎng)度、寬度數(shù)據(jù)。

3.1.1 河道形態(tài)

三角洲前緣水下分流河道在形成演化時(shí)，隨著河流流入湖盆，湖水頂托作用使河口壩砂體形成，河口壩阻礙作用導(dǎo)致河道開(kāi)始分叉，形成新的分流河道。通過(guò)對(duì)鄱陽(yáng)湖三角洲的觀測(cè)發(fā)現(xiàn)，河道分叉角度普遍小于90°(圖1(a))。整體上分流河道寬度向下游變窄，由1處的450 m降至最末端8處的40 m(圖1(b))，新分叉河道與老河道寬度比為0.5～1.3，平均為0.75。平面上水下分流河道常形成一個(gè)向湖盆方向發(fā)散的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。

3.1.2 河口壩形態(tài)

通過(guò)對(duì)鄱陽(yáng)湖現(xiàn)代沉積中河口壩的平面形態(tài)觀察，發(fā)現(xiàn)主要呈兩端銳角收斂的狹長(zhǎng)心灘狀河口壩和物源方向銳角收斂的三角狀河口壩兩種。

(1)狹長(zhǎng)心灘狀河口壩。平面形態(tài)表現(xiàn)為長(zhǎng)軸端銳角收斂，中心部位寬度最大，類似于辮狀河心灘，其形態(tài)主要受水下分流河道發(fā)育的限制，因水下分流河道的分叉在頂部形成銳角狀，在末端同樣受到分流河道的分叉與合并的影響，形成銳角收斂。這種形態(tài)的河口壩主要發(fā)育在三角洲的中上部(圖1(a))。

(2)三角狀河口壩。平面形態(tài)為物源方向銳角收斂的三角狀河口壩，其物源方向的形態(tài)由水下分流河道的分叉控制，因此物源方向呈銳角狀，而末端隨著水下分流河道的分叉、發(fā)散并消亡，最終河口壩末端的形態(tài)不再受河道控制而收斂。其河口壩規(guī)模不一，主要發(fā)育在三角洲前緣的中下部(圖1(a))。

圖1 鄱陽(yáng)湖三角洲Fig.1 Poyang Lake Delta

3.1.3 不同微相砂體規(guī)模及長(zhǎng)寬比

將分流河道上次分叉與下次分叉之間的長(zhǎng)度定義為單一分流河道，測(cè)量其長(zhǎng)度與寬度，測(cè)量結(jié)果表明，水下分流河道長(zhǎng)度集中在500～1000 m，平均為900 m，寬度集中在30～150 m，平均為90 m(圖2)。

圖2 鄱陽(yáng)湖三角洲前緣不同微相砂體的長(zhǎng)度、寬度概率分布Fig.2 Sands of different micro-facies length and width of probability distribution in Poyang Lake Delta front

平面上共劃分出31個(gè)單一河口壩單元，其中在三角洲前緣中上部的心灘狀河口壩有11個(gè)，河口壩長(zhǎng)度為750～2730 m，寬度為230～850 m。在三角洲前緣下部，因分流河道持續(xù)分叉，數(shù)量增多，河口壩的數(shù)量也相應(yīng)增多，河口壩有20個(gè)，平面形態(tài)主要為三角狀河口壩，河口壩規(guī)模變化較大，河口壩長(zhǎng)度為160～3600 m，寬度為100～1400 m。兩類河口壩的長(zhǎng)度集中在500～1500 m，寬度為250～750 m。

鄱陽(yáng)湖三角洲測(cè)量的河口壩長(zhǎng)寬比為1.17～6.89，平均為3.28，河道長(zhǎng)寬比為2～41，平均為15，水下分流河道的長(zhǎng)度與寬度之間無(wú)相關(guān)性。

河口壩砂體的長(zhǎng)度與寬度相關(guān)性較好，長(zhǎng)度(L)與寬度(W)的關(guān)系式為

3.2 密井網(wǎng)區(qū)微相規(guī)模

根據(jù)密井網(wǎng)區(qū)資料可以確立不同微相的發(fā)育規(guī)模，研究區(qū)主要為水下分流河道與河口壩沉積。首先對(duì)研究區(qū)單井微相類型進(jìn)行解釋，然后在局部密井網(wǎng)區(qū)選擇垂直物源連井剖面，測(cè)量不同微相在剖面上的發(fā)育規(guī)模(圖3)。因水下分流河道在井間邊界的具體位置無(wú)法確定，依據(jù)經(jīng)驗(yàn)將河道邊界定為1/2井距處，圖3剖面中有兩條水下分流河道，測(cè)得的河道寬度平均約為100 m，而河口壩的寬度大于150 m，參考鄱陽(yáng)湖三角洲水下分流河道與河口壩的發(fā)育規(guī)模，認(rèn)為結(jié)果可信。

3.3 訓(xùn)練圖像

綜合研究區(qū)資料及現(xiàn)代沉積研究結(jié)果，建立合理而定量的訓(xùn)練圖像。

在密井網(wǎng)區(qū)，通過(guò)連井對(duì)比剖面的分析，研究區(qū)水下分流河道的寬度約為100 m，河口壩寬度大于150 m。從鄱陽(yáng)湖現(xiàn)代沉積研究中得到了三角洲前緣不同微相的平面發(fā)育特征，包括水下分流河道銳角分叉，河道每分叉一次寬度減至原寬度的0.75倍，研究區(qū)內(nèi)河口壩形態(tài)以狹長(zhǎng)心灘狀為主、長(zhǎng)寬比約為3.2。根據(jù)研究區(qū)的沉積背景，結(jié)合以上定量和定性數(shù)據(jù)，將物源方向定為北東東向，在Petrel軟件中建立研究區(qū)的訓(xùn)練圖像(圖4)，訓(xùn)練圖像反映了研究區(qū)微相的定量分布模式，重點(diǎn)在于表達(dá)儲(chǔ)層變化的空間結(jié)構(gòu)性，同時(shí)定量反映了微相的發(fā)育規(guī)模。

圖3 密井網(wǎng)區(qū)5砂組2小層垂直物源方向連井剖面相Fig.3 Sedimentary micro-facies section of dense well zone for 2 member，sand bed 5

圖4 三角洲前緣儲(chǔ)層微相的訓(xùn)練圖像Fig.4 Micro-facies training image of delta front

4 多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的隨機(jī)模擬

Petrel軟件的多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)采用Snesim算法，本次研究以井點(diǎn)測(cè)井相為硬數(shù)據(jù)，借助現(xiàn)代沉積與密井網(wǎng)資料得到的訓(xùn)練圖像對(duì)沉積微相進(jìn)行模擬，建立目的層沉積微相模型。

利用Snesim算法對(duì)研究區(qū)沉積微相進(jìn)行隨機(jī)建模。包括準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、掃描訓(xùn)練圖像以構(gòu)建搜索樹(shù)、選擇隨機(jī)路徑、序貫求取各模擬點(diǎn)的條件概率分布函數(shù)并通過(guò)抽樣獲得模擬實(shí)現(xiàn)，這一過(guò)程通過(guò)Petrel軟件自動(dòng)完成。圖5為其中一個(gè)模擬實(shí)現(xiàn)(空白處為斷層錯(cuò)動(dòng))。從圖中可以看出，沉積微相模擬結(jié)果在完全忠實(shí)于井信息基礎(chǔ)上，再現(xiàn)了訓(xùn)練圖像表達(dá)的幾何形態(tài)和空間展布，不僅反映了訓(xùn)練圖像的結(jié)構(gòu)性，在兩種不同微相的發(fā)育規(guī)模上也與訓(xùn)練圖像設(shè)定的規(guī)模相吻合。由于Snesim算法本身存在不連續(xù)性的特點(diǎn)，導(dǎo)致局部水下分流河道出現(xiàn)不連續(xù)的現(xiàn)象(圖5)，可以在后期工作中需要人機(jī)交互進(jìn)行相應(yīng)的處理。

圖5 研究區(qū)多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)隨機(jī)建模模擬實(shí)現(xiàn)Fig.5 An analog implementation of multi-point geostatistics stochastic modeling in study area

5 結(jié)論

(1)通過(guò)對(duì)鄱陽(yáng)湖三角洲現(xiàn)代沉積的研究可以得到水下分流河道的平面形態(tài)分布特征與寬度變化規(guī)律，其中河道呈發(fā)散分叉變窄的葉脈狀，河口壩的平面形態(tài)可劃分為狹長(zhǎng)心灘狀與三角狀，河口壩的長(zhǎng)寬比平均為3.28。依據(jù)在油田密井網(wǎng)區(qū)獲取水下分流河道與河口壩兩種微相的寬度數(shù)據(jù)，二者相結(jié)合可以建立與現(xiàn)代沉積特征吻合并具有定量化特點(diǎn)的訓(xùn)練圖像。

(2)多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法綜合了基于象元方法和基于目標(biāo)方法的優(yōu)點(diǎn)，通過(guò)已建立的定量訓(xùn)練圖像，利用Snesim算法模擬三角洲前緣水下分流河道與河口壩微相，模擬結(jié)果可以展示兩種微相的幾何形態(tài)與空間展布。

(3)將現(xiàn)代沉積和實(shí)際油田資料有機(jī)結(jié)合，建立具定量特征的訓(xùn)練圖像，通過(guò)多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行微相隨機(jī)模擬的方法不僅適用于三角洲前緣儲(chǔ)層，對(duì)其他沉積類型的微相模擬也具有借鑒意義，尤其是對(duì)現(xiàn)代沉積研究更為深入的河流相儲(chǔ)層。

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Application of multi-point geostatistics in delta front microfacies simulation

DUAN Dong-ping1，2，HOU Jia-gen1，2，LIU Yu-ming1，2，ZHANG You1，2，YUE Da-li1，2，SHI Yan-qing1，2
(1.State Key Laboratory of Petroleum Resource and Prospecting in China University of Petroleum，Beijing 102249，China;2.College of Geosciences in China University of Petroleum，Beijing 102249，China)

By the study of modern deposition in Poyang Lake Delta，planar morphology and structural features of underwater distributary channel and mouth bar were established.And the widths of two facies were established by statistics of dense well network data in Yonganzhen Oilfield，then the quantitative training images were created.On the basis，the delta front microfacies was simulated using multi-point geostatistics Sneisim algorithm.The simulation results have the characteristics of matching to well point data，and planar morphology and size of different microfacies are constrainted by quantitative characteristics of the training images，which reproduces geometric characteristics and spatial structure of delta front distributary channel and mouth bar.The sedimentary microfacies model created by this method can well reflect modern sedimentary characteristics and the actual situation of underground.

modern sedimentation;dense well pattern;training image;multi-point geostatistics;delta front

TE 319

A

10.3969/j.issn.1673-5005.2012.02.004

1673-5005(2012)02-0022-05

2011－08－12

國(guó)家科技重大專項(xiàng)課題(2011ZX05010－001);國(guó)家自然科學(xué)青年基金項(xiàng)目(40902035);教育部博士點(diǎn)新教師基金項(xiàng)目(20090007120003)

段冬平(1980－)，男(漢族)，黑龍江蘭西人，博士研究生，研究方向?yàn)橛蜌馓镩_(kāi)發(fā)地質(zhì)與油藏描述。

(編輯 徐會(huì)永)