李永強(qiáng), 侯加根, 劉鈺銘, 李春曉, 馬曉強(qiáng), 韓 東

(1.中國(guó)石油大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,北京102249; 2. 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;3.中海油研究總院,北京 100027; 4.中國(guó)石化石油勘探開(kāi)發(fā)研究院,北京 100083)

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一基于巖溶模式的溶洞儲(chǔ)集體三維地質(zhì)建模

李永強(qiáng)1,2, 侯加根1,2, 劉鈺銘1,2, 李春曉1,2, 馬曉強(qiáng)3, 韓 東4

(1.中國(guó)石油大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院,北京102249; 2. 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;3.中海油研究總院,北京 100027; 4.中國(guó)石化石油勘探開(kāi)發(fā)研究院,北京 100083)

針對(duì)波阻抗屬性可以較準(zhǔn)確地識(shí)別大型溶洞而不能識(shí)別小型溶洞的特點(diǎn),結(jié)合巖溶發(fā)育模式,分別對(duì)不同類(lèi)型、不同尺度的溶洞儲(chǔ)集體三維地質(zhì)建模進(jìn)行研究。結(jié)果表明:不同巖溶帶溶洞儲(chǔ)集體對(duì)應(yīng)不同的波阻抗分布范圍,因此對(duì)不同巖溶帶采用不同波阻抗屬性值截?cái)?根據(jù)巖溶模式人機(jī)交互修正的方法建立大型溶洞模型;小型溶洞具有與大型溶洞相似的巖溶成因和發(fā)育規(guī)律,可以以不同巖溶帶的大型溶洞模型作為訓(xùn)練圖像,以單井識(shí)別的小型溶洞儲(chǔ)集體為硬數(shù)據(jù),以小型溶洞發(fā)育概率為軟數(shù)據(jù),利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)算法建立小型溶洞模型;所建立的模型能夠吻合硬數(shù)據(jù),又可以反映溶洞儲(chǔ)集體的空間分布特征。

塔河油田; 縫洞型油藏; 巖溶模式; 溶洞儲(chǔ)集體; 三維地質(zhì)建模

建立定量表征儲(chǔ)集體三維空間展布的三維地質(zhì)模型是油藏描述的關(guān)鍵環(huán)節(jié),也是油藏?cái)?shù)值模擬及編制開(kāi)發(fā)方案的地質(zhì)基礎(chǔ)。目前儲(chǔ)層建模技術(shù)對(duì)于碎屑巖儲(chǔ)層描述已趨于成熟,然而碳酸鹽巖縫洞型儲(chǔ)層由于其儲(chǔ)集體空間展布的復(fù)雜性,建模方法仍處于發(fā)展階段。碳酸鹽巖縫洞型油藏受多期構(gòu)造運(yùn)動(dòng)、多期巖溶作用的影響,具有儲(chǔ)集體類(lèi)型多樣、非均質(zhì)性嚴(yán)重的特點(diǎn)。溶洞儲(chǔ)集體是主要儲(chǔ)集空間,大于95%的油氣產(chǎn)量來(lái)源于此[1]。多期不同程度的構(gòu)造作用和巖溶作用使溶洞型儲(chǔ)集體發(fā)育類(lèi)型及規(guī)模具有極強(qiáng)的差異性,給儲(chǔ)層建模帶來(lái)一定的挑戰(zhàn)。中國(guó)很多學(xué)者從不同角度對(duì)溶洞型儲(chǔ)層建模進(jìn)行了研究,如地震、地質(zhì)條件約束下的序貫指示模擬方法[2-7],巖溶成因模式控制下的地震屬性直接截?cái)喾╗8],地震相作為訓(xùn)練圖像的多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法[9-10]。其不足之處在于:①基于象元的序貫指示模擬方法建立的溶洞模型連片分布,不能區(qū)分不同類(lèi)型的溶洞儲(chǔ)集體,很難再現(xiàn)實(shí)際的地下溶洞儲(chǔ)集體分布規(guī)律;②由于受地震資料分辨率的限制,地震屬性?xún)H能識(shí)別一定精度的大型溶洞儲(chǔ)集體,難以準(zhǔn)確反映小型溶洞儲(chǔ)集體分布規(guī)律。侯加根等[11]提出基于巖溶發(fā)育模式建立訓(xùn)練圖像,利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建立溶洞儲(chǔ)集體模型。筆者以塔河油田奧陶系為例,在分析溶洞儲(chǔ)集體分布特征的基礎(chǔ)上,對(duì)不同類(lèi)型、不同規(guī)模溶洞儲(chǔ)集體三維地質(zhì)建模的思路和方法進(jìn)行研究。

1 研究區(qū)概況

塔河油田處于塔里木盆地北部沙雅隆起(二級(jí)構(gòu)造單元)南翼的阿克庫(kù)勒凸起(三級(jí)構(gòu)造單元)斜坡帶上,西鄰哈拉哈塘凹陷,東靠草湖凹陷,南接滿(mǎn)加爾坳陷,北部為雅克拉—輪臺(tái)斷凸(圖1)。油田含油層位包括三疊系、石炭系、泥盆系、志留系和奧陶系,主力含油層位為奧陶系碳酸鹽巖縫洞型油藏。

以塔河油田典型縫洞單元S80單元為例,針對(duì)奧陶系縫洞型碳酸鹽巖油藏開(kāi)展不同類(lèi)型、不同規(guī)模溶洞儲(chǔ)集體三維地質(zhì)建模。S80單元是目前塔河油田六、七區(qū)產(chǎn)量最高的縫洞單元,面積為16.3 km2, 可用井24口,取心井6口。研究區(qū)發(fā)育各種類(lèi)型溶洞儲(chǔ)集體,溶洞規(guī)模大小差異懸殊,有高精度的三維地震資料(采樣間隔為1 ms,網(wǎng)格尺寸為15 m×15 m)及豐富的鉆測(cè)井及動(dòng)態(tài)資料,為建立精細(xì)地質(zhì)模型奠定了基礎(chǔ)。

圖1 塔河油田構(gòu)造位置圖

2 溶洞儲(chǔ)集體發(fā)育特征

2.1 溶洞儲(chǔ)集體分類(lèi)

溶洞儲(chǔ)集體是指直徑大于500 mm的溶洞,在巖心上不能完整地觀察。根據(jù)具有相似特征的塔北巴楚地區(qū)野外露頭考察表明,大型溶洞的幾何形態(tài)、規(guī)模極為復(fù)雜,洞內(nèi)可被多種多樣的充填物所充填。由于受洞壁的保護(hù)作用,溶洞內(nèi)部充填物受機(jī)械壓實(shí)作用較弱,仍具較好的孔隙性。根據(jù)野外露頭特征及溶洞的成因和形態(tài)規(guī)模,將大型溶洞細(xì)分為地下河型溶洞、孤立型溶洞和豎井型溶洞3種類(lèi)型。

2.1.1 地下河型溶洞

地下河型溶洞是呈管道狀展布的、具有類(lèi)似河流主要特征的地下巖溶通道(圖2(a))。發(fā)育規(guī)模較大,主洞體直徑為2～10 m,長(zhǎng)度數(shù)十米至數(shù)百千米。其主要分布在徑流巖溶帶,水平方向的水力梯度是形成的其主要?jiǎng)恿?平面分布可呈單一管道也可呈網(wǎng)狀分布。由于地下水位的變化,在新的地下水位附近又會(huì)逐漸開(kāi)拓出新的地下河型溶洞,剖面上呈橢圓狀,可見(jiàn)多層地下河型溶洞的疊置。

2.1.2 孤立型溶洞

孤立型溶洞形態(tài)多樣,以不規(guī)則橢球形為主,呈離散狀分布在縫洞系統(tǒng)中。孤立型溶洞主要是由于斷裂附近巖溶作用的不均勻性形成,常與斷裂一起形成溝通良好的縫洞儲(chǔ)集體,也可以垂向發(fā)展溝通地下河。野外露頭表明一般洞體直徑0.2～50 m,高0.2～10 m(圖2(b)、(c))。

2.1.3 豎井型溶洞

豎井型溶洞是垂直滲流形成的溶洞,以向下發(fā)育為主的巖溶形態(tài),以近橢球體為特征,剖面上呈圓形或近圓形,平面上沿地下河走向點(diǎn)狀分布(圖2(d))。一般發(fā)育于表層巖溶帶和垂向滲濾帶等厚度較大的地區(qū)。

圖2 塔北巴楚地區(qū)古巖溶儲(chǔ)層的野外露頭特征

2.2 溶洞儲(chǔ)集體地震響應(yīng)特征

塔河油田碳酸鹽巖圍巖巖性致密單一,呈高速度、高密度、高阻抗特征,發(fā)育溶洞時(shí)會(huì)引起速度、密度的降低及波阻抗的降低,總體上溶洞儲(chǔ)集體表現(xiàn)為高值背景下的低值區(qū)[12]。前人研究表明波阻抗屬性對(duì)溶洞型儲(chǔ)集體反應(yīng)比較靈敏[13-15],在研究區(qū)利用波阻抗反演成果進(jìn)行儲(chǔ)層預(yù)測(cè)的有效率達(dá)85%以上[1]。以目的層段對(duì)應(yīng)井點(diǎn)識(shí)別的溶洞儲(chǔ)集體與波阻抗建立一定的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,尋求利用波阻抗預(yù)測(cè)井間溶洞發(fā)育狀況。統(tǒng)計(jì)分析塔河油田S80單元24口井上識(shí)別的87個(gè)溶洞所對(duì)應(yīng)的波阻抗數(shù)據(jù),結(jié)果顯示大型溶洞對(duì)應(yīng)的波阻抗值分布主要在12 000～17 000 g/cm3·m/s,基巖波阻抗值主要分布在15 500～21 000 g/cm3·m/s,小型溶洞對(duì)應(yīng)的波阻抗值主要分布在12 200～20 000 g/cm3·m/s。利用波阻抗屬性可以較明顯地識(shí)別出厚度大于5 m的溶洞儲(chǔ)集體,稱(chēng)之為大型溶洞;厚度小于5 m的溶洞在地震屬性上有一定的反映,但不能明顯地區(qū)分,稱(chēng)之為小型溶洞。地震數(shù)據(jù)在儲(chǔ)層建模時(shí)具有兩種作用:①地震屬性截?cái)嗪蟮姆植伎煞从炒笮腿芏吹目臻g分布特征[16];②地震數(shù)據(jù)作為次變量約束建立小型溶洞模型。

2.3 不同巖溶帶溶洞儲(chǔ)集體發(fā)育特征

由于不同巖溶帶縫洞結(jié)構(gòu)及充填物性質(zhì)不同[17],溶洞儲(chǔ)集體在不同巖溶相帶具有不同的波阻抗屬性值分布范圍。針對(duì)塔河油田S80單元統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)表層巖溶帶溶洞波阻抗值主要分布于12 000～15 500 g/cm3·m/s;滲流巖溶帶溶洞波阻抗值主要分布于13 000～16 500 g/cm3·m/s;徑流巖溶帶溶洞波阻抗值主要分布于13 500～17 000 g/cm3·m/s。該截?cái)嘀祪?nèi)所反映的大型溶洞分布,初步統(tǒng)計(jì)平面溶洞分布吻合率為85%～90%, 波阻抗截?cái)嗪蟮姆植伎梢越拼泶笮腿芏吹目臻g分布特征。以T74不整合面為準(zhǔn)，將0～60 m視為表層巖溶帶,60～150 m視為滲流巖溶帶,150～240 m視為徑流巖溶帶,分別提取不同巖溶帶波阻抗屬性切片。可以看出,豎井型和孤立型溶洞比較孤立,溶洞波阻抗與基巖差異明顯,易于識(shí)別(圖4(a)、(b))。地下河地震切片顯示波阻抗連續(xù)性較差,但也可以顯現(xiàn)類(lèi)似河道的形態(tài)(圖4(c)),確定地下河型溶洞儲(chǔ)集體分布范圍不能根據(jù)單一的波阻抗屬性,而應(yīng)根據(jù)河道先驗(yàn)?zāi)Ｊ骄C合識(shí)別。

圖3 S80單元溶洞儲(chǔ)集體與波阻抗屬性對(duì)應(yīng)關(guān)系

圖4 S80單元不同巖溶帶波阻抗屬性切片

由于不同巖溶帶巖溶成因不同,發(fā)育不同類(lèi)型的大型溶洞。綜合野外露頭、巖心、測(cè)井、地震資料分析,表層巖溶帶以發(fā)育連接地表的豎井型溶洞為主(圖5(a)、(d)),垂直滲流帶以發(fā)育孤立型溶洞為主(圖5(b)、(d)),徑流帶主要受潛水面波動(dòng)的影響,以發(fā)育地下河型溶洞為主(圖5(c)、(d))。豎井型溶洞充填物復(fù)雜,較多為垮塌角礫,充填程度高。孤立型溶洞充填物類(lèi)型多為垮塌角礫巖。地下河主要是砂泥充填物,巖心可見(jiàn)與河流作用有關(guān)的層理。

圖5 不同巖溶帶溶洞儲(chǔ)集體分布模式

3 建模方法及實(shí)例分析

針對(duì)不同類(lèi)型、不同規(guī)模溶洞儲(chǔ)集體采取的建?？傮w思路是:不同巖溶帶用不同波阻抗屬性值截?cái)?巖溶模式修正建立不同類(lèi)型大型溶洞模型;以大型溶洞模型為訓(xùn)練圖像,井震結(jié)合采用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法建立小型溶洞模型。

3.1 大型溶洞儲(chǔ)集體建模

大型溶洞儲(chǔ)集體建模應(yīng)綜合考慮巖溶作用對(duì)大型溶洞發(fā)育的控制作用,遵循成因建模原則[4]。由于不同巖溶帶巖溶發(fā)育規(guī)律不同,不同巖溶帶大型溶洞儲(chǔ)集體對(duì)應(yīng)不同范圍的波阻抗值?；凇熬鸾Y(jié)合,地質(zhì)模式約束”的原則,采用“不同巖溶帶不同地震屬性截?cái)嘀怠钡乃悸方⒋笮腿芏茨Ｐ?。?yīng)用PETREL軟件,將波阻抗數(shù)據(jù)體重采樣到三維網(wǎng)格體,通過(guò)不同巖溶帶單井巖心、測(cè)井及動(dòng)態(tài)資料標(biāo)定的溶洞對(duì)應(yīng)的波阻抗值對(duì)波阻抗反演數(shù)據(jù)體進(jìn)行截?cái)?采用確定性的方法初步建立大型溶洞三維地質(zhì)模型,然后根據(jù)大型溶洞在不同巖溶帶的發(fā)育特征,人機(jī)交互修正模型,使模型在形態(tài)規(guī)模和連續(xù)性上與地質(zhì)認(rèn)識(shí)保持一致性,最終建立大型溶洞三維地質(zhì)模型(圖6)。針對(duì)S80單元共識(shí)別豎井型溶洞18個(gè),孤立型溶洞18個(gè),交織分布的地下河型溶洞2條。

3.2 小型溶洞儲(chǔ)集體建模

多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)是建立復(fù)雜地質(zhì)體模型的一種方法,綜合了基于象元的和基于目標(biāo)的優(yōu)點(diǎn),既能很好地條件化數(shù)據(jù),又能再現(xiàn)目標(biāo)體幾何形態(tài)[18-19]。訓(xùn)練圖像提供了地下復(fù)雜非均質(zhì)體的概念模式,為多點(diǎn)地質(zhì)模擬提供了先驗(yàn)的儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)信息[20]。合適的訓(xùn)練圖像是多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)建模的關(guān)鍵,訓(xùn)練圖像的平穩(wěn)性是多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)過(guò)程中的難題。針對(duì)塔河油田碳酸鹽巖縫洞型油藏,已有地質(zhì)分析發(fā)現(xiàn),小型溶洞與大型溶洞有相似的巖溶成因,巖溶強(qiáng)度有差異,因此二者具有儲(chǔ)層結(jié)構(gòu)相似、規(guī)模差異的特點(diǎn),可以以大型溶洞模型作為訓(xùn)練圖像。不同巖溶帶溶洞儲(chǔ)集體發(fā)育特征不同,在建模過(guò)程中對(duì)不同巖溶帶區(qū)分對(duì)待,分別建立訓(xùn)練圖像進(jìn)行模擬,從而可以解決訓(xùn)練圖像平穩(wěn)性帶來(lái)的難題。

圖6 S80單元大型溶洞儲(chǔ)集體三維地質(zhì)模型

由于大型溶洞和小型溶洞規(guī)模單井只能通過(guò)計(jì)算溶洞高度確定,首先根據(jù)不同巖溶帶統(tǒng)計(jì)單井識(shí)別的大型溶洞和小型溶洞高度,然后分析不同規(guī)模溶洞高度的比例作為建模時(shí)的約束參數(shù)。研究區(qū)表層巖溶帶共發(fā)育大型溶洞5個(gè),溶洞平均高度7.5 m;小型溶洞11個(gè),溶洞平均高度2.1 m。滲流巖溶帶共發(fā)育大型溶洞4個(gè),溶洞平均高度6.4 m;小型溶洞8個(gè),溶洞平均高度3.2 m。徑流巖溶帶共發(fā)育大型溶洞31個(gè),溶洞平均高度11 m;小型溶洞28個(gè),溶洞平均高度2.7 m。

表1 S80單元單井溶洞儲(chǔ)集體規(guī)模統(tǒng)計(jì)

Sneism算法允許地震數(shù)據(jù)作為軟數(shù)據(jù)模擬儲(chǔ)集體的分布[19,21],根據(jù)波阻抗數(shù)據(jù)提取溶洞發(fā)育概率體作為建模軟數(shù)據(jù)。低阻抗部分對(duì)應(yīng)高溶洞發(fā)育概率,高阻抗部分對(duì)應(yīng)低溶洞發(fā)育概率。以此概率體約束溶洞儲(chǔ)集體建模,降低了儲(chǔ)層模型井間預(yù)測(cè)的不確定性。

以單井解釋的小型溶洞儲(chǔ)集體為硬數(shù)據(jù),以小型溶洞發(fā)育概率體為軟數(shù)據(jù),考慮小型溶洞垂向發(fā)育概率,根據(jù)小型溶洞與大型溶洞規(guī)模統(tǒng)計(jì)規(guī)律設(shè)置比例關(guān)系,利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)Snesim 算法,模擬得到小型溶洞三維地質(zhì)模型(圖7)。建立的模型既能很好地吻合硬數(shù)據(jù),又能反映先驗(yàn)地質(zhì)認(rèn)識(shí)。

圖7 S80單元小型溶洞儲(chǔ)集體三維地質(zhì)模型

3.3 模型驗(yàn)證

研究所建立的三維地質(zhì)模型更精細(xì)地表征了不同類(lèi)型大型溶洞和小型溶洞儲(chǔ)集體的三維空間展布特征,可用于細(xì)化模型儲(chǔ)量構(gòu)成和油藏?cái)?shù)值模擬。儲(chǔ)量模型顯示儲(chǔ)量豐度與單井累產(chǎn)數(shù)據(jù)吻合度高(圖8)。數(shù)值模擬結(jié)果顯示全區(qū)產(chǎn)油量擬合符合率為98%,含水符合率大于80%,產(chǎn)量預(yù)測(cè)符合率大于80%,取得了較好的效果,為油藏開(kāi)發(fā)中后期剩余油挖潛和調(diào)整開(kāi)發(fā)方案提供了可靠的地質(zhì)依據(jù)。

4 結(jié) 論

(1)波阻抗屬性與溶洞儲(chǔ)集體具有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系,可以明顯識(shí)別大于5 m的溶洞,而不能準(zhǔn)確識(shí)別小于5 m的溶洞。不同巖溶帶溶洞儲(chǔ)集體對(duì)應(yīng)不同的波阻抗分布范圍,因此不同巖溶帶采用不同波阻抗屬性值進(jìn)行截?cái)?根據(jù)地質(zhì)模式人機(jī)交互修正,建立大型溶洞模型。

(2)以不同巖溶帶的大型溶洞模型分別作為訓(xùn)練圖像,以單井識(shí)別的小型溶洞儲(chǔ)集體為硬數(shù)據(jù),小型溶洞發(fā)育概率體為軟數(shù)據(jù),利用多點(diǎn)地質(zhì)統(tǒng)計(jì)學(xué)算法模擬小型溶洞三維模型。所建立的模型既能很好地吻合硬數(shù)據(jù),又能較好地反映先驗(yàn)地質(zhì)認(rèn)識(shí)。

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(編輯 徐會(huì)永)

3D modeling of cave reservoirs based on karst patterns

LI Yongqiang1,2, HOU Jiagen1,2, LIU Yuming1,2,LI Chunxiao1,2, MA Xiaoqiang3, HAN Dong4

(1.CollegeofGeosciencesinChinaUniversityofPetroleum,Beijing102249,China;2.StateKeyLaboratoryofPetroleumResourcesandProspectinginChinaUniversityofPetroleum,Beijing102249,China;3.CNOOCResearchInstitute,Beijing100027,China;4.PetroleumExplorationandProductionResearchInstitute,SINOPEC,Beijing100083,China)

In this study, we built a 3D model of cave reservoirs for different types and sizes respectively based on karst patterns. Based on that impedance attribute has a good corresponding relationship with cave reservoirs, and caves have different ranges of impedance values in different karst zones, we present a method to construct a model using different seismic impedance truncations for different karst zones and then correct the model using prior geological patterns empirically. Small-scale caves have similar genetic type of karstification with large scale caves, so taking large-scale cave model in different karst zones as training images, we established the model of small caves using multiple point geostatistical simulation with the cave interpretation of well logs as the hard data and development probability as the soft data. This model can both match the hard data and reflect the geological distributions of cave reservoirs.

Tahe Oilfield; fracture-cavity reservoir; karst pattern; cave reservoirs; 3D geological modeling

2016-03-11

國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)(2016ZX05014-002)

李永強(qiáng)(1984-)，男，博士研究生，研究方向?yàn)橛蜌馓镩_(kāi)發(fā)地質(zhì)。E-mail：liyongqiangz@163.com。

侯加根(1963-)，男，教授，博士，研究方向?yàn)橛蜌馓镩_(kāi)發(fā)地質(zhì)。E-mail：houjg63@cup.edu.cn。

1673-5005(2016)05-0043-08

10.3969/j.issn.1673-5005.2016.05.005

TE 122.2

:A

李永強(qiáng),侯加根,劉鈺銘,等. 基于巖溶模式的溶洞儲(chǔ)集體三維地質(zhì)建模[J]. 中國(guó)石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,40(5):43-50.

LI Yongqiang, HOU Jiagen, LIU Yuming, et al. 3D modeling of cave reservoirs based on karst patterns[J]. Journal of China University of Petroleum (Edition of Natural Science), 2016,40(5):43-50.