鮮 強， 蔡志東， 王祖君, 王熊飛, 梁國平, 呂海清, 張 磊, 靳懿鑫

1.中國石油東方地球物理公司研究院 庫爾勒分院，庫爾勒 841000; 2.中國石油東方地球物理公司 新興物探開發(fā)處，涿州 072750)

AVO分析技術在塔中碳酸鹽巖油氣檢測中的應用

鮮 強1， 蔡志東2， 王祖君1, 王熊飛1, 梁國平1, 呂海清1, 張 磊1, 靳懿鑫2

1.中國石油東方地球物理公司研究院 庫爾勒分院，庫爾勒 841000; 2.中國石油東方地球物理公司 新興物探開發(fā)處，涿州 072750)

塔中西部奧陶系為不整合面相關的巖溶風化殼型油氣藏，儲層被不同的流體及泥質充填后，儲層的地震響應都為“串珠狀”反射，儲層的AVO響應是不同的。在對地震、測井及地質資料分析的基礎上，利用AVO分析技術對其流體屬性進行預測。AVO分析技術主要包括正演及反演兩個方面，通過正演可以認識到儲層充填不同流體的AVO響應，從而確定AVO異常的類型，然后AVO屬性反演(P,G等屬性)預測不同的流體，最終達到降低勘探風險的目的。

AVO； 碳酸鹽巖； 油氣檢測； AVO調諧效應

0 前言

AVO譯為振幅隨偏移距的變化，是繼“亮點”技術后又一項烴類檢測技術。它作為一種含氣砂巖的異常地球物理現(xiàn)象,最早在20世紀80年代初被Ostrander[1]發(fā)現(xiàn)。這一現(xiàn)象表現(xiàn)為，當儲層砂巖含氣后,地震反射振幅隨炮檢距會發(fā)生明顯的加大[2]。早期這項技術在區(qū)分真假“亮點”發(fā)揮了巨大的作用，現(xiàn)在主要用于AVO反演進行疊前油氣檢測，方位AVO裂縫預測等。

1 AVO理論基礎

AVO現(xiàn)象(振幅隨偏移距變化)是由地震反射上、下界面巖性及流體差異引起的，其理論依據(jù)為Zoeppritz方程，前人(Aki、Richards[3]及Shuey[4])對其進行了簡化：

R(a)=P+Gsin2a

式中:R為反射系數(shù);α為入射角;P為AVO截距零炮檢距處的反射系數(shù);G為AVO斜率振幅隨入射角變化的比例系數(shù)。該方程適用在入射角>300。通過AVO反演得到的P、G以及二者的組合可以定性進行巖性、油氣的預測。

Rutherford等[5]根據(jù)氣層的波阻抗特征和泊松比特征,將在氣層中反射波的 AVO作用分為 3類；Castagna[6]根據(jù) AVO 的屬性截距和梯度的位置將 Rutherford的模型擴展為 4類。第 1類高阻抗砂巖,AVO特征為振幅隨偏移距增大而減小，在遠偏移距出現(xiàn)極性翻轉(圖1)，在疊加剖面上易形成“暗點”反射。第2類近零波阻抗差砂巖，儲層與圍巖阻抗差異較小，振幅隨偏移變化較小，AVO現(xiàn)象不易觀察，第3類和第4類為低阻抗含氣砂巖，極性為負，3類AVO特征為振幅隨偏移距增大而增大，在疊加剖面上表現(xiàn)為“亮點”反射。4類AVO特征為振幅隨偏移距增大而減小。

圖1 Rutherford氣層分類模型[6]Fig.1 The four kinds of gas sand for AVO

前期AVO研究主要針對碎屑巖建立相應的正演模型，前人[7～9]針對孔隙型碳酸鹽巖建立了AVO模型，本次研究在確定AVO異常的類型后,通過AVO反演可以得到P、G等屬性，將P、G進行交匯，然后將AVO異常進行投影，最終對油氣進行預測。

2 塔中地區(qū)地質特征

塔中西部奧陶系為大型巖溶風化殼型油氣藏，目地層鷹山組的沉積環(huán)境為開闊臺地相，巖性主要以灰?guī)r為主，后期遭受巖溶改造發(fā)生了白云巖交代，形成了云質灰?guī)r及灰質云巖。在鷹山組沉積后，發(fā)生了整體的構造抬升，一間房組整體缺失，局部鷹一段缺失，鷹二段直接與上覆地層良里塔格組接觸。由于這次抬升作用使得鷹山組暴露剝蝕在鷹山組頂面，形成了一套巖溶風化殼型的儲層。因埋藏較深(6 000 m)，使得儲層的基質孔隙消失殆盡(<2%)，在后期的斷裂及巖溶改造下，次生孔隙如溶蝕孔洞、裂縫為其主要的儲集空間(圖3)。因此儲層的非均質性強，后期又被油氣水及泥質充填，儲層響應都為串珠狀反射。碎屑巖孔隙主要為粒間的原生孔隙，碳酸鹽巖主要為次生溶孔，白云巖孔隙結構與碎屑巖的相當，而灰?guī)r的孔隙機構比碎屑巖及白云巖的更復雜，埋藏較深，流體充注復雜，對其進行油氣預測困難較大。

3 AVO正演模擬及可行性分析

通過前面的分析，本研究區(qū)的儲層具有埋藏深、低孔、低滲各向異性強，AVO檢測窗口隨著深度及其構造復雜而減小[10]，AVO分析技術是否在本研究區(qū)實用，本次主要通過分析儲集空間充注不同流體：油氣、水及泥質進行AVO模型正演，分析不同流體AVO響應異常。

在工區(qū)內分別選取了1口水井、1口井儲層泥質充填，及1口油井進行AVO正演模擬。1井試油日產水115 m2，其AVO響應為振幅隨偏移距增大不變(圖2)1井與經(jīng)典的4類AVO異常相似。2井測井解釋為洞穴泥質充填，其振幅隨偏移距增大而減小(圖5)，2井屬于2類AVO異常(圖3)。3井高產油氣井目前累產油4×104 m3，其振幅隨偏移距增大而增大(圖4)。3井屬于經(jīng)典的3類AVO異常，通過不同類型井的正演可知，本研究區(qū)儲層含油后的AVO響應為振幅隨偏移距增大而增大。

圖2 1井AVO正演及井旁道集對比圖Fig.2 Well 1 AVO forward model versus gathers

圖3 2井AVO正演及井旁道集對比圖Fig.3 Well 2 AVO forward model versus gathers

4 基于流體替代的AVO正演

流體替代基于Gassmann方程，通過對孔隙中的不同流體的替換，可以計算出在相同孔隙下，充填不同流體的巖石彈性模量，進而計算替代后的巖石的密度與速度(表1)。

表1 不同類型儲層流體參數(shù)表

影響AVO分析因素很多，除了采集、處理參數(shù)的影響，還有復雜的地質條件等。埋藏深使得儲層不僅為低孔、滲各向異性強，而且壓實作用的有效儲層厚度薄，洞穴型儲層一般小于2 m，在鉆到洞穴頂部容易發(fā)生井漏,從而難以鉆進，同時難以測得有效的井曲線。裂縫-孔洞型儲層發(fā)育厚度也不大，基本在10 m左右。本研究區(qū)地震儲層的極限分辨率為λ/8=v/f/8,速度為6 200 m/s,主頻為20 Hz，得到目的極限分辨率30 m，在小于地震分辨率時，容易產生薄層AVO的調諧作用，使得的AVO效果減弱。

本次研究使用的是塊狀模型，這個模型是個理論化的模型，主要用于消除各種影響因素，并且在儲層厚30 m，頂?shù)酌?>=30 m)相互不干擾的情況下,分析振幅隨偏移距變化，由于洞穴型的儲層曲線難以測量，本次研究主要正對裂縫-孔洞型的儲層進行分析。含氣儲層振幅隨偏移距的增大而增大，含水及含泥的儲層振幅隨偏移距增大而減小(圖5)。含水后的AVO響應是減小與實際的含水AVO響應不變有偏差。對于含油氣的儲層的AVO在遠道(大偏移距)變化較劇烈，而含水及含泥的儲層在中偏移距時，出現(xiàn)變化。

圖5 塊狀模型AVO正演模擬Fig.5 AVO forward model of block

通過以上分析，可以得到如下認識：

1)不論是何種類型的儲層，振幅隨偏移距增大而變化，沒有出現(xiàn)極性反轉，都是同相疊加，因此疊加的結果都為強反射，只是強弱的幅度不同，這也說明了雖然不同類型(氣、水、泥質)疊后響應都為串珠狀反射，但是疊前AVO響應是不同的，可以對其進行流體檢測。

2)碳酸鹽巖含油氣儲層的AVO響應為3類AVO響應，而含水及含泥的儲層AVO響應相當于砂巖4類AVO響應。與實際的AVO現(xiàn)象對比，含油氣道集的AVO相應與實際的一致，實際含水道集AVO響應與正演模擬的不一致，前面以及分析影響因素，可能是一個也可能是多個因素共同作用。

5 AVO流體檢測

在確定AVO響應類型后，可以通過梯度與截距交匯確定出AVO流體異常。3類(油氣)AVO響應在第4象限。4類(泥和水)AVO響應在第3象限?？梢灾苯佑锰荻冗M行AVO檢測，儲層發(fā)育波谷位置，振幅為負。梯度為負的，表示絕對振幅增加，為3類AVO響應。梯度為正值，絕對增幅減小，為4類AVO響應。由前面正演模型得到的結論是含泥振幅是減小的，含水后的響應理論與實際不一致，但是總體上與含油氣后振幅是增大的能區(qū)分出來。因此，也可以應用梯度進行油氣檢測。

應用前面的正演分析可知，雖然不同類型的物質充填儲層的AVO響應不同，但是整體都沒有出現(xiàn)極性反轉現(xiàn)象，不同類型的儲層的疊后響應都為“串珠狀”反射(圖6)，不同的是儲層地震反射強度有差異，當儲層縱向規(guī)模較大時，表現(xiàn)為多峰多谷。

在疊前的梯度剖面上，將減小和不變的梯度值設置為背景色，而將增大的梯度值設置為暖色，就可直接利用梯度進行油氣檢測。小井和干井整體在梯度剖面表現(xiàn)為冷色，而油井表現(xiàn)為暖色(圖7)。

研究區(qū)裂縫型儲層發(fā)育規(guī)模較大(深綠色)，而裂縫孔隙型儲層發(fā)育規(guī)模次之，發(fā)育在構造的高部位(黃色)，裂縫-空洞型儲層主要發(fā)育在構造高部位及走滑斷裂附近，呈點裝分布連篇性差，這主要是由于研究區(qū)儲層為潛山型巖溶型儲層，后期被斷裂改造，因此地貌高及斷裂附近是有利儲層發(fā)育部位。但碳酸鹽巖非均質性較強，差異溶蝕作用使得儲層并未大面積連篇發(fā)育，形成了相對獨立的溶蝕孔洞。

圖6 不同類型儲層地震響應剖面Fig.6 The seismic profile of different reservoirs(a)井1； (b)井2； (c)井3

圖7 不同類型儲層梯度響應剖面Fig.7 The G profile of different reservoirs(a)井1； (b)井2； (c)井3

圖8 塔中某區(qū)奧陶系鷹山組儲層預測圖Fig.8 The reservoir prediction plan of Ordovician Yingshan formation in some area of Tazhong

對于研究區(qū)的油氣分布與儲層分布存在較大差異，儲層預測的工區(qū)中的河道在油氣預測圖上沒有消失，由于河道位于中低位置，儲層易被水或泥質充填。油氣一般分布在構造高部位，在儲蓋組合較好的斷裂附近也有較好地顯示。在河道附近的高部位也是油氣聚集成藏的有利部位。通過對本區(qū)內43口“串珠”型井用梯度進行油氣檢測，有36口吻合，吻合率為83%。因此，對于“串珠”型儲層的井可以用AVO及梯度進行油氣檢測。

圖9 塔中某區(qū)奧陶系鷹山組油氣預測圖Fig.9 The oil and gas detection plan of Ordovician Yingshan formation in some area of Tazhong

另外研究區(qū)還發(fā)育片狀中-強反射及弱反射等類型的儲層，通過與實鉆資料對比認為片狀地震反射是—裂縫-孔隙儲層的響應，對于弱反射則是裂縫型儲層為主的地震響應。由于研究區(qū)孔隙欠發(fā)育，對于片狀強反射而言，整體儲集規(guī)模有限，導致開發(fā)效果欠佳。對于裂縫是其主要的儲層，研究區(qū)為致密型的碳酸鹽巖為圍巖，酸壓難以改造溝通儲層，裂縫作用為疏導體系，儲集能力有限，總體難以量產。在地震尺度，中強片狀發(fā)射在道集上能成像，而弱反射在道集上難以成像，因此對于串珠狀反射的儲層及片狀強反射儲層，可以用AVO及屬性進行油氣檢測，而弱反射受資料品質限制，不能進行油氣檢測。

6 認識

通過正演與實際的AVO道集分析對比，AVO分析技術可以在塔中地區(qū)正對碳酸鹽巖儲層進行油氣檢測，并且得到如下認識：

1)對于裂縫-孔洞型儲層，充填不同流體后其疊后的地震響應都為“串珠狀”反射。但是AVO的地震響應對于不同流體是不同的，因此是可以用AVO及其屬性進行油氣檢測。

2)對不同類型的儲層進行分析，對于裂縫孔洞型及孔隙型儲層是可以用AVO及屬性分析進行油氣檢測，而對于裂縫型儲層由于受資料品質的影響，難以進行油氣檢測。

3)對于裂縫孔洞型儲層，含油氣后AVO響應特征為振幅隨偏移距增大而增大，含水或泥質充填儲層AVO響應為振幅隨偏移距增大而減小，對于裂縫孔洞型儲層油氣檢測的吻合率在83%。

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[10] PER AVSETH,TAPAN MUKERJI,GARY MAVKOD,et al.Quantitative Seismic Interpretation[M].Beijing:Petroleum Industry Press,2009.

Application of AVO in hydrocarbon detection at Tazhong area

XIAN Qiang1, CAI Zhidong2, WANG Zujun2, WANG Xiongfei1, LIANG Guoping1, LV Haiqing, ZHANG Lei1, JIN Yixing2

(1.Korla Branch of Bureau of Geophysical Prospecting CO.,Ltd, CNPC, korla 841000,China;2.Development and Production Seismic Division,BGP Inc.,CNPC Zhuozhuo 072750,China)

The Ordovician strata of west Tazhong area is the weathering karst reservoir connected with unconformity. When reservoirs are filled by brine, oil and shale, the seismic responses of the reservoirs are the "bead-like" reflections, but the AVO responses are different. We analyze seismic, logging and geological data. AVO analysis technique is used to predict the fluids property in this paper. AVO analyzing technology mainly includes two aspects, the forward modeling and inversion modeling. The forward modeling can be used to recognize the AVO response of different fillings property and determine the type of AVO abnormal. Then we can predict different fillings by means of AVO attributes inversion (such as P, G attributes). Ultimately, we can achieve the goal of lower the exploration risk.

Tazhong area; AVO; carbonate rock; hydrocarbon detection; tuning effect of AVO

2016-03-01 改回日期：2016-03-25

中國石油集團重大專項(2014E-2109JT)

鮮強(1981-)，男，碩士，工程師，主要從事碳酸鹽巖地震、地質綜合研究， E-mail：xq2977@163.com。

1001-1749(2017)02-0260-06

P 631.4

A

10.3969/j.issn.1001-1749.2017.02.17