于曉東,李偉波,鐘星宇,桂志先,汪 勇
(1. 長江大學 油氣資源與勘探技術(shù)教育部重點實驗室,湖北 武漢 430100; 2. 長江大學 地球物理與石油資源學院,湖北 武漢 430100)
近年來,由于常規(guī)油氣藏越來越少,人們不約而同的將目光轉(zhuǎn)向裂縫油氣藏的勘探研究,同時也使得相關(guān)技術(shù)越來越得到大家的重視。由于車排子地區(qū)裂縫性油氣藏發(fā)育比較具有潛力,多種相關(guān)技術(shù)可以在本區(qū)域應(yīng)用,同時工區(qū)情況復(fù)雜,使用一種研究方式過于單一,也需要多種方法一同對工區(qū)進行評價。裂縫油氣藏有非均質(zhì)性烈、孔隙度低等特點,使得裂縫的分布情況比較復(fù)雜,這個觀點與孔隙性油氣藏有著明顯的區(qū)別,所以我們需要準確的對裂縫性油氣藏做出整體的正確的特征描述[1]。
在實際生產(chǎn)生活中的地震預(yù)測方法具體可以分為疊前資料處理方法和疊后資料處理方法兩種。疊前的方法有AVO、AVA等,疊后的方法有相干、邊緣檢測、螞蟻體、多屬性等方法。疊前方法主要利用地下介質(zhì)各向異性的特點,但是受地震資料信噪比的影響比較大,需要地震資料本身的高精度,同時也使反演運算量巨大,耗時較長。然而疊后方法具有地震資料信噪比高以及運算速度快的優(yōu)勢[2]。本文通過疊后相干體裂縫檢測技術(shù)、螞蟻追蹤技術(shù)以及分形分維技術(shù)建立了有利于車排子東翼石炭系裂縫儲層預(yù)測的有效的識別模式。
車排子凸起是準噶爾盆地石炭系勘探的重要領(lǐng)域之一,具有巨大的勘探潛力[3-4]。裂縫是石炭系富集油氣的關(guān)鍵,裂縫的輸導(dǎo)作用對油氣有較好的儲藏作用,因此需要進行裂縫預(yù)測和輸導(dǎo)性的研究[5]。
車排子地區(qū)的火山巖種類較多,其中火山巖的孔隙類型有原生氣孔,次生孔隙以及裂縫3大類,但其中很多被次生礦物填充[6]。目前通過對車排子地區(qū)石炭系79個樣本孔隙度進行統(tǒng)計,統(tǒng)計數(shù)據(jù)如下表1所示,可以看出總體上為低孔。
表1 車排子地區(qū)79個樣本孔隙度實測 %
對79個樣本的滲透率進行統(tǒng)計,其滲透率如表2所示,總體可以看出為特低滲—低滲儲層[7]。
表2 車排子地區(qū)79個樣本滲透率實測 %
相干數(shù)據(jù)體是上世紀90年代發(fā)展起來的一種地震資料解釋的三維方法,是利用相鄰地震道之間地震信號的一種相似程度的測量,作為地震波屬性,在探測裂縫發(fā)育帶方面也是十分有效的[8]。傳統(tǒng)的相干體算法本著從一點出發(fā)的原則,使用相關(guān)算法從而得到該點的相干屬性,緊接著遵循著時間順序算出每一點的相干值,最后得到相干體切片,接著重復(fù)此過程,最終得到整個相干體,這種傳統(tǒng)算法不僅耗費大量時間,同時也不夠效率。本文改變了循環(huán)順序,先按照時間循環(huán),然后按照縱橫測線方向計算,用遞推的方法提高了計算速度[9]。
目前主要有C1、C2、C3 3種相干算法。但是算法之間各有優(yōu)缺,C1算法速度快、對內(nèi)存要求低,但是受噪音影響較大、穩(wěn)定性差、分辨率低;C2相干算法雖然抗干擾能力強、而且分辨率還高,但是計算量非常巨大而且橫向分辨率低;C3算法更加具有穩(wěn)定性及抗干擾能力,分辨率高,但是計算量巨大,最重要的是不適用于大傾角。本文介紹C1算法。
首先,在縱測線上t時間、地震道在(xi,yi)和(xi+1,yi)與在u之間的延遲為l的互相關(guān)系數(shù)Cx為:
Cx(t,l,xi,yi)=
式中2ω為時窗長度。
定義橫測線上t時間、在(xi,yi)和(xi,yi+1)與數(shù)據(jù)道m(xù)延遲的互相關(guān)系數(shù)Cy為:
Cy(t,m,xi,yi)=
將上面縱測線(l延遲)和橫測線(m延遲)相關(guān)系數(shù)組合起來就得到了相關(guān)系數(shù)Cxy為:
(3)
Clxy=max[Cl(l,m)]
(4)
每一不同時移相鄰道的互相關(guān)數(shù)據(jù)對于每一延遲(l,m)形成不同的2×2階協(xié)方差矩陣。若把公式(1)推廣至有3道,就需要一個具有更高特征值廣義分析的階協(xié)方差矩陣。
原理上來說,根據(jù)道數(shù)、傾角和時窗大小,用以下式子可以計算出相關(guān)系數(shù):
(5)
式中:R為相干系數(shù),是時間與地震道之間的傾角函數(shù);t是時間;φ是傾角;TT和T是成對的地震道數(shù)據(jù),TT是T的轉(zhuǎn)置矩陣[10]。
圖1為車排子地區(qū)排61號井與排666號井的相干體剖面,我們可以看出該地區(qū)為沉積地層發(fā)育區(qū),其地層成層性較好,而且我們可以看出該方法可以很好的分辨出縱向數(shù)據(jù),可以看出隨著深度的數(shù)據(jù)變化。排666號井區(qū)與排61號井對比,石炭系下150 ms處有明顯陰影帶,此地區(qū)為相關(guān)性較差區(qū)域,估計裂縫發(fā)育。同時根據(jù)試油結(jié)果證實,排61井深度810.00 m日產(chǎn)油4.28 t,而排666井深度1 231.39 m日產(chǎn)總液7.23 t,所以相干體能較好地分辨裂縫發(fā)育帶。
圖1 過排61井和排666井的相干體剖面
螞蟻追蹤技術(shù),是受到自然界螞蟻在覓食的過程中會釋放一種信息素,它們可以通過覓食路徑上的信息素強度來選擇所要前進的方向并給伙伴傳遞信息的集體行為。通過對這種行為的研究從而形成的新型優(yōu)化算法。該算法基本就是在地震資料里傳播“螞蟻”,當“螞蟻”發(fā)現(xiàn)特定斷裂帶時將追蹤并留下痕跡,這些痕跡會讓其他“螞蟻”跟進,直到完成識別,不滿足規(guī)定條件的會被忽視。螞蟻追蹤解釋斷裂帶,會獲得低噪,清晰,明確,對比性強的屬性體[11]。
我們運用螞蟻追蹤技術(shù)解釋斷裂帶主要需要3個步驟。
1)在預(yù)處理中,我們可以采用邊緣檢測手段來增強地震數(shù)據(jù)的間斷性并降噪從而可以試圖提高信噪比。
2)計算出螞蟻屬性體,提取斷片,螞蟻追蹤法構(gòu)建了全新斷片體系,使每一個斷片都具有特征,從而可以更好的分辨。運用這種方法我們可以很輕易的提取出不連續(xù)斷片。
3)驗證和整理斷片。我們?yōu)榱说玫綌鄬优c裂縫的相互對比信息,對提取的斷片必須整理,理清方便使用。
圖2為螞蟻追蹤平面圖,我們可以發(fā)現(xiàn)螞蟻追蹤法在區(qū)分地質(zhì)區(qū)塊上很明顯,目的區(qū)域黑色陰影大片集中與空白區(qū)域?qū)Ρ仁置黠@,地質(zhì)目標區(qū)域可以一看就看出很方便分辨率很高,該圖中紅色多邊形中螞蟻追蹤結(jié)果裂縫較多,其表示的范圍與已知油藏吻合良好。同樣,紫色多邊形的范圍與預(yù)測油藏也有較好地吻合。可以看出螞蟻追蹤在實際應(yīng)用中有明顯的效果。
圖2 螞蟻追蹤解釋斷裂簡易流程
圖3為排664井和排666井的螞蟻體裂縫發(fā)育區(qū)圖片,從圖片中可以清晰的看出井的不同深度的數(shù)據(jù)結(jié)果縱向上分辨比較清楚,圖中排666井與排664井的區(qū)別明顯,其界面下100 ms螞蟻體數(shù)值較高,可以推測為裂縫發(fā)育區(qū)域,大致估計可能成為儲油層,其成果與工區(qū)資料吻合,所以螞蟻屬性能較好地分辨裂縫發(fā)育帶。
圖3 螞蟻體裂縫發(fā)育區(qū)
分形理論是美國學者Mandelbrot在1970年創(chuàng)立的,它是一種尋找自然界里不規(guī)則物體內(nèi)在基本規(guī)律的理論,其研究的方面在生活中很常見,所以越來越被人門重視。
在我們的地震勘探中也有很多地方適用此理論,分形理論通過發(fā)展已經(jīng)可以運用于地質(zhì)工作中去了,在勘探中也有很好運用。我們可以尋找一個已知斷層,從該斷層出發(fā),通過分形分維理論推測出其他工區(qū)的地震資料數(shù)據(jù)。通過該理論學者們研究出了可以對地震道的分形分維計算,從而可以找到地震工區(qū)里和選定儲層地區(qū)有相似性的別的儲層位置,從而通過理論更好的為油氣開發(fā)奠定理論基礎(chǔ)[7]。
根據(jù)Hausd-off-Besicovith的定義,對象的自相似性可以用以下式子表示:
(6)
D是分形維數(shù);ε為數(shù)據(jù)標度;N(ε)為標度下的量度值。
目前來說地震道的分形分維計算大概可以分為3種。
4.2.1 地震道容量維計算
假定一組隨機數(shù)列:x(t),{xt,t=1,N}是我們假設(shè)的一組地震數(shù)據(jù),那么振幅隨頻率變化的規(guī)律為:
Af∞f-DfDf>0
(7)
容量維的物理意義:它的大小揭示了振幅隨頻率變化的速率,當測算到儲層時,容量維因為振幅隨頻率劇烈變化兒數(shù)值突然增大;同時如果檢測到的為非目的層時,因為振幅隨頻率不怎么變化,容量維數(shù)值變化不大。因此容量維可以運用于實際油氣生產(chǎn)開發(fā)之中。
4.2.2 地震道關(guān)聯(lián)維計算
由于地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,地震波在地下反復(fù)運動形成了一個混沌的整體,因此我們可以將其看成一個混沌的關(guān)于時間的序列,由于在空間某一點數(shù)據(jù)會經(jīng)歷多次疊加就會產(chǎn)生一種相似,我們把這種相似稱為奇怪吸引因子。關(guān)聯(lián)維是分形計算中的一環(huán),在開始時我們需要建立相空間。
設(shè){xi,i=0,N}是一個將要處理的地震數(shù)據(jù)帶將其帶入到歐氏空間Rm中,其元素可以記為:
Xk=(xk,xk+1,…,xk+(m-1))k=1,Nm。
(8)
建立二維相空間
X0(x0,x1,x2)
X1(x1,x2,x3)
…
XN-2(xN-2,xN-1,xN)
(9)
關(guān)聯(lián)維定義為:
(10)
其中
(11)
這里的r我們稱之為標度,H是Heaviside函數(shù)其取值域:
(12)
若分形存在,則有C(r)∞r(nóng)D,D是關(guān)聯(lián)維數(shù)。
關(guān)聯(lián)維的物理意義:是將地震記錄當作混沌序列,然后將其重新整合從而構(gòu)成新的分維,選定合適的維度將地震數(shù)據(jù)進行剖分,假如剖分之后關(guān)聯(lián)維數(shù)值增加就證明各個數(shù)據(jù)段相似性比較好,如果數(shù)值減小就證明各段相似性較差。儲層與非儲層的關(guān)聯(lián)維有差異,我們可以通過本方法推斷出油氣儲藏帶。在實際生產(chǎn)中往往含有油氣的地區(qū)會使關(guān)聯(lián)維增大,我們可以借此判斷油氣富集帶。
4.2.3 R/S分析中的分形維
R/S分析法是學者Hurst于1995年在一次偶然的水庫研究中發(fā)現(xiàn)的方法,通過拓展在分形理論中有所運用。
設(shè){xt, t= 1,N}是一組地震數(shù)據(jù),計算平均值為
(13)
(14)
(15)
(16)
根據(jù)赫斯特分析R(τ)/S(τ)=R/S之統(tǒng)計規(guī)律的關(guān)系式
R/S∞(τ/2)H
(17)
R/S分析分形維可以測試出地形變化的急緩,實驗表明當?shù)氐匦巫兓瘎×視r其數(shù)值越小,當?shù)匦巫兓^緩慢時其數(shù)值越大。
圖4為分維方法裂縫密度預(yù)測圖。
圖4 分維方法裂縫密度預(yù)測圖
可以看出分形分維方法對于目標區(qū)塊的對比分析比較精細,通過區(qū)塊顏色對比度的不同,我們可以清楚的分辨出裂縫發(fā)育區(qū)和非裂縫發(fā)育區(qū)之間的對比以及邊界情況,這在多方法分辨裂縫中具有對比度高,易于分辨等特點。圖中藍綠色區(qū)域為裂縫發(fā)育區(qū),裂縫密度相對較大,為裂縫高密度區(qū);紅黃色區(qū)域裂縫密度較小,相對與藍綠色裂縫發(fā)育區(qū),該區(qū)裂縫密度較少,為裂縫低密度區(qū)。裂縫發(fā)育區(qū)與圖5中的探明和控制油藏范圍有較好的對應(yīng)關(guān)系,從而證明了該方法的可靠性。
圖5 車排子地區(qū)勘探成果圖
1)綜合研究了車排子地區(qū)石炭系火山巖的構(gòu)造、儲層、裂縫及油藏特征,為裂縫儲層預(yù)測奠定了基礎(chǔ)和依據(jù)。車排子地區(qū)石炭系構(gòu)造總體為東南向單斜,西北部隆起高,向東南幅度逐漸降低至隱伏消失。車排子地區(qū)石炭系儲層總體為特低滲—低滲儲層。明確了車排子地區(qū)石炭系的油氣成藏模式:昌吉凹陷二疊系油源、斷層和“毯砂”復(fù)式輸導(dǎo)、有利巖相富集、“硬殼”封蓋的斷塊油藏。
2)相干體,螞蟻追蹤和分形分維等方法對分辨油氣藏有很大幫助。使用單一方法得到的成果往往比較單薄不容易使人信服,因此我們要綜合使用多種地震屬性綜合對比分析解釋才能得出正確的結(jié)論。同時我們也可以看到3種方法與該工區(qū)實際儲層資料吻合度很好更好的證明了方法的可靠性,在實際生產(chǎn)中在運用疊后裂縫儲層預(yù)測技術(shù)時我們要多方法并行,互相對比得出統(tǒng)一的結(jié)論,從而能使結(jié)論更加可靠,減少誤差,為以后的生產(chǎn)活動奠定基礎(chǔ)。
3)同時我們也可以看出3種方法對比明顯,首先我們可以看到疊后相干體裂縫檢測,該方法縱向的分辨比較容易,可以從深度上對數(shù)據(jù)做比較好的把控,由于使用改進方法使得分辨率更高不容易產(chǎn)生干擾項使得成果更好辨認。螞蟻追蹤法對于油藏區(qū)塊檢測有比較好的指導(dǎo)作用,我們可以清楚的看出油氣富集區(qū)域,數(shù)據(jù)具有集群性等特征,但是單一的位置或者點位很難有精細區(qū)分這也是螞蟻追蹤的普遍缺點。我們再來看分形分維方法,該方法同樣是區(qū)塊分辨率高,但是好在可以以不同顏色分布形成對比度,在劃分儲層方面比較明顯和突出??梢钥吹絾我环椒▋?yōu)缺點明顯,我們需要多種方法并行進行研究預(yù)測。
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