儲層孔隙度預測方法綜述

楊景楠

摘? ?要：對儲層物性進行鉆前精細預測是在儲運預測領域具有非常重要現實意義的一個分支，目前在國外已經取得了不少的成果，然而國內在該領域的研究相對較少。近年來，國內一些學者從不同的方面針對儲層孔隙度問題進行了一些模型分析，各具有優缺點?；诖?，文章結合相關資料就常見的幾種儲層孔隙度預測方法進行了具體分析，并對每種預測方法的優缺點進行了闡述。

關鍵詞：儲層物性;孔隙度預測;方法優缺點

對于儲層預測領域來說，常規的含油氣儲層及其有效性的預測是熱點，而近些年來在國外儲層領域已成為熱點的儲層物性鉆前預測則研究相對較少，目前國內相關領域的從業人員也已經開始了該方面的研究，并根據研究目的不同，從多方面建立了多種儲層孔隙度預測模型[1]，且取得了一定的效果。儲層孔隙度預測模型就是通過對實際的數據借助已有的單個或多個自變量進行選擇性回歸、擬合，進而建立預測孔隙度參數的數學模型。

1? ? 用時深效應指數（TDI）預測儲層孔隙度

目前國外儲層物性參數預測已形成系統的研究流程，所用模型主要為多元線性模型（當填隙物的含量<10.0%時，其預測誤差<2.0%;但當填隙物含量>10.0%時，其預測精度顯著降低）。陸相盆地碎屑巖沉積多為近源堆積，填隙物含量較高，尤其是深層填隙物含量更高，一般都>10.0%，這導致生產過程中此類多元線性模型不合適。而基于Sombra和Kiang提出的用時深效應指數（Time-Depth Index，TDI）預測儲層孔隙度的方法[2]，在層序地層研究和沉積相分析的基礎上，通過建立不同沉積微相儲層TDI與實測孔隙度的相關模型，利用三維地震資料計算待評價區不同沉積微相儲層的TDI值，在鉆井資料較少的情況下，對儲層孔隙度進行預測。

碎屑巖儲層孔隙度主要受沉積環境、成巖作用以及構造的影響與控制[3-4]，埋藏時間越長，埋深越大，TDI值就越高，特別是早期深埋、后期淺埋儲層的TDI值明顯高于早期淺埋而后期快速深埋儲層的TDI值。而在同一地溫場和靜水壓力條件下，溫度和地層壓力又與埋深Z（t）成正比。因此，TDI值的大小綜合反映了時間、溫度與壓力等因素對儲層孔隙度的影響程度。

通過建立不同沉積微相儲層TDI與實測孔隙度的相關模型，利用三維地震資料計算不同類型儲層的TDI值，在鉆前資料較少情況下，對未鉆井區儲層孔隙度進行預測。

2? ? 利用地震屬性分析技術預測儲層孔隙度

通過聚類分析等方法可以對提取的多種地震屬性進行相關性優選，確定與孔隙度相關性高的屬性作為預測儲層孔隙度的模型基本參數，將區內井點處的孔隙度進行井震結合，采用多元線性回歸、非參數回歸、神經網絡、隨機模擬法等方法對儲層孔隙度參數進行預測，可以取得一定的應用效果[3]。

要確保應用的屬性能夠有效預測出孔隙度，就必須選擇最合適、恰當的地震屬性參數，但是地震屬性結果與地震資料品質、多種地質因素等多方面影響，并且由于是井參與控制，目標區儲層范圍的屬性參數與井點處的屬性參數并不完全一致，這就導致準確性并不一定完全可靠，通過這樣的關系得到的儲層孔隙度參數變化規律并不一定精確，進而對后續的工作帶來不利影響。

3? ? 利用地球物理反演方法預測儲層孔隙度

地球物理反演就是把現有的相關數據通過相關的方法進行地下地質結構和巖石性質恢復。狹義地說，就是從有限頻帶寬度的地震數據中恢復出寬帶波阻抗。波阻抗反演方法細分起來有很多種，但總體來說可以分為兩個大類，一類是基于反射系數逆公式的直接反演;另一類是基于正演模型的迭代反演。其中迭代反演又可以細分為有井條件下的寬帶約束反演、無井條件下的廣義線性反演以及諸如混沌理論、神經網絡等非線性反演范疇的方法。

在寬帶約束反演眾多的細分方法中，約束稀疏脈沖反演目前應用最為廣泛且效果最明顯，與其他反演方法相比，優勢明顯，主要表現為：反演精度高、有效反映地質信息、多解性少、對測井相關參數（如多少、分布程度等）要求較低等。

利用現成的地震測井等相關資料進行精準的層位標定，然后通過波阻抗反演，得到波阻抗數據體，隨后針對波阻抗數據體按儲層類型進行針對性校正，根據校正后的波阻抗數據進行孔隙度計算，進而得到孔隙度數據體。

地震反演過程中往往會出現通過波阻抗計算得到的孔隙度與實際孔隙度差別很大的問題，具體的表現為砂巖密集的區域孔隙度較小，而泥巖富集的區域孔隙度明顯偏大，出現這個問題的原因主要有兩個方面，一方面是與應用的波阻抗反演方法相關;另一方面就是跟砂巖波阻抗值是否準確有關，即是否由真正的砂巖引起的波阻抗值來參與孔隙度的計算。

4? ? 結語

除了上文介紹的幾種常見的儲層孔隙度數學模型方法以外，還有諸如通過孔隙度與速度經驗公式直接進行計算、通過統計擬合孔隙度與深度、速度、縱橫波速度比等參數之間的關系建立孔隙度預測模型等其他多種方法，這些方法各有特點，在實際應用過程中要根據研究區實際情況和研究目的作出針對性選擇。

[參考文獻]

[1]DAVIDM，JANH.Porosity prediction from seismic inversion，lavrans field，halten terrace，Norway[J].The Leading Edge，2000（4）：392-399.

[2]張麗萍，王罡.超壓地層儲層孔隙度的預測方法[J].大慶石油學院學報，2007（3）：8-11.

[3]GLUYAS J，CADE C A.Prediction of porosity in compacted sands[A].Reservoir Quality Prediction in Sandstones and Carbonates[C].AAPG Memoir，1997.

[4]王粵川，孟元林，賀茹.用時深效應指數預測儲層孔隙度[J].中國海上油氣，2006（5）：308-313.

[5]吳東勝，王正允，王方平.應用地震波速度預測砂巖孔隙度[J].石油與天然氣地質，1995（3）：291-293.