滾動擴邊稀井區的沉積微相刻畫方法研究

南金浩，沙宗倫，賈紅兵，劉少然，熊向東，林 彤

(中國石油大慶油田有限責任公司，黑龍江 大慶 163712)

0 引 言

常規的沉積微相精細刻畫是根據開發區油藏精細描述的需求，以沉積模式為指導，在油田投入開發以后隨著油藏動靜態資料不斷豐富，以單井相分析和測井曲線特征相結合，對開發區的沉積微相進行精細的刻畫[1-3]，但其刻畫精度往往依賴于開發區較高密度的井資料。隨機建?？梢詫崿F區塊整體的沉積類型預測，但很難真實再現不同特征的微相分布，導致所建模型預測精度不高，同時針對稀井區的預測精度較低[4]。前人通過對密井區單河道寬度和厚度進行統計，擬合出密井網區單河道寬、厚定量關系式，從而編制從密井區到稀井區沉積微相平面圖[5]，該方法有一定的預測性，但缺乏實際資料的支撐。海上油田基于巖心和地震反演資料，利用直井資料垂向上確定微相類型、地震約束砂體平面趨勢和邊界，形成了海上稀井網沉積微相刻畫方法[6-8]，但受控于海上油田井網密度小、井距大，地質資料與地震資料相關性存在偶然性，沒有大量數據支撐，其預測的微相展布具有一定的局限性。文中通過解析開發區密井網單井沉積微相相關數據，建立數據庫，以地震屬性描述扇體輪廓，結合地震反演結果開展稀井區儲層展布表征，實現微相特征及展布的定性與定量刻畫。

1 研究區概況

烏南次凹是海拉爾盆地貝爾湖坳陷烏爾遜凹陷的次級構造單元，構造格局上表現為西斷東超的箕狀斷陷，東臨巴彥山隆起，西靠嵯崗隆起，凹陷面積為2 240 km2(圖1a)。沉積蓋層為中生界侏羅系和白堊系、新生界上第三系和第四系，沉積巖最大厚度約為6 000 m，主要含油層系為下白堊系地層。區域生烴洼槽位于次凹的中西部，以南屯組時期發育的厚層灰黑色泥頁巖為主，計算資源量約為3×108t。南屯組一段(南一段)發現的油氣最為豐富，東部緩坡區(A區)南一段發育以辮狀河三角洲—湖底扇—湖泊相為主的沉積體系(圖1b)，成為烏南次凹主要的油氣賦存砂體[9-11]，已發現千萬噸級探明儲量，并建成A油田。近年來，A區在主體油藏開發后，受控于油藏、儲層等特征認識，滾動外擴工作始終未獲得大的突破。分析認為研究區辮狀河三角洲砂體的變化在直接形成巖性油藏的同時，影響了斷塊內油藏的類型[12]。因此，必須對開發區外部稀井區沉積儲層特征開展精細刻畫。

圖1 烏南次凹區域基本地質概況Fig.1 The basic geological survey of Wunan Sub-sag

2 地震屬性預測

2.1 地震屬性優選

地層中儲集砂體變化會引起地震波的變化，可將地震屬性表征為與儲層相關的參數。優勢砂體一般具有均方根振幅高、反射強度高、平均瞬時頻率低、有效帶寬低等特點，相應的屬性包含振幅統計類、瞬時類、子波類、單品類等，為砂體的定性預測提供依據[13-14]。由于地震屬性與砂體之間匹配關系為多元、多維度的復雜關系，不同類型地震屬性的預測在不同規模砂體中存在明顯差異，其預測方法直接影響儲層預測精度[15-16]。隨著地震屬性應用不斷深化，越來越多屬性被提取出來，但屬性的增加會干擾相關地震屬性的預測。針對A3開發區南一段較厚單砂體需開展相關屬性優選。A區塊南一段在頂底表現為中低頻、中強振幅、中強連續的波峰反射特征，砂體厚度越大，反射波峰越強，砂體地震響應包絡呈楔狀；小的泥包砂薄層砂體，地震上表現為弱振幅響應特征；對于砂泥巖互層型砂組，在地震剖面上表現形式較為復雜，主要表現為反射波分叉、合并及復波等，單一波峰強度為中等—弱，但總的波峰能量強，且總波峰能量與砂組內砂巖總厚度呈正相關。反射波峰、反射波總能量可較好反映儲層厚度橫向變化。在此基礎上，按照相同分析思路，針對南屯組二段Ⅰ、Ⅱ油組，分別優選了平均能量和均方根振幅屬性，南屯組一段Ⅰ、Ⅱ油組分別優選了30Hz分頻屬性和能量半衰時屬性，開展儲層分布定性描述。

2.2 地震屬性預測結果

南一段地層優選了符合率高的30Hz分頻地震屬性，實現砂體的刻畫，預測砂體發育的邊界圈定辮狀河三角洲平原和前緣的展布?？傮w上砂體在東北部富集，向西南部砂體逐漸減薄，連續性降低。以南屯組一段Ⅰ油組為例，分頻屬性預測，整體看儲層平面展布呈3個區域：①研究區東北部區域的A4-8—A7井一帶，表現為連續性好的強振幅區；②A02—A5井一帶向東南、西北均延伸至研究區邊界，表現為中強振幅特征，高值區多呈條帶狀、片狀北東向或者近南北向展布；③研究區西南區域，表現為弱振幅響應特征。選取不同位置的52口井，其中符合的井達到42口，地震屬性預測符合率達到81%。

3 地震反演

3.1 地震反演方法優選

地震反演預測是根據地震數據預測地層砂體結構、形態及流體成分，實現相關參數的定量計算[17-19]。A區發育薄互層儲層，單砂體厚度薄，縱向多期疊置，且與泥巖互層，橫向變化快，平面分布零散，對地震薄層反演預測精度提出了挑戰。為此，需要優選地震反演方法及參數，提高預測精度。目前廣泛應用的地震反演方法主要包括以下幾種：①基于地震數據的波阻抗反演，主要包括遞推反演和約束稀疏脈沖反演；②基于模型的測井屬性反演，可以在均勻分布的密井網區實現厚度為2～6 m的薄層砂巖預測；③基于地質統計的隨機模擬與隨機反演。地質統計學反演不依賴于初始模型，真實反映地震數據和地質信息的統計學規律，可以解決低于地震分辨率的薄層預測問題。目前較為成熟的地質統計學反演方案是將蒙特卡洛-馬爾科夫鏈模擬與基于地質統計學模擬結合的MCMC反演，是傳統的地質統計學反演方法的改進，成為一個全新的統計學反演方法。主要利用測井數據，井間以原始地震數據為約束，使反演結果忠實于原始數據，在提高縱向分辨率的同時，也能充分發揮地震資料橫向分辨率的優勢[20-21]。

針對A區塊縱向單砂體厚度薄、橫向變化快的特點，首先選擇上述4種反演方法進行A3開發區反演實驗。A3開發區位于研究區中部，鉆探間距為100～500 m，南一段Ⅰ油組砂巖厚度為10～120 m。以開發區密井網區為儲層明確區，通過抽稀控制井進行反演實驗，優選反演方法。實驗區面積為7 km2，鉆探井數為120口，井密度為17.14 口/km2。按照均勻抽稀法，抽稀后面積內控制井為68口，井網密度為9.7 口/km2。另外52口井作為驗證井，檢驗不同反演方法的地震分辨能力及反演精度。

通過4種反演方法，選取同一條反演剖面進行對比(表1)。由表1可知：約束稀疏脈沖反演剖面顯示該方法橫向變化基于地震特征，預測性較好但縱向分辨率較低，僅可識別厚度為5 m以上砂巖；基于模型反演剖面顯示該方法縱向分辨率高，可識別厚度為2～3 m砂巖，但橫向變化基于模型差值算法規律，預測性較差；傳統隨機反演剖面顯示縱向分辨率高，可識別厚度為1～3 m砂巖，但橫向變化基于統計學原理，隨機性強，預測性中等；MCMC反演剖面顯示的縱向分辨率較高，可識別厚度為2～4 m砂巖，且橫向變化受地震(波形、頻率、能量等元素)和測井統計規律綜合約束，預測結果較為準確。綜上所述，MCMC反演方法及波形指示反演方法效果最好，分辨率高，砂體橫向變化符合沉積演化規律，從驗證井及控制井統計的儲層平面分布及驗證井符合率來看，MCMC反演方法反演精度更高。因此，文中反演方法采取MCMC反演方法。

表1 A3井區不同方法反演剖面對比Table 1 The comparison of inversion profiles of different methods in Well Block A3

具體反演過程中，優選了聲波曲線開展反演。針對部分聲波曲線值有偏移的部分井，利用電阻率曲線與聲波曲線重構了所有井的擬聲波曲線，該曲線既可有效識別砂泥巖，又保留了原聲波曲線低頻成分，能夠使合成記錄與實際地震道達到較好匹配，提高反演可信度。

3.2 地震反演結果

通過采用MCMC反演開展A區塊稀井區地震反演，反演剖面顯示橫向上井間阻抗變化自然，層次清晰，不同井間能量均衡；縱向上，與井吻合效果好，厚度為3 m以上的砂巖清楚反映，且易追蹤與刻畫，厚度為1～2 m的砂體大部分也能較好分辨，反演效果較好。預留5口井驗證反演精度，統計南一段Ⅰ、Ⅱ油組及南屯組二段預測結果與實鉆誤差(表2)，相對誤差為0.1%～19.5%，平均為10.9%。預測儲層厚度與實際鉆遇儲層厚度吻合率較高，反演精度達到89.1%。

表2 A3開發區反演結果誤差統計Table 2 The error statistics of inversion results of Development Zone A3

對A區塊南屯組測井曲線與阻抗進行交會分析，確定該區砂泥巖判別門檻為Rt大于10 Ω·m，對應擬聲波阻抗值為9 200 g·cm3·m·s-1。按照門檻值，將不同三維區反演的阻抗剖面轉換成巖性剖面，進行砂巖厚度提取。

4 微相數據庫建立

4.1 微相特征及基礎數據分析

A3開發區及周邊稀井區發育以辮狀河三角洲前緣為主的沉積砂體，發育水下分流河道、河口壩、分流河道間、遠砂壩、席狀砂為主的沉積微相。其中，水下分流河道微相以細砂巖、砂礫巖為主，電性特征表現為高阻、低伽馬，自然電位呈高負異常的箱形、鐘形或齒化箱形；河口壩微相以細砂巖、粉砂巖為主，電性特征表現為高—中幅齒化的漏斗或箱形；遠砂壩微相以粉砂巖或粉砂質細砂巖為主，電性特征表現為低至中幅的刺刀形、指形或多個低幅漏斗形曲線疊加，幅度較河口壩低；席狀砂微相以薄層的粉砂巖、粉砂質細砂巖為主，電性特征表現為呈指狀或齒狀，幅度差較??；河道間微相以反粒序粉砂巖為主，自然電位曲線和伽馬曲線呈高—中幅齒化漏斗或箱形，頂部突變(圖2a)。

針對不同沉積微相，明確分析砂巖厚度、擬聲波阻抗值。以A2-7井為例，南一段Ⅰ、Ⅱ油組發育辮狀河三角洲前緣主要的5種沉積微相，共可劃分為18段，根據巖屑錄井記錄的每一段砂巖厚度統計單砂體厚度，根據密度和聲波時差曲線計算的波阻抗曲線統計每段砂巖波阻抗值(圖2b)。

圖2 A區塊辮狀河三角洲微相特征及參數分析Fig.2 The microfacies characteristics and parameter analysis of braided river delta in Block A

4.2 微相知識庫的建立

稀井區沉積微相研究的資料有限，為了有效預測沉積相，必須借助現有的井資料，依托開發區單井沉積微相認識，建立微相地質知識庫，以便將反演預測結果同微相聯系起來，以此統計各微相砂巖相關數據。

(1) 微相累計厚度。統計研究區單井微相累積概率(某微相砂巖總厚度與單井砂巖總厚度之比，%)。統計表明：研究區分流河道和河口壩累積概率較好，分別為31.2%和28.0%，河道間微相、席狀砂、遠砂壩出現頻率分別為16.9%、18.1%和5.8%。

(2) 微相砂地比。統計研究區單井各微相砂地比。統計表明：分流河道和河口壩砂地比較高，分別為49.9%和43.4%，河道間微相、席狀砂、遠砂壩砂地比分別為34.4%、33.2%和31.3%。

(3) 微相厚度。統計研究區單井各微相砂體厚度，研究結果表明：分流河道和河口壩砂巖厚度最大，厚度分別以大于2.5 m和2.0～5.2 m為主，平均分別為4.3、4.0 m；其余微相厚度平均值為1.3～2.4 m。

(4) 波阻抗值。統計單井單砂體波阻抗值，A3開發區砂體波阻抗值主要為9 200～12 000 g·cm3·m·s-1，不同微相單砂體波阻抗值存在差異，其中分流河道單砂體波阻抗值以9 700～12 000 g·cm3·m·s-1為主，河口壩單砂體波阻抗值以9 600～10 000 g·cm3·m·s-1為主，而遠砂壩、河道間、席狀砂單砂體波阻抗值則以9 200～9 800 g·cm3·m·s-1為主。

通過統計工區不同部位微相累積概率、砂地比、單砂體厚度，建立微相知識庫(表3)。優勢微相各數據明顯好于其他微相，優劣相類型易區分。

表3 A區塊微相知識庫統計Table 3 The statistics of microfacies knowledge base of Block A

5 微相刻畫及應用

5.1 總體思路

以沉積相模式為指導，在單井巖心相、測井相、錄井相及地震相分析的基礎上，在密井網區，針對目的小層，分析各井巖電特征、粒度特征、地震特征、地震微相類型、測井及古地形特征，確定不同微相間橫向連通及延伸，連井沉積微相及地震剖面指導分析小層間及內部砂體疊置關系；在外圍稀井網區，利用已鉆井或相鄰區鉆測井分析的微相類型作為已知數據，結合地震屬性、古地形、砂巖平面展布及地震相分析微相走向、形態及分布范圍，平面特征與剖面特征結合確定砂體的連通關系及發育期次，應用反演結果精細落實無井區砂體橫向分布邊界，推測不同沉積微相的平面展布。稀井區微相刻畫的分析方法可總結為“地震控邊，反演控砂，知識庫判類”，采用井震結合技術，分析連井剖面沉積相特征，綜合沉積背景及物源分析等，對重點層段平面沉積微相開展研究，并完成相應沉積微相圖的編制。

5.2 稀井區微相刻畫方法

該文通過地震反演與微相知識庫綜合分析，明確微相類型及展布。地震反演垂向特征表征的砂體厚度結合微相知識庫，判定稀井區微相類型；過井垂直物源方向反演剖面體現河道兩側砂體變化，反演砂體厚度為微相判定依據。過井平行物源方向反演剖面體現井間砂體連通，通過加密分析，砂體-微相研究結果更加精細；井震反演剖面、平面控形表征的砂體展布范圍，明確微相展布。以此方法實現對沉積微相，特別是稀井區沉積微相的刻畫(圖3)。

圖3 儲層反演分析及微相刻畫成果Fig.3 The results of reservoir inversion analysis and microfacies characterization

以A5井區南一段Ⅱ油組6號小層為例，縱向上小層頂底發育2套砂體，垂直物源的A-A′方向，2套砂體分布較窄，砂體寬度約為150 m，底部砂體橫向連續分布，扇體連續性好，頂部砂體延伸一般；過井平行物源的B-B′方向，反演剖面刻畫的扇體自物源方向向A5井區方向呈條帶狀延伸，井間砂體連通性好?？傮w上單砂體厚度均大于3.5 m，砂地比大于70%，剖面可見波阻抗值大于9 800 g·cm-3·m·s-1，其中，A9-9井單砂體厚度約為3.7 m，波阻抗值約為9 870 g·cm-3·m·s-1，A5井單砂體厚度約為4.7 m，波阻抗值約為10 850 g·cm-3·m·s-1。因此，該小層自密井網區A9-9井到稀井網區A5井發育水下分流河道沉積，河道自A9-9井區延伸至此，河道寬度約為150 m，向河道兩側發育河道間、河口壩及席狀砂沉積(圖3)。應用地震屬性及反演預測，微相知識庫開展微相描述，改變了稀井區僅進行油組級別的亞相展布刻畫，僅在開發區密井網內開展微相展布研究的問題，深化了稀井區油組及小層沉積微相類型及展布特征認識。以此方法開展了區域小層微相特征研究，A區塊南一段Ⅱ油組6號小層密井網周邊以辮狀河三角洲前緣亞相為主，微相有水下分流河道、河口壩、水下分流河道間、前緣席狀砂、遠砂壩(圖3d)。共識別出2條主河道，河道走向為近北東向，河道寬度為270～520 m，地震反演顯示的砂體厚度約為3～5 m，局部厚度大于10 m，稀井區的水下分流河道主要發育在A02、A5井以及A3-1—A2-1井一帶。河道間亞相分布于河道分叉處，河口壩分布于河口處，連續性好，多位于密井網區；遠砂壩團塊狀零星分布于A4井區及A9井區；席狀砂大片連續分布于水下分流河道前端。

5.3 應用及潛力

以小層沉積微相特征刻畫為基礎，總結主力油組沉積演化規律?？傮w上，南一段的Ⅰ、Ⅱ油組沉積格局變化不大，沉積扇體自研究區東北物源方向發育，發育辮狀河三角洲平原的辮狀河道和沖積平原，在密井網區周邊發育前緣的水下分流河道、河口壩、遠砂壩、水下分流河道間、席狀砂，研究區的西部和南部發育部分湖相沉積。其中，南一段Ⅰ油組時期隨著水體緩慢增加，前緣和平原分界略有上移，隨著物源供給的增強，水體改造變強，造成了水下分流河道分支增多，單河道規模減小，但前緣規模略有增加，水下分流河道仍發育近北東向的2條主河道，河道寬度多為200～350 m，預測單砂體厚度約為2.5～4.0 m。稀井區的優勢沉積微相主要發育在A5、A02、A2-1井區(圖4a)。重點對南部A5、A02井區開展了滾動評價及方案部署。

針對A5井區的河道砂體，在A1-5—A5井之間部署了評價井A004井，預測南一段砂巖厚度為120.0 m，實鉆砂巖厚度為146.3 m，其中，油層為63.1 m，單砂體厚度為4.1 m。針對A02北部斷塊發育的河道砂體，部署了AX03井，預測砂巖厚度為150.0 m，實鉆砂巖厚度為162.2 m。

在A02井區周邊，通過河道砂體的識別，結合構造、油藏特征認識，共部署開發井36口。完鉆后對新井開展沉積微相再認識，新井主力油層多期水下分流河道疊置發育，以新完鉆的A8-4井為例，河道砂體多以灰棕色油浸砂礫巖為主，Ⅰ油組頂部發育五期水下分流河道砂體(圖4b)，巖心上見沖刷面、正粒序、塊狀層理等水下分流河道典型特征(圖4c)。統計新井儲層數據，平均單井鉆遇有效厚度為40.6 m，射開有效厚度為36.5 m，平均單井初期日產液為7.9 t/d，日產油為4.2 t/d，建成產能2.35×104t。A3區塊南部開發區周邊的稀井區上報探明石油儲量230×104t，有利支撐烏南次凹老油田的穩產上產。

圖4 主力油組沉積特征及新鉆井特征Fig.4 The sedimentary characteristics of main oil formation and new drilling characteristics

6 結 論

(1) 明確不同微相測井、巖性等特征認識，分析開發區大量井的微相數據，落實砂巖厚度、出現頻率、反演的波阻抗值特征，以頻率分析為基礎，由不同微相數據的典型特征建立微相數據庫，可以代表近開發區的稀井區沉積微相所反映的砂體特征。

(2) 通過優選地震屬性預測、反演方法，結合開發井微相數據分析，建立了地震屬性預測控形、微相數據庫+地震反演分析的稀井區沉積微相刻畫方法，有效解決了稀井區因井數據不夠導致的微相刻畫難度大的問題。

(3) A區塊周邊稀井區主力河道砂體分別富集在A5、A02、A2-1井區，通過不斷的滾動評價及方案部署，實現了主體區塊的滾動外擴，提交探明儲量230×104t，研究成果為老油田穩產增產提供有力支撐。