摘要:下二疊統下石盒子組是大牛地氣田低孔、低滲透巖性氣藏的主要產氣層之一,分析其儲層的非均質性,精細描述儲層的各種屬性特征,是氣田進一步開發的關鍵。為此,綜合利用地質、地震、測井等各種資料,應用三維隨機建模技術,根據兩步法建模理論和地質統計結果,采用地震、沉積模式控制等多信息融合約束的建模方法,建立了研究區儲層的沉積微相模型,精細描述了下石盒子組辮狀河沉積特征,剖析了各沉積微相砂體的展布形態與疊置關系;依據相控建模方法,分析各微相下的屬性分布特征,統計屬性分布變密度函數,以已經建成的沉積微相模型為基礎,完成各屬性的隨機模型,分級、分層次詳細地描述儲層的非均質性,并指出心灘沉積的粗砂巖、砂礫巖等為相對高孔、高滲帶,是主要的產氣砂體。
關鍵詞:鄂爾多斯盆地;大牛地氣田;早二疊世;儲集層;網狀河;沉積相;三維模型;屬性
大牛地氣田下二疊統下石盒子組儲層為沖積平原辮狀河成因的粗粒巖屑石英砂巖沉積,孔隙度主要分布在4%~10%,滲透率主要分布在0.1×10-3~1.2×10-3μm2,屬于低孔、低滲巖性氣藏[1~2]。
1 構造精細描述
大牛地氣田下石盒子組為多期河道疊加沉積而成,垂向上具有明顯的旋回性,可以劃分為3個大段、7個小層。同時考慮到該區沉積比較均一,厚度變化不大,二者相結合,完成該區精細的小層劃分。
由于研究區井數少、井距大,單獨依靠井點數據不能很好地反映井間構造的變化。因此在完成構造模型的過程中,在以井上的地質分層為依據的同時,以地震解釋的構造面做井間趨勢約束,應用克里金插值方法來完成。這樣就同時從井點和井間兩個方面保證了構造模型的精確性。總體來說,大牛地氣田下石盒子組地層構造比較簡單。研究區內構造平緩、斷裂不發育,局部有微幅度起伏,各期構造發育具有較強的繼承性。
2 沉積微相三維研究
2.1 區域沉積特征
研究層段為辮狀河沉積,沉積微相主要是辮狀河心灘砂體,邊灘不發育。多期高遷移性的單砂體疊置,形成巨厚的復合砂體,橫向連續性較好。單砂體間有泥巖隔夾層發育[3]。
根據露頭觀察和鉆井資料統計分析,多期河道疊加砂體寬5~20km、厚9~40m,單層河道砂體寬0.25~1km、厚5~8m。
2.2 單井沉積微相分析
在巖心描述的基礎上,結合區域沉積特征,應用測井相分析技術進行單井沉積微相劃分,歸納沉積微相電性特征,建立測井相模型。本區主要的沉積微相是辮狀河的心灘沉積,其測井相形態主要為(齒化)箱形和鐘形。
箱形反映沉積過程中物源豐富,水動力較強。箱形呈齒化,說明巖性組合上通常由多個旋回組成,砂體中夾層較多,反映了水動力強但不穩定。此種曲線形態是本區辮狀河心灘微相的典型代表(圖1)。鐘形是水流能量逐漸減弱或物源供應越來越少的表現。其特點是底部突變、頂部漸變,為向上變細的韻律,反映河道側向遷移的正粒序結構,典型的代表為辮狀河心灘上部沉積。
根據歸納的巖-電關系,完成研究區所有井目的層段的沉積微相劃分,為后續全區三維沉積微相分析奠定基礎。

3 沉積微相三維建模
3.1 地震數據優選
由于研究工區開發程度低,井間沉積微相預測隨機性強,為了使隨機模擬的結果更趨近于地質真實情況,在以單井沉積微相分析為基礎的同時,還要充分利用地震資料,發揮其橫向分辨率高的優勢。
為保證震控的精確性,首先進行各種地震數據體與測井沉積微相相關性分析,優選能夠較好區分沉積微相的地震數據體。通過井-震數據分析發現:地震伽馬反演數據體與沉積微相具有很好的相關性[4](圖2),該數據體可用來做井間震控約束。

3.2 沉積微相建模
根據單井沉積微相數據,結合該區的沉積特征認識,進行變差函數分析,統計各沉積微相的長、寬及厚度等變程特征參數。通過研究分析,確定目的層段河道砂體的寬為2500m、順直段連續長度平均6000m、連續砂厚約8m;心灘上部的中-細砂的連續長度約600m、寬約200m、連續砂厚約4m[5]。
以單井沉積微相分析結果為基礎數據,井間以優選的地震反演數據體為約束,同時以變差函數分析和沉積微相統計結果為控制,采用序貫指示建模方法,模擬研究層段的三維沉積微相模型(圖3)。模型中黃色表示心灘,綠色表示心灘上部的中-細砂相,藍色為泛濫平原相。

由沉積微相模型可知,研究層段河流沉積砂體呈南北向展布。在研究區主要發育兩條辮狀河道,物源分別來自北東向和北西向。向研究區中南部兩條河流交匯,砂體發育廣而厚,連續砂厚20多米。主河道由多期河道砂體疊置而成,疊置方式以側積和垂向加積為主。
3.3 三維屬性描述
3.3.1不同沉積微相下的屬性分析
沉積微相模型揭示儲層大范圍內的非均質性,對于不同的沉積微相,其物性差異是很大的。為了深入刻畫儲層的非均質性,就要在沉積微相分析的基礎上,對不同沉積微相分別統計其物性特征,依此作為精細描述儲層非均質性的基礎[6~7]。
以建立孔隙度模型為例,首先分層段分析各沉積微相內孔隙度的分布頻率特征,統計孔隙度的分布范圍、均值等(表1)。
表1 主要沉積微相孔隙度統計表
沉積相類型
|
孔隙度(%)
|
|
范圍
|
平均值
|
|
心灘
心灘上部中細砂
|
3~12
<7.5
|
7.8
3.0
|
泛濫平原
|
非儲層
|
3.3.2精細三維屬性建模
以測井解釋的孔隙度數據為基礎,以各微相的孔隙度統計函數作控制,應用相控建模技術,采用序貫高斯模擬算法,建立研究儲層段的三維孔隙度模型(圖4)。

分析認為研究區滲透率與孔隙度具有很好的一致性。所以在建立滲透率模型中,采用與孔隙度建模同樣的方法,同時以所建的孔隙度做趨勢進行約束。
由儲層的三維模型看出,心灘沉積為相對高孔、高滲區,孔隙度、滲透率普遍大于5%和0.1×10-3μm2,孔隙度平均值達到7.8%,主要發育于研究區的中、南部。其中夾雜的中-細砂沉積,其孔隙度普遍小于4%、滲透率小于0.1×10-3μm2,處于氣田開采的技術下限,為非儲層。
3.3.3模型精度驗證
模型的精度通過實鉆井測量值與模型預測值的吻合程度來驗證(表2)。該表統計了下石盒子組有測試、新鉆4口井的實鉆與預測數據,并計算了模型在各點的預測誤差,模型預測誤差總體小于8%。因此模型的精度超過90%。
表2 模型精度誤差表 %
井名
|
層段
|
預測
|
實鉆
|
誤差
|
D66-11
|
盒三段
|
7.2
|
6.8
|
5.8
|
D66-16
|
盒三段
|
8.1
|
7.6
|
6.6
|
D66-18
|
盒三段
|
8.4
|
8.0
|
5.0
|
D66-15
|
盒三段
|
6.9
|
7.2
|
4.2
|
4 結論
綜合利用地質、地震和測井資料,建立精細的沉積微相模型,揭示了砂體的空間幾何展布形態。在相控基礎上進行孔隙度、滲透率的研究,建立儲層屬性模型,則進一步揭示了儲層非均質性,指明了有利儲層發育區,為進一步的油氣田開發指明了方向。實踐證明,借助于沉積微相和屬性建模方法,使該區的新鉆井符合率有顯著提高。
參考文獻
[1] 陳利雯,趙永剛,李保華,等.儲層綜合特征參數預測大牛地氣田盒3段產能[J].天然氣工業,2009,29(6):46-48.
[2] 曹忠輝.鄂爾多斯盆地大牛地復式氣田基本地質特征[J].西南石油學院學報,2005,27(2):17-21.
[3] 郝蜀民,惠寬洋,李良,等.鄂爾多斯盆地大牛地大型低滲氣田成藏特征及其勘探開發技術[J].石油與天然氣地質,2006,27(6):762-768.
[4] 張衛華.大牛地氣田盒3段富氣儲層反射模型及預測[J].天然氣工業,2009,29(4):33-35.
[5] 譚學群.大牛地氣田井間二次約束的儲層建模方法[J].天然氣工業,2007,27(12):46-48.
[6] 吳勝和,張一偉,李恕軍,等.提高儲層隨機建模精度的地質約束原則[J].石油大學學報:自然科學版,2001,43(1):55-58.
[7] 練章貴,卞萬江,劉加元,等.油氣藏數模前后處理軟件開發與應用[J].西南石油學院學報,2005,27(3):34-36.
(本文作者:劉建黨1 譚學群1 陳舒薇1 張宇田2 1.中國石化石油勘探開發研究院;2.中國石油西南油氣田公司低效油氣事業部)
贊 賞 分享
您可以選擇一種方式贊助本站
支付寶轉賬贊助
微信轉賬贊助

- 注解:本資料由會員及群友提供僅供閱讀交流學習,不得用于商業用途!