復(fù)雜巖性儲(chǔ)層橫波速度預(yù)測(cè)研究——以四川盆地A油田為例

劉致秀，折向毅

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復(fù)雜巖性儲(chǔ)層橫波速度預(yù)測(cè)研究——以四川盆地A油田為例

劉致秀1，折向毅2

（1．慶陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，甘肅慶陽(yáng) 745000；2．西北有色勘測(cè)工程公司）

測(cè)井橫波速度是進(jìn)行地震資料反演的重要原始資料，但很多老井區(qū)缺乏橫波測(cè)井資料。針對(duì)此問(wèn)題，以A油田侏羅系珍珠沖段復(fù)雜巖性儲(chǔ)層為研究對(duì)象，進(jìn)行兩方面研究：①將儲(chǔ)層等效為具有一定形狀的多種礦物顆粒、孔隙及其中流體的混合物，基于自適應(yīng)（SCA）巖石物理模型，聯(lián)合Gassmann方程、Wood方程建立速度預(yù)測(cè)流程；②針對(duì)包含兩種巖性（砂巖和泥巖）巖石的Xu–White巖石物理模型擴(kuò)展為針對(duì)包含多種礦物巖石的巖石物理模型（稱(chēng)為多礦物擴(kuò)展Xu–White巖石物理模型）。A油田侏羅系實(shí)際數(shù)據(jù)中的應(yīng)用表明，多礦物擴(kuò)展Xu–White模型的速度預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于Xu–White模型；基于自適應(yīng)模型的速度預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于多礦物擴(kuò)展Xu–White模型。

自適應(yīng)（SCA）巖石物理模型；Gassmann方程；Xu–White巖石物理模型；速度預(yù)測(cè)

橫波測(cè)井速度是疊前地震資料反演所必須的原始資料，主要作用是進(jìn)行地震合成記錄以提取子波，建立低頻模型及反演中作為約束。沒(méi)有準(zhǔn)確的測(cè)井橫波資料就很難進(jìn)行準(zhǔn)確的疊前資料反演。在實(shí)際生產(chǎn)中，由于成本及技術(shù)條件限制，往往缺乏測(cè)井橫波速度信息，尤其是在老井中。在這種情況下，使用一定的方法，通過(guò)常規(guī)測(cè)井資料對(duì)橫波速度進(jìn)行預(yù)測(cè)就成為疊前反演的關(guān)鍵。在這方面，主要方法有經(jīng)驗(yàn)公式法和巖石物理模型法。經(jīng)驗(yàn)公式法是根據(jù)研究目標(biāo)區(qū)的巖心測(cè)量數(shù)據(jù)或者測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)，回歸總結(jié)速度與孔隙度、泥質(zhì)含量之間的關(guān)系或者總結(jié)橫波速度與縱波速度之間的關(guān)系，使用這些關(guān)系式進(jìn)行速度預(yù)測(cè)[1–6]。

1 基于自適應(yīng)（SCA）巖石物理模型的速度預(yù)測(cè)方法

2 多礦物改進(jìn)的Xu–White巖石物理模型

Xu–White（1995）綜合Wyllie方程、Kuster–Tok?z模型、微分等效介質(zhì)模型（DEM）、Gassmann方程以及Wood方程，提出了針對(duì)砂泥巖的巖石物理模型。該模型將礦物分為砂巖、泥巖兩部分，將孔隙分為大孔隙縱橫比的砂巖孔隙（約0.12）和小孔隙縱橫比的泥巖孔隙（0.02~0.05）兩部分。該模型兼具Kuster–Toks?z模型描述復(fù)雜孔隙形狀和Gassmann方程考慮孔隙流體影響的優(yōu)點(diǎn)，得到了較好的效果。

圖1 Xu-White模型及多礦物擴(kuò)展Xu-White模型建模流程

然而，巖石中的礦物是非常復(fù)雜的，即便所謂的純凈的砂巖，其中往往也還有其他礦物，比如黏土或者鈣質(zhì)礦物，等效為簡(jiǎn)單的礦物往往會(huì)影響速度預(yù)測(cè)的效果，礦物的分析精度直接影響著巖石基質(zhì)彈性模量的準(zhǔn)確程度，礦物分析的越精確，計(jì)算的基質(zhì)彈性模量越準(zhǔn)確；對(duì)應(yīng)的，速度預(yù)測(cè)的精度也較高[7]。本文將砂巖（石英），灰?guī)r（方解石），白云巖（白云石）四種礦物含量引入Xu-White模型，對(duì)原始Xu-White模型的砂、泥兩相修正后，Xu-White模型能夠應(yīng)用于多種礦物的情況。

3 實(shí)例研究

以四川盆地A油田侏羅系珍珠沖段某井復(fù)雜巖性為例進(jìn)行速度預(yù)測(cè)研究。該段發(fā)育復(fù)雜巖性儲(chǔ)層，礦物主要包括石英、黏土、方解石、白云石，儲(chǔ)層段孔隙度為8%~3%。

使用復(fù)雜巖性處理程序（CRA）多礦物測(cè)井解釋方法(雍世和)求取黏土、石英，方解石，白云石四種礦物體積含量以及孔隙度、飽和度，將這些數(shù)據(jù)引入新構(gòu)建的巖石物理模型進(jìn)行速度預(yù)測(cè)。使用經(jīng)過(guò)礦物擴(kuò)展的Xu–White巖石物理模型作為對(duì)比例。所謂礦物擴(kuò)展的Xu–White巖石物理模型，是指將原本針對(duì)以砂泥巖（包括石英、黏土兩種礦物）的Xu–White模型擴(kuò)展為能夠考慮四種礦物（石英、黏土、方解石、白云石）。延續(xù)原始Xu–White巖石物理模型中考慮孔隙類(lèi)型的思路，將石英、方解石、白云石等剛性顆粒中的孔隙縱橫比設(shè)定為0.12，其在總孔隙度中的占比與三種礦物在巖石總礦物含量中的占比一致；令黏土裂縫的孔隙縱橫比為0.02，其在孔隙度中的占比與黏土在巖石總礦物含量中的占比一致[8–11]，計(jì)算中使用的主要參數(shù)如表1。

表1 主要礦物及流體彈性參數(shù)

圖2為多礦物擴(kuò)展的Xu-White巖石物理模型速度預(yù)測(cè)結(jié)果與本文提出的新方法所得結(jié)果的對(duì)比。圖中紅色曲線為原始數(shù)據(jù)，淺藍(lán)色曲線（preXW3, DSpreXW3）為多礦物修正模型的結(jié)果，黑色曲線(pre–,pre–）為新方法預(yù)測(cè)的結(jié)果。由圖可見(jiàn)，兩種方法所得縱波時(shí)差（）的精度都較高，與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基本接近；而本文方法所得橫波速度預(yù)測(cè)結(jié)果的精度明顯高于多礦物擴(kuò)展的Xu–White模型的結(jié)果，尤其在690~720 m，本文方法所得結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)更加接近，說(shuō)明在孔隙發(fā)育的層段，本文方法更適用。

計(jì)算預(yù)測(cè)速度與實(shí)測(cè)速度之間的相對(duì)誤差（預(yù)測(cè)時(shí)差-實(shí)測(cè)時(shí)差)/實(shí)測(cè)時(shí)差），如圖3所示，兩種方法所得的縱波時(shí)差誤差小于橫波時(shí)差誤差；基于SCA理論所預(yù)測(cè)的縱波和橫波誤差都明顯小于巖性擴(kuò)展的Xu–White模型所得結(jié)果。這證明了在研究區(qū)的復(fù)雜巖性儲(chǔ)層中，新的模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果優(yōu)于礦物擴(kuò)展的Xu–White模型所預(yù)測(cè)的結(jié)果。

4 結(jié)論

（1）將儲(chǔ)層巖石等效為具有一定形狀的多種礦物顆粒及孔隙相的混合物，結(jié)合自適應(yīng)巖石物理模型、Gassmann方程、Wood方程以建立巖石物理模型，該巖石物理模型速度預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于多礦物擴(kuò)展Xu–White模型及原始Xu–White模型。

（2）使用多礦物擴(kuò)展Xu–White模型比砂泥兩相礦物模型所得速度預(yù)測(cè)結(jié)果更為精確，證明礦物基質(zhì)越精確，所建立巖石物理模型越精確。

圖2 多礦物擴(kuò)展Xu–White巖石物理模型與基于SCA的模型速度預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

注：preXW3——修正的Xu-White模型速度預(yù)測(cè)縱波時(shí)差，preXW3——橫波時(shí)差，pre–——基于新方法預(yù)測(cè)的縱波時(shí)差，pre–——橫波時(shí)差；其中紅色曲線為實(shí)測(cè)曲線(，)，藍(lán)色及黑色為預(yù)測(cè)曲線

a和b為基于SCA模型的預(yù)測(cè)速度誤差，c和d為修正Xu–White模型的預(yù)測(cè)速度誤差

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編輯：趙川喜

2017-06-05

劉致秀，碩士，講師，1984年生，2014年畢業(yè)于西安石油大學(xué)礦床學(xué)、礦物學(xué)、巖石學(xué)專(zhuān)業(yè)，現(xiàn)從事礦床學(xué)、礦物學(xué)、巖石學(xué)教學(xué)工作。

1673–8217（2018）04–0051–03

P631.4

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